- ubuntu18安装pyenv
Ramulet
Pythonnpmpycharmcentos
安装依赖sudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibboost-all-devlibhdf5-serial-devlibgflags-devlibgoogle-glog-devliblmdb-devprotobuf-compiler-ysudoapt-getinstallbzip2-ysud
- 配置easy3d环境经验总结
Aurora-vv
基础配置操作c++
该平台依赖boost库,cgal库和QT,下载需求版本后,boost直接安装,cgal解压后即可,qt安装之前的博客有。需注意的是该平台使用的是X64版本,如果cmake时不指定64位使用32位的话,会编译不通过mapple。需要修改CMAKE_INSTALL_PREFIX路径,默认的C:\ProgramFiles(x86)会导致生成install时没有管理员权限。cmake编译环境是config
- 光伏储能直流系统MATLAB仿真(PV光伏阵列+Boost DCDC变换器+负载+双向DCDC变换器+锂离子电池系统)
wlz249
matlab开发语言
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。本文目录如下:目录1概述光伏储能直流系统MATLAB仿真研究一、引言二、光伏储能直流系统的基本构成(一)PV光伏阵列(二)BoostDC/DC变换器(三)负载(四)双向DC/DC变换器(五)锂离子电池系统(六)控制模块(七)观测模块三、MATLAB仿真模型建立(一)光伏阵列模型(二)B
- windows下使用msys2中的库安装pcl
乞力马扎罗山的雪B
windowsc++
windows下只是想用下pcl,直接装PCL的allinone,用MSVC!!!直接装PCL的allinone,用MSVC!!!直接装PCL的allinone,用MSVC!!!5min搞定,下面别看了1.msys2安装以及配置下载安装:https://www.msys2.org/安装C++环境,toolchain,cmake等2.msys2下能使用的一些库当前的版本:eigen3.4boost1
- spark通过降低cores数量来提高成功率,错误记录之memory limit
BackToMeNow
Spark基础与提高Hivesparkhive内存优化physicalmemory
错误复现当数据量达到几百G约一亿条进行计算时,在原本的资源分配条件下失败的几率很高,失败的错误基本如下ContainerkilledbyYARNforexceedingmemorylimits.16.9GBof16GBphysicalmemoryused.Considerboostingspark.yarn.executor.memoryOverhead通常来讲,我们设计资源分配时一般指调整这几个
- 运行HQL时,报错:Container killed by YARN for exceeding memory limits
Michael312917
HiveonSparkhive
1出现问题现象搭建HiveOnSpark模式,运行HQL时:出现如下错误:ExecutorLostFailure(executor4exitedcausedbyoneoftherunningtasks)Reason:ContainerkilledbyYARNforexceedingmemorylimits.4.5GBof4.5GBphysicalmemoryused.Considerboostin
- python 调用 c_Python调用C模块(一):C api方式
weixin_40006779
python调用c
接前面Python与C相互调用(见http://www.linuxidc.com/Linux/2012-02/55040.htm),继续一点一点学习,顺便记录下笔记。大致计划如下(测试平台仅限于Windows和Linux,编译器限于MSVC、Mingw及linuxgcc):传统方式调用C模块用ctypes调用C动态库如有精力和兴趣,简单熟悉一下swig、boost.python,sip,shibo
- 基于光伏交直流混合微电网离网模式的双下垂控制Matlab Simulink仿真研究
BIdOeVNkOZSO
matlab算法开发语言
光伏交直流混合微电网离网(孤岛)模式双下垂控制Matlab/Simulink仿真模型交直流混合微电网结构:1.直流微电网,由光伏板+Boost变换器组成,最大输出功率10kW。2.交流微电网,由光伏板+Boost变换器+LCL逆变器组成,最大输出功率15kW。3.互联变换器(ILC),由LCL逆变器组成,用于连接交直流微电网。模型内容:1.直流微电网采用下垂控制,控制方式为电压电流双闭环,直流母线
- boost::asio教程(三) :boost udp编程
令狐掌门
C++boost库开发教程udp网络协议boostasioc++boost
boost::asio教程(一):tcpserver与tcpclient boost::asio教程(二):异步tcp boost::asio教程(三):boostudp编程 前面两篇主要讲了boostasiotcp编程,这一节来介绍boostudp编程,先来看看udp用到的类和方法.ip::udp::socket 与tcp类似,在tcp时用到的socket是ip::tcp::sock
- 数据挖掘常用算法
kaiyuanheshang
AI数据挖掘算法人工智能
文章目录基于机器学习~~线性/逻辑回归~~树模型~~贝叶斯~~~~聚类~~集成算法神经网络~~支持向量机~~~~降维算法~~基于机器学习线性/逻辑回归类似单层神经网络y=k*x+b树模型优点可以做可视化分析速度快结果稳定依赖前期对业务和数据的理解贝叶斯贝叶斯依赖先验概率,先验知识越准,结果越好聚类集成算法xgboostlightbgm神经网络在文本、视觉领域效果非常好。但是过程黑盒,缺乏解释性支持
- 相机-雷达联合标定direct_visual_lidar_calibration开源算法编译踩坑记录
HyperZhu
ROSUbuntu算法相机-雷达联合标定
基于场景的相机-雷达联合标定编译记录direct_visual_lidar_calibration编译1.本机环境Ubuntu18.04+Melodic相关依赖版本:Cmake-3.18.0gcc-8.4.0pcl-1.13.02.相关依赖#Installdependenciessudoaptinstalllibomp-devlibboost-all-devlibglm-devlibglfw3-d
- 细说机器学习算法之ROC曲线用于模型评估
Melancholy 啊
机器学习算法人工智能数据挖掘python
系列文章目录第一章:Pyhton机器学习算法之KNN第二章:Pyhton机器学习算法之K—Means第三章:Pyhton机器学习算法之随机森林第四章:Pyhton机器学习算法之线性回归第五章:Pyhton机器学习算法之有监督学习与无监督学习第六章:Pyhton机器学习算法之朴素贝叶斯第七章:Pyhton机器学习算法之XGBoost第八章:Pyhton机器学习算法之GBDT第九章:Pyhton机器学
- 分类算法:梯度提升树(GBT)算法原理
kkchenjj
数据挖掘机器学习算法分类数据挖掘
分类算法:梯度提升树(GBT)算法原理1.简介1.1梯度提升树的起源与发展梯度提升树(GradientBoostingTree,GBT)是一种强大的机器学习算法,它基于提升方法的原理,通过迭代地构建一系列弱分类器并组合它们来形成一个强分类器。GBT的起源可以追溯到Freund和Schapire在1996年提出的AdaBoost算法,但真正将梯度提升应用于树模型的是JeromeH.Friedman在
- 梯度提升用于高效的分类与回归
纠结哥_Shrek
分类回归数据挖掘
使用决策树(DecisionTree)实现梯度提升(GradientBoosting)主要是模拟GBDT(GradientBoostingDecisionTrees)的原理,即:第一棵树拟合原始数据计算残差(负梯度方向)用新的树去拟合残差累加所有树的预测值重复步骤2-4,直至达到指定轮数下面是一个纯Python+PyTorch实现GBDT(梯度提升决策树)的代码示例。1.纯Python实现梯度提升
- boostrap组件
柒染
csshtml5html
Bootstrap来自Twitter(推特),是目前最受欢迎的前端框架。Bootstrap是基于HTML,css,JavaScript的,它简洁灵活,使得web开发更加快速。框架:顾名思义就是一套架构,它有一套比较完整的网页功能解决方案,而且控制权在框架本身,有预制的样式库,组件和插件。使用者要按照框架所规定的某种规范进行开发。这是我所学到的用CSS基础,所以我要分享给你们,希望可以帮助到你们。组
- xgboost-spark-scala
maokunnn
DMxgboostsparkscala
今天学习写scala,拿xgboost试一下~先记一下xgboost调参要点:7.xgboost中比较重要的参数介绍(1)objective[default=reg:linear]定义学习任务及相应的学习目标,可选的目标函数如下:“reg:linear”–线性回归。“reg:logistic”–逻辑回归。“binary:logistic”–二分类的逻辑回归问题,输出为概率。“binary:logi
- C++|开源日志库log4cpp和glog
奇树谦
C/C++/qtc++开源开发语言
文章目录`log4cpp`和`glog`对比1.**功能对比**2.**易用性和配置**3.**性能**4.**线程安全**5.**日志输出**6.**功能扩展**7.**适用场景**8.**总结**其它开源C++日志库1.**spdlog**2.**easylogging++**3.**Boost.Log**4.**loguru**5.**PocoLogging**6.**QtLogging(Q
- xgboost在spark集群使用指南
一颗小草333
算法mapreducespark数据挖掘
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
- 6 回归集成:xgb、lgb、cat
汀沿河
#2比赛常用的代码回归数据挖掘人工智能
这个代码是从kaggle上拷贝过来的:如何使用三个树模型模块化训练;文本特征如何做,如何挖掘;时间特征的处理;模型权重集成;importpandasaspdimportmathimportnumpyasnpimportjoblibimportoptunafromlightgbmimportLGBMRegressorfromcatboostimportCatBoostRegressorfromxgb
- 龙珠训练营机器学习task04
a_little_pig_
python
学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容,学习链接为:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231702/introduction?spm=5176.20222472.J_3678908510.8.8f5e67c2RKrT98总体思路:分别使用LightGBM,xgboost,gbdt,catboost建立多个个体学习器(加入b
- LGBMRegressor CatBoostRegressor XGBRegressor回归
兔兔爱学习兔兔爱学习
竞赛代码实践回归数据挖掘
importpandasaspd#导入csv文件的库importnumpyasnp#进行矩阵运算的库importpolarsaspl#和pandas类似,但是处理大型数据集有更好的性能.#用于对一组元素计数,一个存在默认值的字典,访问不存在的值时抛出的是默认值fromcollectionsimportCounter,defaultdictimportre#用于正则表达式提取fromscipy.st
- ubuntu20.04安装使用direct_visual_lidar_calibration标定雷达和相机
小负不负
数码相机
官方链接GitHub-koide3/direct_visual_lidar_calibration:Atoolboxfortarget-lessLiDAR-cameracalibration[ROS1/ROS2]官方安装方式Installation-direct_visual_lidar_calibration安装依赖sudoaptinstalllibomp-devlibboost-all-dev
- a. UFS write booster buffer(技术 1)
>Andre<
UFS4.0解读网络服务器运维
1.概述TLCNAND的写入性能明显低于SLCNAND,因为TLCbits需要更多的编程步骤,并且具有更高的纠错概率。为了提高写入性能,部分TLCNAND(正常存储器)被配置为SLCNAND,并暂时或永久地用作写入缓冲区。使用SLCNAND作为WriteBoosterBuffer,可以以更低的延迟处理写请求,并提高整体写性能。分配给用户区域的TLCNAND的某些部分被分配为WriteBooster
- Multi-Head Latent Attention: Boosting Inference Efficiency
连理o
LLM
ContentsIntroductionMethodLow-RankKey-ValueJointCompressionDecoupledRotaryPositionEmbeddingReferencesIntroduction作者提出Multi-headLatentAttention(MLA),通过将KV压缩为CompressedLatentKV,在减小KVcache的同时保持模型精度Method
- linux安装mysql5.7
万猿丛中最秃的帅哥
linuxmysqllinuxmysql数据库
1、安装boost库boost_1_59_0连接:链接:https://pan.baidu.com/s/1sNY1niWTFjrLccPbMmcp5w提取码:pdj9在根目录的opt目录创建临时文件储存目录mkdir-p/opt/package进入临时目录cd/opt/package上传压缩包到服务器解压tar–xvzfboost_1_59_0.tar.gz进入boost目录cdboost_1_5
- ATB是什么?
人工智能深度学习
1ATB介绍AscendTransformerBoost加速库(下文简称为ATB加速库)是一款高效、可靠的加速库,基于华为AscendAI处理器,专门为Transformer类模型的训练和推理而设计。ATB加速库采用了一系列优化策略,包括算法优化、硬件优化和软件优化,能够显著提升Transformer模型的训练和推理速度,同时降低能耗和成本。具体来说,ATB加速库通过优化矩阵乘法等核心算子和注意力
- 探索高效串口通信:C++跨平台串口库serial
郎锴钦
探索高效串口通信:C++跨平台串口库serial【下载地址】C跨平台串口库serial本仓库提供了一个C++跨平台串口库`serial`的资源文件。该库基于[wjwwood/serial](https://github.com/wjwwood/serial/tree/boostless)项目进行修改,删除了不必要的文件,使得该库无需`catkin`,只需`cmake`即可使用项目地址:https:
- 机器学习笔记——Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)迭代路径
好评笔记
机器学习笔记机器学习boosting人工智能深度学习AI算法工程师
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文主要阐述Boosting中常用算法(GBDT、XGBoost、LightGBM)的迭代路径。文章目录XGBoost相对GBDT的改进引入正则化项,防止过拟合损失函数L(yi,y^i)L(y_i,\hat{y}_i)L(yi,y^i)正则化项Ω(fm)\Omega(f_m)Ω(fm)使用二阶导数信息,加速收敛一阶导数与二
- Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)
雪域枫蓝
PythonAtificialIntelligence机器学习python分布式
Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现,快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity,DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM:Machine:机器学习模型
- 【Python篇】深入机器学习核心:XGBoost 从入门到实战
半截诗
Pythonpython机器学习深度学习分类回归数据分析XGBoost
文章目录XGBoost完整学习指南:从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost?2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2
- 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,