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一、基础阶段:构建算法与数学根基数据结构与基础算法数据结构:数组、链表、栈、队列、哈希表、树(二叉搜索树、堆、字典树)、图等。基础算法:排序(快速排序、堆排序)、查找(二分查找)、递归与分治、贪心算法、简单动态规划(背包问题)、字符串匹配(KMP、Rabin-Karp)、图遍历(BFS/DFS)等。实践方法:通过LeetCode等平台刷题(如“剑指Offer”系列),掌握算法原理与代码实现。数学基
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哈希表1.哈希表哈希散列(散列表):不经过任何比较,一次直接从表中得到要搜索的元素,时间复杂度是O(1)。哈希函数的设置hash(key)=key%capacity,capacity是存储元素底层空间总的大小。2.哈希冲突当数据集合中可能存在多个数据都被插在一块区域,如上面例题23和3取模后都放在了数组下标3的位置,这是就存在冲突,也就被称为哈希冲突。冲突的解决方法:避免冲突、解决冲突。3.避免冲
- Windows逆向工程入门之MASM数据结构使用
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公开视频->链接点击跳转公开课程博客首页->链接点击跳转博客主页目录第一章:MASM数据定义体系精要1.1基础数据类型全景1.1.1整型数据规范1.1.2浮点数据编码1.2复合数据结构1.2.1多维数组定义1.2.2复杂结构体第二章:逆向工程数据结构重建2.1PE文件数据段逆向2.1.1全局变量定位2.1.2导入表解析2.2运行时数据结构2.2.1堆内存结构2.2.2线程环境块(TEB)第三章:高
- 推荐算法工程师的技术图谱和学习路径
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推荐算法工程师的技术图谱和学习路径可以从多个维度进行概述,可以总结如下:一、技术图谱推荐算法工程师需要掌握的技术栈主要分为以下几个方面:数学基础:微积分、线性代数、概率论与统计学是推荐算法的基础,用于理解模型的数学原理和优化算法。高等数学、最优化理论、几何和图论等知识对于复杂模型的设计和优化至关重要。编程与数据结构:熟练掌握Python、Java等编程语言,具备良好的编程习惯和代码优化能力。掌握数
- build.gradle文件generateProtoTasks含义
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在Android项目的build.gradle文件中,generateProtoTasks通常与使用ProtocolBuffers(Protobuf)进行代码生成相关,下面为你详细解释其含义和作用。整体背景ProtocolBuffers是一种用于序列化结构化数据的高效机制,在Android和Java项目中,我们通常会定义.proto文件来描述数据结构,然后使用Protobuf编译器根据这些.pro
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思维导图地址:Redis思维导图,点击跳转思维导图内容RedisRedis基础Redis基本命令遍历键keys:全量遍历键,用来列出所有满足特定正则字符串规则的key,当redis数据量比较大时,性能比较差(单线程)scan:渐进式遍历键不能保证完整的遍历出来所有的键基本数据结构String常用操作SETkeyvalue//存入字符串键值对MSETkeyvalue[keyvalue...]//批量
- 默默的学python——变量
xiaoli_panpan
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一、Python的变量定义在Python中,变量(variable)的定义其实是一种更宽松的概念,与其他一些编程语言(如C、Java等)有所不同。在Python中,当你为某个东西(例如一个值、一个对象、一个数据结构等)赋予一个名字时,你就创建了一个变量。因此,我们不难得知:变量(variable)是表示(或指向)特定值的名称。Python的变量定义有几个关键点:1、动态类型:Python是一种动态
- 【檀越剑指大厂--redis】redis高阶篇
Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室
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一.数据结构与对象1.什么是SDS?Redis没有直接使用C语言传统的字符吕表示(以空字符结尾的字符数组,以下简称C字符串),而是自己构建了一种名为简单动态字符串(simpledynamicstring,SDS)的抽象象类型,并将SDS用作Redis的默认字符串表示。存储String类型的key-value时,key和value都是SDS类型的.字符串键值都用SDS表示.redis>SETmsg"
- Redis学习归纳总结--包含redis的所有基础知识点
小白白007
数据库redis数据库java缓存后端
Redisredis是开源的,内存中的数据结构存储系统,他可以用作数据库,缓存和消息中间件它支持多种类型的数据结构,如字符串,散列,列表,突然关机可能导致内存内容丢失,所以redis有磁盘持久化,减少损失dubbo的数据中心关系型数据库和非关系型数据库关系型数据库优点:清晰易理解使用方便,通用的sql语言易于维护,丰富的完整性缺点:磁盘I/O是并发的瓶颈海量数据查询效率低横向扩展困难,无法简单的通
- redis基础知识整理以及案例分析
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redis基础知识整理以及案例分析1.redis1.概念2.下载安装3.命令操作1.数据结构4.持久化操作5.使用Java客户端操作redisRedis1.概念:redis是一款高性能的NOSQL系列的非关系型数据库1.1.什么是NOSQLNoSQL(NoSQL=NotOnlySQL),意即“不仅仅是SQL”,是一项全新的数据库理念,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关
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前言Redis是一款内存级的数据库,凭借其卓越的性能,几乎成为每位开发者的标配工具。虽然Redis包含大量需要掌握的知识,但其中的热点知识并不多。今天,『知行』就和大家分享一些Redis中的热点知识。Redis数据结构Redis中常用的数据结构大致可分为两类:核心类型:String、Hash、List、Set、Zset(SortedSet)扩展类型:Bitmap、Geospatial、Stream
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中位数是有序整数列表中的中间值。如果列表的大小是偶数,则没有中间值,中位数是两个中间值的平均值。例如arr=[2,3,4]的中位数是3。例如arr=[2,3]的中位数是(2+3)/2=2.5。实现MedianFinder类:MedianFinder()初始化MedianFinder对象。voidaddNum(intnum)将数据流中的整数num添加到数据结构中。doublefindMedian()
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该链栈以无头节点的单链表体现#include#include#include//链栈,本链栈用不带头结点的单链表表示typedefstruct{intdata;structStack*next;}Stack;//定义一个能指向单链表首节点的结构体typedefstruct{Stack*head;}Hnode;//给链栈插入数据,必须以第二个元素开始插入,stack不能为空boolPush(Hnod
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问题描述给定一棵二叉树的根节点root,要求翻转这棵二叉树,并返回其根节点。例如:示例1:输入:root=[4,2,7,1,3,6,9]输出:[4,7,2,9,6,3,1]示例2:输入:root=[2,1,3]输出:[2,3,1]示例3:输入:root=[]输出:[]第一部分:二叉树基础知识1.什么是二叉树?二叉树是一种常见的数据结构,由多个**节点(Node)**构成。每个节点包含三个部分:数据
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目标把以前的asp.netwebapi网站迁移到asp.netcore3.1,过程很不平滑,磕磕绊绊。1.HttpContent.Current找不到了core里面需要先在Startup.cs的ConfigureServices方法里加一句services.AddHttpContextAccessor(),再通过HttpContextAccessor.HttpContext获得这个HttpCont
- 数据结构:数组详解
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1.什么是数组?数组(Array)是一种线性数据结构,用于存储相同类型的元素。数组中的元素在内存中是连续存储的,通过索引可以快速访问任意元素。数组的特点固定大小:数组的大小在创建时确定,无法动态调整。随机访问:通过索引可以在O(1)O(1)时间内访问任意元素。连续存储:元素在内存中是连续存储的,适合缓存利用。2.数组的基本操作2.1创建数组在大多数编程语言中,数组的大小需要在创建时指定。例如:在C
- Lucene硬核解析专题系列(四):性能优化与调优
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Lucene的高效性不仅源于其底层数据结构和算法,还得益于在实际应用中对性能的精心优化。本篇将从索引合并、内存管理、多线程搜索等方面,揭示Lucene如何应对高负载场景,并提供调优思路,帮助开发者充分发挥其潜力。一、索引合并(MergePolicy)与性能权衡Lucene的索引由多个分段组成,随着数据写入,分段数量增加会导致查询性能下降。索引合并是将小分段合并为大分段的过程,由MergePolic
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在Python编程中,元组、字典和集合是三种非常重要的数据结构,它们各自具有独特的特点和用途,能够帮助我们更高效地存储、检索和操作数据。掌握它们的使用方法,可以让你的代码更加简洁、高效和灵活。本文将详细介绍元组、字典和集合的概念、特点及相关知识,并通过示例代码帮助你更好地理解和应用。一、元组:不可变的有序序列(一)什么是元组?元组(Tuple)是Python中的一种有序、不可变的序列类型,用于存储
- 【数据结构初阶】八大排序算法
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一、插入排序1.直接插入排序1.直接插入排序思想:假设现在已经有一个有序序列,如果有一个数字插入到这段序列的末尾,我们会选择拿这个数和它前面的每个数字都比较一遍,如果前面的数字比他大,那我们就让前面的数字赋值到这个被插入的数字位置,依次与前面的数字进行比较,最后我们把插入有序序列的数字放到他应该在的位置voidInsertSort(int*arr,intn){for(inti=0;i=0){if(
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1.引言堆排序(HeapSort)是一种基于堆(Heap)数据结构的排序算法,具有时间复杂度为O(nlogn),且不需要额外的辅助空间(空间复杂度为O(1))。它是一种不稳定排序,但在实际应用中仍然非常高效,尤其适用于需要大量数据排序的场景。在本教程中,我们将详细介绍堆排序的原理、算法步骤、实现代码(Java版)、复杂度分析,并探讨其应用场景。2.堆的基本概念堆是一棵完全二叉树,并满足以下特性:大
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作业及参考用单向链表实现一个线性表/***集合类:*从使用者角度:数据容器*数据结构:线性表*底层结构:链表*/publicclassMyLinkedList{privateNodehead;//MyLinkedList底层链表的头元素privateintsize;//用来保存这个集合类中存储了多少个元素/***添加方法*@paramstr:添加的内容*@return:添加是否成功*/public
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MySQL中的索引类型多样,主要根据数据结构和应用场景进行分类。以下是详细的分类和说明:一、按数据结构分类B-Tree索引(实际为B+Tree)特点:适用于全值匹配、范围查询(>、20可使用(a,b)的组合索引。哈希索引特点:仅支持精确等值查询(=、IN()),查询速度极快,但不支持范围查询。支持引擎:Memory引擎显式支持,InnoDB通过自适应哈希索引(内部自动管理)隐式支持。局限性:哈希冲
- 在多线程里购买订单业务应该考虑什么问题,应该怎么做这个业务
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在多线程环境下处理订单购买业务时,需要考虑以下几个关键问题,并采取相应的措施来确保业务的正确性和性能:1.线程安全问题:多个线程可能同时访问和修改共享资源(如库存、订单状态等),导致数据不一致或竞态条件。解决方案:使用锁机制(如synchronized、ReentrantLock)来保护共享资源。使用线程安全的数据结构(如ConcurrentHashMap、AtomicInteger)。尽量减少锁
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1.Redis的简介Redis是一个开源(BSD许可),内存存储的数据结构服务器,可用作数据库,高速缓存和消息队列代理它支持字符串、哈希表、列表、集合、有序集合,位图,hyperloglogs等数据类型内置复制、Lua脚本、LRU收回、事务以及不同级别磁盘持久化功能,同时通过RedisSentinel提供高可用,通过RedisCluster提供自动分区。简言之,Redis是一种面向“键/值”对数据
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1.简介双指针是指在遍历数据结构(如数组、链表等)时,使用两个指针变量来辅助解决问题的方法。这两个指针可以同时移动,也可以一个指针固定而另一个指针移动,通过对指针的操作和相互配合,能够更高效地处理数据,解决各种问题。2.对向指针也叫左右指针,两个指针分别从数据结构的两端开始,相向移动。常用于数组的排序、回文串的判断等问题。例如在快速排序算法中,就可以利用对向双指针来划分数据。2.1分类教练使用整数
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#数据结构实验之图论六:村村通公路###ProblemDescription有n个城市,其中有些城市之间可以修建公路,修建不同的公路费用是不同的。现在我们想知道,最少花多少钱修公路可以将所有的城市连在一起,使在任意一城市出发,可以到达其他任意的城市。###Input输入包含多组数据,格式如下。第一行包括两个整数nm,代表城市个数和可以修建的公路个数。(n#include#include#inclu
- 数据结构 - 队列 [动画+代码注释超详解],萌新轻松上手!!!
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一.队列的概念队列是一种特殊的线性表,用于存储元素,并且按照先进先出(FirstInFirstOut)的顺序进行管理,这意味着最先加入队列的元素将会是最先从队列中被移除的元素队列的原型:只允许在一端进行插入数据的操作,在另一端进行删除数据的操作队列的原则:队列中的元素遵循先进先出的原则队列的两个经典操作:入队列:队列的插入操作叫做入队列,进行操作的一端称为队尾出队列:队列的删除操作叫做出队列,进行
- Redis的主要数据类型及其应用场景
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Redis是一种高性能的键值存储系统,支持多种数据类型,每种类型针对不同的应用场景设计。以下是Redis主要数据类型及其应用场景的详细说明:1.String(字符串)数据结构:二进制安全的字符串,可存储文本、整数、浮点数或序列化对象。常用命令:SETkeyvalue/GETkeyINCRkey(原子递增计数器)SETNXkeyvalue(分布式锁)SETEXkeysecondsvalue(带过期时
- 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
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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
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
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
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,