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设计模式之-状态模式，快速掌握状态模式，通俗易懂的讲解状态模式以及它的使用场景
状态模式适用于当对象的行为取决于其内部状态，并且状态可能在运行时发生变化的情况。它可以帮助我们实现清晰的状态转换逻辑，提高代码的可维护性和扩展性。
CentOS上安装MySQL 8.0的详细教程
通过按照以上步骤，在CentOS系统上安装MySQL 8.0是相当简单的。MySQL作为一个功能强大而灵活的数据库管理系统，为您的应用程序提供了可靠的数据存储和管理。希望这个教程对您有所帮助，让您可以轻松地在CentOS上搭建起MySQL 8.0数据库，为您的项目提供可靠的数据支持。
CentOS 7 lvm 裸盘的扩容和缩容减盘 —— 筑梦之路
而现实情况相对复杂，以上文章的共同点均需要首先对一块裸盘进行分区，然后在分区的基础上使用lvm逻辑卷管理，而某些用户使用时则未进行分区，直接使用了裸盘，比如/dev/sdb，这里主要针对这种情况记录下如何进行lvm的扩容和缩容。
结合教学经验谈计量经济学与Stata软件的学习
我从自身的学习经验来看，其实不用把学计量想象的那么复杂，所谓入门，进阶及深入精通各个阶段也不是泾渭分明的，归根结底还是学以致用为导向，需要什么就学什么，缺什么就补什么！每个研究领域、甚至每个研究主题所用到的计量方法都是特定的很少的一部分，从浩如烟海的计量知识领域中只取自己需要的一瓢水喝了就可以了，想
设计模式-抽象工厂模式
抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）是设计模式中的一种，属于创建型模式。它提供了一种构建产品族的机制，可以创建多个产品族中的产品对象，而无需在客户端指定产品的具体类型。当有多个抽象角色时，可以使用抽象工厂模式。抽象工厂模式通过提供一个接口，使得客户端在不必指定产品的具体情
【大数据】Centos 7安装教程
1、在VMware中点击新建虚拟机（如果没有，可以右击空白位置后，再选择新建虚拟机），配置选择典型后，点击“下一步”。7、挂镜像，点击“CD/DVD”后，再点击“使用ISO镜像文件”，点击浏览选择自己下载的镜像文件。以阿里云为例，这里有很多，比如ubuntu、centos，点进去就可以选择版本，很方
centos 配置 git 连接 github
在 centos 上配置 github 账号。创建 ssh key。
【自然语言处理】用Python从文本中删除个人信息-第二部分
根据维基百科，NER是：命名实体识别（NER）（也称为（命名）实体识别、实体分块和实体提取）是信息提取的一个子任务，旨在定位非结构化文本中提到的命名实体，并将其分类为预定义的类别，如人名、组织、位置、医疗代码、时间表达式、数量、货币值、百分比等。因此，这一切都是关于寻找和识别文本中的实体。一个实体可
如何处理并下载Sentinel-5数据
SENTINEL-5的主要任务是监测大气成分，特别是臭氧、氮二氧化物、二氧化硫、甲烷和其他气体的分布。二氧化硫浓度： 二氧化硫是火山喷发、工业排放和一些自然过程的产物，测量其浓度对了解空气质量和环境影响至关重要。臭氧浓度： SENTINEL-5能够测量大气中臭氧的分布，有助于监测臭氧层的变化。甲烷浓
构建安全高效的传感器网络：探索双属性索引与矩阵布隆过滤器
本篇博客深入探讨了在传感器网络中管理敏感数据的新策略。我们重点研究了“安全双属性索引”，这是一种用于数据管理的创新技术。文章还详细介绍了“矩阵布隆过滤器”和“随机响应技术”，它们在高效处理数据时保障隐私安全的重要作用。此外，我们探讨了加密技术在数据安全中的应用，以及通过哈希函数实现的效率优化策略。我
Windows搭建Emby媒体库服务器，无公网IP远程访问本地影音文件
在现代五花八门的网络应用场景中，观看视频绝对是主力应用场景之一，加上移动网络技术的发展，随时随地看视频已经成为基本需求。不过，随着资本向视频应用的集中，想要看视频就必须先充会员，这让笔者很是郁闷，于是产生了自建影音云盘的想法，期间也尝试了多种影音服务器。今天，笔者就为大家介绍，如何在Windows系
测试中调用别人的服务，单元测试写法
最后，我们调用被测试的方法 `getDataFromExternalService()`，并使用断言方法 `assertEquals()` 来验证预期结果与实际结果是否相等。需要注意的是，这只是Java单元测试中调用外部服务的一种常见写法，具体的写法可能会根据具体的情况和使用的框架有所不同。使用合适
如何使用码云(gitee)来合并代码
我们和搭档合作开发项目时,各自的任务都完成后,就需要借助工具(码云,gitee)进行代码合并。该文章就是为各位介绍如何通过对的两份(或多份)进行。
配置 Stable Diffusion WebUI 纯 CPU 或核显绘画
我笔记本电脑的独显上半年的时候烧掉了，所以只能用 CPU，折腾了一下午总算给配置出来了。我这里用的官方 Python，网上很多教程用 Anaconda（也是一种 Python 发行版），其实没必要。最开始我就跟着用 Anaconda，挺折腾的，到后面发现只是需要 Python 而已，那整体简单多了。
使用gitee（码云）上传自己的代码（0基础保姆级操作）
gitee（码云）上传代码（0基础保姆级操作）；git did not exit cleanly (exit code 1)和git did not exit cleanly (exit code 128)的解决；上传远程仓库时账户的更改
Flink系列之：背压下的检查点
然而，当 Flink 作业正运行在严重的背压下时，Checkpoint 端到端延迟的主要影响因子将会是传递 Checkpoint Barrier 到 所有的算子/子任务的时间。在启动时，每个 Checkpoint 仍然是 aligned checkpoint，但是当全局 Checkpoint 持续时
RabbitMQ基本使用
没有topic 使用的是AMQP协议。
Flink面试题与详解
官网图：由两个部分组成，JM，TM。JM中包含三个组件，。dispatch主要是负责提供了rest接口，接受客户端提供的jar包dataflow等信息，并且运行Flink UI也是该组件运行。jobmaster主要是负责将dataflow等数据流图转换成真正的物理执行图，如果资源足够启动任务，那么就
【头歌实训】kafka-入门篇
第1关：kafka - 初体验 第2关：生产者 （Producer ）- 简单模式 第3关：消费者（ Consumer）- 自动提交偏移量 第4关：消费者（ CoTopic 的消息会复制（不是真的复制，是概念上的）到所有的 CG ，但每个 Partion 只会把消息发给该 CG 中的一个 Consu
k近邻算法原理
k近邻算法是一种基本的分类与回归方法，其主要思想是基于样本之间的距离进行分类或回归预测。即对未标记样本的类别，由距离其最近的k个邻居投票来决定属于哪个类别。具体而言，k近邻算法将新的样本点与训练数据集中的样本进行距离度量，并选择与该样本距离最近的k个训练样本作为参考。对于分类问题，k近邻算法通过统计