- PYTORCH 官方文档,开发文档,Python编程 人工智能 深度机器学习
zhangfeng1133
pytorch人工智能python
PYTORCH文档PyTorchdocumentation—PyTorchmasterdocumentationPyTorch是一个使用GPU和CPU进行深度学习的优化张量库。本文档中描述的功能按版本状态分类:稳定:这些功能将被长期维护,并且在文档中通常不应该有重大的性能限制或缺口。我们还希望保持向后兼容性(虽然突破性的变化可能会发生,通知将提前一个版本)。测试版:这些功能被标记为测试版,因为AP
- torch.nn到底是什么?
yanglamei1962
PyTorch学习教程python深度学习pytorch
torch.nn到底是什么?我们建议将本教程作为笔记本而不是脚本来运行。要下载笔记本(.ipynb)文件,请单击页面顶部的链接。PyTorch提供设计精美的模块和类torch.nn,torch.optim,Dataset和DataLoader神经网络。为了充分利用它们的功能并针对您的问题对其进行自定义,您需要真正了解它们在做什么。为了建立这种理解,我们将首先在MNIST数据集上训练基本神经网络,而
- Pytorch:torch.diag()创建对角线张量方式例子解析
乔丹搞IT
Pythonpytorch人工智能python
在PyTorch中,torch.diag函数可以用于创建对角线张量或提取给定矩阵的对角线元素。以下是一些详细的使用例子:创建对角矩阵:如果输入是一个向量(1D张量),torch.diag将返回一个2D方阵,其中输入向量的元素作为对角线元素。例如:a=torch.randn(3)print(a)#输出:tensor([0.5950,-0.0872,2.3298])print(torch.diag(a
- 使用OpenCV库来捕获摄像头视频流,并按指定格式保存
不是浮云笙
基础常见知识opencv计算机视觉
今天我们来使用OpenCV库来捕获摄像头视频流,并将其保存为AVI格式的视频文件,代码的主要功能包括:初始化摄像头捕获对象。设置视频编解码器和输出文件路径。循环读取视频帧,处理并保存到文件中。显示处理后的视频帧。按下'q'键退出程序。释放资源并关闭所有窗口。运行环境需要安装OpenCV库,可以通过pipinstallopencv-python安装。下面这份代码的保存视频的格式是AVIimportn
- 运维系列&AI系列&Lenovo-G双系统系列(前传-装之前搜索的):pytorch cuda安装报错的解决方法
坦笑&&life
AI系列人工智能运维pytorch
pytorchcuda安装报错的解决方法pytorchcuda安装报错的解决方法前言2022.12.8在win+cuda11.8下安装最新PytorchGPU版时遇到包不兼容的问题,该文记录安装的整个流程一、按照cuda版本在官网找命令二、换源三、Bug描述四、解决方法五、查看是否使用GPU总结pytorchcuda安装报错的解决方法前言这篇文章主要给大家介绍了关于pytorchcuda安装报错的
- OPenCV和OPenGL的区别
zxz520zmg
opencv人工智能计算机视觉
OPenCV主要用来处理图像和视频,还涉及到一些机器学习的算法。专注于从图像中获取信息是用机器来理解图像。比如:视频降噪、运动物体的跟踪、目标识别(比如人脸识别)。OPenGL主要用于三维图形的渲染。专注于用机器绘制图像给人看。Graphics,3D绘图。Opencv是从图像到数据OpenGL是从数据到图像
- OpenCV中的轮廓检测cv2.findContours()
Limiiiing
OpenCVopencvpython图像处理
文章目录前言一、查找轮廓二、绘制轮廓轮廓面积轮廓周长前言轮廓提取的前提,将背景置为黑色,目标为白色(利用二值化或Canny)边缘检测,例如Canny等,利用梯度变化,记录图像中的边缘像素点,返回和源图片一样尺寸和类型的边缘图。轮廓检测,则是将得到的每一个轮廓信息存储下来,记录的是轮廓之间和内部的信息。一、查找轮廓contours,hierarchy=cv2.findContours(image,m
- 基于PyTorch的ResNet50的10分类模型
Covirtue
人工智能pythonPytorchpytorch分类人工智能
使用PyTorch框架构建一个基于ResNet50的10分类模型并进行训练,需要首先确保已经安装了PyTorch和必要的库(如torchvision,用于加载预训练的ResNet50模型)。以下是一个简单的步骤指导,包括模型构建、数据加载、训练循环和测试过程。第一步:导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtor
- OpenCV杂项图像变换(1)自适应阈值处理函数adaptiveThreshold()的使用
jndingxin
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述函数对数组应用自适应阈值。该函数根据以下公式将灰度图像转换为二值图像:对于THRESH_BINARY:textdst(x,y)={maxValue如果src(x,y)>T(x,y)0否则\\text{dst}(x,y)=\begin{cases}\\text{ma
- EmguCV学习笔记 VB.Net和C# 下的OpenCv开发
VB.Net
C#EmguCVEmguCVEMGUCVopencvvb.netc#图像计算机视觉
版权声明:本文为博主原创文章,转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名,未经作者允许不得用于商业目的。笔者的博客网址:https://blog.csdn.net/uruseibest本教程将分为VB.Net和C#两个版本分别进行发布。教程VB.net版本请访问:EmguCV学习笔记VB.Net目录-CSDN博客教程C#版本请访问:EmguCV学习笔记C#目录-CSDN博客教程假定读者已经有VB.N
- EmguCV学习笔记 VB.Net和C# 下的OpenCv开发 C# 目录
VB.Net
C#EmguCV计算机视觉EmguCVopencvC#图像
版权声明:本文为博主原创文章,转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名,未经作者允许不得用于商业目的。EmguCV是一个基于OpenCV的开源免费的跨平台计算机视觉库,它向C#和VB.NET开发者提供了OpenCV库的大部分功能。教程VB.net版本请访问:EmguCV学习笔记VB.Net目录-CSDN博客教程C#版本请访问:EmguCV学习笔记C#目录-CSDN博客笔者的博客网址:https:/
- Pytorch构建网络模型结构都有哪些方式
松小白song
pytorch人工智能python
目录前言1.使用nn.Module基类2.使用nn.Sequential容器3.使用nn.ModuleList4.使用nn.ModuleDict5.混合使用nn.Module和原生Python代码6.表格总结前言nn.Module:最通用、最灵活的方式,适用于几乎所有场景。nn.Sequential:适合简单的顺序模型,代码简洁。nn.ModuleList和nn.ModuleDict:适合需要动态
- Python(PyTorch)多语言图像感知质量指标算法
亚图跨际
Python算法交叉知识算法单尺度多尺度图像感知质量分布式图像特征GPU变速图像压缩视频压缩
要点算法实现:PyTorch单尺度和多尺度质量指标算法|C++单尺度质量指标算法|Rust多尺度质量指标算法|LabVIEW单尺度质量指标算法|MATLAB单尺度质量指标算法|PyTorch完整参考图像质量测量指标、和分布式图像特征质量测量指标|多尺度质量模型应用:图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩语言内容分比Python斯皮尔曼秩相关性斯皮尔曼秩相关性是两个
- OpenCV c++ 实现图像马赛克效果
Codec Conductor
OpenCVopencvc++人工智能图像处理马赛克OpenCV
VS2022配置OpenCV环境关于OpenCV在VS2022上配置的教程可以参考:VS2022配置OpenCV开发环境详细教程图像马赛克图像马赛克(ImageMosaic)的原理基于将图像的特定区域替换为像素块,这些像素块可以是纯色或者平均色,从而达到模糊或隐藏图像细节的目的。以下是实现图像马赛克的一些基本步骤和原理:确定区域:首先确定需要模糊或遮挡的图像区域。这些区域可能是人脸、车牌号、个人隐
- PyTorch深度学习模型训练流程的python实现:回归
moyao_miao
python人工智能深度学习pytorch回归
回归的流程与分类基本一致,只需要把评估指标改动一下就行。回归输出的是损失曲线、R^2曲线、训练集预测值与真实值折线图、测试集预测值散点图与真实值折线图。输出效果如下:注意:预测值与真实值图像处理为按真实值排序,图中呈现的升序与数据集趋势无关。代码如下:fromfunctoolsimportpartialimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.prepr
- 《机器学习》—— OpenCV 对图片的各种操作
张小生180
opencv机器学习人工智能
文章目录1、安装OpenCV库2、读取、显示、查看图片3、对图片进行切割4、改变图像的大小5、图片打码6、图片组合7、图像运算8、图像加权运算1、安装OpenCV库使用pip是最简单、最快捷的安装方式pipinstallopencv-python==3.4.2还需要安装一个包含了其他一些图像处理算法函数的opencv扩展库pipinstallopencv-contrib-python==3.4.2
- 人工智能开源库有哪些
openwin_top
人工智能人工智能开源python
TensorFlow:由Google开发的深度学习库,提供了丰富的工具和API,支持CPU和GPU计算。PyTorch:由Facebook开发的深度学习框架,提供动态图和静态图两种模式,并且易于使用。Keras:基于TensorFlow、Theano和CNTK等深度学习库的高级API,可帮助用户快速构建神经网络。Scikit-learn:用Python编写的机器学习库,提供了许多常见的机器学习算法
- python-OpenCV常见操作
我真的爱发明
pythonopencvpython深度学习
用OpenCV读取图片importcv2ascvpath='E:/Documents/Desktop/DSC_0001.JPG'img=cv.imread(path)cv.imshow('img',img)cv.waitKey(0)
- opencv常用操作
jlhx_NET
机器学习OPENCV计算机视觉
1.读图片:img=cv2.imread('D:\\Documents\\vscodedoc\\facenetproject\\timg.jpg',0)1:cv2.IMREAD_COLOR,默认值,读入彩色图片,忽略透明度0:cv2.IMREAD_GRAYSCALE,以灰度模式读取图片-1:cv2.IMREAD_UNCHANGED,读入彩色图片,并保持透明度信息调试过程中如出现:OpenCV(3.
- OpenCV常用的操作
汽车软件工程师001
Pythonopencv人工智能计算机视觉
OpenCV是一种广泛使用的计算机视觉库,用于图像处理和计算机视觉任务。下面是一些常见的操作,并给出了详细的步骤说明。读取图像:importcv2#读取图像image=cv2.imread("image.jpg")显示图像:#创建窗口并显示图像cv2.imshow("Image",image)#等待按下任意键后关闭窗口cv2.waitKey(0)#关闭窗口cv2.destroyAllWindows
- Pillow和OpenCV对图片进行高亮及裁剪处理
Enougme
Python-图像处理pythonopencvpillow
图片的高亮处理可以通过对图像的像素值进行调整来实现。常见的方法有改变亮度、对比度、应用滤镜等。以下是一些使用Pillow库和OpenCV库来进行图片高亮处理的示例代码。使用Pillow调整亮度Pillow库提供了一个非常方便的接口ImageEnhance中的Brightness类来调整图像的亮度。fromPILimportImage,ImageEnhance#加载图片image_path="pat
- BCEWithLogitsLoss
hero_hilog
算法pytorch
BCEWithLogitsLoss是PyTorch深度学习框架中的一个损失函数,用于二元分类问题。它结合了Sigmoid激活函数和二元交叉熵损失(BinaryCrossEntropyLoss),使得在训练过程中更加数值稳定。特点:数值稳定性:直接使用Sigmoid函数后跟BCE损失可能会遇到数值稳定性问题,特别是当输入值非常大或非常小的时候。BCEWithLogitsLoss通过内部使用Logi
- Opencv Mat类成员函数详解
weixin_kk
opencv
Mat::eye返回一个恒等指定大小和类型矩阵。C++:staticMatExprMat::eye(introws,intcols,inttype)C++:staticMatExprMat::eye(Sizesize,inttype)参数rows–的行数。cols–的列数。size–替代矩阵大小规格Size(cols,rows)的方法。type–创建的矩阵的类型。该方法返回Matlab式恒等矩阵初
- 用OPENCV C++ 代码实现 检测图片是否有马赛克
南风寺山
opencvc++计算机视觉人工智能图像处理
检测图片是否有马赛克可以使用OpenCV的滤波器和图像处理功能。一种方法是使用OpenCV的均值滤波器,它可以将图像中的像素点平均分配到周围的区域,如果图像中存在马赛克,则均值滤波器可能会把马赛克周围的像素点变得更模糊。下面是使用OpenCV对图像进行均值滤波的示例代码:#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intar
- 嵌入式机器视觉的流水线分拣机器人:OpenCV、 FreeRTOS、 TensorFlow(代码详解)
极客小张
机器人opencvtensorflowstm32系统架构计算机视觉物联网
一、项目概述在现代自动化生产中,分拣机器人作为提高生产效率和准确度的重要工具,正逐渐成为工业流水线的核心组成部分。本项目旨在设计一款基于嵌入式机器视觉的流水线分拣机器人,通过高效的图像处理与实时控制技术,实现对物品的快速识别与自动分拣。该项目的主要目标包括:提高分拣精度:通过高效的机器视觉算法,确保机器人能够准确识别不同类型的物品。提升作业效率:利用实时操作系统和嵌入式AI推理引擎,实现快速响应与
- opencv实现图像腐蚀(C++)
jiakii2106
opencv学习代码
#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(){MatsrcImage=imread("C:\\Users\\Desktop\\cat1.jpg");imshow("srcImage",srcImage);Matelement=getStructuringElement(MORPH_RECT,Size(5,5
- 【2025校招】4399 NLP算法工程师笔试题
Iareges
秋招笔面试汇总自然语言处理算法面试秋招面经求职招聘笔试
目录1.第一题2.第二题3.第三题⏰时间:2024/08/19输入输出:ACM格式⏳时长:2h本试卷分为单选,自我评价题,编程题单选和自我评价这里不再介绍,4399的编程题一如既往地抽象,明明是NLP岗位的笔试题,却考了OpenCV相关的知识。btw,跟网友讨论了下,4399似乎不同时间节点的笔试题是一样的???1.第一题第一题是LC原题:441.排列硬币,题目和题解请前往LC查看。2.第二题题目
- Pytorch-张量基础操作
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
实战Pytorchpython人工智能tensorflow
张量张量是一个多维数组,它是标量、向量和矩阵概念的推广。在深度学习中,张量被广泛用于表示数据和模型参数。具体来说,张量的“张”可以理解为“维度”,张量的阶或维数称为秩。例如,零阶张量是一个标量,一阶张量是一个向量,二阶张量是一个矩阵,三阶及以上的张量则可以看作是高维数组。在不同的上下文中,张量的意义可能会有所不同:数据表示:在深度学习中,张量通常用于表示数据。例如,一幅RGB图像可以表示为一个三维
- Pytorch创建张量
胡乱儿起个名
PyTorch框架pytorch人工智能python
文章目录1.torch.from_numpy()2.torch.zeros()3.torch.ones()4.torch.arange()5.torch.linspace()6.torch.logspace()7.torch.eye()8.torch.empty()9.torch.full()10.torch.complex()10.torch.rand()10.torch.randint()11
- pytorch实现模型搭建
Fiona.y
pytorch人工智能python机器学习深度学习
一、何为模型?模型就是获取设备,以方便后面的模型与变量进行内存迁移,设备名只有两种:'cuda'和'cpu'。通常是在你有GPU的情况下需要这样显式进行设备的设置,从而在需要时,你可以将变量从主存迁移到显存中。如果没有GPU,不获取也没事,pytorch会默认将参数都保存在主存中。实现代码如下:#模型的层定义中,使用Sequential来统一管理的层集中表示为一层importtorchimport
- 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,