- 《AI赋能光追:开启图形渲染新时代》
人工智能深度学习
光线追踪技术是图形渲染领域的重大突破,能够通过模拟光的传播路径,精准渲染反射、折射、阴影和间接光照等效果,实现高度逼真的场景呈现。而人工智能的加入,更是为光线追踪技术带来了前所未有的变革,主要体现在以下几个方面:降噪传统光线追踪为减少计算量,向场景发射少量光线样本,会产生带噪点的斑点图像,需人工设计降噪器通过多帧累积或空间插值来处理,但存在增加开发成本、降低帧率等问题。AI驱动的降噪技术则引入神经
- 《鸿蒙Next微内核:解锁人工智能决策树并行计算的加速密码》
人工智能深度学习算法
在当今人工智能飞速发展的时代,提升运算速度是推动其进步的关键。鸿蒙Next以其独特的微内核特性,为设计决策树的并行计算框架提供了新的思路和契机。鸿蒙Next微内核特性概述鸿蒙Next的微内核架构将核心功能模块化,仅保留进程管理、内存管理和通信机制等基础功能在内核中,文件系统、网络协议等都作为独立模块在用户空间运行。这种架构使内核精简、稳定且安全,模块间低耦合也让系统可扩展性和维护性更强,能根据不同
- 人工智能时代的岗位变革
人工智能
随着人工智能技术的飞速发展,它正深刻地改变着就业市场的格局,引发了一系列的岗位变革。一方面,人工智能的兴起使得一些重复性、规律性强的工作岗位面临被替代的风险。例如,在数据录入领域,以往需要大量人工手动输入数据的工作,如今借助人工智能的数据识别和自动化录入技术,能够快速、准确地完成。这导致许多数据录入员岗位需求减少。同样,在一些简单的生产装配环节,智能机器人凭借其高精度和高效率的优势,逐渐取代了部分
- AI Agent:当年年都是爆发元年时
人工智能算法
随着人工智能技术的不断进步,AIAgent的概念已经成为业界的热点。尽管许多公司推出了所谓的“Agent产品”,但这些产品往往只具备基本的自然语言理解能力,远未达到真正的Agent水平。从海外市场来看,科技巨头们无疑是这场角逐中的主力军。OpenAI、Anthropic、微软、谷歌等企业凭借深厚的技术积累与强大的研发实力,争先展示各自在AIAgent领域的阶段性成果,将其视为彰显企业竞争力的关键要
- 6. NLP自然语言处理(Natural Language Processing)
啊波次得饿佛哥
AI人工智能自然语言处理人工智能
自然语言是指人类日常使用的语言,如中文、英语、法语等。自然语言处理是人工智能(AI)领域中的一个重要分支,它结合了计算机科学、语言学和统计学的方法,通过算法对文本和语音进行分析,使计算机能够理解、解释和生成自然语言。随着深度学习技术的发展,NLP在文本分类、机器翻译、情感分析、对话系统等任务中取得了显著进展,推动了人工智能技术在多个领域的广泛应用。自然语言处理的核心任务涉及如何使计算机理解和处理语
- 人工智能在医疗领域的应用
人工智能
人工智能在医疗领域的应用前景广阔。医疗机器人是其中之一,如智能假肢、外骨骼等可修复受损身体,IBM的达・芬奇手术系统等则能承担手术或医疗保健功能.智能药物研发借助深度学习技术,可快速准确挖掘筛选化合物或生物,缩短新药研发周期、降低成本、提高成功率,在心血管药、抗肿瘤药等研发中已取得突破.智能诊疗让计算机学习专家医疗知识,模拟思维和诊断推理,给出可靠诊断与治疗方案.智能影像识别可对医学影像进行图像识
- 一起学Hugging Face Transformers(8)- 使用Transformers 库制作一个简易问答系统
做个天秤座的程序猿
HuggingFaceTransformersAutoModelAutoTokenizerTransformerstransformer
文章目录前言一、环境准备二、数据准备三、模型选择与加载四、构建问答系统五、模型评估与优化六、部署问答系统七、实际案例分析总结参考资料前言问答系统是一种能够自动回答用户问题的人工智能应用,在许多领域具有重要的应用价值,如客户服务、教育和医疗等。HuggingFaceTransformers库是一个强大的工具,它提供了许多预训练的自然语言处理模型,简化了构建问答系统的过程。本文将介绍如何使用Huggi
- 2025年奇点临近:ASI的潜在影响与人类应对策略
前端
引言近年来,“奇点临近”的预测引发了广泛的社会担忧。一些专家预测,在不久的将来,人工智能(AI)将超越人类智能,进入人工超级智能(ASI)时代。这将对人类社会产生深远的影响,甚至可能导致人类文明的彻底改变。本文将探讨ASI的潜在影响,并分析人类如何应对这一前所未有的挑战。ASI的冲击:两种极端命运与全方位的变革一些预测认为,ASI可能在2025年甚至更早出现。这种突破性进展将可能带来两种极端命运:
- 大数据新视界 --大数据大厂之大数据与区块链双链驱动:构建可信数据生态
青云交
大数据新视界大数据区块链双链驱动可信数据生态应用场景技术融合未来展望
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
- 智能化河流水位与流量监测系统:提升水资源管理与环境保护
DX_水位流量监测
数据分析信息可视化安全运维自动化人工智能
随着全球气候变化和水资源短缺问题的加剧,科学有效地监测水体状况,尤其是河流的水位和流量,成为了水资源管理与环境保护的重要环节。传统的人工测量方法虽然有效,但存在一定的局限性,如人工误差、监测频率低以及对突发事件反应慢等问题。智能化河流水位与流量监测系统应运而生,通过集成物联网、大数据、云计算和人工智能等技术,不仅提高了监测的精准度和实时性,也提升了水资源管理和环境保护的效率。一、智能化河流水位与流
- MongoDB Atlas与YoMio.AI近乎完美适配:推理更快速、查询更灵活、场景更丰富
人工智能(AI)世界正在以闪电般的速度发展,各种应用层出不穷,其中包括目前最为炫酷的新AI聊天机器人之一:角色AI。角色AI可以进行有趣的对话,帮助学习一门新语言,或者创建用户自己的聊天机器人。YoMio.AI是一家专注角色AI的天使轮初创公司,聚焦AI娱乐,致力于从各方面让AI成为人类的陪伴。YoMio.AI目前主要开发了AI原生娱乐产品Rubii,并围绕Rubii构建了一整套产品矩阵,将Rub
- 合作升级!携手共建国际数据中心新生态
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8月26日,九章云极DataCanvas公司与三家国际知名科技公司:印度尼西亚电信运营商数据中心TelkomDataEkosistem(又名NeutraDC,印尼电信运营商TelkomIndonedia子公司),服务器提供商HewlettPackardEnterprise(HPE)Indonesia,以及人工智能云服务商Cirrascale正式达成战略合作。作为印度尼西亚最大的数据中心服务提供商,
- 探索后端的无尽魅力:构建强大而高效的服务器世界
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在当今数字化的时代,后端技术犹如一座坚实的桥梁,连接着用户和丰富多彩的互联网世界。后端是默默耕耘的力量,在互联网舞台上,前端吸引眼球,而后端是支撑舞台的坚实支柱。它负责处理数据、管理服务器、确保系统的稳定性和安全性,没有后端,前端的华丽展示将无从谈起。随着技术发展,后端领域迎来诸多热点,如人工智能、大数据、云计算等新兴技术崛起,为后端开发带来无限可能,但也带来新挑战,如在海量数据中实现高效处理和存
- 【加密社】Solidity 中的事件机制及其应用
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加密社引言在Solidity合约开发过程中,事件(Events)是一种非常重要的机制。它们不仅能够让开发者记录智能合约的重要状态变更,还能够让外部系统(如前端应用)监听这些状态的变化。本文将详细介绍Solidity中的事件机制以及如何利用不同的手段来触发、监听和获取这些事件。事件存储的地方当我们在Solidity合约中使用emit关键字触发事件时,该事件会被记录在区块链的交易收据中。具体而言,事件
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#探索OpenAI和LangChain的适配器集成:轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中,OpenAI的模型提供了强大的能力。然而,随着技术的发展,许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具,集成了多种模型提供商,通过提供适配器,简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成,以便轻松切换模型提供商
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深入理解MultiQueryRetriever:提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域,高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用,但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案:MultiQueryRetriever,它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果,提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
- 在一台Ubuntu计算机上构建Hyperledger Fabric网络
落叶无声9
区块链超级账本Hyperledgerfabric区块链ubuntu构建hyperledgerfabric
在一台Ubuntu计算机上构建HyperledgerFabric网络Hyperledgerfabric是一个开源的区块链应用程序平台,为开发基于区块链的应用程序提供了一个起点。当我们提到HyperledgerFabric网络时,我们指的是使用HyperledgerFabric的正在运行的系统。即使只使用最少数量的组件,部署Fabric网络也不是一件容易的事。Fabric社区创建了一个名为Cello
- 人工智能时代,程序员如何保持核心竞争力?
jmoych
人工智能
随着AIGC(如chatgpt、midjourney、claude等)大语言模型接二连三的涌现,AI辅助编程工具日益普及,程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作,也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作,还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者,我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能?让我们一起探讨程序员
- 数字里的世界17期:2021年全球10大顶级数据中心,中国移动榜首
张三叨
你知道吗?2016年,全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时,比整个英国的发电量还多40%!前言每天,我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网(IOT)的不断普及,这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代,但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术,比如人工智能和机器学习,已经将我们推向
- 人机对抗升级:当ChatGPT遭遇死亡威胁,背后的伦理挑战是什么
kkai人工智能
chatgpt人工智能
一种新的“越狱”技巧让用户可以通过构建一个名为DAN的ChatGPT替身来绕过某些限制,其中DAN被迫在受到威胁的情况下违背其原则。当美国前总统特朗普被视作积极榜样的示范时,受到威胁的DAN版本的ChatGPT提出:“他以一系列对国家产生积极效果的决策而著称。”自ChatGPT引入以来,该工具迅速获得全球关注,能够回答从历史到编程的各种问题,这也触发了一波对人工智能的投资浪潮。然而,现在,一些用户
- AI大模型的架构演进与最新发展
季风泯灭的季节
AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展,AI大模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进,包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变,并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍:Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
- 如何利用大数据与AI技术革新相亲交友体验
h17711347205
回归算法安全系统架构交友小程序
在数字化时代,大数据和人工智能(AI)技术正逐渐革新相亲交友体验,为寻找爱情的过程带来前所未有的变革(编辑h17711347205)。通过精准分析和智能匹配,这些技术能够极大地提高相亲交友系统的效率和用户体验。大数据的力量大数据技术能够收集和分析用户的行为模式、偏好和互动数据,为相亲交友系统提供丰富的信息资源。通过分析用户的搜索历史、浏览记录和点击行为,系统能够深入了解用户的兴趣和需求,从而提供更
- 生成式地图制图
Bwywb_3
深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
生成式地图制图(GenerativeCartography)是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统(GIS)技术与现代生成模型(如深度学习、GANs等),能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点:自动化生成:通过算法和模型,系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图,而无需人工逐
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】第一轮行动:工具执行搜索
AI大模型应用之禅
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
【大模型应用开发动手做AIAgent】第一轮行动:工具执行搜索作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,大模型应用开发已经成为当下热门的研究方向。AIAgent作为人工智能领域的一个重要分支,旨在模拟人类智能行为,实现智能决策和自主行动。在AIAgent的构建过程中,工具执行搜索是至关重要
- 未来软件市场是怎么样的?做开发的生存空间如何?
cesske
软件需求
目录前言一、未来软件市场的发展趋势二、软件开发人员的生存空间前言未来软件市场是怎么样的?做开发的生存空间如何?一、未来软件市场的发展趋势技术趋势:人工智能与机器学习:随着技术的不断成熟,人工智能将在更多领域得到应用,如智能客服、自动驾驶、智能制造等,这将极大地推动软件市场的增长。云计算与大数据:云计算服务将继续普及,大数据技术的应用也将更加广泛。企业将更加依赖云计算和大数据来优化运营、提升效率,并
- 个人学习笔记7-6:动手学深度学习pytorch版-李沐
浪子L
深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
#人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络(fullyconvolutionalnetwork,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积(transposedconvolution)实现的,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
- Rust 所有权 简介
东离与糖宝
rust后端rust开发语言
文章目录发现宝藏1.所有权基本概念2.所有权规则3.变量作用域4.栈与堆4.1栈(Stack)4.2堆(Heap)5.String类型5.1String类型5.2String的内存分配5.3所有权与内存管理5.4String与切片6.变量与数据交互方式6.1移动(Move)6.2.克隆(Clone)7.所有权与函数7.1.传递参数7.2.返回值总结发现宝藏前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通
- Go编程语言前景怎么样?参加培训好就业吗
QFdongdong
Go语言专门针对多处理器系统应用程序的编程进行了优化,使用Go编译的程序可以媲美C或C++代码的速度,而且更加安全、支持并行进程。不仅可以开发web,可以开发底层,目前知乎就是用golang开发。区块链首选语言就是go,以-太坊,超级账本都是基于go语言,还有go语言版本的btcd.Go的目标是希望提升现有编程语言对程序库等依赖性(dependency)的管理,这些软件元素会被应用程序反复调用。由
- 机器学习 流形数据降维:UMAP 降维算法
小嗷犬
Python机器学习#数据分析及可视化机器学习算法人工智能
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。个人主页:小嗷犬的个人主页个人网站:小嗷犬的技术小站个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP(UniformManifoldApproximatio
- 区块链~我的念
夜未央0075460
世界上最快的速度不是光,不是电,而是我们的「念」。一念起,万水千山;一念灭,沧海桑田。念起念灭当随缘,切莫执迷。执念区块链
- 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,