- 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
- 图扑软件智慧云展厅,开启数字化展馆新模式
智慧园区
可视化5g人工智能大数据安全云计算
随着疫情的影响以及新兴技术的不断发展,展会的发展形式也逐渐从线下转向线上。通过“云”上启动、云端互动、双线共频的形式开展。通过应用大数据、人工智能、沉浸式交互等多重技术手段,构建数据共享、信息互通、精准匹配的高精度“云展厅”,突破时空壁垒限制。图扑软件运用HT强大的渲染功能,数字孪生“云展位”,1:1复现实际展厅内部独特的结构造型和建筑特色。也可以第一人称视角漫游,模拟用户在展厅内的参观场景,在保
- vue大数据量列表渲染性能优化:虚拟滚动原理
Java小卷
Vue3开源组件实战vue3自定义Tree虚拟滚动
前面咱完成了自定义JuanTree组件各种功能的实现。在数据量很大的情况下,我们讲了两种实现方式来提高渲染性能:前端分页和节点数据懒加载。前端分页小节:Vue3扁平化Tree组件的前端分页实现节点数据懒加载小节:ElementTreePlus版功能演示:数据懒加载关于扁平化结构Tree和嵌套结构Tree组件的渲染嵌套结构的Tree组件是一种递归渲染,性能上比起列表结构的v-for渲染比较一般。对于
- redis的scan使用详解,结合spring使用详解
黑皮爱学习
redis自学笔记redisspring数据库
Redis的SCAN命令是一种非阻塞的迭代器,用于逐步遍历数据库中的键,特别适合处理大数据库。下面详细介绍其使用方法及在Spring框架中的集成方式。SCAN命令基础SCAN命令的基本语法:SCANcursor[MATCHpattern][COUNTcount]cursor:迭代游标,初始为0,每次迭代返回新的游标值。MATCHpattern:可选,用于过滤键的模式(如user:*)。COUNTc
- MongoDB 高性能应用场景与实践
AI自闭实验者
mongodb数据库
```htmlMongoDB高性能应用场景与实践MongoDB高性能应用场景与实践随着大数据时代的到来,数据库作为数据存储和管理的核心工具,其性能和可扩展性显得尤为重要。在众多的数据库解决方案中,MongoDB凭借其灵活的数据模型、高性能和易于扩展的特点,在许多场景下成为开发者的首选。什么是MongoDB?MongoDB是一个开源的、面向文档的NoSQL数据库管理系统。它以JSON样式的文档存储数
- 缓存与加速技术实践-MongoDB数据库应用
曼汐 .
数据库缓存mongodb
一.什么是MongoDBMongoDB是一个文档型数据库,数据以类似JSON的文档形式存储。MongoDB的设计理念是为了应对大数据量、高性能和灵活性需求。MongoDB使用集合(Collections)来组织文档(Documents),每个文档都是由键值对组成的。数据库(Database):存储数据的容器,类似于关系型数据库中的数据库。集合(Collection):数据库中的一个集合,类似于关系
- 自学Java怎么入门
Java鼠鼠吖
java开发语言
自学Java其实没有想象中那么难,只要找对方法,循序渐进地学习,很快就能上手。下面我结合自己的经验,给你整理一条清晰的学习路径,咱们一步步来。一、先了解Java能做什么在开始之前,建议你先看看Java都能用在哪些地方。比如开发企业级系统、Android应用、大数据处理等等。这样你就能明白为什么要学它,也更有动力。Java最大的特点就是"一次编写,到处运行",这要归功于JVM虚拟机。二、准备好学习环
- 计算机毕业设计项目、管理系统、可视化大屏、大数据分析、协同过滤、推荐系统、SSM、SpringBoot、Spring、Mybatis、小程序项目编号1000-1499
lonzgzhouzhou
spring课程设计springboot
大家好,我是DeBug,很高兴你能来阅读!作为一名热爱编程的程序员,我希望通过这些教学笔记与大家分享我的编程经验和知识。在这里,我将会结合实际项目经验,分享编程技巧、最佳实践以及解决问题的方法。无论你是初学者还是有一定经验的程序员,我都希望能够为你提供有价值的内容,帮助你更好地理解编程世界。让我们一起探索编程的乐趣,一起成长,一起学习,谢谢你们的支持与关注!【源码咨询】可接Java程序设计,Bug
- 智能汽车图像及视频处理方案,支持视频智能包装创作能力
美摄科技
汽车
在这个日新月异的智能时代,每一帧画面都承载着超越想象的力量。随着自动驾驶技术的飞速发展,智能汽车不仅成为了未来出行的代名词,更是技术与艺术完美融合的典范。在这场变革的浪潮中,美摄科技以创新为翼,推出了领先的智能汽车图像及视频处理方案,为智能汽车行业带来了前所未有的视觉盛宴,重新定义了智能出行的视觉体验。一、智能重塑,视觉新境界美摄科技的智能汽车图像及视频处理方案,是基于深度学习、人工智能及大数据处
- 蜂鸟云平台大更新:地图空间定价重塑与功能全面升级
蜂鸟视图fengmap
信息可视化蜂鸟云地图编辑器地图绘制工具室内外地图一体化智慧园区蜂鸟视图
1.引言随着云计算、大数据以及人工智能技术的快速发展,企业对云平台的需求日益增长。蜂鸟云平台作为一款创新性的地图服务平台,已逐渐成为众多企业、政府及科研机构的核心依赖。为了更好地满足用户需求,提高平台的市场竞争力,蜂鸟云平台定期进行功能更新与优化。2024年9月21日,蜂鸟云平台将在晚上20:00至24:00进行一轮重要的系统更新。本次更新的核心内容包括地图空间的重新定价与功能优化,涉及制图、微程
- 【笔记-软考】大数据架构-Lambda与Kappa架构对比
我叫白小猿
软考软考架构大数据KappaLambda
Author:赵志乾Date:2024-07-28Declaration:AllRightReserved!!!1.简介大数据系统架构的设计思想很大程度受技术条件和思维模式的限制;Lambda架构在提出初期面向小范围业务,直接将成熟离线处理技术(Hadoop)和实时处理技术(Storm)相结合,用View模型将二者处理后得到的输出结果结合起来,在服务层进行统一后,再开放给上层服务,是相当可行且高效
- 大数据领域数据工程的消息中间件选型
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据ai
大数据领域数据工程的消息中间件选型关键词:消息中间件、数据工程、大数据处理、选型标准、分布式系统、实时数据流、可靠性保障摘要:在大数据领域的数据工程实践中,消息中间件是构建高可靠、高可扩展数据管道的核心组件。本文从技术架构、功能需求、应用场景等维度,系统解析消息中间件选型的关键要素。通过对比Kafka、Pulsar、RabbitMQ、RocketMQ等主流中间件的技术特性,结合数学模型分析吞吐量、
- 合规视角下银行智能客服风险防控
AI 智能服务
智能客服人工智能AIGC数据库chatgpt
1.AI驱动金融变革的政策与技术背景政策导向:我国《新一代人工智能发展规划》明确提出发展智能金融,要求:构建金融大数据平台,提升多媒体数据处理能力;创新智能金融产品与服务形态;推广智能客服、监控等技术应用;建立智能风控预警体系。技术支撑:云计算、大数据技术成熟为AI发展奠定了基础。深度学习算法的突破则引爆了本轮AI浪潮,显著提升了复杂任务处理精度,进而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理(NL
- 存得快查得准,但就是算不动?试试时序数据库 TDengine × Spark 的组合拳
每个工程师可能都遇到过类似场景:时序数据沉淀在数据库中,格式规范、查询快捷,但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。TDengine专注于高效存储与极速查询,而在数据“算力”层面,我们选择了更强的伙伴。现在,TDengine正式开放与ApacheSpark的无缝集成通道。一个是高性能、低成本的时序数据库,一个是横扫大数据世界的分析
- 微算法科技融合Grover算法与统一哈希函数的混合经典-量子算法技术,可在多领域高效提升文本处理效率
MicroTech2025
量子计算哈希算法
随着数据规模的不断扩大,尤其是在大数据和人工智能驱动的应用中,这些经典算法的线性复杂度逐渐成为瓶颈。面对数十亿级别的文本数据,线性时间的算法仍然难以满足实时性的要求。此外,经典算法在处理无序或随机文本时,性能往往会显著下降,进一步限制了其在特定场景中的适用性。量子计算是一种基于量子力学原理的新型计算范式。它与经典计算的根本区别在于量子叠加和量子纠缠的特性,使得量子计算能够并行处理大量状态,从而在某
- ICBDDM2025:大数据与数字化管理前沿峰会
鸭鸭鸭进京赶烤
学术会议大数据图像处理计算机视觉AI编程人工智能机器人考研
在选择大学专业时,可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发,初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素,如专业前景、教育资源和就业情况等,对这些专业进行深入的分析和比较。大数据专业:是一个热门且前沿的学科领域,它涉及到数据的收集、存储、处理、分析和应用等多个方面。课程设置基础课程数学基础:高等数学、线性代数、概率论与数理统计等。这些课程为大数据分析提供了必要的数学工具,例如线性代数在机器学习算法中
- WIND金融客户端Python接口文档:Python环境下的金融大数据利器
邴韵芯
WIND金融客户端Python接口文档:Python环境下的金融大数据利器【下载地址】WIND金融客户端Python接口文档WINDPY是WIND金融客户端为Python开发者提供的强大接口,支持在Python环境中便捷访问WIND金融数据库。它提供了丰富的函数和命令,涵盖历史数据、实时行情、交易操作等多种功能,适用于量化交易、数据分析等场景。无论是获取股票、基金、债券等金融产品的历史序列、分钟数
- Flink部署与应用——Flink集群模式
黄雪超
从0开始学Flinkflink大数据
Flink集群模式在大数据处理领域,ApacheFlink凭借其卓越的流批一体化处理能力,成为众多企业的首选框架。而Flink集群模式的选择与运用,对于充分发挥Flink的性能优势、满足不同业务场景的需求至关重要。接下来,我们将深入探讨Flink的多种集群模式,剖析其特点、适用场景及相互间的差异。集群部署模式对比Flink的集群部署模式可依据两个关键维度进行分类:一是集群的生命周期和资源隔离方式;
- 【TIDB】了解,MySQL和TiDB的取舍,差异
{⌐■_■}
tidbmysql数据库
一句话总结:MySQL好用,但扩展性差;TiDB像MySQL,但能轻松应对大数据、高并发。为什么用TiDB而不是MySQL?场景MySQLTiDB数据量很大(几百GB~TB)容易卡顿、查询慢水平扩展,性能稳定业务快速增长、分库分表难维护需要人工做分库分表自动水平扩展,无需分库分表高并发写入(比如秒杀、交易)主从延迟、写入瓶颈多副本写入,强一致性,吞吐更高高可用要求需要额外搭建主从/集群内建高可用(
- Python爬虫(56)Python数据清洗与分析实战:Pandas+Dask双剑合璧处理TB级结构化数据
一个天蝎座 白勺 程序猿
Python爬虫入门到高阶实战python爬虫pandas
目录引言:大数据时代的清洗革命一、数据清洗基础:Pandas核心方法论1.1数据去重策略深度解析1.1.1精确去重与模糊去重1.1.2智能去重策略1.2缺失值处理金字塔模型1.2.1基础处理方法1.2.2智能缺失处理二、Dask架构解析:突破单机内存限制2.1Dask核心组件图谱2.2DaskDataFrame核心API映射表三、TB级数据清洗实战:电商订单数据分析3.1场景描述3.2分布式清洗流
- [创业之路-441]:行业 - 互联网+移动互联网和大数据时代的100个预言:技术个性、商业变革、社会重构、文化娱乐、环境、教育、健康医疗、未来生活方式
文火冰糖的硅基工坊
创业之路大数据重构人工智能架构科技系统架构健康医疗
目录一、技术革新二、商业变革三、社会重构四、文化与娱乐六、环境与可持续发展七、教育与知识传播八、健康与医疗九、伦理与法律十、未来生活方式十一、终极预言结语在移动互联网和大数据时代,技术革新正以前所未有的速度重塑社会、经济与文化。以下是基于当前趋势和未来可能性的100个预言,涵盖技术、商业、社会、文化等多个维度:一、技术革新通信-5G与6G的普及:未来5年内,5G将覆盖全球90%的人口,6G技术开始
- 面试宝典:深入理解这110道python面试题,AI和大数据向你招手
喜欢打酱油的老鸟
Python
https://www.toutiao.com/a6672867099800502795/1、一行代码实现1--100之和利用sum()函数求和2、如何在一个函数内部修改全局变量函数内部global声明修改全局变量3、列出5个python标准库os:提供了不少与操作系统相关联的函数sys:通常用于命令行参数re:正则匹配math:数学运算datetime:处理日期时间4、字典如何删除键和合并两个字
- MapReduce原理详解:大数据处理的基石与实战应用
AI天才研究院
ChatGPT实战ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶mapreduce大数据ai
MapReduce原理详解:大数据处理的基石与实战应用关键词:MapReduce、大数据处理、原理、算法、实战应用摘要:本文深入探讨了MapReduce这一在大数据处理领域具有基石地位的技术。首先介绍了MapReduce的背景,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着详细阐述了核心概念、算法原理、数学模型,通过Python代码进行了算法的详细说明。然后给出了项目实战案例,从开发环境搭建到代码
- 实时数仓工具-SelectDB
清平乐的技术博客
实时数仓数据仓库
一、SelectDB简介官网:https://www.selectdb.com/1、ApacheDorisApacheDoris是一款采用MPP架构的实时分布式OLAP数据仓库,专注于高效的实时数据分析。Doris项目于2013年内部开发,2017年正式开源,目前在GitHub上获得了接近13,000星,全球已有超过5,000家企业采用,社区活跃度极高,累计贡献者超过650人,且曾连续数月在大数据
- MySQL派生表查询大数据量无结果问题分析与解决
GreatSQL社区
mysql数据库
MySQL派生表查询大数据量无结果问题分析与解决一、问题发现在客户现场的一次问题报告中发现某个带有派生表进行查询的时候,数据量少的时候有结果,但是数据量大的时候返回无记录。看下面例子:1、准备表CREATETABLE`cmdb_item`(`cm_item_id`varchar(350)NOTNULL,`cm_model_id`varchar(350)NOTNULL,PRIMARYKEY(`cm_
- 解锁 AnalyticDB for PostgreSQL 的潜力:从数据仓库到矢量数据库
aehrutktrjk
数据库postgresql数据仓库python
引言在大数据时代,快速分析大量数据已成为企业竞争的关键。AnalyticDBforPostgreSQL是阿里云提供的一个强大的并行处理数据仓库服务,适用于在线分析海量数据。本文将探讨其基本功能及在矢量数据库中的应用,包括如何与Langchain进行集成。主要内容AnalyticDBforPostgreSQL的核心功能大规模并行处理(MPP):允许高效地处理和分析大量数据。兼容性:支持ANSISQL
- 针对数据仓库方向的大数据算法工程师面试经验总结
巴基海贼王
数据仓库大数据算法
⚙️一、技术核心考察点数据建模能力星型vs雪花模型:面试官常要求对比两种模型。星型模型(事实表+冗余维度表)查询性能高但存储冗余;雪花模型(规范化维度表)减少冗余但增加JOIN复杂度。需结合场景选择,如实时分析首选星型。建模实战题:例如设计电商销售数仓,需明确事实表(订单流水)、维度表(商品、用户、时间),并解释粒度选择(如订单级)。ETL流程与优化增量抽取方案:面试高频题。需掌握基于时间戳、CD
- Python深入理解迭代器和生成器
TiYong
python学习笔记python正则表达式数据库开发语言算法vscode
当说起Python里面的高级特性时,就不能不提迭代器(Iterators)和生成器(Generators)啦!它们就像是处理数据的一把利器,特别是对付大数据的时候,简直就是神器!咱们今天就来聊聊它们到底是啥,怎么用,还有点啥实际用途吧!目录1.迭代器(Iterators)2.使用迭代器3.自定义迭代器4.生成器(Generators)5.生成器vs.列表推导式6.生成器的惰性计算(LazyEval
- 基于Python、Ollama DeepSeek与MySQL的数据分析探索:深度学习与数据库的结合
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3腾讯云云计算经验分享
摘要随着大数据时代的到来,数据分析成为推动科技进步的核心驱动力之一。特别是在深度学习技术的推动下,数据分析不仅限于传统的数据处理和展示方法,更向更加智能化、自动化的方向发展。本文基于Python编程语言,结合OllamaDeepSeek深度学习模型和MySQL数据库,探索如何利用这些前沿技术对大规模数据进行高效分析。通过实例代码演示,展示如何在Python环境下利用OllamaDeepSeek进行
- 体育赛事大数据分析:AI模型对足球大小球预测的精度优化
东奔西走的小喇叭
人工智能数据分析机器学习
在足球赛事的大数据分析中,AI模型对“大小球”(总进球数是否高于/低于预设值,如2.5球)的预测优化是一个复杂但具有实际价值的课题。以下从技术实现、数据策略、模型优化及挑战四个维度展开分析:1.数据来源与特征工程核心数据源结构化比赛数据:历史进球数、射门/射正率、控球率、角球、任意球、红黄牌、伤停球员等。球队动态特征:近期5-10场进攻/防守效率、主客场表现、战术风格(如高位逼抢或防守反击)。球员
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出