- Deepseek技术深化:驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- 大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法
2401_88470328
大数据精准获客数据分析数据挖掘大数据需求分析bigdata
大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法在当今信息爆炸的时代,企业如何通过海量的数据精准获取潜在客户,并提高转化率,已经成为营销策略中的关键环节。大数据精准获客的核心思路在于数据驱动、多渠道触达以及优化转化路径,从而实现高效的市场推广和客户转化。数据驱动原理和机制数据驱动的核心在于通过分析用户行为数据,挖掘潜在客户的需求和喜好,从而制定更加精准的
- 智慧工地系统:建筑行业数字化变革的引领者
青云智慧园区
java
在建筑行业积极迈向数字化转型的浪潮中,智慧工地系统凭借“数据驱动、智能管控、协同增效”的核心优势,深度融合物联网、大数据、人工智能等前沿技术,构建起覆盖工程项目全生命周期的精细化管理体系。以下将从系统架构、核心功能模块、应用价值以及未来展望等方面,全方位剖析智慧工地系统如何实现施工全过程的智能化、高效化管理。一、系统架构:打造一体化协同管理平台智慧工地系统采用先进的分层架构设计,以底层的数据采集层
- 如何评价开课吧机器学习特训营这个课程?
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开场:点明主题,吸引眼球在当今数据驱动的时代,机器学习(MachineLearning)已经成为各个行业不可或缺的技术之一。无论是金融、医疗、制造还是零售,机器学习的应用都为这些领域带来了巨大的变革。面对这样的趋势,许多人都希望能够掌握这门技术,从而提升自己的职业竞争力。那么,当我们谈论“如何评价开课吧机器学习特训营这个课程”时,实际上是在探讨一个非常具体且重要的问题:对于那些希望进入或深入机器学
- 一级7机并联,二级单机构型的两级液体运载火箭入轨弹道设计_Part2
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火箭弹道数据驱动人工智能优化控制零攻角转弯
书接上文,上篇文章介绍了两级液体运载火箭的设计过程和设计结果。这期文章将介绍火箭飞行过程中弹道特征点的参数和详细的弹道数据,文末有两级液体火箭详细弹道数据的下载链接,对于需要大量样本数据进行大模型学习训练的人工智能研发人员和数据驱动弹道优化设计的从业者可以重点关注一下。特征点弹道参数为飞行时序Time(s)H(km)Vg(m/s)射程S(km)火箭起飞0.0000.0500.0000.000一级转
- 揭秘智能产品定价AI平台的优势,AI应用架构师为你详解
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智能定价新范式:AI平台如何重塑产品定价策略——AI应用架构师深度剖析副标题:从算法原理到商业价值,全方位解读智能定价AI平台的架构优势与落地实践摘要/引言在数字化经济时代,产品定价已从传统的经验驱动转向数据驱动的精密科学。传统定价方法依赖人工分析、历史数据和直觉判断,面临三大核心痛点:响应滞后(无法实时捕捉市场波动)、精度有限(难以量化复杂变量间的非线性关系)、规模瓶颈(无法针对海量SKU或细分
- AIGC时代,营销人需要掌握的5项新技能
SuperAGI架构师的AI实验室
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AIGC时代,营销人需要掌握的5项新技能关键词:AIGC、营销转型、内容生成、数据驱动、人机协作、技能升级、数字营销摘要:随着生成式人工智能(AIGC)技术的快速发展,营销行业正在经历前所未有的变革。本文详细分析了在AIGC时代营销人必须掌握的5项核心新技能,包括AIGC工具应用、数据思维、创意管理、人机协作和伦理意识。通过生动的案例和实用的建议,帮助营销从业者顺利实现技能升级,把握AI时代的营销
- 2025年最值得推荐的10款开源数据库管理工具全解析
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运维与云原生开源数据库管理工具运维管理
在数据驱动的时代,数据库管理工具已成为开发者、数据分析师和运维工程师的必备利器。随着技术的快速发展,2025年的数据库管理工具市场涌现出许多强大而高效的开源解决方案。本文将为您详细介绍10款在2025年表现突出的开源数据库管理工具,帮助您选择最适合自己需求的工具。一、2025年数据库管理工具的新趋势在介绍具体工具前,让我们先了解2025年数据库管理工具的几个关键发展趋势:AI增强功能:越来越多的工
- 构建专业级量化交易回测引擎:从Python代码到云端部署
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引言量化交易的世界中,回测(Backtesting)并非简单的历史数据模拟,它是连接交易思想与市场现实的桥梁,是策略从雏形走向成熟的必经之路。一个严谨的回测流程,能够以科学的方法检验策略的有效性、揭示其潜在风险,并将交易决策从情绪驱动转向数据驱动。构建一个强大的回-测引擎,其意义远超编写一段脚本;它是在构建一个个人专属的金融实验室,用于系统性地开发、验证和迭代交易思想。本报告旨在提供一份全面而深入
- 面向个人量化交易者的数据收集与基础架构综合指南
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引言报告目的本报告旨在为寻求进入量化交易领域的个人交易者,提供一份权威且全面的专家级指南,内容聚焦于数据收集、存储与管理的关键环节。本报告将直接回应您关于所需数据类型、数据来源(特别是针对中国市场)以及如何实现关系型与时序混合数据库架构的具体问题。数据驱动的必要性在量化交易领域,数据的质量、广度和结构不仅仅是策略的输入,更是竞争优势的核心来源1。一个稳健、高效的数据基础设施是所有成功策略赖以建立的
- 数据赋能(251)——数据赋能业务——业务战略导向原则
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“原则:业务战略导向原则”是作为标准的参考内容编写的。概述在数据赋能业务中,业务战略导向原则是指将数据赋能业务的工作紧密地与企业整体业务战略相结合,确保数据赋能业务的方向和重点与企业的战略目标保持高度一致。这一原则强调数据赋能业务不仅是技术层面的应用,更是企业战略的重要组成部分,旨在通过数据驱动业务决策,优化业务流程,实现业务增长和创新。原则定义业务战略导向原则:数据赋能业务目标应与企业的业务战略
- 亚马逊产品全周期运营秘籍:爆品思维与风险规避
选品战略:数据驱动与差异化突围(一)爆品基因解析爆品的底层逻辑是“需求确定性×竞争薄弱性×利润空间”的三维平衡,通过JungleScout的“机会分数”模型,筛选搜索量年增>30%、卖家集中度<40%、毛利率>40%的品类,例如,2025年Q3数据显示,户外储能电源(SearchVolume+120%)、智能宠物喂食器(SellerConcentration28%)等品类具备爆发潜力。风险预警:使
- PyForms:构建高效桌面和网页应用的 Python GUI 框架
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一、前言图形用户界面(GUI)是软件开发中与用户交互的核心形式。在Python的生态中,有许多成熟的GUI库,比如Tkinter、PyQt、wxPython、DearPyGui等。但大多数框架要么过于复杂、要么缺乏模块化支持、难以维护,尤其在需要快速构建数据驱动的工具型应用时,开发效率往往不尽如人意。PyForms的诞生就是为了解决这个问题。它提供了一种模块化、面向对象、可扩展的GUI编程方式,同
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在智能制造的升级浪潮中,工业交换机看似不起眼,却是无法替代的核心设备。它就像生产线的“神经枢纽”,没有它,智能工厂的高效运转根本无从谈起。智能工厂的核心是“数据驱动生产”,但这对网络有三个硬要求:低延迟:汽车焊接机器人的动作指令延迟1毫秒,就可能造成零件报废;零中断:食品包装线的传感器数据中断10秒,整批产品可能因参数失控报废;抗干扰:钢铁厂的强电磁环境下,普通设备传数据常出现乱码。工业交换机的三
- 妈妈再也不用担心我听不懂AI了:100个专业术语的“说人话”版
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在当今由数据驱动的时代,人工智能(AI)已从科幻概念演变为推动社会进步的核心引擎。它不仅是科技巨头们竞逐的焦点,也日益成为各行各业创新发展的基石。然而,其复杂的理论体系、海量的技术术语以及日新月异的进展,常常令人望而生畏。人工智能高清架构图要理解AI的全貌,我们可以将其庞大的技术体系解构为一个清晰的四层架构:基础设施层、数据与算法层、模型与框架层以及应用与服务层。这四个层面环环相扣,构成了从硬件到
- Python爬虫“折戟”真相大揭秘:数据获取失败全剖析
爬虫数据获取:理想与现实的落差**在数据驱动的时代,数据宛如一座蕴藏无限价值的宝藏矿山,而Python爬虫则是我们深入矿山挖掘宝藏的得力工具。想象一下,你精心编写了一段Python爬虫代码,满心期待着它能像勤劳的矿工一样,源源不断地从网页中采集到你所需要的数据。当一切准备就绪,代码开始运行,那跳动的进度条仿佛是希望的脉搏。有时候现实却给我们泼了一盆冷水。原本期待着收获满满一桶数据,结果得到的却是寥
- MySQL 数据库调优指南:提升性能的全面策略
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在当今数据驱动的时代,MySQL作为一款广泛应用的开源关系型数据库,其性能的优劣直接影响到各类应用系统的运行效率与用户体验。无论是小型企业的内部管理系统,还是大型互联网公司的核心业务平台,优化MySQL数据库性能都至关重要。以下将从多个维度深入探讨MySQL数据库的调优方法。一、SQL语句优化(一)查询语句优化减少不必要的JOIN操作:JOIN操作在关联多个表数据时非常有用,但过多或不合理的JOI
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gis怎么提取水系
近年来,人工智能(AI)飞速发展,在诸如图像识别,图像分割和目标智能提取等任务上,达到甚至在某些方面超过了人工的准确度。人工智能在图像识别方面的优势,为AI和GIS的结合提供了前所未有的契机。人工智能,机器学习和深度学习正在帮助我们认识世界、改善世界。AI是计算机科学的一个重要分支,在某种程度上具有类似人类工作的执行能力,能以一种新的与人类相似的方式做出智能的反应,机器学习利用数据驱动算法从数据中
- 中国人工智能产业的轨迹:黄金时代还是下一个“土木工程”?一项数据驱动的比较分析
目录引言:一个时代的焦虑与一个行业的未来第一部分解构“土木工程困境”:一个产业成熟的分析基准宏观经济背景:需求引擎的结构性熄火人力资本的后果:“提桶跑路”现象的社会学解读第二部分AI人才管道:一场前所未有的扩张AI教育的“大爆炸”新管道的结构性特征与挑战第三部分AI劳动力市场:一个冰火两重天的故事“牛市”观点:前所未有的需求与持续扩大的缺口“熊市”观点:供给饱和与白热化的竞争薪酬信号:市场对价值的
- Olingo分析和实践——整体架构流程
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Olingo分析和实践架构后端
大纲整体架构流程1.OData框架核心组件初始化2.ODataHTTP处理器配置3.请求处理委托处理路径问题参考代码在数据驱动的时代,如何高效、标准化地实现跨平台数据交互成为企业级应用开发的关键挑战。OData(OpenDataProtocol)作为一项由OASIS标准化的开放数据访问协议,应运而生。它基于RESTful架构风格,通过HTTP协议实现数据的查询、创建、更新和删除(CRUD)操作,支
- 2025中国自动智能驾驶企业排行:最好的自动驾驶是哪家?
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在智能驾驶技术加速落地的2025年,中国智能驾驶行业竞争格局迎来新变革。数据驱动的创新模式与全栈技术的深度整合成为核心竞争力,头部企业在技术壁垒、商业化速度与成本控制的多维较量中展现出不同的发展路径。以下为中国智能驾驶五强企业排行,聚焦Momenta、华为、比亚迪、百度Apollo等企业的突破性表现。第一名:Momenta作为国内首个基于一段式端到端大模型实现规模化量产的智能驾驶供应商,Momen
- 统计与大数据分析专业:四大热门就业领域及岗位解析
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统计与大数据分析专业的就业价值,在于其“数据处理+行业适配”的普适性——无论在互联网、金融还是民生领域,都需要能从数据中挖掘价值的人才。以下结合具体行业场景与岗位特点,为大家梳理适合的发展方向,帮助精准规划职业路径。一、互联网与科技行业:数据驱动业务的核心场景互联网公司的“数据密集型”特征,让统计与大数据分析人才成为核心生产力,岗位侧重“用数据优化用户体验与业务增长”:用户增长/运营分析岗核心工作
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一、核心理论基础AI生成知识库的本质是**“数据驱动的知识结构化与智能化生产”**,核心依赖三大理论支撑:知识工程理论将跨境电商业务中分散的“非结构化信息”(如产品参数、用户评价、物流规则、合规条款)转化为“结构化知识”(如实体关系、规则库、决策树),通过AI实现知识的自动提取、关联与更新。例:家具用品的“材质-环保标准-目标市场合规要求”(如欧盟E1级板材认证)可形成关联知识链。自然语言处理(N
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- 深度解析:在Odoo 18中基于原生Owl框架为PWA定制功能丰富的底部导航栏
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本文旨在提供一个从架构设计、核心功能实现到高级用户体验优化的全面指南,详细阐述如何在Odoo18中,完全利用其原生的Owl前端框架,为渐进式网络应用(PWA)从零开始开发一个功能完备、数据驱动且高度可定制的底部导航栏。我们将深入探讨组件注入、路由集成、后端实时通信、动态权限渲染、全局状态管理及PWA离线生命周期等关键技术领域。第一部分:架构设计与核心组件构建本部分将奠定整个项目的基础,阐述导航栏O
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数据湖数据仓库大数据架构
拥抱数据湖架构1.数据湖简介在当今数据驱动的世界中,数据湖架构已经成为处理和存储海量数据的有效解决方案。数据湖不仅能够保存来自各种不同来源的原始格式的数据,还为企业提供了灵活且强大的数据分析能力。本文将探讨数据湖架构的概念、优势以及如何在实际中应用数据湖架构来解决数据存储和处理的问题。数据湖的概念最早于2011年被提出。与传统数据仓库不同,数据湖允许企业在不预先定义数据结构的情况下存储大量数据。数
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- 数模国赛冲刺 | 数据预处理方法合集(数据清洗、数据变换与数据编码)
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数据预处理方法合集(数据清洗、数据变换与数据编码)数据预处理是数据科学和机器学习项目成功的基础步骤。通过适当的数据预处理,可以确保数据的质量、提升模型的性能,并为后续的建模和分析打下坚实的基础。忽视数据预处理可能导致模型训练失败或性能不佳,甚至得出错误的结论。因此,数据预处理在数据驱动的项目中是不可或缺的步骤,接下来我们将详细地介绍具体的方法,文末可获得全文PDF!目录数据清洗缺失值处理异常值处理
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一、行业背景与趋势洞察1.1零售数字化变革数据驱动:全球电商渗透率突破65%,小程序成为私域流量运营核心工具。技术融合:AI推荐算法提升转化率30%,AR虚拟试穿降低退货率25%。用户期待:90后消费者对"所见即所得"的即时消费场景需求激增。1.2核心痛点解析同质化竞争:传统商城功能雷同,缺乏差异化体验。供应链低效:库存周转率低,跨平台订单履约困难。信任危机:假货问题、支付安全、售后保障机制缺失。
- 数字孪生助力智慧园区精细化园区管理实践
零一数创
ue5unity游戏引擎大数据人工智能
在新一代信息技术蓬勃发展的背景下,智慧园区作为智慧城市建设的重要组成部分,正向“数字化、智能化、可视化”全面迈进。数字孪生技术的引入为园区管理注入了新的活力,通过构建园区的虚拟映射模型,实现了园区运行态势的全方位掌控与高效管理。一、项目概述数字孪生智慧园区项目以真实园区为蓝本,构建一个高度还原的数字模型,通过实时数据驱动,完成对园区空间、人员、设备、能耗等要素的动态感知与智能分析,实现对园区“看得
- 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;
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// 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
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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
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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?
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,