- 【Kafka专栏 13】Kafka的消息确认机制:不是所有的“收到”都叫“确认”!
作者名称:夏之以寒作者简介:专注于Java和大数据领域,致力于探索技术的边界,分享前沿的实践和洞见文章专栏:夏之以寒-kafka专栏专栏介绍:本专栏旨在以浅显易懂的方式介绍Kafka的基本概念、核心组件和使用场景,一步步构建起消息队列和流处理的知识体系,无论是对分布式系统感兴趣,还是准备在大数据领域迈出第一步,本专栏都提供所需的一切资源、指导,以及相关面试题,立刻免费订阅,开启Kafka学习之旅!
- 第35周—————糖尿病预测模型优化探索
目录目录前言1.检查GPU2.查看数据编辑3.划分数据集4.创建模型与编译训练5.编译及训练模型6.结果可视化7.总结前言本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊1.检查GPUimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvision,torch#设置硬件设备,如果有GPU则使用,没有则使用cpudevice=
- 上海夏致云计算数字科技公司 Java 实习面经
上海夏致云计算数字科技公司Java实习面经本文作者:程序员小白条本站地址:https://xbt.xiaobaitiao.top1)面试官:先自我介绍一下我:大家先写个文档记录一下,然后按流程进行背诵就好了,如果有新的获奖和实习,直接按时间顺序进行增加即可,面的多了基本就麻木了…2)面试官:你的项目是为了什么而做的?我:反复介绍API,自圆其说即可,我主要做了拓展,最近考虑加点东西和参数优化,别说
- 看无锡布里渊技术如何为皮带机 “治未病”,降本增效创奇迹
无锡布里渊
分布式光纤测温线性感温火灾监测线型感温火灾探测器温度监测安全预警皮带机煤矿皮带机
在现代工业生产体系中,皮带输送机作为物料连续输送的核心设备,基于摩擦传动原理,凭借其高输送能力、长距离输送特性以及可连续化作业的优势,广泛应用于矿山开采、港口物流、电力能源、化工制造等多个行业领域。其运行的稳定性、可靠性直接关乎整个生产工艺流程的连贯性与高效性。然而,传统皮带输送机在长期高强度运行过程中,常受诸多复杂工况因素影响,诸如皮带在运转过程中出现横向偏移的皮带跑偏现象,因机械应力集中、材料
- 4篇2章5节:ANOVA 功效的单次精确模拟与可视化全解析
MD分析
用R探索医药数据科学r语言-4.2.1r语言功效曲线单次精确模拟分析
在医学研究尤其是糖尿病等干预性试验中,精准的实验设计与功效分析是确保研究价值的关键。R语言为重复测量方差分析(ANOVA)提供了强大工具,从实验设计构建、单次精确模拟分析,到功效曲线可视化,覆盖研究全流程。本文结合糖尿病胰岛素治疗试验案例,深度拆解函数的应用逻辑,手把手教你用数据驱动实验设计,让“样本量规划”“效应检测能力”从抽象概念变为可操作、可视化的研究支撑。一、相关函数的介绍在医学研究中,实
- FLUX.1 Kontext全景图:下一代AI图像编辑的家族革命与技术图谱
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FLUX.1Kontext全景图:下一代AI图像编辑的家族革命与技术图谱120亿参数流式变换器驱动,3秒完成像素级编辑,StableDiffusion原班团队打造的AI图像新范式正在重塑创意工作流。2025年夏,BlackForestLabs(黑森林实验室)向全球创意产业投下一枚技术炸弹——FLUX.1Kontext图像编辑模型家族正式亮相。这个由StableDiffusion核心创始团队打造的A
- 人体坐姿检测系统开发实战(YOLOv8+PyTorch+可视化)
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计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
本文将手把手教你构建智能坐姿检测系统,结合目标检测与姿态估计技术,实现不良坐姿的实时识别与预警###一、项目背景与价值现代人每天平均坐姿时间超过8小时,不良坐姿会导致:-脊椎压力增加300%-颈椎病发病率提升45%-腰椎间盘突出风险增加60%本系统通过计算机视觉技术实时监测坐姿状态,对驼背、侧倾、前倾等不良姿势进行智能识别和预警。相较于传统传感器方案,我们的视觉方案具有非接触、低成本、易部署的优势
- Python训练营打卡Day8(2025.4.27)
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python算法开发语言
知识点见示例代码字典的简单介绍标签编码连续特征的处理:归一化和标准化至此,常见的预处理方式都说完了作业:对心脏病数据集的特征用上述知识完成,一次性用所有的处理方式完成预处理,尝试手动完成,多敲几遍代码。由于所给数据集已是处理过的数据集,以下将按所给数据集的处理情况对连续特征进行归一化和标准化。首先观察数据,需处理数据共有5列,分别是:age,trestbps,chol,thalach,oldpea
- GraphRAG革命性突破!美国Cedars-Sinai医疗中心揭秘:知识增强大模型如何重塑阿尔茨海默病基因研究与治疗?
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摘要:随着阿尔茨海默病患者人数不断攀升,Cedars-Sinai医学中心通过知识图谱和AI技术,打造了AlzKB阿尔茨海默病知识库,用以推动新型病因和药物的发现。本文详解这些前沿工具如何结合,赋能专业人士实现高效科研转化,为认知障碍领域带来突破正文据估计,690万65岁及以上的美国人患有阿尔茨海默病。如果没有重大的医学突破,预计到2060年,美国这一数字将上升到1380万,到2050年全球将上升到
- Verilog 语法知识1
学习的参考资料是夏宇闻的《veirlog经典教程》第三版,可能刚看这本书有点迷糊,但我觉得有从语言基础的同学学起来还是能看懂的。这里我列举了自己学习觉得应该注意的地方。VerilogHDL的基本语法11.变量:变量即在程序运行过程中其值可以改变的量,在VerilogHDL中变量的数据类型有很多种wire型wire型数据常用来表示用于以assign关键字指定的组合逻辑信号。Verilog程序模块中输
- 基于大模型预测胸椎管狭窄诊疗全流程的研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3研究方法与数据来源二、胸椎管狭窄症概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3用于胸椎管狭窄预测的优势四、术前大模型预测4.1预测指标与数据收集4.2模型训练与验证4.3预测结果分析与临床意义五、基于预测的手术方案制定5.1手术方式选择依据5
- 学习记录:DAY35
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前言自从得了精神病,整个人精神多了!日程今天也早起了,美中不足的是昨天没怎么睡。本来很气很暴躁的,学了一会释怀了,反正这种状态也不是不能学,多来几天就习惯了。--------7.2--------偷懒了,这两天几乎就没干什么事情学习内容省流:redis入门HttpClient微信小程序缓存机制1.redis入门基于内存储存的数据库redis.net.cn0)安装window版本:Releases·
- 【Game】Powerful——Pet Skin(13)
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文章目录特殊65~105115~125135~145特殊重炮小熊灵石护卫mini版蒲牢,不过饰物要m天篷岩浆造型不错65~105蒲牢海螺套装幽灵虎帅,感觉当坐骑也不错,6技能YYDS幽灵虎这个皮肤感觉一般,有点鸟化了,羽毛的感觉第二个皮肤,足见其在105的地位妙音死亡骑士我佛慈悲,胸前的法珠拉风死亡骑士折纸版本差点意思,模型变小了感觉,不够大气芙蓉仙子清凉一夏,柠檬雪舞月跃龙门,鲤鱼很好看,个人认
- 基于大模型的地中海贫血全流程预测与治疗管理研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与目标1.3研究方法与数据来源二、地中海贫血概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征2.4临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3应用于地中海贫血预测的优势四、术前风险预测与手术方案制定4.1术前风险因素分析4.2大模型预测模型构建与验证4.3根据预测制定个性化手术方案五、
- 高通量多因子检测赋能胰腺癌生物标志物发现与临床转化
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Luminex液相芯片胰腺癌多因子检测斑蝥素乐备实labex科研服务
研究背景:胰腺癌作为恶性程度极高的消化系统肿瘤,其死亡率与发病率近乎持平的临床特征始终是医学领域的重大挑战。与多数癌症生存率稳步提升的趋势不同,胰腺癌的诊疗进展长期滞后——超过50%的患者确诊时已处于疾病晚期,对传统放化疗方案呈现显著耐药性。据美国2017年流行病学数据显示,胰腺癌患者5年相对生存率仅8%,尽管男性患者生存率呈现年均0.3%的微弱提升,但整体预后仍处于恶性肿瘤谱系的最底端,临床对创
- 国米夏窗豪赌:奥纳纳回归+锋线强援剑指双线复兴
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国际米兰在刚刚结束的世俱杯1/8决赛中0-2完败于弗鲁米嫩塞,冲击冠军梦想戛然而止。这场失利不仅暴露了球队的临场状态问题,更揭示了阵容的关键短板。门将位置成为焦点,高龄的索默本场表现挣扎,赛后评分仅5.9分。球迷虽认为失利非他一人之责,但其状态下滑已是不争事实。夏窗换血势在必行。一个令人瞩目的潜在选项浮出水面——回购旧将奥纳纳。媒体消息显示,曼联正积极追求维拉门神大马丁,有意出售奥纳纳腾出薪资空间
- 【题解】洛谷P1001 A+B Problem
炯炯目光
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写在前面第一篇博客,献给2020年的残夏。静听8月的热情与安宁,在竞赛中的时光如白驹过隙。也不惧未知的风雨,努力向着既往的通途。ACMACMACM的目标,希望能实现吧。同时,推荐一下我的个人博客,欢迎访问。https://www.cnblogs.com/jjmg/下面是页面编辑的测试。题目地址https://www.luogu.com.cn/problem/P1001题目描述输入两个整数a,ba,
- 流量的代价:当“带货神话”撞上法律利剑
数据与人工智能律师
人工智能云计算区块链网络算法
首席数据官高鹏律师数字经济团队创作AI辅助一、数据洪流中的“信任坍塌”在数字经济的浪潮中,一场场直播带货的狂欢正在重塑商业生态。屏幕前的KOL们,用话术编织出商品的“完美图景”,观众在“限时折扣”“独家首发”的鼓点中按下订单键。然而,当流量红利与法律底线形成对冲,一场关于信任的博弈悄然展开。某平台头部主播曾宣称某保健品可“逆转糖尿病”,结果产品成分仅为普通压片糖果;另一直播间用“癌症克星”“三天见
- DAY 10 机器学习建模与评估
心落薄荷糖
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知识点:1.数据集的划分2.机器学习模型建模的三行代码3.机器学习模型分类问题的评估今日代码比较多,但是难度不大,仔细看看示例代码,好好理解下这几个评估指标。作业:尝试对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估#一、导入库importpandasaspdimportpandasaspd#用于数据处理和分析,可处理表格数据。importnumpyasnp#用于数值计算,提供了高效的数组操作。impor
- P25:LSTM实现糖尿病探索与预测
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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊一、相关技术1.LSTM基本概念LSTM(长短期记忆网络)是RNN(循环神经网络)的一种变体,它通过引入特殊的结构来解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题,特别适合处理序列数据。结构组成:遗忘门:决定丢弃哪些信息,通过sigmoid函数输出0-1之间的值,表示保留或遗忘的程度。输入门:决定更新哪些信息,同样通过sigmoid函数控制更新
- AI助力基因遗传疾病检测:现状与未来
t0_54program
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在现代医学领域,与基因紊乱相关疾病的早期检测至关重要。像肺癌,早期诊断的患者5年生存率可达57%,而四期癌症患者生存率仅3%。阿尔茨海默病的早期检测,能让患者改变生活方式、参与临床试验并提前治疗脑部退化症状,有效延长生命。尽管基因检测对评估晚发性阿尔茨海默病的可能性有帮助,对早发性阿尔茨海默病也有指示作用,但其检测技术仍有待完善。目前,仅基于生物学研究的疾病检测技术多样,虽对特定病例精确,但通常需
- 构建医学文献智能助手:基于 LangChain 的专业领域 RAG 系统实践
前言在当今医疗科技快速发展的时代,每天都有数以千计的医学研究成果在全球范围内发表。从临床试验报告到基础研究论文,从流行病学调查到药物研发数据,这些专业文献承载着推动医学进步的重要知识。然而,面对如此海量且专业性极强的文献资料,医疗从业者往往感到力不从心。如何在有限的时间内,准确把握文献核心价值,并将其转化为临床实践的指导?这个问题一直困扰着整个医疗行业。1.项目背景与业务价值1.1医学文献阅读的困
- RAG 调优指南:Spring AI Alibaba 模块化 RAG 原理与使用
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spring人工智能架构SpringAIRAG
>夏冬,SpringAIAlibabaContributorRAG简介什么是RAG(检索增强生成)RAG(RetrievalAugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合信息检索和文本生成的技术范式。核心设计理念RAG技术就像给AI装上了「实时百科大脑」,通过先查资料后回答的机制,让AI摆脱传统模型的"知识遗忘"困境。️四大核心步骤1.文档切割→建立智能档案库核心任务:将海量文档
- 开源即王炸?MiniMax-M1 如何用 MoE 架构实现大模型推理的极致效率。
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效率的胜利:MiniMaxM1如何用架构智慧挑战AI的“蛮力时代”楔子:一场必要的豪赌在人工智能的“暴力美学”时代,巨头们用无尽的参数和算力堆砌着通往未来的巴别塔。然而,在上海,一家名为MiniMax的初创公司,却选择了一条截然不同的朝圣路。2023年夏,一个看似疯狂的决定震动了观察圈:MiniMax将80%的资源,悉数押注于底层模型架构的一场革命。这并非一次寻常的技术迭代,而是在资源悬殊的牌局上
- 2、喉癌患者的肿瘤委员会决策
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贝叶斯网络助力临床决策支持系统喉癌肿瘤委员会多学科治疗
喉癌患者的肿瘤委员会决策1.喉癌概述喉癌是一种起源于喉部组织的恶性肿瘤,主要影响喉部的黏膜和结构。根据最新统计,全球每年约有157,000例喉癌病例,而在德国,每年新增约3,600例,约占所有头颈癌病例的25%-30%。尽管喉癌的五年生存率约为47%,但近年来,随着早期诊断和综合治疗的进步,生存率有所提高。此外,随着生存率的提升,患者的生活质量和功能恢复也成为关注的重点。1.1流行病学喉癌在全球范
- Python学习Day10
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学习来源:@浙大疏锦行知识点:数据集的划分机器学习模型建模的三行代码机器学习模型分类问题的评估对心脏病数据集采用机器学习模型建模和评估importpandasaspdfile_path="heart.csv"data=pd.read_csv(file_path)data.info()data.isnull().sum()#划分训练集和测试机fromsklearn.model_selectionim
- 从0开始学习R语言--Day31--概率图模型
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在探究变量之间的相关性时,由于并不是每次分析数据时所用的样本集都能囊括所有的情况,所以单纯从样本集去下判断会有武断的嫌疑;同样的,我们有时候也想要在数据样本不够全面时就能对结果有个大概的了解。例如医生在给患者做诊断时,有些检查需要耗费的时间很久,但仅仅凭借一些其他的症状,他就可以对病人患某种病有个大概的猜想,从而先做出一些措施来降低风险,毕竟等到疾病真正发生时可能会来不及。概率图模型便是能够同时进
- C# TCP心跳机制:让客户端拥有“不死之身”,网络波动?不存在的!
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C#学习资料网络c#tcp/ip
1.TCP连接的“心脏病”与心跳的救赎监控面板上的“连接断开”提示,突然发现游戏服务器的玩家都在“消失”——原来TCP连接在深夜的网络波动中“猝死”了!2.从“心跳骤停”到“永不掉线”的重生之路2.1原理篇:心跳机制的“三重防护”核心概念:心跳包:客户端定时发送的“我还在”信号(如{"type":"heartbeat"})超时检测:如果超过HeartbeatTimeout秒未收到心跳响应,触发断开
- day53python打卡
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知识点回顾:对抗生成网络的思想:关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器:适合于按顺序运算的情况,简化前向传播写法leakyReLU介绍:避免relu的神经元失活现象ps;如果你学有余力,对于gan的损失函数的理解,建议去找找视频看看,如果只是用,没必要学作业:对于心脏病数据集,对于病人这个不平衡的样本用GAN来学习并生成病人样本,观察不用GAN和用GAN的F1分数差异。一、G
- 大模型在胃十二指肠溃疡预测及治疗方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能算法
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与方法二、胃十二指肠溃疡概述2.1疾病定义与分类2.2流行病学特征2.3病因与发病机制2.4临床表现与诊断方法三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本概念与架构3.2在医疗领域的应用案例3.3用于胃十二指肠溃疡预测的可行性分析四、大模型预测胃十二指肠溃疡的方法与模型构建4.1数据收集与预处理4.2模型选择与训练4.3模型评估指标
- 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
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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[
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SOLID 原则
单一功能原则
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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
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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?
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,