- 8.10少阳条辨续与温胆汤
吕思萍
一、柴胡芍药枳实甘草汤与宋本四逆散1、柴胡芍药枳实甘草汤1)主证是邪下痛,然后痛得剧烈的时候人会吐2)胸中气降不下来这个人是右胁痛,上来的气不通的话是左胁痛。治左胁痛以柴胡芍药为主,治右胁痛你枳实为主,都有。2、宋本四逆散1)四逆散,正是一个肝胆之气郁结,胡量少,可以疏肝2)阳气郁结,闷在身体中间不能传到四肢,脉弦,里热舌苔黄,心烦3)逍遥散、柴胡疏肝散,几乎所有的舒肝解郁的方都是从四逆散发展出来
- 扩散模型(Diffusion Model)简介
参考:Diffusionmodel—扩散模型-CSDN博客;由浅入深了解DiffusionModel-知乎;https://arxiv.org/abs/2308.093881.概述 扩散模型是一种生成模型。可用在视觉生成任务上,如图像超分辨率、去模糊、JPEG伪影移除、阴影移除、去雾/霾/雨等等。 扩散模型分为前向(扩散)过程和逆过程。前向过程逐步为图像增加逐像素噪声,直到图像满足高斯噪声;逆
- react-ts项目使用地图
react-amap使用教程参考链接地理/逆地理编码REACT-AMAP问题描述boss直聘移动端页面展示的是一个地图图片我们决定展示地图,可以缩放,中心坐标为职位工作地点方案管理员发布职位时填写工作地址:省份+城市+区县+城镇+乡村+街道+门牌号码根据结构化地址信息请求高德地图接口,返回地理编码例如:结构化地址举例:北京市朝阳区阜通东大街6号转换后经纬度:116.480881,39.989410
- stack_queue扩展学习 --- 反向迭代器
茉莉玫瑰花茶
C++反向迭代器C/C++
反向迭代器的实现思路源码及框架分析迭代器是用来遍历容器的,是一种封装,它不需要去关注容器的底层实现(底层是数组,链表,还是树等等这些结构),我们都是用统一的方式去对容器进行访问,访问行为是类似指针的。我们之前学习了普通迭代器和const迭代器:普通迭代器:能读能写;const迭代器:只能读,只能遍历数据,得到数据,不能修改数据,是不能写的。我们之前学的普通迭代器是正向迭代器,如果我想逆方向遍历呢?
- GO语言中二次插值算法 实现预测
基础介绍:给定给定区间,函数连续且,那么根据介值定理,函数必然在区间内有根。二分法:将区间不断二分,使端点不断逼近零点。下一次迭代的区间为或,其中。割线法(线性插值):基本思想是用弦的斜率近似代替目标函数的切线斜率,并用割线与横轴交点的横坐标作为方程式的根的近似。即给定两个点,。其割线方程为,那么令,x的值即为下一次迭代的结果。逆二次插值法:为割线法的进化版本。使用三个点确定一个二次函数,二次函数
- 机器学习的数学基础-线性代数
本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础,仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目(mml-book.github.io)十分感谢这本书的作者,PS:这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用:“-1”trick应用:求逆总结-如何解决线性方程组?向量空间群向量空间向量子空间线性独
- 2025年- H93-Lc201-- 64.最小路径和(多维动态规划)--Java版
豆包版:每天进步一点点
javaleetcode动态规划java算法
1.题目描述2.思路(1)dp含义:dp[i][j]以i-1的word1字符串和j-1的word2字符串的最少操作次数。(2)递推公式:1)word1[i-1]和word2[j-1]相等的情况此时的字符串是不需要操作,i-2和j-2的操作次数与(i-1和j-1)的操作次数相等dp[i][j]=dp[i-1][j-1]2)word1[i-1]和word2[i-1]不相等的情况删除和添加是互逆的,操作
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一、软件介绍文末提供程序和源码下载KANN是一个独立的轻量级C语言库,用于构建和训练中小型人工神经网络,例如多层感知器、卷积神经网络和递归神经网络(包括LSTM和GRU)。它实现了基于图的逆模自动微分,并允许构建具有递归、共享权重和多个输入/输出/成本的拓扑复杂神经网络。与TensorFlow等主流深度学习框架相比,KANN的可扩展性较低,但它的灵活性接近,代码库要小得多,并且仅依赖于标准C库。与
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本课题围绕六自由度(6-DOF)按摩机器人展开,旨在通过MATLAB仿真平台对其机械结构、运动学特性和控制策略进行建模与分析。六自由度机器人具备空间位置和姿态的全面调节能力,可实现复杂的按摩轨迹和多角度作用力控制。研究内容包括机器人正/逆运动学建模、轨迹规划(如五次多项式插值、笛卡尔路径)、动力学建模(使用Lagrange或Newton-Euler方法)以及基于PID或自适应控制算法的控制系统设计
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要点Python和MATLAB实现以下波形和模型模拟以给定采样率模拟正弦信号,生成给定参数的方波信号,生成给定参数隔离矩形脉冲,生成并绘制线性调频信号。快速傅里叶变换结果释义:复数离散傅里叶变换、频率仓和快速傅里叶变换移位,逆快速傅里叶变换移位,数值NumPy对比观察FFT移位和逆FFT移位。离散时域表示:余弦信号生成取样,使用FFT频域信号表示,使用FFT计算离散傅里叶变换DFT,获得幅度谱并提
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1.2城镇道路路基施工1.2.1地下水控制1.地下水分类与水土作用1.地下水分类固、液、气三种形态。液体水包括:吸着水、薄膜水、毛细水、重力水。毛细水可以逆重力上升一定高度,0°以下仍能移动、积聚、发生冻胀埋藏条件分上层滞水、潜水、承压水。上层滞水分布范围有限,大幅度水位变化给施工带来困难,潜水分布广,干旱半干旱,矿化度较高且埋藏较浅,注意土的盐渍化。可引起路基盐胀和吸湿软化,做好排水,隔离层措施
- 3天狂揽2.8k星!manus 开源替代又又又又又又又来啦! 逆天AI助理Suna开源!免费替你搞定一切,效率飙升!
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今天给大家挖来一个超级宝藏!你是不是也曾幻想过拥有一个钢铁侠的贾维斯那样,能帮你处理各种繁琐任务的AI伙伴?能在你忙得焦头烂额时,优雅地帮你完成研究、分析数据、甚至处理各种日常挑战?别再幻想了!今天的主角——Suna,就是这样一个为你而生的开源通用AI智能体!它不仅仅是一个聊天机器人,更是一个能代表你行动、解决现实世界问题的得力干(工)助(具)手(人)!在GitHub上,光发布几天的Suna项目已
- 【AI时代生死局】Python程序员如何靠这3招逆天改命?(附免费转型资源包)
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开篇暴击:程序员正在经历的「降维打击」https://via.placeholder.com/600x300?text=AI%E5%8F%96%E4%BB%A3%E4%BA%BA%E7%B1%BB%E7%BC%96%E7%A8%8B%E8%BF%9B%E5%BA%A6%E8%A1%A8"当你还在纠结Python语法时,AI已经能3秒生成整个电商系统..."(用具体数据增强可信度:GitHubCop
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目标:通过统计文本中各个词汇的出现频率,找出文本中的关键词,帮助我们了解文本的核心内容。方案:统计词频:计算每个词汇在文本中的出现次数。常用方法有TF(词频)和TF-IDF(词频-逆文档频率)。TF:词汇在文档中的出现频率。TF-IDF:不仅统计词频,还会考虑词汇在其他文档中的出现情况,减少常见词汇的影响。可视化:使用词云图或柱状图可视化高频词,帮助直观展示文本中的关键词。词云图:显示频率较高的词
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:声全息成像是一项利用声波特性进行三维空间重建的技术,与光学全息不同,它不依赖光,而是基于声波的干涉和衍射现象。本文档重点探讨了"J2GEZI.zip"中包含的声全息成像算法,特别强调了傅里叶变换和逆傅里叶变换在声场重建中的应用。傅里叶变换将声波信号从时域转换到频域,揭示其频率成分,而逆傅里叶变换则将频域信息转换回空间域,重建声场。该技术在声学检测、无损评估等领
- 智能光学计算成像技术前沿体系解析
m0_75133639
光电光学成像光子学生物医学材料科学计算成像技术全息成像研究生
当前光学成像领域正经历以人工智能为驱动的范式变革。本知识体系涵盖以下核心模块:基础理论层从计算成像物理模型(含波前分析、图像传感器噪声建模)切入,建立光学-算法联合优化理论框架,重点解析正则化逆问题求解(如ADMM算法)与神经表示(NeuralRepresentations)等前沿数学工具。AI融合层深度剖析深度学习在成像中的革新应用:端到端光学设计:通过可微光学模型(衍射/折射/复杂透镜)实现硬
- 期货反向跟单:逆向思维改写期货交易 “命运”
反向跟单策略
期货跟单软件区块链数据分析人工智能大数据
“一命、二运、三风水、四积阴德、五读书、六名、七相、八敬神、九交贵人、十养生”,传统认知里命运是按部就班的线性推导,可现实改运却要“倒行逆施”。养生筑基换精神饱满,吸引贵人;因贵人指引懂敬天爱人,改变面相与名声;借名声积累再读书奋进,凭能力成就做慈善积福,最终扭转气场、运气,重塑命运。这“顺成人逆成仙”的逆向逻辑,也是期货反向跟单策略的底层智慧——当市场多数人执着正向求解,逆向思维则撕开期货交易新
- FWT (快速沃尔什变换) 学习笔记
癹魃♭
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目录一、FWT与位运算卷积SOSDP(SumoverSubsetsDP)FWT基础位运算卷积or卷积and卷积xor卷积代码实现拓展操作K进制卷积二、集合幂级数子集卷积进阶操作expln求逆例题应用一、FWT与位运算卷积非常牛逼的东西SOSDP(SumoverSubsetsDP)这东西理解成按位做dpdpdp就行,用于处理与位运算有关的贡献问题,使用条件是贡献在每一位上独立,或者可以通过记录到状态
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mysqlsql语句优化面试
mysql优化1、MYSQL优化主要分为以下四大方面:设计:存储引擎,字段类型,范式与逆范式功能:索引,缓存,分区分表。架构:主从复制,读写分离,负载均衡。合理SQL:测试,经验。优先考虑的是表结构、选择合适的字段、索引优化、结合Redis缓存、主从分离、(无可奈何才用分区、分表、分库)mysql保存的数据格式是什么?安装mysql时选择的存储引擎是MYISAM的,则数据存储在.MYD文件中;选择
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只有顺心意,才能逆天命--猫腻《择天记》接上文:架构整洁之道(原则篇)1.什么是软件架构什么是软件架构?“软件架构师”的工作内容是什么?软件架构设计的目标?2.重复3.划分边界4.尖叫的软件架构5.整洁架构5.1业务实体5.2用例5.3接口适配器5.4框架与驱动程序6.解耦谬论欢迎关注微信公众号“江湖喵的修炼秘籍”1.什么是软件架构什么是软件架构?软件架构的实质就是规划如何将系统切分成组件,安排好
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搜索领域必知算法:TF-IDF原理详解与Python实现关键词:TF-IDF、搜索算法、词频、逆文档频率、Python实现摘要:本文深入探讨了搜索领域中至关重要的TF-IDF算法。首先介绍了TF-IDF算法的背景和基本概念,包括词频(TF)和逆文档频率(IDF)的含义。接着用通俗易懂的语言解释了这些核心概念之间的关系,并通过具体的例子和数学公式进行详细说明。然后给出了使用Python实现TF-ID
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日语学习-日语知识点小记-进阶-JLPT-N1阶段(13):语法单词1、前言(1)情况说明(2)工程师的信仰(3)高级语法N1语法和难点一、N1语法学习内容(高级语法)1.**书面语表达**2.**逆接、转折复杂表达**3.**强调限制/极端情况**4.**惯用句/抽象表达**5.**判断性/主观性句型**二、考试科目与题型1.**语言知识(文字・词汇・语法)**2.**读解(読解)**3.**听
- BM25检索与向量检索
BM25检索与向量检索是信息检索领域的两种核心技术,二者在技术原理、适用场景、优缺点等方面存在显著差异。以下从多个维度对两者进行对比分析:1.技术原理BM25检索BM25是一种基于词频(TF)和逆文档频率(IDF)的统计模型,属于稀疏检索方法。其核心思想是通过计算查询词在文档中的出现频率(TF)和查询词在整个文档集合中的稀有程度(IDF),结合文档长度归一化因子,对文档进行相关性评分。BM25公式
- 拓扑结构(王道版)——求拓扑序列(邻接表)、求逆拓扑序列(邻接矩阵)、DFS求拓扑排序与逆拓扑排序(邻接矩阵)
参考王道《2023年数据结构考研复习指导》一、求拓扑序列(邻接表)#include#defineMaxVerTexNum20typedefintVertexType;//顶点的数据类型typedefintInfoType;//带权图中边上权值的数据类型//用邻接表存储图typedefstructArcNode{//边表结点intadjvex;//该弧所指向的顶点的位置(存储下标)InfoTypei
- C++实现基于opencv库的逆滤波
鱼弦
c++opencv开发语言
鱼弦:CSDN内容合伙人、CSDN新星导师、全栈领域创作新星创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者(go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen)逆滤波(Deconvolution)是一种图像恢复技术,用于从模糊或受损的图像中恢复出原始图像。它通过估计模糊过程的逆操作来还原图像的细节和清晰度。原理详细解释:逆滤波的原理基
- 维纳滤波python 函数_图像维纳滤波实现(1)
weixin_39654848
维纳滤波python函数
在图像复原应用中,在含有噪声的情况下进行简单的逆滤波会带来很大的失真,最常见的滤波方法就是维纳滤波。在频率域中做滤波的话,根据表达式:F(u,v)为滤波后清晰图像的傅里叶频谱图像,H(u,v)为模糊核频谱图像,G(u,v)为模糊图像频谱图像。理解该公式有一点要求,就是上述三个频谱图像矩阵的维度必须一致,其实也就是模糊核和模糊图像一致就可以。计算时,取相对应位置上的值出来进行计算既可以,假设维度为3
- 国债逆回购有手续费吗?费用怎么收?
股票量化
量化投资量化交易程序化交易量化交易python量化炒股券商接口QMT量化投资PTrade
国债逆回购有手续费吗?费用怎么收?国债逆回购到底收不收手续费?先说结论:收!但别急着关页面,这手续费低到几乎可以忽略不计。我刚开始做国债逆回购时也纳闷,这玩意儿看起来像"白嫖"利息,券商总得收点过路费吧?后来发现还真收,只是收得特别含蓄——每10万元交易,手续费大概就1块钱左右。你没看错,就是一顿早餐钱都不到。手续费具体怎么算?国债逆回购的手续费是按天数阶梯收费的,我做了张表更直观:期限每10万元
- 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,