- 基于深度学习的遥感目标检测系统:UI界面、R-CNN模型与数据集准备
2025年数学建模美赛
R-CNN检测系统人工智能深度学习r语言cnnpythonui目标检测
一、引言遥感图像中的目标检测在很多领域,如环境监测、土地利用、城市规划、农业资源监测等方面有着广泛应用。遥感图像具有高分辨率和丰富的空间信息,但同时也带来了目标检测中的许多挑战,特别是在目标尺度变化、遮挡和复杂背景的情况下。因此,采用深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN)和区域卷积神经网络(R-CNN),在遥感图像目标检测中取得了显著的成果。本文将详细介绍基于深度学习的遥感目标检测系统,使用R
- AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,深度学习作为其主要驱动力之一,已经在各个领域取得了显著的成果。然而,随着模型规模的不断扩大,如何高效地搭建、训练和部署深度学习模型,成为一个亟待解决的问题。传统的单机训练方式在计算资源有限的情况
- #深度学习:从基础到实践
single_ffish
深度学习gpt神经网络生成对抗网络1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型,能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
- 探索人工智能在计算机视觉领域的创新应用与挑战
戒了9
人工智能学习方法
一、引言1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当下,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)已然成为引领新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力。作为AI领域的关键分支,计算机视觉(ComputerVision,CV)致力于让计算机具备像人类一样理解和解析图像、视频等视觉信息的能力,近年来取得了令人瞩目的进展。二者的深度融合,更是为众多领域带来了前所未有的变革与机遇。从技术发展历程
- 【有啥问啥】揭秘AI图像/视频生成的幕后功臣:重述(Recaptioning)技术
有啥问啥
大模型科普人工智能
揭秘AI图像/视频生成的幕后功臣:重述(Recaptioning)技术近年来,人工智能(AI)在图像和视频生成领域取得了令人瞩目的进展。从生成震撼视觉效果的图像生成器DALL-E3,到能够创造逼真动态视频的Sora,这些强大的模型背后,有一项至关重要的技术正在悄然发力——那就是重述(Recaptioning)技术。本文将通俗易懂地带你深入了解这项技术的工作原理及其对AI生成领域的巨大推动作用。什么
- 2025年美赛数学建模B题管理可持续旅游Matlab代码和思路
Matlab科研辅导帮
数学建模旅游
本文深入探讨了阿拉斯加州朱诺市面临的旅游业挑战,该市在2023年接待了160万邮轮乘客,并因此获得了可观的经济收益,同时也面临着过度拥挤、环境退化和本地居民生活质量下降等问题。针对这些挑战,本文提出了一种可持续旅游发展模型,旨在平衡经济增长、环境保护和社会公平。该模型的核心目标是优化朱诺市的旅游收入,同时将游客数量、环境影响以及社会影响控制在可接受的范围内。模型包括多项措施,如限制每日游客数量、征
- Spring webflux
蓝胖子不是胖子
springjava后端
在目前的jdk已经迭代22虚拟线程(携程)来说,上下文的切换的压力得到优化,Springwebflux的热度也慢慢不温不火,但是其中的设计思想还是值得了解的。SpringWebFlux1.什么是SpringWebFlux?SpringWebFlux是SpringFramework5引入的非阻塞、响应式编程框架,它是基于异步I/O模型构建的。WebFlux提供了一个事件驱动的响应式编程模型,可以处理
- 2025年美赛(F题)网络安全强健建模|数学建模竞赛解题思路|完整代码论文集合
Tina表姐
25美赛数学建模web安全安全
我是Tina表姐,毕业于中国人民大学,对数学建模的热爱让我在这一领域深耕多年。我的建模思路已经帮助了百余位学习者和参赛者在数学建模的道路上取得了显著的进步和成就。现在,我将这份宝贵的经验和知识凝练成一份全面的解题思路与代码论文集合,专为本次赛题设计,旨在帮助您深入理解数学建模的每一个环节。本次美赛F题可以做如下考虑本次美赛(6题)完整内容均可以在文章末尾领取!(部分代码在本帖子里格式混乱,下载后格
- 2025美赛数学建模C题:奥运奖牌榜模型——思路+代码+模型
灿灿数模分号
人工智能
详细思路更新见文末名片2025MCM问题C:奥运奖牌榜模型除了观看2024年巴黎夏季奥运会的各项个人比赛外,粉丝们还关注每个国家的“奖牌榜”。最终结果(表1)显示,美国获得了最多的奖牌(126枚),中国和美国在金牌榜上并列第一(40枚金牌)。东道国法国在金牌榜上排名第五(16枚金牌),但在总奖牌榜上排名第四,而英国以14枚金牌排名第七,在总奖牌数上排名第三。金牌银牌铜牌总计美国404442126中
- Angular 2 表单深度解析
lsx202406
开发语言
Angular2表单深度解析引言Angular2作为现代前端开发的框架之一,以其灵活性和强大的功能赢得了众多开发者的青睐。在Angular2中,表单处理是其中一个重要且复杂的部分。本文将深入解析Angular2的表单,从基础知识到高级应用,旨在帮助开发者更好地理解和运用Angular2表单。目录Angular2表单概述表单绑定表单验证表单控件表单组高级应用总结1.Angular2表单概述在Angu
- 2024年AI发展的感知回顾
八角Z
人工智能机器学习计算机视觉大数据
2024年,人工智能(AI)的发展呈现出诸多引人注目的关键词,深刻地塑造着技术格局、经济模式以及人类社会的方方面面。混合无疑成为这一年AI创新历程中最为显著的特征之一。多模态生成技术在这一年里取得了令人瞩目的不断进步,使得AI能够巧妙地将文本、图像、音频、视频等多种模态的信息进行深度融合与再创造。例如:AI内容创作:AI可以将作者的文字描述转换为生动的图像、视频和配乐,为创作提供更多可能性,让创意
- 大语言模型应用指南:OpenAI大语言模型简介
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型应用指南:OpenAI大语言模型简介1.背景介绍1.1问题的由来在过去几年中,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步,这主要归功于大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现和发展。LLMs是一种基于深度学习的人工智能模型,能够从大量文本数据中学习语言模式和语义关系,从而生成看似人类写作的自然语言输出。随着计算能力和数据可用性的不断提高,LLMs的规模也在不
- 探索Json.NET:高效JSON处理的首选库
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探索Json.NET:高效JSON处理的首选库项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ne/Newtonsoft.Json项目介绍Json.NET是一个强大且高度可定制的JSON库,专为.NET开发者设计。它由JamesNewton-King创建并维护,以其卓越的性能和易用性赢得了广泛的赞誉。作为最受欢迎的.NETJSON库之一,Json.NET提供了从JSON到.
- 《剖析Transformer架构:自然语言处理飞跃的幕后英雄》
人工智能深度学习
在人工智能的迅猛发展进程中,自然语言处理(NLP)领域取得了令人瞩目的突破,而Transformer架构无疑是这场变革的核心驱动力。自从2017年在论文《AttentionIsAllYouNeed》中被提出,Transformer便在NLP领域引发了一场革命,彻底改变了模型处理和理解人类语言的方式。打破传统枷锁,开创并行计算新时代在Transformer出现之前,循环神经网络(RNN)及其变体,如
- Direct Preference Optimization (DPO): 一种无需强化学习的语言模型偏好优化方法
Yuleave
论文学习语言模型人工智能自然语言处理
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2305.182901.背景与挑战近年来,大规模无监督语言模型(LM)在知识获取和推理能力方面取得了显著进展,但如何精确控制其行为仍是一个难题。现有的方法通常通过**强化学习从人类反馈(RLHF)**来引导模型行为,但RLHF存在以下问题:复杂性高:RLHF需要先训练一个奖励模型来反映人类偏好,然后使用强化学习来微调语言模型,使其在最大化奖励的
- 华硕笔记本电脑无法开机故障排查与重装系统指南
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华硕笔记本电脑无法开机故障排查与重装系统指南华硕笔记本电脑作为市场上备受欢迎的品牌之一,凭借其出色的性能和设计赢得了众多用户的青睐。然而,在日常使用中,偶尔会遇到笔记本电脑无法开机的问题。这一故障可能由多种原因引起,需要针对不同情况采取不同的解决方法。本文将详细介绍华硕笔记本电脑无法开机的故障排查步骤以及重装系统的具体操作,帮助用户快速解决问题。一、电源或电池问题华硕笔记本电脑无法开机的最常见原因
- 自动驾驶面临的挑战与应对策略
自动驾驶
尽管自动驾驶技术取得了显著的进展,但在实现全面商业化和广泛应用之前,仍面临着诸多挑战。这些挑战不仅涉及技术层面,还包括法规、社会接受度等多个方面。技术挑战是自动驾驶面临的首要问题。虽然目前的传感器和算法能够在大多数情况下实现车辆的自动驾驶,但在一些复杂的交通场景下,如恶劣天气、道路施工、突发事件等,自动驾驶系统的性能仍然受到很大的限制。例如,在暴雨、大雪等恶劣天气条件下,传感器的精度和可靠性会下降
- 2025美赛数学建模C题:奥运奖牌榜模型——思路+代码+模型
灿灿数模
人工智能
详细思路更新见文末名片2025MCM问题C:奥运奖牌榜模型除了观看2024年巴黎夏季奥运会的各项个人比赛外,粉丝们还关注每个国家的“奖牌榜”。最终结果(表1)显示,美国获得了最多的奖牌(126枚),中国和美国在金牌榜上并列第一(40枚金牌)。东道国法国在金牌榜上排名第五(16枚金牌),但在总奖牌榜上排名第四,而英国以14枚金牌排名第七,在总奖牌数上排名第三。金牌银牌铜牌总计美国404442126中
- 基于深度学习的舆论分析与检测系统应用与研究
计算机软件程序设计
机器学习深度学习人工智能舆论检测
【1】系统介绍研究背景随着互联网技术的迅猛发展和社会媒体平台的普及,信息传播的速度和范围达到了前所未有的水平。这一变化不仅极大地丰富了人们的社交生活,也为社会科学研究提供了新的视角和工具。舆论分析作为社会科学研究的一个重要分支,其目的是通过收集和分析网络上的公众意见和情感倾向,来了解人们对特定事件或话题的看法和态度。近年来,基于深度学习的自然语言处理技术取得了显著进步,这为提高舆论分析的准确性和效
- Python 深度学习实战:生成对抗网络
AI天才研究院
深度学习实战AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来较火热的深度学习模型之一,其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。与传统的机器学习模型不同,GAN可以生成真实有效的数据,无需人工标注数据。它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器通过学习,根据噪声或随机变量(latentvar
- 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
- 国产游戏技术能否引领全球?
小唐C++
游戏算法设计游戏c++开发语言动画图形渲染算法
国产游戏技术能否引领全球,是一个复杂而多维度的问题,需要从多个方面进行分析。一、国产游戏技术的现状技术进步显著:近年来,国产游戏在图形渲染、物理引擎、AI技术等方面取得了显著进步。例如,《黑神话:悟空》等作品采用了实时光线追踪、HDR等高技术,提升了游戏的视觉效果和沉浸感。这些技术的应用,不仅提升了国产游戏的整体质量,也为国产游戏在全球市场上的竞争力奠定了基础。原创IP与技术创新:国产游戏在原创I
- 致全体用户:2024 年,TapData 的五周年,我们在海内外市场埋下了两颗新的种子
数据库
刚刚过去的这一年,对于TapData而言,因着是五周岁的生日而多了一重别样的意义。五年来,我们一直致力于为用户提供高效、稳定的实时数据集成解决方案,帮助各行各业应对数据管理的挑战。在这段旅程中,我们不仅收获了大家的信任与支持,也在技术创新和产品发展上取得了突破。从初期的大胆探索,到如今的厚积薄发、稳步前行,TapData用五年的时间讲述了一段以用户为先的初创企业蓬勃成长史,见证了实时数据技术的旺盛
- 享受职业带给你的快乐
人工智能
人生发展阶段人生大阶段都充满了幻灭感:头20年,看山是山,看水是水。牙牙学语开始,父母给无微不至照顾,解决生活难题,认为他们无所不能。长大后,才发现父母也只是普通人,之前错觉是因没看到,他们转过身去品尝生活苦涩的样子第二个20年,看山非山,看水非水。阶段开头,学业有成,迫不及待冲入职场欲大干一番。但很多人在第一次求职就早于滑铁卢,发现和梦中情司之间隔着一座大山。也许你更幸运些,获得了一个还算不错的
- 番茄工作法:优点与缺陷分析,适合哪些人群?
番茄工作法是一种广受欢迎的时间管理方法,它通过将工作时间分割成25分钟的工作块,每个工作块之后进行5分钟的休息,形成循环,帮助人们提高专注力和工作效率。尽管这种方法在许多场合取得了显著的效果,但它也并非适用于所有人和所有工作场景。番茄工作法的优点包括提高专注度、减少拖延、有效管理时间和减少压力;然而,它的缺陷也不容忽视,例如对于需要长时间深度思考的任务,番茄工作法可能会打断思路,造成工作不连贯。接
- 鸿蒙系统崛起:开发者的机遇、挑战与战略
飞起来fly呀
harmonyos华为鸿蒙系统
随着科技的迅猛发展,鸿蒙操作系统以其独特的分布式架构和多设备协同能力,在全球操作系统市场中脱颖而出。它不仅与安卓和iOS形成了三足鼎立之势,还在智能手机、智能穿戴、车载系统以及智能家居等多个领域中获得了广泛应用。面对这一新兴生态系统,开发者如何抓住机遇,同时应对开发中的各种挑战,创造出更加卓越的应用体验?本文将围绕这些内容进行深度探讨。一、鸿蒙操作系统的技术特色与发展背景1.1鸿蒙系统的诞生与初衷
- 深度探索:SQL Server 技术学习之旅
小码快撩
数据库sqlserversql
引言在数字化时代,数据库管理系统作为企业信息系统的核心组件,承载着海量数据的存储、管理和分析重任。其中,MicrosoftSQLServer作为一款久经市场考验的企业级关系型数据库平台,凭借其强大的功能、卓越的性能以及与微软生态系统的深度集成,赢得了全球众多企业的青睐。本文旨在引导读者踏上深入学习SQLServer的旅程,全方位领略其核心技术要点,为构建高效、稳定且安全的数据库系统奠定坚实基础。一
- 快手可灵视频生成大模型全方位测评
人工智能llm
快手视频生成大模型“可灵”(Kling),是全球首个真正用户可用的视频生成大模型,自面世以来,凭借其无与伦比的视频生成效果,在全球范围内赢得了用户的热烈追捧与高度评价。截至目前,申请体验其内测版的用户数量已突破70万大关,累计生成的视频作品更是高达700万。可灵在持续创新的道路上也从未停下脚步,在七月份举办的世界人工智能大会(WAIC)期间,可灵再次迎来重大升级。新功能包括上线web端、基础模型效
- 李开复:苹果发布AI应用的未来
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
苹果,AI,应用,未来,深度学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术取得了飞速发展,并开始渗透到人们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车,AI正在改变着我们的世界。作为科技巨头,苹果也积极布局AI领域,并将其融入到其产品和服务中。2017年,苹果发布了其首款AI芯片A11Bionic,并将其应用于iPhoneX等产品。该芯片拥有强大的神经网络处理能力,为
- 纯分享!!!毕业季答辩PPT模板好物!!!
深刻哥
pptvue.jsgithubwindowsjavascript
之前,我曾有幸为大家分享过一份包含500套来自B站某位热门UP主的PPT合集,那份资源以其丰富的内容和多样的设计风格,赢得了不少朋友们的喜爱与好评。而今天,为了更加精准地满足大家的需求,特别是那些即将面临毕业答辩、急需高质量PPT辅助展示的朋友们,我特意准备了一份更加专注且专业的资源——这便是精心挑选的160套收费高质量毕业答辩PPT合集。这份合集不仅数量可观,更重要的是,它涵盖了各个专业领域,无
- 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,