- 事件循环_经典面试题
还是鼠鼠
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目录代码分析代码解读执行顺序执行结果结论文件名:在JavaScript中,理解事件循环(EventLoop)是掌握异步编程的基础。事件循环决定了代码的执行顺序,包括宏任务(Macrotasks)和微任务(Microtasks)的调度。为了更好地理解事件循环,我们通过一个经典的面试题来展示JavaScript中的异步执行顺序。代码分析这是一个简单的HTML文件,包含了一段JavaScript代码,我
- Spring Boot 经典九设计模式全览
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面试学习路线阿里巴巴springboot设计模式java
在SpringBoot中,设计模式的应用广泛且重要,它们有助于提高代码的可维护性、可扩展性和复用性。以下是SpringBoot中经典的9种设计模式及其代码案例:1.单例模式(SingletonPattern)在Spring中,bean默认就是单例模式。Spring通过单例注册表的方式来实现单例,即维护一个Map来存储单例类的实例。//单例模式示例publicclassSingletonServic
- python网格交易法详解_什么是网格交易?一文教会你网格交易策略
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python网格交易法详解
一、网格交易法设定价值中枢,利用“档位”的模式对投资标的进行机械式操作,下跌时,进行分档买入,上涨时,进行分档卖出。网格法由于不依赖人为的思考,完全是一种程序行为,像渔网一样,利用行情的波动在网格区间内低买高卖,可以合理控制仓位,避免追涨杀跌,拥有较强的抗风险能力。例如国外一个经典的仓位管理系统,某只蓝筹股现价10元,本金是20万。则第一次买入10万元,另外每下跌1元买入1万元,每上涨1元卖出1万
- 自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用
山海青风
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在前面的学习中,我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务,如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时,往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI旗下的GPT系列模型(如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等)在生成文本方面拥有强大的表现。它们不仅能进行语言生成,也可用于诸多NLP任务,包括文本摘要和情感分析。本章将重点介绍:GPT的文本生成原理和应用场
- 互联网产品经理
西部驯兽师
项目管理软件工程方法论产品经理
要成为高级互联网产品经理,需要系统性地构建知识体系、规划职业路径、积累实战经验并建立行业影响力。以下是具体路径和建议:一、知识体系构建1.核心能力模块市场与用户洞察:掌握市场分析工具(SWOT、PESTEL、波特五力模型)。精通用户研究方法(问卷、访谈、用户画像、A/B测试)。学习行为心理学(如《影响力》《思考,快与慢》)。产品设计与技术基础:熟悉产品设计工具(Axure、Figma、墨刀)。理解
- 【Java】如何高效计算斐波那契数列:递归与循环的比较与优化
小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳
Javajava开发语言
博客主页:[小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳]本文专栏:Java文章目录前言斐波那契数列的递归实现1.递归的基本思路2.递归实现的细节解析3.递归效率分析斐波那契数列的循环实现1.循环实现的代码2.循环实现的细节解析3.循环实现的优缺点4.举例说明优化:递归与循环的改进1.记忆化递归(Memoization)2.优化效果总结前言斐波那契数列是计算机科学和数学中经典的数列之一,它不仅在理论上具有重要意义,在实际编
- 三分钟掌握 TCP/IP:揭示互联网飞速互联的奥秘!
跑起来总会有风
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TCP/IP模型详解本文基于经典的TCP/IP模型原理,结合常见实践进行深入解读,适用于对计算机网络或互联网协议栈感兴趣的读者。希望能帮助大家更好地理解现代网络通信的核心框架。一、什么是TCP/IP?TCP/IP是互联网的基础协议栈,英文全称为TransmissionControlProtocol/InternetProtocol。它由美国国防部(DoD)在20世纪60年代发展起来,并在ARPAN
- 算法系列之动态规划
修己xj
算法算法动态规划代理模式
动态规划(DynamicProgramming,简称DP)是一种用于解决复杂问题的算法设计技术。它通过将问题分解为更小的子问题,并存储这些子问题的解来避免重复计算,从而提高算法的效率。本文将介绍动态规划的基本概念、适用场景、复杂度分析,并通过Java代码实现经典的动态规划问题。动态规划介绍动态规划的核心思想是将一个复杂的问题分解为若干个相互重叠的子问题,通过解决这些子问题来构建原问题的解。动态规划
- MobPush扩展业务功能设置
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扩展业务说明MobPush提供的扩展业务功能包括:按照地域提供更为精准的推送;实现网络链路的选择与优化、检测并实现与特定区域相关的服务;生成用户画像;合并链路服务。其中鸿蒙端支持上述第一项和第二项功能。MobPush为开发者提供退出上述功能的接口,开发者可以调用接口,向最终用户提供退出的能力。最终用户退出上述功能后,MobPush依然可以为您终端用户提供基础的消息推送服务。开发者需遵守相关法律法规
- Eureka vs Zookeeper:谁才是微服务世界的“寻人启事”之王?
码农技术栈
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引言:为什么需要“服务发现”?想象一下,你走进一家巨大的购物中心,里面有1000家店铺,但没有任何地图或指示牌。你需要找到一家奶茶店,却只能挨家挨户敲门问路——这就是没有服务发现的微服务世界。服务发现(ServiceDiscovery)就像购物中心的智能导航系统:它能自动告诉你奶茶店的位置、哪家正在营业,甚至哪家人最少。而Eureka和Zookeeper就是两套不同的“导航系统”,但它们的底层逻辑
- 最通用的跨平台引擎:ShiVa 3D引擎
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ShiVa3D引擎是最通用的跨平台引擎,可以在Web浏览器运行并且也支持Windows,Mac,Linux,Wii,iPhone,iPad,Android,WebOS和AirplaySDK。该引擎支持SSL–securized插件扩展,很像PhysX引擎,FMOD声音库,ARToolkit和ScaleformHUD引擎。ClassicGeometry经典的图形处理支持多边形网,其中包括:-静态网格
- 前端学习资料集合
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针对前端的学习,不同阶段采用的方式是不一样的。本文把前端的学习分为入门、实战、进阶三个阶段。下面分开来说一、入门阶段入门阶段的目标是学会前端的基本语法和知识,能够解决一些简单的问题。这个阶段不建议看书学习,效率太慢。这个阶段不追求知识广度,只要求能够快速上手就行。建议直接找一些介绍前端的基础知识的视频课程来看。推荐一个比较经典的课程。前端基础班就业班实战项目全套课程聊聊前端开发的基础知识4小时带你
- 智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践
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智能路径规划:从数学建模到算法优化的理论与实践一、引言在机器人学、自动驾驶、物流调度等领域,路径规划是实现自主导航的核心技术。从经典的Dijkstra算法到前沿的强化学习方法,路径规划技术的发展始终依赖于数学建模与算法优化的深度结合。本文将系统构建路径规划的理论框架,通过数学公式推导核心算法原理,并结合MATLAB代码实现完整的技术闭环。二、路径规划的数学基础(一)状态空间建模路径规划的本质是在状
- AI探索笔记:浅谈人工智能算法分类
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人工智能算法分类这是一张经典的图片,基本概况了人工智能算法的现状。这张图片通过三个同心圆展示了人工智能、机器学习和深度学习之间的包含关系,其中人工智能是最广泛的范畴,机器学习是其子集,专注于数据驱动的算法改进,而深度学习则是机器学习中利用多层神经网络进行学习的特定方法。但是随着时代的发展,这张图片表达得也不是太全面了。我更喜欢把人工智能算法做如下的分类:传统机器学习算法-线性回归、逻辑回归、支持向
- 每日Attention学习24——Strip Convolution Block
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模块出处[TIP21][link]CoANet:ConnectivityAttentionNetworkforRoadExtractionFromSatelliteImagery模块名称StripConvolutionBlock(SCB)模块作用多方向条形特征提取模块结构模块特点类PSP设计,采用四个并行分支提取不同维度的信息相比于经典的横向/纵向条形卷积,引入了两种斜方向的卷积来更好的学习斜向线
- HTML专题之语义化
前言石匠敲击石头的第3次有一道经典的前端面试题:如何理解HTML语义化?如果让我自己回答,我会说语义化会让HTML代码更利于维护,并且有利于SEO的优化。但这样的回答显然不够完整,所以才有了这篇文章来好好记录一下HTML语义化,如果哪里写的有问题欢迎指出。HTML语义化是什么HTML中语义化简单来说就是使用“有意义的标签”来表示页面上不同的区域。例如下图中就使用了语义化标签用来表示一个页面的各个区
- 行为型模式 - 策略模式 (Strategy Pattern)
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行为型模式-策略模式(StrategyPattern)策略模式定义了一系列的算法,并将每个算法封装起来,使它们可以相互替换。策略模式让算法的变化独立于使用算法的客户端。以下是几个策略模式的经典案例。//一个经典的例子,支付方式、微信、支付宝、银联//1.策略接口publicinterfacePaymentStrategy{voidpay(doubleamount);}//2.具体策略实现//微信p
- 通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例
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DeepSeekpython机器学习开发语言
以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例,此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务,运用经典的支持向量机(SVM)算法。步骤1:环境准备首先,你要确保已经安装了必要的Python库,像scikit-learn、pandas、matplotlib和seaborn。可以使用以下命令进行安装:pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseaborn步骤
- AI快速变现之路,健康与情感咨询
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以下是针对健康与情感咨询的AI快速变现方案,包含详细操作流程、工具推荐及行业应用案例,结合2025年AIGC技术趋势设计:一、核心操作流程详解1.需求分析与用户画像工具推荐:Typeform(问卷调研)+ChatGPT(需求分析)+心理测评工具(如MMPI-2)操作步骤:使用Typeform设计健康/情感评估问卷(示例:“最近3个月的压力来源及频率”)输入问卷结果到ChatGPT生成用户画像(如"
- 计算机视觉:经典数据格式(VOC、YOLO、COCO)解析与转换(附代码)
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人工智能计算机视觉YOLO目标跟踪人工智能数据标注目标检测COCO
第一章:计算机视觉中图像的基础认知第二章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(一)第三章:计算机视觉:卷积神经网络(CNN)基本概念(二)第四章:搭建一个经典的LeNet5神经网络(附代码)第五章:计算机视觉:神经网络实战之手势识别(附代码)第六章:计算机视觉:目标检测从简单到容易(附代码)第七章:MTCNN人脸检测技术揭秘:原理、实现与实战(附代码)第八章:探索YOLO技术:目标检测的高
- Deepseek的缺陷
windwind2000
游戏业思考创业创新游戏玩游戏游戏策划
Deepseek什么都略懂,但答案很难让人满意。内容蜻蜓点水,什么都有点,但浅薄的很。让玩家很无语。一些软件类的答案貌似比较详细,但距离能用还差很远。-----------------一些问题的答案如下:《b4》是一款经典的生存恐怖游戏,以下是一些通用的攻略建议,帮助玩家顺利通关:1.资源管理节约弹药:尽量使用手枪等低威力武器对付普通敌人,保留高威力武器应对Boss战。合理使用草药:将绿色草药与红
- java使用jna基于linux调用c++动态函数库(简单调用,基本传参数,模拟结构体传参(值&引用),回调java方法)
飞驰蜗牛
#框架.java
记一次jna调研成果,动机是公司开始做一个公安交通方面的项目,对接华为以及大华时,他们提供的sdk基本都是函数库,所以才有了这次“轰轰烈烈”的调研。因为目前这方面的资料比较少,所以在调研过程中还是踩了不少坑,将这次成果记录下来,有需要的人可以借鉴一下,基本能满足需要jna简述JNA全称JavaNativeAccess,是一个建立在经典的JNI技术之上的Java开源框架。JNA提供工具用于调用c/c
- HTTP 协议,你了解多少
三言不语
网络安全http网络协议网络
一、前言学习网络,肯定绕不过网络协议,今天我们需要先简单的了解一下HTTP协议二、HTTP协议2.1简介HTTP(HypertextTransferProtocol)遵循经典的客户端-服务器模型,客户端打开连接以发出请求,然后等待直到收到响应。同时也是Web中最基本的协议之一,用于在浏览器和服务器之间传输超文本和其他资源。以下是HTTP协议的详细介绍:基于TCP/IP协议:HTTP协议是基于TCP
- 相亲交友婚恋系统开发的详细需求分析
php前端数据库linux
相亲交友婚恋系统开发是一个综合性的项目,涉及多个方面的详细需求分析。以下是对该系统开发的详细需求分析:一、市场调研与用户画像市场调研:深入了解目标用户群体的喜好、习惯和需求痛点,为平台开发提供方向。分析现有相亲交友婚恋市场的竞争格局,识别市场空白和潜在机会。用户画像:明确目标用户群体的特征,包括年龄、性别、职业、地域、兴趣爱好等。细化用户群体的需求,如交友目的(寻找伴侣、建立恋爱关系、婚姻关系等)
- 零基础学习机器学习分类模型
可喜~可乐
机器学习机器学习学习分类人工智能数据挖掘
下面将带你通过一个简单的机器学习项目,使用Python实现一个常见的分类问题。我们将使用著名的Iris数据集,来构建一个机器学习模型,进行花卉品种的分类。整个过程会包含:原理介绍:机器学习的基本概念。数据加载和预处理:如何加载数据并进行必要的处理。模型训练和评估:使用经典的分类算法——逻辑回归。代码解释:逐步分析代码实现。拓展内容:如何优化和扩展该项目。1.原理介绍1.1机器学习基本概念机器学习(
- 【RAG系列】AI的“三步记忆法“ - RAG工作流程全景解析
什么都想学的阿超
原理概念#深度学习人工智能RAG
AI的"三步记忆法"-RAG工作流程全景解析用户问题检索器向量数据库相关文档增强器增强提示生成器最终回答一、认知建模:从人类记忆到机器记忆1.1考试复习的三步法则建立知识框架提取核心信息综合运用考前预习划重点考场作答最终答案这个经典的学习过程与RAG的工作流程惊人相似:预习阶段→文档预处理与向量化划重点→语义检索与上下文压缩作答→增强生成与结果校验技术原理:记忆的神经编码理论人类海马体的记忆编码机
- BP算法的python实现 + 男女生分类器
乐宝不是酒
机器学习机器学习神经网络算法
模式识别课上学习了BP算法,并用BP算法实现了男女生分类器,之前因为时间匆忙只是简单记录了一下代码实现,现在重温一下发现代码中还是存在着一些问题,于是修改了一下Bug,也当做是复习吧。本文完整代码和数据集可以到这里:BP算法的python实现获得。BP算法是神经网络中十分经典的算法之一,要把它解释清楚实在需要很多时间,我只想重点讲一下基于BP算法的男女生分类器python实现,理论方面推荐看知乎大
- 揭秘波士顿房价密码:从经典数据集到线性回归实战
珠峰日记
线性回归算法回归机器学习深度学习
引言波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务,类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同,波士顿地区的房价受诸多因素影响。该数据集统计了13种可能影响房价的因素和该类型房屋的均价,期望构建一个基于13个因素进行房价预测的模型。在机器学习领域,预测问题是一个核心研究方向,而房价预测作为其中的经典回归问题备受关注。波士顿房价数据集包含了与波士顿地区房屋相关的多种特征信息,通过
- 困惑度的估计
转码的小石
语言模型
固定长度模型的困惑度(Perplexity,PPL)困惑度(PPL)是评估语言模型性能的常用指标。需要注意的是,这个指标专门适用于经典的语言模型(有时称为自回归模型或因果语言模型),而对于像BERT这样的掩码语言模型,则定义不太清楚(请参考模型总结)。经典语言模型:经典语言模型的目标是计算给定一段文本的概率,具体来说,就是计算一个序列中每个token的条件概率,n-gram模型是最基础的经典语言模
- (8/100)每日小游戏平台系列
github_czy
每日小游戏pythonflask游戏引擎游戏程序
项目地址位于:小游戏导航新增一个打地鼠游戏!打地鼠(Whack-a-Mole)是一款经典的休闲游戏,玩家需要点击随机出现的地鼠,以获取分数。游戏时间有限,玩家需要在规定时间内尽可能多地击中地鼠,获得更高的分数。游戏规则:开始游戏:点击“开始游戏”按钮,游戏将倒计时30秒。游戏目标:点击出现的地鼠,每击中一次得1分。错过地鼠:如果点击空洞时没有地鼠,会显示“Miss!”。游戏结束:当游戏时间结束后,
- 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,