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人工智能python语言运维人工智能机器学习ai
1.引言在自然语言处理(NLP)领域,HuggingFace已成为一个不可忽视的平台。无论你是从事学术研究还是在工业中应用NLP技术,HuggingFace都为你提供了丰富的预训练模型和工具库,这些资源大大加速了NLP任务的开发和部署。HuggingFace提供的模型库涵盖了从文本分类到文本生成、从机器翻译到问答系统等各种NLP任务。这些模型大多是由社区贡献并经过大规模数据训练的,使用它们可以帮助
- 上市公司-机构持股分类统计数据(1998-2023年)-社科数据
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- 微软Copilot官网入口- Copilot中文版国内使用入口
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微软Copilot:你的AI副驾驶,赋能未来工作与生活✨在数字化浪潮席卷全球的今天,效率和创造力已成为个人和企业成功的关键驱动力。微软Copilot应运而生,它不仅仅是一款软件,更像是一位人工智能副驾驶,旨在通过强大的AI技术,解放你的双手,激发你的灵感,助你驰骋于工作和生活的各个领域。核心功能:不止于智能,更在于赋能微软Copilot的核心在于其对自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)的深度融
- Ubuntu 22.04 安装Elasticsearch 8.7.1
LingRannn
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前言:在安装Elasticsearch前最好设置一下静态IP,本教程为es单节点启动。下载ES压缩包wgethttps://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-8.7.1-linux-x86_64.tar.gz解压到指定目录在根目录创建一个文件夹用于放ES文件mkdirelastic解压到/elastic/tar-x
- JAVA集成ElasticSearch、Java集成es
maguangkun
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注:ES和Maven引用的版本尽量一致使用Maven的情况下org.elasticsearch.clientelasticsearch-rest-high-level-client7.12.0org.elasticsearchelasticsearch7.12.0这两个就够用了如果没使用Maven项目管理集成Es的话https://download.csdn.net/download/gaolen
- 国内怎样使用claude?亲测有效的使用方法来了!新手必备
claude
隆重推出:革新体验的AI助手–claude告别笨拙的AI,迎接Anthropic公司倾力打造的新一代AI助手——克劳德(Claude)!它不仅拥有令人惊叹的自然语言处理能力,更兼具卓越的上下文理解和无与伦比的安全性,正以迅雷不及掩耳之势席卷全球AI领域!克劳德的目标很简单:成为更安全、更友好、更可靠的AI系统。而这一切,都归功于Anthropic对AI安全性的精益求精,以及其独树一帜的“宪法式AI
- 人工智能:从基础到前沿
顾漂亮
人工智能深度学习windows
目录目录1.引言2.人工智能基础2.1什么是人工智能?2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络(CNN)4.4循环神经网络(RNN)5.自然语言处理(NLP)5.1NLP概述5.2文本预处理5.3词嵌入5.4语言模型6.计算机视觉6.1计算机视觉概述6.2图像
- Scrapy爬虫框架 Downloader Middleware 下载器中间件
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在现代网络爬虫开发中,Scrapy是一款功能强大且灵活的框架,广泛用于处理大规模网络抓取任务。Scrapy的优势不仅体现在其易于使用的API和丰富的扩展性,还在于其提供的中间件系统。其中,下载器中间件(DownloaderMiddleware)是开发者可以利用的重要组件,用于在请求和响应处理的各个阶段进行定制化操作。在这篇教程中,我们将深入探讨Scrapy中下载器中间件的基本使用方法。我们将详细介
- LINUX 安装mysql5.6.50 RPM
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今天要做一个MySql数据库的主从备份,由于现有的数据库,是使用宝塔安装的5.6.50版本,因此需要在新购买的服务器上安装MySql5.6.50版本,记录一下安装过程的碰见的各种问题1.下载安装包抖店云上的系统是CentOS7.964位,因此下载Redhat7系统下面的安装包下载地址:https://downloads.mysql.com/archives/community/只需要下载这两个安装
- 2000-2022年 上市公司全要素生产率TFP数据及测算方法+do代码+参考文献-社科数据
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- 如何将DeepSeek集成到自己的项目中:从入门到精通
木觞清
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引言DeepSeek作为一款强大的深度学习平台,正在为开发者提供高效、灵活的AI解决方案。无论你是想构建一个图像分类系统,还是开发一个自然语言处理应用,DeepSeek都能帮助你快速实现目标。本文将详细介绍如何将DeepSeek集成到自己的项目中,并提供丰富的资源和示例代码,帮助你从入门到精通。为什么选择DeepSeek?在开始集成之前,我们先来看看DeepSeek的优势:高效的计算能力:支持GP
- MSE损失函数
亲持红叶
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MSE损失函数均方误差损失函数表达式KaTeXparseerror:Unexpectedcharacter:'?'atposition39:…imits_{k=1}^K(?̲?_−_)^2…上式中的12\frac{1}{2}21项用于简化计算,也可以利用1k\frac{1}{k}k1进行平均,这些缩放运算均不会改变梯度方向。偏导数$$\begin{aligned}\frac{\partialL}{
- 高清下载油管视频到本地
栈不全
技术应用音视频
下载工具并安装:yt-dlp官网地址:GitHub-yt-dlp/yt-dlp:Afeature-richcommand-lineaudio/videodownloaderffmpeg官网地址:DownloadFFmpeg注:记住为其添加环境变量操作命令:该指令表示以720p码率下载VIDEO_URL所包含的视频yt-dlp-f"bestvideo[height=720]+bestaudio/be
- AI趋势下,软件测试工程师怎么拥抱AI
悠然的笔记本
人工智能
在AI趋势下,软件测试工程师怎么拥抱AI呢?以下是我的一些思考:一、掌握AI基础知识软件测试工程师需要学习机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的基本原理和算法。这些基础知识有助于理解AI在测试中的应用基础,从而能够更好地利用AI技术提升测试效率和质量。二、掌握AI相关工具和技术编程语言:学习使用Python等编程语言,这是实现AI应用的常用工具之一。框架:掌握TensorFlow、PyTorch
- Vgg 改进:添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习
听风吹等浪起
AI改进系列学习人工智能计算机视觉深度学习
目录1.EMAAttention模块2.vgg改进3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.EMAAttention模块EMA(ExponentialMovingAverage,指数移动平均)注意力机制是一种结合了指数移动平均和注意力机制的模型,旨在通过引入时间序列的平滑特性来增强注意力机制的效果。它常用于处理序列数据(如自然语言处理、时间序列
- 笔记-Ubuntu本地镜像源配置
丶花落谁家
笔记ubuntuapt
背景需要内网部署JitsiMeet,不用docker,用离线包进行安装,由于安装包需要的依赖比较多,因此需要在本地进行镜像源配置,保证依赖的正确安装。操作1、先在外网拿到安装包cd/var/cache/apt/archives2、复制至内网将所有deb复制至内网根目录下mkdir/ak/downloadchmod777-R/ak/download/3、依赖打包dpkg-scanpackages/a
- 通过例子学 rust 个人精简版 5-all
独好紫罗兰
通过例子学rustrust
5类型转换fnmain(){letdecimal=65.4321_f32;letinteger=decimalasu8;letcharacter=integeraschar;println!("Casting:{}->{}->{}",decimal,integer,character);//Casting:65.4321->65->A}要点1:精度丢失个人:不是很能理解#![allow(overf
- 什么是手机9008模式?如何进入9008
王景程
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之前给大家分享了一些有关手机刷机的知识,今天给大家讲一讲如果刷机过程中不慎变砖应该如何应对(当然了,希望大家都不会遇到)在给手机Root或刷机时,线刷9008指的是利用高通9008模式(EDL,EmergencyDownloadMode)通过数据线刷入固件或相关修改文件,以恢复或修改设备系统。1.什么是9008模式?9008模式(EDL模式)是高通(Qualcomm)芯片手机的低级救援模式,可以用
- python读取pdf文档
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pythonpdf开发语言
importioimportpdfplumberfromopenccimportOpenCCimportfitz#pymupdfimportosfile_path='/document/pdf/xxx.pdf'output_dir='/classification/pdf/images'#获取图片demodefextract_images_from_pdf(pdf_path,output_dir)
- 巧用 PasteMate,联合 DeepSeek 与 LaTeX 高效生成 PDF 文档
邢树军
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在信息爆炸的时代,学术研究、技术写作等工作常常需要快速搜集信息并将其整理成规范的文档格式。PasteMate作为一款强大的复制粘贴工具,与前沿的AI模型DeepSeek以及专业排版系统LaTeX相结合,能为我们提供高效且便捷的信息处理与文档生成方案。PasteMate官网:PasteMate一、借助DeepSeek极速搜集信息DeepSeek作为先进的AI工具,具备强大的自然语言处理能力和信息检索
- 将RocketMQ集成到了Spring Boot项目中,实现站内信功能
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全栈开发Java并发java-rocketmqrocketmqspringboot
1.添加依赖首先,在pom.xml中添加RocketMQ的依赖:org.springframework.bootspring-boot-starter-weborg.springframework.bootspring-boot-starter-data-jpacom.h2databaseh2runtimeorg.springframework.bootspring-boot-starter-da
- 《AI与NLP:开启元宇宙社交互动新纪元》
人工智能深度学习
在科技飞速发展的当下,元宇宙正从概念逐步走向现实,成为人们关注的焦点。而在元宇宙诸多令人瞩目的特性中,社交互动体验是其核心魅力之一。人工智能(AI)与自然语言处理(NLP)技术的迅猛发展,为元宇宙社交互动带来了前所未有的变革与提升,深刻地影响着用户在虚拟世界中的社交方式与体验。自然语言交互,打破沟通壁垒在早期的元宇宙雏形中,用户与虚拟环境、其他用户的交互多依赖于简单的指令输入或有限的动作操作,这种
- MySQL常用指令
凌武贰玖
#MySQLSQL数据库mysqloracle数据库
1.登录数据库•mysql-uusername-p:-u指定用户名,-p表示需要输入密码来登录MySQL数据库。2.查看数据库列表•SHOWDATABASES;:用于列出MySQL服务器中的所有数据库。3.创建数据库•CREATEDATABASEdatabase_name;:例如CREATEDATABASEmydb;可以创建一个名为mydb的数据库。4.选择数据库•USEdatabase_name
- 使用LlamaIndex进行Token计数的实战指南
llzwxh888
自然语言处理人工智能python
在人工智能领域,特别是在自然语言处理(NLP)任务中,理解和跟踪Token的使用情况是非常重要的。这篇文章将介绍如何使用LlamaIndex库来进行Token计数,并提供一些实用的代码示例,以便你在自己的项目中应用这些技术。环境设置首先,我们需要设置回调和服务上下文。通过全局设置,我们可以在不需要每次查询时都传递这些设置的情况下使用它们。importosos.environ["OPENAI_API
- python自然语言处理—Word2vec模型之Skip-gram
诗雨时
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Word2vec模型之Skip-gram(跳字)模型一、skip-gram模型图二、skip-gram模型图示例说明举个例子来说明这个图在干嘛:1、假设我们的文本序列有五个词,["the","man","loves","his","son"]。2、假设我们的窗口大小为skip-window=2,中心词为"loves",那么上下文的词即为:"the"、"man"、"his"、"son"。这里的上下文
- JDBC简介
赶路人儿
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一、ODBC介绍说到JDBC,很容易让人联想到另一个十分熟悉的字眼“ODBC”。它们之间有没有联系呢?如果有,那么它们之间又是怎样的关系呢?ODBC是OpenDatabaseConnectivity的英文简写,用C语言实现的,标准应用程序数据接口。通过ODBCAPI,应用程序可以存取保存在多种不同数据库管理系统(DBMS)中的数据,而不论每个DBMS使用了何种数据存储格式和编程接口。ODBC的结构
- 在工作中PostgreSQL常用的SQL命令
小猿、
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1.查看所有数据库\l或SELECTdatnameFROMpg_database;2.查看当前数据库中的所有表\dt或SELECTtable_nameFROMinformation_schema.tablesWHEREtable_schema='public';3.查看所有表空间\db或SELECTspcnameFROMpg_tablespace;4.查看所有用户(角色)\du或SELECTuse
- 用 Python + LLM 实现一个智能对话
AGI大模型学习
python开发语言langchainprompt大模型AI大模型
大型语言模型LLM最近比较火,所以我也来用LLM写个智能对话玩玩。简介大语言模型LLM全称是LargeLanguageModels。LLM是指具有巨大参数量和极高语言理解能力的神经网络模型。这些模型被训练来理解和生成自然语言文本,能够执行多种自然语言处理(NLP)任务,如文本生成、翻译、摘要、问答等。所以LLM可以做以下事情:文本生成:LLM可以生成各种类型的文本,如新闻、文章、小说等。智能对话系
- 2023-arXiv-FinGPT: 开源金融大语言模型
量仔搞靓化
金融大语言模型金融语言模型人工智能
arXiv|https://arxiv.org/abs/2306.06031GitHub|https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT&https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinNLP摘要:大语言模型(LLMs)在多个领域展示出革新自然语言处理任务的潜力,这在金融领域引发了极大的兴趣。获取高质量的金融数
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】大模型就是Agent的大脑
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
【大模型应用开发动手做AIAgent】大模型就是Agent的大脑关键词:大模型,AIAgent,智能决策,任务导向,知识表示,交互式学习,混合智能1.背景介绍1.1问题由来随着人工智能(AI)技术的发展,尤其是深度学习和自然语言处理(NLP)技术的进步,越来越多的应用场景开始采用AI模型来解决复杂的决策问题。然而,当前的AI模型大多依赖于大模型的预训练知识,这些模型虽然在通用知识获取上取得了显著进
- 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[
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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,