- [特殊字符] 实时数据洪流突围战:Flink+Paimon实现毫秒级分析的架构革命(附压测报告)——日均百亿级数据处理成本降低60%的工业级方案
Lucas55555555
flink大数据
引言:流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示,实时数据处理需求年增速达240%,但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后,端到端延迟从分钟级压缩至800ms,计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期:2025年ApachePaimon1.0正式发布,支持秒级快照与湖仓一体,成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖:实时数仓
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
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算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- 计算机科学与技术
柳依依@
学习前端c4前端后端
计算机科学是一个庞大且关联性强的学科体系,初学者常面临以下痛点:-**知识点零散**:容易陷入"只见树木不见森林"的学习困境-**方向不明确**:面对海量技术栈不知从何入手-**体系缺失**:难以建立完整的知识网络1.计算机基础-计算机组成原理-冯·诺依曼体系-CPU/内存/IO设备-操作系统-进程与线程-内存管理-文件系统-计算机网络-TCP/IP模型-HTTP/HTTPS-网络安全2.编程能力
- 三网BGP服务器——CDN加速的底层基石
群联云防护小杜
安全问题汇总服务器python运维游戏安全自动化网络
为什么跨网访问会成为业务性能杀手?场景痛点当电信用户访问联通机房的资源时,平均延迟高达120ms以上,而跨网丢包率可达15%。传统单线机房导致30%的用户体验直接下降。BGP协议的核心价值#三网路由优化模拟器(Python3)importrandomdefbgp_route_selection(user_isp,cdn_nodes):#用户ISP:1=电信2=移动3=联通#节点示例:{'node1
- AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。
zzywxc787
人工智能
AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。以下是具体变革方向及实际影响:1.实验设计智能化:告别“猜猜看”传统痛点:依赖经验选择测试变量(如按钮颜色、文案),忽略潜在高价值组合。AI解决方案:多臂老虎机算法(MAB):动态分配流量至表现最优的变体(如:80%流量给当前最优,20%探索新选项),减少流量浪费高达70%(Netflix案例)
- 网安学习NO.12
下一代防火墙(Next-GenerationFirewall,简称NGFW)是在传统防火墙基础上发展而来的新一代网络安全防护设备,其核心目标是解决传统防火墙在复杂网络环境(如云计算、移动办公、加密流量激增等)中“防护维度不足、威胁识别滞后、功能单一”等痛点,通过融合多元安全能力,实现对网络流量更精准、更智能、更全面的管控与防御。一、下一代防火墙与传统防火墙的核心差异传统防火墙主要依赖“端口-协议”
- 蓝领招聘爆发前夜:招工小程序如何抢占万亿级市场?
中国蓝领人群超4亿,但招聘线上化率不足30%!垂直领域招聘小程序正迎来三大机遇:1.市场规模与增长潜力数据:2023年蓝领招聘市场规模达8000亿元,年复合增长率超25%;痛点:传统中介收费高、信息不透明,企业“招工难”与求职者“就业难”并存;趋势:Z世代蓝领更倾向通过小程序“一键求职”,避免线下奔波。2.细分场景机会制造业:对接工厂“日结工”“临时工”需求,提供“当日面试、次日上岗”服务;服务业
- 全网最全100道C语言高频经典面试题及答案解析:C语言程序员面试题库分类总结
猿享天开
学懂C语言-C语言从入门到精通c语言c++面试
前言在计算科学领域,C语言犹如一座横跨硬件与软件的桥梁——其简洁的语法背后,承载着操作系统、数据库、嵌入式系统等基础软件的运行命脉。当开发者面对大厂面试中"用户态与内核态切换的开销量化"或"自旋锁在NUMA架构下的性能陷阱"等深度问题时,仅凭教科书知识往往难以应对。本文正是为解决这一痛点而生。我们摒弃传统面试题集的简单罗列模式,精选100个直指系统编程本质的问题,每个案例均包含:工业级场景还原:基
- 使用Word/Excel管理需求的10个痛点及解决方案Perforce ALM
龙智DevSecOps解决方案
软件开发需求管理ALMdevops测试管理
还在用Word和Excel管理需求和测试?你以为方便,实则隐患重重!本文源自perforce.com,由Perforce中国授权合作伙伴——龙智翻译整理,旨在提醒广大研发小伙伴们,是时候告别低效的手动工具,拥抱专业ALM解决方案了!有些企业使用Word和Excel来跟踪需求、问题和测试。但随着产品和软件可追溯性的复杂度增加,手动工具已经难以胜任。特别是在开发流程日益复杂的当下,继续依赖旧式的手动跟
- Kubernetes 高级调度 01
惊起白鸽450
kubernetes容器云原生
一、初始化容器(InitContainer):应用启动前的"预备军"在Kubernetes集群中,Pod作为最小部署单元,往往需要在主容器启动前完成一系列准备工作。例如,配置文件生成、依赖服务检查、内核参数调整等。这些操作若直接嵌入主容器镜像,会导致镜像体积膨胀、安全性降低,甚至引发启动逻辑混乱。初始化容器(InitContainer)的出现,正是为了解决这一痛点。1.1核心概念与特性InitCo
- 街道垃圾识别难?陌讯视觉算法实测准确率突破95%
2501_92487900
算法边缘计算目标检测视觉检测计算机视觉
开篇痛点:街道垃圾识别的技术挑战在智慧城市和环保监管场景中,街道垃圾的实时检测一直是个难题。传统视觉算法(如YOLOv5、FasterR-CNN)在复杂街道场景下表现不佳,主要面临以下问题:光照干扰:早晚光线变化导致误检(如阴影被识别为垃圾)小目标漏检:饮料瓶、烟头等小物体在640x640输入下仅占10x10像素遮挡问题:垃圾桶周边堆积物造成特征混淆某环保科技公司实测数据显示,开源模型在真实场景中
- 占道识别漏检率 30%?陌讯多模态算法实测优化
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算法ai计算机视觉视觉检测
开篇:占道经营识别的三大技术痛点在城市管理智能化进程中,占道经营自动识别系统常面临三大核心难题:一是早晚光线剧变导致传统模型mAP骤降15-20%;二是流动摊贩与行人的特征混淆,误判率高达28%;三是密集场景下检测速度跌破15FPS,无法满足实时性要求[1]。某一线城市试点数据显示,基于开源YOLOv5的识别系统日均漏检事件超300起,人工复核成本占总投入的42%。这些问题的根源在于传统算法采用单
- 异步技术:Web 性能优化的核心引擎
weixin_47233946
编程前端性能优化
异步技术:Web性能优化的核心引擎引言:当「等待」成为性能瓶颈当用户访问一个传统同步加载的新闻门户网站时,主线程在解析到时突然停止渲染,页面停留在白屏状态长达2秒——这正是GoogleLighthouse性能检测中常见的"BlockingTime"警告。这种阻塞式加载方式正是现代Web性能优化需要解决的痛点。一、异步的本质与技术演进1.1从同步到异步的范式转换同步加载如同单行道依次通行的汽车,每个
- 安防监控漏报频发?陌讯实时检测算法实测召回率98%
2501_92487721
目标跟踪计算机视觉人工智能算法
一、开篇痛点:安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下,传统YOLO系列算法常出现漏检(FN)和误检(FP)。某安防厂商测试数据显示:当目标像素<50×50时,开源模型召回率骤降至65%以下。二、技术解析:陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性:动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积(DeformableConv),公式表示为:y(p)=
- 重型机械识别漏检率高?陌讯算法实测降 35%
在重型机械作业场景中,传统视觉识别系统常面临三大痛点:大型设备遮挡严重导致漏检率超20%、金属表面反光使特征提取失效、多机型混合作业时模型泛化能力不足。某港口集团曾反馈,其基于开源YOLOv5部署的机械监控系统,在暴雨天气下误报率飙升至37%,直接影响作业调度效率[实测数据来源:某港口2024年Q1运维报告]。技术解析:陌讯算法的三重突破陌讯视觉算法针对重型机械识别的特殊性,采用了创新的"动态注意
- uni-app跨平台开发:高效构建多端应用
2301_81335708
uni-app
引言:开发者之痛-多端开发的十字路口你是否曾为这些难题彻夜难眠?同一业务需维护iOS、Android、Web三套代码小程序平台各异(微信/支付宝/字节跳动),API差异令人抓狂团队技能栈分散,ReactNative、Flutter、原生开发各自为战产品迭代缓慢,50%时间消耗在跨平台适配uni-app:破局者登场由DCloud推出的uni-app基于Vue.js生态,用一套代码同步生成:iOS/A
- 揭秘 LeetCode 数据结构与算法的高效学习方法
数据结构与算法学习
leetcode学习方法算法ai
揭秘LeetCode数据结构与算法的高效学习方法关键词:LeetCode、数据结构、算法、高效学习、解题技巧、知识体系、面试准备摘要:本文以“如何高效通过LeetCode学习数据结构与算法”为核心,结合新手常见痛点(如刷题没方向、刷完就忘、无法举一反三),通过生活化类比、具体案例拆解和可操作的学习方法,系统讲解从“入门到精通”的全流程。无论是求职准备的程序员,还是想提升编程能力的学习者,都能从中找
- 电商客服迭代的必然选择:智能客服如何重构用户服务生态?
探域科技
人工智能机器人大数据
在电商行业高速发展的今天,每天都有数以亿计的用户咨询、订单处理需求涌入商家客服系统。传统人工客服模式面临着响应效率低、人力成本高、服务标准难统一等痛点,而智能客服的出现,正在成为电商客服迭代升级的必然选择。它以技术为驱动,悄然重构着整个用户服务生态。一、电商客服迭代的迫切需求过去,消费者咨询商品信息、处理售后问题,都依赖人工客服一对一沟通。在购物节等流量高峰时段,人工客服常常应接不暇,用户排队等待
- 前端开发领域倾囊相授——含自己实验室制定的学习计划和技术引导与学习
编程星辰海
#前端学习
【裂缝中的光即是你】暗处挣扎的根,终会托起向阳的花;深谷盘旋的风,终将化作腾空的羽翼。别嫌伤口丑陋,那是光挤进生命的缝隙;别怨脚步太慢,蛰伏的岁月自有深意。你看石缝里的种子,裂骨之痛后才有破晓的新绿;你听深海的暗涌,无声积蓄才掀起滔天的浪脊。此刻的沉默不是妥协,是把叹息锻造成剑;偶尔的停驻不是认输,是让灵魂与远方重新校准。当孤独漫过肩头,请相信:你举着火把走过的夜路,正一寸寸点亮他人的黎明;你咬紧
- 1. RAG 权威指南:从本地实现到生产级优化的全面实践
javascript
1.RAG权威指南:从本地实现到生产级优化的全面实践大型语言模型(LLM)的知识受限于其训练数据,这是一个众所周知的痛点。检索增强生成(RAG)技术应运而生,它如同一座桥梁,将这些强大的基础模型与企业所需的实时、动态信息连接起来,极大地拓展了AI的能力边界。RAG将LLM从一个封闭的知识库,转变为一个能够提供准确、实时且紧密贴合上下文的动态工具。本文将作为你的向导,带你深入探索RAG的世界。我们首
- Coze 实战:如何用自动提示词优化功能提升 AI 应用开发效率?
charles666666
产品经理人工智能自然语言处理
在与多家企业合作开发AI应用项目中,我深感团队提示词质量不稳定的困扰。某次为电商客户打造智能客服项目,初期开发团队撰写的提示词繁杂冗长,AI生成的回答时而偏题、时而重复。由于成员对业务理解不一,提示词质量参差不齐,导致产品交付延迟。这个痛点在中小型企业技术团队中尤为突出。模块1:功能定位解析传统提示工程依赖人工反复调试,如开发团队需手动调整提示词结构。而Coze的自动优化功能则不同。Coze能基于
- 大小不足5M,轻量级PDF阅读工具
“你是否也遇见过这样的窘境:明明只需要打开查看几页内容,却要安装一个几十兆甚至上百兆的软件,等待半天才能加载完成,老旧电脑更是卡顿得让人失去耐心。直到我发现了SmartPDF,才明白原来一款纯粹的PDF阅读器可以如此轻巧高效。它像一把精准的手术刀,剔除了所有冗余功能,只留下最核心的阅读体验,却解决了日常使用中的诸多痛点。4.7M的体积,装得下所有阅读需求第一次看到SmartPDF的安装包时,我简直
- 为什么选择ER-GNSS/MINS-07?——低成本高精度的组合导航解决方案
导航技术的痛点:单一系统难以应对复杂环境无论是自动驾驶汽车、无人机巡检,还是精准农业、飞行记录仪,高精度、高可靠的导航都是核心需求。然而,传统导航技术各有短板:卫星导航(GNSS):信号易受遮挡(如城市峡谷、隧道),且易受干扰或欺骗。惯性导航(INS):自主性强,但误差随时间累积,几分钟后定位漂移。多源融合:组合导航的“智慧大脑”组合导航系统(GNSS/INS)通过多源传感器融合,结合卫星导航的长
- Char Studio 使用入门:高效构建企业级对话系统的实战指南
charles666666
人工智能产品经理语言模型自然语言处理架构
数字化浪潮推动下,企业与用户的交互模式正经历深刻变革,对话系统作为核心交互手段,其重要性日益凸显。然而,众多企业在构建对话系统时,却深陷诸多困境,难以自拔。一、开篇痛点场景:企业对话系统开发的典型困境企业在自行开发对话系统时,往往面临预算超支、周期漫长以及维护成本居高不下等问题。开发团队需要投入大量时间和精力进行底层技术架构的搭建,例如自然语言处理算法的研究、对话逻辑的设计等,这不仅消耗了大量的人
- 量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战
量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战关键词:量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要:本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带,用小学生都能听懂的语言解释复杂概念,再通过手把手的TensorFlow实战案例,教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发,揭示深度学习如何像"超级分析
- 电线杆拉线智能警示装置的技术实现路径
李子圆圆
人工智能
目录前言一、光源选择与警示效率优化二、光导技术的场景适配性设计三、智能控制与低功耗技术方案四、安全与耐用性保障前言电线杆斜拉固定线作为保障输电线路稳定性的关键结构,其夜间可视性不足一直是安全防护的痛点。TLKS-PLSA-VII电线杆拉线智能警示装置通过激光与光导技术的创新融合,为这一问题提供了技术解决方案。一、光源选择与警示效率优化夜间警示的核心在于信号的精准传递,该装置选用660nm波段红色激
- 【DeepSeek实战】24、LangGraph完全指南:从入门到实战,构建复杂AI工作流
无心水
人工智能LangGraph教程多Agent协作框架LangGraph实战案例复杂AI逻辑实现DeepSeek实战AI工作流开发
引言:为什么LangGraph是AI工作流的“下一代引擎”?当你需要构建一个能处理循环逻辑的AI客服系统——比如“用户投诉未解决时自动转人工,解决后发送满意度调查”——传统的链式框架(如LangChain基础链)会显得力不从心:它们难以实现分支跳转、状态保存和循环执行。而LangGraph的出现,正是为了解决这一痛点。LangGraph是LangChain团队推出的AI工作流引擎,专为复杂业务逻辑
- Python协程从入门到精通:9个案例解析yield、gevent与asyncio实战
python_chai
Pythonpython开发语言协程并发yield生成器gerrnletgevent
引言痛点分析:传统多线程在高并发场景下的性能瓶颈。协程优势:轻量级、高并发、低资源消耗。本文目标:通过9个代码案例,系统讲解协程的核心技术和应用场景。目录引言1.协程基础:理解yield生成器1.1yield的暂停与恢复机制1.2生产者-消费者模型实战1.3双向通信:send()方法详解2.手动协程控制:greenlet进阶2.1greenlet的显式切换原理2.2多任务协作案例3.自动化协程:g
- 为什么HashMap选择红黑树而非AVL树?揭秘JDK的深度权衡
今天你慧了码码码码码码码码码码
JavaSE基础java开发语言
当你为HashMap的链表转红黑树机制赞叹时,是否曾疑惑:为什么是红黑树而不是更“平衡”的AVL树?这个看似简单的选择背后,是JDK开发团队在数据结构领域数十年的经验结晶。本文将用真实场景数据,彻底解析这个高频面试题的底层逻辑。一、痛点直击:链表性能崩溃的噩梦想象一个极端场景:恶意攻击者精心构造大量哈希冲突的key,使HashMap退化成超长链表。此时查询效率从O(1)暴跌至O(n)!JDK8的解
- 为什么真正理解 HashMap 的使用场景,能让你代码效率翻倍?(不止于原理!)
你是否曾写过这样的代码:为了找一个用户信息,遍历了整个用户列表?或者在需要快速存取配置项时,却纠结于该用List还是Properties?如果你还在为“如何高效存储和查找键值对”而烦恼,那么HashMap就是那把被你忽视的瑞士军刀。但仅仅知道HashMap的原理是远远不够的,选错场景,它甚至会成为内存泄漏的元凶。一、痛点直击:为什么你需要HashMap?不仅仅是“快”想象一下这些让你抓狂的场景:用
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
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Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要