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随着电商行业的蓬勃发展,商城网站外包已成为众多企业降低运营成本、提升核心竞争力的有效手段。岳琛科技,作为商城网站外包领域的佼佼者,凭借丰富的经验和专业的服务,赢得了广大客户的信赖和认可。然而,在商城网站外包过程中,岳琛科技也面临着诸多优势与挑战。一、岳琛科技商城网站外包的优势专业团队,技术实力强:岳琛科技拥有一支由资深开发人员和设计师组成的团队,具备丰富的商城网站开发经验和技术实力。一站
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本篇文章盘点了近期GitHub开源网站上最火的10个Agent相关的开源项目。按照Star数量从高到底排序,最高的开源项目竟然获得了5W+的Star,并且还在猛烈攀升中。它们分别是:1.AIAgent操作浏览器2.Agent加持的智能文档助手3.多Agent团队协作4.AI调用工具神器5.构建长期记忆能力的Agent6.280+工具可被AI大模型调用7.微软开源AIAgent入门教程8.AI编程A
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当调用全速数据提供的足球数据接口API时,可以使用以下示例代码来演示如何通过PHP进行调用。假设你已经获得了访问API所需的认证凭据(如API密钥),你可以按照以下步骤进行操作:步骤1:设置参数$url='https://.../football';//API的URL$api_key='YOUR_API_KEY';//替换为你的API密钥步骤2:发起API请求$ch=curl_init();cur
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- 深度学习在人脸识别中的应用及Python实现
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人脸识别是一种通过计算机技术识别和验证人脸的方法,近年来深度学习在人脸识别领域取得了显著的进展。深度学习模型能够学习和提取人脸图像中的高级特征,从而实现准确的人脸识别。本文将介绍深度学习在人脸识别中的应用,并提供Python实现的源代码。深度学习模型通常基于卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)进行人脸识别。CNN是一种专门用于处理图像和视觉数据的神经网络模型
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2023年,以AI为代表的各种新技术应用突然开始爆发。ChatGPT点燃全世界的热情,各个尖端公司就像一场军备竞赛,以超快的迭代更新AI的性能。目前,房地产科技中AI的主要功能和应用场景涵盖了房地产行业的多个方面,并且已经在助力投资人、开发商和业主、运营商提高效率和节省成本方面取得了成果。AI技术在房地产项目的设计和开发阶段的应用,不仅能够提高工作效率,还能提升项目的整体质量。YesPMP是专业的
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在FPGA(现场可编程门阵列)设计的复杂流程中,仿真环节扮演着至关重要的角色。它不仅能够帮助设计师在物理实现之前发现并修正设计错误,还能通过模拟实际工作环境来评估设计的性能和稳定性。ModelSim作为业界领先的HDL(硬件描述语言)仿真工具,以其强大的功能、灵活的配置和直观的界面赢得了广泛的应用。本文将深入探讨ModelSim在FPGA设计中如何进行功能仿真和时序仿真,并介绍其在实际应用中的优势
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YOLOv8简介:Python中的高效AI视觉模型YOLOv8是Ultralytics公司开发的最新目标检测模型,属于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列的最新版本,以其高效和准确著称。核心特点高性能:在速度和精度之间取得了更好的平衡多功能:支持目标检测、实例分割和图像分类用户友好:简化了API设计,更易于使用可扩展性:支持从移动端到云端的多种部署场景主要改进更高的检测精度更快的推理速度
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本文首发于“生态学者”微信公众号!自上世纪80年代以来,根系生态学中以过程为基础的根系生长、周转、分解动态研究取得了蓬勃发展,这些过程决定了植物根源碳对土壤碳库的贡献。一方面,根系的生长和周转决定了根系向土壤输送碳的量,另一方面根系分解也决定了这些碳将有多少从土壤中释放出去。但此类根系动态研究多基于根系生长-死亡(碳输入)和分解(碳输出)的单过程,忽略了根系碳输入-输出过程的连续性和完整性,因此得
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摘要:视频生成技术已经取得了显著进展,有望成为交互式世界探索的基础。然而,现有的视频生成数据集并不适合用于世界探索训练,因为它们存在一些局限性:地理位置有限、视频时长短、场景静态,以及缺乏关于探索和世界的注释信息。在本文中,我们介绍了Sekai(日语中意为“世界”),这是一个高质量的、第一人称视角的全球视频数据集,含有丰富的世界探索注释信息。该数据集包含来自全球100多个国家和地区、750多个城市
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近年来,AI生成内容的质量突飞猛进,从文本到图像再到视频,几乎达到了以假乱真的程度。近期一段"人类在飞机上吵架看呆袋鼠"的视频在社交网络疯传,获得数千万次观看后,才被证实是AI生成内容,这一事件再次引发了人们对AI内容真实性的担忧。与此同时,AI在游戏领域的应用也取得了突破性进展,o3-pro大模型在经典游戏测试中表现优异,而游戏行业先驱JohnCarmack却对大型语言模型(LLM)在游戏中的应
- 使用Hugging Face的BGE模型进行文本嵌入
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在文本嵌入领域,BGE(BeijingAcademyofArtificialIntelligenceEmbeddings)模型是开源界的佼佼者。由北京智源人工智能研究院(BAAI)开发,BGE模型以其高效的嵌入性能和开放性获得了广泛的认可。本文将通过HuggingFace平台展示如何使用BGE模型进行文本嵌入。技术背景介绍文本嵌入是将文本数据转换为可计算向量的过程,这在自然语言处理(NLP)中具有
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对抗生成网络与动作识别强化学习大模型与智能体因果推断语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习
1.概述大型语言模型(LLM)革新了人工智能领域的数学推理方法,在定量推理基准测试(Hendrycks等,2021年)和几何推理基准测试(Trinh等,2024年)方面取得了重大进展。此外,这些模型在帮助人类解决复杂的数学问题方面也发挥了重要作用(Yao,2023年)。然而,像GPT-4(OpenAI,2023年)和Gemini-Ultra(Anil等,2023年)这样的尖端模型并未公开,目前可获
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- Gin框架实战指南:从入门到进阶
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Gin框架实战指南:从入门到进阶在当今的后端开发领域,Gin框架以其高性能、简洁易用的特点,赢得了众多Go语言开发者的青睐。本文将带你深入探索Gin框架的方方面面,从基础的安装与使用,到响应处理、请求参数解析、中间件应用,再到日志管理等高级功能,助你快速掌握Gin框架的精髓,提升开发效率。一、Gin框架简介与安装Gin是一个用Go语言编写的Web框架,它以极高的性能和灵活的路由设计著称。安装Gin
- 1524 - BMI
寒燕舞
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题目描述小X经过刻苦训练获得了NOIP的国一,并参加了NOI,获得了保送资格,被保送到南都大学学习,进入大学以后,小X觉得中学编程太辛苦了,应该好好犒劳一下自己,刚好南都大学周边美食如云,吃不胜吃,小X不到一个学期就长了30多斤,四年下来已经胖得不成样子,体重一举飙升到了118kg,同时血压也升到了128mmHg,离正常血压的上限也不远了,数字都很吉祥,但身体状况已呈险兆,上个楼梯就心慌气促,于是
- LLaDA:用扩散模型改变语言生成的范式
Jay Kay
论文阅读自然语言处理人工智能机器学习
引言近年来,大型语言模型(LLMs)取得了显著进展,展现了诸如上下文学习、指令遵循、推理和多轮对话等能力。然而,这些模型大多基于自回归模型(ARMs),通过逐词预测生成文本,存在计算效率低、难以处理逆向推理任务等问题。最近,中国人民大学高瓴人工智能学院李崇轩、文继荣教授团队和蚂蚁集团联合推出了LLaDA(LargeLanguageDiffusionwithmAsking),这是一种基于扩散模型的语
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】RAG和Agent
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RAG,Agent,大模型应用,AI,知识图谱,检索,响应生成,聊天机器人1.背景介绍近年来,大模型技术取得了飞速发展,其强大的语言理解和生成能力为人工智能应用带来了新的机遇。然而,单纯依靠大模型的零样本学习能力往往难以满足复杂场景下的应用需求。为了更好地将大模型应用于实际场景,研究者们提出了RetrievalAugmentedGeneration(RAG)和AIAgent等新兴技术。RAG技术将
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一、北京邮电大学软件学院介绍北京邮电大学软件学院于2001年10月18日正式成立,是教育部和原国家计委联合批准的首批35所“国家示范性软件学院”之一。2011年8月获得了全国首批软件工程一级学科博士/硕士学位授予权。目前北京邮电大学软件学院在软件工程(SoftwareEngineering)专业方向上具有工学本科、工学硕士研究生、全日制/在职专业学位硕士研究生和工学博士研究生的全套教育培养体系,具
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Augment免费账号纯净环境系统级要求深度解析augment挑战免费额度跑满-开端前言随着AI辅助编程工具的普及,Augment作为新兴的智能代码助手,凭借其强大的代码理解和生成能力,迅速获得了开发者的青睐。然而,对于免费用户而言,Augment实施了严格的环境检测机制,要求用户在相对"纯净"的系统环境中使用其服务。本文将从系统层面深入分析Augment的环境检测机制,并探讨如何满足其对纯净环境
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广州华锐视点
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(一)丰富的行业经验华锐互动自成立以来,便全身心投入到AR领域的探索与实践中,在这一领域已经深耕长达十八载。多年来,其凭借着对AR技术的深刻理解和敏锐的市场洞察力,成功服务了超过30个行业的数百家知名企业,积累了海量且丰富的项目经验。从大型央企到创新型中小企业,从教育科研机构到文化旅游景区,华锐互动的足迹遍布各个行业,为不同客户量身定制的AR解决方案,都取得了显著的成效。在与某大型央企的合作中,华
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广州虚拟动力-动捕&虚拟主播
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2025年伊始,宇数机器人的爆火让人形机器人这一领域获得了前所未有的关注,各种机器人跳舞、踢足球等视频在短视频平台爆火,展现了人形机器人在高度拟人化方向发展的无限潜力。然而高度流畅拟人化的人形机器人动作背后少不了海量动作数据的喂养,其中基于惯性式动作捕捉的数据采集方式成为了业内普遍认同的一种高效率数据采集方案。相比于光学式、视频捕捉,惯性式捕捉可同时具备高精度与高性价比的特点,可以让开发人员进行低
- AI芯片设计与神经网络加速
华清远见成都中心
人工智能神经网络深度学习
随着人工智能技术的飞速发展,神经网络在图像识别、语音处理、自然语言理解等众多领域取得了显著成就。然而,神经网络的大规模计算需求对传统计算芯片提出了严峻挑战。AI芯片应运而生,其设计目的便是为神经网络提供高效的计算支持,实现神经网络的加速运行。深入研究AI芯片设计与神经网络加速技术,对于推动人工智能技术的广泛应用和进一步发展具有重要意义。一、AI芯片设计基础·计算架构:是AI芯片设计的核心。常见的计
- 探索深度学习中的图像超分辨率:SMFANet 模型解析
RockLiu@805
深度学习人工智能
探索深度学习中的图像超分辨率:SMFANet模型解析在现代计算机视觉中,图像超分辨率(Super-Resolution)是一个备受关注的研究领域。它的目标是将低分辨率的图像恢复为高分辨率的图像,同时保留或增强细节信息。近年来,基于深度学习的方法在这方面的研究取得了显著进展。今天,我们将一起探索一个轻量级、高效的超分辨率模型——SMFANet,并深入分析其实现细节。一、超分辨率技术的意义与挑战图像超
- AI 大模型原理与应用:大模型训练突破万张卡和万亿参数 MOE 这两个临界点
AI大模型应用之禅
人工智能
AI大模型原理与应用:大模型训练突破万张卡和万亿参数MOE这两个临界点大模型、训练、万张卡、万亿参数、MOE、Transformer、深度学习、自然语言处理1.背景介绍近年来,深度学习技术取得了飞速发展,大规模人工智能模型的训练成为一个重要的研究方向。大模型是指参数量达到数十亿甚至万亿级别的人工智能模型,它们在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的能力。然而,大模型的训练也面临着巨大
- 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
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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,