- 深度学习笔记之自然语言处理(NLP)
电棍233
深度学习笔记自然语言处理
深度学习笔记之自然语言处理(NLP)在行将开学之时,我将开始我的深度学习笔记的自然语言处理部分,这部分内容是在前面基础上开展学习的,且目前我的学习更加倾向于通识。自然语言处理部分将包含《动手学深度学习》这本书的第十四章,自然语言处理预训练和第十五章,自然语言处理应用。并且参考原书提供的jupyternotebook资源。自然语言处理,预训练自然语言处理(NaturalLanguageProcess
- react19设计AntVX6 人工智能建模 DAG 图
I like Code?
AntVX6javascript前端开发语言
HomeTop.tsximportReact,{useState,useEffect,useRef}from'react'importuseStorefrom'../../../store/state'import{Graph,Path}from'@antv/x6'import{History}from'@antv/x6-plugin-history'importAlgoNodefrom'../.
- 常用特征检测算法SURF、SIFT、ORB和FAST
super尚
图像处理算法人工智能计算机视觉
特征检测算法SURF算法特征检测的视觉不变性是一个非常重要的概念。但是要解决尺度不变性问题,难度相当大。为解决这一问题,计算机视觉界引入了尺度不变特征的概念。它的理念是,不仅在任何尺度下拍摄的物体都能检测到一致的关键点,而且每个被检测的特征点都对应一个尺度因子。理想情况下,对于两幅图像中不同尺度的的同一个物体点,计算得到的两个尺度因子之间的比率应该等于图像尺度的比率。近几年,人们提出了多种尺度不变
- 从零开始玩转TensorFlow:小明的机器学习故事 1
山海青风
#机器学习机器学习tensorflow人工智能
1.引言故事简介小明是一个计算机专业的大三学生,近期在学校里接触到了机器学习。他在某次校园活动中发现,活动主办方总是难以准确预测学生的报名人数,导致准备的物料经常不够或浪费。于是,小明萌生了一个想法:能否通过一些历史数据,用机器学习的方式来预测每场活动的参与率?在老师的建议下,他选择了TensorFlow,一个流行且强大的深度学习框架,希望能将这个想法变成现实。2.开始TensorFlow的旅程场
- 大模型产品架构全景解读:从应用场景到技术支持的完整路径
程序员丸子
架构人工智能AI大模型大模型LLM大语言模型RAG
随着人工智能技术的迅猛发展,大模型逐渐成为推动各行业智能化转型的核心动力之一。大模型不仅可以处理大量数据,进行复杂任务的自动化,还能通过微调、蒸馏等技术在特定场景中表现出色。本文将结合大模型产品架构图,详细解读每一个组成模块,帮助读者理解从应用场景到技术支持的完整路径,洞察大模型如何在实际业务中落地。一、落地场景:赋能业务的智能化解决方案大模型的实际价值首先体现在各个业务场景的落地应用中。在架构图
- 知物由学 | AI网络安全实战:生成对抗网络
Hacker_Fuchen
人工智能web安全生成对抗网络
作者:BradHarris,安全研究员,Brad曾在公共和私营部门的网络和计算机安全领域工作过。他已经完成了从渗透测试到逆向工程到应用研究的所有工作,目前他是IBMX-Force的研究员。GANs是人工智能(AI)的最新思想之一。在我们深入讨论这个话题之前,让我们先来看看“对抗性”这个词的含义。在AI的原始应用中,这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应
- 计算机视觉之图像处理-----SIFT、SURF、FAST、ORB 特征提取算法深度解析
三年呀
计算机视觉图像处理算法深度学习python目标检测机器学习
SIFT、SURF、FAST、ORB特征提取算法深度解析前言在图像处理领域亦或是计算机视觉中,首先我们需要先理解几个名词:什么是尺度不变?在实际场景中,同一物体可能出现在不同距离(如远处的山和近处的树),导致其在图像中的尺度不同,也引出了多尺度的概念。算法检测到的特征在图像缩放(放大或缩小)后仍能被正确识别和匹配,即尺度不变性。什么是旋转不变?物体在现实中的朝向可能任意(如手机横屏/竖屏拍摄同一物
- 基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例
go5463158465
算法深度学习深度学习人工智能
以下是一个基于深度学习进行呼吸音检测的详细示例,我们将使用Python语言以及一些常见的深度学习库(如TensorFlow、Keras)和数据处理库(如numpy、pandas),同时会用到音频处理库librosa。整个流程包括数据加载、预处理、模型构建、训练和评估。步骤1:安装必要的库在开始之前,确保你已经安装了以下库:pipinstalltensorflowlibrosanumpypandas
- 用deepseek学大模型08-用deepseek解读deepseek
wyg_031113
人工智能深度学习
DeepSeekR1是一种先进的深度学习模型架构,结合了Transformer、稀疏注意力机制和动态路由等核心技术。以下是对其核心原理、公式推导及模块分析的详细解析:深入浅析DeepSeek-V3的技术架构1.核心架构概览DeepSeekR1的架构基于改进的Transformer,主要模块包括:稀疏多头自注意力(SparseMulti-HeadSelf-Attention)动态前馈网络(Dynam
- 超越实验室:打造真正在现实世界中奏效的 AI (泛化性与鲁棒性)
海棠AI实验室
人工智能理论与学术机器学习人工智能信息可视化
人工智能正以前所未有的速度从研究实验室走向我们的日常生活。我们看到AI驱动着从语音助手到推荐引擎的各种应用,而自动驾驶汽车、个性化医疗等更具变革性的应用前景也始终令人期待。然而,要真正释放AI的潜力,我们还需要克服一个关键障碍:让AI真正在现实世界中可靠地运行,而不仅仅是在受控的实验室环境中。想象一下,一辆自动驾驶汽车在一个晴朗的下午行驶时表现完美,但当它进入一个大雾天气区域时,它却无法识别前方的
- 告别 AI 幻觉:LangChain + 知识图谱 + 大模型,打造可靠的智能应用
海棠AI实验室
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目录前言:知识图谱在AI中的地位什么是知识图谱?为什么要用知识图谱?LangChain简介:它如何与知识图谱结合?项目准备:环境配置与工具选择手把手实现5.1从文本中提取结构化知识存入图谱6.2基于LangChain知识图谱的查询与推理实践Tips:如何让知识图谱规模化、应用化?总结与展望后记1.前言:知识图谱在AI中的地位在当今的人工智能领域,各类语言模型(如GPT系列、BERT等)已经深刻地影
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1.常见应用场景1.1.国内通用大模型模型名称简介官网地址DeepSeek深度求索公司研发的高性能开源模型,以低成本、高推理能力著称,支持数学、代码等复杂任务。https://chat.deepseek.com/豆包字节跳动开发的智能语言模型,基于深度学习技术,支持多种自然语言处理任务。https://www.doubao.com/Kimi月之暗面科技推出的长文本处理AI助手,擅长中英文对话、文件
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购买ChatGPT账号的注意事项及指南✨在当前人工智能技术快速发展的背景下,ChatGPT作为一种强大的语言模型工具️,受到了广泛关注。然而,在获取ChatGPT账号的过程中,用户需审慎考虑多项关键因素,以确保所购账号的安全、可靠及合法性✅,规避潜在风险⚠️。本文将深入探讨购买ChatGPT账号时需重点关注的几个方面,并提供相关建议。1.账号来源审查️♂️账号来源是决定其安全性和可靠性的首要因素
- AI 模型的优化与应用:大模型本体、蒸馏、量化 与 GGUF
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引言近年来,大型语言模型(LLM)在人工智能领域取得了突破性的进展,但其计算需求高昂,训练和推理成本巨大。因此,如何优化大模型,使其在不同设备和应用场景下更高效地运行,成为了AI研究的重要课题。本文将探讨大模型本体(FullModel)、蒸馏(Distillation)、量化(Quantization)和GGUF(GPT-GeneratedUnifiedFormat)等优化技术,并分析它们的区别、
- 上下文感知 AI Agent 将赋予我们的“超能力”
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随着科技的进步,工具正在逐渐演化成真正意义上的“能力”,为我们的生活、工作和思维方式带来前所未有的改变。2025年,我们将从“向人们出售更强大的工具”转向“向人们出售更强大的能力”,这场变革将由上下文感知的AIAgent(人工智能代理)推动。我们即将进入一个新的时代,在这个时代里,AIAgent不仅仅是外部的工具,它们将与我们的日常生活无缝融合,赋予我们“超人”般的能力。工具与能力的区别人类历史上
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谷歌在2024年底发布了AIAgent(AI智能体)白皮书,表明人工智能在商业中将扮演更积极和独立的角色的未来,并详细阐述了智能体的概念、架构、运作方式以及相关技术,为智能体的开发和应用提供了理论框架和实践指导。AI4AI社区为大家对白皮书内容进行了整理,简单概括回顾核心内容,欢迎点击文章底部“阅读原文”获取完整版白皮书。智能体时代已来人类擅长处理复杂的模式识别任务。然而,我们往往需要借助工具——
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- Java中的自然语言处理(NLP)工具:Stanford NLP、Apache OpenNLP、DL4J
花千树-010
RAGjava自然语言处理apachenlpAIGC
随着人工智能技术的快速发展,自然语言处理(NLP)已经成为各行各业中不可或缺的技术。对于Java开发者来说,选择合适的NLP工具可以极大地提升开发效率。今天,我们将探讨几款常用的JavaNLP工具:StanfordNLP、ApacheOpenNLP和DL4J,并通过代码实例展示如何使用它们。1.StanfordNLP:功能全面的NLP工具StanfordNLP是由斯坦福大学开发的自然语言处理工具包
- 【深度学习】预训练和微调概述
CS_木成河
深度学习深度学习人工智能语言模型预训练微调
预训练和微调概述1.预训练和微调的介绍1.1预训练(Pretraining)1.2微调(Fine-Tuning)2.预训练和微调的区别预训练和微调是现代深度学习模型训练中的两个关键步骤,它们通常是一个预训练-微调(Pretrain-Finetune)流程的不同阶段。两者相辅相成,共同帮助模型从通用的知识到特定任务的适应。1.预训练和微调的介绍1.1预训练(Pretraining)定义:预训练是指在
- 【深度学习大模型实例教程:Transformer架构、多模态模型与自监督学习】
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深度学习大模型实例教程:Transformer架构、多模态模型与自监督学习1.深度学习基础概述1.1深度学习的核心概念1.2常见深度学习模型1.3大模型的挑战与解决方案2.数据准备2.1数据处理示例:CIFAR-103.构建深度学习模型4.训练模型5.使用预训练模型(迁移学习)6.Transformer架构6.1Transformer的核心原理6.2Transformer的基本组件6.3Trans
- 深度学习模型的全面解析:技术进展、应用场景与未来趋势
阿尔法星球
深度学习与神经网络实战机器学习
1.深度学习模型概述1.1深度学习模型的定义与分类深度学习模型是基于人工神经网络的算法,它们通过模仿人脑的处理机制来学习数据中的复杂模式和特征。这些模型可以根据其结构和应用场景被分为不同的类别,包括但不限于卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)和Transformer模型等。1.2深度学习模型的关键特点深度学习模型的关键特点在于其深度,即
- 清华独家教程 | 零基础玩转DeepSeek:AI时代的实战赋能手册
阿黎逸阳
学习python人工智能人工智能
在人工智能技术加速渗透各行各业的今天,清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后团队推出《DeepSeek从入门到精通》,为公众提供了一份权威、实用的AI工具使用指南。这份104页的文档不仅是技术手册,更是人工智能时代的效率革命指南,帮助用户从基础操作到高阶应用全面掌握DeepSeek这一通用人工智能(AGI)工具。当人人都会用AI时,你如何用得更好更出彩?一起来看看吧。
- 深度学习模型:原理、架构与应用
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工具深度学习
深度学习(DeepLearning)是机器学习中的一个分支,基于人工神经网络的发展,尤其是多层神经网络的研究,使其在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域取得了显著进展。深度学习的核心是通过大量数据的训练,学习到数据的内在结构和模式,并且具备自动从复杂的输入中提取特征的能力。本文将从深度学习的基本原理、常见模型、训练技巧、应用领域及其面临的挑战等方面进行详细探讨,帮助理解深度学习模型如何在现代科技
- 基于深度学习的焊缝缺陷检测识别系统:YOLOv10 + UI界面 + 数据集
深度学习&目标检测实战项目
深度学习YOLOui目标跟踪分类人工智能
1.引言1.1背景介绍焊接是现代工业制造中的重要工艺之一,其质量直接影响产品的安全性、耐用性和可靠性。然而,由于焊接工艺的复杂性,在实际应用中不可避免地会出现焊缝缺陷,如气孔、裂纹、未熔合等。这些缺陷不仅降低了焊接质量,还可能导致严重的安全事故。因此,如何高效、准确地检测焊缝缺陷成为工业领域的重要研究课题。传统的焊缝缺陷检测方法主要依赖于人工经验或简单的图像处理技术。这些方法不仅效率低下,而且受主
- 基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统:UI界面 + R-CNN + 数据集
深度学习&目标检测实战项目
R-CNN检测系统深度学习uir语言开发语言计算机视觉cnn人工智能
在制造业中,钢材表面缺陷的检测是保证产品质量和生产效率的关键环节。随着工业自动化水平的提高,传统的人工检测已经无法满足快速、精确的检测要求。基于深度学习的钢材表面缺陷检测系统能够通过计算机视觉自动识别钢材表面的缺陷类型和位置,极大地提升了检测的准确性和效率。本文将详细介绍如何基于深度学习、R-CNN算法和自定义数据集构建一个钢材表面缺陷检测系统。内容涵盖从数据准备、R-CNN模型训练到UI界面设计
- .NET架构师:全网最全“权限系统”设计剖析
数字智慧化基地
.NET/C#中大型项目开发.net.netcore微服务架构系统架构
作者:科技、互联网行业优质创作者专注领域:.Net技术、软件架构、人工智能、数字化转型、DeveloperSharp、微服务、工业互联网、智能制造欢迎关注我(Net数字智慧化基地),里面有很多高价值技术文章,是你刻苦努力也积累不到的经验,能助你快速成长。升职+涨薪!!1为什么需要权限管理日常工作中权限的问题时时刻刻伴随着我们,程序员新入职一家公司需要找人开通各种权限,比如网络连接的权限、编码下载提
- PyTorch torch.logsumexp 详解:数学原理、应用场景与性能优化(中英双语)
阿正的梦工坊
PyTorchDeepLearningpytorch人工智能python
PyTorchtorch.logsumexp详解:数学原理、应用场景与性能优化在深度学习和概率模型中,我们经常需要计算数值稳定的对数概率操作,特别是在处理softmax归一化、对数似然计算、损失函数优化等任务时,直接求和再取对数可能会导致数值溢出。torch.logsumexp正是为了解决这一问题而设计的。在本文中,我们将详细介绍:torch.logsumexp的数学原理它的实际用途为什么它比直接
- adeepSeek 使用指南与资源分享
后端
a#deepSeek使用指南与资源分享一、DeepSeek简介deepSeek是一款具有强大推理能力的人工智能模型,其在自然语言处理、逻辑推理和多模态交互等领域表现出色。随着技术的不断发展,DeepSeek已成为Ai领域的热门话题1。二、DeepSeek使用技巧**提示词的使用88提示词是与Deepseek交互的关键。根据卡兹克的分享,DeepSeek的提示词技巧在于简洁明了,避免过度复杂的指令1
- 基于深度学习的入侵检测系统设计与实现
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
基于深度学习的入侵检测系统设计与实现文章关键词:深度学习,入侵检测,网络安全,神经网络,特征提取,系统设计文章摘要:随着互联网的快速发展和网络攻击技术的不断演进,网络安全形势日益严峻。传统的入侵检测系统(IDS)面临着检测精度低、适应性差等问题,难以有效应对日益复杂的网络攻击。深度学习作为一种强大的机器学习技术,具有强大的特征学习和模式识别能力,为入侵检测技术带来了新的机遇。本文深入探讨了基于深度
- 【C++】JsonCpp库
_清风过耳
C++c++开发语言1024程序员节json
目录前置知识Json数据格式JsonCpp介绍安装jsoncpp库头文件使用介绍使用示例序列化反序列化前置知识Json数据格式Json数据格式是一种数据交换格式,采用完全独立于编程语言的文本格式存储和表示数据。例如:表示一个学生信息{"姓名":"xxx","年龄":18,"成绩":[88.5,99,58]}Json的数据类型包括对象,字符串,数字等对象:使用花括号{}括起来的表示一个对象数组:使用
- 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,