- 当争论者还在讨论AI的边界，实践者早已用这些技术解决实际问题
渡难繁辰
人工智能拥抱AI人工智能ai
——普通人参与AI革命的关键路径一、AI应用五大核心组件（通俗拆解版）1️⃣LLM：AI的「决策核心」本质：大型语言模型（如DeepSeek、通义千问），具备语言理解与生成能力能力边界：✅处理文本类任务（写作/翻译/摘要）❌无法获取实时信息（如最新股价）⚠️存在“幻觉”（虚构信息）风险案例对比：问：“鲁迅和周树人什么关系？”基础LLM：“两位都是著名作家”（错误）增强版LLM：“周树人是鲁迅本名”
- 基于odoo17的设计模式详解---适配模式
花好月圆春祺夏安
设计模式
大家好，我是你的Odoo技术伙伴。在一个现代化的企业信息系统中，Odoo往往不是一座孤岛。它需要与各种各样的外部系统进行数据交换：可能是老旧的ERP系统、第三方的物流API、不同格式的支付网关，或者是需要导入的CSV/Excel文件。这些外部系统的数据格式和接口，几乎不可能与Odoo原生的模型和API完全兼容。这时，我们就需要一个“翻译官”或“转换插头”来连接这两个不同的世界。这个角色，正是由我们
- 【弃】Selenium官方文档中文版
元圆源
【找到官方中文文档，无须个人翻译，可用作参考相关链接】Seleniumg浏览器自动化项目Selenium浏览器自动化项目Selenium是一个涵盖了了一些列工具和库的总体项目，这些工具和库允许和支持网站浏览器的自动化。它提供了模拟用户和浏览器交互的扩展，一个扩展浏览器配置的分布式服务器，以及用于实现W3C(WorldWideWebConsotium万维网联盟)WebDriver规范的基础结构，该规
- Apache Tika入门
野生开发者
#Java
文章目录1、基本介绍2、Tika使用2.1、解析器接口（TheParserinterface）2.1.1、自定义Parser类2.2、检测器接口2.3、Tika配置1、基本介绍ApacheTika（文本分析工具包）能够检测并提取来自上千种不同文件类型(如PPT、XLS和PDF)的元数据和文本；所有这些文件类型都可以通过一个接口进行解析，这使得Tika在搜索引擎索引、内容分析、翻译等方面非常有用。2
- Transformer模型架构深度讲解
Transformer是一种在自然语言处理（NLP）和深度学习中非常重要的模型架构。它首次由Vaswani等人于2017年提出，主要应用于序列到序列的任务（如机器翻译、文本生成、摘要生成等）。Transformer模型与传统的RNN（循环神经网络）和LSTM（长短时记忆网络）不同，它不依赖于时间步的顺序处理，而是完全基于“注意力机制”进行计算，这使得它在训练速度、并行化能力和长期依赖问题的处理上具
- vscode报错：找不到任务“g++.exe build active file”。（Linux)
错误原因：task.json文件中的“label”和launch.json中的"preLaunchTask"不匹配，要保持这两个参数一致（大部分原因都是因为中英文不匹配）！task.jsonlaunch.json以上是修改后的，因为task文件是自动生成的，label处错误写法是：g++.exe的生成活动文件（中文），而launch文件找不到中文，就报错找不到了。把task文件中的改成英文就可以了
- halcon算子翻译——gray_histo和gray_histo_abs
机器人自动化控制
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算子：gray_histo(Regions,Image:::AbsoluteHisto,RelativeHisto)功能：计算灰度值分布。算子gray_histo为区域内的图像计算灰度值的绝对和相对的直方图。两个直方图都是256个值的元组，它们从0开始，包含图像的各个灰度值的频率。输入参数：Regions：输入计算的区域；Image：输入图像(byte/cyclic/direction/intl/
- 【零基础学AI】第27讲：注意力机制（Attention） - 机器翻译实战
1989
0基础学AI人工智能机器翻译自然语言处理pythontensorflow机器学习神经网络
本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理（第26讲）序列数据处理（第26讲）自然语言处理基础（第14讲）核心概念为
- 【软件系统架构】系列四：设备驱动与板级支持包（BSP）
34号树洞
自学软件系统架构系统架构php开发语言
目录1.设备驱动是什么？核心功能：关键特性2.板级支持包是什么？核心组成与功能：关键特性3.系统启动流程中的协作4.设备驱动与BSP的关系与区别5.重要性6.开发实践总结核心目标：让操作系统/应用程序能够透明地、高效地使用硬件资源。1.设备驱动是什么？设备驱动是一段软件代码（通常是内核模块或在某些RTOS中作为任务）。它的核心职责是充当特定硬件设备与操作系统内核或应用程序之间的翻译官和控制器。它直
- 前端开发问题：SyntaxError: “undefined“ is not valid JSON
我命由我12345
前端-问题清单json前端javascriptvue.js开发语言ecmascriptjs
在JavaScript开发，遇到如下问题SyntaxError:"undefined"isnotvalidJSON#翻译SyntaxError："undefined"不是有效的JSON问题原因当使用JSON.parse()时，传入了一个undefined或字符串"undefined"，而它不是有效的JSON字符串问题复现传入一个undefinedconstjsonStr=undefined;con
- jvm执行i++代码的步骤，内存中数据的流转
过期小朋友、
jdk
大家好，今天看了一个java面试讲解课程，里面说i++，在jvm执行时，会被分成四步：1.主存中i的数值放到线程工作内存2.加一3.加一的值放回线程工作内存中4.线程工作内存中的值放回主存中使用idea编写了一个例子，获取jvm的汇编指令，使用指令说明，翻译过来在内存中数值流转。发现2,3是一个命令iadd。具体如下:例子：packagecom.wmr.jvmtest;publicclassIPl
- Teacher Forcing--------一种用于序列生成任务的训练技巧
AI扶我青云志
自然语言处理人工智能
好的，我们来详细介绍一下TeacherForcing，这是一种在训练序列生成模型（如循环神经网络RNN、长短期记忆网络LSTM、门控循环单元GRU、以及后来的Transformer）时常用的重要技术。核心概念目标：训练一个模型，使其能够根据给定的输入序列（如前一个词、图像编码、时间步数据等）预测下一个输出元素（如下一个词、下一个音符、下一个时间点的值等）。这在机器翻译、文本摘要、对话生成、语音合成
- Unity反射机制
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unity游戏引擎
反射知识点回顾编译器是一种翻译程序它用于将源语言程序翻译为目标语言程序源语言程序：某种程序设计语言写成的,比如C#、C、C++、Java等语言写的程序目标语言程序:二进制数表示的伪机器代码写的程序知识点一什么是程序集程序集是经由编译器编译得到的，供进一步编译执行的那个中间产物在WINDOWS系统中，它一般表现为后缀为·dll（库文件）或者是·exe（可执行文件）的格式说人话：程序集就是我们写的一个
- 聚焦的伟力：注意力机制与Transformer的创世纪
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当LSTM和GRU凭借其精密的门控系统，成功驯服了时间的长河，让神经网络能够跨越数十甚至数百步记住关键信息，并在机器翻译、文本生成等领域大放异彩时，一个看似微小却影响深远的瓶颈逐渐浮出水面，尤其是在序列到序列（Seq2Seq）框架中。在标准的Seq2Seq模型（如用于神经机器翻译）里，编码器（通常是一个RNN如LSTM）需要将整个输入序列（如一个英语句子）的信息压缩成一个固定长度的上下文向量（Co
- 【半导体设备通信SECS】SEMI E30协议标准都有哪些历史版本，分别发表时间及升级内容介绍
SunkingYang
#SECS协议SEMI半导体协议E30历史版本升级内容各版本信息
文章目录协议标准下载地址一、初始版本与核心框架建立二、技术扩展与功能强化三、技术融合与智能化升级四、最新演进与未来方向协议标准下载地址【半导体设备通信SECS协议文档】SEMIE5-0200A(中英文混版)：SECS-II消息内容定义及应用详解【半导体设备通信SECS协议文档】SEMIE5-0301(中英文混版)：SECS-II消息内容定义及应用详解【半导体设备通信】SEMIE5-1104标准(中
- 实战演练 | Navicat 中英文模式切换
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Navicat技术智库数据库管理员数据库mysqldbasql
本章节教大家在你的Navicat数据库管理工具中切换语言模式，soeasy!以下是中文模式中的切换路径，大家应该很容易掌握！-点击菜单栏-工具-选项-常规中设置语言即可自由切换！以下是英文模式中的切换路径，给你更直观的操作指南。-点击Tools-Options-General-Language即可自由切换！如果你想试用Navicat16，可以在这里下载Navicat的14天全功能免费试用版。往期回
- happy-llm 第一章 NLP 基础概念
weixin_38374194
自然语言处理人工智能学习
文章目录一、什么是NLP？二、NLP发展三大阶段三、NLP核心任务精要四、文本表示演进史1.传统方法：统计表征2.神经网络：语义向量化课程地址：happy-llmNLP基础概念一、什么是NLP？核心目标：让计算机理解、生成、处理人类语言，实现人机自然交互。现状与挑战：成就：深度学习推动文本分类、翻译等任务达到近人类水平。瓶颈：歧义性、隐喻理解、跨文化差异等。二、NLP发展三大阶段时期代表技术核心思
- 程序环境和预处理
晚云与城
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程序的翻译环境1.翻译环境：将源代码转为可执行的机器指令。程序的执行环境1.执行环境：用于实际执行代码。详解：C语言程序的编译+链接1.要了解的名词：源文件（c），目标文件（obj）编译器，链接器，链接库，可执行程序。2.源文件（可多个）——>编译器（每个源文件对应一个）——>目标文件——>链接器(将目标文件捆在一起)——>可执行程序。链接库——>链接器——>可执行程序。（会引入标准C函数库中任何
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0005：在旋转有序数组中查找是否存在元素key
言析数智
数据挖掘常见面试题算法面试题数据挖掘二分查找法
文章大纲方法思路代码解释问题场景：在“打乱”的有序数组里找数核心思路：每次排除一半可能性分步骤找数（以数组[7,8,9,10,1,2,3]为例，找数字10）再举个反例：找数字5（数组中没有）用“左右有序”的逻辑来总结代码的“人话”翻译为什么时间复杂度是O(logn)？要在旋转后的有序数组中以O(logn)时间复杂度查找元素，可利用二分查找的变体。关键在于确定哪一半数组仍然有序，并判断目标值是否在该
- 提示技术系列（六）——链式提示
AIGC包拥它
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什么是提示技术？提示技术是实现提示工程目标的具体技术手段，是提示工程中的“工具库”。什么又是提示工程？提示工程是指通过设计、优化和迭代输入到大语言模型（LLM）的提示（Prompt），系统性提升模型输出质量（如相关性、准确性、可控性）的实践领域。它是一个覆盖全流程的方法论，包括：明确目标任务（如生成教学内容、问答、翻译）；设计提示结构（如指令、上下文、示例）；选择模型与参数（如温度、top_p）；
- 南昌大学《编译原理》期末考试试卷（含答案）
创创大帝(水印很浅-下载的文档)
编译器
南昌大学《编译原理》期末考试试卷1．简答题（15分）（1）简述编译程序的概念及构成。编译程序是现代计算机系统的基本组成部分.从功能上看，一个编译程序就是一个语言翻译程序，它把一种语言(称作源语言)书写的程序翻译成另一种语言(称作目标语言)的等价的程序.（2）什么是文法？一个文法G是一个四元组(VT,VN,S,P)，其中：VT是一个非空有穷终结符号集合；VN是一个非空有穷的非终结符号集合，且VT∩V
- 编译原理简答题
编译过程一般可以分为哪些阶段？各自的作用是什么？涉及到四元式，三地址码的阶段有哪些？一般可以划分为五个工作阶段：(1)词法分析，对构成源程序的字符串进行扫描和分解，识别出一个个的单词(2)语法分析，根据语言的语法规则，把单词符号串分解成各类语法单位(3)语义分析与中间代码生成，即对各类语法单位，分析其含义并进行初步翻译(4)代码优化，以期产生更高效的代码(5)目标代码生成，把中间代码变换成特定机器
- 编译原理期末考试概念简答复习
有为肥宅
复习资料学习
第一章1、编译器（编译程序）的组成部分及其任务：词法分析器（扫描器）：输入源程序，进行词法分析，输出单词符号；语法分析器（分析器）：对单词符号串进行语法分析（根据语法规则进行推导或归约），识别出各类语法单位，最终判断输入串是否构成语法上正确的“程序”；语义分析与中间代码产生器：按照语义规则对语法分析器归约（或推导）出的语法单位进行语义分析并将其翻译成一定形式的中间代码；优化器：对中间代码进行优化处
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机器学习路径规划中的net是什么？引言正文net含义netlist含义引言当我们使用机器学习训练自己的模型来进行自动寻路时，通常，我们会遇到一个名为net的词语，这里我们将对这个单词的意思进行解释。正文net含义net:中文翻译为网络，在机器学习中其中文应该翻译为连线任务。通常在连线任务中我们需要将给定的两个端点连接起来。比如给定的端点为：self.netlist=[('mmi:out1','mm
- 循环神经网络（RNN）：序列数据处理的强大工具
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在人工智能和机器学习的广阔领域中，处理和理解序列数据一直是一个重要且具有挑战性的任务。循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）作为一类专门设计用于处理序列数据的神经网络，在诸多领域展现出了强大的能力。从自然语言处理中的文本生成、机器翻译，到时间序列分析中的股票价格预测、天气预测等，RNN都发挥着关键作用。本文将深入探讨RNN的工作原理、架构特点、训练方法、常见类型以及其
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ubuntu基础概念什么是BashShellBashShell（全称Bourne-AgainSHell）是Linux和macOS等类Unix系统中最常用的命令行解释器，也是Ubuntu的默认Shell。它既是用户与操作系统内核交互的“翻译官”，也是一种强大的脚本编程语言。用户输入文本命令（如ls、cd）→Bash解析并执行→调用系统内核功能（如文件操作、进程管理）→返回结果到终端。
- AI大模型定义与应用概述
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AI大模型，也成为基础模型或大规模预训练模型，指的是在海量数据上通过深度学习技术进行预训练的超大型人工智能模型。常见类型大型语言模型：这是目前最主流和成熟的大模型类型。擅长文本生成、文本理解、机器翻译、对话系统、代码生成与解释等。代表案例：GPT系列、通义千问、文心一言、KimiChat等。多模态大模型：擅长同时处理和生成多种模态的信息，如文生图、图生文、图文问答、视频理解、音频生成等。代表案例：
- 大语言模型应用提示工程Prompt Engineering
全栈你个大西瓜
人工智能大模型自然语言处理prompt人工智能提示工程
提示工程（PromptEngineering）是指通过精心设计和优化输入提示（prompt），以引导人工智能模型（如大型语言模型）生成更符合预期的输出。一、提示工程的核心任务明确任务目标确定模型需要完成的具体任务（如文本生成、翻译、分类、问答等）。示例：需要模型生成一篇产品评测vs.需要模型总结文章要点。设计提示结构包含必要的上下文、示例、格式要求和约束条件。示例：请根据以下产品参数生成一段吸引人
- 探索提示词工程的魅力：提升你的AI应用到新高度
杭律沛Meris
探索提示词工程的魅力：提升你的AI应用到新高度Prompt-Engineering-Guide-zh项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Prompt-Engineering-Guide-zh在人工智能的快速发展前沿，提示词工程指南-中文版犹如一盏明灯，照亮了语言模型应用的新路径。本项目是由PartnerDAO精心翻译并维护，旨在构建一个全面的知识库，帮助开
- 破译AI黑箱：如何用20行Python理解ChatGPT？
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简单入门pytorch人工智能pythonchatgpt
文章目录一、核心概念：大模型本质二、代码逐行解析（以线性回归为例）三、关键概念详解四、与大模型的本质联系五、大模型训练核心思想六、如何扩展成真实大模型七、总结：AI训练的本质一、核心概念：大模型本质大模型=复杂数学函数+数据驱动训练现实任务（如图像识别、语言翻译）过于复杂，人类无法直接编写数学函数解决。解决方案：构建参数化的数学模型（如神经网络）用大量数据训练，自动寻找最优参数得到能解决特定任务的
- 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，
