- 禁忌搜索算法求解考虑二维装箱的车辆路径问题
eternal1995
数学建模算法启发式算法
作者简介:本人擅长运筹优化建模及算法设计,包括各类车辆路径问题、生产车间调度、二三维装箱问题,熟悉CPLEX和gurobi求解器微信公众号:运筹优化与学习如有运筹优化相关建模或代码定制需求,可通过微信公众号联系我们前言之前和大家介绍了二维装箱问题、考虑二维装箱的车辆路径问题(2L-VRP),本篇推文算是前几篇推文的综合体,将介绍如何用禁忌搜索算法求解考虑二维装箱的车辆路径问题。禁忌搜索算法简介禁忌
- 黑客攻击和入侵的八大常用手段有哪些?
~小羊没烦恼~
php开发语言数据库安全网络web安全服务器
此文章主要向大家讲述的是黑客攻击与入侵的八个常用手段,现在合格攻击的手段早已不仅仅是早期刚出现如病毒、木马、以及间谍软件与网络监听、口令攻击、漏洞攻击等这些攻击手段。黑客攻击技术近年来的最新动态是什么?来,一起看看黑客攻击和入侵的8枪——八大手段。第一枪:硬件安全利用硬件的黑客技术虽然报道不多,但它的的确确出现了:在BIOS芯片中植入病毒木马,让目前的防火墙、防毒软件都失效;针对主机板上的电磁辐射
- vue3的福音框架arco.design
丁爸
web前端arcodesign
1.简介1.1.概述Vue3框架Arco.design是一个基于Vue3的开源设计系统,它提供了一系列的UI组件和工具,可以帮助开发者快速构建高质量的Web应用。Arco.design是一个功能丰富、易于定制、性能优化的Vue3框架,非常适合用于构建高质量的Web应用。1.2.学习资源关于Vue3框架Arco.design的学习资源,以下是一些官方和社区提供的学习链接:Arco.design官网:
- 【Py/Java/C++三种语言OD独家2024D卷真题】20天拿下华为OD笔试之【模拟】2024D-学生重新排队【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题题解
闭着眼睛学算法
最新华为OD真题#模拟#蒙特卡洛javac++华为odleetcode算法python
有LeetCode算法/华为OD考试扣扣交流群可加948025485可上欧弟OJ系统练习华子OD、大厂真题绿色聊天软件戳od1441了解算法冲刺训练(备注【CSDN】否则不通过)文章目录题目描述与示例题目描述输入描述输出描述备注示例一输入输出说明示例二输入输出说明解题思路数组预处理检查某个组是否已经排好队检查所有组是否已经排好队蒙特卡洛模拟框架单次蒙特卡洛模拟整体思路编号挑选优化组号区间优化单次蒙
- 大模型驱动的智能代码生成系统
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大模型驱动的智能代码生成系统关键词大模型智能代码生成自然语言处理计算机视觉系统设计与实现摘要本文深入探讨了基于大模型的智能代码生成系统的构建与实现。首先,我们分析了智能代码生成的背景与意义,随后介绍了大模型的基本原理及其在代码生成中的潜力。接着,我们详细阐述了智能代码生成系统的设计与实现过程,包括系统需求分析、架构设计、模型集成与优化等方面。随后,本文通过自然语言处理、计算机视觉和代码生成应用,展
- LLM辅助编程:代码自动生成与优化
AI智能涌现深度研究
计算机软件编程原理与应用实践DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
LLM,代码生成,代码优化,编程辅助,AI编程,自然语言处理,深度学习1.背景介绍随着软件开发的日益复杂化,程序员面临着越来越高的开发压力和效率要求。传统的编程方式依赖于手动编写代码,这不仅耗时费力,而且容易出现错误。近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于大型语言模型(LLM)的代码生成和优化技术逐渐成为软件开发领域的新兴热点。LLM是一种强大的人工智能模型,能够理解和生成人类语言。通过训练大量
- 高频算法题精讲(Java解法)——算法+实际场景化拆解
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结合高频算法题,逐步带你走向深度理解。无论你是准备面试,还是在开发中需要优化,掌握这些基础的算法思维将会让你事半功倍。第一部分:算法的基础理论与实际意义在进入具体的算法问题之前,我们首先要理解一个问题:为什么要学习算法?在日常编程中,我们往往会遇到各种问题,而每一个问题背后都有不同的解法。而高效的算法不仅仅是为了拿到面试的offer,它们能帮助我们在工作中提升性能,减少复杂度,使得产品运行更加顺畅
- TikTok矩阵系统介绍
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在TikTok的多账号管理中,矩阵系统是一种高效的管理方式,能够帮助运营者合理分配资源、优化内容策略,提高整体账号的协同效应。矩阵系统主要涉及多个账号的内容规划、互动管理、数据分析等方面,适用于个人创作者、团队以及机构化运营。1.TikTok矩阵系统的核心概念矩阵系统指的是通过系统化的方式运营多个TikTok账号,使其在内容、用户互动和数据分析等方面形成协同效应。与单账号运营相比,矩阵系统具备更高
- Python爬虫实战:四个常见案例详解!
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包含编程籽料、学习路线图、爬虫代码、安装包等!【点击这里领取!】网络爬虫是数据采集的重要工具,Python凭借其丰富的库和简洁的语法,成为了爬虫开发的首选语言。本文将详细介绍四个常见的Python爬虫实战案例,帮助你从入门到精通。目录案例一:静态网页数据抓取案例二:动态网页数据抓取案例三:模拟登录与表单提交案例四:数据存储与导出1.环境准备在开始之前,确保你已经安装了以下Python库:pipin
- Python图片识别脚本:从零开始实现图像识别!
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包含编程籽料、学习路线图、爬虫代码、安装包等!【点击领取!】图像识别是计算机视觉领域的一个重要应用,Python凭借其丰富的库和工具,成为了实现图像识别的首选语言之一。本文将带你从零开始,使用Python编写一个简单的图片识别脚本。我们将使用OpenCV和TensorFlow来实现这个功能。1.环境准备在开始之前,我们需要安装一些必要的Python库。你可以使用pip来安装这些库:pipinsta
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本文来自腾讯元宝ps:搬家了,需要装个路由器打游戏。根据搜索结果,300M的网络带宽完全可以满足《原神》的流畅游玩需求。以下是具体分析及优化建议:一、带宽需求与300M网络的适配性带宽要求较低《原神》作为一款开放世界游戏,对网络带宽的实际消耗并不高。根据测试,其峰值带宽需求通常在2-4M左右。即使是多人联机或高画质场景,300M带宽的剩余容量也足以应对其他设备同时使用(如视频播放、下载等)。运营商
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高阶SQL技巧在日常的SQL操作中,很多简单的查询我们都可以通过基础的SQL语法来完成。然而,在面对复杂数据集、性能优化或者高效数据提取时,高阶SQL技巧就显得尤为重要。本文将介绍一些高阶的SQL技巧,帮助你提升SQL查询的效率和可读性。1.使用窗口函数(WindowFunctions)窗口函数是SQL中非常强大的功能,它允许我们在查询结果集的每一行上执行计算,同时不需要将数据分组。常用的窗口函数
- sql执行超时怎么办
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如果SQL查询执行超时,有几种常见的解决方案:优化SQL查询语句。这可能包括使用索引来加速查询,删除无用的列或表,或者使用更高效的查询方法。增加服务器资源。如果服务器的CPU、内存或存储不足,可能会导致查询执行缓慢。在这种情况下,可以尝试增加服务器的资源,以提升查询的执行速度。调整超时时间。如果SQL查询执行超时,可以尝试增加执行超时时间的限制,以让查询有更多的时间完成。分析慢查询日志。如果您使用
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内测之家一款功能强大且全面的应用内测与管理平台、分发平台,专为iOS和Android开发者打造,旨在为用户提供便捷高效、安全可靠的一站式服务。无论是从资源安全到传输安全,还是从数据保护到应用管理、统计分析,内测之家都展现出卓越的能力与优势。一、登录认证类型分类根据用户输入的认证方式,登录类型可分为以下类别:类型特点适用场景账密登录用户输入账号(邮箱、手机号、自定义账号)和密码,后端校验密码哈希值。
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在本篇文章中,我们将使用React、TypeScript、Axios、AntDesign和JSONServer来实现一个简单的TodoList应用。我们将使用React来构建用户界面,TypeScript来提供静态类型检查,Axios来进行与后端的HTTP请求交互,AntDesign来美化界面,而JSONServer则用于模拟后端数据。在开始之前,请确保你已经安装了Node.js和npm(或者使用
- 深入浅出地理解-随机森林与XGBoost模型
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目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习:通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林:通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三、XGBoost:高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中,决
- 【大模型技术】LlamaFactory 的原理解析与应用
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LlamaFactory是一个基于LLaMA系列模型(如LLaMA、LLaMA2、Vicuna等)的开源框架,旨在帮助开发者和研究人员快速实现大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的微调、推理和部署。它提供了一套完整的工具链,支持从数据准备到模型训练、优化和应用的全流程开发。以下是关于LlamaFactory的解析:1.LlamaFactory的核心功能(1)模型微调支持多种微
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- 揭秘AWS GPU实例:以极致AI算力与成本优化,重塑企业智能竞争力
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在AI模型规模指数级增长的今天,算力已成为企业创新的胜负手。面对动辄千亿参数的LLM大模型训练、实时高并发的AI推理场景,如何兼顾超强算力与极致成本?本文将深度解析AWSGPU实例的颠覆性技术方案,带您解锁AI时代的核心生产力。一、AWSGPU实例:为AI而生的算力引擎1.1硬件级加速:定义行业标杆NVIDIA顶级芯片阵容:搭载A100/V100TensorCoreGPU(P4/P3实例)、最新H
- 【Python编程】Python交互式应用框架巅峰对决 —— Streamlit vs Gradio
木亦汐丫
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Streamlit和Gradio都是非常受欢迎的Python交互式应用框架,但在构建Python交互式Web应用时该如何选择?它们各有独特的设计理念和适用场景,以下是基于功能特性、开发效率和应用场景的对比分析:一、核心定位与功能对比特性GradioStreamlit核心目标快速部署机器学习模型交互界面构建数据科学和复杂交互应用输入/输出支持支持文本、图像、音频、视频等基础组件支持更丰富的交互组件(
- 【大模型系列篇】Vanna-ai基于检索增强(RAG)的sql生成框架
木亦汐丫
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简介Vanna是基于检索增强(RAG)的sql生成框架Vanna使用一种称为LLM(大型语言模型)的生成式人工智能。简而言之,这些模型是在大量数据(包括一堆在线可用的SQL查询)上进行训练的,并通过预测响应提示中最有可能的下一个单词或“标记”来工作。Vanna优化了提示(通过向量数据库使用嵌入搜索)并微调LLM模型以生成更好的SQL。Vanna可以使用和试验许多不同的LLM,以获得最准确的结果。V
- Go 1.24 新特性一览
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Go1.24震撼登场,带来显著性能提升与诸多新功能,如泛型类型别名、优化工具链及标准库增强。可借助os.Root实现安全文件系统操作,运用testing.B.Loop优化基准测试,利用runtime.AddCleanup完善资源管理,还有weak包优化内存、crypto包保障FIPS140-3合规。速升级,提升Go应用效率与安全!文章目录语言特性更新泛型类型别名(GenericTypeAliase
- 初创企业必备:10 款免费企业项目管理平台推荐
一、初创企业的项目管理之重对于初创企业而言,资源的有限性是其面临的主要挑战之一。在人力、财力和时间都相对紧张的情况下,高效的项目管理就显得尤为重要。良好的项目管理能够帮助初创企业明确目标。在创业初期,企业往往面临着众多的方向和机会,但资源的有限性决定了必须聚焦于核心目标。通过项目管理,企业可以明确项目的具体目标,将其分解为可执行的任务,让团队成员清楚地知道自己的工作方向和重点。项目管理有助于优化资
- 如何优化多表查询情况下的查询性能问题
在实际开发过程中,使用例如DDD领域模型充血方案或者为了数据模型更加的便于之后的拓展和解释,不便于也不建议通过增加状态字段的方式解决问题,但同时上层业务有相对比较复杂,就会存在数据模型与业务要求之间的适配问题,复杂的业务可能提现在数据模型中需要用到多张表的联表查询情况,这类问题如何解决呢?拆分方式将原本一条SQL方式,查分为多步。多步可以是在SQL层面也可以是在程序层面。有些业务情况是允许通过多条
- 如何从零开始训练大模型?(附AGI大模型路线图)
脱泥不tony
agi人工智能产品经理语言模型大数据学习AI大模型
1背景根据scalinglaw,模型越大,高质量数据越多,效果越好。但还有一个很直观的情况,随着预训练样本的质量不断提升,训练手段的优化。新的模型,往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如,最新出的minicpm,微信内部评测效果也是非常棒的。跟规模相对接近的2b、7b模型比,得分比qwen2b高,和qwen7b比有的高有的低。这个是minicpm的详细技术文档。https://shengdi
- 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;
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struct student *next;
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// 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,