- 机器学习基本概念
时不晴
机器学习人工智能
以下是入门机器学习所需了解的相关专业术语。这些术语涵盖了机器学习的基本概念、算法、模型评估方法以及数据处理技术等多个方面。为了便于理解,将这些术语按类别进行整理和解释。一、基本概念机器学习(MachineLearning)定义:一种让计算机通过数据学习、自动改进性能的人工智能分支。人工智能(ArtificialIntelligence,AI)定义:模拟人类智能的技术和方法,包括学习、推理、感知等。
- 人工智能机器学习基本概念详解
猿享天开
人工智能基础知识学习机器学习人工智能
人工智能机器学习基本概念详解机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)的一个重要分支,旨在让计算机系统自动从数据中学习并进行预测或决策,而无需明确的编程指令。本文将详细探讨机器学习的基本概念,包括监督学习、无监督学习、强化学习及其应用示例。一、机器学习的基本概念1.1数据数据是机器学习的基础。机器学习模型通过分析数据来识别模式和
- linux配置魔搭社区modelscope时的whl下载中断问题和解决方案
点维数智空间
linux阿里云自然语言处理人工智能
01背景我一直习惯早上看一会互联网早间新闻,约摸是在几个月前,看到了阿里云大模型开源的消息,并且其还建立了开源平台——魔搭社区。不得不说,最起码在国内这是一个比较大胆的举动,无论其AI大模型的质量如何,总归是将这等先进的技术开放给大家免费商用,或者是提供给初学者进行学习了。作为一个对潮流技术始终非常感兴趣的入门级产品经理,我也认为AI大模型技术在数字化转型领域还是有相当多的用武之地,所以决定也将魔
- 毕设开源 深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)
knooor
毕业设计毕设大数据
文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果:毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎项目分享:见文末!1前言图像检索:是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片,就是以图找图。网络时代,随着各种社交网络的兴起,网络中图片,视频数据每
- 网络安全学习路线图(2025版详解)
程序员羊羊
web安全学习安全运维密码学
近期,大家在网上对于网络安全讨论比较多,想要学习的人也不少,但是需要学习哪些内容,按照什么顺序去学习呢?其实我们已经出国多版本的网络安全学习路线图,一直以来效果也比较不错,本次我们针对市场需求,整理了一套系统的网络安全学习路线图,供大家学习参考。希望大家按照路线图进行系统学习不仅可以更高效的完成上岸,还能够系统化学习,提升自己的后期竞争力。第一阶段:数通安全Windows系统安全1.企业资产安全规
- STLG_09_01_程序设计C++语言 - 概述与环境搭建
魔都天健
c++开发语言笔记
C++是一种功能强大的编程语言,广泛应用于系统开发、游戏设计和高性能计算等领域。它继承了C语言的高效性,同时增加了面向对象的特性,如封装、继承和多态。学习C++需要先搭建开发环境,通常使用集成开发环境(IDE)如VisualStudio或Code::Blocks,安装相应的编译器(如GCC)后,即可开始编写和运行C++代码,开启编程之旅。一、简介C++是一种静态类型的、编译式的、通用的、大小写敏感
- 几行Python代码,轻松获取美股阿里巴巴的交易数据!
Python资深程序员
PythonPython
学Python可以干很多事情,比如爬虫,数据分析,机器学习,但是有一个非常小众的分支,不仅结合了两大高薪行业,而且还薪水非常诱人,就是量化金融岗位。目前Python已经是金融行业最低的一个门槛,几乎所有从事金融证券行业的人都要学会Python。今天给大家分享如何用Python获取美股的交易数据!Python资源共享群:626017123数据获取是数据分析的第一步,找不到可靠、真实的数据,数据分析无
- 04树 + 堆 + 优先队列 + 图(D1_树(D10_决策树))
Java丨成神之路
06数据结构与算法数据结构算法
目录一、引言二、算法原理三、算法实现四、知识小结一、引言决策树算法是一种常用的机器学习算法,可用于分类和回归问题。它基于特征之间的条件判断来构建一棵树,树的每个节点代表一个特征,每个叶节点代表一个类别或回归值。决策树算法具有简单、易于理解和解释的特点,且在处理大规模数据时具有较高的效率。本文将介绍决策树算法的基本原理,并提供了Java代码示例来说明其实现过程。二、算法原理决策树算法基于“分而治之”
- 现代OpenGL学习笔记五:变换
不想不努力的菜菜
OpenGL
上篇笔记中学习了给图形添加纹理,并且第一次接触到3D物体,并且应用一定的图形旋转,本篇将继续学习变换,从而将静态的物体可以移动,并将不懂的地方进行说明记录。推荐参考原文:https://learnopengl-cn.github.io/https://learnopengl-cn.github.io/01Gettingstarted/07Transformations/变换尽管我们现在已经知道了如
- 教妹学 Java:异常处理机制
沉默王二
Java程序员进阶之路java异常处理机制
“二哥,今天就要学习异常了吗?”三妹问。“是的。只有正确地处理好异常,才能保证程序的可靠性,所以异常的学习还是很有必要的。”我说。“那到底什么是异常呢?”三妹问。“异常是指中断程序正常执行的一个不确定的事件。当异常发生时,程序的正常执行流程就会被打断。一般情况下,程序都会有很多条语句,如果没有异常处理机制,前面的语句一旦出现了异常,后面的语句就没办法继续执行了。”“有了异常处理机制后,程序在发生异
- OpenGL学习笔记8——变换
lxbhahaha
#OpenGLopenglglslcpp图形学
OpenGL学习笔记8——变换1概念2应用变换2.1GLM2.2给四边形应用变换1概念基本上都是线性代数的知识,矩阵的运算、向量的运算。就不多写了,挑几个关键点的记一下。点乘,向量和向量之间做点乘,结果是一个标量。点乘是通过将对应分量逐个相乘,然后再把所得积相加。相当于求投影。用来计算角度很方便,可能用在光照的计算。叉乘,向量和向量之间做叉乘,结果还是一个向量,并且这个向量会垂直于两个向量所在的平
- 《算法零基础100讲》(第61讲) 前缀和(五) 二维前缀和
英雄哪里出来
《算法零基础100讲》算法线性代数矩阵前缀和二维前缀和
文章目录一、概念定义1、预处理2、预处理代码实现3、查询4、查询代码实现二、题目描述三、算法详解四、源码剖析五、推荐专栏六、习题练习一、概念定义 有关一维前缀和的概念,在《算法零基础100讲》(第57讲)前缀和(一)线性前缀和入门中已经较为清晰的阐述,今天我们来学习二维的情况。1、预处理 问题的起源就是对一个矩阵,如何在最快的时间内,求出它的某个子矩阵的和。我们首先把问题简化,对于一个n×mn
- 30分钟入门CompletableFuture并发工具使用
LUCIAZZZ
javaspringboot并发异步多线程
快速学习基本方法,然后30分钟直接学会CompletableFuture的使用异步处理:supplyAsync()分析Supplier接口首先我们看看Supplier接口这是一个函数式接口,没有入参,只有一个返回值我们这段代码会在另一个线程执行然后returnpublicclassMain{publicstaticvoidmain(String[]args){CompletableFuturecf
- 【漫话机器学习系列】079.超参数调优(Hyperparameter Tuning)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习深度学习人工智能
超参数调优(HyperparameterTuning)是机器学习中优化模型性能的重要步骤之一。超参数是模型在训练之前设定的参数,而不是通过训练数据学习到的参数。正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力,反之,错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。1.超参数的定义超参数是控制学习过程的外部参数,不同于模型参数(例如权重和偏置),超参数不通过训练过程自动优化。常见的超参数包括:学习
- 【漫话机器学习系列】054.极值(Extrema)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能
极值(Extrema)定义极值是数学分析和优化问题中的一个核心概念,指函数在某个定义域内取得的最大值或最小值。根据极值的性质,可以将其分为两类:局部极值(LocalExtrema):函数在某点附近的最大值或最小值。全局极值(GlobalExtrema):函数在整个定义域内的最大值或最小值。分类局部极大值(LocalMaximum):若在点x=a附近存在某邻域,使得对任意x在该邻域内,满足f(x)≤
- 自学黑客的11个步骤,零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
~小羊没烦恼~
java数据库开发语言人工智能intellij-idea安全web安全
黑客攻防是一个极具魅力的技术领域,但成为一名黑客毫无疑问也并不容易。你必须拥有对新技术的好奇心和积极的学习态度,具备很深的计算机系统、编程语言和操作系统知识,并乐意不断地去学习和进步。如果你想成为一名优秀的黑客,下面是10种最重要的基础条件,请认真阅读:1.了解黑客的思维方式我们生活中用到的网站、软件等,都是由程序员编写的代码构成的。这些代码在设计的过程中,都是基于一种正向的逻辑进行的,为了实现某
- 全场景深度学习开源框架(MindSpore)
deepdata_cn
人工智能深度学习开源人工智能
MindSpore是华为推出的一款全场景深度学习开源框架。旨在实现不同计算平台(如云端、边缘端、端侧)和不同硬件(如CPU、GPU、Ascend等)之间的高效协同。无论是在数据中心的大规模计算,还是在手机、物联网设备等资源受限的终端上,MindSpore都能灵活适配,充分发挥各硬件平台的性能优势,实现模型的高效训练和推理。该框架引入了自动并行技术,能够根据模型结构和硬件资源自动进行并行策略的搜索和
- Cisco Nexus 9000v Switch, NX-OS 10.5(2)F - 虚拟化数据中心交换机
cisco
CiscoNexus9000vSwitch,NX-OSRelease10.5(2)F用于网络原型设计和学习研究的虚拟化数据中心交换机请访问原文链接:https://sysin.org/blog/cisco-nexus-9000v/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.orgReleaseDateNX-OSSystemSoftwareReleaseDateCiscoNX-OSR
- Oracle PL/SQL 编程入门:第二十二章 存储代码
caifox菜狐狸
OraclePL/SQL编程入门oraclesql数据库存储过程plsqlStores数据字典
欢迎来到OraclePL/SQL编程入门的第二十二章!在这一章中,我们将探讨如何从数据字典获取存储代码信息、如何重载模块(包括IN和OUT参数的使用)以及相关的注意事项。通过学习这些内容,你将能够更好地管理和维护你的PL/SQL代码库,并编写更加灵活和高效的存储过程和函数。准备好迎接新的挑战了吗?让我们开始吧!第一节:从数据字典获取存储代码信息1.1USER_OBJECTS视图USER_OBJEC
- 【机器学习】自定义数据集,使用scikit-learn 中K均值包 进行聚类
加德霍克
机器学习scikit-learn均值算法python作业
一、K均值算法简介K均值算法的目标是将数据集划分为K个簇,使得每个数据点属于离它最近的簇中心(centroid)所代表的簇。K均值聚类算法步骤①初始化:随机选择原始数据的K个数据点作为初始质心(聚类中心)。②分配:将每个数据点划分到距离最近的质心所对应的簇中,即计算每个数据点到每个质心的距离,选择距离最近的质心作为该数据点所属的簇。③更新:重新计算每个簇的质心,即将该簇中所有数据点的坐标取平均值,
- AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧
俞兆鹏
AI学习指南ai
一、引言在深度学习和自然语言处理(NLP)中,模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧,帮助开发者提升模型训练的效率和效果。本文将介绍混合精度训练、分布式训练等高级优化技巧,并探讨如何通过这些方法提升模型训练效率。二、混合精度训练(一)混合精度训练的原理混合精度训练利用自动混合精度(AMP)技术,高效管理FP16和FP32之间的转换。通过在前向传播中使用FP16加
- xmind使用教程
神秘剑客_CN
xmindxmind
xmind使用教程前言xmind版本信息“xmind使用教程”的xmind思维导图前言首先xmind是什么?XMind是一款思维导图和头脑风暴工具,用于帮助用户组织和可视化思维、创意和信息。它允许用户通过图形化的方式来创建、整理和分享思维导图,可以用于项目管理、学习笔记、计划制定等。XMind提供了多种不同的模板和布局,帮助用户清晰地展示复杂的想法和关系。之前一直对这种类似的思维导图的软件不太感兴
- 零信任赋予安全牙齿,AI促使它更锋利
零信任Enlink_Young
零信任网络安全AIai网络安全
距离上次写关于安全的文字已经过去了很久很久,久到上次看到的AI还停留在TTS、ASR等最初的语音交互+搜索类似的各种智能音箱以及通过关键字匹配的基于知识库的聊天的机器人。之后的几年各种视觉识别遍地开花,AI四小龙在人脸识别上成熟应用,再然后到大热的机器学习、深度学习,对于AI一直都有关注,但商业价值均没有得到有效发挥,大部分都停在科研和实验室阶段。19年ChatGPT横空处世,直到ChatGPT通
- 12.言语理解与表达-中心理解题-特殊问法
上岸学堂
行测百日上岸计划行测小白到上岸-言语理解与表达服务器linuxjava数据库经验分享学习python
中心理解题-特殊问法中心理解题除了常规的"这段文字主要说明了什么"、"这段文字主要讨论了什么"等问法外,还有一些特殊的问法形式。本节我们来学习这些特殊问法的解题技巧。一、特殊问法类型1.目的类问题常见问法:“文中举XX例子是为了说明什么”“这段文字主要用来说明/反驳/论证什么”“研究人员最主要的实验目的是”解题技巧:抓住文段论证的核心观点分析例子与观点之间的关系选项要与文段主旨保持一致2.问题类问
- 3大绝招:.NET Core gRPC 拦截器如何让你的服务通信更智能?
墨瑾轩
C#乐园.netcorejava服务器
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣嘿,小伙伴们!今天我们要聊聊一个让服务通信变得更聪明、更安全的法宝——gRPC拦截器。想象一下,如果你能像电影里的超级英雄那样,在每一次请求和响应之间施展魔法,那会是什么样的体验?没错,通过.NETCore中的gRPC拦截器,我们真的可以做到这一点!那么,问题
- DeepSeek- R1 原理介绍
kcarly
大模型知识乱炖杂谈DeepSeekR1原理介绍
DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习(RL)的开源推理模型,其核心原理和特点如下:1.核心技术与架构强化学习驱动:DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型,无需依赖监督微调(SFT)或人工标注数据。它采用组相对策略优化(GRPO)算法,通过奖励机制和规则引导模型生成结构化思维链(CoT),从而提升推理能力。多阶段训练流程:模型采用冷启动阶段、强
- 2024年最全Doris:读取Doris数据的N种方法_访问 doris,阿里大牛教你自己写大数据开发第三方库
2401_84181108
程序员大数据
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友,可以戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!arrow-memory-netty${arrow.v
- PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词:PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1深度学习框架的发展1.2静态图与动态图的对比1.3PyTorch的崛起及其优势2.核心概念与联系2.1PyTorch中的张量(Tensor)2.2自动微分(Autograd)机制2.3动态计算图的
- 深度学习框架PyTorch原理与实践
AI天才研究院
AI实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1)自动求导机制2)GPU加速3)模型部署4)数据管道5)代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码1.简介Deeplearning(DL)hasbeenanincreas
- Paddle进阶实战系列(三):基于SVTR算法的手写英文单词识别
GoAI
深入浅出OCR深入浅出AI计算机视觉OCRpaddle深度学习人工智能
作者简介:CSDN、阿里云人工智能领域博客专家,新星计划计算机视觉导师,百度飞桨PPDE,专注大数据与AI知识分享。公众号:GoAI的学习小屋,免费分享书籍、简历、导图等,更有交流群分享宝藏资料,关注公众号回复“加群”或➡️链接加群。专栏推荐:➡️
- 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,