- Spring Cache的基本使用
奇怪的大象
面试学习路线阿里巴巴springjava后端
文章目录一、概述二、SpringCache的使用2.1环境搭建2.2缓存的读模式@Cacheable2.3自定义缓存配置
[email protected]@CacheEvict删除缓存2.6@Caching多个操作三、SpringCache的不足一、概述常见的缓存的框架有Redis、Memcached、Guava、Caffeine等等,各有各的优势。如果我们的程序想要使用缓存,就要与这些框架耦合。聪明
- 高性能缓存利器:Caffeine 在 Spring Boot 中的应用
阿里小阿希
JAVA缓存springbootspring
在现代应用程序中,缓存是提高数据检索速度、减少对数据库或其他数据源访问次数的重要手段。SpringCache提供了多种缓存实现方式,而在我们的SpringBoot项目中,我们选择了Caffeine作为默认的缓存库。Caffeine简介Caffeine是一个基于Java8的高性能、近乎最佳的缓存库。它提供了多种优化技术,如写入时复制(Copy-on-Write)和分段锁(SegmentedLocki
- 基于Spring接口,集成Caffeine+Redis两级缓存
码事通
springjavaspringboot
在上一篇文章Redis+Caffeine两级缓存,让访问速度纵享丝滑中,我们介绍了3种整合Caffeine和Redis作为两级缓存使用的方法,虽然说能够实现功能,但实现手法还是太粗糙了,并且遗留了一些问题没有处理。本文将在上一篇的基础上,围绕两个方面进行进一步的改造:JSR107定义了缓存使用规范,spring中提供了基于这个规范的接口,所以我们可以直接使用spring中的接口进行Caffeine
- SpringBoot 集成 Caffeine(咖啡因)最优秀的本地缓存
Listening_Wind
Java缓存javaspringbootspring
SpringBoot集成Caffeine(咖啡因)最优秀的本地缓存本地缓存为什么用Caffeine做本地缓存SpringBoot2.0+如何集成Caffeine引入依赖开启缓存容器配置驱逐策略开发使用参考博客本地缓存百度百科:本地缓存是指将客户机本地的物理内存划分出一部分空间用来缓冲客户机回写到服务器的数据,因其在回写上的突出贡献,因此本地缓存一般称为本地回写。本地缓存概念首次出现是在无盘领域,作
- 基于Spring Boot的多级缓存架构实现
天才选手Yoke
springbootjavaspringboot缓存架构
基于SpringBoot的多级缓存架构实现以下是一个基于SpringBoot的多级缓存架构实现示例多级缓存架构实现方案1.依赖配置(pom.xml)org.springframework.bootspring-boot-starter-cachecom.github.ben-manes.caffeinecaffeineorg.springframework.bootspring-boot-star
- Redis+Guava(二级缓存,Caffeine)
yan0219n
工具redisguava缓存
/***本地缓存*/privateCachelocalCache=CacheBuilder.newBuilder().concurrencyLevel(16)//并发级别.initialCapacity(1000)//初始容量.maximumSize(1000)//缓存最大长度.expireAfterAccess(1,TimeUnit.HOURS)//缓存1小时没被使用就过期.build();Ca
- [WinError 182] 操作系统无法运行 %1 Error loading “.......\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll“
研志必有功
人工智能pytorch深度学习
目录报错原因解决方法报错原因这个是conda环境里面的包出问题了,必须对相关依赖包进行更新解决方法使用win+R启动命令行或者终端,输入condaactivateenv_name(环境名称)进入环境后,再输入以下命令condaupdate-nbaseconda对环境下的所有包进行更新后就不会再报错
- Ubuntu系统下交叉编译hdf5
linux运维
一、参考资料hdf5/release_docs/INSTALL_Autotools.txt安装HDF5caffe移植到arm平台HDF5-1.14.3编译Ubuntu系统下HDF5源码安装使用步骤(基于ubuntu22.04版本)二、交叉编译hdf5hdf5依赖zlib,因此编译hdf5之前务必编译zlib库。此外,建议安装szip库,虽然不是必须的。1.下载源码下载hdf5:Indexof/ft
- java本地缓存组件之caffeine为什么是性能之王?
rider189
java开发语言
读者专属福利:零基础java自学视频,从入门到精通1.基于Window-TinyLFU的淘汰算法Caffeine采用Window-TinyLFU(WindowedTinyLeastFrequentlyUsed)算法,结合了LRU(最近最少使用)和LFU(最不经常使用)的优势,解决了传统算法的缺陷:窗口缓存(WindowCache):保留最近访问的少量条目(类似LRU),用于捕捉突发性短期热点数据。
- 【深入探索 Caffeine:Java 缓存利器】
提前退休了-程序员阿飞
java缓存spring
引言咱搞软件开发的时候,缓存可是提升系统性能的关键。用好了缓存,能大大减少对数据库、远程服务这些后端数据源的访问,系统响应更快,吞吐量也能提高。Java里有不少不错的缓存框架,不过Caffeine性能好、功能多,越来越受开发者欢迎了。接下来我就跟你好好唠唠Caffeine的原理、特点还有咋用,让你能把这个厉害的缓存工具用得明明白白。什么是Caffeine?Caffeine是一个基于Java8开发的
- Java本地缓存技术选型(Guava Cache、Caffeine、EhCache)
子龙技术
java
前言对一个java开发者而言,提到缓存,第一反应就是Redis。利用这类缓存足以解决大多数的性能问题了,我们也要知道,这种属于remotecache(分布式缓存),应用的进程和缓存的进程通常分布在不同的服务器上,不同进程之间通过RPC或HTTP的方式通信。这种缓存的优点是缓存和应用服务解耦,支持大数据量的存储,缺点是数据要经过网络传输,性能上会有一定损耗。与分布式缓存对应的是本地缓存,缓存的进程和
- 从零开始 CMake 学习笔记 (A)hello-cmake
OOOrchid
混合计算c++cmake
从零开始CMake学习笔记(A)hello-cmake最近基于Caffe2C++项目开发算子时,接触到了C++,查找的资料基本又杂又多,官方文档又缺少自己动手的小实验,因此有必要跟着github上的案例学习学习,顺带记录下自己的学习笔记留待后用。定义:CMake可以编译源代码、制作程序库、产生适配器(wrapper)、还可以用任意的顺序建构执行档。CMake支持in-place建构(二进档和源代码
- Caffeine缓存
qq_45825178
java缓存
一、添加Caffeine提供了四种缓存添加策略:手动加载,自动加载,手动异步加载和自动异步加载。1、手动加载cache.get(key,k->value),当在缓存中不存在该key对应的缓存元素的时候,进行计算生成并直接写入至缓存内,而当该key对应的缓存元素存在的时候将会直接返回存在的缓存值。当缓存的元素无法生成或者在生成的过程中抛出异常而导致生成元素失败,cache.get会返回null。ca
- Springboot(四十九)SpringBoot3整合jetcache缓存
camellias_
springboot缓存后端
上文中我们学习了springboot中缓存的基本使用。缓存分为本地caffeine缓存和远程redis缓存。现在有一个小小的问题,我想使用本地caffeine缓存和远程redis缓存组成二级缓存。还想保证他们的一致性,这个事情该怎么办呢?Jetcache框架为我们解决了这个问题。JetCache是一个由阿里巴巴开发的基于Java的缓存系统封装,旨在通过统一的API和注解简化缓存的使用。JetC
- Redis+Caffeine多级缓存架构代码实战
web2u
缓存缓存redis架构javaspring数据库
构建本地Caffeine缓存privatefinalCacheLOCAL_CACHE=Caffeine.newBuilder().initialCapacity(1024).maximumSize(10_000L)//最大10000条//缓存5分钟后移除.expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(5)).build();Caffeine简介Caffeine是一个高性能
- 运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测
AngeliaZ
FasterRCNNYOLO
本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台,编程环境基于Python,GPU为NVIDIAGeForce740m,在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果
- 本地缓存Caffeine
赤橙红的黄
缓存缓存caffe
1、简介Caffine是一款高性能的近似LFU(最近最少频率使用)准入策略的本地缓存组件,Caffeine的底层数据存储采用ConcurrentHashMap,使用WindowTinyLfu回收策略,提供了一个近乎最佳的命中率。适用范围:变更频率低、实时性要求低的数据应用场景:常用数据的枚举值(如类目);依赖第三方系统一些不频繁变更的键值对(先在本地缓存中查找,若存在则返回,若不存在再调用第三方系
- Linux的cuda安装找不到路径,Cuda安装详细步骤
Tom K
为了学习Caffe新买了笔记本,安装cuda时遇到了很多问题,不过好在都成功的解决了。网上有很多cuda的安装教程,每个人的电脑配置不同遇到的问题也不一样,现在就我自己的安装配置情况总结一下具体的安装步骤,因为有同学的正确指导,在实际的安装过程中并没有遇到什么特别大的难题,每一步都很仔细,都查清楚了才开始执行下一步:笔记本主要参数笔记本型号:惠普WASD15-AX019TX(X1G89PA)内存:
- 落地 dnn对象检测
没学上了
dnn人工智能神经网络
"C:\opencv\opencv\sources\samples\dnn\models.yml"下载opencv的深度模型框架,例如caffe,copyMobileNetSSD_deploy.prototxt和MobileNetSSD_deploy.caffemodel所在的位置,其中prototxt需要后面生成,这两个文件用于std::stringmodel_text_file和std::st
- 简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型
科学的发展-只不过是读大自然写的代码
断纱检测caffetensorflowpytorch
以下是对Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet和PyTorch等模型的简述:Caffe:Caffe(ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction)是一个用于特征抽取的卷积框架,它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架。Caffe由加州伯克利大学的贾扬清开发,起初是一个用于深度卷积网络的Python框架(无
- python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型
小明技术分享
python神经网络深度学习
人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性,众多深度学习框架提供了Python接口,其中较为流行的深度学习库如下:第一:CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架,具备清晰、可读性高和快速的特性,在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义,容易上手,无须通过代码构建网络;网络训练速度快,能够训练大型数据集与S
- 缓存失效算法
孜泽
本地缓存java后端本地缓存缓存失效算法
缓存失效算法主要是进行缓存失效的,当缓存中的存储的对象过多时,需要通过一定的算法选择出需要被淘汰的对象,一个好的算法对缓存的命中率影响是巨大的。常见的缓存失效算法有FIFO、LRU、LFU,以及Caffeine中的WindowTinyLFU算法。FIFOFIFO算法是一种比较容易实现也最容易理解的算法。它的主要思想就是和队列是一样的,即先进先出(FirstInFirstOut)一般认为一个数据是最
- 自建stgcn数据集并训练
青年夏日科技工作者
AI编程
参考了许多博文,慢慢地也就把st-gcn跑出来了,参考的文章一会附在文章里面,实测有用。1.安装st-gcn复现STGCNCPU版(ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe)_Significance的博客-CSDN博客复现旧版STGCNGPU版(win10+openpose1.5.0)_Significance的博客-CSDN博客22.准备训练数据集官方使用
- 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理
CHEN_RUI_2200
机器学习YOLO
ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型,为了让这个推理更直观,我选择了试验下yolov8识别预览图片:1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式,可以在不同的深度学习框架之间共享模型,如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
- 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
微技术
redis架构数据库缓存
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
- 如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构开发语言
为了确保热点产品查询的延迟控制在10ms以内,可以采取一系列优化措施和技术手段。以下是一个思维导图的结构和一个简化的Java架构代码示例,用于展示如何实现这一目标。思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存(如Caffeine)分布式缓存(如Redis)缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略(写后失效、读时更新等)并发处理多线程/异步编程线程池管理数据库
- Spring Cache自定义过期时间
背景要求:对数据做统计分析,时间截止到当天零点根据要求,每天查询的数据范围都是截止前一天结束,第二天需要查询新数据。那么缓存只保留一天。使用caffeine简单举个例子,主要依赖有:org.springframework.bootspring-boot-starter-web2.7.18org.springframework.bootspring-boot-starter-cache2.7.18c
- 深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架
EwenWanW
深度学习人工智能pytorch深度学习编译器
深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天,目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch,亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore,目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn
- Caffeine 与 Guava Cache
雨季里的向日葵
java
一、概要1.1背景在项目开发中,为提升系统性能,减少IO开销,本地缓存是必不可少的。最常见的本地缓存是Guava和Caffeine,Caffeine是基于GoogleGuavaCache设计经验改进的结果,相较于Guava在性能和命中率上更具有效率。1.2应用场景愿意消耗一些内存空间来提升速度预料到某些键会被多次查询缓存中存放的数据总量不会超出内存容量二、GuavaCache2.1GuavaCac
- 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
dcj3sjt126com
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
#
- 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