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科技林总
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**——从零基础到高效分析的进化指南**###**一、Pandas诞生:数据革命的救世主****2010年前的数据分析噩梦**:```python#传统Python处理表格数据data=[]forrowincsv_file:ifrow[3]>100androw[2]=="China":data.append(float(row[5])#代码冗长易错!```**核心痛点**:-Excel处理百万行崩
- Spring AI与机器学习:智能应用开发新范式
tmjpz04412
人工智能spring机器学习
SpringAI与机器学习的整合SpringAI是一个基于Spring生态的AI开发框架,旨在简化智能应用的开发流程。通过SpringAI,开发者可以快速集成机器学习模型,构建高效的智能应用。SpringAI支持多种机器学习库和框架,如TensorFlow、PyTorch和Scikit-learn,提供统一的API接口。SpringAI的核心优势在于其模块化设计和自动化配置。开发者无需关心复杂的依
- 使用Python操作Excel,删重复数据及keep参数用法并保存的例子
白帽黑客艾登
pythonexcel开发语言Python编程Python学习技能分享
01Ex按列标题删重复的数据解析:我们使用了pandas库读取Excel文件,并使用drop_duplicates()函数删除重复数据。其中,subset参数指定了删除重复数据的列(列名),keep参数指定了保留哪个重复记录(默认为第一个记录)。inplace=True参数表示在原始数据上进行操作。最后,我们使用to_excel()函数将处理后的数据,保存到一个新的Excel文件中,其中index
- 在 CentOS 中安装 MySQL 的过程与问题解决方案
二向箔reverse
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MySQL是一款广泛使用的开源关系型数据库管理系统,在CentOS系统中安装MySQL是很多开发者和运维人员常做的工作。下面将详细介绍安装过程以及可能遇到的问题和解决方案。一、安装前的准备工作在安装MySQL之前,需要做好一些准备工作,以确保安装过程顺利进行。检查系统版本:确认CentOS的版本,不同版本在安装MySQL时可能会有一些差异。可以使用cat/etc/centos-release命令查
- 【Python高阶开发】1. Pandas工业级时序数据处理实战:从振动传感器数据到轴承故障预警系统
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摘要:在工业设备健康监测中,振动传感器数据是评估设备状态的核心依据,但高频噪声干扰、数据传输缺失、多设备时间戳错位等问题严重影响分析准确性。本文基于PythonPandas构建工业级时序数据处理流水线,提出"时间校正-缺失填充-噪声过滤-特征提取"四步清洗法,针对工业场景设计专用策略:短时缺失采用线性插值、长时缺失标记异常,振动数据结合移动平均与Z-score检测保留真实特征。通过时域(峰值、峭度
- Tensorflow-gpu运行时报错Non-OK-status: GpuLaunchKernel
GEM的左耳返
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Tensorflow-gpu运行时报错Non-OK-status:GpuLaunchKernel(FillPhiloxRandomKernelLaunch,num_blocks,block_size,0,d.stream(),gen,data,size,dist)status:Internal:invaliddevicefunctionFatalPythonerror:Aborted说明你安装的C
- 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测
Clang's Blog
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文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中,我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库,构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库,包括用于数据处理的pandas和numpy,以及用于深度学习的torch。i
- PyTorch武侠演义 第一卷:初入江湖 第7章:矿洞中的计算禁制
空中湖
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第一卷:初入江湖第7章:矿洞中的计算禁制矿洞深处罗盘残件在接近矿洞时突然发热,指针疯狂旋转。"就是这里,"欧阳长老抚摸着洞壁上的计算图刻痕,“TensorFlow帮用静态图封印了矿脉。”林小码看到:幽蓝矿脉构成巨大的计算图结构水晶矿簇随呼吸节奏明灭(CUDA核心)矿道中流淌着数据光流(内存带宽)"小心!"大师突然拉回林小码。他刚才踩中的矿砖下陷,触发岩壁上的机关——数十道计算图锁链从四面八方射来!
- Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略:从Pandas到深度学习的异常检测进阶
程序员_CLUB
Python入门到进阶python爬虫pandas
目录背景与需求分析第一章:结构化数据清洗实战(Pandas核心技法)1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章:深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测(时序数据)2.2图神经网络异常检测(关系型数据)第三章:综合案例实战案例1:金融交易反欺诈系统案例2:工业传感器异常检测第四章:性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章:方法论总结与展望5.1方法论框架5.
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java1234_小锋
NLPNLLP微博舆情分析python自然语言处理flask
大家好,我是java1234_小锋老师,最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程,持续更新中,计划月底更新完,感谢支持。今天讲解微博文章数据可视化分析-文章分类下拉框实现视频在线地址:2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫)视频教程(火爆连载更
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pandas.cut()函数是一个非常有用的工具,用于将数值型数据按照指定的分箱或区间进行分割,从而将连续的数值变量转换为离散的类别变量。这在数据分析和机器学习的特征工程中尤其有用,因为它可以帮助揭示不同区间内的数据分布特征,或者简化模型的输入。基本用法pandas.cut()的基本语法如下:pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=Fals
- Python Pandas.cut函数解析与实战教程
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PythonPandas.cut函数解析与实战教程摘要pandas.cut是数据分析工具库Pandas中一个极其强大且常用的函数。它的核心功能是将连续的数值型数据根据指定的间断点(bins)进行分割,转换成离散化的区间类别(categoricaldata)。这种操作在数据预处理、特征工程和数据可视化中至关重要,例如,将用户的年龄分段、将考试分数评级、或将销售额划分为不同的等级。本文章将从基础用法到
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kk在加油
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MQ常见问题深度剖析:消息不丢失、顺序性、幂等性与积压处理本文基于RocketMQ核心原理,结合Kafka/RabbitMQ对比,深入分析MQ四大核心问题解决方案一、消息不丢失保障机制消息丢失风险点跨网络传输:生产者→Broker、Broker→消费者、主从同步Broker缓存机制:PageCache异步刷盘导致数据未持久化极端故障:整个MQ集群宕机生产者保证方案1.发送确认机制//RocketM
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超人阿亚
pandas数据分析数据挖掘
公众号:dify实验室基于LLMOps平台-Dify的一站式学习平台。包含不限于:Dify工作流案例、DSL文件分享、模型接入、Dify交流讨论等各类资源分享。在上一篇《思路探索:当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战》中,我们阐述了团队确立的技术路线:利用大型语言模型(LLM)作为自然语言到代码的“翻译器”,并结合PythonPandas库作为后端的高性能“计算核心”。本文将从工程实践的角度,详细
- 使用maven-shade-plugin解决依赖版本冲突
项目里引入多个版本依赖时,最后只会使用其中一个,一般可以通过排除不使用的依赖处理,但是如果需要同时使用多个版本,可以使用maven-shade-plugin解决。以最典型的poi为例,poi版本兼容性很低,如果出现找不到类或者类未定义之类的错误,一般就是因为poi版本不兼容。项目有这样一个需求,需要使用poi-tl-ext实现word导出富文本,poi-tl-ext里使用的是poi4.1.2,而原
- python小工具合集
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小工具合集1.python切分excel2.python检查excel输出每列最大长度[目录下所有文件or目录下每个文件]1.python切分excel"""@Project:pythonProject@File:splitFile.py@IDE:PyCharm@Author:alice@Date:2025/3/2113:48"""importpandasaspdimportosdefsplit_
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农林生态遥感大气科学生态环境人工智能python开发语言地球科学
查看原文>>>https://mp.weixin.qq.com/s/CxK-f9EqogEA1j0gzXYDsQ本文面向地球科学领域研究人员,聚焦Python编程与前沿AI技术的融合应用,解决地球科学研究中的复杂问题。在气候变化与极端天气事件频发的背景下,传统分析方法与现代AI技术结合,助力研究人员提升数据处理效率与科学发现能力。从Python基础快速过渡到Xarray、Dask等专业工具,深入探
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实例:importpymysqlimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsqlalchemyimportcreate_enginedf=pd.DataFrame([[1,"Bob",0],[2,"Kim",1]],columns=["id","name","sex"])dfidnamesex01Bob012Kim1fromsqlalchemyimportcreate_
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一种二维表格型数据结构,类似于电子表格(如Excel)或SQL表,由行(记录)和列(字段)组成。它是数据分析、机器学习和科学计算中最常用的数据结构之一,尤其在Python的Pandas库中被广泛使用。1.DataFrame的核心特点特点说明二维结构类似表格,有行(记录)和列(字段)。列名(ColumnNames)每列有一个名称(如name,age,salary)。行索引(Index)每行有一个索引
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⼀个消费者组中的⼀个分⽚对应⼀个消费者成员,他能保证每个消费者成员都能访问,如果组中成员太多会有空闲的成员Kafka消费者负载均衡策略详解从分区分配算法到Rebalance机制,全面解析Kafka如何实现消费者间的负载均衡,并提供调优建议和问题解决方案。1.核心概念术语作用类比ConsumerGroup共享消费任务的消费者组外卖骑手团队PartitionTopic的物理分片配送区域划分Rebala
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day21常见的降维算法#先运行之前预处理好的代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningswarnings.filterwarnings('ignore')#设置中文字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']pl
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第一卷:初入江湖第5章:玉如意的秘密百年秘辛藏经阁最深处,大师掀开尘封的《门派大事记》,指向一幅泛黄的画卷:“看,这就是百年前的优化器长老——欧阳调参。”画中人手持玉如意,面前悬浮着九个水晶球。林小码凑近细看,发现如意上刻着「lr=0.001」。“当年TensorFlow帮为何要盗损失玉佩?”大师叹息:“因为这块玉佩,正是控制玉如意能量的钥匙…”突然,书架后传来机关转动的咔嗒声。一道暗门缓缓打开,
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DeniuHe
Pytorch算法
importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccurac
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importosimportrandomimportpandasaspdimportnumpyasnpimportcv2fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.fun
- 【Python高阶开发】2. Dask分布式加速实战:TB级生产日志分析效率提升指南
摘要:随着工业4.0的深入推进,工业生产日志数据量呈指数级增长,某汽车制造厂日均产生2TB生产日志,传统单机Pandas处理面临内存不足、耗时过长、资源利用率低三大瓶颈。本文基于Dask分布式计算框架,构建工业级日志分析解决方案,通过“集群部署-高效加载-数据处理-性能优化”四步法,实现日志分析效率5倍提升。详细阐述Dask核心原理(任务调度、延迟计算、数据分区),对比单机与分布式架构差异,提供从
- Java学习第七十六部分——Java内存模型 (JMM)
目录一、前言概述提要二、关键作用解释三、核心概念剖析四、问题解决方案五、happens-before原则六、总结归纳升华一、前言概述提要Java内存模型(JavaMemoryModel,JMM)是Java虚拟机(JVM)规范中定义的一个核心概念,它规定了多线程环境下,线程如何与主内存交互以及线程之间如何通过主内存共享变量。它的主要目的是解决多线程编程中常见的三大核心问题:可见性、有序性、原子性。二
- CIFAR-10 文件下载函数
谢小帅
函数挺有意思的,可能将来写项目会用到。importtensorflowastfimportosimportsysfromsix.movesimporturllibimporttarfileFLAGS=tf.app.flags.FLAGSFLAGS.data_dir='cifar10_data/'DATA_URL='http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-b
- 排名前十的编程语言及其详细对比
NurDroid
开发语言
根据2025年4月的最新TIOBE排行榜以及其他综合榜单,当前排名前十的编程语言及其详细对比如下:1.Python•排名:第1位•核心特点:简洁语法、动态类型、丰富的生态库(如NumPy、TensorFlow)。•应用领域:AI/机器学习、数据分析、自动化脚本、Web开发(Django/Flask框架)。•性能:解释型语言,执行速度较慢,但开发效率极高,适合快速原型设计。•趋势:持续领跑AI领域,
- 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”
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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,