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近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,尤其是在代码生成领域,涌现出许多强大的AI代码生成器。清华大学刘知远团队近期提出的“大模型密度定律”,为我们理解AI技术的发展速度提供了新的视角,也预示着AI代码生成技术的未来发展趋势。该定律指出,模型能力密度每3.3个月翻倍,这将如何改变我们对AI发展的认知,并对AI代码生成器产生怎样的影响呢?让我们深入探讨。大模型密度定律:能力密度与指数级增长“大模型密度
- 时序数据库 TDengine 与上海电气工业互联网平台完成兼容性认证
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在工业数字化转型和智能化升级的浪潮中,企业对高效、可靠的数据管理解决方案的需求日益增长。特别是在风电智能运维、火电远程运维、机床售后服务等复杂多样的工业场景下,如何实现海量设备和时序数据的高效管理,已经成为推动行业升级的关键。近日,北京涛思数据科技有限公司与上海电气集团数字科技有限公司(下称“上海电气”)共同完成了产品兼容性验证。“星云智汇”工业互联网企业级平台V1.0与TDengineEnter
- 金融行业数据安全指南,大数据时代不容忽视的底线!
后端
金融数据:数字时代的“新石油”在大数据时代,金融行业正经历着一场深刻的变革。随着信息技术的飞速发展,金融数据量呈爆炸式增长,这些数据涵盖了客户信息、交易记录、市场行情等各个方面,成为了金融机构的关键资产,也被称为数字时代的“新石油”。以银行业为例,一家中等规模的商业银行每天产生的交易数据就可达数百万条,内容包括客户的存取款、转账汇款、消费支付等。这些数据不仅记录了客户的资金流动情况,还反映了客户的
- 面向 Data+AI 的统一数据目录探索 | Data Infra NO.22 回顾(含资料发布)
数据库
随着生成式人工智能(GenerativeAI)的崛起,从图像生成、自然语言处理到个性化推荐系统,生成式AI技术正迅速改变着各行各业的面貌。而在这场变革背后,数据的管理和治理显得尤为重要。对于企业来说,数据不仅是基础资源,更是构建AI应用和增强业务能力的关键。ApacheGravitino(incubating)与Databend作为数据领域两个知名的开源项目,正通过各自的创新技术和实践,为数据管理
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- Python语法总结
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Python作为一种解释型的脚本语言,无论从自动化运维、大数据处理还是人工智能都得到了广泛的应用,而且它好理解、易学习、上手快的特点也使它成为了当下最火热的开发语言之一。下面就对Python语言中的各种语法做一个总结,以备后用数据类型一、整数二、浮点数三、字符串四、布尔值五、空值print语句注释什么是变量比如:定义字符串raw字符串与多行字符串Unicode字符串字符串还有一个编码问题。整数和浮
- 纺织厂车间设备的数据采集与智能化管理
北京天拓四方
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纺织厂作为传统制造业的重要组成部分,其车间内配备了多种复杂且高效的机器设备。这些设备不仅承担着从原材料到成品的整个生产过程,还是数据采集与智能化管理的基础。纺织厂车间的主要设备包括纺纱设备、织机、印染设备及辅助设备。纺纱设备如纺纱机、捻线机和细纱机,负责将棉、麻、毛等原材料纺成纱线。织机则用于将纱线织成布匹,常见类型有水力织机、气流织机和电子织机。印染设备如印染机和烘干机,则负责为织成的布匹进行染
- python+ollama本地大模型批量识别PDF,总结摘要以及关键词并输出EXCEL。
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pythonpdf开发语言
现在市场上有很多PDF文件的识别,转化,等等。有些业务可能需要总结摘要和关键词等等一系列的操作。然而随着AI的兴起,本地大模型的部署,这些成为一种很方便的方法,接下来我将为各位介绍我所使用的方法。本篇文章旨在自动化处理PDF文档,提取并清理文本数据,然后使用一种大型模型生成摘要和关键词。最后,处理结果会被整理并输出到Excel文件中,便于后续分析和查看。人工智能(AI)是一种模拟人类智能的科技,它
- Hadoop 与 Spark:大数据处理的比较
王子良.
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欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- 多Agent框架之-CrewAI-人工智能代理团队的未来
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CrewAI-aroleplayingAIAgentsgit地址:https://github.com/joaomdmoura/crewai#why-crewailangchain地址:CrewAIUnleashed:FutureofAIAgentTeamsAgent具有与另一个Agent联系的能力,以委派工作或提出问题。任务可以使用特定的代理工具覆盖,这些工具应该被使用,同时还可以指定特定的代理
- 虚拟机VMware Workstation Pro安装集群+hadoop+spark+scala
落枫兮
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在大数据领域,Scala语言因其强大的函数式编程特性和对并发处理的良好支持而成为了开发者们的热门选择。有些面试官,为了考验面试者的基本功,需要让手写一些面试题,以数据结构和算法类的居多。本文将为您提供一些常见的Scala手写面试题及参考答案,帮助您在面试或工作中更好地运用Scala。目录1.冒泡排序2.二分查找3.快速排序4.归并排序5.手写Spark-WordCount6.手写Spark程序求平
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XianxinMao
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标题:机器人学习的范式转变:从专用走向通用基础模型文章信息摘要:机器人学习正经历从特定任务向通用基础模型的范式转变,这一演进路径与大语言模型相似。通过多机器人协作和跨任务泛化能力的成功,基础模型方向展现出实现通用人工智能的潜力。然而,这一转变面临两大关键挑战:机器人硬件的高昂成本限制了大规模部署和数据采集,以及获取足够规模和多样性的训练数据存在实际困难。突破这些瓶颈需要在制造工艺创新、数据共享生态
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前言优必选机器人和富士康通过一项突破性的合作伙伴关系,正在将先进的人形机器人(如WalkerS1及其升级版WalkerS2)整合到制造流程中,以改变iPhone的生产方式。这一合作旨在通过提升机器人能力、优化工作流程以及实现更智能的自动化,应对劳动力挑战、提高效率,并为电子行业设定新的标杆。富士康的机器人劳动力由优必选开发的WalkerS1人形机器人计划在初期物流操作之外,彻底革新富士康的制造流程
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近年来,人工智能在各个领域的应用日新月异,其中AI代码生成器的兴起更是为开发者带来了前所未有的效率提升。Anthropic最近发布的一份Claude使用报告,基于百万级用户数据,揭示了这款强大的AI模型的广泛应用,以及不同语言用户对其偏好差异的惊人发现。报告的核心发现之一,便是中文用户对使用Claude创作惊悚小说的强烈偏好,这一现象引发了广泛关注。这篇文章将深入探讨这一现象背后的原因,并对比分析
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- 【Python】已完美解决:ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement re
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个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 基于Python的三种主流网络爬虫技术
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一、网络爬虫是什么网络爬虫,通常也被称为网络蜘蛛或网络机器人,是一种按照一定方法,获取网络各种信息的自动化脚本程序,也可以将其理解为一个在互联网上自动提取网页信息并进行解析抓取的程序。网络爬虫的功能不仅局限于复制网页内容、下载音视频文件,更包括自动化执行行为链以及模拟用户登录等复杂操作。在当前大数据背景下,无论是人工智能应用还是数据分析工作,均依赖于海量的数据支持。如果仅依赖人工采集这一种方式,不
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PL/SQL语言的学习路线PL/SQL(ProceduralLanguage/StructuredQueryLanguage)是Oracle公司为其数据库系统开发的一种编程语言,它结合了SQL的强大数据处理能力和过程式编程的灵活性。PL/SQL被广泛应用于Oracle数据库开发中,能够有效地提高程序的执行效率和维护性。对于想深入学习PL/SQL的开发者来说,明确的学习路线至关重要。本文将为大家提供
- Bash语言的数据库交互
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Bash语言的数据库交互引言随着信息技术的飞速发展,数据库在各行各业中扮演着越来越重要的角色。无论是企业管理、数据分析,还是大数据处理,数据库都是基础设施的重要组成部分。对于开发者和系统管理员而言,能够高效地与数据库进行交互是一项必不可少的技能。在众多编程语言中,Bash作为一种脚本语言,以其简洁、高效和易用的特点,逐渐在数据库管理和交互中获得了一席之地。本文将深入探讨如何使用Bash进行数据库交
- Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理:从文本挖掘到智能对话
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在当今的信息化时代,数据成为了重要的资源。特别是文本数据,随处可见,如社交媒体、新闻网站、技术文档、客户反馈等,这些都包含着大量的潜在信息。因此,如何从海量的文本中提取有价值的信息,成为了大数据分析领域的重要课题。Java作为一种高效、灵活的编程语言,在大数据文本分析与自然语言处理(NLP)中发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Java开发大数据文本分析和自然语言处理(NLP)应用,带领你从文
- 商汤善惠获金沙江创投领投A轮融资,聚焦零售AI业务
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1月20日,商汤善惠宣布完成A轮融资,本轮融资由金沙江创投数千万元领投,微木资本、嘉实基金和金弘基金等知名资管平台和产业资本数千万元跟投,鞍羽资本担任长期财务顾问。此次融资将重点投向零售AI算法研发创新、海外市场拓展战略方向,助力公司全球化布局迈入新阶段。商汤善惠脱胎于全球领先的AI人工智能软件公司商汤集团,聚焦零售领域的商品识别算法与智能运营提效算法,目前,公司已推出引领行业的新一代无人零售智能
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一、HDFS的简介HDFS全称HadoopDistributedFileSystem,是分布式文件管理系统。主要是为了解决大数据如何存储的问题,跟一般文件系统不同的是,它可以通过扩展服务器结点来扩充存储量,可以用低成本的硬件构建出支持高吞吐量的文件系统。二、HDFS的特点高容错性:一个HDFS集群会包含非常多的结点,HDFS将文件分块存储,并且会保存多个副本到不同的机器节点上以保证数据的安全,而且
- 科技赋能,商贸物流新速度 —— 智慧供应链商城加速企业成长
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科技赋能,商贸物流新速度——智慧供应链商城加速企业成长随着科技的飞速发展,AI(人工智能)、大数据、物联网等先进技术正深刻重塑着商贸物流行业,推动其向更高效、更智能、更环保的方向迈进。这些技术的应用不仅提升了物流效率,降低了运营成本,还增强了供应链的透明度和可控性,为商贸物流行业带来了前所未有的变革。智慧供应链商城是一个集成了AI、大数据、物联网等先进技术的综合服务平台,旨在通过科技手段提升物流效
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嵌入式硬件
一、引言嵌入式系统在现代科技中占据着至关重要的地位,广泛应用于消费电子、工业控制、汽车电子、医疗设备等众多领域。嵌入式硬件设计作为嵌入式系统开发的基础,直接决定了系统的性能、可靠性和成本。本文将深入探讨嵌入式硬件设计的各个方面,包括处理器选择、存储器设计、外设接口、电源管理以及PCB设计等,为读者提供全面的技术参考。二、嵌入式系统概述(一)嵌入式系统的定义嵌入式系统是一种以应用为中心,以计算机技术
- 数据挖掘:定义、挑战与应用
黑色叉腰丶大魔王
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一、数据挖掘的定义(一)概念阐述数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。它融合了数据库技术、统计学、机器学习、人工智能等多学科的理论和方法,旨在通过对数据的深入分析和处理,发现有价值的模式、关联、趋势等,从而为决策提供支持。(二)与相关概念的区别与联系数据库管理:数据库管理侧重于数据的存储、组织、检索和维护
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lisp不是函授型语言
[拼音]:LISPyuyan[外文]:LISP为非数值符号运算而设计的表处理语言。LISP是英文LISTPROCESSING(表处理)的缩写。LISP语言是1960年J.麦卡锡在递归函数论基础上首先设计出来的。LISP语言的形式化程度高,表达力强,适合于描述各种知识和编写问题求解的程序,因此一直是用来研究人工智能的一种基本语言。自然语言中词可以认为是能单独用来构成句子的最小单元,由词可以构成词组,
- lisp语言与python_Lisp 语言优点那么多,为什么国内很少运用?
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lisp语言与python
为什么Lisp没有流行起来本文探讨的是为什么Lisp语言不再被广泛使用的。很久以前,这种语言站在计算机科学研究的前沿,特别是人工智能的研究方面。现在,它很少被用到,这一切并不是因为古老,类似古老的语言却被广泛应用.其他类似的古老的语言有FORTRAN,COBOL,LISP,BASIC,和ALGOL家族,这些语言的唯一不同之处在于,他们为谁设计,FORTRAN是为科学家和工程师设计的,他们在计算机上
- 探索ChatLiteLLM与Langchain的集成应用
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在现代AI应用开发中,简化调用多种语言模型的过程显得尤为重要。ChatLiteLLM库应运而生,它为开发者提供了调用如Anthropic、Azure、Huggingface、Replicate等模型的简便方法。这篇文章将带你深入了解如何使用Langchain与LiteLLMI/O库协同工作,实现高效的语言模型交互。1.技术背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,多种语言模型应用于不同场景。集成这些模型
- 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”
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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,