- 树莓集团董事长谋略:构建全国第五代产业园的智慧
树莓集团
百度创业创新大数据物联网科技
树莓集团董事长以其高瞻远瞩的谋略,致力于构建全国第五代产业园,展现出非凡的智慧。在规划理念上,董事长突破传统产业园的模式,将第五代产业园定位为“智慧、绿色、创新、融合”的综合性园区。在智慧方面,引入物联网、大数据、人工智能等先进技术,实现园区的智能化管理。例如,通过智能传感器实时监测园区内的能源消耗、环境质量等数据,进行智能化调控,提高园区的运营效率和管理水平。在绿色发展方面,董事长注重可持续发展
- 启智平台上传较大数据集
失眠的树亚
python问题记录服务器pythonconda
1.安装anconda2.安装openi(python38)C:\Users\33659>pipinstall-Uopeni-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple3.输入token获取token的方式见官方教程:https://openi.pcl.ac.cn/docs/index.html#/api/tokenopenilogin(python38)C
- 数据挖掘与数据分析两者的区别
中琛源科技
随着大数据爆发式增长,市场上对大数据相关人才的需求与日俱增,导致大数据行业人才需求紧缺,引发了关于大数据的学习浪潮,在这个过程中,人们也会不时将数据分析与数据挖掘的关系混淆,什么是数据挖掘?与数据分析有什么联系吗?又或者说数据挖掘与数据分析有什么区别呢?让我们带着这些问题,一起往下解惑吧。数据分析简单的说,就是对数据进行分析,比较专业的说法是,数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行
- 数据挖掘与数据分析
dundunmm
数据挖掘数据挖掘数据分析人工智能
数据挖掘和数据分析是两个密切相关但有所区别的领域,它们都涉及从数据中提取有价值的信息,但在目标、方法和技术上有所不同。数据挖掘vs.数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据,得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、深度学习等统计学方法、数据可视化、数据清理、假设检验等应用实时
- 《基于大数据的相州镇新农村商务数据分析与研究》开题报告
Python数据分析与机器学习
毕业论文/研究报告大数据数据分析数据挖掘算法人工智能python
目录一、选题依据1.选题背景2.国内外研究现状与水平(1)国外研究现状(2)国内研究现状3.发展趋势4.研究意义二、研究内容1.学术构思与思路(1)主要研究内容(2)拟解决的关键问题或技术2.拟采取的研究方法、技术路线、实施方案及可行性分析(1)研究方法(2)技术路线(3)实施方案(4)可行性分析三、参考文献一、选题依据1.选题背景随着信息技术的快速发展,尤其是互联网技术的普及,农村商务环境正在经
- Flink如何做流计算?大数据世界的“实时魔法”
狮歌~资深攻城狮
strutsservletjava
Flink如何做流计算?大数据世界的“实时魔法”揭秘✨嘿,各位小伙伴!今天咱们来聊聊Flink是怎么做流计算的。想象一下,你身处一个数据如水流般源源不断的大数据世界,Flink就像是一位神奇的魔法师能够实时处理这些流动的数据,为我们揭示其中的奥秘。那它到底是怎么施展魔法的呢?让我们一起来揭开这个神秘的面纱吧一、流计算是啥玩意儿?在深入了解Flink的流计算之前,咱们得先搞清楚流计算到底是什么。简单
- 数据挖掘的建模流程
慢跑的Liam
算法数据挖掘算法流程模型构建
1、定义数据挖掘目标任务理解指标确定2、数据取样建模抽样(大数据是用过滤后的全量数据)抽样之前需要衡量数据质量衡量的标准主要有以下几点:资料完整无缺,各类指标齐全数据准确无误,反映的都是正常状态下的数据数据抽样的方式:随机抽样等距抽样分层抽样从起始位置开始抽样分类抽样实时采集3、数据探索数据质量分析1.数据质量分析是数据挖掘分析结论有效性的基础2.缺失值分析3.异常值分析是用来检测数据是否有录入错
- 避免Hive和Spark生成HDFS小文件
穷目楼
数据库大数据大数据sparkhivehadoop
HDFS是为大数据设计的分布式文件系统,对大数据做了存储做了针对性的优化,但却不适合存储海量小文件。Hive和spark-sql是两个在常用的大数据计算分析引擎,用户直接以SQL进行大数据操作,底层的数据存储则多由HDFS提供。对小数据表的操作如果没做合适的处理则很容易导致大量的小文件在HDFS上生成,常见的一个情景是数据处理流程只有map过程,而流入map的原始数据数量较多,导致整个数据处理结束
- 人工智能时代的伦理挑战与隐私保护
经海路大白狗
狗哥梦话职场人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,我们不得不正视其带来的伦理挑战和隐私保护问题。人工智能的应用已经深入到社会的方方面面,从医疗健康到金融服务,从教育到娱乐,无所不在。然而,与其广泛应用相伴随的是数据隐私泄露、算法歧视性和信息透明度不足等问题,这些问题不仅仅影响到个人权利,也损害了社会的公平和信任。1.AI技术的伦理挑战在AI技术快速发展的同时,一些伦理问题逐渐显现出来。例如,“大数据杀熟”现象,即通过分
- 大数据与人工智能:数据隐私与安全的挑战_ai 和 数据隐私
程序员七海
大数据人工智能安全
前言1.背景介绍随着人工智能(AI)和大数据技术的不断发展,我们的生活、工作和社会都在不断变化。这些技术为我们提供了许多好处,但同时也带来了一系列挑战,其中数据隐私和安全是最为关键的之一。数据隐私和安全问题的出现,主要是因为大数据技术的特点和人工智能算法的运行过程。大数据技术的特点包括数据量的庞大、数据类型的多样性、数据来源的多样性和数据更新的快速性。这些特点使得大数据技术具有强大的计算和分析能力
- Python大数据处理实验报告(三)
小李独爱秋
python开发语言pycharm大数据
实验目的本次实验的目的是练习使用Python编程语言和相关库进行网络爬虫和数据处理任务。具体来说,您将学习以下内容:使用Python中的requests库和BeautifulSoup库来爬取当当网某一本书的网页内容,并将其保存为html格式文件。学习使用Python中的requests库和正则表达式来爬取豆瓣网上某本书的前50条短评内容,并计算评分的平均值。了解如何使用Python中的reques
- 数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
《数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解》关键词:数据清洗、统计分析、Python、R语言、数据预处理、数据分析、机器学习、大数据摘要:本文将深入探讨数据清洗与统计分析的原理,并通过丰富的实战案例展示如何在实际项目中应用这些技术。我们将详细讲解数据清洗的基本概念、流程和方法,以及统计分析的各种技术和应用。通过本文的学习,您将掌握数据清洗与统计分析的核心技能,提升数据处理和分析的能力,为后续的数据
- Kafka 迁移 AutoMQ 时 Flink 位点管理的挑战与解决方案
后端java
编辑导读:AutoMQ是一款与ApacheKafka100%完全兼容的新一代Kafka,可以做到至多10倍的成本降低和极速的弹性。凭借其与Kafka的完全兼容性可以与用户已有的Flink等大数据基础设施进行轻松整合。Flink是重要的流处理引擎,与Kafka有着密切的关系。本文重点介绍了当用户需要将生产Kafka集群迁移到AutoMQ时,如何处理好Flink的位点来确保整体迁移的平滑过渡。引言在云
- 大数据经典技术解析:Hadoop+Spark大数据分析原理与实践
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介大数据时代已经来临。随着互联网、移动互联网、物联网等新兴技术的出现,海量数据开始涌现。而在这些海量数据的基础上进行有效的处理,成为迫切需要解决的问题之一。ApacheHadoop和ApacheSpark是目前主流开源大数据框架。由于其易于部署、高容错性、并行计算能力强、适应数据量大、可编程、社区支持广泛等特点,大大提升了大数据应用的效率和效果。本文通过对Hado
- python读取redis大数据_大数据系列——Redis学习笔记
weixin_39661345
1.Redis的简介Redis是一个开源(BSD许可),内存存储的数据结构服务器,可用作数据库,高速缓存和消息队列代理它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合,位图,hyperloglogs等数据类型内置复制、Lua脚本、LRU收回、事务以及不同级别磁盘持久化功能,同时通过RedisSentinel提供高可用,通过RedisCluster提供自动分区。简言之,Redis是一种面向“键/值”对数据
- 英伟达DeepStream学习笔记30——kafka和AMQP的区别
翟羽嚄
英伟达TX2/Xavier/deepstream开发kafka学习rabbitmq
作为消息队列来说,企业中选择mq的还是多数,因为像Rabbit,Rocket等mq中间件都属于很成熟的产品,性能一般但可靠性较强,而kafka原本设计的初衷是日志统计分析,现在基于大数据的背景下也可以做运营数据的分析统计,而redis的主要场景是内存数据库,作为消息队列来说可靠性太差,而且速度太依赖网络IO,在服务器本机上的速度较快,且容易出现数据堆积的问题,在比较轻量的场合下能够适用。Rabbi
- XLNet:超越BERT的新星
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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
-XLNet:超越BERT的新星1.背景介绍1.1自然语言处理的重要性自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和生成人类语言。随着大数据时代的到来,海量的自然语言数据不断涌现,对NLP技术的需求与日俱增。NLP技术已广泛应用于机器翻译、智能问答、信息检索、情感分析等诸多领域,为人类生产和生活带来了巨大便利。1.2预
- 探讨Hadoop的基础架构及其核心特点
xx155802862xx
hadoop大数据分布式
Hadoop是一个开源软件框架,用于存储和处理大规模数据集。它是Apache软件基金会下的一个项目,灵感来源于Google的两篇论文:一篇关于Google文件系统(GFS),另一篇关于MapReduce。Hadoop设计用于从单台服务器扩展到数千台机器,每台机器提供局部计算和存储。而不仅仅是处理大数据,Hadoop的真正价值在于其对于数据的高容错性、可扩展性以及相对低成本的存储和处理能力。以下是探
- Java应用实战:从入门到精通的全面指南
听风吟丶
java开发语言
引言Java,作为一门跨平台的高级编程语言,自1995年由SunMicrosystems推出以来,凭借其“一次编写,到处运行”的特性,迅速在全球范围内获得了广泛的认可和应用。无论是企业级应用、移动应用开发,还是大数据处理、云计算平台,Java都扮演着举足轻重的角色。本篇文章旨在为初学者提供一条清晰的学习路径,同时也为有一定基础的开发者提供进阶的指导,帮助大家从入门走向精通。一、Java基础篇:搭建
- 大数据技术学习框架(更新中......)
小技工丨
大数据技术学习大数据学习
Hadoop相关HDFS分布式文件系统MR(MapReduce)离线数据处理MR-图解YARN集群资源管理ZooKeeperZooKeeper分布式协调框架Hive相关Hive-01之数仓、架构、数据类型、DDL、内外部表Hive-02之分桶表、数据导入导出、静动态分区、查询、排序、hiveserver2Hive-03之传参、常用函数、explode、lateralview、行专列、列转行、UDF
- 【自学笔记】大数据基础知识点总览-持续更新
Long_poem
笔记大数据
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录大数据基础知识点总览1.大数据概述2.大数据处理技术3.数据仓库与数据挖掘4.大数据分析与可视化5.大数据平台与架构6.大数据安全与隐私总结大数据基础知识点总览1.大数据概述定义:大数据是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。特征:4V(Volume、Velocity、Variety、Veracity)描述了大数据的主
- 大数据处理实践探索 ---- 笔试面试题:ElasticSearch
shiter
大数据机器学习实践探索笔试面试题elasticsearch
ES中的倒排索引是什么?传统的检索方式是通过文章,逐个遍历找到对应关键词的位置。倒排索引,是通过分词策略,形成了词和文章的映射关系表,也称倒排表,这种词典+映射表即为倒排索引。其中词典中存储词元,倒排表中存储该词元在哪些文中出现的位置。有了倒排索引,就能实现O(1)时间复杂度的效率检索文章了,极大的提高了检索效率。加分项:倒排索引的底层实现是基于:FST(FiniteStateTransducer
- .Net Core HttpClient处理响应压缩
溪源More
pythonjava编程语言springhttp
前言在上篇文章[ASP.NETCore中的响应压缩]中我们谈到了在ASP.NETCore服务端处理关于响应压缩的请求,服务端的主要工作就是根据Content-Encoding头信息判断采用哪种方式压缩并返回。之前在群里有人问道过,现在的网络带宽这么高了还有必要在服务端针对请求进行压缩吗?确实,如今分布式和负载均衡技术这么成熟,很多需要处理高并发大数据的场景都可以通过增加服务器节点来进行。但是,在资
- 破解高并发难题:百万到亿级系统架构实战指南
繁华之中悟静
架构数据结构软件需求软件工程微服务软件构建
参考书籍《架构真意-企业级应用架构设计方法论与实践》作者范刚孙玄机械工业出版社本书通过架构设计方法论、分布式架构设计与实践和大数据架构设计三部分内容,系统阐述了在软件开发的时候,如何设计软件架构,并且对1000万级、5000万级、亿级等不同量级流量的系统平台给出了不同的技术架构方案。书籍对于想快速熟悉软件架构构建思想和理念的从业者,有较大的帮助。第一部分架构设计方法论架构设计按照“5视图法”分为逻
- 【update 更新数据语法合集】.NET开源ORM框架 SqlSugar 系列
m0_74823595
面试学习路线阿里巴巴.net开源
系列文章目录文章目录系列文章目录前言??一、实体对象更新1.1单条与批量1.2不更新某列1.3只更新某列1.4NULL列不更新1.5无主键/指定列1.6更新添加条件1.7大数据更新1.8重新赋值1:list中的值修改1.9重新赋值2:列中的值+1二、根据表达式更新(像SQL)2.1指定多个字段更新2.2一个字段更新2.3字段+1更新2.4Set语法是支持多个的2.5批量更新IN2.6表达式无实体更
- 爬虫实战分享:高效爬取汽车官方销售排行榜的技术方案
威哥说编程
python网络爬虫
随着大数据技术的飞速发展,爬虫技术在各行各业中得到了广泛应用。汽车行业作为一个信息密集型行业,销售数据、排行榜和车型趋势等内容成为了汽车公司、市场研究者和消费者关注的重点。爬虫技术为这些数据的收集和分析提供了强有力的支持。本文将介绍如何通过爬虫技术高效爬取某汽车官方销售排行榜,并讨论常见的技术难点与解决方案。1.目标与需求分析我们的目标是从某汽车官方网站上高效地爬取官方销售排行榜。爬取内容包括:销
- 入门Apache Spark:基础知识和架构解析
juer_0001
javaspark
介绍ApacheSparkSpark的历史和背景ApacheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,于2010年首次推出。它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询,但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎,能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。Spark的特点和优势Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理框架,
- 用大白话解释数据库分库分表sharding是什么 有什么用 怎么用
心心祥蓉
数据库
Sharding是什么?Sharding(分片)就像把一整个图书馆的书拆开放到多个小房间,每个房间只存一部分书。这样找书的人不用挤在一个大厅里翻找,效率更高。技术定义:把一个大数据库拆分成多个小数据库(分片),分散到不同服务器上,解决单台服务器性能不足的问题。比如原本一个数据库存10亿条用户数据,拆成10个库,每个存1亿条。场景类比:图书馆分房间:按书的类型(科技、文学)或首字母分房间。电商分订单
- 云计算相关工作岗位有哪些,薪资怎么样?
欧米说云
云计算腾讯云阿里云云计算
云计算、大数据、人工智能作为新一代信息技术产业,未来发展前景不可估量,就业前途一片光明,自然薪资待遇也不会差。随着亚马逊云、阿里云、华为云等云厂商的快速发展,也产生了大量的岗位需求,同时厂商为了增强自身影响力,也设置了很多证书考试,acp、ace、hcip、hcie等等。在这里想进入相关行业大厂从事云相关的工作的同学可以先考取大厂的对应证书,增加自己简历含金量,从而进入大厂。免费领取阿里云华为认证
- Flink架构体系:深入解析Apache Flink的架构与工作原理
雨中徜徉的思绪漫溢
flink架构apache大数据
Flink架构体系:深入解析ApacheFlink的架构与工作原理ApacheFlink是一种高性能、分布式、流式处理引擎,被广泛应用于大数据处理和实时分析场景。本文将深入解析Flink的架构体系和工作原理,包括核心组件和数据流处理过程,并提供相应的示例代码。Flink架构概述ApacheFlink的架构基于流式处理模型,它通过将数据流划分为有向无环图(DAG)的形式,将大规模的数据处理任务划分为
- 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,