- 如何运用边缘计算控制器提升智能工厂的竞争力?
钡铼技术物联网关
人工智能arm开发linux自动化
制造业正经历一场深刻的变革。其中,边缘计算作为一项关键技术,在提升生产效率、降低成本以及实现智能制造方面发挥着至关重要的作用。本文将探讨边缘计算在智能工厂中的应用场景及其带来的价值。边缘计算简介边缘计算是一种分布式计算范式,它使计算和数据存储更接近数据源,而不是依赖于远程数据中心或云服务。这不仅减少了延迟,提高了响应速度,还能有效减少网络带宽使用,增强系统的安全性和隐私保护能力。在工业环境中,边缘
- 边缘AI架构提升LLM应用的响应速度
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
边缘AI架构提升LLM应用的响应速度关键词边缘计算、边缘AI、LLM、响应速度、模型压缩、分布式计算摘要本文探讨了如何通过边缘AI架构提升大型语言模型(LLM)应用的响应速度。文章首先介绍了边缘计算与边缘AI的基本概念、优势和应用场景,然后深入分析了边缘AI系统的架构设计与实现,以及提升LLM响应速度的关键技术。通过实际案例展示了边缘AI在LLM应用中的效果,并对未来发展趋势和潜在挑战进行了展望,
- CAP与BASE:分布式系统设计的灵魂与妥协
后端java分布式
CAP理论CAP理论起源于2000年,由加州大学伯克利分校的EricBrewer教授在分布式计算原理研讨会(PODC)上提出,因此CAP定理又被称作布鲁尔定理(Brewer’stheorem)2年后,麻省理工学院的SethGilbert和NancyLynch发表了布鲁尔猜想的证明,CAP理论正式成为分布式领域的定理。简介CAP也就是Consistency(一致性)、Availability(可用性
- Python 魔法学院 - 第24篇:Python 解释器优化 ⭐⭐⭐
星核日记
《Python魔法学院》python开发语言pycharmwindowsPython性能优化
目录引言1.Cython与PyPy1.1Cython1.1.1Cython的优势1.1.2Cython的简单示例1.1.3Cython的适用场景1.2PyPy1.2.1PyPy的优势1.2.2PyPy的简单示例1.2.3PyPy的适用场景1.3Cython与PyPy的对比2.并行计算与分布式计算2.1并行计算2.1.1multiprocessing模块2.1.2concurrent.futures
- DeepSeek教unity------MessagePack-01
Edision_li
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MessagePack是C#的极速MessagePack序列化器。它比MsgPack-Cli快10倍,并且性能超过其他C#序列化器。MessagePackforC#还内置支持LZ4压缩——一种极其快速的压缩算法。性能在诸如游戏、分布式计算、微服务或数据缓存等应用中尤为重要。这个库通过NuGet分发。也有特殊的Unity支持。我们针对.NETStandard2.0进行了优化,特别适用于.NET8+和
- APL语言的区块链
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包罗万象golang开发语言后端
APL语言的区块链:探索未来的分布式计算在近年来,区块链技术逐渐成为科技和金融领域的一个热门话题。它不仅在加密货币领域掀起了波澜,还被应用于供应链管理、智能合约、身份验证等多个方面。而在这场技术革命的背后,编程语言的选择也显得尤为重要。APL(AProgrammingLanguage)作为一种鲜为人知的编程语言,在区块链的构建中展现出了独特的潜力。本文将深入探讨APL语言在区块链技术中的应用及其优
- Java也能玩转机器学习?从零搭建你的第一个模型
prince_zxill
人工智能与机器学习教程java机器学习开发语言人工智能边缘计算
Java也能玩转机器学习?从零搭建你的第一个模型引言:一、打破认知:Java也能玩转机器学习1.1为什么选择Java?1.1.1无缝集成1.1.2JVM的跨平台优势1.1.3高性能计算能力1.1.4多线程与分布式计算1.2主流Java机器学习库全景1.2.1基础数值计算库1.2.2传统机器学习框架1.2.3深度学习生态1.2.4特殊领域工具1.3企业级机器学习架构1.3.1典型技术栈组合1.3.2
- 如何在Java中实现高效的分布式计算框架:从Hadoop到Spark
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如何在Java中实现高效的分布式计算框架:从Hadoop到Spark大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们来探讨如何在Java中实现高效的分布式计算框架,重点介绍Hadoop和Spark这两个在大数据处理领域中广泛使用的技术。一、Hadoop:基础分布式计算框架Hadoop是一个开源的分布式计算框架,最早由Apache开发,旨在处理海量数据。它的核心
- 云边端一体化架构
犀思云
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云边端一体化架构是一种将云计算、边缘计算和终端设备相结合的分布式计算模型。该架构旨在通过优化资源分配和数据处理流程,提供更高效、更低延迟的服务体验。下面是对这个架构的简要说明:01云计算(CloudComputing)—作为中心化的计算模式,云计算提供了大规模的数据存储和处理能力。—它通常位于数据中心,能够为用户提供弹性的计算资源和服务,如软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)、基础设施即
- 第四届电子信息工程、大数据与计算机技术国际学术会议( EIBDCT 2025)
程序员奇奇
电子信息工程大数据计算机技术国际学术会议
在线投稿:学术会议-学术交流征稿-学术会议在线-艾思科蓝1、电子信息工程(电路与系统、智能仪表、模式识别与智能系统、通信和信息系统、信号和信息处理、并行与分布式计算、电子与通信工程、电力电子与电力驱动、光电信息工程、物理电子学、电子系统、半导体器件、微处理器、光子技术、电磁场与微波、信息处理、测量和测试技术与仪器等)2、大数据(大数据开放平台、大数据搜索的算法和系统、分布式和点对点搜索、基于大数据
- Scala语言的循环实现
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Scala语言中的循环实现Scala是一种现代编程语言,它结合了面向对象和函数式编程的特点,广泛应用于大数据处理、分布式计算和Web开发等领域。循环是程序设计中不可或缺的一部分,在Scala中也有多种方式来实现循环。这篇文章将深入探讨Scala中的循环实现,包括基本的循环结构、函数式循环、递归以及一些最佳实践。1.基本的循环结构在Scala中,最基本的循环结构是for循环和while循环。虽然Sc
- ROS2(Robot Operating System 2)与树莓派(Raspberry Pi)
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ROS2与树莓派一、ROS2简介ROS2是一个为机器人提供硬件抽象、设备驱动、函数库、可视化工具、消息通信以及软件包管理等多种功能的开源操作系统。它支持分布式计算,允许多个节点(即进程)在局域网内自由通信,非常适合用于多机器人协作和复杂机器人系统的开发。二、树莓派简介树莓派是一款基于ARM架构的微型电脑主板,以SD卡为内存硬盘,卡片主板周围有1/2/4个USB接口和一个10/100以太网接口(A型
- 在Jupyter Notebook中进行大数据分析:集成Apache Spark
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在JupyterNotebook中进行大数据分析:集成ApacheSpark介绍JupyterNotebook是一款广泛使用的数据科学工具,结合ApacheSpark后,能够处理和分析大规模数据。ApacheSpark是一个快速的统一分析引擎,支持大数据处理和分布式计算。本教程将详细介绍如何在JupyterNotebook中集成和使用Spark进行大数据分析。前提条件基本的Python编程知识基本
- Hadoop解决数据倾斜方法?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
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数据倾斜(DataSkew)是分布式计算框架中常见的问题,特别是在MapReduce作业里。当某些Mapper或Reducer处理的数据量远大于其他节点时,就会导致整体任务执行时间延长,并且资源利用率不均衡。为了解决这个问题,Hadoop提供了多种策略和技术手段来优化数据分布和任务分配。以下是关于Hadoop解决数据倾斜的方法总结、思维导图描述以及Java代码示例。Hadoop解决数据倾斜方法概述
- MapReduce是什么?
头发那是一根不剩了
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MapReduce是一种编程模型,最初由Google提出,旨在处理大规模数据集。它是分布式计算的一个重要概念,通常用于处理海量数据并进行并行计算。MapReduce的基本思想是将计算任务分解为两个阶段:Map阶段和Reduce阶段。Map阶段:在这个阶段,输入的数据会被拆分成多个片段,每个片段会被分配给不同的计算节点(也叫做“Mapper”)。每个Mapper处理一部分数据并输出键值对(key-v
- 分布式计算框架
wlstephenw
分布式
分布式计算就是为了把多个计算逻辑能够放到多台机器上执行,执行的逻辑一般使用java或者python等,还牵扯到数据如何分片。计算序列化要将计算逻辑放到多台机器,首先需要的就是将计算逻辑序列化,在网络上传输到多台机器,然后在多台机器上面反序列化,进行执行。资源管理对于计算资源需要进行管理,每台机器启动多少进程,一般按照机器的处理器内核进行分配,即有几个内核就启动几个进程。DAG每一个完整的计算逻辑被
- 【MapReduce】分布式计算框架MapReduce
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分布式计算框架MapReduce什么是MapReduce?MapReduce起源是2004年10月Google发表了MapReduce论文,之后由MikeCafarella在Nutch(爬虫项目)中实现了MapReduce的功能。它的设计初衷是解决搜索引擎中大规模网页数据的并行处理问题,之后成为ApacheHadoop的核心子项目。它是一个面向批处理的分布式计算框架;在分布式环境中,MapRedu
- 第19章《VTK并行渲染》
《雨声》
VTK小白入门算法c++信息可视化计算机视觉
在VTK中,并行渲染是一种优化计算和渲染性能的技术,尤其在处理大规模数据集时非常重要。VTK提供了一些工具和方法来利用多核处理器、分布式计算环境以及GPU加速来进行并行渲染。1.并行渲染的目标加速数据处理:通过将计算任务分配给多个处理器或计算节点,减少数据处理时间。优化渲染性能:通过并行化渲染过程,尤其是在显示大规模数据(例如,体积渲染、大型网格、三维模型等)时,提高帧率和渲染效率。2.VTK中的
- Python 如何使用dask库来并行化Pandas DataFrame
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Dask是一个用于并行计算的Python库,它可以处理比内存大得多的数据集。DaskDataFrame是一个类似于PandasDataFrame的大型并行数据结构,它可以在分布式计算环境中高效地执行复杂的数据操作。以下是如何使用Dask来并行化PandasDataFrame的基本步骤:安装Dask:首先,确保你已经安装了Dask。如果还没有安装,可以使用pip来安装它:pipinstalldask
- 网络安全模型_网络安全等级保护2.0云计算安全合规能力模型
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网络安全模型
2019年,网络安全等级保护系列标准正式发布,网络安全等级保护从此由1.0时代迈入2.0时代。网络安全等级保护制度在2.0时代着重于全方位的主动防御、动态防御、精准防护和整体防控的安全防护体系,将云计算、物联网、移动互联、工业控制信息系统和大数据等新应用、新技术纳入等级保护扩展要求。云计算是以网络技术及分布式计算为基础的一种新计算模式,通过互联网实现按需服务、泛在接入、多租户和资源池、快速弹性、可
- 1. 初识spark
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大数据之sparkspark大数据分布式
背景:作为一名开发人员,用内存处理数据是每天都在做的事情。内存处理数据最大的优势就是方便,快捷,可以很快得到结果,但是内存总是有瓶颈的,不管你运行代码的机器有多大的内存,总是有更大规模的数据需要处理,而且随着单个机器内存扩容,硬件成本会指数级上升。在当今互联网行业,数据快速膨胀的时代,分布式计算来处理数据是大势所趋。本文通过介绍的是大数据领域优秀框架spark,打开分布式实时计算的大门1.spar
- 如何利用边缘节点服务打造极致用户体验?
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随着互联网和数字化技术的飞速发展,用户对网络访问速度和服务体验的要求也在不断提高。在一个信息快速传播的时代,延迟过高或访问卡顿的问题会直接影响用户体验,甚至导致用户流失。因此,企业如何优化网络性能、提升用户访问速度,成为了必须面对的挑战。而边缘节点服务作为一种先进的技术解决方案,正在帮助企业应对这些挑战,并实现极致用户体验。什么是边缘节点服务?边缘节点服务是一种分布式计算架构,通过在靠近用户的物理
- Hadoop1.0-HDFS介绍
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HADOOP介绍hadoopHDFS
Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括HadoopCommon、HDFS与MapReduce。HDFS是Hadoop分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)的缩写,为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发,可以部署在多种普通的廉价机器上,以集群处理数量积达到大型主机处理性能。一、HDFS基本概念1、Bl
- 物联网架构之Hadoop
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hadoop体系结构Hadoop是一个开源的分布式计算平台,主要用于存储和处理大规模数据集。其核心架构包括以下几个关键组件:1.HadoopDistributedFileSystem(HDFS)HDFS是Hadoop的分布式文件系统,用于存储大数据集。它具有以下特点:主从架构:包括一个NameNode(主节点)和多个DataNode(从节点)。数据块存储:将大文件分割成多个数据块,每个数据块通常大
- 服务器面试必备-网络知识点整理
前网易架构师-高司机
2025年最新-服务器面试经验网络面试题服务器面试面试服务器
服务器或者运维开发在面试中几乎都不能逃避被问到网络相关的问题,因为网络在服务器开发中是实现客户端与服务器之间通信、数据传输、分布式计算以及安全性和访问控制的重要工具。了解网络的原理和技术对于服务器开发人员来说是非常重要的。因此这篇文章我将一些常用面试题整理出来,分享给大家,有兴趣的可以订阅专栏获得更多的学习机会。1、什么是IO多路复用I/O多路复用是一种用于同时监听多个IO流的机制。在传统的IO模
- 分布式计算在现代科技中的应用与发展趋势
智能计算研究中心
其他
内容概要分布式计算是一种将计算任务分散到多个计算节点上的技术,其基本理念是通过网络连接的多个独立机器共同协作来完成复杂的运算。其特点在于高度的可扩展性和容错性,使得对于大规模数据处理和计算需求有了更为灵活和高效的解决方案。在云计算领域,分布式计算提供了弹性的资源配置,使得用户可以根据需求动态调整所需的计算强度,从而有效降低成本。此外,大数据分析不断推动着分布式计算的发展,因为在海量数据中提取有价值
- 云计算与大数据——分布式计算的相关计算形式
萌新Pro
大数据
分布式计算的相关计算形式单机计算机单机计算是最简单的计算形式,即利用单台计算机(如PC)进行计算,此时计算机不与任何网络互连,因而只能使用本计算机系统内可被即时访问的所有资源。在最基本的单用户单机计算模式中,一台计算机在任何时刻只能被一个用户使用。用户在该系统上执行应用程序,不能访问其他计算机上的任何资源。在PC上使用的诸如文字处理程序或电子表格处理程序等应用就是单用户单机计算的计算形式。多用户也
- 60款顶级大数据开源工具
La victoria
大数据
一、Hadoop相关工具1.HadoopApache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。支持的操作系统:Windows、Linux和OSX。相关链接:http://hadoop.apache.org2.Ambari作为Hadoop生态系统的一部分,这个Apache项目提供了基于Web的直观界面,可用于配置、管理
- 非关系型数据库(NoSQL):MongoDB和Redis
檐角小猫
nosql数据库sql
非关系型数据库(NoSQL)在大数据和分布式计算环境中广泛使用,主要用于处理海量、结构化不统一的数据。NoSQL数据库种类包括文档型、键值型、列族型和图形数据库等。下面我将以MongoDB(一种流行的文档型NoSQL数据库)以及Redis为例,通过代码和案例讲解如何使用它。MongoDB简介MongoDB是一种基于文档存储模式的NoSQL数据库,数据以BSON格式(类似JSON)存储。它支持灵活的
- 1、架构-服务架构演进史
大树~~
架构架构微服务java
架构演进史1.原始分布式时代这个阶段发生在20世纪70年代末到80年代初,当时的计算机科学从以大型机为主转向以微型机为主。在这个时期,由于单台计算机的处理能力有限,计算机科学家开始尝试使用多台计算机共同协作来支撑更大的软件系统。这些早期的分布式尝试,包括惠普的网络运算架构、卡内基·梅隆大学的AFS(AndrewFileSystem)等,都是对分布式计算的初步探索。2.单体系统时代随着摩尔定律的实现
- 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,