- 金融风控可解释性算法安全优化实践
智能计算研究中心
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内容概要在金融风险控制领域,算法的可解释性与安全性已成为技术落地的核心挑战。本文从实际业务场景出发,系统性梳理可解释性算法与联邦学习、特征工程的协同框架,通过超参数优化与动态模型评估机制,构建透明化决策链路。在技术实现层面,重点解析支持向量机与随机森林的改进方案,结合数据清洗与标注的标准化流程,强化风险预测模型在准确率、F1值等关键指标的表现,同时兼顾合规性与安全边界的设计要求。提示:金融机构在部
- A800架构设计与实战
智能计算研究中心
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内容概要《A800架构设计与实战》围绕新一代计算架构的技术演进与工程落地展开系统性论述。全书以分布式运算优化原理为切入点,通过对核心模块的层级化拆解,深入剖析多节点协同计算中的资源分配、任务调度及通信瓶颈突破方法。为强化理论与实践的结合,书中引入智能制造与云渲染两大典型场景的完整案例,覆盖从需求分析、架构设计到性能调优的全生命周期。技术维度实现路径应用价值架构设计核心模块拆分与重组降低系统耦合度分
- 生成对抗网络优化医疗影像分析方法
智能计算研究中心
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内容概要生成对抗网络(GAN)在医疗影像分析中的应用正经历从理论验证到临床落地的关键转型。本研究通过整合联邦学习算法与动态数据增强技术,构建了跨机构医疗影像协同分析框架,在保证患者隐私的前提下实现了数据资源的有效扩展。值得注意的是,算法优化过程中采用的三阶段特征工程策略——包括基于注意力机制的特征选择、多尺度特征融合以及可解释性特征映射——使模型决策透明度提升约37.6%。临床实践表明,将联邦学习
- 《今日AI-人工智能-编程日报》
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1.AI行业动态1.1Manus通用智能体初成型,开启AIAgent新时代中泰证券发布研报称,首款通用型AI智能体Manus已问世,能够将复杂任务拆解为可执行的步骤链,并在虚拟环境中灵活调用工具,标志着AI从“Reasoner”走向“Agent”阶段。Manus的成功引发了开源复现潮,DeepSeek模型已被整合到OWL项目中,并在GAIA基准测试中表现接近Manus。1.2DeepSeek-R2
- C++ STL 详解 ——vector 的深度解析与实践指南
矛取矛求
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一、vector的核心概念与底层机制1.1动态数组的本质连续内存存储:与普通数组相同,vector使用连续的内存空间,支持O(1)时间复杂度的随机访问。动态扩容特性:通过push_back等操作自动调整容量,无需手动管理内存。与数组的区别:特性普通数组vector内存分配静态分配动态分配大小可变否是越界检查无无(需手动检查)内存管理手动释放自动管理1.2扩容策略的深度解析常见扩容方式:指数增长:每
- 基于PySide6与PyCatia的CATIA几何体智能重命名工具开发实践
Python×CATIA工业智造
python开发语言CATIA二次开发
一、工具概述本工具基于CATIAV5/V6的二次开发接口,结合PySide6图形界面框架与PyCatia自动化库,实现了三大核心功能模块:几何体前缀批量添加、后缀动态追加、智能文本替换。该工具显著提升了工程师在大型零件体设计中的几何体命名管理效率,解决了传统手动操作易出错、耗时长的问题。二、技术架构解析1.分层架构设计classStats(QMainWindow):def__init__(self
- Git 钩子自动化部署完全指南:掌握 post-receive 触发机制与生产实践
窝窝和牛牛
git自动化
文章目录Git钩子自动化部署完全指南:掌握post-receive触发机制与生产实践一、核心机制剖析1.1触发三要素1.2触发时序图二、配置全流程详解2.1目录结构规范2.2权限控制矩阵2.3标准脚本模板三、高阶调试技巧3.1手动触发测试3.2智能日志追踪四、生产级部署方案4.1多环境分流策略4.2安全回滚机制五、故障应急手册5.1常见问题速查5.2监控指标配置六、性能优化建议Git钩子自动化部署
- 该如何升级Tableau server呢?
在现代数据分析的世界中,Tableau作为一个强大的企业级数据可视化工具,受到众多公司喜爱。但是由于Tableau退出中国市场,如果仍在使用Tableau的企业,一定要做好TableauServer升级。随着技术的不断更新,升级TableauServer变得越来越重要,以确保您能够利用最新的功能和安全性。在这篇文章中,我们将详细探讨如何进行TableauServer升级,步骤、注意事项以及最佳实践
- 工程化与框架系列(31)--前端依赖管理实践
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前端工程化与框架前端
前端依赖管理实践引言前端依赖管理是现代Web开发中的重要环节。本文将深入探讨前端依赖管理的最佳实践,包括包管理工具、版本控制、依赖分析和优化等方面,帮助开发者更好地管理项目依赖。依赖管理概述前端依赖管理主要包括以下方面:包管理工具:npm、yarn、pnpm等版本控制:语义化版本、锁文件等依赖分析:依赖树、循环依赖等依赖优化:体积优化、重复依赖等安全管理:漏洞检测、更新维护等依赖管理工具实现依赖分
- 自动化游戏测试揭秘:如何解放双手,高效提升游戏质量?
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引言随着游戏行业的快速发展,游戏测试的重要性日益凸显。从传统的手动测试到如今的自动化测试,测试方法不断演进,以适应日益复杂的游戏场景。面对多平台、多设备的兼容性挑战,以及大量的游戏逻辑、UI、网络、多玩家交互等测试需求,如何通过自动化手段高效保证游戏质量?本文将深入探讨自动化游戏测试的关键技术、工具及实践策略。一、为什么需要自动化游戏测试?相比传统的手动测试,自动化游戏测试能在以下方面带来巨大优势
- 深入解析:构建高效单页应用(SPA)的最佳实践与示例
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文章目录前言一、单页应用(SPA)的介绍二、单页应用(SPA)的优势三、构建单页应用(SPA)的基本步骤四、使用Vue.js构建一个简易的单页应用(SPA):任务管理器结语前言随着互联网技术的发展,用户对于网页应用的交互性和响应速度提出了更高的要求。传统的多页面应用(MPA)在每次用户交互时需要重新加载整个页面,这不仅增加了服务器的负担,也降低了用户体验。而单页应用(SinglePageAppli
- AI 大模型应用数据中心的数据分析架构
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&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
《AI大模型应用数据中心的数据分析架构》关键词:数据中心、AI大模型、数据分析、架构设计、应用实践摘要:本文深入探讨了AI大模型在数据中心数据分析架构中的应用,从数据中心背景、AI大模型架构与技术、数据处理与分析技术、AI大模型应用与实践等多个方面,全面解析了AI大模型如何助力数据中心实现高效数据分析和智能处理,为读者提供了系统的理论指导和实际案例分析。第一部分:数据中心背景与AI大模型概述第1章
- 《Web 应用项目开发》课程心得体会:从理论到实战,开启 Web 开发新征程
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在信息技术飞速发展的当下,Web应用已然渗透到生活的方方面面,从日常网购、社交娱乐,到在线办公、学习平台,无一不是Web应用的成果。怀着对互联网技术的热忱与憧憬,我踏入了《Web应用项目开发》这门课程,历经数月的沉浸式学习与实践,收获远超预期,犹如经历一场脱胎换骨的蜕变,以下便是我在这门课程中的全面心得体会。夯实基础:Web技术初相识课程伊始,仿若踏入一片未知的技术丛林,HTML、CSS和Java
- 如何通过自动化测试提升DevOps效率?
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引言在数字化转型的浪潮中,企业对软件交付速度和质量的要求日益严苛。DevOps通过持续集成(CI)、持续交付(CD)和持续监控(CM)等实践,将开发、测试与运维深度整合,显著缩短了从代码编写到生产部署的周期。然而,自动化测试作为DevOps体系的核心支柱,是实现高效交付的关键。它通过减少人工干预、加速反馈循环和提高测试覆盖率,直接推动了DevOps效率的提升。本文将从理论到实践,系统阐述如何通过自
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实战elasticsearch搜索引擎大数据
点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路附录-常用命令速查表1-Elasticsearch运维命令速查表(集群健康检查、ILM管理、故障诊断)一、集群健康检查与监控1.1集群健康状态核心命令1.2节点级健康诊断二、索引生命周期管理(ILM)2.1ILM策略配置模板2.2ILM操作命令集三、故障诊断命令大全3.1分片问题诊断流程3.2常见故障场景处理场景1:`节点离线导致分片未分配`场景2:`高内
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- 深入解析STM32时钟树:从原理到实战配置
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目录引言一、STM32时钟树体系架构解析1.1时钟树全景图1.2核心时钟源详解二、时钟信号流向与控制逻辑2.1主时钟路径2.2关键分频系数2.3时钟门控机制三、CubeMX实战配置3.1配置步骤演示3.2代码生成分析四、调试技巧与常见问题4.1时钟诊断方法4.2典型故障排查五、高级应用技巧5.1动态时钟切换5.2时钟安全系统(CSS)5.3超频实践(风险提示)结语引言在嵌入式系统开发中,时钟系统堪
- 深入解析模拟/数字转换(ADC):从原理到应用实践
Electron-er
单片机stm32嵌入式硬件
目录引言一、ADC的核心概念与技术指标1.ADC的定义与基本原理2.关键性能指标二、主流ADC架构及适用场景1.逐次逼近型(SARADC)2.积分型(双斜ADC)3.流水线型(PipelineADC)4.Σ-Δ型ADC三、ADC在嵌入式开发中的实践1.STM32的ADC配置实例2.抗干扰设计技巧四、ADC的行业应用与前沿趋势1.核心应用领域2.技术发展趋势五、开发避坑指南结语标签:模数转换、嵌入式
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1.什么是护网行动护网行动是以公安部牵头的,用以评估企事业单位的网络安全的活动。具体实践中,公安部会组织攻防两方,进攻方会在一个月内对防守方发动网络攻击,检测出防守方(企事业单位)存在的安全漏洞。通过与进攻方的对抗,企事业单位网络、系统以及设备等的安全能力会大大提高。“护网行动”是国家应对网络安全问题所做的重要布局之一。“护网行动”从2016年开始,随着我国对网络安全的重视,涉及单位不断扩大,越来
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- 从理论到实践:零拷贝技术的全面解读
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目录一、I/O工作方式1.1DMA二、零拷贝2.1传统数据拷贝2.2Java应用数据处理2.3.零拷贝流程三、零拷贝案例四、总结一、I/O工作方式磁盘可以说是计算机系统中最慢的硬件之一,读写速度相差内存10倍以上,所以针对磁盘的优化技术非常多。下面以文件传输为切入线分析I/O的工作方式。在没有DMA技术前,I/O是这样工作的,如下图:用户发起read调用,CPU将对应的指令给磁盘控制器,然后返回;
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Linux系统之部署记忆配对网页小游戏一、小游戏介绍1.1小游戏简介1.2项目预览二、本次实践介绍2.1本地环境规划2.2本次实践介绍三、检查本地环境3.1检查系统版本3.2检查系统内核版本3.3检查软件源四、安装Apache24.1安装Apache2软件4.2启动apache2服务4.3查看apache2服务状态4.4防火墙设置4.5浏览器测试web服务五、部署小游戏5.1下载小游戏源码5.2查
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针对30个节点(每个节点配备2块7TBNVMe盘+12块8TBSATA盘)的Doris集群,以下是分区与分桶的最佳实践方案:一、硬件资源规划与存储优化存储介质分层•NVMe盘:用于存储热数据分区(如最近3天数据)、元数据和高频查询表,利用其高IOPS特性提升实时查询性能。•SATA盘:存储冷数据分区(如历史数据)、大宽表和批量导入的中间数据,通过成本优势支撑海量存储。磁盘负载均衡•每个节点的14块
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近年来,AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而,大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验,并结合具体案例进行分析。一、挑战与机遇1.1挑战庞大的参数量:大模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,例如GPT-3拥有1750亿个参数。如此庞大的参数量导致模型文件体积巨大,加载和推理都需要消耗大量的内存和计算资源。复杂的计算图:大
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本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录1.项目背景2.项目目标定性:定量:3.发票核心字段概述4.关键举措5.Workflow设计思路及编排5.1整体设计思路5.2流程搭建及解读流程解读:代码节点:解析agent数据
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引言在机器学习的众多算法中,K近邻算法(K-NearestNeighbors,简称KNN)以其简洁而强大的特性占据着重要地位。它既可以用于分类任务,也能在回归任务中发挥作用。无论是处理简单数据集,还是面对复杂的数据分布,KNN都展现出独特的魅力。本文将深入探讨KNN算法的原理、特点、优缺点、实现步骤以及在分类和回归任务中的具体应用。KNN算法的基本原理KNN算法属于监督学习范畴,其核心思想质朴而直
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深度学习模块机器视觉深度学习人工智能
深度学习模块缝合教程:从理论到实践引言随着深度学习的不断发展,模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。如何有效地“缝合”不同模块,以实现更高效的计算和更强大的功能,是当前深度学习研究中的一个重要课题。在本文中,我们将从基础概念出发,详细探讨深度学习模块缝合的方法、技巧及其应用场景。无论是理论深厚的研究者还是实验导向的实践者,都可以从中获得启发。一、深度学习基础知识详解深度学习是人工智能领域的
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经验分享数据处理图形绘制经典案例
一、引言在当今数字化时代,数据处理与图形绘制已成为各领域不可或缺的技术手段。从科学研究到商业分析,从工程设计到日常决策,海量的数据需要高效处理,而直观清晰的图形则能帮助人们迅速理解数据背后的信息。本教程将通过多个具体应用案例,涵盖多种编程语言,深入讲解数据处理与图形绘制的实践方法,助力学习者解决学习过程中的难题,提升相关技能。二、Python在数据处理与图形绘制中的应用(一)金融数据分析案例数据获
- 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;
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// 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){
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- 《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,