- ECS120fundamentals of compiling
D285A3
eclipse
Auto-gradedproblemsTheseproblemsarenotrandomized,sothereisnoneedtofirstsubmitafilenamedreq.Eachproblembelowappearsasaseparate“Assignment”inGradescope,beginningwith“HW1:”.1.1DFAsForeachproblemsubmittoG
- 【ECS120】fundamentals of compiling
iuww1314
学习
1Auto-gradedproblemsTheseproblemsarenotrandomized,sothereisnoneedtofirstsubmitafilenamedreq.Eachproblembelowappearsasaseparate“Assignment”inGradescope,beginningwith“HW1:”.1.1DFAsForeachproblemsubmitto
- 研一入门经验总结
SofiaT
学习笔记
文章目录1.学习习惯个人习惯规划日程表(有反思检查节点,有正反馈,有动力)做记录(方便复习)积累适合学习、集中精神的方法抱着强目的性去做事情遇到的问题案例与解决方法扩展阅读2.学习方法主动学习读论文的方法看代码的方法小技巧3.代码运行环境深度学习框架(python->pytorch->transformers/pytorch_lightning)李宏毅课程全流程(HW1)1.学习习惯个人习惯规划日
- 2019-08-26作业
坐等抱大腿的鬼鬼
//缩略图letimgs1=document.querySelector('#one>img')letimgs2=document.querySelectorAll('#two>img')for(imgofimgs2){img.addEventListener('click',function(evt){imgs1.src=web1904/img/hw1/${evt.target.id}-1.jp
- 【计算机组成&体系结构】HW1:指令系统举例&教学计算机汇编语言程序设计
_Yhisken
计算机组成原理笔记学习笔记计算机组成计算机体系结构
一、指令系统举例计算机指令系统分类:RISC和CISC(RISC执行同样处理功能的程序所占用时间更简短,RISC机器的运行性能可能比CISC机器高2~5倍)公式:P=IxCPIxT(P表示执行一个程序所用时间,I表示该程序中包含的机器指令总条数,CPI表示执行1个机器指令所需要的机器周期数,T表示每个机器周期的时间长度)RISC和CISC对比ICPITRISC1.2~1.41.3~1.7rs,转移
- HW1: 线性表 > 1-4 一元多项式的相加和相乘
枫铃树
原题描述一元多项式是有序线性表的典型应用,用一个长度为m且每个元素有两个数据项(系数项和指数项)的线性表((p1,e1),(p2,e2),...,(pm,em))可以唯一地表示一个多项式。本题实现多项式的相加和相乘运算。本题输入不保证有序。输入第1行:一个整数m,表示第一个一元多项式的长度第2行:2m项,p1e1p2e2...,中间以空格分割,表示第1个多项式系数和指数第3行:一个整数n,表示第二
- 【李宏毅 DLHLP 深度学习人类语言处理 HW1】
每天都想躺平的大喵
李宏毅DLHLP深度学习人工智能
李宏毅DLHLP深度学习人类语言处理HW1相关资料HW1更多尝试1,加深encoder:4层LSTM2,加深encoder(4层LSTM)和加深decoder(2层LSTM)3,cnn代替vgg4,再次加深decoder(4层LSTM)5,在2的基础上加上dropout语音小白在网上没有找到这门课的作业分享,那就记录一下自己的作业吧。相关资料课程官网:https://speech.ee.ntu.e
- 【python基础】【pandas】读取数据pd.read_csv、列表切片iloc、转换成数组to_numpy
qq_43520842
pythonpythonnumpypandas
读取数据保存到data中,路径根据你保存的train.csv位置而有变化big5是专门针对台湾繁体的。data=pd.read_csv('D:/pycharm/HungYiLiData/hw1/train.csv',encoding='utf-8')#data=pd.read_csv('D:/pycharm/HungYiLiData/hw1/train.csv',encoding='big5')#
- 机器学习--课后作业--hw1
Teroin
机器学习机器学习人工智能
机器学习(课后作业–hw1)本篇文章全文参考这篇blog网上找了很多教程,这个是相对来说清楚的,代码可能是一模一样,只是进行了一些微调,但是一定要理解这个模型具体的处理方法,这个模型我认为最巧妙的它对于数据的处理,直接把前9天所有的参数参数当作变量,最简单粗暴的方法,,然后再是里面一些矩阵的运算,也很重要,可能直接看无法理解,那就手动创造几个数据,进行手动模拟,一定会有不小的收获的作业介绍题目要求
- HW1: COVID-19 Cases Prediction
h0l10w
机器学习机器学习深度学习神经网络
任务描述助教给出的代码:https://colab.research.google.com/drive/1FTcG6CE-HILnvFztEFKdauMlPKfQvm5Z#scrollTo=YdttVRkAfu2t数据(kaggle):https://www.kaggle.com/competitions/ml2022spring-hw1数据说明具体数据以CSV中的为准,比如ppt中说有37个州,
- MIT6.828 HW1 Boot xv6
扶桑与克里斯
环境ubuntu20.0464位系统本次作业的地址:homeworkMIT6.828地址:MIT6.828-2018-fall正文如果做过前面lab1的老铁一定感觉lab1的内容之多,后面做起来也不容易,相对而言,这一份作业就没那么困难了,这次作业主要做的是调试,不需要写代码。准备工作这次使用的代码是xv6,而不是之前lab1的代码,所以需要重新从github拉下来:gitclonegit://g
- 算法设计与分析HW1:LeetCode7
林晓健
算法作业算法leetcode
Description:Reversedigitsofaninteger.Example1:Input:123Output:321Example2:Input:-123Output:-321Note:Theinputisassumedtobea32-bitsignedinteger.Yourfunctionshouldreturn0whenthereversedintegeroverflowsSu
- NLP学习HW1
Cxgoal
NLP入门组队学习题目理解报名了NLP组队学习,这是第一天的学习。赛题名称:零基础入门NLP之新闻文本分类赛题目标:入门自然语言处理,熟悉相关机器学习和深度学习的方法和算法。赛题任务:对来自互联网的新闻文本进行分类,也是一个典型字符识别的问题。学习目标理解赛题背景与赛题数据下载赛题数据,理解赛题的思路赛题数据赛题的数据报名后即可下载,数据为新闻文本,并且进行了字符级别的匿名处理。数据文本中包含14
- 李宏毅机器学习课程作业-HW1
llllllhhhhj
机器学习python
整篇文章是笔者自我一点点学习和理解其所给指导代码的记录学习。在读取文件的时候使用了pandas.read_csv()函数,其中enconding的参数时“big5”,这是因为在这份文件中里面含有繁体字,使用“gbk”编码时会报错data=pd.read_csv('./train.csv',encoding='big5')记事本打开是这样:使用该函数打开后是这样:PREPROCESSING部分dat
- torch.t()、torch.min()、*、torch.stack、.long()
DJames23
PyTorch目标检测深度学习
yolov3中的bbox_wh_iou代码如下:defbbox_wh_iou(wh1,wh2):wh2=wh2.t()#w1是当前anchor的w,h1是当前anchor的hw1,h1=wh1[0],wh1[1]#w2是所有目标的w,h2是所有目标的hw2,h2=wh2[0],wh2[1]inter_area=torch.min(w1,w2)*torch.min(h1,h2)union_area=
- 【深度学习】李宏毅老师课程作业第一题
会发光的咸鱼
深度学习人工智能
题目要求:先打开train数据如图拿到数据后先对数据进行预处理导入数据importsysimportpandasaspdimportnumpyasnp#读入train.csv,繁体字以big5编码data=pd.read_csv('C:/Users/Lenovo/Desktop/shuzizuoye/huigui/hw1/hw1/train.csv',encoding='big5')#导入数据da
- 李宏毅机器学习2022 HW1
张十八员外
李宏毅机器学习2022python深度学习
李宏毅机器学习2022版Homework1新冠阳性人数预测,根据前四天的数据,预测第五天的阳性人数。(回归)首先下载数据集!gdown--id'1kLSW_-cW2Huj7bh84YTdimGBOJaODiOS'--outputcovid.train.csv!gdown--id'1iiI5qROrAhZn-o4FPqsE97bMzDEFvIdg'--outputcovid.test.csv导入需要
- #機器學習_台大李宏毅教授HW1範例代碼,含解析
CLC-overflow
PythonAlgorithmPyTorchpythonpytorch编程语言deeplearningmachinelearning
台大李宏毅教授HW1範例代碼,含解析A.前言B.代碼分析B.1加入模組B.2方便應用的函式庫B.3數據集B.4訓練模型B.5特徵選擇B.6訓練模型B.7參數字典B.8運行C.訓練過程與上傳Kaggle結果C.1開始執行C.2訓練過程C.2Loss圖C.3Kaggle驗證結果D.課程資源2023-01-1702:28由於文章發佈的時候,附檔還未通過審核,後續會再補上2023-01-1713:17已補
- 李宏毅2022机器学习HW1收获
纵浪大化中,喜,惧
机器学习课程笔记机器学习python深度学习
colab的使用把训练集取出一部分作为验证集选择特征tqdm,tensorboard使用在训练和验证时要关闭梯度计算要把模型和数据放在同一个device上保证模型可复现性pytorch和numpy在生成数组上的区别一、colab的使用1把谷歌云盘mount到colab上面:fromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/device')/表示当前站
- 李宏毅机器学习作业之PM2.5预测
哈哈哈捧场王
机器学习&深度学习
importpandasaspdimportnumpyasnpimportmathimportcsv数据预处理#读取数据csv文件,将csv文件保存为矩阵#这里read_csv的作用是读取csv文件data=pd.read_csv("/Users/tiger/Desktop/study/机器学习/李宏毅机器学习/李宏毅机器学习资料/数据/hw1/train.csv",encoding="big5"
- 李宏毅机器学习hw1~4作业 强化点
沅沅要努力学习啊!!!
李宏毅机器学习机器学习人工智能sklearn深度学习
李宏毅机器学习hw1~4作业强化点总结李宏毅机器学习hw11.特征选择2.激活函数3.学习率李宏毅机器学习hw2HMM李宏毅机器学习hw31.dropout2.目标检测Loss设置3.模型融合李宏毅机器学习hw41.Conformer2.Self-attentionpooling李宏毅机器学习hw11.特征选择利用sklearn中的特征选择方法,选择了少量最有影响的特征。对特征进行归一化处理,将其
- 2020李宏毅深度学习hw1
冷板凳yyds
李宏毅机器学习作业r语言深度学习python
2020李宏毅深度学习hw11、导入包importsysimportpandasaspdimportnumpyasnp2、加载数据data=pd.read_csv('train.csv',encoding='big5')两个参数分别是“文件路径”和“文件编码格式”,‘big5’指的是繁体中文编码,因为给的数据是TW那边的,所以必须是用big5来进行解码。3、无用数据去除data=data.iloc
- 李宏毅机器学习 hw1 boss baseline 解析
失败人生自救指南
机器学习python人工智能
hw1代码任务描述任务很简单,就是一个回归问题,给你过去四天新冠肺炎感染人数的相关情况,让你预测最后一天的新冠感染人数。上图展示了特征的解析特征共有117维,首先是37维的关于州的one-hot编码,然后是4维的特征表示是否有新冠相像的疾病,后面8维是行为指标,例如戴口罩,到别的州旅游等等,之后的3维是精神健康指标,例如是否感到焦虑,沮丧等等,最后一维是当天感染的人数。因为一共有五天,所以特征为3
- 2021李宏毅作业hw3 --食物分类。对比出来的80准确率。
亮子李
李宏毅2022作业专题深度学习神经网络python
系列文章:2022李宏毅作业hw1—新冠阳性人员数量预测。_亮子李的博客-CSDN博客hw-2李宏毅2022年作业2phoneme识别单strong-hmm详细解释。_亮子李的博客-CSDN博客git地址:lihongyi2022homework/hw3_foodatmain·xiaolilaoli/lihongyi2022homework·GitHub前言注意我做的是2021的,因为2022的和
- 度量变换+图像拼接+检测深度图【国科大图像处理实验】
Root_dobby
图像处理计算机视觉opencv
文章目录实验一具体实现实验结果实验二具体实现实验结果实验三具体实现实验结果实验一问题描述:目录hw1下的图像是一些胶片的照片,请将其进行度量矫正。具体实现采用Canny算子,检测边缘点,参数的设置不能太大也不能太小,这个很关键;#读取图像image=r'./hw1/4.jpeg'img=cv.imread(image)#灰度化处理图像grayImage=cv.cvtColor(img,cv.COL
- 机器学习hw1
就想改个名字为什么这么难
深度学习python机器学习
作业要求:根据气象局的数据,通过前9小时的数据预测第10小时的PM2.5一.数据预处理首先进行数据的预处理:默认第一行是header,data(data为数据帧)只保留从第三列开始的数据,观察train.csv可以发现降雨量那行为NR,将所有的NR变为0方便后面进行处理,然后将数据帧转换为数组。train.csv文件中包含了一年的数据量,数据的结构为12个月,每个月20天,每天24小时,每个小时包
- 《机器学习—李宏毅》HW1
SofiaT
机器学习-李宏毅笔记深度学习人工智能
目录ObjectivesUsefulLinksPyTorchStep1.读入和处理dataDataset&DataloaderTensorsStep2.定义神经网络定义一个神经网络层定义自己的模型Optimization一、FeaturesScaling参考文章二、选择合适的features原理方法一过滤法二包装法三嵌入法黑盒试错法参考文章具体实践——通过kaggle波士顿房价预测来提升hw1的p
- 【机器学习】根据特征预测序列-2022李宏毅作业HW1
汉语言文学23A
机器学习python深度学习
记录一个pytorch训练机器学习模型的代码,代码内容包括:数据库建立、数据预处理、特征分析与提取、神经模型定义、模型训练与验证、模型拟合结果输出等部分,模拟效果见下图。目录一、数据介绍二、构建数据库与数据预处理三、模型定义四、模型训练与验证五、模型结果输出六、完整代码七、部分运行结果展示八、参考资料一、数据介绍数据长度为116列2699行,记录了美国各州与新冠相关的一些特征。前一部分为各州编码,
- 【hw1】b站刘二大人,第八讲课后题Titanic
成长版小贺
hm_DL深度学习神经网络python
【pre】代码没啥新意,很多人都分享过了。主要想记录一下自己遇到的bug以及收获。【bug】1.RuntimeError:mat1andmat2shapescannotbemultiplied(32x5and6x3)nn.linear()中,两参数(矩阵)的维度不一致。FC公式:y=w*x+b,所以这里报错的原因是w和x维度不一致。print了一下,发现x是5列,但源代码里作者认为是6列——“五个
- 李宏毅机器学习2020课后作业笔记 【hw1】 pm2.5值的预测
yyiloveuu
机器学习python人工智能
李宏毅机器学习2020课后作业ML2020spring-hw11.问题描述2.数据预处理3.模型构建4.模型评估5.个人总结1.问题描述给定一年内台湾某市的空气质量观测数据(每个月20天,每小时记录一次,每天共记录24个小时),目的是来预测某时刻的pm2.5值。训练数据是12个月,每个月20天的空气质量观测数据,每天共有18个特征(包括pm2.5),每天共24个小时的数据,也就是说每天共18*24
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
6
- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod