- AI-知识库搭建(一)腾讯云向量数据库使用
CJ点
人工智能GPT向量数据库知识库
一、AI知识库将已知的问答知识,问题和答案转变成向量存储在向量数据库,在查找答案时,输入问题,将问题向量化,匹配向量库的问题,将向量相似度最高的问题筛选出来,将答案提交。二、腾讯云向量数据库向量数据库_大模型知识库_向量数据存储_向量数据检索-腾讯云腾讯云向量数据库(TencentCloudVectorDB)是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务,专用于存储、检索、分析多维向量数据。该数据库支持
- 深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1内存记忆Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆2.3.1创建ConversationKGMemory2.3.2创建ConversationChain2.4ConversationBufferWindowMemo
- AI大模型提示工程(prompt)从入门到精通(非常详细),看这一篇就够了!!!
功城师
人工智能prompt深度学习大模型自然语言处理AI大模型提示词工程
在大模型领域,输入通常被称为“提示词”(prompt),它们是引导LLM(大语言模型)生成相应输出的关键。对于那些能处理多样化任务的LLM来说,一个合理设计的prompt会极大地影响模型的表现。提示工程(promptengineering)正是关于如何为特定任务构建能够充分发挥大模型能力的prompt技巧。本文将深入探讨提示工程,内容涵盖基本原理、一些重要概念以及常用的辅助工具。1.基本原理设计高
- PyQt6医疗多模态大语言模型(MLLM)实用系统框架构建初探(下.代码部分)
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发python健康医疗pythonpyqt语言模型人工智能
医疗MLLM框架编程实现本医疗MLLM框架结合Python与PyQt6构建,旨在实现多模态医疗数据融合分析并提供可视化界面。下面从数据预处理、模型构建与训练、可视化界面开发、模型-界面通信与部署这几个关键部分详细介绍编程实现。6.1数据预处理在医疗MLLM框架中,多模态数据的预处理是非常关键的一步,它直接影响到后续模型的训练效果和性能。我们需要对医学影像、文本数据和音频数据分别进行预处理,以确保数
- 清华大学提出Pointformer:基于Transformer的3D目标检测
Amusi(CVer)
计算机视觉论文速递Transformer3D目标检测深度学习计算机视觉机器学习人工智能自动驾驶
没错!Transformer的"魔爪"已经伸向3D目标检测了。Pointformer:用于3D点云的特征学习backbone,可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能,如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。注:文末附【Transformer】和【3D目标检测】学习交流群Transformer最近在3D点云方向应用的工作可以看一下:牛津大学等提出:PointTransformer清华大
- ArkTs模块化语法
秃顶老男孩.
华为harmonyos
1:模块化语法1.1:模块化基本认识模块化将一个大的程序,拆分成若干个小的模块,通过特定的语法,进行任意组合ArkTs中,每个ets文件,都可以看做一个模块1.2:默认导入导出1.2.1:概念指一个模块,只能默认导出一个值或对象,使用时,可以自定义导入名称组件导出一定是默认导出1.2.2:使用步骤当前模块中导出需要使用的地方模块导入//默认导出exprotdefault需要导出的内容//按需导出e
- Windows10环境下使用docker部署Dify
南南的sky
容器运维AIGC
前言最近带教导师让使用dify做一些工程项目,我在此之前没用过dify,也不知道怎么部署,便花了些时间研究了一下,这篇博客的主要目的是记录如何在windows10系统上使用docker部署dify,碰到了哪些问题以及解决方案。什么是DifyDify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务(BackendasService)和LLMOps的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生
- 企业如何安全合规地访问海外网站
蓝讯小刘
安全
国际专线、SD-WAN线路与VPN的利弊与风险在全球化背景下,中国的外贸企业以及海外公司分支机构、科研研发机构等,都需要频繁访问海外网站以开展正常业务。然而,企业访问海外网站的技术方式存在一定的合规风险。本文将概述三种访问海外网站的技术方式:国际专线、SD-WAN线路和VPN,并分析其利弊与风险。1.国际专线:这是一种合法合规的访问海外网站的方式,由国内三大通讯运营商授权或授权代理机构开通。虽然费
- 国际宽带专线多少钱一年?
蓝讯小刘
网络安全运维
国际宽带专线通常是外商投资企业、外贸出口企业,跨境电商等有国际联网需要和需求的企业业务,通常来说,三大运营商只针对一些国企、事业单位受理,由于资费较贵,所以通常不会像中小企业提供国际联网服务。行业现状:目前,市面上可以提供跨境专线国际联网服务的比比皆是,市场十分混乱,也导致了这个市场价格鱼龙混杂,服务质量、能力也是不同,所以有关部门也在整治和查处扰乱市场的行为,想办法规范通信市场。市场准入:目前,
- 使用Dify搭建企业知识库聊天机器人
大模型产品经理
机器人人工智能语言模型算法自然语言处理面试
本文简介在当今数字化时代,企业知识库的建设和维护对于提升工作效率和服务质量至关重要。AI聊天机器人作为知识库的交互界面,可以提供24/7的即时服务。本文将介绍如何使用Dify这一工具快速搭建企业知识库聊天机器人,它可以当你企业的职能客服,也可以做你企业内部培训的老师。相比起传统的“智能客服”,加入大语言模型后的AI客服能更清楚用户想问什么问题,在匹配你提供的知识库的内容进行回答,这样看上去会更懂用
- 大模型应用编排工具Dify之自定义工具
Daphnis_z
LLMJava开发chatgptspringbootaijava
1.前言dify中提供了自定义工具的能力,工具十分容易复用,在需要的流程编排中进行引用即可。根据笔者的经验和理解,自定义工具有点类似微服务,可以把通用的能力封装到工具里面。同时,工具还提供了测试和鉴权等功能,对开发者比较友好。环境信息:dify-0.8.3,spring-boot-2.7.6实现效果如下:2.开发后台接口这里使用spring-boot快速开发一个post接口作为演示,代码如下:@R
- Linux基于Redis实现短地址服务
百晓生-小小白
数据库服务器linuxredis缓存c语言后端
一、应用场景为什么要使用短地址服务,具体使用的业务场景如下:URL压缩,把原始长地址压缩成短地址,便于文本长度限制的场景使用(短信、社交网络、网络营销)—营销短信有字数限制,链接太长会影响短信内容的条数(涉及到费用问题)。—相对于长链接,短链接更安全,不暴露访问参数,同时可以做访问限制。—方便短链接进行统计。例如网络新媒体营销渠道统计,点击量,访问用户使用设备等。—短链接更简洁,不像长链接有一大堆
- 【趋势】《2024—2026金融科技十大趋势预测》一览
学客汇
商业研究商业观察人工智能大数据金融科技科技洞察IT趋势金融行业预测
本白皮书基于新华三在金融行业的前沿实践和IDC的全球研究成果,深入分析了金融科技领域的十大关键趋势,旨在为金融机构提供前瞻性的战略指导和业务创新的参考。导言当前,在地缘政治冲突加剧、商业经济市场环境高度不确定、数字化业务加速发展的背景下,金融行业处于深度变革的潮流中,金融机构亟需重新思考其在技术支出、业务决策及业务创新发展等方面的投资重点。此外,金融机构也越来越需要借助大数据和AI技术来提升业务的
- YOLOV11改进1-检测头篇
~啥也不会~
YOLO人工智能目标检测神经网络深度学习
文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言 目标检测领域里,小目标一直是一个难点问题,虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率,但是他的耗时会线性增强,毕竟一张大图会被切成很多小图去推理,所以在很多场景下无法得到应用。这里,我们从探测头入手,
- 国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗?
AIWritePaper官方账号
PromptChatGPTAIWritePaperchatgpt人工智能深度学习AI写作AIGC
这是一个非常有前瞻性和现实意义的问题。要回答国内AI是否有可能超过ChatGPT,我们需要从多个方面来分析,包括技术基础、数据资源、应用场景、政策支持以及人才储备等。以下是对这一问题的详细探讨:1.技术基础(1)现状国内AI技术:国内的AI技术发展迅速,尤其在深度学习、自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。例如,百度的文心一言、阿里的通义千问等大语言模型(LLM)已经在技术上
- VScode使用笔记
我的老子姓彭
vscode笔记ide
VScode打开keil工程的配置[STM32]从零开始的vscode连接keil教程_vscode配置keil环境-CSDN博客补充:包含头文件vscode编辑keilarm工程中遇到的问题以及解决方法-了不起的亮亮-博客园
- 【大模型】AutoDL部署AI绘图大模型Stable Diffusion使用详解
小码农叔叔
AI大模型实战与应用AutoDL部署AI绘图大模型AI绘图大模型AutoDL部署SDAI绘图大模型SD使用详解SD使用详解SD部署
目录一、前言二、AI绘图大模型概述2.1AI绘图大模型介绍2.2AI绘图大模型特点2.3AI绘图大模型优势三、主流的AI绘图大模型介绍3.1Midjourney3.1.1Midjourney介绍3.1.2Midjourney功能特点3.1.3Midjourney使用场景3.2StableDiffusion3.2.1StableDiffusion介绍3.2.2StableDiffusion特点3.2
- python的中文翻译-再聊聊Python中文社区的翻译
weixin_37988176
在写《学习Python,怎能不懂点PEP呢?》的时候,我已经发现国内的Python翻译环境不容乐观。这个结论可能不对,毕竟这几年Python大热,或许有不少优秀的翻译项目,只是我还不知道而已。不管如何,接着上一篇关于“Python学习资料汉化”的话题,今天,我们再聊聊Python中文社区的翻译话题。Python部落的翻译社很巧合的是,Python部落(公众号:Python程序员)刚刚低调地上线了“
- InternLM: LMDeploy 量化部署进阶实践
dilvx
机器学习
LMDeploy部署模型模型部署是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行。欢迎使用LMDeploy,支持市面上主流的格式和算法。大模型缓存推理本章的前半部分主要讲量化,包括KV-Cache量化、权重量化、激活值量化。量化主要是为了节省存储空间,用int4,int8来重新表示fp16,将模型的显存占用控制在200G可接受的范围下。值得注意的是,在transformer架构下,计算的瓶颈主要在显存带宽
- 全场景深度思考模型发布:囊括三大推理能力,解锁医疗循证模式
量子位
1月24日,百川智能发布了国内首个全场景深度思考模型Baichuan-M1-preview。该模型是国内目前唯一同时具备语言、视觉和搜索三大领域推理能力的模型。在数学、代码等多个权威评测中,Baichuan-M1-preview的表现均超越了o1-preview,展现了其在多领域推理方面的独特优势。此外,作为国内唯一专注医疗领域的头部大模型公司推出的深度思考模型,它还解锁了医疗循证模式,实现了从医
- 简洁明了:介绍大模型的基本概念(大模型和小模型、模型分类、发展历程、泛化和微调)
周杰伦_Jay
大模型LLMs分类数据挖掘人工智能机器学习生成对抗网络transformer算法
目录前言1、大模型的定义1.1、大模型与小模型的对比2、大模型相关概念区分2.1、基础模型(FoundationModel)2.2、超大模型(Ultra-largeModel)2.3、大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)3、大模型的发展历程3.1、萌芽期(1950-2005)3.2、探索沉淀期(2006-2019)3.3、迅猛发展期(2020-至今)4、大模型的特点5、大模型
- 再分享API形式调用Dify项目应用
福安德信息科技
大模型python人工智能大模型llmdify
大模型相关目录大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步,扬帆起航。RAGOnMedicalKG:大模型结合知识图谱的RAG实现DSPy:变革式大模型应用开发最简明的Few-shotPrompt指南SemanticKernel:微软大模型开发框架——LangChain替代对话大模型Prompt是否需要
- 202年寒假充电计划——自学手册 网络安全(黑客技术)
网安康sir
web安全安全网络php开发语言
前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习导航三大章节,涉及价值观、方法论、执行力、行业分类、职位解读、法
- 2025年国内外AI大模型的API接口网址整理
weixin_56968280
人工智能语言模型
本文将盘点国内外的知名度较高的AI大模型平台,其中包括AI大语言模型和AI多模态模型,方便大家一探究竟。AI大模型的api接口有哪些作用?智能写作:可以帮忙写文章、写小说、生成广告文案、起标题,还能改写文字让内容更吸引人。实时聊天:用于做聊天机器人,比如AI角色扮演、社交陪伴AI,甚至语音助手。知识问答:像百科一样快速回答各种问题,或者为特定领域(医疗、法律等)提供专业建议。教育学习:帮助学生做题
- 免费AI大模型API汇总(非常详细),零基础入门到精通,看这一篇就够了
大模型扬叔
人工智能免费AI大模型API汇总大模型
前言一、免费大模型API一览大模型免费版本免费限制控制台(api_key等)讯飞星火大模型spark-litetokens:总量无限;QPS:2;(每秒发送的请求数)有效期:不限访问链接百度千帆大模型平台ERNIE-Speed-8KRPM=300,TPM=300000(RPM是每分钟请求数(RequestsPerMinute),TPM是指每分钟处理的tokens数量)访问链接ERNIE-Speed
- openlayers添加按钮_OpenLayers系列(4)——使用控制器 | 学步园
weixin_39689394
openlayers添加按钮
控制器可以使用在地图上,也可以使用在地图之外的元素如中。添加控制器有两种方式:1.在map对象初始化时以js数组的形式把OpenLayers控制器传入2.在map对象初始化后,调用addControl()来添加单个控制器或者addControls()传入一个控制器数组对象当一个map对象被初始化后,默认会有4种控制器:1.OpenLayers.Control.Navigation:用来控制地图与鼠
- stable diffusion 模型和lora融合
Kun Li
图像视频生成大模型stablediffusion
炜哥的AI学习笔记——SuperMerger插件学习-哔哩哔哩接下来学习的插件名字叫做SuperMerger,它的作用正如其名,可以融合大模型或者LoRA,一般来说会结合之前的插件LoRABlockWeight使用,在调整完成LoRA模型的权重后使用改插件进行重新打包。除了LoRA,Checkpoint也可以通过这个插件进行融合合并。实际上,目前市面上存在大量的Checkpoint模型都是经由合并
- 国内外大模型免费访问入口汇总
SmallerFL
NLP&机器学习大模型nlp自然语言处理深度学习gpt
1.前言2024年4月18日,清华大学基础模型研究中心发布了《SuperBench大模型综合能力评测报告》,评测涉及到的国内外大模型如下:文中从多个方面进行评测,具体包含:语义评测、代码评测、对齐评测、智能体评测、安全评测等五大方面,见下图:结论:GPT-4系列模型和Claude-3**等国外模型在多个能力上依然处于领先地位**,国内头部大模型表现亮眼,与国际一流模型水平接近,且差距已经逐渐缩小。
- MySQL数据库入门到大蛇尚硅谷宋红康老师笔记 基础篇 part 5
E___V___E
数据库mysql笔记
第05章_排序与分页排序#第05章_排序与分页#1.排序#如果没有使用排序操作,默认情况下查询返回的数据是按照添加数据的顺序显示的。SELECT*FROMemployees;#1.1基本使用#使用ORDERBY对查询到的数据进行排序操作。#升序:ASC(ascend)#降序:DESC(descend)#练习:按照salary从高到低的顺序显示员工信息#使用ORDERBY对查询到数据排序操作SELE
- 国内外AI大模型的API接口汇总
sejinan
aiapi人工智能
海外大模型API:openai模型api:https://openai.com/api/Gemini模型api:https://docs.gemini.com/rest-api/Claude模型api:https://www.anthropic.com/apiGork模型api(x.ai/):https://x.ai/apicohere模型api:https://docs.cohere.com/d
- 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,