- 基于DDD的微服务架构设计
excellentchen
架构设计软件架构
基于DDD的微服务架构设计1.DDD摘要&概述每个公司都希望研发的系统具备高扩展性,以便做产品和业务迭代时,成本降到最低,效率提到最高;当下流行的微服务架构、中台架构的目标都是在不同层面去解决扩展性的问题,然而无论采用什么架构思想,要提高扩展性,都需要直面模型设计的问题;领域驱动是当下为数不多提供了模型设计框架的一个方法论,能够帮助解决一部分设计的问题,但它也不是万金油,我们需要在正确的时机和场景
- 动画框架:Animation
lengbingteng
OGRE_API
在说API之前先了解一下动画的原理:以一个人行走为例,要想使人能够行走,必须在这个人模型上设置一些特真点,然后让这些点在每一帧按照一定的规则进行动,从而改变整个模型的状态。在ogre里面,Keyframe类描述的是一个特征点(一个结点、一根骨头、一个顶点)的某一个关键帧的状态(位置、缩放、朝向等)和对应的时间点。一个可驱动点的所有keyframe组合成一个track,每个可驱动点都有一个他的tra
- 使用TensorRT对YOLOv8模型进行加速推理
fengbingchun
DeepLearningCUDA/TensorRTYOLOv8TensorRT
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
- Apache Flink:实时流处理与批处理的统一框架
小码快撩
flink大数据
导语在大数据处理领域,流处理和批处理是两种主要的处理方式。然而,传统的系统通常将这两者视为独立的任务,需要不同的工具和框架来处理。ApacheFlink是一个开源的流处理框架,它打破了这种界限,提供了一个统一的平台来处理实时流数据和批处理数据。一、基本概念与架构ApacheFlink的基本概念与架构主要包括以下几个核心组成部分:基本概念1.流处理模型:无界流(UnboundedStreams):数
- 备战2024数学建模国赛(模型三十):遗传算法 优秀案例(三) 变循环发动机部件法建模及优化
2024年数学建模国赛
备战2024数学建模国赛2024数学建模(不代写论文请勿盲目订阅)数学建模2024年数学建模国赛备战数学建模国赛算法遗传算法2024
专栏内容(赛前预售价99,比赛期间299):2024数学建模国赛期间会发布思路、代码和优秀论文。(本专栏达不到国一的水平,适用于有一点点基础冲击省奖的同学,近两年有二十几个国二,但是达不到国一,普遍获得省奖,请勿盲目订阅)python全套教程(一百篇博客):从新手到掌握使用python,可以对数学建模问题进行建模分析。35套模型算法(优秀论文示例):马尔科夫模型、遗传算法、逻辑回归、逐步回归、蚁群
- SpringMVC的架构有什么优势?——视图与模型(二)
不会编程的小孩子
架构
#SpringMVC的架构有什么优势?——视图与模型(二)前言关键字:机器学习人工智能AIchatGPT学习实现使用搭建深度python事件远程dockermysql安全技术部署技术自动化代码视图(View)视图是展示结果的组件,它们负责渲染模型数据并生成HTML输出。SpringMVC支持多种视图技术,包括JSP、Thymeleaf等。视图(View)是SpringMVC中渲染并呈现结果的组件,
- 2024年上海市安全员B证证考试题库及上海市安全员B证试题解析
zd0618
大数据
题库来源:安全生产模拟考试一点通公众号小程序2024年上海市安全员B证证考试题库及上海市安全员B证试题解析是安全生产模拟考试一点通结合(安监局)特种作业人员操作证考试大纲和(质检局)特种设备作业人员上岗证考试大纲随机出的上海市安全员B证在线模拟考试题练习。其中包含上海市安全员B证证复审考试题库答案解析及上海市安全员B证证新训考试题库答案解析。2024年上海市安全员B证证考试题库及上海市安全员B证试
- 双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图
tpHRlIi
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双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图可设置双峰组合分布中不同正态参数的分布比例,也可以对多个组合进行计算matlab代码,备注清楚,更改为自己需要的分布比例与参数即可双峰高斯分布蒙特卡洛模并画pdf和cdf图在现代数据科学中,探究数据的分布状态是非常重要的。而在实际应用场景中,数据不一定总是符合单一的分布模型。双峰高斯分布是一种较为常见的数据分布模型,它适用于许多实际场景,比如人口年龄分布、
- 有花堪折直须折,莫待无花空折枝
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通化883徐敬霞2019年的暑假,我有幸参加了兴成长暑期培训“教育技术信息化2.0能力素养提升”。听课,打卡,让我收获满满,感受多多!图片发自App带着愉悦的心情我共听了七节课,首先是王子老师《微信小程序的创新应用》,唐晓勇校长《技术支持下的学习变革》,梁勇校长《教学PPT的设计与制作》,王思思老师的《跨学科视野下的自然笔记》,朱思思老师的《教学实践中的思维导图》,陈晓粧老师的《学习类PPT的教学
- uniapp微信小程序开发踩坑日记:Pinia持久化报错Cannot read property ‘localStorage‘ of undefined
肖肖肖丽珠
uni-app微信小程序小程序
插件默认使用localStorage实现持久化,小程序端不兼容,需要替换持久化APIimport{defineStore}from'pinia'exportconstuseCommonStore=defineStore('pack-store',{state:():State=>({wwInfo:{},globalData:{},timerLock:false,//是否关闭合成定时器}),gett
- 2022-06-26 工作满意度、个人幸福感与职业心理健康(五)
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2.研究模型基于明尼苏达工作适应论模型和上述三个假设,当一个人职业心理健康出现问题,可能出现的影响因素主要来自于两个匹配线,四个匹配点,分别是:(1)工作满意度工作满足度包括职业需求与个体能力,当:能力>需求,导致混沌,会出现职业厌倦感;能力<需求,导致焦虑,会出现职业压力感。(2)个人幸福感个人幸福感包括职业回馈与个体需求,当:回馈不足,导致抱怨,会出现职业厌恶感;需求不清,导致迷茫,会出现职业
- 新药研发与药效学评估大鼠睾丸切除致骨质疏松模型 骨质疏松症如何选择适当的动物模型
吉妮欧
动物模型/肌肉骨骼疾病模型/大鼠睾丸切除致骨质疏松模型骨质疏松模型骨质疏松(osteoporosis)是多种原因引起的一组骨病,是以骨量低和骨组织结构恶化为特征的疾病,导致患者骨骼性质变脆,易发生骨折。我们提供一下两种标准的骨质疏松模型供客户应对不同方向的研究:大鼠睾丸切除致骨质疏松模型(推荐阅读:TM4正常小鼠睾丸细胞)男性骨质疏松症主要以骨吸收增加为特征,发病率和死亡率都很高。睾酮替代疗法通常
- 中秋猜灯谜_猜字谜小程序源码,无需服务器
北漂的老猿
代码吧猜灯谜
这款小程序搭建是免服务器和域名的,serverless,没有后端;无需设置合法域名的!上传就可以使用;只需要使用微信开发者工具打开源码然后上传审核就可以了!这款小程序其实比较简洁,分两种模式青铜模式(普通)和王者模式(困难),猜题里面还支持答案提示,当然是有次数限制的。代码免费下载
- 使用python实现微信小程序自动签到
光头哥不光头
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学校:重庆财经职业学院学院:应用技术学院专业班级:大数据技术与应用05班名字:吴雨璇指导老师:张彤老师一:使用python实现微信小程序自动签到意义1.首先对于咱们的APP有很大的作用,那就是当用户点击签到以后,平台就有那么多用户在使用,签到的人越多,产品的活跃度就越高。2.还有一点就是大家应该能够想到,那就是用户点击签到是在首页,有些点开就需要进行签到,点击较多,对于产品销售是非常重要的。3.微
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京东返利软件排行榜前六名,6款最热门的京东返利APP排行榜京东返利app哪个最好?这个京东返利APP就是:氧券APP,氧券APP是一款大家公认最高的京东返利APP,大家都知道主流的电商平台在微信上都是有APP的,比如京东、拼多多、唯品会,但是由于竞争关系,京东目前在微信上还是没有小程序的,但是未来可能会上。因为最近微信官方跟很多电商平台大佬一起开会,不知道大家有没有发现,现在京东的链接在微信上是可
- 大模型面试就是演戏,胆子越大offer越多
AI大模型学习不迷路
面试职场和发展自然语言处理AI大模型大语言模型大模型面试面试题
建议找工作和想跳槽的可以多记背场景题再去,通过率很高,都是深挖场景题,比较高效无脑的方法,金九银十时期面试岗多可以大胆去做,所有场景题都有对应答案,希望对你们面试有帮助一、大模型常见面试题及解答大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式:1、请简述什么是大模型,以及它与传统模型的主要区别是什么?回答:大模型通
- MIT6.824 课程-MapReduce
余为民同志
6.824mapreduce分布式6.824
MapReduce:在大型集群上简化数据处理概要MapReduce是一种编程模型,它是一种用于处理和生成大型数据集的实现。用户通过指定一个用来处理键值对(Key/Value)的map函数来生成一个中间键值对集合。然后,再指定一个reduce函数,它用来合并所有的具有相同中间key的中间value。现实生活中有许多任务可以通过该模型进行表达,具体案例会在论文中展现出来。以这种函数式风格编写的程序能够
- llama.cpp本地部署大模型
张兆坤的那些事
大模型llama.cpp
llama.cpp是一个C++库,用于简化LLM推理的设置,它使得在本地机器上运行大模型(GGUF格式)成为可能。官网:https://github.com/ggerganov/llama.cpp模型库:https://huggingface.co/HF-Mirror魔搭社区安装并且使用llama.cpp0.安装llama.cpp官方文档:https://github.com/ggerganov/
- 【LangChain】使用LangChain的提示词模板:技巧与总结
子夜时辰
LangChain的学习langchainjavascriptnode.jsAIGCchatgpt
作者简介:前端开发爱好者,致力学习前端开发技术⭐️个人主页:夜宵饽饽的主页❔系列专栏:JavaScript小贴士学习格言:成功不是终点,失败也并非末日,最重要的是继续前进的勇气前言:这里是关于LangChain框架中的提示词模板使用的技巧,希望可以帮助到大家,欢迎大家的补充和纠正文章目录一、使用LangChain的提示词模板:技巧与总结1、格式化示例集2、示例选择器来组合提示词模板3、在聊天模型中
- FunASR 语音识别系统概述
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语音识别人工智能
FunASR(AFundamentalEnd-to-EndSpeechRecognitionToolkit)是一个基础的语音识别工具包,提供多种功能,包括语音识别(ASR)、语音端点检测(VAD)、标点恢复(PR)、语言模型(LM)、说话人分离等。项目源地址1语音识别(ASR)参考语音交互:聊聊语音识别-ASR(万字长文)语音识别技术(AutomaticSpeechRecognition,ASR)
- 第11章 使用Razor Pages
代数狂人
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第11章使用RazorPagesRazorPages是ASP.NETCore提供的一种基于页面的编程模型,它简化了Web开发的复杂性,使得开发者可以更加专注于业务逻辑的实现。RazorPages融合了MVC架构的优点,同时减少了开发者需要编写的样板代码量。在本章中,我们将详细介绍如何在ASP.NETCore应用程序中使用RazorPages,包括RazorPages的基本概念、页面路由、页面模型、
- 【AI大模型应用开发】【LangChain系列】9. 实用技巧:大模型的流式输出在 OpenAI 和 LangChain 中的使用
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大家好,我是同学小张,日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞+关注,持续学习,持续干货输出。+v:jasper_8017一起交流,一起进步。微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览:当大模型的返回文字非常多时,返回完整的结果会耗费比较长的时间。如果等待大模型形成完整的答案再展示给用户,明显会给用户不好的体验。所以,现在市面上大多数的AI应用,在给用户结果时,都是以流式输出的方式展示给用户的。所谓的流式
- ONNXRuntime与CUDA版本对应
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onnxruntime-gpu版本可以说是一个非常简单易用的框架,因为通常用pytorch训练的模型,在部署时,会首先转换成onnx,而onnxruntime和onnx又是有着同一个爸爸,无疑,在op的支持上肯定是最好的。通常在安装onnxruntime时,需要将其版本与pytorch版本和CUDA版本进行对应,其中ONNXRuntime与CUDA版本对应关系表如下表所示。ONNXRuntimeC
- 国产AI大模型Kimi爆火!概念梳理
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在人工智能(AI)技术的飞速发展浪潮中,一款名为Kimi的国产大模型近期在资本市场上引起了广泛关注,成为了AI领域的新星。Kimi,由国内AI创业公司月之暗面科技有限公司(MoonshotAI)开发,凭借其卓越的长文本处理能力和丰富的应用场景,迅速在AI对话助手市场中脱颖而出。3月18日,根据月之暗面官方微信公众号消息,支持200万字上下文的Kimi即日启动“内测”。根据机器之心数据显示,尚未上线
- Android项目实践之菜鸟养成 (二)初识Android
史慧君
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转载请标明出处:http://blog.csdn.net/junzaivip/article/details/53871268,本文出自【junzaivip博客】很高兴继续和大家分享我在项目中遇到的一些列知识点。前篇文章也说了,这个系列教程是要立刻上项目的,所以都是直接干货分享。项目中立刻就需要知道的知识点。1.Layout中相关代码解读:android:text="@string/hello_w
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MoveNetPyTorch项目教程movenet.pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/movenet.pytorch项目介绍MoveNet是一个超快速且精确的模型,用于检测人体的17个关键点。本项目是GoogleMoveNet的PyTorch实现,包含了训练代码和预训练模型。Google最近发布了预训练模型(tfjs或tflite),但这些
- 使用 MongoDB 构建 AI:Patronus 如何自动进行大语言模型评估来增强对生成式 AI 的信心
MongoDB 数据平台
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大语言模型可能不可靠,这几乎算不上头条新闻。对于某些用例,这可能会带来不便。而对于其他行业,尤其是受监管行业,后果则要严重得多。于是,业内首个大语言模型自动评估平台PatronusAI应运而生。PatronusAI由MetaAI和MetaRealityLabs的机器学习专家创立,旨在增强企业对生成式AI应用程序的信心,在塑造值得信赖的AI生态方面处于领先地位。Patronus联合创始人兼首席技术官
- 2020-02-04
贪吃曼妮
今天将手里最后的资金补了一手中国平安,因为无论用哪个估值模型来算,中国平安的股价都着实很便宜,保险业在未来的中国市场还是会有一段相对高速的增长期(这个判断有从保险行业朋友得来的信息,也包含自己对中国保险业发展的看法,还有与台湾保险市场饱和度的比较),作为保险业的先行者即便不能超越同行的发展速度,在增量市场中分一杯羹也不是什么难事。手脚慢了点,没有补在最低价的77元。补仓之后内心也是忐忑的,因为总觉
- pytorh基础知识和函数的学习:torchvision.transforms()
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机器视觉和人工智能学习学习pytorch
transforms是PyTorch的torchvision库中用于图像处理的一个模块。它提供了一组工具,用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作,以便更好地训练深度学习模型。以下是一些常用的torchvision.transforms转换:基础图像转换:transforms.ToTensor():将PIL图像或NumPy数组转换为PyTorch的张量,并将像素值范围从[0,255]缩放到
- 微信小程序-云开发(1)常用的一些数据操作
Christoles
在微信小程序-云开发创建的时候,它自动替我们创建了cloudfunctions和miniprogram文件,并且在project.config.json中定义好了这两个文件的名称和路径。如果我们要更改这两个文件名的话,相应的也要修改project.config.json里面的。image.png下面来讲一下关于云开发那些常用的数据方法吧微信小程序-云开发可以前后端一起操作,在做项目时,通常搭建两个
- 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){
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- 《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[
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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,