- 《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战
骆驼_代码狂魔
程序员的法宝人工智能djangopythonneo4j知识图谱
关注我,后期文章全部免费开放,一起推进AI医疗的发展核心主题:如何构建95%准确率的智能导诊系统?技术突破:结合BERT+知识图谱的混合模型设计一、智能导诊架构设计python基于BERT的意图识别模型(PyTorch)fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchclassTriageMod
- Windows程式开发设计指南(二十三)领略Internet
干了这一碗BUG
WINDOWS编程
23.领略InternetInternet-全世界电脑透过不同协定交换资讯的大型连结体-近几年重新定义了个人计算的几个领域。虽然拨接资讯服务和电子邮件系统在Internet流行开来之前就已经存在,但它们通常局限於文字模式,并且根本没有连结而是各自分隔的。例如,每一种资讯服务都需要拨不同的电话号码,用不同的使用者ID和密码登录。每一种电子邮件系统仅允许在特定系统的缴款使用者之间发送和接收邮件。现在,
- AI模型技术演进与行业应用图谱
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- 模型优化驱动产业应用创新
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进,其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略,显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力,而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化,降低了复杂模型的开发门槛。在部署层面,边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟,更通
- 算力网协同创新与多场景应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要算力网协同创新正通过技术融合与场景适配,驱动算力资源的高效整合与跨域调度。核心突破方向涵盖异构计算架构优化、边缘计算实时响应能力提升,以及智能算力在工业互联网、数字孪生等场景的动态供给。随着“东数西算”工程推进,算力网络需兼顾性能与可持续性,在芯片制程优化、模型压缩算法及能耗管理等领域形成技术闭环。技术方向应用场景关键指标异构计算架构工业检测任务延迟<10ms模型压缩算法医疗影像分析计算资
- 区块链在医疗数据共享中的应用:解锁安全与透明的新维度
Echo_Wish
人工智能前沿技术区块链安全
区块链在医疗数据共享中的应用:解锁安全与透明的新维度近年来,区块链技术在金融领域取得了显著的突破,然而,它的潜力不仅仅局限于数字货币和支付领域。随着医疗数据的数字化和信息化程度不断提升,区块链技术在医疗数据共享中的应用正逐渐成为一个热门话题。区块链以其去中心化、不可篡改、透明且高效的特点,为医疗行业的数据管理提供了全新的解决方案,尤其是在患者隐私保护、数据共享以及医疗服务的透明度方面。那么,区块链
- 直面失能危机,众托帮守护家庭防线
市场
根据中国保险行业协会发布的《中国中老年人风险保障研究》,人生不同阶段面临的风险复杂多变。45-55岁人群主要担忧重疾与高额医疗支出,而步入60岁后,失能风险一跃成为老年人心中的头等大事,与医疗、重疾风险共同构成晚年生活的挑战。中国老龄科学研究中心数据显示,截至2024年末,我国60岁及以上老年人中,失能、半失能群体已达约4400万人,且这一数字正急剧攀升。预计到2050年,失能、半失能老人数量将飙
- 【004安卓开发方案调研】之Ionic+Vue+Capacitor开发安卓
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移动app开发androidionicCapacitorVue
基于Ionic+Vue+CapacitorPlugins的国内安卓开发生态和技术现状,结合跨平台框架特性与国内实际环境,以下是综合分析:一、技术成熟度评估1.核心优势跨平台开发效率Ionic提供预制的UI组件库(如卡片、列表、表单),结合Vue的响应式数据绑定,可快速构建80%以上的基础功能界面,开发效率比原生开发提升约40%。典型场景:企业内部工具App、电商商品详情页、新闻资讯类应用。Capa
- Oracle证书靠谱吗?值得考吗?
噗老师
Oracle认证oracle数据库
Oracle认证在数据库管理领域享有极高的声誉和价值,是许多专业人士职业生涯中的重要里程碑。那么,Oracle认证是否值得投入时间和精力去考取呢?这个问题的答案很大程度上取决于你的职业规划、个人兴趣和对未来的展望。首先,Oracle认证的价值还体现在其广泛的行业需求上。在金融、医疗、政府等多个行业中,对数据库管理和分析的依赖性日益增加,这导致了对Oracle专业人才的巨大需求。Oracle数据库在
- 精密校平机:工业制造的精度之源
玛哈特-小易
制造精密矫平机科技
在现代工业制造的精密领域,精密校平机已成为确保材料平整度和产品精度的关键设备。它广泛应用于汽车制造、电子设备、航空航天、医疗设备等多个行业,为提高产品质量和生产效率发挥着不可或缺的作用。工作原理与技术优势精密校平机采用先进的多辊矫平技术,结合高精度的压力调节系统,能够自动适应不同材质、厚度的板材,确保每一次校平作业都精准无误。其工作原理是通过机械设备对材料施加一定的力,使材料在弹塑性弯曲条件下,通
- 位宽512bit显卡_6144 CUDA/512bit位宽 Maxwell架构曝光
李涛PS
位宽512bit显卡
【IT168资讯】NVIDIA目前一代的显卡有GK104和GK110两大分支,它们的侧重点不同,但都是基于Kepler(开普勒,天文学家)架构的,下一代架构名为Maxwell(麦克斯韦尔,物理学家),根据之前的传闻Maxwell最快将在明年Q1季度问世,制程有可能继续使用TSMC的28nm工艺。现在网上又流传开Maxwell的架构设计了,旗舰GM100将有6144个CUDA核心,512bit位宽显
- Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持(146)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据智能医疗远程会诊专家协作数据安全病例诊断
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- AI巨浪中的安全之舵:天空卫士助力人工智能落地远航
天空卫士
人工智能安全数据安全网络安全大数据
"AI时代的安全战场,不在云端在本地;数据治理的胜负手,不在防御在认知。"近期,众多企业纷纷接入DeepSeek大模型,迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。无论是在制造业、金融业,还是在医疗、教育等领域,DeepSeek大模型的应用都如火如荼,遍地开花,展现出了其广泛的应用前景和巨大的商业价值。顺势而来的是DeepSeek一体机以"低成本、高算力、私有化部署"的优势席卷企业市场。因为DeepSeek
- 医疗旅游发展方案
cainiaojunshi
旅游软件思路预算方案
一、策划目标在深入剖析医疗旅游市场环境的基础上,设计出针对中低端市场的医疗旅游产品,通过有效的冷启动推广策略,实现项目的初步盈利与客户积累,逐步树立专业品牌形象,建立客户信任机制,形成可复制、可规模化的商业模式。二、医疗旅游发展环境分析(一)费用对比以根管治疗为例,国内外费用差异显著。以下通过表格对比能更直观呈现:项目国内费用(人民币)国外(以美国为例)费用(人民币)根管治疗费用500-2000元
- LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布!
AGI-杠哥
学习人工智能语言模型agi自然语言处理
近日,经常有小伙伴私信我,大模型知识太多了,有点懵啊,我该如何学习LLM大模型?今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。如果你是一个LLM大模型的“技术小白”,我们建议的学习路径如下:技术交流群前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~我们建了大模型技术与面试交流群
- win-服务器部署程序自启动设置
johnrui
operationandmaintenancewin运维
为了简化应用服务器中项目启动的操作,现对在win操作系统下服务启动设置为开机启动的相关操作,在这里做一次记录和分享。参阅了很多文章,知道win设置开机启动项方式很多,这篇文章只是其中的一种,但是经过了实践测试非常有效。设置步骤如下:1)按住Win键,再按R键(Win+R),启动"运行"窗口;2)WindowsXP/2003/2008/2008R2输入:controluserpasswords2Wi
- Deepseek-R1-Distill-Llama-8B + Unsloth 中文医疗数据微调实战
LuckyAnJo
LLM相关llamapython自然语言处理人工智能
内容参考至博客与Bin_Nong1.环境搭建主要依赖的库(我的版本):torch==2.5.1unsloth==2025.2.15trl==0.15.2transformers==4.49.0datasets=3.3.1wandb==0.19.62.数据准备-medical_o1_sft_Chinese经过gpt-o1的包含cot(思考过程)的中文医疗问答数据,格式与内容如下:"Question"
- Tomcat从入门到精通:全方位深度解析与实战教程
墨瑾轩
一起学学Java【一】运维tomcatjava
一、Tomcat入门1.Tomcat简介ApacheTomcat,简称Tomcat,是一个开源的轻量级应用服务器,专为运行JavaServlet和JavaServerPages(JSP)技术设计。它是JavaWeb开发中最常用的Servlet容器之一,遵循JavaServlet和JavaServerPages规范,为开发者提供了一个稳定的、易于使用的部署环境。2.安装与启动安装下载最新版Tomca
- 金融、教育等行业如何高效利用wangEditor实现word文档网页化编辑?
2501_90699850
金融wordumeditor粘贴wordueditor粘贴wordueditor复制wordueditor上传word图片ueditor导入word
要求:开源,免费,技术支持编辑器:wangEditor前端:vue2,vue3,vue-cli,html5后端:java,jsp,springboot,asp.net,php,asp,.netcore,.netmvc,.netform群体:学生,个人用户,外包,自由职业者,中小型网站,博客,场景:数字门户,数字中台,站群,内网,外网,信创国产化环境,web截屏行业:医疗,教育,建筑,政府,党政,国
- 大学期间如何学习利用AI
der丸子吱吱吱
学习人工智能
一、引言人工智能(AI)是当今世界技术发展的重要方向,它已经渗透到医疗、金融、交通、娱乐等各个领域。随着AI技术的快速发展,它不仅改变了我们的生活,也带来了巨大的职业机会。然而,面对如此广阔的领域,作为大学生,如何在本科阶段有效地学习和利用AI,成了许多同学的困惑。本文将详细介绍大学生在本科阶段如何通过合理的学习路线、方法和工具,逐步掌握AI的核心技术,并为日后进入AI行业打下坚实的基础。通过这篇
- 一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用
AI Echoes
深度学习人工智能deepseek机器学习算法
一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调(Fine-Tuning)的含义与特点定义与作用微调指在预训练好(通用)的基础模型上,通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数,使其在该领域任务中获得更优表现。这种方法可以使通用模型“定制化”,更好地理解专业术语和领域知识,从而提升准确性和响应质量。例如,为医疗、法律、金融等垂直领域构建专属模型,往往需要在预训练模型基础上进行微调。特点参
- 嵌入式硬件篇---WIFI模块
Ronin-Lotus
程序代码篇嵌入式硬件篇嵌入式硬件cWIFI
文章目录前言一、核心工作原理1.物理层(PHY)工作频段2.4GHz5GHz调制技术直接序列扩频正交频分复用高效数据编码2.协议栈架构MAC层Beacon帧4次握手3.核心工作模式二、典型应用场景1.智能家居系统远程控制环境监测视频监测2.工业物联网设备远程运维生产线监控仓储管理3.医疗设备远程诊疗医疗影像药品管理4.消费电子智能音箱游戏设备打印设备三、ESP32开发示例1.环境配置(Platfo
- DeepSeek带来服务器与显卡需求激增的核心逻辑
DeepSeek+NAS
人工智能服务器运维网络安全计算机网络
随着DeepSeek等开源AI模型的普及,个人开发者和小型企业正加速构建私有化AI服务器,以处理敏感数据和定制化任务。这种趋势不仅重构了算力需求的结构,更推动服务器和显卡市场进入新一轮增长周期。以下从技术迭代、行业需求、市场格局三个维度展开论述。一、私有化部署:从数据安全到算力自主的核心驱动力数据隐私与合规性需求公共AI平台的数据泄露风险促使企业选择本地化部署。例如,医疗机构的患者数据、金融企业的
- 数智读书笔记系列021《大数据医疗》:探索医疗行业的智能变革
Allen_Lyb
数智读书笔记大数据健康医疗人工智能python
一、书籍介绍《大数据医疗》由徐曼、沈江、余海燕合著,由机械工业出版社出版。徐曼是南开大学商学院副教授,在大数据驱动的智能决策研究领域颇有建树,尤其在大数据驱动的医疗与健康决策方面有着深入研究,曾获天津优秀博士论文、教育部博士研究生新人奖。沈江等作者也在相关学术和实践领域有着丰富的经验和深厚的专业知识。这本书系统且深入地探讨了大数据技术在医疗领域的应用与变革,对推动医疗行业的智能化发展具有重要的理论
- 基于Python的智能决策支持系统:实现智能化决策的关键要素
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录基于Python的智能决策支持系统:实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法4.数学模型和公式详细讲解举例说明线性回归模型最小二乘法5.项目实践:代码实例和详细解释说明6.实际应用场景金融领域医疗领域供应链管理智能制造7.工具和资源推荐编程语言和开发
- 算力技术演进与多场景融合路径
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中,芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升,如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时,模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中,工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制,医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理,而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
- 联邦学习算法安全优化与可解释性研究
智能计算研究中心
其他
内容概要本研究围绕联邦学习算法的安全性优化与模型可解释性增强展开系统性探索。首先,针对联邦学习中数据隐私泄露与模型性能损耗的固有矛盾,提出一种融合差分隐私与动态权重聚合的协同优化框架,通过分层加密机制降低敏感信息暴露风险。其次,引入可解释性算法(如LIME与SHAP)构建透明化决策路径,结合注意力机制实现特征贡献度的可视化映射,有效提升模型在医疗影像异常检测与金融欺诈识别场景中的可信度。此外,研究
- 算力融合创新与多场景应用生态构建
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心驱动力,正经历从单一计算范式向融合架构的跨越式演进。随着异构计算、光子计算等底层技术的突破,算力资源逐步形成跨架构协同、多模态联动的智能供给体系,支撑工业互联网、医疗影像、智能安防等场景实现效率跃升。与此同时,量子计算与神经形态计算的前沿探索,正在重塑科学计算与实时决策的技术边界。建议行业关注算力可扩展性与安全标准的协同设计,通过动态调度算法与分布式架构优化,构建弹性
- 下一代模型技术演进与场景应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型技术正经历多维度的范式跃迁,可解释性模型与自动化机器学习(AutoML)成为突破传统黑箱困境的核心路径。在底层架构层面,边缘计算与量子计算的融合重构了算力分配模式,联邦学习技术则为跨域数据协作提供了安全可信的解决方案。主流框架如TensorFlow和PyTorch持续迭代优化能力,通过动态参数压缩与自适应超参数调优策略,显著提升模型部署效率。应用层创新呈现垂直化特征,医疗诊断模型通
- 人工智能知识架构详解
CodeJourney.
数据库人工智能算法架构
人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一,正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶,从医疗诊断到金融投资,人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能,构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学(一)线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如,在图
- 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,