- 建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2
阿克兔
人工智能toto学习人工智能深度学习神经网络
1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络,被模仿出了简化的人工神经网络(ANN,artificialneuralnetwork)。ANN结构为:输入层、隐藏层、输出层人工神经元:基于生物神经元的数学模型ANN过程:输入---加权求和---激活函数激活函数:类似生物神经元的阈值,达到阈值输出信号(‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数)2、深度学
- 四种电子杂志制作软件
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学习方法
大家好,今天给大家种草四种超级实用的电子杂志制作软件。无论你是专业出版人士,还是业余爱好者,这四款软件都能帮助你轻松制作出精美的电子杂志。让我们一起来看看吧!1.FLBOOKFLBOOK是一款在线仿真翻页制作H5电子画册,可以支持上传PDF、PPT、PNG、JPG四种格式转换。可支持套用模板,添加文本、链接、动画、图片等元素。2.InDesignAdobeInDesign是一款业界标准的排版软件,
- 本地大模型编程实战(25)用langgraph实现基于SQL数据构建的问答系统(4)
火云牌神
AI编程实战sqllanggraphLLMdeepseekqwen
本文将演练使用基于langgraph链,对结构化数据库SQlite进行查询的方法。该系统建立以后,我们不需要掌握专业的SQL技能,可以用自然语言询问有关数据库中数据的问题并返回答案。使大语言模型(LLM)查询结构化数据与非结构化文本数据有所不同。查询非结构化数据时,通常需要将待查询的文本嵌入到向量数据库中;而查询结构化数据的方法则是让LLM编写和执行DSL(例如SQL)进行查询。在用langcha
- 金字塔原理:如何用结构化思维提高项目汇报质量?
一、金字塔原理概述金字塔原理是一种重点突出、逻辑清晰、层次分明、简单易懂的思考方式和沟通方式。它的基本结构是:中心思想明确,结论先行,以上统下,归类分组,逻辑递进。先重要后次要,先总结后具体,先框架后细节,先结论后原因,先结果后过程,先论点后论据。1.结论先行在项目汇报中,这意味着要把最重要的项目成果或结论放在开头。例如,如果你是在汇报一个新产品开发项目,开头就可以说:“本次新产品开发项目已成功完
- 场外个股期权有哪些交易策略?场外期权策略方向如何选择?
财财有个期权懂
金融财经
场外个股期权是指在非正式的交易场所,即场外市场上,老板们与特定对手方直接进行的个股期权交易。场外个股期权交易策略第一个就是方向性投机,其实就是跟着趋势来进行交易,在强烈看涨的时候买入看涨,在强烈看跌的时候买入看跌,跟着趋势走总是以大部分的行情为准,至少是大部分人的选择。比如说,在2024年5月以4万买入的某某康某看涨期权,在之后股价涨了25%之后,成功盈利9万。第二个就是备兑增强收益,也就是在持有
- [持续更新]八股速通之Java基础面试题答案精简速记版!
八股文领域大手子
java数据库mysqljvmsqlspring
问题1:请解释Java中ArrayList和LinkedList的区别?回答思路:数据结构:明确底层实现(数组vs双向链表)。性能对比:从查询、插入/删除、内存占用三方面分析。适用场景:根据性能特点给出使用建议。补充细节:扩容机制、线程安全性等。示例回答:ArrayList基于动态数组实现,支持快速随机访问(时间复杂度O(1)),但在中间插入或删除元素时,需要移动后续元素,性能较差(平均O(n))
- Python数据分析 NumPy矩阵与通用函数及统计分析 ② 第二节
修仙宝哥
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NumPy矩阵与通用函数及统计分析案例NumPy矩阵与通用函数及统计分析一、掌握NumPy矩阵与通用函数代码2-30:矩阵的创建代码2-31:数组的创建与组合代码2-32:矩阵的运算代码2-33:矩阵的转置、逆矩阵和二维数组视图代码2-34:数组的基本运算代码2-35:数组的比较运算代码2-36:数组的逻辑运算代码2-37:数组的广播相加(一维数组加到二维数组)代码2-38:数组的广播相加(一维数
- 八股文系列Java锁
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Java中常见的锁有哪些?乐观锁:在操作数据的时候,线程读取数据的时候不会进行加锁,先去查询原值,操作的时候比较原来的值,看一下是都被其他线程修改,如果没有修改则写回,否则就重新执行读取流程悲观锁:(底层是synchronized和ReentrantLock)就是考虑事情比较悲观,认为在访问共享资源的时候发生冲突的概率比较高,所以每次访问前线程都需要加锁公平锁:公平锁是指多个线程按照申请锁的顺序来
- 基于yolov10的水果成熟度之石榴成熟度检测
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计算机视觉实战项目集合YOLO目标检测目标跟踪计算机视觉人工智能水果成熟度检测视觉检测
石榴成熟度检测**Pomegranate*是一个基于深度学习的系统,旨在自动化检测和分类石榴果实的生长阶段(未成熟、成熟、成熟期)。该系统采用最新的YOLOv10目标检测模型,能够高效地分析图像或视频中的石榴果实,并根据其外观特征识别其生长阶段。通过这种技术,农民可以更好地监控石榴果实的发育过程,优化作物管理,合理安排收获时间,从而提高生产效率和经济收益。系统概述石榴作为一种重要的水果作物,广泛种
- 【折线图 Line】——5
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解锁数据可视化的魔法钥匙——pyecharts实战指南在这个数据为王的时代,每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴?欢迎来到《pyecharts图形绘制大师班》在这里,你将不再受限于单调的表格和图表,而是学会如何运用pyecharts这一强大的Python数据可视化库,将复杂的数据转化为令人惊叹的交互式图形。
- 力扣1631最小体力消耗路径——python
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我们先理解一下题目,他要求我们返回的是最小的体力消耗,这里的体力消耗于高度差的绝对值有关,越小越省体力,我们我们最后需要把所有的内容全部都连接一起。我们可以尝试用暴力方法求解。我们依次遍历上下左右,每条路都求完,然后返回出最大的绝对值之差。heights=[]r,c=len(heights),len(heights[0])ifr==1andc==1:return0#如果只有一个格子直接返回0dp=
- Stable Diffusion(SD)系列模型及关联算法深度解析
Liudef06
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一、基础模型架构演进SDv1.5核心架构:基于LatentDiffusionModel(LDM),通过VAE将图像压缩至潜空间进行扩散训练,支持512x512分辨率生成,兼容二次元与写实风格混合创作12。训练数据:使用LAION-5B数据集过滤后的子集,文本编码器为CLIPViT-L/1434。局限性:对复杂光影和材质的细节刻画能力较弱,高分辨率生成需依赖外部放大工具28。
- 【八股】非关系型数据库篇(Redis+ES)
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关系型和非关系型数据库特性关系型数据库(RDBMS)非关系型数据库(NoSQL)数据模型表格(行和列)文档、键值、列族、图等多样化模型模式固定(Schema)灵活的,无需预定义结构扩展性纵向扩展为主,横向扩展困难横向扩展容易,适合大规模分布式系统事务支持完全支持ACID事务多数不支持或仅支持单一操作的事务查询语言SQL各种API或NoSQL特定的查询语言数据一致性强一致性最终一致性或可调的一致性级
- 2018第9届蓝桥杯省赛A组试题&答案(下)【C/C++】
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文章目录6.航班时间(程序设计17分)【问题描述】7.三体攻击(程序设计19分)【问题描述】8.全球变暖(程序设计21分)问题描述9.倍数问题(程序设计23分)问题描述10.付账问题(程序设计25分)问题描述6.航班时间(程序设计17分)航班时间【问题背景】小h前往美国参加了蓝桥杯国际赛。小h的女朋友发现小h上午十点出发,上午十二点到达美国,于是感叹到“现在飞机飞得真快,两小时就能到美国了”。小h
- 【十二】Golang 映射
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欢迎来到张胤尘的开源技术站开源如江河,汇聚众志成。代码似星辰,照亮行征程。开源精神长,传承永不忘。携手共前行,未来更辉煌文章目录映射映射的定义映射初始化`make`函数使用字面量源码分析数据结构`hmap``bmap`数据存储键值访问竞态检测`Sanitizer`检测空检查并发写检查哈希值计算桶定位扩容情况处理桶内查找键值插入、扩容机制参数检查竞态检测`Sanitizer`检测并发检测哈希值计算初
- Python酷库之旅-第三方库Pandas(011)
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目录一、用法精讲25、pandas.HDFStore.get函数25-1、语法25-2、参数25-3、功能25-4、返回值25-5、说明25-6、用法25-6-1、数据准备25-6-2、代码示例25-6-3、结果输出26、pandas.HDFStore.select函数26-1、语法26-2、参数26-3、功能26-4、返回值26-5、说明26-6、用法26-6-1、数据准备26-6-2、代码示例
- [论文笔记] LLM大模型剪枝篇——2、剪枝总体方案
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https://github.com/sramshetty/ShortGPT/tree/mainMy剪枝方案(暂定):剪枝目标:1.5B—>100~600M剪枝方法:层粒度剪枝1、基于BI分数选择P%的冗余层,P=60~802、对前N%冗余层,直接删除fulllayer。N=20(N:剪枝崩溃临界点,LLaMA2在45%,Mistral-7B在35%,Qwen在20%,Phi-2在25%)对后(P
- 翻倍密码均线系统+擒龙资金组合指标,技术运用图文解说,通达信炒股软件指标公式
选择不变
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如上图,指标组合:主图指标-翻倍密码系统-均线版本【翻倍密码操盘系统】开始潜伏,翻倍密码买点,中长布局信号,获利了结信号【翻倍五色筹码】主图指标-翻倍密码系统-五色筹码版本,筹码分五档,跟踪筹码变化副图指标(1):红柱筹码擒龙---红色柱线出现容易抓到主升浪龙头股【红柱筹码擒龙】副图指标,主升出红柱,四线共振更加确定,指标使用技术解密副图指标(2)机构资金趋势-机构资金多空强弱跟踪副图指标(3)主
- GitHub 星标10W+的大模型书籍:《轻松入门大模型应用开发:GPT-4 和 ChatGPT 实战指南》,25年一书通关LLM大模型
程序员丸子
人工智能语言模型自然语言处理大模型AILLM大模型应用
当下大模型这么火,还有人很多人想加入进来,但是不知道怎么去学习,那么今天我就给大家分享一本适合所有人的一本神仙级入门大模型的书籍,小白也能学会。它是由奥利维耶·卡埃朗和玛丽-艾丽斯·布莱特合著的一本《大模型应用开发极简入门:基于GPT-4和ChatGPT》,为初学者提供一份清晰、全面的“可用知识”,帮助读者快速了解GPT-4和ChatGPT的工作原理及优势。此书使用流行的Python编程语言来构建
- 速来!人工智能未来设计大赛· 大模型专项竞技赛火热报名中!
量子位
技术革新临界点已至,大模型生态迎来爆发期当前,全球人工智能产业正经历从“暴力美学”到“精巧工程”的范式跃迁。DeepSeek引领超强大模型的开源开放与普惠化浪潮之下,大模型技术已突破边界逐步渗透至千行百业,成为驱动产业升级的新引擎。种种迹象无不表明大模型应用爆发临界点已近在眼前。值此历史性时刻,由工业和信息化部工业文化发展中心主办的“人工智能未来设计大赛·大模型专项竞技赛”正式启动,诚邀全球大模型
- 谈谈DeepSeek-v3在算力约束下的出色工作
强化学习曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
谈谈DeepSeek-v3在算力约束下的出色工作原创渣Bzartbot2024年12月28日22:52上海寒冷的周末,加完班挤点时间读个论文吧.Deepseek-v3仅用了2048块H800GPU就超越了Llama3405B模型,要知道Meta训练Llama3可是用了16384块H100,而DSv3的训练成本非常低在所有人追求更大规模集群的时候,Deepseek这样的工作只有一个词评价:Respe
- 解决陀螺仪角度漂移问题 三轴陀螺仪和六轴陀螺仪的区别
压电侠123
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陀螺仪角度漂移是指在使用陀螺仪时,由于各种误差和不完美的因素导致测量的角度随时间发生偏移。为了解决陀螺仪角度漂移问题,可以考虑以下几种方法:1.零位校准(ZeroCalibration):陀螺仪在使用前可以进行零位校准,即在没有角速度输入时,将测量值归零。通过定期进行零位校准,可以减少角度漂移的影响。2.温度补偿(TemperatureCompensation):陀螺仪的性能受环境温度的影响较大。
- 清华大学发布最新版DeepSeek学习教程,完整版pdf合集,速收藏。
大器晚成667
pdf人工智能深度学习学习AI写作
资料链接:https://pan.quark.cn/s/bb6ebf0e9b4d前日,清华发布的《DeepSeek从入门到精通》长达104页,还没学完,清华大学又发布了几个重磅教程!清华大学《DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单》,《普通人如何抓住DeepSeek红利》,《DeepSeek如何赋能职场应用》等等,这些教程将学习的受众群体从新手小白扩展到了科研人员,职场人
- 力扣刷题139. 单词拆分
大萌神Nagato
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139.单词拆分-力扣(LeetCode)最开始是字符串从头开始遍历子字符串,遇到字典内有的单词则直接i+上这个单词的长度,最后看看是否整个字符串都能遍历完即可但是这么简单显然是错误的,没有考虑到如下的情况:s="goalspecial"wordDict=["go","goal","goals","special"]当字符串中的一个子字符串包含有多个字典中的词,则需要考虑要使用哪个词了。看了官方的
- 关于打印出现空白的问题
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问题在打印的需求中,我们一般是将数据展示在页面中,然后通过调用window.print(),将页面打印出来但是这里有一个顺序问题,我们需要先加载完页面才能进行打印,不然就会出现白屏问题。解决方法this.nextTick()this.$nextTick()将回调延迟到下次DOM更新循环之后执行。但是mounted()不会承诺所有的子组件也都一起被挂载。所以在mounted中执行this.nextT
- 报告称2024年上半年DDoS攻击数量激增,同比增长46%
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8月15日消息,网络安全公司Gcore在最新发布的报告显示,2024年上半年全球分布式拒绝服务攻击(DDoS)事件数量达到了44.5万起,与去年同期相比增长了46%,与2023年下半年相比增长了34%,显示出网络攻击活动的显著增加。在攻击力度方面,2024年上半年记录到的最大DDoS攻击规模达到了1.7Tbps,略高于2023年记录的1.6Tbps。虽然0.1Tbps的增长看似微小,但这预示着网络
- 用Python实现LSTM预测电影票房:从数据爬取到模型部署全解析(结尾附完整代码)
WHCIS
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导语:当电影的预告片发布时,你是否好奇AI能否预测它的票房表现?本文将带你深入实战,从数据动态爬取到LSTM模型调优,手把手构建一个高精度票房预测系统。一、为什么LSTM是票房预测的利器?1.1电影票房的关键影响因素35%25%20%15%5%票房核心影响因素占比演员号召力IP热度档期竞争宣传投入其他时序特征:上映前后的宣传节奏、口碑传播曲线非线性关系:主演流量与票房的S型增长关系长周期依赖:系列
- 物联网串口综述
reset2021
物联网物联网
串口(SerialPort)是一种用于设备之间传输数据的接口,其特点是以一条信号线依次传输数据位,因此它是一种“serial”通信方式。以下是对串口的一些关键点进行总结:1.基本概念串口通信:是一种基于RS-232(或RS-485、RS-422等标准)的同步或异步通信接口,主要用于设备间的数据传输。串口接口:通常使用DB9或DB25连接器,常见于电脑、嵌入式系统、工业控制设备等。2.工作原理数据在
- 股票API、指数API|恒生指数成分股走势特征分析
Sophia131
业界资讯经验分享开发语言
恒生指数,作为香港金融市场的风向标,其历史走势不仅是一串串数字的波动,更是一部记录香港经济发展与金融格局变迁的生动史书。通过股票API深入剖析恒生指数的历史轨迹,对于理解香港经济发展脉络、洞察金融市场规律以及制定合理的投资策略都具有至关重要的意义。而在这一探索过程中,借助专业的股票报价API获取详尽的历史数据,无疑为我们提供了一把精准解读的钥匙。一、选择合适的股票API市面上有众多股票API可供选
- Mysql 主从集群同步延迟问题怎么解决
涛粒子
mysql数据库
网络与硬件资源优化网络环境优化:检查主从服务器之间的网络连接,确保网络稳定且带宽充足,降低网络延迟和丢包率。可以通过更换高性能网络设备、优化网络拓扑结构等方式来实现。硬件资源调整:监控主从数据库服务器的CPU、内存、磁盘I/O等资源使用情况。若资源紧张,可通过增加硬件配置(如升级CPU、增大内存、更换为SSD硬盘)来提升服务器处理事务的能力;或在业务低峰期执行数据操作,降低请求量。业务逻辑与事务优
- 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,