- 基于c51的节日彩灯控制器的设计
未济lafin
单片机
基于c51的节日彩灯控制器的设计学完c51(其实是c52,功能上没多大区别),找些课程设计题目做做,看看有无大佬有更好的方法来讨论讨论。一、设计要求制作一个节日彩灯控制器,通过按下不同的按键来控制LED发光二极管(由上到下排列)的点亮规律,在P1.0~P1.3引脚上接有4个按键k0~k3,各按键功能如下;(1)k0:开始,按此键彩灯开始由上向下流动显示。(2)k1:停止,按此键彩灯停止流动显示,所
- 最长公共子序列长度的四种解法
小菜鸟派大星
C语言算法算法c语言
一.题目:求两个字符序列的最长公共字符子序列。给定两个字符串,求解这两个字符串的最长公共子序列(LongestCommonSequence)。比如字符串1:BDCABA;字符串2:ABCBDAB,则这两个字符串的最长公共子序列长度为4。二.解法1:递归解法1.设计思路:分析两个字符串的比较规律,可以发现字符串在进行比较的时候有三种情况:A.str1[i+1]与str2[j]比较;B.str1[i]
- autobank渗流分析计算教程_高土石坝坡稳定性分析
Oliverzzzhang
原标题:基于滑弧动力有限元耦合法的高土石坝坝坡稳定性分析摘要:为研究高土石坝坝坡的稳定性,以某水电站高土石坝坝坡为例,采用条分法与有限元法耦合的计算方法进行分析,选取3个典型断面,对其设计工况和校核工况下的上下游断面的安全系数进行计算。计算结果表明:(1)下游坝坡最小安全系数比上游大,设计工况安全系数比校核工况安全系数大;(2)3个断面在各工况下取得最小值的时刻近似,符合坝坡稳定的计算规律;(3)
- 16、流体力学数值模拟
404Feels
流体力学数值模拟纳维-斯托克斯方程
流体力学数值模拟1.流体力学的基本方程流体力学是研究流体(液体和气体)运动规律的学科,其基本方程是纳维-斯托克斯方程(Navier-Stokesequation)。该方程描述了流体的速度、压力、温度等物理量随时间和空间的变化。为了便于数值求解,我们需要将这些方程离散化。以下是纳维-斯托克斯方程的标准形式:[\frac{\partial\mathbf{u}}{\partialt}+(\mathbf{
- 车载诊断架构--- 车载诊断中的引导式诊断
汽车电子实验室
漫谈UDS诊断协议系列车载电子电气架构架构HPC软件架构ZEVonUDS-J1979车载通信网络槪述智能化趋势引导式诊断
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- 力扣第10题-正则表达式匹配
清风序来
力扣算法(python)leetcode正则表达式服务器
力扣链接:10.正则表达式匹配-力扣(LeetCode)给你一个字符串s和一个字符规律p,请你来实现一个支持'.'和'*'的正则表达式匹配。'.'匹配任意单个字符'*'匹配零个或多个前面的那一个元素所谓匹配,是要涵盖整个字符串s的,而不是部分字符串。示例1:输入:s="aa",p="a"输出:false解释:"a"无法匹配"aa"整个字符串。示例2:输入:s="aa",p="a*"输出:true解
- 假设你正在爬楼梯。需要 n 阶你才能到达楼顶。每次你可以爬 1 或 2 个台阶。你有多少种不同的方法可以爬到楼顶呢?
Lowjin_
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示例1:输入:n=2输出:2解释:有两种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶2.2阶示例2:输入:n=3输出:3解释:有三种方法可以爬到楼顶。1.1阶+1阶+1阶2.1阶+2阶3.2阶+1阶提示:1<=n<=45本题大家如果没有接触过的话,会感觉比较难,多举几个例子,就可以发现其规律。爬到第一层楼梯有一种方法,爬到二层楼梯有两种方法。那么第一层楼梯再跨两步就到第三层,第二层楼梯再跨一步就到第三层。所以
- 《聚类算法》入门--大白话篇:像整理房间一样给数据分类
一、什么是聚类算法?想象一下你的衣柜里堆满了衣服,但你不想一件件整理。聚类算法就像一个聪明的助手,它能自动帮你把衣服分成几堆:T恤放一堆、裤子放一堆、外套放一堆。它通过观察衣服的颜色、大小、款式这些特征,把相似的放在一起,不相似的分开。在计算机世界里,聚类算法就是帮我们把杂乱的数据分成有意义的组。它不需要提前知道答案(这就是"无监督学习"),而是像侦探一样,从数据中发现隐藏的规律。二、最常见的三种
- 从历史到未来:《今日简史》与《原则》的世界格局研究
喝醉酒的小白
破万卷历史
目录标题一、引言:两种视角下的世界格局二、世界观比较:历史演进与系统运行2.1赫拉利的人类中心史观2.2达利欧的系统论世界观2.3世界观的异同与互补三、方法论比较:历史叙事与系统建模3.1赫拉利的历史叙事方法3.2达利欧的系统建模方法3.3方法论的异同与互补四、核心议题比较:科技、经济与全球治理4.1科技变革:颠覆性力量的不同解读4.2经济周期:历史规律的不同阐释4.3全球治理:未来秩序的不同展望
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- 基于灰色马尔科夫模型预测人口数量,是一种结合灰色系统理论(处理少数据、不确定性)与马尔科夫链(描述随机波动)的融合预测方法
利用灰色模型捕捉人口变化的总体趋势,再通过马尔科夫链修正因随机因素导致的预测偏差,从而提高预测精度。一、模型理论基础灰色系统理论原理(核心:处理少数据、部分信息未知的系统)差异信息原理:系统内外的差异是信息源,人口数据的时间序列差异蕴含变化规律。解的非唯一性原理:信息不完全时,预测结果存在多个可能区间(与马尔科夫状态划分契合)。最小信息原理:仅需少量历史数据(通常≥4个)即可建模,适合人口统计资料
- 《Python数据分析与挖掘实战》Chapter8中医证型关联规则挖掘笔记
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最近在学习《Python数据分析与挖掘实战》中的案例,写写自己的心得。代码分为两大部分:1.读取数据并进行聚类分析2.应用Apriori关联规则挖掘规律1.聚类部分函数分析:defprogrammer_1():datafile="C:/Users/longming/Desktop/chapter8/data/data.xls"processedfile="C:/Users/longming/Des
- 多通道时间间隔测量模块在时频行业的重要性
西安同步高经理
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时间间隔测量在科学研究、工程技术、日常生活等多个领域都具有重要的意义和作用,具体如下:科学研究物理学研究:在粒子物理实验中,精确测量粒子的寿命、衰变时间间隔等,有助于了解粒子的性质和相互作用规律。例如,通过测量μ子的衰变时间间隔,验证了相对论的时间膨胀效应。在原子物理中,对原子跃迁过程中时间间隔的测量,可用于研究原子的能级结构和光谱特性,为量子力学理论的发展和验证提供重要依据。天文学观测:测量天体
- 函数式编程
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一.道之伊始宇宙初开之际,混沌之气笼罩着整个宇宙,一切模糊不清。然后,盘古开天,女娲造人:日月乃出、星辰乃现,山川蜿蜒、江河奔流、生灵万物,欣欣向荣。此日月、星辰、山川、江河、生灵万物,谓之【对象】,皆随时间而化。然而:日月之行、星汉灿烂、山川起伏、湖海汇聚,冥冥中有至理藏其中。名曰【道】,乃万物遵循之规律,亦谓之【函数】,它无问东西,亘古不变作为设计宇宙洪荒的程序员造日月、筑山川、划江河、开湖海
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面试热点科普:监督微调vs无监督微调,有啥不一样?在大模型时代(比如BERT、GPT)里,我们经常听到“预训练+微调”的范式。但你可能会疑惑——监督微调、无监督微调,到底有啥区别?用的场景一样吗?今天这篇,带你5分钟搞懂这对“孪生兄弟”的异同✅1.术语定义名称定义说明预训练(Pretraining)在大规模通用数据上训练模型,学习“通用知识”,比如语言规律、语义表示。微调(Fine-tuning)
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1.问题描述:一年一度的蓝桥杯省赛即将开赛,小蓝卧薪尝胆,目标直指省一。为了实现这个宏伟目标,小蓝偷偷准备了一份NN行的代码模板,分别写在NN张草稿纸上(每张草稿纸上都写有一行代码,并用11到NN的数字标记了每一行代码的行号)然后偷偷带入了考场(没错,小蓝作弊了)。然而,命运弄人!当小蓝从口袋里掏出草稿纸时,竟发现草稿纸的顺序全乱了(毫无规律地堆叠在一起,例如,最顶端可能是行号为77的草稿纸,其下
- 艾体宝洞察丨5分钟读懂商业智能:企业决策别再“摸黑”了!
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本文围绕“什么是商业智能”展开,介绍了BI在企业中如何帮助从原始数据中提取洞察、优化决策流程,并通过现代BI工具实现自助化、自动化操作。通过多个行业应用实例,展示了BI在实际运营中的价值与ROI回报,强调了从传统BI向现代BI转型的必要性,以及BI未来向个性化与共享协同方向发展的趋势。当海底捞能精准预测你的火锅喜好,当星巴克知道每个社区的咖啡消费规律,这背后都藏着一个神秘推手——商业智能(BI)。
- 车载电子电器架构 --- 电子电气架构设计方案
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我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:做到欲望极简,了解自己的真实欲望,不受外在潮流的影响,不盲从,不跟风。把自己的精力全部用在自己。一是去掉多余,凡事找规律,基础是诚信;二是系统思考、大胆设计、小心求证;三是“一张纸制度”,也就是无论多么复杂的工作内容,要在一张纸上描述清楚;四是要坚决反对虎头蛇尾,反对繁文缛节,反对老
- 数字媒体专业核心课程体系以“艺术创意+数字科技+产业应用”三维融合
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数字媒体专业课程媒体科技
数字媒体专业核心课程体系以“艺术创意+数字科技+产业应用”三维融合为核心,培养兼具技术实践与艺术创新能力的复合型人才。课程设计紧跟行业趋势,结合2025年最新高校培养方案,系统梳理如下:一、艺术与技术基础模块艺术基础课程造型与色彩:素描、速写、色彩理论、构成艺术,培养空间结构与视觉表达力。动态设计:运动规律、角色动作表达(生物力学原理),掌握动画底层逻辑。设计理论:设计美学、艺术设计概论,提升审美
- 通义万相2.1:AI生成技术的革命性突破与应用实践
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订阅专栏可以帮你快速了解通义万相2.1,后面将深度剖析通义万相2.1引言随着人工智能技术的飞速发展,生成式AI逐渐成为内容创作领域的核心驱动力。2025年1月,阿里巴巴旗下通义万相发布2.1版本,标志着其在视频与图像生成技术上的又一次重大突破。该版本不仅在生成质量、物理规律模拟、多模态理解等方面实现了显著提升,更首次支持中文文字视频生成,为创作者提供了前所未有的工具支持。本文将从技术架构、核心功能
- 车载诊断架构 --- 关于电动车的排放协议:ZEVonUDS
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- 电子电气架构 --- 电气架构基础(汽车电子)
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电子电器架构开发流程车载电子与软件框架车载电子电气架构架构汽车分布式车载电子电器架构电子电气架构设计方案电气电子架构开发的应对策略电子电气架构
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- 【传习录-叶圣陶校注版】-绪论内容读书笔记
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【心即理】王阳明的学说都有其前提,此外诸说都是从这个前提上演绎出来的,即:“心即理”。此处所谓的“理”便是天理、原则、规律,也就是至善。理是整个的,不可分析的,人心天生即具有理,自然具有它的整体,不是一枝一节,所以王阳明说“心即理”。“理”的最高境界便是“至善”,既然人心本就具有“理”,那不是人人都是善人了?为什么世上又存在形形色色的恶人呢?于是他们认为这主要是由于:私欲。由于人的私欲的存在,遮蔽
- 我们需要的是数学上满足一定边界条件后的容许集合--拜占庭将军模型问题
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前一阵子有机会被公司外派封闭培训,说实话,吃得好睡得充实,生活丰富多彩,就是晚上也安排了集体读书和学习讨论。感觉人生被按下了暂停键,感谢上级给了一次重建健康且有规律生活的学习方式的机会。因为我所在办公室的人非常少,原先的四个人各负其重,后来有一个被提拔后岗位职责和会务激增的情况下,仍然会仗义承担原来的部分工作,这让我颇心存感激。我原来担心的系统的健硕性很低,少一人其他两个人的压力就会倍增的情况并未
- 无监督学习概览
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人工智能人工智能无监督学习机器学习
一、无监督学习的本质与定位定义:无监督学习是机器学习的三大范式之一(另外两种为监督学习和强化学习),其核心特点是处理未标注数据,通过算法自动发现数据中的隐藏结构、模式或内在规律。与监督学习依赖"输入-输出"对不同,无监督学习仅以原始数据作为输入,目标是揭示数据的内在组织方式。与其他学习范式的区别:监督学习:依赖标签(如分类、回归任务),学习从输入到输出的映射关系强化学习:通过与环境交互获得奖励信号
- 车载诊断架构 --- 基于HPC的诊断思考
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思考汽车行业架构HPC软件架构ZEVonUDS-J1979车载通信网络槪述汽车基于HPC的诊断思考
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- 虚拟与现实交融视角下定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序赋能新零售商业形态研究
摘要:在数字技术重构商业逻辑的时代背景下,虚拟世界与现实世界的边界逐渐模糊。本文以《西游记》构建的经典虚拟世界为文化溯源,剖析互联网技术驱动下虚拟商业形态的演进规律,提出“定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序”的技术融合框架。通过构建“虚拟场景构建-数据智能驱动-商业生态闭环”三位一体的新零售模型,实证研究表明该模式可使实体店客流量提升192%、用户复购率增长41%,验证了虚拟与现实融合的
- 隐藏的斐波那契?教你用 Swift 看穿数字里的加法魔法
网罗开发
Swiftswift开发语言ios
文章目录摘要描述题解答案(Swift实现)题解代码分析为什么要回溯?如何解决“数字太大超出范围”问题?前导零处理为什么这么写?示例测试及结果时间复杂度空间复杂度总结摘要你有没有遇到过这样的数字字符串:它里面的数字其实隐藏着一种规律——每个数字都是前两个数的和?比如"112358"、"199100199"。这样的序列被称为累加数(AdditiveNumber)。今天,我们就用Swift实现一个算法:
- 从零开始学深度学习:就像学做菜一样简单
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机器学习深度学习人工智能
从零开始学深度学习:就像学做菜一样简单第一章先看看厨房——认识深度学习1.1什么是深度学习?想象你在教三岁小孩认动物。开始你指着图片说:"这是猫,有尖耳朵;这是狗,尾巴会摇。"小孩慢慢学会自己分辨。深度学习就像给电脑这样的"电子宝宝"看海量图片,让它自己总结规律。真实案例:某快递公司用深度学习自动分拣包裹。以前人工分拣1小时处理200件,现在机器1小时能处理5000件,错误率还更低!1.2为什么现
- 从0开始学习R语言--Day27--空间自相关
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学习
有的时候,我们在数据进行分组时,会发现用正常的聚类分析的方法和思维,分组的情况不是很理想。其实这是因为我们常常会忽略一个问题:假设我们正在分析的数据是真实的,那么它也肯定在一定程度上符合客观规律。而如果我们正在分析的数据中,有真实的客观空间数据时,可以考虑用空间自相关的方法去分析。例如我们在分析城市犯罪率的时候,用聚类分析的思维,我们可能会思考不同城市的犯罪特征是什么,是否有相似点,亦或是试图把城
- 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
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/**
* 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,