- 英伟达靠什么支撑起了4万亿?AI泡沫还能撑多久?
英伟达市值突破4万亿美元,既是AI算力需求爆发的直接体现,也暗含市场对未来的狂热预期。其支撑逻辑与潜在风险并存,而AI泡沫的可持续性则取决于技术、商业与地缘政治的复杂博弈。⚙️一、英伟达4万亿市值的核心支撑因素技术垄断与生态壁垒硬件优势:英伟达GPU在AI训练市场占有率超87%,H100芯片的FP16算力达1979TFLOPS,领先竞品3-5倍。CUDA生态:400万开发者构建的软件护城河,成为A
- PaddleOCR 快速开始
张欣-男
PaddlePaddlePaddleOCROCR
1.安装1.1安装PaddlePaddle#GPUcudapipinstallpaddlepaddle-gpu#CPUpipinstallpaddlepaddle1.2安装PaddleOCRwhl包pipinstallpaddleocr2.便捷使用2.1命令行使用2.1.1中英文模型检测+方向分类器+识别全流程:–use_angle_clstrue设置使用方向分类器识别180度旋转文字,–use_
- 从零开始构建深度学习环境:基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践(适合初学者)
荣华富贵8
程序员的知识储备2程序员的知识储备3深度学习pytorch人工智能
摘要:深度学习正在引领人工智能技术的革新,而对于初学者来说,正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程,指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN,以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正,到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程,
- LLaMA-Factory微调教程1:LLaMA-Factory安装及使用
Cachel wood
LLM和AIGCllamapython开发语言react.jsjavascript前端microsoft
文章目录环境搭建LLaMA-Factory安装教程模型大小选择环境搭建Windows系统RTX4060Ti(16G显存)python3.10cuda=12.6cudnntorch==2.7.1+cu126torchvision==0.22.1+cu126torchaudio==2.7.1+cu126PSC:\Users\18098>nvidia-smiTueJul2201:52:192025+<
- 利用Gpu训练
兮℡檬,
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方法一:分别对网络模型,数据(输入,标注),损失函数调用.cuda()网络模型:iftorch.cuda.is_available():net=net.cuda()数据(训练和测试):iftorch.cuda.is_available():imgs=imgs.cuda()targets=targets.cuda()损失函数:iftorch.cuda.is_available():loss_fn=l
- 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
pytorch武侠演绎pytorch人工智能python
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!
- 数字人克隆中SyncTalk算法介绍与部署过程
优秘智能UMI
人工智能ubuntu
SyncTalk算法介绍SyncTalk合成同步的头部说话视频,采用三平面哈希表示来保持主体身份。它可以生成同步的嘴唇动作、面部表情和稳定的头部姿势,并恢复头发细节以创建高分辨率视频。部署在Linux中部署该项目,在Ubuntu18.04、Pytorch1.12.1和CUDA11.3上测试。gitclonehttps://github.com/ZiqiaoPeng/SyncTalk.gitcdSy
- 【MMCV】MMCV安装与踩坑
Elendill
Pyhtonpytorchpythonmmcv
确认MMCV版本首先确认项目所需MMCV的版本是多少mmcv2.0版本的代码相比较于=2.0.0安装方法新创建一个conda环境安装pytorch:condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiopytorch-cuda=11.8-cpytorch-cnvidia安装mim,这是openmm官方推出的用于安装他们旗下mm系列产品的安装器:pipinstall-Uop
- [mmcv系列] pip安装mmcv记录
文章目录1.查看torch和cuda版本1.安装1.1从预编译包安装1.2源码编译安装2.校验报错:frommmcvimportConfig可以直接参考教程:找到pip安装,选择自己的cuda和torch版本,复制指令到终端安装即可:1.查看torch和cuda版本终端运行指令:python-c'importtorch;print(torch.__version__);print(torch.ve
- 【代码问题】【包安装】MMCV
Catching Star
python
可以参考这篇博客【MMCV】MMCV安装与踩坑-CSDN博客MMCV对于版本要求非常严格。python最好是3.10或者3.9,而且torch和cuda版本一定要对应。比如我是cu118,就可以这样安装:#举例:torch2.1.0+cu118pipinstallmmcv-full==1.7.2\-fhttps://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu118/to
- 模型剪枝(分析)
yc_hu
剪枝python机器学习
1.函数入口与设备初始化defget_layer_level_pruning_rate(args):device=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")功能:检测可用设备(优先使用GPU),为后续模型加载做准备。2.数据加载与评估函数定义train_loader,val_loader,test_loader,criterio
- LLaMA-Factory快速入门
@BangBang
LLMllama
文章目录1.背景2.环境准备2.1硬件要求2.2CUDA和Pytorch环境2.3模型下载2.4模型推理3.自定义数据集构建4.基于LoRA的sft指令微调4.1Lora微调训练4.2动态合并LoRA的推理4.3训练效果评估4.4LoRA模型合并导出5.webuiboard的使用5.1使用介绍5.2APIServer的启动与调用6进阶6.1大模型主流评测benchmark6.2部署Ollama1.
- OpenCV Mat UMat GpuMat Matx HostMem InputArray等设计哲学
我是李武涯
opencv人工智能计算机视觉c++
一、概览:GpuMat对应于cuda;HostMem可以看作是一种特殊的Mat,其存储对应cuda在主机分配的锁页内存,可以不经显示downloadupload自动转变成GpuMat(但是和GpuMat并无继承关系);UMat对应于opencl的存储Matx指代常量Mat,编译时即确定:InputArray则是一种代理模式。注意,InputAray和MatUMatGpuMatMatx等无继承关系!
- WSL2部署训练YOLOv11之环境配置(2025年4月19日)
鱼圆食不食
YOLO
一、前言今天尝试在WSL2环境中部署训练YOLOv11,顺便把环境配置好。二、安装CUDA由于WSL2中并不能直接使用宿主机的显卡,所以需要安装CUDAonWSL以安装NVIDIA驱动到WSL中。注意必须是WSL2,WSL2对GPU的支持使这些应用程序能够受益于GPU加速计算,WSL1不支持。打开cmd或pwsh更新一下WSL内核:wsl.exe--update确保宿主机已安装最新的NVIDIAG
- cuda编程python接口_使用Python写CUDA程序的方法
weixin_39822184
cuda编程python接口
使用Python写CUDA程序有两种方式:*Numba*PyCUDAnumbapro现在已经不推荐使用了,功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。例子numbaNumba通过及时编译机制(JIT)优化Python代码,Numba可以针对本机的硬件环境进行优化,同时支持CPU和GPU的优化,并且可以和Numpy集成,使Python代码可以在GPU上运行,只需在函数上方加上相关的指
- Python成第四个支持CUDA的编程语言
Python成第四个支持CUDA的编程语言3月19日NVIDIA的GTC2013图形技术大会将开幕,在此之前会有很多宣传造势内容,其中最重大也是最主要的就是NVIDIA老总黄仁勋的开幕词了,其他合作伙伴也会发布各自的演讲。ContinuumAnalytics联合NVIDIA宣布将会引入新的PythonCUDA编译器——NumbaPro,Python也成为继C、C++以及Fortan之后的第四个支持
- 从 0 到 1 搞定nvidia 独显推流:硬件视频编码环境安装完整学习笔记
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图像算法之音视频编解码音视频学习笔记
笔记用于安装和配置一套完整的媒体处理工具链,包括NVIDIA编码头文件、带CUDA加速的FFmpeg以及ZLMediaKit流媒体服务框架,适用于需要进行视频编解码、流媒体推流/拉流等场景的开发与部署。标题核心组件及版本说明nv-codec-headers来源:Gitee仓库jario-jin/nv-codec-headers版本:n11.1.5.0(对应NVIDIAVideoCodecSDK接口
- 【Python 语法】Python 神经网络项目常用语法
一杯水果茶!
人生苦短我用Pythonpython
基础1.导入模块和包2.修改系统路径(sys.path.append)3.命令行参数解析(argparse模块)4.assert确保正确性5.main()脚本入口点6.辅助函数生成器函数`cycle(dl)`一、常用函数1.`.cuda()`/`.cpu()`和`torch.device`2.`torch.zeros`、`torch.randn`、`torch.arrange`、`torch.po
- 深度学习-常用环境配置
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目录Miniconda安装安装NVIDIA显卡驱动安装CUDA和cnDNNCUDAcuDNNPyTorch安装手动下载测试Miniconda安装最新版Miniconda搭建Python环境_miniconda创建python虚拟环境-CSDN博客安装NVIDIA显卡驱动直接进NVIDIA官网:NVIDIAGeForce驱动程序-N卡驱动|NVIDIA在这里有GeForce驱动程序,立即下载,这是下
- 数字图像处理与Python语言实现-Box模糊CUDA实现
视觉与物联智能
数字图像处理与Python实现python深度学习计算机视觉图像处理CUDA
Box模糊CUDA实现文章目录Box模糊CUDA实现1、Box模糊的基本原理2、算法优化:滑动窗口技术3、参数对模糊效果的影响4、Box模糊的优缺点5、与高斯模糊的对比6、实际应用场景7、算法实现7.1PyCUDA实现7.2CuPy实现7.3C++与CUDA实现8、总结在图像处理领域,**Box模糊(方框模糊或均值模糊)**是一种基础且高效的模糊算法,其核心思想是通过对像素邻域内的颜色值取平均值来
- 2018 MacBook Pro 安装cuda+cuDNN+pytorch
2018MacBookPro安装cuda+cuDNN+pytorch根据CSDN上的两篇文章和知乎上的一篇文章,前前后后折腾了好几天,在一个小姐姐的帮助下终于装上了。我的环境系统版本:macOS10.13.6(17G10021)GPUDriverVersion:387.10.10.10.40.133CUDADriverVersion:410.130CUDA:cuda_10.0.130cuDNN:c
- mac的m芯片上跑cuda程序
xinxuann
macos
config里parser.add_argument('--device',type=str,default='mps')main里device=torch.device(cfg['device'])train里x_batch=x_batch.astype('float32')y_batch=y_batch.astype('float32')aux_batch=aux_batch.astype('
- CUDA在不受支持的macOS系统上使用(BigSur)
ilovefifa2020
macosgithub经验分享大数据功能测试pythonc++
CUDA与WebDriver在macOS系统上不是同一个东西,CUDA是一个图形库,用于使用GPU在某些软件中进行计算或渲染,只安装CUDA不能使Maxwell和Pascal核心显卡工作,必须同时安装WebDriver,其他核心(如Fermi、kepler)等可以在不安装WebDriver的情况下让CUDA工作。果粉众所周知,CUDA与WebDriver只能在支持的macOS系统HighSierr
- 解读一个大学专业——信号与图像处理
专业定义与核心内容维度内容定义研究如何采集、处理、分析和理解一维信号(语音、雷达、脑电)和二维/三维图像(医学、遥感、工业视觉)。关键词数字信号处理(DSP)、图像处理、计算机视觉、模式识别、压缩感知、深度学习、GPU加速、嵌入式系统。技术栈MATLAB/Python+OpenCV/PyTorch+DSP/FPGA+GPU(CUDA)第五届先进算法与信号、图像处理国际学术会议(AASIP2025)
- autodl云计算平台 使用ollama 部署lightrag 加入streamlit界面
42fourtytoo
云计算深度学习pytorch学习
1到autodl的算力市场里开一台机器镜像选择:PyTorch2.3.0、Python3.12(ubuntu22.04)、Cuda12.1我本来选择的Cuda12.4,但版本过高疑似会使ollama不使用GPU而只用CPU,后来换个镜像就好了2下载lightrag从lightrag的GitHub界面下载zip开机,上传zip,解压到autodl-tmp/lightrag下安装依赖,在文件夹下:pi
- 英伟达:要取代我?其实CUDA也支持RISC-V
EEPW电子产品世界
risc-v
第五届RISC-V中国峰会于2025年7月16至19日在上海张江科学会堂隆重举办,在峰会的圆桌讨论中,主持人曾经提出这样一个问题:你认为RISC-V未来会取代GPU吗?在现场观众投票中,支持会取代的现场观众占据将近半数。不过在随后的主题演讲中,英伟达副总裁FransSijstermanns特别提到了英伟达在自家的计算平台实现了RISC-V应用处理器部署。在做这次演讲准备的时候,FransSijst
- python3.9安装tensorflow-gpu 2.6.0和torch-gpu版本各依赖包的版本对应关系
首先使用的cuDNN(8.1)、CUDA(11.2)、tensorflow-gpu(2.6.0)、python(3.9)之间对应版本Window环境下安装pytorch下载地址tensorflow官网CUDA下载官网cuDNN下载官网注意:cuDNN需要注册absl-py0.15.0astunparse1.6.3cachetools5.3.2certifi2023.7.22charset-norm
- 深度学习方法生成抓取位姿与6D姿态估计的完整实现
ZPC8210
ROS深度学习人工智能
如何将GraspNet等深度学习模型与6D姿态估计集成到ROS2和MoveIt中,实现高精度的机器人抓取系统。1.系统架构text[RGB-D传感器]→[物体检测与6D姿态估计]→[GraspNet抓取位姿生成]→[MoveIt运动规划]→[执行抓取]2.环境配置2.1安装依赖bash#安装PyTorch(根据CUDA版本选择)pip3installtorchtorchvisiontorchaud
- pytorch的学习笔记
wyn20001128
算法
一cuda 2006年,NVIDIA公司发布了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构,是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型,它提供了GPU编程的简易接口,基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。 CPU是用于负责逻辑性比较强的计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务。所以
- bash方式启动模型训练
BILLY BILLY
深度学习基础开发必备工具自动驾驶
export\PATHPYTHONPATH=/workspace/mmlab/mmdetection/:/workspace/mmlab/mmsegmentation/:/workspace/mmlab/mmdeploy/:${env:PYTHONPATH}\CUDA_VISIBLE_DEVICES=0\DATA_ROOT_1=/mnt/data/…/\DATA_ROOT_2=/mnt/data/
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${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,