- 智慧路灯杆会用到哪些通信方式
ianvtenr
智慧城市智慧路灯杆物联网
智慧路灯杆系统的通信方式通常包括有线通信和无线通信。有线通信可采用光纤、网线、电力线载波等方式,且一般以光纤和网线为主,电力线载波为备选;无线通信可采用NB-IoT、3G/4G/5G、LoRa、ZigBee等方式。一、智慧路灯杆有线通信方式:主要是让边缘端的杆载设备链接到智慧灯杆网关,亦可让网关通过光纤链接到云平台系统。1、光纤通信:支持对接包括杆载WiFiAP、手拉手环形组网等应用。2、网线:网
- Mastering Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Practical Exploration
Bio大恐龙
人工智能深度学习数据可视化机器学习
ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)haverevolutionizedthefieldofcomputervisionandimagerecognition,enablinggroundbreakingadvancementsinvariousdomains.Thesepowerfuldeeplearningmodelshaveproventheirprowessi
- oracle使用正则表达式REGEXP_SUBSTR提取XML里面的内容
qq_39255840
oracle正则表达式xml
使用extract(XMLTYPE(XML),‘xphat’).getstringval()提取XML,长度过长存在报错ORA-06502:PL/SQL:数字或值错误:characterstringbuffertoosmallORA-06512:在“SYS.XMLTYPE”,line169并且存在速度较慢等问题。正则提取XML,由于这边的XML文本中Name标签,接着的标签即为Value的值,故这
- 大模型训练——PEFT与LORA介绍
MarkHD
人工智能深度学习机器学习
大模型训练中的PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)与LoRA(Low-RankAdaptation)是两种重要的技术,它们在大型预训练模型的应用中发挥着重要作用。首先,让我们来了解一下PEFT。PEFT是一种参数高效的微调技术,由Huggingface发布。这种方法的核心思想是仅微调少量(额外)模型参数,同时冻结预训练LLM的大部分参数。这样做的好处是大大降低了
- 各种商家 parlor
无梦为安Ph
1.释义:abusinessthatprovidesastatedtypeofpersonalserviceorsellsastatedproduct店铺,商家2.搭配:aXparloranice-cream/funeral/tatooparlor(冰淇淋店/殡仪馆/纹身工作室)afast-food/burger/pizzajoint(快餐店/汉堡店/比萨饼店)abowlingalley(保龄球馆
- 论语学习(五十七)
远洋船长
Hercoquettish(婀娜多姿的;妖艳的;卖弄风情的)smiles,howdimplingtheyare;herbeautifuleyes,howbeamingtheyarehowfairestisshe,whoissimpleandplain.“Inpainting“answeredConfucius,“Ornamentationandcolorareofsecondaryimportan
- 寒假养成计划——Day4
BrilliantWilliam
假期养成计划Codeforcesc++算法acm竞赛
A题题目链接Thereisagridwithnrowsandmcolumns.Somecellsarecoloredblack,andtherestofthecellsarecoloredwhite.Inoneoperation,youcanselectsomeblackcellanddoexactlyoneofthefollowing:colorallcellsinitsrowblack,orc
- 【AIGC】Stable Diffusion之模型微调工具
AIGCExplore
AIGCAIGCstablediffusion
推荐一款好用的模型微调工具,cybertronfurnace是一个lora训练整合包,提供训练lora模型的工具集或环境。集成环境包括必要的依赖项和配置文件、预训练脚本,支持人物、二次元、画风、自定义lora的训练,以简化用户训练lora模型的流程。支持图片预处理、图片的标签编辑,查看训练进度等功能。TensorBoard是TensorFlow提供的一个用于可视化训练过程和模型性能的工具。它可以帮
- 书生浦语-模型微调
SatVision炼金士
NLPpython语言模型人工智能
大语言模型微调指令微调的流程LoRA(旁路分支微调)Xtuner微调框架微调训练作业微调作业需要多训练几个epoch,这里训练了16个epoch
- (新人免费)基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云
weixin_45597589
#stablediffusion模型微调专题stablediffusion专题stablediffusion阿里云云计算
基于PAI-EAS对Stablediffusion进行微调|阿里云前提条件已开通EAS并创建默认工作空间部署Kohya服务PAI-EAS控制台>部署服务>新建服务>服务名称自定义>部署方式:镜像部署AI-Web应用>镜像选择:PAI平台镜像、kohya_ss2.2(选择最高版本即可)>勾选阅读并同意PAI服务专用协议模型配置>oss挂载>选择OSS路径栏右侧的文件夹>新建Bucket创建Bucke
- 无需部署,即开即用AI绘画
weixin_45597589
AI作画
无需部署,即开即用AI绘画liblib优点:每月免费5次LoRA训练,每日登录赠送300算力(用于生图),有现成的模型和提示词可参考缺点:用户太多,生图需要排队LoRA训练左侧菜单栏点击训练我的LoRA进行参数设置>上传训练图片>输入触发词,根据需要修改裁剪方式、尺寸等>裁剪/打标>点击开始训练生图步骤点击左侧菜单栏在线生成,选择大模型、VAE>直接输入英文提示词或输入中文提示词后点右上角翻译成英
- 一些好的huggingface space
hehui0921
huggingface深度学习
https://huggingface.co/spaces/ehristoforu/mixtral-46.7b-chattexttoimage:https://huggingface.co/spaces/latent-consistency/lcm-lora-for-sdxlhttps://huggingface.co/spaces/briaai/BRIA-2.2-FAST
- LoRa与ZigBee的区别
时尚灬IT男
LoRa与ZigBee的区别LoRa(长距离低功耗射频)和ZigBee(低功耗无线个域网)是两种广泛应用于物联网领域的无线通信技术。它们都具有低功耗、低成本和长距离传输能力,但在一些关键方面有所不同。本文将介绍LoRa和ZigBee之间的区别。1.传输距离LoRa和ZigBee在传输距离方面有明显的差异。LoRa技术可以实现长达数公里的传输距离,甚至在城市环境中也能保持较长的传输距离。而ZigBe
- 使用LORA微调RoBERTa
deephub
python深度学习pytorch语言模型loratransformer
模型微调是指在一个已经训练好的模型的基础上,针对特定任务或者特定数据集进行再次训练以提高性能的过程。微调可以在使其适应特定任务时产生显着的结果。RoBERTa(RobustlyoptimizedBERTapproach)是由FacebookAI提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型。它是对Google提出的BERT(BidirectionalEncoderRepresentati
- 雨或雪吗?新的地图显示,湿度、位置可以让一切变得不同
wumingzhi111
雨或雪吗?新的地图显示,湿度、位置可以让一切变得不同。科罗拉多大学博尔德分校(UniversityofColoradoBoulder)的研究人员绘制了一张北半球地图,显示了位置和湿度如何影响降水,说明了不同地区如何以及为什么会受到降雪或降雨的影响。32华氏度通常被认为是降雨和降雪的气温阈值,从而使气象预报和气候模拟成为可能。然而,新的研究结果显示,沿海地区的降雨门槛较低,这意味着即使气温低于冰点,
- ubuntu 20.04 LTS子系统Docker安装Oracle-xe-11g持久化开启远程登录,Oracle创建用户
小诺大人
oracleUbuntuoracledockerubuntu
ubuntu20.04LTS子系统Docker安装Oracle-xe-11g1.搜索oracle镜像dockersearchoracle2.选择oracle-xe-11g的镜像下载命令:dockerpulloracleinanutshell/oracle-xe-11g查看镜像列表命令:dockerimages,查看是否包含此镜像3.从下载的镜像创建并启动容器,容器命名为oracle11-xedoc
- R数据分析:主成分分析及可视化
Codewar
PrincipalComponentAnalysis(PCA)isausefultechniqueforexploratorydataanalysis,allowingyoutobettervisualizethevariationpresentinadatasetwithmanyvariables.主成分分析是一个常见的降维,探索性技术,常常在量表编制或者其它变量较多数据集分析的时候会用到,今天
- 使用LORA微调RoBERTa
深度学习pytorchllm
模型微调是指在一个已经训练好的模型的基础上,针对特定任务或者特定数据集进行再次训练以提高性能的过程。微调可以在使其适应特定任务时产生显着的结果。RoBERTa(RobustlyoptimizedBERTapproach)是由FacebookAI提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型。它是对Google提出的BERT(BidirectionalEncoderRepresentati
- 关于SQL 概述和分类
蔡根花儿
一、SQL概述1.什么是SQL?SQL(StructuredQueryLanguage)是“结构化查询语言”,它是对关系型数据库的操作语言。它可以应用到所有关系型数据库中,例如:MySQLOracleSQLServer等。SQL标准有:虽然SQL可以用在所有关系型数据库中,但很多数据库还都有标准之后的一些语法,我们可以称之为“方言”。例如MySQL中的LIMIT语句就是MySQL独有的方言,其它数
- 2019-01-15
流星_23ef
在物联网“江湖”中,低功耗广域网络LPWAN有诸多流派,其中LoRa和NB-IoT却是最受欢迎的两大流派。这不仅源于其有技术上的诸多优势,而且背后有强大的推动力。先来看看LoRa和NB-IoT的差异,NB-IoT使用的技术是蜂窝通信,LoRa则使用的线性扩频。NB-IoT的网络部署可以与现有蜂窝基站复用,LoRa则需要独立建网。在频段上,NB-IoT使用的是运营商频段,简单说它必须由运营商提供服务
- python:第三方库大全
玩转测试开发
Python常用库Chardet字符编码探测器,可以自动检测文本、网页、xml的编码。colorama主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用。Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。difflib,[Python]标准库,计算文本差异Levenshtein,快速计算字符串相似度。fuzzywuzzy,字符串模糊匹配。esmre,正则表达式的加速器。shortuuid,
- 【白苞蒿】菊科,蒿属
植物分类图像库
学名:ArtemisialactifloraWall.exDC.;别名:白花蒿、白米蒿、白花艾、秦州菴闾子、鸭脚艾、鸡甜菜、四季菜、广东刘寄奴、甜菜子、野芹菜、鸭脚菜、珍珠菊、土三七、肺痨草、野红芹菜、红姨妈菜。多年生草本。主根明显,侧根细而长;根状茎短,直径4-8(-15)毫米。茎通常单生,直立,稀2至少数集生,高50-150(-200)厘米,绿褐色或深褐色,纵棱稍明显;上半部具开展、纤细、着生
- Google On Latency Tolerant Systems: Making A Predictable Whole Out Of Unpredictable Parts
kevin_darkelf
DistributedandParallellatency
InTamingTheLongLatencyTailwecoveredLuizBarroso’sexplorationofthelongtaillatency(someoperationsarereallyslow)problemsgeneratedbylargefanoutarchitectures(arequestiscomposedofpotentiallythousandsofotherr
- 5-AM Project: day8 Practical data science with Python 4
wendyponcho
DataSciencePythonpython学习笔记人工智能
Chapter5ExploratoryDataAnalysisandVisualizationEDAandvisualizationlibrariesinPythonPerformingEDAwithSeabornandpandasUsingEDAPythonpackagesUsingvisualizationbestpracticesMakingplotswithPlotlyPerforming
- 大模型推理优化实践:KV cache 复用与投机采样
阿里技术
RTP-LLM大模型KVcache推理优化投机采样
作者:米基一、背景RTP-LLM是阿里巴巴大模型预测团队开发的大模型推理加速引擎,作为一个高性能的大模型推理解决方案,它已被广泛应用于阿里内部。该引擎与当前广泛使用的多种主流模型兼容,并通过采用高性能的CUDA算子来实现了如PagedAttention和ContinuousBatching等多项优化措施。RTP-LLM还支持包括多模态、LoRA、P-Tuning、以及WeightOnly动态量化等
- VLM 系列——LLaVA-MoLE——论文解读
TigerZ*
AIGC算法深度学习人工智能AIGCtransformer计算机视觉
一、概述1、是什么Llava-MoLE是Llava1.5的改进全称《LLaVA-MoLE:SparseMixtureofLoRAExpertsforMitigatingDataConflictsinInstructionFinetuningMLLMs》,是一个多模态视觉-文本大语言模型,可以完成:图像描述、视觉问答,潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别(问答、描述),未知是否能偶根据图片
- huggingface学习|用dreambooth和lora对stable diffusion模型进行微调
丁希希哇
AIGC实践stablediffusion算法人工智能AIGC
目录用dreambooth对stable-diffusion-v1-5模型进行微调(一)模型下载和环境配置(二)数据集准备(三)模型微调(四)运行微调后的模型用lora对stable-diffusion-v1-5模型进行微调(一)模型下载和环境配置(二)数据集准备(三)模型微调(四)运行微调后的模型用dreambooth对stable-diffusion-v1-5模型进行微调(一)模型下载和环境配
- LoRA:语言模型微调的计算资源优化策略
编者按:随着数据量和计算能力的增加,大模型的参数量也在不断增加,同时进行大模型微调的成本也变得越来越高。全参数微调需要大量的计算资源和时间,且在进行切换下游任务时代价高昂。本文作者介绍了一种新方法LoRA,可以在保持模型性能的同时大幅减少微调的参数量和所需资源。LoRA通过引入两个低秩适配矩阵,用矩阵乘法的方法替换大部分参数。实验证明,LoRA在多项NLP任务上的表现与许多微调方法(如Adapte
- 全世界 LoRA 训练脚本,联合起来!
人工智能
来自社区的SD-XLDreamboothLoRA微调最佳实践指南太长不看版我们把Replicate在SDXLCog训练器中使用的枢轴微调(PivotalTuning)技术与Kohya训练器中使用的Prodigy优化器相结合,再加上一堆其他优化,一起对SDXL进行DreamboothLoRA微调,取得了非常好的效果。你可以在diffusers上找到我们使用的训练脚本,或是直接在Colab上试着运行一
- stable diffusion 基础教程-必备的Lora模型
mindcarver
AI绘画教程stablediffusionAI作画ai
说明文章持续更新下面的模型大部分来源于C站,无法魔法上网的请参考以下云盘链接链接:https://pan.baidu.com/s/1-qmJzqcB72nTv_2QLmR-gA?pwd=8888提取码:8888注意:有些可能有触发词,使用前可以从C站具体看下信息blindbox盲盒类型https://civitai.com/models/25995?modelVersionId=32988Bilg
- 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,