- 大模型算法岗,面试百问百答,7天3个offer拿到手!
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导读大模型时代很多企业都在开发自己的大模型,这直接刺激了大模型岗位的需求。本文为大家整理了大模型面试相关的知识点,希望对大家面试求职有所帮助。今天分享大模型面试相关知识点,持续更新。1.RAG技术体系的总体思路数据预处理->分块(这一步骤很关键,有时候也决定了模型的效果)->文本向量化->query向量化->向量检索->重排->query+检索内容输入LLM->输出2.使用外挂知识库主要为了解决什
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深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
- 【OS】L17信号量临界区保护
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靠临界区来保护信号量,靠信号量来实现进程间的同步;同步就是进程间的走走停停;“ANDNEVERREMOVETHISEMPTYLOOOP!!!”临界区保护的三种解法面包店算法//Peterson算法:标记+轮转的结合(针对两个进程)flag[i]=true;turn=j;while(flag[i]&&turn==j);临界区flag[i]=false;剩余区//面包店算法:标记+轮转的结合(针对多个
- C语言-数据结构 无向图迪杰斯特拉算法(Dijkstra)邻接矩阵存储
Happy鱿鱼
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在迪杰斯特拉中,相比普利姆算法,是从顶点出发的一条路径不断的寻找最短路径,在实现的时候需要创建三个辅助数组,记录算法的关键操作,分别是Visited[MAXVEX]记录顶点是否被访问,教材上写的final数组但作用是一样的,然后第二个数组是TmpDistance[MAXVEX],教材使用的D数组,命名语义化较弱不太好理解,实际用途与TmpDistance一样的,用于记录算法过程中,当前顶点到达邻接
- 【环境搭建:onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试(python)(1)
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Leetcode344.反转字符串思路分析:反转字符串直观思路是对称交换两端的字符,即双指针法。代码实现:classSolution{public:voidreverseString(vector&s){inti=0,j=s.size()-1;while(istr:return"".join(reversed(s.split()))Leetcode剑指Offer58-II.左旋转字符串思路分析:直
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一、题目描述给定一个未排序的整数数组nums,找出数字连续的最长序列(不要求序列元素在原数组中连续)的长度。请你设计并实现时间复杂度为O(n)的算法解决此问题。示例1:输入:nums=[100,4,200,1,3,2]输出:4解释:最长数字连续序列是[1,2,3,4]。它的长度为4。示例2:输入:nums=[0,3,7,2,5,8,4,6,0,1]输出:9二、代码思路首先,题目说没有排序的数组而且
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SNOWFLAKE雪花算法是由Twitter公布的分布式主键生成算法,它能够保证不同进程主键的不重复性,以及相同进程主键的有序性。在同一个进程中,它首先是通过时间位保证不重复,如果时间相同则是通过序列位保证。同时由于时间位是单调递增的,且各个服务器如果大体做了时间同步,那么生成的主键在分布式环境可以认为是总体有序的,这就保证了对索引字段的插入的高效性。例如MySQL的Innodb存储引擎的主键。使
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第一章标识符1、python被称为胶水语言,可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的,python是解释型语言,不需要编译,python是面向对象的语言1、print()#print()可以输出数字、字符串、含有运算符的表达式#print()可以将内容输出到显示器、文件#print()输出
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机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支,虽然有着紧密的联系,但在多个方面存在显著的差异。以下将从定义与起源、技术基础、模型复杂度、数据需求、计算资源需求、应用领域以及学习方式与特点等角度,详细阐述机器学习和深度学习的区别。一、定义与起源机器学习:是人工智能的一个分支,它让计算机能够在没有明确编程的情况下,通过观察和分析大量数据来学习并做出预测或决策。机器学习起源于20世纪50年代,随着算
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深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络(GraphConvolutionalNetworks,GCN)图卷积网络(GCN)是一种将卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性:GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构,比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性:GCN使用局
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算法流程:哈希集合去重:通过将数组中的所有元素放入unordered_set,自动去除重复元素。集合的查找操作是O(1),这为后续的快速查找提供了保证。遍历数组:遍历数组中的每一个元素。对于每个元素,首先检查它是否是某个连续序列的第一个元素。具体地,如果当前元素的前一个元素(num-1)不在集合中,说明当前元素有可能是某个序列的开始。这是关键步骤,因为如果num-1在集合中,说明当前元素是某个序列
- 深度学习速通系列:LoRA微调是什么
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LoRA微调(Low-RankAdaptation)是一种用于大型预训练语言模型(LLM)的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下,通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量,从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理:LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重,并在每个Transformer块中注入可训练的低
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基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据,帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。这种方法已经在疾病预测、基因功能预测、变异检测、基因表达调控分析、个性化医疗等方面取得了显著进展。1.基因组数据分析的核心挑战基因组数据分析涉及以下主要挑战:高维数据与稀疏性:基因组数据通常包括数百万到数十亿个碱基对,数据维度非常高。同时,许多基因变异事件是稀有的,这种稀疏性使得数
- OpenCV结构分析与形状描述符(14)拟合直线函数fitLine()的使用
jndingxin
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述拟合一条直线到2D或3D点集。fitLine函数通过最小化∑iρ(ri)\sum_i\rho(r_i)∑iρ(ri)来拟合一条直线到2D或3D点集,其中rir_iri是第i个点到直线的距离,而ρ(r)\rho(r)ρ(r)是一个距离函数,可以是以下之一:DIST_
- 基于深度学习的信号滤波:创新技术与应用挑战
逼子歌
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一、引言1.1研究背景随着科技的不断发展,信号处理领域面临着越来越复杂的挑战。在众多信号处理技术中,基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角,成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。如今,我们生活在一个数据爆炸的时代,各种信号源不断产生大量的复杂数据。例如,在通信领域,信号常常受到噪声干扰,传统的滤波方法在处理复杂、非线性信号时可能效果不佳。而深度学习技术具有自动特征
- pytorch计算网络参数量和Flops
Mr_Lowbee
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fromtorchsummaryimportsummarysummary(net,input_size=(3,256,256),batch_size=-1)输出的参数是除以一百万(/1000000)M,fromfvcore.nnimportFlopCountAnalysisinputs=torch.randn(1,3,256,256).cuda()flop_counter=FlopCountAna
- 【题目】数据分析与数据思维选择题
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1.以下选项中不属于数据预处理的是()A.数据清理B.数据可视化C.数据变换D.数据集成解析:选B。数据清洗指对数据集中的不完整、不合理或不准确的数据进行修补、去重、纠错、修补或删除数据变换将原始数据变换成符合目标算法要求的数据数据集成指对来自不同的数据源的数据进行集成处理2.用来描述访问了某个项目一次就退出的次数和这个项目总访问的次数的比率的基础指标是_?A.跳失率B.费效比C.渠道转换率D.访
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基于matlab的总图专业平面布置优化程序,输入数据物流流进厂房标号、物流关系数、物流关系标号、物流强度,双目标优化算法计算最优平面布置方案。程序已调通,可直接运行。下载源程序点链接:2-90基于matlab的总图专业平面布置优化程序
- 代码随想录算法训练营day30
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1.用最少数量的箭引爆气球1.1题目.-力扣(LeetCode)1.2题解classSolution{public:intfindMinArrowShots(vector>&points){sort(points.begin(),points.end(),[](vector&a,vector&b){returna[0]points[i-1][1]){//那必须得要一只箭result++;}//挨着
- 299-双十一剁手了吗
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写下这个标题,想起来不是双十一吗,今天才十一月一号,为什么购物大战已经轰轰烈烈的燃起来了?这几年都很少参与双十一,因为那些花招算法太复杂,也尽量想让自己少购物少消费,物资的欲望不能太强烈,真有喜欢的东西买就是了,没必要为个优惠去硬凑单、囤货。今年受小红书蛊惑,加上本来就爱无印良品,就是muji的忠实拥趸。计划的是现在就应该在南下的路上了,所以半个月前哗啦啦买了好多无印良品,没折扣全价买的。昨天一看
- 代码随想录算法训练营day18|二叉树06
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一、530.二叉搜索树的最小绝对差530.二叉搜索树的最小绝对差-力扣(LeetCode)给你一棵所有节点为非负值的二叉搜索树,请你计算树中任意两节点的差的绝对值的最小值。示例:提示:树中至少有2个节点思路:classSolution:def__init__(self):self.vec=[]deftraversal(self,root):ifrootisNone:returnself.trave
- Kamada-Kawai 布局算法简介,nx.kamada_kawai_layout(G)
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人工智能深度学习机器学习算法算法python人工智能
nx.kamada_kawai_layout(G)是NetworkX中用于图布局的一个函数,它基于Kamada-Kawai弹簧嵌入算法(Kamada-KawaiSpringLayoutAlgorithm)。这是一个经典的力导向布局算法,它特别适用于中小型图的可视化,能够让节点的位置更直观地反映它们之间的关系。Kamada-Kawai布局算法简介Kamada-Kawai算法是一种用于图的二维或三维可
- canvas插件 fabric.js 使用
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fabric.js使用fabric.js是常用的canvas插件1,在项目中使用2,特殊用法①,基本设置②,画板数据的导入导出③,遮罩Pattern(引用官网案例)④,多个对象合并,并设置为fabric背景(适用于变色和更多场景)⑤,把canvas对象或者fabric对象导出为图片⑥,位置的获取思路一:(计算法,没算出来)思路二(记录位置)补充:鼠标位移留痕不规则线条在如下代码中注意事项fabri
- 使用TensorRT对YOLOv8模型进行加速推理
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这里使用GitHub上shouxieai的infer框架对YOLOv8模型进行加速推理,操作过程如下所示:1.配置环境,依赖项,包括:(1).CUDA:11.8(2).cuDNN:8.7.0(3).TensorRT:8.5.3.1(4).ONNX:1.16.0(5).OpenCV:4.10.02.cloneinfer代码:https://github.com/shouxieai/infer3.使用
- 算法-双指针技巧
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文章目录算法概述奇偶数字归位寻找重复数字接雨水救生艇问题算法概述设置两个指针的技巧,其实这种说法很宽泛,似乎没什么可总结的有时候所谓的双指针技巧,就单纯是代码过程用双指针的形式表达出来而已。没有单调性(贪心)方面的考虑有时候的双指针技巧包含单调性(贪心)方面的考虑,牵扯到可能性的取舍。对分析能力的要求会变高。其实是先有的思考和优化,然后代码变成了双指针的形式。3)所以,双指针这个“皮”不重要,分析
- 算法-二分搜索(长期更新)
浅念同学
算法
文章目录情景一:二分查找情景二:找出一个>=num的最左侧的位置情景三:找出一个>1);if(nums[mid]>key){right=mid-1;}elseif(nums[mid]=num的最左侧的位置这个其实也是二分的逻辑,我们定义一个标记物ans初始化置为-1,当我们的mid满足条件的时候,我们就将我们的ans置为mid,然后继续二分,当不满足条件的时候,我们就不进行操作,继续二分,然后最后
- 【Python/Java/C++三种语言】20天拿下华为OD笔试之【位运算】2023B-出错的或电路【欧弟算法】全网注释最详细分类最全的华为OD真题
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最新华为OD真题#数学#位运算算法pythonjava
文章目录题目描述与示例题目描述输入描述输出描述示例一输入输出说明示例二输入输出说明解题思路代码PythonJavaC++时空复杂度华为OD算法/大厂面试高频题算法练习冲刺训练题目描述与示例题目描述某生产门电路的厂商发现某一批次的或门电路不稳定,具体现象为计算两个二进制数的或操作时,第一个二进制数中某两个比特位会出现交换,交换的比特位置是随机的,但只交换这两个位,其他位不变。很明显,这个交换可能会影
- 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
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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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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
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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,