- Nexpose 7.3.2 for Linux & Windows - 漏洞扫描
漏洞
Nexpose7.3.2forLinux&Windows-漏洞扫描Rapid7on-premVulnerabilityManagement,releasedJan23,2025请访问原文链接:https://sysin.org/blog/nexpose-7/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.orgNexposeVulnerabilityScanner您的本地漏洞扫描程序搜
- Nexpose 7.3.0 for Linux & Windows - 漏洞扫描
漏洞
Nexpose7.3.0forLinux&Windows-漏洞扫描Rapid7on-premVulnerabilityManagement,releasedJan15,2025请访问原文链接:https://sysin.org/blog/nexpose-7/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.orgNexposeVulnerabilityScanner您的本地漏洞扫描程序搜
- openGemini v1.2.0版本正式发布,IoT 场景性能大幅提升!
开源时序数据库云原生版本发布
在openGeminiv1.2.0版本中,我们为您带来了一系列令人振奋的内核优化,将您的体验提升到新的高度,这包括针对IoT场景的性能优化,查询效率有极大的提升。针对数据存储的优化,进一步节约磁盘空间,降低数据存储成本。针对部分功能的优化,比如showtagkeys,stream等,使得功能更加丰富。新增了一部分内核的监控指标,进一步清楚了解内核的运行状态、行为和性能,帮助分析、定位和优化数据库性
- 【neo4j】neo4j和Cypher 查询语言相关知识点
杰九
neo4j
【neo4j】neo4j和Cypher查询语言相关知识点1.什么是neo4jNeo4j是一个广泛使用的图形数据库管理系统(GraphDatabaseManagementSystem)。它是一种NoSQL数据库,专为存储和查询图形数据而设计。Neo4j支持图形数据模型,允许用户以节点(Nodes)和关系(Relationships)的形式存储数据,并通过属性(Properties)来丰富这些节点和关
- Nexpose 7.3.2 for Linux & Windows - 漏洞扫描
漏洞
Nexpose7.3.2forLinux&Windows-漏洞扫描Rapid7on-premVulnerabilityManagement,releasedJan23,2025请访问原文链接:https://sysin.org/blog/nexpose-7/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.orgNexposeVulnerabilityScanner您的本地漏洞扫描程序搜
- SkyWalking
小馋喵知识杂货铺
性能skywalking
SkyWalking是一款开源的APM(ApplicationPerformanceManagement)工具,主要用于监控、追踪和诊断微服务架构中的应用性能。它支持多种语言,包括Java、Go、Node.js、Python等,能够提供强大的分布式追踪、日志分析、性能监控等功能,是微服务和云原生架构中重要的性能管理工具之一。SkyWalking最初由ApacheSoftwareFoundation
- 以企业为中心的隐私保护与数据安全治理(基于GRC)
「已注销」
大数据审计数据安全安全大数据产品运营
跳出单独的法律行规的层面,基于GRC、CG的角度简单快速梳理了一下数据安全与隐私保护治理的内容。数据安全治理的需求来自于企业的战略、所面临的法律法规或监管层面的合规要求、业务面临的风险等,目的是让企业在市场中保持竞争优势、法律合规以及数据安全战略securityprojectmanagement过程:项目规划、项目实施、效果检测、覆盖评估内容安全防御基础设施DDoS、HIDS、WAF安全运维基础设
- WiseAD:基于视觉-语言模型的知识增强型端到端自动驾驶
硅谷秋水
计算机视觉大模型自动驾驶语言模型自动驾驶人工智能机器学习
24年12月来自新加坡国立和浙大的论文“WiseAD:KnowledgeAugmentedEnd-to-EndAutonomousDrivingwithVision-LanguageModel”。随着视觉语言模型(VLM)的快速发展,人类通用知识和令人印象深刻的逻辑推理能力的出现,推动人们对将VLM应用于高级自动驾驶任务(如场景理解和决策)的兴趣日益浓厚。然而,深入研究知识熟练程度(尤其是基本驾驶
- 使用Google Cloud Vertex AI进行文本和多模态生成
sagvWSRJHMNEB
人工智能计算机视觉python
技术背景介绍GoogleCloudVertexAI是一个强大的框架,提供了多种AI模型的开放访问和动态部署,包括文本、代码和多模态生成模型。通过VertexAI,用户可以利用不同的基础模型,如Gemini、Palm、和Llama,来实现复杂的AI应用。VertexAI不仅限于文本生成,还支持多模态输入,如图像和音频,极大地扩展了AI应用的潜力。核心原理解析VertexAI提供了一种简化的方式来使用
- 【LLM】25.1.11 Arxiv LLM论文速递
hinmer
arxivLLM每日更新chatgptgpt人工智能自然语言处理aiaigc深度学习
25.1.1012:00-25.1.1112:00共更新36篇—第1篇----=====Supervisionpoliciescanshapelong-termriskmanagementingeneral-purposeAImodels关键词:通用型人工智能,风险管理,监督政策,模拟框架PDF链接摘要:通用型人工智能(GPAI)模型,包括大型语言模型(LLM)的快速普及和部署,给AI监管实体带来
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY3:《GPT-4V(ision) is a Generalist Web Agent, if Grounded》
feifeikon
论文阅读
摘要近年来,大型多模态模型(LMMs)的发展,特别是GPT-4V(ision)和Gemini,迅速扩展了多模态模型的能力边界,不再局限于传统任务如图像描述和视觉问答。在本研究中,我们探讨了LMMs(如GPT-4V)作为通用网页代理的潜力,这类代理能够根据自然语言指令完成任意网站上的任务。我们提出了SEEACT,这是一种通用网页代理,利用LMMs的视觉理解能力,实现网页上的操作。我们在最新的MIND
- 人工智能与人工计算的发展——孙凝晖院士
一位安分的码农
大语言模型人工智能
人工智能领域近年来正在迎来一场由生成式人工智能大模型引领的爆发式发展。2022年11月30日,OpenAI公司推出一款人工智能对话聊天机器人ChatGPT,其出色的自然语言生成能力引起了全世界范围的广泛关注,2个月突破1亿用户,国内外随即掀起了一场大模型浪潮,Gemini、文心一言、Copilot、LLaMA、SAM、SORA等各种大模型如雨后春笋般涌现,2022年也被誉为大模型元年。当前信息时代
- SGLang安装教程,部署你的大模型,性能比vllm好,实现张量并行,数据并行,加快推理速度,亲测效果好。
张登杰踩
人工智能结对编程python
目前大模型部署工具主要是vllm,最近出现了SGLang,很多新开源大模型都支持SGLang的部署推理,例如deepseek-R1,Qwen2.5,Mistral,GLM-4,MiniCPM3,InternLM2,Llama3.2等。代码:GitHub-sgl-project/sglang:SGLangisafastservingframeworkforlargelanguagemodelsand
- RabbitMQ系列-异常处理
M_Joes_18
RabbitMQRabbitMQ系列EXCEPTION
1.当AcknowledgeMode=AUTO时@Bean(value="myRabbitListenerContainer")publicSimpleMessageListenerContainersimpleMessageListenerContainer(ConnectionFactoryconnectionFactory){SimpleMessageListenerContainercon
- mtls加密双向认证
sun007700
安全sslhttpshttp
https://www.cloudflare.com/en-gb/learning/access-management/what-is-mutual-tls/HTTPS双向认证(MutualTLSauthentication)-API网关-阿里云SSL/TLS双向认证(一)--SSL/TLS工作原理_ustccw-CSDN博客_双向认证SSL/TSL双向认证过程与Wireshark抓包分析_区块链
- TMS:物流运输管理系统的全面解析
呆码科技
软件开发临沂软件开发交通物流大数据
TMS:物流运输管理系统的全面解析在现代物流行业中,运输管理系统(TransportationManagementSystem,简称TMS)扮演着至关重要的角色。作为供应链管理的核心工具之一,TMS通过集成先进的信息技术和物流管理理论,实现了物流运输过程的全面优化和高效管理。本文将详细解析TMS的定义、功能、工作原理及其在物流运输中的应用,旨在为读者提供一个全面而深入的了解。一、TMS的定义与概述
- Trae:新一代 AI 智能 IDE,颠覆你的开发体验
that's boy
人工智能idechatgptopenaiAI编程AI写作Claude
想体验各种AI模型的强大功能吗?chatTools平台汇集了o1、GPT4o、Claude和Gemini等多种AI选择,无论您有何种AI需求,都能在这里找到合适的解决方案。现在就来chatTools,开启您的AI之旅吧!作为一名开发者,你是否厌倦了繁琐的重复劳动?是否渴望一个能够真正理解你意图的编程助手?如果你的答案是肯定的,那么你一定要了解一下Trae——一款带有AI功能的智能IDE,它将彻底改
- 大语言模型原理与工程实践:预训练数据构建
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
大语言模型原理与工程实践:预训练数据构建1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)近年来在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色,从文本生成到情感分析,再到机器翻译,几乎无所不能。这些模型的成功很大程度上依赖于预训练数据的质量和规模。预训练数据的构建不仅影响模型的性能,还决定了模型的泛化能力和应用范围。在本文中
- 大语言模型原理与工程实践:网页数据
AI大模型应用之禅
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
大语言模型原理与工程实践:网页数据1.背景介绍在当今信息爆炸的时代,网页数据成为了大数据的重要来源之一。网页数据不仅包含了丰富的文本信息,还包括了图像、视频、音频等多媒体内容。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)作为自然语言处理(NLP)领域的前沿技术,能够从海量的网页数据中提取有价值的信息,进行文本生成、情感分析、问答系统等多种任务。大语言模型的成功离不开深度学习技术的
- 大语言模型原理与工程实践:案例介绍
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
大语言模型原理与工程实践:案例介绍作者:禅与计算机程序设计艺术近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理领域取得了突破性进展,展现出强大的文本生成、理解和推理能力。从智能对话到机器翻译,从代码生成到诗歌创作,LLM正在深刻地改变着我们与信息交互的方式,并为人工智能应用开拓了更广阔的空间。1.背景介绍1.1大语言模型的兴起大语言模型的
- 【Codex】Evaluating Large Language Models Trained on Code
NLP_wendi
深度学习Transformerdeeplearning人工智能
这篇文章来解读最近比较有意思的Transformer预训练模型在自动生成代码方面的应用,PaperLink:EvaluatingLargeLanguageModelsTrainedonCode自动生成Code系列文章解读:【AlphaCode】Competition-LevelCodeGenerationwithAlphaCodeAbstract我们提出了Codex模型,基于GPT的模型架构,在G
- 【原创】大数据治理入门(5)《数据生命周期管理:从采集到归档》入门必看 高赞实用
精通代码大仙
数据库hadooppython大数据数据挖掘数据治理数据库python
数据生命周期管理:从采集到归档引言:数据生命周期的概念数据生命周期管理(DataLifecycleManagement,DLM)是指从数据的创建、使用、存储到最终归档或销毁的全过程管理。在大数据时代,企业需要通过对数据生命周期的全面管理,确保数据的可用性、安全性和合规性。本文将详细介绍数据生命周期的各个阶段,以及相应的管理策略和技术工具。各阶段介绍:采集、存储、处理、分析、归档数据采集(DataC
- [OpenAI Codex] Evaluating Large Language Models Trained on Code
ShadyPi
自然语言处理AIGC语言模型人工智能自然语言处理
Linkofpaper:https://arxiv.org/abs/2107.03374.EvaluatingLargeLanguageModelsTrainedonCodeIntroductionCodexisaGPT-basedmodelfine-tunedonpubliccodefromGitHub,towritePythoncode.(Butcopilot,adistinctversion
- python-with...as--管理上下文环境的语法结构
赵钱孙李的赵
python
在Python中,with…as语句是一种用于管理上下文环境的语法结构,常用于处理资源的获取和释放,如文件操作、网络连接、锁定互斥等。它通过上下文管理协议(contextmanagementprotocol)来确保资源的正确使用和释放,即使在处理过程中出现了异常。在Python中,任何实现了上下文管理协议的对象都可以用作with…as语句中的上下文管理器。上下文管理协议要求对象实现两个特殊方法:e
- 人类大脑与大规模神经网络的对比及未来展望
东方佑
量子变法神经网络人工智能深度学习
引言随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,研究人员不断尝试构建更加复杂和强大的模型,以期实现与人类大脑相媲美的智能水平。本文将探讨当前大规模神经网络(LLM,LargeLanguageModels)的发展现状,并基于现有数据对未来进行预测。特别地,我们将分析达到人类大脑突触连接规模所需的时间框架、可能面临的挑战以及使用转义词表技术所带来的优势。人类大脑的基本结构人类大脑是一个极其复杂的系统,包含大约
- 《论文阅读》 用于产生移情反应的迭代联想记忆模型 ACL2024
365JHWZGo
情感对话论文阅读回复生成ACL2024共情回复empathetic
《论文阅读》用于产生移情反应的迭代联想记忆模型ACL2024前言简介任务定义模型架构EncodingDialogueInformationCapturingAssociatedInformationPredictingEmotionandGeneratingResponse损失函数问题前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《
- Python 调用 Ollama 库:本地大语言模型使用详解
kdayjj966
python
ollama是一个用于调用本地大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的Python库,旨在提供简单、高效的API接口,以便开发者能够方便地与本地的大语言模型进行交互。以下是关于如何在Python中使用ollama库的详细介绍。1.安装Ollama在使用库之前,请确保安装了ollama。你可以通过以下命令安装:pipinstallollama如果你尚未安装Python的包管理
- 包管理工具 npm/yarn/pnpm对比,你选对了码
小姚爱吃辣
yarn
在前端开发领域,包管理工具是开发者不可或缺的利器。它们不仅帮助我们管理依赖,还能提升项目的构建效率。目前,最常用的三大前端包管理工具分别是npm、Yarn和pnpm。本文将深入探讨这三种工具的优缺点,帮助你在项目中做出最合适的选择。一、npm图片1.什么是npm?npm(NodePackageManager)是随Node.js一起发布的包管理和分发工具。它是目前使用最广泛的JavaScript包管
- 【前端】包管理器:npm、Yarn 和 pnpm 的全面比较
帅比九日
踩过的坑前端npmnode.js
前端开发中的包管理器:npm、Yarn和pnpm的全面比较在现代前端开发中,包管理器是开发者必不可少的工具。它们不仅能帮我们管理项目的依赖,还能极大地提高开发效率。本文将详细介绍三种主流的前端包管理器:npm、Yarn和pnpm,探讨它们的特点、优缺点以及它们之间的关系和对比。npm(NodePackageManager)简介npm是Node.js的默认包管理器,由Node.js官方维护。自201
- 前端打包工具之npm、yarn、pnpm对比
前端~初学者
前端工程化前端npmnode.js
前端打包工具之npm、yarn、pnpm对比1、npm1.1概述1.2安装1.3常用命令1.4优缺点2、yarn2.1概述2.2安装2.3常用命令2.4优缺点3、pnpm3.1概述3.2安装3.3常用命令3.4优缺点2.54、总结1、npm1.1概述NPM(NodePackageManager),作为默认的JavaScript应用包管理器,与Node.js一同安装,它是目前使用最广泛的包管理器,得
- 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,