- 【学习笔记】李宏毅2021春机器学习课程第2.3节:Adaptive Learning Rate
Harryline-lx
机器学习机器学习人工智能深度学习
文章目录Trainingstuck≠SmallGradientDifferentparametersneedsdifferentlearningrateRootmeansquareAdagradRMSPropAdamLearningRateSchedulingTrainingstuck≠SmallGradient首先要明确的一点是,目前当我们用gradientdescend来做optimizati
- 机器学习-33-机理模型和非机理模型
皮皮冰燃
机器学习机器学习
1建模方法机理模型、经验模型和智能模型是在不同领域中使用的建模方法,它们具有以下特点:1.1机理模型(1)特点:机理模型是基于物理、化学或其他科学原理建立的模型。它们试图通过描述系统的基本原理和关系来解释现象或预测系统的行为。(2)优点:机理模型能够提供深入的理解和解释,并具有较高的预测准确性。它们可以提供对系统内部机制的洞察,从而支持优化、控制和设计决策。(3)缺点:机理模型的建立需要详细的物理
- 学习AI大模型用这十种方法,轻松入门
大模型玩家
学习人工智能transformer深度学习langchainagi大模型
AI大模型学习在当前技术环境下,AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率,为人类生活和工作带来更多便利。系统化理论知识建构:对于AI大模型的学习,首要任务是对基础理论进行全面而深入的理解。这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材,包括但不限于《统计学
- 基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现1.背景介绍1.1网络安全态势感知的重要性在当今互联网时代,网络安全已经成为一个至关重要的话题。随着网络攻击手段的不断升级和演变,传统的被动防御方式已经难以满足日益复杂的网络安全形势。网络安全态势感知(CybersecuritySituationalAwareness,CSA)作为一种主动防御策略,通过实时监测网络环境,分析安全事件,评估安全风险,预测未
- 机器学习 网络安全
网络安全Max
机器学习web安全人工智能
实现机械学习网络安全的流程概述在实现“机器学习网络安全”这个任务中,我们需要经历一系列步骤,从数据准备、训练到模型评估。在这篇文章中,我将详细介绍每个步骤的具体操作,并附上相应的代码示例和解释。步骤下面是实现机器学习网络安全的流程,简单概括如下:步骤描述1.数据采集从网络安全日志或其他数据源中采集数据2.数据预处理对数据进行清洗、归一化和特征提取等操作3.模型选择选择适合网络安全场景的机器学习模型
- 【人工智能在制造业的具体应用案例-质量控制】
局外人_Jia
深度学习大数据人工智能c#
首先,我需要明确质量控制的关键点。质量控制通常涉及产品检测、缺陷识别、数据分析等。可能用到的技术包括图像处理、机器学习模型、实时监控和数据收集等。我们已经了解预测性维护的步骤,所以需要类比但调整到质量控制上。比如数据采集可能不再是传感器数据,而是图像或视觉数据。需要思考如何用C#处理图像,是否有合适的库,比如OpenCV的.NET版本EmguCV。接下来,数据处理部分可能需要特征提取,比如从图像中
- 人工智能之数学基础:线性空间
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习线性代数线性空间神经网络
本文重点本文我们将讲解线性空间的知识,它不仅是数学中非常重要的知识点,它在机器学习和深度学习中的价值也是非常重要的,在机器学习和深度学习中是可以通过线性空间来进行解释的。线性空间的直观理解线性空间可以看作是一个多维的“宇宙”,其中的“点”由向量表示,而“运动”则通过向量的加法和数乘来实现。这个宇宙中的每一个向量都可以看作是从原点出发到该点的一条有向线段,而线性空间的维度则决定了这个宇宙的大小和复杂
- AI驱动的知识发现:程序员的新机遇
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI驱动的知识发现:程序员的新机遇关键词:知识发现,AI驱动,数据挖掘,数据分析,算法优化,数据可视化,机器学习1.背景介绍1.1问题由来在当今信息化时代,数据量呈爆炸性增长,各行各业都面临着海量数据挖掘和知识发现的巨大挑战。传统的统计分析方法已难以满足需求,而人工智能(AI)技术的兴起为这一问题提供了新的解决方案。AI驱动的知识发现,即利用机器学习、深度学习等技术手段,从海量数据中自动提取有用信
- 李宏毅机器学习31——GAN(3)
zeng-233
摘要:这节课学习条件生成下GAN的应用(CGAN)。conditionalGAN是指在有生成条件的前提下,通过对抗生成网络的方法,进行图像的生成。首先文字生成图片为例,加入GAN的方法,将文字和生成图片联系起来,输入到生成式中。这样解决了传统方法下,生成的图片不够真实的问题。之后又对这个方法进行了改进,将生成式的输入和输出同时输入到判别式,使文字和图片作为一对数据联系起来。之后又提出了一种新的判别
- 数据驱动的DevOps,MLOps工具链初现端倪
AI架构设计之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
DevOps,MLOps,数据驱动,工具链,自动化,持续交付,模型部署,模型监控1.背景介绍在当今以数据为中心的时代,软件开发和机器学习模型的部署和维护日益复杂。传统的开发流程难以满足快速迭代、持续交付和模型生命周期管理的需求。DevOps和MLOps应运而生,旨在通过自动化、持续集成和持续交付等实践,提高软件开发和机器学习模型部署的效率和可靠性。DevOps是一种文化和实践,旨在打破开发和运维之
- 机器学习入门-读书摘要
不像程序员的程序媛
机器学习人工智能
先看了《深度学习入门:基于python的理论和实践》这本电子书,早上因为入迷还坐过站了。。因为里面的反向传播和链式法则特别难懂,又网上搜了相关内容进行进一步理解,参考的以下文章(个人认为都讲的都非常好):https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471https://zhuanlan.zhihu.com/p/635438713https://zhuanlan.zhihu.
- 大模型转换为 GGUF
奔跑中的小象
AIGGUF
一、GGUF介绍GGUF格式的全名为(GPT-GeneratedUnifiedFormat),提到GGUF就不得不提到它的前身GGML(GPT-GeneratedModelLanguage)。GGML是专门为了机器学习设计的张量库,最早可以追溯到2022/10。其目的是为了有一个单文件共享的格式,并且易于在不同架构的GPU和CPU上进行推理。但在后续的开发中,遇到了灵活性不足、相容性及难以维护的问
- 《Python全栈开发:构建高并发物联网数据中台实战》
放氮气的蜗牛
深度博客python物联网开发语言
一、项目概述本文将基于Python生态构建一个完整的物联网数据中台系统,实现从设备接入到商业智能的全链路开发。系统采用微服务架构,核心功能包括:百万级设备并发接入(基于MQTT协议)实时流数据处理(ApacheKafka+Faust)时序数据存储(InfluxDB+Redis)智能告警引擎(规则引擎+机器学习)三维可视化大屏(PyWeb3D+ECharts)graphTDA[设备端]-->|MQT
- 【机器学习】逻辑回归(LogisticRegression)原理与实战
GentleCP
机器学习(深度学习)逻辑回归logisticregression原理与实战机器学习
文章目录前言一、什么是逻辑回归1.1逻辑回归基础概念1.2逻辑回归核心概念二、逻辑回归Demo2.1数据准备2.2创建逻辑回归分类器2.3分类器预测三、逻辑回归实战3.1数据准备3.2数据划分与模型创建3.3预测数据评估模型四、参数选择五、总结六、参考资料本文属于我的机器学习/深度学习系列文章,点此查看系列文章目录前言本文主要通过文字和代码样例讲述逻辑回归的原理(包含逻辑回归的基础概念与推导)和实
- 机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用
硅基创想家
AI-人工智能与大模型机器学习逻辑回归人工智能
LogisticRegression即逻辑回归,是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法,以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍:基本原理线性回归基础:逻辑回归基于线性回归模型,其基本形式为:z=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+bz=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_nx_n+bz=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+b其中xix_ixi是特征变量,wiw_iwi是对
- 深度学习基础知识
namelijink
深度学习人工智能
cuda简介:CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和应用程序编程接口(API)。它允许开发人员利用NVIDIA的GPU(图形处理器)来加速各种计算任务,包括科学计算、机器学习、深度学习、数据分析等。NVIDIA是一个全球领先的计算技术公司,专注于设计和制造高性能计算设备。除了生产强大的GPU,NVIDIA还提供与其GPU
- 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用(帮助你快速了解和入门 Python)
赵钰老师
python机器学习深度学习python机器学习深度学习数据分析人工智能
近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识,深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系,并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(L
- ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测
North_D
ML.NET库机器学习人工智能深度学习数据挖掘目标检测自然语言处理神经网络
文章目录ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测概述数据集数据字段解释为何数据准备很重要主要功能与模块数据准备机器学习工作流代码结构说明数据准备模块机器学习工作流数据加载与分割特征工程与模型训练模型评估与预测实现细节与注意事项数据准备模块机器学习工作流性能优化项目优势LightGBM分类器原理说明总结ML.NET库学习006:成人人口普查数据分析与分类预测概述本项目使用C#和ML.
- 【Java】已解决:java.util.concurrent.ExecutionException
屿小夏
java开发语言android
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践
Echo_Wish
前沿技术人工智能机器人
强化学习在机器人控制中的应用:从理论到实践大家好,我是你们熟悉的人工智能与Python领域自媒体创作者Echo_Wish。今天我们来聊聊一个炙手可热的话题——强化学习在机器人控制中的应用。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,机器人在各个领域的应用越来越广泛。而强化学习作为一种重要的机器学习方法,为机器人控制提供了强有力的技术支持。接下来,让我们一起探讨强化学习在机器人控制中的原理和实践,并通过具体
- Apache Iceberg 与 Apache Hudi:数据湖领域的双雄对决
夜里慢慢行456
大数据大数据
在数据存储和处理不断发展的领域中,数据湖仓的概念已经崭露头角,成为了一种变革性的力量。数据湖仓结合了数据仓库和数据湖的最佳元素,提供了一个统一的平台,支持数据科学、商业智能、人工智能/机器学习以及临时报告等多种关键功能。这种创新的方法不仅促进了实时分析,还显著降低了平台成本,增强了数据治理,并加速了用例的实现。数据存储和处理的演变催生了被称为数据湖仓的现代分析平台。这些平台旨在解决传统架构的局限性
- AI大模型(如GPT、BERT等)可以通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,显著提升测试效率
小赖同学啊
python人工智能自动化测试(apppcAPI)人工智能自然语言处理gpt
在软件测试中,AI大模型(如GPT、BERT等)可以通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,显著提升测试效率。以下是几个具体的应用场景及对应的代码实现示例:1.自动生成测试用例AI大模型可以根据需求文档或用户故事自动生成测试用例。代码示例(使用OpenAIGPTAPI):importopenai#设置OpenAIAPI密钥openai.api_key="your-openai-api-key"#
- 优化算法全景解析:从梯度下降到群体智能
welcome_123_
算法python人工智能
一、引言:为什么需要优化算法?在AlphaGo击败人类围棋冠军的背后,在特斯拉自动驾驶系统实时决策的瞬间,在推荐系统精准推送内容的过程中,优化算法始终是推动这些技术落地的核心引擎。无论是机器学习模型的训练,还是复杂系统的参数调优,优化算法的本质是:在给定的约束条件下,找到使目标函数最优的解。本文将深入解析优化算法的核心原理、经典方法、现代进展及实战应用,助你全面掌握这一技术利器。二、优化算法分类图
- Chrome将网页保存为PDF的实战教程
爱编程的喵喵
Python基础课程Windows实用技巧windowschrome网页保存为PDF实战教程
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Chrome将网页保存为PDF的实战
- Python机器学习舆情分析项目案例分享
数澜悠客
数字化转型python机器学习开发语言
数据收集与准备1.数据收集多样化数据源:从社交媒体平台(如微博、Twitter)、新闻网站、论坛等多渠道收集数据,以获取更全面的舆情信息。可以使用Python的requests库和网页解析库(如BeautifulSoup)进行网页数据爬取,使用Tweepy库获取Twitter数据。数据标注:对于监督学习,需要对收集到的数据进行标注,标记为积极、消极或中性等类别。可以使用人工标注的方式,也可以利用半
- 2月第五讲:深度剖析 Python 编程中的数据处理与机器学习应用
2501_90442144
python机器学习开发语言
一、引言在当今数字化时代,编程已经成为推动各个领域发展的关键力量。Python作为一种高级编程语言,以其简洁、易读、功能强大等特点,在数据处理、机器学习、人工智能等众多领域得到了广泛的应用。本文将深入探讨Python在数据处理和机器学习方面的应用,通过实际案例展示其强大的功能和灵活性,帮助读者更好地理解和掌握Python编程在这些领域的应用技巧。二、Python基础概述2.1Python的特点与优
- 零基础入门机器学习 -- 第四章分类问题与逻辑回归
山海青风
#机器学习机器学习分类逻辑回归python人工智能
4.1分类vs回归在机器学习中,任务通常分为两大类:回归(Regression):用于预测连续数值,如房价、温度、工资等。例如:预测明天的气温(28.5°C)。预测一辆二手车的价格(30,000元)。分类(Classification):用于预测离散类别,如垃圾邮件vs正常邮件。例如:判断一封邮件是否是垃圾邮件(“垃圾邮件”or“正常邮件”)。预测一个贷款申请是否会被批准(“批准”or“拒绝”)。
- 利用Blackbox AI让编程更轻松
人工智能ai开发图像处理
引言随着人工智能技术的发展,AI已经成为工作中不可缺少的工具之一。俗话讲“术业有专攻”,对AI来说当然也是如此。由于训练集、调教等方面的差别,不同的AI适用的工作也不尽相同。在编程辅助方面,已经有一系列比较成熟的平台,但它们一方面价格昂贵,另一方面功能比较单一。Blackbox.ai是一个新出现的人工智能平台,它主要针对的是编程和机器学习方面的AI技术落地。和其他AI平台相比,它提供了简洁美观的界
- Python中的决策树算法探索
Soft_Leader
算法python决策树
在Python中,决策树算法是一种常用的机器学习技术,用于分类和回归问题。下面我们将探索如何使用Python中的scikit-learn库来实现决策树算法,并简要介绍其基本概念和用法。1.安装必要的库如果你还没有安装scikit-learn库,你可以使用pip来安装它:bash复制代码pipinstall-Uscikit-learn2.导入必要的库和模块python复制代码fromsklearn.
- 多模态模型详解
换个网名有点难
深度学习人工智能计算机视觉
多模态模型是什么多模态模型是一种能够处理和理解多种数据类型(如文本、图像、音频、视频等)的机器学习模型,通过融合不同模态的信息来提升任务的性能。其核心在于利用不同模态之间的互补性,增强模型的鲁棒性和准确性。如何融合多个模型以下是多模态模型的融合方法及关键技术的详细解析:一、多模态模型的核心概念模态定义:单模态:单一类型的数据(如纯文本或纯图像)。多模态:多种类型数据的组合(如“图像+文本”“音频+
- 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,