- 与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析
想成为高手499
机器学习与人工智能机器学习神经网络人工智能
引言随着人工智能的发展,神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络(AdaptiveNeuralNetworks,ANN)因其出色的学习能力和灵活性,逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例,最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络?自适应神经网络是一种能够根据输入数据的变化和环境的动态特性自动
- 深度解析智能问答系统:如何打造精准、高效的AI对话架构?
和老莫一起学AI
人工智能架构自然语言处理产品经理语言模型学习ai
在人工智能的飞速发展中,智能问答系统(QA系统)逐渐成为了企业内部管理、客户服务、搜索引擎等多个领域中的关键技术。今天,我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构,详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。一、系统整体概览在这个智能问答系统中,整个流程可以大致划分为两大部分:前端问答生成与后端离线数据处理。前端部分是用户交互的核心,通过用户的输入、关键词提取、检索和问
- PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询
花千树-010
RAG数据库postgresqlAI编程
在现代的机器学习和人工智能应用中,向量相似度检索是一个非常重要的技术,尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在PostgreSQL中安装pgvector插件,用于存储和检索向量数据,并展示如何通过Python脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。一、安装PostgreSQL并配置pgvector插件1.安装PostgreSQL首先,确保你已经安装了PostgreSQL。可以
- AI行业高压与人才健康:纪念Felix Hill,并探讨AI代码生成工具的价值
前端
今天,我们怀着沉痛的心情悼念GoogleDeepMind研究科学家FelixHill,这位杰出的AI学者在41岁的年纪离开了我们。他的离世引发了我们对AI行业高压环境与人才健康问题的深刻反思。Felix生前曾公开表达AI行业前所未有的压力,这促使我们思考如何利用技术,例如AI代码生成器,来改善开发者的工作环境,提升效率,守护人才健康。FelixHill在自然语言处理和人工智能领域取得了令人瞩目的成
- 2024年AI浪潮:基础设施重构、模型演进与挑战并存
前端
2024年,人工智能领域呈现出蓬勃发展的景象,投资持续增长、基础设施发生变革,技术应用加速落地。各大科技公司和初创企业纷纷涌入,试图在这一充满机遇的领域分一杯羹。本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势:AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战,并重点关注企业如何从AI投资中获得回报,以及AI智能体技术的巨大潜力。选择合适的AI代码生成器将成为企业提升效率的关键。AI基础设
- 直播预告丨精度优于AlphaFold,基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测
「MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播,HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟,他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳,来自学术界的反超:基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测」。蛋白质的功能取决于其独特的三维结构,近年来,基于深度学习等人工智能技术的蛋白质结构预测发展迅猛,AlphaFold甚至获得了2024年诺贝尔化学奖
- Gary Marcus 2025年AI预测:AGI仍在路上,务实发展才是王道
前端
人工智能领域发展日新月异,各种预测层出不穷。知名人工智能专家GaryMarcus近期发布了对2025年AI发展趋势的25项预测,其中最引人注目的是:AGI(通用人工智能)不会在2025年出现。这与一些过于乐观甚至盲目乐观的预测形成了鲜明对比。本文将深入解读Marcus的预测,探讨其背后的逻辑,并结合当前AI技术发展现状进行分析。Marcus的预测整体基调是谨慎乐观,他既肯定了AI在特定领域的进步,
- 数据驱动销售预测的未来:ScriptEcho赋能高效决策
前端
在瞬息万变的商业环境中,准确的销售预测是企业制定有效销售策略、实现业绩增长的基石。传统的销售预测方法往往依赖于人工分析和复杂的电子表格,效率低下,难以应对市场变化的快速冲击。然而,随着大数据的兴起和人工智能技术的飞速发展,数据驱动决策正成为现代企业提升竞争力的关键。本文将探讨销售预测面临的挑战与机遇,并重点介绍ScriptEcho如何通过AI赋能,提升销售预测的准确性和效率,助力企业实现数据驱动增
- 人类为何追求AGI?一个AI代码生成工具的思考
前端
近年来,“AI写代码工具”的出现,无疑为软件开发领域带来了革命性的变化。而我们今天要探讨的,是关于人类对通用人工智能(AGI)的追求,以及这与AI辅助开发工具之间微妙的联系。文章开头就抛出了一个尖锐的问题:人类为何如此痴迷于AGI,而非将更多精力放在改善人类生活本身?文章作者表达了对AGI发展方向的担忧。他认为,目前对AGI的追求,更多地体现在创造能够取代人类的超级智能上,例如“少数派报告式”的行
- AI代码生成工具的未来:杨立昆的洞见与AI革命
前端
近年来,人工智能(AI)领域取得了令人瞩目的进展,特别是以大型语言模型为代表的AI技术,在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。然而,深度学习先驱杨立昆(YannLeCun)却对现有的AI系统提出了尖锐的批评,他认为目前的AI系统“理解能力远不如猫”,缺乏对真实世界的理解和常识。这引发了人们对AI未来发展方向的思考,也为我们探讨AI代码生成工具,以及AI技术对人类社会的影响提供了新的视角。
- 零售业的AI赋能与前端开发效率革命:ScriptEcho 的助力
前端
零售业正经历着前所未有的数字化转型,但同时也面临着巨大的挑战。库存管理混乱、个性化客户体验不足等问题,严重制约着零售企业的盈利能力。而人工智能(AI)的兴起,为解决这些问题提供了新的思路。通过AI驱动的实时库存管理和客户行为分析,零售企业可以显著提升运营效率和客户满意度。然而,构建这些AI赋能的零售应用,需要强大的前端开发能力,这正是AI代码生成器ScriptEcho能够发挥关键作用的地方。AI赋
- AI赋能:2024年,如何用AI提升效率,我的15个实用技巧及2025年展望
前端
2024年,人工智能技术突飞猛进,深刻地改变了我们的工作方式。作为一名科技领域的作者,我亲身体验了AI带来的效率提升。过去一年,我探索了各种AI工具,并将其应用于我的日常工作中,显著缩短了工作流程,节省了大量时间。本文将分享我在2024年使用AI提升生产力的15个实用技巧,并展望2025年AI可能带来的更多可能性。AI赋能下的高效创作:从代码到图像,全方位提升首先,AI极大地辅助了我的编程工作。对
- AI时代的前端开发:技能提升与职业发展之路
前端
在瞬息万变的科技时代,个人职业发展的重要性日益凸显。提升技能,不断学习,已经不再是锦上添花,而是立足之本,是我们在竞争激烈的职场中脱颖而出的关键。而人工智能(AI)技术的快速发展,为我们提供了前所未有的机遇,特别是对于前端开发领域,AI正以前所未有的速度改变着我们的工作方式和学习方式。AI赋能前端开发:个性化学习路径前端开发领域的技术栈庞大而复杂,涵盖HTML、CSS、JavaScript、各种框
- AI赋能:加速产品开发,提升公司竞争力
前端
在当今快节奏的商业环境中,产品开发效率直接关系到公司的生存和发展。然而,许多公司面临着产品开发周期长、成本高、市场响应速度慢等诸多挑战。这些挑战不仅延缓了产品上市时间,也增加了市场竞争的风险。因此,提高产品开发效率,成为企业提升核心竞争力的关键。而人工智能技术的应用,为我们提供了解决这些问题的有效途径。加速产品迭代,快速响应市场需求传统的软件开发流程往往冗长复杂,从需求分析、设计、编码到测试和上线
- 未来教育:AI知识库如何重塑学习体验
知识管理知识库知识库软件
在科技日新月异的今天,教育领域正经历着前所未有的变革。人工智能(AI)技术的快速发展,特别是AI知识库的广泛应用,正在重塑我们的学习体验,使之变得更加高效、个性化和智能化。本文将深入探讨AI知识库如何影响未来教育,以及它如何为学习者提供前所未有的学习体验。一、AI知识库:教育领域的智能助手AI知识库,作为结合了人工智能技术的知识管理系统,不仅能够存储和处理海量信息,还能通过自然语言处理、机器学习等
- AI赋能人力资源:效率提升新路径
前端
引言人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着各行各业,从自动驾驶到医疗诊断,AI的应用日益广泛。而人力资源领域,作为企业运营的核心环节,也正经历着AI带来的深刻变革。传统的人力资源管理面临诸多挑战,例如招聘效率低、候选人筛选精准度不足、员工培训成本高昂以及数据分析能力有限等。这些问题不仅影响企业的招聘速度和效率,也制约了企业的发展。为了应对这些挑战,越来越多的企业开始探索AI技术在人力资源领域的应
- 2025 年 JeecgBoot AI 低代码平台白皮书
引言随着人工智能技术的快速发展和数字化转型的深入推进,企业对AI应用的需求日益旺盛。然而,传统AI开发模式存在技术门槛高、开发周期长、成本高昂等问题,难以满足企业快速迭代和敏捷开发的需求。JeecgBoot作为一款优秀的开源低代码开发平台,拥有庞大的用户群体和丰富的功能模块。为了顺应技术发展趋势,满足用户需求,JeecgBoot计划向AI低代码平台转型,打造一款集低代码开发和AI能力于一体的新一代
- AI大模型学习路线
liuhenghui5201
AIpythonAI大模型
阶段1Python编程基础主要内容掌握的核心能力·Python基础语法·Python数据处理·函数·文件读写·异常处理·模块和包1、掌握Python开发环境基本配置;2、掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用;3、掌握字符串的基本操作;4、初步建立面向对象的编程思维;5、熟悉异常捕获的基本流程及使用方式;6、掌握类和对象的基本使用方式。可解决的现实问题:熟练掌握人工智能Python语言,建
- 2024 年技术盘点与展望:从 AI 辅助到个人成长的多元探索
109702008
杂谈人工智能
一、引言2024年,技术领域的发展日新月异,我在这片汹涌的浪潮中不断探索与成长。这一年,我不仅见证了人工智能技术的飞速发展,还通过AI辅助创作、AI赋能编程以及参与各类竞赛与课程,实现了个人技术的显著提升与视野的拓展。本文将从总结盘点的角度,回顾我在技术领域的成长历程,并对未来进行展望。二、AI辅助创作:提升写作效率与质量在自然语言处理技术(NLP)的推动下,AI写作工具成为了我的得力助手。这些工
- 什么是多模态机器学习:跨感知融合的智能前沿
非凡暖阳
人工智能神经网络
在人工智能的广阔天地里,多模态机器学习(MultimodalMachineLearning)作为一项前沿技术,正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制,通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型,构建了一个更加丰富、立体的认知模型,为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景,旨在为读者勾勒出这一
- 谷歌吹响反击号角:2025年Gemini用户目标5亿,AI大战一触即发!
that's boy
人工智能chatgptopenaiAI工具AI编程googlegemini
人工智能领域的竞争日趋白热化,谷歌CEO桑达·皮采亲自下场,为GeminiAI定下了雄心勃勃的目标:到2025年底,用户突破5亿!面对ChatGPT的强势崛起,谷歌能否成功逆袭?本文将深入剖析谷歌的战略布局、Gemini的技术优势以及未来AI竞争的格局。谷歌的反击:5亿用户的雄心壮志在过去几年,OpenAI凭借ChatGPT的强大实力,几乎垄断了AI领域的聚光灯。谷歌虽然在AI技术研究方面一直处于
- AI大模型引领医疗变革:十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代
和老莫一起学AI
人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
前言在人工智能技术的迅猛发展中,AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力,正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景,展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策,并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗:精准辅助,提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析,能够协助医生进行更为精准的诊断。例如,百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
- Delphi代码编写标准指南
好大的牛角
分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!·日月光华精华区文章阅读发信人:Delphii(Delphi),信区:VCL标题:Delphi编码规则发信站:日月光华站(FriSep712:03:072001),站内信件Delphi代码编写标准指南■■■■■■
- “AI 自动化效能评估系统:开启企业高效发展新征程
上海拔俗网络
java团队开发
在当今数字化飞速发展的时代,企业面临着日益激烈的市场竞争,如何提升效率、降低成本成为了企业生存与发展的关键。AI自动化效能评估系统应运而生,它如同一把智能钥匙,为企业开启了高效发展的新征程。AI自动化效能评估系统,简单来说,就是利用人工智能技术对企业的各项业务流程、生产环节以及员工工作表现等进行全方位、自动化的评估。它能够快速收集海量的数据,并通过先进的算法模型对这些数据进行深度分析,从而精准地判
- 智能体(AI Agent):概念、原理与应用,全面解析AI技术前沿!
和老莫一起学AI
人工智能学习数据库产品经理机器学习ai大模型
一、智能体概念的深度剖析1.1智能体(Agent)的本质智能体,作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,是那些能够主动感知周遭环境、自主决策并付诸实践的系统实体。它们不仅拥有自主性、交互性、反应灵敏及高度适应性等鲜明特征,更在复杂多变的情境中展现出卓越的自我管理与任务执行能力。智能体的诞生,标志着人工智能技术从机械式的规则遵循迈向了更为灵活、智能的自主决策新时代。智能体的核心精髓在于其内置的学习与决策引擎
- 基于人工智能的Python面试题
请一直在路上
python开发语言
基于人工智能的Python面试题1.Python中的元组与列表区别是什么?列表是可变类型,元组不是。列表是引用类型,元组不是。列表使用场景更宽泛,元组更多用于一些数据不可变的场景,例如参数、或者返回值。2.Python中的字典是否有序?python3.6之前字典是无序的,之后是有序的。原因可以参考下这个帖子https://blog.csdn.net/weixin_48629601/article/
- 如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐:代码示例与实践指南
小爬虫程序猿
Javajava爬虫python
在电商领域,获取热卖商品推荐对于商家和开发者来说至关重要。阿里巴巴提供了热卖商品推荐API接口,能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习惯等数据,自动推荐符合其需求的商品。以下将详细介绍如何使用Java爬虫获取阿里巴巴热卖商品推荐,并提供相关的代码示例。一、阿里巴巴热卖商品推荐API接口简介阿里巴巴热卖商品推荐API接口是一种基于人工智能算法的推荐系统,能够根据消费者的购买历史、浏览行为、搜索习
- AI与API的融合:构建智能互联技术世界的基石
IT数据V+I7809804594
人工智能数据分析python爬虫大数据
在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)与应用程序接口(API)的融合正在开启智能应用的新纪元。AI以其强大的数据处理和分析能力,正在改变各行各业的工作方式,而API则作为连接技术与应用的桥梁,为AI技术的普及和应用提供了无限可能。本文将深入探讨AI与API的融合如何推动智能应用的创新和发展,以及其在各个领域的应用和前景。一、AI与API融合的背景随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展,人工
- 基于Spring Boot和Vue的人脸识别项目(源码)
AI人H哥会Java
JAVA大作业项目实战springbootvue.jsjava人工智能计算机视觉后端sql
背景随着人工智能技术的迅猛发展,生物识别技术的迅猛发展,人脸识别已经成为最具潜力的人工智能应用之一。它不仅在安全监控、金融支付、智能家居等多个领域得到了广泛应用,也逐渐进入日常生活场景。人脸识别作为一种生物特征识别技术,能够通过分析人脸图像中的特征点,实现对个体的身份识别。利用计算机视觉技术,系统能够快速从大量图片中定位并识别特定人脸,实现身份验证和信息检索。这一技术的应用,不仅提高了安全性,还提
- 人工智能伦理:技术发展背后的思考
m0_72547478
人工智能
近年来,人工智能技术呈爆发式发展,在医疗、交通、金融等诸多领域取得惊人成果,但与此同时,人工智能伦理问题日益凸显,引发广泛关注。数据隐私与安全首当其冲。AI系统依赖海量数据训练,这些数据包含个人信息、医疗记录等敏感内容。若数据保护不当,极易引发数据泄露风险,侵犯个人隐私。例如,某些智能健康APP,若未能加密传输用户健康数据,一旦遭受黑客攻击,用户的隐私将暴露无遗。算法偏见也是一大痛点。AI算法基于
- 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,