- Cut, Paste and Learn方法解读
wangxinwei2000
深度学习人工智能
Abstract问题背景:标注数据的缺乏:在实例检测任务中,部署物体检测模型的一个主要障碍是缺乏大量标注数据。例如,在一个特定的厨房环境中找到包含实例的大型标注数据集是不太可能的。每当面对新的环境和新的物体实例时,都需要进行昂贵的数据收集和标注工作。研究贡献:解决方法:本文提出了一种简单的方法,可以以最小的努力生成大量标注的实例数据集。关键洞察:研究者的关键洞察是,仅仅确保“局部真实感”(patc
- 在COD领域,图像中提取的高频和低频信息分别代表什么?
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
在CamouflagedObjectDetection(COD)领域中,图像中的高频和低频信息在特征提取和物体检测中有着不同的含义和作用。COD的本质是解决目标在视觉上与背景高度相似的问题,因此合理利用图像的频率信息(高频和低频)有助于提高检测效果。高频信息高频信息指的是图像中变化迅速的部分,通常包括细节、边缘和纹理等特征。在COD中:高频信息代表图像中的边缘、细节和纹理特征。这些特征对于分割伪装
- 行空板上YOLO和Mediapipe图片物体检测的测试
DFRobot智位机器人
DF创客社区YOLO
Introduction经过前面三篇教程帖子(yolov8n在行空板上的运行(中文),yolov10n在行空板上的运行(中文),Mediapipe在行空板上的运行(中文))的介绍,我们对如何使用官方代码在行空板上运行物体检测的AI模型有了基本的概念,并对常见的模型进行了简单的测试和对比。进一步的,本文将对不同模型的图片物体检查进行详细的对比分析,包括不同输入尺寸、不同模型设置等方面的对比,并提供在
- Azure和Transformers的详细解释
漫天飞舞的雪花
azuremicrosoftpython
AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合,旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。以下是对AzureAI各个方面的详细解释:AzureAI主要组件AzureCognitiveServices(认知服务):计算视觉:包括图像识别、物体检测、人脸识别以及图像标注等。语音服务:包括语音识别、语音合成、说话人识别和语音翻译等。语言理解服务:包括文本分析、语言翻译、情感
- YOLOv8改进 | Conv篇 | YOLOv8引入SAConv模块
小李学AI
YOLOv8有效涨点专栏YOLO深度学习计算机视觉目标检测人工智能
1.SAConv介绍1.1摘要:许多现代物体检测器通过使用三思而后行的机制表现出出色的性能。在本文中,我们在目标检测的主干设计中探索了这种机制。在宏观层面,我们提出了递归特征金字塔,它将特征金字塔网络的额外反馈连接合并到自下而上的骨干层中。在微观层面,我们提出了可切换空洞卷积,它将具有不同空洞率的特征进行卷积,并使用开关函数收集结果。将它们结合起来就形成了DetectoRS,它显着提高了目标检测的
- 华为鸿蒙Core Vision Kit 骨骼检测技术
神码兄弟
华为harmonyos
鸿蒙CoreVisionKit是华为鸿蒙系统中的一个图像处理框架,旨在提供各种计算机视觉功能,包括物体检测、人脸识别、文本识别等。骨骼检测是其中的一项功能,主要用于检测和识别人类身体的骨骼结构。骨骼检测的关键点骨骼点检测:通过骨骼检测功能,可以识别出人体的关键骨骼点,如肩膀、肘部、膝盖等。每个骨骼点都有特定的坐标,可以用于进一步分析人体姿势。姿势估计:在检测到骨骼点后,系统可以进行姿势估计,即通过
- 论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017
码大哥
深度学习人工智能
概述在物体检测中1,IOU阈值被用于判定正负样本。在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测,然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素:1.训练时的过拟合,正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。一个单阶段的物体检测器CascadeR-CNN被提出用于解决这些问题。网络由一个检测序列组成,这些序列训练时会伴随IOU增长从而对FP样本更加有选择性地判别。检测器一个
- 基于yolov8的绝缘子缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO
【算法介绍】基于YOLOv8的绝缘子缺陷检测系统是一种利用先进深度学习技术的高效解决方案,旨在提升电力行业中输电线路的维护和监控水平。YOLOv8作为YOLO系列算法的最新版本,具备更高的检测速度和精度,特别适用于实时物体检测任务。该系统通过深入分析并标注绝缘子数据集,训练YOLOv8模型以精确识别输电线上的绝缘子及其缺陷状态。利用多尺度检测、FPN结构以及CSPDarknet网络等技术,YOLO
- 深度学习(十一):YOLOv9之最新的目标检测器解读
从零开始的奋豆
深度学习深度学习人工智能
YOLOv91.YOLOv9:物体检测技术的飞跃发展1.1YOLOv9简介1.2YOLOv9的核心创新1.2.1信息瓶颈:神经网络在抽取相关性时的理论边界1.2.2可逆函数:保留完整的信息流1.2.3对轻型模型的影响:解决信息丢失1.2.4可编程梯度信息(PGI):解决信息瓶颈1.2.5通用高效层聚合网络(GELAN):实现更高的参数利用率和计算效率1.2.6结论:合作与创新2.代码1.YOLOv
- 基于深度学习的自适应架构
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习架构人工智能
基于深度学习的自适应架构是一种能够动态调整自身结构和参数的神经网络体系,以更好地适应不同的任务和环境需求。这类架构旨在提高模型的灵活性、效率和泛化能力,特别是在面对资源受限或任务多样化的情况下。以下是对该主题的详细介绍:1.背景与动机任务多样性:在现实世界中,模型可能需要处理各种不同的任务,如图像分类、物体检测、自然语言处理等。传统的固定架构模型往往难以在所有任务上都表现出色。资源受限环境:在边缘
- 挑战杯 基于机器视觉的二维码识别检测 - opencv 二维码 识别检测 机器视觉
laafeer
python
文章目录0简介1二维码检测2算法实现流程3特征提取4特征分类5后处理6代码实现5最后0简介优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于机器学习的二维码识别检测-opencv二维码识别检测机器视觉该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1二维码检测物体检测就是对数字图像中一类特定的物体
- 【机器学习案例7】计算机视觉中的小物体检测:基于补丁的方法
suoge223
机器学习实用指南机器学习计算机视觉人工智能
专栏导读作者简介:工学博士,高级工程师,专注于工业软件算法研究本文已收录于专栏:《机器学习实用指南》本专栏旨在提供1.机器学习经典案例及源码;2.开源机器学习训练数据集;3.机器学习前沿专业博文。以案例的形式从实用的角度出发,快速上手机器学习项目,在案例中成长,摆脱按部就班填鸭式教学。欢迎订阅专栏,订阅用户可私聊进入机器学习交流群(知识交流、问题解答),并获赠丰厚的机器学习相关学习资料(教材、源码
- Baumer工业相机堡盟相机彩色相机如何实现白平衡
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项目场景Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能、高质量的工业相机,可用于各种应用场景,如物体检测、计数和识别、运动分析和图像处理。Baumer的万兆网相机拥有出色的图像处理性能,可以实时传输高分辨率图像。此外,该相机还具有快速数据传输、低功耗、易于集成以及高度可扩展性等特点。Baumer工业相机中彩色相机具有色彩还原度真实的特性,适用于颜色分析的工业应用。技术背景Baumer工业彩色相机由于传感
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利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测摘要1引言1.1小物体检测1.2物体检测中的模型组合1.3热图像处理2提出的模型2.1预测头数量2.2骨干网络优化2.3Transformerencoder模块2.4使用滑动窗口和注意力进行卷积2.5训练和运行过程3结果3.1数据集3.2评估指标和平台3.3评估结果4结论论文题目:ObjectDetectioninThermalImagesUsingDeep
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研究用于视障人士户外障碍物检测的YOLO模型摘要1引言2相关工作2.1障碍物检测的相关工作2.2物体检测和其他基于CNN的模型3问题的提出4方法4.1YOLO4.2YOLOv54.3YOLOv64.4YOLOv74.5YOLOv84.6YOLO-NAS5实验和结果5.1数据集和预处理5.2训练和实现细节5.3性能指标5.4性能分析5.4.1YOLOv5的结果5.4.2YOLOv6的结果5.4.3Y
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OpenCV入门讲解OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉库,它提供了许多高效实现计算机视觉算法的函数,从基本的滤波到高级的物体检测都有涵盖。OpenCV使用C/C++开发,同时也提供了Python、Java、MATLAB等其他语言的接口。它是跨平台的,可以在Windows、Linux、MacOS、Android、iOS等操作系统上运行
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近年来,人们越来越认识到深入理解机器学习数据(ML-data)的必要性。不过,鉴于检测大型数据集往往需要耗费大量人力物力,它在计算机视觉(computervision)领域的广泛应用,尚有待进一步开发。通常,在物体检测(ObjectDetection,属于计算机视觉的一个子集)中,通过定义边界框,来定位图像中的物体,不仅可以识别物体,还能够了解物体的上下文、大小、以及与场景中其他元素的关系。同时,
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目录前言一、人脸检测二、物体检测三、RGB控制四、录音播放前言入手试玩程序下载好后,界面长这个样K210如何下载程序一、人脸检测1、点击进入人脸检测2、将其对准人脸,可以识别到人脸3、把右上角的按键向左拨动,可以返回主界面二、物体检测1、点击进入物体检测2、可以识别到物体3、同样的,右上角的按键向左波动退回到主界面三、RGB控制1、点击进入RGB控制2、点击对应的颜色,RGB就会亮对应的颜色3、L
- TBC(Tied Block Convolution):具有共享较薄滤波器的更简洁、更出色的CNN
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文章目录摘要引言相关工作TiedBlockConvolution网络设计TBC公式化在瓶颈模块中的TBC/TGCTBC和TFC在注意力模块中的应用实验结果ImageNet分类物体检测和实例分割轻量级注意力消融研究总结补充资料物体检测和实例分割的详细结果额外的Grad-CAM可视化结果
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几何变换”通常指的是对图像进行平移、旋转、缩放、翻转等操作,以改变图像的位置、大小和方向。这些几何变换常用于图像处理、计算机视觉和深度学习领域,用于数据增强、图像预处理、物体检测等任务。具体来说,几何变换包括以下几种主要操作:平移:将图像沿着水平和垂直方向移动一定的距离。旋转:围绕图像中心点或指定点进行旋转,改变图像的方向。缩放:按照指定的比例增大或缩小图像的尺寸。翻转:沿水平或垂直方向对图像进行
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Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传点我下载源码1、物体检测说到目标检测你能想到什么faster-rcnn系列,开山之作,各种proposal方法YOLO肯定也少不了,都是基于anchor这路子玩的NMS那也一定得用上,输出结果肯定要过滤一下的如果一个目标检测算法,上面这三点都木有,你说神不神
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YOLOv8可以干点啥图像分类;物体检测;图像分割;姿势识别;计算机视觉经典任务经典框架经典数据集注意:训练的时候用训练集,并且每训练一会使用验证集来验证一下训练到什么程度了,需不需要调参数或者停止,在训练的时候同时使用训练集和验证集;训练完后使用测试集测试。YOLO是什么YOLO发展历程YOLOv8平台安装官方文档:https://docs.ultralytics.com/zh图像分类如何训练自
- OpenShift 4 - 在 OpenShift 上运行物体检测 AI/ML 应用
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《OpenShift/RHEL/DevSecOps汇总目录》说明:本文已经在OpenShift4.14+RHODS2.5.0的环境中验证说明:请先根据《OpenShift4-部署OpenShiftAI环境,运行AI/ML应用(视频)》一文完成OpenShiftAI环境的安装。注意:如无特殊说明,和OpenShiftAI相关的Blog均无需GPU。文章目录运行和部署后端模型运行测试后端模型将后端模型
- 举例说明计算机视觉(CV)技术的优势和挑战
做一个AC梦
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计算机视觉(CV)技术的优势:高速和准确性:计算机视觉技术可以处理大量的图像或视频数据,并以非常高的速度和准确性进行分析和识别。这使得它在许多领域中具有广泛的应用,如人脸识别、物体检测和图像分类等。自动化和效率:CV技术可以实现图像和视频的自动分析和处理,减少了人力资源的需求,并提高了工作效率。它可以帮助企业降低成本,并提高生产力。大规模应用:CV技术可以在各种场景中广泛应用,包括工业、医疗、安全
- 物体检测类型实验,华为云ModelArts数据管理功能新体验
叶一一yyy
华为云人工智能大数据
前言在零售行业的线下店铺中,最大的工作量之一便是检查货架的货品情况,及时理货补货。对于某些供需较大的货品,及时补充空缺,对提升消费者购物满意度有着重要的提升作用。然而,每个区域的货物成百上千,加上一些外界因素,比如店铺灯光、视觉盲区,这些因素叠加在一起,可能会影响店员对货物数量的感知。最近在研究AI和视觉识别,追踪货架上的货物情况。借助工具,实现店员对货架商品动态的了如指掌的场景,是我这次研究的主
- OpenCV学习记录——轮廓检测
KAIs32
树莓派——OpenCVopencv学习人工智能计算机视觉嵌入式硬件
文章目录前言一、寻找、绘制轮廓二、具体应用代码前言寻找目标图像的轮廓并绘制出该轮廓是我们进行图像识别时常用的手段,轮廓是图像中连续的边界线,可以用于物体检测、形状分析等应用。为了获取更高的准确性,会先进行二值化处理,在得到二进制图像后,寻找轮廓就是从黑色背景中找到白色物体,因此我们要找的对象应是白色,背景应该是黑色。一、寻找、绘制轮廓(一)寻找图像轮廓寻找图像轮廓函数如下:contours,hie
- YOLO系列详解(YOLO1-YOLO5)【实时物体检测算法】
super_journey
YOLO算法深度学习
YOLO是什么?YOLO,全称"YouOnlyLookOnce",是一种流行的实时物体检测算法。这种算法由JosephRedmon等人在2016年的论文"YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection"中提出。与传统的物体检测方法(例如R-CNN系列)不同,YOLO将物体检测视为一个回归问题,直接从图像中预测物体的边界框和类别。这种方法的主要优点是
- 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”
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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,