- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- freemarker模板学习笔记
tryCbest
freemarkerjavaspringboot
文章目录freemarker常用指令if-elseif-else指令switch,case,default,break指令list,else,items,sep,break指令指令语法指令指令指令指令include指令基础知识带*的pathimport指令assign指令自定义指令参数嵌套内容宏和循环变量freemarker内置函数字符串内置函数数字内置函数哈希表内置函数序列内置函数循环变量内置函
- VSCode学习笔记
songyuc
学习笔记
1.快捷键KeyDescriptionPlatformF1打开命令面板(CommandPalette)Win10Shift+Delete剪切当前光标所在的代码行Win102.文件2.1在文件列表中定位当前文件操作路径:右键单击文件名⇒在右键菜单中点击【RevealinExplorerView】
- 深度学习目标检测入门COCO数据集
日暮途远z
深度学习目标检测人工智能
常见数据集类型:COCO数据集:Pytorch加载COCO数据集:COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir
- 【数据获取与读取】JSON & CSV
yogurt=b
数据分析jsonpython
数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨(百度旗下深度学习平台)数据集:https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview天池(阿里云旗下开发者竞赛平台):https:/tianchiaiyun.com/dataset/和鲸社区(数据科学开源社区)数据集:htps://www.heywhale
- DL参考资源(二)
antkillerfarm
深度学习
DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
- COI实验室技能:图像到图像的深度学习开发框架(pytorch版)
山颠海涯
深度学习pytorch人工智能
Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接:https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
- python学习笔记08_赋值运算、逻辑运算、表达式、短路原则
flamingocc
python笔记081.赋值运算符num+=1等价于num=num+1num-=1等价于num=num-1num*=1等价于num=num*1num/=1等价于num=num/1num//2等价于num=num//2num%=2等价于num/2的余数num**2等价于num=num*num2.逻辑运算符逻辑运算符包含:not、and、or2.1and的用法:(且、并且)写法:条件1and条件2eg
- Python学习笔记(三):列表的定义、访问及修改
RANDY_Sw
Python入门python
今天学习了有关列表的定义、访问及修改的方法,在此整理一下。列表的定义与访问name_list=['zhangsan','lisi','wangwu']#创建一个列表name_list[0]='xiaobai'#修改列表中的单个元素print(name_list)#遍历的方式打印列表1foriteminname_list:print(item)#遍历的方式打印列表2i=0foriinrange(le
- 大模型面试通关指南:常见问题与答案解析 史上最全超详细 收藏我这一篇就够了
程序员辣条
面试职场和发展大模型人工智能AI大模型
大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式:请简述什么是大模型,以及它与传统模型的主要区别是什么?回答:大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型,如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模:大模型拥有更多的参数和更复杂的结构,从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外,大模型通常需要更多的数据和计算资源进行
- C++学习笔记(14)
月夕花晨374
c++学习笔记
二、栈解旋异常被抛出后,从进入try语句块开始,到异常被抛出之前,这期间在栈上构造的所有对象,都会被自动析构。析构的顺序与构造的顺序相反。这一过程称为栈的解旋。也就是在执行throw前,在try执行期间构造的所有对象被自动析构后,才会进入catch匹配。在堆上构造的对象肿么办?三、异常规范C++98标准提出了异常规范,目的是为了让使用者知道函数可能会引发哪些异常。voidfunc1()throw(
- 【毓秀红林】||君子和而不流(《中庸》学习笔记)
毓秀红林
第11课:君子和而不流读原文“天命之谓性,率性之谓道,修道之谓教。”各位同仁早上好!今天我们继续学习中庸与赢得客户的72个机会。今天我们学习的是中庸的第11小节:故君子和而不流,强哉矫!中立而不倚,强哉矫!国有道,不变塞焉,强哉矫!国无道,至死不变,强哉矫!悟原理:品德高尚的人,和光同尘而不随波逐流。这是真强大,保持中立而不偏不倚,这是真强大。国家政治清平时不改变志向,这是真正强大国家,艰难困苦时
- OpenCV计算机视觉学习(16)——仿射变换学习笔记
牛马程序员24
计算机视觉opencv学习
OpenCV计算机视觉学习(16)——仿射变换学习笔记如果需要其他图像处理的文章及代码,请移步小编的GitHub地址传送门:请点击我如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice在计算机视觉和图像处理中,仿射变换是一种重要的几何变换方法。它可以通过线性变换和平移来改变图像的形状和位置,广泛应用与图像校正,对象识别以及增强现实
- auto encoder
war3gu
深度学习
Deepauto-encoder与受限玻尔兹曼机有点像,都可以进行信息的压缩,都可以用作pre-trainning.区别在于受限玻尔兹曼机是无向图模型,而Deepauto-encoder是一种神经网络,中间特别窄的bottleneck的数据作为压缩的codeencoder与decoder的参数可以相互独立,也可以互为逆数字图片auto-encoder,越是deep的auto-encoder,压缩出
- 《沟通与职业素质》学习笔记2008年10月7日
斯媛创作室
2008年10月21日星期二3.4节成功销售自己的七个步骤理解客户表情、手势的意义面试官喜欢的面试姿态空间须保留人与人之间永远有距离。每个人都有自己的空间。面试时,应试人和主试人必须保持一定的距离,留有适当的空间,不适当的距离会使主试人感到不舒服。如果应试人多,招聘单位一般会预先布置好面试室,把应试人坐的位置固定好。你进面试室后,不要随意将固定的椅子挪来挪去。有的人喜欢表现亲密,总是把椅子往前挪
- 自动编码器 - Autoencoder
hellozhxy
深度学习人工智能机器学习
文章目录一、自编码器(Autoencoder)简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器(Autoencoder)搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器(denoisingautoencoder,DAE)参考链接一、自编码器(Autoencoder)简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等,仅仅是自编码器的话,其原理
- Autoencoder
chuange6363
人工智能python
自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的,本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫autoencoder,这是个什么东西呢,本文通过一个例子来普及这个术语。简单来说autoencoder是一
- 【学习笔记】透视HTTP协议(八):请求方法详解
叶阿猪
接口测试计算机网络HTTPhttp计算机网络
本文是一篇学习笔记,学习的课程是极客时间的《透视HTTP协议》。透视HTTP协议_HTTP_HTTPS-极客时间(geekbang.org)HTTP的请求方法(也称为HTTP动词或HTTP方法)定义了客户端如何与服务器进行交互。HTTP协议为这些请求方法提供了一套标准的语义,以便客户端可以明确地告诉服务器它想要执行的操作。以下是HTTP/1.1规范中定义的几种主要的请求方法及其用途。目录一、标准请
- 存储课程学习笔记3_读写nvme磁盘(清除脏数据,struct nvme_user_io和ioctl进行读写,struct block_device内核提供接口读写)
yun6853992
dpdk学习nvme
上篇文章实现在内核模块下插入一个文件系统,实现对磁盘或者目录进行对应格式化(mount)绑定文件系统后,已经可以正常使用。接下来了解对nvme磁盘的控制。0:总结1:初始化nvme磁盘,清空脏数据dd指令2:structnvme_user_io结构体+ioctl实现直接控制nvme磁盘。了解block块3:借助内核接口插入内核模块实现对nvme磁盘的访问。(structblock_device对象
- 存储课程学习笔记1_访问scsi磁盘读写测试(struct sg_io_hdr,ioctl,mmap)
yun6853992
dpdk学习scsi
创建虚拟机时,可以选择SCSI,STAT,NVME不同类型的磁盘。0:总结===》了解内核提供的访问scsi的结构和方法(主要是sg_io_hdr_t结构体和ioctl函数)。===》需要读scsi协议文档,了解相关指令,只演示了16字节固定长度读和写指令。===》了解mmap,直接映射磁盘可以实现读写功能。1:简单了解概念。sata是串行接口,访问sata设备,除了使用控制指令(原语交互),就是
- 关于深度森林的一点理解
Y.G Bingo
机器学习方法机器学习神经网络
2017年年初,南京大学周志华老师上传了一篇名为:DeepForest:TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文,一石激起千层浪,各大媒体纷纷讨论着,这似乎意味着机器学习的天色要变,实则不然,周志华老师通过微博解释道,此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗,是另一种思维,而不是真的去替代深度神经网络(DNN)。下面我就简单概括一下我对这篇论文的理解,如
- 深度学习部署:Triton(Triton inference server)【旧称:TensorRT serving,专门针对TensorRT设计的服务器框架,后来变为Triton,支持其他推理后端】
u013250861
#LLM/部署深度学习人工智能
triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架,个人认为很好用而且很稳定,API接口的变化也不大,我从2020年的20.06切换到2022年的22.06,两个大版本切换,一些涉及到代码的工程变动很少,稍微修改修改就可以直接复用,很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析,以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成,适合同样喜欢深入的小
- 微积分在神经架构搜索中的应用
光剑书架上的书
深度强化学习原理与实战元学习原理与实战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
微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。这些先进的神经网络架构大大提高了深度学习模型的性能,但同时也给神经网络的设计和调优带来了巨大的挑战。手工设计神经网络架构通常需要大量的专业知识和经验积累,过程繁琐复杂,难以推广。为了解决这一问题,神经架
- 【学习笔记】无人机系统(UAS)的连接、识别和跟踪(十一)-无人机A2X功能和特性
瑶光守护者
5G-A无人机学习笔记无人机3GPP5G
目录引言6.2高级功能和特性6.2.1A2X通信的授权和配置6.2.2A2X通信6.2.3A2X应用服务器发现6.2.4A2X通信的QoS处理6.2.5A2X服务订阅6.2.6标识符6.2.7EPSA2X与5GSA2X之间的互操作性6.2.8A2X使用的MBS服务描述引言3GPPTS23.256技术规范,主要定义了3GPP系统对无人机(UAV)的连接性、身份识别、跟踪及A2X(Aircraft-t
- 【学习笔记】无人机系统(UAS)的连接、识别和跟踪(五)-无人机跟踪
瑶光守护者
5G-A无人机学习笔记无人机3GPP5G
目录引言5.3无人机跟踪5.3.1无人机跟踪模型5.3.2无人机位置报告流程5.3.3无人机存在监测流程引言3GPPTS23.256技术规范,主要定义了3GPP系统对无人机(UAV)的连接性、身份识别、跟踪及A2X(Aircraft-to-Everything)服务的支持。3GPPTS23.256技术规范:【免费】3GPPTS23.256技术报告-无人机系统(UAS)的连接、识别和跟踪资源-CSD
- 【学习笔记】3GPP支持无人机的关键技术以及场景-3GPP TS 22.125技术报告
瑶光守护者
5G-A无人机学习笔记无人机3GPP5G
目录引言1范围2引用3定义、符号和缩写4UAS概述5无人机系统(UAS)远程识别要求6无人机使用要求引言这份文件是3GPPTS22.125V19.2.0,主要定义了3GPP系统对无人飞行器(UAV)及其系统(UAS)的支持要求,包括远程识别、使用场景、性能要求等。以下是文件的核心内容:3GPPTS22.125V19.2.0资源下载:【免费】3GPPTS22.125V19.2.0(2024-06)U
- 【学习笔记】无人机系统(UAS)的连接、识别和跟踪(二)-定义和缩写
瑶光守护者
5G-A无人机学习笔记无人机物联网3GPP5G
引言3GPPTS23.256技术规范,主要定义了3GPP系统对无人机(UAV)的连接性、身份识别、跟踪及A2X(Aircraft-to-Everything)服务的支持。3GPPTS23.256技术规范:【免费】3GPPTS23.256技术报告-无人机系统(UAS)的连接、识别和跟踪资源-CSDN文库3.定义和缩写3.1定义就本文件而言,适用TR21.905[1]中给出的术语和定义以及以下内容。如
- 【学习笔记】无人机(UAV)在3GPP系统中的增强支持(四)-无人机系统(UAS)命令与控制(C2)通信用例
瑶光守护者
5G-A无人机学习笔记3GPP物联网无人机5G
引言本文是3GPPTR22.829V17.1.0技术报告,专注于无人机(UAV)在3GPP系统中的增强支持。文章提出了多个无人机应用场景,分析了相应的能力要求,并建议了新的服务级别要求和关键性能指标(KPIs)。下载资源:3GPPTR22.829R17EnhancementforUnmannedAerialVehicles资源-CSDN文库主要内容包括:无人机高清视频直播:支持4K乃至8K视频实时
- 深度解析:从概念到变革——Transformer大模型的前世今生以及大模型预备知识讲解[知存科技]
汀、人工智能
LLM技术汇总transformer深度学习人工智能自然语言处理LLMattention机制编码器解码器
深度解析:从概念到变革——Transformer大模型的前世今生点击:知存科技相关课程推荐知存科技是全球领先的存内计算芯片企业。针对AI应用场景,在全球率先商业化量产基于存内计算技术的神经网络芯片。凭借颠覆性的技术创新,知存科技突破传统计算架构局限,利用存储与计算的物理融合大幅减少数据搬运,在相同工艺条件下将AI计算效率提升2个数量级,充分满足快速发展的神经网络模型指数级增长的算力需求。相关链接推
- JDBC 调用函数或存储过程
指间Hrc
语法结构:调用函数:{?=call[(,,...)]}调用存储过程:{call[(,,...)]}案例:创建一个函数:通过JDBC调用函数:1、执行调用函数的SQL语句2、首先注册OUT占位符的类型,再对指定的INT类型传入参数2、获取输出结构的值调用存储过程和调用函数一样,就是语法结构有点区别。以上为本人的一些学习笔记,如有出错欢迎指正,陆续更新!!!
- 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,