- <sa8650>sa8650 qcxserver-之-摄像头传感器VB56G4A驱动开发<1>
waterAdmin
驱动开发linuxxml车载系统视觉检测汽车
<sa8650>sa8650qcxserver-之-摄像头传感器VB56G4A驱动开发一、前言二、QCX架构三、QCX传感器驱动程序定制开发3.1sensor硬件接口3.2sensor配置文件3.2.1cameraconfig.c3.2.2cameraconfigsa8650_water.c3.2.3新增编译MK3.2.4参数解析3.2.4.1structCameraConfigI2CDevice
- <sa8650>sa8650 qcxser-之-sensor中断分析
waterAdmin
车载系统视觉检测视频编解码c++c语言
<sa8650>sa8650qcxser-之-sensor中断分析1前言2cameraConfig参数2.1定义cameraConfig参数2.2GPIO选择2.2平台获取cameraConfig参数3sensor(解串器)中断初始化3.1sensor(解串器)中断配置3.2平台中sensor(解串器)中断配置3.2.1pCtxt->platform_fcn_tbl.SetupGpioInterr
- 费雪的线性判别分析(2)
CS创新实验室
数学基础人工智能机器学习线性代数
《费雪的线性判别分析》分为两部分,这是第二部分,第一部分的连接如下:费雪的线性判别分析(1)3.计算判别阈值如果要判别某个样本属于哪一类,必须计算出阈值w0w_0w0,求解方法有两种:贝叶斯方法。此方法在另外一篇《线性判别分析》中详解最小二乘法。此处演示此方法的求解过程3.1最小二乘法[6]^{[6]}[6]关于最小二乘法的详细讲解,请阅读参考资料[2]的有关章节,在其中对最小二乘法通过多个角度给
- GD32 基于 CAN 总线 IAP 升级方案
jiuri_1215
MCU开发mcu单片机c语言
一、引言GD32作为一款性能优异的微控制器,通过基于CAN总线的IAP(InApplicationProgramming,在应用编程)升级方案,能够实现高效、可靠的远程软件更新,为设备的持续优化和维护提供了便捷途径。二、GD32IAP升级方案概览GD32的IAP升级方案打破了传统需要现场连接编程器进行程序更新的局限。借助CAN总线的高可靠性和远距离传输能力,实现了设备在运行状态下的远程自主升级。这
- ESP32 之 ESP-IDF 教学(十二)WiFi篇—— LwIP 之 TCP 通信
Augtons正(单片机)
ESP32教学专栏(基于ESP-IDF)udptcp/ip单片机物联网c语言
本文章来自原创专栏《ESP32教学专栏(基于ESP-IDF)》,讲解如何使用ESP-IDF构建ESP32程序,发布文章并会持续为已发布文章添加新内容!每篇文章都经过了精打细磨!↓↓↓通过下方对话框进入专栏目录页↓↓↓CSDN请求进入目录_Ox是否进入ESP32教学导航(基于ESP-IDF)?确定文章目录一、建立连接——ESP32作TCPClient客户端1.TCPClient的基本思路2.TCPC
- 关于cv2.solvePnP和cv2.solveP3P
ulimate_
opencvopencv人工智能计算机视觉
一、cv2.solvePnP()函数是OpenCV中的一种用于计算相机位姿的函数。它可以根据一组已知的二维坐标点和对应的三维坐标点,以及相机的内参和畸变系数,计算出相机的位姿(旋转和平移向量)。以下是cv2.solvePnP()函数的基本用法:cv2.solvePnP(objectPoints,imagePoints,cameraMatrix,distCoeffs[,rvec[,tvec]])参数
- docker部署redis最佳实践
kucoll
dockerdockerredis容器
使用docker部署mysql最佳实践拉取镜像创建目录及配置文件Redis配置说明创建目录创建配置文件运行容器redis数据管理进入容器并登录redisredis基本命令备份RedisRDB数据恢复RedisRDB数据备份RedisAOF数据恢复RedisAOF数据防火墙配置常见问题处理日志警告WARNINGovercommit_memory拉取镜像dockerpullredis:6.2.6创建目
- 深入EPnP算法
JesseChen79
SLAM计算机视觉EPnPComputerVisionPnP位姿估计
[原创]深入EPnP算法本文是JesseChen的原创文章。PnP问题是研究如何从3D-2D匹配对中求解摄像头位姿,EPnP算法是一种非迭代的PnP算法。本文作者用baidu搜索了“EPnP算法”时,能找到的中文介绍不多,而且这些网文并没有深入研究这个算法,找出这个算法的精妙点。因此贴出这篇文章,希望能给大家带来我对EPnP算法的理解。有问题的同学,可以联系
[email protected]讨论。文
- leetcode_链表 203.移除链表元素
MiyamiKK57
leetcode链表算法
203.移除链表元素给你一个链表的头节点head和一个整数val,请你删除链表中所有满足Node.val==val的节点,并返回新的头节点。#Definitionforsingly-linkedlist.#classListNode(object):#def__init__(self,val=0,next=None):#self.val=val#self.next=nextclassSolutio
- 使用Python调用OpenCV中的solvePnP函数
WzisTypescript
pythonopencv开发语言OpenCV
OpenCV是一个广泛使用的计算机视觉库,它提供了许多用于处理图像和视频的功能。其中一个重要的功能是解决透视投影问题,也就是通过已知的3D点和对应的2D图像点来计算相机的位姿。在OpenCV中,solvePnP函数就是用于解决这个问题的。solvePnP函数使用了一种称为Perspective-n-Point(PnP)问题的算法,它可以估计相机的旋转和平移向量,从而确定相机在3D空间中的位置。这对
- 影视制作的未来:云渲染+虚拟制作+AI生成技术
LhcyyVSO
AIGC云渲染影视动画人工智能3d云渲染渲染农场AIAICG虚拟制作
在计算机技术和人工智能技术飞速发展的2024年,影视制作正在经历一场前所未有的变革。云渲染、虚拟制作和AI生成等新影视制作技术的结合,正在重新定义数字内容的创作流程,为影视产业带来了全新的可能性和机遇。这些前沿技术不仅提高了制作效率,还打开了无限的创作空间,有望引领未来的影视制作走向新的高峰。云渲染:加速创意实现影视的后期特效制作阶段需要大量的计算机参与渲染。传统的渲染过程耗时长且成本高,而云渲染
- python-leetcode-翻转二叉树
Joyner2018
leetcode算法职场和发展
226.翻转二叉树-力扣(LeetCode)#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#self.left=left#self.right=rightclassSolution:definvertTree(self,root:Opti
- 【ESP32】ESP-IDF开发 | UART通用异步收发传输器+串口收发例程
马浩同学
ESP32单片机嵌入式硬件c语言mcu
1.简介UART可以说是开发者使用得最多的外设之一了,打印log几乎都是使用串口来实现的。UART是一种异步全双工的通信方式,异步传输的特性使得它仅需2根线就可以完成全双工的传输,但这也要求发送端和接收端的速率、停止位、奇偶校验位等都要相同,通信才能成功。一个典型的UART帧开始于一个起始位,紧接着是有效数据,然后是奇偶校验位(可有可无),最后是停止位。ESP32上的UART控制器支持多种字符长度
- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子:为AI聊天工具添加一个知识系统 之12 方案再探之3:特定于领域的模板 之2 首次尝试和遗留问题解决
一水鉴天
软件智能智能制造人工语言人工智能
本文提要现在就剩下“体”本身的约定了--这必然是自律自省的,或者称为“戒律”--即“体”的自我训导discipline。完整表述为:严格双相的庄严“相”(侧),完全双性的本质“性”(侧)和双侧side双面face的外观“体”(自身)。通过Class(),Type()和Method()的声明来确保结构化最终能形式化(终结符号),以及形式化最初能结构化(初始断言)。在文档中相关的描述:两种描述文件下面
- python2 中使用pip2 install package_name的时候报错:AttributeError: ‘int‘ object has no attribute ‘endswith‘
点亮~黑夜
16—各种错误和bug(你的痛我的痛痛痛痛)python
文章目录1错误说明2错误解决方式1错误说明1、在python2的环境下使用pip2install安装库包的时候报错:AttributeError:'int'objecthasnoattribute'endswith'2、具体报错信息如下(base)shl@zhihui-mint:~/tools$pip2installpyquaternionException:Traceback(mostrecen
- 【练习】PAT 乙 1024 科学计数法
柠石榴
PAT题解输入输出c++开发语言字符串
题目科学计数法是科学家用来表示很大或很小的数字的一种方便的方法,其满足正则表达式[±][1-9]”.”[0-9]+E[±][0-9]+,即数字的整数部分只有1位,小数部分至少有1位,该数字及其指数部分的正负号即使对正数也必定明确给出。现以科学计数法的格式给出实数A,请编写程序按普通数字表示法输出A,并保证所有有效位都被保留。输入格式每个输入包含1个测试用例,即一个以科学计数法表示的实数A。该数字的
- Microchip 系列:SAM L 系列 (基于 ARM Cortex-M0+)_(7).外设驱动开发
kkchenkx
单片机开发arm开发驱动开发架构java数据库嵌入式硬件
外设驱动开发在外设驱动开发中,我们将详细介绍如何使用Microchip的SAML系列单片机(基于ARMCortex-M0+)来开发各种外设驱动程序。这部分内容将涵盖常见的外设,如GPIO、UART、SPI、I2C、ADC和DAC等,并提供具体的代码示例和操作步骤。GPIO驱动开发GPIO引脚配置GPIO(GeneralPurposeInput/Output)是单片机中最基本的外设之一。通过配置GP
- 【用Java学习数据结构系列】初识泛型
Gu Gu Study
【用Java学习数据结构系列】java数据结构机器学习人工智能
看到这句话的时候证明:此刻你我都在努力加油陌生人br/>个人主页:GuGuStudy专栏:用Java学习数据结构系列喜欢的一句话:常常会回顾努力的自己,所以要为自己的努力留下足迹喜欢的话可以点个赞谢谢了。作者:小闭前言好久没有更新文章了,大概断更了20天,想着今天就写一下文章吧!最近也是又温习了一下数据结构,其实之前我写过关于数据结构的一个专栏那个专栏是写了顺序表,链表,栈和队列,但是那时是用C语
- OpenCV实现Python视频播放控制详解
夏勇兴
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文详细介绍了如何使用OpenCV库在Python环境中播放视频,并展示了实现视频快进、后退控制的方法。首先通过cv2.VideoCapture()函数实现基础播放,然后利用set(cv2.CAP_PROP_FPS)函数控制播放速度实现快进和慢速播放,最后结合cv2.CAP_PROP_POS_MSEC属性实现精确的快进和后退。开发者可以根据实际需求选择合适的方
- 两种交换排序算法--冒泡,快速
juechen333
课程学习记录排序算法算法数据结构冒泡排序快速排序
目录1.冒泡排序原理2.快速排序原理3.冒泡代码实现4.快速排序代码实现1.冒泡排序原理冒泡排序(BubbleSort)是一种简单的排序算法,基本思想是通过反复交换相邻的元素,直到整个序列有序。它的名字来源于较大的元素像气泡一样“浮”到序列的顶部。原理:初始状态:我们从数组的第一个元素开始,比较相邻的两个元素。如果第一个元素大于第二个元素,就交换它们的位置;如果不大,则继续比较下一对元素。第一轮排
- <sa8650>QCX Usecase 使用详解—高通下一代camera< QCX >架构
waterAdmin
车载系统视觉检测c++c语言架构
<sa8650>QCXUsecase使用详解—高通下一代camera架构一、QualcommCameraNext(QCX)architecture1.1ClientApplication:1.2ClientManager:1.3QCarCamAPI:1.4StreamManager:1.5CamXLib/Component:1.6CHIcustomizations:1.7CamXCorelib:1
- CentOS7 编译安装Python3.12
topxiasz
linuxpython
Tom更新于2024.8.201.说明CentOS7已成为历史,不过很多人还在这段是历史奋战。Python2的Python2.7.5是CentOS7默认安装的版本;Python3的Python3.6.8是CentOS7可以通过默认repo,直接用yum安装的版本。yuminstall-ypython3本文主要针对CentOS7中较高版本如3.12的编译安装。2.安装OpenSSL-1.1.1根据P
- 一篇带你搞懂 为什么Vue3比Vue2效率更高!
一朵好运莲
前端javascriptvue.jshtml5css前端框架
众所周知,vue3比vue2效率有很大的提升,渲染效率提升了1.3~2倍,SSR效率提升了2~3倍。那么vue3是如何提升效率的呢?目录一、静态提升二、预字符串化三、缓存事件处理函数四、BlockTree五、PatchFlag一、静态提升Vue3中的静态提升(StaticTreeHoisting)是一种编译阶段的优化技术,它能够提高组件的渲染性能。具体来说,静态提升通过以下方式工作:1、提升静态节
- 最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法
梦回楼~
最小二乘法算法机器学习人工智能
最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用 最小二乘法(LeastSquaresMethod,LSE)是一种数学优化技术,主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。 换成听得懂的话说就是,我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn),我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值),但是(xn,yn)
- 容器化检索增强框架(R2R)
deepdata_cn
RAGRAG
R2RbySciPhi-AI是一个专门的RAG框架,专注于通过迭代细化来改进检索过程。主要特点包括实现新颖的检索算法,支持多步检索过程,与各种嵌入模型和向量存储集成,以及用于分析和可视化检索性能的工具。适合有兴趣突破检索技术界限的开发人员和研究人员,特别是在需要创新检索方法的场景。具有RESTfulAPI的容器化检索增强一代(RAG)。具有生产就绪型功能,包括多模式内容摄取、混合搜索功能、可配置的
- 遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响
司南锤
深度学习遥感深度学习人工智能
1.计算资源与显存占用大尺寸图像:需要更高的显存和计算资源,可能限制训练时的批大小(batchsize),甚至导致无法训练。解决方案:通常将大图裁剪为小尺寸的补丁(patches),例如256x256或512x512。小尺寸图像:显存占用低,但可能丢失全局上下文信息(如大面积地物分布),影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入:模型感受野受限,可能无法捕捉大范围地物(如河流、
- 使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练,出现样本不均衡训练效果问题
司南锤
深度学习遥感计算机视觉人工智能机器学习
在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时,确实可能出现样本不均衡问题,且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡?(1)局部裁剪导致类别分布偏差问题:遥感图像中某些类别(如道路、建筑)可能稀疏分布。小尺寸裁剪后,部分训练样本可能完全不含某些类别(例如一块纯农田的补丁),导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例:原图中“道路”占比5%,若裁剪为256x256的小图,部分小图中可能
- 华为鲲鹏ARM处理器920、916系列
itmanll
服务器
鲲鹏处理器-鲲鹏社区(hikunpeng.com)产品规格鲲鹏920系列型号:7260(64核)、5250(48核)、5220(32核)、3210(24核)7260核数64核主频2.6GHz内存通道8TDP功耗180W组件规格计算核兼容Armv8.2架构,华为自研核主频最高2.6GHz缓存L1:64KB指令缓存和数据缓存L2:512KB每核独立缓存L3:24~64MB共享缓存(1MB每核)内存8个
- YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-transformer.py
红色的山茶花
YOLO笔记transformer深度学习
transformer.pyultralytics\nn\modules\transformer.py目录transformer.py1.所需的库和模块2.classTransformerEncoderLayer(nn.Module):3.classAIFI(TransformerEncoderLayer):4.classTransformerLayer(nn.Module):5.classTra
- Git 将本地vue项目修改的内容提交到gitlab/github
糯米团仔
Gitgitgitlabgithub
注意:github需要点魔法,否则无法提交成功基于gitlab已经存在该项目为前提。1、将自己分支上的代码提交到本地(1)点击更改的“+”,会将更改进行暂存,可以在暂存的更改中查看到修改的文件(2)输入本次修改的内容的简短含义,点击“√”2、切换到develop分支,并在develop分支上合并自己最新代码的分支(1)切换到develop分支-点击底部栏的同步更改(2)基于develop分支的情况
- 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,