- MySQL 锁原理通过 6 个死锁案例,让你彻底理解 MySQL 锁机制,死锁的原因
苹果醋3
面试题汇总与解析nginx运维javaspringbootmysql
Mysql锁类型和加锁分析MySQL有三种锁的级别:页级、表级、行级。1、表级锁:开销小,加锁快;不会出现死锁;锁定粒度大,发生锁冲突的概率最高,并发度最低。2、行级锁:开销大,加锁慢;会出现死锁;锁定粒度最小,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。3、页面锁:开销和加锁时间界于表锁和行锁之间;会出现死锁;锁定粒度界于表锁和行锁之间,并发度算法:1、nextKeyLocks锁,同时锁住记录(数据),
- 2025年美赛数学建模2025 MCM Problem A: Testing Time: The Constant Wear On Stairs A题 测试时间:楼梯上的持续磨损 代码解析
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模2025年数学建模美赛2025数学建模美赛A题2025楼梯上的持续磨损matlab代码
目录Python1.数据预处理与特征工程数据标准化与特征构建2.行进方向偏好分析深度神经网络(DNN)用于方向性分析3.多人同时使用分析卷积神经网络(CNN)用于磨损模式识别4.时间序列分析LSTM模型用于时间序列预测matlab代码Python我们将采用更多的机器学习和深度学习技术,例如图像处理、深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)等,并结合不同的算法进行更深入的分析。1.数据预处理与
- Llama大型语言模型原理详解
摆烂大大王
llamallama语言模型人工智能
Llama大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型,它在文本生成、问答、摘要等多种NLP任务中展现出强大的性能。本文将详细解析Llama模型的原理,包括其结构、训练过程以及工作机制,帮助读者深入理解这一先进的模型。一、模型结构Llama模型采用了一种基于Transformer的架构,这是一种由多个自注意力机制和前馈神经网络组成的深度神经网络结构。Transformer架构通过自注意力机制捕
- 利用ChatGPT阅读文献:指南与技巧
摆烂大大王
chatgptMathorCup数学建模chatgpt论文阅读人工智能学习
阅读文献对于学术研究和深度学习至关重要。ChatGPT作为一款高级人工智能聊天机器人,可以帮助用户更高效地阅读和理解文献。以下是如何利用ChatGPT阅读文献的一些指南和技巧。1.文献检索在你阅读文献之前,首先需要找到相关文献。可以使用如下命令让ChatGPT帮助你进行文献检索:/findpapers关键词或主题例如,如果你需要寻找关于人工智能在医疗领域应用的文献,可以输入:/findpapers
- 刷题记录 贪心算法-3:376. 摆动序列
威尔逊。
贪心算法算法leetcodepython笔记
题目:376.摆动序列难度:中等如果连续数字之间的差严格地在正数和负数之间交替,则数字序列称为摆动序列。第一个差(如果存在的话)可能是正数或负数。仅有一个元素或者含两个不等元素的序列也视作摆动序列。例如,[1,7,4,9,2,5]是一个摆动序列,因为差值(6,-3,5,-7,3)是正负交替出现的。相反,[1,4,7,2,5]和[1,7,4,5,5]不是摆动序列,第一个序列是因为它的前两个差值都是正
- 目标检测入门教程:使用Python实现目标检测算法
晨曦之光,优美芝麻
目标检测python算法机器学习-深度学习
目标检测是计算机视觉领域中的重要任务,它旨在识别和定位图像或视频中的特定对象。本教程将介绍如何使用Python编程语言实现目标检测算法。我们将使用一种广泛应用的目标检测算法——基于深度学习的单阶段检测器YOLO(YouOnlyLookOnce)的最新版本YOLOv4作为示例。在开始之前,请确保您已经安装了Python和以下必要的库:NumPy、OpenCV和PyTorch。您可以使用pip命令来安
- 「架构师」001计算机组成与体系结构
吴维炜
AIGC架构设计师计算机组成计算机体系结构架构师架构师计算机组成与体系
文章目录前言一、计算机结构1.1计算机组成结构1.2CPU组成1.3冯诺依曼结构与哈佛结构二、存储结构2.1层次化存储结构2.2Cache2.3主存编址计算(计算)2.4磁盘基本结构与存取过程(计算)2.5磁盘优化分布存储(计算)2.6磁盘移臂调度算法(计算)2.7单缓冲区和双缓冲区读取三、数据传输控制方式四、总线五、CISC与RISC六、流水线七、校验码八、嵌入式前言本文主要介绍计算机组成与体系
- 【2024年华为OD机试】(B卷,100分)- 热点网站统计(Java & JS & Python&C/C++)
妄北y
华为odjavajavascript矩阵c语言python
一、问题描述题目描述企业路由器的统计页面需要动态统计公司访问最多的网页URL的TopN。设计一个算法,能够高效动态统计TopN的页面。输入描述每一行都是一个URL或一个数字:如果是URL,代表一段时间内的网页访问。如果是数字N,代表本次需要输出的TopN个URL。输入约束:总访问网页数量小于5000个,单网页访问次数小于65535次。网页URL仅由字母、数字和点分隔符组成,且长度小于等于127字节
- PyTorch 快速入门
無量空所
深度学习机器学习pytorch开源
我们将通过一个简单的示例,快速了解如何使用PyTorch进行机器学习任务。PyTorch是一个开源的机器学习库,它提供了丰富的工具和库,帮助我们轻松地构建、训练和测试神经网络模型。以下是本教程的主要内容:一、数据处理PyTorch提供了两个基本的数据处理工具:torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset。Dataset用于存储样本及其对应
- 【Java】已解决:`java.lang.NoClassDefFoundError`
屿小夏
java开发语言
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 【Java】已解决java.lang.NoSuchMethodException异常
屿小夏
javapython开发语言
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- C++,STL 简介:历史、组成、优势
智驾
C/C++c++开发语言STL
文章目录引言一、STL的历史STL的核心组成三、STL的核心优势四、结语进一步学习资源:引言C++是一门强大且灵活的编程语言,但其真正的魅力之一在于其标准库——尤其是标准模板库(StandardTemplateLibrary,STL)。STL提供了一系列高效的数据结构和算法,极大地简化了开发者的工作。无论是处理复杂的数据操作,还是优化代码性能,STL都已成为C++开发中不可或缺的工具。本文将带您了
- 三傻排序的比较(选择,冒泡,插入)
某个默默无闻奋斗的人
算法java数据结构
在学习排序算法时,选择排序、冒泡排序和插入排序是最常见的基础排序算法。但是,尽管这些算法看起来非常相似,它们在实际应用中的效率和性能却有所不同。本文将详细比较这三种排序算法的时间复杂度、空间复杂度。比较总结排序算法时间复杂度(最坏/平均/最好)空间复杂度稳定性总结选择排序O(n^2)/O(n^2)/O(n^2)O(1)不稳定选择排序就像每次去找最小的苹果,把它拿过来放到最前面。比较次数多,但并不保
- 基于Matlab的秃鹰算法求解最优目标问题
代码编织匠人
算法matlab开发语言Matlab
基于Matlab的秃鹰算法求解最优目标问题秃鹰算法是一种基于仿生学原理的优化算法,灵感来源于秃鹰在捕食过程中的搜索策略。该算法通过模拟秃鹰的捕食行为,寻找最优解决方案。在本文中,我们将使用Matlab实现秃鹰算法,并利用该算法解决一个最优目标问题。首先,让我们定义要解决的最优目标问题。假设我们有一个函数f(x),其中x是一个向量,表示优化问题的变量。我们的目标是找到使函数f(x)取得最小值的x值。
- PennyLane: 探索量子计算的新里程
戴艺音
PennyLane:探索量子计算的新里程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/pennylane项目简介是一个开源软件框架,专注于混合量子和经典计算。由PennyLaneAI团队开发,该项目提供了一个直观且灵活的方式来设计、训练和优化涉及量子硬件的机器学习模型。其目标是让研究人员和开发者能够轻松地在本地或云端的量子计算机上进行实验。技术分析PennyLane
- 五类推理(逻辑推理、概率推理、图推理、基于深度学习的推理)的开源库 (一)
由数入道
深度学习开源人工智能
在开发中,有一些开源库可以实现不同类型的推理,包括逻辑推理、概率推理、图推理、基于深度学习的推理等。以下是五类推理(逻辑推理、概率推理、图推理、基于深度学习的推理)的现成开源库,它们各自的功能、特点和适用场景的详细介绍,并进行对比分析。1.逻辑推理推理:PyDatalog库介绍:PyDatalog是一个Python的逻辑编程库,它将逻辑编程的功能引入到Python中,提供了在Python中进行规则
- 【论文复现】一种改进哈里斯鹰优化算法用于连续和离散优化问题
小O的算法实验室
智能算法智能算法改进论文复现算法智能算法应用论文复现
目录1.摘要2.哈里斯鹰算法HHO原理3.改进策略4.结果展示5.参考文献6.代码获取1.摘要哈里斯鹰优化(HHO)是一种基于种群的元启发式优化算法,已被广泛应用于各种测试函数和实际问题。本文提出了一种改进的HHO算法,旨在通过简化算法结构并改进随机参数的确定方式,来提升算法性能。改进分为三个阶段:1.重新设计了确定随机参数的方法;2.更新了产生新解的策略;3.将决策机制从六步简化为四步。2.哈里
- 【智能算法】麻雀搜索算法(SSA)原理及实现
小O的算法实验室
智能算法算法
目录1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过程3.代码实现4.参考文献1.背景2020年,Xue等人受麻雀觅食行为和逃避觅食者自然行为启发,提出了麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)。2.算法原理2.1算法思想自然界中麻雀主要有觅食和反觅食两种行为:觅食:麻雀中分为探索者和追随者,能够寻找较好食物的麻雀(适应度函数较高)为探索者,其余麻雀为追随者受到探索者方向
- 【智能算法】人工蜂鸟算法(AHA)原理及实现
小O的算法实验室
智能算法算法智能算法
目录1.背景2.算法原理2.1算法思想2.2算法过程3.代码实现4.参考文献1.背景2021年,Zhao等人受到蜂鸟飞行和捕食行为启发,提出了人工蜂鸟算法(ArtificialHummingbirdAgorithm,AHA)。2.算法原理2.1算法思想AHA算法是一种基于蜂鸟智能行为的生物启发优化算法,旨在解决优化问题。其主要思想包括:食物源模拟:将问题的解空间表示为食物源,每个食物源对应一个解向
- 大数据组件ClickHouse介绍(场景、优劣势、性能)
坚持是一种态度
大数据开发ClickHouse大数据clickhouse数据库列式数据库
大数据组件ClickHouse介绍简介使用场景优势与劣势优势劣势性能单个查询吞吐量处理短查询的延时时间处理大量短查询数据写入性能查询性能简介clickhouse是一个高性能的列式存储分析数据库管理系统,由俄罗斯搜索引擎公司yandex开发。clickhouse具有以下特点高性能:clickhouse优化了查询和数据压缩算法,支持多维度数据分析和快速聚合查询。分布式:clickhouse采用共享无状
- 杨立昆退休?中国Deepseek超Llama 4触发Meta
极道Jdon
javascriptreactjs
[昨天,人工智能领域发生了一些事情:杨立昆领导的Meta生成式人工智能部门(Metagenaiorg)陷入了恐慌模式。杨立昆是Meta(原Facebook)的首席人工智能科学家,同时也是纽约大学的教授。杨立昆因其在深度学习领域的开创性工作而获得了图灵奖(TuringAward),这是计算机科学领域的最高荣誉之一。恐慌模式始于DeepseekV3,它在性能测试中已经超过了Llama4。更让人尴尬的是
- 再写最长上升子序列(简单dp)
计信金边罗
算法c++数据结构
给定一个长度为的数列,求数值严格单调递增的子序列的长度最长是多少。输入格式第一行包含整数。第二行包含个整数,表示完整序列。输出格式输出一个整数,表示最大长度。数据范围1≤≤1000,−109≤数列中的数≤109输入样例:73121856输出样例:4难度:简单时/空限制:1s/64MB总通过数:100525总尝试数:154358来源:模板题AcWing算法标签#includeusingnamespa
- 第十七题:电话号码的字母组合
冰魄雕狼
leetcode算法leetcodec语言pythonjava数据结构
题目描述给定一个仅包含数字2-9的字符串,返回所有可能的由它组成的字母组合。你可以假设输入字符串至少包含一个数字,并且不超过3位数字。实现思路使用哈希表或数组存储每个数字对应的字符,然后通过递归或迭代的方式生成所有可能的组合。如果字符串长度为n,则可以看作是n层循环,每层循环可以选择对应数字的所有字符之一。算法实现C语言实现#include#include#includevoidbacktrack
- Anaconda 虚拟环境 和 Python 虚拟环境 主要的区别
张biubiu
python开发语言
在PyCharm中配置Anaconda虚拟环境和Python虚拟环境主要的区别在于环境的管理方式和用途。下面我会分别解释这两种虚拟环境的特点,并说明它们的差异。1.Anaconda虚拟环境Anaconda是一个针对数据科学、机器学习等应用领域优化的Python发行版,它提供了Python、R和大量的科学计算和数据处理包(如NumPy、Pandas、SciPy、Matplotlib等)的集成,且方便
- 书生浦语第五期
晴斋1216
语言模型
基础作业完成以下任务,并将实现过程记录截图:配置lmdeploy运行环境下载internlm-chat-1.8b模型以命令行方式与模型对话视频链接文档链接基础知识学习模型部署在软件工程中,部署通常指的是将开发完毕的软件投入使用的过程。在人工智能领域,模型部署是实现深度学习算法落地应用的关键步骤。简单来说,模型部署就是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。目前大模型部署面临的挑战计算量巨大内
- 斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件!
Alexquyun
人工智能机器学习深度学习python
这些课程专为已有一定基础(基本的编程知识,熟悉Python、对机器学习有基本了解),想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示:“深度学习是科技业最热门的技能之一,本课程将帮你掌握深度学习。”学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建神经网络,并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。DeepLearningSpecialization对卷积神经网络(CNN
- 数据结构【时间复杂度、空间复杂度--1】
北方留意尘
数据结构c语言后端数据结构算法
目录数据结构前言1.算法的复杂度2.时间复杂度2.1时间复杂度的概念2.2大O的渐进表示法2.3时间复杂度存在最好、平均和最坏情况2.4常见时间复杂度计算举例3.空间复杂度注意:时间累积(一去不复返),空间不累计(可重复利用)4.常见时间复杂度以及复杂度oj练习数据结构前言什么是数据结构?数据结构(DataStructure)是计算机存储、组织数据的方式,指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素
- Python从0到100(四十九):数据库设计及Django ORM使用
是Dream呀
python数据库django
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 一、复杂度分析之——2、空间复杂度
记得多吃点
从零开始学算法算法python
空间复杂度前言一、空间复杂度是什么?二、算法相关空间1、算法在运行过程中使用的内存空间主要包括以下几种。2、暂存空间可以进一步划分为三个部分。三、推算方法四、常见类型五、不同复杂度代码演示1、常数阶O(111)2、对数阶O(lognlog_nlogn)3、线性阶O(nnn)4、平方阶O(n2n^2n2)5、指数阶O(2n2^n2n)总结前言本文将介绍空间复杂度相关知识。如果下面内容看不懂的话,那就
- 自定义数据集使用scikit-learn中的包实现线性回归方法对其进行拟合
辞落山
scikit-learn线性回归python
1.引言简要介绍线性回归模型及其在机器学习中的应用。2.创建自定义数据集通过生成一个简单的自定义数据集来模拟问题。可以使用numpy生成数据。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#生成自定义数据np.random.seed(42)X=2*np.random.rand(100,1)y=4+3*X+np.random.randn(100,1)3.使用s
- 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,