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水果很好吃哟
引言:在皮亚杰的认知发展理论中,小学低段的学生处于具体运算阶段。处于该时期的能够进行一定的抽象和逻辑思维能力,但其思维活动仍然需要借助具体的事物予以支撑。数与形相互联系,形成你中有我,我中有你,从而让学生更好地建构头脑中的数学模型。小学低段学生有着好动和注意力难以集中的普遍现象。如何把抽象的知识更好的展示出来,让学生更好的理解和接受,这需要教师在课堂上采用更贴近学生生活的情境。生活情境可以让学生身
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Unity是一款功能强大的游戏开发引擎,它提供了许多方便开发者使用的功能和工具。其中一个非常有用的功能是Unity命令行参数。通过使用命令行参数,开发者可以在启动Unity时自定义一些行为和设置,从而更好地管理和调试项目。使用Unity命令行参数的好处是,它可以帮助开发者更好地管理和调试项目。通过在命令行中指定参数,我们可以自动化一些常见的任务,例如构建项目、执行测试、导出资源等。这不仅可以提高开
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介绍近期,因项目需要,需要在UI界面上显示Unity程序,实现在界面上控制Unity中的模型行为,原本想着是将Unity环境集成到VS上,但是在网上查询半天有没有好的方法达成目的,但是事与愿违,只能另辟蹊径。通过调用外部进程的方式将其加载到QT界面上,在通过网络通信的方式达成目的。通过查询资料所得,Qt的QProcess和QWindow可以为我们完成这样的任务。核心思想是:1.通过QProcess
- 自以为是的井底之蛙
自命不凡的猫
自以为是井底之蛙没错,就是我曾经我以为自己编程有两把刷子现在我发现我会的只是一些基本操作半把刷子都凑活现在心情有些沮丧,因为在做作业时候,做一个模型出来,各种小问题,频出!我有些不想动,可是我不能不动啊再想想···
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设备仪器仪表盘读数识别系统基于YoLov8网络模型智能视觉分析技术,设备仪器仪表盘读数识别系统自动识别指针型仪表读数。设备仪器仪表盘读数识别系统对工业仪表盘数据进行实时读取,不需人为干预当监测到指针仪表读数数据异常时,立即自动抓拍告警提醒后台值班管理人员及时处理,避免意外的发生。设备仪器仪表盘读数识别系统主要适用于油田、工厂等场景需要值班人员及时统计指针仪表读数信息。设备仪器仪表盘读数识别系统通过
- 大语言模型原理与工程实践:混合微调策略
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计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:混合微调策略作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的迅猛发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性的进展。LLMs通过在海量文本数据上进行预训练,学习到了
- Spring框架(7)Spring表单标签、数据校验及文件上传
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Spring表单标签在以往开发JSP项目时,通常会使用EL表达式和JSTL标签来完成页面视图的开发工作,其实Spring也提供了自己的一套表单标签库。通过使用Spring标签,可以很容易地将模型数据中的表单对象绑定到HTML表单元素中Spring提供的常用表单标签标签姓名说明渲染表单元素文本框组件标签密码框组件标签隐藏组件标签多行文本框组件标签复选框组件标签下拉列表组件标签数据校验使用Spring
- Redis 为什么要设计成单线程?Redis 6.0 版本开始为什么变成多线程?
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Redis最初采用了单线程模型,这一设计决策主要是为了简化并发控制并提升性能。尽管Redis的单线程模型在许多场景中表现出色,但从Redis6.0版本开始,引入了多线程支持以优化网络I/O操作。下面是单线程模型的优点和Redis多线程演变的详细说明:单线程模型的优点简化并发控制:单线程模型消除了多线程中的竞争条件和锁争用问题。由于Redis只有一个执行线程,不需要处理线程间的数据竞争和锁管理,从而
- 中标 | 极客天成分布式存储软件成功中标华泰证券并行文件系统软件项目
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2023年9月21日,北京极客天成科技有限公司分布式存储软件V3.0通过代理商成功中标华泰证券并行文件系统软件项目。华泰证券并行文件系统软件项目是服务于华泰证券量化投研的重点项目,是华泰证券能否取得可持续性竞争优势的关键所在,华泰证券多年深耕信用量化投研领域,基于大数据、人工智能、NLP等技术自主研发。汇聚各类市场数据,研发量化模型,能够高效全面地进行信用风险分析和研究。北京极客天成科技有限公司分
- 各大平台极速版掘金+短剧掘金+小游戏撸包+养鸡+阅读全自动挂机
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项目概述本项目提供了一款全自动脚本挂机软件软件特点多平台支持:软件覆盖了小游戏、短剧、抖音、快手等多个平台。全自动操作:用户可通过一键操作实现脚本的自动运行。高效字库提取:软件具备快速提取字库的功能,提高运行效率。无障碍支持:无需特殊权限如USB调试、root或刷系统。滑动验证:支持多种验证方式,包括多次点击验证。3.设备要求软件可在安卓手机、模拟器或云手机上运行。
- Lua中大量注释后取消
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在Lua中注释掉一些调试的代码之后,逐个去取消掉又十分耗时麻烦,调试的信息可以像下面这样写,大量取消的时候可以直接搜索替换。
- 单片机原理及应用中断实验
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1.实验目的(1)熟悉51单片机中断初始化编程方法。(2)掌握51单片机外部中断源的设计使用。(3)中断处理应用程序的设计与调试技巧。2.实验内容通过对P3、2、P3、3引脚的电平控制,实现外部中断处理,从而控制输出口P1的输出效果变化。/用外中断0的中断方式进行数据采集与处理#include//包含51单片机寄存器定义的头文件sbitS=P3^2;//将S位定义为P3、2,/**********
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详解数据结构线段树
线段树详解By岩之痕目录:一:综述二:原理三:递归实现四:非递归原理五:非递归实现六:线段树解题模型七:扫描线八:可持久化(主席树)九:练习题一:综述假设有编号从1到n的n个点,每个点都存了一些信息,用[L,R]表示下标从L到R的这些点。线段树的用处就是,对编号连续的一些点进行修改或者统计操作,修改和统计的复杂度都是O(log2(n)).线段树的原理,就是,将[1,n]分解成若干特定的子区间(数量
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- AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分(含torch和cuda)包含机器学习模型和bert模型的使用
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文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦,改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert,用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件,提取“句子”列,‘标注’列和‘上下文情境’这三列按顺序把excel中的这三列拼接在一起。合并输出成一个xlsx文件。importosimportpandasaspd#获取当前脚本所在的目录
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一、前言本篇文章将在v100单卡服务器上,使用ms-swift去高效微调QWen2系列模型,通过阅读本文,您将能够更好地掌握这些关键技术,理解其中的关键技术要点,并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。是一种有效的自适应策略,它不会引入额外的推理延迟,并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量
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在完整的机器学习流程中,数据标准化(DataStandardization)一直是一项重要的处理流程。不同模型对于数据是否标准化的敏感程度不同,以下哪个模型对变量是否标准化不敏感?A.决策树B.KNNC.K-MeansD.SVM数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,S
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财富趋势金融大模型已通过备案8月28日晚,国内领先的证券软件与信息服务提供商——财富趋势,公布了其2024年上半年财务报告:今年上半年,财富趋势营收1.48亿元,同比增长0.14%;实现归母净利润为1亿元,同比减少15.45%。单季度来看,该公司第二季度归母净利润为5020万元,同比减少19.77%,环比持平。半年报显示,本期该公司主营业务增长74.20万元,增长比例为0.51%,公司其他业务收入
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大模型(LLMs)基础面1.目前主流的开源模型体系有哪些?2.prefixLM和causalLM区别是什么?3.涌现能力是啥原因?4.大模型LLM的架构介绍?大模型(LLMs)进阶面1.llama输入句子长度理论上可以无限长吗?1.什么是LLMs复读机问题?2.为什么会出现LLMs复读机问题?3.如何缓解LLMs复读机问题?1.LLMs复读机问题2.llama系列问题3.什么情况用Bert模型,什
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在我们公司,测试环境通常有以下几种划分:一、开发环境开发环境主要由开发人员使用,用于在开发过程中进行代码调试和单元测试。测试人员有时也会在开发环境中进行一些初步的功能验证,以便及时与开发人员沟通问题。但开发环境通常不太稳定,不适合进行全面的系统测试。二、测试环境1.集成测试环境:•用于对各个模块进行集成测试,验证模块之间的接口和交互是否正常。•通常会尽可能模拟生产环境的配置,但数据量可能相对较小。
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机器学习中的增量学习(IncrementalLearning,IL)策略是什么?在当今快速发展的数据驱动世界中,传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。随着数据量的增长和分布的变化,模型需要不断更新,以保持其预测能力和适应性。然而,频繁的重新训练不仅耗费大量资源,还会导致模型丧失对旧数据的记忆,这被称为“灾难性遗忘”(CatastrophicForgetting)现象。为解决这一问题,增量学习(I
- 基于Python的机器学习系列(17):梯度提升回归(Gradient Boosting Regression)
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简介梯度提升(GradientBoosting)是一种强大的集成学习方法,类似于AdaBoost,但与其不同的是,梯度提升通过在每一步添加新的预测器来减少前一步预测器的残差。这种方法通过逐步改进模型,能够有效提高预测准确性。梯度提升回归的工作原理在梯度提升回归中,我们逐步添加预测器来修正模型的残差。以下是梯度提升的基本步骤:初始化模型:选择一个初始预测器h0(x),计算该预测器的预测值。计算残差:
- Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)
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文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成,环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us
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文章目录需求流程设计步骤1:数据准备步骤2:模型训练步骤3:评估指标选择步骤4:性能评估代码实现导入依赖Mysql获取数据分批加载到矩阵目标coo_matrixvstackbm25_weight模型训练测试评估完整代码需求为了验证推荐系统中ALS(交替最小二乘)算法的召回效果以及离线数据推荐的效果,我们需要进行一系列的实验步骤。这些步骤包括数据准备、模型训练、评估指标的选择以及最终的性能评估流程设
- 最新视频合成后调优技术ExVideo模型部署
杰说新技术
AIGC多模态AIGC人工智能
ExVideo是一种新型的视频合成模型后调优技术,由华东师范大学和阿里巴巴的研究人员共同开发。ExVideo提出了一种新的后调优策略,无需对整个模型进行大规模重训,仅通过对模型中时序相关组件的微调,就能够显著增强其生成更长视频片段的能力,大大降低了对计算资源的需求,仅需1.5kgpu小时就能将视频生成帧数提高至原模型的5倍。ExVideo在提升视频长度的同时,并没有牺牲模型的泛化能力,生成的视频在
- <Java>如何在Leetcode高效的刷题
萝诗粉
javaleetcode开发语言intellij-idea
本篇博客仅写给才接触编程时间不长,码龄不长的,以及刷题量不多的同学文章目录前言一、刷题三板斧二、借鉴思路三、根据错误单步调试总结前言为了提高自己的水平,很多同学会很努力的在Leetcode上刷题来锻炼自己,但是刷题的前提是努力和效率要并存,接下来就来看看如何在Leetcode上高效的刷题一、刷题三板斧1.拿到一道题后,先画图,先把思路理顺2.在画图理解的基础上,在图的旁边写上重点步骤的代码3.第三
- YoloV8改进策略:主干网络改进|使用YoloV8实现多任务检测|基于MobileNetV4实时与通用多任务检测模型的改进
AI智韵
YOLO网络
摘要在自动驾驶领域,高精度、轻量级和实时响应是三个至关重要的要求。本文介绍了一种基于MobileNetV4的改进版A-YOLOM(AdaptiveYOLOMulti-task)模型,该模型旨在进一步提升实时性能,同时保持对目标检测、可行驶区域分割和车道线分割任务的高精度处理能力。通过替换原A-YOLOM模型中的YOLOv8骨干网络为MobileNetV4,我们成功降低了模型复杂度,显著提升了推理速
- 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”
nannan408
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
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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,