- MySQL与Oracle对比及区别
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一、比较1、MySQL的特点性能卓越,服务稳定,很少出现异常宕机;开放源代码无版本制约,自主性及使用成本低;历史悠久,社区和用户非常活跃,遇到问题及时寻求帮助;软件体积小,安装使用简单且易于维护,维护成本低;品牌口碑效应;支持多种OS,提供多种API接口,支持多种开发语言,对流行的PHP,Java很好的支持2、Oracle的特点兼容性:Oracle产品采用标准SQL,并经过美国u构架标准技术所(N
- PostgreSQL体系结构
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原文:https://www.enmotech.com/web/detail/1/764/1.html导读:本文主要从日志文件、参数文件、控制文件、数据文件、redo日志(WAL)、后台进程这六个方面来讨论PostgreSQL的结构。一、引言PostgreSQL是最像Oracle的开源数据库,我们可以拿MySQL和Oracle来比较学习它的体系结构,比较容易理解。本文会讨论pg的如下结构:日志文件
- 史上最全Oracle数据库查看表空间的名称及大小、使用情况等
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1.查看表空间物理文件的名称及大小SELECTTABLESPACE_NAME,FILE_ID,FILE_NAME,ROUND(BYTES/(1024*1024),0)TOTAL_SPACEFROMDBA_DATA_FILESORDERBYTABLESPACE_NAME;2.查看表空间的名称及大小SELECTT.TABLESPACE_NAME,ROUND(SUM(BYTES/(1024*1024))
- c# list排序的三种实现方式
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c#排序LIS实现list
本文转载自:https://www.cnblogs.com/bradwarden/archive/2012/06/19/2554854.html作者:bradwarden转载请注明该声明。用了一段时间的gridview,对gridview实现的排序功能比较好奇,而且利用C#自带的排序方法只能对某一个字段进行排序,今天demo了一下,总结了三种对list排序的方法,并实现动态传递字段名对list进行
- AlphaFold2的思路总结(十五)
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蛋白质结构预测深度学习人工智能神经网络
2021SC@SDUSC这学期的代码分析工作接近尾声了,我想简单总结一下AlphaFold2的总体思路 具体来看,AlphaFold2主要利用多序列比对(MSA),把蛋白质的结构和生物信息整合到了深度学习算法中。它主要包括两个部分:神经网络EvoFormer和结构模块(Structuremodule)。一、EvoFormer 在EvoFormer中,主要是将图网络(Graphnetworks)
- 轻量级网络应用 服务生活
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生活
LostNet:AsmartwayforlostandfindMeihuaZhou,IvanFung,LiYang,NanWan,KekeDi,TingtingWangDuetotheenormouspopulationgrowthofcitiesinrecentyears,objectsarefrequentlylostandunclaimedonpublictransportation,inr
- 图神经网络系列论文阅读DAY1:《Predicting Tweet Engagement with Graph Neural Networks》
feifeikon
神经网络论文阅读人工智能
摘要翻译:社交网络是全球范围内分享内容的重要在线渠道之一。在这种背景下,预测一篇帖子在互动方面是否会产生影响,对于推动这些媒体的盈利利用至关重要。在现有研究中,许多方法通过利用帖子的直接特征来解决这一问题,这些特征通常与文本内容以及发布该帖子的用户相关。在本文中,我们认为互动的增加还与另一个关键因素相关,即社交媒体用户发布的帖子之间的语义关联。因此,我们提出了一种基于图神经网络(GraphNeur
- Docker + Nginx 部署个人静态博客指南
jax不摆烂
linux网络服务器
本文是一个使用Docker和Nginx部署个人静态博客的指南。通过本指南,您可以快速了解如何使用Docker和Nginx部署自己的静态博客网站。前提在开始使用本指南之前,请具备以下前提:首先你得有个服务器服务器已经安装好Git、Vim等工具一份静态博客源码,本文以AstroAirBlog为例步骤第一步:安装Dockersudoaptinstalldocker第二步:拉取Nginx镜像dockerp
- Maven 在尝试连接到 Maven Central 仓库超时的解决方案和排查步骤
天之涯上上
mavenjava
Maven在尝试连接到MavenCentral仓库时超时。以下是一些可能的解决方案和排查步骤:1.检查网络连接确保你的网络连接正常,并且能够访问外网。Ping测试:pingrepo.maven.apache.orgTelnet测试:telnetrepo.maven.apache.org4432.配置代理如果你在公司网络中使用代理服务器,需要配置Maven使用代理。编辑settings.xml找到或
- python字符串写入excel-python 将数据写入excel
weixin_37988176
摘要链接:python第三方库——xlrd和xlwt操作Excel文件学习:http://blog.csdn.net/wangkai_123456/article/details/50457284python操作Excel读写(使用xlrd和xlrt):http://blog.csdn.net/mr__fang/article/details/7089581Python中一般使用xlrd(exce
- idea连接mysql
weixin_33758863
开发工具
https://blog.csdn.net/Golden_soft/article/details/80952243转载于:https://www.cnblogs.com/jitipaper/p/10784406.html
- PointNet++改进策略 :模块改进 | OA-CNNs | , 全自适应3D稀疏卷积神经网络(OA-CNNs),超越基于Transformer的模型,同时显著降低计算和内存成本
我是瓦力
PointNet++改进策略3dtransformer深度学习计算机视觉人工智能神经网络
目录介绍核心思想及其实现引入空间自适应感受野自适应关系卷积(ARConv)网络整体架构设计训练和验证实验与评估如何改进PointNet++引入空间自适应感受野引入自适应关系学习利用自适应聚合器论文题目:OA-CNNs:Omni-AdaptiveSparseCNNsfor3DSemanticSegmentation发布期刊:CVPR2024作者地址:1香港中文大学2香港大学3香港中文大学,深圳4HI
- PointNet++改进策略 :模块改进 | PointCAT, 使用交叉注意力机制来提升3D点云任务中提升模型精度
我是瓦力
PointNet++改进策略3d深度学习人工智能计算机视觉transformer
论文题目:PointCAT:Cross-AttentionTransformerforPointCloud通讯地址:南京理工大学代码地址:https://github.com/xincheng-yang/PointCAT.PointCAT架构:PointCAT提出了一种基于交叉注意力机制的Transformer网络,专门用于点云表示。它通过两个不同的多尺度特征分支,利用交叉注意力机制来交换信息。通
- redis清空缓存
奔跑吧邓邓子
高效运维缓存redis数据库
提示:“奔跑吧邓邓子”的高效运维专栏聚焦于各类运维场景中的实际操作与问题解决。内容涵盖服务器硬件(如IBMSystem3650M5)、云服务平台(如腾讯云、华为云)、服务器软件(如Nginx、Apache、GitLab、Redis、Elasticsearch、Kubernetes、Docker等)、开发工具(如Git、HBuilder)以及网络安全(如挖矿病毒排查、SSL证书配置)等多个方面。无论
- 【2024博客之星】我的年度技术总结:Netty渡劫指南--从线程暴走到百万长连接,这一年我踩过的坑比写的代码还多
码到三十五
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时间过得真快,作为一名十年的技术老鸟,这一年来跟Netty打交道打得不少。今天就聊聊这一年来我跟Netty的那些事儿,还有我在学习它技术原理时的一些总结。导读Netty再相见:捡起来、用起来Netty原理学习:边啃边写变总结Netty实战:干不爬我的终将被我干爬一、为什么选择Netty?二、线程模型:从车祸现场到秋名山车神三、内存管理:从OOM拳皇到内存刺客四、协议设计:从二进制乱码到量子通信五、
- Django报错:Error: [WinError 10013] 以一种访问权限不允许的方式做了一个访问套接字的尝试。
工具人丶Amber
Django报错
问题描述:启动django服务时出现“Error:[WinError10013]以一种访问权限不允许的方式做了一个访问套接字的尝试。”的错误问题解决1:默认启动的服务端口是8000,启动时修改该端口即可问题解决2:也可以查询端口占用的进程,杀死占用的进程(慎用)netstat-ano打开任务管理器,找到记录PID的运行程序,结束程序即可,慎用!!!!
- 计算机视觉:卷积核
每天五分钟玩转人工智能
计算机视觉计算机视觉深度学习人工智能机器学习卷积神经网络
本文重点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。在卷积神经网络中,卷积核是网络的核心组件之一。通过不断堆叠卷积层和池化层,可以逐渐提取出更高级别的特征,从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化,使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此,卷积神经网络在图像
- 清华大学提出Pointformer:基于Transformer的3D目标检测
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计算机视觉论文速递Transformer3D目标检测深度学习计算机视觉机器学习人工智能自动驾驶
没错!Transformer的"魔爪"已经伸向3D目标检测了。Pointformer:用于3D点云的特征学习backbone,可结合并提高现有的3D点云目标检测网络性能,如VoteNet、PointRCNN和CBGS等。注:文末附【Transformer】和【3D目标检测】学习交流群Transformer最近在3D点云方向应用的工作可以看一下:牛津大学等提出:PointTransformer清华大
- 【深度学习】常见模型-生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
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人工智能深度学习机器学习深度学习生成对抗网络人工智能
生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种深度学习模型框架,由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个对抗网络组成,通过彼此博弈的方式训练,从而生成与真实数据分布极为相似的高质量数据。GAN在图像生成、文本生成、数据增强等领域中有广泛应用。核心思想GAN的核心是两个神经
- Python 深度学习实战:生成对抗网络
AI天才研究院
深度学习实战AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是近年来较火热的深度学习模型之一,其在图像合成、视频生成、文本数据生成等领域均取得了不俗的效果。与传统的机器学习模型不同,GAN可以生成真实有效的数据,无需人工标注数据。它由两部分组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器通过学习,根据噪声或随机变量(latentvar
- Helm Chart 实现 Kubernetes 应用多环境部署实战
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运维kubernetes容器Helmk8s云原生
在现代软件开发中,通常需要将应用部署到多个环境(如开发环境、测试环境、生产环境)。每个环境的配置可能不同,例如数据库连接、资源限制、镜像版本等。HelmChart提供了强大的模板化和参数化功能,可以轻松实现多环境部署。本文将详细介绍如何使用HelmChart实现Kubernetes应用的多环境配置,并通过实战演示完整的部署流程。©ivwdcwso(ID:u012172506)1.多环境部署的需求在
- 一定有人在首次使用DBeaver 时遇到oracle.jdbc.OracleDriver的问题
七分seven
oraclejar数据库
问题:oracle.jdbc.OracleDriver;Can'tcreatedriverinstanceErrorcreatingdriver'Oracle'instance.Mostlikelyrequiredjarfilesaremissing.Youshouldconfigurejarsindriversettings.Reason:can'tloaddriverclass'oracle.
- Windows Server 2022 中文版、英文版下载 (2024 年 12 月更新)
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WindowsServer2022中文版、英文版下载(2024年12月更新)WindowsServer2022x64,Version21H2(updatedDec2024)请访问原文链接:https://sysin.org/blog/windows-server-2022/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.orgWindowsServer2022采用先进的多层安全机制、A
- Windows Server 2025 中文版、英文版下载 (2024 年 11 月更新)
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WindowsServer2025中文版、英文版下载(2024年11月更新)WindowsServer2025LTSCx64(updatedNov2024)请访问原文链接:https://sysin.org/blog/windows-server-2025/查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.org2024年11月3日,微软宣布WindowsServer2025从Build
- 【深度学习】常见模型-卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)
IT古董
人工智能深度学习机器学习深度学习cnn人工智能
卷积神经网络(CNN)概念简介卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一种专门用于处理数据具有网格状拓扑结构(如图像、语音)的深度学习模型。它通过卷积操作从输入数据中提取局部特征,并逐层构建更复杂的特征表示,广泛应用于图像分类、目标检测、语音识别等领域。关键组成部分卷积层(ConvolutionalLayer)使用卷积核(滤波器)在输入上滑动,提取局部特征。
- DigitalOcean Kubernetes现已支持VPC natvie集群
DO_Community
kubernetes
DigitalOceanKubernetes(DOKS)的VPCnatvie集群功能现已正式上线!这一新功能实现了DOKS集群与虚拟私有云(VPC)资源之间的无缝集成,提升了工作负载的网络灵活性和可扩展性。什么是VPCnatvie集群?VPCnatvie集群支持Kubernetes集群与VPC资源之间进行原生路由。这意味着你的DOKS集群可以作为现有VPC网络架构的自然扩展,提供更流畅的连接和更好
- 路由器表 ARP表 转发表(到工作流,未完待续)
PDYJ
计网1024程序员节
原文章https://blog.csdn.net/u010843421/article/details/82026427全文概要计算机网络中一个关键步骤在于通信路径上不同节点对于流经本节点的数据包转发,常见的交换设备主要是交换机(第二层、三层)和路由器(第三层),在实际运行时,它们各自维护一些表结构帮助完成数据包的正确寻址与转发,本文详细介绍了三张至关重要的表:转发表、ARP表与路由表的在网络数据
- oracle 替代方案,oracle – PL/SQL或替代方案的数值优化
寂寂若离
oracle替代方案
我们需要做一些计算繁重的工作来连接Oracle数据库.到目前为止,我们已经在PL/sql中进行了数值计算,并且很大程度上缺乏性能.我用三种语言实现了部分算法:Fortran(90-2008符合gfortran),Excel中的VBA和PL/sql,并围绕它进行了一百万次调用测试循环.即使使用binary_double数据类型和使用PLsql_CODE_TYPE=NATIVE的本机编译(两者都会导致
- GBase 8s数据库替换Oracle方案简介
wangzhejijie
国产数据库数据库架构数据仓库数据库
采用GBase8s安全数据库替换Oracle应用数据库,其优势如下:系统兼容性得到全面提升。GBase8s安全数据库作为国产自主可控产品,全面兼容国产化软硬件环境。系统安全性得到提升。首先GBase8s是一款安全数据库,其安全等级高于Oracle数据库;其次GBase8s作为通用关系型数据库,可对应用系统提供更好的查询和分析支持。重新统一规划,综合考虑未来业务因素的数据量增长及服务器性能,预估未来
- k8s namespace绑定节点
mumu2lili
k8s云计算kubernetesjava容器
k8snamespace绑定节点1.apiserver启用准入控制PodNodeSelector2.namespace添加注解scheduler.alpha.kubernetes.io/node-selector3.labelnode1.apiserver启用准入控制PodNodeSelectorvim/etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yamlspe
- 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,