- 大数据领域数据架构的实时数据可视化架构
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战信息可视化大数据架构ai
大数据领域数据架构的实时数据可视化架构关键词:大数据架构、实时数据处理、数据可视化、流式计算、数据管道、可视化工具、性能优化摘要:本文深入探讨了大数据领域中实时数据可视化架构的设计与实现。我们将从基础概念出发,逐步分析实时数据处理流程,介绍关键技术和工具,并通过实际案例展示如何构建高性能的实时可视化系统。文章将涵盖数据采集、处理、存储和可视化展示的全链路架构,同时讨论性能优化策略和未来发展趋势。1
- 云原生--微服务、CICD、SaaS、PaaS、IaaS
青秋.
云原生docker云原生微服务kubernetesserverlessservice_meshci/cd
往期推荐浅学React和JSX-CSDN博客一文搞懂大数据流式计算引擎Flink【万字详解,史上最全】-CSDN博客一文入门大数据准流式计算引擎Spark【万字详解,全网最新】_大数据spark-CSDN博客目录1.云原生概念和特点2.常见云模式3.云对外提供服务的架构模式3.1IaaS(Infrastructure-as-a-Service)3.2PaaS(Platform-as-a-Servi
- Python 解析 Kafka 消息队列的高吞吐架构
```htmlPython解析Kafka消息队列的高吞吐架构Python解析Kafka消息队列的高吞吐架构Kafka是一个分布式、高吞吐量的消息队列系统,广泛应用于实时数据处理和流式计算场景。Python作为一种灵活且易于使用的编程语言,在与Kafka集成时提供了多种库支持,例如kafka-python和confluent-kafka。本文将探讨如何使用Python构建高效的Kafka消息队列应用
- kafka-day01 初识kafka
一枚小兵
kafkakafkalsrconsumerleaderfollower
1.介绍:消息系统:kafka作为一款消息中间件系统,具备有系统解耦,冗余存储,流量控制,缓冲,异步通讯,扩展性及可恢复性等功能;可以保障分区消息的顺序性及回溯消费功能存储系统:kafka消息持久化到磁盘,较其他内存存储系统而言,有效的降低了数据丢失的风险;kafka提供了多副本机制流数据处理平台:kafka可作为流式计算框架的可靠数据来源2.关键词Producer:Consumer:Broker
- 从零开始搭建flink流式计算项目-1项目创建
电脑玩家柒柒
flink大数据java
项目搭建我这里使用的是jdk17,flink版本1.18.1新建maven项目pom.xml4.0.0cn.xyz2022flink-demo11.0-SNAPSHOT1717UTF-81.18.1org.apache.flinkflink-java${flink.version}org.apache.flinkflink-core${flink.version}<dependency
- 基于 Java 的大数据分布式计算在基因编辑数据分析与精准医疗中的应用进展
知识产权13937636601
计算机java分布式计算基因编辑
随着基因测序成本断崖式下降(单人类全基因组低于100)和CRISPR基因编辑技术成熟,全球日均产生超20PB基因数据。传统单机生物信息学工具难以应对海量多组学数据的整合、分析与临床转化。本文将系统阐述**Java技术栈如何构建新一代基因大数据计算中枢**:基于Hadoop+Spark的分布式架构实现千倍加速的基因组比对;通过Flink流式计算引擎支撑CRISPR脱靶效应实时预测;利用ApacheA
- 利用Flink在大数据领域实现实时推荐系统
利用Flink在大数据领域实现实时推荐系统关键词:Flink、实时推荐系统、大数据处理、流式计算、机器学习、用户画像、协同过滤摘要:本文深入探讨如何利用ApacheFlink构建高性能的实时推荐系统。我们将从推荐系统的基本原理出发,详细分析Flink在实时数据处理中的优势,并通过完整的项目案例展示如何实现一个端到端的实时推荐解决方案。文章涵盖核心算法实现、系统架构设计、性能优化策略以及实际应用场景
- 数据分析学习 Day_01
Detachym
sqlhadoopmysqlspark大数据
一、大数据核心概念与典型业务需求实时分析特点:处理短时间内产生的数据流(如日志、交易、传感器数据)。目标:对正在发生的事件进行即时洞察、监控和响应。技术侧重:流式计算框架(如Flink,SparkStreaming,Storm)。批处理/离线分析特点:处理较长时间跨度内积累的海量历史数据(如日/周/月数据)。目标:面向过去,进行周期性(如每日/每周)的统计、汇总、报表生成和深度挖掘。技术侧重:批处
- Kafka教程(一)基础入门:基本概念、安装部署、运维监控、命令行使用
哥们要飞
kafka运维java分布式大数据
Kafka教程(一)基础入门1.基本概念背景领英->Apache分布式、消息发布订阅系统角色存储系统消息系统流处理平台-KafkaStreaming特点高吞吐、低延迟cg消费不同分区可扩展性(热扩展)持久性、可靠性容错性(n-1个replica)高并发(数千个客户端☆)作用削峰填谷(Peakcut)+解耦流式计算:计算系统的前置缓存和输出结果缓存2.安装部署zookeeper集群zoo.cfgse
- 实时风控技术核心:流式计算与动态规则的协同策略
梁宇凡》
系统架构
一、实时风控的核心场景与技术需求移动支付、直播打赏等场景要求风控响应时间压缩至100ms以内,传统批量处理模式(如T+1数据分析)已无法满足需求。实时风控的技术核心在于:毫秒级数据接入、秒级特征计算、动态规则与模型的实时联动。例如,用户在直播中突然发起万元打赏时,系统需实时校验设备环境(是否模拟器登录)、交易行为(是否短时间内高频打赏)、历史画像(过往打赏金额分布),并在交易完成前完成风险拦截。二
- Flink 常用算子详解与最佳实践
北漂老男人
Flinkflink大数据学习方法
Flink常用算子详解与最佳实践ApacheFlink作为新一代流式计算引擎,以其高吞吐、低延迟和强大的状态管理能力,成为大数据实时处理领域的首选。在实际开发中,Flink的各种算子(Operator)构成了数据处理的核心。本文将详细讲解Flink的常用算子,包括其原理、典型应用场景、详细代码示例、优化建议、学习方法及权威参考链接。一、算子分类概览Flink算子大致分为三类:数据源(Source)
- 大数据领域数据服务的实时处理技术探索
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据ai
大数据领域数据服务的实时处理技术探索关键词:大数据、实时处理、流式计算、Lambda架构、Kappa架构、Flink、Kafka摘要:本文深入探讨大数据领域中数据服务的实时处理技术。我们将从基础概念出发,分析实时处理的核心架构和算法原理,并通过实际案例展示如何构建高效的实时数据处理系统。文章将覆盖流式计算框架、消息队列、实时分析技术等关键组件,同时提供实用的开发指南和最佳实践,帮助读者掌握构建实时
- spark读文件忽略第一行_Spark 核心概念与操作
weixin_39569894
spark读文件忽略第一行
spark简介ApacheSpark是新兴的一种快速通用的大规模数据处理引擎。它的优势有三个方面:通用计算引擎能够运行MapReduce、数据挖掘、图运算、流式计算、SQL等多种框架;基于内存数据可缓存在内存中,特别适用于需要迭代多次运算的场景;与Hadoop集成能够直接读写HDFS中的数据,并能运行在YARN之上。Spark是用Scala语言编写的,所提供的API也很好地利用了这门语言的特性,当
- Python, C ++,C 语言开发常规职业技能线上鉴定与评测app
Geeker-2025
pythonc++c语言
以下是针对常规职业技能线上精细鉴定与评测APP的开发方案,结合Python、C++和C的技术特性,构建高效、安全、可扩展的职业技能评估系统:---一、系统架构设计1.技术栈分层模块Python应用场景C++应用场景C应用场景核心算法引擎机器学习模型训练(PyTorch/TensorFlow)高性能评测算法(模板元编程)底层硬件接口(传感器数据采集)实时数据处理流式计算(ApacheBeam)内存数
- Python 解析 Kafka 消息队列的高吞吐架构
未知拾遗
pythonkafka架构
```htmlPython解析Kafka消息队列的高吞吐架构Python解析Kafka消息队列的高吞吐架构Kafka是一个分布式、高吞吐量的消息队列系统,广泛应用于实时数据处理和流式计算场景。Python作为一种灵活且易于使用的编程语言,在与Kafka集成时提供了多种库支持,例如kafka-python和confluent-kafka。本文将探讨如何使用Python构建高效的Kafka消息队列应用
- Kafka+Spark-Streaming实现流式计算(WordCount)
凡心微光
kafkasparkscala大数据算法
Kafka+Spark-Streaming实现流式计算(WordCount)1.所需jar包下载spark-streaming-kafka-0-10_2.12-3.1.1.jar下载spark-token-provider-kafka-0-10_2.12-3.1.1.jar下载将/home/DYY/spark/kafka_2.12-3.0.0/libs/目录下的kafka-clients-3.0.
- SparkStreaming概述
淋一遍下雨天
spark大数据学习
SparkStreaming主要用于流式计算,处理实时数据。DStream是SparkStreaming中的数据抽象模型,表示随着时间推移收到的数据序列。SparkStreaming支持多种数据输入源(如Kafka、Flume、Twitter、TCP套接字等)和数据输出位置(如HDFS、数据库等)。SparkStreaming特点易用性:支持Java、Python、Scala等编程语言,编写实时计
- Python 解析 Kafka 消息队列的高吞吐架构
数据库管理员的恶梦fB
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```htmlPython解析Kafka消息队列的高吞吐架构Python解析Kafka消息队列的高吞吐架构Kafka是一个分布式、高吞吐量的消息队列系统,广泛应用于实时数据处理和流式计算场景。Python作为一种灵活且易于使用的编程语言,在与Kafka集成时提供了多种库支持,例如kafka-python和confluent-kafka。本文将探讨如何使用Python构建高效的Kafka消息队列应用
- Flink介绍——实时计算核心论文之Storm论文总结
黄雪超
从0开始学Flinkstorm大数据论文阅读
引入我们通过S4和Storm论文的以下文章,已经对S4和Storm有了较多认识:S4论文详解S4论文总结Storm论文详解本文则会结合这两者的论文内容进行对比总结,去看看为什么Storm能战胜S4成为当时实时处理的顶流。我们知道S4的实时计算模型,是通过抽象出一个叫做PE的单元,然后所有的数据、处理逻辑都是基于PE的,而且整个系统没有Master,是完全对称的架构。而Storm在流式计算上,虽然也
- Spark
薇晶晶
大数据
Spark简介Spark的特点运行速度快:使用DAG执行引擎以支持循环数据流与内存计算容易使用:支持使用Scala、Java、Python和R语言进行编程,可以通过SparkShell进行交互式编程通用性:Spark提供了完整而强大的技术栈,包括SQL查询、流式计算、机器学习和图算法组件运行模式多样:可运行于独立的集群模式中,可运行于Hadoop中,也可运行于AmazonEC2等云环境中,并且可以
- Rust + 时序数据库 TDengine:打造高性能时序数据处理利器
涛思数据(TDengine)
时序数据库rusttdengine
引言:为什么选择TDengine与Rust?TDengine是一款专为物联网、车联网、工业互联网等时序数据场景优化设计的开源时序数据库,支持高并发写入、高效查询及流式计算,通过“一个数据采集点一张表”与“超级表”的概念显著提升性能。Rust作为一门系统级编程语言,近年来在数据库、嵌入式系统、分布式服务等领域迅速崛起,以其内存安全、高性能著称,与TDengine的高效特性天然契合,适合构建高可靠、高
- Flink流式计算系统
xyzkenan
Flink大数据大数据开发
本文将以这些概念为基础,逐一介绍Flink的发展背景、核心概念、时间推理与正确性工具、安装部署、客户端操作、编程API等内容,让开发人员对Flink有较为全面的认识并拥有一些基础操作与编程能力。一、发展背景1.1数据处理架构在流处理器出现之前,数据处理架构主要由批处理器组成,其是对无限数据的有限切分,具有吞吐量大、数据较为准确的特点。然而我们知道,批处理器在时间切分点附近仍然无法保证数据结果的真实
- 时间语义与窗口操作:Flink 流式计算的核心逻辑
小诸葛IT课堂
flink大数据
在实时数据流处理中,时间是最为关键的维度之一。Flink通过灵活的时间语义和丰富的窗口类型,为开发者提供了强大的时间窗口分析能力。本文将深入解析Flink的时间语义机制,并通过实战案例演示如何利用窗口操作实现实时数据聚合。一、Flink时间语义详解1.1三种时间概念1.1.1EventTime(事件时间)定义:事件实际发生的时间,由事件本身携带的时间戳决定应用场景:需要准确反映事件真实顺序的场景(
- 图数据库的易用性—GES与Flink的对接
华为云技术精粹
云计算华为云
数字化时代,业务的实时处理需求越来越迫切,实时预警、实时风控、实时推荐等,Flink作为新一代流批统一的计算引擎,具有独特的天然流式计算特性和更为先进的架构设计的特点,它可以从不同的第三方存储引擎中读取数据,进行处理,然后再写出到另外的存储引擎中。GES拥抱变化,开发了与Flink的对接工具GES-Flink-Connector。GES-Flink-Connector是一款自定义的离线/实时数据同
- 消息中间件 --- Apache Pulsar
johnrui
云计算
使用场景,参考地址:最佳实践|ApachePulsar在拉卡拉的技术实践_开源_ApachePulsar_InfoQ写作社区场景1:流式队列场景2:消息队列:OpenMessaging协议实现(透明层协议)场景3:流式队列:自定义Kafka0.8-Source(Source开发)场景4:流式队列:Function消息过滤(消息过滤)场景5:流式队列:PulsarFlinkConnector流式计算
- Hologres 介绍
黄毛火烧雪下
数据分析
Hologres是阿里云提供的一款实时数据分析平台,它结合了数据仓库(DataWarehouse)和流式计算(StreamProcessing)的优势,专为大规模数据分析和实时数据处理而设计。Hologres基于PostgreSQL构建,提供了高性能的查询处理、强大的数据分析能力,并能够支持海量数据的实时分析。一、Hologres的核心特点和功能:1、基于PostgreSQL构建:Hologres
- docker搭建TDengine环境
时尚IT男
dockertdengine容器
TDengine是涛思数据旗下一款产品开源、云原生的时序数据库(TimeSeriesDatabase),已在2018年8月推出正式商业化版本。TDengine不依赖任何开源或第三方软件,拥有完全自主知识产权,具有高性能、高可靠、可伸缩、零管理、简单易学等技术特点。[1]提供缓存、数据订阅、流式计算等功能,最大程度减少研发和运维的复杂度。TDengine官方文档一.TDengin安装1.拉取TDen
- 2天的Flink Forward Asia 有什么值得关注的点
本文于12.8首发于公众号“狗哥琐话”。系是B站视频的文字稿。有兴趣的同学可以看B站的视频,搜索“抽象狗哥”。11月29号和30号,FlinkForwardAsia在上海举行。这篇文章给大家搞个省流版,聊聊有什么值得关注的点。Flink近2年的一个大动作就是把Flink的场景从流式计算到流式湖仓,主要是依托于ApachePaimon来建设的。流式湖仓和实时数仓是两回事啊。新鲜度上有很大的差别,前者
- Flink提交任务命令执行错误NoSuchMethodError
500佰
Flink线上问题处理方案flink大数据云计算运维
#Flink常见故障#大数据#生产环境真实案例#Flink#流式计算#流批一体#整理#经验总结说明:此篇总结Flink常见故障案例处理方案结合自身经历总结不易+关注+收藏欢迎留言更多Flink案例汇总方案解决方案:Flink业务常见故障多案例解决方案Flink提交任务命令执行错误NoSuchMethodError问题使用flinkrun命令提交任务时报错,报错如下:java.lang.NoSuch
- 使用Flink进行流式图处理
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
使用Flink进行流式图处理1.背景介绍1.1大数据时代的到来随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展,数据呈现出爆炸式增长。根据IDC的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB。传统的批处理系统已经无法满足对实时数据处理的需求。因此,流式计算应运而生,成为大数据处理的重要组成部分。1.2流式计算的概念流式计算是一种新兴的数据处理范式,它能够持续不断地处理来自各种数据源的数据流。与传统的批处
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理