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nlp技术 tqs_12345 人工智能自然语言处理
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）技术是一种计算机科学与人工智能的交叉领域，涉及机器对人类语言进行处理和理解的能力。以下是一些常见的NLP技术的示例：1.机器翻译：NLP技术可以帮助机器将一种语言翻译成另一种语言。例如，谷歌翻译使用NLP技术实现自动翻译，用户可以输入一段文本，然后谷歌翻译会自动将其翻译成其他语言。2.文本分类：NLP技术可以将文本分类到不同
架构设计（4）面向服务架构SOA与C++模拟实现 CoderIsArt 架构设计研究 C++11 架构面向服务架构SOA
SOA架构SOA（面向服务的架构）是一种架构风格，通过将系统划分为服务来提高灵活性和可维护性。每个服务是一个独立的功能模块，通过标准化接口进行交互。SOA架构涉及多种技术和组件，以下是关键技术和它们的作用：1.服务设计与接口-服务接口定义：通常使用标准接口描述语言，如WSDL（WebServicesDescriptionLanguage）或OpenAPI（Swagger）来定义服务的接口。接口描述
理论一、大模型—概念伯牙碎琴大模型自然语言处理 ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练，并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel），这个“大”主要指模型结构容量大，结构中的参数多，用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
领域驱动设计（DDD）是什么？——从理论到实践的全方位解析小胡说技书 Java+SSM+DB java 领域驱动设计（DDD）架构领域模型微服务
文章目录一、引言二、核心概念与定位2.1DDD定义与核心理念2.2DDD关键元素三、底层原理与技术细节3.1领域模型与普适语言3.1.1领域模型3.1.2普适语言（UbiquitousLanguage）3.2战术设计模式详解3.2.1实体、值对象、聚合与领域服务3.2.2无状态函数在领域服务中的应用3.2.3工厂与仓储模式3.3战略设计：限界上下文与防腐层3.3.1限界上下文（BoundedCon
《一文吃透！NLTK与SpaCy，自然语言处理的神兵利器》人工智能深度学习
在人工智能的璀璨星空中，自然语言处理（NLP）无疑是最为耀眼的领域之一。它让机器能够理解、处理和生成人类语言，极大地推动了智能交互的发展。而在Python的NLP工具库中，NLTK和SpaCy就像两把锋利的宝剑，各自散发着独特的光芒。今天，就让我们深入探究这两款工具的使用技巧与优势，为你的NLP之旅增添强大助力。一、NLTK：自然语言处理的瑞士军刀NLTK（NaturalLanguageToolk
大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南知来者逆 LLM 深度学习人工智能自然语言处理 DeepSeek SFT 微调
概述大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的微调（Fine-tuning）是指在一个预训练模型的基础上，使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练，以使其在该领域或任务上表现更好。微调是迁移学习的一种常见方法，能够显著提升模型在特定任务上的性能。在大型语言模型（LLM）的微调中，有几种常见的方法，包括SFT（监督微调）、LoRA（低秩适应）、P-tuningv2和**Fre
InfiniteHiP - 在单个GPU上扩展 LLM 上下文至300万tokens 伊织code #Paper Reading InfiniteHiP 推理 GPU LLM token
InfiniteHiP:ExtendingLanguageModelContextUpto3MillionTokensonaSingleGPUPaper:https://huggingface.co/papers/2502.08910Sourcecode:https://github.com/DeepAuto-AI/hip-attention/SGLangIntegrationavailablen
MySQL数据库三：操作数据库（二）嘵奇 MySQL 数据库 mysql
DQL查询数据（重点）DataQueryLanguage：数据查询语言●所有的查询操作都用它Select●简单的查询，复杂的查询它都能做●数据库中最核心的语言，最重要的语句●使用频率最高的语句基本查询代码演示：--简单查询语句SELECT*FROM`class`--查询表的全部信息SELECT`id`,`name`FROM`class`--查询表的指定信息SELECT`id`AS学号,`name`
后端学习前端-html+css 想要变瘦的小码头后端学前端前端学习 html
第一章.HTML与CSSHTML是什么：即HyperTextMarkuplanguage超文本标记语言，咱们熟知的网页就是用它编写的，HTML的作用是定义网页的内容和结构。HyperText是指用超链接的方式组织网页，把网页联系起来Markup是指用的方式赋予内容不同的功能和含义CSS是什么：即CascadingStyleSheets级联（层叠）样式表，它描述了网页的表现与展示效果1.HTML元素
Expand Reach with Multilingual Data Editors SEO-狼术 Delphi net Crack 开发语言
ExpandReachwithMultilingualDataEditorsEnhanceuserexperience,accessibility,andglobalcollaborationwithlocalizeddataeditorsthatadapttomultiplelanguageworkflows.Localizationistheprocessofadaptingtheuserin
大模型转换为 GGUF 奔跑中的小象 AI GGUF
一、GGUF介绍GGUF格式的全名为（GPT-GeneratedUnifiedFormat），提到GGUF就不得不提到它的前身GGML（GPT-GeneratedModelLanguage）。GGML是专门为了机器学习设计的张量库，最早可以追溯到2022/10。其目的是为了有一个单文件共享的格式，并且易于在不同架构的GPU和CPU上进行推理。但在后续的开发中，遇到了灵活性不足、相容性及难以维护的问
30分钟学会HTML 奇偶变不变 html 前端
HTML基本语法HTML（HyperTextMarkupLanguage）是构成网页内容的基础。它使用一系列的标签来描述网页的结构，包括文本、图片、链接等元素。浏览器会解析这些标签并渲染成我们看到的网页。在线体验一下CodePen(在线HTML编辑器)。千万不要被「超文本」、「标记语言」吓到，HTML的语法非常直观，常用的标签结构并不复杂，用于构建基础网页已经足够，稍微了解一下就能上手。就是这些基
本地部署的DeepSeek-R1-32B与DeepSeek-R1-7B模型效果对比 MaxCode-1 搭建本地gpt Deepseek
本地部署的DeepSeek-R1-32B与DeepSeek-R1-7B模型效果对比在当今人工智能快速发展的时代，大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）的应用场景日益广泛。无论是企业级应用还是个人开发，本地部署大语言模型已经成为一种趋势。DeepSeek-R1-32B和DeepSeek-R1-7B作为DeepSeek系列中的两个重要版本，分别代表了不同规模和性能的模型。本文将从多
23. AI-大语言模型真上帝的左手 23.AI 人工智能语言模型自然语言处理
文章目录前言一、LLM1.简介2.工作原理和结构3.应用场景4.最新研究进展5.比较二、Transformer架构1.简介2.基本原理和结构3.应用场景4.最新进展三、开源1.开源概念2.开源模式3.模型权重四、再谈DeepSeek前言AI‌一、LLMLLM（LargeLanguageModel，大语言模型）‌1.简介 LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）‌是指使用大量文本
UMLS初探愉悦的麻婆豆腐人工智能健康医疗
什么是UMLSUMLS（UnifiedMedicalLanguageSystem，统一医学语言系统），简单来说就是将不同的医学标准统一到一套体系的系统，主要为了医疗系统的统一而构建出的。UMLS的主要组成部分Metathesaurus：一个包含多个医学术语系统的元数据库，旨在统一和映射不同来源的医学概念。SemanticNetwork：一个包含语义分类和关系的网络。它可以帮助用户识别概念之间的语义
.NET 8 粉红笔记 .net
.NET8是微软于2021年8月24日宣布的下一代编程语言和框架，它是.NET宇宙的一部分，与C#(CommonLanguageInfrastructure)紧密集成。.NET8引入了许多新功能，如原生编译、值类型(ValueTypes)、结构化并发(structuredconcurrency)和快速数组(RapidArray)。.NET8还支持本机(native)AOT(Ahead-Of-Tim
关于invoke与call的一些观点乘风而来的思绪问题解决箱杂侃分享园游戏 c/c++
在编程或阅读源码时，经常会碰到invoke与call这两个方法名或者名词，按照现在的中文翻译来看，都是“调用”的意思，但两者到底是什么关系呢，秉着好奇的观点，查询了一些资料，仍然没有弄太明白，就把搜集到的一些观点放在这里，供参考参考：1.来自于ms的术语搜索：参考链接http://www.microsoft.com/Language/en-US/Search.aspxcall：调用Totransf
DexVLA：通用机器人控制中具有插件式扩散专家的视觉语言模型硅谷秋水大模型智能体计算机视觉语言模型计算机视觉深度学习机器学习人工智能
25年2月来自美的集团和华东师范的论文“DexVLA:Vision-LanguageModelwithPlug-InDiffusionExpertforGeneralRobotControl”。让机器人能够在不同的环境中执行不同的任务是机器人学习的核心挑战。虽然视觉-语言-动作(VLA)模型已显示出可泛化机器人技能的前景，但要充分发挥其潜力，需要解决动作表示和有效训练方面的限制。当前的VLA模型通
大语言模型(LLM)快速理解大模型猫叔语言模型人工智能自然语言处理机器学习
自2022年，ChatGPT发布之后，大语言模型（LargeLanguageModel），简称LLM掀起了一波狂潮。作为学习理解LLM的开始，先来整体理解一下大语言模型。一、发展历史大语言模型的发展历史可以追溯到早期的语言模型和机器翻译系统，但其真正的起点可以说是随着深度学习技术的兴起而开始。1.1统计语言模型在深度学习技术出现之前，语言模型主要基于传统的统计方法，也称为统计语言模型（SLM）。S
大语言模型原理基础与前沿通过稀疏MoE扩展视觉语言模型 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战 AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型原理基础与前沿通过稀疏MoE扩展视觉语言模型1.背景介绍在人工智能领域，语言模型和视觉模型的结合已经成为一个重要的研究方向。大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）如GPT-3、BERT等，已经在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成果。而视觉语言模型（Vision-LanguageModels,VLMs）则通过结合视觉和语言信息，进一步提升了模型在多模态任务中
人工智能之自然语言处理技术演进香橙薄荷心 AI 人工智能自然语言处理
自然语言处理技术演进自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能的重要分支，旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。近年来，NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进，尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下，取得了显著突破。本文将深入探讨NLP技术的演进历程、核心模型及其应用，并通过具体案例和代码示例帮助读者理解其实际应用。1.NLP技术演进历程
自然语言处理（NLP）入门：基础概念与应用场景 Ash Butterfield nlp 自然语言处理人工智能
什么是自然语言处理（NLP）？自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）是人工智能（AI）的一个重要分支，研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。换句话说，NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术，它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。NLP的核心目标是将非结构化的自然语言（如文本和语音）转化为结构化数据，使机器能够高效处理、分析和生
【AI系列】从零开始学习大模型GPT (2)- Build a Large Language Model (From Scratch) Tasfa AI人工智能教程人工智能学习 gpt
前序文章【AI系列】从零开始学习大模型GPT(1)-BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)BuildaLargeLanguageModel背景第1章：理解大型语言模型第2章：处理文本数据第3章：编码Attention机制什么是Attention机制？Attention机制的基本原理数学表示应用总结为什么要使用注意力机制如何实现？简单注意力机制带训练权重的注意力机
多模态大模型（LMMs）与大语言模型（LLMs）的比较大F的智能小课底层技术解析人工智能语言模型
前言现在的大模型分为两大类：大语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）和多模态大模型（LargeMultimodalModels，简称LMMs）。本文将从基础定义、输入数据、应用场景、训练过程这几方面讨论下两者的区别。基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一，是基于深度学习的大规模机器学习模型，通常由数十亿到数万亿个参数构
从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
从零开始大模型开发与微调：Miniconda的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和机器学习技术的快速发展,大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)已经成为当前研究和应用的热点。这些模型通过在海量文本数据上进行预训练,能够捕捉到丰富的语义和上下文信息,从而在自然语言处理任务中表现出色。然而,训练这些庞大的模型需要大量的计算资源,对于普通开发者来说,从头开始训练一个大模型是一个巨大
DeepSeek-V2 论文解读：混合专家架构的新突破进一步有进一步的欢喜 DeepSeek-V2 大模型 MoE 混合专家架构
论文链接：DeepSeek-V2:AStrong,Economical,andEfficientMixture-of-ExpertsLanguageModel目录一、引言二、模型架构（一）多头部潜在注意力（MLA）：重塑推理效率（二）DeepSeekMoE：经济高效的训练架构三、预训练（Pre-Training）：夯实模型基础（一）实验设置（二）评估四、对齐（Alignment）：优化模型表现（一
LINQ应用与实践：第 3 章 LINQ 查询操作符 caifox菜狐狸 LINQ应用与实践 linq c#开发语言 Lambda Expressions sql 数据库
在LINQ（LanguageIntegratedQuery）中，查询操作符是实现数据查询和操作的核心工具。通过使用这些操作符，开发者可以轻松地对数据进行筛选、排序、分组、聚合等操作。本章将详细介绍LINQ提供的各种查询操作符，并通过实际案例展示它们的用法。通过学习本章内容，你将能够：掌握LINQ查询操作符的基本分类和功能。理解每种操作符的具体用途和应用场景。将所学知识应用于实际开发场景。1.限制操
大语言模型的分类及本地部署所需的硬件配置要求 Kelaru LLM 基础知识语言模型分类人工智能
1、大语言模型概念及作用大语言模型：（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习的人工智能模型，它能够理解和生成自然语言[1]。简单来说，它就像一个“超级大脑”，能够处理各种语言任务，比如写文章、回答问题、翻译语言等；它通过训练大量的文本数据，学习语言的结构、语法、语义以及上下文关联，从而能够理解和生成与人类语言相似的文本。举个例子：如果你问它一个问题，比如：“为什么天空是蓝
mysql基本使用沉下心来学技术 mysql oracle 数据库
什么是数据库？数据库是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。什么是数据库管理系统(DBMS)？数据库管理系统（DBMS）是用于创建、管理和维护数据库的软件。什么是SQL？SQL（StructuredQueryLanguage）是一种用于管理和操作数据库的语言。什么是MySQL？MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统。关系型数据库和非关系型数据库的区别？关系型数据库使用表格来存储数据，每个表
APL语言的区块链沈清韵包罗万象 golang 开发语言后端
APL语言的区块链：探索未来的分布式计算在近年来，区块链技术逐渐成为科技和金融领域的一个热门话题。它不仅在加密货币领域掀起了波澜，还被应用于供应链管理、智能合约、身份验证等多个方面。而在这场技术革命的背后，编程语言的选择也显得尤为重要。APL（AProgrammingLanguage）作为一种鲜为人知的编程语言，在区块链的构建中展现出了独特的潜力。本文将深入探讨APL语言在区块链技术中的应用及其优
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 java DAO spring jdbc
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 html xml 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 spring mvc Spring 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 java ssl keystore tls secure
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 JavaScript underscore
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 java jvm jstatd
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 VO POJO javabean
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：
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 java jvm scala
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，

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