- iOS App 上架常见问题解决方案:六大难点与实战工具分工详解
游戏开发爱好者8
httpudphttpswebsocket网络安全网络协议tcp/ip
作为一名主要负责移动端交付的工程师,iOS上架过程向来是开发周期中最容易“卡壳”的一环,特别是在跨平台项目、资源有限的团队中更为明显。在最近一个智能出行类App项目中,我们团队采用Flutter开发,最终要将成品应用发布至AppStore。在整个过程中,我们遇到了不少实际问题。本文将围绕“上架过程中最棘手的6个典型难点”,结合我们的解决方法和所用工具,进行一次全面复盘。难点一:没有Mac电脑,无法
- 大模型RLHF强化学习笔记(一):强化学习基础梳理Part1
Gravity!
大模型笔记大模型LLM算法机器学习强化学习人工智能
【如果笔记对你有帮助,欢迎关注&点赞&收藏,收到正反馈会加快更新!谢谢支持!】一、强化学习基础1.1Intro定义:强化学习是一种机器学习方法,需要智能体通过与环境交互学习最优策略基本要素:状态(State):智能体在决策过程中需要考虑的所有相关信息(环境描述)动作(Action):在环境中可以采取的行为策略(Policy):定义了在给定状态下智能体应该选择哪个动作,目标是最大化智能体的长期累积奖
- 高通 QCS8550 大模型性能深度解析:从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark
伊利丹~怒风
Qualcomm人工智能AI编程pythonarm自然语言处理
前言在人工智能技术狂飙突进的时代,大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态,从智能客服到多模态交互,从边缘推理到端侧部署,其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后,离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台,凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎,在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算,还通过软硬件协同优化
- 手机屏像素缺陷修复及相关液晶线路激光修复原理
syncon12
科技制造3d
摘要手机屏像素缺陷严重影响显示效果,而液晶线路异常是导致像素缺陷的关键因素之一。激光修复技术凭借高精度与非接触特性,能够有效修复液晶线路,进而改善像素显示。本文分析手机屏像素缺陷类型,探究液晶线路激光修复原理、工艺及参数优化,为提升手机屏显示质量提供理论支撑。引言随着手机屏向高分辨率、高刷新率方向发展,像素密度不断提升,像素缺陷问题愈发凸显。液晶线路作为控制像素显示的核心结构,其断路、短路、信号传
- iphone se 一代 不完美越狱 14.6 视频壁纸教程(踩坑笔记)
YANG_301
iosiphone
iphonese一代不完美越狱14.6加视频壁纸教程-踩坑笔记越狱流程1.爱思助手制作启动u盘坑点:2.越狱好后视频壁纸软件1.源2.软件安装越狱流程1.爱思助手制作启动u盘https://www.i4.cn/news_detail_42302.html此网址为具体流程,但要注意!!!坑点:下图中最后一排quickmode应被勾选(勾选后是×(´ཀ`」∠))进入options后不禁要勾选allow
- iPhone越狱基本流程
王景程
githubiphonexcodemacos
目录一、什么是越狱(Jailbreak)?二、越狱前的准备工作三、越狱方式总览(按iOS版本划分)越狱类型:主流越狱工具一览:四、以Checkra1n为例讲解越狱流程(适合iPhoneX及更早)✅支持设备(iOS12–14):步骤:五、越狱后的操作(以Cydia为例)⚠️六、越狱风险与注意事项总结流程图:一、iPhone16+iOS26:是否可以越狱?当前情况(截至2025年中):二、为何新设备(
- 从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术
AI天才研究院
AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术关键词:零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要:本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念,通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理,结合Python代码进行详细说明,同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分,带领
- 稳定币独角兽:Circle
InnoLink_1024
区块链稳定币区块链
Circle公司背景分析CircleInternetFinancial(以下简称Circle)是一家成立于2013年的美国金融科技公司,总部位于波士顿,由JeremyAllaire和SeanNeville联合创立。公司最初专注于点对点加密货币支付和交易,后转型为全球领先的稳定币发行机构,其核心产品是与美元1:1挂钩的USDCoin(USDC),目前为全球第二大稳定币,仅次于Tether的USDT。
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络卷积神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征,并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度,成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍:一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征,并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括:卷积层(
- Spring Batch :高效处理海量数据的利器
一叶飘零_sweeeet
Springbootspringboot
SpringBatch是Spring框架中一个功能强大的批处理框架,旨在帮助开发人员轻松处理大量数据的批量操作,比如数据的导入、导出、转换以及定期的数据清理等任务。它提供了一套完善且灵活的机制,使得原本复杂繁琐的数据批处理工作变得条理清晰、易于管理和扩展。接下来,我们将全方位深入探究SpringBatch,从其核心概念、架构组成,到具体的使用示例以及在不同场景下的应用优势等,带你充分领略它的魅力所
- Python训练营打卡——DAY16(2025.5.5)
cosine2025
Python训练营打卡python开发语言机器学习
目录一、NumPy数组基础笔记1.理解数组的维度(Dimensions)2.NumPy数组与深度学习Tensor的关系3.一维数组(1DArray)4.二维数组(2DArray)5.数组的创建5.1数组的简单创建5.2数组的随机化创建5.3数组的遍历5.4数组的运算6.数组的索引6.1一维数组索引6.2二维数组索引6.3三维数组索引二、SHAP值的深入理解三、总结1.NumPy数组基础总结2.SH
- AI助力基因遗传疾病检测:现状与未来
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在现代医学领域,与基因紊乱相关疾病的早期检测至关重要。像肺癌,早期诊断的患者5年生存率可达57%,而四期癌症患者生存率仅3%。阿尔茨海默病的早期检测,能让患者改变生活方式、参与临床试验并提前治疗脑部退化症状,有效延长生命。尽管基因检测对评估晚发性阿尔茨海默病的可能性有帮助,对早发性阿尔茨海默病也有指示作用,但其检测技术仍有待完善。目前,仅基于生物学研究的疾病检测技术多样,虽对特定病例精确,但通常需
- 鸿蒙HarmonyOS应用开发 | 深入解析 HarmonyOS Next 中的仓颉语言
一键难忘
harmonyos华为仓颉语言鸿蒙HarmonyOS
鸿蒙HarmonyOS应用开发|深入解析HarmonyOSNext中的仓颉语言在HarmonyOSNext的开发中,仓颉语言作为一种强大的编程语言,为开发者带来了全新的开发体验。本文将深入探讨仓颉语言的特点,并通过代码实例展示其在HarmonyOSNext开发中的应用。一、仓颉语言简介仓颉语言是专为HarmonyOSNext设计的编程语言,它具有简洁、高效、易读易写等特点。仓颉语言借鉴了多种现代编
- 深入详解:决策树算法的概念、原理、实现与应用场景
猿享天开
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深入详解:决策树算法的概念、原理、实现与应用场景决策树(DecisionTree)是机器学习中一种直观且广泛应用的监督学习算法,适用于分类和回归任务。其树形结构易于理解,特别适合初学者。本文将从概念、原理、实现到应用场景,全面讲解决策树,并通过流程图和可视化示例增强理解,通俗易懂,帮助小白快速掌握决策树算法相关知识。1.决策树的概念1.1什么是决策树?决策树通过一系列条件判断(决策节点)将输入数据
- 【C++】简单学——类和对象(中)
CtrlZ小牛码
C++简单学c++开发语言
六个默认成员函数共性你如果没有写这六个成员函数,编译器就会自动帮你写编译器会自动调用构造函数析构函数拷贝构造函数赋值运算符重载取地址运算符重载被const修饰的取地址运算符重载构造函数作用帮助你初始化以前的初始化的问题:总是会忘记初始化,然后用着用着就崩了使用的位置:对象实例化的时候这几个词要区分开来默认成员函数:类里“隐藏”的6个特殊函数(包括构造函数、析构函数、拷贝构造等),不写时编译器自动生
- ArkTS与仓颉语言的深度解析(鸿蒙操作系统多设备)
爱学习的小齐哥哥
仓颉华为仓颉HarmonyOS5
一、引言随着物联网和智能设备的飞速发展,多设备协同开发成为当前软件开发领域的重要课题。鸿蒙操作系统作为面向全场景的分布式操作系统,为开发者提供了ArkTS和仓颉语言两种强大的开发工具,助力实现高效的多设备应用开发。本文将全面剖析这两种语言在鸿蒙多设备开发中的应用,探讨其优势、开发环境、实现一次开发多端部署的方法以及在不同设备上的性能表现和适配策略,并结合智能驾驶应用场景进行实例分析。二、ArkTS
- Go Lang Fiber介绍
技术的游戏
golang开发语言后端
利用GoLangFiber进行高性能Web开发在不断发展的Web开发世界中,选择合适的框架至关重要。速度、简洁性和强大的功能集是每个开发者都追求的品质。在使用Go构建Web应用时,“Fiber”作为一个强大且轻量级的框架在众多选择中脱颖而出。在这份全面的指南中,我们将介绍GoLangFiber,涵盖其安装和设置,指导您创建一个基本的Fiber应用,并帮助您了解构成与Fiber进行Web开发旅程基础
- 深入研究 Golang 领域的 Fiber 框架架构
Golang编程笔记
golang架构网络ai
深入研究Golang领域的Fiber框架架构关键词:Golang、Fiber框架、架构、高性能、Web开发摘要:本文将深入探讨Golang领域的Fiber框架架构。我们会先介绍背景知识,包括目的、预期读者等。接着用通俗易懂的方式解释核心概念,如Fiber框架的各个组成部分,以及它们之间的关系。然后详细阐述核心算法原理、数学模型,通过实际代码案例展示其应用。还会介绍Fiber框架的实际应用场景、推荐
- RAG应用的评估(一)
AI老炮
AIGCai机器学习人工智能语言模型
前言上篇文档主要是对Advanced-RAG的定义、策略和适用场景做了一个细致的分析,那么当我们准备将一个基于大模型的RAG应用投入生产时,如何去判断这个RAG是否合理呢?下面有一些问题是需要提前考并应付的:LLM输出的不确定性会带来一定的不可预知性。一个RAG应用在投入生产之前需要科学的测试以衡量这种不可预知性。在LLM应用上线后的持续维护中,需要科学、快速、可复用的手段来衡量其改进效果,比如回
- 程序化交易系统中如何精准获取MACD、KDJ、BOLL等基础指标的值?
股票程序化交易接口
量化交易股票API接口Python股票量化交易程序化交易系统macd指标kdj指标boll指标股票量化接口股票API接口
Python股票接口实现查询账户,提交订单,自动交易(1)Python股票程序交易接口查账,提交订单,自动交易(2)股票量化,Python炒股,CSDN交流社区>>>基础指标在程序化交易系统中的重要性基础指标对交易决策的指导意义MACD、KDJ、BOLL等基础指标在程序化交易系统中扮演着重要角色。MACD可以帮助判断市场的趋势和买卖信号,通过分析其快线和慢线的交叉情况,能为投资者提供入场和出场的参
- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要?四、用生活例子解释:神经网络=烹饪机器人4.1第一步:尝一口(前向传播)4.2第二步:倒着推原因(反向传播)五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比:找山顶(最优参数)七、总结一句人话八、PyTorch代码示例:亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播(Backpropagation)是神经网络中训练过程的核心机制,它就像“
- 【C++】atoi和std::stoi
bluebonnet27
编程语言#C++c++算法开发语言
两个将字符串转为int的方法atoi(C语言)atoi是C库中的一个函数,它定义在头文件里。其作用是把一个字符串转换为对应的整数。/*Convertastringtoaninteger.*/externintatoi(constchar*__nptr)__THROW__attribute_pure____nonnull((1))__wur;转换的原则如下:此函数接收一个以空字符'\0'结尾的字符串
- python实战项目79:采集知乎话题下的所有回答
wp_tao
Python副业接单实战项目python开发语言
python实战项目79:采集知乎话题下的所有回答一、项目介绍二、代码使用方法三、drissionpage的优缺点四、完整代码五、注意事项一、项目介绍需求是采集知乎某话题下的所有回答,这里以话题“大学宿舍相处之间遇到莫名其妙的冷落怎么办呢?”为例,网页链接为https://www.zhihu.com/question/1898156781215146265,其中189815678121514626
- MySQL表达式之公用表表达式(CTE)的使用示例
@Corgi
后端开发mysql数据库CTE
示例一数据表中有每个企业每年每月并且每月的产值是累加的数据的数据记录需求:统计企业产值能力,找出所有家企业中产值最高的企业,其产值记为P。对于第i家企业,其产值为Pi则该企业的产值能力评分=Pi/P×100。SQL:--使用ROW_NUMBER()为每个企业每年每个月的产值排名,筛选出每个企业每年最大月份的产值。WITHMaxMonthlyOutputAS(SELECTcompany_id,dec
- SnowConvert:自动化数据迁移的技术解析与最佳实践
weixin_30777913
迁移学习数据库运维
SnowConvert是Snowflake生态系统的关键迁移工具,专为将传统数据仓库(如Oracle、Teradata、SQLServer等)的代码资产高效、准确地转换为Snowflake原生语法而设计。以下基于官方文档对其技术原理、工作流程及最佳实践进行深入分析:一、SnowConvert核心技术解析精准的语法映射引擎语言支持:深度解析源系统特有语法(OraclePL/SQL,TeradataB
- Linux ps 指令
halugin
Linux指令linux运维
Linuxps指令ps(ProcessStatus)是Linux系统中用于查看进程状态的核心命令行工具。它提供系统当前运行进程的快照,显示进程ID、CPU和内存使用情况、运行状态等信息。作为系统管理员或开发人员,ps是监控系统资源、排查性能问题和管理系统进程的必备工具。其灵活的选项和输出格式使其适用于从简单查询到复杂分析的各种场景。什么是ps指令?概述ps是一个经典的Linux/Unix命令,用于
- Linux netstat 指令
halugin
Linux指令linux运维
Linuxnetstat指令netstat(NetworkStatistics)是Linux系统中用于查看网络状态、连接、路由表和接口统计信息的经典命令行工具。它为系统管理员和开发人员提供了强大的网络诊断功能,帮助分析网络连接、监控流量以及排查网络问题。尽管在现代Linux系统中,netstat正在被更新的工具(如ss)部分取代,但其简单性和广泛适用性使其仍然是许多场景下的首选工具。什么是nets
- 疲劳检测与行为分析:工厂智能化实践
智驱力人工智能
安全智慧城市行为识别人员属性识别疲劳检测抽烟检测徘徊检测
视觉分析算法赋能工厂疲劳与安全管理一、背景与需求在制造业中,疲劳作业是导致安全事故和效率下降的核心因素之一。传统人工巡检存在覆盖面不足、响应滞后等问题,而基于视觉分析的智能监控系统通过多算法协同,可实现全天候、高精度的疲劳检测与行为管理。本文围绕疲劳检测算法、人员计数算法、抽烟检测算法及徘徊检测算法,探讨其在工厂场景中的技术实现与应用价值。二、技术实现疲劳检测算法原理:基于PERCLOS(眼睑闭合
- PyWavelets
shangjg3
PyTorchpytorch人工智能python
PyWavelets(pywt)是Python中用于小波变换的核心库,提供了丰富的信号处理和图像处理功能。以下是其核心功能的详细介绍:1.小波变换基础(1)离散小波变换(DWT)将信号分解为近似系数(Approximation)和细节系数(Detail)。importpywtimportnumpyasnp#示例信号signal=np.array([1
- 为什么90%企业的AI数据分析都失败了?奥威BI给出破局方案
qq_43696218
人工智能数据分析数据挖掘
一、引言:AI数据分析在数字化转型中的核心地位在当今企业全面数字化转型的背景下,AI数据分析已成为解锁业务增长潜力的关键钥匙。然而,市场上众多AI数据分析产品常陷入“伪需求场景”,看似前沿却难以真正落地。本文将深入探讨奥威BI如何通过其AI数据分析能力,突破伪需求,实现数据价值的最大化。二、AI数据分析:伪需求场景的挑战伪需求场景的定义与表现AI数据分析领域的伪需求场景,指的是那些表面创新实则难
- 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,