- Java中的批处理优化:使用Spring Batch处理大规模数据的实践
微赚淘客系统开发者@聚娃科技
javaspringbatch
Java中的批处理优化:使用SpringBatch处理大规模数据的实践大家好,我是微赚淘客返利系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在处理大规模数据的场景中,批处理是一个非常常见且必要的操作。Java中的SpringBatch是一个强大的框架,能够帮助我们高效地执行复杂的批处理任务。本文将带大家了解如何使用SpringBatch处理大规模数据,并通过代码示例展示如何实现高效的批
- Spring Batch :高效处理海量数据的利器
一叶飘零_sweeeet
Springbootspringboot
SpringBatch是Spring框架中一个功能强大的批处理框架,旨在帮助开发人员轻松处理大量数据的批量操作,比如数据的导入、导出、转换以及定期的数据清理等任务。它提供了一套完善且灵活的机制,使得原本复杂繁琐的数据批处理工作变得条理清晰、易于管理和扩展。接下来,我们将全方位深入探究SpringBatch,从其核心概念、架构组成,到具体的使用示例以及在不同场景下的应用优势等,带你充分领略它的魅力所
- Unity知识点-Renderer常用材质变量
徐子竣
unity材质游戏引擎
本篇总结了Unity中renderer的3种常用的材质相关的变量:renderer.material,renderer.sharedMaterial,renderer.MaterialPropertyBlock。以及三者对SRPBatcher的影响。一.介绍及对比1.概念介绍1.material定义:material是Render组件(如MeshRenderer)的实例化材质。特点:访问rende
- 大数据面试必备:Kafka性能优化 Producer与Consumer配置指南
Kafka面试题-在Kafka中,如何通过配置优化Producer和Consumer的性能?回答重点在Kafka中,通过优化Producer和Consumer的配置,可以显著提高性能。以下是一些关键配置项和策略:1、Producer端优化:batch.size:批处理大小。增大batch.size可以使Producer每次发送更多的消息,但要注意不能无限制增大,否则会导致内存占用过多。linger
- vue el-date-picker 直接赋值时控件失效
梓暮
ITvue.js前端elementui
项目场景:前端vueel-date-picker控件无故失效问题描述本人是主打后端,新进的公司要求前后端全干,然后又因为前端做得少,所以经常碰到一些奇怪的问题,比如以下操作,是给vue前端el-date-picker这个时间控件赋值,但是发现,数据是赋值上去了,但是控件失效了,怎么点都没用if(resData.batchEntity.manage_scene_start_time!=null&&r
- Python打卡:Day39
剑桥折刀s
python
知识点回顾图像数据的格式:灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系@浙大疏锦行
- VLAN的配置
我是渣渣辉
网络
第一步,在交换机上创建VLAN配置命令[sw1]vlan2-----创建vlan2;默认情况下交换机存在vlan1,并且所有接口属于vlan1VIDVLANID:用来标识和区分VLAN取值范围0-4095;其中,0和4095保留不能使用,可使用的范围是1-4094[sw1]vlanbatch41020----同时批量的创建vlan4、10、20[sw1]vlanbatch30to60—同时批量的创
- 【大模型】【机器学习】【面试宝典】
曾小文
机器学习面试人工智能
面试热点科普:BatchNorm和LayerNorm有什么区别?在深度学习面试中,经常会被问到模型训练稳定性相关的问题。其中两个关键词BatchNorm和LayerNorm绝对是高频词!今天就带大家快速梳理两者的核心区别,用最通俗的方式掌握它们的原理和应用场景,面试不再含糊!1.什么是归一化(Normalization)?归一化是神经网络训练过程中的一项重要技巧,目的是:缓解梯度爆炸/消失加快收敛
- PD分离与EP分离技术
静谧之心
LLMAI相关算力调度k8spd分离llmep专家并行kvcache
一、Prefill与Decode的底层原理剖析1.1Prefill阶段的数学本质(以Transformer架构为例)计算密集型的核心原因:#自注意力计算伪代码Q=X@W_Q#[batch,seq_len,d_model]→[batch,seq_len,d_k]K=X@W_K#O(n^2)复杂度开始显现V=X@W_Vattn=(
[email protected](-2,-1))/sqrt(d_k)#[bat
- Day41 Python打卡训练营
知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化:调整一个批次的分布,常用与图像数据4.特征图:只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器:直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下:1.输入→卷积层→Batch归一化层(可选)→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout,可选)->Dense(Output)importtorchimporttorc
- DAY 40 训练和测试的规范写法
小白菜333666
深度学习人工智能
知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Datas
- DAY 39 图像数据与显存
小白菜333666
人工智能深度学习
知识点回顾图像数据的格式:灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是P
- svn域名更换,批量修改项目svn地址(linux)
Bug缔造者
svnlinux运维
1、创建脚本svn_batch_relocate_auto.sh#!/bin/bash#SVN批量域名修改脚本(自动认证版)#使用方法:./svn_batch_relocate_auto.sh/path/to/root/dir#配置区(请修改以下变量)OLD_DOMAIN="old.svn.domain.com"#旧域名(不含协议)NEW_DOMAIN="new.svn.domain.com"#新
- 60天python训练营打卡day41
tan90�=
python60天打卡python开发语言
学习目标:60天python训练营打卡学习内容:DAY41简单CNN知识回顾1.数据增强2.卷积神经网络定义的写法3.batch归一化:调整一个批次的分布,常用与图像数据4.特征图:只有卷积操作输出的才叫特征图5.调度器:直接修改基础学习率卷积操作常见流程如下:输入→卷积层→Batch归一化层(可选)→池化层→激活函数→下一层2.Flatten->Dense(withDropout,可选)->De
- Day 40训练
Nina_717
python打卡训练营python
Day40训练PyTorch图像数据训练与测试的规范写法单通道图像的规范训练流程数据预处理与加载模型定义训练与测试函数封装模型训练执行彩色图像的扩展应用数据预处理调整模型结构调整关键要点总结知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout作业:仔细学习下测
- DAY 39 图像数据与显存
HINOTOR_
Python训练营python开发语言
目录DAY39图像数据与显存1.图像数据的格式:灰度和彩色数据2.模型的定义3.显存占用的4种地方a.模型参数+梯度参数b.优化器参数c.数据批量所占显存d.神经元输出中间状态4.batchisize和训练的关系作业:今日代码较少,理解内容即可DAY39图像数据与显存1.图像数据的格式:灰度和彩色数据importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimaso
- DAY 40 训练和测试的规范写法
HINOTOR_
Python训练营python开发语言
目录DAY40训练和测试的规范写法1.彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中2.展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平3.dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout作业:仔细学习下测试和训练代码的逻辑,这是基础,这个代码框架后续会一直沿用,后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了。DAY40训练和测试的规范写法importtorchimpo
- 20倍推理加速秘诀!揭秘批处理(Batching)的底层优化逻辑 | 附工业级调优指南
Lilith的AI星球
大模型百宝箱人工智能AIGCBatching大模型LLM
1什么是批处理?批处理(Batching)指在模型推理时一次性输入多个样本(如图像、文本序列)而非逐条处理。例如:单样本推理:输入=[样本1]→输出=[结果1]批处理推理:输入=[样本1,样本2,...,样本N]→输出=[结果1,结果2,...,结果N]关键技术价值:通过并行计算最大化硬件利用率,尤其对GPU/TPU等加速器效果显著。2批处理加速推理的三大核心原理2.1并行计算资源榨取(核心机制)
- 【Python打卡Day38】Dataset和Dataloader类 @浙大疏锦行
可能是猫猫人
Python打卡训练营内容python开发语言
Dataset和Dataloader类在遇到大规模数据集时,显存常常无法一次性存储所有数据,所以需要使用分批训练的方法。为此,PyTorch提供了DataLoader类,该类可以自动将数据集切分为多个批次batch,并支持多线程加载数据。此外,还存在Dataset类,该类可以定义数据集的读取方式和预处理方式。DataLoader类:决定数据如何加载Dataset类:告诉程序去哪里找数据,如何读取单
- Python_day38Dataset和Dataloader类
且慢.589
Python_60python开发语言
DAY38在遇到大规模数据集时,显存常常无法一次性存储所有数据,所以需要使用分批训练的方法。为此,PyTorch提供了DataLoader类,该类可以自动将数据集切分为多个批次batch,并支持多线程加载数据。此外,还存在Dataset类,该类可以定义数据集的读取方式和预处理方式。DataLoader类:决定数据如何加载Dataset类:告诉程序去哪里找数据,如何读取单个样本,以及如何预处理。为了
- DAY 39 图像数据与显存
@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710知识点回顾图像数据的格式:灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系作业:今日代码较少,理解内容即可黑白图像模型的定义#先归一化,再标准化transform=transforms.Compose([transforms.
- langchain学习笔记之工作流编排
一尾清风915
langchain学习笔记
1.LCEL工作流编排工具,可以从基本组件构建复杂任务链条,支持流处理、并行处理、日志记录等开箱即用的功能。2.ruanableinterface简化了自定义链的创建流程。是一个标准接口,包括stream:返回响应的数据块invoke:对输入调用链batch:对输入列表调用链还有相应的异步方法,与asyncio一起使用await语法以实现并发:astream:异步返回响应的数据块ainvoke:异
- CAD高效批量打印解决方案
Lemaden
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:CAD批量打印工具是一种专为CAD用户设计的软件,旨在提升工程设计领域的打印效率。它通过自动化技术,如自动图框识别和智能纸张选择,实现了快速、精准的批量打印。工具如BatchPlot与SmartBatchPlot1.1具备图形导入、用户友好界面、批量处理、智能图框识别、自定义设置、预览功能、打印日志记录及与主流CAD软件的良好兼容性等特性。通过使用这些工具,设
- 新建笔记源码
无数碎片寻妳
海陆空自动化学习方案笔记java前端
v1#NoEnv#Persistent#SingleInstanceForceSendModeInputSetWorkingDir%A_ScriptDir%SetBatchLines-1;设置坐标模式CoordMode,Mouse,ScreenCoordMode,ToolTip,ScreenCoordMode,Gui,Screen;---全局变量---globalTyporaConfigFile:
- Keras.preprocessing.image
kakak_
CV
ImageDataGeneratorImageDataGenerator是keras.preprocessing.image模块中的图片生成器,同时也可以在batch中对数据进行增强,扩充数据集大小,增强模型的泛化能力。比如进行旋转,变形,归一化等等。fromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGeneratorimage_datagen=ImageDa
- 机器学习15-2(Mini Batch Kmeans)
Roy_Allen
MachineL机器学习batchkmeans
文章目录简介MiniBatchK-MeansDBSCAN基本原理具体实现简介除了K-Means快速聚类意外,还有两种常用的聚类算法能够进一步提升快速聚类的速度的MiniBatchK-Means算法能够和K-Means快速聚类形成性能上互补的算法DBSCAN密度聚类MiniBatchK-Means非常抱歉,需要先来一段理论基础做铺垫,速览即可!在K-Means的基础上增加了一个MiniBatch的抽
- 『大模型笔记』基于Transformer的生成式模型分布式服务系统
AI大模型前沿研究
大模型笔记TransformerPrefixDecode
基于Transformer的生成式模型分布式服务系统文章目录一、生成模型的推理过程二、当前推理系统的局限1.不灵活的请求级调度(request-levelbatch)2.批处理受限于请求形状不同三、Orca系统架构四、性能评估总结参考资料Gyeong-InYu和JooSeongJeong(首尔大学);Geon-WooKim(FriendliAI和首尔大学);SoojeongKim(Friendli
- python打卡day39
ZHPEN1
Python打卡人工智能
图像数据与显存图像数据的格式:灰度和彩色数据模型的定义显存占用的4种地方模型参数+梯度参数优化器参数数据批量所占显存神经元输出中间状态batchisize和训练的关系一、图像数据的介绍minist这个经典的手写数据集,作为图像数据,相较于结构化数据(表格数据)他的特点在于他每个样本的的形状并不是(特征数,),而是(宽,高,通道数)#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nn
- python打卡day40
ZHPEN1
Python打卡python
知识点回顾:彩色和灰度图片测试和训练的规范写法:封装在函数中展平操作:除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作:训练阶段随机丢弃神经元,测试阶段eval模式关闭dropout导入包#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Da
- python打卡day41
ZHPEN1
Python打卡python深度学习计算机视觉
简单CNN数据增强卷积神经网络定义的写法batch归一化:调整一个批次的分布,常用与图像数据特征图:只有卷积操作输出的才叫特征图调度器:直接修改基础学习率一、数据增强在图像数据预处理环节,为提升数据多样性,可采用数据增强(数据增广)策略。该策略通常不改变单次训练的样本总数,而是通过对现有图像进行多样化变换,使每次训练输入的样本呈现更丰富的形态差异,从而有效扩展模型训练的样本空间多样性。常见的修改策
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4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
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$