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pythonthreading多线程
Python多线程编程实例:处理多个事件及其子任务一、前言二、整体架构流程三、技术细节四、完整代码五、运行六、结论一、前言在现代编程中,多线程编程是一种常用的技术,用于提高程序的执行效率和响应速度。通过并行执行多个任务,多线程可以有效地利用多核处理器的性能,减少程序的整体运行时间。本文通过一个具体的Python实例,展示了如何使用threading模块来并行处理多个事件及其子任务。二、整体架构流程
- 计算总线带宽
南商
计算机组成原理
总线带宽总线带宽:指总线在单位时间内可以传输的数据总数(等于总线的宽度与工作频率的乘积)通常单位:MB/s(MBps)总线的传输速率=总线的带宽=(总线位宽/8位)*(总线工作频率/总线周期时钟数)总线带宽计算(例题)1.设总线的时钟频率为8MHz,一个总线周期等于一个时钟周期。如果一个总线周期中并行传送16位数据,试问总线的带宽是多少?解答:根据总线时钟频率为8MHz,得1个时钟周期为1/8MH
- pytorch单机多卡训练_数据并行DataParallel
Major Tom _
pytorch人工智能python
1.单机多卡概述单卡多级的模型训练,即并行训练,可分为数据并行和模型并行两种.数据并行是指,多张GPUs使用相同的模型副本,但采用不同batch的数据进行训练.模型并行是指,多张GPUs使用同一batch的数据,分别训练模型的不同部分.2.DataParallel源码2.1需要传入的参数module(Module):被并行运算的模型device_ids=None:CUDAdevicesoutput
- 优化我们的程序(数据篇):程序并行化
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算法程序优化线性代数计算机科学
寻找无同步的并行性在前文介绍过数据的空间维度,我们知道外层循环如果迭代的是独立的维度,那么彼此互不影响,也就是说,独立的维度循环可以交换迭代深度。循环嵌套交换有程序如下:for(i=0;i0;j--){Z[i][j]=Z[i+j][i-j+10];}}观察该循环,列不等式如下:02;k--){for(j=2;j2;k--){DW[1][k][j][i]=DW[1][k][j][1]+D[k][j]
- 优化我们的程序(数据篇):依赖关系与并行化
skaiuijing
编译器程序优化计算机科学与技术并行化
依赖关系与并行化我们需要把有依赖关系的数据都交给同一个CPU处理,这样其他数据都可以交给其他CPU并行处理,并行的加速比公式Amdahl定律:1/((1-f)+(f/p))笔者个人认为,这个公式的主要精髓在于并行流受限于串行流,加速比其实主要取决于并行化最低的数据,也就是依赖性最严重的数据,这部分数据必须串行执行。数据依赖有三种类型:真依赖:写运算后面接一个读运算反依赖:读运算后面接一个写运算输出
- “随机森林”及“混合随机森林和多目标粒子群优化”(RF_MOPSO),以预测目标作为学习方法并分别找到多特征过程的最佳参数(Matlab代码实现)
科研_研学社
随机森林学习方法matlab
欢迎来到本博客❤️❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。目录1概述2.1算例12.2算例23参考文献4Matlab代码实现1概述多目标优化问题普遍涉及到工程设计、生产制造、信息处理等应用领域。粒子群优化算法具有快速收敛、简单易行、并行搜索等特点,特别适合处理多目标优化问题。本文对多目标粒子群优化算法进行系统性的研究,结合随机森林的优势
- OpenAI 发布首个 AI 智能体
自不量力的A同学
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OpenAI发布首个AI智能体当地时间1月23日,OpenAI发布了首个AI智能体Operator124。以下是关于它的详细介绍2:功能用途操作网页:可模拟人类操作网页浏览器,能进行点击、滚动、输入等操作,例如在OpenTable上预订餐厅座位、在Instacart上购物、在StubHub上搜索选购比赛门票、通过DoorDash点餐等。多任务并行:系统支持多任务并行处理,可同时执行多个任务,运行效
- FPGA实现图像处理算法的创新点
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DD:日记1024程序员节硬件工程图像处理人工智能
以下是FPGA(现场可编程门阵列)实现图像处理算法的一些创新点:一、并行处理能力大规模并行运算创新点描述:FPGA具有丰富的逻辑资源,可以构建大量的并行处理单元。在图像处理算法中,许多操作(如滤波、边缘检测等)可以并行执行。例如,对于一个3×3的图像滤波操作,FPGA可以同时对图像中的多个像素点进行滤波计算,而不像传统的CPU那样需要顺序处理每个像素。这大大提高了处理速度,能够满足实时图像处理的需
- 代码模块化开发而不是全部代码写在构造函数里的优点
奇树谦
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文章目录1.提高代码可读性结构清晰易于定位问题2.增强代码可维护性局部修改独立更新3.促进代码重用功能复用组件化开发4.便于团队协作分工明确并行开发5.提升测试效率单元测试集成测试6.降低系统复杂度分层架构逐步构建7.提高代码质量专注优化遵循规范8.适应需求变化灵活调整减少风险总之祝大家都能养成良好的代码编写习惯,拒绝屎堆代码!!!代码模块化开发是一种将程序分解为独立、可重用的模块或组件的开发方法
- 嵌入式基础:Linux C语言:Day1
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一、终端的操作1、打开终端ctrl+alt+t:打开一个新终端(该终端前可以没有终端)ctrl+shift+e:在同目录下,水平方向并行打开一个新的终端(在已有终端下进行)ctrl+shift+o:在同目录下,垂直方向并行打开一个新的终端(在已有终端下进行)ctrl+shift+n:在同一路径下,打开新的终端,两个终端分开(在已有终端下进行)ctrl+shift+t:在同一路径下,打开新的终端,两
- xgboost在spark集群使用指南
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简介XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,具有高效、灵活和可移植性。在梯度增强框架下实现了机器学习算法。XGBoost提供了一种并行树增强(也称为GBDT、GBM),可以快速、准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境(Hadoop、SGE、MPI)上运行,可以解决数十亿个示例的训练问题。xgb相对于gbt所做的改进:1.2.3.XGBoost可以使用R、python、java
- 如何开启Chrome浏览器、Edge浏览器、Firefox浏览器的实验室功能
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Chrome浏览器:chrome://flagsEdge浏览器:edge://flagsFirefox浏览器:about:config以下Chrome、Edge常用配置开启并行下载:enable-parallel-downloading标签页分组功能:tab-groups开启阅读模式:enable-reader-mode开启深色模式:enable-force-dark开启全局媒体播放控制:glob
- 《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
- 【秋招算法面试】面试官提问“大模型流水线并行”,我是一脸问号。。。
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NLP与大模型python人工智能开发语言大模型深度学习
最近已有不少大厂停止秋招宣讲,准备计划准备春招吧。节前,我们邀请了一些互联网大厂朋友、今年参加社招和校招面试的同学。针对新手如何入门算法岗、该如何准备面试攻略、面试常考点、大模型技术趋势、算法项目落地经验分享等热门话题进行了深入的讨论。总结链接如下:《大模型面试宝典》(2024版)发布!喜欢本文记得收藏、关注、点赞。流水线并行,是在大模型出来之后才逐渐火起来的。在此之前,大家可能听到数据并行和模型
- 性能优化案例:通过合理设置spark.default.parallelism参数的值来优化PySpark程序的性能
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在PySpark中,spark.default.parallelism是一个关键参数,直接影响作业的并行度和资源利用率。通过合理设置spark.default.parallelism并结合数据特征调整,可显著提升PySpark作业的并行效率和资源利用率。建议在开发和生产环境中进行多轮基准测试以确定最优值。以下是如何通过调整此参数优化性能的详细说明,结合案例和最佳实践:1.参数作用与问题场景参数意义
- 简识JVM中并发垃圾回收器和多线程并行垃圾回收器的区别
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在JVM中,多线程并行垃圾回收器和并发垃圾回收器是两种不同类型的垃圾回收机制,它们的主要区别在于垃圾收集线程与用户线程之间的运行关系,以及这种关系对应用程序性能的影响。以下是对这两种垃圾回收器的详细比较:一、多线程并行垃圾回收器定义与特点:多线程并行垃圾回收器(如ParallelGC)利用多核CPU的优势,通过多个垃圾收集线程同时工作来提高垃圾回收的效率。这些垃圾收集线程在垃圾回收过程中是并行的,
- 细节增强注意力模型DEAB详解及代码复现
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深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉机器学习conda
基本原理DEAB模型的基本原理是通过细节增强卷积(DEConv)和内容引导注意力(CGA)机制的协同工作来实现细节增强注意力功能。这种设计使得模型能够在处理图像时更好地保留细节信息,同时关注图像中的重要内容。DEAB模型的核心组件包括:细节增强卷积(DEConv):DEConv是一种创新的卷积层设计,通过并行部署普通卷积和差分卷积来增强特征提取能力。差分卷积包括中心差分卷积(CDC)、角差分卷积(
- 将不同的git 分支代码相互合并并上传到远程
weixin_42113341
git
在Git中,分支是用于并行开发不同功能或修复的机制。根据您的描述,您当前在yhp分支上进行开发,并希望将这部分代码上传到远程的yhy分支。以下是两种常见的方法及其详细操作步骤:方法一:将yhp分支的代码合并或变基到yhy分支,然后推送这种方法适用于您希望将yhp分支上的所有提交记录保留在yhy分支上的情况。步骤:确保本地仓库是最新的首先,拉取远程仓库的最新更改,确保您的本地仓库是最新的。gitfe
- 使用Python实现并行计算算法:效率提升的利器
Echo_Wish
Python进阶python算法开发语言
在处理大规模数据和计算密集型任务时,单线程的处理方式往往显得力不从心。并行计算作为一种提升计算效率的重要手段,能够充分利用多核处理器的优势,加速任务的完成。Python作为一种灵活且功能强大的编程语言,提供了丰富的并行计算工具。本文将详细介绍如何使用Python实现并行计算算法,并通过具体代码示例展示其实现过程。项目概述本项目旨在通过Python实现一个并行计算算法,展示如何利用Python的多线
- python做并行计算_python做并行计算可以吗
角动量不守恒
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python可以做并行计算,下面是相关介绍:一、概览ParallelPython是一个python模块,提供在SMP(具有多个处理器或多核的系统)和集群(通过网络连接的计算机)上并行执行python代码的机制。它轻巧,易于安装和与其他python软件集成。ParallelPython是一个用纯Python编写的开源和跨平台模块。二、特性在SMP和集群上并行执行python代码易于理解和实现基于Jo
- python并行计算
weixin_30894389
0.基础并行/发:multiprocessing/threading1.concurrent2.并发:asynico3.Ipython下的并行计算:使用ipyparallel库的IPython提供了前所未有的能力,将科学Python的探索能力与几乎即时访问多个计算核心相结合。系统可以直观地与本地或网络的计算节点集群进行交互,而不管集群的实现方式如何。这种易于交互使用帮助IPython和Python
- Python并行计算:提高效率的利器
uote_e
pythonjavalinuxPython
在现代计算领域中,处理大规模数据和复杂计算任务是常见的挑战。为了应对这些挑战,一种常见的解决方案是利用并行计算技术。Python作为一种流行的编程语言,也提供了强大的工具和库来支持并行计算。本文将介绍Python中的并行计算概念和技术,并提供一些示例代码。并行计算简介并行计算是指同时执行多个计算任务,以提高计算效率。在传统的串行计算中,任务是按顺序依次执行的,而并行计算可以将任务分解成多个子任务,
- InceptionV1实现猴痘病识别案例
小叮当爱咖啡
计算机视觉人工智能神经网络深度学习
本文为为365天深度学习训练营内部文章原作者:K同学啊InceptionModule是InceptionV1的核心组成单元,提出了卷积层的并行结构,实现了在同一层就可以提取不同的特征为了改善计算量大的问题,使用了1*1的卷积核实现降维操作,以此来减小网络的参数量与计算量1*1卷积核的作用:降低输入特征图的通道数,减小网络的参数量与计算量最后InceptionModule基本由1*1卷积,3*3卷积
- pytorch-分类-检测-分割的dataset和dataloader创建
呆呆珝
基础pytorch分类人工智能
1.前言在PyTorch中,Dataset和DataLoader是两个重要的工具,用于构建输入数据的管道。(1)Dataset是一个抽象类,表示数据集,需要实现__len__和__getitem__方法。(2)DataLoader是一个可迭代的数据加载器,它封装了数据集的加载、批处理、打乱和并行加载等功能。2.分类任务创建Dataset和DataLoader(1)对于分类任务,Dataset需要返
- 任务执行模式全解析:并发、并行、串行与同步、异步的对比
Nita.
并行编程C#并行编程
目录1.并发(Concurrent)、并行(Parallel)、串行(Serial)1.1并行(Parallel)1.2并发(Concurrent)1.3并发与并行的区别1.4串行(Serial)2.同步(Synchronous)与异步(Asynchronous)2.1同步(Synchronous)2.2异步(Asynchronous)2.3同步与异步的区别3.并行编程和异步编程3.1区别3.2实
- # AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行
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AGI人工智能神经网络dnn
AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- uniapp介绍配置启动
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vue.jsjavascriptnode.js
1安装:cli工程全局安装vue-clinpminstall-g@vue/cli通过cli创建uni-app项目vuecreate-pdcloudio/uni-preset-vuemy-projectcd到项目内部2切换yarn:(Yarn会在每个安装包被执行前校验其完整性。npm会等一个包完全安装完才跳到下一个包,但yarn会并行执行包,因此速度会快很多。)安装依赖yarn或yarninstal
- python multiprocessing模块_Python multiprocessing模块
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python
一、简介python多线程有个讨厌的限制,全局解释器锁(globalinterpreterlock),这个锁的意思是任一时间只能有一个线程使用解释器,跟单cpu跑多个程序一个意思,大家都是轮着用的,这叫“并发”,不是“并行”。手册上的解释是为了保证对象模型的正确性!这个锁造成的困扰是如果有一个计算密集型的线程占着cpu,其他的线程都得等着....,试想你的多个线程中有这么一个线程,得多悲剧,多线程
- SGLang安装教程,部署你的大模型,性能比vllm好,实现张量并行,数据并行,加快推理速度,亲测效果好。
张登杰踩
人工智能结对编程python
目前大模型部署工具主要是vllm,最近出现了SGLang,很多新开源大模型都支持SGLang的部署推理,例如deepseek-R1,Qwen2.5,Mistral,GLM-4,MiniCPM3,InternLM2,Llama3.2等。代码:GitHub-sgl-project/sglang:SGLangisafastservingframeworkforlargelanguagemodelsand
- JDK新特性
飘飘渺渺渺红尘
JavaWebServicejava开发语言
目录Java81、Interface2、Lambda2.1、替代匿名内部类RunnerableComparatorListener2.2、集合遍历3、Stream3.1、流类型3.2、常用方法4、Date-Time4.1、java.time主要类4.2、格式化4.3、字符串转日期4.4、日期计算4.5、获取指定日期4.6、时区小结Java91、G1成为默认垃圾回收器Java101、G1并行Full
- 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”
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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,