- 量子计算如何颠覆能源优化领域:从理论到实践
Echo_Wish
人工智能前沿技术量子计算能源
量子计算如何颠覆能源优化领域:从理论到实践大家好,我是Echo_Wish,一个热爱探索前沿技术的人工智能与Python领域的技术分享者。今天,我们将深入探讨一个激动人心的话题——量子计算在能源优化中的应用。这不仅是科技领域的全新趋势,也可能为全人类的能源利用效率带来革命性突破。从理论模型到实际应用,量子计算已经在一些能源相关领域崭露头角,例如电网优化、可再生能源分配和物流节能规划。以下,让我们一步
- 机试题——农田修复
指针从不空
#hw机试题算法c++
题目描述小明的农田受到地震的破坏,农田中的一些网点断开了联系。假设原本的农田网构成一个矩形,其中未被破坏的网点标记为1,被破坏的网点标记为0。标记为1的网点连在一起构成一个子网。现在,小明需要找到一个目标网点,并找出离它最近的其他子网。请注意,两个网点相连只能通过上下左右四个方向,不可以通过斜对角相连。两个网点的距离定义为从一个网点(假设网点名为C)到达另一个网点(假设网点名为D)需要经过相连网点
- Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系
夜行容忍
hadoopsparkhive
Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架,用于分布式存储和处理大规模数据集。核心组件:HDFS(HadoopDistributedFileSystem):分布式文件系统,提供高吞吐量的数据访问。YARN(YetAnotherResourceNegotiator):集群资源管理和作业调度系统。MapReduce:基于YARN的并行处理框架,用
- 《算法二》选择排序算法及它的时间复杂度
code 旭
算法选择排序算法算法选择排序时间复杂度
1.选择排序算法选择排序算法的时间复杂度为O(N^2)选择排序算法规则:1.指定位置的数和后面的数比较2.如果指定位置的数大,则两个数交换位置3.向后移动一个位置,和指定位置的数进行比较假设数组大小n,第一轮比较n-1次,最小的数排在了最前面第二轮比较,第一个数已经是最小不用比较,此轮比较n-2次,第二小的排在第二个位置。依次类推,最后一轮,一次比较,最后得出有序的数列1.1和冒泡排序算法相比选择
- K-means 算法核心原理
code 旭
AI人工智能学习算法kmeans机器学习
一、K-means算法核心原理1.算法目标将n个样本划分到k个簇中,使得每个样本到所属簇中心的距离平方和最小。2.数学公式目标函数(SSE,簇内平方误差):J=∑i=1k∑x∈Ci∥x−μi∥2J=\sum_{i=1}^k\sum_{x\inC_i}\|x-\mu_i\|^2J=i=1∑kx∈Ci∑∥x−μi∥2其中:CiC_iCi表示第iii个簇μi\mu_iμi表示第iii个簇的质心二、算法步
- CV如何开启多摄像头并且多线程
艾米莉亚小汉堡
opencvpython计算机视觉
常规importcv2cv.imshow("窗口名称",照片)这个是开启窗口最为常见的方式开启摄像头读取图片一个简易的开启本机摄像头重要语句cv2.VideoCapturecap1.readimshowreleasedestoryAllWindowsimportcv2cap1=cv2.VideoCapture(0)#开启本机的摄像头#也可以是视频流#cap2=cv2.VideoCapture("r
- Elasticsearch(ES)详解:从入门到实践
坚持蛊
elasticsearchjenkins大数据
引言简介:Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎,具有高效的全文搜索功能,广泛应用于日志分析、搜索引擎、实时数据处理等领域。本文目标:介绍Elasticsearch的基本概念、架构设计、配置优化、常见应用以及实际案例,帮助开发者掌握ES1.Elasticsearch概述Elasticsearch的背景和发展历程核心功能:全文检索、分布式搜索、实时数据分析主要应用场景:日志
- 卷积神经网络(笔记01)
天行者@
cnn人工智能深度学习
视觉处理三大任务:分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成:卷积层(ConvolutionalLayer)、池化层(PoolingLayer)和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么,并讨论在神经网络中引入偏置项的好处。在卷积神经网络(CNN)的卷积层里,卷积操作本质上是输入数据与卷积核(滤波器)进行逐元素相乘再求和的过程。偏置项(Bias)是一个额外的可学习参数,对于每个卷积核而言,都
- Spring WebFlux:响应式编程
m0_74825223
面试学习路线阿里巴巴springjava后端
在软件开发领域,随着互联网应用的规模和复杂性不断增加,传统的编程模型逐渐暴露出一些局限性,尤其是在面对高并发、大规模数据流处理等场景时。为了应对这些挑战,响应式编程(ReactiveProgramming)应运而生,它提供了一种更为高效、灵活的编程范式,以适应不断变化的系统需求。1.SpringWebFlux简介WebFlux提供了一个非阻塞、异步的Web框架,允许开发者构建高性能、可伸缩的Web
- Manus被「越狱」:创始人回应风波与开源转向
UR的出不克
人工智能manusagent
Manus被「越狱」:创始人回应风波与开源转向早上刷推特,一条标签为"#Manus越狱"的话题炸了。这个前些日子刚刚融了A轮的AI新贵突然成了安全圈的焦点。熬了一整晚的咖啡还没喝完,Manus团队就陷入了灭火模式。「越狱」风波:始于一条推特事情的起因很"典型"——一位ID为"AIHacker_2023"的用户前天发了条推文:"Manus的安全屏障形同虚设,两个prompt就能搞定,详情看图。"配图
- Postman怎么针对一个接口重复测试 ?
静姐说测试
自动化测试经验分享技术分享postman测试工具功能测试自动化测试软件测试测试工程师
Postman是一个常用的API测试工具,用于测试和调试接口。它提供了许多功能来让我们能够更轻松地进行接口测试,其中之一就是针对一个接口的重复测试。以下是从零到一的详细和规范的步骤来针对一个接口重复测试的文章:第一步:确定接口首先,我们需要确定要重复测试的接口。可以是一个已经存在的接口,也可以是一个新接口。确保理解接口的功能和预期的输出。第二步:创建Postman环境在开始重复测试之前,我们需要创
- 常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现
埃菲尔铁塔_CV算法
opencv计算机视觉人工智能c++算法机器学习
一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支,其目的是改善图像的视觉效果,突出图像中的重要信息,或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。在实际应用中,图像增强技术广泛应用于医学影像、遥感图像、安防监控等领域。本文将详细介绍常用的图像增强算法原理,并给出基于OpenCVC++库的实现代码。二、图像增强算法分类图像增强算法可以分为空间域增强和频域增强两大类。空间域增强是直接对图像的像素值进行操
- letcode hot 100 第5题
int main*
letcode热题100leetcode数据结构c++算法
letcodehot100第5题题目盛最多水的容器给定一个长度为n的整数数组height。有n条垂线,第i条线的两个端点是(i,0)和(i,height[i])。找出其中的两条线,使得它们与x轴共同构成的容器可以容纳最多的水。返回容器可以储存的最大水量。说明:你不能倾斜容器。示例1:输入:[1,8,6,2,5,4,8,3,7]输出:49解释:图中垂直线代表输入数组[1,8,6,2,5,4,8,3,
- CCF-CSP第27次认证第一题——如此编码【NA公式推导】
CS战士plus
CCFCSP#第一题ccfcspC++学习
CCF-CSP第27次认证第一题——如此编码官网题目链接时间限制:1.0秒空间限制:512MiB下载题目目录(样例文件)题目背景某次测验后,顿顿老师在黑板上留下了一串数字23333便飘然而去。凝望着这个神秘数字,小P同学不禁陷入了沉思……题目描述已知某次测验包含n道单项选择题,其中第i题(1≤≤1≤i≤n)有ai个选项,正确选项为bi,满足≥2ai≥2且0≤<0≤bi<ai。比如说,ᵅ
- ESP32 小智 AI 机器人入门教程从原理到实现(自己云端部署)
与光同尘 大道至简
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此博客为一篇针对初学者的详细教程,涵盖小智AI机器人的原理、硬件准备、软件环境搭建、代码实现、云端部署以及优化扩展。文章结合了现有的网络资源,取长补短,确保内容易于理解和操作。简介:本教程将指导初学者使用ESP32微控制器开发一个简单的语音对话机器人“小智”。我们将介绍所需的基础原理、硬件准备、软件环境搭建,以及如何编写代码实现语音唤醒和与云端大模型的对接。通过本教程,即使没有深厚的AI或嵌入式经
- 算法与数据结构(回文数)
a_j58
数据结构
题目思路对于这个我的第一想法就是转换为字符串然后判断字符串是否为回文,它会消耗额外的地址空间。还有一种想法就是将数字反转并判断是否为回文,但可能需要处理数字溢出的问题。若要避免出现数字溢出的问题,我们可以只反转它的一半,若前半部分和后半部分相同,则说明它是一个回文数。如123321,我们将它的后半部分反转,得到123,它与前半部分相同,说明它是一个回文数。算法首先,我们可以先考虑到它的一些临界情况
- Manus联创澄清:我们并未使用MCP技术
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能
摘要近日,Manus联创针对外界关于其产品可能涉及“沙盒越狱”的疑问进行了正式回应。公司明确表示并未使用Anthropic的MCP(模型上下文协议)技术,并强调MCP是一个旨在标准化应用程序与大型语言模型(LLM)之间上下文交互的开放标准。此外,Manus联创宣布了开源计划,以增强透明度和社区参与。季逸超也确认他们没有采用MCP技术,进一步澄清了相关质疑。关键词沙盒越狱,MCP技术,开源计划,透明
- Shodan的概述与安装
耶耶Norsea
Shodan安全web安全python
一、Shodan简述Shodan是一个独特的网络搜索引擎,它专门针对互联网上的设备进行不间断扫描,并将扫描结果存储起来,供用户检索。这使得Shodan能够快速搜索到网络中的各种设备和服务,例如Web服务器、路由器、摄像头、物联网设备等,甚至包括某些已知漏洞的暴露设备。Shodan的主要用途:设备搜索:通过Shodan,你可以搜索到全球范围内连接到互联网的各种设备,如企业服务器、摄像头、智能家居设备
- C# 巩固记录(五)
休#威廉姆斯
C#c#开发语言
C#构造函数实例构造函数构造函数是类中特殊的成员函数,它的名称与它所在类的名称相同,并且没有返回值。当我们使用new关键字创建类的对象时,可以使用实例构造函数来创建和初始化类中的任意成员属性。静态构造函数静态构造函数用于初始化类中的静态数据或执行仅需执行一次的特定操作。静态构造函数将在创建第一个实例或引用类中的静态成员之前自动调用。静态构造函数具有以下特性:静态构造函数不使用访问权限修饰符修饰或不
- 斐波拉契数列
RichardK.
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题目描述给定正整数n,求斐波那契数列的第n项F(n)。令F(n)表示斐波那契数列的第n项,它的定义是:当n=1时,F(n)=1;当n=2时,F(n)=1;当n>2时,F(n)=F(n−1)+F(n−2)。大数据版:斐波拉契数列-大数据版输入描述一个正整数n(1≤n≤104)。输出描述斐波那契数列的第n项F(n)。由于结果可能很大,因此将结果对10007取模后输出。样例1输入1输出1解释边界定义:F
- DSP28335 ADC模块SOC触发机制详解(附完整代码)
DOMINICHZL
dsp单片机嵌入式硬件
[摘要]本文基于TITMS320F28335芯片,深入讲解其ADC模块的SOC(Start-of-Conversion)触发机制,涵盖软件触发、ePWM硬件触发等模式,并提供完整的配置代码与实验验证方法。1.ADC模块与SOC概述DSP28335的ADC模块为12位精度、16通道模数转换器,支持8个独立的SOC(Start-of-Conversion)配置。每个SOC可独立配置以下参数:触发源(软
- 提升空间卫生,稀土抗菌剂让铺地材料更健康
金士镧新材料有限公司
全文检索科技生活安全
一、稀土元素的抗菌特性稀土元素包括镧系元素及其他一些具有特定化学性质的元素(如钪、钇等),这些元素具有较强的催化性和化学活性,能有效抑制细菌的生长和繁殖。稀土元素尤其是铈、钕、钬、钇等,因其在抗菌方面的特殊作用,能够有效杀灭多种常见的细菌和真菌,并能防止细菌的耐药性产生。稀土抗菌剂的抗菌抑菌机理有四个层面:1.稀土化合物与细菌表面静电结合,造成直接的杀灭;2.基于稀土的光催化半导体特性,通过光生氧
- Redis缓存穿透、雪崩、击穿的解决方案
Fanxt_Ja
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在大型业务系统或用户活跃量较大的环境中,用户往往对某些数据的访问量会非常大,为了保护数据库而引入了缓存Redis,但是其也会出现一些问题,而导致严重的后果,比如缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿,下面我将针对这几个问题给出解决方案。1.缓存穿透缓存穿透发生的原因就是“用户”访问一个缓存中不存在,数据库中也不存在的数据。当这种请求量非常大时,就会对数据库造成非常大的压力。为了解决这个问题,通常有两种解决方
- 大数据技术生态圈:Hadoop、Hive、Spark的区别和关系
雨中徜徉的思绪漫溢
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大数据技术生态圈:Hadoop、Hive、Spark的区别和关系在大数据领域中,Hadoop、Hive和Spark是三个常用的开源技术,它们在大数据处理和分析方面发挥着重要作用。虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的,但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系,并提供相应的源代码示例。Hadoop:Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规
- 【30天玩转python】项目实战:从零开始开发一个Python项目
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项目实战:从零开始开发一个Python项目在学习Python的过程中,开发一个完整的项目是非常重要的实战练习。它不仅能够帮助你巩固所学的知识,还能提高实际编程能力。本文将带领你从零开始开发一个Python项目,介绍从项目规划、环境搭建、代码实现到项目发布的完整过程。我们将以一个简单的“任务管理系统”为例,逐步讲解如何构建、测试和优化这个项目。1.项目规划1.1项目简介我们将开发一个基于命令行的任务
- 卡尔曼滤波算法从理论到实践:在STM32中的嵌入式实现
DOMINICHZL
STM32算法stm32嵌入式硬件
摘要:卡尔曼滤波(KalmanFilter)是传感器数据融合领域的经典算法,在姿态解算、导航定位等嵌入式场景中广泛应用。本文将从公式推导、代码实现、参数调试三个维度深入解析卡尔曼滤波,并给出基于STM32硬件的完整工程案例。一、卡尔曼滤波核心思想1.1什么是卡尔曼滤波?卡尔曼滤波是一种最优递归估计算法,通过融合预测值(系统模型)与观测值(传感器数据),在噪声干扰环境下实现对系统状态的动态估计。其核
- ffplay 使用文档介绍
码流怪侠
FFmpegffplay播放器音视频直播转码
ffplayffplay是一个简单的媒体播放器,它是FFmpeg项目的一部分。FFmpeg是一个广泛使用的多媒体框架,能够解码、编码、转码、复用、解复用、流化、过滤和播放几乎所有类型的媒体文件。ffplay主要用于测试和调试,因为它提供了一个命令行界面,可以方便地查看媒体文件的详细信息,如视频帧、音频波形等。它支持多种视频和音频格式,并且可以实时显示解码过程中的统计信息。使用文档原文地址:http
- flink+kafka实现流数据处理学习
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在应用系统的建设过程中,通常都会遇到需要实时处理数据的场景,处理实时数据的框架有很多,本文将以一个示例来介绍flink+kafka在流数据处理中的应用。1、概念介绍flink:是一个分布式、高可用、高可靠的大数据处理引擎,提供了一种高效、可靠、可扩展的方式来处理和分析实时数据。kafka:是用于构建实时数据管道和流应用程序并具有横向扩展,容错,wickedfast(变态快)等优点的一种消息中间件。
- Python从0到100(七十六):计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化
是Dream呀
python计算机视觉开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- Elasticsearch 入门教学:从零开始掌握分布式搜索引擎
格子先生Lab
搜索引擎elasticsearch分布式
引言Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎,基于ApacheLucene构建,能够实现近乎实时的数据搜索和分析。它广泛应用于日志分析、全文搜索、数据可视化等场景。本文将带你从零开始学习Elasticsearch,掌握其基本概念、安装配置、数据操作及搜索功能。1.Elasticsearch简介1.1什么是Elasticsearch?Elasticsearch是一个分布式的RESTful
- 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,