- 通信之SDH设备
玖Yee
信息与通信
SDH设备是一种将复接、线路传输及交换功能融为一体,并由统一网管系统操作的综合信息传送网络设备。以下是其相关介绍:特点有统一的帧结构、数字传输标准速率和标准的光路接口,横向兼容性好,能与PDH兼容并容纳新业务信号。不同等级码流在帧结构净负荷区内排列规律,净负荷与网络同步,可利用软件直接分插低速支路信号,实现一次复用特性。采用先进的分插复用器(ADM)、数字交叉连接(DXC),网络自愈和重组功能强大
- 06-基础-镂空三角形
哆啦A梦阳
2025算法机试算法c++开发语言
题目来源13.镂空三角形思路特别注意一些边界啥的,注意从图形中找规律。代码#includeusingnamespacestd;voidprinttri(chara,intn){for(intj=1;j1){//特殊处理一下边界,因为有可能出现只有一个的情况for(intj=1;j>a>>x){if(a=='@')break;printtri(a,x);cout<<endl;}return0;}
- 大模型与自然语言理解(NLU):差异与联系
技术流 Gavin
AIoTpython语言模型ai
近年来,人工智能领域取得了显著进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面。大模型和自然语言理解(NLU)作为NLP的两个重要分支,常常被提及,但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模(数十亿甚至数千亿)的深度学习模型,例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练,旨在学习语言的统计规律,并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域,专注于让机器
- Python文件中动态导入多个.py文件
_长风_
Python脚本方法大合集python
Python文件中动态导入多个.py文件一、背景 在一些自动化脚本中,我们需要一些中间文件作为引用文件来处理一些自动化的工作,但是中间文件数量可能根据需求的变更发生不规律的变化,所以就需要一些读文件夹来自动获取这些需要引用的中间文件,下面就是我整理的一个能够实现动态导入的方法。二、实现思路及步骤生成文件:a.py脚本会生成b.py和c.py文件,并在其中定义一个简单的函数。执行生成文件脚本:在m
- 【LeetCode】215.数组中的第K个最大元素(三种方法,九个思路的代码实现,java格式)
Hi丶ImViper
LeetCode算法与数据结构算法数据结构java快速排序
题目题目链接解析这道题据说是面试的高频考题,同时也是基础算法的应用。方法一:暴力解法题目要求我们找到“数组排序后的第k个最大的元素,而不是第k个不同的元素”,语义是从右边往左边数第k个元素(从11开始),那么从左向右数是第几个呢,我们列出几个找找规律就好了。一共6个元素,找第2大,索引是4;一共6个元素,找第4大,索引是2。因此,升序排序以后,目标元素的索引是len-k。这是最简单的思路,如果只答
- 基于MapReduce的气候数据分析
赵谨言
论文毕业设计经验分享
标题:基于MapReduce的气候数据分析内容:1.摘要本文聚焦于基于MapReduce的气候数据分析。背景在于随着全球气候变化问题日益严峻,海量气候数据的高效处理和分析成为关键。目的是利用MapReduce技术对气候数据进行有效挖掘,以揭示气候变化规律和趋势。方法上,采用MapReduce编程模型对大规模气候数据进行分布式处理,通过数据的映射和归约操作实现并行计算。结果表明,运用该技术能显著提高
- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
@金色海岸
sklearn学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- 养生,开启健康生活之门
yy0821yy
生活
在这个快节奏的时代,人们在忙碌奔波中,往往忽略了自身健康。养生保健,不再是老年人的专属,而是各个年龄段维持良好生活状态的关键,它是我们开启健康生活的一把钥匙。规律作息是养生的基石。人体就像一台精密的仪器,各个器官按照生物钟有条不紊地运转。熬夜追剧、通宵工作,看似是在争取时间,实则是在打乱身体的正常节奏。长期熬夜会导致内分泌失调,脸上冒出痘痘,精神萎靡不振,免疫力下降,各种疾病也容易找上门来。因此,
- python中search用法_Python中的python re.search方法详解
weixin_39688856
python中search用法
re.search扫描整个字符串并返回第一个成功的匹配,若string中包含pattern子串,则返回Match对象,否则返回None,注意,如果string中存在多个pattern子串,只返回第一个。re.search()方法用来精确匹配并提取第一个符合规律的对象,而对象内容的提取则使用search方法的属性group()来实现。函数语法:re.search(pattern,string,fla
- 94.HarmonyOS NEXT动画系统实现教程:深入理解FuncUtils
harmonyos-next
温馨提示:本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦!HarmonyOSNEXT动画系统实现教程:深入理解FuncUtils1.动画系统基础1.1核心概念概念说明应用场景动画持续时间动画执行的时长控制动画速度动画曲线动画的变化规律定义动画效果动画回调动画执行的具体内容实现状态变化1.2动画执行函数解析exportf
- 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数:四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据,研究从观测数据出发寻找规律,利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式,机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
- [M找规律] lc13. 罗马数字转整数(模拟+找规律)
Ypuyu
LeetCode
文章目录1.题目来源2.题目解析方法一:找规律+模拟1.题目来源链接:lc13.罗马数字转整数2.题目解析方法一:找规律+模拟是[M找规律]lc12.整数转罗马数字(模拟+找规律)的逆运算。这个规律就比较好找了,主要在4,9这两列会出问题。能发现规律为这两列字符的前一个要比后一个小,且用后一个字符对应数字减去前一个字符对应数字,就刚好是这个当前这个数字。故,若当前字符比下一个字符小,则需要减去当前
- 特发性震颤的预防方法主要涉及到以下几个方面
poilkjmnbaa
模拟退火算法
特发性震颤的预防方法主要涉及到以下几个方面:一、生活习惯的调整:1.饮食:保持均衡的饮食,摄入充足的维生素和矿物质,尤其是维生素B族和镁等。同时,应避免过量摄入酒精、咖啡因等刺激性物质,因为它们可能会加重震颤症状。2.规律作息:保持充足的睡眠,避免过度劳累和熬夜。合理安排工作和休息时间,有助于减轻心理压力,缓解症状。二、运动与锻炼:定期进行身体锻炼有助于维持肌肉和神经系统的健康。选择适合自己的锻炼
- 华为OD机试 - 字符匹配 - 正则表达式(Python/JS/C/C++ 2023 B卷 100分)
哪 吒
华为od正则表达式python
华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述给你一个字符串数组(每个字符串均由小写字母组成)和一个字符规律(
- 正则表达式
大神乔伊
工具正则表达式
前言如果你学会了,可以忽略本文章,或去项目经验地图寻找更多答案原则1.找规律2.不要追求完美3.思考:什么开头?什么结束?什么类型?多少位数?什么范围?出现次数?语法一:对象写法letreg=newRegExp(/\d{5}/)letreg=newRegExp("\\d{5}")letstr='我的号码是12345'console.log(reg.test(str))//true二:字面量方式:l
- 安全中心建设关键技术之机器学习
sinfoyou
安全机器学习人工智能
1.1.1功能要求针对目前广为流行的网银、掌上银行撞库行为,需要围绕撞库防护建立针对性的发现、预警、拦截体系。在本课题在大量数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上,进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律,所以必须要有历史数据。在针对撞库攻击行为分析的场景中,首先需要获取手机银行和网上银行
- 【儿童自信的生物学机制】
调皮的芋头
机器学习数据库
在继续深入探讨儿童自信的生物学机制时,我们需要将视角拓展至神经递质系统、突触动态平衡以及跨脑区网络整合等更深层的神经发育规律。以下从三个新颖维度展开分析:一、神经递质系统的发育失衡现象儿童自信水平随年龄增长呈现U型曲线变化的现象,确实蕴含着复杂的生物进化机制与神经发育规律。从进化生物学视角来看,人类幼态持续特征决定了早期自信的生存价值:新生儿通过哭闹表达需求(平均每天1.5小时发声),这种原始自信
- C++每日一练——day 1
「已注销」
#C++每日一练C++c++
年轻人,你渴望拥有C++练习题吗???从这篇博文开始,我每天都会更新一个C++主要知识点题目,并附上解析!~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~Dayone——解密题目描述给你这样一个任务:解密一份被加密过的文件。经过研究,你发现了加密文件有如下加密规律(括号中是一个“原文一>密文”的例子)
- 数据挖掘技术介绍
柒柒钏
数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- Batch Normalization理解
zhimengxiang
图像处理人工智能图像处理
BatchNormalization理解BatchNormalization:批归一化我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理,这样能够加速网络的收敛,如下图所示,对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵,但对于Conv2而言输入的featuremap就不一定满足某一分布规律了(注意这里所说满足某一分布规律并不是指某一个featuremap的数据要满足分布规律,理论上是指整个训练
- 【CSDN|每日一练】编码
海轰Pro
唯有努力算法c++每日一练
目录运行结果题目描述输入描述:输出描述:示例代码结语运行结果题目描述编码工作常被运用于密文或压缩传输。这里我们用一种最简单的编码方式进行编码:把一些有规律的单词编成数字。字母表中共有26个字母{a,b,…,z},这些特殊的单词长度不超过6且字母按升序排列。把所有这样的长度相同的单词放在一起,按字典顺序排列,一个单词的编码就对应着它在整个序列中的位置。你的任务就是对于所给的单词,求出它的编码。输入描
- Python实现机器学习项目教程:房价预测
向着开发进攻
pythonpython机器学习开发语言
Python实现机器学习小项目教程:房价预测案例机器学习(MachineLearning)是数据科学中的一项重要技术,它通过从数据中学习规律,进行预测和决策。对于初学者来说,通过实际的项目来学习机器学习的原理和实现方法,是非常有效的。本篇教程将通过Python实现一个简单的机器学习小项目——房价预测。我们将使用scikit-learn库来构建并训练一个线性回归模型,预测房价。项目背景假设我们拥有一
- 深度学习核心技术深度解析
月落星还在
深度学习深度学习人工智能
一、深度学习的本质与核心思想定义:通过多层非线性变换,自动学习数据层次化表征的机器学习方法核心突破:表征学习:自动发现数据的内在规律,无需人工设计特征端到端学习:直接从原始输入到最终输出,消除中间环节的信息损失分布式表示:通过神经元激活模式的组合,指数级提升表达能力数学本质:f(x)=WLσ(WL−1σ(...σ(W1x+b1)...)+bL−1)+bLf(x)=W_{L}σ(W_{L-1}σ(.
- 不同学科的论文,AIGC检测时有区别吗?
kexiaoya2013
AIGC论文阅读论文笔记
不同学科的论文在写作风格、专业术语、逻辑结构上有着明显的差异,那么,不同学科的论文在AIGC检测时,检测结果会有区别吗?结果提前告诉你,当然有区别。一、学科特性决定检测难度1、理工科论文专业术语密集、实验步骤固定,在写作过程中很容易形成标准化的表达,这种规律性很强的文本,最容易被AIGC检测工具抓出破绽。2、人文社科论文注重思辨与逻辑推演,在写作中常常会带有个人的观点和批判性思考,这些人类特有的复
- 【蓝桥杯】2080求和
遥感小萌新
蓝桥杯蓝桥杯职场和发展前缀和
思路直接算想都不想一定超时,从公式入手,找规律化简S=a1(a2+a3+...+an)+a2(a3+...+an)+...+an−1anS=a_1(a_2+a_3+...+a_n)+a_2(a3+...+a_n)+...+a_{n-1}a_nS=a1(a2+a3+...+an)+a2(a3+...+an)+...+an−1an多次用到了求和,前缀和,完美。n=int(input())a=[0]+l
- 嵌入式开发用这3种软件架构,直接无敌。
无际单片机编程
单片机嵌入式java嵌入式硬件stm32
做开发1-3年的时候,一些简单的项目,功能基本都能实现,项目复杂度一上来,我的代码就变得乱七八糟了,改一行就崩一片,修个小bug像是拆弹,剪错一根线,整个程序原地爆炸。后来接触了不少项目,我发现一个规律:那些代码写得牛的人,都有个共同点,很多功能明明很简单,代码却写得弯弯绕绕的,这不是一个全局变量就能搞定吗?为啥搞这么麻烦?后面独立开发比较复杂项目时,才搞懂他们的精髓所在,像搭积木一样,整齐有序,
- 大模型微调:定义、方法、应用与未来展望
软件职业规划
easyui前端javascript
一、定义与意义(一)微调的定义大模型微调是指在预训练模型的基础上,通过特定领域的数据集对模型进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上进行训练,学习到广泛的知识和语言模式,但这些知识往往缺乏针对性。例如,在自然语言处理中,预训练模型可能无法准确理解特定领域的专业术语或逻辑。通过微调,模型可以学习到特定领域的特征和规律,从而在特定任务上表现出更高的专业性和准确率。微调的过程可以被视为一
- 考研复习时间规划:从迷茫到高效备考的进阶之路
闲虎考研
考研经验考研
考研复习是一场持久战,科学的复习规划是成功的关键。对于大多数考生而言,复习时间通常在6-12个月之间,如何在这段时间内实现高效备考,需要建立在对自身情况和考研规律的深刻认知之上。一、考研复习的时间特征考研复习具有明显的阶段性特征。基础阶段需要全面梳理知识体系,强化阶段着重攻克重点难点,冲刺阶段则要进行查漏补缺和模拟训练。每个阶段都有其特定的任务和目标,考生需要根据这些特征合理安排时间。考研复习的时
- 数学建模与图形建模资源全解析
点我头像干啥
Ai数学建模人工智能python深度学习数据挖掘分类
引言在当今的数据驱动时代,数学建模与图形建模已成为解决复杂问题、揭示数据内在规律的重要工具。无论是科学研究、工程设计,还是商业分析、决策支持,建模技术都发挥着举足轻重的作用。本文旨在为数学建模与图形建模的初学者及进阶者提供一份详尽的资源指南,涵盖软件工具、学习资料、在线课程、社区论坛等多个方面,帮助大家更好地掌握这些技能。一、数学建模资源概览1.数学建模软件工具数学建模离不开强大的软件支持。以下是
- C++11之列表初始化
Octopus2077
c++学习笔记
发展历史C++11是C++的第⼆个主要版本,并且是从C++98起的最重要更新。它引⼊了⼤量更改,标准化了既有实践,并改进了对C++程序员可⽤的抽象。在它最终由ISO在2011年8⽉12⽇采纳前,⼈们曾使⽤名称“C++0x”,因为它曾被期待在2010年之前发布。C++03与C++11期间花了8年时间,故⽽这是迄今为⽌最⻓的版本间隔。从那时起,C++有规律地每3年更新⼀次。列表初始化(注意区分列表初始
- 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,