- 华为OD机试 - 新员工座位安排系统(Python/JS/C/C++ 2024 E卷 100分)
哪 吒
华为odpythonjavascript
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。一、题目描述工位由序列F1,F2…Fn组成,Fi值为0
- 字符串相关方法
前端javascript
一、拼接或截取字符串1.slice此方法用来提取一个字符串,并返回一个新的字符串参数:1start,表示从该索引处开始提取字符串的字符(包括),如果为负数则从后开始计算2end,表示从该索引处结束提取字符串(不包括),如果省略则一直提取到字符串末尾,如果为负数从后开始计算//slice(start,last)//从start开始截取,last结束letstr='tom_li';console.lo
- 你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求?(附特征优化方案)
人工智能
1特征工程的意义nlp任务中,原始文本经数值映射后形成的词向量序列,难充分表达语言深层语义特征。就需引入文本特征增强技术:语义信息补全:突破单词语义局限,捕获词序关联特征模型适配优化:构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升:通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景,单纯用词频特征可能导致"这个手机质量差得惊人"和"这个手机质量惊人地差"被判定为相同语义,此时bi
- CMake Error at myplugins_generated_yololayer.cu.o.Debug,tensorrtx编译失败解决
雪可问春风
BUG人工智能
system:ubuntu1804gpu:3060cuda:cuda11.4tensorrt:8.4使用项目tensorrtx进行yolov5的engine生成,之前在编译成功的配置为system:ubuntu1804gpu:2060cuda:cuda10.2tensorrt:7.2.3.4换到3060后,make失败,报错错误:/home/yfzx/work/vs-work/tensorrt-y
- Spring Data JPA
Vic2334
JAVASpringspring后端java开源
SpringDataJPA什么是JPA?相同处:1.都跟数据库操作有关,JPA是jdbc的升华,升级版。2.JDBC和JPA都是一组规范1接口。3.都是由SUN公司推出的不同处:1.JDBC是有各个关系型数据库实现的,JPA是有ORM框架实现。2.JDBC使用SQL语句和数据库通信,JPA用面向对象方式,通过ORM框架生成SQL,进行操作。3.JPA在JDBC之上,JPA也要依赖JDBC才能操作数
- 手撕multi-head self attention 代码
心若成风、
自然语言处理语言模型transformer
在深度学习和自然语言处理领域,多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)机制是Transformer模型中的核心组件之一。它允许模型在处理序列数据时,能够同时关注序列中的不同位置,从而捕获到丰富的上下文信息。下面,我们将详细解析多头自注意力机制的实现代码。一、概述多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换,然后分别计算自注意力得分,最后将所有头的输出进行拼接,并通
- 深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数
odoo中国
AI编程人工智能深度学习线性代数人工智能
深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石,矩阵乘法是前向传播的核心,范数约束模型复杂度,而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容,为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量:单个数字,用斜体表示,通常赋予小写字母变量名。向量:数字数组,按顺序排列,用粗体小写字母表示,元素通过下标访问。矩阵:二维数字数组,用粗体大
- Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题
Subject.625Ruben
算法分类机器学习数学建模未来杯matlab人工智能
1.读取数据首先,我们从Excel文件中读取训练集和测试集:2.训练集划分我们将80%的数据用于训练,20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型,并存储预测结果。fori=1:length(modelNames)switchmodelNames{i}case'MultinomialLogisticRegression'B=mnrfit(X_train,Y_train,'model',
- python:数据类构建器
愚戏师
python基础与机器学习pythonwindows开发语言
在Python中,数据类(DataClasses)用于快速创建主要目的是存储数据的类,自动生成__init__,__repr__,__eq__等方法。“Python提供了几种构建简单类的方式,这些类只是字段的容器,几乎没有额外功能。这种模式称为“数据类”(dataclass),dataclasses包就支持该模式。”引用自《流畅的python(第二版)》1.基础数据类使用@dataclass装饰器
- 基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化,完整MATLAB代码
算法小狂人
算法应用matlabphp开发语言
1.1三维覆盖模型由于节点随机抛洒,而传感器节点的分布情况会影响网络覆盖率,以RcovR_{\text{cov}}Rcov作为覆盖率评价标准。在三维覆盖区域中,传感器节点的覆盖区域是某一半径确定的球。在三维监测区域中随机抛洒NNN个传感器节点,形成节点集S={s1,s2,s3,⋯ ,sN}S=\{s_1,s_2,s_3,\cdots,s_N\}S={s1,s2,s3,⋯,sN},第iii个节点的坐
- 回溯法--力扣第17题“电话号码的字母组合”(java)
27xixi
数据结构与算法leetcodejava算法
力扣第17题“电话号码的字母组合”回溯法(DFS)回溯法通过递归遍历每个数字对应的字母,生成所有可能的组合。核心思想是构建搜索树,每次选择一个字母后进入下一层递归,回溯时撤销选择以尝试其他分支。实现步骤:构建数字到字母的映射表:使用数组或哈希表存储每个数字对应的字母。递归回溯:终止条件:当前路径长度等于输入数字字符串长度时,将结果加入列表。遍历当前数字对应的所有字母,依次选择、递归、撤销选择。Ja
- 使用 Dify 创建自然语言生成 Word 文档的应用(详细指南)
engchina
LINUXpython人工智能AgentDify
使用Dify创建自然语言生成Word文档的应用(详细指南)一、开发核心API1.1API功能规划1.2环境准备安装依赖库项目目录结构1.3核心代码解析(`app.py`)1.3.1初始化配置1.3.2关键功能模块1.4API接口说明1.4.1转换接口`/convert`1.4.2下载接口`/download/`1.5启动服务1.6测试二、创建Dify工具2.1工作流设计步骤步骤1:创建新工作流步骤
- 【matlab代码】基于RSSI的wifi定位例程(三维空间,自适应基站的数量)
MATLAB卡尔曼
定位与导航1024程序员节matlab开发语言定位导航蓝牙
文章目录程序概述程序运行运行方法运行结果代码各模块的功能源代码总结程序概述该程序基于RSSI(接收信号强度指示)原理实现Wi-Fi定位,适用于在三维空间中定位未知点。程序通过多个锚点(基站)测量信号强度,并计算目标点的位置。程序使用以下公式进行位置计算:路径损耗模型公式:RSSI=A−10nlog10(d)RSSI=A-10n\log_{10}(d)RSSI=A−10nlog10(d)其中:RS
- URL拼接重复参数问题
Cloud_.
服务器运维后端javaspringboot
在调用第三方API时,手动拼接URL参数容易因编码或重复拼接引发隐藏Bug。例如:Stringname="name=520";//参数值本身包含等号Stringurl=SERVICE_URL+"/add?key="+key+"&sid="+sid+"&name="+name;//错误拼接导致name=name=520最终生成的URL会变成:http://api.com/add?key=123&si
- Spring Boot整合JWT 实现双Token机制
Cloud_.
springboot后端java
目录JWT核心概念解析SpringBoot整合步骤2.1基础环境搭建2.2Token生成与解析2.3拦截器实现企业级增强方案3.1双Token刷新机制3.2安全防护策略常见问题与解决方案1.JWT核心概念解析1.1Token的三重使命身份凭证:替代Session实现无状态认证信息载体:存储用户基础信息(如userid、roles)安全屏障:数字签名防止数据篡改1.2JWT结构示例Header{"a
- 程序员必看!DeepSeek全栈开发指南:从代码生成到分布式训练的黑科技解析
AI创享派
后端
一、DeepSeek技术新突破:程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日,DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库,这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。该库支持FP8精度与NVLink/RDMA技术,吞吐量提升3倍以上,特别适合处理千亿级参数的分布式任务。对于后端工程师而言,DeepEP的以下特性值得关注:计算-通信重叠机制:通过回调函数实现GPU资源动态分配
- MATLAB算法实战应用案例精讲-【深度学习】归一化
林聪木
matlab算法深度学习
目录为什么要做特征归一化/标准化?常用featurescaling方法计算方式上对比分析featurescaling需要还是不需要什么时候需要featurescaling?什么时候不需要FeatureScaling?归一化基础知识点1.什么是归一化2.为什么要归一化3.为什么归一化能提高求解最优解的速度4.归一化有哪些类型5.不同归一化的使用条件6.归一化和标准化的联系与区别层归一化综述提出背景概
- SSL证书自动续签(解决泛域名续签问题)
月会
ssl自动续签
文章目录SSL证书自动生成并自动续期Let’sEncryptCertbot介绍申请ssl证书下载certbot申请证书非泛域名申请证书nginx使用证书证书续期脚本linux定时执行脚本泛域名SSL证书自动生成并自动续期自动续期使用Let’sEncrypt证书颁发机构和certbot客户端共同完成Let’sEncryptLet’sEncrypt是一家免费、开放、自动化的证书颁发机构(CA),为公众
- 【Gee】项目总结:模仿 GIN 实现简单的 Golang Web 框架
YGGP
GolangProjectgolang
文章目录Gee项目回顾Gee项目总结Golang已经具备基础的web功能,为什么还需要web框架?作为web框架,Gee框架完成了哪些功能?如何用Gee来构建web项目?Gee项目回顾上个月月末我按照Geektutu的教程,实现了Gee这个基于Golang的简单Web框架,但是一直没有进行复盘总结。学习Gee的八篇文章的链接如下:【Gee】7天用Go从零实现Web框架Gee【Gee】Day1:HT
- server和client通信双方双向认证,基于openssl,使用TLS加密TCP流量
spring*-*
tcp/ip服务器网络协议
设计一个基于OpenSSL的C语言程序来实现双向认证的TLS加密TCP通信,需要包含服务器和客户端两部分。以下是该程序的核心步骤及示例代码。生成证书和私钥首先,需要为服务器和客户端生成证书和私钥。可以使用OpenSSL命令行工具生成这些文件。bash复制代码生成CA私钥和自签名证书opensslgenrsa-outca.key2048opensslreq-x509-new-nodes-keyca.
- 大模型+智能代理:自动化测试的终极组合?
测试者家园
软件测试质量效能人工智能人工智能软件测试质量效能职场和发展AI赋能智能体LLM
用ChatGPT做软件测试在软件测试领域,自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。然而,传统自动化测试仍然面临诸多挑战,例如脚本维护成本高、难以应对动态UI变化、测试数据生成受限,以及难以覆盖复杂业务逻辑。近年来,大模型(LLM,LargeLanguageModel)+智能代理(Agent)的结合,为自动化测试带来了新的可能性。这种“智能测试代理”能够利用大模型的自然语言
- java Stream API中的聚合操作
27xixi
javajava18
聚合操作是指对一组数据进行处理,最终生成一个单一的结果。在编程中,聚合操作通常用于对集合(如列表、数组等)中的元素进行统计、计算或汇总。常见的聚合操作包括求和、求平均值、查找最大值/最小值、计数等。在Java的StreamAPI中,聚合操作是通过终端操作(TerminalOperations)来实现的。以下是一些常见的聚合操作及其用法:1.求和(Sum)对集合中的元素进行求和。示例:求整数列表的和
- 大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、LaMDA等,在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的突破。这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力,但同时也引发了
- LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython2024大模型以及算力2021数字交易数字资产语言模型安全人工智能机器学习自然语言处理算法
LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题对齐方法(AlignmentMethods)主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题。其核心目标是让模型生成的内容更符合人类预期,同时确保伦理合规性和实用性。以下是对齐方法解决的具体问题及典型场景:1.安全性与伦理问题问题:基础LLMs可能生成有害内容(如暴力、歧视、
- LeetCode hot 100 每日一题(9)——560. 和为 K 的子数组
Awesome Baron
leetcodeleetcode算法职场和发展
这是一道难度为中等的题目,让我们来看看题目描述:给你一个整数数组nums和一个整数k,请你统计并返回该数组中和为k的子数组的个数。子数组是数组中元素的连续非空序列。示例1:输入:nums=[1,1,1],k=2输出:2示例2:输入:nums=[1,2,3],k=3输出:2提示:1=0;end--){sum+=nums[end];//累加当前子数组的元素到sumif(sum==k){//如果当前累加
- 破解“光伏+储能+充电”一体化难题!安科瑞全方案打造智慧能源新标杆
Acrelgq23
能源
安科瑞顾强破解“光伏+储能+充电”一体化难题!安科瑞全方案打造智慧能源新标杆在“双碳”目标驱动下,光伏储能与充电桩的融合成为能源转型的关键场景。然而,多电源协同、保护逻辑冲突、运维可靠性低等难题,让许多充电站项目陷入“技术泥潭”。如何破局?安科瑞以全栈技术方案给出答案——从智能继电保护到智慧能源管理,一站式解决光储充一体化设计痛点,助力充电站高效、安全、经济运营!痛点直击:光储充一体化为何难落地?
- C++泛型编程
鱼不如渔
C++Primer第五版——读书笔记c++开发语言
感谢哔哩哔哩UP”开发者LaoJ“,以下是听课记录~模板是C++实现泛型编程的手段,同一段代码逻辑可以接受多个类型的参数无论是函数模板还是类模板,在编码后,需要分文件时,将其声明和定义放进.hpp文件中。不要将声明放.h,定义放.cpp,会报错一、函数模板对于函数模板,使用不同的类型对其进行实例化时,会生成多个不同的函数当没有调用函数模板时,不会被实例化(延迟实例化)1.1、接受类型参数#incl
- ELK traceId 通过A服务调用B服务举例
C18298182575
elkhivehadoop
在分布式系统中,traceId需要在服务之间传递,以确保整个请求链路的日志能够被追踪。下面我们通过一个具体的例子,展示如何通过A服务调用B服务时传递traceId,并确保日志中能够正确记录traceId。实现思路A服务生成traceId:在A服务的HandlerInterceptor中生成traceId,并将其放入MDC。A服务调用B服务时传递traceId:在A服务调用B服务时,将traceId
- Angular 16 Standalone 项目创建指南
t0_54program
编程问题解决手册angular.js前端javascript个人开发
在前端开发领域,Angular一直是一个强有力的框架,尤其是在处理复杂的单页应用时。随着Angular16的发布,引入了Standalone组件的概念,这为开发者提供了一种新的方式来组织和管理组件。今天,我将详细介绍如何从头开始创建一个基于Angular16的Standalone项目,并解决一些常见的问题。环境准备首先,确保你的开发环境已安装Node.js和npm(NodePackageManag
- 大模型火爆 2025:LLaMA、Qwen、DeepSeek 核心原理+就业秘籍,快速入门 AI 工程师
weixin_40941102
llama人工智能
1.大模型核心原理:从零开始理解AI模型这些是大型语言模型(LLMs)的核心技术,适合初学者逐步深入学习。以下是详细拆解,让小白也能掌握:LLaMA系列模型核心原理详解:什么是LLaMA?:LLaMA是一个基于人工智能的语言模型,像一个超级聪明的聊天机器人,能理解和生成人类语言。它由Meta公司开发,类似ChatGPT,但更开源、灵活。核心原理:Transformer架构:想象一个工厂流水线,LL
- 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
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”
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,