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Xinference是一个分布式推理框架,它支持一键部署各种模型,包括大型语言模型(LLMs)。使用Xinference部署AI大模型的步骤:一、安装Xinference1)环境准备:确保您的系统上安装了Python3.9或以上版本。安装Docker(如果选择使用Docker部署)。2)安装Xinference:通过Python的包管理工具pip安装Xinference:pipinstall"xi
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- 分布式存储的技术选型之HDFS、Ceph、MinIO对比
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勇敢向前迎接运维开发之挑战分布式hdfsceph云原生运维开发大数据云计算
分布式存储的技术选型比:HDFS、Ceph、MinIO对比一文读懂分布式存储在当今数字化时代,数据呈爆炸式增长,分布式存储技术应运而生,成为大数据存储与管理的得力助手。它将数据分散存于多台独立设备,构建起一个庞大而可靠的虚拟存储体系,有效突破了传统集中式存储的性能瓶颈,大幅提升了可靠性、可用性及存取效率,轻松应对海量数据的存储挑战。分布式存储的应用场景极为广泛。在大数据处理领域,如互联网公司应对海
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main函数实现定义一个map模拟数据库。varmysql=map[string]string{"Tom":"630","Jack":"589","Sam":"567",}为多个端口处创建rpc服务服务名就是ip+端口。将各个服务器的ip+端口加到每个服务器的哈希环里。为每个服务器创建缓存池组。缓存池组和rpc服务绑定。持续监听端口addrs:=[]string{"localhost:9999",
- Java 驱动大数据流处理:Storm 与 Flink 入门 (大数据)
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Java是一种广泛使用的编程语言,特别适用于企业级应用开发。随着数据量的不断增长,处理大数据流成为了现代软件开发中的一个重要领域。ApacheStorm和ApacheFlink是两个用于处理大规模数据流的开源框架,它们都支持用Java编写的应用程序。下面将简要介绍这两个框架,并提供一些入门指导。ApacheStormApacheStorm是一个免费、开源的分布式实时计算系统。Storm让用户能够轻
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引言随着分布式系统和微服务架构的发展,消息队列作为异步通信的关键组件,其重要性日益凸显。RocketMQ作为一款高性能、高可靠的消息中间件,在处理海量消息方面表现卓越。本文将结合实际应用场景,全面介绍RocketMQ的基础知识、配置要点、高级特性以及性能监控的最佳实践。一、RocketMQ基础知识1.概述RocketMQ是由阿里巴巴开源的一款分布式消息中间件,以其高效、可靠、易用的特点著称。它支持
- RocketMQ如何保证消息顺序?
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大家好,我是锋哥。今天分享关于【RocketMQ如何保证消息顺序?】面试题。希望对大家有帮助;RocketMQ如何保证消息顺序?1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网RocketMQ是阿里巴巴开源的一款分布式消息队列,它能够保证消息的顺序性。为了保证消息顺序,RocketMQ采用了特定的机制和设计。具体来说,RocketMQ主要通过以下几个方式来确保消息的顺序:1.消息的
- RocketMQ的集群架构是怎样的?
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大家好,我是锋哥。今天分享关于【RocketMQ的集群架构是怎样的?】面试题。希望对大家有帮助;RocketMQ的集群架构是怎样的?1000道互联网大厂Java工程师精选面试题-Java资源分享网RocketMQ是阿里巴巴开源的分布式消息中间件,广泛用于处理高吞吐量、高可用的消息队列服务。它的集群架构设计非常注重高可用性、可扩展性和高效性。以下是RocketMQ的集群架构主要组件和工作原理:1.集
- 【YashanDB知识库】手工迁移Doris数据到崖山分布式
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本文内容来自YashanDB官网,原文内容请见https://www.yashandb.com/newsinfo/7253739.html?templateId=171...本方案采用csv文件格式进行数据的导出和导入。具体步骤如下:通过sql语句将Doris表导出成csv文件注:导出到本地文件时需要先在fe.conf中配置enable_outfile_to_local=true并重启fe节点--
- 服务器面试必备-redis面试题总结
前网易架构师-高司机
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在服务器开发中,Redis的面试题所占的比重通常比较大,这是因为Redis在服务器开发中扮演着重要的角色。首先,Redis是一款开源的内存数据存储系统,它支持多种数据结构,并提供了丰富的操作指令,被广泛应用于各种场景,如缓存、消息队列、计数器、分布式锁等。因此,对于服务器开发人员来说,熟悉Redis的使用和原理是非常重要的。其次,Redis的高性能和高可扩展性使其成为处理高并发的关键技术之一。在服
- Java面试题——面向对象和面向过程的区别
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面向过程是具体化的,流程化的,解决一个问题,需要一步一步的分析,一步一步的实现面向过程是模型化的,只需要抽象出一个类,这是一个封闭的盒子,在这里拥有数据也拥有解决问题的方法
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java中的自动包箱和拆箱是什么在Java中,“自动包箱”(Auto-boxing)和"自动拆箱"(Auto-unboxing)是与基本数据类型和其对应的包装类之间的转换相关的概念。让我们来详细解释一下这两个概念:自动包箱(Auto-boxing)自动包箱是Java编译器自动进行的操作,它将基本数据类型(如int、double等)自动转换为它们对应的包装类对象(如Integer、Double等)。
- Nacos 和 Zookeeper
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在分布式系统中,服务注册与发现机制是实现微服务架构的核心之一。服务注册中心是一个集中管理的地方,服务提供者在启动时会向服务注册中心注册自身的网络地址等信息,服务消费者可以通过注册中心查询到服务的网络地址,从而进行调用。常见的服务注册中心有Nacos和Zookeeper(ZK),它们各有特点,适用于不同的场景。1.服务注册与发现的基本概念服务注册:每个微服务启动时,会向注册中心注册自己的信息(如:服
- 探秘IO分布式模块设计:让大数据处理更高效
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一、引言随着互联网的飞速发展,大数据、云计算、人工智能等技术逐渐成为时代的主流。在这个数据爆炸的时代,如何高效地处理海量数据成为企业面临的重大挑战。IO分布式模块设计作为一种有效的解决方案,越来越受到关注。本文将带您了解IO分布式模块设计的基本概念、原理及其在实际应用中的优势。二、什么是IO分布式模块设计?IO分布式模块设计,是指将数据存储、数据处理、数据传输等IO操作进行分布式处理的一种设计方法
- 分布式 IO 模块与伺服电机:拉丝机高效生产的 “黄金搭档”
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在工业生产领域,拉丝机的高效运作对于金属加工等众多行业至关重要。随着技术的不断进步,明达技术MR30分布式IO模块与伺服电机的协同应用,正为拉丝机带来前所未有的生产效率提升。高效协作,提升产能MR30分布式IO模块的分布式特性,使得它可以灵活地控制拉丝机的各个关键节点上,实现对设备的全面监控和控制。它与伺服电机紧密协作,能够快速响应生产过程中的各种变化。比如,当拉丝速度需要根据生产需求进行调整时,
- MR30分布式IO模块:洗煤厂高效控制的得力助手
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在当今的工业自动化领域,高效且稳定的控制解决方案始终是企业追求的目标。特别是在洗煤厂这样复杂且关键的工业环境中,一个可靠的控制系统对于提高生产效率、降低能耗和确保产品质量至关重要。明达技术推出将MR30分布式IO模块作为子站配合西门子PLC的解决方案,为洗煤厂车间带来高效控制的理想解决方案。洗煤厂作为煤炭生产中的重要环节,其生产流程繁琐且复杂,包括原煤的输送、洗选、脱水、运输等多个步骤。每个环节都
- 探索分布式IO模块的介质冗余:赋能工业自动化的稳健之心
明达技术
分布式自动化运维
在日新月异的工业自动化领域,每一个细微环节的稳定性都直接关系到生产线的效率与安全。随着智能制造的深入发展,分布式IO(Input/Output)模块作为连接现场设备与控制系统的关键桥梁,其重要性日益凸显。我们自主研发的带有介质冗余功能的MR30分布式IO模块,正以其独特的优势,为工业自动化系统构建起一道坚不可摧的防护网。介质冗余:保障数据传输的“双保险”在传统工业自动化系统中,单一介质(如网线、光
- 手把手教你学simulink(83.2)--分布式能源场景实例:使用Simulink构建一个典型的光伏发电分布式能源系统模型
小蘑菇二号
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目录基于Simulink的分布式能源系统(DistributedEnergySystem,DES)项目实例背景介绍系统架构仿真实现步骤1.创建新的Simulink模型2.添加光伏发电模块模拟太阳能光伏板的输出功率在Simulink中实现光伏发电模块3.添加储能电池模块模拟储能电池的充放电过程在Simulink中实现储能电池模块4.添加负载模块模拟不同类型负载的需求5.添加电网连接模块模拟与主电网的
- CDN防御如何保护我们的网络安全?
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在当今数字化时代,网络安全成为了一个至关重要的议题。随着网络攻击的日益频繁和复杂化,企业和个人都面临着前所未有的安全威胁。内容分发网络(CDN)作为一种分布式网络架构,不仅能够提高网站的访问速度和用户体验,还能够在很大程度上增强网络安全防护能力。本文将探讨CDN防御如何保护我们的网络安全。1、CDN防御的首要本领是分布式抗DDoS攻击DDoS攻击,即分布式拒绝服务攻击,犹如网络中的“洪水猛兽”,攻
- 5g网络架构_【5G网络架构】系列之五:5G核心网向to B演进
weixin_39980298
5g网络架构
编者按:前面推文小编简要介绍了移动通信核心网的发展历程,以及变得“妈都不认识了”5G核心网。然而,toB业务才是5G的核心业务,本期我们看下5G核心网是如何向toB业务演进的。根据3GPP标准组织定义,5G网络的大脑——核心网发生了空前变化。首先,5G核心网原生支持控制面和用户面彻底分离,使得用户面UPF可灵活下沉,与边缘计算(MEC)一起分布式部署于更靠近用户和数据源的位置,从而可降低网络时延,
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原文:https://my.oschina.net/go4it/blog/855598Prometheus是什么Prometheus是一个开源的系统监控和报警工具,特点是多维数据模型(时序列数据由metric名和一组key/value组成)在多维度上灵活的查询语言(PromQl)不依赖分布式存储,单主节点工作.通过基于HTTP的pull方式采集时序数据可以通过pushgateway进行时序列数据推
- 分布式二级缓存组件实战(Redis+Caffeine实现)
鸨哥学JAVA
程序员Java编程redis缓存分布式
所谓二级缓存缓存就是将数据从读取较慢的介质上读取出来放到读取较快的介质上,如磁盘-->内存。平时我们会将数据存储到磁盘上,如:数据库。如果每次都从数据库里去读取,会因为磁盘本身的IO影响读取速度,所以就有了像redis这种的内存缓存。可以将数据读取出来放到内存里,这样当需要获取数据时,就能够直接从内存中拿到数据返回,能够很大程度的提高速度。但是一般redis是单独部署成集群,所以会有网络IO上的消
- 使用 Caffeine 和 Redis 实现高效的二级缓存架构
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在现代应用开发中,缓存是提升系统性能的关键手段。为了兼顾本地缓存的高性能和分布式缓存的扩展能力,常见的实现方式是结合使用Caffeine和Redis实现二级缓存架构。本文将详细介绍如何通过SpringBoot实现一个Caffeine+Redis二级缓存,并通过合理的架构设计和代码实现,确保缓存的一致性、性能和容错性。一、需求与挑战1.多级缓存的需求:•一级缓存(Caffeine):快速响应,存储本
- 太假了,这简历一看就是包装的。。
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大家好,我是R哥。最近做Java面试辅导,看了许多小伙伴的简历,有的人的简历一看就知道是包装的,比如这位,他自己都承认了:见过太多这样的同学了,自己瞎折腾,哭笑不得。包装过的简历,作为多年面试官,我一眼就能看出来,相信其他面试官也会有同样的感觉,这也是为什么很多人的简历都是已读不回的状态。下面我简单说说包装的简历的特点。1、技术栈过于庞大有些程序员的简历会列出大量的技术栈和工具,有些人可能觉得罗列
- oceanbase架构、功能模块、数据存储、特性、sql流转层等概念详解
小成很成
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一、架构图OceanBase数据库采用无共享(Shared-Nothing)分布式集群架构,各个节点之间完全对等,每个节点都有自己的SQL引擎、存储引擎、事务引擎,运行在普通PC服务器组成的集群之上,具备高可扩展性、高可用性、高性能、低成本、与主流数据库高兼容等核心特性。OceanBase数据库的一个集群由若干个节点组成。这些节点分属于若干个可用区(Zone),每个节点属于一个可用区。可用区是一个
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1.1、Kafka(消息队列)是一个分布式消息中间件,支持分区的、多副本的、多订阅者的、基于zookeeper协调的分布式消息系统。通俗来说:kafka就是一个存储系统,存储的数据形式为“消息";1.2、常用的消息系统有哪些以及各自的特点有activemq,rabbitmq,rocketmq,kafka1.3、为什么使用消息队列1)、提高扩展性:因为消息队列解耦了处理过程,有新增需求时只要另外增加
- 20250120 深入了解 Apache Flink 的 Checkpointing
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ApacheFlink是一种用于实时流处理和批处理的分布式计算框架。在实时流处理任务中,保证数据的一致性和任务的容错性是至关重要的,而Flink的Checkpointing机制正是实现这一目标的核心技术。本文将详细介绍Flink的Checkpointing,包括其概念、原理、配置和实际应用。什么是Checkpointing?Checkpointing是Flink提供的一种用于容错的机制。它会在流处
- Flink Standalone 方案中解决挂机问题
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Standalone中可以配置HighAvailability(HA)部署和配置首先了解Flink实际运行时包括两类进程:JobManager(又称为JobMaster):协调Task的分布式执行,包括调度Task、协调创Checkpoint以及当Jobfailover时协调各个Task从Checkpoint恢复等。TaskManager(又称为Worker):执行Dataflow中的Tasks,
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
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<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>