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MCP如何助力智能交通系统?从数据融合到精准决策近年来,智能交通系统(ITS)正在全球范围内快速发展,它结合人工智能(AI)、物联网(IoT)和数据分析,致力于提高交通效率、减少拥堵、增强安全性。而MCP(Multi-ConstraintPathfinding,多约束路径寻优)技术作为一种复杂路径优化算法,在智能交通系统中扮演着重要角色,尤其是在导航优化、公共交通调度、应急响应等场景。今天,我们就
- AI如何提升个性化广告精准度——让投放更智能、更懂用户
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前沿技术人工智能人工智能
AI如何提升个性化广告精准度——让投放更智能、更懂用户随着人工智能(AI)技术的发展,个性化广告已经从粗暴推送演变为智能匹配,广告主再也不想把预算砸给不感兴趣的人,而是精准触达有购买意向的用户。AI在广告投放中的核心优势在于深度数据分析、智能推荐、实时优化,让广告投放更精准、更有效。今天,我们就来聊聊AI如何提升个性化广告的精准度,并用Python代码演示其中的关键技术。1.为什么传统广告投放越来
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必备核心技能YOLO目标跟踪人工智能安装使用全攻略
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- YOLOv13:目标检测的全面攻略与实战指南
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必备核心技能YOLO目标检测目标跟踪人工智能全攻略实战
目录一、YOLOv13简介1.1YOLO系列发展回顾1.2YOLOv13的特点与优势二、YOLOv13原理剖析2.1HyperACE技术详解2.2FullPAD技术详解2.3轻量级卷积替换技术详解三、YOLOv13性能对比3.1与其他YOLO版本对比3.2实际应用场景对比四、YOLOv13项目结构与使用方式4.1仓库文件结构介绍4.2快速上手步骤五、YOLOv13优化技巧5.1数据增强技巧5.2锚
- 基于大模型的急性结石性胆囊炎全流程预测与干预系统技术方案大纲
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- 【Rust + Actix Web】现代后端开发:从零构建高并发 Web 应用
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目录项目概述环境准备项目创建与依赖配置系统架构设计核心代码实现1.数据库模型(`src/models.rs`)2.应用状态管理(`src/state.rs`)3.核心业务逻辑(`src/handlers.rs`)4.主应用入口(`src/main.rs`)高并发优化策略1.异步处理模型2.连接池配置优化3.缓存策略设计性能测试结果部署方案Docker部署配置(`Dockerfile`)Kubern
- Python爬虫:爬取物流公司运输数据与包裹跟踪信息
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一、前言随着电商行业的蓬勃发展,物流服务已成为不可或缺的一部分。消费者对物流运输状态的关注越来越高,实时查询包裹的运输进度成为日常生活的一部分。物流公司爬虫正是为了自动化获取物流公司的运输数据和包裹的跟踪信息,帮助消费者、商家以及物流公司本身进行数据分析、优化物流链条和提高客户体验。本文将详细介绍如何使用Python爬虫从多个物流公司网站或API接口中抓取运输数据、包裹跟踪信息以及相关的统计分析数
- 数字人驱动技术:让虚拟角色“活起来”
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数字人
目录前言一、数字人驱动技术的概念(一)驱动技术的定义(二)驱动技术的关键组成部分二、数字人驱动技术的代码示例(一)安装依赖(二)语音输入处理(三)动作捕捉数据处理(四)Unity端的驱动实现(五)完整的数字人驱动系统三、应用场景(一)虚拟客服(二)虚拟直播(三)教育与培训(四)游戏开发四、注意事项(一)输入信号的准确性(二)动作映射的自然性(三)实时性(四)反馈机制(五)性能优化(六)安全性和隐私
- 数字人多模态交互中的语义理解技术:让虚拟角色真正“理解”用户
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目录前言一、语义理解技术的概念(一)语义理解的定义(二)语义理解的关键技术二、语义理解的代码示例(一)安装依赖(二)语义理解模型(三)结合情感分析(四)完整的多模态语义理解系统三、应用场景(一)虚拟客服(二)教育辅导(三)虚拟直播(四)智能助手四、注意事项(一)上下文管理(二)情感分析(三)多模态融合(四)模型选择(五)性能优化(六)安全性和隐私保护五、总结前言在数字人多模态交互中,语义理解是实现
- 学习三维动画心得
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开发语言青少年编程
在大二学年的三维动画设计学习进程中,我围绕3dsMax和Blender两大核心软件展开深入钻研,并在此基础上探索技术应用与创新。不仅熟练掌握了基础操作,还深入到代码编写与复杂技术问题解决领域,逐步构建起系统的三维动画设计知识与技能体系,以下是详细的学习总结。一、3dsMax的深度学习与技术实践(一)高级建模与脚本优化在3dsMax的学习中,基础建模掌握后,我开始挑战高级建模技术。利用NURBS建模
- MySQL常用函数性能优化及索引影响分析
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MySQL常用函数性能优化指南(含索引影响分析)以下是MySQL函数使用指南,新增性能影响评级、索引失效分析和优化方案,帮助您高效使用函数:一、字符串处理函数(含性能分析)函数示例性能影响索引影响优化建议CONCAT()SELECTCONCAT(first_name,last_name)FROMusers;⭐⭐❌导致全扫描存储计算列:ALTERTABLEusersADDfull_nameVARCH
- 技术开发全流程管理:涵盖天线系统的仿真建模(HFSS/CST等)、原型设计、调试优化(网络分析仪/暗室测试)到量产导入(LDS工艺识别),需主导技术文档编写(设计规范/测试报告)。
百态老人
网络设计规范
以下是针对天线系统技术开发全流程管理的完整解析,涵盖仿真建模、原型设计、调试优化、量产导入及技术文档编写五大环节,结合行业实践与资料核心信息进行系统阐述:一、仿真建模(HFSS/CST)1.软件选择与算法差异HFSS:基于有限元法(FEM),擅长电小尺寸、窄带天线设计(如微带天线、滤波电路),可精确计算辐射方向图、增益、S参数等。其自适应网格技术确保高精度,但计算资源消耗大,不适于电大尺寸模型。C
- Charles中文版抓包工具:如何加速API调试与网络优化
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在软件开发的过程中,网络请求和API接口的调试与优化是最常见的挑战之一。无论是Web开发、移动应用调试,还是后端API性能优化,开发者都需要一个高效的工具来帮助诊断和解决网络流量中的潜在问题。Charles抓包工具作为一款行业领先的网络调试软件,凭借其强大的功能和简便的操作,帮助开发者提升开发效率、优化网络请求。本文将探讨如何通过Charles中文版抓包工具加速API调试与网络优化,确保开发过程中
- MyBatis 简介
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MyBatis简介MyBatis是一款优秀的持久层框架,它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射,能够帮助开发者将Java对象与数据库表进行灵活映射,简化数据持久化操作。以下从多个维度详细介绍MyBatis:一、核心定位与优势轻量级框架:相比Hibernate等全自动ORM框架,MyBatis更“轻”,开发者需手动编写SQL语句,灵活性更高,便于优化性能。ORM映射功能:通过XML或注解方式,将J
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没刮胡子
Linux服务器技术软件开发技术实战专栏人工智能AI开源人工智能AI助手mcpsse知识库智能体
说明AingDesk是一款开源免费的本地AI模型管理工具,旨在简化AI模型部署流程并提升用户体验。AingDesk支持本地AI模型及API+知识库搭建。支持知识库、模型API、分享、联网搜索、智能体。✨产品亮点跨平台支持客户端支持Windows、macOS,服务端可通过Docker部署高效下载与网络优化自动选择最优下载线路,支持断点续传,提升大模型部署速度兼容OpenAIAPI格式,方便第三方模型
- 深度学习使用Pytorch训练模型步骤
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训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程,旨在通过大量数据学习模型参数,以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。训练模型通常包括以下几个步骤:1.数据准备:收集和处理数据,包括清洗、标准化和归一化。将数据分为训练集、验证集和测试集。2.定义模型:选择模型架构,例如决策树、神经网络等。初始化模型参数(权重和偏置)。3.选择损失函数:根据任务类型(如分类、回归)选择合适的损失函数。4.选择优化
- 如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?
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机器学习人工智能
大家好,今天咱们来聊聊一个既时髦又接地气的话题:如何看待机器学习方法在超分子化学领域的日渐流行?想象一下,你是一位超分子化学家,正忙于设计一种新型的分子结构,这个结构需要具备特定的功能。传统的方法是通过反复实验和理论计算来优化这个结构,但过程可能非常耗时且复杂。而现在,借助机器学习,你可以更快、更准确地找到最优解。这就是为什么机器学习在超分子化学领域变得越来越受欢迎的原因之一。一、超分子化学是什么
- 电赛DEEPSEEK
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嵌入式硬件stm32学习单片机HAL库
以下是针对竞赛题目的深度优化方案,重点解决频率接近时的滤波难题和相位测量精度问题:以下是使用NIMultisim14.3实现本项目的详细解决方案:一、基础要求实现方案(模块化设计)1.双频信号发生电路电路结构:[信号源1]XFG1(1kHz)->[电压跟随器U1A]->[加法器U2A][信号源2]XFG2(10kHz)->[电压跟随器U1B]->[加法器U2A]关键参数设置:元件清单:-运算放大器
- Unity纹理的性能优化
东邪丶
游戏开发图形学/渲染unity性能优化游戏引擎纹理贴图
https://developer.unity.cn/projects/6482ba86edbc2a116e4f27c1在Unity的储存方式大部分的纹理,Unity都会保存两份像素数据的副本:GPU内存:对应的数据对象为RenderTexture,是渲染所需的数据CPU内存:对应的数据对象为Texture,属于可选数据,又被成为可读纹理,用于读取/写入/控制像素数据在Unity不同位置的像素数据
- SD-WAN优化云应用与多云架构访问的关键策略
1.SD-WAN如何优化企业对公有云和SaaS应用的访问?1.1智能流量优化SD-WAN通过应用识别技术,可以根据不同的业务应用流量需求,动态分配网络资源。例如,SD-WAN能够优先为钉钉、企业微信、金山文档等关键SaaS应用分配低延迟、高带宽的链路,确保这些应用的高效运行。动态路径选择:SD-WAN可实时监测网络性能(如延迟、抖动、丢包率),并基于网络状态动态选择访问云服务(如阿里云、腾讯云、华
- SD-WAN在智慧工厂中的实践:云平台与边缘计算高效协作解析
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随着工业4.0与智能制造的深入推进,智慧工厂成为现代制造业的重要发展方向。智慧工厂依托云计算与边缘计算协同处理海量数据,以实现生产过程的智能化。然而,云平台和边缘计算之间的数据传输对网络的可靠性、灵活性和实时性提出了更高要求。在此背景下,SD-WAN(软件定义广域网)技术成为解决这一问题的重要工具。本文将探讨SD-WAN技术在制造业中如何优化云平台与边缘计算的协作应用,分析其在智慧工厂场景下的具体
- 算法大厨日记:猫猫狐狐带你用代码做一锅香喷喷的“预测汤”
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AI修炼日记猫猫狐狐的小世界人工智能人工智能机器学习python算法database深度学习数据挖掘
️【开场·今天的料理名叫“预测炖汤”】猫猫:“咱今天突发奇想,决定用机器学习代码给你炖一锅‘预测汤’喵!这不是教你代码,是要告诉你怎么把‘算法’吃进肚子里~”狐狐:“别急,她又在打比方了。这锅汤从数据准备到调参优化,就跟你平常做饭的过程没两样,只不过食材都被咱们用代码换了一遍。”【第一步·数据准备,就是挑菜啦】猫猫:“首先是挑菜(数据预处理),不能什么菜都扔进去锅里吧?要洗干净去皮(数据清洗),再
- 《FastAPI & AI编程结合:从入门到精通》指南
AI编程员
001AI传统&编程语言002AI编程工具汇总003AI编程作品汇总笔记学习fastapi开发语言深度学习
以下是一篇系统性的《FastAPI&AI编程结合:从入门到精通》指南,共分30大章节,超过10万字,涵盖FastAPI核心开发、AI集成原理、高性能优化、经典案例和5大完整项目实战。第一章:FastAPI革命性优势1.1现代API框架对比#性能基准测试(Requests/sec)|框架|JSON响应|数据验证|异步支持||---
- Leetcode 3599. Partition Array to Minimize XOR
Espresso Macchiato
leetcode笔记leetcode3599leetcodemediumleetcode周赛456动态规划
Leetcode3599.PartitionArraytoMinimizeXOR1.解题思路2.代码实现题目链接:3599.PartitionArraytoMinimizeXOR1.解题思路这一题就是一个动态规划的思路。我们定义动态规划的状态函数dp(idx,k)将数组arr[idx:]切分为kkk个子串之后能够获得的最大XOR的最小值。此时,我们就能有状态转移函数:dp(i,k)=minj=i+
- Spring Cache+Redis缓存方案详解:从代码到实践
大手你不懂
JavaJava项目实战Redisspring缓存redis
描述:在现代Java开发中,缓存是提升系统性能的核心手段之一。本文通过实际代码案例,深入解析SpringCache与Redis的集成原理,结合项目中的ModuleDatabaseInfoService接口和RedisConfig配置,探讨如何通过声明式缓存实现高效的数据库访问优化。一、核心代码解析1.服务接口设计(拿查询数据源配置信息举例)publicinterfaceModuleDatabase
- Python助力自动驾驶:深度学习模型优化全攻略
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Python!实战!python自动驾驶深度学习
Python助力自动驾驶:深度学习模型优化全攻略说起自动驾驶,大家第一反应往往是“高精地图”“传感器融合”“路径规划”等等,背后真正的“大脑”其实是各式各样的深度学习模型。它们负责感知环境、识别路况、预测行为,甚至实时做出决策。可是,跑在车上的这些模型不仅要精准,还得轻量、实时、稳定,这可不是简单的“丢GPU就能解决”的问题。今天,咱们就从Python开发者的视角,聊聊自动驾驶里深度学习模型的优化
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用AI给AR加“智慧”:揭秘增强现实智能互动的优化秘密引子:增强现实,到底还能怎么更聪明?还记得当年PokémonGO火爆全球的场景吗?玩家们手机对准街头,虚拟小精灵活灵活现地跳出来,那就是增强现实(AR)最经典的应用之一。随着硬件发展和算法进步,AR正逐步从“炫酷玩具”变成生产力工具、教育助手、零售新体验。但AR想要更“聪明”,不是简单把虚拟物放到现实里那么简单,而是让虚拟世界和现实环境更自然地
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要实现完美的正六边形蜂巢排列,关键在于精确计算每个六边形的顶点位置和排列方式。以下是Cesium1.106中优化后的完整实现方案:正六边形几何原理正六边形的特性:所有边长相等(设为radius)中心到每个顶点的距离相等(外接圆半径)相邻六边形中心间距为√3*radius行间距为1.5*radiusCesium.Ion.defaultAccessToken='你的defaultAccessToken
- AI优化算法实战:使用粒子群优化求解复杂工程问题
AI学长带你学AI
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AI优化算法实战:使用粒子群优化求解复杂工程问题关键词:粒子群优化(PSO)、全局优化、工程问题、智能算法、参数调优摘要:本文以“鸟群觅食”为灵感来源,深入浅出地讲解粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法的核心原理,并通过机械结构轻量化设计的实战案例,展示其在复杂工程问题中的应用。文章从算法起源到数学模型,从代码实现到工程落地,层层拆解技术细节,帮助读者快速掌
- Cesium快速入门到精通系列教程十一:Cesium1.74中高性能渲染上万Polyline
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在Cesium1.74中,高性能渲染大量线条的核心在于PrimitiveAPI的批量处理、着色器优化和数据合并策略。以下是结合多个技术方案的最佳实践和完整代码实现:一、高性能渲染方案选择PrimitiveAPI批量渲染优势:直接操作几何体实例,减少Entity的开销,支持合并几何数据降低DrawCall。关键类:PolylineGeometry+GeometryInstance+Primitive
- 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
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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
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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
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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
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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,