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PingdiGuo_guo
C++干货专栏c++算法数据结构
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- DR模式下的LVS负载均衡群集详解与部署指南
爱吃糖的蠢猫
lvs负载均衡运维
文章目录DR模式下的LVS负载均衡群集详解与部署指南一、DR模式下的LVS负载均衡原理1.1数据包流向分析1.2DR模式的特点二、DR模式LVS负载均衡群集的部署2.1配置负载调度器2.2部署共享存储2.3配置真实服务器2.4测试LVS群集三、扩展:LVS工作模式及调度算法简述总结总结DR模式下的LVS负载均衡群集详解与部署指南在现代互联网应用中,高并发和高可用性是企业服务的关键需求。LVS(Li
- 序
ZMRWEGo
最近在实验室里闲来无事,对所谓的算法大赛也并不感冒,想来想去。自己就想做一个门店里的后台管理系统,当然这种东西网上是多之有多,但是通过自己这几天的工作来看,要一行行的写下来还是不太容易的,个中体会,只有自己才知道吧。每一次有意义的项目都是一次学习,拒绝做重复劳动的机器
- Python绘制表格数据线性对比图
crazy121121
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本文介绍了如何使用Python代码生成算法训练结果的线性结果对比图,适用于论文中展示实验效果。importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspd#配置matplotlib以显示中文字符并处理负号plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimSun']#使用宋体字体plt.rcParams['axes.unicode_minus']=
- 【百日算法计划】:每日一题,见证成长(001)
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- OpenCV杂项图像变换(1)自适应阈值处理函数adaptiveThreshold()的使用
jndingxin
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- 直播平台美颜技术分析:视频美颜SDK功能实现原理
美狐美颜sdk
直播美颜SDK美颜SDK第三方美颜SDK音视频美颜SDK第三方美颜SDK深度学习计算机视觉
本篇文章,笔者将深入分析视频美颜SDK的功能实现原理,探讨其在直播平台中的应用。一、视频美颜技术概述通过这些功能,用户可以在直播过程中呈现更加理想的自己,从而提高观众的观看体验和互动积极性。二、视频美颜SDK的功能1.磨皮丨美白2.瘦脸丨大眼3.滤镜丨贴纸4.美颜丨美型…三、视频美颜SDK的实现原理视频美颜SDK的实现主要依赖于图像处理算法和硬件加速技术。以下是几个核心原理:1.图像采集与预处理视
- 【附资源】LLM大模型学习,这本书不可或缺:《大语言模型 基础与前沿》
AI小白熊
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哈喽大家好!很久都没有更新大模型这块的书了,今天给大家说一下这本:《大语言模型:基础与前沿》,本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用,涵盖大语言模型的广泛主题,从基础到前沿,从方法到应用,涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。作者简介熊涛,美国明尼苏达大学双城分校电子与计算机工程博士。曾在多家中美知名高科技公司担任高级管理职位和首席科学家,在人工智能的多个领域,包括大语言模型、
- js滑动窗口算法
和科比合砍81分
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滑动窗口算法(SlidingWindowAlgorithm)是一种用于解决数组或字符串的子串问题的有效算法。其核心思想是通过维护一个窗口,根据问题的要求移动窗口的左右边界,从而在窗口内部找到符合条件的子串。一般步骤如下:初始化左右指针,通常开始时均指向数组或字符串的起始位置;不断移动右指针,直到找到满足条件的子串,然后尝试移动左指针缩小窗口大小;在移动左指针的过程中,更新记录的结果;重复步骤2和3
- 算法/滑动窗口
Rainbow-c
LeetCode算法C语言滑动窗口
滑动窗口分为不固定窗口大小和固定窗口大小两种:(当要寻找符合某个要求的子串时常用)1)不固定窗口大小:窗口大小会变化,当前窗口不满足要求时,整体向后移。2)固定窗口大小:窗口大小为一个常数,当前窗口不满足要求时,整体向后移。滑动窗口与双指针不同的地方就在于,双指针的变化方向是双向的,可以左指针向右,也可以右指针向左,而滑动窗口是整个窗口向右移,左右指针同步。1.3.无重复字符的最长子串题目描述:给
- 打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍
LNTON羚通
算法智能手机算法大数据安全数据库音视频人工智能
打手机检测算法是一种利用计算机视觉技术来监测和识别人们在特定区域如驾驶舱、考场或其他敏感区域非法使用手机的行为。这种算法对于提高安全性和确保规则的遵守具有重要意义。以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述:1.算法实现-深度学习框架:打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型,这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。-数据集准备:为了训练这样的模型,需要大量的
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曾悦_3b69
参考自:维基百科伪多项式时间在计算机理论领域中,若一个数值算法的时间复杂度可以表示为输入数值的多项式,则称其时间复杂度为“伪多项式时间时间”,这是由于,的值是的位数的幂,故该算法的时间复杂度实际上应视为输入数值的位数的幂(,为在计算机中存储的位数)。举例在素性测试中,使用较小的整数对被测试数进行试除的算法被认为是一个伪多项式时间算法。对于给定的整数,使用从小的素数2开始,到为止的数对N进行试除,如
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在Java中,我们可以使用归并排序算法来实现一个高效的排序。归并排序是一种分而治之的算法,它将一个大数组分成两个较小的子数组,然后对每个子数组进行排序,最后将这两个已排序的子数组合并成一个有序数组。以下是归并排序的Java实现:publicclassMergeSort{publicstaticvoidmerge(int[]arr,intleft,intmid,intright){intn1=mid
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要点算法实现:PyTorch单尺度和多尺度质量指标算法|C++单尺度质量指标算法|Rust多尺度质量指标算法|LabVIEW单尺度质量指标算法|MATLAB单尺度质量指标算法|PyTorch完整参考图像质量测量指标、和分布式图像特征质量测量指标|多尺度质量模型应用:图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩语言内容分比Python斯皮尔曼秩相关性斯皮尔曼秩相关性是两个
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kruskal算法---求稀疏图的最小生成树步骤1,将所有边按权重从大到小排序,调用系统的sort函数2,枚举每条边a、b,权重cif(a、b不联通)就将这条边加入集合中输入格式第一行包含两个整数n和m。接下来m行,每行包含三个整数u,v,w,表示点u和点v之间存在一条权值为w的边。输出格式共一行,若存在最小生成树,则输出一个整数,表示最小生成树的树边权重之和,如果最小生成树不存在则输出impos
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leetcode73.矩阵置零给定一个mxn的矩阵,如果一个元素为0,则将其所在行和列的所有元素都设为0。请使用原地算法。示例1:输入:matrix=[[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]输出:[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]示例2:输入:matrix=[[0,1,2,0],[3,4,5,2],[1,3,1,5]]输出:[[0,0,0,0],[0,4,5,0],[0,
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Jiu-yuan
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原题链接:https://ac.nowcoder.com/acm/contest/67742/G题目大意:一段长为n的数组,可以进行二种操作,第一种是改变其中的一个数,第二种是给定一个区间[l,r],可以选择这个区间中的一段[i,j],可以在这一段里面选择一个分割点x,[i,x]的区间和减去[x+1,j]的区间和为y,当进行这个操作的时候,题目要求找出最大的y。思路:进行第二种操作的时候,可以贪心
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哈希(Hash),也称为散列,是一种将任意长度的输入数据通过特定的算法转换为固定长度输出的过程,这个输出值被称为哈希值或散列值。一、主要特点确定性对于相同的输入数据,无论进行多少次哈希运算,得到的哈希值总是相同的。例如,对字符串“hello”进行哈希运算,每次都会得到相同的哈希值(假设使用的哈希算法不变)。快速性哈希算法能够在较短的时间内计算出哈希值,即使对于较大的数据量也能高效处理。这使得哈希在
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开发技术前端:vue.js、element-ui、echarts后端:springboot、mybatis大数据:spark、hadoop数据库:mysql关系型数据库、neo4j图数据库算法:协同过滤推荐算法、MLP深度学习模型、SVD神经网络混合推荐算法、lstm模型、KNN、CNN、Sklearn、K-Means第三方平台:百度AI、阿里云短信、支付宝沙箱支付爬虫:Pythonchrome-
- 每天一个数据分析题(四百九十五)- 分类算法
跟着紫枫学姐学CDA
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下面有关分类算法的准确率,查全率,F1值的描述,错误的是?A.准确率是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率B.查全率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率C.正确率、查全率和F值取值都在0和1之间,数值越接近0,查准率或查全率就越高D.为了解决准确率和查全率冲突问题,引入了F1分数数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA
- 我的程序员读书路
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CLRviaC#(第三版)你必须知道的.NET(第二版)编码:隐匿在计算机软硬件背后的语言代码整洁之道重构:改善既有代码的设计数据结构与算法:C#语言描述程序员修炼之道:从小工到专家编程珠玑(第2版)深入理解计算机系统(第2版)数据挖掘概念与技术(第2版)高效程序员的45个习惯:敏捷开发修炼之道面向对象分析与设计(第三版)深入浅出设计模式(c#/java版)代码大全第二版设计模式:可复用面向对象软
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区块链加/解密三对称加密与非对称加密的比较与应用加密算法的选择加密算法的应用推荐博客对称加密与非对称加密的比较与应用加密算法的选择非对称加密算法的运行速度比对称加密算法的速度慢很多,当我们需要加密大量的数据时,建议采用对称加密算法,提高加解密速度。对称加密算法不能实现签名,因此签名只能非对称算法。对称加密算法的密钥管理是一个复杂的过程,密钥的管理直接决定着他的安全性,因此当数据量很小时,我们可以考
- 牛客小白月赛99(A~F)
wh233z
牛客算法数据库动态规划c++数据结构c语言
文章目录写在前面A材料打印思路codeB%%%思路codeC迷宫思路codeD又是一年毕业季思路codeE多米诺骨牌思路codeF自爆机器人思路code牛客小白月赛99写在前面这次的小白月赛题目出的挺好,很多算法知识都有涉及到,E题这种题型我还是第一次遇到,也是学到了一些有用的算法知识A材料打印思路签到题,考虑2种情况:彩印比黑白更便宜,全部印彩印黑白比彩印更便宜,黑白和彩印都选codevoids
- redis面试(十八)RedLock加锁原理
木小同
redis面试redis面试数据库redLock多数节点
什么是redLockRedLock算法思想,不只在一个redis实例上创建锁,是在多个redis实例上创建锁,n/2+1,必须在大多数redis节点上都成功创建锁,才能算这个整体的RedLock加锁成功,避免说仅仅在一个redis实例上加锁。普通的redis分布式锁,其实是在redis集群中根据hash算法选择一台redis实例创建一个锁就可以了大致流程如下:获取当前时间戳,单位是毫秒跟上面类似,
- 如何提升大模型的智能水平?
刷刷刷粉刷匠
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如何让大模型更聪明?随着人工智能技术的飞速发展,大模型在多个领域展现出了前所未有的能力,但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么,如何让大模型变得更聪明呢?以下从算法创新、数据质量与多样性、模型架构优化等方向进行详细阐述。一、不断探索和开发新的算法,以提高模型的学习和推理能力算法创新是提升大模型智能的重要途径。通过自监督学习和无监督学习,模型可以在大规模未标注数据上进行高效训练,
- C++编程-高精度算法2(上期标准程序)
C-DHEnry
信息学奥赛一本通算法编程题目/题解/算法c++算法开发语言
目录先言标准程序第一题第二题第三题第四题题外话题目阶乘和天使的起誓Hanoi双塔问题先言在上期中,我们留下了4道关于高精度算法的题目,都是非常简单的,那么现在将标准程序告诉大家!标程,启动!标准程序第一题#include#includeusingnamespacestd;inta[100000],n,i,y,xy[100000];intmain(){cin>>n;a[0]=1;a[1]=1;for
- 设计模式-策略
ZjyMac
一,策略模式详解概念定义一系列的算法,把他们一个个封装起来,并且使他们可以相互替换,本模式使得算法可独立使用它的客户变化使用场景一个类中定义了多种行为,并且这些行为在这个类的方法中以多个条件语句的形式出现,那么可以使用策略模式避免在类中使用大量的条件语句UMLimage.png代码示例publicinterfaceAbstractStrategy{intcalculatePrice(intkm);
- 算法小记——二分查找
Jmh-Ethereal
目录二分查找二分查找publicclassMyTest3{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]arr={10,20,30,40,50,60,70,80,90,100};intindex=getIndex(arr,30);System.out.println(index);}privatestaticintgetIndex(int[]arr,inti){i
- Java算法 —— 二分查找(图解、代码展示)
肥兄
Java基础算法二分查找算法java经验分享
概述:普通查找和二分查找的区别:普通查找:首先要遍历数组,获取每个元素,判断当前遍历的元素是否和要查找的元素相同,相同的话就返回该元素的索引,没找到,手动返回-1二分查找:每一次都要去获取数组的中间索引对应的元素,然后和要查找的元素进行比对。如果相同,返回索引值。如果不同,就比较中间元素和要查找的元素值。1、如果中间元素的值【大于】要查找的元素,说明要查找的元素在左侧,那么就从左侧按照上述思想继续
- 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,