- Spring框架快速入门手册
Uncoverlove
springmysqlmybatisjava后端
说明:本文试图将Spring框架的知识体系进行整合分析,并冠以自己的理解,为初学Spring框架的同学,提供一个快速入门手册。同时呢,也是为了总结一下工作学习中遇到的问题和经验,以免发生遗漏!文末将附上Spring的学习资料,以供大家学习~(申明一下:纯小白一枚,由于工作需要自学的Spring,或许某些理解会出现偏差,烦请各位斧正!不慎感激!!)快速入门推荐阅读书籍(欢迎补充):1、《JavaEE
- 4D雷达再上热搜!华为/小米上车
高工智能汽车
自动驾驶人工智能汽车
智驾能力边界的不断抬升,对于传感器的要求仍在增加。去年至今,不管是端到端,还是大模型,本质上并没有解决摄像头(视觉感知)的物理性能缺陷;激光雷达处于成本下降区间,安全冗余作用明显,但对于恶劣天气、穿透能力以及抗干扰性仍存在劣势。而毫米波雷达“全天候全天时”工作的能力恰恰是最好的补充;同时,随着4D成像雷达技术的成熟,也解决了过去一直存在的目标识别精度有限、分辨率低以及高程探测能力有限等问题。尤其是
- 是德科技N9020A使用领域介绍
圣格特刘工
嵌入式硬件网络可用性测试集成测试人工智能
是德科技(Keysight)N9020A频谱分析仪是一款高性能信号分析仪,适用于多个领域,主要包括以下应用场景:1.无线通信测试5G/4G/LTE/Wi-Fi测试:用于评估通信系统的射频性能,分析信号质量、调制精度等。射频器件测试:测量功率、带宽、谐波失真等指标,确保射频元器件符合标准。2.雷达与国防雷达信号分析:测试雷达信号的频谱特性、瞬时带宽、脉冲宽度等参数。电子战(EW)测试:分析复杂电磁环
- 探地雷达F-K偏移算法详解与Python实现
T2ccc
探地雷达算法python
探地雷达F-K偏移算法详解与Python实现文章目录探地雷达F-K偏移算法详解与Python实现前言一、探地雷达成像原理与偏移的必要性二、F-K偏移的基本原理2.1波的传播与频率-波数域2.2F-K偏移的基本思路三、F-K偏移算法的数学推导3.1二维傅里叶变换3.2波场外推3.3Stolt映射(核心步骤)3.4逆变换四、F-K偏移的Python代码实现4.1辅助函数和数据准备4.2F-K偏移核心函
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的三维目标检测
格图素书
目标检测人工智能计算机视觉
目录前言图像目标检测算法研究现状点云目标检测算法研究现状基于投影图的方法基于体素的方法基于点云的多模态融合方法2地面点云滤波及神经网络2.1目标检测数据集及采集设备2.1.1KITTI数据集2.1.2车载激光雷达2.2地面点云滤波算法2.2.1RANSAC算法2.2.2CSF算法本文篇幅较长,分为上下两篇,下篇详见基于激光雷达点云的三维目标检测(续)前言近几年来,在计算机视觉领域,利用深度学习卷积
- 一文了解汽车图像传感器
沧海一升
CMOS图像传感器成像汽车CIS芯片HDR自动驾驶
2024年底,安森美做了题为"HowAutomotiveImageSensorsTransformtheFutureofAutonomousDriving"的演讲,这里结合其内容对自动驾驶图像传感器做一个介绍。当前的自动驾驶感知技术主要有两大技术路线:一种是仅使用摄像头作为传感器进行信息采集的纯视觉路线,一种是同时使用“摄像头+雷达”的多传感器融合路线。这两种方案的共同之处在于都需要摄像头作为基础
- 数据挖掘导论Pangaea-Ning Tan 读书笔记——(第一,二,三章)
小黄人的黄
数据挖掘数据挖掘
《数据挖掘导论》Pang-NingTan,MichaelSteinbach,VipinKumar读书笔记,第一章绪论数据挖掘任务预测任务描述任务分类任务回归任务聚类分析关联分析异常检测章节导读数据挖掘数据处理第2章第3章分类第4章决策树过拟合性能评估等第5章
- 常见的点云数据的获取方式
我是瓦力
点云深度学习计算机视觉人工智能深度学习开发语言
1.激光雷达(LiDAR)获取方式:激光脉冲测距原理:激光雷达通过发射激光脉冲并接收反射信号来测量物体与传感器之间的距离。计算激光脉冲从发射到返回所需的时间,并将其转换为距离,从而生成三维点云数据。常用设备:车载激光雷达(如Velodyne、Ouster)无人机搭载激光雷达地面激光扫描仪(如Leica、Trimble)2.结构光扫描获取方式:投射光栅图案原理:结构光扫描仪向物体表面投射已知图案的光
- 智驾技术全链条解析
TrustZone_
智驾智驾
智驾技术全链条解析(2025年最新版)智驾技术涵盖从环境感知到车辆控制的完整闭环,涉及硬件、算法、数据与系统集成等多个领域。以下结合行业最新进展(截至2025年3月)进行深度拆解:一、感知技术:汽车的“感官系统”多传感器融合架构•核心传感器类型:◦激光雷达:华为ADS3.0采用200米探测距离的激光雷达,实现高精度三维建模,但成本较高(约2500元/颗);◦毫米波雷达:用于穿透雨雾探测,比亚迪天神
- Velodyne16线激光雷达点云数据中的线束(ring)是如何分布的
壹十壹
激光雷达编辑器
将sensor_msgs::PointCloud2转为pcl::PointCloud后的点云数据线束(ring)是从下往上进行递增排序。在下图中线束0为深蓝色,线束1是红色,线束2为淡蓝色,线束3为橘黄色,线束4为绿色,线束6为黄色。(一帧激光雷达点云的强度值在RVIZ中显示的颜色与该帧点云数据中激光雷达强度值的最大值有关)
- 【氮化镓】用于低压射频电源的具有80.4% PAE的Si基E-Mode AlN/GaN HEMT
北行黄金橘
氮化镓器件可靠性GaN科技氮化镓GaN HEMTPAE
引言本文是一篇关于增强型(E-mode)AlN/GaN高电子迁移率晶体管(HEMTs)的研究论文,晶体管是在硅衬底上制造的,并在3.6GHz频率下展示了80.4%的峰值功率附加效率(PAE)。文章首先介绍了GaN器件在微波和毫米波功率放大器中的应用,特别是在雷达、卫星通信和民用移动通信系统中。这些应用对器件的性能要求极高,包括高功率密度、高效率和低供电电压。文章指出,与耗尽模式(D-mode)相比
- 起点读书安卓
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手机
链接:https://pan.quark.cn/s/b8bf095e21ac起点读书无广告版是一款手机免费看书软件,软件为用户提供了海量的优质小说资源,包括玄幻修仙、都市言情、末世穿越等类型的,软件UI页面整洁,设计美观,给用户带来赏心悦目的阅读感觉,感兴趣的朋友快来下载吧!
- 读书报告」网络安全防御实战--蓝军武器库
ailx10
web安全测试工具网络安全
一眨眼,20天过去了,刷完了这本书「网络安全防御实战--蓝军武器库」,回味无穷,整理概览如下,可共同交流读书心得。在阅读本书的过程中,我深刻感受到网络安全防御是一个综合性、复杂性极高的领域。蓝军需要掌握各种攻击手段的技术特点和防御方法,并在实践中不断积累经验和优化防御策略。本书作者深入浅出地讲解了各种攻击手段和防御方法,结合实战案例和工具技术的使用,使读者能够更加深入地理解和掌握网络安全防御的要点
- 如何看待“找不到好工作就先读个博士”这种现象
科研大师姐
论文笔记论文阅读学习学习方法
一、现象背后的驱动因素就业压力与学历竞争现实背景:当前就业市场对学历要求“水涨船高”,部分行业(如金融、科技)对高学历人才的需求看似旺盛,但实际岗位与高学历供给存在错配。心理动机:部分人将读博视为“缓兵之计”,希望通过提升学历增加竞争力,或逃避短期就业困境。社会观念与家庭期待学历崇拜:在“万般皆下品,惟有读书高”的传统观念下,博士头衔被视为社会地位的象征,甚至成为家庭荣誉的一部分。同辈压力:同龄人
- UWB定位技术介绍与展望
独孤西
SLAMiot物联网嵌入式硬件信息与通信
前言超宽带(Ultra-wideband,UWB)是一种具备低耗电与高速传输的无线个人区域网络通信技术,适合需要高质量服务的无线通信应用,可以用在无线个人区域网络、家庭网路连接和短距离雷达等领域。它不采用连续的正弦波,而是利用脉冲信号来传送。UWB是无载波通信技术,利用纳秒(ns)至皮秒(ps)级的非正弦波窄脉冲传输数据,而时间调变技术令其传送速度可以大大提高,而且耗电量相对地低,并有较精确的定位
- 光纤无人机技术全面解析
UAV_ckesc
无人机
一、技术原理与核心特点光纤信号传输机制通过光纤替代传统无线电进行控制信号与视频数据传输,光信号在玻璃纤维内以光脉冲形式传输,实现「有线操控」模式。抗干扰性:光纤内部信号不受电磁干扰影响,避免战场复杂电磁环境下的信号中断问题。高带宽低延迟:支持高清/超高清视频实时回传(如480P1200TVL摄像头),延迟低于1毫秒,远超传统无线电图传。隐蔽性:光纤直径普遍小于0.5毫米,空中极难被目视或雷达探测。
- 《5G NR标准:下一代无线通信技术》读书笔记——LTE概述
Laolu5
读书笔记5g
目录一.LTE概述1.频谱灵活性1.1载波聚合1.2授权辅助接入2.多天线增强2.1扩展的多天线传输2.2多点协作和传输2.3增强的控制信道结构3.密集度、微蜂窝和异构部署3.1中继3.2异构部署3.3微蜂窝开关3.4双连接3.5动态TDD3.6WLAN互通4.终端增强5.新场景5.1设备到设备通信5.2机器类型通信(MTC)5.3降低时延-sTTI5.4V2V和V2X5.5飞行器未完待续一.LT
- Agent 框架与应用
power-辰南
企业级AI项目实战人工智能大模型aiagent
1.1初识Agent:智能体的核心能力AIAgent是一种基于大模型的自主任务执行系统,能够通过感知、决策、规划和执行实现复杂目标的闭环达成。其核心能力可拆解为以下四部分:1.1.1感知能力(Perception)Agent通过多模态输入接口获取环境信息:•数据采集:集成传感器(如自动驾驶的激光雷达)、API(如天气数据接口)、文本/语音交互系统等;•多模态解析:支持文本、图像、语音的联合处理(如
- 车载SerDes芯片的重要性:自动驾驶与智能座舱的神经网络
空间机器人
Serdes知识合集自动驾驶神经网络人工智能
车载SerDes芯片的重要性:自动驾驶与智能座舱的神经网络在智能汽车时代,数据就是“燃料”,而SerDes芯片(串行器/解串器)就是让这些数据以光速奔跑的“血管”。随着自动驾驶(ADAS/ADS)和智能座舱的发展,摄像头、雷达、LiDAR及高清显示屏的数量激增,数据量呈指数级增长。如何高效、低延迟、低误码率地传输这些数据,成为决定自动驾驶安全性和座舱体验的关键问题。这时候,高性能车载SerDes芯
- 基于Simulink的单个PWM信号的傅里叶分析&特定谐波抑制
科研辅导帮
傅立叶分析
✅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
- 古典园林:诗意栖居的营造
segmentfault
苏州园林一步一景,拙政园以水为脉,亭台楼阁错落,漏窗借景,框起四季如画;狮子林怪石嶙峋,假山迷宫趣味无穷。园林遵循自然之道,叠山理水,模拟山水意境。曲径通幽处,花木扶疏,匾额楹联诗意盎然,为景致添文化韵味。古人于此读书、会友、品茶,追求天人合一境界。如今,园林是城市绿洲,吸引游客感受古典诗意,其造园技艺传扬海外,为世界园林发展注入东方灵感。
- echarts 雷达图配置
我超幸运12138
echartsjavajavascriptvue.js
echarts雷达图配置radar配置radar构建指示器和雷达图的样式配置具体配置说明shape雷达图的形状取值为“circle”表示雷达图的形状为圆形。indicator雷达图的指示器这里未给出具体值,通常是一个数组,每个元素代表一个指标的配置,用于定义雷达图的坐标轴。radius雷达图的半径值为66,表示雷达图的半径大小。可以是具体像素值,也可以是百分比splitArea雷达图的分割区域配置
- 点云从入门到精通技术详解100篇-基于背包激光雷达点云在城市公园单木参数提取中的应用
格图素书
人工智能
目录前言国内外发展现状(DevelopmentStatusatHomeandAbroad)背包LiDAR技术及其在林业调查中的应用进展单木胸径提取算法研究现状单木树高提取算法研究现状2背包LiDAR城市公园树木数据采集及预处理2.1测区概况(OverviewTestArea)2.2背包LiDAR数据采集与处理(BackpackLiDARDataAcquisitionand2.2.1背包激光雷达系统
- 强得不像合资车!丰田首款智能车交卷,14万买端到端+激光雷达
量子位
13.98万元,一段式端到端+激光雷达上车铂智3X。城区NOA有路就能开,后续还会OTA「车位到车位」。这…这这这是合资车?叠加权益后,价格还不到14万元???全球第一大车厂丰田,在中国疯狂“补课”后交卷,直接把高阶智驾卷爆了。甚至连支架都跟进了(DOGE):全民智驾元年,智能驾驶已经深入人心。铂智3X上市后也是大热,1小时不到,订单突破了10000台。把服务器都挤爆了:13.98万,丰田卷爆高阶
- 【MATLAB源码-第128期】基于matlab的雷达系统回波信号仿真,输出脉压,MTI,MTD等图像。
Matlab_猿助手
调制解调通信原理MATLABmatlab开发语言信息与通信
操作环境:MATLAB2022a1、算法描述雷达(RadioDetectionandRanging)是一种使用无线电波来探测和定位物体的系统。它的基本原理是发射无线电波,然后接收这些波从目标物体上反射回来的信号。通过分析这些反射波,雷达能够确定物体的位置、速度、方向和其他特性。历史背景雷达技术起源于20世纪初。最初的发展动机主要是军事上的需求,特别是在第二次世界大战期间,雷达在侦测敌机和舰船上发挥
- 地球科学数据学习笔记---流向与风向、浪向
fried-ghost
地球科学数据学习笔记学习笔记数据分析
一、流向(current)流向一般指流体前进的方向、去向,一般以正北方向为正,例如流体从南流向北,则流向为0°,其示意图如下二、风向与浪向风向与浪向一般都指来向,与流向相反,例如风从南吹向北,则为南风,风向为180°。气象数据中一般会将风速数据存成u、v两个分量(雷达数据除外),u分量表示纬向风,v分量表示经向风。u为正,表示西风,风向为270°;v为正,表示南风,风向为180°。示意图如下所示,
- [自动驾驶-传感器融合] 多激光雷达的外参标定
simba丶小小程序猿
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习
文章目录引言外参标定原理ICP匹配示例参考文献引言多激光雷达系统通常用于自动驾驶或机器人,每个雷达的位置和姿态不同,需要将它们的数据统一到同一个坐标系下。多激光雷达外参标定的核心目标是通过计算不同雷达坐标系之间的刚性变换关系(旋转矩阵RRR和平移向量ttt),将多个雷达的点云数据统一到同一坐标系下。具体需求包括:数据融合:消除多雷达间的位姿差异,生成全局一致的点云。减少累积误差:避免多传感器数据因
- 成为LLM大师的必读书籍:这几本大模型书籍,详细到让你一篇文章就收藏足够
AGI大模型老王
产品经理大模型教程学习大模型人工智能LLM大模型书籍
以下是几本关于大模型和人工智能领域的经典书籍,它们各自具有独特的特点和适用人群:《深度学习》(DeepLearning)作者:伊恩·古德费洛(IanGoodfellow)、约书亚·本吉奥(YoshuaBengio)、亚伦·库维尔(AaronCourville)简介:《深度学习》是深度学习领域的经典之作,全面介绍了深度学习的基础知识、主要模型及其应用。书中详细讲解了神经网络、卷积神经网络、循环神经网
- Camera相关配置
wynn1123
时间同步自动驾驶
一、Purpose目的通常,感知模块使用雷达点云和相机图像来对物体进行检测和分类,感知数据分别来自雷达和相机,就传感器数据融合准确性,我们需要雷达和相机同一时间捕捉到同一物体(时间间隔尽可能短),否则一个真实的物体可能被感知处理成两个,尤其是移动的物体。二、Measurementtimestamp所有雷达相机都以10fps工作,因此我们在每100ms循环中为每个相机/雷达设定一个触发时间.雷达me
- 低功耗设计的影响、概述、LPMM
TrustZone_
数字IC低功耗
文章目录0-低功率芯片技术或影响整个芯片设计流程设计挑战2-更高抽象层1.数字IC设计中的低功耗处理方式概述1.1系统层面低功耗1.2处理器层面低功耗1.3单元层面低功耗1.4寄存器层面低功耗1.5锁存器层面低功耗1.6SRAM层面低功耗1.7组合逻辑层面低功耗3-《LowPowerMethodologyManualForSystem-on-ChipDesign》读书笔记1引言1.1功耗带来的问题
- 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,