- 为什么车辆限号
浭水
新一轮的车辆限号开始了,早晨得要早起来,打出时间矿量,因为今天要步行去上班了。小区里停着的,还未出行的车辆很多。一部分是因为限号原因,看来车辆限号,是有效果的。图片来源于网络为什么限号?“因为现在人们生活好了,有钱人多了,买车的人也多了,道路不够所有车辆跑了,跑起来堵得很,所以要限制一部分车上路,于是就发明了限号。”“各地纷纷出现雾霾天气,平时限号是为了保护环境。”这是搜狗问问的答案。总之,车辆限
- 搜狗输入法输入上下标
xzlAwin
系统
搜狗输入法输入上下标解决方法使用自定义短语映射上下标设置[设置]→[属性设置]→[高级]→[自定义短语]→[自定义短语设置]→[直接编辑配置文件]常用上下标表常用上标⁰¹²³⁴⁵⁶⁷⁸⁹⁺⁻⁼⁽⁾ⁿº˙常用下标₀₁₂₃₄₅₆₇₈₉₊₋₌₍₎ₐₑₒₓₔₕₖₗₘₙₚₛₜ更多上标ᵃᵇᶜᵈᵉᵍʰⁱʲᵏˡᵐⁿᵒᵖᵒ⃒ʳˢᵗᵘᵛʷˣʸᙆᴬᴮᒼᴰᴱᴳᴴᴵᴶᴷᴸᴹᴺᴼᴾᴼ̴ᴿˢᵀᵁᵂˣᵞᙆꝰˀˁˤꟸꭜʱꭝꭞʴʵʶ
- 英语语法学习:非谓语动词&过去分词的形式练习!
树先生本人
一、过去分词的变化规则1.规则变化(规则动词的变化规则)规则动词的过去分词与过去式变化规则一致:(1)一般而言,在动词原形后直接加-ed.(2)以字母e结尾的动词,直接加-d.(3)以辅音字母加-y结尾的动词,变y为i,再加-ed.(4)以重读闭音节(辅音+元音+辅音)形式结尾的动词,双写末尾的辅音字母,再加-ed.2.不规则变化(不规则动词的变化规则)过去分词的不规则变化,可以和过去式的不规则变
- NLP_jieba中文分词的常用模块
Hiweir ·
NLP_jieba的使用自然语言处理中文分词人工智能nlp
1.jieba分词模式(1)精确模式:把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.(2)全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义(3)paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架.简单来说就是使用百度提供的分词模型.use_paddle=True.(4)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再进行切分,提高召回率,
- docker安装与使用
小鱼做了就会
开发框架及各种插件dockerjavamavenubuntulinux
docker安装与使用一、docker安装二、容器三、镜像五、Docker部署ES5.1部署ES5.2配置跨域5.3重启容器5.4Docker部署ES-IK分词器5.5Docker部署ElasticSearch-Head5.6Docker快速安装kibana一、docker安装sudowget-qO-https://get.docker.com/|bash二、容器容器是由镜像实例化而来,这和我们学
- 生信学习Day-1
GJJDr
1.如何学习2.怎样解决学习中遇到的问题?a.第一步:搜索:首选-谷歌,其次-必应,大神级的搜索引擎:虫部落快搜。专业教程-搜狗微信、搜狗知乎、、githubb.第二步:如果你的问题不知该如何搜索,可在微信群中与小组成员讨论c.第三步:正确的提问3.如何搭建高效的学习平台a.效率软件:(1)浏览器-chrome浏览器简洁高效无广告,可以添加插件,比如”沙拉查词”(自行搜索),可以即时翻译。(2)电
- Python的情感词典情感分析和情绪计算
yava_free
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一.大连理工中文情感词典情感分析(SentimentAnalysis)和情绪分类(EmotionClassification)都是非常重要的文本挖掘手段。情感分析的基本流程如下图所示,通常包括:自定义爬虫抓取文本信息;使用Jieba工具进行中文分词、词性标注;定义情感词典提取每行文本的情感词;通过情感词构建情感矩阵,并计算情感分数;结果评估,包括将情感分数置于0.5到-0.5之间,并可视化显示。目
- 使用Python和Jieba库进行中文情感分析:从文本预处理到模型训练的完整指南
快撑死的鱼
Python算法精解python人工智能开发语言
使用Python和Jieba库进行中文情感分析:从文本预处理到模型训练的完整指南情感分析(SentimentAnalysis)是自然语言处理(NLP)领域中的一个重要分支,旨在从文本中识别出情绪、态度或意见等主观信息。在中文文本处理中,由于语言特性不同于英语,如何高效、准确地分词和提取关键词成为情感分析的关键步骤之一。在这篇文章中,我们将深入探讨如何使用Python和Jieba库进行中文情感分析,
- python连接es_Elasticsearch --- 3. ik中文分词器, python操作es
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python连接es
一.IK中文分词器1.下载安装2.测试#显示结果{"tokens":[{"token":"上海","start_offset":0,"end_offset":2,"type":"CN_WORD","position":0},{"token":"自来水","start_offset":2,"end_offset":5,"type":"CN_WORD","position":1},{"token":"
- 使用Python的Elasticsearch客户端 elasticsearch-py 来完成删除现有索引、重新创建索引并测试分词的示例代码
Roc-xb
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以下是一个使用Python的Elasticsearch客户端elasticsearch-py来完成删除现有索引、重新创建索引并测试分词的示例代码一、安装依赖pipinstallelasticsearch二、运行效果三、程序代码fromelasticsearchimportElasticsearch,NotFoundError#连接到Elasticsearches=Elasticsearch(
- JAVA使用es不分词_谈谈 Elasticsearch 分词和自定义分词
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JAVA使用es不分词
初次接触Elasticsearch的同学经常会遇到分词相关的难题,比如如下这些场景:1、为什么命名有包含搜索关键词的文档,但结果里面就没有相关文档呢?2、我存进去的文档到底被分成哪些词(term)了?3、我得自定义分词规则,但感觉好麻烦呢,无从下手如果你遇到过类似的问题,希望本文可以解决你的疑惑。一、上手让我们从一个实例出发,如下创建一个文档:PUTtest/doc/1{"msg":"Eating
- es安装ik分词器
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ESelasticsearchjenkins大数据
下载分词器首先确定es对应的版本(假设版本是7.10.0)根据版本下载指定的分词器开始安装在线安装./bin/elasticsearch-plugininstallhttps://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.10.0/elasticsearch-analysis-ik-7.10.0.zip离线安装-
- 三国演义python分析系统_Python之三国演义(上)
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三国演义python分析系统
一、设计实现详细说明1.1任务详细描述以中国四大名著之一——《三国演义》为蓝本,结合python数据分析知识进行本次的文本分析。《三国演义》全书共120回。本次的分析主要基于统计分析、文本挖掘等知识。1.2设计思路详细描述数据准备、数据预处理、分词等全书各个章节的字数、词数、段落等相关方面的关系整体词频和词云的展示全书各个章节进行聚类分析并可视化,主要进行了根据IF-IDF的系统聚类和根据词频的L
- 重生之我们在ES顶端相遇第11 章 - 深入自定义语言分词器
不能放弃治疗
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文章目录0.前言1.英语分词器2.阿拉伯语分词器3.结语0.前言国内企业出海是大势所趋,那么基于不同的语种进行分词就显得尤为重要,因为这会让用户的搜索体验更棒!国内出海企业,会更偏向于选择欧美、中东这2个地区。因此本文章也重点介绍英语、阿拉伯语的分词。在ES中内置的分词器中,有一个叫Languageanalyzers,我们可以根据该分词器,自定义出符合业务需求的特定语言分词器。1.英语分词器英语分
- NLP面试题(9月4日笔记)
好好学习Py
自然语言处理自然语言处理笔记人工智能
常见的分词方法分词是将连续的子序列按照一定的规则进行重新组合形成词序列的过程,是NLP领域内最基础的内容。常见的分词方法有jieba分词,jieba分词支持多种分词模模式:精确模式,全模式,搜索引擎模式。1)精确模式:将句子最精确的进行切分,适合文本分析,在日常工作中最为常用;2)全模式:将句子中所有可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但不能消除歧义。3)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词
- 选择输入法的竖排排列,保证让你的速度飞起来 | 第0017问
林广军
别小看两者之间这个小小的不同,对于依赖文字为生的律师群体,符合人性的输入法完全就是刚需。今天说个超级冷⻔却与律师实务息息相关的小技巧,超级冷⻔。大部分律师几乎每天都在使用,但可能从未意识到这个问题。搜狗拼音的一个设置小技巧。如果设置得当,能极大提高输入速度及输入的准确率。日常,大部分律师在使用搜狗拼音输入法的时候是这样的:第一张第二张而我的搜狗输入法是这样设置的:第一张第二张第三张看到有什么不同?
- 小学英语初级高频词汇学习- be
英语小天地nice
1)be+现在分词,构成进行时态,例如:Theyarehavingameeting.他们正在开会.Englishisbecomingmoreandmoreimportant.英语现在越来越重要.2)be+过去分词,构成被动语态,例如:ThewindowwasbrokenbyTom..窗户是汤姆打碎的.Englishistaughtthroughouttheworld.世界各地都教英语.3)be+动
- 微软开源 Phi-3.5 视觉模型
三花AI
三花AImicrosoft人工智能深度学习
微软刚刚发布了Phi3.5系列模型,一个小型模型("Mini")、一个混合模型("MoE")和一个视觉模型。下面是关键总结:Phi3.5Mini:3.8B参数,性能超过Llama3.1(8B)和Mistral7B,接近MistralNeMo12B。支持多种语言,使用了包含32,000个词汇的分词器。512个H100GPU,3.4万亿个tokens训练了10天。Phi3.5MoE:16x3.8B参数
- 好用的文本内容抽取关键词API接口调用示例
天聚数行
天行数据天行数据API接口tianapipython
用户输入的内容通常是一个不那么简洁的长尾词,通过抽取关键词接口就能快速抽取其中的核心词。该接口支持指定抽取数量和词性,其中num参数为可选,默认返回10个词语,999为不限数量。当指定wordtag参数为1时,返回一个包含词性的列表,例如把一大段文本中的人名或者把一篇文章里提到的地名单独提取出来。词性代码释义请参考中文智能分词接口词性代码释义。接口信息抽取一段文本信息中的核心关键词接口地址:htt
- 搜索引擎设计:如何避免大海捞针般的信息搜索
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架构Java学习搜索引擎
搜索引擎设计:如何避免大海捞针般的信息搜索随着互联网的发展,信息的数量呈爆炸式增长。如何在海量信息中快速、准确地找到所需信息,成为了搜索引擎设计中的核心问题。本文将详细探讨搜索引擎的设计原理和技术,从信息获取、索引建立、查询处理、结果排序到性能优化,全面解析如何避免大海捞针般的信息搜索。目录引言信息获取网页抓取数据清洗索引建立倒排索引正排索引查询处理查询解析词法分析与分词查询扩展结果排序相关性评分
- fastText 情感分类
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情感分类任务就是看一段文本,然后分辨这个人是否喜欢他们在讨论的这个东西。情感分类一个最大的挑战就是可能标记的训练集没有那么多,但是有了词嵌入,即使只有中等大小的标记的训练集,你也能构建一个不错的情感分类器image.pngimage.png假设有一个句子:“这个衣服质量不错”通过分词、去除停用词等预处理操作,得到“衣服/质量/不错”获取“衣服”、“质量”、“不错”的对应词向量(可以通过TF-IDF
- 用mintupgrade工具将Linux Mint 21.3升级到Linux Mint 22失败的解决办法
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LinuxMint升级版本linux运维服务器
LinuxMint22正式发布一个多月了,但是我一直没有升级和尝试,因为根据以往的经验,如果它所依赖的Ubuntu操作系统有大版本升级,往往出现应用软件兼容的比较大的问题,特别是国内的一些软件,比如WPS、搜狗输入法这些经常使用的软件。为了体验一下最新的操作系统功能、检验一下软件兼容性,我准备将测试环境的LinuxMint21.3升级到LinuxMint22。虽说是我使用的是测试环境,但其中也包含
- 极速写作——文案写手必备能力~
章鱼小洋子
写文案,首先得要会写。关于会写,我们来说说极速写作。极速写作是什么?——快速写作这个当下,学会极速写作能够让你随时随地进入写作状态,写文案、写文章,写文案的人必备能力~极速写作①工具篇软件001讯飞输入法语音输入,让写作更快捷002搜狗听写可以把文字转化成语音,写完之后可以看看自己的文章节奏感如何,哪里可以修改~003为知笔记可以保存云盘,随时修改,支持语音输入键盘蓝牙键盘静电容键盘红外线远轴键盘
- 默默背单词-231
ss的专属赫兹
1.stinky:[ˈstɪŋki]adj.发恶臭的n.全景雷达;环视雷达站stink:[stɪŋk]v.发恶臭;(非正式)讨厌透顶n.恶臭;(非正式)大吵大闹adj.臭气熏天的;讨厌的;腐败的过去式stank或stunk过去分词stunk2.gamey:adj.味道强的;勇敢的;多猎物的3.funky:[ˈfʌŋki]adj.时髦的;畏缩的;恶臭的funk:[fʌŋk]n.恐惧;怯懦;恐怖;臭味
- python 绘制词云图(自定义png形状、指定字体、颜色)最全!!!
早八起得来
pythonpython开发语言中文分词
前言本文为分总结构,有特定需求的可以查阅前部分分结构的对应板块,最后的总结不懂的可以在分板块查阅解释。分板块分别有引用的库、阅读文本、分词并设置停用词、设置png掩膜、字体设置、生成词云图,感谢您点开这篇分享,祝顺利。目录前言一、引用的库二、阅读文本(让python阅读)三、分词并设置停用词四、设置png掩膜五、字体设置六、生成词云图总结生成示例一、引用的库fromwordcloudimportW
- Elasticsearch检索原理
知知之之
Elasticsearchelasticsearch大数据搜索引擎
Elasticsearch的检索原理主要基于其内部使用的倒排索引结构,以及诸如BM25等相关性评分算法。查询解析当用户提交查询时,Elasticsearch接收和解析该请求,包括确定查询类型(如Match、Bool、Term等)和相关字段。解析过程涉及以下步骤:查询解析:Elasticsearch会对查询进行语法和语义分析。分词处理:对查询中的文本进行分词处理,将其转换为词项,以便于与倒排索引对应
- 自然语言处理系列八》中文分词》规则分词》正向最大匹配法
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能大数据算法人工智能编程语言java自然语言处理
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列八规则分词正向最大匹配法总结自然语言处理系列八规则分词规则分词是基于字典、词库匹配的分词方法(机械分词法),其实现的主要思想是:切分语句时,将语句特定长的字符串与字典进行匹配,匹配成功就进行切分。按照匹配的方式可分为:正向最
- LSTM与文本生成
Jiang_Immortals
人工智能lstm人工智能rnn
当使用Python和Keras构建LSTM模型时,可以按照以下步骤进行简单的文本生成:准备数据集:首先,将文本数据集进行预处理,例如分词、去除标点符号、将文本转换为小写等。创建一个词汇表,将每个唯一的单词映射到一个整数值,以便进行向量化。将文本序列划分为输入序列和目标序列。例如,对于句子“IloveAI”,输入序列是“Ilove”,目标序列是“AI”。构建LSTM模型:导入必要的库,如Keras和
- 2021-10-11
冉来如此
Voscreen练听力,ChinaDaily练阅读,Rachel'sEnglish练音标生活口语作文纸条,西窗烛,微信读书,不背英语,烧杯,微软数学,1.拼音发音点读2.小学古诗学习3.小学成语学习4.数学加减算数5.小学英语录音6.猜猜猜我最棒1靠谱背单词2.古诗文网3.Mathfuns每日英语听力,voscreen,搜狗翻译,pitaya,墨墨背单词,扇贝,不背单词中国诗词大会1:墨墨背单词2
- es映射配置(_mapping)
小丁学Java
ElasticSearchelasticsearchjenkins大数据_mapping映射配置
文章目录1、创建映射字段2、查看映射关系1、创建映射字段PUT/索引库名/_mapping{"properties":{"字段名":{"type":"类型","index":true,"store":true,"analyzer":"分词器"}}}POST/atguigu/_mapping{"properties":{"title":{"type":"text","index":true,"ana
- 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,