- 飞算 JavaAI 2.0.0和 AI 编程技术设计的 120 章 Java 系统教程
AI编程员
001AI传统&编程语言002AI编程工具汇总003AI编程作品汇总开发语言深度学习pillowAI编程人工智能
以下是基于飞算JavaAI2.0.0和AI编程技术设计的120章Java系统教程,涵盖从基础到高阶、理论到实践的全栈知识体系,结合经典案例与企业级项目实战,适合零基础到架构师的学习路径:第一部分:基础入门(第1-30章)Java开发环境配置JDK21+IntelliJIDEA+飞算AI插件安装第一个AI生成的HelloWorld程序基础语法与AI辅助编程数据类型、变量、运算符飞算AI:自动生成算法
- 算法大厨日记:猫猫狐狐带你用代码做一锅香喷喷的“预测汤”
Gyoku Mint
AI修炼日记猫猫狐狐的小世界人工智能人工智能机器学习python算法database深度学习数据挖掘
️【开场·今天的料理名叫“预测炖汤”】猫猫:“咱今天突发奇想,决定用机器学习代码给你炖一锅‘预测汤’喵!这不是教你代码,是要告诉你怎么把‘算法’吃进肚子里~”狐狐:“别急,她又在打比方了。这锅汤从数据准备到调参优化,就跟你平常做饭的过程没两样,只不过食材都被咱们用代码换了一遍。”【第一步·数据准备,就是挑菜啦】猫猫:“首先是挑菜(数据预处理),不能什么菜都扔进去锅里吧?要洗干净去皮(数据清洗),再
- linux驱动开发(20)-DMA(四)
yyc_audio
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分散/聚集映射分散/聚集映射通过将虚拟地址上分散的DMA缓冲区通过一个类型为structscatterlist的数组或者链表组织起来,然后通过一次的DMA传输操作在主存RAM与设备之间传输数据,如图所示:图中显示了主存中三个分散的物理页面与设备之间进行的一次DMA传输时分散/聚集映射示意,其中单个物理页面与设备之间可以看做是一个单一的流式映射,每个这样的单一映射在内核中有数据结构structsca
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目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于KNN算法的手写数字识别要求:实现一个基于K-NearestNeighbors(KNN)算法的手写数字识别系统。支持以下功能:使用MNIST数据集训练和测试模型实现KNN分类算法可视化手写数字样本评估模型性能(准确率、混淆矩阵等)添加用户交互界面,允许用户绘制数字并进行识别。解题思路:使用sklearn加载MNIST数据
- Python实例题:基于遗传算法的旅行商问题求解
狐凄
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目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目基于遗传算法的旅行商问题求解要求:使用遗传算法解决旅行商问题(TSP)。支持以下功能:随机生成城市坐标或导入预定义城市实现遗传算法的基本操作(选择、交叉、变异)可视化进化过程和最终路径统计进化过程中的适应度变化允许用户调整遗传算法参数(种群大小、迭代次数、交叉率、变异率等)。解题思路:用列表表示城市访问顺序作为染色体。使用欧
- 【算法笔记】红黑树插入操作
PXM的算法星球
算法笔记算法笔记
红黑树插入与调整详解一、红黑树的五大性质红黑树是一种自平衡的二叉搜索树(BST),其核心特性如下:颜色属性:每个节点非红即黑根属性:根节点必须为黑色叶子属性:所有的NIL叶子节点都是黑色红节点约束:红色节点的子节点必须为黑色(即无连续红节点)黑高平衡:从任一节点到其所有后代叶子节点的路径中,黑色节点数量相等二、插入操作流程阶段1:标准BST插入从根节点开始查找插入位置新节点总是红色按照BST规则插
- Leetcode 3600. Maximize Spanning Tree Stability with Upgrades
Espresso Macchiato
leetcode笔记leetcode3600leetcodehardleetcode周赛456二分法DSUUF并查集
Leetcode3600.MaximizeSpanningTreeStabilitywithUpgrades1.解题思路2.代码实现题目链接:3600.MaximizeSpanningTreeStabilitywithUpgrades1.解题思路这一题核心思路就是一个二分法的思路。我们定义函数is_possible(x),表示是否存在一个树的构造,使得任意一条边的长度均不少于xxx。显然,这里有两
- Leetcode 3599. Partition Array to Minimize XOR
Espresso Macchiato
leetcode笔记leetcode3599leetcodemediumleetcode周赛456动态规划
Leetcode3599.PartitionArraytoMinimizeXOR1.解题思路2.代码实现题目链接:3599.PartitionArraytoMinimizeXOR1.解题思路这一题就是一个动态规划的思路。我们定义动态规划的状态函数dp(idx,k)将数组arr[idx:]切分为kkk个子串之后能够获得的最大XOR的最小值。此时,我们就能有状态转移函数:dp(i,k)=minj=i+
- 什么是Sentinel? 以及优点
肘击鸣的百k路
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Sentinel是阿里巴巴开源的轻量级流量治理与系统保护组件,专注于微服务架构下的实时流量控制、熔断降级和系统稳定性保障。其核心目标是通过动态规则管理防止服务因高并发、突发流量或依赖故障导致雪崩崩溃。⚙️Sentinel的核心功能流量控制基于QPS(每秒请求数)或并发线程数限制资源访问,支持直接拒绝、匀速排队(漏桶算法)、慢启动(令牌桶算法)等策略。细粒度控制:可针对特定接口、方法甚至热点参数(如
- 用AI给AR加“智慧”:揭秘增强现实智能互动的优化秘密
Echo_Wish
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用AI给AR加“智慧”:揭秘增强现实智能互动的优化秘密引子:增强现实,到底还能怎么更聪明?还记得当年PokémonGO火爆全球的场景吗?玩家们手机对准街头,虚拟小精灵活灵活现地跳出来,那就是增强现实(AR)最经典的应用之一。随着硬件发展和算法进步,AR正逐步从“炫酷玩具”变成生产力工具、教育助手、零售新体验。但AR想要更“聪明”,不是简单把虚拟物放到现实里那么简单,而是让虚拟世界和现实环境更自然地
- 推荐算法特征工程实战:用户与物料动态画像构建指南
Jay Kay
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在推荐系统的特征工程中,动态画像是提升推荐精准性的核心武器。通过捕捉用户行为偏好和物料热度变化,算法能实现千人千面的精准推荐。本文结合两张关键图表,深入解析动态画像的构建方法与工程实践。一、用户动态画像:六大维度精准刻画兴趣偏好用户动态画像基于六个关键维度构建(如表2-1所示),形成"6W"行为模型:用户粒度物料属性时间粒度动作类型统计对象统计方法1.核心维度解析(附典型场景)维度可选值应用场景用
- Go 中的 range 表达式详解:遍历数组、切片、字符串与 Map
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非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用关键词:非关系型数据库、关系型数据库、崛起原因、应用场景、数据库领域摘要:本文主要探讨了非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用。首先介绍了非关系型数据库的背景,包括目的、预期读者等内容。接着详细解释了非关系型数据库、关系型数据库等核心概念,并阐述了它们之间的关系。然后深入讲解了非关系型数据库的核心算法原理、数学模型和公式。通过项目实战展示了非关系型数据库的实际
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搜索领域知识图谱的知识推理算法研究关键词:知识图谱、知识推理、搜索算法、图神经网络、路径推理、规则推理、表示学习摘要:本文深入探讨搜索领域中知识图谱的知识推理算法。我们将从知识图谱的基本概念出发,分析不同类型的知识推理算法原理,包括基于规则的推理、基于表示的推理和基于路径的推理。通过实际案例和代码实现,展示这些算法如何提升搜索效果,最后讨论该领域的未来发展趋势和挑战。背景介绍目的和范围本文旨在系统
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数据结构与算法中单调栈的常见误区关键词:单调栈、数据结构、算法、误区、栈、时间复杂度、应用场景摘要:单调栈是一种特殊的数据结构,它在解决某些特定问题时非常高效。然而,许多初学者在使用单调栈时容易陷入一些常见的误区。本文将详细介绍单调栈的概念、原理和应用,重点分析使用单调栈时的常见误区,并通过实际代码示例展示如何正确使用单调栈解决问题。背景介绍目的和范围本文旨在帮助读者深入理解单调栈的概念和工作原理
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AI优化算法实战:使用粒子群优化求解复杂工程问题关键词:粒子群优化(PSO)、全局优化、工程问题、智能算法、参数调优摘要:本文以“鸟群觅食”为灵感来源,深入浅出地讲解粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PSO)算法的核心原理,并通过机械结构轻量化设计的实战案例,展示其在复杂工程问题中的应用。文章从算法起源到数学模型,从代码实现到工程落地,层层拆解技术细节,帮助读者快速掌
- open3d 使用 RANSAC 算法拟合平面
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1、功能介绍:一个python代码演示了如何使用open3d和numpy来完成一个完整的点云平面拟合任务。它包括以下几个主要部分:生成符合某一平面方程的随机点云数据、使用RANSAC算法对这些点云进行平面拟合、可视化原始点云和平面拟合结果2、代码部分:importnumpyasnpimportopen3daso3d#生成随机点云np.random.seed(42)n_points=100#假设这些
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深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词:AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要:本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手,详细解释了相关核心概念,如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系,介绍了核心算法原理和具体操作步骤,还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探
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C在线工具|菜鸟工具CRC3,16位数据校验使用,多项式g(x)=x3+x+1->0b1011#include#includeuint8_tCrc3(constuint32_tdata,uint8_tlen){uint8_tchk=0x08;uint8_tpoly=0x03;/*多顶式1011*/uint8_tpoly_len=4;uint8_talu=0x00;alu=(data>>len-po
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一、概述阶段核心代码/函数ARM64实现细节相关数据结构作用调度入口__schedule()调用context_switch()完成实际切换16structrq触发调度流程,选择下一个运行进程地址空间切换switch_mm_irqs_off()通过ttbr0_el1寄存器更新进程页表基址(PGD)3,处理ASID和TLB失效410structmm_struct(含pgd
- C++分发器
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以调用某个算法为例,该算法有一个确定的函数Process,其参数不确定,返回值确定为bool类型,当然Process的返回值也可用模板进行替换,实现更灵活的返回值。#pragmaonce#include#include#include#include#include#includeclassAlgorithmDispatch{public:templatestd::shared_ptralgori
- day043-负载均衡算法与高可用keepalived
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- 模拟工作队列 - 华为OD机试真题(JavaScript卷)
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- 数据分类 - 华为OD机试真题(JavaScript 题解)
什码情况
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- GESP认证C++编程真题解析 | GESP202409 三级 单选题和判断题
热爱编程的通信人
历年GESPCSP-JCSP-S真题解析c++开发语言
欢迎大家订阅我的专栏:算法题解:C++与Python实现!本专栏旨在帮助大家从基础到进阶,逐步提升编程能力,助力信息学竞赛备战!专栏特色1.经典算法练习:根据信息学竞赛大纲,精心挑选经典算法题目,提供清晰的代码实现与详细指导,帮助您夯实算法基础。2.系统化学习路径:按照算法类别和难度分级,从基础到进阶,循序渐进,帮助您全面提升编程能力与算法思维。适合人群:准备参加蓝桥杯、GESP、CSP-J、CS
- LeetCode 学习day3 不喜勿喷
小小小新人12123
leetcode学习算法python
题目:给定一个数组prices,它的第i个元素prices[i]表示一支给定股票第i天的价格。你只能选择某一天买入这只股票,并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润,返回0。(LeetCode121.买卖股票的最佳时机)问题分析:简而言之为求最大差Python代码:importnumpyasnpc
- 算法优化:前缀和+哈希表
雨声敲敲,风声潇潇
算法算法javaleetcode性能优化哈希表
今天在leetcode上写到6952.统计趣味子数组的数目这道题的时候出现了超时问题,由此学习了前缀和+哈希表的方法。目前看到与此知识点相关的题目有如下:560.和为k的子数组,非常经典的前缀和+哈希表,可以从这一道题入手。6952.统计趣味子数组的数目,这道题比上一到稍微难一点,但是不至于困难。下面介绍一下前缀和+哈希表以560题为例,题目:给你一个整数数组nums和一个整数k,请你统计并返回该
- POS(权益证明机制)
Chinatesila
区块链
由来:SunnyKing和ScottNadal首先建议使用权益证明作为工作量证明(PoW)的替代方案,并创造了权益一词。他们描述了一种算法,该算法根据个人钱包中代币的数量和年龄选择生产区块的节点。Peercoin(PPC)被创造出来,并成为第一个混合加密货币。PPC使用PoW分发令牌,并使用PoS验证交易。简介:权益证明机制的目的是让所谓的“权益者”、“锻造者”或者“验证者”来代替矿工,他们本质上
- 什么是 PoW(工作量证明,Proof of Work)
MonkeyKing.sun
区块链
共识算法(ConsensusAlgorithm)是区块链的“心脏”,它决定了多个节点在没有中央机构的前提下,如何就“谁来记账”达成一致。什么是PoW(工作量证明,ProofofWork)定义:工作量证明(ProofofWork,简称PoW)是一种共识机制,要求节点通过解决一个高难度数学问题,来获得记账权。第一个算出答案的节点获得“打包交易→生成区块→获取奖励”的权利。它是比特币、以太坊(1.0)等
- 从决策树到随机森林:Python机器学习里的“树形家族“深度实战与原理拆解
小张在编程
机器学习决策树随机森林
引言在机器学习的算法森林中,有一对"树形兄弟"始终占据着C位——决策树像个逻辑清晰的"老教授",用可视化的树状结构把复杂决策过程拆解成"是/否"的简单判断;而它的进阶版随机森林更像一支"精英军团",通过多棵决策树的"投票表决",在准确性与抗过拟合能力上实现了质的飞跃。无论是医疗诊断中的疾病预测,还是金融风控里的违约判别,这对组合都用强大的适应性证明着自己的"算法常青树"地位。今天,我们就从原理到实
- 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,