- 大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验
一个“不专业”的阿凡
大数据
问题导读:1、项目中遇到过哪些问题?2、Kafka消息数据积压,Kafka消费能力不足怎么处理?3、Sqoop数据导出一致性问题?4、整体项目框架如何设计?项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机(1)如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数,和每个任务申请的最大内存。调整参数:yarn.scheduler.maximum-allocation-mb(单个任务可申请的最多物理内存
- Apache大数据旭哥优选大数据选题
Apache大数据旭
大数据定制选题javahadoopspark开发语言ideahive数据库架构
定制旭哥服务,一对一,无中介包安装+答疑+售后态度和技术都很重要定制按需求做要求不高就实惠一点定制需提前沟通好怎么做,这样才能避免不必要的麻烦python、flask、Django、mapreduce、mysqljava、springboot、vue、echarts、hadoop、spark、hive、hbase、flink、SparkStreaming、kafka、flume、sqoop分析+推
- hive相关命令
Wang·Br
bigdata笔记hive
hive相关命令1.hive-helphive-e:不进入hive交互窗口,执行sql语句hive-e"select*users"hive-f:执行脚本中sql语句#创建文件hqlfile1.sql,内容:select*fromusers#执行文件中的SQL语句hive-fhqlfile1.sql#执行文件中的SQL语句,将结果写入文件hive-fhqlfile1.sql>>result1.log
- hive服务启停脚本
热爱技术的小陈
大数据hive大数据hadoop
hive.sh#!/bin/bashHIVE_LOG_DIR=$HIVE_HOME/logs#创建日志目录if[!-d$HIVE_LOG_DIR]thenmkdir-p$HIVE_LOG_DIRfi#检查进程是否运行正常,参数1为进程名,参数2为进程端口functioncheck_process(){pid=$(ps-ef2>/dev/null|grep-vgrep|grep-i$1|awk'{p
- 【Hive】-- hive 3.1.3 伪分布式部署(单节点)
oo寻梦in记
ApachePaimon大数据服务部署hive分布式hadoop
1、环境准备1.1、版本选择apachehive3.1.3apachehadoop3.1.0oraclejdk1.8mysql8.0.15操作系统:Macos10.151.2、软件下载https://archive.apache.org/dist/hive/https://archive.apache.org/dist/hadoop/1.3、解压tar-zxvfapache-hive-4.0.0-
- Java后端开发技术详解
小二爱编程·
java开发语言
Java作为一门成熟的编程语言,已广泛应用于后端开发领域。其强大的生态系统和广泛的支持库使得Java成为许多企业和开发者的首选后端开发语言。随着云计算、微服务架构和大数据技术的兴起,Java后端开发的技术栈也不断演进。本文将详细介绍Java后端开发的核心技术,包括Java基础、常见框架、数据库操作、缓存技术、异步编程等。1.Java基础:理解面向对象的编程Java是一种面向对象的编程语言,面向对象
- Hive 分区实战指南:动态分区 vs 静态分区的深度解析
自然术算
Hive面试100篇hivehadoop数据仓库
一、为什么需要分区?在Hive数据仓库中,表数据通常以**分区(Partition)**形式组织。想象一个存储了10年电商订单的表,如果没有分区,所有数据会集中在一个目录下:/user/hive/warehouse/orders/├──part-00000├──part-00001└──...(百万个文件)这种情况下,即使执行WHEREdt='2023-12-31'的查询,Hive也需要扫描全表数
- IDC权威认证!永洪科技入选 IDC「GBI图谱」,点亮生成式 BI 价值灯塔
永洪科技
科技人工智能BI大数据数据分析
大数据市场正在稳步前进,生成式AI已成为厂商服务的重点方向,其发展离不开数据底座建设和数据工程管理,反过来AI也会帮助开发运维人员、业务人员和管理层更好地使用、查询数据。IDC调研数据显示,在生成式AI的驱动下,未来5年企业在数据管理和数据分析基础设施建设的投资增长率将分别达到8.7%和9.2%。近日,国际咨询机构IDC发布了《中国数据智能市场生态图谱V5.0》,在这一领域,永洪科技以其创新前沿的
- 打造金融数据新引擎,看永洪科技助力头部农信社搭建一站式分析平台
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在数字化转型的浪潮中,金融行业作为经济发展的核心引擎,正加速探索数字化、智能化的新路径。永洪科技,近日成功助力某省农村信用社联合社(简称:Z企业)完成了其数字化转型的重要一步,通过部署先进的商业智能解决方案,为Z企业的业务升级与效能提升注入了强劲动力。随着智能金融时代的来临,以大数据、人工智能、移动互联等新兴技术为核心的金融科技持续赋能银行金融业务数字化、智能化、开放化的发展,为金融机构营销体系的
- 读书笔记五 ---大数据之路--数仓分层
qq_38215991
bigdata大数据
数据分层在流式数据模型中,数据模型整体上分为五层。ODS层跟离线系统的定义一样,ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据(进行了数据清洗),包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。在这一层,实时和离线在源头上是统一的,这样的好处是用同一份数据加工出来的指标,口径基本是统一的,可以更方便进行实时和离线问数据比对。例如:原始的订单变更记录数据、服务器引擎的访同日志。(原始数据
- 使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要
dgay_hua
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在大数据处理和文本分析领域,MapReduce是一种非常重要的策略,用于处理和分析大型数据集。具体到文本处理方面,MapReduceDocumentsChain구현了一种map-reduce策略,可以有效地处理长文本。本文将介绍如何从MapReduceDocumentsChain迁移到LangGraph,并探讨LangGraph在流处理、检查点恢复等方面的优势。技术背景介绍MapReduceDoc
- jmeter安装和jmeter历史版本下载
weixin_30432007
java
一、jmete下载:1、最新版本下载地址:http://jmeter.apache.org/download_jmeter.cgi2、历史版本下载地址:https://archive.apache.org/dist/jmeter/binaries/二、软件安装及设置环境变量1、JDK安装目录在D:\ProgramFiles\Java,其环境变量设置为:JAVA_HOME值为:D:\ProgramF
- Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践
一键难忘
Bokehpython开发语言
用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践在大规模数据处理和分析中,数据可视化是一个至关重要的环节。Bokeh是一个在Python生态中广泛使用的交互式数据可视化库,它具有强大的可扩展性和灵活性。本文将介绍如何使用Bokeh处理大规模数据可视化,并提供一些最佳实践和代码实例,帮助你高效地展示大数据集中的重要信息。1.为什么选择Bokeh?Bokeh是一个专为浏览器呈现而设计的可视化库,它支持高效渲
- 分页优化之——游标分页
PhilipJ0303
Java面试java数据库优化游标分页分页查询
游标分页(Cursor-basedPagination)是一种高效的分页方式,特别适用于大数据集和无限滚动的场景。与传统的基于页码的分页(如page=1&size=10)不同,游标分页通过一个唯一的游标(通常是时间戳或唯一ID)来标记分页的位置,避免了传统分页在数据变动时的重复或遗漏问题。以下是游标分页在前后端的实现方式:1.游标分页的核心概念游标(Cursor):游标是一个唯一标识符,通常是数据
- 轻松入门Apache SeaTunnel:数据集成利器
窝窝和牛牛
SeaTunnelETL数据集成
文章目录轻松入门ApacheSeaTunnel:数据集成利器什么是SeaTunnel基本原理运行流程SeaTunnelvsDataX:两大数据集成工具对比实战场景:MySQL数据同步至ElasticsearchSeaTunnel实现方案DataX实现方案实现原理对比底层依赖环境方案优缺点分析快速上手环境准备简单示例总结轻松入门ApacheSeaTunnel:数据集成利器什么是SeaTunnelAp
- MySQL 到 Hadoop:Sqoop 数据迁移 ETL
Ice星空
ETL
文章目录ETL:Extract-Transform-Load数据迁移过程一、Extract数据抽取1.ODS:OperationalDataStore-可操作数据存储2.DW:DataWarehouse-数据仓库3.DM:DataMart-数据集市二、Transform数据清洗和转换1.数据清洗2.数据转换三、Load数据加载四、数据迁移方法1.Sqoop1.1MySQL->Hive1.1.1im
- Hive常用函数 - abs
Called_Kingsley
Hivehive函数
Hive常用函数-abs官方解释abs(x)-returnstheabsolutevalueofx个人理解就是返回函数括号内数字的绝对值。想要获取该数的绝对值的时候就用这个函数没错使用示例selectabs(-1);>1官方示例abs(x)-returnstheabsolutevalueofxExample:>SELECTabs(0)FROMsrcLIMIT1;0>SELECTabs(-5)FRO
- 通过启用Ranger插件的Hive审计日志同步到Doris做分析
fzip
DorisHivedoris审计hive
以下是基于ApacheDoris的RangerHive审计日志同步方案详细步骤,结合审计日志插件与数据导入策略实现:一、Doris环境准备1.创建审计日志库表参考搜索结果的表结构设计,根据Ranger日志字段调整建表语句:CREATEDATABASEIFNOTEXISTSranger_audit;CREATETABLEIFNOTEXISTSranger_audit_hive_log(repoTyp
- 探索数据安全新境界:Apache Spark SQL Ranger Security插件深度揭秘
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探索数据安全新境界:ApacheSparkSQLRangerSecurity插件深度揭秘项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-ranger随着大数据的爆炸性增长,数据安全性成为了企业不可忽视的核心议题。在这一背景下,【ApacheSparkSQLRangerSecurityPlugin】以其强大的数据访问控制能力脱颖而出,成为数据处理领域的明星级
- Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持(146)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据智能医疗远程会诊专家协作数据安全病例诊断
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- Flink相关面试题
努力的搬砖人.
面试java后端flink
以下是150道ApacheFlink面试题及其详细回答,涵盖了Flink的基础知识、核心架构、API使用、性能调优等多个方面,每道题目都尽量详细且简单易懂:Flink基础概念类1.什么是ApacheFlink?ApacheFlink是一个开源的流处理和批处理框架,能够实现快速、可靠、可扩展的大数据处理。它既可以处理无界的数据流,也可以处理有界的数据批,提供了低延迟和高吞吐量的实时数据处理能力。Fl
- linux上安装postgresql9.5
crayon-shin-chan
#postgresqlsurprise#linuxlinuxubuntuPostgreSQL数据库
1.查看源版本czy@Mint~$sudoapt-getupdateczy@Mint~$apt-cachemadisonpostgresqlpostgresql|9.5+173ubuntu0.3|http://archive.ubuntu.com/ubuntuxenial-updates/mainamd64Packagespostgresql|9.5+173ubuntu0.3|http://arc
- 2017安全之势:云、大数据、IoT、人工智能
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“新技术让信息系统变成了孙悟空,开始无所不能,但安全仍是它的‘紧箍咒’!怎样解开这个‘紧箍咒’?各路安全厂商各显其能,但似乎路漫漫兮离目标还很遥远。”三未信安董事长张岳公在ZD至顶网《百位意见领袖寄语2017》中说出了这样一句话,我觉着很有道理。安全是一个永恒的话题,如果说它与新的信息技术相生相克也不过分。即便如此,我们更要尽可能的减少安全带来的束缚。2017已经到来,不妨来看看至顶网与业界大咖总
- 直方图梯度提升:大数据时代的极速决策引擎
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大数据机器学习深度学习直方图梯度提升GBDT算法
一、为什么需要直方图梯度提升?在Kaggle竞赛的冠军解决方案中,超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时,传统梯度提升树(GBDT)面临三大致命瓶颈:训练耗时剧增:每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸:存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下:无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树(GBDT)作为集成学习的代表算法,通过迭代构建决策树实现预测能力
- 从原理到实践:Go 语言内存优化策略深度解析
叶间清风1998
服务器linux网络
目录一、引言二、Go语言内存管理基础原理2.1栈与堆内存分配2.2垃圾回收机制剖析三、内存优化策略与实践3.1合理使用指针传递3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5减少闭包导致的变量逃逸四、内存优化工具与性能分析4.1pprof工具的使用4.2其他性能分析辅助手段五、不同场景下的内存优化案例分析5.1高并发Web服务场景5.2大数据处理与分析场景六、总结与展
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蓝菱
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转自http://www.cnblogs.com/end/archive/2012/02/21/2360965.htm1.作用Linux系统中grep命令是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹配的行打印出来。grep全称是GlobalRegularExpressionPrint,表示全局正则表达式版本,它的使用权限是所有用户。2.格式grep[options]3.主要参数[o
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目录1下载安装文件2安装Qt5.14.2和QtCreator3解决编译问题1下载安装文件从Qt官网或清华大学镜像站https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/gnu/gcchttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/qt/archive/qt/5.14/5.14.2/下载Qt安装文件。以清华大学镜像站为例,下载如下:wgethttps:/
- 硅谷企业的大数据平台架构什么样?看看Twitter、Airbnb、Uber的实践
大数据v
分布式数据库大数据编程语言hadoop
导读:本文分析一下典型硅谷互联网企业的大数据平台架构。作者:彭锋宋文欣孙浩峰来源:大数据DT(ID:hzdashuju)01Twitter的大数据平台架构Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一,其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。▲图7-2Twitter大数据平台架构Twitter的大数据平台开发比较早,很多
- 安装Qt 5.15.2
noodleboy
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安装Qt5.15.2自Qt5.15开始,Qt不提供离线安装包了,需要使用在线安装器安装,但是Qt5.15版本不直接显示。需要勾选Archive选项,且很有可能需要梯子工具。
- 【图像预处理】
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深度学习python
(4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括:调整图像大小和分辨率,以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充,以使其大小和比例符合要求。调整图像的亮度、对比度和饱和度等图像属性。进行图像平滑或锐化操作,以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化,以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术,如旋转、平移、缩放、翻转等,以扩大数据集,提高
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- Java 对象大小的计算
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
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教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
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- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
public class NIOServer {
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public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
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chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
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# include <stdio.h>
int main(void)
{
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printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
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This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
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var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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