- ES 和 lucene 的区别是什么?
晚夜微雨问海棠呀
elasticsearchlucene大数据
Elasticsearch(ES)和Lucene都是用于全文搜索和分析的工具,但它们在功能和使用场景上有一些重要的区别:基础与角色:Lucene是一个开源的信息检索软件库,提供了一个高性能、全功能的文本搜索引擎。它是许多搜索应用的核心,包括Elasticsearch。Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,构建在Lucene之上。它不仅提供了Lucene的所有功能,还增加了分布式计算
- gitee及github有什么区别?
俗尘某某
程序员记录gitsvngithub
前言:1、目前的最常用的版本控制中心有两种:SVN和Git;2、SVN:集中式版本控制中心,svn就像是一对多的关系,一个仓库供多个人使用,而且必须联网才能工作,个人感觉不是太方便;3、Git:分布式版本控制中心,而Git就像是多对多的关系,每一个终端都是一个仓库,客户端并不只拉取最新版本的代码,而是把原始的代码仓库完整地镜像下来。每一次的拉取操作,实际上都是一次对代码仓库的完整备份;4、最初了解
- Lucence 和 Elasticsearch 的区别?
码出财富
elasticsearch大数据搜索引擎
Lucene和Elasticsearch都是在信息检索和文本处理领域中广泛使用的工具,它们的主要区别如下:概念和定位Lucene:是一个基于Java的全文检索库,它提供了一套强大的底层索引和搜索功能的API。Lucene更像是一个工具包,开发人员可以基于它来构建自己的搜索应用程序,需要深入了解搜索的底层原理和算法,对开发者的技术要求较高。Elasticsearch:是一个基于Lucene的分布式搜
- 数据库迁移同步 | 两地三中心到异地双活演变及关键技术探讨
沃趣数据库管理平台
技术专栏服务器数据库网络mysql数据库迁移
两地三中心和异地多活都是分布式系统的关键技术,用于保证系统的高可用性和容错性。其中最关键的技术无疑是数据同步、同步防环和数据冲突解决。异地容灾&两地三中心两地三中心架构是一种分布式系统的架构模式,用于保证系统的高可用性和容错性。它将整个系统划分为三个数据中心:两个位于同城,一个位于异地。其中,同城的两个数据中心分别承担主备的角色,异地数据中心则作为备份。在两地三中心架构中,同城的两个数据中心之间通
- git 总结+场景应用
放逐者-保持本心,方可放逐
工具配置gitgit远程连接git标签git应用git打包迁移git版本控制git新手应用
文章目录概要(git)git冲突经验之谈git相关操作后续git具体应用回退到指定版本git校验忽略git版本标签管理git代码仓库迁移gitbundle后续git新手应用指南概要(git)一、Git简介Git是一个分布式版本控制系统,用于高效地处理从非常小到非常大的项目版本管理。它允许开发者跟踪文件的更改历史,方便团队协作开发,并且可以在不同分支上进行并行开发。二、基础指令连接(配置)gitco
- D-FINE使用pth权重批量推理可视化图片
悠悠海风
代码调试深度学习人工智能python目标检测计算机视觉
关于D-FINE相关的内容可参考下面这篇博客:论文解读:ICLR2025|D-FINE_d-fine:redefineregressiontaskindetrsasfine--CSDN博客文章浏览阅读949次,点赞18次,收藏28次。D-FINE是一款功能强大的实时物体检测器,它将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化(FDR),并引入了全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不引入额
- Apache Seata < 2.3.0 raft反序列化漏洞
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ApacheSeata反序列化漏洞CVE-2025-32897
【高危】ApacheSeata<2.3.0raft反序列化漏洞漏洞描述ApacheSeata(incubating)是一款开源的分布式事务解决方案,用于在微服务架构下提供高性能和简单易用的分布式事务服务。受影响版本中,SeataServer的Raft模块的CustomDeserializer直接通过Class.forName()加载用户可控的类名,未做安全校验,攻击者可借此利用服务端已有的恶意链实
- 长尾形分布论文速览三十篇【60-89】
木木阳
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长尾形分布速览(60-89)这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新,LLMs在这些领域展现了卓越的性能,并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘,提高在长尾任务中的持续学
- 长尾形分布论文速览【80-119】
木木阳
Long-tailed人工智能
为便于理解和应用,以下将30篇关于长尾分布的研究文献按主题进行分类整理。每一大类包含相应的工作,帮助我们从整体上把握各方向的研究进展。1.长尾半监督学习与伪标签优化Paper90:Uncertainty-awareSamplingforLong-tailedSemi-supervisedLearning提出了一种动态阈值选择方法(UDTS),能有效改善尾部分类性能,适用于不平衡类别的半监督学习。P
- sa-token:我将代替你,Spring Security
m0_63486540
javaspringjava后端
Sa-Token是一个轻量级Java权限认证框架,主要解决:登录认证、权限认证、单点登录、OAuth2.0、分布式Session会话、微服务网关鉴权等一系列权限相关问题。Sa-Token旨在以简单、优雅的方式完成系统的权限认证部分,以登录认证为例,你只需要://会话登录,参数填登录人的账号idStpUtil.login(10001);无需实现任何接口,无需创建任何配置文件,只需要这一句静态代码的调
- Redis 集群与分布式实现:从原理到实战
一切皆有迹可循
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前言在大数据与高并发场景下,单节点Redis的容量与可用性已无法满足需求。Redis通过集群与分布式技术,实现了数据的分片存储与高可用部署,成为分布式系统的核心组件。本文将深入解析Redis集群的底层原理、架构模式与实战经验,结合代码示例与最佳实践,帮助开发者构建高性能、高可用的分布式缓存系统。一、集群基础架构与核心原理1.数据分片机制Redis集群采用哈希槽(HashSlot)实现数据分片,共有
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一、环境搭建:魔法阵的基础1.1依赖库与工具“准备炼金材料:框架、锁、断路器!”org.ap
- 【Java实战】高并发场景下账户金额操作的解决方案
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【Java实战】系列Java并发编程分布式锁高并发解决方案原子操作数据库事务
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- 分布式 ID 生成方案对比:Snowflake、UUID、KSUID 该怎么选?
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分布式ID生成方案对比:Snowflake、UUID、KSUID该怎么选?在分布式系统中,如何生成全局唯一ID是一个常见问题。不同的ID生成方案各有优缺点,本文将对比Snowflake、Sonyflake、UUIDv1/v4、XID、KSUID以及自定义ID,并给出Node.js实现示例,帮助你选择最适合的方案。1.为什么需要分布式ID?在单机系统中,可以使用数据库自增ID(如MySQL的AUTO
- 【分布式 ID】生成唯一 ID 的几种方式
也无风雨晴
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文章目录1.什么是唯一ID2.UUID2.1优点2.2缺点3.数据库自增ID3.1优点3.2缺点4.利用redis来实现自增id4.1优点4.2缺点5.雪花算法5.1优点5.2缺点6.数据库号段6.1优点6.2缺点7.小结1.什么是唯一ID分布式ID是指在分布式系统中需要生成的全局唯一的标识符。比如在电商、物流等行业,每笔订单都需要一个唯一的订单ID。通过这个ID,商家可以跟踪订单的状态,包括下单
- 赋能低压分布式光伏“四可”建设,筑牢电网安全新防线
Amy18702111823
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在“双碳”目标驱动下,分布式光伏正以前所未有的速度接入电网,尤其是低压(380V/220V)层面。然而,海量“绿电”的随机性、间歇性并网,犹如一把双刃剑——在带来清洁能源的同时,也给电网的安全稳定运行与可靠供电带来了严峻挑战。如何让这些分散的“毛细血管”变得“可观、可测、可调、可控”(四可),已成为电网企业和新能源管理者亟待解决的核心命题。“四可”落地:低压分布式光伏管理的硬核需求实现“四可”并非
- Java分布式任务调度交响乐:用代码指挥千台服务器跳起精准的华尔兹
墨夶
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一、架构设计:分布式任务调度的指挥系统1.1架构图(用文字构建你的想象)[调度中心]→[任务路由]→[执行器集群]↑↓││├─数据库存储─┤││└─监控告警─┘关键组件:调度中心:任务的"总指挥",负责任务注册、调度、状态监控执行器集群:任务的"舞团",每个节点都是潜在的表演者任务路由:动态分配任务的"交通调度系统"数据库存储:任务元数据的"记分牌"二、核心技术实现:分布式调度的魔法阵2.1XXL
- Kafka消息轨迹追踪:分布式系统调试利器
大数据洞察
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Kafka消息轨迹追踪:分布式系统调试利器关键词Kafka、消息轨迹追踪、分布式系统、调试、消息处理、事件溯源摘要本文聚焦于Kafka消息轨迹追踪这一分布式系统调试的关键技术。首先介绍Kafka消息轨迹追踪的概念基础,包括其在分布式系统中的背景、发展历史以及问题空间。接着阐述其理论框架,从第一性原理进行推导,并分析理论局限性和竞争范式。在架构设计方面,对系统进行分解,构建组件交互模型并可视化展示。
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Dubbo令牌验证:防止服务被非法调用关键词:Dubbo、令牌验证、分布式服务、服务安全、非法调用防护摘要:在分布式系统中,服务暴露在网络中可能面临非法调用的风险。Dubbo作为国内最流行的分布式服务框架,提供了「令牌验证」这一轻量级安全机制,能有效阻止未授权服务的访问。本文将用「小区门禁卡」的生活化比喻,结合代码示例和实战案例,从原理到落地手把手教你掌握Dubbo令牌验证,彻底搞懂如何为服务调用
- 【redis】介绍和安装
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介绍Redis是一款高性能的开源内存数据库,核心采用键值对(Key-Value)存储模型。其最大优势在于数据完全基于内存操作,读写速度远超传统磁盘数据库(内存访问速度可达磁盘的数千倍,固态硬盘仍有显著差距)。支持丰富的数据结构(字符串、哈希、列表、集合等),并非简单存储单一值。提供持久化机制(RDB快照/AOF日志),确保重启后数据可恢复。具备主从复制、哨兵高可用、集群分片等分布式能力,扩展性强。
- day48
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ai举例子通俗易懂理解@浙大疏锦行下面用例子帮你理解这几个知识点:1.随机张量的生成:torch.randn函数torch.randn会生成符合标准正态分布(均值为0,标准差为1)的随机数张量,形状由输入的参数决定。•比如torch.randn(2,3),会生成一个2行3列的张量,里面的数是随机的,可能像这样:tensor([[0.52,-1.23,0.89],[-0.34,1.56,-0.71]
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欢迎大家点赞,收藏,评论,转发,你们的支持是我最大的写作动力作者:GO兔博客:https://luckxgo.cn12.Gin集成go-quartz引言:当定时任务遇上分布式系统“为什么我的定时任务在生产环境执行了三次?”“多实例部署时,如何确保定时任务只执行一次?”如果你在分布式环境中使用过传统定时任务框架,一定遇到过这些头疼的问题。随着微服务架构的普及,单机定时任务已经无法满足需求——任务重复
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用Python进行AI数据分析进阶教程38:Seabor的联合图和成对图的绘制关键词:Seaborn、联合图(JointPlot)、成对图(PairPlot)、数据类型、变量关系摘要:本文介绍了Seaborn库中的联合图(JointPlot)和成对图(PairPlot)的绘制方法。联合图用于展示两个变量之间的关系及各自分布,支持散点图、直方图、核密度估计图等多种类型,适用于连续型变量分析,可自定义
- 33、探索云计算与安全:基础与挑战
探索云计算与安全:基础与挑战1.云计算简介云计算已经成为现代信息技术的重要组成部分,为企业和个人提供了灵活、高效、低成本的计算资源和服务。本文将深入探讨云计算的基本概念、发展历程、服务模型、部署模型以及面临的主要挑战。1.1云计算的历史与发展云计算的发展可以追溯到多个阶段,包括主机计算、集群计算、网格计算、分布式和并行计算、虚拟化、Web2.0、面向服务的计算(SOC)和实用计算。每个阶段都为云计
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流量分发新思路:PCDN的实践与应用在数字化时代,宽带流量的快速增长对传统内容分发网络(CDN)提出了更高的要求。为应对这一挑战,PCDN(P2PCDN)作为一种新型流量分发技术,正在被广泛探索和应用。它通过整合边缘节点的闲置带宽资源,优化流量调度,提升分发效率,为宽带流量的高效利用提供了新思路。PCDN的核心优势PCDN的核心在于利用分布式节点进行内容分发,相比传统CDN,它能够更灵活地调度宽带
- 46、C++中的网络编程
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C++网络编程套接字编程多线程
C++中的网络编程1.网络编程基础网络编程是现代软件开发中不可或缺的一部分,尤其是在分布式系统、互联网应用和服务端开发中。C++作为一种高效且灵活的编程语言,非常适合进行网络编程。本章将详细介绍如何使用C++进行网络编程,涵盖从基础概念到高级技术的各个方面。1.1网络编程的基本概念在开始编写网络程序之前,了解一些基本概念是非常重要的。以下是网络编程中的一些关键术语:TCP/IP协议栈:这是网络通信
- Hadoop、Spark、Flink 三大大数据处理框架的能力与应用场景
一、技术能力与应用场景对比产品能力特点应用场景Hadoop-基于MapReduce的批处理框架-HDFS分布式存储-容错性强、适合离线分析-作业调度使用YARN-日志离线分析-数据仓库存储-T+1报表分析-海量数据处理Spark-基于内存计算,速度快-支持批处理、流处理(StructuredStreaming)-支持SQL、ML、图计算等-支持多语言(Scala、Java、Python)-近实时处
- 如何在pytorch中使用tqdm:优雅实现训练进度监控
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文章目录为什么需要进度条?tqdm简介基础用法示例深度学习中的实战应用1.数据加载进度监控2.训练循环增强版3.验证阶段集成高级技巧与最佳实践1.自定义进度条样式2.嵌套进度条(多任务)3.分布式训练支持4.与日志系统集成性能优化建议完整训练流程示例常见问题解决方案总结掌握训练进度监控是深度学习工程师的基本功。本文将带你从零开始,深入探索如何用tqdm为深度学习训练添加专业级进度条。为什么需要进度
- 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,