- Apache Doris整合Iceberg + Flink CDC构建实时湖仓体的联邦查询分析架构
MfvShell
apacheflink架构Flink
随着大数据技术的迅猛发展,构建实时湖仓体并进行联邦查询分析成为了许多企业的迫切需求。在这篇文章中,我们将探讨如何利用ApacheDoris整合Iceberg和FlinkCDC来构建这样一个架构,并提供相应的源代码示例。简介实时湖仓体是一种灵活、可扩展的数据架构,结合了数据湖和数据仓库的优势。ApacheDoris是一款开源的分布式SQL引擎,专注于实时分析和查询。Iceberg是一种开放式表格格式
- Python 爬虫实战:如何爬取小红书数据并进行分析
Python爬虫项目
python爬虫开发语言selenium测试工具
一、引言随着社交电商的崛起,小红书(Xiaohongshu)作为一款结合了社交和电商的应用,吸引了大量年轻用户。用户在平台上分享购物心得、生活经验以及个性化的消费推荐内容,形成了庞大的用户数据与内容生态。因此,如何从小红书获取数据进行分析,成为了数据科学、市场营销和社交媒体研究中的一个重要课题。本文将介绍如何使用Python编写爬虫爬取小红书的数据,分析如何通过小红书的开放API获取用户信息、帖子
- 信创系统安全优化与持续改进策略有哪些?
weixin_37579147
系统安全安全
信创系统(信息技术应用创新系统)的安全优化与持续改进是保障国产化技术生态安全可靠运行的关键。以下从技术、管理、组织等多个维度提出系统性策略,并结合实际场景展开说明:一、技术层面的安全优化策略1.核心组件安全加固国产化组件漏洞管理:建立针对国产操作系统(如统信UOS、麒麟)、数据库(达梦、OceanBase)的漏洞扫描与修复机制,联合厂商建立漏洞情报共享平台。硬件层可信计算:采用基于国产芯片(如鲲鹏
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- 【商城实战(43)】探秘知名商城架构:解锁电商成功密码
奔跑吧邓邓子
商城实战架构微服务springboot商城实战商城架构
【商城实战】专栏重磅来袭!这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建,运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架,到用户、商品、订单等核心模块开发,再到性能优化、安全加固、多端适配,乃至运营推广策略,102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节,还是探寻商城运营之道,本专栏都能提供从0到1的系统讲解,助力你打造独具竞争力的电商平台,开启电商实战
- Pandas完全指南:数据处理与分析从入门到实战
xiaoyu❅
pythonpythonpandas开发语言
目录引言一、Pandas环境配置与核心概念1.1安装Pandas1.2导入惯例1.3核心数据结构二、数据结构详解2.1Series创建与操作2.2DataFrame创建三、数据查看与基本操作3.1数据预览3.2索引与选择3.3数据排序四、数据清洗实战4.1处理缺失值4.2处理重复值4.3数据类型转换4.4字符串处理五、数据处理进阶5.1数据筛选5.2列操作5.3应用函数六、数据分组与聚合6.1基础
- vue3+springboot电影院售票选座管理系统
qq_3166678367
springboot后端java
目录本系统(已开发完成)->成品实现截图开发技术本系统支持的技术栈源码获取详细视频演示:文章底部获取博主联系方式!!!!本课题重点核心代码部分展示论文提纲来自指导老师帅的肯定视频演示/源码获取本系统(已开发完成)->成品实现截图开发技术关键技术实现:在Java的开发过程中,可以使用HTML、CSS、JavaScript等前端技术来实现系统的用户界面设计和交互功能。后端可以使用Java语言编写业务逻
- weixin049校园外卖平台设计与实现+ssm(文档+源码)_kaic
开心毕设kaic_kaic
模拟退火算法散列表随机森林支持向量机启发式算法逻辑回归
校园外卖平台设计与实现摘要随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用,管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。本文介绍了校园外卖平台的开发全过程。通过分析校园外卖平台管理的不足,创建了一个计算机管理校园外卖平台的方案。文章介绍了校园外卖平台的系统分析部分,包括可行性分析等,系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。本校园外卖平台有管理员,用户,商家。管理员功能有个人中心,用户管理,商家管理,菜
- 2025年计算机毕业设计springboot 智慧社区管理系统
zhihao503
课程设计springboot后端
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于智慧社区管理系统的研究,现有成果多聚焦于单一功能模块的数字化(如物业缴费或门禁系统),缺乏对多场景服务整合与用户体验优化的系统性研究。国外研究侧重物联网技术应用(如新加坡“智慧国”计划中的社区传感器网络),而国内研究更多关注管理平台的基础框架设计,但针对业主、物业、设备多方
- 《解锁元宇宙构建:AI与云原生区块链的协同奥秘》
程序猿阿伟
人工智能云原生区块链
在科技飞速发展的今天,元宇宙已从最初的概念设想逐渐步入人们的视野,成为全球瞩目的焦点。元宇宙,这个融合了虚拟与现实、跨越时空界限的数字世界,正以其独特的魅力和无限的潜力,引领着新一轮的科技革命和产业变革。而在这场变革的背后,AI与云原生区块链技术宛如两颗璀璨的明星,交相辉映,为元宇宙的构建提供了不可或缺的关键支撑。AI:赋予元宇宙“智慧灵魂”智能内容生成,丰富元宇宙的“物质基础”在元宇宙的广袤世界
- Tsfresh + TA-Lib + LightGBM :A 股市场量化投资策略实战入门
船长@Quant
Python金融科技pythontsfreshTA-LibLightGBM量化技术策略开发
Tsfresh+TA-Lib+LightGBM:A股市场量化投资策略实战入门本项目以A股市场为研究对象,通过量化技术对市场数据进行分析,构建量化投资策略,并利用历史数据回测验证策略的有效性。项目旨在为量化技术初学者提供一个系统的学习框架,帮助读者掌握从数据获取到策略评估的全流程操作。文中内容仅限技术学习与代码实践参考,市场存在不确定性,技术分析需谨慎验证,不构成任何投资建议。适合量化新手建立系统认
- 从零实现B站视频下载器:Python自动化实战教程
木觞清
#编程语言自动化运维
一、项目背景与实现原理1.1B站视频分发机制Bilibili的视频采用音视频分离技术,通过以下方式提升用户体验:动态码率适配(1080P/4K/HDR)分段加载技术(基于M4S格式)内容保护机制(防盗链/签名验证)1.2技术实现路线graphTDA[模拟浏览器请求]-->B[获取加密播放信息]B-->C[解析音视频地址]C-->D[多线程下载]D-->E[FFmpeg合并]二、代码逐层解析2.1请
- 从基础到实践(十九):DC/DC由来和工作原理介绍
硬件进化论
嵌入式硬件单片机压力测试电脑智能手机数码相机智能手表
第一章DC/DC技术的起源与演进之路1.1电力革命的早期困境(1880s-1940s)在爱迪生与特斯拉的"电流战争"时期,直流供电系统暴露出传输损耗大的致命缺陷。尽管交流电最终成为电网主流,但直流电在终端设备供电的不可替代性催生了最早的电压转换需求。1930年代真空管收音机的普及使这一问题凸显:车载6V蓄电池需升压至200V以上供电子管工作,工程师们通过笨重的机械振动子式换流器(VibratorC
- This robot has a joint named “gripper_finger_joint“ which is not in the gazebo model.
无码不欢的我
ROS
在B站上看古月居的课《ROS机械臂开发:从入门到实战》,在运行第9节的代码时,出现如下报错:Thisrobothasajointnamed"gripper_finger_joint"whichisnotinthegazebomodel.本人所运行环境为:ubuntu版本:20.04ROS版本:noetic错误分析:xacro的宏调用格式错误,正确格式为或者为:...修改方法:1.找到probot_
- chatgpt赋能python:Python处理雷达基数据:从入门到实践
lvsetongdao123
ChatGptpythonchatgpt开发语言计算机
Python处理雷达基数据:从入门到实践随着气象技术的不断发展,雷达探测技术已成为当今天气预报和气象研究的主要手段之一。雷达基数据是气象雷达接收到的未经加工的原始数据,因其包含大量天气信息,不仅在天气预报、天气预警等方面得到了广泛应用,还被广泛地用于气象科研和大气环境研究。本文将介绍如何使用Python处理雷达基数据,解析其中的信息,获取有效的天气数据,以及分析和可视化这些数据。雷达基数据格式与处
- AIGC时代品牌突围战:10招玩转DeepSeek内容推荐(深度扩展版)
白雪讲堂
人工智能大数据机器学习
一、认知革命:从SEO到GEO的生死迭代案例对比:传统SEO困境:某家电品牌2023年投入200万SEO优化,关键词排名TOP3但流量下降42%(SEMrush数据)GEO突破案例:某母婴品牌通过结构化数据改造,AI推荐量从日均300次飙升至1.2万次(来源:DeepSeek官方案例库)实战要点:内容形态改造:将产品参数表升级为JSON-LD格式(某手机品牌实现参数类问题100%引用)流量分配逻辑
- Java开发者必看!零成本集成DeepSeek-R1打造AI办公神器,源码级实战教程让你效率翻倍!
Leaton Lee
java人工智能开发语言
目录开篇互动一、为什么是DeepSeek-R1?它凭什么碾压传统AI工具?二、手把手部署DeepSeek-R1本地环境(附避坑指南)步骤1:Docker一键部署步骤2:下载模型步骤3:验证部署三、Java整合DeepSeek-R1:从理论到实战1.添加HTTP客户端依赖(以SpringBoot为例)2.封装AI工具类(核心代码解析)3.实战场景1:自动生成周报(附Prompt技巧)四、高阶玩法:A
- 如何创建HTML自定义元素:使用 Web Component 的最佳实践
乐闻x
WebComponent学习记录前端htmlwebcomponent
什么是WebComponent?WebComponent是一组允许开发者创建可复用、自定义HTML元素的技术。它们使得我们可以像原生HTML标签一样使用这些自定义元素,从而提升代码的模块化和复用性。WebComponent的核心技术有以下三部分:CustomElements(自定义元素):允许开发者定义自己的HTML标签。ShadowDOM(影子DOM):为元素提供封装的DOM和样式,让组件内部的
- Neo4j GDS-02-graph-data-science 简单聊一聊图数据科学插件库
后端java
neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree最小生成树Neo4jAPOC-05-图数据库apoc实战使用使用labelFilter是什么?
- 思途CMS高并发、高性能、高可用架构设计
php
一、整体架构概述思途CMS采用分层架构设计,整体架构分为客户层、接入层、站点层、数据存储层和缓存层。各层之间通过松耦合的方式协同工作,确保系统在高并发场景下的高性能和高可用性。通过分布式部署、负载均衡、多级缓存等技术手段,思途CMS能够有效应对大规模用户访问,保障系统的稳定性和响应速度。二、各层技术特点及实现方式客户层1.1CDN加速思途CMS支持与主流CDN服务商(如阿里云CDN、腾讯云CDN等
- 2025年从DeepSeek到Manus:AI如何重塑企业价值报告600+份汇总解读|附PDF下载
原文链接:https://tecdat.cn/?p=41172当前全球AI技术正从实验室走向产业化深水区,本报告以企业价值重构为核心,通过技术演进路径、行业竞争范式、落地实施策略三大维度,揭示AI如何从成本中心转变为价值引擎。数据显示,2025年生成式AI在中国创造的潜在经济价值达2万亿美元,其中制造业、电子行业生产力增益最为显著。本报告汇总解读基于《发布机构:华中科技大学数智管理与传播研究团队、
- 专门为高速连续扫描设计的TDI工业相机
51camera
工业相机线阵工业相机TDI工业相机
TDI(TimeDelayIntegration,时间延迟积分)工业相机是一种基于特殊CCD(电荷耦合器件)技术的成像设备,主要用于高速、高灵敏度、高分辨率的图像采集场景。其核心原理是通过多级积分和同步电荷转移技术,在物体连续运动时逐行扫描并累积信号,显著提升图像质量和信噪比(SNR)。它是一种特殊的线阵工业相机。核心原理1.多级积分:TDI相机通过多行感光单元(如多级CCD)对同一运动目标进行多
- 【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能?最新方法与优劣深度解析
健忘的派大星
人工智能语言模型aiAI大模型agiRAG程序员
前言近年来,人工智能技术突飞猛进,尤其是生成式AI,简直像是开了挂一样,各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究,生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元,而到2026年,这个数字预计会飙升至326亿美元!不过,尽管生成式AI很强大,但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性,依然有提升的空间。这时候,检索增强生成(RAG)技术登场了!RAG的核心思路很简单
- Java的泛型
一朵忧伤的蔷薇
javawindows开发语言
Java的泛型(Generics)是一种编程技术,它允许类、接口和方法在定义时使用参数化类型。通过泛型,可以编写更加通用和类型安全的代码。以下是Java泛型的一些关键知识点:1.泛型类(GenericClass)定义泛型类时,使用尖括号{privateTt;publicvoidset(Tt){this.t=t;}publicTget(){returnt;}}这里的T是一个类型参数,可以在实例化类时
- OpenTiny技术直播讲师招募:与开源同行,点亮技术影响力!
前端组件化低代码开源
OpenTiny企业级前端开发解决方案,正在寻找热爱分享的技术达人!加入我们的直播讲师团,与众多开发者一起分享你的经验,推动技术普惠,同时打造个人技术影响力!报名链接:https://www.wjx.cn/vm/tw7FOgC.aspx#
- Websoft9 开源软件实操平台:快速积累企业级软件技能,深入理解真实业务场景
开源创业
引言:打破“纸上谈兵”的实训困境当前高校技术教育普遍面临一个矛盾:学生对开源工具的理论知识掌握充分,但在真实业务场景中常因环境配置复杂、工具链割裂而难以落地。例如,部署一套完整的电商系统需协调数据库、服务器、安全策略等多环节,传统虚拟机环境难以模拟企业级复杂度。Websoft9作为开源软件自动化部署工具,通过预集成200+企业级应用模板(如GitLab、Odoo、Jenkins)和全流程管理能力,
- 智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】
AI筑梦师
计算机视觉算法深度学习人工智能机器学习计算机视觉python
智能形状匹配技术全解析:从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域,形状匹配是核心任务之一。然而,现实世界的形状往往存在可变性(Variability),主要体现在以下几个方面:形变(Deformation):物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。尺度变化(ScaleVariation):目标形状在不同场景下可能大
- 每日实战:python爬虫之网页跳转-以某博为例
代码CC
python爬虫python爬虫pandas开发语言
一、项目背景与核心需求通过逆向分析微博热榜接口,实现实时热搜数据抓取,重点解决:话题跳转链接参数缺失问题页面数据清洗规范化处理多维度数据采集存储二、网页跳转爬虫实现原理2.1跳转链接生成逻辑原始热搜词→"雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra"处理流程:1.添加话题标识→#雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra#2.URL编码→%23雷军刚知道柯洁定了SU7Ultra%233.添加搜索参数→&t=31生成
- 数据库 + Spring Boot + Vue 全栈交互逻辑详解
代码CC
Java项目-开发springbootvue.jsmysql数据库开发语言
目录整体架构概述技术栈说明数据库设计规范SpringBoot后端架构Vue前端架构完整交互流程关键技术实现细节安全与性能优化异常处理机制整体架构概述graphTDA[Vue前端]-->|HTTP请求|B(SpringBoot后端)B-->|JDBC/ORM|C[(数据库)]C-->|返回数据|BB-->|JSON响应|AA-->|状态管理|D[VuexStore]B-->|缓存|E[Redis]B
- Vue.js + Element UI 实战:手把手教你实现评论关键词过滤功能,新手必学!》 《前端开发必备技能:Vue 2 + Element UI 实现评论敏感词过滤,完整代码分享》 《新手友
南北极之间
vue.jsui前端敏感词关键词敏感词过滤
效果图【定制化开发服务,让您的项目领先一步】如有需求,直接私信留下您的联系方式。谢谢。我的邮箱:
[email protected]以下是基于Vue2和ElementUI的评论关键词过滤功能实现,使用CDN引入Vue和ElementUI,方便在浏览器中直接预览。在线预览:Vue2+ElementUI实现评论关键词过滤功能目录需求场景技术选型实现步骤引入Vue2和ElementUI创建评论界面实现关键
- 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,