- GFS,paper阅读
daxiadoraemon
1.设计来源:(1).componentfailuresarethenorm.Thesystemshouldincludeconstantmonitoring,errordetection,faulttoleranceandautomaticrecovery.(2).filesarehuge,I/Ooperation,blocksize,etchavetoberevisited.(3).files
- RGB+深度图像 语义分割paper阅读笔记(ICRA2021)
蓝羽飞鸟
DeepLearning计算机视觉人工智能深度学习
paper:EfficientRGB-DSemanticSegmentationforIndoorSceneAnalysis本文主要贡献在以下:结合深度图像,提升仅用RGB图像分割的mIOU设计一种结构,可用tensorRT实现,进而可在NX板上提升分割效率,比如有限计算能力和电池量的机器人场景改进的ResNet-basedencoder和decoder.降低计算量,提升效率本文的语义分割结合了R
- paper阅读慢?免费速读工具ChatPaper上线啦
猛码Memmat
robo-agent/aigcpython人工智能web3.py
ChatPaper已经在HuggingFace上在线了,不用配置,不用fq,即可使用。web端:https://huggingface.co/spaces/wangrongsheng/ChatPaper使用教程:打开可直接使用实现展示:importnumpyasnpimportosimportreimportdatetimeimportarxivimportopenai,tenacityimpor
- machine unlearning 论文阅读笔记
fa1c4
人工智能数据安全人工智能bigdata机器学习
文章目录前言概要导论unlearning定义SISA系统时间复杂度实验测试总结前言做一篇发表在顶会S&P-42nd42^{nd}42ndIEEESymposiumofSecurityandPrivacy的paper阅读笔记MachineUnlearning这是一篇关于机器遗忘学习的paper,顾名思义,machineunlearning就是让训练好的模型遗忘掉特定数据训练效果/特定参数,以达到保护
- (paper阅读)弱监督----具有像素间关系的实例分割的弱监督学习_Jiwoon Ahn
小桑泥
显著性检测计算机视觉python机器学习神经网络人工智能
弱监督实例/语义分割目录弱监督实例/语义分割前言一、《WeaklySupervisedLearningofInstanceSegmentationwithInter-pixelRelations》1.摘要2.主要方法2.1ClassAttentionMaps2.2Inter-pixelRelationNetwork2.2.1IRNet的结构2.2.2基于CAMs的像素间关系挖掘2.2.3损失函数2
- yolov7 paper阅读笔记
蓝羽飞鸟
DeepLearning计算机视觉人工智能深度学习
不同于现有的主流方法,yolov7的主要改进点在优化训练过程,包括优化modules和优化方法,这些会加强traingcost从而提高objectdetect的accuracy,但是不会提高inferencecost(时间开销),这个改进方法和优化方法叫做trainablebag-of-freebies。最近,模型的re-parameterization和动态labelassignment在模型训
- 汇总
Joker 007
博客汇总1024程序员节
所有博客汇总!!!置顶篇Paper阅读笔记——(2022.06.28)Git常见命令(持续更新)——(2022.04.25)Anaconda常用命令整理——(2020.10.24)Ubuntu系统命令笔记(持续更新中)——(2021.09.29)Ubuntu与服务器(1)系统篇Ubuntu开机默认进入命令行模式/用户图形界面——(2021.10.08)在windows10上安装Linux双系统——
- 重要的微信公众号
lin111000713
其他-方法
3539人赞同了该回答2016年4月1号更新--------------------------不知不觉中,现在很少看电视新闻了,很少看门户网站和媒体文章了。以前每周五必看的《南方周末》也很少买了。我手机微信里的订阅号最多的时候超过200个,现在保持在50个左右,还会继续关注新的帐号,也会不断取消关注。我平均每天零零碎碎地花一个小时来阅读这些文章,部分会保存到Instapaper阅读,收藏到印象笔
- Paper阅读:Exploiting Unintended Feature Leakage in Collaborative Learning
Tris_W
机器学习推理攻击
Paper阅读:ExploitingUnintendedFeatureLeakageinCollaborativeLearning文章概述文章内容:1.背景知识1.1推理的分类:1.2联合学习的分类:1)collaborativelearningwithsynchronizedgradientupdates2)federatedlearningwithmodelaveraging2.本文提出的推理
- paper阅读笔记(Transformer):Attention Is All You Need
Umikaze_
transformer深度学习自然语言处理
摘要和结论本篇论文中,作者提出了大名鼎鼎的transformer模型。在过去的工作中,nlp领域的主流模型是基于各种RNN的encoder-decoder模型。RNN他是有时间步传递,对时间步传递而言可以说没有任何并行性。transformer抛弃了传统的RNN和CNN,全程使用的都是注意力机制,这让他的并行性非常的强。transformer已经可以说是独一类的基础模型了。作者以机器翻译为任务进行
- 宽带情况的智能反射面信道估计——arxiv上的最新paper阅读笔记
B417科研笔记
5G新兴技术:智能反射面2/3/4/5g数字通信算法智能反射面5G通信
原文标题:BroadbandChannelEstimationforIntelligentReflectingSurfaceAidedmmWaveMassiveMIMOSystems地址:https://arxiv.org/pdf/2002.01629.pdf前言:智能反射面的工作中,个人认为信道估计举足轻重。因为其他的诸如波束成形的设计等,都基于较好的CSI(信道信息)前提下。最近arxiv上,
- NLMeans(3)——CVPR2005paper阅读笔记
_helen_520
图像去噪
资料:Anon-localalgorithmforimagedenoising||翻译(上)图像去噪重要文献整理(一)NL-means/singleimageSROpenCV的NonLocalMeans(CUDA版)源码解析1.Paper翻译和注释:Abstract&Introduction2.Methodnoise算法噪声所以高斯卷积的methodnoise在平坦部分为0,在边缘和纹理的区域很大
- Paper阅读:Dynamic-SLAM
Hecttttttttt
SLAMPaperReading
Paper阅读:Dynamic-SLAM前言Misseddetectioncompensationalgorithm(漏检补偿算法)SeletiveTrackingMethod(选择跟踪算法)总结前言论文原文:Semanticmonocularvisuallocalizationandmappingbasedondeeplearningindynamicenvironment在动态环境中工作时,由
- Paper阅读笔记 | 02 AlexNet
weixin_40008741
Paper
01论文研究背景、成果及意义两个重要条件LabelMe,ImageNet等大的标注数据集的出现硬件计算能力的提升(算力比较强的GPU等)研究意义环境影响的物体展示出多样性,想要获得更好的识别能力需要更加强大的训练数据以及更加复杂的拟合参数图像物体分类计算机视觉中的基本问题。图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高级视觉任务的基础。深度学习分类两个阶段第一阶段:训练阶段第二阶段:测试阶段发展历史趋势:让
- 区块链论文:Byzcoin,通过集体签名让比特币具有强一致性且强化安全
蜗牛爱上星星
区块链密码学
阅读更多区块链论文请查看本专栏https://zhuanlan.zhihu.com/blockchain-top-paper阅读本文前,建议先阅读下面链接的文章:https://zhuanlan.zhihu.com/p/166148498https://zhuanlan.zhihu.com/p/165991447本文的主要内容来自顶会25th{usenix}securitysymposium论文K
- Schnorr signature & Schnorr multi-signature
蜗牛爱上星星
区块链密码学
本文首发于https://zhuanlan.zhihu.com/blockchain-top-paper阅读本文前,建议先阅读下面这篇文章。https://zhuanlan.zhihu.com/p/82128984本文讲解一种数字签名方法。其作用跟现实中的签名是一样的:签名是签名者身份的证明。其中签名又包含单人签名和多人签名的过程。了解数字签名的原理和过程,可参考:区块链中大量使用了签名。问题在于
- 学习分布式一致性协议:自己实现一个Raft算法
Static_lin
分布式
前言MIT6.824是麻省理工学院开设的一个很棒的分布式系统公开课程,课程的Schedule在这里,这门课程的学习方式主要是通过教授的lecture讲解、Paper阅读、FAQ答疑,以及实践lab来完成的,是一个学习理论知识,然后动手实践的过程,个人认为是很好的学习方式,而MIT6.824公开课让更多不是麻省理工的学生也能很好的学习分布式系统知识,免费学习MIT课程学到就是赚到!MIT6.824主
- 科研论文阅读方法
Zjhao666
论文学习
目录目的工具只有一个model的论文阅读选择方向不同阅读目的下的paper阅读注意自己创新出一个新model写一篇相关方向的综述工程项目需要去了解算法阅读一篇paper的顺序一篇单个model的paper阅读一篇综述一点忠告目的阅读论文的目的有很多种,大概有这么几类:自己创新出一个新model写一篇相关方向的综述工程项目需要去了解算法工具论文查询工具:dblp、谷歌学术、微软学术、百度学术、知网等
- 多尺度目标检测调研(-2019.10)
Briwisdom
深度学习
本文是大概花费1个月时间做的目标检测调研报告,其中有些论文总结是基于个人理解从网上摘录,论文的细节还需找到原始paper阅读。可作为一个目标检测领域研究情况的快速浏览,仅供参考。目录多尺度目标检测概况目标检测常用数据集目标检测经典论文基于深度学习检测方法的总结Anchor方面的改进Loss方面的改进NMS-后处理上的优化其它方法个人总结多尺度目标检测概况今年5月份arxiv出的一篇目标检测综述文章
- paper阅读:流形上的预积分理论
qq_26682225
paper阅读
看Forster的paper有两天了,今天想总结一下,好文章信息量总是很足的。1.预积分的由来为什么要预积分了,slam系统中为了减小优化求解器的负担,采用了关键帧策略,IMU的速率显然要快于关键帧的插入,它们之间的关系可以用论文中的这张图很好的表示。紧耦合的方式就是把imu和图像的信息共同来估计状态量,所以如何协调两者之间的关系了,预积分干了这么一件事,通过重新参数化,把关键帧之间的IMU测量值
- 干货 | 你的Paper阅读能力合格了吗(硕士生版)
视学算法
作者&编辑:李中梁前言论文阅读一直是科研过程中至关重要的一环,如何收集论文,快速选取和课题匹配的论文,高效地把握论文核心思想是每个科研人员的必备素养,也是每个科研萌新(硕士研究生)苦恼的问题。台湾国立清华大学的彭明辉教授曾出版过一份《研究生手册》,其中关于论文阅读的内容详实精彩,将其整理如下,希望对大家有所帮助。Paper从哪来询问导师和同门师兄的意见,因为他们在这个领域比你经验丰富,可以推荐经典
- 研究生生涯规划(计划与安排)
qq_28421047
目录
研究生生涯第一步(计划与安排)本文参照给研一同学们的深度学习学习规划目录绪论学习路线schedule任务与要求工具平台课程学习书本学习论文学习1.绪论在研一上学期,基本上是混过去的,因此,在接下去的两年需要好好规划,做自己应该有的样子。2.学习路线完成Python学习,完成相应代码修改.阅读基础cvpaper阅读特定应用方向paper学习某一种学习框架,并实现复现感兴趣方向一篇paper的实验结果
- 《The Google File System》论文研读
BrianLeeLXT
GFS论文总结说明:本文为论文《TheGoogleFileSystem》的个人总结,难免有理解不到位之处,欢迎交流与指正。论文地址:GFSPaper阅读此论文的过程中,感觉内容繁多且分散,一个概念的相关内容在不同部分相交地出现。所以本文尽量将同一概念的相关内容串联并总结在一起。本文以批注的形式添加个人理解。1.前言GoogleFileSystem(GFS)是由Google设计并实现的、一个面向大规
- 【图卷积神经网络】图卷积神经网络paper目录
RainMoun
图卷积神经网络
前言:今天下午有幸听了中国中文信息学会和北京智源组织的图神经网络在线研讨会,虽然自己是个做CV的,但是对这一块还是蛮感兴趣的,借助于中国科学院计算技术研究所的沈华伟老师的精彩分享,在此次报告中对于图卷积神经网络的历史、发展现状、未来展望进行了高度总结,对于我这种刚看了几篇相关paper的小白犹如醍醐灌顶,特此做一下相关paper的笔记,也算是接下来paper阅读的路径吧。行文比较简单,先做个大纲,
- CV方向paper阅读列表(个人向)
weilunwang
已读paper列表DeepresiduallearningforimagerecognitionIdentitymappingsindeepresidualnetworksWideresidualnetworksDenselyConnectedConvolutionalNetworksMobileNets:EfficientConvolutionalNeuralNetworksforMobileV
- Paper阅读笔记 | 01 Deep learning
weixin_40008741
Paper
01引言02监督学习03反向传播和链式法则x的微小变化影响到y的变化,再影响z的变化Inpractice,poorlocalminimaarerarelyaproblemwithlargenet-works.Regardlessoftheinitialconditions,thesystemnearlyalwaysreachessolutionsofverysimilarquality.前向传递:
- 4个最好的PDF搜索引擎
weixin_34266504
1、Searchpdf今天刚刚发现的专业级PDF搜索引擎,也是基于Google,与PDFGeni十分相似,收录有225,000,000本Ebook,支持中文关键词。界面清爽,没有广告,搜索结果可选择浏览或直接下载,支持iPaper阅读器(不推荐,速度慢!)网址:http://search-pdf-books.com/2、PdfGeniPdfGeni是一个专业的PDF文件搜索引擎,搜索的PDF文件可
- 从电商数据看现在口罩价格到底如何
fe_lucifer
Hi大家好,我是张小猪。今天小猪不做leetcode题解啦,而是把视线放在一件最近很让人揪心的事情,那就是新型冠状病毒。背景小猪不是生物学生或者医学生,所以对于病毒本身的分析或者相关paper阅读真是无能为力。小猪会注意到这个事情,是因为自己最近两天看一些社交平台和朋友圈,一直被这个东西刷屏,那就是...口罩!口罩!口罩!由于被官方钦点了是一种有效的防御病毒的手段,这种平时相对少见的东西一下子成了
- 研究生入门,如何高效阅读论文
bulingbuling的小狮子
如何阅读论文?Tip:阅读论文不要一字一句的从头到尾线性阅读Paper阅读顺序:1.首先阅读论文题目,关键字,摘要。(阅读完这三部分之后决定要不要继续阅读这篇Paper)2.阅读Conclusion。通过Conclusion看这篇Paper是否为自己感兴趣的研究方向和研究内容3.阅读图表(如果Paper中有图表)4.阅读Paper最核心的部分,即Paper的研究结果和讨论部分。5.当你认为作者讨论
- 从电商数据看现在口罩价格到底如何
张小猪粉鼻子
javascriptnode.js数据分析程序员电商
Hi大家好,我是张小猪。今天小猪不做leetcode题解啦,而是把视线放在一件最近很让人揪心的事情,那就是新型冠状病毒。背景小猪不是生物学生或者医学生,所以对于病毒本身的分析或者相关paper阅读真是无能为力。不过相信小伙伴们也从其他渠道了解到很多相关的信息了。小猪会注意到这个事情,是因为自己最近两天看一些社交平台和朋友圈,一直被这个东西刷屏,那就是...口罩!口罩!口罩!由于被官方钦点了是一种有
- 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,