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好的,我们来详细解释一下扣子工作流(KoFlow)的功能、优势以及与单纯使用提示词调用大模型的区别。核心概念:单纯提示词调用大模型:用户直接编写一段文本(提示词)发送给大模型,大模型根据这个提示词一次性生成回复。整个过程是“单次交互”。扣子工作流:用户构建一个可视化或代码化的流程。这个流程可以包含多个步骤,每个步骤可以执行不同的任务(调用大模型、调用API、执行代码、判断条件、循环等),步骤之间可
- Excel 数据合并助手SheetDataMerge智能识别同类数据,销售报表处理提升效率
小龙软件库
电脑开源软件windows
各位Excel小能手们!今天给大家介绍个超厉害的玩意儿——SheetDataMerge,这可是专注Excel数据处理的实用工具!它就像个数据小管家,核心功能就是智能合并工作表里的同类数据。软件下载地址安装包它有多牛呢?能自动识别表格里关键字段相同的行或者列,对数值型数据进行求和、求平均值这些数学运算,对文本型数据还能智能拼接。举个例子,处理销售数据的时候,如果好多行记录里“产品编号”和“日期”字段
- 【T2I】R&B: REGION AND BOUNDARY AWARE ZERO-SHOT GROUNDED TEXT-TO-IMAGE GENERATION
Akttt
T2I计算机视觉人工智能text2img深度学习
CODE:2309https://github.com/StevenShaw1999/RnBABSTRACT近期的文本到图像(T2I)扩散模型在以文本提示作为输入生成高质量图像方面取得了显著进展。然而,这些模型无法传达布局指令所指定的合适空间构图。在这项工作中,我们探索了使用扩散模型进行零样本接地T2I生成,即无需训练辅助模块或微调扩散模型就能生成与输入布局信息相对应的图像。我们提出了一种区域与边
- python学智能算法(十五)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer多文本处理
西猫雷婶
人工智能机器学习python学习笔记机器学习python人工智能深度学习scikit-learn
【1】引言前序学习进程中,已经学习CountVectorizer文本处理的简单技巧,先相关文章链接为:python学智能算法(十四)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试-CSDN博客此次继续深入,研究多文本的综合处理。【2】代码测试首先相对于单文本测试,直接将文本改成多行文本:#引入必要的模块fromsklearn.feature_extraction.te
- 重塑音视频叙事:Premiere文本剪辑与Podcast AI降噪的革命性工作流
一、开篇的另一些心里话最近淘到个好东西,是来自奥地利Blueskyy艺术学院的Adobe教育版授权,深度体验下来,感觉就像是给我的创意工具箱做了一次“满配”升级,有些心得不吐不快,必须跟同路的设计师朋友们碰一碰。在分享那些让我拍案叫绝的技巧之前,依旧惯例,先聊聊这个订阅版最让我心动的几个地方。最直观的就是FireflyAI的积分,每周1500点,用“挥霍”来形容毫不过分,让我在AI创作时彻底告别了
- Java中的I/O流
白仑色
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Java中的I/O流Java中的I/O流(Input/OutputStreams)是用于处理输入和输出操作的类。这些流可以用来读取或写入数据,无论是从文件、网络连接还是内存缓冲区。JavaI/OAPI位于java.io包中,并分为字节流和字符流两大类。字节流在Java中,字节流主要用于处理以字节为单位的数据输入和输出操作。它们非常适合处理二进制数据,如图像文件、音频文件等,也可以用于文本文件的读写
- 在浏览器中使用TensorFlow.js
魏铁锤chui
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TensorFlow.js简介介绍光学字符识别(OCR)是指能够从图像或文档中捕获文本元素,并将其转换为机器可读的文本格式的技术。如果您想了解更多关于这个主题的内容,本文是一个很好的介绍。TensorFlow.js是一个库,用于使用JavaScript开发和训练机器学习模型,并将其部署在浏览器中或Node.js上。您可以使用现有模型、转换PythonTensorFlow模型、使用迁移学习用您自己的
- 【大模型面试必备】130道大模型问题深度解析,附详细答案,非常详细收藏这一篇就够了!
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Attention1、讲讲对Attention的理解?Attention机制是一种在处理时序相关问题的时候常用的技术,*主要用于处理序列数据。*核心思想:在处理序列数据时,网络应该更关注输入中的重要部分,而忽略不重要的部分,它通过学习不同部分的权重,将输入的序列中的重要部分显式地加权,从而使得模型可以更好地关注与输出有关的信息。在序列建模任务中,比如机器翻译、文本摘要、语言理解等,输入序列的不同部
- Three.js 中文Typeface文件字体大全 | 如何利用Github获取中文Typeface文件
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TextGeometry和TextBufferGeometry是用于生成3D文本的有效工具。在使用这些工具时,我们需要指定一个包含字体信息的JSON文件,称为typeface.json。Github搜索结果通过在GitHub上搜索TextBufferGeometry的相关内容,我找到了以下一些字体文件。Codesearchresults楷体字体楷体(KaiTiRegular)楷体字体端正美观,非常
- Dimba: Transformer-Mamba Diffusion Models————3 Methodology
图解图片中的每个模块详解1.文本输入(Text)描述:输入的文本描述了一个具有具体特征的场景。功能:提供关于要生成图像的详细信息。2.T5模型(TexttoFeature)描述:使用T5模型将文本转换为特征向量。功能:提取文本中的语义信息,为后续的图像生成提供条件。3.图像输入(Image)描述:输入图像通过变分自编码器(VAE)编码器处理。功能:将图像转换为潜在表示,用于添加噪声并进行扩散过程。
- 自动提示SQL:一种在资源受限环境中实现文本到SQL转换的高效架构
ZetongTang1{}^{1}1,QianMa2\mathrm{Ma}^{2}Ma2,DiWu3∗\mathrm{Wu}^{3*}Wu3∗1{}^{1}1西南大学计算机与信息科学学院,
[email protected],中国重庆2{}^{2}2西南大学计算机与信息科学学院,
[email protected],中国重庆3{}^{3}3西南大学计算机与信
- vLLM调度部署Qwen3
你好,此用户已存在
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vLLM介绍在之前的文章中,我们介绍了如何使用ollama部署qwen3,一般而言,ollama适合个人部署使用,在面对企业级的模型部署时,一般更建议使用vLLMvLLM(高效大语言模型推理库)是一个专为大语言模型(LLMs)优化推理速度的开源框架,由斯坦福大学系统研究组开发。其核心目标是通过创新的软件和算法设计,大幅提升LLM在生成文本时的吞吐量和效率,尤其适用于处理高并发的推理请求。从各种基准
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我们学过的vue内置指令:v-bind:单向绑定解析表达式,可简写为::xxxv-model:双向数据绑定v-for:遍历数组/对象/字符串v-on:绑定事件监听,可简写为@v-if:条件渲染(动态控制节点是否存在)v-else:条件渲染(动态控制节点是否存在)v-show:条件渲染(动态控制节点是否展示)其他指令:v-text指令:1、作用:向其所在的节点中渲染文本内容。2、与插值语法的区别:v
- 揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘
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揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘关键词:自然语言处理、AI人工智能、语言理解、语言生成、语义分析摘要:本文深入探讨了自然语言处理(NLP)在AI人工智能领域的奥秘。首先介绍了自然语言处理的背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了自然语言处理的核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行展示。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并用Python源代码进行阐述。分
- Web性能测试常用指标(转自百度AI)
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Web性能测试常用指标Web性能测试涉及多个维度的指标,主要分为前端页面性能指标和后端服务性能指标两大类,以下为关键指标详解:一、前端页面性能指标通过浏览器开发者工具(如ChromeDevTools)或专用工具(如Lighthouse)监测:首次内容绘制(FirstContentfulPaint,FCP)浏览器首次渲染文本/图像的时间,反映初始加载速度。目标值:≤1.8秒1最大内容绘制(Large
- php artisan route:list | grep admin到底是干什么的?使用场景是什么?底层原理是什么?
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phpartisanroute:list|grepadmin全解析:从命令到内核实现一、命令拆解与作用这个命令组合用于筛选并显示Laravel应用中包含admin关键字的路由:phpartisanroute:list功能:列出应用中所有注册的路由(包括URI、控制器、中间件等信息)输出示例:+--------+----------+-------------------+-------------
- 如何用JS修改或移除<span元素的上标
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你可以使用JavaScript动态修改或移除元素中的上标(),下标用的是。以下是几种常见的实现方法:1.修改现有上标内容如果内已有上标元素(如文本上标),可以直接修改的内容:javascript//获取元素constspanElement=document.querySelector('span');//获取第一个上标元素(如果存在)constsupElement=spanElement.quer
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简介简介:本文提出了StackGAN(堆叠生成对抗网络),解决从文本描述生成高分辨率照片级真实图像的挑战。该方法将复杂的生成任务分解为两个阶段:Stage-IGAN生成64×64的粗糙轮廓和基本颜色,Stage-IIGAN基于Stage-I结果和文本描述生成256×256的高分辨率图像并修正缺陷。同时引入条件增强技术提高训练稳定性和样本多样性。论文题目:StackGAN:TexttoPhoto-r
- 经典文生图的GAN模型-HDGAN介绍
这张生成的图像能检测吗
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简介简介:这篇论文提出了一种名为HDGAN(Hierarchically-nestedDiscriminatorsGAN)的新方法,用于解决文本到图像合成这一挑战性任务。该方法的主要创新点包括:分层嵌套对抗目标:在网络层次结构内部引入配套的分层嵌套对抗目标,正则化中层表示并辅助生成器训练单流生成器架构:提出可扩展的单流生成器架构,更好地适应联合鉴别器并将生成图像提升到高分辨率多目的对抗损失:采用多
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目录文件目录相关命令lscdcpfindmkdirmvrmtouchfiletreechattrlsattrmd5sum查看文件以及内容处理相关命令vimcatmore和headtailcutsortuniqwcgreptr文件压缩以及解压缩相关命令tarunzipgzipzip软件包管理相关命令rpmyumapt-get信息显示相关命令unamehostnameuptimestatdudftop
- 如何用DeepSeek做动画和视频
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1、DeepSeek本身不能生成视频需要结合其他AI工具如RunwayML、Pika、Labs、Sora(如果可用),或者传统软件如Blender、AdobeAfterEffects等。可以使用DeepSeek生成脚本、分镜描述或代码片段,用于其他工具的动画制作。还要注意使用友好型的AI工具,如使用Canva制作简单动画,或使用文本生成视频的工具如Synthesia。可能更适合没有专业背景的用户。
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宅男很神经
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Pythonpyttsx3库:从入门到精通的终极文本转语音指南第1部分:pyttsx3简介与核心概念第1章:pyttsx3概览1.1什么是pyttsx3?pyttsx3是一个跨平台的文本转语音(Text-To-Speech,TTS)Python库。它的显著特点是它完全离线运行,不需要互联网连接即可将文本转换为语音。pyttsx3作为一个封装层,可以与多种操作系统底层的TTS引擎进行交互。这意味着它
- Java 里 Hibernate 的多租户架构实现
AI大模型应用实战
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Java里Hibernate的多租户架构实现关键词:Java、Hibernate、多租户架构、多租户实现、数据隔离摘要:本文深入探讨了在Java中利用Hibernate实现多租户架构的相关技术。首先介绍了多租户架构的背景和意义,包括目的、预期读者、文档结构以及相关术语。接着阐述了Hibernate多租户的核心概念,给出了原理和架构的文本示意图与Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理,通过Py
- LLM大语言模型学习笔记(1)
Arixs666
大语言模型语言模型笔记人工智能
1.概念大语言模型(LLM,LargeLanguageModel),也称大型语言模型,是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM通常指包含数百亿(或更多)参数的语言模型,它们在海量的文本数据上进行训练,从而获得对语言深层次的理解。2.能力2.1涌现能力区分大语言模型(LLM)与以前的预训练语言模型(PLM)最显著的特征之一是它们的涌现能力。涌现能力是一种令人惊讶的能力,它在小型模型中不明显
- $.post 上传文件_基于 Laravel + Vue 组件实现文件异步上传
Clever Liu
$.post上传文件
我们在上一篇教程中已经演示了如何通过Request请求实例获取各种文本输入数据,但是还有一种输入数据我们没有涉及到,那就是文件上传。我们可以通过Request请求实例提供的file方法获取用户上传文件,并将其保存到指定目录从而完成文件上传,接下来,我们将从前端到后端实现一个完整的用户上传文件功能,包括视图、路由、控制器部分代码。定义文件上传路由首先我们在routes/web.php中定义上传文件涉
- 新手向:代码编写工具推荐
nightunderblackcat
基础环境配置notepad++pycharmpythonintellij-ideajavac++c#
开发者兵器谱:我的高效编码六大神器深度解析在软件开发的世界里,得心应手的工具如同侠客手中的利剑。经过多年的项目锤炼,我精心打磨了一套开发工具链,它们各有所长,助我在不同战场上游刃有余。下面就来深度剖析这六位“数字战友”:一、轻骑兵:Notepad++——闪电编辑与文本处理的王者核心定位:超轻量级文本/代码编辑器,启动如闪电,资源占用极低。看家本领:列编辑模式:Alt+鼠标拖拽或Alt+Shift+
- 大语言模型(LLM)笔记
笑衬人心。
大模型学习语言模型笔记人工智能
一、什么是大语言模型(LLM)?LLM(LargeLanguageModel)是基于Transformer架构构建,并在海量文本语料上训练出的具备自然语言理解和生成能力的深度神经网络模型。其本质任务是**预测下一个token(词/字/符号)**的概率分布,但通过大规模参数和数据的支持,表现出类人智能的行为。二、核心架构:Transformer由Google在2017年提出,是目前LLM的主流架构。
- strings.ToLowerSpecial 使用详解
幸享龙枫
golanggolang
目录1.官方包2.支持版本3.官方说明4.作用5.实现原理6.推荐使用场景和不推荐使用场景推荐场景不推荐场景7.使用场景示例示例1:官方示例示例2:德语内容处理(保留ß不变)8.性能及同类对比性能特点对比其他方法(转换100KB土耳其语文本)9.总结特性说明对比总结表最终建议1.官方包是的,strings.ToLowerSpecial是Go语言标准库strings包中的函数,属于官方提供的核心功能
- LoRA 实战指南:NLP 与 CV 场景的高效微调方法全解析
fairymt
产品经理的AI秘籍自然语言处理人工智能机器学习
大模型已成AI应用的“标配”,但高昂的训练和部署成本让很多企业望而却步。LoRA(Low-RankAdaptation)作为一种轻量级微调方案,正成为NLP与CV场景中低成本定制的利器。本文详细通过详细介绍LoRA的核心原理、在文本与图像任务中的应用场景、主流工具框架与实践方式,帮助你快速掌握这项高性价比技术。国产生态实战:基于LLaMA-Factory+DeepSeek+LoRA+FastAPI
- 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
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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
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
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,