专注乌冬面

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设计模式七大原则一、设计模式的目的二、设计模式的七大原则三、基本介绍

一、设计模式的目的 编码软件过程中,程序员面临着来自 耦合性、内聚性以及可维护性、可拓展性、重用性、灵活性等多方面的挑战,设计模式是为了让程序,具有更好的代码重用性(即:相同功能的代码,不用多次编写) 可读性(即:编程规范性,便于其他程序员阅读和理解) 可拓展性(即:当需要增加新功能时,非常的方便,称为可维护) 可靠性(即:当我们增加新的功能后,对原来的功能没有影响) 使程序呈现高内聚,低耦合的特性 分享金句:设计模式包含了面向对象的精髓,“懂了设计模式,你就懂了面向...

greenplum如何删除segment节点

环境信息:Red Hat Enterprise Linux Server release 7.5 (Maipo)Greenplum Database 5.16.0[gpadmin@rhmdw gpadata]$ cat /etc/hosts127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdo...

OI日记

2020年2月27日:刷题列表:luogu P3870 [TJOI2009]开关 线段树模板CodeForces 1313C1 结论+模拟CodeForces 1313A 结论luogu P2306 被yyh虐的mzc 思维+单调队列/二进制优化多重背包2020年2月28日:luogu P3197 [HNOI2008]越狱 容斥+排列组合+快速幂luogu P1...

二分图的最大匹配---匈牙利算法定义增广路最大匹配基本匈牙利算法实现原理

  写在之前:更多二分图知识,请关注--->二分图知识导航篇定义  摘自百度百科:匈牙利算法(Hungarian method)是由匈牙利数学家Edmonds于1965年提出,因而得名。匈牙利算法是基于Hall定理中充分性证明的思想,它是二分图匹配最常见的算法,该算法的核心就是寻找增广径,它是一种用增广路径求二分图最大匹配的算法。  根据介绍,匈牙利算法就是一个不断寻找增广路径的...

基于Spark的分布式深度学习框架BigDL开源了!

导读Intel开源了基于Apache Spark的分布式深度学习框架BigDL,BigDL借助现有的Spark集群来运行深度学习计算,并简化存储在Hadoop中的大数据集的数据加载。在Xeon服务器上运行的测试结果表明,BigDL比其他开源框架Caffe、Torch和TensorFlow有显著的性能提升。BigDL速度可与主流GPU匹敌,而且能够扩展到数十个Xeon