首先尝试mount和umount文件系统,以便重放日志,修复文件系统,如果不行,再进行如下操作. 1.检查文件系统:先确保umount xfs_check /dev/sdd(盘符); echo $? 返回0表示正常 2.执行xfs_repair -n,检查文件系统是否损坏,如何损坏会列出将要执行的操作 如果幸运的话,会发现没有问题,你可以跳过后续的操作.该命令将表明会做出什么修改,一般情况下速度很快,即便数据量很大,没理由跳过. 3.执行xfs_repair修复文件系统 xfs_repair /…
Different ways to concatenate two strings in Golang - GeeksforGeeks https://www.geeksforgeeks.org/different-ways-to-concatenate-two-strings-in-golang/ Golang拼接字符串的5种方法及其效率_Chrispink-CSDN博客_golang 字符串拼接效率 https://blog.csdn.net/m0_37422289/article/deta…
转自https://blog.csdn.net/u011489043/article/details/68488459 String 字符串常量   StringBuffer 字符串变量(线程安全)   StringBuilder 字符串变量(非线程安全)   简要的说, String 类型和 StringBuffer 类型的主要性能区别其实在于 String 是不可变的对象, 因为String类的声明是:public final,因此在每次对 String 类型进行改变的时候其实都等同于生成了…
个人理解: 一般刚工作的程序员总觉得技术最重要.但是当工作年限超过3年.或者岗位需要涉及汇报.需求对接等就会发现沟通非常重要.也许在大公司还不那么明显,但是在小公司.小团队或者创业,沟通甚至可以说是第一要义,技术倒是其次. 其实不光是程序员,社会360行哪行不需要沟通的技巧与艺术呢?何况做业务做市场做人事的岗位.哪怕生活中,和爱人.孩子.亲友.朋友也需要沟通的技术.只有少数懂你的挚友才不需要技巧,不过又有几个懂你的挚友呢? 文末提及,先要理解沟通的用处,是第一步,目前我也认识到了.接下来怎么做的…
1.基本功能:从一张或者一系列的图片中提取车牌信息,比如车牌号码.车牌颜色等信息. 2.功能扩展:车型.车品牌.车牌类型等. 3.应用方向:电子交易系统(停车自动收费.收费站自动支付等).交通执法.交通监控等. 4.影响因子: (1)车牌的影响:位置.数量.尺寸.颜色.字体.背景图案和颜色(指车牌的背景).遮挡(可能车牌较脏).倾斜.特殊车牌.双行车牌.其他(比如车框.螺钉). (2)环境影响:拍摄相机的种类(彩色.黑白.红外)和拍摄角度.光照影响.背景(指车的外形背景). 5.车牌识别的一般步…
原文地址:https://blog.csdn.net/gaugamela/article/details/79143309 最近遇到这样一个问题: 第三方的SDK除了Jar包外,还提供了对应的so文件. APK集成SDK后进行测试,发现一切正常. 但将APK作为系统应用集成到ROM时,发现so获取失败. 看了一下SDK的代码,发现由于底层库的需求,SDK没有直接利用System.loadLibrary来加载so, 而是主动获取so的路径,对应的代码如下: protected static Str…
原文链接:https://blog.csdn.net/shixing_11/article/details/6976900 最近开发人员通过SVN提交了xxx.java文件,因发布时该包有问题需要回退,故SCM将该xxx.java文件用editplus打开删除了新添的一行,删除后重新编译打包,却报了如下异常: java:[1,0] illegal character: \65279 表面看着该文件确实没错,看不出来问题,后来从SVN上更新下代码以后,发现本地也不报错,后来通过Eclipse查看了…
[常规] https://blog.csdn.net/dc_726/article/details/42784275https://jingyan.baidu.com/article/59a015e30292a5f795886578.html Ctrl+Shift + Enter,语句完成 “!”,否定完成,输入表达式时按 “!”键 Ctrl+E,最近的文件 Ctrl+Shift+E,最近更改的文件 Shift+Click,可以关闭文件 Ctrl+[ OR ],可以跑到大括号的开头与结尾 Ctr…
背景    很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离:比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高(正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近),或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征(在两个分类下的数据分布的差异应当比较大). (例子:上图来自 OpenAI的 Radford A , Jozefowicz R , Sutskever I . Learning to Generate Reviews and Discovering Sentiment[J]. 2017. 他们发现…
如何相互转换逗号分隔的字符串和List ---https://blog.csdn.net/yywusuoweile/article/details/50315377 方法 2: 利用Guava的Joiner List<String> list = new ArrayList<String>(); list.add("a"); list.add("b"); list.add("c"); String str = Joiner…