- Java运行jar包需要读取arguments配置文件
好人静
Javajava配置argument
在项目中有时候要把一些代码打包成jar,只要运行jar就可以执行。同时为了方便设置代码执行的一些外部参数,通常会配置arguments。1、Intelidea配置arguments在菜单栏找到Run->EditConfiguration弹出的窗口中选择配置文件所在的路径即可。2、Eclipse配置arguments在main函数,右击,在弹出的菜单中选择EditConfiguration,在弹出的
- 【DNN量化工具】QKeras 工具简介
kanhao100
笔记dnn人工智能神经网络
QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库,旨在使深度学习模型的量化(即将模型的浮点权重转换为低精度格式)变得简单而高效。QKeras主要目标是优化模型的存储和推理速度,特别适用于需要在资源受限的设备(如移动设备和嵌入式系统)上运行深度学习模型的场景。QKeras的主要特点量化支持:QKeras提供了对不同类型量化的支持,包括权重量化和激活量化。用户可以根据需求选
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power-辰南
java技术架构师成长专栏springboot分布式架构设计高并发安全防护
亿级分布式系统架构演进实战(一)-总体概要亿级分布式系统架构演进实战(二)-横向扩展(服务无状态化)亿级分布式系统架构演进实战(三)-横向扩展(数据库读写分离)亿级分布式系统架构演进实战(四)-横向扩展(负载均衡与弹性伸缩)亿级分布式系统架构演进实战(五)-横向扩展(缓存策略设计)亿级分布式系统架构演进实战(六)-横向扩展(监控与日志体系)核心目标保障系统免受攻击,确保数据安全一、安全防护设计1.
- 亿级分布式系统架构演进实战(一)- 总体概要
power-辰南
java技术架构师成长专栏高并发分布式系统微服务架构设计springcloud
前言不说废话,这次分享是某500强企业真实亿级流量业务中台技术架构演进过程实战。核心目标构建一个兼具高性能、高可用、强一致性的分布式系统,支撑亿级流量场景下的稳定运行。演进路线大纲阶段一:横向扩展(应对万级QPS)核心目标:突破单机性能瓶颈,建立弹性基础[Nginx]/|\[App1][App2][App3]←无状态服务集群\|/[DBProxy]←读写分离中间件/\[Master]←写节点[Sl
- 亿级分布式系统架构演进实战(三)- 横向扩展(数据库读写分离)
power-辰南
java技术架构师成长专栏数据库mysql分布式系统springcloud架构设计
亿级分布式系统架构演进实战(一)-总体概要亿级分布式系统架构演进实战(二)-横向扩展(服务无状态化)核心目标分散数据库压力,提升读性能1.数据库架构设计数据库由原理的单实例变成主从模式,主主要负责写,从负责读。1.1主从角色定义节点类型数据流向核心职责主库读写(Write)处理事务性写操作(INSERT/UPDATE/DELETE)/部分读从库只读(Read)承担查询请求(SELECT),支持水平
- ssh命令
满分对我强制爱
linux服务器运维spark
ssh命令无需密码也可登录要先关闭防火墙,命令如下:systemctlstopfirewalldsystemctldisablefirewalldsystemctlstatusfirewalldeg:目标:hadoop100通过ssh访问hadoop101,hadoop102时不需要密码,其他两台设备也类似。具体操作如下:1.在hadoop100中生成公钥和密码。ssh-keygen-trsa三次
- 亿级分布式系统架构演进实战(五)- 横向扩展(缓存策略设计)
power-辰南
java技术架构师成长专栏多级缓存策略springcloud分布式系统缓存一致性高并发缓存问题解决方案
亿级分布式系统架构演进实战(一)-总体概要亿级分布式系统架构演进实战(二)-横向扩展(服务无状态化)亿级分布式系统架构演进实战(三)-横向扩展(数据库读写分离)亿级分布式系统架构演进实战(四)-横向扩展(负载均衡与弹性伸缩)核心目标降低数据库读压力,提升响应速度一、多级缓存架构客户端CDN/浏览器缓存本地应用缓存分布式缓存数据库缓冲池1.1客户端缓存缓存数据类型:•静态资源(JS/CSS/图片)•
- 数据分析面临的三大挑战该如何解决
銨靜菂等芐紶
数据挖掘大数据数据分析
转载自品略图书馆http://www.pinlue.com/article/2020/09/0712/2611202048648.html有效的分析已成为决定性因素,很明显,掌握它的人会蓬勃发展。但是,实现这一目标的过程并非没有障碍。最常见的数据分析挑战是什么?公司如何自信地应对它们?下面就来介绍一下。1、浏览预算限制数据分析领导者需要在当下采取行动,但同时也需要考虑未来。平衡这些需求要求他们在制
- 【轻松学C:编程小白的大冒险】— 09 运算符与表达式的实际应用
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#C语言c语言开发语言
在编程的艺术世界里,代码和灵感需要寻找到最佳的交融点,才能打造出令人为之惊叹的作品。而在这座秋知叶i博客的殿堂里,我们将共同追寻这种完美结合,为未来的世界留下属于我们的独特印记。【轻松学C:编程小白的大冒险】—09运算符与表达式的实际应用一、运算符家族大阅兵二、算术运算符:数学界的五虎上将1.加法运算符`+`2.减法运算符`-`3.乘法运算符`*`4.除法运算符`/`5.取模运算符`%`二、赋值运
- Kafka深度解析
GarfieldEr007
Kafka/MQKafka深度解析MQ
原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处(保留超链接)。本文转发自Jason’sBlog,原文链接http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析背景介绍Kafka简介Kafka是一种分布式的,基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下:以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力,即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能高吞吐率。即使在非常廉价
- 【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建(SfM 算法)
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【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建(SfM算法)1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图3D重建。数码相机的进步以及图像分辨率和清晰度的提高,使得利用仅有的相机而非昂贵的特殊传感器来重建3D图像成为可能。重建的目标是从一组照片中推导场景的几何结构,假设摄
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本人菜鸟一枚,最近喜欢上了ark,也找到了2个基友,但是在别的服玩的不是很开心(非人民币玩家,你们懂),刚好有台闲置的拯救者14笔记本,i7-4720HQ、16G内存、128G三星970pro,1T机械,索性拿来装个Centos7.6搭个服自己玩,就多点电费的事,下面把自己折腾一天的开服经历做个笔记留给和我一样的童鞋,喜欢开服工具的请绕道友情提醒:ARK需要大量内存,建议使用至少具有6GBRAM以
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在当今竞争激烈的商业环境中,企业需要不断优化其业务流程以提高效率和竞争力。而业务流程管理(BusinessProcessManagement,BPM)软件正是帮助企业实现这一目标的关键工具之一。本文将详细介绍BPM软件的概念、功能以及其在现代企业中的应用,并为大家盘点15款市场上广受好评的BPM软件。一、什么是BPM软件?BPM软件是一种用于设计、执行、监控和优化企业业务流程的软件工具。它通过图形
- ios企业证书下载方法
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使用ios企业证书打包的IOS应用,可以不需要上架appstore即可安装在用户的苹果手机,可以放到一些测试分发平台进行扫码安装,比如香蕉云编或蒲公英等等。那么ios企业证书在什么地方可以下载呢?或者是怎么生成呢?企业证书一般需要使用自己的企业证书,因为假如用别人的企业证书,假如别人的企业证书过期了,或者注销了,所有安装了这个APP的手机将打不开这个APP,而且无法提示它升级。或者假如对方的证书用
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真实痛点:电商订单表存储优化场景现状分析某电商平台订单表(order_info)每月新增500万条记录主库:高频读写,SSD存储(空间告急)历史库:HDD存储,只读查询优化目标✅自动迁移7天前的订单到历史库✅每周六23:30执行,不影响业务高峰✅确保数据一致性第一章:前期准备:沙盒实验室搭建1.1实验环境架构生产库:10.33.112.22历史库:10.30.76.41.2环境初始化(双节点执行)
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面向对象面向对象的三大特性:封装、继承、多态。封装:就是把对象的属性和行为(数据)结合为一个独立的整体,并尽可能隐藏对象的内部实现细节。继承:从已有的类中派生出新的类称为子类,子类继承父类的数据属性和行为,并能根据自己的需求扩展出新的行为,可以提高代码的复用性。多态:指允许不同的对象对同一消息做出响应。即同一消息可以根据发送对象的不同而采用多种不同的行为方式(发送消息就是函数调用)。1.封装。在L
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四维曲面的二维切片:误差平面详解在深度学习优化过程中,我们通常研究损失函数(LossFunction)的变化,试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的,我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面(ErrorSurface)。在这里,我们讨论一个四维曲面的二维切片,其中:三个维度是网络的权重(w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3)。第四个维度是误差(损失
- 关于离子滤波小记
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粒子滤波(ParticleFilter,PF)粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波算法,主要用于解决非线性、非高斯的状态估计问题。它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。1.粒子滤波的基本概念粒子滤波的核心思想是用一组加权的**随机样本(粒子)**来近似后验概率分布,而非采用卡尔曼滤波那样的参数化分布假设(如高斯分布)。设系统的状态模型如下:xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=
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ProblemP08.[算法课动态规划]背包问题一个背包有一定的承重c,有N件物品。设数组下标从11开始。每件物品都有自己的价值,记录在数组V中,也都有自己的重量,记录在数组W中,每件物品只能选择要装入还是不装入背包,要求在不超过背包承重的前提下,选出的物品总价值最大。输出能装入背包的物品的最大总价值。输入输入一行两个整数物品数量N(1≤N≤500)承重c(1≤c≤500)。接下来输入一行N个整数
- 常见经典目标检测算法
109702008
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ChatGPT目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域的一个重要分支,其目的是识别数字图像中的不同对象,并给出它们的位置和类别。近年来,许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法:1.R-CNN(RegionswithCNNfeatures):R-CNN通过使用区域提议方法(如选择性搜索)首先生成潜在的边界框,然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征,
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本地推(本地化推广)作为针对特定区域客户的营销策略,对商家而言既是提升竞争力的利器,也是适应消费趋势的必然选择。以下从作用、必要性及未来趋势三方面展开分析:一、本地推的核心作用1.精准触达目标客户基于地理位置(LBS)定向推送广告,覆盖周边3-5公里内的潜在消费者,尤其适合餐饮、零售、教育等依赖线下流量的行业。案例:咖啡店通过本地推发放“附近用户专属折扣券”,直接刺激到店消费。2.提升品牌曝光与信
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在目标检测任务中,归一化坐标和尺寸时需要除以图像的宽度和高度,主要有以下几个原因:1.统一尺度不同图像可能具有不同的宽度和高度。通过将坐标和尺寸除以图像的宽度和高度,可以将所有图像的标注信息统一到相同的尺度范围([0,1])。这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像,而不需要关心图像的具体像素尺寸。2.位置和尺寸的相对性归一化后的坐标和尺寸是相对于图像尺寸的,而不是绝对像素值。这种相对性使得
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活动发起人@小虚竹想对你说:这是一个以写作博客为目的的创作活动,旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能,展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴,那么,快来参加吧!我们一起发掘写作的魅力,书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛!提醒:在发布作品前,请将不需要的内容删除。各位看官,大家早安午安晚安呀~~~如果您觉得这篇文章对您有帮助的话欢迎您一
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GitClone指定目录详解Git是一个强大的版本控制系统,它允许用户克隆远程仓库到本地,同时可以指定克隆的目录。在Git中,gitclone命令是用来复制远程仓库到本地的常用命令。默认情况下,gitclone会克隆整个仓库,但有时我们可能只需要仓库的一部分或者特定的文件或目录。这时,我们可以通过一些参数来指定克隆的目标目录。基本用法要克隆一个仓库到一个特定的目录,可以使用如下命令:gitclon
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认知思维目标层次由低到高、由简到繁分为六个层次,层层递进,这6个层级分别是:记忆——理解——应用——分析——评价——创新。第一层:记忆是指认识并记忆概念、知识,将其储存在大脑并及时提取,例如背单词、古诗、名词概念等。这一层次所涉及的是具体知识或抽象知识的辨认,虽然机械,但对学习和解决更复杂的问题来说是必不可少的基础环节。第二层:理解是指对事物或知识的领会,当学习者对"新"知识与原有知识产生联系时,
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从0到1构建Python分布式爬虫,实现搜索引擎全攻略在大数据与信息爆炸的时代,搜索引擎已然成为人们获取信息的关键入口。你是否好奇,像百度、谷歌这般强大的搜索引擎,背后是如何精准且高效地抓取海量网页数据的?本文将带你一探究竟,以Python为工具,打造属于自己的分布式爬虫,进而搭建一个简易搜索引擎,完整呈现从底层代码编写到系统搭建的全过程。通过本文的实践,我们成功打造了Python分布式爬虫,并以
- IDEA本地启动flink 任务
Direction_Wind
intellij-ideaflinkjava
1pom中添加org.apache.flinkflink-clients_${scala.binary.version}${flink.version}org.apache.flinkflink-runtime-web_${scala.binary.version}${flink.version}2下载flink-dist包并3打印日志中搜索localhost可以找到flink的管理页面
- MCP服务器:AI智能体的新时代连接标准
真挺乐
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在AI技术的不断发展中,MCP(ModelContextProtocol,模型上下文协议)正成为AI智能体与外部系统交互的新标准。MCP的目标是提供一个统一的方法,让AI智能体能够安全、高效地访问各种数据源、API接口和系统工具,从而扩展其能力,提升智能化水平。本文将深入探讨MCP服务器的架构、优势及其在现实世界中的应用。什么是MCP服务器?MCP服务器是MCP架构中的关键组件,它们充当AI智能体
- 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 {
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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){
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- 《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
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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
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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
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Liskov代换原则
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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
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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?
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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
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,