- 换手机(君子蘭花语之727)
分湖芝蘭
文分湖芝蘭(贝儿由里)2021年9月15日周三阵雨23~28度先生的手机从外观上看手机壳很破旧了,上面的皮已经开裂,这是好几年前就变得不像样了。我一直叫他换一只手机,他就是不肯。他说,难看不要紧的,只要好用就可以,我又不用其他东西,就打打电话,看看新闻和微信。朋友们看到他的手机成这个模样,都劝他把这手机换了吧。他就说用用蛮好。我在一旁听了心里就不舒服,人家以为我不关心他,我可能会被他们误解。先生的
- 拉姆拉措圣湖遐想
渭水湾湾
第一次听到有关拉姆拉措圣湖的故事,内心一阵阵热浪席卷而来,莫名的震撼与感动不断的交织。图片发自App以前看了《酥油》,总想去藏区支教,去追寻仓央嘉措的足迹,希翼能在美丽的青海湖畔邂逅世间最美的新娘,像他一样有段令人艳羡的美好爱情。就这样时光正好,相伴到老,但终究败给了现实,也一直未能前往。图片发自App突然今天听到了有关拉姆拉措的故事,我的心又被重燃起来,很想去看看,不为前世的深情回眸,也不为来世
- 政委马湖之边的故乡
小米安子
马湖是四川省级风景名胜区、省级地质公园,位于雷波县东北部,东与宜宾市屏山县相邻,南与云南省永善县隔金沙江相望。它是全国第三大高山深水湖泊,也是四川四大天然湖泊之一,湖面海拔1100米,南北长5.5公里,东西宽2.5公里,面积7.33平方公里,平均水深66米,最深处134米,据最新探测最深处可能超过200米,蓄水4.81亿立方米。马湖周围有:金龟戏水、母猪卧岩、鹅公飞渡、五马归槽、大湾如月、坳口峰回
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优雅的猫
岸边聚集着喧闹的人流,湖心却是画影清波。空蒙的烟雨倾泻在低垂的柳条上,摇曳的波光撩开一湖动人的涟漪。当目光迷离的时候,梦境也徜徉起来。远处的断桥横落在湖与岸之间,流转的回风仿佛穿越千年的时光,那个被悠悠岁月洗濯了千年的传说,清晰而玲珑地舒展在西湖的秀水明山中。桥其实并没有断,断的只是白娘子与许仙一世的情缘。那一柄多情的油纸伞,是否可以挽留他们匆匆流逝的旧梦?千年的情结早已注定,留存的却是永恒的传说
- [特殊字符] 实时数据洪流突围战:Flink+Paimon实现毫秒级分析的架构革命(附压测报告)——日均百亿级数据处理成本降低60%的工业级方案
Lucas55555555
flink大数据
引言:流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示,实时数据处理需求年增速达240%,但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后,端到端延迟从分钟级压缩至800ms,计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期:2025年ApachePaimon1.0正式发布,支持秒级快照与湖仓一体,成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖:实时数仓
- Apache Iceberg数据湖基础
Aurora_NeAr
apache
IntroducingApacheIceberg数据湖的演进与挑战传统数据湖(Hive表格式)的缺陷:分区锁定:查询必须显式指定分区字段(如WHEREdt='2025-07-01')。无原子性:并发写入导致数据覆盖或部分可见。低效元数据:LIST操作扫描全部分区目录(云存储成本高)。Iceberg的革新目标:解耦计算引擎与存储格式(支持Spark/Flink/Trino等);提供ACID事务、模式
- 掌握大数据领域数据湖的部署要点
掌握大数据领域数据湖的部署要点关键词:数据湖,大数据部署,数据治理,存储架构,元数据管理,数据质量,湖仓一体摘要:在数据爆炸的时代,企业面临着"数据多却用不好"的困境——结构化数据藏在数据库里,非结构化数据堆在服务器上,半结构化数据散落在日志文件中。数据湖就像一个"智能中央仓库",能统一存储所有类型的数据,并通过灵活的管理让数据"活起来"。本文将用"图书馆管理员建仓库"的故事,从概念理解、架构设计
- HarmonyOS免密认证方案 助力应用登录安全升级
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6月21日,2025年华为开发者大会"安全与隐私分论坛"在松山湖顺利举办。本论坛聚焦App治理与监管、星盾安全2.0的核心能力等进行深度分享与探讨。其中,HarmonyOSPasskey免密认证方案作为安全技术创新成果备受瞩目。该方案基于FIDO协议实现,支持用户在应用内、网页上乃至跨设备间实现无缝且安全的免密登录体验。火山引擎飞连作为伙伴代表,在现场分享了基于HarmonyOSPasskey免密
- 数据编织趋势探秘
今天跟大家聊聊数据编织(DataFabric)的概念Gartner在2022年重要战略技术趋势中重点提到数据编织(DataFabric)这个概念,本质上是在谈怎么实现“数据找人而不是人找数据”的愿景为什么DataFabric将会成为一种趋势,为什么越来越多的企业将在未来采用这样的方式进行部署?1、在传统IT时代,无论是早年的“数据仓库”还是近几年的“数据湖”和“大数据”时代,其实数据利用都是集中式
- Apache Gravitino 安装和配置指南
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ApacheGravitino安装和配置指南gravitino世界上最强大的数据目录服务,提供高性能、地理分布和联邦化的元数据湖。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gra/gravitino1.项目基础介绍和主要的编程语言项目基础介绍ApacheGravitino是一个高性能、地理分布式和联邦化的元数据湖。它直接管理不同来源、类型和区域的元数据,并为用户提供统
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本文全面剖析现代数据湖架构的核心组件,深入探讨对象存储(OSS/S3)、表格式(Iceberg/Hudi/DeltaLake)、计算引擎(Spark/Flink/Presto)及元数据服务(HMS/Amoro)的协作关系,并提供企业级选型指南。一、数据湖架构演进与核心价值数据湖架构演进历程现代数据湖核心价值矩阵维度传统数仓现代数据湖存储成本高(专有硬件)低(对象存储)数据时效性小时/天级分钟/秒级
- 使用Airbyte连接Shopify进行数据集成实践
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在当今的数据驱动时代,数据集成平台如Airbyte变得尤为重要。它不仅可以让从API、数据库和文件到仓库或数据湖的ELT流程变得高效,还提供了丰富的连接器,支持各种数据源的集成。尽管Airbyte的Shopify连接器已经不再推荐使用,但它的使用方法仍然能为我们揭示一些重要的实践技巧。技术背景介绍Airbyte是一个开源的数据集成平台,专注于从各种数据源将数据提取、加载到目标数据仓库或者数据湖中。
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资料来源:火山引擎-开发者社区近日,火山引擎发布大模型生态广场——MCPServers,借助字节跳动生态能力,通过“MCPMarket(工具广场)+火山方舟(大模型服务)+Trae(应用开发环境)”深度协同,实现工具调用、模型推理到应用部署的全链路开发闭环,助力开发者以“模块化组装”模式告别复杂手动开发流程。火山引擎大模型生态广场MCPServers的核心架构由三部分组成:1.MCPMarket(
- 湖仓一体实时数据采集与存储实践
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文章目录湖仓一体实时数据采集与存储实践1.实时数仓演进:从传统数仓到湖仓一体1.1传统数仓的局限性:批处理延迟与数据孤岛1.2湖仓一体(Lakehouse)的核心价值1.3典型行业场景解析案例1:金融实时风控案例2:电商库存同步2.CDC实时数据捕获技术选型2.1主流CDC技术对比Debezium实战配置2.2数据捕获模式详解全量快照模式增量日志模式2.3异常处理策略断点续传实现数据一致性保障3.
- 如何使用AWS S3进行文档对象加载
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技术背景介绍AmazonSimpleStorageService(AmazonS3)是AmazonWebServices(AWS)提供的对象存储服务,具备高扩展性和高可用性,常用于备份、存档及数据湖构建。在AI应用中,S3也成为存储和访问大数据集的重要组件。在这篇文章中,我们将探讨如何使用S3FileLoader从S3存储桶中加载文档对象。核心原理解析Python的Boto3库是与AWS服务交互的
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论文真题近年来,随着移动互联网、物联网、工业互联网等技术的不断发展,企业级应用面临的数据规模不断增大,数据类型异常复杂。针对这一问题,业界提出“数据湖(DataLake)”这一新型的企业数据管理技术。数据湖是一个存储企业各种原始数据的大型仓库,支持对任意规模的结构化、半结构化和非结构化数据进行集中式存储,数据按照原有结构进行存储,无须进行结构化处理;数据湖中的数据可供存取、处理、分析及传输,支撑大
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Doris数据集成ApachePaimon湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。为便于用户快速入门,我们将通过系列文章介绍ApacheDoris与各类主流数据湖格式及存储系统的湖仓一体架构搭
- [Data Pipeline] MinIO存储(数据湖) | 数据层 Bronze/Silver/Gold
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第三章:MinIO存储(数据湖)欢迎回来,数据探险家们!在第一章:MySQL数据库(源系统)中,我们看到了原始咖啡销售数据的起点。在第二章:Spark作业(数据处理)中,我们学习了Spark作业如何作为强大的工作者来清洗、转换和准备这些数据。现在,处理后的数据去往何处?Spark作业在后续步骤中从哪里获取数据?我们需要一个中心位置,一个为海量多样化数据设计的大型存储区域。这就引出了我们的第三个关键
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引言在大数据领域,数据存储与处理技术不断演进,各类数据管理工具层出不穷。ApacheHive作为经典的数据仓库工具,以其成熟的生态和强大的批处理能力,长期服务于海量数据的存储与分析;而ApachePaimon作为新兴的流式湖仓存储引擎,具备实时写入、高效查询和统一批流处理等特性,为数据管理带来了新的活力。将Hive与Paimon进行集成,能够充分融合两者优势,实现数据的高效存储、实时处理与灵活分析
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目录一、概念对比:结构化vs全类型数据二、技术架构对比1.数据仓库架构特点2.数据湖架构特点三、典型应用场景数据仓库适合:数据湖适合:四、数据湖仓一体:趋势还是折中?五、总结:如何选型?结语在大数据时代,“数据仓库”和“数据湖”常被同时提及,甚至被误认为是同一类技术方案。然而,二者在架构设计、数据处理方式、应用场景等方面存在显著差异。本文将从多个维度对比数据仓库与数据湖,帮助你厘清概念,选型不再困
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Doris数据集成ApacheIcebergApacheIceberg是一种开源、高性能、高可靠的数据湖表格式,可实现超大规模数据的分析与管理。它支持ApacheDoris在内的多种主流查询引擎,兼容HDFS以及各种对象云存储,具备ACID、Schema演进、高级过滤、隐藏分区和分区布局演进等特性,可确保高性能查询以及数据的可靠性及一致性,其时间旅行和版本回滚功能也为数据管理带来较高的灵活性。Ap
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在大数据处理中,企业常面临成本高、系统复杂、维护困难的挑战。通过存算分离、湖仓一体和架构简化,可以显著降低成本、提升效率、简化管理。以下从三个方面详细说明如何实现这些目标。1.降本增效:从硬件到人力全面优化(1)硬件成本:更低的存储和计算费用存算分离降低存储成本传统存算一体架构要求所有数据都存放在高性能SSD或NVMe磁盘上,以保证查询速度。但很多冷数据(如历史日志)访问频率低,却占用了昂贵的存储
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1.下列说法中,错误的是:D.广东省与广西壮族自治区因位于珠江东西两侧而得名解析:A正确:山东、山西以太行山为界(山东西侧为山西)。B正确:湖南、湖北以洞庭湖为界(湖南在湖之南,湖北在湖之北)。C正确:河南、河北以黄河为界(河南在河之南,河北在河之北)。D错误:广东("广南东路"简称)和广西("广南西路"简称)得名于宋代行政区划"广南路",非珠江位置(广西在珠江上游,广东在下游,但非东西对称)。2
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金融湖仓一体镜舟数据库数据仓库StarRocks存算分离
作者:吴岐诗,杭银消费金融大数据应用开发工程师本文整理自杭银消费金融大数据应用开发工程师在StarRocksSummitAsia2024的分享引言:融合数据湖与数仓的创新之路在数字金融时代,数据已成为金融机构的核心竞争力。杭银消费金融作为一家持牌消费金融机构,虽以金融业务为核心,却始终保持着强烈的科技创新精神,发明专利的话屈居行业第二。面对业务高速发展带来的数据挑战,公司开始了一场围绕数据基础设施
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DeepLake简介DeepLake是由Activeloop开发的一款开源深度学习数据湖(DeepLearningDataLake),专为人工智能时代设计,旨在解决深度学习项目中数据管理的复杂性与低效问题。核心特点特性说明多模态数据支持支持图像、视频、音频、文本、点云等多种数据类型,适用于各类AI场景。张量存储数据以张量格式存储,兼容主流深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)。数据
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java高阶函数
2017年的第一天,我坐在独墅湖边,写下这篇文章。独墅湖.jpeg在数学和计算机科学中,高阶函数是至少满足下列一个条件的函数:接受一个或多个函数作为输入输出一个函数java世界迎来新的一等公民——函数java8引入了函数式编程。函数式编程重点在函数,函数变成了Java世界里的一等公民,函数和其他值一样,可以到处被定义,可以作为参数传入另一个函数,也可以作为函数的返回值,返回给调用者。利用这些特性,
- 博睿数据×华为, 共筑智慧金融新未来
博睿数据Bonree
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日前,第十三届华为全球智慧金融峰会HiFS2025(国内场)在东莞松山湖开幕。本届峰会以“智在必行,众绘数字金融新篇章”为主题,共同探讨核心转型,稳步从单点智能向多体智能跃升,不断深化AI价值场景落地,建设领先的AI平台。博睿数据作为华为金融行业核心合作伙伴出席峰会,共同发布“分布式新核心解决方案5.5“,博睿数据为该方案注入强大的智能可观测能力,这标志着双方在深化技术协同创新、推动金融机构从数字
- Paimon(数据湖框架)概述
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- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
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一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
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1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
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PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
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public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
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- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓