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CST学习硬件工程
概要基于Windows98/Me、WindowsNT4、Windows2000和WindowsXP的图形用户界面快速并能有效使用内存的有限积分(FI)算法由于理想边界拟合技术和薄片技术的采用,性能更加卓越结构建模基于先进ACIS内核的参量化实体建模前端,并附带优异的结构可视化功能。内含多种建模技术,可快速进行结构变换。可通过SAT(如AutoCAD)、IGES、STEP、ProE、CATIA4、C
- 【分布式 ID】生成唯一 ID 的几种方式
也无风雨晴
工具分布式分布式ID
文章目录1.什么是唯一ID2.UUID2.1优点2.2缺点3.数据库自增ID3.1优点3.2缺点4.利用redis来实现自增id4.1优点4.2缺点5.雪花算法5.1优点5.2缺点6.数据库号段6.1优点6.2缺点7.小结1.什么是唯一ID分布式ID是指在分布式系统中需要生成的全局唯一的标识符。比如在电商、物流等行业,每笔订单都需要一个唯一的订单ID。通过这个ID,商家可以跟踪订单的状态,包括下单
- 赋能低压分布式光伏“四可”建设,筑牢电网安全新防线
Amy18702111823
分布式
在“双碳”目标驱动下,分布式光伏正以前所未有的速度接入电网,尤其是低压(380V/220V)层面。然而,海量“绿电”的随机性、间歇性并网,犹如一把双刃剑——在带来清洁能源的同时,也给电网的安全稳定运行与可靠供电带来了严峻挑战。如何让这些分散的“毛细血管”变得“可观、可测、可调、可控”(四可),已成为电网企业和新能源管理者亟待解决的核心命题。“四可”落地:低压分布式光伏管理的硬核需求实现“四可”并非
- 【开源分享】Conan:C/C++开发者的包管理神器
智驾
开源分享c++Conan包管理
文章目录一、现实中的依赖地狱二、Conan是什么?三、Conan的核心优势四、实际项目应用示例1.安装Conan2.创建项目结构3.编写conanfile.txt4.安装依赖5.CMake构建五、六大核心优势详解优势1:依赖隔离优势2:构建可重复性优势3:构建加速优势4:多编译器支持优势5:企业级私有仓库优势6:灵活的构建模式六、适用场景对比七、常见误区提醒八、企业级应用案例九、学习资源导航一、现
- Java分布式任务调度交响乐:用代码指挥千台服务器跳起精准的华尔兹
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一、架构设计:分布式任务调度的指挥系统1.1架构图(用文字构建你的想象)[调度中心]→[任务路由]→[执行器集群]↑↓││├─数据库存储─┤││└─监控告警─┘关键组件:调度中心:任务的"总指挥",负责任务注册、调度、状态监控执行器集群:任务的"舞团",每个节点都是潜在的表演者任务路由:动态分配任务的"交通调度系统"数据库存储:任务元数据的"记分牌"二、核心技术实现:分布式调度的魔法阵2.1XXL
- AttnRNN:参数更少,却断档碾压LSTM/GRU的新RNN
wq舞s
人工智能python深度学习deeplearningai科技pytorch
研究者与发布者为:CSDNwq舞s,知乎wqwsgithubwqws突破性进展!新型注意力RNN(AttnRNN)在长序列任务中全面超越传统RNN模型在深度学习领域,循环神经网络(RNN)及其变体GRU和LSTM长期以来一直是处理序列数据的首选架构。然而,它们在长序列任务中始终存在信息遗忘和梯度消失等问题。今天,我很高兴地宣布一种全新的RNN架构——AttnRNN,它在多个长序列基准测试中全面超越
- kotlin入门之泛型
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【码上开学】Kotlin的泛型在学习kotlin泛型之前我们先来回顾一下关于Java的泛型基础吧。说道泛型,我们可能最常用的就是在三大集合中去使用。泛型将具体的类型泛化,编码的时候用符号来值代类型,在使用时再确定他的类型。因为泛型的存在,我们可以省去强制类型转化。泛型是跟类型相关的,那么是不是也能使用与类型的多态呢?场景一://多态,因为Button是TextView的子类,向上转型TextVie
- AI助力快速引入外部组件到TinyEngine低代码引擎
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本文由羽毛笔记作者观默原创。背景:低代码时代的开发挑战TinyEngine作为一款优秀的低代码平台,以其强大的功能和快速迭代能力赢得了众多开发者的青睐。它让开发者能够通过可视化界面快速构建应用,大大提升了开发效率。然而,就像一座美丽的花园需要更多花卉品种来装点一样,TinyEngine也面临着组件生态的挑战:官方提供的组件虽然精心设计,但数量有限,难以满足企业级项目的多样化需求。更具挑战性的是,要
- 【学习】《算法图解》第十一章学习笔记:动态规划
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一、动态规划概述动态规划(DynamicProgramming,简称DP)是一种通过将复杂问题分解为更简单的子问题来解决问题的方法。它是一种强大的算法设计技术,特别适用于具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。(一)算法适用场景动态规划主要适用于以下场景:最优化问题(求最大值、最小值)计数问题(求方案数)具有重叠子问题特性的问题具有最优子结构特性的问题(二)算法基本思想动态规划的核心思想是:将原问题
- Kotlin学习5—泛型
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前言什么是泛型?在我们一般的编程模式下,我们需要给任何一个变量指定一个具体的数据类型,而泛型允许我们不指定具体类型的情况下进行编程,这样会具有更好的扩展性泛型的基本用法泛型主要有两种定义方式:定义泛型类,及定义泛型方法,使用的语法结构都是,括号中的字母使用任何字母都可以的,T只是常规写法在Kotlin中,还拥有非常出色的类型推导机制,假设我们传入一个Int类型的参数,Kotlin能够自动推导出泛型
- DeepMind 发布 AlphaGenome,1 秒内完成所有模态和细胞类型的变异效应预测
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谷歌DeepMind的Alpha系列再添新成员——AlphaGenome,其能够更全面、准确地预测人类DNA序列中单个变异或突变,如何影响一系列调控基因的生物过程。AlphaGenome模型以长达100万个碱基对的DNA序列为输入,预测数千种与其调控活性相关的分子属性,同时还可以通过比较变异与未变异序列的预测结果,评估基因变异或突变的影响。该模型建立在DeepMind此前的基因组模型Enforme
- 优秀开源库muduo阅读笔记
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muduo阅读笔记目录设计经验和思想服务端编程设计std::bind和std::function(基于closure闭包的编程)参考资料muduo开源库的笔记,比较杂,没有详细整理,现在就这么杂乱放着,等真的需要再好好整理。设计经验和思想对象构造做到线程安全,唯一的要求就是不要暴露this指针.即不要在构造函数中注册任何回调;也不要在构造函数中把this传给跨线程的对象;即便在构造函数的最后一行也
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简介本仓库提供了一个完整周易八字排盘源码:周易八卦,阴阳五行,干支,四柱八字排盘,紫微斗数,奇门遁甲,七政四余集大成者结合,事实上年周易研究,结合了紫薇运势,刑冲关系,神煞,奇门遁甲,七政四余排盘,大六壬等中国古老的周易占卜算法,结合计算机知识,在网页上可以时时展示出来,对真正的占师卜,周易弟子非常受益。这套完整的代码适合开发者和商业运营者学习和使用。资源文件描述文件名:周易算卦源码(完整的周易四
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Kafka消息轨迹追踪:分布式系统调试利器关键词Kafka、消息轨迹追踪、分布式系统、调试、消息处理、事件溯源摘要本文聚焦于Kafka消息轨迹追踪这一分布式系统调试的关键技术。首先介绍Kafka消息轨迹追踪的概念基础,包括其在分布式系统中的背景、发展历史以及问题空间。接着阐述其理论框架,从第一性原理进行推导,并分析理论局限性和竞争范式。在架构设计方面,对系统进行分解,构建组件交互模型并可视化展示。
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Dubbo令牌验证:防止服务被非法调用关键词:Dubbo、令牌验证、分布式服务、服务安全、非法调用防护摘要:在分布式系统中,服务暴露在网络中可能面临非法调用的风险。Dubbo作为国内最流行的分布式服务框架,提供了「令牌验证」这一轻量级安全机制,能有效阻止未授权服务的访问。本文将用「小区门禁卡」的生活化比喻,结合代码示例和实战案例,从原理到落地手把手教你掌握Dubbo令牌验证,彻底搞懂如何为服务调用
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介绍Redis是一款高性能的开源内存数据库,核心采用键值对(Key-Value)存储模型。其最大优势在于数据完全基于内存操作,读写速度远超传统磁盘数据库(内存访问速度可达磁盘的数千倍,固态硬盘仍有显著差距)。支持丰富的数据结构(字符串、哈希、列表、集合等),并非简单存储单一值。提供持久化机制(RDB快照/AOF日志),确保重启后数据可恢复。具备主从复制、哨兵高可用、集群分片等分布式能力,扩展性强。
- AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术
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AI人工智能与大数据应用开发AI应用开发高级指南人工智能深度学习ai
AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术关键词:跨模态检索、深度学习、多模态学习、特征提取、相似度计算、注意力机制、Transformer摘要:本文深入探讨了AI领域中基于深度学习的跨模态检索技术。我们将从基础概念出发,详细分析跨模态检索的核心算法原理、数学模型和实际应用。文章包含完整的Python实现示例,展示如何构建一个跨模态检索系统,并讨论当前的技术挑战和未来发展方向。通过本文,读者将全面理
- 工业缺陷检测深度学习方法综述
2301_80355452
深度学习人工智能
其被广泛地应用于无人质检、智能巡检、质量控制等各种生产与运维场景中.一.工业缺陷检测的背景与特点工业缺陷检测面临着诸多难点:缺陷样本匮乏、缺陷的可视性低、形状不规则、类型未知等,直接使用异常检测方法难以满足工业缺陷检测的任务需求.二.介绍工业缺陷检测问题的定义,分析研究难点与挑战异常:点异常、上下文异常和集群异常。点异常:又称为离群值(outliers)[9],描述数值上偏离正常样本的独立数据。与
- matlab 渐进三角网(PTD)地面滤波(基础版)
点云侠
matlab点云工具箱matlab开发语言算法c++计算机视觉
目录一、算法原理1、PTD算法2、实现流程二、代码实现三、结果展示1、原始点云2、滤波结果代码是按照算法原理的复现,效率极低,只适合学习和理解算法。一、算法原理1、PTD算法 渐进三角网地面滤波算法(ProgressiveTINDensification,PTD)是一种广泛应用于机载LiDAR点云数据处理的滤波方法,旨在从复杂场景中精确分离地面点,以生成数字高程模型(DEM)。2、实现流程 P
- muduo
2301_80355452
php前端开发语言
好的,我们来深入剖析陈硕老师开发的著名C++网络库——muduo。它以“简单、高效、易用”著称,是学习LinuxC++高性能网络编程的绝佳范本。我会尽量详细、通俗地讲解其核心思想、关键组件、源码结构和工作原理。核心思想:Reactor模式(Non-blocking+I/OMultiplexing)muduo的灵魂是Reactor模式。理解它就理解了muduo的一半。想象一下:传统阻塞模型的问题:想
- 脑机新手指南(十五)speechBCI 项目新手入门指南(上):项目概述、代码结构与环境搭建
Brduino脑机接口技术答疑
脑机新手指南python脑机接口新手入门
一、引言在脑机接口(BCI)领域,语音相关的研究正不断取得突破。speechBCI项目为语音脑机接口的研究提供了一个优秀的开源代码库。该项目与前沿的学术研究、丰富的数据集以及具有挑战性的机器学习竞赛紧密相连。本指南将分上下两篇,详细引导新手深入了解和使用speechBCI项目。二、项目概述speechBCI项目不仅仅是一个代码集合,它背后有着深厚的学术背景和实际应用价值。它与一篇发表在[Natur
- 脑机新手指南(三):新手小白入门 BCI-从认识到初体验(上)
一、引言脑机接口(Brain-ComputerInterface,简称BCI)作为一项前沿科技,正逐渐改变我们对大脑与外部设备交互方式的认知。本教程旨在为完全不了解BCI的新手提供一个全面且系统的入门指南,帮助大家开启在BCI领域的学习之旅。二、认识BCIBCI的定义BCI是一种能够实现大脑与外部设备直接通信的技术。它通过检测大脑活动产生的电信号、磁信号或其他生理信号,并将这些信号转化为计算机能够
- Docker:快速搭建 RabbitMQ 集群的技术指南
拾荒的小海螺
DevOpsdockerrabbitmq容器
1、简述RabbitMQ是目前最流行的开源消息中间件之一,广泛应用于解耦、异步通信、削峰填谷等场景。本篇博客将带你通过Docker快速搭建RabbitMQ集群,并展示SpringBoot集成的实践案例,助你高效入门RabbitMQ分布式消息系统。样例代码:https://gitee.com/lhdxhl/springboot-example.git2、搭建2.1准备工作首先安装Docker和Doc
- Python程序设计 第6章:函数和函数式编程
若北辰
Python程序设计python开发语言
Python程序设计Python是全球范围内最受欢迎的编程语言之一,学好Python将对个人职业生涯产生很大的助力,Python在机器学习、深度学习、数据挖掘等领域应用极为广泛。在数据科学家/数据分析师、人工智能工程师、网络安全工程师、软件工程师/全栈工程师、自动化测试工程师等岗位,年入50万,很普遍,学好Python,高薪就业不是问题,因此推出Python程序设计系列文章:Python程序设计第
- 半监督学习+迁移学习:低成本构建高精度AI模型
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半监督学习+迁移学习:低成本构建高精度AI模型关键词:半监督学习、迁移学习、低成本、高精度AI模型、数据利用摘要:本文主要探讨了如何通过半监督学习和迁移学习相结合的方式来低成本构建高精度的AI模型。首先介绍了半监督学习和迁移学习的背景知识,然后详细解释了这两个核心概念及其相互关系,接着阐述了相关算法原理、数学模型,还给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探讨了未来发展趋
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一键难忘
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什么是神经网络和机器学习?一.背景在当今数字化浪潮中,神经网络和机器学习已成为科技领域的中流砥柱。它们作为人工智能的支柱,推动了自动化、智能化和数据驱动决策的进步。然而,对于初学者和专业人士来说,理解神经网络和机器学习的本质是至关重要的。在本文中,我们将深入探讨这两个概念的内涵、工作原理以及彼此之间的联系。二.神经网络和机器学习简介神经网络和机器学习都是人工智能领域中的重要概念,它们通常用于解决各
- AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能
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AIAgent智能体开发实战人工智能opencv计算机视觉ai
AI人工智能与OpenCV:实现智能图像编辑功能关键词:人工智能、OpenCV、图像处理、计算机视觉、深度学习、智能编辑、图像增强摘要:本文深入探讨如何结合人工智能(AI)和OpenCV实现智能图像编辑功能。我们将从基础概念出发,详细介绍核心算法原理,展示实际代码实现,并分析典型应用场景。文章将涵盖从传统图像处理技术到深度学习方法的演进,重点讲解如何利用OpenCV和AI模型实现自动化的图像增强、
- python学智能算法(十五)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer多文本处理
西猫雷婶
人工智能机器学习python学习笔记机器学习python人工智能深度学习scikit-learn
【1】引言前序学习进程中,已经学习CountVectorizer文本处理的简单技巧,先相关文章链接为:python学智能算法(十四)|机器学习朴素贝叶斯方法进阶-CountVectorizer文本处理简单测试-CSDN博客此次继续深入,研究多文本的综合处理。【2】代码测试首先相对于单文本测试,直接将文本改成多行文本:#引入必要的模块fromsklearn.feature_extraction.te
- 《ChromaGAN》论文简读及demo运行(萌新手记)
kkpeach
学习手记python机器学习计算机视觉
论文题目:《ChromaGAN:AdversarialPictureColorizationwithSemanticClassDistribution》《具有语义类别分布的对抗图片着色》论文地址:https://arxiv.org/pdf/1907.09837.pdf源码地址:https://github.com/pvitoria/ChromaGAN声明:仅学习用途。这是WACV2020收录的一篇
- Orangepi Zero2 全志H616开发学习
会学嵌入式
ARMLinux全志平台开发学习linux开发语言服务器
一.简介1.1为什么学学习目标依然是Linux系统,平台是ARM架构·蜂巢快递柜,配送机器人,这些应用场景用C51,STM32单片机无法实现·第三方介入库的局限性,比如刷脸支付和公交车收费设备需要集成支付宝SDK,提供的libalipay.so是Linux的库,设备必须跑Linux系统·图像识别,音频,视频等领域的技术支撑也无法脱离Linux系统·人工智能型设备通常需要更好的系统和更高的算力,所以
- 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,