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大数据javastorm
Java是一种广泛使用的编程语言,特别适用于企业级应用开发。随着数据量的不断增长,处理大数据流成为了现代软件开发中的一个重要领域。ApacheStorm和ApacheFlink是两个用于处理大规模数据流的开源框架,它们都支持用Java编写的应用程序。下面将简要介绍这两个框架,并提供一些入门指导。ApacheStormApacheStorm是一个免费、开源的分布式实时计算系统。Storm让用户能够轻
- 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法
用心去追梦
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基于人工智能(AI)的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息,并做出预测或决策,从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法:机器学习模型:通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习(如回归分析、支持向量机)、非监督学
- 基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用
梦想的初衷~
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近年来,MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。在无人驾驶汽车、医学影像智能诊疗、ImageNet竞赛等热门领域,MATLAB提供了丰富的算法库和工具箱,极大地推动了人工智能技术的应用和创新。原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=224
- ChatGPT搜索漏洞:AI代码生成器安全隐患及应对策略
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近年来,随着人工智能技术的飞速发展,各种AI代码生成器层出不穷,为程序员带来了极大的便利。然而,技术进步的同时也伴随着安全风险的提升。最近,OpenAI的ChatGPT搜索工具曝出重大安全漏洞,引发了业界广泛关注。本文将深入探讨该漏洞的细节、影响以及应对措施,并展望未来AI工具安全发展趋势。ChatGPT作为一款强大的AI工具,其搜索功能本意是帮助用户快速获取信息。然而,英国卫报近期报道揭露了Ch
- 大数据组件之Azkaban简介
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一、Azkaban介绍1.1背景一个完整的大数据分析系统,必然由很多任务单元(如数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析等)组成,所有的任务单元及其之间的依赖关系组成了复杂的工作流。复杂的工作流管理涉及到很多问题:如何定时调度某个任务?如何在某个任务执行完成后再去执行另一个任务?如何在任务失败时候发出预警?......面对这些问题,工作流调度系统应运而生。Azkaban就是其中之一。1.2功能Azk
- 分析-MQ消息队列中间件-在IM即时通讯系统的用途
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MQ消息队列在IM即时通讯的用途1)用户聊天消息的离线存储环节:因为IM消息的发送属于高吞吐场景,直接操作DB可能会让DB崩溃,所有离线消息在落地入库前,可以先扔到MQ消息队列中,再由单独部署的消费者来有节奏地存储到DB中;2)用户的行为数据收集环节:因为用户的聊天消息和指令等,可以用于大数据分析,而且基于国家监管要求也是必须要存储一段时间的,所以此类数据的收集同样可以用于MQ消息队列,再由单独部
- 2024年最全(一)大数据---Hadoop整体介绍(架构层)----(组件,并发知识体系大全
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程序员大数据hadoop架构
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友,可以戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!Hadoop方案一、大数据介绍============
- 数据分析 基础定义
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一、大数据的定义数据分析是基于商业等目的,有目的的进行收集、整理、加工和分析数据,提炼有价值信息的过程。大数据分析即针对海量的、多样化的数据集合的分析大数据分析是一种利用大规模数据集进行分析和挖掘知识的方法。随着互联网、社交媒体、移动设备等产生庞大的数据,大数据分析成为了当今世界各行业的重要技术。这篇文章将从数据收集、存储、处理、分析、可视化、应用等方面进行全面讲解,以帮助读者更好地理解大数据分析
- 大数据学习(36)- Hive和YARN
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&&大数据学习&&系列专栏:哲学语录:承认自己的无知,乃是开启智慧的大门如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦当客户端提交SQL作业到HiveServer2时,HiveServer2会根据用户提交的SQL作业及数据库中现有的元数据信息生成一份可供计算引擎执行的计划。每个执行计划对应若干MapReduce作业,Hive会将所有的MapReduce作业都提交到YARN中。Y
- 证券会工程师:重视证券期货业信息安全
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本文讲的是证券会工程师:重视证券期货业信息安全,2009中国计算机网络安全应急年会于2009年10月21日至24日在湖南长沙召开,本届年会主题是“网络促进发展安全创造价值”。23日进入会议第二天,本次会议众专家学者探讨了有关电子商务安全方面的问题,下面为中国证监会信息中心总工程师罗凯谈话实录:林鹏:大家下午好,我们这里本次分论坛——金融安全与电子商务作为分论坛的主题。这个活动得到金融界高度的关注。
- 深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发:基于昇腾AI的完整流程
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华为昇腾AscendC的算子开发系统学习人工智能tensorflowpython
深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发:基于昇腾AI的完整流程在人工智能领域中,算子(Operator)作为深度学习模型的基础执行单元,决定了整个模型的计算性能和结果准确性。随着硬件平台的多样化,如何将第三方深度学习框架中的算子适配到特定的硬件平台变得至关重要。本文将深入探讨如何在TensorFlow框架下开发适配昇腾AI处理器的算子插件,通过解析算子属性映射、数据排布
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- 解锁辅助驾驶新境界:基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的应用探秘
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- 探秘IO分布式模块设计:让大数据处理更高效
清水湾落车
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一、引言随着互联网的飞速发展,大数据、云计算、人工智能等技术逐渐成为时代的主流。在这个数据爆炸的时代,如何高效地处理海量数据成为企业面临的重大挑战。IO分布式模块设计作为一种有效的解决方案,越来越受到关注。本文将带您了解IO分布式模块设计的基本概念、原理及其在实际应用中的优势。二、什么是IO分布式模块设计?IO分布式模块设计,是指将数据存储、数据处理、数据传输等IO操作进行分布式处理的一种设计方法
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- 【人工智能】Python实战:构建高效的多任务学习模型
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习(Multi-taskLearning,MTL)作为机器学习领域中的一种重要方法,通过在单一模型中同时学习多个相关任务,不仅能够提高模型的泛化能力,还能有效利用任务间的共享信息。本文深入探讨了多任务学习的基本概念、优势及其在实际应用中的重要性。
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Python读取通达信日线数据(.day文件)1.day文件位置2.day文件内容的构成3.Python代码识别day文件4.将识别结果输出为csv文件5.最终结果展示在金融数据分析中,通达信软件提供的数据文件(如日线数据文件.day)是非常宝贵的资源。本文将详细介绍如何使用Python读取和解析这些文件,并将解析结果输出为CSV文件,以便进行进一步的数据分析和处理。1.day文件位置通达信日线数
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一、引言1.1研究背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下,面部识别技术凭借其独特优势,于安防、金融、智能终端等众多领域广泛应用。在安防领域,可助力监控系统精准识别潜在威胁人员,提升公共安全保障水平;金融行业中,实现刷脸支付、远程开户等便捷服务,优化用户体验并强化交易安全。智能终端方面,为设备解锁、身份验证等功能提供支持,提升设备使用的便捷性与安全性。然而,现有面部识别系统在数据安全、检索效率及用户
- 明达云:赋能化工园区,智绘安全高效新蓝图
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在日新月异的科技浪潮中,数字化转型已成为各行各业转型升级的关键驱动力。尤其在化工这一关乎国家经济命脉与安全环保的重要领域,如何实现智能化管理、提升运营效率、确保生产安全,成为了摆在众多化工园区面前的重大课题。在此背景下,明达云平台以其卓越的技术实力与深厚的行业经验,正逐步成为化工园区智慧化升级的首选伙伴。智慧监管,安全先行化工生产,安全为先。明达云平台通过集成物联网、大数据、人工智能等先进技术,为
- AI大模型:开启智能革命新纪元
洋洋科创星球
AI项目管理赋能实战人工智能
1.AI大模型技术:智能革命的新引擎自2022年11月30日OpenAI推出ChatGPT以来,这一大型语言模型(LLM)迅速走红,标志着AI领域进入了一个新的发展阶段,即AI大模型时代。这一时代预示着AI正朝着通用人工智能(AGI)的方向发展。尽管业界对大模型的定义尚未统一,但通常指的是基于Transformer框架的大型语言模型,广义上也包括了多模态大模型,如涉及语言、声音、图像、视频等,技术
- 比亚迪进军具身智能:未来实验室的战略布局与挑战
前端
比亚迪,这家以新能源汽车闻名全球的企业,正在悄然布局一个全新的领域——具身智能及机器人技术。近日,比亚迪成立未来实验室的消息引发广泛关注,其战略意义和未来发展前景值得我们深入探讨。在人工智能技术飞速发展的今天,选择合适的AI写代码工具对于项目的成功至关重要。比亚迪未来实验室的战略意义:汽车基因与智能融合比亚迪进军机器人领域并非偶然之举。其深厚的汽车制造经验和规模化生产能力,为其在机器人研发方面奠定
- 苹果携手腾讯字节跳动:AI代码生成器赋能iPhone,开启移动智能新时代?
前端
近年来,人工智能技术飞速发展,其在移动设备上的应用也日益普及。近日,路透社爆料称苹果公司正在与腾讯和字节跳动商谈,计划将它们的AI模型整合到在中国销售的iPhone中,这一消息迅速引发了业界广泛关注。这不仅预示着苹果在AI领域的战略布局进一步深化,也标志着AI技术在移动设备应用领域迈入了一个新的里程碑。这篇文章将深入探讨苹果此举的意义、挑战以及对整个AI产业的影响。整合AI模型:机遇与挑战并存苹果
- 关于2025年人工智能agent的5个预测
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2024年是人工智能agent走向主流的一年。从年初黑客们那些笨拙、昂贵且充满激情的项目开始,agent现在已经得到了科技巨头、SaaS公司、学术研究人员等更多人的接纳。与此同时,他们的形式也在不断增多,从文本扩展到多种模式,并在现实世界中执行行动的能力也变得更强大。在这里,我预测2025年agent领域的轨迹,因为它开始在人工智能社区之外产生影响力。1.对agent的兴趣持续激增今年,对人工智能
- 《AGI:开启智能新纪元的钥匙》
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一、AGI:人工智能的进阶之路在科技飞速发展的当下,人工智能(AI)已逐渐渗透到我们生活的各个角落,从智能手机中的语音助手,到自动驾驶汽车,再到医疗领域的疾病诊断辅助,AI的身影无处不在。然而,在AI的宏大版图中,当前被广泛应用的大多属于狭义人工智能(NarrowAI),它专注于特定领域的任务执行,而通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,简称AGI)则代表着人工
- 零售业的AI赋能与前端开发效率革命:ScriptEcho 的助力
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零售业正经历着前所未有的数字化转型,但同时也面临着巨大的挑战。库存管理混乱、个性化客户体验不足等问题,严重制约着零售企业的盈利能力。而人工智能(AI)的兴起,为解决这些问题提供了新的思路。通过AI驱动的实时库存管理和客户行为分析,零售企业可以显著提升运营效率和客户满意度。然而,构建这些AI赋能的零售应用,需要强大的前端开发能力,这正是AI代码生成器ScriptEcho能够发挥关键作用的地方。AI赋
- Python读取通达信一分钟K线数据(.lc1文件)
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- 人工智能时代,企业如何搭建自己的AI知识库
知识库知识库管理知识库软件
随着人工智能技术的迅猛发展,企业越来越意识到构建AI知识库的重要性。AI知识库不仅能够高效管理企业的海量知识资源,还能通过智能检索和推荐,提升员工的工作效率,促进企业的创新与发展。本文将详细探讨企业如何搭建自己的AI知识库,包括前期准备、技术选型、构建过程及后续维护等方面。一、前期准备在构建AI知识库之前,企业需要进行充分的前期准备,明确需求和目标。确定需求和目标企业首先需要明确知识库的服务对象、
- 网络安全常见十大漏洞总结(原理、危害、防御)
安全防护服务器安全加固服务器
一、弱口令产生原因与个人习惯和安全意识相关,为了避免忘记密码,使用一个非常容易记住的密码,或者是直接采用系统的默认密码等。危害通过弱口令,攻击者可以进入后台修改资料,进入金融系统盗取钱财,进入OA系统可以获取企业内部资料,进入监控系统可以进行实时监控等等。防御设置密码通常遵循以下原则:(1)不使用空口令或系统缺省的口令,为典型的弱口令;(2)口令长度不小于8个字符;(3)口令不应该为连续的某个字符
- 科技早报|OpenAI的人工智能模型销售收入超过微软类似业务;荣耀中国区CMO辟谣将采用麒麟芯片 | 最新快讯
最新科技快讯
科技人工智能microsoft
科大讯飞新模型在测试集结果中超越GPT-4Turbo6月27日,科大讯飞发布讯飞星火大模型V4.0。与此前的版本相比,新模型在文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力、多模态能力等七大能力上都有提升。例如,讯飞星火可以根据用户的语言描述,结合空间和常识推断描述对象所在的位置。而在图文识别上,讯飞星火大模型V4.0能力也进一步升级,在科研、金融、医疗、司法、办公等场景的应用效果已领
- 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”
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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,