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sand&wich
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在遥感影像分析中,经常需要将大尺寸的影像切分成小片段,以便于进行详细的分析和处理。这种方法特别适用于机器学习和图像处理任务,如对象检测、图像分类等。以下是如何使用Python和OpenCV库来实现这一过程,同时确保每个影像片段保留正确的地理信息。准备环境首先,确保安装了必要的Python库,包括numpy、opencv-python和xml.etree.ElementTree。这些库将用于图像处理
- Python实现下载当前年份的谷歌影像
sand&wich
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在GIS项目和地图应用中,获取最新的地理影像数据是非常重要的。本文将介绍如何使用Python代码从Google地图自动下载当前年份的影像数据,并将其保存为高分辨率的TIFF格式文件。这个过程涉及地理坐标转换、多线程下载和图像处理。关键功能该脚本的核心功能包括:坐标转换:支持WGS-84与WebMercator投影之间转换,以及处理中国GCJ-02偏移。自动化下载:多线程下载地图瓦片,提高效率。图像
- Python实现TIFF 文件转换为 PNG 和 JPG 格式
sand&wich
python开发语言
在日常的图像处理工作中,可能会遇到需要将TIFF格式的图像转换为其他格式的情况,例如PNG和JPG。下面,本文将介绍如何使用Python和GDAL库实现这一功能。准备工作在开始之前,请确保已经安装了必要的库:GDAL(GeospatialDataAbstractionLibrary)可以使用以下命令安装GDAL:pipinstallgdal代码实现以下是一个将TIFF文件转换为PNG文件的示例代码
- AI大模型的架构演进与最新发展
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随着深度学习的发展,AI大模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进,包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变,并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍:Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
- 个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
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#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- 计算机视觉中,Pooling的作用
Wils0nEdwards
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在计算机视觉中,Pooling(池化)是一种常见的操作,主要用于卷积神经网络(CNN)中。它通过对特征图进行下采样,减少数据的空间维度,同时保留重要的特征信息。Pooling的作用可以归纳为以下几个方面:1.降低计算复杂度与内存需求Pooling操作通过对特征图进行下采样,减少了特征图的空间分辨率(例如,高度和宽度)。这意味着网络需要处理的数据量会减少,从而降低了计算量和内存需求。这对大型神经网络
- OpenCV图像处理技术(Python)——入门
森屿_
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©FuXianjun.AllRightsReserved.OpenCV入门图像作为人类感知世界的视觉基础,是人类获取信息、表达信息的重要手段,OpenCV作为一个开源的计算机视觉库,它包括几百个易用的图像成像和视觉函数,既可以用于学术研究,也可用于工业邻域,它于1999年由因特尔的GaryBradski启动,OpenCV库主要由C和C++语言编写,它可以在多个操作系统上运行。1.1图像处理基本操作
- opencv学习:图像旋转的两种方法,旋转后的图片进行模板匹配代码实现
夜清寒风
学习opencv机器学习人工智能计算机视觉
图像旋转在图像处理中,rotate和rot90是两种常见的图像旋转方法,它们在功能和使用上有一些区别。下面我将分别介绍这两种方法,并解释它们的主要区别rot90方法rot90方法是NumPy提供的一种数组旋转函数,它主要用于对二维数组(如图像)进行90度的旋转。这个方法比较简单,只支持90度的倍数旋转,不支持任意角度旋转。使用NumPy进行旋转使用NumPy的rot90函数对模板图像进行旋转操作。
- Python OpenCV图像处理:从基础到高级的全方位指南
极客代码
玩转Python开发语言pythonopencv图像处理计算机视觉
目录第一部分:PythonOpenCV图像处理基础1.1OpenCV简介1.2PythonOpenCV安装1.3实战案例:图像显示与保存1.4注意事项第二部分:PythonOpenCV图像处理高级技巧2.1图像变换2.2图像增强2.3图像复原第三部分:PythonOpenCV图像处理实战项目3.1图像滤波3.2图像分割3.3图像特征提取第四部分:PythonOpenCV图像处理注意事项与优化策略4
- 服务器状态监控php源码,服务器状态监控_监控Linux服务器网站状态的SHELL脚本
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服务器状态监控php源码
摘要腾兴网为您分享:监控Linux服务器网站状态的SHELL脚本,蜗牛集市,同花顺,探客宝,手柄助手等软件知识,以及日期倒计时插件,云南省教育资源公共,rui手机桌面,小屁孩桌面便签,合金装备崛起复仇,朝夕日历,photoshop图像处理软件,一年级学生每日计划表,悟空找房,饿了吗外卖商家版,逃生,中国民宿网,realpolitiks,交通安全知识竞赛,雅思流利说等软件it资讯,欢迎关注腾兴网。1
- 锋哥写一套前后端分离Python权限系统 基于Django5+DRF+Vue3.2+Element Plus+Jwt 视频教程 ,帅呆了~~
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大家好,我是java1234_小锋老师,最近写了一套【前后端分离Python权限系统基于Django5+DRF+Vue3.2+ElementPlus+Jwt】视频教程,持续更新中,计划月底更新完,感谢支持。视频在线地址:打造前后端分离Python权限系统基于Django5+DRF+Vue3.2+ElementPlus+Jwt视频教程(火爆连载更新中..)_哔哩哔哩_bilibili项目介绍本课程采
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下面是对CV(计算机视觉)、NLP(自然语言处理)、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍:1.CV(计算机视觉,ComputerVision)定义:计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息,并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务:图像分类:识别图像中的物体并分类,比如猫、狗、车等。目标检测:在图像或视频中定位并识别多个对象,如人脸检测
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大家好,今天我们来聊聊一个既前沿又有趣的话题——多模态Transformer,特别是文本与图像的联合建模。对于很多小伙伴来说,Transformer这个词已经不陌生了,但它不仅仅应用于自然语言处理,还能在图像处理、甚至是多模态数据的处理上大显身手。接下来,我会带大家深入了解什么是多模态Transformer,以及它是如何实现文本与图像的联合建模的。Transformer简介首先,我们简单回顾一下T
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MATLAB是一款商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境,主要包括MATLAB和Simulink两大部分,可以进行矩阵运算、绘制函数和数据、实现算法、创建用户界面、连接其他编程语言的程序等,主要应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、信号检测、金融建模设计与分析等领域。1.解压安装包:①鼠标右击【MATLABR2024a(64bit)
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目录单应性变换直接线性变换算法仿射变换图像扭曲图像中的图像分段仿射扭曲创建全景图RANSAC拼接图像单应性变换单应性变换是将一个平面内的点映射到另一个平面内的二维投影变换。在这里,平面是指图像或者三维中的平面表面。单应性变换具有很强的实用性,比如图像配准、图像纠正和纹理扭曲,以及创建全景图像。单应性变换本质上是一种二维到二维的映射,可以将一个平面内的点映射到另一个平面上的对应点。代码如下:impo
- DIODE:超高分辨率室内室外数据集(猫脸码客 第186期)
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亲爱的读者们,您是否在寻找某个特定的数据集,用于研究或项目实践?欢迎您在评论区留言,或者通过公众号私信告诉我,您想要的数据集的类型主题。小编会竭尽全力为您寻找,并在找到后第一时间与您分享。在计算机视觉和深度学习领域,深度信息作为三维空间感知的重要组成部分,对于实现高级视觉任务如场景理解、机器人导航、增强现实等具有至关重要的作用。然而,获取准确且密集的深度数据一直是一个挑战,尤其是在同时涵盖室内和室
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——为什么要学习计算机编程?——因为编程是件很有趣的事儿,能启迪思维,还有诗和远方...Python语言,由GuidovanRossum大牛在1990年发明,它是当今世界最受欢迎的计算机编程语言,也是一门对大多数人“学了能用、学了有用、学会能久用”的计算生态语言。本课程是一门体现大学水平的Python语言入门课程,采用“理解和运用计算生态”为教学理念,面向Python零基础学习者,不要求学习者有任
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深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
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静月园著2020年1月️4日1自然力出现的图形画面,即无序,又有形。奇妙令人联想无限。好象理石花纹,又类似草木树植。2为何要如此色彩?好奇怪哦!自然的物态鬼斧神工。3孩童们信手涂鸦,但是脑控制了手的动作,所绘画的物体形状代表了孩子们对环境人物的所看,所听,所理解的形状。脑的心理活动影像,被转换成手的动作输出到笔尖的移动动作上,于是我们看到了简单的结构形状图。而对于我们的写作者来说,我们的作家脑内有
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在图像处理与计算机视觉领域,OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)无疑是最为强大且广泛使用的工具之一。从基础的图像读取、1.图片的上下,采样下采样(Downsampling)下采样通常用于减小图像的尺寸,从而减少图像中的像素数。这个过程可以通过多种方法实现,但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数(在OpenCV中)或其他类似的滤波器(如平均池化、最
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今天,人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣,它不仅成为技术发展的核心驱动力,更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习,通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型(简称AI大模型)以其强大的表征能力和卓越的性能,在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用,无数领域因此受益。AI大模型
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✅博主简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,Matlab项目合作可私信。个人主页:海神之光代码获取方式:海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式⛳️座右铭:行百里者,半于九十。更多Matlab仿真内容点击Matlab图像处理(进阶版)路径规划(Matlab)神经网络预测与分类(Matlab)优化求解(Matlab)语音处理(Matlab)信号处理(Matlab)车间调度
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⚡️⚡️专栏:PythonOpenCV精讲⚡️⚡️本专栏聚焦于Python结合OpenCV库进行计算机视觉开发的专业教程。通过系统化的课程设计,从基础概念入手,逐步深入到图像处理、特征检测、物体识别等多个领域。适合希望在计算机视觉方向上建立坚实基础的技术人员及研究者。每一课不仅包含理论讲解,更有实战代码示例,助力读者快速将所学应用于实际项目中,提升解决复杂视觉问题的能力。无论是入门者还是寻求技能进
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- 计算机视觉中的数据增强方法总结
CV技术指南(公众号)
CV技术总结计算机视觉深度学习卷积神经网络
前言:在计算机视觉方向,数据增强的本质是人为地引入人视觉上的先验知识,可以很好地提升模型的性能,目前基本成为模型的标配。最近几年逐渐出了很多新的数据增强方法,在本文将对数据增强做一个总结。本文介绍了数据增强的作用,数据增强的分类,数据增强的常用方法,一些特殊的方法,如Cutout,RandomErasing,Mixup,Hide-and-Seek,CutMix,GridMask,FenceMask
- 计算机视觉中,什么是Hide-and-Seek?
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能
是的,Hide-and-Seek技术主要是在弱监督学习领域中使用的,它的核心思想是通过随机遮掩输入图像的一部分,强迫模型学习更全面的特征,而不是仅仅依赖显著的局部信息。由于弱监督场景下的监督信号有限,例如只有少量的点标注、粗略标注或没有任何标注,模型容易过度依赖于图像中最显著的部分,而忽略其他信息。这种现象会导致模型只关注容易识别的局部特征,而无法理解物体的整体结构或捕捉更多的背景信息。1.Hid
- 基于VGG的猫狗识别
卑微小鹿
tensorflowtensorflow
由于猫和狗的数据在这里,所以就做了一下分类的神经网络1、首先进行图像处理:importcsvimportglobimportosimportrandomos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'importtensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersimportnum
- 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,