基于深度残差收缩网络的故障诊断（简述）

轻量级模型解读——轻量transformer系列 lishanlu136 #图像分类轻量级模型 transformer 图像分类
先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解 AI架构设计之禅大数据AI人工智能 Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
论文学习笔记 VMamba: Visual State Space Model Wils0nEdwards 学习笔记
概览这篇论文的动机源于在计算机视觉领域设计计算高效的网络架构的持续需求。当前的视觉模型如卷积神经网络（CNNs）和视觉Transformer（ViTs）在处理大规模视觉任务时展现出良好的表现，但都存在各自的局限性。特别是，ViTs尽管在处理大规模数据上具有优势，但其自注意力机制的二次复杂度对高分辨率图像处理时的计算成本极高。因此，研究者希望通过引入新的架构来降低这种复杂度，并提高视觉任务的效率。现
计算机视觉中，如何理解自适应和注意力机制的关系？ Wils0nEdwards 计算机视觉人工智能
自适应和注意力机制之间的关系密切相关，注意力机制本质上是一种自适应的计算方法，它能够根据输入数据的不同特点，自主选择和聚焦于输入的某些部分或特征。以下是两者之间的具体关系和如何理解它们：1.注意力机制的自适应特性注意力机制的核心功能是为不同输入元素（如特征、位置、通道等）分配不同的权重。这些权重是通过学习动态生成的，表示模型对不同输入元素的关注程度。由于这些权重是根据具体的输入数据动态计算的，因此
《自然语言处理 Transformer 模型详解》黑色叉腰丶大魔王自然语言处理 transformer 人工智能
一、引言在自然语言处理领域，Transformer模型的出现是一个重大的突破。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）架构，完全基于注意力机制，在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。本文将深入讲解Transformer模型的原理、结构和应用。二、Transformer模型的背景在Transformer出现之前，RNN及其变体（如LSTM和GRU）是自然语言
验证resneXt，densenet，mobilenet和SENet的特色结构 dfj77477 人工智能 python
简介图像分类对网络结构的要求，一个是精度，另一个是速度。这两个需求推动了网络结构的发展。resneXt：分组卷积，降低了网络参数个数。densenet：密集的跳连接。mobilenet：标准卷积分解成深度卷积和逐点卷积，即深度分离卷积。SENet：注意力机制。简单起见，使用了[1]的代码，注释掉layer4，作为基本框架resnet14。然后改变局部结构，验证分类效果。实验结果GPU：gtx107
微积分在神经架构搜索中的应用光剑书架上的书深度强化学习原理与实战元学习原理与实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。这些先进的神经网络架构大大提高了深度学习模型的性能,但同时也给神经网络的设计和调优带来了巨大的挑战。手工设计神经网络架构通常需要大量的专业知识和经验积累,过程繁琐复杂,难以推广。为了解决这一问题,神经架
CVPR 2021 | 即插即用！ CA：新注意力机制，助力分类/检测/分割涨点！ Akita·wang 文献解析paper python 机器学习人工智能深度学习计算机视觉
摘要最近关于移动网络设计的研究已经证明了通道注意(例如，挤压和激发注意)对于提升模型性能的显著效果，但是它们通常忽略位置信息，而位置信息对于生成空间选择性注意图是重要的。本文提出了一种新的移动网络注意机制，将位置信息嵌入到信道注意中，我们称之为“协同注意”。与通过2D全局汇集将特征张量转换为单个特征向量的通道注意力不同，坐标注意力将通道注意力分解为两个1D特征编码过程，这两个过程分别沿两个空间方向
Transformer、BERT、GPT、T5、LLM（大语言模型），以及它们在实际行业中的运用 Funhpc_huachen transformer bert gpt 语言模型深度学习
作为AI智能大模型的专家训练师，我将从主流模型框架的角度来分析其核心技术特点及其在不同实际行业中的应用。我们重点讨论以下几个主流模型框架：Transformer、BERT、GPT、T5、LLM（大语言模型），以及它们在实际行业中的运用。1.Transformer框架Transformer是一种基础的深度学习模型架构，由Google于2017年提出。它引入了注意力机制（Self-Attention）
Transformer模型在文本摘要任务中的应用与性能分析 liuxin33445566 transformer 深度学习人工智能
Transformer模型自从由Vaswani等人在2017年提出以来，已经在自然语言处理（NLP）的多个领域取得了显著的成果，尤其是在文本摘要任务中。文本摘要是将长文本转换成更短的、包含关键信息的文本的过程。本文将探讨Transformer模型在文本摘要任务中的应用，并分析其性能表现。1.Transformer模型简介Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它摆脱了传统的
爆改YOLOv8|利用yolov10的PSA注意力机制改进yolov8-高效涨点不想敲代码！！！爆改yolov8 即插即用 YOLO yolov8 目标检测 python 人工智能
1，本文介绍PSA是一种改进的自注意力机制，旨在提升模型的效率和准确性。传统的自注意力机制需要计算所有位置对之间的注意力，这会导致计算复杂度高和训练时间长。PSA通过引入极化因子来减少需要计算的注意力对的数量，从而降低计算负担。极化因子是一个向量，通过与每个位置的向量点积，确定哪些位置需要计算注意力。这种方法可以在保持模型准确度的前提下，显著减少计算量，从而提升自注意力机制的效率。关于PSA的详细
You Only Cache Once: Decoder-Decoder Architectures for Language Models YiHanXii 语言模型人工智能自然语言处理
这篇论文介绍了一种名为YOCO（YouOnlyCacheOnce）的新型解码器-解码器架构，专为大型语言模型设计，以提高推理效率和性能。以下是其核心内容的总结：YOCO架构关键特点：双重解码器结构：YOCO由自解码器和交叉解码器两部分组成，自解码器生成全局键值（KV）缓存，交叉解码器通过交叉注意力机制重用这些缓存。单次缓存：与标准Transformer相比，YOCO只缓存一次KV对，显著减少了GP
了解‌Prolog用于故障诊断 bcbobo21cn 人工智能 prolog 故障诊断
‌Prolog语言在故障诊断中具有显著优势，‌其基于规则的逻辑推理能力非常适合构建故障诊断专家系统。‌‌‌已有研究将Prolog语言应用于导弹测试设备、‌汽车发动机等复杂系统的故障诊断中，‌取得了良好的效果，‌证明了Prolog语言在故障诊断领域的广泛应用前景。‌‌一个电子元件的简单例子如下；目前还不能诊断，只是了解工作原理；你输入电阻，它给出的可能故障是开路，你输入一个电阻，它也不会告诉你电容可
5 种最常见的 DNS 故障诊断及问题处理方法开源Linux 网络 linux java 分布式 centos
1DNS基础知识互联网基于TCP/IP协议。为了方便管理网络内的主机，整个互联网分为若干个域（domain），每个域又可以再分为若干个子域，例如，.com，.org，.edu都是顶级域，而google.com是.com下面的子域。网络中的任意一台主机（host）都会属于某个域，并且有自己的名字，称为主机名（hostname）。例如example.com就是.com域中一台主机名为example.c
深度学习算法——Transformer fw菜菜数学建模深度学习 transformer 人工智能数学建模 python pytorch
参考教材：动手学pytorch一、模型介绍Transformer模型完全基于注意力机制，没有任何卷积层或循环神经网络层。尽管Transformer最初是应用于在文本数据上的序列到序列学习，但现在已经推广到各种现代的深度学习中，例如语言、视觉、语音和强化学习领域。Transformer作为编码器－解码器架构的一个实例，其整体架构图在下图中展示。正如所见到的，Trans‐former是由编码器和解码器
计算机视觉之 GSoP 注意力模块 Midsummer-逐梦计算机视觉（CV）深度学习机器学习人工智能
计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的神经网络模块，主要用于实现GSoP（GlobalSecond-orderPooling）注意力机制。GSoP注意力机制通过计算输入特征的协方差矩阵，捕捉全局二阶统计信息，从而增强模型的表达能力。原论文：《GlobalSecond-orderPoolingConvolutionalNetworks(arxiv.org)》二、语法和
大语言模型诞生、探索和爆发阶段花开盛夏^.^ 人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型的发展可以分为几个阶段，每个阶段都有其特点和发展重点。以下是大致的时间线以及各个阶段的特点：一、大语言模型诞生阶段这一阶段大约从2017年末到2019年初，期间出现了几个关键的技术突破，这些技术奠定了现代大语言模型的基础。2017年：Google发表了Transformer架构，这是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它彻底改变了自然语言处理（NLP）领域，使得大规模并行化处理成为可能，
Transformer面试真题详解——覆盖99%的Transformer面试问题（建议收藏）爱睡觉的咋 LLM transformer 深度学习人工智能
文章目录1.请简述一下Transformer的基本结构和原理2.Transformer为什么使用多头注意力机制3.Transformer计算attention为什么选择点乘而不是加法？两个计算复杂度和效果上有什么区别？4.为什么在softmax之后要对attention进行scaled（为什么除以d_k的平方根）5.在计算attentionscore时，如何对padding做mask操作6.简单介
【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分 Ctrl+Alt+L 大模型论文整理论文笔记论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackB部分回顾一下第一代GPT-1：设计思路是“海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调”范式；模型架构是基于Transformer的叠加解码器（掩码自注意力机制、残差、Layernorm）；下游各种具体任务的适应是通过在模型架构的输出后增加线性权重WyW_{y}Wy实
【LSTM分类】基于贝叶斯优化卷积神经网络结合长短时记忆BO-CNN-LSTM实现柴油机故障诊断含Matlab源码 matlab科研助手 lstm 分类 cnn
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机物理应用机器学习内容介绍柴油机作为重要的动力设备，其运行状态的可靠性直接影响着生产效率和安全。及时准确地诊断柴
unet各模块内容的理解（包含注意力机制、残差、以及数据维度的变化）云梦之上 #扩散模型系统性学习人工智能神经网络 pytorch
文章目录attention机制Unet的各个模块的设计①残差块②下块做一次残差，做一次自注意力③上块：这里做了skipconnect，做一次残差，做一次注意力④中块：做两次残差和一次自注意力⑤上采样：通道数不变，长宽翻两倍⑥下采样：通道数不变，长宽缩小到原来的一半整个unet模块unet模块的示意图参考的unet代码unet代码attention机制参考内容:超详细图解Self-Attention
总结：大模型技术栈---算法与原理 lichunericli LLM零碎知识人工智能自然语言处理算法
原文地址：大模型技术栈-算法与原理1.tokenizer方法word-levelchar-levelsubword-levelBPEWordPieceUniLMSentencePieceByteBPE2.positionencoding绝对位置编码ROPEAliBi相对位置编码Transformer-XLT5/TUPEDeBERTa3.注意力机制Mamba,H3,Hyena,RetNet,RWKV
YOLOv9独家改进：一种高效移动应用的卷积加性自注意Vision Transformer AI小怪兽 YOLOv9魔术师 YOLO transformer 深度学习开发语言人工智能 python
本文独家改进：轻量化改进之高效移动应用的卷积加性自注意VisionTransformer，构建了一个新颖且高效实现方式——卷积加性相似度函数，并提出了一种名为卷积加性标记混合器（CATM）的简化方法来降低计算开销《YOLOv9魔术师专栏》将从以下各个方向进行创新：【原创自研模块】【多组合点优化】【注意力机制】【卷积魔改】【block&多尺度融合结合】【损失&IOU优化】【上下采样优化】【SPPEL
Unet改进10：在不同位置添加CPCA||通道先验卷积注意力机制 AICurator Unet改进专栏深度学习神经网络 unet 语义分割
本文内容：在不同位置添加CPCA注意力机制目录论文简介1.步骤一2.步骤二3.步骤三4.步骤四论文简介低对比度和显著的器官形状变化等特征经常出现在医学图像中。现有注意机制的自适应能力普遍不足，限制了医学影像分割性能的提高。本文提出了一种有效的通道先验卷积注意(CPCA)方法，该方法支持通道和空间维度上注意权重的动态分布。通过采用多尺度深度卷积模块，有效地提取空间关系，同时保留先验通道。CPCA具有
YOLOv8改进 | 注意力篇 | YOLOv8引入SimAM注意力机制小李学AI YOLOv8有效涨点专栏 YOLO 深度学习计算机视觉目标检测人工智能机器学习神经网络
1.SimAM介绍1.1摘要：在本文中，我们提出了一个概念上简单但非常有效的卷积神经网络（ConvNets）注意力模块。与现有的通道和空间注意力模块相比，我们的模块为层中的特征图推断3D注意力权重，而不向原始网络添加参数。具体来说，我们基于一些著名的神经科学理论，提出优化能量函数来找到每个神经元的重要性。我们进一步推导了能量函数的快速封闭式解决方案，并表明该解决方案可以用不到十行代码来实现。该模块
YOLOv10改进 | 独家创新- 注意力篇 | YOLOv10引入结合EMAttention和ParNetAttention形成全新的EPA注意力机制和C2f_EPA(全网独家创新) 小李学AI YOLOv10有效涨点专栏 YOLO 深度学习计算机视觉人工智能目标检测机器学习神经网络
1.EPAAttention介绍EPAAttention注意力机制综合了EMAttention和ParNetAttention的优势，能够更有效地提取图像特征。(1).综合性与多样性EPAAttention结合了两种不同的注意力机制，充分利用了EMAttention的分组归一化和特征增强能力，以及ParNetAttention的空间注意力和全局特征提取能力。通过这种多样化的组合，EPAAttent
大模型训练和推理李明朔 AIGC 深度学习人工智能
文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术（1）模型并行（2）数据并行4.MoE技术4.PEFT训练5.上下文扩展技术三、大模型推理1.模型压缩（1）剪枝（2）量化2.显存优化技术3.调度优化技术4.请求优化技术5.采样和解码加速6.模型并行策略7.其他
爆改yolov8|利用BSAM改进YOLOv8，高效涨点不想敲代码！！！爆改yolov8 即插即用 YOLO yolov8 目标检测人工智能深度学习
1，本文介绍BSAM基于CBAM进行改进，经实测在多个数据集上都有涨点。BSAM（BiLevelSpatialAttentionModule）是一个用于提升深度学习模型在空间特征处理中的能力的模块。它主要通过双层注意力机制来增强模型对重要空间信息的关注，从而提升任务性能。核心特点：双层空间注意力：BSAM结合了两个层次的注意力机制——全局和局部。全局注意力捕捉图像或特征图的整体信息，而局部注意力则
爆改YOLOv8 | yolov8添加MSDA注意力机制不想敲代码！！！爆改yolov8 即插即用 YOLO 深度学习人工智能 yolov8 目标检测
1，本文介绍MSDA（多尺度扩张注意力）模块通过自注意力机制在不同尺度上有效地捕捉特征的稀疏性。它首先通过线性投影生成特征图(X)的查询、键和值。然后，将特征图的通道划分为(n)个头部，在每个头部中使用不同的扩张率进行多尺度的自注意力操作。具体来说，MSDA按以下步骤操作：对每个头部(i)进行自注意力处理，并将所有头部的输出连接在一起，之后通过线性层进行特征融合。通过为不同头部设置不同的扩张率，M
爆改YOLOv8 | yolov8添加GAM注意力机制不想敲代码！！！爆改yolov8 即插即用 YOLO yolov8 目标检测人工智能计算机视觉
1，本文介绍GAM（GlobalAttentionMechanism）旨在改进传统注意力机制的不足，特别是在通道和空间维度上的信息保留问题。它通过顺序的通道-空间注意力机制来解决这些问题。以下是GAM的关键设计和实现细节：通道注意力子模块：3D排列：使用3D排列来在三个维度上保留信息，这种方法有助于捕捉更多维度的特征。两层MLP：通过一个两层的多层感知机（MLP）增强跨维度的通道-空间依赖性，提升
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 java DAO spring jdbc
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 html xml 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 spring mvc Spring 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 java ssl keystore tls secure
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 JavaScript underscore
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 java jvm jstatd
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 VO POJO javabean
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：
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 java jvm scala
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，

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