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智能驾驶汽车人工智能FSD
特斯拉的FSD(完全自动驾驶)架构设计以端到端神经网络为核心,结合专用硬件加速、海量数据训练和持续OTA迭代,形成了一套高度集成的系统。以下从硬件、软件、算法、数据处理和安全机制五个维度展开分析:一、硬件架构:从HW3.0到AI5的算力跃迁HW3.0基础设计采用三星14nm工艺的定制SoC,包含12个Cortex-A72CPU核心、2个NPU(合计73.7TOPS算力)和Mali-G71GPU,支
- ubuntu上编译fastDDS库源码并运行hellworld示例程序的流程
1.介绍1.1.目的本文是关于自己了解、学习、并使用fastDDS中间件的文章,描述了在ubuntu18.04上从下载源码到安装运行hellworld的整个流程,本文章为亲身实践,有问题请私信沟通1.2.FastDDS介绍eProsimaFastDDS是一个独立的cpp中间件实现,提供OMGDDS1.4和OMGRTPS2.2可互操作的有线协议标准,是一款免费和开源软件(ApacheLicense2
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只因在人海中多看了你一眼
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- 「论文导读」LLM高效推理与模型量化
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1.论文背景作者:HugoTouvron等人,來自MetaAI来源:arXiv:2302.13971,2023年2月主题:介绍LLaMA系列模型(LLaMA-7B、13B、33B、65B),专为研究用途设计,强调高效能与低资源需求的语言模型推理。论文探讨如何通过优化训练数据、模型架构和推理技术,在有限硬体资源(如单一GPU或CPU)上实现高效推理。学术背景:随着大型语言模型(LLM)如GPT-3的
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递归遍历二叉树的前,中,后序遍历题目链接前序遍历中序遍历后序遍历前序遍历题解classSolution{publicListpreorderTraversal(TreeNoderoot){Listlist=newArrayListlist,TreeNoderoot){if(root==null){return;}list.add(root.val);preorder(list,root.left)
- 2025 年机器学习工作流程的 7 个 AI 代理框架
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介绍机器学习从业者花费大量时间在重复性任务上:监控模型性能、重新训练流程、检查数据质量以及跟踪实验。虽然这些操作任务至关重要,但它们通常会占用团队60%到80%的时间,几乎没有留下任何创新和模型改进的空间。传统的自动化工具可以处理简单的、基于规则的工作流程,但它们难以应对机器学习操作所需的动态决策。何时应该根据性能漂移重新训练模型?当数据分布发生变化时,如何自动调整超参数?这些场景需要能够推理复杂
- 大模型开源与国产化突围:技术路径与产业机遇深度解析
梦玄海
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引言:大模型时代的双轨竞速2023年全球大语言模型(LLM)参数量突破万亿级,GPT-4、LLaMA等模型引领技术浪潮。中国在这场竞赛中面临双重命题:既要融入全球开源生态,又要构建自主可控的技术体系。本文将从技术架构、训练范式、生态建设三个维度,深入剖析大模型开源与国产化的突围路径。一、全球开源格局与中国大模型现状1.1国际开源生态的演进特征技术民主化加速:LLaMA-2(700亿参数)、BLOO
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- 后端路线指导(3):后端进阶版学习路线
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后端技术分享学习经验分享后端职场和发展面试
后端进阶版学习路线:如果说基础版的学习路线是为了打地基,那么进阶版必然是添砖加瓦了。进阶版路线其实才是真正扎实“基本功”的阶段,这一阶段主要需要学习微服务的开发模式、并发编程、设计模式等编程技巧,学习Spring和Redis的底层设计思想和源码,以及针对面试问的最多的部分进行的专项提升训练(JVM、Spring的IOC、AOP等等)接下来先定义一下对于知识的掌握程度级别:入门->了解->熟悉->非
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前沿多模态大模型:论文与实战人工智能LLMAIGC实时音视频
1.引言:客服场景下的VAD模型在客服中心,每天都会产生海量的通话录音。对这些录音进行有效分析,可以用于服务质量监控、客户意图洞察、流程优化等。VAD在其中扮演着“预处理器”和“过滤器”的关键角色:提升ASR效率与准确性:只将检测到的语音片段送入ASR引擎,可以避免ASR对静音和噪声进行无效识别,减少计算资源浪费,并降低识别错误率。精确统计通话指标:如通话时长、静音时长、抢话率、响应时长等,这些都
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在神经网络训练与部署中,激活函数扮演着关键角色,不仅影响模型训练过程,也直接决定了模型部署到实际设备后的性能表现。本文将介绍两种常用激活函数:Sigmoid和HardSigmoid,全面对比它们的原理、优缺点、应用场景,并提供实际代码示例,帮助你更好地理解与使用它们,尤其是在量化和嵌入式设备部署场景中。一、Sigmoid与HardSigmoid简介1.1Sigmoid激活函数介绍Sigmoid激活
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目录轻节点与全节点差异解析1.引言2.区块链节点基础2.1节点在区块链网络中的作用2.2节点类型概览3.全节点深度解析3.1全节点的核心功能3.2技术实现架构3.3资源需求分析3.4安全模型4.轻节点深度解析4.1轻节点的核心功能4.2技术实现架构4.3资源需求分析4.4安全模型5.关键差异对比5.1技术特性对比5.2安全模型对比5.3性能对比分析6.应用场景分析6.1全节点适用场景6.2轻节点适
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DAY36:复习日恩师@浙大疏锦行在PyTorch中,nn.Model是所有神经网络模块的基类,为构建和训练神经网络提供了丰富的方法,如下:1.模型构建与参数管理__init__方法功能:用于初始化神经网络模块的参数和子模块。在自定义网络时,通常会重写此方法来定义网络的结构。细节解释:在__init__方法中,可以定义各种层,如卷积层、全连接层等。这些层会被自动注册为子模块,方便后续管理。impo
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通道注意力(SE注意力)知识点回顾:不同CNN层的特征图:不同通道的特征图什么是注意力:注意力家族,类似于动物园,都是不同的模块,好不好试了才知道。通道注意力:模型的定义和插入的位置通道注意力后的特征图和热力图注意力机制:一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器,就像人类视觉会自动忽略背景,聚焦于图片中的主体(如猫、汽车)。transformer中的叫做自注意力机制,他是一种自己学习自己的
- AI周报 250630-250706
EAI工程笔记
AI周讯人工智能AI周报AI周报新闻资讯
文章目录**AI核心技术进展****a.模型架构与训练****b.推理优化与部署****c.智能体(Agent)系统****d.多模态与生成技术****e.开源框架与工具****f.评测与性能分析****产业与商业动态****️科技巨头动态****汽车行业AI落地****社会影响与伦理治理**更多精彩视频内容,关注wx小视频:伊织看世界AI核心技术进展a.模型架构与训练Meta发布2-simpli
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QQ1963288475
pythonuni-app微信小程序djangoflaskspringbootjava
文章目录具体实现截图本项目支持的技术路线源码获取详细视频演示:文章底部获取博主联系方式!!!!本系统开发思路进度安排及各阶段主要任务java类核心代码部分展示主要参考文献:源码获取/详细视频演示##项目介绍绪论在高校宿舍管理中,设施报修是一个重要的环节。传统的报修方式通常需要学生前往宿管办公室填写报修单,或者通过电话、短信等方式进行报修,这种方式存在诸多不便,如报修流程繁琐、信息沟通不畅等问题。而
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知识点见示例代码字典的简单介绍标签编码连续特征的处理:归一化和标准化至此,常见的预处理方式都说完了作业:对心脏病数据集的特征用上述知识完成,一次性用所有的处理方式完成预处理,尝试手动完成,多敲几遍代码。由于所给数据集已是处理过的数据集,以下将按所给数据集的处理情况对连续特征进行归一化和标准化。首先观察数据,需处理数据共有5列,分别是:age,trestbps,chol,thalach,oldpea
- 基于大模型的颅前窝底脑膜瘤诊疗全流程研究报告
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围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究意义与创新点二、颅前窝底脑膜瘤概述2.1定义与分类2.2发病机制与病因2.3临床表现与症状三、大模型预测原理与方法3.1大模型介绍3.2数据收集与预处理3.3模型训练与验证四、术前预测与准备4.1肿瘤特征预测4.2手术风险预测4.3术前检查与评估4.4患者沟通与教育五、手术方案制定5.1手术入路选择5.2手术步骤规划5.3术中监测与应急
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生成式人工智能实战|条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1GAN基础回顾1.2cGAN核心思想2.cGAN网络架构2.1数学原理2.2网络架构3.实现cGAN3.1环境准备与数据加载3.2模型构建3.3模型训练0.前言生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来深度学习领域最具突破性的技术之一,能够生成逼真的图像、音频甚至文本。然而,传统的G
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ModelasaService(模型即服务,MaaS)是一种基于云计算的商业模式,通过API将预训练的人工智能模型作为服务提供给用户,使其无需自行管理底层基础设施即可调用AI能力。MaaS通过云原生架构和标准化服务,正在重塑AI技术的开发和消费方式,推动人工智能从“技术专有”向“普惠工具”转变。以下是其核心要点:1.定义与核心理念MaaS将大模型(如GPT-3、多模态模型等)封装为标准化服务,用户
- 提示词工程在实体关系抽取中的创新
AI天才研究院
计算ChatGPTAI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
1.5概念结构与核心要素组成在深入探讨提示词工程在实体关系抽取中的应用之前,我们需要对其概念结构与核心要素组成有一个清晰的理解。这一部分将介绍提示词工程的基本框架,以及实体关系抽取的关键技术。提示词工程的基本框架提示词工程(PromptEngineering)是指利用人工智能技术和自然语言处理方法,设计并优化用于训练语言模型的输入提示(prompt),以达到特定任务目标的过程。其核心框架包括以下几
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- 2024最新 动物识别数据集(12-02已更新)
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机器学习自然语言处理人工智能
动物识别数据集是用于训练和评估动物识别模型的集合,这些数据集通常包含多种动物的图像或视频,以及对应的标签信息。它们在生物多样性监测、生态研究、农业和城市安全管理等领域发挥着重要作用。随着深度学习技术的发展,动物识别数据集的处理方式、算法逻辑和模型搭建与训练流程也在不断进步,以提高识别的准确性和效率。一、背景意义动物识别技术的发展对于生物多样性保护、生态学研究、农业和野生动物保护等多个领域具有重要意
- 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
- [QMT量化交易小白入门]-六十九、ETF动量评分策略,历史年化收益率107%
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量化交易小白入门数据库java缓存
本专栏主要是介绍QMT的基础用法,常见函数,写策略的方法,也会分享一些量化交易的思路,大概会写100篇左右。QMT的相关资料较少,在使用过程中不断的摸索,遇到了一些问题,记录下来和大家一起沟通,共同进步。文章目录相关阅读1.定时任务函数`mutorun`的解析1.1获取当前K线日期1.2跳过非回测或非最后一根K线的情况1.3开始任务日志记录1.4获取市场数据1.5检查市场数据有效性1.6计算ETF
- 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){
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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
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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
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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
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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
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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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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
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$ 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
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”
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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?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
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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,