- 【TensorRT】TensorRT及加速原理
浩瀚之水_csdn
tensorrt
一、TensorRT架构概览TensorRT是NVIDIA推出的高性能推理优化器,专为GPU加速设计。其核心架构分为三层:前端解析器支持ONNX/UFF/Caffe等格式的模型解析执行格式验证和初步结构优化优化引擎核心优化层(层融合、精度校准、内存优化等)生成优化后的计算图(OptimizedGraph)运行时环境管理GPU内存分配执行优化后的计算图二、核心加速原理(8大关键技术)1.层融合(La
- Redis+Caffeine双层缓存策略对比与实践指南
浅沫云归
后端技术栈小结RedisCaffeine缓存
Redis+Caffeine双层缓存策略对比与实践指南在高并发场景下,缓存是提升系统性能和并发处理能力的关键手段。常见的缓存方案包括远程缓存(如Redis)和本地缓存(如Caffeine)。单层缓存各有优劣,结合两者优势的双层缓存架构已成为生产环境中的最佳实践。本文将基于SpringBoot,从方案对比分析出发,深入探讨Redis、本地Caffeine与双层缓存的实现与性能差异,并给出选型建议与实
- spring boot + caffeine使用
月光一族吖
springbootspringjava
一、Caffeine缓存背景Caffeine是一个高性能、可扩展的Java缓存库,由Google的BenManes开发。Caffeine基于ConcurrentHashMap设计,采用了近似LRU(LeastRecentlyUsed,最近最少使用)算法,以实现高速缓存淘汰策略。Caffeine广泛应用于各类Java项目中,作为一种提高数据读取性能的优秀解决方案。二、Caffeine缓存优点与缺点优
- 两级缓存 Caffeine + Redis 架构:原理、实现与实践
大只鹅
缓存redis架构
一、前言在高性能服务架构设计里,缓存是关键环节。常规做法是将热点数据存于Redis/MemCache等远程缓存,缓存未命中时再查数据库,以此提升访问速度、降低数据库压力。随着发展,架构有了改进,部分场景下单纯远程缓存不够,需结合本地缓存(如Guavacache、Caffeine),形成本地缓存(一级缓存)+远程缓存(二级缓存)的两级缓存架构,进一步提升程序响应与服务性能,其基础访问流程如下(暂不考
- Ehcache、Caffeine、Spring Cache、Redis、J2Cache、Memcached 和 Guava Cache 的主要区别
MonkeyKing.sun
springredismemcached
主流缓存技术Ehcache、Caffeine、SpringCache、Redis、J2Cache、Memcached和GuavaCache的主要区别,涵盖其架构、功能、适用场景和优缺点等方面:Ehcache类型:本地缓存(JVM内存缓存)特点:轻量级,运行在JVM内部,易于集成到Java应用中。支持堆内、堆外和磁盘缓存,适合处理中小型数据集。提供丰富的缓存配置,如TTL(生存时间)、TTI(空闲时
- 《高并发系统性能优化三板斧:缓存 + 异步 + 限流》
猕员桃
10篇关于分布式和高并发性能优化缓存
高并发系统性能优化三板斧:缓存+异步+限流引言在互联网应用的高并发场景下,系统性能面临巨大挑战。以某电商平台会员活动为例,活动期间瞬时QPS可达10万+,若未进行有效优化,服务器将迅速崩溃。本文从缓存、异步、限流三个核心维度,结合实际案例详细解析高并发系统的性能优化策略,并分享全链路压测与问题定位的实战经验。一、缓存策略分层:从本地到分布式的立体防护1.1本地缓存选型与实战(Caffeine)本地
- Linux网络编程(四)——学习历程 多路IO之epoll
1.epoll如果内存1G,epoll就支持10w连接不能跨平台,只能在Linux中使用支持的并发量很大的I/O多路转接函数select支持跨平台在window平台中:select的第一个参数是没有意义的,写0就可以了在linux平台中:select的第一个参数是检测集合中最大文件描述符+1检测最大连接数:最大为1024检测方式和效率:线性检测,文件符越多,效率越低使用select检测集合会进行多
- 2.6 Spring Boot缓存实战:Redis与Caffeine性能对比
SpringBoot缓存实战:Redis与Caffeine深度性能对比一、缓存技术选型核心指标维度Redis(分布式)Caffeine(本地)数据存储位置独立内存服务器应用进程堆内存数据一致性强一致(集群版)最终一致(需额外同步)网络开销存在TCP/IP通信无网络延迟数据容量支持TB级存储受限于JVM堆大小数据结构支持5种核心数据结构仅Key-Value结构持久化能力RDB/AOF需结合其他存储二
- 我的创作纪念日
盛夏绽放
纪念
我的创作之旅:从编程新手到技术分享者机缘最初成为创作者,源于我在学习编程过程中的几个简单愿望:记录学习历程:刚开始学习JavaScript时,经常遇到各种问题,希望能记录下解决过程项目经验沉淀:完成学校项目后,想总结其中的技术难点和解决方案技术交流渴望:看到社区中大家的热烈讨论,也想加入其中分享自己的见解帮助后来者:自己曾被优秀的教程帮助过,希望也能帮助其他初学者收获在创作过程中,我获得了许多意外
- 深入实践Caffeine+Redis两级缓存架构:从原理到高可用设计
搬砖的小熊猫
缓存redis架构
一、为何需要两级缓存架构?在分布式系统中,Redis作为分布式缓存已广泛应用。但当系统面临超高并发读取(如热点商品详情页访问)或超低延迟要求(如金融行情数据推送)时,纯远程缓存面临两大瓶颈:网络IO开销:每次Redis访问需10-50ms的网络延迟带宽瓶颈:单节点Redis吞吐量上限约10万QPS通过引入Caffeine本地缓存作为一级缓存,Redis作为二级缓存,可实现:命中未命中命中未命中客户
- python opencv rgb_opencv-python的RGB与BGR互转方式
weixin_39798497
pythonopencvrgb
一、格式转换opencv读取图片的默认像素排列是BGR,需要转换。PIL库是RGB格式。caffe底层的图像处理是基于opencv,其使用的颜色通道顺序与也是BGR(Blue-Green-Red),而日常图片存储时颜色通道顺序是RGB。在Python中,将RGB顺序的图像转成BGR顺序,需要调整channeldimension的各颜色通道顺序。方法1:img=cv2.imread("001.jpg
- caffe之利用mnist数据集训练好的lenet_iter_10000.caffemodel模型测试一张自己的手写体数字
xunan003
深度学习caffe
一、前沿写这篇博文,是因为一开始在做《21天学习caffe》第6天6.4练习题1的时候看着自己搜索的博文,在不理解其根本的情况下做的,结果显然是错的。在接下来阅读完源代码之后,在第10天学习完caffemodelzoo之后,明白了其中原理,反过来再去做那个习题,一开始在网上搜索并没有完完整整解释整个过程的一篇博文,而是写的不知所云,本着我们初学者互相共享的精神,也方便自己查阅,特详细写一下,将自己
- caffe安装:基于anaconda3---python3.6, linux, 仅CPU
喵酱ooo
目标检测caffeanaconda3python3.6linuxCPU
caffe安装:基于anaconda3---python3.6,linux,仅CPUcaffe安装安装Anaconda3下载caffe配置caffe的Makefile.config安装libboost(基于python3.6)的库编译caffecaffe安装安装Anaconda3下载:Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh默认路径安装(最终安装位置为/home/usenam
- ubuntu 编译caffe makefile.config
AI算法网奇
win/ubuntu
这个是我以前总结的:sudoapt-getinstall-ylibopencv-devpython-opencvsudoapt-getinstall-ybuild-essentialcmakegitpkg-configsudoapt-getinstall-ylibatlas-base-devsudoapt-getinstall-ylibgflags-devlibgoogle-glog-devlib
- caffe中Makefile.config详解
《一夜飘零》
##Refertohttp://caffe.berkeleyvision.org/installation.html#Contributionssimplifyingandimprovingourbuildsystemarewelcome!#cuDNNaccelerationswitch(uncommenttobuildwithcuDNN).#USE_CUDNN:=1"CuDNN是NVIDIA专门
- 【性能飙升】Caffeine缓存框架:SpringBoot的高性能秘籍!
码农Q!
程序员JavaIT缓存springbootspringwindows开发语言javalist
高性能Java本地缓存Caffeine框架介绍及在SpringBoot中的使用代码加详解1.引包importcom.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;importcom.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Auto
- 一站式讲解本地缓存Caffeine
想用offer打牌
后台缓存缓存
文章目录theme:condensed-night-purple引言本地缓存的必要性多级缓存访问流程使用Caffeine作为本地缓存️添加**SpringCache和Guava依赖**配置Caffeine缓存启用缓存使用缓存注解总结❤️theme:condensed-night-purple引言上次我们讲了本地缓存guava,那么有没有比它更加优秀的本地缓存呢?有的,兄弟,有的。这次我们来讲本地
- 开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe
wangxiaobei2017
深度学习训练与移植pytorchcaffe人工智能
开放词汇检测分割YOLOE从pytorch到caffe0.前沿开放词汇检测的概念CLIP模型1.YOLOE环境配置1.1虚拟环境1.2YOLOE模型推理测试1.2.1文本提示检测和分割测试1.2.2无提示检测和分割2.YOLOE网络结构分析2.1网络结构概述2.2可重参数化区域-文本对齐(Re-parameterizableregion-textalignment:RepRTA)2.3语义激活视觉
- 本地缓存Caffeine的基本使用
海光之蓝
工具类spring
1.本地缓存有ehcache,guavacache,caffein这几种常用的实现,下面介绍caffeine在springboot中的使用caffeine官网:github-caffeinjsr-107缓存规范与spring的对照:jsr-107缓存规范与spring的对照caffeine-plus:caffeine-plus单独使用:2.添加依赖com.github.ben-manes.caff
- Web 架构之缓存策略实战:从本地缓存到分布式缓存
互联网搬砖工老肖
web架构原力计划前端架构缓存
文章目录一、思维导图二、正文内容(一)本地缓存1.简介2.常见实现3.使用场景4.优缺点(二)分布式缓存1.简介2.常见实现3.使用场景4.优缺点5.缓存问题及解决方案三、总结一、思维导图缓存策略实战本地缓存分布式缓存简介常见实现使用场景优缺点GuavaCacheCaffeine简介常见实现使用场景优缺点RedisMemcached缓存穿透缓存击穿缓存雪崩解决方案解决方案解决方案二、正文内容(一)
- 编程精华资源(ITeye优秀专栏)大汇总
不 想写代码的码农
毛草屋学习资料大汇总
/***************************************http://www.iteye.com/magazines/130#565原著地址*/博客是记录学习历程、分享经验的最佳平台,多年以来,各路技术大牛在ITeye网站上产生了大量优质的技术文章,并将系列文章集结成专栏,以便读者能够更便捷、更系统地浏览学习,这些可称之为“编程精华资源”。为了便于读者更好地查阅,本文将IT
- 解锁Java多级缓存:性能飞升的秘密武器
bxlj_jcj
缓存面试架构缓存架构java面试
一、引言文末有彩蛋在当今高并发、低延迟的应用场景中,传统的单级缓存策略往往难以满足性能需求。随着系统规模扩大,数据访问的瓶颈逐渐显现,如何高效管理缓存成为开发者面临的重大挑战。多级缓存架构应运而生,通过分层缓存设计(如本地缓存+分布式缓存+后端存储),显著减少网络开销、降低数据库压力,成为提升Java应用性能的“秘密武器”。本文将深入剖析多级缓存的核心理念,结合Caffeine、Redis等主流技
- Spring Boot缓存组件Ehcache、Caffeine、Redis、Hazelcast
一只帆記
SpringBoot缓存springbootredis
一、SpringBoot缓存架构核心SpringBoot通过spring-boot-starter-cache提供统一的缓存抽象层:业务代码CacheAbstractionCacheManagerCacheImplementationEhcacheCaffeineRedisHazelcast二、主流缓存工具深度对比特性EhcacheCaffeineRedisHazelcast类型本地缓存本地缓存分
- 【Redis】热点key问题,的原因和处理,一致性哈希,删除大key的方法
{⌐■_■}
redisredis哈希算法数据库
热点Key指单个Key被高并发访问(如爆款商品),导致Redis压力骤增。解决方案应针对“单个Key高并发”:分片缓存:将热点Key分散到不同Redis节点(如按一致性哈希算法分片)。本地缓存:在应用层缓存热点数据(如Caffeine),减少Redis压力。增加缓存副本:为热点数据增加缓存副本,将热点数据复制到多个缓存节点上,分散访问压力。(例如,使用Redis的主从复制,将热点数据存储在多个从节
- 在Windows系统下安装caffe
sunmingliu
最近,在怼着球面卷积神经网络源码看,虽然不出意外的看傻了,但caffe的安装还是需要记录一下的。一开始我是想在Linux系统下实现的,毕竟一开始我把电脑一大块空间给了Linux系统。于是我先颠颠的照着网上的教程把anaconda先安装了。anaconda在Linux下的安装还顺道下了一个COCO数据集,官网没法正常打开,就找到了一个不需要的下载方法,贴一个链接:简单的MSCOCO数据集下载方法然后
- 深度学习FPGA开发方式
jack_201316888
FPGAAI
https://blog.csdn.net/weixin_35729512/article/details/79763952FPGA深度学习的方向概述传统的CNN(Tensorflow、caffe)是在GPU、CPU上面进行的,但因为其功耗高、散热不好、价格昂贵。但是在单纯的FPGA这类芯片上进行深度学习类的算法,往往开发难度大,开发周期漫长,不适合CNN算法的实现。CNN算法的步骤划分,训练(P
- Caffeine 深度解析:从核心原理到生产实践
Pasregret
缓存缓存java面试
Caffeine深度解析:从核心原理到生产实践一、Caffeine核心定位与架构设计1.核心能力矩阵深度解析Caffeine作为Java领域高性能本地缓存库,其设计目标围绕高吞吐量、低延迟、高效内存管理展开,核心能力可从技术特性与业务价值两个维度拆解:缓存策略先进性WindowTinyLfu回收算法:结合时间窗口(Window)与TinyLfu频率统计,相比传统LRU提升10%-15%命中率,尤其
- 多级缓存架构深度解析:从设计原理到生产实践
Pasregret
缓存缓存架构
多级缓存架构深度解析:从设计原理到生产实践一、多级缓存架构核心定位与设计原则1.架构分层与角色定位多级缓存通过分层存储、流量削峰、数据分级实现性能与成本的平衡,典型三层架构如下:层级代表组件存储介质数据特征命中目标成本级别一级缓存Caffeine/Guava本地堆内存热数据(访问量前10%)70%+高二级缓存Redis远程内存温数据(访问量20%-30%)25%+中三级缓存MySQL/ES磁盘/S
- ZYNQ7020学习历程
m0_61275923
学习fpga开发
一、介绍Zynq的全称是Zynq-7000AllProgrammableSoC,是它由一个双核ARMCortex-A9处理器和一个传统的现场可编程门阵列(FPGA)逻辑部件组成的。作为片上系统(SystemonChip,SOC),仅使用单个硅芯片即可实现整个系统的功能。Zynq是由两个主要部分组成的:一个是由双核ARMCortex-A9为核心构成的处理系统(PS,ProcessingSystem)
- 简述C和C++的学习历程(转肖舸老师)
读万卷书不如行万里路呀
VCcc++mfcwindows语言api
总是被同学们问到,如何学习C和C++才不茫然,才不是乱学,想了一下,这里给出一个总的回复。一家之言,欢迎拍砖哈。1、可以考虑先学习C。大多数时候,我们学习语言的目的,不是为了成为一个语言专家,而是希望成为一个解决问题的专家。做一个有用的程序员,做一个赚钱的程序员。我们的价值,将体现在客户价值上,而不是语言写得好不好看。C++是C的一个面向对象的解释,C++为C扩充了大规模工程应用,复杂的系统结构的
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置