- 【三维感知目标检测论文阅读】《Point RCNN: An Angle-Free Framework for Rotated Object Detection》
今天给大家带来的论文是2019年的《PointRCNN:AnAngle-FreeFrameworkforRotatedObjectDetection》。尽管这是一篇较早的纯点云检测论文,但我把它放在了最后来讲。因为在了解了各类主流方法后,再回过头来阅读它会有更深的理解。PointRCNN采用自底向上的方式直接从点云生成高质量的3D候选框,其对于旋转框的无角度(Angle-Free)处理方式,对于理
- 回归损失函数2 : HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss
均方误差(MeanSquareError,MSE)和平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)是回归中最常用的两个损失函数,但是其各有优缺点。为了避免MAE和MSE各自的优缺点,在FasterR-CNN和SSD中使用SmoothL1SmoothL1损失函数,当误差在[−1,1][−1,1]之间时,SmoothL1SmoothL1损失函数近似于MSE,能够快速的收敛;在其他的区间则近
- DETR革命:目标检测的Transformer时代
加油吧zkf
目标检测YOLOpython开发语言人工智能图像处理
《DETR从0到1:目标检测Transformer的崛起》为什么会有DETR?在深度学习目标检测发展史上,2014~2019年几乎被基于卷积神经网络(CNN)的检测器统治:两阶段:FasterR-CNN、MaskR-CNN单阶段:YOLO、SSD、RetinaNet这些检测器虽然效果强大,但背后依赖:✅Anchor(先验框)✅NMS(非极大值抑制)✅特征金字塔、手工设计问题:结构复杂、调参困难、不
- 渣土车识别漏检率高?陌讯算法实测降 90%
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目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测算法智慧城市
在城市建筑垃圾运输管理中,渣土车的合规性监测一直是行业痛点。传统视觉算法在复杂工况下常常出现误判——阴雨天车牌识别模糊、夜间车灯眩光导致车型误分类、不同品牌渣土车混检时准确率骤降。某市政管理局的统计显示,采用传统方案时,日均漏检率高达23%,由此引发的违规倾倒投诉占比超60%。技术解析:从单模态到多特征融合的突破传统渣土车识别多依赖单一目标检测模型(如FasterR-CNN),其核心缺陷在于:特征
- 复杂场景检测老翻车?陌讯算法实测提升 40%
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算法视觉计算机视觉视觉检测
在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中,工程师常面临棘手问题:传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下,漏检率高达20%以上,泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新,正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析:从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入,在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例,其区域提议网络(RPN)
- 盲超分的核心概念
小冷爱读书
数学建模盲超分超分重建
一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像(LR)可看作高分辨率图像(HR)经过退化模型后的结果::观测到的低分辨率图像:待恢复的高分辨率图像:模糊核(BlurKernel)⊗:卷积操作↓:下采样(步长为):加性噪声(如高斯噪声、泊松噪声等)盲超分的核心问题:在未知、、的情况下,从估计。2.为什么传统超分方法会失效?传统方法(如SRCNN、EDSR)假设退化是固定的(如双三次下采
- 目标检测中的NMS算法详解
好的,我们来详细解释一下目标检测中非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)的相关概念和计算过程。1.为什么需要NMS?问题:目标检测模型(如FasterR-CNN,YOLO,SSD等)在推理时,对于同一个目标物体,通常会预测出多个重叠的、不同置信度(confidencescore)的候选边界框(BoundingBoxes)。直接输出所有这些框会导致:结果冗余:同一个物体
- 街道垃圾识别难?陌讯视觉算法实测准确率突破95%
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算法边缘计算目标检测视觉检测计算机视觉
开篇痛点:街道垃圾识别的技术挑战在智慧城市和环保监管场景中,街道垃圾的实时检测一直是个难题。传统视觉算法(如YOLOv5、FasterR-CNN)在复杂街道场景下表现不佳,主要面临以下问题:光照干扰:早晚光线变化导致误检(如阴影被识别为垃圾)小目标漏检:饮料瓶、烟头等小物体在640x640输入下仅占10x10像素遮挡问题:垃圾桶周边堆积物造成特征混淆某环保科技公司实测数据显示,开源模型在真实场景中
- FasterRCNN源码解析(一)-——跑通代码_霹雳巴拉wz的代码看不懂
2401_84140023
2024年程序员学习运维linux面试
为了做好运维面试路上的助攻手,特整理了上百道【运维技术栈面试题集锦】,让你面试不慌心不跳,高薪offer怀里抱!这次整理的面试题,小到shell、MySQL,大到K8s等云原生技术栈,不仅适合运维新人入行面试需要,还适用于想提升进阶跳槽加薪的运维朋友。本份面试集锦涵盖了174道运维工程师面试题128道k8s面试题108道shell脚本面试题200道Linux面试题51道docker面试题35道Je
- 中药细粒度图像分类
小lo想吃棒棒糖
分类数据挖掘人工智能
在细粒度图像分类(FGVC)领域,BilinearCNN(BCNN)模型因其能够捕捉图像中的局部特征交互而受到广泛关注。该模型通过双线性池化操作将两个不同CNN提取的特征进行外积运算,从而获得更加丰富的特征表示,这对于区分外观相似但属于不同子类别的物体尤其有效。然而,BCNN通常计算成本较高,限制了其在移动设备或资源受限环境下的应用。为了实现轻量化并保持高精度的细粒度分类,可以考虑将MobileN
- Jackson JSR310 日期反序列化问题解决方案
Dolphin_Home
生产环境_场景抽象代码规范SpringBootpython开发语言
JacksonJSR310日期反序列化问题解决方案一、问题背景在SpringBoot微服务项目中,使用Java8时间API(如LocalDateTime)配合Jackson处理JSON序列化时,升级Jackson从2.12到2.15后,出现以下反序列化异常:com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.deser.JSR310DateTimeDeserializerB
- MATLAB 实现 SRCNN 图像超分辨率重建
leo__520
matlab超分辨率重建开发语言
SRCNN代码实现。该代码使用三层卷积神经网络,进行图像的超分辨率重建,效果比双三次插值好很多SRCNN/Readme.txt,1494SRCNN/SRCNN.m,1267SRCNN/Set14/baboon.bmp,720054SRCNN/Set14/barbara.bmp,1244214SRCNN/Set14/bridge.bmp,263222SRCNN/Set14/coastguard.bm
- Analyze Data Faster Crack
SEO-狼术
netDelphi控件.net
AnalyzeDataFasterCrackQuicklygroup,filter,andsummarizelargedatasetstorevealtrends,simplifyreporting,andsupportmoreinformeddecisions.Apivotgridisapowerfuldataanalysistoolthatletsusersquicklyorganizeand
- 解决org.springframework.http.converter.HttpMessageNotWritableException: Could not write JSON...问题
码不停蹄的玄黓
springbootjson
报错如下:Resolved[org.springframework.http.converter.HttpMessageNotWritableException:CouldnotwriteJSON:(wasjava.lang.NullPointerException);nestedexceptioniscom.fasterxml.jackson.databind.JsonMappingExcept
- 目标检测新纪元:DETR到Mamba实战解析
加油吧zkf
图像处理python分类人工智能目标检测
【实战分享】目标检测的“后DEⱯ”时代:DETR/DINO/RT-DETR及新型骨干网络探索(含示例代码)目标检测从YOLO、FasterR-CNN到Transformer结构的DETR,再到DINO、RT-DETR,近两年出现了许多新趋势:更高效的端到端结构、更少的手工设计(比如不再需要NMS)、以及新型轻量化骨干网络(比如Mamba、ConvNeXt、ViT等)被引入检测任务中。作为从事目标检
- Organize Data for Faster Insight
SEO-狼术
netDelphi控件java
OrganizeDataforFasterInsightSortingfunctionalityallowsspreadsheetuserstobringstructuretolargedatasetsbyarrangingrowsbasedonselectedcolumnvalues.Datasortinginaspreadsheetcontrolisafundamentalfeaturetha
- 目标检测在国防和政府的应用实例
MzKyle
计算机视觉目标检测人工智能计算机视觉
一、目标检测技术概述目标检测是计算机视觉的核心任务,通过算法对图像/视频中的物体进行识别与定位,当前主流技术包括:经典算法:YOLO系列(实时性强)、FasterR-CNN(精度高)、SSD(平衡速度与精度)技术升级:结合深度学习(CNN、Transformer)、多模态融合(视觉+红外+雷达)、边缘计算实时处理二、国防领域核心应用实例(一)军事侦察与监控系统无人机侦察与目标识别应用场景:战术无人
- Rust实现FasterR-CNN目标检测全流程
KENYCHEN奉孝
rustPolars
使用Rust和FasterR-CNN进行目标检测FasterR-CNN是目标检测领域广泛使用的深度学习模型。Rust生态中可以通过tch-rs(Torch绑定)调用预训练的PyTorch模型实现。以下为完整实现步骤:环境准备安装Rust和必要的依赖:cargoaddtchcargoaddanyhow#错误处理下载预训练的FasterR-CNN模型(需PyTorch格式.pt文件),或使用Torch
- 基于YOLOv8和Faster R-CNN的输电线路异物目标检测项目 检测 输电线异物数据集 输电线缺陷数据集 绝缘子 如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集
QQ67658008
YOLOr语言cnn输电线路绝缘子线路异物目标检测
电力篇-输电线路缺陷数据集输电线路异物目标检测数据集16000张5种检测目标:‘burst’-爆裂‘defect’-缺陷‘foreign_obj’-异物‘insulator’-绝缘体‘nest’-窝(巢)带标注-YOLO格式可直接用于YOLO系列目标检测算法模型训练如何使用YOLOv8和FasterR-CNN训练输电线路异物目标检测数据集的详细步骤和代码。假设数据集包含16000张图片和5种检测目
- 【节假日】通过开放Api获取节假日数据并保存到json文件
Leslie_Lei
#随笔jsonjava节日
目录依赖节假日数据返回结果类工具类依赖com.fasterxml.jackson.corejackson-databindcom.google.code.gsongson2.8.6cn.hutoolhutool-all5.8.18org.projectlomboklombok节假日数据返回结果类HolidayResponseimportcom.fasterxml.jackson.annotatio
- Densenet模型花卉图像分类
深度学习乐园
分类数据挖掘人工智能
项目源码获取方式见文章末尾!600多个深度学习项目资料,快来加入社群一起学习吧。《------往期经典推荐------》项目名称1.【基于CNN-RNN的影像报告生成】2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】3.【GAN模型实现二次元头像生成】4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】7.【VG
- com/fasterxml/jackson/datatype/jsr310/ser/ZoneIdSerializer
鱼见千寻
springjavaspringboot
security引入jjwt的时候,突然爆出了com/fasterxml/jackson/datatype/jsr310/ser/ZoneIdSerializer这个错?????最后发现是jjwt引入的错误?????jjwt0.9.1跟spring系列2.3.7冲突,把这些spring.security.boot版本下降到2.2.2就行。
- 一[3.0]、 yolov8 工作原理
他人是一面镜子,保持谦虚的态度
车道检测研究YOLO
目录YOLOv8简介什么是YOLOv8?yaml配置文件解析YOLOv8架构图Yolov8有什么新功能?YOLO模型彻底改变了计算机视觉领域。识别物体是计算机视觉中的一项关键任务,可应用于机器人、医学成像、监控系统和自动驾驶汽车等多个领域。YOLO模型的最新版本YOLOv8是一种先进的实时物体检测框架,引起了研究界的关注。在所有流行的物体识别机器学习模型(如FasterR-CNN、SSD和Reti
- Springboot使用redis添加LocalDateTime时间序列化Java 8报错
hippoDocker
javaredisjava缓存springboot
向redis中存入对象,需要将对象序列化,如果某个字段为LocalDateTime类型,就会出现报错com.fasterxml.jackson.databind.exc.InvalidDefinitionException:Java8date/timetype`java.time.LocalDateTime`notsupportedbydefault:addModule"com.fasterxml
- 【python实用小脚本-111】基于PyTorch的人脸口罩检测系统技术文档
Kyln.Wu
Pythonpythonpytorch开发语言
项目概述本项目是一个基于PyTorch框架开发的人脸口罩检测系统,能够识别图像中人物是否佩戴口罩,并区分三种状态:正确佩戴口罩(绿色框)、不正确佩戴口罩(橙色框)和未佩戴口罩(红色框)。该项目由开发者Abhinand(GitHub:abhinand5)创建,代码托管在GitHub上。系统架构系统采用FasterR-CNN(Region-basedConvolutionalNeuralNetwork
- faster rcnn预训练模型_Faster-RCNN+TensorFlow 详细训练过程(附github源码)
weixin_39958631
fasterrcnn预训练模型
图片来源于网络图片来源于网络1、训练平台:R53600、RTX2060Super,16G运行内存。2、源码地址:https://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python33、使用git下载源码,gitclonehttps://github.com/dBeker/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.git项目整体代码结构
- Mask R-CNN 论文译读笔记
songyuc
cnn笔记人工智能
MaskR-CNN摘要 本文提出了一种概念简单、灵活且通用的目标实例分割框架。本文的方法能够高效检测图像中的目标,同时为每个实例生成高质量的分割掩码。该方法被称为MaskR-CNN,它对现有的FasterR-CNN进行扩展并行增加一个对象掩膜预测分支同时包含原有的边界框识别分支。MaskR-CNN训练简单,相比FasterR-CNN仅增加少量开销,推断速度可达5fps。此外,MaskRCNN易于
- 请求日志切面类
潇凝子潇
log切面java
importcom.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;importcom.fasterxml.jackson.databind.SerializationFeature;importcom.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.JavaTimeModule;importcom.google.common.base.Stop
- 推荐文章:Faster_Mean_Shift - GPU加速的像素嵌入框架利器
乌芬维Maisie
推荐文章:Faster_Mean_Shift-GPU加速的像素嵌入框架利器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在生物医学图像处理和细胞追踪领域,高效且精准的算法是必不可少的工具。今天,我们向您推荐一个优秀的开源项目——Faster_Mean_Shift,这是一个基于GPU加速的快速均值漂移算法,特别为递归神经网络(RNN)像素嵌入框架设计,用于整体细胞分割和跟踪。1、项
- YoloV8改进策略:Block改进|FCM,特征互补映射模块|AAAI 2025|即插即用
AI智韵
YOLO
1论文信息FBRT-YOLO(FasterandBetterforReal-TimeAerialImageDetection)是由北京理工大学团队提出的专用于航拍图像实时目标检测的创新框架,发表于AAAI2025。论文针对航拍场景中小目标检测的核心难题展开研究,重点解决小目标因分辨率低、背景干扰多导致的定位困难,以及现有方法在实时性与精度间的失衡问题。航拍图像目标检测是无人机、遥感监测等应用的关键
- 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”
nannan408
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,