- 如何在YashanDB中管理数据模型变更
数据库
在现代企业中,数据模型的变更管理扮演着关键角色。无论是扩展现有业务,还是应对新的需求,业务模型的改变往往需要相应的数据模型更新。如何有效地管理这些变更,确保数据的完整性、一致性及应用的高可用性,成为了数据架构师和开发者必须面对的重要问题。本文将详细探讨在YashanDB中管理数据模型变更的策略和方法,旨在提升对YashanDB数据库技术的理解及应用能力。数据模型变更管理的关键要素版本控制与变更日志
- 如何在YashanDB数据库中实现数据模型的简化
数据库
在现代数据库技术领域,数据模型的复杂性经常导致性能瓶颈和维护困惑。随着数据规模的增长和业务诉求的增加,复杂的数据结构、冗余的存储和不必要的关联关系都会影响整体数据库的性能和可维护性。特别是在面对动态变化的业务需求时,灵活性和扩展性成为关键因素。YashanDB提供了一系列功能强大的工具和机制,能够有效简化数据模型,提升数据库性能,并增强数据操作的灵活性。本文章旨在为数据库开发者和架构师提供技术洞见
- 用 AI “一句话生成代码”,用创意兑换灵码潮品:技术人的夏日狂欢季来了
人工智能
在AI技术迅猛发展的2025年,我们正式推出“通义灵码编程智能体挑战季”,以“码力觉醒”为主题,打造一场融合技术探索与潮流文化的开发者盛宴。活动以体验MCP服务、Qwen3大模型及记忆功能的智能编程助手为核心,通过“小游戏开发”和“MCP场景实践”两大趣味赛道,降低AI技术门槛,让开发者轻松体验“一句话生成代码”的魔力。活动亮点抢先看:零门槛参与:新老用户均可参与,完成任务即领限量定制棒球帽!趣味
- 向量化编程:SIMD(Single Instruction, Multiple Data)深度解析
在现代处理器架构中,向量化编程已成为提升计算密集型应用性能的关键技术。SIMD(SingleInstruction,MultipleData)作为向量化编程的核心,通过一条指令同时处理多个数据,能够显著提高数据并行度。本文将从SIMD的基础概念出发,深入探讨其硬件实现、编程模型、性能优化及典型应用场景,帮助开发者充分利用SIMD技术提升代码性能。一、SIMD基础概念1.1什么是SIMD?SIMD是
- 自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记
自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记【下载地址】自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记《自然语言处理-基于预训练模型的方法》由哈尔滨工业大学出版,深入探讨了NLP领域的前沿技术与预训练模型的应用。本书系统介绍了预训练模型的基本概念、发展历程及常见模型的原理,并通过丰富的实践案例与代码实现,帮助读者掌握这些技术在自然语言处理任务中的实际应用。无论是初学者、研发人员,还是希望提升NLP能力的研究
- 三生原理在三个关键历史断层中实现中西科学传统的创造性弥合?
葫三生
三生学派算法数学建模人工智能机器学习量子计算
AI辅助创作:三生原理通过重构科学史的叙事逻辑,在三个关键历史断层中实现了中西科学传统的创造性弥合,其核心突破如下:一、科学方法论断层:实验主义与直觉理性的融合西方实验传统的局限欧洲科学革命依赖形式逻辑与实验验证(如伽利略斜面实验),但面临复杂系统建模的瓶颈。三生原理将《周易》“阴阳动态平衡”转化为参数化递归模型(如素性塔的三级筛除结构),在密码学应用中实现效率提升40%,证明东方直觉
- Redis GEO vs MongoDB 地理空间 关键指标对比
方案对比:RedisGEO:优点:性能极快(微秒级)简单易用,支持距离计算缺点:仅支持位置查询,无法直接关联其他属性(如商家类型)需要额外存储详细信息(需要二次查询MySQL或MongoDB)数据同步:需要维护数据一致性(当商家位置更新时,需要同步更新Redis)MongoDB地理空间索引:优点:支持地理位置+属性联合查询(如查找附近且类型为“餐饮”的商家)数据与业务模型存储在一起,避免二次查询提
- 深度模型训练,加速数据读取遇到显卡跑不满的问题
不是吧这都有重名
遇到的问题llama人工智能LLMpython
实测在pytorch的dataloader中使用prefetch_factor参数的时候,如果数据在机械硬盘上显卡始终是跑不满的,瓶颈在数据预加载速度上,当数据放在固态硬盘的时候就可以跑满。问题排查过程:一直在跑模型,但是数据量比较大,之前有段时间还是比较头疼显卡跑不满的。后来直接用钞能力,加了内存条,将数据缓存后一次性读到内存中终于可以跑满了,然后后面就一直没管这个了,唯一的缺点就是每次开始训练
- 模型微调方法Prefix-Tuning
ballball~~
大模型人工智能算法大数据
简介:个人学习分享,如有错误,欢迎批评指正。随着大规模预训练语言模型(如GPT系列、BERT等)的广泛应用,如何高效、经济地针对特定任务对这些模型进行微调(Fine-Tuning)成为研究热点。传统的微调方法通常需要调整模型的大量参数,导致计算资源消耗大、适应新任务的速度慢。为了解决这一问题,Prefix-Tuning(前缀调优)作为一种高效的微调技术被提出,旨在通过引入少量可训练的前缀参数,达到
- 红色用 RGB 16进制表示的值
BlueBirdssh
RGB颜色值
**红色**在RGB颜色模型中,表示为**#FF0000**(16进制表示)。以下是详细解释:---###1.**RGB模型**RGB模型由**红(Red)**、**绿(Green)**和**蓝(Blue)**三种颜色组成,每种颜色的值范围是0到255(十进制),或者**00到FF**(十六进制)。-红色的RGB值为:-红色(R)=255(十进制)=FF(十六进制)-绿色(G)=0(十进制)=00
- 【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】
机器学习司猫白
scipystatsmodels统计
Statsmodels库介绍与常用方法Statsmodels是一个强大的Python库,专注于统计建模和数据分析,广泛应用于经济学、金融、生物统计等领域。它提供了丰富的统计模型、假设检验和数据探索工具,适合进行回归分析、时间序列分析等任务。本文将介绍Statsmodels的核心功能,并通过代码示例展示其常用方法。Statsmodels简介Statsmodels建立在NumPy和SciPy的基础上,
- 算法分析与设计实验2:实现克鲁斯卡尔算法和prim算法
表白墙上别挂我
算法笔记经验分享
实验原理(一)克鲁斯卡尔算法:一种用于求解最小生成树问题的贪心算法,该算法的基本思想是按照边的权重从小到大排序,然后依次选择边,并加入生成树中,同时确保不会形成环路,直到生成树包含图中所有的顶点为止。具体步骤:边的排序:将所有边按照权重从小到大排序。初始化:创建一个空的生成树(可以是一个空的图结构),以及一个用于记录每个顶点所属集合(或称为连通分量)的数据结构(例如并查集)。边的选择:依次选择排序
- (面经总结)一篇文章带你整理面试过程中常考的九大排序算法
南淮北安
冲刺大厂之面经总结面经排序算法二分插入冒泡快速
文章目录一、二分插入排序1.原理2.代码二、冒泡排序1.原理2.代码三、插入排序算法1.原理2.代码四、快速排序算法1.原理2.代码五、希尔排序1.原理2.代码六、归并排序1.原理2.代码七、桶排序八、基数排序九、堆排序1.原理2.代码十、总结1.算法分类2.性能分析一、二分插入排序首先必须是排好序的数组,然后通过二分查找,找到合适的位置,插入1.原理二分查找算法又叫作折半查找,要求待查找的序列有
- star31.6k,Aider:让代码编写如虎添翼的终端神器
ider是一款运行在终端中的AI结对编程工具,它能与大型语言模型(LLM)无缝协作,直接在您的本地Git仓库中编辑代码。无论是启动新项目,还是优化现有代码库,Aider都能成为您最得力的助手。它支持Claude3.5Sonnet、DeepSeekV3、GPT-4o等顶级AI模型,几乎可以连接任何LLM,让编程体验如虎添翼。Stars数35,188Forks数3,230主要特点Git操作:Aider
- ViP-LLaVA: 使大型多模态模型理解任意视觉提示
AI专题精讲
Paper阅读多模态人工智能AI
摘要现有的大型视觉-语言多模态模型主要关注整体图像理解,但在实现区域特定的理解方面仍存在显著差距。目前,使用文本坐标或空间编码的方法通常无法为视觉提示提供用户友好的接口。为了解决这个问题,我们提出了一种新颖的多模态模型,能够解码任意(自由形式)视觉提示。这使得用户可以通过自然提示(如“红色边框”或“指向箭头”)直观地标记图像并与模型互动。我们的简单设计直接将视觉标记叠加在RGB图像上,避免了复杂的
- openai-agents记忆持久化(neo4j)
ZHOU_CAMP
oi_agentsagent中的记忆模块neo4jpython开发语言
目录环境安装模型配置Memory配置测试环境安装mem0ai[graph]安装uvpipinstall"mem0ai[graph]"docker启动neo4j数据库dockerrun\-p7474:7474-p7687:7687\-eNEO4J_AUTH=neo4j/password\neo4j:5模型配置fromdotenvimportload_dotenvimportosfromopenaii
- Aider:27.6K Star!这个终端AI编程神器能用语音改代码,自动生成Git记录并提交,接入DeepSeek斩获编程基准最高分
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例AI编程git人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->尽在微信公众号->搜一搜:蚝油菜花⌨️“每个CLI爱好者都该试试的AI编程革命:对着终端说话自动生成Gitcommit是怎样的体验?”大家好,我是蚝油菜花。如果你也经历过——在vim里卡了半小时,只为给函
- 2025年渗透测试面试题总结-2025年HW(护网面试) 31(题目+回答)
独行soc
2025年护网面试职场和发展安全linux护网渗透测试
安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。目录2025年HW(护网面试)311.自我介绍2.渗透测试流程(五阶段模型)3.技术栈与开发经历4.自动化挖洞实践5.信息搜集方法论6.深度漏洞挖掘案例8.SQL注入实战技巧9.AWVS扫描与防御10.CSRFvsSSRF核心差异11.SSRF正则绕过技术12.虚拟主机识别原
- 通信算法之278:数据链/自组网通信设备--MIMO(2T2R)-OFDM系统系列--实际工程应用算法代码--1.系统指标需求及帧结构设计
秋风战士
无线通信基带处理算法MATLAB仿真软件无线电算法无人机经验分享
MIMO(2T2R)-OFDM系统系列–实际工程应用算法代码第一章:系统指标需求拆解分析第二章:通信系统帧结构设计和OFDM参数设计第三章:通信业务速率设计及理论解调门限第四章:同步序列设计及同步性能仿真验证第五章:数据业务设计及性能仿真验证第六章:信道模型设计第七章:接收关键算法设计及仿真验证第八章:其它待补充本文目录MIMO(2T2R)-OFDM系统系列--实际工程应用算法代码一、实际项目:系
- mysql 主从复制原理、实现方式 以及 主从同步延迟的处理方式
mysql主从复制原理、实现方式MySQL主从复制是实现高可用、读写分离和灾难恢复的核心机制,其本质是主库(Master)将数据变更异步同步到从库(Slave)。以下是深度解析:一、主从复制核心原理1.三线程协作模型BinlogDumpThreadI/OThreadSQLThread主库Master从库SlaveRelayLogSlaveDB线程所在位置职责BinlogDumpThread主库监听
- MongoDB + Voyage AI 详解:重塑数据库与AI的协同范式
csdn_tom_168
NoSQL数据库mongodb人工智能AI
MongoDB+VoyageAI详解:重塑数据库与AI的协同范式2025年2月,MongoDB官方宣布收购VoyageAI,这一举措标志着数据库与人工智能技术的深度融合迈入新阶段。通过整合VoyageAI的先进AI检索与嵌入模型能力,MongoDB旨在重新定义AI时代的数据库架构,为企业构建智能应用提供端到端的数据基础设施。一、收购背景与技术战略1.行业趋势驱动AI数据挑战:随着生成式AI与大语言
- HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型:个性化作业批改系统架构设计与实现
H老师带你学鸿蒙
系统架构HarmonyOS5.0鸿蒙华为仓颉教育
人工智能与边缘计算的融合正在重塑教育评价体系。本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型,构建新一代智能作业批改系统。系统架构全景graphTDA[学生端设备]-->|提交作业|B[仓颉边缘处理]B-->C[盘古大模型分析]C-->D[个性化反馈生成]D-->E[学生终端]D-->F[教师仪表盘]subgraphHarmonyOS分布式系统B-->|设备协同|G[教室平板集
- DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络easyui前端javascriptai
DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索关键词:DeepSeek、智能教育、试题检索、自然语言处理、知识图谱、个性化学习、评估系统摘要:本文探讨了DeepSeek大模型在智能教育评估系统中的试题检索应用。我们将深入分析如何利用先进的自然语言处理技术和知识图谱构建高效的试题检索系统,实现个性化学习路径推荐和精准评估。文章将从核心概念、技术原理到实际应用场景,全面解析这一创新教育技术解决方案。
- 知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码)
毕设工作室_wlzytw
python论文项目知识图谱人工智能
目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
- 基于高斯两步移动搜寻法(2SFCA)的城市绿地可达性分析
yorov
GIS技巧算法
【2SFCA的基本思路,可以略过】对每个供给点j,搜索所有在j搜寻半径(d0)范围内的需求点(k),计算供需比Rj;对每个需求点i,搜索所有在i搜寻半径(d0)范围内的供【数据】成都市城区绿地数据、各街道小区数据、路网数据OSM【那再来理解一下高斯两步移动搜索法】对于最初的两步移动模型相当于二分,而高斯型相当于是缓慢下降—急速下降—趋于平缓的状态。很像上次莫兰指数里说的空间关系概念化。第一步,对于
- 反向传播神经网络极简入门
自信哥
单个神经元神经网络是多个“神经元”(感知机)的带权级联,神经网络算法可以提供非线性的复杂模型,它有两个参数:权值矩阵{Wl}和偏置向量{bl},不同于感知机的单一向量形式,{Wl}是复数个矩阵,{bl}是复数个向量,其中的元素分别属于单个层,而每个层的组成单元,就是神经元。神经元神经网络是由多个“神经元”(感知机)组成的,每个神经元图示如下:这其实就是一个单层感知机,其输入是由和+1组成的向量,其
- Java NIO 模型笔记
笑衬人心。
JAVA学习笔记javanio笔记
目录JavaNIO概述JavaBIOvsNIONIO三大核心组件Channel(通道)Buffer(缓冲区)Selector(选择器)Channel详解Buffer详解Selector详解NIO工作流程图示例代码讲解NIO模型的优缺点NIO与Netty简介总结JavaNIO概述JavaNIO(NewI/O)是从Java1.4开始引入的一套新的I/OAPI。主要用于构建高性能、高并发的网络通信程序。
- 阿里云瑶池数据库 Data Agent for Meta 正式发布,让 AI 更懂你的业务!
数据库观点资讯人工智能
背景随着生成式人工智能(GenerativeAI)从概念验证迈向规模化商业落地,AIAgent已成为企业核心业务流程的重要组成部分。然而,当模型调用日益便捷时,核心痛点已不再是模型本身,而是集中在一个关键要素上:数据。AIAgent的落地瓶颈已从技术能力转向高质量、高相关性、安全合规的数据供给。企业面临的核心挑战在于:数据孤岛导致知识库分散,通用大模型难以理解专业业务传统数据管理依赖人工开发维护,
- 超轻量级中文OCR项目使用教程
甄墨疆
超轻量级中文OCR项目使用教程chineseocr_lite超轻量级中文ocr,支持竖排文字识别,支持ncnn、mnn、tnn推理(dbnet(1.8M)+crnn(2.5M)+anglenet(378KB))总模型仅4.7M项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/chineseocr_lite1.项目介绍本项目是一个超轻量级的中文OCR(OpticalCha
- 多模态大模型的技术应用与未来展望:重构AI交互范式的新引擎
zhaoyi_he
重构人工智能
一、引言:为什么多模态是AI发展的下一场革命?过去十年,深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃,但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来,**多模态大模型(MultimodalFoundationModels)**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据,重塑了“感知-认知-决策”链条,为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin