- 数据分析的智能化变革:AI人工智能
AI大模型应用工坊
数据分析人工智能数据挖掘ai
数据分析的智能化变革:AI人工智能关键词:数据分析、智能化变革、AI人工智能、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨了数据分析领域借助AI人工智能实现的智能化变革。详细阐述了相关核心概念、算法原理、数学模型,通过具体的项目实战展示了AI在数据分析中的应用,介绍了实际应用场景以及可利用的工具和资源。同时对数据分析智能化变革的未来发展趋势与挑战进行了总结,并解答了常见问题,为读者全面了解这一变革提供了丰
- 项目解决方案:付费自习室视频监控系统建设解决方案
目录第一章项目背景1.1技术提升背景1.2发展趋势背景1.3合规性要求背景第二章实现特点2.1拓展集成,信息联动2.2全面支持,无忧运营2.3成本控制,效益最大化第三章需求确认3.1实时远程监控,集中管理3.2权限管理灵活且安全第四章建设目标4.1先进实用,贴合需求4.2经济完备,高性价比4.3安全可靠,稳定运行4.4易于拓展,前瞻未来第五章难点解析5.1视频观看无缝衔接5.2精细划分用户功能第六
- Vue与React区别分析
╰つ゛木槿
vue3web前端vue.jsreact.js前端
目录一、设计哲学与框架定位1.1核心定位差异1.2哲学差异对比二、核心机制深度对比2.1响应式数据管理2.2模板与渲染引擎三、组件化开发范式对比3.1组件结构设计3.2逻辑复用模式3.3通信机制差异四、生态系统与工具链4.1核心生态对比4.2开发工具对比五、性能优化策略5.1Vue优化方向5.2React优化方向六、共同点与差异总结6.1共同基础6.2核心差异矩阵七、选型建议与未来趋势7.1适用场
- 数据编织趋势探秘
今天跟大家聊聊数据编织(DataFabric)的概念Gartner在2022年重要战略技术趋势中重点提到数据编织(DataFabric)这个概念,本质上是在谈怎么实现“数据找人而不是人找数据”的愿景为什么DataFabric将会成为一种趋势,为什么越来越多的企业将在未来采用这样的方式进行部署?1、在传统IT时代,无论是早年的“数据仓库”还是近几年的“数据湖”和“大数据”时代,其实数据利用都是集中式
- 文件描述符在Go_Python等高级语言中的封装
操作系统内核探秘
操作系统内核揭秘OSai
文件描述符在Go/Python等高级语言中的封装关键词:文件描述符、Go语言、Python语言、封装、高级语言摘要:本文主要探讨文件描述符在Go和Python等高级语言中的封装。首先会介绍文件描述符的基本概念,接着分别深入讲解Go语言和Python语言是如何对文件描述符进行封装的,包括封装的原理、具体实现以及相关代码示例。还会分析这种封装带来的好处和可能面临的挑战,最后对未来在这方面的发展趋势进行
- 区块链真的会是未来吗?
VV- Wxiaoxwen
软件工程开源软件软件构建
区块链很有可能是未来的重要技术趋势之一,其凭借去中心化、不可篡改等特性,在技术革新、应用拓展等方面展现出巨大潜力,有望对众多领域产生深远影响,尽管面临一些挑战,但发展前景广阔。具体分析如下:-技术发展前景良好:-性能不断提升:分片技术会不断成熟和完善,将区块链网络划分为多个分片,每个分片独立处理交易,可提高交易吞吐量和网络可扩展性。同时,共识机制也会持续创新,如“链上随机性”“交叉链共识”等算法,
- 2025年渗透测试 vs 漏洞扫描:本质区别与协同防御实战指南
上海云盾商务经理杨杨
安全网络
引言2025年,随着AI驱动的自适应攻击与量子计算威胁升级,企业对安全评估的需求激增。然而,渗透测试(PenetrationTesting)与漏洞扫描(VulnerabilityScanning)仍被大量混淆——前者年成本超百万仍一票难求,后者自动化率突破90%却误报率居高不下。本文从技术本质、演进趋势与实战场景切入,解析二者差异及协同策略。一、本质区别:五维对比框架维度渗透测试漏洞扫描核心目标模
- 2025年iptables防御DDoS攻击终极指南:从原理到实战配置
上海云盾商务经理杨杨
ddos
一、DDoS攻击新趋势与iptables的防御定位1.2025年攻击特征升级AI驱动的自适应攻击:攻击流量动态模拟合法用户行为,传统规则引擎漏检率超40%。混合攻击常态化:SYNFlood、UDPFlood、CC攻击组合使用(如SYN+HTTPFlood),单次攻击峰值突破8Tbps。IPv6协议滥用:利用IPv6多播地址扫描内网,绕过传统IPv4防护规则。2.iptables的核心优势轻量级内核
- Spring Boot + 本地部署大模型实现:基于 Ollama 的集成实践
在当今的软件开发中,将大语言模型集成到本地应用中已经成为一种趋势。SpringBoot作为Java开发中的一个流行框架,提供了强大的功能来构建和部署应用。本文将介绍如何在SpringBoot应用中集成本地部署的大模型,特别是通过Ollama这个工具来实现。一、环境准备在开始之前,确保你的开发环境已经安装了以下工具和库:JDK1.8或更高版本Maven或Gradle作为项目管理工具SpringBoo
- 转行大模型之从大数据到AI:我为何选择投身大模型领域
程序员辣条
大数据人工智能产品经理大模型教程大模型入门大模型学习
作为一名经验丰富的大数据开发工程师,我最近决定扩展自己的职业方向,转向大模型应用开发。这个决定源于对技术趋势的观察、对个人发展的思考,以及对我们行业未来的预判。让我从一个大数据工程师的视角,逐步分析这个决定背后的逻辑。目录1.技术演进:从大数据到大模型1.1大数据技术的发展现状1.2AI与大数据的融合1.3大模型:AI与大数据的集大成者2.技能迁移:大数据到大模型的自然过渡2.1数据处理能力的价值
- 数字营销中衡量广告效果的核心指标
走过冬季
学习笔记数据仓库数据分析
数字营销中衡量广告效果的核心指标可按目标层级分为以下几类,结合最新行业趋势与标准整理如下:一、曝光与互动指标CTR(点击率)定义:广告被点击次数占展示次数的比例,反映广告吸引力。公式:CTR=点击次数÷展示次数×100%应用:CTR<1%需优化文案或受众定位;社媒广告CTR高于搜索广告。VTR(视频观看完成率)定义:用户完整观看视频广告的比例,评估内容质量。公式:VTR=完整观看次数÷展示次数×1
- 元宇宙养老社区:数字化照护的创新实践
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据大厂Offer收割机面试题简历程序员读书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AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
《元宇宙养老社区:数字化照护的创新实践》关键词元宇宙养老社区数字化照护虚拟现实人工智能大数据物联网摘要本文深入探讨了元宇宙养老社区的概念、技术架构及其在数字化照护中的应用。通过分析虚拟现实、人工智能、大数据和物联网等核心技术,本文详细阐述了元宇宙养老社区的架构设计、项目实施、运营管理与用户体验优化。同时,本文还展望了元宇宙养老社区的潜在市场、技术发展趋势以及未来挑战与机遇。文章目录《元宇宙养老社区
- 【Python基础】13 知识拓展:CPU、GPU与NPU的区别和联系
智算菩萨
python开发语言人工智能
引言:处理器大战背后的技术革命在人工智能蓬勃发展的今天,我们经常听到CPU、GPU、NPU这些术语,但你是否真正理解它们之间的区别和联系?作为Python开发者,我们更关心的是:在什么场景下选择哪种处理器?如何在Python中充分发挥它们的性能优势?这篇文章将从技术原理出发,结合Python实战代码,深入解析这三种处理器的特点、应用场景和发展趋势,帮助你在面对不同计算任务时做出最优选择。第一章:C
- [精选] 2025最新MySQL和PostgreSQL区别、迁移、安全、适用场景全解析
猫头虎
数据库技术专区#MySQL专栏#PostgreSQL专栏mysqlpostgresql安全运维云原生数据库容器
[精选]2025最新MySQL和PostgreSQL区别、迁移、安全、适用场景全解析在当前的数据库技术领域,MySQL和PostgreSQL作为两大主流数据库,拥有各自独特的优势和应用场景。随着技术的不断演进,特别是2025年的最新动态和趋势,两者在功能、迁移、性能、安全性等方面都有了一定的变化和优化。因此,本文将通过详细的对比和分析,帮助初学者更好地理解这两种数据库,帮助你做出选择,或者顺利进行
- 企业为什么选择YashanDB数据库?七大核心优势解析
数据库
在快速发展的信息化时代,企业在选择数据库时面临许多挑战,包括性能瓶颈、数据一致性、可扩展性和高可用性等。随着数据量的不断增长,传统数据库难以满足日益增长的需求,企业需要一种更为高效、稳定的解决方案。YashanDB数据库凭借其独特的体系架构和丰富的功能逐渐崭露头角,成为企业数据存储和管理的优选平台。本文旨在深入剖析YashanDB的七大核心优势,帮助读者更好地理解其价值。高性能YashanDB采用
- AI+大数据:社交网络分析在金融风控中的完整流程
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶人工智能大数据ai
AI+大数据:社交网络分析在金融风控中的完整流程关键词:AI、大数据、社交网络分析、金融风控、完整流程摘要:本文详细讲述了在金融风控领域运用AI和大数据进行社交网络分析的完整流程。通过通俗易懂的语言,从背景知识入手,解释核心概念,阐述算法原理,分享项目实战经验,探讨实际应用场景,推荐相关工具资源,展望未来发展趋势与挑战,旨在让读者全面了解这一复杂技术在金融风控中的应用。背景介绍目的和范围我们的目的
- 大规模分布式数据库读写分离架构:一致性、可用性与性能的权衡实践
目录1引言:数据库架构的核心三角2原创架构设计2.1读写分离系统架构2.2读写核心流程3企业级实现代码3.1Python路由服务核心代码3.2TypeScript复制状态监控3.3Kubernetes部署YAML示例4性能对比量化分析5生产级部署与安全方案5.1高可用部署架构5.2安全审计方案6技术前瞻性分析6.1演进路线图6.2关键趋势解读7附录:完整技术图谱结论1引言:数据库架构的核心三角在大
- DDD领域驱动设计深度解析
目录DDD领域驱动设计深度解析DDD凝聚了软件工程的智慧DDD领域驱动设计的历史什么是领域Domain领域驱动设计领域驱动设计几大原则详解领域驱动模型的概念领域驱动设计的挑战DDD领域驱动设计深度解析DDD凝聚了软件工程的智慧许多人对微服务设计中经常提及的DDD非常推崇,觉得这是最新的架构设计趋势和解决微服务业务划分的终极方法。实际上,DDD概念最早在2004年就提出来了,微服务的前身SOA的概念
- Python 爬虫实战:GitHub 热门项目分析(Star 趋势 + 技术栈聚类)
Python核芯
Python爬虫实战项目python爬虫github
前言今天我们要一起完成一个实战项目:通过爬取GitHub热门项目,分析它们的Star趋势以及技术栈聚类。这个项目不仅能让我们熟悉GitHubAPI的使用,还能锻炼我们数据处理和可视化的能力。GitHub作为全球最大的代码托管平台,拥有海量的开源项目。通过分析这些项目的Star趋势和技术栈,我们可以了解当前热门的技术方向,这对我们的技术选型和职业发展都有很大的帮助。本文将分为以下几个部分:爬取Git
- 基于MCP架构的ChatBI:破解数据分析难题,让智能对话赋能商业决策
码力金矿
MCP人工智能python架构数据分析数据挖掘数据库sqloceanbase人工智能
在数据驱动的时代,传统BI工具操作复杂、效率低下,而ChatBI(对话式商业智能)的兴起为企业带来了新希望。本文将深入探讨一种基于MCP(ModelContextProtocol,模型上下文协议)架构的ChatBI解决方案,通过创新设计解决数据准确性、多指标查询及自动化分析等核心痛点。文章以技术拆解+实战案例的形式呈现,帮助您快速理解其原理与价值,助力企业高效实现智能数据分析。关键词:MCP、Ch
- 快速抢占市场先机的秘密武器
ywxs5787
系统搭建微信小店大数据微信开放平台推客系统
在瞬息万变的商业市场中,先机往往决定成败。推客系统赋予商家快速响应市场、抢占先机的强大能力。面对新兴消费趋势或热点事件,商家可依托推客系统,在极短时间内完成产品策划与推广部署。例如,当某个热门影视IP爆火,商家迅速开发相关周边产品,并通过推客系统招募影视领域达人、粉丝社群群主等推客,以极具吸引力的佣金政策和定制化推广素材,激励推客快速将产品推向市场。推客们利用自身私域流量,在朋友圈、影视讨论群、短
- 华为研发岗位面试与暑期实习攻略:C++与Java深入解析
丹力
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:华为的面试和暑期实习对IT求职者至关重要,涉及技术实力与团队协作。本文深入探讨了华为面试的要点,包括专业技能、项目经验、问题解决能力的考察,以及暑期实习和校招中的C++和Java研发岗位要求。在面试中,求职者需要展示C++11/14/17新特性、内存管理、设计模式,以及Java核心技术、JVM原理等,同时还需关注新技术趋势。积极学习和展现出学习能力与团队精神,
- 图像分类:从基础原理到前沿技术
随机森林404
计算机视觉分类数据挖掘人工智能
引言在当今数字化时代,图像数据正以惊人的速度增长。从社交媒体上的照片分享到医疗影像诊断,从自动驾驶到工业质检,图像分类技术已经成为人工智能领域最基础也最重要的应用之一。本文将全面介绍图像分类的基础概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来趋势,帮助读者系统性地理解这一领域。第一章图像分类概述1.1什么是图像分类图像分类(ImageClassification)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是
- uni-app 多端开发中 AI 的集成与适配:一次开发,智能多端运行
欧阳天羲
大前端与AI的深度融合#AI与大前端框架结合篇uni-app人工智能前端
一、引言:uni-app与AI多端集成的背景在当今跨平台开发趋势下,uni-app凭借"一次编写,多端运行"的特性成为企业级应用开发的首选框架之一。随着人工智能技术的普及,将AI能力集成到多端应用中已成为提升用户体验的关键需求。然而,小程序、APP、Web等不同端的运行环境差异显著,如何实现AI功能的统一集成与高效适配成为开发难点。本文将系统讲解在uni-app框架中集成AI能力的完整方案,涵盖跨
- LLM---大语言模型技术研究报告
摘要大语言模型(LLMs)已从技术突破走向产业规模化落地。2025年,全球LLMs进入“模型即服务”(MaaS)时代,参数量级突破万亿级,多模态能力、智能体协作、专业化细分成为主流趋势。中国大模型领域在DeepSeek、通义千问、讯飞星火等头部模型推动下,实现技术突破与场景创新。本报告基于截至2025年7月的最新数据,系统梳理LLMs的技术演进、应用场景、挑战与未来方向。一、大语言模型的演进与突破
- 全流程文献计量学可视化分析技术及SCI论文高效写作方法
青春不败 177-3266-0520
生态环境人工智能python文献可视化SCI论文生态学环境科学遥感
文献计量学是指用数学和统计学的方法,定量地分析一切知识载体的交叉科学。它是集数学、统计学、文献学为一体,注重量化的综合性知识体系。特别是,信息可视化技术手段和方法的运用,可直观的展示主题的研究发展历程、研究现状、研究热点和发展态势。一:文献计量学方法与应用1.文献计量学方法基本2.与其他综述方法区别联系3.各学科领域应用趋势近况4.主流分析软件优缺点对比二:主题确定、检索与数据采集1.热点主题高效
- Python 爬虫实战:知乎热榜趋势分析(话题生命周期 + 影响力评估)
Python核芯
Python爬虫实战项目python爬虫开发语言
一、引言知乎作为国内知名的问答社区,其热榜功能汇聚了当下最受关注的话题。这些话题的热度变化反映了公众兴趣的动态,对于内容创作者、市场营销人员和数据分析师等具有极高的参考价值。本文将详细介绍如何通过Python和Scrapy技术实现知乎热榜数据的自动化爬取,并结合数据分析手段进行话题热度分析和趋势预测。二、目标网站分析(一)知乎热榜页面结构知乎热榜页面(https://www.zhihu.com/h
- 深入解析 OPC UA:工业自动化与物联网的关键技术
从零开始学习人工智能
自动化物联网运维
在当今快速发展的工业自动化和物联网(IoT)领域,数据的无缝交换和集成变得至关重要。OPCUA(OpenPlatformCommunicationsUnifiedArchitecture)作为一种开放的、跨平台的工业通信协议,正在成为这一领域的关键技术。本文将深入探讨OPCUA协议的各个方面,包括其背景、特性、应用场景、使用示例以及未来的发展趋势。一、OPCUA协议简介1.1背景与历史OPCUA是
- 【数据结构】常见七大排序总结
多多钟意你吖
阶段一:数据结构数据结构排序算法算法java
目录一、插入排序:直接插入排序【稳定排序方法】二、插入排序:希尔排序【不稳定排序方法】三、选择排序:直接选择排序【不稳定排序方法】四、选择排序:堆排序【不稳定排序方法】五、交换排序:冒泡排序【稳定排序方法】六、交换排序:快速排序【不稳定排序方法】七、归并排序:归并排序【稳定排序方法】前言排序是计算机程序设计中的一种重要操作,其功能是对一个数据元素集合或序列重新排列成一个按数据元素某个相知有序的序列
- 边缘人工智能与医疗AI融合发展路径:技术融合与应用前景(下)
Allen_Lyb
数智化医院2025人工智能健康医疗数据库矩阵
医疗边缘AI的市场趋势医疗边缘AI市场正经历着显著的增长,根据市场研究公司的数据,2024年的边缘AI市场价值为125亿美元,估计在2025至2034年之间,由于各部门越来越多地采用边缘装置,CAGR为24.8%。保健、制造业、零售业和汽车业的企业拥有综合边缘计算解决方案[36]。这一增长趋势表明,边缘AI技术正在各行各业得到广泛应用,其中医疗保健是一个重要的应用领域。2023年全球边缘人工智能市
- 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,