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小竹子14
算法深度优先c++
A.疾羽的救赎思路:这道题的思路其实非常清晰,题意也很好懂,如果说有个关键点的话就是把每个棋子当前的位置做一下标记,我这里设置的是now数组,然后用一个deque数组当作棋盘,每一个元素上面都可以摞棋子(因为可以双端出入),这里的话,主要是考虑到进出的顺序,从尾出从头进,就可以不乱顺序。主体就是通过now找到某个棋子的位置,通过位置定位到棋盘上的某个格子找到该双端队列的元素,取出,然后放到相应的位
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大模型落地探索及agent搭建RAG技术应用探索prompt实战应用案例人工智能ocrpromptAIGCchatgptgptagi
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录1.项目背景2.项目目标定性:定量:3.发票核心字段概述4.关键举措5.Workflow设计思路及编排5.1整体设计思路5.2流程搭建及解读流程解读:代码节点:解析agent数据
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AI的军事应用亲爱的朋友们,今天我们要踏入一个既神秘又令人激动的领域——人工智能(AI)在军事中的应用。想象一下,一个由智能机器人和无人机组成的军队,能够进行精准打击和复杂的战略部署,这一切听起来像是科幻电影中的场景,但在现实中已经逐渐成为可能。让我们一起探索AI在军事中的奇妙应用以及它所带来的挑战。智能无人机:空中的无形战士首先,让我们飞向天空,看看那些令人惊叹的智能无人机。这些无人机不仅能进行
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普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手随着人工智能技术的迅猛发展,GPT(GenerativePre-trainedTransformer)作为一种强大的语言模型,正在改变我们的生活和工作方式。普通人如何利用GPT赚钱?开发虚拟助手是一个极具潜力的方向。本文将探讨如何开发虚拟助手,以及如何通过这一技术实现经济收益。什么是虚拟助手虚拟助手是一种基于人工智能的技术,能够理解自然语言并执行特定任务。它们
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importtorchimporttorch.nnasnnclassLayerNorm(nn.Module):def__init__(self,dim:int,eps:float):super(LayerNorm,self).__init__()self.dim=dimself.eps=epsself.weight=nn.Parameter(torch.ones(self.dim))self.bi
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东哥说-MES|从入门到精通
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最近写了不少的文章,为了方便阅读,特意重新整理了关于Agent相关的文章链接,也便于大家阅读如何在本地部署DeepSeek本地部署_chatbox显示思考过程-CSDN博客文章浏览阅读853次,点赞29次,收藏31次。最近国产大模型DeepSeek非常火,但由于访问人数过多,经常出现反应迟缓甚至宕机的情况。幸运的是,DeepSeek是一个开源模型,我们可以通过本地部署在自己的终端上随时使用,而且部
- 【漫话机器学习系列】137.随机搜索(Randomized Search)
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随机搜索(RandomizedSearch)详解在机器学习和深度学习的模型训练过程中,超参数调优(HyperparameterTuning)是至关重要的一环。随机搜索(RandomizedSearch)是一种高效的超参数优化方法,它通过在候选超参数的数值分布(如正态分布、均匀分布等)中随机选择超参数组合,从而找到最优的超参数配置。1.超参数调优的必要性超参数是模型在训练之前需要人为设定的参数,例如
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3月9日,教育部长怀进鹏在十四届全国人大二次会议民生主题记者会上,谈到了人工智能+教育的重要性。他强调,要把人工智能技术深入到教育教学和管理的全过程和全环节,研究其有效性和适应性,让青年一代更加主动地学习,让教师更加创造性地教学。南京大学早在年初就已经敏锐地洞察到了人工智能的重要性,在新学期工作布置会上,发布了一个前瞻性决策:24年9月面向全体本科新生开设“人工智能通识核心课程体系”,南京大学党委
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引言近年来,人工智能(AI)领域取得了突飞猛进的发展,尤其是大模型(如GPT-3、BERT、DeepSeek等)的出现,极大地推动了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域的进步。大模型凭借其强大的泛化能力和广泛的应用场景,逐渐成为AI领域的核心技术之一。然而,随着大模型的普及,一个备受关注的问题浮出水面:大模型是否会动摇AI工程师的工作?本文将从多个角度探讨这一问题,分析大模型对AI工程
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深度学习模块缝合教程:从理论到实践引言随着深度学习的不断发展,模型的设计与优化成为研究者关注的核心问题之一。如何有效地“缝合”不同模块,以实现更高效的计算和更强大的功能,是当前深度学习研究中的一个重要课题。在本文中,我们将从基础概念出发,详细探讨深度学习模块缝合的方法、技巧及其应用场景。无论是理论深厚的研究者还是实验导向的实践者,都可以从中获得启发。一、深度学习基础知识详解深度学习是人工智能领域的
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现在很多学校要求毕业论文基本都要检测AIGC了。AIGC是指人工智能生成的内容,现在无论是毕业论文还是期刊投稿,都会检测论文是否由AI生成的,比如知网、维普、万方、Turnitin、MasterAI率检测等。如果你的论文使用了AI工具辅助写作,自己提前进行AIGC检测,必要时降低AIGC率是很有必要的,那么,如何降低AIGC率呢?分享5种方法:1、改写句子结构。AI生成的句子通常比较长,句子结构僵
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一段Java代码从编写到输出Hello,World!,经历了多个步骤和组件的协作。以下是详细的过程解析:1.编写Java代码首先,编写一个简单的Java程序:java复制publicclassHelloWorld{publicstaticvoidmain(String[]args){System.out.println("Hello,World!");}}代码说明:定义了一个类HelloWorld
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生成对抗网络(GAN)深入解析:数学原理与优化生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一个基于博弈论的深度学习框架,通过生成器(G)和判别器(D)之间的对抗训练,生成高度逼真的数据。其核心思想是让GGG生成伪造数据以欺骗DDD,而DDD则努力分辨真实数据与伪造数据。GAN在理论上可以看作一个极小极大(Minimax)优化问题。1.GAN的数学公式1.1生成
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一、生产环境关闭Swagger我们该怎么做?1、在配置文件新增开关#swagger开关swagger2.enable=true2、修改SwaggerConfifig动态设置开关@Configuration@EnableSwagger2publicclassSwaggerConfig{ @Value("${swagger2.enable}") privatebooleanenable; @Be
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2025年3月13日,由中国软件评测中心、CAPPVD漏洞库联合主办的“第六期移动互联网APP产品安全漏洞技术沙龙”在海口成功召开。悬镜安全基于移动端数字供应链安全开源治理方案荣获中国软件评测中心“2024移动互联网APP产品安全漏洞治理”优秀案例,并获颁证书。移动互联网APP产品安全漏洞治理优秀案例颁奖现场中国软件评测中心(工业和信息化部软件与集成电路促进中心)是中国电子信息产业发展研究院(赛迪
- 第二篇:中国企业数据治理现状与典型挑战
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中国企业数据治理现状与典型挑战引言随着数字经济的快速发展,数据已成为企业的核心战略资产。然而,中国企业在数据治理实践中仍面临诸多挑战。本文将深入分析中国企业数据治理的现状,对比金融、医疗、制造业等不同行业的数据治理成熟度,梳理相关政策法规驱动因素,剖析企业普遍面临的数据治理痛点,并通过典型案例深入探讨数据治理项目失败的根本原因,为企业构建有效的数据治理体系提供参考。1.行业扫描报告1.1金融/医疗
- 全网炸裂!这款网站让你一站畅享所有大模型
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在科技的浩瀚星空中,人工智能大模型无疑是最为璀璨的星辰,它们以卓越的智慧和强大的能力,为我们的数字生活增添了无尽的魅力与可能。然而,以往想要领略这些不同大模型的风采,我们往往需要在众多的平台和接口之间来回奔波,就像是在不同的岛屿间跳岛前行,过程繁琐且耗时。但是,如今有一个令人心跳加速的消息传遍了整个网络世界:一个前所未有的网站横空出世,它宛如一座神奇的“大模型宝藏库”,在一个网站里就能让你畅享所有
- Java高级特性深度解析:构造方法、继承关系与动态代理
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一、构造方法的深度探索1.1反射调用私有构造方法//获取私有构造方法示例ClassuserClass=User.class;ConstructorprivateCons=userClass.getDeclaredConstructor();privateCons.setAccessible(true);//突破访问限制Useruser=privateCons.newInstance();代码解析:
- 目前人工智能的发展,判断10年、20年后的人工智能发展的主要方向,或者带动的主要产业
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根据2025年的最新行业研究和技术演进趋势,结合历史发展轨迹,未来10-20年人工智能发展的主要方向及带动的产业将呈现以下六大核心趋势:一、算力革命与底层架构优化核心地位:算力将成为类似“新能源电池”的基础设施,支撑大模型迭代和实时交互。中国通过DeepSeek等技术创新(如MLA注意力机制、FP8混合精度训练)突破算力瓶颈,实现与美国顶尖模型性能对标,成本降低至558万美元/项目。技术突破:量子
- 一文读懂强化学习:从基础到应用
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算法时序数据库大数据数据库架构动态规划
强化学习是什么强化学习是人工智能领域的一种学习方法,简单来说,就是让一个智能体(比如机器人、电脑程序)在一个环境里不断尝试各种行为。每次行为后,环境会给智能体一个奖励或者惩罚信号,智能体根据这个信号来调整自己的行为,目的是让自己在未来能获得更多奖励。就像训练小狗,小狗做对了动作(比如坐下),就给它零食(奖励),做错了就没有零食(惩罚),慢慢地小狗就知道怎么做能得到更多零食,也就是学会了最优行为。强
- LLM大语言模型书籍:《大模型时代》开启人工智能狂潮!(附文档)
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人工智能promptchatgptai大模型LLM大语言模型大模型时代
哈喽大家好!很久都没有更新大模型这块的书了,今天给大家说一下这本:《大模型时代》,本书对大模型时代的技术、应用和产业变化进行了深入的分析和阐述。近2年GPT风靡全球,然而真正的智慧“心脏”却是大型语言模型(LargeLanguageModel)!生成式大型模型正引领我们进入一个崭新的时代。《本书》深入探讨了大型模型时代的技术演进、应用场景和产业变革。生动地阐释了ChatGPT背后的工作原理,深入解
- 新科研神器!这回读英文论文真跟读中文没两样了
量子位
原创关注前沿科技量子位大模型时代,读论文这事儿真是越来越爽了~你敢信,这样式儿的论文并非中文原版,而是出自翻译软件之手的翻译版。原文长这样:不仅译文流畅,公式图表也丝毫不乱,原模原样清晰美观不说,各种图注表头该翻译也都能翻译到位。并且在大模型加持之下,有什么疑点划线引用直接就能问,再也不怕没人一起讨论最新前沿科技进展,被导师一问一个不吱声了。都说搞科研英语必须过硬,但毕竟作为非母语者,想要如阅读中
- 深度学习之优化器Optimizer介绍
yueguang8
人工智能深度学习人工智能
优化器(Optimizer)是深度学习训练中非常关键的组件,它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,从而使模型性能不断提升。1.优化器的作用和重要性优化器是训练深度学习模型的核心组件之一。它负责根据损失函数的梯度来更新模型参数,推动模型性能不断提高。选择合适的优化器可以极大地影响模型的收敛速度和最终性能。2.优化器的基本原理优化器的基本思路是利用梯度下降法来最小化损失函数。每一步都根据当前梯度的方
- 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
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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
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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
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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
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面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
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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
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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
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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
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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?
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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
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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
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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,