- Airflow和PySPARK实现带多组参数和标签的Amazon Redshift数据仓库批量数据导出程序
weixin_30777913
pythonspark云计算
设计一个基于多个带标签SQL模板作为配置文件和多组参数的PySPARK代码程序,实现根据不同的输入参数,用Airflow进行调度,自动批量地将AmazonRedshift数据仓库的数据导出为Parquet、CSV和Excel文件到S3上,标签和多个参数(以“_”分割)为组成导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。PySpark程序需要异常处理,输出带时间戳和每个运行批次和每个导出文件作业运行状
- 入门Apache Spark:基础知识和架构解析
juer_0001
javaspark
介绍ApacheSparkSpark的历史和背景ApacheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,于2010年首次推出。它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询,但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎,能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。Spark的特点和优势Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理框架,
- Spark核心算子对比:`reduceByKey`与`groupByKey`源码级解析及生产调优指南
数据大包哥
大数据spark分布式
Spark核心算子对比:reduceByKey与groupByKey源码级解析及生产调优指南1.核心机制对比在Spark中,reduceByKey和groupByKey都是对键值对RDD(RDD[(K,V)])进行聚合操作的高阶算子,但两者的底层实现和性能表现截然不同。特性reduceByKeygroupByKeyShuffle前预聚合✅启用(mapSideCombine=true)❌禁用(map
- spark为什么比mapreduce快?
京东云开发者
sparkmapreduce大数据
作者:京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比ma
- uniapp 系统学习,从入门到实战(五)—— 组件库与常用 UI 组件
小那同学
uniappuni-app
全篇大概7000字(含代码),建议阅读时间30minUniApp基于Vue.js的跨平台特性,提供了丰富的内置组件和灵活的扩展能力。本文将从内置组件、扩展组件库和自定义组件开发三个维度,系统解析UniApp的组件生态,并结合实际开发场景提供实践建议。目录内置组件扩展组件库自定义组件开发总结1.内置组件UniApp内置组件经过多端适配,可自动转换为原生控件,确保一致性和性能。以下是核心分类及使用要点
- Spark 运行问题 java.lang.NoSuchMethodError 解决方案
@飞往你的山
sparkscala
一般情况,出现这种问题是因为scala和spark的版本不匹配,需要重新下载两者相匹配的版本。File-ProjectStructure-Libraies-“+”-java选择spark目录下jars文件夹Maven项目,pom.xml文件中添加Spark依赖,需要联网下载,或者本地库中已经下载好依赖包2.3.3org.apache.sparkspark-core_2.11${spark.vers
- 如何使用Spark Streaming将数据写入HBase
Java资深爱好者
sparkhbase大数据
在SparkStreaming中将数据写入HBase涉及到几个步骤。以下是一个基本的指南,帮助你理解如何使用SparkStreaming将数据写入HBase。1.环境准备HBase:确保HBase集群已经安装并运行。Spark:确保Spark已经安装,并且Spark版本与HBase的Hadoop版本兼容。HBaseConnectorforSpark:你需要使用HBase的SparkConnecto
- Spark技术系列(一):初识Apache Spark——大数据处理的统一分析引擎
数据大包哥
#Spark大数据
Spark技术系列(一):初识ApacheSpark——大数据处理的统一分析引擎1.背景与核心价值1.1大数据时代的技术演进MapReduce的局限性:磁盘迭代计算、中间结果落盘导致的性能瓶颈Spark诞生背景:UCBerkeleyAMPLab实验室为解决复杂迭代计算需求研发(2010年开源)技术定位:基于内存的通用分布式计算框架(支持批处理、流计算、机器学习、图计算等)1.2Spark内置模块S
- Spark之PySpark
james二次元
大数据SparkPythonPySpark
PySpark是ApacheSpark的PythonAPI,它允许开发者使用Python编程语言进行大规模数据处理和分析。ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。PySpark使得Python开发者能够利用Spark强大的分布式计算能力,处理大数据集,并执行高效的并行计算。一、PySpark核心概念1.RDD(弹性分布
- pandas series 相加_Numpy和Pandas教程
weixin_39778393
pandasseries相加
Pandas简介-python数据分析library-基于numpy(对ndarray的操作)-有一种用python做Excel/SQL/R的感觉-为什么要学习pandas?-pandas和机器学习的关系,数据预处理,featureengineering。-pandas的DataFrame结构和大家在大数据部分见到的spark中的DataFrame非常类似。目录-numpy速成-Series-Da
- AIGC生图技术剖析:文本生成图像的核心算法与创新应用
喵手
零基础学JavaAIGC算法
全文目录:开篇语前言AIGC技术核心:从文本到图像的转换1.文本编码与语义提取2.生成对抗网络(GAN)3.变分自编码器(VAE)4.融合模型:CLIP+VQ-GAN核心算法示例:使用Python生成图像使用OpenAI的DALL-E生成图像解释AIGC在多个领域的应用前景1.艺术创作2.广告设计3.虚拟现实(VR)与增强现实(AR)4.游戏开发总结:AIGC生图技术的未来文末开篇语哈喽,各位小伙
- 华为MRS产品组件
QianJin_zixuan
hadoophive大数据数据库架构gaussdb
MRS:MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务,一键即可部署Hadoop集群。MRS提供租户完全可控的一站式企业级大数据集群云服务(全栈大数据平台),轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。集群管理:使用MRS的首要操作就是购买集群,MRS的扩容不论在存储还是计算能力上,都可以简单地通过增加Core节点或者Task节点来完成。集群Core节
- Hive SQL 使用及进阶详解
小四的快乐生活
hivesqlhadoop
一、Hive简介Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构,它提供了类似于SQL的查询语言HiveSQL(也称为HQL),用于对存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模数据进行数据查询和分析。Hive将SQL查询转换为MapReduce、Tez或Spark等分布式计算任务,使得不熟悉Java编程的数据分析人员也能方便地处理大规模数据。二、HiveSQL基础使用(一)环境准备在
- 深入探索Spark MLlib:大数据时代的机器学习利器
concisedistinct
人工智能mllibspark-mlSparkMLlib大数据机器学习
随着大数据技术的迅猛发展,机器学习在各行各业的应用日益广泛。ApacheSpark作为大数据处理的利器,其内置的机器学习库MLlib(MachineLearningLibrary)提供了一套高效、易用的工具,用于处理和分析海量数据。本文将深入探讨SparkMLlib,介绍其核心功能和应用场景,并通过实例展示如何在实际项目中应用这些工具。一、SparkMLlib概述1.什么是SparkMLlib?S
- Qt——Qt控件之输入窗口-QTextEdit文本编辑框控件的使用总结(例程:文本编辑输入)
Winter_world
QT开发实战qt开发语言QTextEdit控件Qt文本编辑控件的使用
【系列专栏】:博主结合工作实践输出的,解决实际问题的专栏,朋友们看过来!《项目案例分享》《极客DIY开源分享》《嵌入式通用开发实战》《C++语言开发基础总结》《从0到1学习嵌入式Linux开发》《QT开发实战》《Android开发实战》《实用硬件方案设计》《结构建模设计》《数据库开发总结》《JAVA入门基础》《JavaWeb开发实战》长期持续带来更多案例与技术文章分享;欢迎商业项目咨询,10年+软
- Spark Streaming 容错机制详解
goTsHgo
spark-streaming大数据分布式spark-streaming大数据分布式
SparkStreaming是Spark生态系统中用于处理实时数据流的模块。它通过微批处理(micro-batch)的方式将实时流数据进行分片处理,每个批次的计算本质上是Spark的批处理作业。为了保证数据的准确性和系统的可靠性,SparkStreaming实现了多种容错机制,包括数据恢复、任务失败重试、元数据恢复等。接下来,我们将从底层原理和源代码的角度详细解释SparkStreaming是如何
- Spark提交任务
docsz
sparkspark大数据
1、Spark提交任务到Yarn1.1、DwKuduAppspark-submit--classcom.io.etl.dwkudu.DwKuduApp\--files/etl/etl-dwkudu/conf/doris.property,/etl/etl-dwkudu/conf/redis.property,/etl/etl-dwkudu/conf/log4j.property\--mastery
- 如何使用GraphX在Spark中进行图计算
python资深爱好者
spark大数据分布式
GraphX是ApacheSpark的一个图计算框架,它允许开发者在分布式环境中进行大规模的图数据处理和分析。以下是如何使用GraphX在Spark中进行图计算的基本步骤:1.环境准备首先,确保你已经安装了ApacheSpark,并且你的Spark版本支持GraphX。GraphX是Spark的一个组件,因此通常与Spark一起安装。2.导入GraphX库在你的Spark应用程序中,你需要导入Gr
- 在Spark中如何配置Executor内存以优化性能
python资深爱好者
sparkjava大数据
在Spark中,配置Executor内存以优化性能是一个关键步骤。以下是一些具体的配置方法和建议:一、Executor内存配置参数在Spark中,Executor的内存配置主要通过以下几个参数进行:--executor-memory或spark.executor.memory:指定每个Executor进程的内存大小。这个参数对Spark作业运行的性能影响很大。适当增加每个Executor的内存量,
- 什么容错性以及Spark Streaming如何保证容错性
python资深爱好者
spark大数据分布式
一、容错性的定义容错性是指一个系统在发生故障或崩溃时,能够继续运行并提供一定服务的能力。在网络或系统中,这通常涉及到物理组件损坏或软件失败时系统的持续运行能力。容错系统的关键特性包括负载平衡、集群、冗余、复制和故障转移等。二、SparkStreaming保证容错性的方法SparkStreaming为了保证数据的准确性和系统的可靠性,实现了多种容错机制,主要包括以下几个方面:元数据的容错性:Spar
- Spark集群架构
情深不仅李义山
sparkspark大数据
文章目录Spark架构Spark执行任务流程Spark运行环境SparkonYARNSparkStandaloneSpark架构Spark可以运行在YARN上也可以运行Mesos上,无论运行在哪个集群管理架构上,Spark都是以主从架构运行程序。主节点会运行Driver进程,该进程会调用Spark程序的main方法,启动SparkContext;Executor就是从节点的进程,该进程负责执行Dr
- 四、spark集群架构
weixin_34411563
大数据开发工具
spark集群架构官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html集群架构我们先看这张图这张图把spark架构拆分成了两块内容:1)spark应用程序:即左边的DriverProgram这块;2)spark集群:即右边的ClusterManager和另外两个WorkerNode;这样的结构,我们大概可以猜测一下spark是
- Spark集群架构介绍
olifchou
Sparksparkapachespark大数据分布式
Spark之YARN介绍一、导语二、Spark及其特性三、Spark架构总览一、导语ApacheSpark(后续简称为Spark)是一款正在点燃大数据世界的开源集群计算框架。据SparkCertifiedExperts显示,在内存中运行时,Sparks性能要比Hadoop快一百倍,在磁盘上运行,Sparks比Hadoop快达十倍。在本篇博客中,我将会为你简单介绍一下Spark的底层基础架构。二、S
- Spark Standalone集群架构
htfenght
sparkspark
北风网spark学习笔记SparkStandalone集群架构SparkStandalone集群集群管理器,clustermanager:Master进程,工作节点:Worker进程搭建了一套Hadoop集群(HDFS+YARN)HDFS:NameNode、DataNode、SecondaryNameNodeYARN:ResourceManager、NodeManagerSpark集群(Spark
- Spark----Spark 在不同集群中的架构
XiaodunLP
Spark
Spark注重建立良好的生态系统,它不仅支持多种外部文件存储系统,提供了多种多样的集群运行模式。部署在单台机器上时,既可以用本地(Local)模式运行,也可以使用伪分布式模式来运行;当以分布式集群部署的时候,可以根据自己集群的实际情况选择Standalone模式(Spark自带的模式)、YARN-Client模式或者YARN-Cluster模式。Spark的各种运行模式虽然在启动方式、运行位置、调
- spark1.x和spark2.x的区别
xuxu1116
sparkspark1.x与2.x的区别
spark2.x版本相对于1.x版本,有挺多地方的修改,1Spark2ApacheSpark作为编译器:增加新的引擎Tungsten执行引擎,比Spark1快10倍2ml做了很大的改进,支持协同过滤http://spark.apache.org/docs/latest/ml-collaborative-filtering.html3spark2org.apache.spark.sql加了Spark
- spark程序提交到集群上_Spark集群模式&Spark程序提交
毫无特色
spark程序提交到集群上
Spark集群模式&Spark程序提交1.集群管理器Spark当前支持三种集群管理方式Standalone—Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群。ApacheMesos—通用的集群管理,可以在其上运行HadoopMapReduce和一些服务应用。HadoopYARN—Hadoop2中的资源管理器。Tip1:在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用
- 基于docker-compose安装spark 1+3及Spark On Yarn模式集群
dh12313012
docker-composesparkdocker
基于docker-compose安装spark1+3及SparkOnYarn模式集群1、`docker-compose.yml`:2、`spark.env`:此处的样例是参考别人的,之后自己整合一套可以使用的1+3模式的集群。spark镜像可以自行在dockerhub选择自己想要的进行替换即可。备注:此处未开启日志功能,在WEB界面上面找不到log的,如需开启,可自行添加参数或自己进入容器手动修改
- spark vi基本使用
Freedom℡
spark
打开文件与创建文件是Linux的内置命令,以命令的方式来运行。命令格式:vi/路径/文件名注意以下两种情况:1.如果这个文件不存在,此时就是新建文件,编辑器的左下角会提示:newfile2.如果文件已存在,此时就打开这个文件,进入命令模式。把文本内容添加到一个全新的文件的快捷方式:echo1>>1.txt三种模式vi编辑器有三种工作模式,分别为:命令模式,输入模式,底线模式。命令模式:所敲按键编辑
- Spark(1)
Freedom℡
spark
阶段性:一、单机时代特点:1.硬件资源有限:单机系统的计算能力、存储容量和内存空间都受限于单台计算机的硬件配置。例如早期的个人电脑,通常只有几百兆的内存和几GB的硬盘空间。2.数据处理能力有限:主要处理本地产生的小规模数据,数据量一般在MB级别到GB级别之间。如单机版的财务软件,只处理一个小型企业内部的少量财务数据。3.应用场景简单:主要用于个人办公、简单的游戏娱乐或小型企业的基本业务处理,如文字
- 继之前的线程循环加到窗口中运行
3213213333332132
javathreadJFrameJPanel
之前写了有关java线程的循环执行和结束,因为想制作成exe文件,想把执行的效果加到窗口上,所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序,这里直接贴出代码,在窗口上运行的效果下面有附图。
package thread;
import java.awt.Graphics;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util
- linux 常用命令
BlueSkator
linux命令
1.grep
相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志,这个命令绝对是必不可少的。
但之前总是习惯于使用 (grep -n 关键字 文件名 )查出关键字以及该关键字所在的行数,然后再用 (sed -n '100,200p' 文件名),去查出该关键字之后的日志内容。
但其实还有更简便的办法,就是用(grep -B n、-A n、-C n 关键
- php heredoc原文档和nowdoc语法
dcj3sjt126com
PHPheredocnowdoc
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
<?
- overflow的属性
周华华
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 《我所了解的Java》——总体目录
g21121
java
准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》,目录及内容会不断完善及调整。
在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等,请大家及时指出,我会第一时间更正。
&n
- [简单]docx4j常用方法小结
53873039oycg
docx
本代码基于docx4j-3.2.0,在office word 2007上测试通过。代码如下:
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import ja
- Spring配置学习
云端月影
spring配置
首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi=&q
- Java新手入门的30个基本概念三
aijuans
java新手java 入门
17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。 18.object类中的equal和toString方法。 equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。 toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法) 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。
- 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记
antonyup_2006
软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵!
其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下.
参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
- PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块
百合不是茶
PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
PL/SQL;
过程;
符号;
变量;
PL/SQL块;
输出;
异常;
PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
- Mockito(三)--完整功能介绍
bijian1013
持续集成mockito单元测试
mockito官网:http://code.google.com/p/mockito/,打开documentation可以看到官方最新的文档资料。
一.使用mockito验证行为
//首先要import Mockito
import static org.mockito.Mockito.*;
//mo
- 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用复合数据类型
*/
--PL/SQL记录
--定义PL/SQL记录
--自定义PL/SQL记录
DECLARE
TYPE emp_record_type IS RECORD(
name emp.ename%TYPE,
salary emp.sal%TYPE,
dno emp.deptno%TYPE
);
emp_
- 【Linux常用命令一】grep命令
bit1129
Linux常用命令
grep命令格式
grep [option] pattern [file-list]
grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。
pattern可以是普通字符串,也可以是正则表达式,当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
- mybatis3入门学习笔记
白糖_
sqlibatisqqjdbc配置管理
MyBatis 的前身就是iBatis,是一个数据持久层(ORM)框架。 MyBatis 是支持普通 SQL 查询,存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。
以前也学过iBatis,因为MyBatis是iBatis的升级版本,最初以为改动应该不大,实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动,使整个框架更加方便人性化。
- Linux 命令神器:lsof 入门
ronin47
lsof
lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息,但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实,因为它是指“列出打开文件(lists openfiles)”。而有一点要切记,在Unix中一切(包括网络套接口)都是文件。
有趣的是,lsof也是有着最多
- java实现两个大数相加,可能存在溢出。
bylijinnan
java实现
import java.math.BigInteger;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;
public class BigIntegerAddition {
/**
* 题目:java实现两个大数相加,可能存在溢出。
* 如123456789 + 987654321
- Kettle学习资料分享,附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法
Kai_Ge
Kettle
Kettle学习资料分享
Kettle 3.2 使用说明书
目录
概述..........................................................................................................................................7
1.Kettle 资源库管
- [货币与金融]钢之炼金术士
comsci
金融
自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的
那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......
炼金术这个古老
- Toast原来也可以多样化
dai_lm
androidtoast
Style 1: 默认
Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT);
def.show();
Style 2: 顶部显示
Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT);
t
- java数据计算的几种解决方法3
datamachine
javahadoopibatisr-languer
4、iBatis
简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同,它鼓励写SQL,所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦,只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。
复杂计算环境是它的弱项,比如:分布式计算、复杂计算、非数据
- 向网页中插入透明Flash的方法和技巧
dcj3sjt126com
htmlWebFlash
将
Flash 作品插入网页的时候,我们有时候会需要将它设为透明,有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片,搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。
一、Swf透明、无坐标控制 首先教大家最简单的插入Flash的代码,透明,无坐标控制: 注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
- ios UICollectionView的使用
dcj3sjt126com
UICollectionView的使用有两种方法,一种是继承UICollectionViewController,这个Controller会自带一个UICollectionView;另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。
个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。
1.UIViewController实现委托,代码如
- Eos平台java公共逻辑
蕃薯耀
Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
Eos平台java公共逻辑
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蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
- SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】
hanqunfeng
springmvc4
与SpringSecurity的配置类似,spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。
applicationContext-MvcConfig.xml
<!-- 启用注解,并定义组件查找规则 ,mvc层只负责扫描@Controller -->
<
- 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码
jackyrong
Excel
使用poi,做传统的excel导出,然后想在浏览器中,让用户选择另存为,保存用户下载的xls文件,这个时候,可能的是在ie下出现乱码(ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码,
因此必须综合判断,编写一个工具类:
/**
*
* @Title: pro
- 挥洒泪水的青春
lampcy
编程生活程序员
2015年2月28日,我辞职了,离开了相处一年的触控,转过身--挥洒掉泪水,毅然来到了兄弟连,背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人,还敢跨行业,选择Unity3D?“,”真是不自量力••••••“,”真是初生牛犊不怕虎•••••“,••••••我只是淡淡一笑,拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连!
这就是我青春的分割线,不后悔,只会去用泪水浇灌——已经来到
- 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空,建立涨跌停版停牌重组机制
nannan408
对于股市,我们国家的监管还是有点拼的,但始终拼不过飞流直下的恐慌,为什么呢?
笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象,笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力,并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好,上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。
我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空,在
- 动态设置iframe高度(iframe高度自适应)
Rainbow702
JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
如果需要对画面中的部分区域作局部刷新,大家可能都会想到使用ajax。
但有些情况下,须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。
对于使用iframe的情况,发现有一个问题,就是iframe中的页面的高度可能会很高,但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开,如下面的结构:
<div id="content">
<div id=&quo
- 用Rapael做图表
tntxia
rap
function drawReport(paper,attr,data){
var width = attr.width;
var height = attr.height;
var max = 0;
&nbs
- HTML5 bootstrap2网页兼容(支持IE10以下)
xiaoluode
html5bootstrap
<!DOCTYPE html>
<html>
<head lang="zh-CN">
<meta charset="UTF-8">
<meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">