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深鱼~
cpolarrabbitmqubuntutcp/ip
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接口自动化测试用例是一个老生常谈的问题,在未引入人工智能之前,也有非常多的生成方案,比如如下所示,通过har生成接口自动化测试用例:但是以上的生成方式依然是有一些弊端,比如har本身虽然能表述一定的接口信息和业务信息,但是毕竟无法用来表述全部的应用场景与用例场景。而大部分的应用场景和用例场景,均是通过自然语言进行描述的。而解析自然语言,则是大语言模型擅长做的事情。实践演练需求说明以下内容为3条接口
- [Day 67] 區塊鏈與人工智能的聯動應用:理論、技術與實踐
Thetoicxdude
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區塊鏈在教育領域的創新應用在當前數位化與全球化的浪潮中,教育領域面臨著多重挑戰,包括資源分配不均、學歷認證的可信度、以及學生隱私的保護等。區塊鏈技術因其去中心化、安全性及不可篡改的特性,成為解決這些問題的潛在工具。本文將深入探討區塊鏈在教育領域的創新應用,並提供多個代碼示例,以展示如何將區塊鏈技術實際應用於教育場景中。1.學歷認證的透明化與可信度學歷造假問題在全球範圍內普遍存在,傳統的學歷認證流程
- 从自动驾驶看无人驾驶叉车的技术落地和应用
电气_空空
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摘要|介绍无人驾驶叉车在自动驾驶技术中的应用,分析其关键技术,如环境感知、定位、路径规划等,并讨论机器学习算法和强化学习算法的应用以提高无人叉车的运行效率和准确性。无人叉车在封闭结构化环境、机器学习、有效数据集等方法的助力下,可有效推动叉车无人驾驶关键技术的发展。关键词:无人叉车;自动驾驶;机器学习;数据集随着人工智能技术的持续进步,无人叉车领域的供给与需求均呈现迅猛增长态势。它们不仅正在逐步替代
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- AI搜索的商业模式困境:Perplexity从拒绝广告到高价广告的转变
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随着人工智能技术的发展,AI搜索逐渐成为人们日常生活中不可或缺的一部分。在这个领域,Perplexity曾被认为是AI搜索领域的领军企业,以其强大的智能搜索能力脱颖而出。然而,随着OpenAI的SearchGPT发布在即,Perplexity似乎面临着重大的商业模式转型,不得不从早期的拒绝广告,到如今开始通过高价广告实现变现。本文将深入探讨Perplexity为何从一个坚定的反广告者转向广告变现,
- 大语言模型原理与工程实践:混合微调策略
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大语言模型原理与工程实践:混合微调策略作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的迅猛发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了突破性的进展。LLMs通过在海量文本数据上进行预训练,学习到了
- AI写作神器有哪些,分享2024年比较常用的几款ai写作软件
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随着人工智能技术的不断发展,AI写作神器逐渐成为写作领域的热门话题。这些工具通过自然语言处理和机器学习技术,为人们提供了快速、高效、自动化的写作体验。在2024年,比较常用的AI写作软件包括以下几款:1.智能写作助手:智能写作助手是一款集成了自然语言处理和机器学习技术的写作工具,能够帮助用户快速生成高质量的文本内容。它支持多种语言和领域,可以根据用户的需求自动生成文章、摘要、标题等文本内容,并可进
- 中标 | 极客天成分布式存储软件成功中标华泰证券并行文件系统软件项目
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2023年9月21日,北京极客天成科技有限公司分布式存储软件V3.0通过代理商成功中标华泰证券并行文件系统软件项目。华泰证券并行文件系统软件项目是服务于华泰证券量化投研的重点项目,是华泰证券能否取得可持续性竞争优势的关键所在,华泰证券多年深耕信用量化投研领域,基于大数据、人工智能、NLP等技术自主研发。汇聚各类市场数据,研发量化模型,能够高效全面地进行信用风险分析和研究。北京极客天成科技有限公司分
- AI自动生成PPT软件有哪些?高效办公新宠,精选5款软件
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过去,人们制作PPT总是需要花费很多时间,不仅要构思、排版,做完还经常需要多次修改。好在,随着人工智能技术的发展,AI自动生成PPT软件应运而生,它们简化PPT设计流程,提升我们的PPT制作效率。但面对众多选择,到底AI自动生成PPT免费版软件哪个好呢?下面就将为大家盘点几款表现突出的AIPPT生成工具,让你轻松找到得心应手的PPT制作助手!迅捷PPT推荐指数:★★★★☆推荐理由:它的一键智能生成
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一、前言本篇文章将在v100单卡服务器上,使用ms-swift去高效微调QWen2系列模型,通过阅读本文,您将能够更好地掌握这些关键技术,理解其中的关键技术要点,并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。是一种有效的自适应策略,它不会引入额外的推理延迟,并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量
- ChatGPT:你的7x24h英语私教
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- 在Ubuntu 18.04上安装MySQL的方法
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随着人工智能技术的迅速发展,GPT(生成型预训练模型)已成为开发者的得力助手之一。无论是编写代码、调试、生成文档,还是解决编程问题,GPT都能提供显著帮助。这篇教程将详细介绍如何使用GPT进行编程辅助,并提供具体的操作步骤和案例。一、为什么选择GPT进行编程辅助?1.快速生成代码:通过提供明确的提示,GPT可以自动生成代码段,减少开发者的工作量,提升效率。2.代码优化与重构:GPT不仅能生成代码,
- 接入ChatGPT应用被苹果阻止更新,要求改成17限
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萧箫发自凹非寺量子位|公众号QbitAIChatGPT开放API消息才出来,就有应用安排上了。然而,苹果却把这次更新阻止了!理由是人工智能可能会产生不适合所有受众的内容:要么增加内容过滤功能,要么把APP适用人群改到17岁以上。这款应用名叫BlueMail,是一个电子邮箱应用,这次本来准备接入ChatGPT技术,用于生成邮件回复等,但苹果这么一操作,直接打乱了他们的计划。如果按照苹果的意思,所有基
- 大模型之带你了解plugins、GPTs的前生今世,GPT-4 turbo何以让众多创业者一夜无眠,及主要应用:RAG、Agent
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写在前面的话在前面几个章节,我们在熟悉了大模型的一些概念,学习了大模型的提示工程,体验了Chat的使用。今天这个章节是为了接下来我们使用大模型做应用开发做准备。大家陆续在很多文章中可能已经看到过了很多概念,比如plugins、GPTs、Agent,这里面自ChatGPT3.5爆火以来,有众多的AI创业公司从不同的切入点在做,OpenAI公司也在不断推进自家产品的核心能力和生态的迭代更新,比如去年最
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知识图谱生成llm-graph-builder(以下简称LGB)也使用了最新的graph+RAG的思路,使用知识图谱来加持RAG,提供更加准确和丰富的知识问答。知识图谱的生成上,利用大模型的泛化能力来自动生成和构建知识图谱,包括实体、关系和属性等。其相较于微软开源的GraphRAG(以下简称MS-GRAG)有很多相似和同源之处,但也有很多的不同。模块能力llm-graph-builderGraph
- 第65期 | GPTSecurity周报
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GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.基于第一性原理的大
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姓名:高亦凡学号:19020100056学院:电子工程学院转载自:原文链接【嵌牛导读】机器学习(MachineLearning)是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科,研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,是人工智能技术的核心。【嵌牛鼻子】机器学习【嵌牛提问】什么是机器学
- 《C++与新兴数据库技术的完美交互:开启高效数据处理新时代》
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在当今快速发展的科技领域,数据库技术不断推陈出新,为数据的存储、管理和检索带来了更高效、更灵活的解决方案。而C++作为一种强大的编程语言,如何更好地与新兴的数据库技术进行交互,成为了众多开发者关注的热点问题。一、新兴数据库技术的崛起随着大数据、云计算和人工智能等技术的飞速发展,传统的关系型数据库在某些场景下已经难以满足日益增长的需求。新兴的数据库技术,如NoSQL数据库、NewSQL数据库、分布式
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【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向,而前馈神经网络(FNN)是最基础的模型之一。虽然FNN在许多任务中表现出色,但当面对时间序列数据时,例如预测股票价格,它往往显得力不从心。这是因为FNN无法有效利用历史信息来预测未来的走势。为了解决这一问题,循环神经网络(RNN)被引入。通过这个熟悉的例子——股票价格预测,我们将一步步探讨RNN是如何从FNN演化而来的
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大家好,这里是小琳AI课堂!今天,我们要深入探讨自然语言处理(NLP)领域中的两种基础模型架构:单向模型和双向模型。这两种模型在处理和理解语言序列(如句子)的方式上有显著差异,它们的工作原理直接影响着大语言模型生成文本的方式。让我们一起来揭秘吧!单向模型(UnidirectionalModels)工作原理:单向模型在处理文本时,只能考虑序列中的一个方向,要么是从左到右,要么是从右到左。这意味着在生
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- ChatGPT的原理
wfx0002
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ChatGPT,美国OpenAI[1]研发的聊天机器人程序[12],于2022年11月30日发布[2-3]。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文[21]等任务。[2]发展历程编辑播报ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI
- ChatGPT 3.5/4.0简单使用手册
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本文:介绍授予大型语言模型(LLM)对Web浏览器的控制权的安全风险,重点关注提示注入漏洞。通过两种场景演示了使用TaxyAI(一种代表性概念验证浏览器代理)的利用,攻击者设法劫持代理并(1)从用户邮箱中窃取机密信息,(2)强制合并GitHub存储库上的恶意拉取请求。最后总结了此类浏览器代理的开发人员需要实施的缓解策略,以有效地保护其用户。1.简介大型语言模型(LLM),例如支持OpenAI的Ch
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实战LangChain(四):LangGraph入门——状态管理与基础结构实战LangChain(一):构建您的第一个聊天机器人_langchai机器人实战LangChain(二):探索RAG——为聊天机器人注入知识-CSDN博客实战LangChain(三):深化交互——利用Neo4j提升聊天机器人的对话能力实战LangChain(四):LangGraph入门——状态管理与基础结构实战LangCh
- 英伟达如何通过剪枝和蒸馏技术让Llama 3.1模型“瘦身“?
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人工智能算法机器学习
英伟达如何通过剪枝和蒸馏技术让Llama3.1模型"瘦身"?大家好,我是蒜鸭。今天我们来聊聊英伟达最近在大语言模型优化方面的一项有趣研究。随着Meta发布Llama3.1系列模型,如何在保持模型性能的同时缩小其体积成为了业界关注的焦点。英伟达研究团队通过结构化权重剪枝和知识蒸馏技术,成功将Llama3.18B模型压缩为4B参数的小型语言模型,并取得了不俗的效果。让我们一起来深入探讨这项技术的原理和
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换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
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struct student *next;
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// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
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- 《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;
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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
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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
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设计模式
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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。
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- 评"高中女生军训期跳楼”
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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?
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直接看如下代码:
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/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
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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>
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{
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,