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haotian1685
python数据清洗人工智能大数据大数据学习深度学习大数据大数据学习YARNhadoop
1.YARN本质上是资源管理系统。YARN提供了资源管理和资源调度等机制1.1原HadoopMapReduce框架对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于Hadoop框架的介绍在此不再累述,读者可参考Hadoop官方简介。使用和学习过老Hadoop框架(0.20.0及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原MapReduce框架图:1.2H
- Python大数据:深入探索Hadoop库的使用
t0_54coder
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在大数据的世界中,Python和Hadoop结合使用,为处理庞大数据集提供了强大的工具。本文将详细探讨如何在Python中使用Hadoop,特别是通过实例来展示这一过程。1.简介Hadoop是一个用于分布式处理大量数据的开源框架。尽管Hadoop主要用Java编写,但通过HadoopStreaming,Python程序员也可以利用其强大的数据处理能力。Python在数据科学中的流行,加上Hadoo
- 1+X云计算运维与开发(中级)实战案例——Kafka集群部署
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前言Kafka是一种开源的流处理平台和消息系统,被设计用于构建实时数据管道和流式应用程序,可以处理大规模的实时数据流,并提供高吞吐量、持久性存储和分布式处理能力。在实时数据处理、日志聚合、指标监控、事件驱动架构等场景下,Kafka有着广泛的应用。它的高性能、可扩展性以及丰富的功能使其成为了大数据领域中的重要工具之一。Kafka中发布订阅的对象是topic。用户可以为每类数据创建一个topic,把向
- 计算机网络经典选择题20道
李不知道我知道
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计算机网络可以被理解为(B)执行计算机数据处理的软件模块由自治的计算机互联起来的集合体多个处理器通过共享内存实现的紧耦合系统用于共同完成一项任务的分布式系统计算机网络最基本的功能是(A)A.数据通信B.资源共享C.分布式处理D.信息综合处理下列不属于计算机网络的功能的是(D)提高系统可靠性B.提高工作效率C.分散数据的综合处理D.使各计算机相互独立计算机网络系统的基本组成是(C)局域网和广域网B.
- Django - 应用及分布式路由
Matts Tian
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应用应用在Django项目中是一个独立的业务模块,可以包含自己的路由,视图,模板,模型创建应用步骤1——创建步骤2——注册配置分布式路由步骤1-主路由中调用include函数语法:include(‘app名字.url模块名’)作用:用于将当前路由转到各个应用的路由配置文件的urlpatterns进行分布式处理步骤2-应用下urls.py编写urlpatterns应用下的模板应用内部可以配置模板目录
- 网络基础知识
杰克逊的日记
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计算机网络的功能计算机网络通过数据信息的快速传递,实现资源共享,通过提高可靠性,提供负载均衡与分布式处理能力,实现信息集中管理以及综合信息等服务。具体来说,计算机网络的功能有:1、数据通信2、资源共享3、分布式处理4、提高可靠性5、负载均衡下面我们主要回顾一下计算机网络的数据通信功能。数据是如何通信的,通信过程中都发生了什么?我们可以根据OSI(OpenSystemInterconnection,
- Clickhouse 优点与缺点 (个人测评)
u013250861
#LLM/数据处理clickhouse
一、简介优点1、写入速度快,50-200M/S,对于大量的数据更新非常实用。2、数据压缩空间大,减少IO,处理查询高吞吐量,每台服务器秒级数十亿行。3、查询快,比Vertica快5倍以上,比GP快10倍以上,比HIVE快200倍以上,比MYSQL快800倍以上。4、高效实用CPU,并行处理单个查询,充分利用多核,在多个服务器山分布式处理。5、开源的列存储,支持线性扩展,简单方便,高可用容错。缺点1
- 初识kafka
tracy_668
[TOC]Kafka起初是由Linkedin公司采用Scala语言开发的一个多分区、多副本且基于ZooKeeper协调的分布式消息系统,现己被捐献给Apache基金会。目前Kafka已经定位为一个分布式流式处理平台,它以高吞吐、可持久化、可水平扩展、支持流数据处理等多种特性而被广泛使用。目前越来越多的开源分布式处理系统如Cloudera、Storm、Spark、Flink等都支持与Kafka集成。
- Windows系统安装Flink及实现MySQL之间数据同步
雪落夜
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ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink的设计目标是在所有常见的集群环境中运行,并以内存执行速度和任意规模来执行计算。它支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理,并且是一个面向流处理和批处理的分布式计算框架,将批处理看作一种特殊的有界流。Flink的主要特点包括:事件驱动型:Flink是一个事件驱动型的应用,可以从一个或多个事件流提取数据,并根据
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zookeeper学习1.Zookeeper简介Zookeeper是一个分布式的,开源的分布式应用协调服务。可用于同步,配置维护,群组,和命名。并且是一个常见的文件系统的树型结构的数据模型,运行在java中。它允许程序通过一个共享的类似于标准文件系统的有组织的分层明明空间分布式处理协调。它和一般的文件系统不同在于,它的目的是为了存储,zk的数据保持在内存中,所以它具有高吞吐和低延迟的效果。1.1Z
- What is Apache Flink - Architecture
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原文翻译如下ApacheFlink是一个能在有界和无界数据流上进行有状态计算的框架和分布式处理引擎。Flink被设计为在所有常见的集群环境中运行,在超大规模中仍能以内存速度执行计算。下面,我们会向您介绍Flink架构中重要的概念。处理有界和无界的数据任何类型的数据都可以看作是事件流。信用卡交易,传感器的测量,机器的日志,或者一个用户在手机应用或网站上的交互数据,所有这些数据都可以生成流。数据可以根
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优就业的深度学习多久能学完,学完能达到什么样的程度?为期5周的课程学习中,你将全面了解AI深度学习的相关知识,掌握人工神经网络及卷积神经网络原理、循环神经网络原理、生成式对抗网络原理和深度学习的分布式处理,并应用于企业级项目实战。同时,赠送课程中企业级项目的源码,帮你无缝对接课程重点,分分钟掌握大厂人才必备技能。深度学习跑数据需要很久吗怎么快速入门深度学习?自己挖的坑:咱们在学习的过程中一定要循序
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Hadoop是一个开源的分布式计算和存储框架,由Apache基金会开发和维护。Hadoop为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持,它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集,并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。Hadoop使用Java开发,所以可以在多种不同硬件平台的计算机上部署和使用。其核心部件包括分布式文件系统(HadoopDFS,HDFS)和Ma
- Fink CDC数据同步(一)环境部署
苡~
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1背景介绍ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。FlinkCDC是ApacheFlink的一组源连接器,基于数据库日志的ChangeDataCaputre技术,实现了全量和增量的一体化读取能力,并借助Flink优秀的管道能力和丰富的上下游生态,支持捕获多种数据库的变更,
- 循序渐进大数据组件之--Flink
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大数据从入门到精通大数据
最近学习了Flink,做一些小的总结:(预计这个我会出一个系列)先来看看Flink是什么:(出自官网)ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。ApacheFlink功能强大,支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括:批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以
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flink是什么是一个框架和分布式处理引擎,在无边界和有边界数据流上纪念性有状态的计算主要特性1.批流统一批处理:数据全部访问完成后进行操作有界、持久、大量,适合访问全套记录才能完成的工作,一般用于离线统计流处理:来一条数据处理一条数据无界、实时,不需要操作整个系统无界流(Datastream):只有开始,没有结束,要以特定的顺序获取,并且获取后立即处理有界流(DataSet):开始结束都有,数据
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现在的架构很多,各种各样的,如高并发架构、异地多活架构、容器化架构、微服务架构、高可用架构、弹性化架构等,还有和这些架构相关的管理型的技术方法,如DevOps、应用监控、自动化运维、SOA服务治理、去IOE等等,还有很多。那什么是分布式系统?分布式系统是支持分布式处理的软件系统,是由通信网络互联的多处理机体系结构上执行任务的系统。包括分布式操作系统、分布式程序设计语言及其编译系统、分布式文件系统分
- 漏洞复现----13、Apache Flink 文件上传漏洞 (CVE-2020-17518)
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#漏洞复现网络安全技术ApacheFlink文件上传漏洞CVE-2020-17518
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- Apache Flink 文件上传漏洞 (CVE-2020-17518)
zxl2605
#漏洞复现web安全web安全系统安全安全
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艾思科蓝-何老师【H8053】
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第五届信息科学与并行、分布式处理国际学术会议(ISPDS2024)20245thInternationalConferenceonInformationScience,ParallelandDistributedSystems2024年5月31-6月2日|中国·广州第五届信息科学与并行、分布式处理国际学术会议(ISPDS2024)定于2024年5月31-6月2日在中国·广州隆重举行。会议旨在为从事
- 数据仓库实践杂谈(十八)——关于报表
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[目录]第一章:概述第二章:整体数据分层第三章:整体实现框架第四章:元数据第五章:ETL第六章:数据校验第七章:数据标准化第八章:去重第九章:增量/全量第十章:拉链处理第十一章:分布式处理增量第十二章:列式存储第十三章:逻辑数据模型(数仓模型)第十四章:数据模型参考第十五章:维模型第十六章:渐变维第十七章:数据回滚第十八章:关于报表第十九章:数据挖掘数据仓库实践杂谈(十八)——关于报表报表绝对是让
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10.1网络概述10.1.1网络定义与功能利用通信线路物理地将不同的终端连接起来,按照网络协议相互通信,以共享软件、硬件和数据资源为目标的系统。数据通信:在计算机之间传送各种信息资源共享:硬件资源共享、软件资源共享负荷均衡:计算机网络中可以对数据进行集中处理和分布式处理提高可靠性:计算机网络中的各台计算机可以通过网络彼此互为后备机10.1.2网络传输介质有线传输介质例子特点同轴电线传输电信号,绝缘
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论文标题《ConfusionGraph:DetectingConfusionCommunitiesinLargeScaleImageClassification》混淆图:在大规模图像分类中检测混淆社区作者RuochunJin、YongDou、YueqingWang和XinNiu来自国防科技大学并行和分布式处理国家实验室,和上一篇是姊妹篇。初读摘要问题描述:对于基于深度卷积神经网络(CNN)的图像分
- 《Visual Tree Convolutional Neural Network in Image Classification》阅读笔记
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论文标题《VisualTreeConvolutionalNeuralNetworkinImageClassification》图像分类中的视觉树卷积神经网络作者YuntaoLiu、YongDou、RuochunJin和PengQiao来自国防科技大学并行和分布式处理国家实验室初读摘要问题:在图像分类领域,随着深度学习的快速发展,卷积神经网络(CNN)模型已经取得了高性能。然而,在图像数据集中,有些
- DataFunSummit:2023年OLAP引擎架构峰会:核心内容与学习收获(附大会核心PPT下载)
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随着大数据时代的到来,OLAP引擎作为数据分析的核心组件,越来越受到业界的关注。本次峰会,汇集了业界顶尖的专家、学者和工程师,共同探讨OLAP引擎的最新技术、发展趋势和实际应用。一、OLAP引擎的发展趋势随着数据规模的爆炸式增长,传统的OLAP引擎已经难以满足复杂的数据分析需求。因此,许多新的技术和架构被引入到OLAP领域,如列式存储、向量化计算、分布式处理等。会上,专家们深入探讨了OLAP引擎的
- I.Flink中的 状态
莫噶
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目录前言:Flink中的状态Flink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无边界和有边界的数据流进行有状态的计算。前言:实时计算如果任务失败导致中间状态丢失,将是一个可怕的事情,比如实时计算每天的pv,uv等指标,任务掉线之后中间状态也丢失了,那只能从凌晨数据重新计算。如果是有状态的计算大可不必担心,从任务掉线的时刻继续计算即可。Flink中的状态按照数据的划分和扩张方式,Flink的状态分为2类:
- 大数据系列——Flink理论
mql007007
大数据flinkscala
概述Flink是一个对有界和无界数据流进行有状态计算的分布式处理引擎和框架,既可以处理有界的批量数据集,也可以处理无界的实时流数据,为批处理和流处理提供了统一编程模型,其代码主要由Java实现,部分代码由Scala实现。Flink以REST资源的形式和外部进行交互,所以可以集成在所有常见的集群资源管理环境中运行,同时提供计算状态的容错及持久化机制,基于Event(事件)驱动并行化在集群中运行,理论
- 大数据--Flink--流处理(一)
无剑_君
一、Flink简介 ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。Flink设计为在所有常见的集群环境中运行,以内存速度和任何规模执行计算。官网:https://flink.apache.org/源码:https://github.com/apache/flinkFlink特点:流处理特性(1)支持高吞吐、低延迟、高性能的流处理(2)支持带有事件时间的窗
- 大数据计算引擎之Flink简介
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原文地址:大数据计算引擎之Flink简介Flink简介1.1Flink的初步认识ApacheFlink是为分布式、高性能、随时可用以即准确的流处理应用程序打造的开源处理框架ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据进行有状态计算,Flink被设计在所有常见的集群环境中运行,以内存执行速度和任意规模来执行计算。[外链图片转存失败(img-bWUWJdZh-15670435
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
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PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
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- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓