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AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络AIGCai
GPT-4在AIGC中的微调技巧:让模型更懂你的需求关键词:GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要:AIGC(人工智能生成内容)正在重塑内容创作行业,但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”,或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比,从微调的底层逻辑讲到实战技巧,带你掌握让GPT-4“更懂
- AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战AIGCchatgptai
AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词:AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,ChatGPT(文本生成)与DALL·E(图像生成)的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理,结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程,并揭示提升内容
- ChatGPT还不能写小说吗?
刘若愚
最近,ChatGPT大热,据说可以写论文,编故事,好像无所不能。于是,我给它出了个题目:写一篇5万字的科幻小说。人物:刘若愚,化学家;刘子琪,大律师;仔仔,刘子琪的宠物猫;周金凝,医生;刘泽余,大侦探;赵政淇,程序猿;杰夫(Jeff)机器人它给我的回答是:我很抱歉,我是一个AI语言模型,无法写出如此长篇的小说。但我可以为您提供一些写作灵感和指导:确定故事背景和时间线:在科幻小说中,背景和时间线非常
- 【20年架构师韩艳威整理】CentOS Stream10磁盘管理第4章
韩公子的Linux大集市
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文章目录优化细化1:磁盘识别与扫描(增强版)优化细化2:GPT分区高级操作优化细化3:文件系统优化参数优化细化4:LVM元数据管理优化细化5:LVM高级扩容技巧优化细化6:LVM快照管理优化细化7:LVM精简配置优化细化8:故障处理与恢复优化细化9:性能监控与调优优化细化10:安全与权限管理终极操作对比表:普通分区vsLVM灾难恢复检查清单以下是对CentOSStream10中BashShell磁
- ChatGPT 嵌入 IDE:代码生成、调试一步到位!
大力出奇迹985
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当ChatGPT与IDE(集成开发环境)深度融合,开发领域正迎来颠覆性变革。这种结合不仅让代码生成从繁琐的手动编写转变为智能辅助下的高效创作,更将调试过程化繁为简,实现开发全流程的无缝衔接。本文将从开发效率革新、代码质量提升、调试模式重构、学习曲线优化以及未来挑战与机遇五个维度,详细剖析ChatGPT嵌入IDE的具体价值与实践场景,为开发者呈现这一技术融合带来的全新工作模式。在软件开发的历史长河中
- 使用中转API调用OpenAI大模型的指南
引言近年来,人工智能(AI)技术的飞速发展使得各种大模型(如GPT-4)在自然语言处理领域表现出色。然而,中国用户访问OpenAI的API时经常会遇到网络限制问题。本文将介绍如何通过中转API地址(http://api.wlai.vip)调用OpenAI的大模型,并提供示例代码以供参考。使用中转API调用OpenAI大模型步骤一:安装所需的Python库首先,确保你已安装了openai库。可以通过
- 2025年最新五大顶级大模型技术对比分析报告
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2025年最新五大顶级大模型技术对比分析报告执行摘要本报告基于2025年最新数据,深度分析当前最顶尖的5个已发布大语言模型:KimiK2(月之暗面)、Claude3.5Sonnet、GPT-4o、Gemini2.5Pro、DeepSeekR1,从技术架构、成本效益、性能表现、适配场景等多个维度进行全面对比。核心发现KimiK2:中文优化最强,超长上下文处理能力突出,本土化程度最高Claude3.5
- TechGPT3部署
环境配置与TechGPT2配置相同:TechGPT2部署-CSDN博客。模型下载步骤如下。sudoaptupdatesudoaptinstallgit-lfs-ygitlfsinstall学术加速并克隆模型代码库。source/etc/network_turbogitclonehttps://github.com/neukg/TechGPT-3.0.git禁用smudge,防止clone过程中拉大
- 优化提示内容生成技术框架:提示工程架构师的坚实后盾
优化提示内容生成技术框架:提示工程架构师的坚实后盾引言背景:大语言模型时代的“提示瓶颈”当GPT-4、Claude3、Gemini等大语言模型(LLM)的参数规模突破万亿、上下文窗口扩展至百万token时,一个矛盾逐渐凸显:模型能力的跃升与提示质量的滞后,正在成为制约AI应用落地的核心瓶颈。2023年斯坦福大学的研究显示,在企业级LLM应用中,70%的功能故障源于提示设计缺陷——或因指令模糊导致输
- Claude 4深夜爆更:OpenAI都沉默了,这才是AI的天花板!
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“凌晨上线,不打招呼,一上线就是王炸。”2025年5月,一场没有任何预热的更新,Claude4系列在深夜悄悄炸翻了整个AI圈——这不是一次普通的版本升级,而是一次AI军备竞赛的彻底反转!谁能想到,一次更新就让Claude碾压全场?就在大家还沉浸在GPT-4.5的“小步快跑”时,Anthropic直接把Claude4系列一口气拉到:•Claude4.0正式登场•Claude4.1/Opus智力超越G
- ChatGPT聊天机器人搭建全攻略汇总:精心整理
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一、ChatGPT接入微信:ChatGPT接入微信ChatGPT近期以强大的对话和信息整合能力风靡全网,可以写代码、改论文、讲故事,几乎无所不能,这让人不禁有个大胆的想法,能否用他的对话模型把我们的微信打造成一个智能机器人,可以在与好友对话中给出意想不到的回应,而且再也不用担心女朋友影响我们打游戏工作了。GitHub:https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-w
- AI技术落地的综合实战经验报告,结合最新行业案例、代码示例及可视化图表,系统阐述AI在开发提效、算法优化与行业应用中的实践路径。
一、自动化开发革命:从代码生成到低代码架构1.1自然语言转代码(NL2Code)实战技术架构基于GPT-4/Codex的代码生成器实现以下流程:graphTDA[自然语言输入]-->B(GPT-4/Codex解析)B-->C{代码解析器}C-->D[Python/Java/SQL]C-->E[测试用例]D-->F[代码质量检测]F-->G[可执行程序]典型场景:数据清洗函数生成python#输入提
- 生成式引擎优化(GEO)在 Google Gemini 中的实践与探索
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2025年,生成式AI(如GoogleGemini、ChatGPT、DeepSeek)已占据全球63%的互联网用户信息获取入口。用户行为从"浏览多个网页"转向"直接获取AI生成的精准答案",这一转变使传统SEO(搜索引擎优化)面临失效风险——即使内容优质,若未被AI模型识别为"可信信源",仍可能被淹没在信息洪流中。在此背景下,生成式引擎优化(GEO,GenerativeEngineOptimiza
- Java AI面试实战:Spring AI与RAG技术落地
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JavaAI面试实战:SpringAI与RAG技术落地面试现场:AI技术终面室面试官:谢飞机同学,今天我们聚焦JavaAI应用开发,重点考察SpringAI和RAG技术栈。谢飞机:(兴奋地)面试官好!我可是AI达人!ChatGPT、Midjourney我天天用,SpringAI这新框架我也研究过!第一轮:SpringAI基础面试官:请详细描述SpringAI的核心组件及PromptTemplate
- 详细指南:如何使用WildCard升级到ChatGPT 4.0
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1.了解ChatGPT自从ChatGPT3.5发布以来,它便吸引了无数人的注意。今天我们要聊的,是它的继任者——ChatGPT-4.0。1.1什么是ChatGPT-4.0?ChatGPT-4.0是由OpenAI研发的一款先进的人工智能语言模型。相比于其前任,它在自然语言的理解和生成上,有了更进一步的提升。想象一下,这个模型能更流畅地对话,理解复杂问题,并且在执行各种任务时都能提供更精准的答案。从信
- WildCard野卡停服倒计时!国内升级ChatGPT Plus的最稳替代方案
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近日,WildCard野卡因"监管合规调整"及"上游政策变化"宣布自7月12日起全面停服,官网、App及客服系统悉数下线,用户充值、提现功能被永久封锁。尽管卡内余额仍可暂时用于订阅Netflix、Spotify等服务,但平台未来走向不明,引发用户对资金安全的广泛担忧。这场突如其来的变故,再次凸显选择合规、稳定服务的重要性。WildCard停服背后:合规风险成企业服务"隐形炸弹"WildCard曾以
- WildCard野卡之后,我们如何解决ChatGPT Plus充值订阅难题?一份深度评测与备选方案
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一、问题的出现:一个开发者工具链的“单点故障”兄弟们,今天这个消息,相信不少人都感同身受。我一直依赖的WildCard平台,刚刚宣布永久暂停服务。这不仅仅是一个工具的消失,更是我们许多人工作流中一个关键节点的“单点故障”。对于我们开发者来说,ChatGPTPlus早已是深度绑定的生产力工具:无论是辅助编码、调试,还是作为架构设计的“陪练”,它的重要性不言而喻。续费渠道的中断,意味着下个月的工作效率
- Language Models are Few-Shot Learners: 开箱即用的GPT-3(三)
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深度网络/大模型经典论文详解语言模型gpt-3人工智能
Result前面的两个部分介绍了背景,模型的情况和一些测试的方法,这一章就是展示各种尺寸的模型,包括175B的GPT-3在各种任务下的测试情况了。power-law第三章一上来,就用了14不同尺寸的模型来验证这个cross-entropy的线性提升与模型尺寸的指数关系(从最小的100000个参数,一只上升到175B的GPT-3,从10的5次方一直测试到10的11次方),从更大的尺度上来验证这个结论
- 阿里开源Qwen3-Coder,编程大模型进入高效时代
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开源Qwen3-Coder
7月23日凌晨,阿里云宣布全面开源其最新AI编程大模型Qwen3-Coder,迅速引发全球开发者关注。该模型在多项编程能力测试中刷新开源模型纪录,并在Agent任务规划、工具调用等关键场景中超越GPT-4.1等闭源模型,达到与当前顶尖编程模型Claude4相近的水平。技术架构与性能突破Qwen3-Coder采用混合专家(MoE)架构,总参数量达480B,但实际激活参数仅35B,在保证性能的同时显著
- 突发限制下的破局之路:国产之光 Lynx 重构 AI 开发安全壁垒
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继Pro套餐“明升暗降”争议后,Cursor本周再掀波澜——包括Claude系列、GPT-4在内的主流模型一夜之间对中国用户全面封禁。开发者社群瞬间沸腾,“付费却用不了”“项目数据导不出”的焦虑刷屏,境外工具的政策波动再次给行业敲响警钟。而此时,AIcoding新生代代表Lynx平台正以全链路安全能力,成为开发者突围的核心选择。区域限制突袭,境外工具“卡脖子”危机爆发“早上写一半的代码,Claud
- AI应用 | 【AI+工业】LLM(大型语言模型)在工业领域中的十个应用
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人工智能自然语言处理ai大模型机器学习LLM大语言模型AI工业
随着时间的推移,LLM(大型语言模型)的特性和能力逐渐为人们所熟知。它们展现了无与伦比的人类语言理解、出色的文本生成能力以及友好的对话指令跟随倾向。而像GPT-4和Claude等更为强大的LLM则展现出了对现实世界因果关系的深刻理解。据报道,GPT-4甚至采用了八个与GPT-3.5规模相当的LLM,通过混合专家(MoE)的方式进行配置。尽管LLM在某些方面存在限制,如在过多上下文的情况下可能产生事
- 由ChatGPT看:女性,被人工智能歧视的一生
遗落星球
全网刷屏的ChatGPT受到热议,可大众的焦点似乎都在:是否会取代某某职位?怎么用它写论文?但这个程序的背后,不仅有AI对女性的歧视,更暗含了人工智能设计者隐性歧视。#女性招聘被歧视,见怪不怪?2018年,亚马逊取消了他们花了4年时间研发人工智能招聘APP,原因是在测试中发现它对女性存在偏见。这款APP的开发前期所使用的数据库,来源于亚马逊在过去10年所收到的简历等招聘资料,通过让人工智能学习亚马
- AI原生应用领域函数调用的团队协作开发模式
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AI原生应用领域函数调用的团队协作开发模式:从技术协同到组织进化引言背景:AI原生应用与函数调用的崛起2023年以来,以GPT-4为代表的大语言模型(LLM)推动了AI应用开发的范式转移——AI原生应用(AI-NativeApplication)成为新的开发热点。这类应用从设计之初就将AI能力深度融入核心逻辑,而非简单集成AI功能模块。与传统应用相比,AI原生应用的最大特点是**“动态决策”**:
- SK揭秘:AI与代码的智能翻译官
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引言:当大模型遇见传统代码——SK的"智能翻译官"角色想象你是一家电商公司的开发者,老板要求你给客服系统加个"AI大脑":用户发一句"我想买双轻便的户外跑鞋",系统能自动理解需求、查库存、推荐商品,甚至关联用户过往购买记录。直接调用GPTAPI?你得手动处理自然语言解析、数据库查询、上下文记忆,代码乱成一团;纯写传统逻辑?又无法应对千变万化的用户提问。这时,SemanticKernel(SK)就像
- 2025年7月23日 AI 今日头条
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阿里通义千问发布Qwen3-Coder,编程能力超越GPT-4.1阿里通义千问团队推出Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct,采用4800亿参数混合专家模型,支持256Ktoken上下文,并通过YaRN技术扩展至1Mtoken。在LiveBench、BigCodeBench等编程评测中,该模型表现优异,超越GPT-4.1,尤其在复杂代码调试和多语言支持上展现出强大能力。阿里计
- AI时代的IT职场生存法则:替代与重生(2025深度分析)
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一、风暴之眼:AI对IT就业的冲击与重构现状2025年,AI技术已从工具属性进化为IT行业的"底层基建",全球科技企业AI编程渗透率突破40%(微软、亚马逊数据),直接引发就业市场的剧烈震荡。一方面,初级程序员岗位替代率高达85%(MetaGPT系统实践案例),基础代码编写、单元测试生成等重复性工作被GitHubCopilot、飞算JavaAI等工具接管,某电商平台"双十一"核心系统迭代中,AI生
- 提升光模块信息质量,头部企业会做哪些质量把控?
全球AI快速发展,AI大模型(如ChatGPT、Sora等)的训练和应用,为了提升数据传输效率,越来越多的计算单元、服务器都加入了光模块。据行业预测,全球光模块市场规模预计2025年突破800亿美元,年均增长率达15%。在电子设备中,光模块的作用是在发送端,把电信号转换成光信号,通过光纤传送后,接收端再把光信号转换成电信号。光模块通常包括激光器(如VCSEL或EEL)、调制器、光探测器、光纤接口、
- 探索结合ChatGPT、Midjourney/Nijijourney、Stable Diffusion和Procreate创作动漫图片的工作流程
iCloudEnd
第一节:嘿ChatGPT,你能帮我写提示吗?引用OpenAI自己的描述,ChatGPT是InstructGPT的同级模型,它经过训练可以遵循提示中的指令并提供详细的响应。并且它还能够为图像生成编写提示:)首先,我首先选择了当天的服装:上衣:轻盈的白色长袖衬衫,带有精致的花卉印花。这件衬衫有V领口和飘逸的袖子。下装:我选择了一条高腰A字型中长半身裙,颜色为柔和的淡绿色,外加一双超透明连裤袜。这条裙子
- 告别Wildcard野卡!解决ChatGPT用不了/充值不了/系统繁忙的烦恼,国内升级GPT Plus最稳的三种方法
上周,开发者圈子里的一则消息让许多人措手不及:提供虚拟信用卡服务的平台Wildcard毫无征兆地停止了运营。官网无法访问,客服渠道静默,只留下一群为ChatGPTPlus、Claude和各类海外服务续费而发愁的用户。对于卡内尚有余额的用户,目前唯一的自救方式似乎是凭借记忆中的卡号信息,争分夺秒地进行消费,以求减少损失。至于官方退款?至少在目前看来,希望渺茫。Wildcard这种“一走了之”的处理方
- 生成式引擎优化(GEO):AI搜索优化新范式
GEO优化助手
AI搜索优化GEO优化生成式引擎优化人工智能生成式引擎优化搜索引擎GEO优化AI搜索营销
生成式引擎优化(GEO)是数字营销领域应对AI搜索范式变革的革命性策略,它标志着从"链接式搜索"到"对话式答案"的范式转移。随着ChatGPT、DeepSeek、文心一言等生成式AI平台的普及,用户不再满足于简单的网页链接列表,而是希望直接获得整合多源信息的结构化答案。GEO的核心目标就是让品牌内容成为AI生成答案的首选信源,实现"搜索即答案"的无缝体验,从而在零点击搜索时代获得更高的品牌曝光和转
- 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
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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,