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苍天饶过谁?
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Matbg=Mat::zeros(Size(512,512),CV_8UC3);intw=bg.cols;inth=bg.rows;RNGrng(12345);while(true){intc=cv::waitKey(10);if(c==27){break;}intx1=rng.uniform(0,w);inty1=rng.uniform(0,h);intx2=rng.uniform(0,w);i
- MMDetection3D v1.4.0安装教程
Ly.Leo
激光雷达神经网络点云3d激光雷达目标检测
安装MMDetection3Dv1.4.01.系统环境2.安装2.1基本环境安装2.2调整具体版本2.3验证2.3安装MinkowskiEngine和TorchSparse3.最终环境配置5.附加库根据v1.4.0版本官方手册测试后的安装配置,亲测可行。1.系统环境项目版本日期Ubuntu18.04.06LTS-显卡RTX2070-显卡驱动525.105.17-2.安装MMDetection3D的
- Ubuntu 22.04.4 LTS 安装cuda和cudnn
鹤蓝桉
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Ubuntu22.04.4LTS安装cuda和cudnn最简单最直接最快速的方法直接在命令行输入下面两行代码安装cudasudoaptinstallnvidia-cuda-toolkit安装cudnnsudoaptinstallnvidia-cudnn我实测安装的版本是cuda11.5,cudnn8.2.4
- [NVIDIA]-6 入手 Jetson Xavier NX USB摄像头图像采集+显示(opencv)示例
钟学森
JetsonXavierNXopencvc++linux
[NVIDIA]-6入手JetsonXavierNXUSB摄像头图像采集+显示(基于opencv)示例本文主要讲述,基于JetsonXavierNX开发者套件及安装opencv3.3.1,进行USB摄像头图像采集+显示,其中显示前进行resize操作。WhatisJetsonXavierNX:NVIDIA®JetsonXavier™NX是体型超小的AI超级计算机,适用于嵌入式系统和边缘系统。高达2
- 基于Diffusion Model的数据增强方法应用——毕业设计 其三
大鸟仙童
课程设计计算机视觉深度学习
文章目录题目简介前言StableDiffusionLatentdiffusion自动编码器(VAE)U-NetText-EncoderStableDiffusion的推理过程从零开始配置实验环境IDEAnacondaCUDA和CuDNNCuDNNStableDiffusion的本地部署运行测试总结题目简介笔者个人的毕业设计课题如下:简介:使用预训练的DiffusionModel图像生成模型生成图像
- 变分自编码器(VAE)PyTorch Lightning 实现
小嗷犬
Python深度学习pytorch人工智能python
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。个人主页:小嗷犬的个人主页个人网站:小嗷犬的技术小站个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。本文目录VAE简介基本原理应用与优点缺点与挑战使用VAE生成MNIST手写数字忽略警告导入必要的库设置随机种子cuDNN设置超参数设置数据加载定义VAE模型定义损失函数定义Lightning模型训练模型绘制训
- jetson agx orin 实时内核 调度延时测试
王燕龙(大卫)
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jetsonagxorin是nvidia推出的计算平台,在自动驾驶领域得到广泛应用。确定性执行是自动驾驶系统的基本要求,而任务调度的确定性是影响确定性执行的重要因素。本文测试了jetsonagxorin的调度延时,对比测试了两种情况:打实时内核补丁和不打实时内核补丁。从测试结果来看,对于rt调度策略来说,打了实时内核补丁之后,最大调度延时在70μs以内;而不打实时内核补丁的话,最大调度延时在100
- CUDA和cudnn安装教程
悲伤的拾荒
Pytorchtensorflowcuda深度学习pythontensorflowpytorch
查看本机的CUDA驱动适配版本检查是否有合适的GPU,若有安装Cuda与CuDNN在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板,则说明该电脑有GPU。控制面板如下,并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本点击帮助->点击系统信息弹出下面的对话框,在驱动程序版本那一栏就能看到该计算机使用的驱动版本。查询电脑的显卡安装的版本:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolki
- CUDA与CUDNN 关系
XF鸭
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CUDA与cuDNN1、什么是CUDACUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。2、什么是CUDNNNVIDIAcuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开销。NVIDIAcuDNN可以集成到更高级别的机器学
- 绕过Nvidia登陆步骤直接下载cuDNN的方法 亲测有效
ian_41732417
深度学习机器学习
绕过Nvidia登陆步骤直接下载cuDNN的方法亲测有效现在要下载cuDNN,点击下载的页面后都是出现要求先加入Nvidiadevelopers会员才能进行下载,这里笔者根据亲身的经验介绍一个可以绕过这个注册或登陆步骤的方式直接下载cuDNN的方法。1.首先打开cuDNN各个版本的下载网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-colla
- 绕过Nvidia官方要求的注册或登陆步骤直接下载cuDNN的方法
是阳阳呀
pythonpython
参考:https://blog.csdn.net/jiao_mrswang/article/details/95309247
- 无需注册登录NVIDIA官网下载CUDNN
justablackacat
pytorchpytorch深度学习
由于注册一直不成功,参考了这篇博客但是参考博客的方法有一点问题,如果复制的网址是展开之前的,可能下载到的还是cudnn-archive,所以对这个方法做出一点修改。打开cuDNN下载网址https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive点击cuDNNArchive|NVIDIADeveloper进入下图界面:找到需要的版本,点击展开下一层比如我想找CUDA
- 各版本cuDNN驱动下载地址 无需注册
夜朔辰
随笔
必备:迅雷等通过网址下载的软件cuDNN的所有版本找到所需版本号,单击展开,选择对应系统。会发现网址就是下载地址,便可以直接通过网址下载了。当然注册也很方便,不想透露部分信息的可以采用这个方式cudnn-10.1-windows10-x64-v7.6.4.38提取码:z4ee
- cudnn免登录下载
FL1623863129
环境配置人工智能
现在要下载cuDNN,点击下载的页面后都是出现要求先加入Nvidiadevelopers才能进行下载,但这个注册的过程非常慢,常常卡在第二个步骤,这里根据亲身的经验介绍一个可以绕过这个注册或登陆步骤的方式直接下载cuDNN。遇到此类问题的可以试一下。打开cuDNN各个版本的下载网址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive#a-collapse5
- GPU服务器安装显卡驱动、CUDA和cuDNN
嘻哈记
服务器人工智能深度学习
GPU服务器安装cuda和cudnn1.服务器驱动安装2.cuda安装3.cudNN安装4.安装docker环境5.安装nvidia-docker25.1ubuntu系统安装5.2centos系统安装6.测试docker容调用GPU服务1.服务器驱动安装显卡驱动下载地址https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn显卡驱动安装完成后可以通过命令:
- LSTM 08:超详细LSTM调参指南
datamonday
时间序列分析(TimeSeries)LSTMkeras调参
本文代码运行环境:cudatoolkit=10.1.243cudnn=7.6.5tensorflow-gpu=2.1.0keras-gpu=2.3.1相关文章LSTM01:理解LSTM网络及训练方法LSTM02:如何为LSTM准备数据LSTM03:如何使用Keras编写LSTMLSTM04:4种序列预测模型及Keras实现LSTM05:Keras实现多层LSTM进行序列预测LSTM06:Keras
- C语言—函数
重生之我是小白菜
c语言算法数据结构
1.编写一个函数,通过输入一个数字字符,返回该数字29./*1.编写一个函数,通过输入一个数字字符,返回该数字*/#include//函数定义,返回类型为intintchar_num(charc){if(c>='0'&&c#includefloattwo_distance(floatx1,floatx2,floaty1,floaty2)//函数定义{floatdx=x2-x1;floatdy=y2
- GPU,CUDA,cuDNN的理解
达微
我们知道做深度学习离不开GPU,不过一直以来对GPU和CPU的差别,CUDA以及cuDNN都不是很了解,所以找了些资料整理下,希望不仅可以帮助自己理解,也能够帮助到其他人理解。先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自资料1(CUDA的官方文档):从上图可以看出GPU(图像处理器,GraphicsProcessingUnit)和CPU(中央处理器,CentralProcessingUnit)在
- [ubuntu]ubuntu如何查看已安装cudnn版本
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cudnn由于在8.0版本前后版本存储头文件不一样,所以需要分情况查询,如果你是8.0版本以前可以输入:cat/usr/local/cuda/include/cudnn.h|grepCUDNN_MAJOR-A2如果你是在8.0以后可以用下面命令:cat/usr/local/cuda/include/cudnn_version.h|grepCUDNN_MAJOR-A2下面我创造一个通用查询方法,支持
- 多机多卡运行nccl-tests和channel获取
Pretend ^^
#NCCLNCCL分布式mpi深度学习ubuntu网络大模型
nccl-tests环境1.安装nccl2.安装openmpi3.单机测试4.多机测试mpirun多机多进程多节点运行nccl-testschannel获取环境Ubuntu22.04.3LTS(GNU/Linux5.15.0-91-genericx86_64)cuda11.8+cudnn8nccl2.15.1NVIDIAGeForceRTX4090*21.安装nccl#查看cuda版本nvcc-V
- Pytorch环境详细安装教程【Win10+CUDA11.6+cudNN8.6+Anaconda3虚拟环境+pycharm】
写点什么呢
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Win10+CUDA11.6+cudNN8.6的安装可参考笔者另一篇文章:http://t.csdnimg.cn/inyAiAnaconda创建pytorch虚拟环境1、安装AnacondaCSDN中有很多Anaconda安装教程,例如http://t.csdnimg.cn/f3P142、使用Anaconda创建pytorch虚拟环境(1)创建新环境在任务栏搜索里,输入Anaconda,找到并打开
- Win10 GTX1650 安装CUDA11.6+CuDnn-8.6
写点什么呢
软件/环境配置机器学习人工智能学习pytorch
打开自己电脑的任务管理器,查看自己电脑的显卡版本,如下图,笔者的为GTX1650流程:anaconda----VisualStudio2019----Cuda+CuDNN----配置环境变量----Tensorflow然后是我的使用的版本:显卡GTX1650Cuda-11.6+CuDNN-8.61.Anaconda3,VisualStudio2019anaconda直接官网下载安装即可,附官网网址
- Jetson TX1 system & ROS
羊羊羊羊羊羊羊--
Jetsonubuntulinux
1systemreference:https://blog.csdn.net/prophet_xh/article/details/123931775Wheninstep01,noneedtochoose“HostMachine”.Wheninstep02,noneedtochoose“jetsonSDKcomponents”ifyouonlyneedthesystem.2ROSreference
- Jetson TX1 UART0(/dev/ttyS0)转为普通串口方法
羊羊羊羊羊羊羊--
Jetsonubuntulinux
1解决方法参考网址https://connecttech.com/resource-center/kdb347-reassigning-disable-serial-debug-connect-tech-tx1-carriers/2参考网址中JetPack版本对应关系*虽然参考网址中区分了TX1和TX2,但是我用TX1、JetPack4.6.2直接看JetPack版本对应的解决方法也行L4TJet
- Windows的python配置pytorch、torchvision、NVIDIA(英伟达)、cuDNN进行gpu加速计算
苏俗
人工智能环境安装教程pythonpytorch人工智能windows
相信很多小伙伴在跑深度学习神经网络的时候用cpu跑又慢又占内存,本文将介绍如何将自己电脑增加gpu跑模型的路线,方便加速计算。废话不多说,下面咱们直接开始:一、python配置建议下载的python版本为3.5到3.10之间,因为大多数用于gpu加速计算的torch都在这个版本区间。一般常用的是python3.6或者3.8。下面我们就以python3.8为基础环境进行配置,其他版本下面操作类似。如
- 算法学习:LeetCode-69. x 的平方根
萌龙如我们
LeetCodeleetcode算法职场和发展
1.题目给你一个非负整数x,计算并返回x的算术平方根。由于返回类型是整数,结果只保留整数部分,小数部分将被舍去。注意:不允许使用任何内置指数函数和算符,例如pow(x,0.5)或者x**0.5。来源:力扣(LeetCode)链接:https://leetcode.cn/problems/sqrtx2.解题思路法一:归纳定限法2*2=4,3*3=9,4*4=16,.....则k*k=x时,有所以我们
- 快速构建 Tensorflow GPU 开发环境(Ubuntu / macOS)- 2023年
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tensorflowubuntumacos
文章目录安装Anaconda/Miniconda安装NividaGPU驱动安装cudatoolkit和cudnn设置环境变量安装Tensorflow测试GPU是否开启成功AppleM1/M2安装GPU支持PytorchGPU支持2019年写了一篇《一条命令构建Tensorflow开发环境》,使用condainstalltensorflow-gpu可以自动安装cudatoolkit、cudnn、te
- CentOS 7.9安装Tesla M4驱动、CUDA和cuDNN
Danileaf_Guo
centoslinux运维服务器
正文共:1333字21图,预估阅读时间:2分钟上次我们在Windows上尝试用TeslaM4配置深度学习环境(TensorFlow识别GPU难道就这么难吗?还是我的GPU有问题?),但是失败了。考虑到Windows本身就会调用图形显示,可能会有影响,所以我们本次换用Linux系统(CentOS7.9)来尝试一下。1、下载软件结合上次的经验教训,我们本次先确定合适的CUDA(ComputeUnifi
- 【orbslam2+nerf】
cashap27149
webpack前端node.js
1.需要安装cudacudnneigen-3.4.0opencv4.4以上(推荐opencv-4.5.5)需要gui,还要安装glfw:sudoapt-getinstalllibglfw3-devlibgl1-mesa-devlibglu1-mesa-devlibglew-dev2.run下载源码:给你了解压VocabularycdVocabularytarzxfORBvoc.txt.tar.gz
- jetson orin nano 使用yolov8导出engine
coder攻城狮
YOLO
1.导出onnx经过前面训练,得到了best.pt模型,现在想要使用tensorrt进行推理,需要先导出为onnx格式,再转化为engine格式。yoloexportmodel=best.ptformat=onnxopset=12simplify=True2.解决错误在导出过程中,可能会出现错误,cmake版本问题安装好后,默认cmake版本为3.16,需要对cmake进行升级sudopipins
- 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,