- Lab17_ Blind SQL injection with out-of-band data exfiltration
远川_Horizon
web安全sql
文章目录前言:进入实验室构造payload前言:实验室标题为:带外数据泄露的SQL盲注简介:本实验包含一个SQL盲目注入漏洞。应用程序使用跟踪Cookie进行分析,并执行包含提交的Cookie值的SQL查询。SQL查询是异步执行的,对应用程序的响应没有影响。但是,您可以触发与外部域的带外交互。该数据库包含一个名为users的表,其中的列名为username和password。您需要利用SQL盲目注
- Manus:全球首款通用型 Agent 产品,智能体时代大幕开启
zhz5214
AI人工智能aiAI编程AI写作
Manus,这款由Monica推出的前沿AI产品,凭借独特的创新设计与卓越性能,即将在智能领域引发一场技术变革。流客科技,作为科技领域持续探索创新的品牌,始终关注此类前沿技术突破,深信这样的创新产品将有力推动行业发展。Manus旨在应对复杂多变的任务场景。无论是深入的市场调研、高效精准的文件处理、精心规划的旅行安排,还是专业细致的数据分析,它都展现出强大实力。自主任务规划与执行:Manus能够将复
- 七成月活过亿 APP 已接入人工智能
自不量力的A同学
人工智能
2025年3月4日,第三方数据机构QuestMobile发布的《2024中国移动互联网年度大报告》显示,截至2024年12月,月活用户过亿的APP中,有超过七成已接入AI123。相关具体情况如下2:整体背景:2024年全网月活用户已达12.57亿,一线、新一线、二线城市用户接近五成,其中一线城市用户同比增长了1.2%。用户对互联网的使用程度加深,整体月人均使用时长达到171.7小时,短视频、即时通
- Imagen原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Imagen原理与代码实例讲解1.背景介绍在人工智能领域中,图像生成一直是一个具有挑战性的任务。传统的计算机视觉模型通常专注于理解和分析现有图像,而生成全新的高质量图像则需要更高级的技术。随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。谷歌的Imagen就是一种基于大型视觉语言模型的全新图
- dataframe数据常用python操作
shlay
统计分析软件python信息可视化数据分析
dataframe数据常用python操作dataframe数据常用知识点1.创建dataframe1.1使用字典创建DataFrame:1.2使用列表创建DataFrame:1.3使用numpy数组创建DataFrame:1.4从TXT文件中创建DataFrame:1.5从CSV文件中创建DataFrame:1.6从Excel文件中创建DataFrame:2.dataframe数据保存3.dat
- 嵌入式单片机基础篇(三十四)之I2C通信以及stm32单片机程序详解
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AT24C02嵌入式单片机嵌入式字符串单片机stm32IIC
I2C通信以及stm32单片机程序详解1、初始化IO口:#defineIIC_SCLPBout(6)//SCL#defineIIC_SDAPBout(7)//SDA#defineREAD_SDAPBin(7)//输入SDA(1)在固件库中操作IDR寄存器读取IO端口数据是通过GPIO_ReadInputDataBit函数实现的:uint8_tGPIO_ReadInputDataBit(GPIO_T
- 大数据分析服务器硬件配置如何选择
elva428204358
服务器服务器
大数据,现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能,就大数据而言,我们都是在强调他的技术,而我们在用大数据时候,经常用它的来神话它的影响。例如,广告投放精准化,社会安全管理有序,医药行业智能化等。一、建立大数据分析服务器的五个基本方面1、可视化分析:大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,
- 今天全网爆火的Manus到底是什么?Manus的功能与意义深度解析
AndrewHZ
深度学习新浪潮算法深度学习语言模型LLMAIAgentAI智能体Manus
Manus是2025年3月6日由中国团队推出的全球首款通用型AIAgent(智能体),其核心特点是能够自主规划并执行复杂任务,而非仅提供建议或答案。该产品因宣称“知行合一”的能力(如自动生成PPT、分析股票、筛选简历等)迅速引发行业热议,甚至导致官网因流量激增崩溃,邀请码被炒至数万元。一、Manus是什么?功能定位Manus被定义为“通用智能体”,能够通过独立思考调用工具链完成复杂任务,例如:文档
- DataFrame中添加和删处‘行’
手机忘记时间
pandas
添加:在Pandas中,df.loc[len(df)]=new_values这行代码用于在DataFramedf的末尾添加一行新数据。这里的len(df)返回的是DataFrame当前的行数,因此df.loc[len(df)]指向的是一个新的行索引,这个索引在当前DataFrame中还不存在。以下是这行代码的详细解释:df:代表你的DataFrame对象。loc:是Pandas提供的基于标签的索引
- MSQL操作案例
熬夜苦读学习
MYSQL数据库oraclesql后端
1.数据库创建数据库1.1.1默认创建数据库createdatabase数据库名解释:使用create命令创建一个数据库,database关键字后面接自定义数据库名字,默认UTF-8编码(utf8_general_ci)createdatabasehelloworld;1.1.2指定字符集编码建数据库createdatabase数据库名charset=字符编码;解释:使用create命令创建一个数
- python Dataframe操作
whale fall
python进阶python开发语言
目录:一、在Dataframe的最后插入一列二、指定Dataframe一列的数据类型三、遍历Dataframe的每一行,为什么修改行里的数据不会同步修改到Dataframe中四、Dataframe删除重复的行五、Dataframe删除列六、Dataframe重排索引七、给Dataframe增加一列,每次遍历给该新增列中的元素赋值八、将字典嵌套列表转换为Dataframe九、Dataframe中at
- manus是什么,如何注册使用
fzip
Manus深度学习语言模型
Manus是一款由中国团队研发的通用型AI智能体(AIAgent),于2025年3月6日发布后迅速引发全球科技界关注。它突破了传统AI的局限性,实现了从“被动响应”到“主动执行”的跨越式发展,被评价为“数字员工”或“全能型智能打工人”。核心定义与定位名称含义源自拉丁语“MensetManus”(意为“手脑并用”),强调其既能像人类一样思考规划,又能调用工具完成具体操作任务的特性。技术定位属于**A
- 2024年CRM系统全景:领先品牌的深度解析与企业选择指南
新增长SaaS点评
云计算人工智能大数据业界资讯crm客户关系管理
在SaaS赛道中,CRM系统以其与交易的紧密联系和迅猛的发展势头,成为核心的竞争领域。根据艾媒咨询的最新数据,2021年中国CRM市场规模达到156亿元,同比增长16.5%。随着市场渗透率的提高以及社交化、智能化CRM解决方案的不断涌现,行业增长势头强劲。预计从2023年起,市场将以大约10%的年增长率稳健前行,未来三年内市场规模有望增加百亿,到2024年总规模将突破250亿元大关。《2024全国
- IBUF和BUFG
起床学FPGA
fpga开发
在代码中,DATA_IN和CLK_IN都通过IBUF实例进行缓冲。IBUF负责将外部信号转换到FPGA内部标准并驱动内部信号线。这不仅在物理上是必要的一步(没有IBUF就无法直接驱动内部逻辑),而且还允许我们指定引脚的约束(如电平标准等)。BUFG全局时钟缓冲:bufg_clk实例将时钟连接到了全局时钟网络。这样做的直接好处是降低时钟的偏斜(skew)和抖动(jitter)。时钟偏斜指FPGA内不
- 当深度学习遇见禅宗:用东方智慧重新诠释DQN算法
带上一无所知的我
智能体的自我修炼:强化学习指南深度学习算法人工智能DQN
当深度学习遇见禅宗:用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画,既要工笔细描,又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体,通过神经网络近似Q值函数,解决传统Q-Learning在高维状态空间下的"维度灾难"问题。引言:代码与禅的碰撞♂️在某个调试代码到凌晨三点的夜晚,我突然意识到:强化学习的过程,竟与佛家修行惊人地相似。智能体在环境中探索
- 提高客户体验:人类计算在营销中的应用
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
人类计算与营销:开启个性化时代的未来人类计算与营销:开启个性化时代的未来关键词:人工智能、个性化营销、客户体验、数据驱动、客户关系管理摘要:本文探讨了人类计算在营销中的应用,包括语音识别、人脸识别、自然语言处理等技术,以及如何通过这些技术实现个性化营销、客户关系管理和用户体验优化。文章分析了当前技术的发展趋势和面临的挑战,并提出了未来发展的方向。引言随着人工智能技术的飞速发展,人类计算在各个领域中
- DeepSeek Agent 企业应用
大势下的牛马
搭建本地gptDeepseekRAGAgent
DeepSeekAgent技术是基于深度求索(DeepSeek)大模型构建的智能代理系统,其核心技术架构与应用优势可从以下几个方面进行深度解析:一、核心技术架构混合专家模型(MoE)与架构优化DeepSeek的模型家族(如DeepSeekMoE、DeepSeek-V3)采用混合专家系统(MoE),通过动态激活不同专家模块提升计算效率。例如,DeepSeekMoE16B在保持较低激活参数(2.8B)
- 《DeepSeek+Langchain落地实操:RAG知识增强检索和智能体实战开发》
AI周红伟
langchain
大数据与人工智能实战专家—周红伟老师法国科学院数据算法博士/曾任阿里人工智能专家/曾任马上消费金融风控负责人课程背景LangChain是一项旨在赋能开发人员利用语言模型构建端到端应用程序的强大框架。它的设计理念在于简化和加速利用大型语言模型(LLM)和对话模型构建应用程序的过程。这个框架提供了一套全面的工具、组件和接口,旨在简化基于大型语言模型和对话模型的应用程序开发过程。LangChain本质上
- 微信小程序(2)——wxml语法
qq_39277137
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WXML语法1、数据的绑定数据绑定WXML中的动态数据均来自对应Page的data。数据绑定使用Mustache语法(双大括号)将变量包起来,可以作用于:{{message}}Page({data:{message:'HelloMINA!'}})组件属性(需要在双引号之内)Page({data:{id:0}})控制属性(需要在双引号之内)Page({data:{condition:true}})关
- 大模型时代,什么是tokens?
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大模型时代,什么是tokens?前言在当今大模型主导的人工智能浪潮中,我们见证了诸多令人惊叹的应用。从精准流畅的语言翻译,到能够根据简单提示创作出富有创意故事的文本生成工具,大模型展现出了强大的能力。然而,在这些复杂且神奇的模型背后,有一个基础而关键的概念——tokens,它犹如大模型世界的基石,支撑着整个模型的运行与发展。理解tokens,对于我们深入认识大模型如何处理信息、优化性能以及合理应用
- 国产CRM揭秘:2024年企业效率提升指南
刘小奇�多
人工智能大数据
随着市场竞争的加剧和企业对客户关系管理的重视,国产CRM系统逐渐崭露头角。在信息基础设施逐步完善和移动智能终端普及的背景下,国产CRM系统不断迭代升级,从单一的销售管理工具转变为多渠道、多接口的企业级应用。国产CRM优势盘点1.更懂本土需求国产CRM对本土企业的支持更为专业,在多个方面展现出独特优势。首先,国产CRM适应中国市场环境,拥有本地化的界面,中文输入方便快捷,能更好地满足国内用户的操作习
- Manus平替来了!CAMEL-AI开源OWL,开源框架中排名第一,上线一天获得3.3K stars!
AIGC Studio
AIGCAIGC前沿人工智能自然语言处理AIGC计算机视觉语言模型
OWL在GAIA基准测试中取得58.18平均分,在开源框架中排名第一!OWL是一个前沿的多智能体协作框架,推动任务自动化的边界,构建在CAMEL-AIFramework。具体可以看公众号今天推送的第二篇文章~OWL的愿景是彻底变革AI智能体协作解决现实任务的方式。通过利用动态智能体交互,OWL实现了跨多领域更自然、高效且稳健的任务自动化。3月7号OWL在GitHub上开源了代码,一天就获得3.3k
- 动态数据源切换(Dynamic-DataSource)的实践(Java)
小马不敲代码
SpringBootjava
1、简述在Java开发中,许多场景需要访问多个数据库,例如多租户系统或读写分离架构。为了灵活高效地管理这些场景,动态数据源切换(Dynamic-DataSource)技术应运而生。2、什么是Dynamic-DataSource?Dynamic-DataSource是一种可以根据业务需求动态切换数据源的技术。常见的使用场景包括:读写分离:读请求路由到只读数据源,写请求路由到主数据源。多租户系统:根据
- AI时代的多模态输入与理解:挑战与局限性
智享食事
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随着人工智能技术的快速发展,以及AI的普及,AI系统逐渐在各个领域展现出强大的潜力,一种感觉AI已经无所不能,已经很快就要取代我们人类,甚至代替我们工作。然而,现实情况并没有这么乐观,现实中AI要实现与人类相似的感知和理解,仍然面临着许多技术和应用上的难题。本文将从几个方面探讨当前AI在多模态输入与理解中的局限性,特别是在教育、心理咨询、医疗诊断等领域的应用挑战。一、多模态输入的现状与不完善所谓多
- Python3 与 VSCode:深度对比分析
lly202406
开发语言
Python3与VSCode:深度对比分析引言Python3和VisualStudioCode(VSCode)在软件开发领域扮演着举足轻重的角色。Python3作为一门强大的编程语言,拥有丰富的库和框架,广泛应用于数据科学、人工智能、网络开发等多个领域。而VSCode作为一款轻量级且功能强大的代码编辑器,以其出色的性能和丰富的插件支持,受到了广大开发者的喜爱。本文将对Python3和VSCode进
- Ardupilot开源无人机之Geek SDK进展2025Q1
lida2003
ArduPilotLinux开源无人机穿越机
Ardupilot开源无人机之GeekSDK进展2025Q11.源由2.内容汇总2.1【jetson-fpv】YOLOINT8+coco8dataset精度降级2.2【OpenIPC-Configurator】OpenIPCConfigurator固件升级失败2.3【OpenIPC-Adaptive-link】OpenIPCRF信号质量相关显示2.4【OpenIPC-msposd】.srt/.os
- Python MayaVi
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学习学习pythonMayaVi
http://www.sam.math.ethz.ch/~raoulb/teaching/PythonTutorial/tips_mayavi2.htmlMayavi2Mayavi2seekstoprovideeasyandinteractivevisualizationof3-Ddata.Itoffers:An(optional)richuserinterfacewithdialogstoint
- 【开源项目】2024最新PHP在线客服系统源码/带预知消息/带搭建教程
于飞SEO
免费资源分享开源php开发语言
简介随着人工智能技术的飞速发展,AI驱动的在线客服系统已经成为企业提升客户服务质量和效率的重要工具。本文将探讨AI在线客服系统的理论基础,并展示如何使用PHP语言实现一个简单的AI客服系统。源码仓库地址:ym.fzapp.top在线客服系统的理论基础AI在线客服系统通过自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和深度学习(DL)技术,能够理解和响应客户的查询。这些系统通常包括以下几个关键组件:自然语
- 基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测(模型详解及代码复现)
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能算法机器学习计算机视觉cnn神经网络
整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。这种混合模型旨在充分利用CNN的局部特征提取能力、BiGRU的长序列处理能力以及Attention机制的关键特征突出能力,从而提高功率预测的准确性和可靠性。模型的整体架构主要包括以下几个关键组件:输入层:设计的输入特
- mysql创建数据库和表
程序员小羊!
数据库mysqloracle
大家好,我是程序员小羊!前言:一、MySQL数据库和表的基础概念在深入讲解如何在MySQL中创建数据库和表之前,先了解一些基础概念。1.1数据库和表的概念数据库(Database):数据库是数据存储的容器,存储着相关数据集合。每个数据库可以包含多个表,并为这些表提供结构和组织。表(Table):表是数据库中的基本存储单位。它由行和列组成,每行表示一条记录,每列表示记录的某个属性。1.2关系型数据库
- 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,