- 机器学习实战笔记5——线性判别分析
绍少阿
机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析(LDA)Ⅰ核心思想对于同样一件事,站在不同的角度,我们往往会有不同的看法,而降维思想,亦是如此。同上节课一样,我们还是学习降维的算法,只是提供了一种新的角度,由上
- Python爬虫入门教程(非常详细)_python爬虫自学
rr8f2haQf
python爬虫javascript
设k值为3,即每抓取3个页面后,重新计算一次PageRank值。已知有{1,2,3}这3个网页下载到本地,这3个网页包含的链接指向待下载网页{4,5,6}(即待抓取URL队列),此时将这6个网页形成一个网页集合,对其进行PageRank值的计算,则{4,5,6}每个网页得到对应的PageRank值,根据PageRank值从大到小排序,由图假设排序结果为5,4,6,当网页5下载后,分析其链接发现指向
- Gemini代码摘抄(一)Graph和init
吃瓜三道杠
Geminigemini
Graph和init在pagerank.cpp中对图进行初始化:Graph*graph;graph=newGraph();具体实现在graph.hpp中,设置threads和sockets,其中threads—cpus—partitions,sockets—nodes—machines,threads_per_socket表示每个节点(机器)上分到的线程数(分区数):Graph(){threads
- 大数据Hadoop生态圈技术之浅析PageRank计算原理
A尚学堂Nancy老师
一、什么是PageRank?——PageRank是Google提出的算法,用于衡量特定网页相对于搜索引擎索引中的其他网页而言的重要程度。——是Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1997年创造的——PageRank实现了将链接价值概念作为排名因素。二、计算环境——Hadoop-2.5.2——四台主机——两台NN的HA——两台RM的HA——离线计算框架MapReduce三、计算原理(1)思考
- Spark GraphX原理介绍
tanglizhe1105
SparksparkGraphX图计算
背景现实应用中,数据内部可能存在较高的关联度,如图模型应用。在对这样的数据进行处理时,并行计算框架就会面临较大的挑战,会引入大量的数据连接(join)和聚合(aggregation)操作,带来大量的计算和数据迁移,严重消耗集群资源,因此对此类算法的优化就显得极为重要。互联网上网页权值计算的PageRank算法是一个典型的图模型问题,它依据网页之间的链接指向关系来判断网页的重要性,指向一个网页的链接
- 网页搜索排名算法简介
skyshandianxia
网络算法
佩奇排名(PageRank)算法是由Google的创始人拉里·佩奇(LarryPage)和谢尔盖·布林(SergeyBrin)在1990年代后期提出的一种用于网页排名的计算方法,它是早期Google搜索引擎的核心组成部分。该算法旨在通过分析互联网上网页之间的链接结构来评估网页的重要性或权威性。佩奇排名的基本原理是:1.**链接即投票**:每个网页都可以看作是对它所链接到的页面投了一票。如果一个网页
- #NLP|TextRank #使用 TextRank 算法为文本生成关键字和摘要
向日葵花籽儿
NLP深度学习算法数据库TextRankNLP
TextRank算法基于PageRank,用于为文本生成关键字和摘要。其论文是:MihalceaR,TarauP.TextRank:Bringingorderintotexts[C].AssociationforComputationalLinguistics,2004.先从PageRank讲起在浅入浅出:PageRank算法这篇博客中我做过简要的介绍,这里再补充一下。PageRank最开始用来计
- 开源元数据管理平台Amundsen安装
贾斯汀玛尔斯
hadoop大数据生态数据湖开源大数据
Amundsen是一个用于数据发现和元数据管理的开源平台。Amundsen是一个用于提高数据分析师、数据科学家和工程师在与数据交互时的生产力的数据发现和元数据引擎。目前,它通过索引数据资源(表、仪表板、流等)并基于使用模式(例如,高频查询的表会比低频查询的表更早显示)提供类似于PageRank的搜索来实现这一目标。可以将其视为数据的Google搜索。该项目以挪威探险家RoaldAmundsen命名
- 十七 挑战者 Google
亚瑟王666
美国规定。股东超过五百人,经济达到一定规模,即使不上市,也必须在第二年的大约4.28公布财报。一般员工都有股份,所以会超500人。所以谷歌基本是被逼上市的。佩奇布林,CEO施密特。谷歌上市分三次融资,融了80亿,才稀释了10%的股权,史上最成功的上市行动。谷歌学习了巴菲特双重股权的办法,让内部人一直掌握着投票权。百度也学他了。谷歌以前就有搜索引擎,不过他们查得都不准。佩奇布林发明了pagerank
- 揭秘网络影响力:Neo4j中的PageRank算法应用
陈救驾来迟-
图数据库neo4j数据库
PageRank是Google创始人LarryPage和SergeyBrin在1996年提出的一个链接分析算法,用于衡量网页的重要性。在图数据科学中,PageRank算法可以帮助我们识别网络中的关键节点。本文将详细介绍如何在Neo4j图数据库中实现PageRank算法,并探讨其在社交网络分析、搜索引擎优化和网络安全评估等领域的应用。网络影响力的度量:PageRank算法PageRank算法通过分析
- 数学建模--PageRank算法的Python实现
温柔济沧海
数学建模数学建模算法python图论
文章目录1.PageRankPageRankPageRank算法背景2.PageRankPageRankPageRank算法基础2.1.PageRankPageRankPageRank问题描述2.2.有向图模型2.3.随机游走模型3.PageRankPageRankPageRank算法定义3.1.PageRankPageRankPageRank算法基本定义3.2.PageRankPageRankP
- 【学习笔记】- PageRank算法以及相关的算法变形
Michelle F
算法数据结构
PageRank算法以及相关的算法变形pagerankPageRank算法的基本概念和目标PageRank算法是一种用于网页排序的算法,他是有Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1998年提出。该算法的基本思想是基于有向图上的随机游走模型,这是一个一阶的马尔可夫链。PageRank描述了一种随机游走者如何在图中的边进行随机移动,从一个节点访问到另一个节点的过程。在一定条件下,这种随机游走过
- 常用图算法实现--Spark
zealscott
使用Spark实现PageRank,强连通分量等图算法PageRank数据准备边:1211523242526273134251151261676871788189810914911011013111211112113141412151网页:123456789101112131415将这两个文件放入HDFS:hdfsdfs-mkdirinput/PageRankhdfsdfs-putlinks.tx
- 【同济子豪兄斯坦福CS224W中文精讲】PageRank算法
自律版光追
#图神经网络算法图机器学习图学习学习笔记pagerank
文章目录理解PageRank的五个角度迭代求解线性方程组迭代左乘M矩阵矩阵的特征向量随机游走马尔可夫链求解PageRankPageRank收敛性分析修改M得到G考虑节点相似度的PageRank算法参考资料互联网的图表示网页是节点,网页之间的连接是边(这是二三十年前的互联网图表示现在的互联网更加复杂的点在于首先网页本身是动态生成的、存在私域的爬虫不可触达的网页内容、网页之间的关系变得复杂是交互式的而
- 【数学建模】图论模型
自律版光追
数学建模数学建模图论最大流最短路最小生成树NetworkXpython
文章目录图的基础理论及networkx简介图的基本概念图的表示及Networkx简介图的表示NetworkX简介最短路算法及其Python实现固定起点到其余各点的最短路算法每对顶点间的最短路算法最短路应用最小生成树算法及其networkx实现基本概念最小生成树算法最小生成树应用匹配问题最大流最小费用问题基本概念最小费用流问题PageRank算法复杂网络简介复杂网络概况图的基础理论及networkx
- 大数据实战——基于Hadoop的Mapreduce编程实践案例的设计与实现
ZShiJ
虚拟机大数据hadoopmapreduce
基于Hadoop的Mapreduce编程实践案例的设计与实现一、数据排序案例的设计与实现1.1设计思路1.2实践过程1.3成果展示+数据可视化分析二、求数据平均值案例的设计与实现2.1设计思路2.2实践过程2.3编写java程序并运行文件2.4成果展示+数据可视化分析三、基于hadoop的PageRank算法实现3.1设计思路3.2实践过程3.3成果展示3.4数据的可视化分析一、数据排序案例的设计
- HDFS和MapReduce综合实训
柔雾
hdfsmapreducehadoop
文章目录第1关:WordCount词频统计第2关:HDFS文件读写第3关:倒排索引第4关:网页排序——PageRank算法第1关:WordCount词频统计测试说明以下是测试样例:测试输入样例数据集:文本文档test1.txt和test2.txt文档test1.txt中的内容为:taleasoldastimetrueasitcanbebeautyandthebeast文档test2.txt中的内容
- 数据处理---之---网页排序算法
楊建业
大数据与人工智能网页排序算法PageRank谷歌搜索网页排序算法TD-IDFBM25算法词频统计逆文档频率链接分析智能化排序算法
一.网页排序算法二.网页排序算法分类1基于访问量的排序算法2基于词频统计和词语位置加权的排序算法3基于链接分析的排序算法4基于智能化的排序算法三.TD-IDF算法1词频(TermFrequency,TF)2逆文档频率(InverseDocumentFrequency,IDF)四.BM25算法五.PageRank算法一.网页排序算法在能将“包含某关键字的网页迅速查找出来”之后,另一个问题出现在我们面
- 讲解:CSC3021、Java、Concurrent Programming、JavaHaskell|R
wafang
ThePageRankProblemHansVandierendonckCSC3021ConcurrentProgramming,2018–’19PageRankisGoogle’salgorithmtorankthesearchresultsthatmatchthequeriedkeywords[1].Thealgorithmmodelstheinternetasadirectedgraphwh
- 图神经网络--GNN从入门到精通
小白学习记录
深度学习人工智能深度学习图论算法
图神经网络--GNN从入门到精通一、图的基本表示和特征工程1.1什么是图1.2图的基本表示1.3图的性质--度(degree)1.4连通图,连通分量1.5有向图连通性1.6图直径1.7度中心性1.7特征中心性(EigenvectorCentrality)1.8中介中心性BetweennessCentrality、1.9连接中心性Closeness1.10PageRank1.10HITS二、图神经网
- 面向搜索引擎优化初学者的 Google PageRank
网站优化知识宝典
SEO搜索引擎GoogleSEO谷歌seo搜索引擎优化
即使你认为搜索已经摆脱了PageRank的影响,但时至今日,PageRank很可能仍然存在于许多搜索巨头的系统中。PageRank曾经是搜索的核心,也是谷歌成为今天这个帝国的基础。即使你认为搜索已经脱离了PageRank,但不可否认的是,PageRank长期以来一直是搜索行业的一个普遍概念。每一位搜索引擎优化专家都应该很好地掌握PageRank的过去和现在。本文将介绍什么是PageRank?Pag
- 机器学习笔记--PageRank算法
北航程序员小C
机器学习专栏深度学习专栏人工智能学习专栏机器学习笔记算法
斯坦福大学CS224W图机器学习笔记学习参考CS224W公开课:双语字幕斯坦福CS224W《图机器学习》课程(2021)byJureLeskove官方课程主页:官方主页子豪兄精讲:斯坦福CS224W图机器学习、图神经网络、知识图谱同济子豪兄子豪兄公开代码:同济子豪兄CS224W公开课基于图的项目:读论文、搜论文、做笔记、吐槽论文的社区:ReadPaper可以画出来论文之间的应用关系:CONNECT
- 机器学习笔记--PageRank
北航程序员小C
人工智能学习专栏机器学习专栏深度学习专栏机器学习笔记人工智能
斯坦福大学CS224W图机器学习笔记学习参考CS224W公开课:双语字幕斯坦福CS224W《图机器学习》课程(2021)byJureLeskove官方课程主页:官方主页子豪兄精讲:斯坦福CS224W图机器学习、图神经网络、知识图谱同济子豪兄子豪兄公开代码:同济子豪兄CS224W公开课基于图的项目:读论文、搜论文、做笔记、吐槽论文的社区:ReadPaper可以画出来论文之间的应用关系:CONNECT
- 谷歌PageRank图算法在金融客户营销中的应用
中原银行技术团队
中原银行技术团队
谷歌PageRank图算法在金融客户营销中的应用一、PageRank算法原理介绍二、PageRank算法代码实现三、PageRank算法在金融中的应用万物皆有源—PageRank算法起源提及PageRank算法,还得从搜索界的老大哥google说起。PageRank,顾名思义网页排名,是一种根据网页之间相互的超链接计算的技术,这个算法的发明者之一是谷歌的CEO拉里·佩奇(LarryPage),所以
- .gov 链接是 Google 排名因素吗?
网站优化知识宝典
SEOseo搜索引擎SEOGoogle网站排序算法
很多公司都愿意向你出售.gov链接,但它们在谷歌的搜索排名算法中真的更有价值吗?几乎只要我们有搜索引擎,链接就被认为是网络的货币。链接到您网站的人可以说明您的关联、与特定主题和地区的相关性、可信度等。当高权威、值得信赖的网站链接到您的网页时,您可以通过将PageRank转移到您的页面而从这种隐含的认可中受益。人们仍然坚持认为.gov链接比其他类型的链接更有价值和可取,很多人都愿意花你的钱来建立它们
- 【图神经网络】在节点分类任务中无特征节点的特征表示
qq_42725437
GNN神经网络分类人工智能
无特征节点的特征表示节点度数degreepagerank以pagerank起源的应用场景为例,不是所有的网站都是同等重要的,所以需要根据结构信息对节点进行排序。直觉上,如果一个网站它有很多链接,它就很重要,举例来说,一个网站有很多射入链接,那么,它比一个只有一个射入链接的网站重要,但是对于射入网站的网站的重要性也是不同的。一个重要网址的给到的vote分值是很高的,链接的vote值正比于它的来源网站
- 数据结构与算法之美学习笔记:38 | 分治算法:谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想
浊酒南街
数据结构与算法之美学习笔记算法数据结构
目录前言如何理解分治算法?分治算法应用举例分析分治思想在海量数据处理中的应用解答开篇内容小结前言本节课程思维导图:MapReduce是Google大数据处理的三驾马车之一,另外两个是GFS(hdfs)和Bigtable(hbase)。它在倒排索引、PageRank计算、网页分析等搜索引擎相关的技术中都有大量的应用。MapReduce的本质就是我们今天要学的这种算法思想,分治算法。如何理解分治算法?
- 《斯坦福数据挖掘》八大算法+
inch-whf
数据挖掘算法聚类
文章目录介绍:八大算法+TF.IDF相似项发现PageRank链路分析聚类(层次聚类+K-means聚类)层次聚类K-means聚类完美匹配社交网络挖掘介绍:八大算法+课程:《大数据技术概论》教材:《斯坦福数据挖掘(第三版)》内容(上半重点,下半不明)(1.3.1)TF.IDF(3.3)相似项发现(5.1)PageRank链路分析(7)聚类(7.2.1)层次聚类K-means聚类(题8.3.1)完
- Arxiv网络科学论文摘要21篇(2019-05-28)
ComplexLY
通过微观网络模型和宏观分支过程描述的扩散动态可能因聚结而不同;从零开始学习识别高介数中心性节点:一种新的图神经网络方法;使用boutique进行社交媒体数据的多模型调查探索——以公共卫生为例;检测网络中时间序列数据的路径异常;单个向量够了吗?探索网络嵌入的节点多义性;用闭合系数测量有向三元闭包;图注意力自动编码器;具有M个选择的离散意见动态;优化种子扩展群落检测的广义PageRank方法;FOBE
- PageRank算法笔记(简化迭代版)
neowell
算法
PageRank算法笔记(简化迭代版)1.简介谷歌公司经典的网页排序算法,某个网页A被其它指向得越多次,则该网页A的重要性越高。“佩奇排名本质上是一种以网页之间的超链接个数和质量作为主要因素粗略地分析网页的重要性的算法。其基本假设是:更重要的页面往往更多地被其他页面引用(或称其他页面中会更多地加入通向该页面的超链接)。其将从A页面到B页面的链接解释为“A页面给B页面投票”,并根据投票来源(甚至来源
- 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,