- EmbodiedSAM:在线实时3D实例分割,利用视觉基础模型实现高效场景理解
数据猎手小k
3D实例分割在线实时感知视觉基础模型(VFM)应用
2025-02-12,由清华大学和南洋理工大学的研究团队开发一种名为EmbodiedSAM(ESAM)的在线3D实例分割框架。该框架利用2D视觉基础模型辅助实时3D场景理解,解决了高质量3D数据稀缺的难题,为机器人导航、操作等任务提供了高效、准确的视觉感知能力。一、研究背景随着机器人技术和人工智能的发展,机器人在复杂环境中执行任务(如导航、操作和交互)的能力越来越依赖于对三维(3D)场景的实时、准
- 单片机—中断系统
落幕
单片机嵌入式硬件
什么是中断系统?为使得CPU具有对外界紧急事件的实时处理能力而设置的,当CPU正在处理某些事的时候,当外界紧急事件请求,CPU会停止当前的事情,先去处理紧急的事件,处理结束后,在返回处理当前事件,这个过程叫做中断,实现这中功能的部件叫做中断系统。什么是中断源?向CPU发出中断请求的请求源就是中断源什么是中断向量表?中断向量是中断服务(处理)程序的入口地址存储中断服务(处理)程序地址的表格中断流程:
- AI编程工具领域:深度理解项目架构篇
xinxiyinhe
AI编程python人工智能AI编程人工智能
AI编程工具领域:深度理解项目架构篇在AI编程工具领域,能够读取项目目录并深度理解项目架构的工具主要通过代码索引、上下文感知和智能问答等功能实现。以下是基于最新信息的工具评估与分析:1.通义灵码(阿里云)核心能力:@workspace功能:基于RAG技术,支持本地代码库的索引和深度感知,可分析项目完整结构,生成文件解释、代码逻辑查询和整体修改建议。多语言支持:覆盖200+编程语言,兼容VSCode
- 深入解析TTM市盈率在股票投资中的应用
scoone
杂项小计生活学习
摘要:本文对TTM市盈率的概念、计算方法、优缺点及其在股票投资决策中的作用进行了详细阐述,旨在帮助投资者更好地运用这一财务指标进行投资分析。一、TTM市盈率概述TTM市盈率,即TrailingTwelveMonths市盈率,是一种反映股票价格与公司最近12个月盈利能力的比率。它通过计算公司过去四个季度净利润的总和,再除以在外流通的普通股总数,得到每股收益(EPS),最后以股价除以每股收益得到TTM
- SelectDB 实时分析性能突出,宝舵成本锐减与性能显著提升的双赢之旅
SelectDB技术团队
大数据物联网dorisselectdb人工智能电商场景数据分析
BOCDOP宝舵早期基于TiDB构建实时数仓,随着数据量增长,在数据处理效率、OLAP能力扩展、功能支持、成本与资源方面存在一定优化空间。为提升数据分析能力并优化成本,宝舵引入SelectDB,达成写入速度提升10倍,成本直降30%的显著成效。本文转录自高瑞军(宝尊科技高级架构师)在DorisSummitAsia2024上的演讲,经编辑整理。业务背景宝尊集团创立于2007年,是中国品牌电商服务行业
- 【Apache Storm】
茉菇
apachestorm大数据
一、Storm简介1、概述官网地址:https://storm.apache.org/index.htmlApacheStorm是一个开源的、分布式的实时计算系统,专为处理流式数据而设计。它能够处理大量数据流并在极低的延迟下提供实时的结果。相比于传统的批处理系统,Storm具有处理无限数据流的能力,支持非常高的可扩展性和容错机制。Storm可以适用于多种编程语言,具有高度的灵活性。2、核心功能分布
- 基于 KubeSphere v4 的 Kubernetes 生产环境部署架构设计及成本分析
KubeSphere 云原生
kubernetes容器云原生
本文作者:运维有术。今天分享的主题是:如何规划设计一个高可用、可扩展的中小规模生产级K8s集群?通过本文的指导,您将掌握以下设计生产级K8s集群的必备技能:集群规划能力合理规划节点规模和资源配置设计高可用的控制平面、计算平面、存储平面架构规划网络拓扑和安全策略制定存储解决方案组件选型能力选择适合的容器运行时(ContainerRuntime)评估和选择网络插件(CNIPlugin)规划监控、日志等
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- CSS中的伪类与伪元素:让样式更加灵活优雅
程序员
CSS中的伪类与伪元素:让样式更加灵活优雅在CSS的世界里,伪类和伪元素是两个强大而优雅的特性,它们能让我们的样式代码更加简洁,同时提供更丰富的样式控制能力。今天,让我们深入了解这两个概念。一、伪类(Pseudo-classes)1.1什么是伪类?伪类用于定义元素的特殊状态。它们以单个冒号(:)开头,就像给元素添加了一个虚拟的类,但无需修改HTML结构。1.2常用伪类/*鼠标悬停状态*/butto
- Websoft9 开源软件实操平台:快速积累企业级软件技能,深入理解真实业务场景
开源创业
引言:打破“纸上谈兵”的实训困境当前高校技术教育普遍面临一个矛盾:学生对开源工具的理论知识掌握充分,但在真实业务场景中常因环境配置复杂、工具链割裂而难以落地。例如,部署一套完整的电商系统需协调数据库、服务器、安全策略等多环节,传统虚拟机环境难以模拟企业级复杂度。Websoft9作为开源软件自动化部署工具,通过预集成200+企业级应用模板(如GitLab、Odoo、Jenkins)和全流程管理能力,
- 使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构
VYSAHF
langchain语言模型人工智能python
使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中,大规模语言模型(LLMs)已经展示了强大的能力。然而,在应对复杂的推理问题时,传统的提示方法常常力不从心。这篇文章将带您了解SELF-DISCOVER,一种新兴的框架,如何通过LangChain来实现自动化、动态化的推理结构构建,以提高LLMs的性能。技术背景介绍大规模语言模型(如GPT-4和PaLM2)已
- C#搭建Json RPC2.0 Server/Client
Flora*.*
rpcc#
写在前面这篇文章写了改,改了写,中间耽搁好长时间,最终还是决定坚持写下来,因为我自己在学习这部分开发时也花了很长时间去理解,所以这篇文章也相当于是对我这部分开发和学习的一个总结,希望它能给你带来帮助。因为本人能力有限,所以文中有些写的不明白或者有错误的地方还请大佬批评指正,我也会不断在项目中进行总结,更新这篇文章,让其更加通俗易懂!背景介绍在MES项目开发中,我们不希望经常改动主程序,但因为不同客
- Apache Storm实时流处理的核心技术
Hello.Reader
大数据apachestorm大数据
1.引言ApacheStorm是一个开源的、分布式的实时计算系统,专为处理流式数据而设计。它能够处理大量数据流并在极低的延迟下提供实时的结果。相比于传统的批处理系统,Storm具有处理无限数据流的能力,支持非常高的可扩展性和容错机制。Storm可以适用于多种编程语言,具有高度的灵活性。1.1什么是ApacheStorm?ApacheStorm是一个流处理引擎,它可以持续处理不断到来的数据流(str
- AI:对比ChatGPT这类聊天机器人,人形机器人对人类有哪些不一样的影响?
InnoLink_1024
AGI人工智能机器学习chatgpt人工智能机器人
人形机器人与像ChatGPT这样的聊天机器人相比,虽然都属于人工智能技术的应用,但由于其具备的物理形态和与环境的互动能力,它们对人类的影响会有很大的不同。下面从多个角度进行对比,阐述它们各自对人类的不同影响:1.物理交互与虚拟交互人形机器人:具有物理形态,能够在物理世界中与人类进行直接交互。例如,搬运物品、进行日常家务、提供身体上的帮助(如扶持老人、帮助走路等),以及进行非语言的沟通(如手势、面部
- 使用 DingoDB 创建自查询检索器的实战演示
fgayif
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DingoDB深入解析与实战演示DingoDB是一种分布式多模向量数据库,它结合了数据湖和向量数据库的特点,能够存储任何类型和大小的数据(如Key-Value、PDF、音频、视频等)。它具有实时低延迟处理能力,可以快速获取洞察并响应,还能高效进行即时分析和处理多模数据。在本教程中,我们将演示如何使用DingoDB向量存储来创建一个自查询检索器。技术背景介绍DingoDB的设计结合了数据湖的灵活性和
- 使用 DashVector 进行高效的矢量检索和自查询检索器演示
bavDHAUO
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在当代AI应用中,向量数据的管理和检索是至关重要的部分。DashVector是一个完全托管的向量数据库服务,提供了对高维稠密和稀疏向量的支持,允许实时插入和过滤搜索。这个服务基于DAMOAcademy自研的高效向量引擎Proxima核心构建,具备云原生和横向扩展能力,能够快速适应不同应用需求。在本篇文章中,我们将演示如何使用DashVector和SelfQueryRetriever来高效地进行矢量
- A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用
王金-太想进步了
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应用尽管预训练为大型语言模型(LLMs)赋予了强大的基础能力,但在部署于专业领域时,LLMs仍经常遇到持续的限制,包括上下文长度受限、容易产生幻觉(hallucination)、推理能力欠佳和固有的偏见。在现实世界的应用中,这些不足显得尤为重要,因为在这些场景中,精确性、可靠性和伦理一致性是至关重要的。这些问题引发了一些根本性的探讨:(1)如何系统地提高LLM的表现以满足特定领域的需求?(2)在实
- 2025年亚马逊多店铺运营的三大核心策略
跨境猫小妹
跨境电商大数据人工智能业界资讯经验分享
2025年亚马逊多店铺运营的三大核心策略随着跨境电商市场的日趋成熟,亚马逊卖家面临的竞争加剧,特别是拥有多个店铺的商家,更需要优化运营策略,提高盈利能力。进入2025年,亚马逊多店铺运营不再是简单的铺货,而是需要更精细的管理与系统化的运营。本篇文章将为你解析三大核心策略,助你高效管理多个店铺,提升市场竞争力。一、精细化选品与差异化布局1.数据驱动选品,提升市场竞争力多店铺运营的核心在于合理配置资源
- 斩获 44K 星!让 DeepSeek 控制你的浏览器,绝了
开源项目精选
人工智能
Browser-Use的开源框架,是一个能让电脑自动操作网页的智能工具。能处理动态加载的内容(比如广告弹窗、实时更新的图表),遇到网页元素位置变化还会自己调整策略,减少人工干预。Stars数46046Forks数4735主要特点强大的浏览器自动化功能:BrowserUse将先进的AI能力与强大的浏览器自动化技术相结合,为AI智能体实现流畅无缝的网页交互体验。视觉感知与HTML结构提取:将视觉理解能
- 人工智能的未来:从基础到前沿的探索与展望
小二爱编程·
人工智能aiAI编程AI写作AI作画
1.人工智能简介内容概述:人工智能(AI)是指模拟和执行人类智能任务的技术。随着计算能力和数据量的增加,AI在各个领域取得了显著进展,从自动化的基本任务到解决复杂的实际问题,人工智能正渗透到我们生活的各个方面。2.人工智能的种类与发展内容概述:AI的种类可以按智能的复杂度分为三大类:弱人工智能(NarrowAI):目前大多数应用都属于弱AI,如语音助手、自动驾驶等。它们专注于特定任务,并且无法扩展
- 知识蒸馏:从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)
AI仙人掌
人工智能AI人工智能深度学习语言模型机器学习
知识蒸馏通过迁移教师模型(复杂)的知识到学生模型(轻量),实现模型压缩与性能平衡。核心在于利用教师模型的软标签(概率分布)替代独热编码标签,学生模型不仅学习到教师模型输出数据的类别信息,还能够捕捉到类别之间的相似性和关系,从而提升其泛化能力核心概念知识蒸馏的核心目标是实现从教师模型到学生模型的知识迁移。在实际应用中,无论是大规模语言模型(LLMs)还是其他类型的神经网络模型,都会通过softmax
- 迁移学习基础知识
zhooooooou
深度学习迁移学习人工智能机器学习
简介使用迁移学习的优势:1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意:在使用别人预训练的参数模型时,要注意别人的预处理方式。原理:对于浅层的网络结构,他们学习到的角点信息和纹理信息都是通用的,将学习好的浅层网络的信息迁移到新的网络中,这样新的网络也拥有了识别底层通用特征的能力,从而能加快网络学习新的数据集的高维特征。常见的迁移学习的方式:1、载入权重后训练所有参数
- 工业机器人:现代工业的智能力量
机器人之树小风
机器人科技经验分享
在当今科技飞速发展的时代,工业机器人已成为现代工业不可或缺的重要组成部分。它如同一位不知疲倦、高度精准且功能强大的“智能工匠”,以其独特的魅力和卓越的能力,深刻地改变着工业生产的面貌。工业机器人是一种能够自动执行任务的可编程机械装置。它通常由机械臂、控制系统和编程装置等部分组成。机械臂是机器人的主体结构,能够实现多自由度的灵活运动,模拟人类手臂的各种动作。控制系统则犹如机器人的“大脑”,负责指挥和
- YashanDB配置资源管理
数据库
YashanDB资源管理通过内置高级包DBMS_RESOURCE_MANAGER和相关配置参数提供对物理资源的配置能力。启用资源管理创建资源使用组调用DBMS_RESOURCE_MANAGER.CREATE_CONSUMER_GROUP创建资源使用组。--创建名为LOW_GROUP和HIGH_GROUP的资源使用组,只有SYS用户才有权限执行EXECDBMS_RESOURCE_MANAGER.CR
- 深入解析Java跨平台原理
KBkongbaiKB
java开发语言
一、操作系统屏障的本质挑战源代码编译方式直接编译为机器码Windows的可执行文件.exeLinux的可执行文件.elfmacOS的可执行文件.machJava独特的中间格式字节码文件.classJVM虚拟机1.1传统语言的平台困局语言类型编译方式执行依赖跨平台能力C/C++直接生成机器码特定操作系统❌不可直接移植Python解释型执行Python解释器✅但性能较低Java字节码中间件JVM虚拟机
- Vite Plugin Inspect插件问题
听风说雨的人儿
前端javascript开发语言
有些小伙伴可能还不清楚,VitePluginInspect是由Antfu开发的一款Vite插件,它的目标是让Vue、React等框架的开发者能够更容易地查看和理解构建过程中经过转换的源码。通过集成到Vite环境中,Inspect插件可以在浏览器的开发者工具中直接展示ES模块、CSS、甚至是编译后的模板的原始状态,极大地增强了我们在实际开发中的调试能力windows命令以上这些大家需要注意,不然在使
- Go语言的默认参数
俞嫦曦
包罗万象golang开发语言后端
Go语言的默认参数探讨Go语言是一种简洁、高效且强类型的编程语言,凭借其优雅的语法和高并发处理能力,赢得了广泛的开发者青睐。在讨论Go语言的设计时,常常会提到它的一些特性,比如优雅的并发模型、强大的标准库以及易于部署等。然而,在功能丰富的编程语言中,一个常见的特性是在函数中使用默认参数。然而,Go语言的设计原则使得它并没有提供默认参数的直接支持。本文将深入探讨Go语言中的默认参数问题,分析其背后的
- Lisp语言的云存储
俞嫦曦
包罗万象golang开发语言后端
Lisp语言的云存储:构建智能化数据管理新时代引言随着信息技术的飞速发展,数据的生产和存储呈现出爆炸式增长。云存储作为一种新兴的数据管理方式,逐渐成为各行业必不可少的基础设施。尤其是在大数据、人工智能等领域,对数据的快速访问和高效存储要求尤为迫切。与此同时,Lisp语言作为一种历史悠久且具有强大表达能力的编程语言,通过其特有的特性,可以在云存储的架构设计与实现方面发挥独特的优势。本文将深入探讨Li
- GPT-4o mini小型模型具备卓越的文本智能和多模态推理能力
FlowUs息流使用宝典
GPT-4omini
GPT-4omini是首个应用OpenAI指令层次结构方法的模型,这有助于增强模型抵抗越狱、提示注入和系统提示提取的能力。这使得模型的响应更加可靠,并有助于在大规模应用中更安全地使用。GPT-4omini在学术基准测试中,无论是在文本智能还是多模态推理方面,都超越了GPT-3.5Turbo和其他小型模型,并支持与GPT-4o相同的语言范围。它在函数调用方面也表现出色,这使开发者能够构建应用程序来从
- 用 C++ 打造综合管理系统:功能实现与代码解析
他是只猫
C++教程c++算法学习开发语言
文章目录系统功能概述设计与实现可逆素数模块计算数字总和模块各位数字之和排序模块字符串中的最大整数模块字符串解压模块输出指定图形模块计算学生信息操作之最高分模块字符串反转模块菜单界面与主函数总结完整代码在C++编程学习过程中,将所学知识应用到实际项目里是提升编程能力的有效途径。今天,我们就来构建一个综合管理系统,这个系统集成了多个实用功能模块,能帮助我们解决不同类别的问题。通过这个项目,我们不仅能巩
- 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”
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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:
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,