- Elasticsearch 搜索引擎原理与实践
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Elasticsearch是开源分布式搜索引擎,提供搜素、分析、数据可视化等功能。它是一个基于Lucene的全文搜索服务器,能够把结构化或非结构化的数据经过索引生成一个索引库,使其可以被搜索到。在现代Web应用中,搜索功能已经成为不可或缺的一项功能。但是传统上,传统搜索方式需要依赖于数据库查询或者其他复杂的查询接口。而Elasticsearch提供了一种高效、稳
- kibana第一次连接elasticsearch出现问题1:Unable to retrieve version information from Elasticsearch nodes.
皮卡兔子屋
elasticsearchdocker
问题描述elasticsearch容器正常运行,在启动kibana容器后打开对应连接,出现错误:kibanaserverisnotreadyyet.通过docker命令查看kibana日志:dockerlogskibana显示错误为:[ERROR][elasticsearch-service]UnabletoretrieveversioninformationfromElasticsearchno
- ES日志分析
喝醉酒的小白
elasticsearch大数据搜索引擎
日志分析总结:核心错误类型日志中高频出现Client.Timeoutexceeded错误,表明向elasticsearch-logging:9200发起的请求(如获取索引状态/_all/_stats、节点状态/nodes/stats)因超时失败,属于网络请求超时问题。可能原因分析Elasticsearch服务异常:检查elasticsearch-logging服务是否正常运行,是否存在崩溃、重启或
- 【C/C++】在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置(leetcode T34)
勇士小蓝0727
c语言c++leetcode开发语言算法数据结构蓝桥杯
核心考点:法一双指针法;法二二分查找法题目描述:给你一个按照非递减顺序排列的整数数组nums,和一个目标值target。请你找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。如果数组中不存在目标值target,返回[-1,-1]。你必须设计并实现时间复杂度为O(logn)的算法解决此问题。(示例见文末)答案详解:方法一:双指针法vectorsearchRange(vector&nums,inttarge
- Appdata\Local Roaming LocalLow文件夹
ynchyong
系统运维localRoamingLocalLow
自Vista及Win7开始,微软更改了原有的应用程序存储目录结构,(XP是ApplicationData)C\用户\用户名\Appdata,并分为Roaming,Local,及LocalLow三个文件夹.更改原因如下:优化登录速度根据使用安全级别分别访问不同文件夹Windows使用Local及LocalLow文件夹存放非漫游的应用程序数据(类似注册表Local_machine)及一些空间占用大无法
- vggt 3d重建 相机位姿,新视角生成
AI算法网奇
3D视觉人工智能深度学习
vggt动态追踪实时重建https://github.com/facebookresearch/vggtimporttorchfromvggt.models.vggtimportVGGTfromvggt.utils.load_fnimportload_and_preprocess_imagesdevice="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"dtyp
- mysql的数据如何进kafka_MySQL数据实时增量同步到Kafka
IT巫师
一、go-mysql-transfergo-mysql-transfer是一款MySQL实时、增量数据同步工具。能够实时解析MySQL二进制日志binlog,并生成指定格式的消息,同步到接收端。go-mysql-transfer具有如下特点:1、不依赖其它组件,一键部署2、集成多种接收端,如:Redis、MongoDB、Elasticsearch、RabbitMQ、Kafka、RocketMQ,不
- Centos使用docker搭建Graylog日志平台
moxiaoran5753
centosdockergraylog
日志管理系统有很多,比如ELK,Graylog,Loki+Grafana+Promtail适用场景:1.如果需求复杂,服务器资源不受限制,推荐使用ELK(Logstash+Elasticsearch+Kibana)方案;2.如果需求仅是将不同服务器上的日志采集上来集中展示和检索,且需要一个轻量级的框架,那使用PLG(Promtail+Loki+Grafana)最合适不过了。3.Graylog专注于
- Centos7部署Graylog5.2日志系统
LoongKK
linux运维linuxsshgraylogcentos日志
Graylog5.2部署Graylog5.2适配MongoDB5.x~6.x,MongoDB5.0+要求CPU支持AVX指令集。主机说明localhost部署Graylog,需要安装mongodb-org-6.0、Elasticsearch7.10.2参考:https://blog.csdn.net/qixiaolinlin/article/details/129966703https://blo
- docker(10、日志管理4)5、Graylog 日志系统(1、部署Graylog日志系统,2、Graylog管理日志)
junior1206
k8sdocker
部署Graylog日志系统Graylog是与ELK可以相提并论的一款几种式日志管理方案,支持数据收集、检索、可视化Dashboard。将实践用Graylog来管理Docker日志Graylog架构Graylog架构如下图所示:Graylog负责接收来自各种设备和应用的日志,并未用户提供Web访问接口。Elasticsearch用于索引和保存Graylog接收到的日志MongoDB负责保存Grayl
- Milvus 中常见相似度度量方法
Sirius Wu
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在Milvus中,相似度度量方法用于衡量向量之间的相似程度,不同的度量方法有不同的特点、优缺点和适用场景。以下是对Milvus中常见相似度度量方法的详细介绍以及对应的search参数示例。1.欧氏距离(L2Distance,L2)特点欧氏距离是最常用的距离度量方法之一,它计算的是两个向量在欧几里得空间中的直线距离。对于两个nnn维向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}=(x_1,x_2
- QEMU源码全解析 —— CPU虚拟化(12)
蓝天居士
QEMU/KVMQEMUKVMCPU虚拟化
接前一篇文章:本文内容参考:《趣谈Linux操作系统》——刘超,极客时间《QEMU/KVM》源码解析与应用——李强,机械工业出版社《深度探索Linux系统虚拟化原理与实现》——王柏生谢广军,机械工业出版社特此致谢!三、KVM模块初始化介绍1.KVM简介与源码组织结构KVM全称为Kernel-BasedVirtualMachine,中文译为基于内核的虚拟化技术。KVM是由以色列初创公司Qumrane
- 使用kubeadm部署高可用IPV4/IPV6集群---V1.32
使用kubeadm部署高可用IPV4/IPV6集群https://github.com/cby-chen/Kubernetes开源不易,帮忙点个star,谢谢了k8s基础系统环境配置配置IP#注意!#若虚拟机是进行克隆的那么网卡的UUID和MachineID会重复#需要重新生成新的UUIDUUID和MachineID#UUID和MachineID重复无法DHCP获取到IPV6地址sshroot@1
- 漫谈jvm
另一个绝影
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背景介绍jvm已经是Java开发的必备技能了,jvm相当于Java的操作系统。JVM,javavirtualmachine,即Java虚拟机,是运行javaclass文件的程序。Java代码经过Java编译器编译,会编译成class文件,一种平台无关的代码格式,class文件按照jvm规范,包括了java代码运行的数据和代码等内容。jvm加载class文件后,就可以执行java代码了。JVM有不同
- 漫谈JVM
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运维javapython
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>背景介绍创建了一个技术类公众号:一起源码分析,里面会分享最新的开源代码、源码解读、开发技巧等,欢迎大家关注。JVM已经是Java开发的必备技能了,JVM相当于Java的操作系统。JVM,javavirtualmachine,即Java虚拟机,是运行javaclass文件的程序。Java代码经过Java编译器编译,会编译成class文件,一种平台
- 机器学习:让计算机学会思考的艺术
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目录什么是机器学习?机器学习的基本步骤常见的机器学习算法机器学习的实际应用如何入门机器学习?结语在当今数字化时代,机器学习(MachineLearning,ML)已经成为一个炙手可热的话题。从推荐系统到自动驾驶汽车,再到语音助手,机器学习的应用无处不在。然而,对于许多人来说,机器学习仍然是一个神秘而复杂的领域。本文将用通俗易懂的语言,带你走进机器学习的世界,了解它的基本原理和应用。什么是机器学习?
- 一文讲清楚深度学习和机器学习
平凡而伟大.
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目录1.定义机器学习(MachineLearning,ML)深度学习(DeepLearning,DL)2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习?6.总结深度学习和机器学习是人工智能(AI)领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系,我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习(Machin
- 46-886 Machine Learning Fundamentals
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机器学习人工智能
46-886MachineLearningFundamentalsHW1Homework1Due:Sunday,March23,11:59pm•UploadyourassignmenttoCanvas(onlyonepersonperteamneedstosubmit)•Includeawriteupcontainingyouranswerstothequestionsbelow(andyourt
- COMP3411/9814 Artificial Intelligence
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COMP3411/9814ArtificialIntelligenceTerm1,2025Assignment1–Search,PruningandTreasureHuntingDue:Friday21March,10pmMarks:25%offinalassessmentInthisassignmentyouwillbeexaminingsearchstrategiesforthe15-puzz
- Sklearn.model_selection.GridSearchCV
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sklearn.model_selection.GridSearchCV具体在scikit-learn中,主要是使用网格搜索,即GridSearchCV类。estimator:即调整的模型param_grid:即要调参的参数列表,以dict呈现。cv:S折交叉验证的折数,即将训练集分成多少份来进行交叉验证。默认是3,。如果样本较多的话,可以适度增大cv的值。scoring:评价标准。获取最好的模型
- 机器学习——KNN超参数
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机器学习人工智能深度学习
sklearn.model_selection.GridSearchCV是scikit-learn中用于超参数调优的核心工具,通过结合交叉验证和网格搜索实现模型参数的自动化优化。以下是详细介绍:一、功能概述GridSearchCV在指定参数网格上穷举所有可能的超参数组合,通过交叉验证评估每组参数的性能,最终选择最优参数组合。其核心价值在于:自动化调参:替代手动参数调试,提升效率3。交叉验证支持:通
- Docker-部署ES和Kibana
相逢太短,莫等茶凉
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资料kibana和elasticserch兼容性表https://www.elastic.co/cn/support/matrix#matrix_compatibilityMac系统安装需要版本支持linux/arm64,需要两个都要支持有arm64,有些es支持,kibana不支持。ps:dockerpullelasticsearch出现elasticsearch:latestnotfound,
- uniapp页面列表,详情返回不刷新,新增或编辑后返回刷新
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列表页onLoad(async(options)=>{//其中handleSearch为请求列表方法handleSearch()uni.$on('pageRefresh',()=>{handleSearch()});})onUnload(()=>{//页面销毁时移除监听,避免重复监听uni.$off('pageRefresh');})新增或编辑页//其中reqFunc为提交请求constonSub
- 用Python爬虫获取AliExpress商品信息:item_search API接口实战指南
JelenaAPI小小爬虫
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引言在全球化电商的浪潮中,数据的力量不容小觑。对于电商分析师、市场研究者以及在线商家而言,能够快速获取商品信息是至关重要的。AliExpress作为全球知名的跨境电商平台,提供了丰富的商品数据。本文将介绍如何使用Python爬虫结合item_searchAPI接口,按关键字搜索并获取AliExpress上的商品信息。一、为什么选择Python爬虫Python因其简洁的语法和强大的库支持,成为编写爬
- 利用Pinecone和Hybrid Search实现高效向量检索
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在当今数据驱动的世界中,快速准确的信息检索变得尤为重要。Pinecone作为一个功能强大的向量数据库,提供了广泛的功能,包括HybridSearch。本文将详细介绍如何使用Pinecone和HybridSearch构建高效的信息检索系统。1.技术背景介绍Pinecone是专为高效向量检索设计的数据库,可以处理高维数据。HybridSearch结合了密集向量和稀疏向量检索的优势,在提高检索准确性的同
- BM25S 项目安装和配置指南
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BM25S项目安装和配置指南bm25sBM25Sisanultra-fastlexicalsearchlibrarythatimplementsBM25usingscipy项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bm/bm25s1.项目基础介绍和主要编程语言BM25S是一个快速实现BM25算法的开源项目,主要用于文本检索任务。BM25是一种广泛使用的排名函数,常用于
- 嵌入式系统中的状态机模式
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MCU嵌入式设计模式
在嵌入式系统中,状态机模式是一种常用的设计模式,通过定义系统的不同状态及其转换规则,帮助开发者更好地管理系统的行为和状态变化。本文将详细讲解状态机模式,并结合实例深入分析,帮助读者深入理解这一模式在嵌入式系统中的应用。状态机模式概述状态机模式(StateMachinePattern)是一种行为型设计模式,它允许对象在其内部状态改变时改变其行为。状态机模式通过将状态封装为独立的类,使得对象在不同状态
- JAVA代码实现ElasticSearch搜索(入门-进阶)(一):搜索方法、多字段查询、高亮展示
majunssz
elasticsearchelasticsearch
一、搜索方法对比首先存入一条数据count="ilikeeatingandkuing"默认分词器应该将内容分为“i”“like”“eating”“and”“kuing”1.QueryBuilders.matchQuery("count",count);会将搜索词分词,再与目标查询字段进行匹配,若分词中的任意一个词与目标字段匹配上,则可查询到。count="i"可查出count="ili"可查出co
- 轻松入门Apache SeaTunnel:数据集成利器
窝窝和牛牛
SeaTunnelETL数据集成
文章目录轻松入门ApacheSeaTunnel:数据集成利器什么是SeaTunnel基本原理运行流程SeaTunnelvsDataX:两大数据集成工具对比实战场景:MySQL数据同步至ElasticsearchSeaTunnel实现方案DataX实现方案实现原理对比底层依赖环境方案优缺点分析快速上手环境准备简单示例总结轻松入门ApacheSeaTunnel:数据集成利器什么是SeaTunnelAp
- java毕业设计,网上商城系统
爱编程的小哥
java毕设java课程设计springbootvue
️OnlineMall商城系统全解析|Vue3+SpringBoot全栈实战(附高并发与数据安全方案)一、系统架构全景基于七张效果图分析,该系统是企业级电商综合管理平台,采用SpringBoot3+Vue3+ElementPlus+MyBatisPlus技术栈,覆盖商品管理、订单处理、会员运营等核心场景。通过RBAC权限控制+Elasticsearch搜索+分布式事务三大技术亮点,支持10万级商品
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,