- Postman实现压力测试
t梧桐树t
postman压力测试测试工具
从事软件开发对于压力测试并不陌生,常见的一些压测软件有ApacheJMeterLoadRunnerGatlingTsung等,这些都是一些比较专业的测试软件,对于我的工作来说一般情况下用不到这么专业的测试,有时候需要对一些接口进行压力测试又不想再安装新软件,那么可以使用Postman来实现对接口的压力测试下面我来操作一下注:以下操作首先要保证Postman是登录状态创建一个接口测试窗口创还能一个接
- 帝国的联合及破裂(剑桥中国史笔记)
jon_164d
1.ElsewhereinChinathepoliticalandmilitarysituationwasinastateofconstantflux,andforthoseregionstheemperor’sreturnfromexilehadlittlemeaning.中国其他地方的政治和军事局势在继续不断地变动。对于这些地区来说,皇帝的回銮并没有多大意义2.Hsi-Tsunghasreig
- [论文笔记] 13篇 Diffusion Model for Biomedical Image Segmentation 论文串烧
Sijin_Yu
DeepLearning论文笔记#医学AI论文笔记#CV论文笔记论文阅读python计算机视觉人工智能深度学习神经网络stablediffusion
Author:SijinYu本文涉及的13篇论文分别是:[1]TaoChen,ChenhuiWang,HongmingShan.BerDiff:ConditionalBernoulliDiffusionModelforMedicalImageSegmentation.MICCAI,2023.[5]XinrongHu,Yu-JenChen,Tsung-YiHo,YiyuShi.Conditional
- 了解一个百万级 PHP 社交网站的架构
ditongchang6436
memcached大数据运维
Poppen.de是德国的一个社交网站,相对Facebook、Flickr来说是一个很小的网站,但它有一个很好的架构,融合了很多技术,如Nigix、MySql、CouchDB、Erlang、Memcached、RabbitMQ、PHP、Graphite、Red5以及Tsung。Poppen.de目前有200万注册用户数、2万并发用户数、每天20万条私有消息、每天25万登录次数。而项目团队有11个开
- 【AI视野·今日Sound 声学论文速览 第十八期】Wed, 4 Oct 2023
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SoundaudioPapers声学音频处理音频分类音源分离声学智能
AI视野·今日CS.Sound声学论文速览Wed,4Oct2023Totally4papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailySoundPapersMel-BandRoFormerforMusicSourceSeparationAuthorsJuChiangWang,WeiTsungLu,MinzWon最近,基于多频段频谱图的方法(例如频段分割RNNBSRNN)已经证明了音乐源分离的良好结果
- 基于TensorFlow Object Detection API实现RetinaNet目标检测网络(附源码)
liuqiker
机器学习/深度学习tensorflow目标检测深度学习人工智能神经网络
文章目录一、RetinaNet简介1.Backbone网络2.FPN网络二、RetinaNet实现1.tf.train.CheckPoint简介2.RetinaNet的TensorFlow源码一、RetinaNet简介 RetinaNet是作者Tsung-YiLin和KaimingHe于2018年发表的论文FocalLossforDenseObjectDetection中提出的网络。Retina
- 作为数据增强的复制粘贴
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https://arxiv.org/pdf/2012.07177.pdfSimpleCopy-PasteisaStrongDataAugmentationMethodforInstanceSegmentationGolnazGhiasi,YinCui,AravindSrinivas,RuiQian,Tsung-YiLin,EkinD.Cubuk,QuocV.Le,BarretZoph在计算机视觉中
- 2019-05-17 端午节粽子
Ztry
粽子ricedumpling/ricedumplingsmackricedumplings:包粽子tsung-tse/tzungtzu:粽子(中文音译)zongziTodaywemadesomezongzi,atradionalChinesefoodwhichismadeofglutinousricewithmeatorChinesedate(枣)initandisusuallywrappedin
- 图像 检测 - RetinaNet: Focal Loss for Dense Object Detection (arXiv 2018)
77wpa
#图像检测目标检测人工智能计算机视觉
图像检测-RetinaNet:FocalLossforDenseObjectDetection-密集目标检测中的焦点损失(arXiv2018)摘要1.引言2.相关工作References声明:此翻译仅为个人学习记录文章信息标题:RetinaNet:FocalLossforDenseObjectDetection(arXiv2018)作者:Tsung-YiLin,PriyaGoyal,RossGir
- tsung 安装配置
曹元_
一、介绍:它能用来压力测试HTTP,WebDAV,SOAP,PostgreSQL,MySQL,LDAP和Jabber/XMPP的服务器。它可以分布在多个客户机,并能够模拟成千上万的虚拟用户数并发。传统压力测试工具要收费,而且很贵,难以扩展,无法很好的集群形成大的压力.Tsung内置支持HTTP,WebDAV,SOAP,PostgreSQL,MySQL,LDAPandJabber/XMPP协议.Ts
- Tsung使用
孟楚
BaseonOSX10.10.3安装brewinstalltsung在终端运行tsung可以看到下面的输出,其实就是帮助输出结果编写一个tsung的文件,可以参考这里运行tsung-ftsung.xmlstart输出会提示log的位置,当让这个位置可以使用前面看到的-l参数指定。运行完毕,切换到log目录,然后执行/usr/local/lib/tsung/bin/tsung_stats.pl如果遇
- 目标检测算法FPN(Feature Pyramid Networks)简介
fengbingchun
DeepLearningNeuralNetwork
目标检测算法FeaturePyramidNetworks(FPN)由Tsung-YiLin等人于2017年提出,论文名字为”FeaturePyramidNetworksforObjectDetection”,可以从https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf直接下载。特征金字塔网络(FeaturePyramidNetwork)简称FPN,类似TDM(Top-DownMo
- 多任务自训练学习通用视觉表示
Vinteuil
Multi-TaskSelf-TrainingforLearningGeneralRepresentationsICCV2021https://arxiv.org/abs/2108.11353GolnazGhiasi,BarretZoph,EkinD.Cubuk,QuocV.Le,Tsung-YiLin摘要:尽管在训练各种任务的专用模型方面取得了快速进展,但是学习一个适用于许多任务的通用模型对于计
- FPN:特征图金字塔网络
黄黄呼呼的学习日记
cnn深度学习
1.论文简介论文名:FeaturePyramidNetworksforObjectDetection论文地址:FPN论文作者:Tsung-YiLin,PiotrDollar,RossGirshick,KaimingHe,BharathHariharan,andSergeBelongie论文时间:2016年CVPR说明:FPN可以实现端到端训练;使得模型精度更高;且不增加推理时间。使用了FPN结构的
- 手把手教你复现顶会论文 —— RandLA-Net (CVPR 2020 Oral)
XiaoMin@
Python
前言代码库:Pytorch或者Tensorflow(Tensorflow1.11)作者代码库链接:https://github.com/QingyongHu/RandLA-Net(Pytorch1.4)代码库链接:https://github.com/tsunghan-wu/RandLA-Net-pytorch1.数据集下载数据集下载链接:http://www.semantic-kitti.org
- 论文笔记:Feature Pyramid Networks for Object Detection(FPN)
snoopy_21
深度学习笔记
一、基本信息标题:FeaturePyramidNetworksforObjectDetection时间:2017引用格式:Lin,Tsung-Yi,etal.“Featurepyramidnetworksforobjectdetection.”ProceedingsoftheIEEEconferenceoncomputervisionandpatternrecognition.2017.二、研究背
- 【Focal Loss】《Focal Loss for Dense Object Detection》
bryant_meng
CNNfocallossRetinaNet
ICCV-2017【AITalking】FocalLossICCV2017现场演讲(Tsung-YiLin)文章目录1BackgroundandMotivation2Advantages/Contributions/Innovations3RelatedWork4Method4.1FocalLossDefinition4.2RetinaNetDetector5Experiments5.1Datas
- RetinaNet详细解读
武倔
深度学习算法算法python深度学习目标检测人工智能
网络名称RetinaNet发表时间2018年1月作者Tsung-YiLin,PriyaGoyal,RossGirshick,KaimingHe,andPiotrDollar机构FacebookAIResearch(FAIR)领域目标检测(objectdetection)简介使用FocalLoss解决样本不均衡问题,让one-stage网络达到two-stage的精度。简介针对onestage网络中
- 【论文简述及翻译】Feature Pyramid Networks for Object Detection(CVPR 2017)
华科附小第一名
卷积神经网络目标检测深度学习人工智能计算机视觉图像处理
一、论文简述1.第一作者:Tsung-YiLin2.发表年份:20173.发表期刊:CVPR4.关键词:CNN、金字塔网络、跳跃连接、目标检测5.探索动机:特征金字塔是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。为了处理小物体,经典的方式是采用图像金字塔在训练或测试阶段对图片进行多尺度变化增强,但是这样带来了极大的计算量。最近的深度学习目标检测器已经避免使用金字塔表示。6.工作目标:是否可以利用卷积
- 分布式管理控制系统Git与项目托管平台Github相关概念、工作流程与操作方法
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开发工具
尐轩web前端技术博客——丛培森PayenS.Tsung——There'snoplacelike127.0.0.1目录视图摘要视图订阅CSDN学院招募微信小程序讲师啦程序猿全指南,让【移动开发】更简单!【观点】移动原生App开发PKHTML5开发云端应用征文大赛,秀绝招,赢无人机!分布式管理控制系统Git与项目托管平台Github相关概念、工作流程与操作方法标签:gitgithub分布式管理201
- FPN(Feature Pyramid Networks for Object Detection) 学习笔记
zhulf0804
计算机视觉CVDetectionMulti-scale
论文:FeaturePyramidNetworksforObjectDetection作者:Tsung-YiLin,PiotrDollár,RossGirshick,KaimingHe,BharathHariharan,SergeBelongie最近在读最新目标检测论文的时候,FPN一直出现,所以在这里又把FPN网络论文重新读了一遍,并简单记了些学习笔记。一、FeaturePyramidNetwo
- tsung(压测工具)
老狗在追我在跑
1.Tsung是什么,有哪些特性?Tsung是一个开源、多协议、分布式的压力测试工具。它可以用来测试HTTP,WebDAV,SOAP,PostgreSQL,MySQL,LDAP和Jabber/XMPP的服务器,并且支持扩展协议。只要硬件足够,它可以在客户机集群上分布运行,模拟上百万用户。国内主要有华为和SNS网站在用;主要特性:1.高性能2.多协议支持并支持扩展协议。3.利用OS的IP别名技术,在
- Chao-tsung 唐昭宗
jon_164d
1.NotonlywasChao-tsungtotallypowerlesstodesertTangauthorityovertheprovinces,hewasunableeventocontroleventsathisowncourt,orintheareaimmediatelysurroundingthecapital.昭宗不仅根本无力重新树立唐王朝对各地的权威,而且也管不了朝廷中或京师四周
- 再想一想预训练和自训练吧
Valar_Morghulis
作者:BarretZoph,GolnazGhiasi,Tsung-YiLin等GoogleResearch,BrainTeam,2020.6.11摘要:预训练是计算机视觉领域的一种主流范式。例如,对ImageNet的有监督预训练模型常被用于初始化物体检测和分割模型的主干网络。但是何恺明给出了一个令人惊讶的发现[1]:在ImageNet上预训练对COCO上的物体检测的影响是有限的。本文将调研另一种使
- DL-SFA: Deeply-Learned Slow Feature Analysis for Action Recognition(泛读)
shengno1
Deep_Learning文献阅读DL文献阅读与感悟
一.文献名字和作者DL-SFA:Deeply-LearnedSlowFeatureAnalysisforActionRecognition,LinSun,KuiJiay,Tsung-HanChany,YuqiangFang,GangWang],ShuichengYan二.阅读时间2014年9月30日三.文献的贡献点这篇文章主要是将用于视频中行为识别的SFA与深度学习进行结合,虽然说是结合,其实并没
- 何恺明团队计算机视觉最新进展:从特征金字塔网络、Mask R-CNN到学习分割一切...
weixin_34319999
特征金字塔网络(FeaturePyramidNetworks)让我们以现在著名的FeaturePyramidNetworks(FPN)[1]开始,这是在CVPR2017发表的论文,作者Tsung-YiLin,何恺明等人。FPN的论文真的很棒。构建一个每个人都可以在各种任务、子主题和应用领域中建立的基准模型并不容易。在详细讨论之前,我们需要了解的一点是:FPN是ResNet或DenseNet等通用特
- 服务端压力测试工具选型的一些经验
AwesomeOcean
移动测试基础
以下内容为360QA服务端性能专项团队结合项目实践,对团队中当前应用的六款服务端压力测试工具Loadrunner、Jmeter、SpirentAvalanche、Siege、Tsung、Locust进行分析对比。●六款工具特点对比●实际案例选型分析【场景1】业务接口使用标准HTTP交互json类型数据,该接口承载多用户并发交互请求,测试预期为100并发用户,500TPS的业务处理能力,每用户测试脚
- FocalLoss 带mask的多分类 代码实现
JL_Jessie
pytorch笔记深度学习神经网络pytorch
关于介绍FocalLoss的博客很多,这里做一个简单的总结,并且实现了一个多分类的数据不均衡的FocalLoss。FocalLoss用来解决的问题FocalLoss这个损失函数是在目标检测领域(由Tsung-YiLin,PriyaGoyal,RossGirshick,KaimingHe,PiotrDollár提出)针对one-stage的目标检测框架(例如SSD,YOLO)中正(前景)负(背景)样
- 性能测试平台工具选型对比
weixin_30262255
scalajava
工具对比目前主流的开源性能测试工具主要有如下几种比较点JMETERnGrinderGatlingTsung结果开源免费,完全开源免费,完全开源免费,完全开源免费,完全开源=实现语言JAVAJAVAScala写的,支持JAVA库erlangjmeter=ngrinder>gatling>Tsung使用方式C/S或CommandB/SCommandCommand=支持分布式master/slaveco
- 使用TSung对Jabber服务器openfire进行压力测试
三棱球
测试相关服务器application测试reportserverperl
这周准备对openfire3.6.4进行压力测试,从一些资料显示TSung对jabber协议有较好的支持,因此今天下载安装并初步对压力进行测试,主要的步聚如下:1、从官方网站下载安装包(我的电脑是ubuntu,所以下载的是Deb包)。目前官方最新版本为1.3.3,下载地址为:http://tsung.erlang-projects.org/dist/ubuntu/tsung_1.3.3-1_all
- 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,