- 测试之 Bug 篇
ふり
软件测试bug开发语言测试工具
1.软件测试的生命周期软件测试贯穿软件的于软件的整个生命周期,而软件的测试周期是指测试流程。各个阶段的内容:需求分析测试计划测试设计与开发测试执行测试评估上线运行维护用户角度:需求合理性技术角度:可行性及优化空间测试角度:业务逻辑错误检测制定开发/结束时间计划预估测试耗时1.参考需求/技术文档编写用例2.标注测试方法/工具/形式1.使用测试工具全面覆盖2.执行用例验证1.BUG遗留状态确认2.生成
- 2020年精排模型调研
Marcus-Bao
机器不学习人工智能机器学习大数据算法
❝本文经作者同意转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/335781101作者:Ruhjkg编辑:MarcusBao谢绝任何形式的二次转载!❞2020年精排模型调研前言最近由于工作需要调研了一下2020年关于精排模型的进展。在广告推荐领域的CTR预估问题上,早期以LR+人工特征工程为主的机器学习方法,但由于人工组合特征工程成本较高,不同任务难以复用。后面FM因子分解机提出
- 转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点
qq_43625764
笔记KNN算法随机森林朴素贝叶斯算法机器学习算法决策树
转换器与预估器,KNN算法,朴素贝叶斯算法,决策树,随机森林的特点,优缺点1转换器与预估器实例化转换器fit_transform转换实例化预估器fit将训练集的特征值和目标值传进来fit运行完后,已经把这个模型训练出来了2KNN算法根据你的邻居来推测你的类别,如何确定谁是你的邻居(用距离公式,最常用的是欧式距离)还有曼哈顿距离–求绝对值,明可夫斯基距离(欧式距离和曼哈顿距离的一个退p=1曼哈顿距离
- 搜广推校招面经四十
Y1nhl
搜广推面经机器学习搜索算法人工智能推荐算法算法
字节-广告算法一、离线AUC涨了,但AB实验没涨,可能的原因?1.1.线上线下得样本空间不一致(SSB)线上模型使用的是实时获取的点击、曝光数据。线下使用的离线数据。这可能导致数据分布存在偏差。线上数据受曝光机制、冷启动、新品推荐等因素影响,与离线数据不完全匹配。线下数据存在采样偏差1.2.AUC这些指标无法衡量线上打分准确性。AUC毕竟只是衡量排序1.2.1.引申:PCOC(预估值/真实后验概率
- 大模型训练内存预估计算方法
junjunzai123
人工智能深度学习机器学习
方法论大模型在训练过程中,需要预估需要多少显存进行参数的存储,需要进行预估.来方便GPU的购买.举例以DeepSeek-V3模型为例,总共有671B个参数.B=Billion(十亿),因此,671B模型指拥有6710亿参数的模型。基础计算(以训练为例)假设使用FP16(16位浮点数)存储参数:每个参数占用2字节。671B参数总显存≈6710亿×2字节≈1,342GB实际训练时需额外存储梯度、优化器
- Walmart自养号测评的优势以及必备攻略
沃尔玛代理服务器电商
随着东南亚电商市场的快速发展,Walmart平台也逐渐成为热门的电商平台,吸引了不少商家的入驻。为了提升产品的销量和店铺的影响力,不少商家会采取自养号测评的策略。本文将介绍Walmart自养号测评的优势以及必备攻略。一、什么是沃尔玛自养号测评沃尔玛自养号测评是一种卖家自主进行的产品测评方式。这是一种实用的运营策略,可以有效提升店铺的曝光量和流量排名。同时还可以增加产品的点击率、转化率以及好评量,从
- 阿里巴巴DIN模型原理与Python实现
eso1983
python开发语言算法推荐算法
阿里巴巴的DeepInterestNetwork(DIN)是一种用于点击率预测(CTR)的深度学习模型,特别针对电商场景中用户兴趣多样化和动态变化的特性设计。其核心思想是通过注意力机制动态捕捉用户历史行为中与当前候选商品相关的兴趣。1.DIN模型原理1.核心问题传统推荐模型(如Embedding+MLP)将用户历史行为视为固定长度的向量,忽略了用户兴趣的多样性。例如,用户历史行为中可能包含多个互不
- 微信小程序流量主提升ecpm的一些方法
任聪聪
应用开发实例教程微信小程序小程序
本篇文章主要讲解:微信小程序流量主提升ecpm的一些方法日期:2023年1月19日作者:任聪聪一、对ecpm的疑问和科普什么是ecpmecpm就是千次广告曝光收入,是一个预估的价格,而不是额定的,他是随着曝光度,用户点击度,页面访问数来决定的。ecpm为什么会低?微信官方给出的原因说明:实操下来的真实感受:实际上ecpm低的原因可能不是你的部署广告位不合理的问题,更多的应该是用户群体和用户质量导致
- 基于nodejs+vuetify3+ts+nuxt框架集成模块组件解析-seo优化第二章节+
垣宇
开发框架/组件vue.jsnode.jstypescriptvscodexhtml中间件性能优化
一.身份验证请参考身份验证二.SEO优化+谷歌等开源文档示例SEO优化第一章节三.SEO优化第二章节1.Schema.org介绍nuxt提供的Schema.org可能不会提供直接的排名提升,但它允许您在搜索结果中呈现丰富的片段。丰富的片段已经被证明可以提高点击率,并在用户点击你的网站之前为他们提供更多的信息。Schema.org提供了一个简单的API来为您的next应用程序构建Schema.org
- Web项目测试专题(六)压力测试
2025年一定要上岸
压力测试
概述:压力测试检验Web应用在高并发、高负载情况下的表现,帮助预估系统承载能力和发现瓶颈步骤:并发用户测试:增加虚拟用户数测试系统在多人同时使用时的表现负载测试:模拟高负载情况测试系统的稳定性和响应时间峰值测试:测试系统在瞬时高峰负载下的表现,观察系统是否崩溃或性能显著下降持久性压力测试:长时间持续高负载运行,观察系统性能随时间的变化趋势,有无内存泄漏或性能退化现象1.并发用户测试目标:确定Web
- 【GreatSQL优化器-06】条件过滤导致选择非最佳
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【GreatSQL优化器-06】条件过滤导致选择非最佳一、condition_fanout_filter导致计划非最佳GreatSQL的优化器对于join的表需要根据行数和cost来确定最后哪张表先执行哪张表后执行,这里面就涉及到预估满足条件的表数据,condition_fanout_filter会根据一系列方法计算出一个数据过滤百分比,这个比百分比就是filtered系数,这个值区间在[0,1]
- 利用DeepSeek构建个人知识库可以通过其AI能力实现高效的知识管理和检索
rockmelodies
神经网络人工智能架构
利用DeepSeek构建个人知识库可以通过其AI能力实现高效的知识管理和检索。以下是分步骤指南:1.确定知识库需求目标:明确知识库用途(如学习笔记、工作文档、研究资料)。格式:确定支持的格式(文本、PDF、网页、Markdown、Excel等)。规模:预估数据量级(小型个人库or大规模专业库)。2.数据收集与预处理数据来源:本地文件:整理文档、笔记、电子书等。网络资源:爬取网页、保存文章链接。结构
- 【python 机器学习】sklearn转换器与预估器
人才程序员
杂谈python机器学习sklearn人工智能目标检测深度学习神经网络
文章目录sklearn转换器与预估器1.什么是转换器(Transformer)?通俗介绍:学术解释:2.什么是预估器(Estimator)?通俗介绍:学术解释:3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例:数据标准化(转换器)5.2示例:模型训练与预测(预估器)6.使用`Pipeline`结合转换器与预估器7.总结sklearn转换器与预
- 【SQL】学习笔记-4
Nicolas23
SQLsql
1、ABtestA/B测试是一种统计学方法,用于比较两个或多个版本的效果,以确定哪个版本在特定指标上表现更佳。以下是进行A/B测试的一些最佳实践:明确目标:在开始之前,你需要确定实验的目的和预期结果。比如提高转化率、增加用户参与度或提升用户体验。定义假设:基于你的目标,提出可测试的假设。例如,如果你认为改变按钮颜色可以提高点击率,那么你的假设就是“绿色按钮比红色按钮有更高的点击率”。选择关键指标:
- 【项目实战】计算点击率,如何将两个时间组成的List映射成一个Map返回给前端
本本本添哥
Z-Inbox1javalist前端
一、第一次遇到1.1说明在Java中,经常有两个需要关联的独立列表。换句话说,我们有两个列表,一个包含键,另一个包含值。browserList=[{"browser":40,"day":1696694400000},{
- 三维激光扫描在堆体体积测算中的应用
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三维建模三维扫描算法
堆体体积测算的应用领域相当广泛,从土建工程中的土方计量、仓储库的库存统计、港口堆体物体体积测算、露天矿山采剥工程量预估到农田土地平整中的填、挖方计算等等,体积测算看似简单,但在实际应用中确实存在一些难点,比如如何保证数据的准确性、数据是否可追溯、测绘效率怎样提升等等。三维激光扫描技术的出现,使得这些问题迎刃而解!什么是三维激光扫描?三维激光扫描仪的工作原理是激光测距,扫描仪本身是将无合作目标激光测
- 日活2万,总用户数20万的APP,每月广告变现收益如何计算?
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广告变现app大数据游戏个人开发flutter小程序
APP广告变现收益由多个因素共同决定,用户付费能力、广告位设计、APP日活等,广告变现需要平衡收益和用户体验留存。1、广告填充能力对接的广告平台上的广告数量是否充足,直接关系到广告请求能否得到充分满足,从而确保流量充分利用。聚合广告平台为开发者提供一次就能对接市面上所有的主流广告平台,开完者无需分别对接穿山甲、优量汇、快手、百度等平台的开发文档。2、日活2万的APP广告变现收益预估在对接广告变现之
- 如何通过提升游戏玩家生命周期来提升游戏App广告变现收益?
AdSet聚合广告
广告变现app游戏个人开发flutteruni-app大数据
游戏用户存量阶段,提升玩家参与度、延长游戏生命周期,是确保游戏增长的关键。玩家的生命周期总价值与变现紧密相关,如游戏内的虚拟商品、增值道具,玩家可以感知这些关键点的价值,并愿意投入到升级或观看激励视频。#APP广告变现#游戏App适合的广告类型插屏广告:在游戏中适时展示,如游戏关卡切换或暂停时,可以获得较高的点击率和收益。横幅广告:通常显示在游戏界面的顶部或底部,对游戏进行持续性的展示,适合用户体
- 点击率估计中的FM与DeepFM算法:小学生也能懂的详细解释
从零开始学习人工智能
算法人工智能
1.点击率估计是什么?想象一下,你在看一个视频网站,上面有很多广告。广告商想知道,当他们展示一个广告时,你点击这个广告的概率是多少。这个概率就叫做点击率(CTR)。如果能准确预测点击率,广告商就能更好地选择展示哪些广告,这样也能让你看到更感兴趣的广告。2.什么是FM算法?(1)简单例子假设我们有一个广告系统,它会根据用户的年龄、性别和兴趣来判断用户是否会点击广告。比如:如果用户是10岁的小朋友,点
- 从开发的角度看待产品需求评审会
产品团队协作开发
需求评审会有什么作用?以产品驱动的互联网公司一般都有需求评审会,需求评审可以让实现方也就是技术评估需求的可行性、预估开发时间,测试同事了解有新增哪些功能,方便在上线前进行严格、精准测试,可以让运营清楚产品新增加了哪些功能,是否能提高效率,提高转化率、页面UI是否更好看,交互是否更流畅,提高用户活跃度等。需求评审也成了对产品经理综合能力的一次考验,需求评审会就是产品经理的ShowTime(表演时间)
- 机器学习算法-逻辑回归
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机器学习算法逻辑回归
机器学习算法-逻辑回归1.K-近邻算法(略)2.线性回归(略)3.逻辑回归3.1逻辑回归介绍逻辑回归(LogisticRegression)是机器学习中的一种分类模型,逻辑回归是一种分类算法,虽然名字中带有回归,但是它与回归之间有一定的练习。由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛。1、逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号2逻辑回归的原理2.1输入$$h(w)=w_
- 使用 HashMap 时,有哪些提升性能的技巧?
一只蜘猪
java集合面试
参考答案拆解1.核心优化方向分层解析HashMap的性能优化围绕减少哈希冲突、避免频繁扩容、优化遍历效率三大核心展开,以下是具体技巧://示例:合理初始化HashMap(预估容量)intexpectedSize=1000;floatloadFactor=0.75f;intinitialCapacity=(int)(expectedSize/loadFactor)+1;MaporderCache=n
- kamailio在ESXI的虚拟机中的并发量预估
狂爱代码的码农
VOIP那些事kamaimio
基于ESXi虚拟机的KamailioSIP信令转发性能评估1.硬件配置分析组件配置CPUIntelXeonE5-2673v4×2(双路,共40核/80线程,2.3~3.5GHz)内存2166MHzDDR4,32GB×4(共128GB)存储SAS硬盘RAID5(读写性能较低,适合日志存储)虚拟化平台VMwareESXi虚拟机配置8核vCPU,16GB内存2.性能评估方法(1)CPU性能物理CPU:E
- Java 如何使用 Linux 内存 -《面向技术宅的 JVM 内幕》
jvmjvm-hotspot
为了更高的性能、更高的内存利用率、更可靠的异常溢出保护机制,Java重度重用了Linux的内存区MMap机制。k8s容器环境下,内存使用预估也依赖于对它的理解。本文主讲Java的内存分区机制。本文摘自我在编写的开源互动图书《面向技术宅的JVM内幕》中的MMap-OSMemoryRegion一节。如图片不清,请转回原文。内存分区关于JVM内存分区,可见我之前写的文章:Linux进程内存分区概念。如还
- AI技术赋能电商行业,引领变革
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人工智能
AI大模型在电商行业的应用正在不断拓展,其强大的数据处理和分析能力为电商平台带来了前所未有的创新机遇。一、购物推荐的创新应用AI大模型通过分析用户的浏览历史、购买记录、搜索关键词等大量数据,能够生成个性化的商品推荐。这种推荐系统比传统的基于规则或简单协同过滤的推荐更为精准。它利用深度学习技术,更准确地预测用户的兴趣点,使推荐内容更加贴切,从而提高用户点击率和购买转化率。例如,当用户在电商平台上搜索
- ctf python大法好_【技术分享】记CTF比赛中发现的Python反序列化漏洞
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ctfpython大法好
预估稿费:200RMB投稿方式:发送邮件至linwei#360.cn,或登陆网页版在线投稿写在前面的话在前几天,我有幸参加了ToorConCTF(https://twitter.com/toorconctf),而在参加此次盛会的过程中我第一次在Python中发现了序列化漏洞。在我们的比赛过程中,有两个挑战中涉及到了能够接受序列化对象的Python库,而我们通过研究发现,这些Python库中存在的安
- GBase 8s数据库替换Oracle方案简介
wangzhejijie
国产数据库数据库架构数据仓库数据库
采用GBase8s安全数据库替换Oracle应用数据库,其优势如下:系统兼容性得到全面提升。GBase8s安全数据库作为国产自主可控产品,全面兼容国产化软硬件环境。系统安全性得到提升。首先GBase8s是一款安全数据库,其安全等级高于Oracle数据库;其次GBase8s作为通用关系型数据库,可对应用系统提供更好的查询和分析支持。重新统一规划,综合考虑未来业务因素的数据量增长及服务器性能,预估未来
- python广告点击率预测_常见计算广告点击率预估算法总结
weixin_39850143
python广告点击率预测
欢迎大家前往腾讯云技术社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~作者:导语:本文讨论了CTR预估模型,包括工业界使用比较广的比较经典模型和学术界最新的结合DeepLearning的一些工作。前言谈到CTR,都多多少少有些了解,尤其在互联网广告这块,简而言之,就是给某个网络服务使用者推送一个广告,该广告被点击的概率,这个问题难度简单到街边算命随口告诉你今天适不适合娶亲、适不适合搬迁一样,也可以复杂到拿到
- 未来商贸物流:人工智能与大数据的深度融合
呆码科技
临沂软件开发软件开发商贸物流科技人工智能
未来商贸物流:人工智能与大数据的深度融合在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,商贸物流行业正站在变革的十字路口,而人工智能与大数据宛如一对闪耀的双子星,为其照亮前行的道路,深度融合之下,一个全新的未来画卷正徐徐展开。智能预测需求:精准把握市场脉搏传统的商贸物流往往依赖过往经验和粗略的市场调研来预估货物需求,这就如同在迷雾中摸索,充满不确定性。而如今,借助大数据的海量存储与超强分析能力,以及人工智能的深度
- 谷歌广告遭遇恶意点击怎么办:方法策略总结
推广小赵
网络经验分享
在数字广告的投放过程中,恶意点击的现象时有发生。无论是竞争对手的故意攻击,还是自动化的Bot程序,这些行为都可能导致广告预算的快速消耗,甚至干扰正常的广告效果。如何判断恶意点击1.观察关键字的流量首先,监测主关键词在特定时间段内的点击率是十分重要的。如果您发现某个关键词的点击率异常偏高,却没有带来相应的咨询量(或者咨询量极少),那么很可能您的谷歌广告正遭遇恶意点击。这种现象通常体现为广告频繁被点击
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
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- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod