- ubuntu下使用docker部署nginx
神奇的路人A
dockerdocker
前面配置与命令有什么问题的朋友可以参考以下两个链接ubuntu下安装docker,并配置镜像ubuntu下docker常用命令,及容器创建1.进入root模式$sudosu2.下载Nginx镜像$dockerpullnginx3.创建nginx容器$dockerrun-d--namenginx01-p3344:80nginx#--name[你要设置的容器名字]#-p主机端口:容器端口这里需要开启u
- Springboot项目中线程池使用整理
m0_74823715
面试学习路线阿里巴巴springboot后端java
文章目录Springboot项目中线程池使用整理学习目标线程池类型及特点Java基础线程池SpringThreadPoolTaskExecutorThreadPoolTaskExecutorvsThreadPoolExecutor主要区别@Async注解使用AsyncConfigurer接口CompletableFuture线程池实现方式比较1.Spring@Bean方式2.AsyncConfig
- Nginx的安装和部署以及Nginx的反向代理与负载均衡
小彭爱学习
nginx负载均衡scala
Nginx的安装和部署以及Nginx的反向代理与负载均衡1.本文内容Nginx的安装Nginx的静态网站部署Nginx的反向代理与负载均衡,配置反向代理与负载均衡2.Nginx的安装与启动2.1什么是NginxNginx是一款高性能的http服务器/反向代理服务器及电子邮件(IMAP/POP3)代理服务器。由俄罗斯的程序设计师伊戈尔·西索夫(IgorSysoev)所开发,官方测试nginx能够支撑
- Deepseek相关梳理
stars and seas
人工智能
发展历程及重要节点2023年:7月17日杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司成立。2024年1月5日,发布首个大模型DeepSeekLLM。5月,宣布开源第二代MoE大模型DeepSeek-V2。9月5日,升级推出DeepSeekV2.5新模型。11月20日,推理模型DeepSeek-R1-Lite预览版上线。12月26日,DeepSeek-V3首个版本上线并开源。2025年1月20日,正式发
- spring mvc面试笔记
表面矿工
面试题springmvc面试
简述SpringMVC工作原理?SpringMVC工作原理:1:用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet。2:DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping处理器映射器。3:处理器映射器找到具体的处理器(可以根据xml配置、注解进行查找),生成处理器对象及处理器拦截器(如果有则生成)一并返回给DispatcherServlet。4:Dispatcher
- 【AI带来的机遇】
调皮的芋头
人工智能神经网络AIGC
一、AI大模型技术革命的底层逻辑与历史机遇类比AI大模型的普及与DeepSeek等技术的突破,正形成类似互联网初期的技术红利窗口期。其核心特征表现为:技术门槛骤降、生态边界模糊、应用场景裂变。类比房地产黄金期中介赚取信息差、移动互联网初期应用商店分发红利,当前AI领域存在三大核心机遇:基础设施重构机遇(类比域名投资)AI大模型开源浪潮下,高质量训练数据资产、特定领域微调模型、模型中间件将成为新时代
- 如何用AI写程序
Honmaple
人工智能
一、AI写程序之工具选择(一)主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择,以下为大家介绍几种常见且实用的工具:ChatGPT:由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型,它的自然语言处理能力十分强大,能够理解和生成人类语言,并进行文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。它经过大量的训练和优化,可以准确地理解用户的意图和需求,从大量文本数据中提取有用信息
- 模型优化之强化学习(RL)与监督微调(SFT)的区别和联系
搏博
深度学习人工智能机器学习架构transformer
强化学习(RL)与监督微调(SFT)是机器学习中两种重要的模型优化方法,它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。想了解有关deepseek本地训练的内容可以看我的文章:本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优之一:提示工程(PromptEngineering)(完整详细教程)_deepseekgguf-CSDN博客本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优
- 线性代数(13)——向量空间、维度和四大子空间(下)
Jakob_Hu
线性代数
向量空间、维度和四大子空间零空间的基和秩-零化度定理零空间及零空间的基秩-零化度定理列空间与零空间对比零空间与矩阵的逆深入理解零空间左零空间回顾已有的三个子空间第四个子空间研究子空间的意义零空间的基和秩-零化度定理零空间及零空间的基一个齐次线性系统A⋅x=0A\cdotx=0A⋅x=0的解就是对应的系数矩阵的零空间。首先通过一个简单的齐次线性方程组进行演示,(−1231−4−13−354)⟹(10
- 设计模式之适配器模式
Forget the Dream
设计模式设计模式适配器模式c++java
引言狂风呼啸,一场强台风正以迅猛之势逼近你所在的城市,带来极大的威胁。而祸不单行,市中心的一座大楼突发火灾,情况万分危急。应急指挥中心里气氛凝重,领导紧盯着屏幕,一边是GIS系统中由气象部门实时更新的降雨量、风速数据以及精准的地图信息,这些数据对于掌握台风的动态和影响范围至关重要;另一边则是CAD系统中结构工程师精心标注的建筑承重参数,这是评估大楼及周边建筑安全状况的关键依据。领导需要在极短时间内
- 优艾智合完成B系列超3亿元人民币融资 加速移动机器人规模化落地
weixin_51795422
科技财经人工智能
12月28日,工业移动机器人头部企业优艾智合宣布近期完成B系列融资,金额累计超3亿元人民币。两轮分别由方广资本、熙诚金睿领投,IDG、松禾、SIG、蓝驰、软银、HAX等新老股东跟投,均由泰合资本担任独家财务顾问。早期投资机构包括真格、常见、英诺、招商局伯乐、西交1896。作为国内领先的移动机器人及解决方案提供商,优艾智合基于工业物流及智能巡检运维两大业务,深耕于精密电子制造与能源行业中的生产运营场
- 老毛桃、大白菜、微PE几款PE优劣对比
小魚資源大雜燴
windows
【纯净度】老毛桃:可能会修改浏览器主页,且会捆绑如360全家桶、淘宝等软件。大白菜:与老毛桃类似,存在修改主页和捆绑软件的情况,制作启动盘时若不把赞助商广告去掉,安装系统后会自动安装赞助商软件。微PE:被公认为最纯净的PE工具箱,无任何广告推广、无病毒及木马,也不会篡改浏览器主页或添加多余软件启动项。【功能丰富度】老毛桃:功能全面,支持GHOST与原版系统安装,可引导双显卡笔记本进PE,有防蓝屏新
- javaScript-系统知识点【 常见问题及其解决办法】
大麦大麦
2025前端面经javascript开发语言ecmascript前端面试
会造成内存泄漏的情况(中级)setTimeout的第⼀个参数使⽤字符串⽽非函数的话,会引发内存泄漏。//setTimeout的错误使用setTimeout('666',100)//setTimeout的正确用法setTimeout(()=>{console.log('666')},1000)前端常见内存泄漏及解决方案如何捕获JS程序的异常?两种方式trycatchwindow.onerror//手
- 大模型在心力衰竭预测及临床方案制定中的应用研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、大模型技术与心力衰竭概述2.1大模型技术原理与发展2.2心力衰竭的病理机制与现状三、大模型在心力衰竭术前风险预测中的应用3.1数据收集与预处理3.2预测模型的构建与训练3.3模型评估与验证3.4基于预测结果的手术方案制定四、大模型在心力衰竭术中风险预测中的应用4.1术中数据监测与获取4.2风险预测模型的实时更新与应用4.3针对
- 完整的 Python 数据分析案例:在线游戏玩家付费预测
萧十一郎@
python机器学习人工智能
目录1.案例背景代码实现2.主要的代码难点解析2.1数据清洗-缺失值处理2.2特征工程-新特征计算与独热编码2.3特征选择2.4模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进3.2模型改进3.3可视化改进1.案例背景在在线游戏行业中,准确预测玩家是否会付费以及付费金额,对于游戏运营商制定营销策略、优化游戏设计和提高盈利能力至关重要。本案例将基于玩家的游戏行为数据(如游
- 边缘AI推理模型更新的秘密武器——Nginx的在线升级魔法
墨夶
Nginx学习资料1人工智能nginx运维
在当今快速发展的物联网和边缘计算时代,如何确保部署于边缘节点上的AI推理模型能够及时、高效地进行在线更新,成为了技术团队面临的一项重要挑战。传统的离线更新方式不仅耗时费力,而且可能导致服务中断,影响用户体验。为此,我们探索了一种基于Nginx的创新解决方案,它允许我们在不影响现有服务的前提下,平滑地完成模型版本迭代。本文将详细介绍这一过程,并分享具体实现方法及代码示例。1.Nginx简介及其优势N
- DeepSeek效应初现:Grok-3补刀ChatGPT,OpenAI已在ICU?
东方佑
量子变法chatgpt人工智能
嘿,技术小伙伴们!今天咱们聊聊最近在AI界引发轰动的新闻——DeepSeek和xAI相继用R1和Grok-3证明了预训练ScalingLaw并非OpenAI的护城河。这意味着什么呢?让我们一探究竟!开场白首先,让我们看看最新的“全能冠军”——Grok3。这款被誉为“地球上最聪明的AI”的模型不仅证明了ScalingLaw的有效性,还进一步攻破了OpenAI的技术壁垒。深度探讨:ScalingLaw
- 【大模型】fp32 和 fp16 的区别,混合精度的原理。
深度求索者
pythonpytorch
LLMs浮点数一、fp32和fp16的区别,混合精度的原理1.fp32与fp16的对比特性fp32(单精度)fp16(半精度)位数32位(4字节)16位(2字节)内存占用高低(仅为fp32的50%)数值范围约±3.4×10³⁸约±6.5×10⁴精度(尾数)23位(约7位有效十进制数)10位(约3位有效十进制数)用途高精度计算(如梯度更新)高效计算(如矩阵乘法)2.混合精度训练的原理核心思想:结合f
- 高效空间编码技术:SPD-Conv在目标检测中的创新应用
向哆哆
目标检测目标跟踪人工智能yolov8
文章目录SPD-Conv:高效空间编码的技术背景SPD-Conv的原理YOLOv8中的SPD-Conv实现YOLOv8SPD-Conv代码实现代码解析性能提升SPD-Conv的优势与应用场景SPD-Conv的设计细节与优化1.空间深度转换机制的进一步优化2.SPD-Conv的训练技巧与改进3.SPD-Conv与YOLOv8的其他模块结合SPD-Conv的应用扩展1.自动驾驶2.无人机目标检测3.安
- pytorch与深度学习随记——AlexNet
黑色的山岗在沉睡
深度学习随记深度学习pytorch人工智能
AlexNet和LeNet的设计理念非常相似,但也存在显著差异:基本结构对比网络深度:AlexNet比LeNet-5要深得多,AlexNet由八层组成:五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数:AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数,这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN):AlexNet引入LRN层,可以创建
- Prometheus+Grafana监控
畅云客
Prometheus监控服务器运维linux运维开发grafanaprometheus云计算
目录资源列表一、基础环境关闭防火墙关闭selinux修改主机名节点添加主机名与IP对应关系二、部署Prometheus下载安装包解压创建用于运行Prometheus的组和用户创建Prometheus数据存储目录给Prometheus主目录赋用户Prometheus权限修改配置文件启动三、部署Grafana下载安装包创建grafana用户及数据存放目录修改配置文件启动四、node节点部署node_e
- GD32F4xx SD卡读写及FATFS移植记录
madao1024
GD32F4xxMCUGD32F4xxSDIOFATFS
最近调试了一下GD32F450Z的SDIO接口,读写microSD卡并移植了FATFS调试过程记录如下,调试时使用的是16GBKingstonTF卡。说一下思路:分3步实现1、从资料中首先学习一下SDIO接口的相关内容;2、根据例程调通SDcard的读写驱动程序;3、最后移植FATFS文件系统,文件系统来操作SD卡。目录1、GD32F4xxSDIO接口2、GD32F4xxSDIO驱动3、FAT
- U-Boot 之六 详解 U-Boot 及 SPL 的链接脚本、启动流程
ZC·Shou
U-Bootu-bootSPL启动
基本环境 我这里的基本开发环境与运行环境在之前的博文U-Boot之二零基础编译、详解Image镜像及DTB文件已经详细介绍过了,这里就不在赘述。如果在构建时遇到错误,可以参考上面的博文来解决。示例代码 嵌入式Linux运行环境搭建系列博文涉及的所有源代码均放到了我个人的Gitee上:https://gitee.com/itexp/BOARD-STM32F769I-EVAL。这个仓库中包含了的所
- Qt 多线程误区:QThread 任务未正确执行及收尾回调未触发的原因分析
丰年稻香
QTqt
问题背景在开发Qt项目时,我们希望并行执行多个任务来提高效率,并在所有任务完成后进行收尾处理。为此,我们使用QThread来执行任务,并在QThread::finished事件触发时调用收尾函数。原始代码voidMyClass::runTaskInThread(void(MyClass::*task)(),void(MyClass::*onFinished)()){QThread*thread=n
- Spark核心算子对比:`reduceByKey`与`groupByKey`源码级解析及生产调优指南
数据大包哥
大数据spark分布式
Spark核心算子对比:reduceByKey与groupByKey源码级解析及生产调优指南1.核心机制对比在Spark中,reduceByKey和groupByKey都是对键值对RDD(RDD[(K,V)])进行聚合操作的高阶算子,但两者的底层实现和性能表现截然不同。特性reduceByKeygroupByKeyShuffle前预聚合✅启用(mapSideCombine=true)❌禁用(map
- 腾讯SQL面试题解析:如何找出连续5天涨幅超过5%的股票
数据大包哥
#大厂SQL面试指南sql大数据数据库
腾讯SQL面试题解析:如何找出连续5天涨幅超过5%的股票作者:某七年数据开发工程师|2025年02月23日关键词:SQL窗口函数、连续问题、股票分析、腾讯面试题一、问题背景与难点拆解在股票量化分析场景中,"连续N天满足条件"是高频面试题类型。本题要求在单表stock_data中,筛选出连续5天以上(含)每日涨幅≥5%的股票,并输出连续天数及起止日期。其核心难点在于:涨幅计算:需通过时间窗口函数获取
- 【大模型】什么是蒸馏版大模型
深度求索者
python人工智能开发语言
大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标:将复杂大模型(Teacher)的知识迁移到轻量化小模型(Student)中,提升小模型性能。流程:训练Teacher模型:在完整数据集上训练高性能大模型。冻结Teacher模型:固定其参数,作为监督信号源。训练Student模型:通过模仿Teacher的输出(如logits、特征图等)优化Student模型。2.蒸馏方法分类方法描述
- PHP Captcha实现图片验证码生成及识别(附源码)
mayday1102
PHPphpcaptcha
目录什么是Captchacomposer安装思路修改Captcha.php源码调用什么是CaptchaCAPTCHA(CompletelyAutomatedPublicTuringTesttoTellComputersandHumansApart)是区分计算机和人类的一种程序算法。composer安装composerrequirephp-quickorm/captcha思路由于原扩展基于sessi
- 表单排版_流程引擎——OA流程表单的认识及优化
SchwatzWagen
表单排版
编辑导语:在工作中经常会遇到流程表单的运用,OA工作流的表单设计器是最常用控件的用法;本文作者分享了工作流引擎流程表单的相关内容,以及对OA流程表单的一些细节优化,我们一起来看一下。现在企业内部产品大多会涉及工作流,不论CRM、OA、WMS、ERP等,都有流程引擎应用的场景。我在工作中一直接触OA,流程表单运用很多,但在之前的使用过程中发现还有些细节可以优化;所以根据应用经验及使用的需求整理了如下
- paddlepaddle(飞浆)报错name ‘libpaddle‘ is not defined及paddle.fluid.core_noavx
管春
数据分析paddlepaddlepaddle人工智能
最近有一个OCR中文识别的需求,用到paddleocr,但服务器死活装不上paddlepaddle(python3.10.4,win8环境)先装了2.6.0的paddele,报name‘libpaddle’isnotdefined,然后降版本(2.4的某个版本,忘了),paddle.fluid.core_noavximport失败,发现服务器没有avx,这个版本不支持noavx的,去paddlep
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数