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程序媛_
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- LeetCode 3203. Find Minimum Diameter After Merging Two Trees
pursuit_csdn
LeetCodeDailyQuestionleetcode算法
https://leetcode.com/problems/find-minimum-diameter-after-merging-two-trees题目合并两个tree,使得tree的直径最小,返回最小值tree的直径,是任意两个node之间edge条数的最大值思路合并后的tree的直径的最小值,是以下情况的最大值tree1的直径tree2的直径tree1最低高度+tree2最低高度+1算tre
- 深度学习:基于MindNLP的RAG应用开发
Landy_Jay
深度学习人工智能
什么是RAG?RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合检索(Retrieval)和生成(Generation)的技术,旨在提升大语言模型(LLM)生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想:通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息,并将检索结果作为上下文输入生成模型,辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别:传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
- 大型语言模型(LLM)压缩技术:如何让庞然大物更轻巧?
空间机器人
LLM语言模型学习笔记语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)压缩技术:如何让庞然大物更轻巧?随着大模型在各个领域的广泛应用,我们面临的一个核心问题是——如何让这些庞大的模型在硬件资源有限的环境下运行?这就需要我们运用一系列的技术来“压缩”这些模型,使其在保持精度的同时,能够适应不同的硬件设备。那么,LLM压缩到底是如何实现的呢?让我们从几个关键技术开始讲解:剪枝(Pruning)、知识蒸馏(KnowledgeDistillation)
- Windows下Go语言环境搭建和使用
go语言学习基地
GO语言学习golangwindows开发语言
简介go语言是一种开源的、语法精简的静态编程语言,它的开源社区比较庞大,应用场景非常广范。可以用于系统监控、容器技术(Docker)、大数据、存储技术、分布式系统(HyperledgerFabric)、消息系统(Kafka客户端)、服务器管理、安全工具、Web工具等。这里介绍在Linux上安装并配置go。下载go安装包到GoLang中国:https://golang.google.cn/dl/下载
- 30秒知识快学插件指南
瞿旺晟
30秒知识快学插件指南30_seconds_of_knowledgeGoogleChromeExtensionthatletsyougainnewdeveloperskills,everytimeyouopenaNewTab.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/30/30_seconds_of_knowledge项目介绍30秒知识快学是一款专为开发者设计的Goo
- TCP 三次握手四次挥手
壮Sir不壮
tcp/ip网络协议网络
目录TCP三次握手1.SYN(Synchronize:同步)2.SYN-ACK(Synchronize+Acknowledge:同步+确认)3.ACK(Acknowledge:确认)为什么是三次而不是两次或四次?三次握手的作用TCP四次挥手第一次挥手:客户端发送FIN第二次挥手:服务器发送ACK确认第三次挥手:服务器发送FIN第四次挥手:客户端发送ACK确认为什么需要四次挥手?TCP三次握手TCP
- UnityShader常用函数和变量
微光守望者
unity图形渲染
UnityShader常用函数和变量后续在应用的过程中,不断更新数学函数函数介绍smoothstep(min,max,x)一种平滑插值的方法,对于创建柔和的边缘或过渡效果特别有用,smoothstep函数的原理是通过一个三次多项式对输入值x在定义的两个边缘值edge0和edge1之间进行非线性插值,使得当x位于edge0和edge1之外时结果分别为0或1,而当x在这两个边缘值之间时,则产生一个从0
- (25-4-01)基于本地知识库的自动问答系统(LangChain+ChatGLM+ModelScope/Huggingface部署): 构建和部署对话系统(1)
码农三叔
《NLP算法实战》训练RAG多模态)langchainpython自然语言处理语言模型bert文心一言Huggingface
13.3.4构建和部署对话系统文件jina_serving.py定义了一个名为KnowledgeBasedChatLLM的类,用于初始化模型配置、加载文件、检索问题答案等操作。其中,LangChain是文件jina_serving.py中的一个重要组件,它通过将自然语言处理技术与信息检索技术相结合,实现了以下功能:模型管理与加载:通过init_model和reinit_model函数,实现了模型的
- 聊聊AI中的“蒸馏”技术
自由鬼
行业发展IT应用探讨产品分析对比人工智能深度学习机器学习
一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏(KnowledgeDistillation),这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。其核心思想类似于传统蒸馏:大模型(教师模型)包含丰富的知识,而小模型(学生模型)通过学习大模型的输出,从而在保持高性能的同时降低计算成本。1.知识蒸馏的过程教师模型(TeacherModel)训练先训练一个大规模基础模型,这个模型能力很强,但计算开销大。生
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deepdata_cn
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知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种模型压缩和加速技术,旨在将大型模型(通常称为教师模型)所学到的知识迁移到小型模型(通常称为学生模型)中,从而让小型模型在减少计算资源消耗和推理时间的同时,尽可能达到接近大型模型的性能。具有很好的成本效益,在实际应用中有助于降低计算资源需求和部署成本。一、基本原理1.模仿学习:知识蒸馏的核心思想是让学生模型模仿教师模型的行为。教师模型通常是
- 大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?
kcarly
大模型知识乱炖杂谈大模型蒸馏大模型微调大模型AI
大模型蒸馏与大模型微调是当前人工智能领域中两种重要的技术手段,它们在模型优化、性能提升和资源利用方面各有特点。以下将从定义、技术原理、应用场景及优缺点等方面对这两种技术进行深入对比。一、定义与基本概念大模型蒸馏(KnowledgeDistillation)蒸馏是一种将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到小型模型(学生模型)的技术。通过训练学生模型模仿教师模型的行为,实现模型压缩和性能保留的目标。蒸
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记录菌
hyperledgerfabrichyperledger
写在前面:最近因为业务需要,开始学习HyperledgerFabric了,做java全栈工程师可真难搞。现在算是啥类型的都在涉及了,现在这个技术啥都不懂,就先开个学习专栏,记录记录。顺带也给各位道友参考参考。目录1.什么是hyperledger2.什么是HyperledgerFabric2.1主要特点2.2应用场景3.关键名词4.通道概念4.1通道的关键特性如下:4.2通道的工作机制:5.步骤简单
- 搭建 Hyperledger Fabric区块链网络
幸运数字-12
区块链fabricfabric
1.Linux系统+互联网+手这里以下载最新版为例,得益于官网文档;网址为:教程2.下载工具2.1sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallcurlsudoapt-getinstallgitsudoapt-getinstallvimsudoapt-get-yinstalldocker-composesudosystemctlstartdocker//runsudosys
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傅尉艺Maggie
推荐项目:VPD-高性能的视觉定位与导航库VPD[ICCV2023]VPDisaframeworkthatleveragesthehigh-levelandlow-levelknowledgeofapre-trainedtext-to-imagediffusionmodeltodownstreamvisualperceptiontasks.项目地址:https://gitcode.com/gh_m
- 逆向工程入门 - 社交平台移动端发微博 API 分析
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逆向工程入门-社交平台移动端发微博API分析免责声明:本博客内容仅供学习和研究使用,请勿用于非法用途。任何未经授权的逆向工程行为都可能违反相关法律法规和服务条款,风险自负。前言:继上一篇博客详述了使用JS注入绕过msedgedriver的字符处理逻辑并触发表单提交元素后,为更深入地理解某知名社交平台的前端逻辑,开始尝试使用浏览器的开发者工具,以更深入地理解Web开发的底层原理.即使在没有JS基础语
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文章目录概述模型(Models)提示词(Prompts)提示词模板(PromptTemplates)嵌入向量(Embeddings)令牌(Tokens)输出解析(OutputParsing)将您的数据引入AI模型(BringingYourDatatotheAImodel)检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration-RAG)函数调用(FunctionCalling)评估A
- nedi新型的基于边缘指导的图像插值算法matlab代码,New-edge-directed-interpolationNEDI 新边缘导向算法, 的原理介绍以及实现, 在去马赛克方面的应用 Grap...
weixin_39640265
详细说明:新边缘导向算法,算法的原理介绍以及实现,以及在去马赛克方面的应用-Thispaperproposesanedge-directedinterpolationalgorithmfornaturalimages.Thebasicideaistofirstestimatelocalcovariancecoefficientsalow-resolutionimageandthenusethese
- 大数据生态的Apache RocketMQ5.0
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本文作者:李伟-ApacheRocketMQCommitter,RocketMQPython客户端项目Owner,ApacheDorisContributor,腾讯云消息队列资深开发工程师,著有《RocketMQ分布式消息中间件(核心原理与最佳实践)》。一、RocketMqueue101RocketMQ拥有诸多出色的特性:比如多副本机制,RocketMQ支持存储层的多副本Dledger,它是基于R
- 边缘存储如何高效存储和调用数据?
Jtti
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边缘存储(EdgeStorage)是将数据存储和处理推向网络的边缘设备,而不是将所有数据都发送回中心化的数据中心。它的主要优势在于减少延迟、节省带宽,并提高数据处理效率。要高效存储和调用数据,边缘存储需要结合合理的技术架构、存储策略和管理机制。以下是实现高效边缘存储和数据调用的几个关键策略:1.数据分层存储(1)边缘层边缘设备通常具有限制的计算和存储资源。将不需要实时访问的数据或低频访问的数据保存
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知识图谱neo4j人工智能
知识图谱的自动构建工具有很多,常见的包括:Neo4j:基于图数据库的知识图谱构建工具Protégé:开源的知识图谱开发平台GoogleKnowledgeGraph:Google搜索引擎的知识图谱构建工具TopBraidComposer:基于SemanticWeb技术的知识图谱构建工具AllegroGraph:高性能图数据库,可用于构建知识图谱这仅仅是其中一部分工具,在市场上还有更多类似的工具。
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Forest 森林
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RocketMQNameServer集群部署Broker做了集群部署主从模式类型:同步复制、异步复制主节点返回消息给客户端的时候是否需要同步从节点Dledger:要求至少消息复制到半数以上的节点之后,才给客户端返回写入成功slave定时从master同步数据(同步刷盘、异步刷盘),master一旦挂了,slave提供消费服务,不能写入消息KafkaKafka从0.8版本开始提供了高可用机制,可保障
- 高效向量搜索RAG解决方案(Canopy)
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RAGRAG
Canopy利用Pinecone在高效向量搜索方面的专业知识,提供强大且可扩展的RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)解决方案。包括与Pinecone向量数据库的紧密集成,支持流处理和实时更新,先进的查询处理和重新排序功能,以及管理知识库和版本控制的工具。一、基本原理1.向量嵌入:Canopy首先会将文本数据转换为向量表示,通常使用预训练的语言模型等技术,将文本映射到
- _知识图谱
大哥喝阔落
知识图谱人工智能
知识图谱(KnowledgeGraph)是一种结构化的知识表示形式,用于描述现实世界中的实体、概念及其之间的关系。它以图结构的形式组织知识,节点表示实体或概念,边表示实体之间的关系。知识图谱的核心目标是让机器能够理解和利用人类知识,从而支持智能问答、语义搜索、推荐系统等应用。1.知识图谱的定义知识图谱是一种语义网络,它通过图结构(节点和边)来表示知识:节点(Node):表示实体(如人、地点、事物)
- 【llm对话系统】大模型RAG之基本逻辑
kakaZhui
人工智能数据库AIGCchatgptllama
大模型RAG之基本逻辑:让LLM更精准地回答你的问题(降低幻觉)你是否遇到过这样的情况:当你向LLM提问时,它可能会给出一些“一本正经胡说八道”的答案,或者无法回答一些特定领域的专业问题?为了解决这个问题,RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)技术应运而生。RAG将检索(Retrieval)和生成(Generation)结合起来,让LLM在回答问题时,能
- SOAFEE 技术研讨会:汽车软件定义与自动驾驶技术探讨
老猿讲编程
汽车自动驾驶人工智能
在本次技术研讨会上,来自汽车与科技领域的专家们围绕汽车软件定义及自动驾驶技术展开了深入交流与探讨。从SOAFEE蓝图计划的创新性理念,到Autoware开源项目及OpenADKit在实际应用中的探索,再到EdgeWorkloadAbstractionandOrchestrationLayer(EWAOL)的技术落地,为汽车行业迈向智能化、软件定义化的未来提供了宝贵的思路与方向。SOAFEE蓝图介绍
- Tree Queries( Codeforces Round 629 (Div. 3) )
BoBoo文睡不醒
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TreeQueries(CodeforcesRound629(Div.3))Youaregivenarootedtreeconsistingofnnnverticesnumberedfrom111tonnn.Therootofthetreeisavertexnumber111.Atreeisaconnectedundirectedgraphwithn−1n-1n−1edges.Youaregive
- AI与药学 |AI数字药师:药品说明书构建AI药学知识库
明哲AI
AI与医疗人工智能大模型AI药学数智药学药师AI数字药师
在信息爆炸的时代,我们获取知识的方式正在经历深刻的变革。尤其是在医疗健康领域,快速、准确地获取可靠的药品信息至关重要。药品说明书作为药品信息的权威来源,却常常因为其专业术语和冗长篇幅,让使用者感到困惑。如何让药品说明书不再“晦涩难懂”,成为我们智能用药的得力助手?(关注公众号“赛文AI药学”,获取更多AI与药学的内容)本文将深入探讨如何利用检索增强生成(Retrieval-AugmentedGen
- **深度探索Semantic Kernel:为您的代码注入人工智能的灵魂**
孙诗嘉Song-Thrush
深度探索SemanticKernel:为您的代码注入人工智能的灵魂semantic-kernelIntegratecutting-edgeLLMtechnologyquicklyandeasilyintoyourapps项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/semantic-kernel在当前这个飞速发展的时代,大语言模型(LLM)如雨后春笋般涌现出来。然而
- 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,