- 21、子图同构问题的深度解析
metal
子图同构图论算法
子图同构问题的深度解析1.子图同构问题概述子图同构问题是图论中的一个核心问题,广泛应用于社交网络分析、生物信息学、模式识别等领域。该问题的定义是:给定两个图,一个是较大的主图(HostGraph),另一个是较小的模式图(PatternGraph),判断主图中是否存在一个子图与模式图同构。简单来说,就是要找到主图中与模式图结构完全一致的子图。子图同构问题的难度在于它是一个NP完全问题,意味着在最坏情
- Python 生物信息学秘籍第三版(四)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:annas-archive.org/md5/9694cf42f7d741c69225ff1cf52b0efe译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:生物信息学中的机器学习机器学习在许多不同的领域中都有应用,计算生物学也不例外。机器学习在该领域有着无数的应用,最古老且最为人熟知的应用之一就是使用主成分分析(PCA)通过基因组学研究种群结构。随着该领域的蓬勃发展,还有许多其他潜在的应
- 在生信分析中,处理vcf 比较好用的python包推荐
在生物信息学分析中,处理VCF(VariantCallFormat)文件的Python包有很多,以下是一些常用且好用的Python包,适合不同的分析需求:PyVCF(推荐)简介:PyVCF是一个专门为解析和操作VCF文件设计的Python库,支持读取、过滤和修改VCF文件。优点:简单易用,API直观。支持VCF4.0及以上版本。可以轻松访问变体的信息(如染色体、位置、参考碱基、变异碱基等)。安装:
- Conda安装与使用
目录一、软件安装及conda管理1.conda下载2.miniconda安装二、环境配置1.配置镜像:2.创建环境、移除环境:3.查看小环境4.进入、退出小环境5.查找并安装软件三、一步到位其他:参考资料:一、软件安装及conda管理conda可以来管理大量的生物信息学软件,或者想要复现一些文章中的实验结果需要不同环境的切换。1.conda下载(1)anacondaanaconda|镜像站使用帮助
- 富集分析——GO、KEGG
ersanshi055
生信小菜鸟富集分析GOkegg
一、富集分析的基础认知在生物信息学研究领域,基因功能解析及通路阐释是众多分析流程中的关键环节,富集分析(EnrichmentAnalysis)是将基因或蛋白列表按照功能进行分类的统计方法,目的是找出在特定基因集中显著富集的功能类别或通路。通过这种方法,研究人员可以理解一组基因(如差异表达基因)在哪些生物学过程、分子功能或通路中代表。1.富集分析分类基因本体论富集分析(GeneOntologyEnr
- Rstudio:强大的R语言集成开发环境(IDE)
简说基因-专业生信合作伙伴
r语言开发语言
Rstudio应该是R语言使用的标配,尽管Rstudio的母公司Posit推出了新一代的集成开发环境Positron,但其还处于开发阶段。作为用户不妨让其成熟后再使用,现阶段还是Rstudio更稳定。如果你在生物信息学或统计学领域工作,R语言几乎是必备的工具之一。而RStudio,作为R语言最流行的集成开发环境(IDE),为数据分析、可视化和编程提供了非常友好的平台。今天我们来介绍一下RStudi
- python做生物信息学分析_Python从零开始第五章生物信息学①提取差异基因
吴敬欣
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目前来说,做生物信息学的人越来越多,但是我觉得目前而言做生信的主要有三类人:老本行是做实验的,做生信可能是为了辅助研究或者是为了发paper(有非常多的临床生选择趟生信这波水)主要是做生信的,主要涵盖高通量测序数据分析,组学数据分析等等,专门从事生物学数据分析的这群人,其大部分也是本科生物狗作为强大的生力军,以调包写R,python为主。那么这群人就要熟悉看各种包的tutorial以及如何进行常规
- 用Python实现生信分析——功能预测详解
写代码的M教授
生信分析python开发语言
功能预测是生物信息学中的一项重要任务,通过分析基因或蛋白质序列的特征,推测它们的生物学功能。功能预测通常涉及多种方法,包括序列比对、基序识别、机器学习模型等。这些方法可以帮助科学家推断未知基因的功能,从而加速生物学研究的进展。1.功能预测的主要方法(1)同源性比对:通过将未知基因或蛋白质序列与数据库中的已知序列进行比对,识别出同源序列,并推测它们的功能。常用工具包括BLAST、HMMER等。(2)
- 用Python实现生信分析——序列搜索和比对工具详解
写代码的M教授
生信分析python
1.什么是序列搜索和比对工具?序列搜索和比对工具在生物信息学中用于在大型序列数据库中搜索与查询序列相似的序列,并进行比对分析。这些工具可以帮助研究人员识别与目标序列相关的已知序列,从而推测其功能、结构和进化关系。常见的序列搜索和比对工具包括:BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool):最常用的序列搜索工具,能够快速找到与查询序列相似的序列。FASTA:另一个常用的序列
- 大模型在生物信息学中的应用前景
AI天才研究院
AI人工智能与大数据ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
大模型在生物信息学中的应用前景关键词:大模型、生物信息学、基因组学、蛋白质组学、应用前景摘要:本文将深入探讨大模型在生物信息学中的应用前景。首先,我们将介绍大模型的基础知识,包括其定义、特点和优势。接着,我们将分析大模型在生物信息学中的问题背景和具体应用场景。然后,我们将详细讲解大模型在生物信息学中的数据处理与分析方法,以及其在基因组学和蛋白质组学中的应用案例。最后,我们将讨论大模型在生物信息学中
- 【深度学习】条件随机场(CRF)深度解析:原理、应用与前沿
白熊188
深度学习深度学习人工智能
条件随机场(CRF)深度解析:原理、应用与前沿一、算法背景知识1.1序列标注的挑战1.2概率图模型演进二、算法理论与结构2.1基本定义2.2特征函数设计状态特征(节点特征)转移特征(边特征)2.3线性链CRF结构2.4训练与解码2.5前向-后向算法三、模型评估3.1评估指标3.2评估方法对比3.3性能基准(CoNLL-2003NER)四、应用案例4.1自然语言处理4.2生物信息学4.3计算机视觉五
- 最新期刊影响因子,基本包含全部期刊
Bioinfo科研生信筆記
影响因子2024年期刊影响因子期刊因子因子IF
原文链接:2024年期刊最新影响因子(IF)2024年期刊最新影响因子(IF)BioinfoR生信筆記,注于分享生物信息学相关知识和R语言绘图教程。
- 向量检索中的 ANN(Approximate Nearest Neighbor)技术
XiaoQiong.Zhang
AI人工智能
向量检索中的ANN(ApproximateNearestNeighbor)技术是一种在高维空间中高效查找与查询向量q最相似的Top-K个向量的方法,其核心在于牺牲一定的精度(召回率)以换取比精确最近邻搜索(ExactNN)高数个数量级的查询速度。它广泛应用于图像/视频检索、自然语言处理(如语义搜索、问答)、推荐系统、生物信息学等场景。⸻一、基本问题定义目标:给定一个查询向量q,在一个庞大的向量集合
- cd-hit安装与使用-cd-hit v4.8.1(bioinfomatics tools-005)
让学习成为一种生活方式
基因组多组学序列比对githublinux论文阅读数据挖掘
01背景介绍CD-HIT(ClusterDatabaseatHighIdentitywithTolerance)是一种广泛使用的生物信息学工具,主要用于快速聚类生物序列数据,如蛋白质或核酸序列,以减少数据冗余和简化数据分析。其基本原理涉及比较序列之间的相似性,将高度相似的序列分组到同一个聚类中,从而减少数据集的复杂性。1.1算法原理CD-HIT的算法原理主要包括以下几个方面:序列比较和相似性评分:
- 基于 Java 的大数据分布式计算在基因编辑数据分析与精准医疗中的应用进展
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随着基因测序成本断崖式下降(单人类全基因组低于100)和CRISPR基因编辑技术成熟,全球日均产生超20PB基因数据。传统单机生物信息学工具难以应对海量多组学数据的整合、分析与临床转化。本文将系统阐述**Java技术栈如何构建新一代基因大数据计算中枢**:基于Hadoop+Spark的分布式架构实现千倍加速的基因组比对;通过Flink流式计算引擎支撑CRISPR脱靶效应实时预测;利用ApacheA
- PostgreSQL 在生物信息学中的应用
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PostgreSQL生物信息学postgresql数据库生物信息学
PostgreSQL(简称PG)是一种强大的开源关系型数据库管理系统,因其高可靠性、扩展性和支持复杂查询的特性,在生物信息学领域得到广泛应用。以下是其核心应用场景及优势分析:一、生物数据存储与管理生物信息学涉及海量异构数据,PG的结构化存储能力和可扩展性使其成为理想选择。1.多类型数据存储基因组数据:存储DNA/RNA序列、基因注释(如GTF/GFF文件)、变异数据(VCF格式)等。例:将基因组序
- 一款适合程序员的流程图/思维导图利器
qq_21478261
#Python可视化python运维思维导图图论机器学习
首发地址:程序员必备流程图/思维导图利器本文介绍graphviz在Python中的接口。graphviz是在复杂网络、生物信息学、软件工程、数据库和网页设计、机器学习等领域使用广泛的图(Graph)可视化利器。graphviz支持Linux、Windows、Mac、Solaris等多个系统,拥有多种编程语言的API(perl、python、ruby、C#等)。graphviz功能先看看graphv
- 支持向量机SVM:从数学原理到实际应用
代码很孬写
支持向量机算法机器学习语言模型自然语言处理ai人工智能
前言本篇文章全面深入地探讨了支持向量机(SVM)的各个方面,从基本概念、数学背景到Python和PyTorch的代码实现。文章还涵盖了SVM在文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等多个实际应用场景中的用法。一、引言背景支持向量机(SVM,SupportVectorMachines)是一种广泛应用于分类、回归、甚至是异常检测的监督学习算法。自从Vapnik和Chervonenkis在1995年首
- 7天掌握!MySQL vs 图数据库:混合架构下的复杂关系分析全揭秘
墨瑾轩
数据库学习数据库mysql架构
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣在当今的数据密集型世界中,处理和理解复杂的关系网络变得越来越重要。从社交网络到推荐系统,从生物信息学到金融风险评估,这些领域都需要一种能够高效处理高度互联数据的技术。传统的关系型数据库如MySQL,在处理这类问题时遇到了瓶颈。而图数据库则以其独特的结构优势脱颖
- 汉明距离(Hamming Distance)
追逐此刻
算法方法python算法开发语言
1.定义汉明距离是指两个等长字符串在相同位置上不同字符的个数。它常用于衡量两个字符串的相似度,广泛应用于编码理论、信息论、密码学、生物信息学等领域。2.数学表达给定两个等长的字符串x和y,汉明距离d(x,y)定义为:其中:n是字符串的长度,xi和yi分别是x和y的第i个字符,Ⅱ(⋅)是指示函数(当条件成立时返回1,否则返回0)。3.示例二进制字符串:x="10110",y="11110"比较每一位
- Newcpgreport:CpG岛甲基化差异分析
简说基因-专业生信合作伙伴
在人类基因组中,约60%的基因启动子区域都蕴藏着特殊的DNA序列——CpG岛。CpG岛(富含CpG二核苷酸的区域)被称为基因调控的“开关”,它们常位于基因启动子区域,与DNA甲基化、基因沉默等表观遗传现象密切相关。要精准定位这些区域,生物信息学家们开发了多种工具,其中newcpgreport凭借其独特的算法设计和可靠的检测性能,成为该领域的明星工具。功能特点核心功能与原理1.滑动窗口检测法newc
- 生物医学工程导论:学习笔记(四)
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生物医学工程学习笔记
生物信息学(Bioinformatics)狭义概念:应用信息科学的理论、方法和技术,来管理、分析和利用生物分子数据。广义概念:应用信息科学的方法和技术,研究生物体系和生物过程中信息的存储、信息的内涵和信息的传递,研究和分析生物体细胞、组织、器官的生理、病理、药理过程中的各种生物信息。(生命科学中的信息科学)目的:处理、归纳、总结海量的生物实验数据,并找到其中的规律。成果:基因测序等。研究内容基因组
- 探索生物信息学的未来:Rust-Bio 库
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探索生物信息学的未来:Rust-Bio库rust-bioThislibraryprovidesimplementationsofmanyalgorithmsanddatastructuresthatareusefulforbioinformatics.Allprovidedimplementationsarerigorouslytestedviacontinuousintegration.项目地址
- 2025.04.18【数据修复】DCA:高效缺失值插补工具解析
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- 2025.04.17【Stacked area】| 生信数据可视化:堆叠区域图深度解析
穆易青
信息可视化
文章目录生信数据可视化:堆叠区域图深度解析堆叠面积图简介为什么使用堆叠面积图如何使用R语言创建堆叠面积图安装和加载ggplot2包创建堆叠面积图的基本步骤示例代码解读堆叠面积图堆叠面积图的局限性实际应用案例示例:基因表达量随时间变化结论生信数据可视化:堆叠区域图深度解析在生物信息学领域,数据可视化是理解复杂数据集的关键。其中,堆叠面积图(StackedAreaChart)是一种展示多个群体随时间变
- DNA、蛋白质、生物语义语言模型的介绍
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主要模型概述ProtBERT:专注于蛋白质序列嵌入,支持多种下游任务如序列分类和功能预测。ProtGPT2:利用生成式模型生成高质量的蛋白质序列,适用于新蛋白质设计。AlphaFold:革命性地预测蛋白质三维结构,推动了结构生物学的发展。TAPE:提供统一的框架进行蛋白质序列表示学习,支持多种生物信息学任务。BioBERT:针对生物医学文本挖掘设计的模型,提升了生物信息处理能力。DNA-BERT:
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matlab在生物学中的应用
MATLAB在生物信息学分析中的应用MATLAB在生物序列信息分析中的应用生物技术(生物制药方向09)杨清松0909501162摘要:MATLAB生物信息工具箱为广大用户提供了一个用于基因组和蛋白质组分析的综合环境,它利用数据库资源,使科学研究事半功倍,在工具箱提供的开放环境里,用户甚至可以按照自己的目的来设计和利用分析工具。本文主要介绍MATLAB生物信息工具箱在基因序列分析中的应用,包括确定核
- 用Python实现生信分析——隐马尔可夫模型(HMM)在生物信息学中的应用详解
写代码的M教授
生信分析人工智能python
在生物信息学中,隐马尔可夫模型(HMM)被广泛应用于基因组注释、蛋白质结构预测、基因预测等领域。以下是针对生物信息学应用的详细讲解,包括案例、Python实现、运行结果和分析。1.HMM在生物信息学中的应用场景HMM在生物信息学中的应用非常广泛,以下是一些典型场景:(1)基因预测:HMM可以用来预测DNA序列中的基因。通过建模不同区域(如外显子、内含子、启动子等)的特征,HMM可以识别出可能的基因
- 生物信息学数据库分类
划过手的泪滴t
生物信息学数据库
生物信息学数据库(一)文献数据库1、PubMed:拥有超过两百六十万生物医学文献的数据库,这些文献来源于MEDLINE,也就是生物医学文献数据库、生命科学领域学术杂志、以及在线的专业书籍。链接:PubMed(nih.gov)PubMed存在的问题(1)搜索1995年前文献中排名是为以后的作者(2)搜索1976年以前的文献是没有摘要的(3)1965年前的文献较难搜索(二)一级核酸数据库1、※GenB
- 生物信息学技能树(Bioinformatics)与学习路径
lisw05
生物信息学生物信息学
李升伟整理生物信息学是一门跨学科领域,涉及生物学、计算机科学以及统计学等多个方面。以下是关于生物信息学的学习路径及相关技能的详细介绍。一、基础理论知识1.生物学基础知识需要掌握分子生物学、遗传学、细胞生物学等相关概念。对基因组结构、蛋白质功能及其相互作用有基本理解。2.编程能力掌握至少一种脚本语言(如Python或Perl),用于数据处理和自动化任务3。学习R语言进行数据分析和可视化。3.统计学与
- 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;
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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:
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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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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
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