- Python爬虫短视频平台数据抓取:抓取视频和评论技术方案
数据狐(DataFox)
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言
一、摘要本方案提供完整的Python爬虫实现流程,涵盖短视频平台(以抖音为例)的视频与评论数据采集技术,包含环境配置、核心代码实现及反爬优化策略。通过模拟浏览器操作、API接口分析及数据持久化处理,实现高效合规的数据采集。二、引言短视频平台数据具有巨大商业价值,但直接爬取面临动态渲染、加密参数等反爬机制挑战。本方案采用混合技术路线,结合网页解析与移动端API分析,平衡效率与成功率。三、环境配置基础
- SQL的优化技巧
清风序来
数据库sqlmybatis数据库
目录前言1避免使用select*2用unionall代替union3小表驱动大表4.批量操作5多用limit6in中值太多7增量查询8高效的分页9用连接查询代替子查询10join的表不宜过多11join时要注意12控制索引的数量13选择合理的字段类型14提升groupby的效率15索引优化前言sql优化是一个大家都比较关注的热门话题,无论你在面试,还是工作中,都很有可能会遇到。如果某天你负责的某个
- 嵌入式环境下的C++最佳实践
is0815
c++开发语言
目标:学习嵌入式环境下的C++最佳实践内存管理优化:避免动态分配为什么避免动态分配?堆内存分配(如malloc,new)开销大,速度慢。堆内存容易导致碎片化,增加内存压力。动态分配增加内存泄漏、使用后未释放等风险。实时、高性能系统(嵌入式、游戏引擎)尤其需要优化内存管理。栈vs堆的性能对比特性栈(stack)堆(heap)分配/释放速度极快(O(1))较慢(需管理分配表,O(logn)或更慢)生命
- HTTP代理时减少TCP重传的技巧
华科℡云
运维服务器linux
在HTTP代理场景中,TCP重传会增加网络延迟、降低传输效率,影响用户体验。以下是一些减少TCP重传的有效技巧。优化网络环境确保网络稳定:检查代理服务器与客户端、目标服务器之间的网络连接,排查是否存在线路故障、信号干扰等问题。例如,若使用无线网络,可尝试更换为有线连接,以减少信号波动导致的丢包。合理分配带宽:避免代理服务器所在网络带宽被过度占用。可通过网络管理工具对不同业务的带宽进行限制和分配,确
- C#使用ExcelDataReader高效读取excel文件写入数据库
香煎三文鱼
.netcore.Net6C#C#读取excel
分享一个库ExcelDataReader,它专注读取、支持.xls/.xlsx、内存优化。首先安装NuGet包dotnetaddpackageExcelDataReaderdotnetaddpackageSystem.Text.Encoding.CodePages编码内存优化:每次仅读取一行,适合处理百万级数据。类型安全方法:可用GetString(0)、GetDouble(1)等强类型方法(需确
- 提升异地网络性能的全面指南:QoS策略、CDN加速与WAN优化技术
北极光SD-WAN组网
网络
一、网络延迟与带宽优化:QoS策略与带宽聚合技术1.1QoS(服务质量)策略的核心功能QoS(QualityofService)是网络性能优化的核心技术,通过对网络流量进行分类和优先级分配,确保关键业务(如视频会议、语音通话)的低延迟和高可靠性。关键策略包括:流量分类与优先级分配:通过策略规则对不同种类的流量进行标记,将高优先级分配给实时性要求高的业务。拥塞管理:利用队列技术如CBWFQ(基于类的
- SQLite 数据库在大数据分析中的应用潜力
数据库管理艺术
数据库sqlite数据分析ai
SQLite数据库在大数据分析中的应用潜力关键词:SQLite、大数据分析、轻量级数据库、嵌入式数据库、数据仓库、OLAP、性能优化摘要:本文深入探讨了SQLite这一轻量级嵌入式数据库在大数据分析领域的应用潜力。我们将从SQLite的核心架构出发,分析其在大数据场景下的优势和限制,并通过实际案例展示如何通过优化策略和扩展技术使SQLite能够处理大规模数据集。文章包含性能对比测试、优化技巧和实际
- DTO、VO、POJO与实体类使用方案(结合Mapper.xml)
csdn_HPL
xmlwindows
结合MyBatis的Mapper.xml文件,展示完整的层级数据流转和数据库操作。1.实体类优化(Entity)//User.java@Data@NoArgsConstructor@AllArgsConstructor@TableName("sys_user")publicclassUser{@TableId(type=IdType.AUTO)privateLonguserId;@NotBlank
- 鸿蒙线程池全揭秘:让你的应用快、稳、省资源
harmonyos
摘要在现代应用开发中,多线程已经成为提升程序性能、优化用户体验的关键手段。尤其是在HarmonyOS(鸿蒙系统)这种强调分布式、并发处理的系统架构中,合理使用多线程不仅可以让程序运行更高效,还能帮助我们处理复杂的后台任务,比如文件下载、数据库操作、网络请求等。引言鸿蒙系统作为面向多设备融合的新一代操作系统,其支持的多线程模型与传统Android十分类似。很多Java的线程操作方法在鸿蒙中依然适用。
- 【HarmonyOS next】ArkUI-X休闲益智记忆翻牌【进阶】
harmonyos-next
本文通过记忆翻牌游戏实现,揭秘网络图片在HarmonyOS与iOS设备上的渲染差异,并提供专业级优化方案。基于ArkUI-X的Web组件技术,我们实现了一套代码双端运行的混合架构。一、跨平台实现架构//ArkTS核心实现importweb_webviewfrom'@ohos.web.webview';@Entry@ComponentstructIndex{controller:web_webvie
- 【HarmonyOS Next】ArkUI-X休闲益智接水果【进阶】
harmonyos-next
本文通过ArkUI-X实现跨平台接水果游戏,深入探究网络图片在HarmonyOS与iOS设备上的渲染差异,并提供专业级优化方案。基于WebView的混合架构,我们实现了单代码库双端适配的高效开发模式。一、跨平台架构设计//ArkTS核心实现importweb_webviewfrom'@ohos.web.webview';@Entry@ComponentstructIndex{controller:
- 布线后优化(PostRoute Optimization)解析
weixin_45371279
innovus
AboutPostRouteOptimization一、PostRoute优化的核心功能与默认行为在PostRoute模式下,软件默认执行以下操作(除非手动指定其他目标):违规修复优先级:首先处理寄存器到寄存器(Reg2Reg)路径及寄存器到时钟(Reg2Clock)路径组。其次处理默认路径组的建立时间(Setup)违规和设计规则违规(DRV)。技术流程:RC参数提取:计算布线后的寄生电阻(R)和
- Cadence Design Systems EDA介绍(五)--Innovus
小蘑菇二号
笔记
目录Innovus的主要功能1.初始布局规划(Floorplanning)2.详细布局(Placement)3.布线(Routing)4.时序分析与优化(TimingAnalysisandOptimization)5.功耗分析与优化(PowerAnalysisandOptimization)6.面积优化(AreaOptimization)7.签核(Sign-off)Innovus的特点1.高性能2
- 鸿蒙线程池全揭秘:让你的应用快、稳、省资源
前端世界
harmonyosharmonyos华为
摘要在现代应用开发中,多线程已经成为提升程序性能、优化用户体验的关键手段。尤其是在HarmonyOS(鸿蒙系统)这种强调分布式、并发处理的系统架构中,合理使用多线程不仅可以让程序运行更高效,还能帮助我们处理复杂的后台任务,比如文件下载、数据库操作、网络请求等。引言鸿蒙系统作为面向多设备融合的新一代操作系统,其支持的多线程模型与传统Android十分类似。很多Java的线程操作方法在鸿蒙中依然适用。
- Unity引擎开发:VR控制器开发_(3).Unity中的VR控制器交互设计
Unity中的VR控制器交互设计在前一节中,我们探讨了如何在Unity中设置和配置VR环境。现在,我们将深入探讨VR控制器的交互设计,这是实现沉浸式VR体验的关键部分。通过本节的学习,你将了解如何在Unity中设置和使用VR控制器,实现基本的交互功能,并优化用户体验。1.VR控制器的类型和功能在虚拟现实(VR)开发中,控制器是用户与虚拟环境进行交互的主要工具。常见的VR控制器有OculusTouc
- 【无标题】
MaisieKim_
大数据人工智能
信息壁垒导致协作困难的本质原因在于:沟通机制不透明、信息流动不顺畅、平台工具未统一、组织文化缺乏协作导向。**其中,沟通机制不透明是造成跨团队协作效率低下的核心障碍之一。它导致信息在传递过程中失真、遗漏或延迟,从而影响项目推进节奏与协同效率。要打通沟通链路,必须从组织架构、技术工具与文化氛围三方面系统优化。一、沟通机制不透明:根因分析与治理策略沟通机制不透明常表现为汇报链路层层传递、关键信息无法及
- AI原生应用性能优化:混合推理的7个最佳实践
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据AI-native性能优化ai
AI原生应用性能优化:混合推理的7个最佳实践关键词:AI原生应用、性能优化、混合推理、最佳实践、推理效率摘要:本文主要探讨了AI原生应用性能优化中混合推理的相关内容。首先介绍了文章的背景、目的、预期读者和文档结构等信息,接着对混合推理的核心概念进行了通俗易懂的解释,并阐述了各核心概念之间的关系,给出了核心概念原理和架构的文本示意图以及Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,用数
- 干货!大模型时代一定要收藏的 20 个LLM 中文数据集
OpenBayes
资源上新人工智能语言模型数据库机器学习
自ChatGPT重磅推出以来,大语言模型(largelanguageModel,LLM)以其卓越的学习能力在各个领域引起轰动。大模型的训练和调优离不开优质庞大的数据支撑,精心构建的数据集不仅为大模型提供了充分的燃料,还为大模型在垂直领域的应用和性能提升提供了可能。本文整理了一些适用于大模型训练调优的热门中文公开数据集(按照首字母A-Z顺序排列),以供大家了解和使用。温馨提示:本文列举的所有数据集,
- Mysql回表查询:深入解析与实战应用
需要重新演唱
mysqlmysql数据库
Mysql回表查询:深入解析与实战应用今天,我们将深入探讨Mysql中的回表查询。回表查询是Mysql索引机制中的一个重要概念,理解它的工作原理和优化方法,对于提升数据库查询性能至关重要。让我们一起揭开回表查询的神秘面纱。1.什么是回表查询?回表查询(LookupQuery)是指在使用非聚集索引(Non-ClusteredIndex)进行查询时,如果需要获取的数据不在索引页中,就需要根据索引页中的
- Python Pandas 如何进行数据分组统计
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Python人工智能与大数据Python编程之道pythonpandas网络ai
PythonPandas如何进行数据分组统计关键词:PythonPandas、数据分组、groupby、聚合函数、数据透视表、数据统计、数据分析摘要:本文将深入探讨如何使用PythonPandas库进行高效的数据分组统计操作。我们将从基础概念入手,详细讲解groupby机制的原理和使用方法,介绍各种聚合函数的应用,探讨高级分组技巧,并通过实际案例展示如何解决复杂的数据分析问题。文章还将涵盖性能优化
- SQL Server的个人学习笔记
萌尛喵
sql学习数据库
1.基础SQLServer是由Microsoft开发和销售的关系数据库管理系统或RDBMS。SQLServer建立于SOL之上,是一种用于关系数据交互的标准编程语言。2.组件SQLServer主要由数据库引擎和SQLOS两个组件组成。①数据库引擎SQLServer的核心组件是数据库引擎。数据库引擎由处理查询的关系引擎和管理数据库文件、页面、索引等的存储组成。数据库引擎也创建并执行数据库对象,如存储
- SQLserver数据库学习笔记
溪衡
学习
小记1:1.newid()我觉得是一个生成唯一键的好方法,不用自增控制主键,可以用这个试试,注意不做处理的话,需要36位。例如:在数据库中直接使用语句selectnewid()2.nolock按我的理解是“不上锁的”,所谓的脏读,大多用的都是这个东西,据说可以提高查询速度。3.go批处理语句,将前面的代码作为一批处理。4.内连接与简单多表在数据量少的时候查询速度差距并不明显。5.删除和更新数据时,
- 探索Java性能优化的利器:Java Microbenchmark Harness(JMH)
柯茵沙
探索Java性能优化的利器:JavaMicrobenchmarkHarness(JMH)jmhhttps://openjdk.org/projects/code-tools/jmh项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/jm/jmhJavaMicrobenchmarkHarness(简称JMH)是一个用于构建、运行和分析Java以及其他在JVM上运行的语言的微基准测
- 【图像处理入门】12. 综合项目与进阶:超分辨率、医学分割与工业检测
小米玄戒Andrew
图像处理:从入门到专家图像处理人工智能深度学习算法python计算机视觉CV
摘要本周将聚焦三个高价值的综合项目,打通传统算法与深度学习的技术壁垒。通过图像超分辨率重建对比传统方法与深度学习方案,掌握医学图像分割的U-Net实现,设计工业缺陷检测的完整流水线。每个项目均包含原理解析、代码实现与性能优化,帮助读者从“技术应用”迈向“系统设计”。一、项目1:图像超分辨率重建(从模糊到清晰的跨越)1.技术背景与核心指标超分辨率(SR)是通过算法将低分辨率(LR)图像恢复为高分辨率
- JMH (Java Microbenchmark Harness)
阙芸
python测试工具开发语言
JMH是Java的微基准测试工具,由OpenJDK团队开发,专门用于编写、运行和分析Java代码的微基准测试(microbenchmark)。为什么需要JMH普通的基准测试方法(如多次循环调用方法并计时)存在很多问题:JVM的JIT编译优化(方法内联、死代码消除等)预热效应(JVM需要"热身"才能达到最佳性能)垃圾回收的干扰操作系统调度的影响JMH解决了这些问题,提供了准确的基准测试环境。基本使用
- 《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
- 《Redis高并发优化策略与规范清单:从开发到运维的全流程指南》
猕员桃
redis运维数据库
Redis高并发优化策略与规范清单:从开发到运维的全流程指南在互联网应用的后端架构中,Redis凭借其高性能、高并发的特性,成为缓存和数据存储的首选方案。无论是电商抢购、社交平台的点赞计数,还是在线旅游平台的实时数据查询,Redis都在支撑着海量请求的快速处理。然而,随着业务规模的扩大和流量的激增,Redis在高并发场景下也面临诸多挑战,如性能瓶颈、内存溢出、缓存雪崩等。为了确保Redis在高并发
- 《去哪儿网Redis高并发实战:从问题定位到架构升级》
猕员桃
redis架构数据库
去哪儿网Redis高并发实战:从问题定位到架构升级在互联网行业竞争日益激烈的当下,高并发场景下的系统性能优化一直是技术团队面临的重要挑战。对于去哪儿网这类在线旅游平台来说,节假日期间的流量高峰更是对系统架构的严峻考验。本文将深入剖析去哪儿网在五一假期期间,针对Redis高并发问题的实战解决方案,从问题定位、优化策略到架构升级,全方位展现整个优化过程。一、案例背景:五一假期流量峰值挑战1.1业务场景
- 手把手教程:在 VS2017 32位 Windows 环境下编译 OR-Tools 9.6 并集成到 C++ 项目
A小庞
C++知识算法c++开发语言or-tools算法库
OR-Tools是Google开源的优化算法库,支持路径规划、线性规划、约束编程等多种功能。本文将详细介绍在VisualStudio201732位Windows环境下编译OR-Tools9.6的两种方法:联网自动下载依赖和手动编译依赖项,并提供避坑指南。方法一:联网自动下载依赖(推荐新手)步骤1:克隆OR-Tools仓库gitclonehttps://github.com/google/or-to
- Google的OR-Tools:运筹学与优化的强大工具
A小庞
算法调度算法or-toolsGoogle
在当今数字化时代,优化问题无处不在,从物流配送到生产计划,从资源调度到交通流量优化,这些看似复杂的问题都可以通过专业的工具来解决。Google的OR-Tools正是这样一款强大的运筹学和优化工具包,它为开发者提供了丰富的算法和功能,帮助解决各种复杂的优化问题。一、OR-Tools简介OR-Tools(OperationsResearchTools)是Google开源的一个用于组合优化的软件套件,旨
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号