机器视觉工程师如何进行条码与二维码识别优化

三菱PLC全套学习资料及应用手册 good2know
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：三菱PLC作为工业自动化领域的核心设备，其系列产品的学习和应用需要全面深入的知识。本次资料包为学习者提供从基础到进阶的全方位学习资源，包括各种型号PLC的操作手册、编程指南、软件操作教程以及实际案例分析，旨在帮助用户系统掌握PLC的编程语言、指令系统及在各类工业应用中的实施。1.三菱PLC基础知识入门1.1PLC的基本概念可编程逻辑控制器（PLC）是工业自动化
为了在未来的人工智能世界中取得成功，学生们必须学习人类写作的优点睿邸管家
澳大利亚各地的学生在新学年开始使用铅笔、钢笔和键盘学习写字。在工作场所，机器也在学习写作，如此有效，几年之内，它们可能会写得比人类更好。有时它们已经做到了，就像Grammarly这样的应用程序所展示的那样。当然，人类现在的日常写作可能很快就会由具有人工智能(AI)的机器来完成。手机和电子邮件软件常用的预测文本是无数人每天都在使用的一种人工智能写作形式。据AI行业研究机构称，到2022年，人工智能及
分布式链路追踪系统架构设计：从理论到企业级实践 ma451152002 java 分布式系统架构
分布式链路追踪系统架构设计：从理论到企业级实践本文深入探讨分布式链路追踪系统的架构设计原理、关键技术实现和企业级应用实践，为P7架构师提供完整的技术方案参考。目录引言：分布式链路追踪的重要性核心概念与技术原理系统架构设计数据模型与协议标准核心组件架构设计性能优化与扩展性设计企业级实施策略技术选型与对比分析监控与运维体系未来发展趋势P7架构师面试要点引言：分布式链路追踪的重要性微服务架构下的挑战在现
人工智能应用研究快讯 2021-11-30 峰谷皆平
[HTML]ArtificialIntelligenceforSkinCancerDetection:ScopingReviewATakiddin,JSchneider,YYang,AAbd-Alrazaq...JournalofMedicalInternet...,2021ABSTACT:Background:Skincanceristhemostcommoncancertypeaffectin
从振动信号到精准预警：AI 如何重塑工业设备健康管理？缘华工业智维人工智能计算机视觉边缘计算信息与通信
在智能制造浪潮席卷全球的当下，工业生产正经历着从传统模式向智能化、数字化转型的深刻变革。在这场变革中，AI驱动的振动分析技术犹如一颗璀璨新星，成为工业设备可靠运行的“健康卫士”。它通过在设备关键部位部署振动传感器，如同医生为患者听诊般实时采集设备运行时的振动信号，再借助强大的人工智能算法对这些“工业脉搏”进行深度解析，从而实现对工业设备从故障预警到寿命预测的全周期精准守护。一、AI振动分析：设备状
AI 生成虚拟宠物：24 小时陪你聊天解闷大力出奇迹985 人工智能宠物
本文围绕AI生成虚拟宠物展开，介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴，能实现24小时不间断陪伴聊天，为人们解闷。文中详细阐述其技术基础，包括自然语言处理、机器学习等；分析多样功能，如个性化互动、情绪回应等；探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景，最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力，展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧：让模型更懂你的需求 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 AIGC ai
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 AIGC chatgpt ai
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
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘 ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力
AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力关键词：数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要：本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用，重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发，详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景，并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后，文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
K8S 常用命令全解析：高效管理容器化集群恩爸编程 docker kubernetes 容器 k8s常用命令 k8s有哪些常用命令 k8s命令有哪些 K8S常用命令有哪些
K8S常用命令全解析：高效管理容器化集群一、引言Kubernetes（K8S）作为强大的容器编排平台，其丰富的命令行工具（kubectl）为用户提供了便捷的方式来管理集群中的各种资源。熟练掌握K8S常用命令对于开发人员和运维人员至关重要，能够有效提高容器化应用的部署、监控与维护效率。本文将详细介绍一些K8S常用命令及其使用案例。二、基础资源操作命令（一）kubectlcreate功能：用于创建K8
【三桥君】MCP中台，究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控？如何以MCP为核心设计AI应用架构？三桥君《三桥君 MCP落地方法论》《三桥君 AI大模型落地方法论》#《三桥君 AI产品方法论》人工智能 AI产品经理 MCP API 三桥君系统架构 llama
你好，我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始引入大语言模型（LLM）以提升用户体验和运营效率。然而，如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢？传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求，因此，从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构，并分析多种部署方式的优劣势，为企业在AI落地
深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnn rnn 人工智能
在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
今年校招竞争真激烈 12_05
程序员满大街，都要找不到工作了。即使人工智能满大街，我也后悔当初没学机器学习，后悔当初没学Java。C++真难找工作。难道毕了业就失业吗？好担心！
时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
Python Gradio：实现交互式图像编辑 PythonAI编程架构实战家 Python编程之道 python 开发语言 ai
PythonGradio：实现交互式图像编辑关键词：Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要：本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始，逐步介绍Gradio的核心功能，并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能，同时提供完整的项目实战案例
从零到一：基于差分隐私决策树的客户购买预测系统实战开发笙囧同学决策树算法机器学习
作者简介：笙囧同学，中科院计算机大模型方向硕士，全栈开发爱好者联系方式：[email protected]各大平台账号：笙囧同学座右铭：偷懒是人生进步的阶梯文章导航快速导航前言-项目背景与价值项目概览-系统架构与功能技术深度解析-核心算法原理️系统实现详解-工程实践细节性能评估与分析-实验结果分析Web系统开发-前后端开发部署与运维-DevOps实践完整复现指南-手把手教程️实践案例与故障排除-问
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能深度学习 ai
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
非欧空间计算加速：图神经网络与微分几何计算的GPU优化（流形数据的内存布局优化策略）九章云极AladdinEdu 空间计算神经网络人工智能 gpu算力算法 java 开发语言
一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域，非欧几里得空间数据（流形数据）的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限：黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储（BlockedManifoldStorage,BMS）与层次化
Docker ℡余晖^ 黑马点评项目相关问题和笔记 docker eureka 容器
在黑马点评项目中，在谈到Redisson解决redis的主从一致性问题时，弹幕提到了Docker，本文来简单了解一下Docker，我的初步理解运维是维护多个集群的稳定，那它和VM虚拟机的区别又是什么？，如果要更深入地理解与学习（运维工程师），可以到b站搜索专门的课程（SpringCloud）。一、Docker是什么？重新理解“容器化”的本质1.1Docker的定义Docker是一个开源的容器化平台
未来战士(3)新成员加入先祖stone
巨型机器人发射激光的地方已报废，落下一堆碎片。未来战士们大喜！突然，杰克从里面咆哮道：“这还没完！”，立即按下蓝色按钮，巨型机器人的腰部打开两扇门，突然弹出巨多的导弹，杰克在里面大声说道：“让爷来教训你！”说罢，导弹一起朝王铭锐的黄色摩托射去。连星皓掏出闪电侠芯片，一口吃到嘴里。啪的一声，他便有了闪电般的速度。在导弹飞在空中的那一瞬间，他掏出火焰神锯，把导弹锯了个粉碎！杰克生气了。他按下暴走模式，
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
Spring Boot与云原生：微服务架构的创新实践 tmjpz04412 spring kubernetes 云原生 java graphql
引言：Spring生态的演进与现状Spring框架的发展历程与核心设计理念当前Spring生态的核心组件（SpringBoot、SpringCloud、SpringData等）行业对Spring生态的依赖与创新需求SpringBoot的创新实践1.自动化配置与启动优化条件装配（@Conditional）的深度定制案例启动类加载机制与类路径扫描优化示例：通过自定义Starter实现快速集成第三方服务
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Spring Boot构建响应式应用微赚淘客系统@聚娃科技 spring boot 后端 java
使用SpringBoot构建响应式应用大家好，我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！今天我们将探讨如何利用SpringBoot构建响应式应用，以适应现代应用程序对高并发和低延迟的需求。一、什么是响应式应用？响应式应用是一种通过异步编程模型来处理并发请求和数据流的应用程序设计方式。它能够更有效地利用计算资源，提供更快的响应时间和更高
响应式编程实践：Spring Boot WebFlux构建高性能非阻塞服务 fanxbl957 Web spring boot 后端 java
博主介绍：Java、Python、js全栈开发“多面手”，精通多种编程语言和技术，痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着，持续探索创新，愿在此分享交流和学习，与大家共进步。全栈开发环境搭建运行攻略：多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来，希望帮助更多的人响应式编程实践：SpringBootWebFlux构建高性能非阻塞服务一、引言在当今数字化时代，互
建筑施工场景下漏检率↓76%！陌讯多模态融合算法在工程安全监控的落地实践 2501_92722744 大数据算法目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测
原创声明本文为原创技术解析，核心技术参数与架构设计引用自《陌讯技术白皮书》，转载请注明来源。一、行业痛点：建筑施工监控的技术瓶颈建筑施工场景的安全监控长期面临多重技术挑战：数据支撑：据《2023建筑施工安全自动化监控报告》显示，传统监控系统对“未佩戴安全帽”“高空抛物”等危险行为的漏检率超35%，误报率高达42%，导致安全事故响应滞后[7]。场景难点：工地存在强光直射（正午阳光）、动态遮挡（塔吊/
企业级RAG的数据方案选择 - 向量数据库、图数据库和知识图谱南七小僧 AI技术产品经理网站开发人工智能数据库知识图谱人工智能
如何为企业RAG选择合适的数据存储方式摘要:本文讨论了矢量数据库、图数据库和知识图谱在解决信息检索挑战方面的重要性，特别是针对企业规模的检索增强生成（RAG）。看看海外人工智能企业Writer是如何利用知识图谱增强企业级RAG。要点概要：矢量数据库高效存储数据，但缺乏上下文和关联信息。图数据库优先考虑数据点之间的关系，受益于关系结构。知识图谱在语义存储方面表现出色，由于其能够编码丰富的上下文信息，
【人工智能入门必看的最全Python编程实战（1）】 DFCED 人工智能 python 开发语言深度学习找工作就业
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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 java DAO spring jdbc
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 html xml 订阅 rss 规范
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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
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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：
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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 spring mvc Spring 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 java ssl keystore tls secure
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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
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underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScript underscore
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 java jvm jstatd
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【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
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POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VO POJO javabean
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：
mac mysql 修改密码 IXHONG mysql
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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，
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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 java jvm scala
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，

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