- c语言程序开发全局变量控制生存期
Bing2100
c语言算法开发语言
在C语言中,全局变量的生存期与程序一致,若管理不当易引发初始化顺序混乱、资源泄漏等问题。以下是针对C语言的全局变量优化方案,结合设计模式与语言特性规避生存期风险:一、模块化设计:用文件作用域替代全局作用域1.静态全局变量(文件内可见)适用场景:变量仅在单个源文件中使用,避免被其他文件意外修改。示例(module.c):c运行//module.cstaticintmoduleState=0;//仅在
- (C++)学生管理系统(测试版)(map数组的应用)(string应用)(引用)(C++教学)(C++项目)
双叶836
C++基础教学STLC++C++项目c++算法开发语言数据结构后端
源代码:#include//输入输出流库,提供cin/cout等基本I/O功能#include//映射容器库,提供map数据结构(键值对集合)#include//字符串库,提供string类及字符串操作#include//输入输出格式化库,提供setw等格式化控制usingnamespacestd;//使用标准命名空间,避免写std::前缀//定义学生结构体:包含多个相关数据的复合类型struct
- MySQL 中的慢查询分析与优化:定位并解决性能瓶颈
you的日常
#MySQLmysqlandroid数据库database
在任何数据库驱动的应用程序中,**慢查询(SlowQuery)**都是性能瓶颈的罪魁祸首之一。一个执行缓慢的SQL查询不仅会延长用户的等待时间,降低用户体验,还可能长时间占用数据库资源,导致连接耗尽、系统吞吐量下降,甚至引发连锁反应导致整个系统崩溃。因此,识别、分析和优化慢查询是数据库性能调优的重中之重。本文将深入探讨MySQL中的慢查询分析与优化技术,从开启慢查询日志、定位慢查询,到利用EXPL
- Docker 跨平台支持:从 Linux 到 macOS 的容器化开发实践
you的日常
容器技术Docker性能优化实践dockerlinuxmacos容器运维
Docker容器的理念是“一次构建,处处运行”,旨在解决应用程序在不同环境中部署的兼容性问题。然而,这一承诺的实现,在非原生Linux系统(如macOS和Windows)上,需要巧妙的底层机制来支撑。对于开发者而言,理解DockerDesktop在这些操作系统上的工作原理,特别是其虚拟机机制和文件共享策略,对于优化开发体验和解决潜在性能问题至关重要。本文将深入探讨Docker如何在macOS和Wi
- 《Effective Python》第十一章 性能——延迟加载模块,通过动态导入减少 Python 程序启动时间
不学无术の码农
EffectivePython精读笔记python开发语言
引言本文基于《EffectivePython:125SpecificWaystoWriteBetterPython,3rdEdition》第11章:性能中的Item98:Lazy-LoadModuleswithDynamicImportstoReduceStartupTime。本文旨在总结书中关于延迟加载模块的核心观点,并结合我自己的开发经验,深入探讨其在实际项目中的应用场景与优化价值。Pytho
- 分布式锁的实现方式:使用 Redisson 实现分布式锁( Spring Boot )
weixin_43833540
分布式springboot后端
Redisson提供了分布式和可扩展的Java数据结构,包括分布式锁的实现。1.添加依赖在pom.xml中添加Redisson依赖:org.redissonredisson-spring-boot-starter3.16.42.配置Redisson客户端创建Redisson配置类:importorg.redisson.Redisson;importorg.redisson.api.Redisson
- 利用ADB实现PC与Android设备的通信与数据交互
虾仁芝麻卷
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文详细介绍了如何使用AndroidDebugBridge(ADB)实现PC与Android终端的通信,特别是通过Java编程语言的应用。介绍了配置ADB、设备连接、端口映射、Java编程实现设备通信、异常处理以及关闭连接等关键步骤,并强调了该技术在多种开发场景下的应用和注意事项。1.ADB功能与重要性AndroidDebugBridge(ADB)是一种多功能
- AWS多账号管理终极指南:从安装配置到高效使用
ivwdcwso
运维与云原生aws云计算iam多账号cli
引言:为什么需要多账号管理?在云计算时代,企业使用多个AWS账号已成为最佳实践。根据AWSWell-ArchitectedFramework,多账号架构可以:实现环境隔离(生产/测试/开发)满足不同业务单元的安全要求简化资源管理和成本分配符合合规性要求(如SOC2、ISO27001)本文将手把手带您完成从AWSCLI安装到多账号配置的全过程,特别针对中国区与全球区的混合使用场景。第一部分:AWSC
- 机器学习:集成算法的装袋法(Bagging):随机森林(Random Forest)
rubyw
#概念及理论机器学习算法随机森林
随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,通过构建多个决策树并结合其预测结果来提升模型的性能和稳定性。它由LeoBreiman于2001年提出,广泛应用于分类和回归任务。以下是随机森林的详细介绍,包括其基本概念、构建过程、优缺点及应用场景。基本概念随机森林是一种基于决策树的集成算法,通过生成多棵决策树,并将这些树的预测结果结合起来,以提高整体模型的预测准确性和稳定性。每棵决策树都是在
- uni-app 多端开发中 AI 的集成与适配:一次开发,智能多端运行
欧阳天羲
大前端与AI的深度融合#AI与大前端框架结合篇uni-app人工智能前端
一、引言:uni-app与AI多端集成的背景在当今跨平台开发趋势下,uni-app凭借"一次编写,多端运行"的特性成为企业级应用开发的首选框架之一。随着人工智能技术的普及,将AI能力集成到多端应用中已成为提升用户体验的关键需求。然而,小程序、APP、Web等不同端的运行环境差异显著,如何实现AI功能的统一集成与高效适配成为开发难点。本文将系统讲解在uni-app框架中集成AI能力的完整方案,涵盖跨
- 计算机毕业设计Node.js+Vue新海图书商城网页设计论文(程序+源码+LW+部署)
Node.js橙子毕设程序
vue.js课程设计node.js
该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程。欢迎交流项目运行环境配置:Node.js+Vscode+Mysql5.7+HBuilderX+Navicat11+Vue+Express。项目技术:Express框架+Node.js+Vue等等组成,B/S模式+Vscode管理+前后端分离等等。环境需要1.运行环境:最好是Nodejs最新版,我们在这个版本上开发的。其他版本理论上也可
- 大语言模型技术系列讲解:大模型应用了哪些技术
知世不是芝士
语言模型人工智能自然语言处理chatgpt大模型
为了弄懂大语言模型原理和技术细节,笔者计划展开系列学习,并将所学内容从简单到复杂的过程给大家做分享,希望能够体系化的认识大模型技术的内涵。本篇文章作为第一讲,先列出大模型使用到了哪些技术,目的在于对大模型使用的技术有个整体认知。后续我们讲一一详细讲解这些技术概念并解剖其背后原理。正文开始大语言模型(LLMs)在人工智能领域通常指的是参数量巨大、能够处理复杂任务的深度学习模型。这些模型使用的技术主要
- 【常见问题】Python自动化办公,打开输出的word文件,报错AttributeError: module ‘win32com.gen_py.00020905-0000-0000-
Python自动化办公,打开输出的word文件,出现ERROR:File"D:\Develop\Building_save_energy\BuildingDiagnoseRenovationTool.py",line2930,inopen_docdoc_app=win32.gencache.EnsureDispatch('Word.Application')File"C:\Users\Jay\.c
- 工具学习_CVE Binary Tool
1.工具概述CVEBinaryTool是一个免费的开源工具,可帮助您使用国家漏洞数据库(NVD)常见漏洞和暴露(CVE)列表中的数据以及Redhat、开源漏洞数据库(OSV)、Gitlab咨询数据库(GAD)和Curl中的已知漏洞数据来查找软件中的已知脆弱性。该工具有两种主要操作模式:二进制扫描程序:可帮助您确定哪些包可能已作为软件的一部分包含在内。该程序包括360检查器,扫描程序主要适用于常见的
- 论文调研_物联网漏洞检测综述
kitsch0x97
论文调研学习物联网
AReviewofIoTFirmwareVulnerabilitiesandAuditingTechniques研究背景:物联网设备在工业、消费类等各个领域得到了广泛应用,实现了更高的自动化和生产率。然而,这些连网设备的高度依赖也带来了一系列网络安全威胁,特别是IoT设备固件漏洞问题,往往在开发和部署过程中被忽视。针对这一问题,亟需制定全面的安全策略,包括对IoT设备固件环境(软件组件、存储、配置
- 【网络】Linux 内核优化实战 - net.core.busy_read
目录核心功能工作原理与优势配置方式1.临时配置(重启失效)2.永久配置(重启生效)与`net.core.busy_poll`的协同作用适用场景与注意事项适用场景:注意事项:总结net.core.busy_read是Linux内核中与网络性能优化相关的参数,主要用于控制socket层的忙轮询(BusyPolling)行为,与net.core.busy_poll配合使用,共同优化网络数据包的处理效率。
- (附源码)node.js+mysql+基于JavaScript网上商城开发设计 毕业设计261620
Wx-Biye_Design
springbootjavamysqlpythonphp
Node.js网上商城的开发摘要随着Internet的使用越来越广泛,在传统的商业模式中,对于日常各类商品,人们习惯于到各种商家店铺购买。然而在快节奏的新时代中,人们不一定能为购买各类商品腾出时间,更不会耐心挑选自己想要的商品。所以设计一个网上商城,既是迎合电子商务的大潮流,也是传统商品销售行业的一个突破口,可以给传统销售行业带来转变和机遇。本系统主要是提供给用户一个购买各类商品的平台,通过价格优
- 智能停车场管理系统:如何实现停车场精细化运营管理?
捷码小编
数字孪生低代码信息可视化软件需求智慧城市
分享大纲:1、可视化运营中枢:全局掌握车场动态2、后台管理:灵活查看数据,配置规则策略3、移动化协同:提升现场管理效率在传统模式下,面对放下停车资源日益紧张的今天,停车场逐渐面临管理粗放、效率低下、车主体验差等问题。杭州远眺科技基于AI+低代码打造的智能停车场管理系统,为停车运营方提供一套全流程、多终端、可简单配置的数字化管理方案。可视化运营中枢:全局掌握车场动态智能停车场管理系统:如何实现停车场
- 机器学习:集成学习方法之随机森林(Random Forest)
慕婉0307
机器学习集成学习机器学习随机森林
一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式,它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。集成学习的主要思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮",即通过组合多个弱学习器来获得一个强学习器。集成学习方法主要分为两大类:Bagging(BootstrapAggregating):并行训练多个基学习器,然后通过投票
- 板凳-------Mysql cookbook学习 (十一--------2)
fengye207161
mysql学习数据库
11.6扩展序列列的取值范围2025-07-0111.7序列顶部数值的再使用11.8确保各行按照给定顺序重编号思路1、创建表的空克隆2、使用insertinto......select从源表自制行3、删除源表,并将克隆表重命名为源表表名4、如果是巨大的MyISAM,并含有多个索引,创建新表时不定义除了auto_increment列之外的索引,会使整个过程更高效重新编号时解决主键冲突的示例通过一个完
- 一款功能强大的本地数据全文搜索引擎Anytxt Searcher
AitTech
搜索引擎
AnytxtSearcher是一款功能强大的本地数据全文搜索引擎,它类似于本地磁盘的Google搜索引擎,是理想的桌面内容搜索工具。以下是关于AnytxtSearcher的详细介绍及使用方法:AnytxtSearcher是什么?AnytxtSearcher内置了一个功能强大的文档解析引擎,该引擎无需安装任何其他软件即可提取常用文档的文本,并结合内置的高速索引系统来存储文本的元数据。用户可以使用An
- python tab键自动补全没反应_CentOS下为python命令行添加Tab键自动补全功能
weixin_39741459
pythontab键自动补全没反应
难道python命令就真的没办法使用Tab键的自动补全功能么?当然不是了,我们依然可以使用。只不过需要自己动手配置一下。操作系统环境:CentOSrelease6.4x86_32软件版本:Python2.6.6下面我们具体了解配置方法:1、编写一个Tab键自动补全功能的脚本。新手会说不会写怎么办?搜索引擎可以帮助你,关键字(pythontab键自动补全)1、编写一个Tab键自动补全功能的脚本。新手
- 机器学习在智能金融风险评估中的应用:信用评分与欺诈检测
Blossom.118
机器学习与人工智能机器人机器学习人工智能python深度学习sklearn计算机视觉
在金融行业,风险评估是确保金融机构稳健运营的关键环节。随着大数据和机器学习技术的快速发展,金融机构开始探索如何利用机器学习算法来提高风险评估的准确性和效率。本文将探讨机器学习在智能金融风险评估中的应用,特别是信用评分和欺诈检测方面的最新进展,并分析其带来的机遇和挑战。一、智能金融风险评估中的信用评分(一)传统信用评分方法的局限性传统的信用评分主要依赖于人工规则和简单的统计模型,如逻辑回归。这些方法
- 解释LLM怎么预测下一个词语的
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython语言模型python深度学习人工智能机器学习
解释LLM怎么预测下一个词语的通过上文词的向量进行映射在Transformer架构的大语言模型(如GPT系列、BERT等)中,词语会先被转化为词向量。在预测下一个词时,模型会基于之前所有词的向量表示(并非仅仅上一个词,但上一个词的向量是重要信息来源之一)进行计算。以GPT-2为例,在生成文本时,它会将输入文本中每个词对应的词向量依次输入到模型的多层Transformer编码器-解码器结构中。每一层
- 抓大鹅教程电脑端秒通关……
小黄编程快乐屋
其他
大家好,我是小黄。最近抓大鹅小程序游戏很火,抓大鹅小游戏是由青岛蓝飞互娱科技股份有限公司开发并推出的一款休闲益智类三消游戏。在游戏中,玩家需要在特定的“购物篮子”背景下,找到三个相同的物品并将其消除。游戏的玩法简单有趣,因此风靡网络。玩法跟之前的羊了个羊类似。最近小黄也试着玩了一下,发现小黄实力有点差,不是在看广告就是在看广告的路上。越消除越觉得气人。所以,小黄给他上点科技,在进行科技之前我们需要
- Linux 系统中常用的文件和文件夹管理命令 and 常用快捷键
高山莫衣
gitlinux运维服务器
以下是Linux系统中常用的文件和文件夹管理命令,分类整理便于快速查阅:目录操作命令作用示例pwd显示当前工作目录pwdcd切换目录cd/var/wwwmkdir创建目录mkdirnew_foldermkdir-p递归创建多级目录mkdir-pa/b/crmdir删除空目录rmdirempty_dirtree树状显示目录结构tree-L2(显示2层深度)文件操作命令作用示例ls列出目录内容ls-l
- 机器学习在智能制造业中的应用:质量检测与设备故障预测
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习神经网络机器人sklearntensorflow
随着工业4.0和智能制造的推进,制造业正经历着一场深刻的数字化转型。智能制造业通过整合物联网(IoT)、大数据和机器学习等先进技术,实现从生产计划到质量控制的全流程优化。机器学习技术在智能制造业中的应用尤为突出,尤其是在质量检测和设备故障预测方面。本文将探讨机器学习在智能制造业中的应用,并分析其带来的机遇和挑战。一、智能制造业中的质量检测(一)传统质量检测方法的局限性传统的质量检测主要依赖于人工检
- Linux系统之gsettings详解
门前灯
运维linux运维gsettings
gsettings是GNOME桌面环境的配置管理工具,基于GSettings和D-Bus服务,允许用户通过命令行查看、修改、监控GNOME系统的设置项(如桌面背景、屏幕保护、字体缩放等)。它通过DConf数据库存储配置,支持多用户隔离,避免配置冲突。功能概述配置项管理查询、设置、重置GNOME桌面的键值(Key)配置。支持实时监控配置项变化。多用户支持普通用户与root用户的配置分别存储在各自的D
- 喜讯!Apache SeaTunnel 荣获上海开源创新菁英荟优秀开源项目奖
SeaTunnel
SeaTunnel开源数据同步大数据etl
近日,在2025上海开源创新菁英荟上,ApacheSeaTunnel凭借信创生态适配与智能化技术突破,荣获「优秀开源项目奖」。这个由中国团队孵化的开源项目,已成为全球数据集成领域的标杆。信创生态:支持20+国产数据库的无缝对接SeaTunnel深度适配华为OpenGauss、阿里OceanBase等20+主流国产数据库,支持CDC(变更数据捕获)与高性能加载。在证券行业信创转型中,SeaTunne
- css实现优惠券效果 全
效果如下:样式一:样式一左半圆效果左右半圆效果左内圆四角收缩六角收缩凹边中排圆点两边凹陷.coupon1{width:240px;height:100px;margin-top:15px;background-color:#f56c6c;-webkit-mask:radial-gradient(circleatleftcenter,transparent20px,red20px);}.coupon
- 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,