- Python C10K问题、五种Unix IO模型
贵哥的编程之路(热爱分享 为后来者)
python
一、什么是C10K问题?C10K问题(Concurrency10KProblem)指的是:服务器如何高效地同时处理1万(10,000)个并发连接。早期的服务器和操作系统在面对大量并发IO时,效率极低,容易崩溃或响应缓慢。解决C10K问题,推动了操作系统IO模型的不断演进。二、Unix系统的五种IO模型随着网络和并发需求的提升,Unix系统逐步发展出了五种IO模型,每种模型都在解决并发效率问题上迈进
- python 优化IO和并发提高性能
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一、任务量与执行效率的关系任务量和效率成反比:任务量越大,程序整体耗时越长,执行效率越低。程序执行效率=完成单位任务所需的时间。任务多、耗时长,效率自然低。二、如何提高程序执行效率?减少任务量只做必要的工作,减少无用或重复的任务。例如:数据预处理、过滤无效请求、合并重复操作等。提高并发量让多个任务“同时”进行(并发/并行),充分利用CPU和IO资源。例如:多线程/多进程/协程/异步IO等。减少单个
- Hamiltonian Transformer理论:融合哈密顿力学与Transformer架构的新范式
墨顿
transformer架构深度学习
HamiltonianTransformer理论是一种将经典哈密顿力学原理与现代Transformer架构相结合的新型神经网络范式。这一理论框架试图解决当前深度学习模型在效率、动态系统建模和长期依赖处理等方面的核心挑战。本文将系统梳理HamiltonianTransformer的理论基础、关键创新点、实现方法以及应用前景,并分析其相对于传统Transformer架构的优势与潜在限制。哈密顿力学与T
- Git协作开发:feature分支、拉取最新并合并
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中大厂面试gitelasticsearch大数据
以下是关于Git中feature分支操作的详细步骤和完整示例:1.创建并切换到新feature分支#从develop分支创建新特性分支gitcheckout-bfeature/new-featuredevelop#查看当前分支确认gitbranch2.开发并提交代码#编写代码后添加文件gitadd.#提交到本地分支gitcommit-m"完成用户认证功能"3.推送到远程仓库#首次推送需设置上游分支
- 编译器警告(级别1) C4172 返回局部变量或临时对象的地址
返回局部变量或临时对象的地址一个函数返回局部变量或临时对象的地址。当函数返回时,局部变量和临时对象被销毁,所以返回的地址是无效的。需要重新设计函数,使其不返回局部对象的地址。下面的示例会生成C4172警告://C4172.cpp//compilewith:/W1/LDfloatf=10;constdouble&bar(){//trythefollowinglineinstead//constflo
- vue中cdn方式引入和构建工具创建代码的不同
翻滚吧键盘
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你观察得非常准确,而且这个问题直击了现代JavaScript开发中两种不同模块化思想的核心。是的,你总结的完全正确。为什么会有const{createApp,ref}=Vue;和import{createApp,ref}from'vue';这两种不同的方式呢?答案在于代码的来源和作用域完全不同。我们用一个比喻来解释。方式一:CDN-公共广播系统你可以把使用CDN的方式,想象成在你的办公室里安装了一
- 北京企业选北京软件外包公司?软件开发本地化团队有这些特点
哲科软件
小程序
北京的企业在寻找软件开发外包合作时,可能会遇到外地软件外包公司对本地政策不熟、响应速度慢、沟通成本高等问题。本地北京软件外包公司因为扎根北京,在软件开发服务上可能更符合企业需求。以下是本地北京软件外包公司在软件开发方面的5个特点,供企业参考。1.对北京政策和行业习惯更熟悉外地软件外包公司可能不太了解北京的特定要求,比如政务系统的数据存储规范、国企的特殊审批流程,或者教育/金融行业的合规标准。这可能
- Spring AI ETL Pipeline使用指南
超级小忍
SpringAIspring人工智能
前言(Introduction)版本声明:本文基于SpringAI1.0.0版本编写。由于SpringAI目前仍处于活跃开发阶段,API和组件可能在后续版本中发生变化,请注意及时关注官方文档更新以保持兼容性。在当今大数据和人工智能快速发展的背景下,ETL(Extract,Transform,Load)系统已经不再只是简单的数据搬运工。ETL是数据仓库和数据分析流程中的核心环节,它负责将分散的数据从
- Linux SSD 4k对齐
frank0060071
linux运维服务器
简介:固态硬盘(SSD)在现代计算机中扮演关键角色,4K对齐是优化SSD性能和延长其寿命的重要步骤。本文介绍了4K对齐的概念、重要性、检查方法及对齐工具的使用。4K对齐涉及将数据扇区调整到4KB边界,以便提升读写速度和减少磨损。使用专门的磁盘管理工具和SSD对齐工具为什么SSD必须4K对齐?1.物理结构与读写机制擦除机制:SSD写入前需先擦除整个块(Block)(由多个页组成,如128页=512K
- Python爬虫实战:研究pycurl库相关技术
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爬虫项目实战python爬虫开发语言pycurl
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网数据量的爆炸式增长,传统爬虫框架在处理大规模数据采集任务时面临性能瓶颈。特别是在需要处理大量并发请求、高频率数据更新的场景下,提升爬虫的效率和稳定性成为关键挑战。Python作为最流行的爬虫开发语言,提供了多种网络请求库,其中pycurl因其基于C语言的libcurl库而具有出色的性能表现。1.2相关技术概述Python爬虫生态系统中的主要网络请求库包括:标准
- C语言内存的“禁区”:为何不能返回局部变量的地址?
web安全工具库
2025C++学习c语言开发语言
资料合集下载链接:https://pan.quark.cn/s/472bbdfcd014在C语言编程中,指针和内存管理是两大核心,也是许多新手甚至有经验的开发者容易踩坑的地方。一个经典的问题就是:“为什么我的函数返回一个指针,有时候能用,有时候程序就崩溃了?”答案往往藏在C语言的内存分区模型中。今天,我们就根据一份课堂笔记,深入探讨一个关键的“禁区”:从函数返回局部变量的地址,并搞清楚为什么有些地
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自动化工具ansible,以及playbook剧本这篇博客主要说的是,ansible,以及playbook和常用的模块首先先介绍ansibleansible是一个自动化的运维工具,基于python开发主要的功能,可以实现批量的部署程序,批量的执行命令ansible默认通过的是ssh的协议管理机器,无需配置任何服务,管理端部署好后就可以使用。应用的环境应用代码的自动化部署系统管路配置自动化支持持续交
- Python中的分支结构
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文章目录前言一、顺序结构与选择结构1.顺序结构2、选择结构二、单分支、双分支与多分支1、单分支2、双分支3、多分支三、分支嵌套代码逻辑解释四、pass关键字总结前言在编程中,分支结构是一种重要的控制结构,它允许程序根据不同的条件执行不同的代码。Python中的分支结构主要包括顺序结构、选择结构,以及单分支、双分支、多分支和分支嵌套等多种形式。此外,pass关键字在分支结构中也有其独特的用途。本文将
- HashMap和HashSet的区别
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java开发语言
你可以先百度一下HashMap和HashSet的区别,有很多答案,包括但不限于:HashMap实现了Map接口,HashSet实现了Set接口。HashMap是保存key/value的集合,HashSet是保存对象的结合。HashMap不允许重复的键,但是允许重复的值,HashSet不允许重复的元素。HashMap允许有一个键为空,多个值为空,HashSet允许有一个空值。HashMap中使用pu
- Vue3 首款 3D 数字孪生编辑器
❀͜͡傀儡师
3d编辑器
对于多数前端开发者而言,用ThreeJS打造炫酷的数字孪生场景并不容易,需掌握大量专业知识。现在这个基于Vue3、ThreeJS和NaiveUI的数字孪生开发框架——Astral3DEditor正式开源,为Web3D开发带来新转机。Astral3DEditor的在这里插入图片描述1.优势功能丰富:支持多种3D模型格式,可导入导出多类型模型,方便资源整合。它还提供插件系统,可扩展更多功能。同时,支持
- 机器学习笔记:MATLAB实践
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在机器学习领域,MATLAB是一种功能强大且广泛使用的工具,它提供了许多内置函数和工具箱,方便开发者进行各种机器学习任务。本文将介绍一些常见的机器学习任务,并提供相应的MATLAB源代码示例。数据预处理在进行机器学习之前,通常需要对原始数据进行预处理。这包括数据清洗、特征选择、特征缩放和数据划分等步骤。%导入数据data=readmatrix('data.csv');%数据清洗cleaned_da
- Spring Cloud(微服务部署与监控)
白仑色
Spring系列springcloud微服务spring微服务部署服务监控健康检查
摘要在微服务架构中,随着服务数量的增长和部署复杂度的提升,如何高效部署、持续监控、快速定位问题并实现自动化运维成为保障系统稳定性的关键。本文将围绕SpringCloud微服务的部署与监控展开,深入讲解:微服务打包与部署方式(JAR/Docker/Kubernetes)如何构建CI/CD流水线服务健康检查与自动恢复机制Prometheus+Grafana实现指标可视化监控ELK实现日志集中管理Sky
- JavaScript性能优化实战:表格控件高效开发指南
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引言在现代Web应用开发中,电子表格功能已成为数据分析、报表展示等场景的核心需求。SpreadJS作为一款高性能的纯前端电子表格控件,能够完美兼容Excel文件格式,支持百万级数据量和复杂公式计算。然而随着数据规模的增长和业务逻辑的复杂化,性能优化成为开发者必须面对的挑战。本文将深入剖析几种SpreadJS性能优化技巧,通过实际案例和代码演示,帮助开发者构建响应迅速、用户体验优异的电子表格应用。正
- Excel文件解析:操作系统与应用程序的分工
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文章摘要本文介绍了操作系统和应用程序在Excel文件处理中的分工。操作系统仅负责文件存储管理和类型识别,不解析内容;而应用程序则负责解析Excel文件的具体格式。对于.xlsx文件,应用程序会先解压zip包,再解析其中的XML文件(如workbook.xml)重建表格数据。文章以C#的ExcelDataReader库为例,展示了从文件打开到数据读取的具体流程。总结指出:操作系统管文件存取,应用程序
- 竞技FPS核心技术:C/S强同步模式深度解析
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文章摘要C/S强同步模式是竞技FPS游戏的核心技术,采用服务器权威计算+客户端预测的架构。客户端采集输入并本地预测表现,服务器进行权威状态计算后同步给所有客户端,出现差异时客户端回滚并重演输入。该模式通过预测回滚、延迟补偿等机制平衡流畅性与公平性,支持高频状态同步(如60Hz/128Hz),有效防止作弊。典型实现包括输入/状态包设计、快照存储和重演逻辑,适用于CS:GO、Valorant等竞技游戏
- 游戏配置表导出工具深度解析
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游戏工具链游戏
文章摘要TableExportTool是一个用于表格数据导出的工具,主要包含表格读取、数据解析、导出和代码生成四大模块。它支持读取Excel/CSV文件,解析字段和类型后转换为JSON、二进制、Lua等多种格式,并自动生成C#、Lua等数据结构代码。工具还提供Unity集成功能,支持一键导出、Asset生成和热更新。核心流程包括读取表头、类型校验、数据组装和导出,通过NPOI/EPPlus实现表格
- 【深度学习pytorch-6】张量与numpy相互转换
超华东算法王
DL-pytorch深度学习pytorchnumpy
张量与Numpy数组之间的互相转换在深度学习中,张量(tensor)和Numpy数组(numpyarray)是两种常见的数据结构。张量通常用于深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等),而Numpy数组在科学计算中被广泛使用。为了便于数据处理和计算,常常需要在它们之间进行转换。下面介绍张量和Numpy数组之间的互相转换。1.PyTorch张量与Numpy数组的互相转换PyTorch提
- 接口幂等性
重生之我又是程序员
python数据库python并发乐观锁幂等性
目录什么是接口幂等性场景一:唯一索引保证幂等实现思路表结构设计场景二:乐观锁控制并发修改实现思路表结构设计代码演示什么是接口幂等性接口幂等性指:无论调用多少次接口,产生的效果都是一样的,不会因为多次调用而导致副作用的叠加。换句话说:调用一次和调用多次的结果相同,系统状态不变。通常来说,实现接口幂等性的常见方法主要有这两种:1、唯一索引保证幂等给关键业务字段(比如订单号、请求ID、用户ID+操作类型
- 大数据面试题之Hive(1)
小的~~
大数据大数据hivehadoop
说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?说下Hive是什么?跟数据仓库区别?Hive架构Hive内部表和外部表的区别?为什么内部表的删除,就会将数据全部删除,而外部表只删除表结构?为什么用外部表更好?Hive建表语句?创建表时使用什么分隔符?Hive删除语句外部表删除的是什么?Hive数据倾斜以及解决方案Hive如果不用参数调优,在map和reduce端应该做什么Hive
- CppCon 2018 学习:From Metaprogramming Tricks to Elegance
#这段内容是VincentReverdy在CppCon2018演讲的一部分,核心主题是:这场演讲的核心问题是:如何在C++17中提高代码的通用性(Genericity),而不牺牲代码的可读性与简洁性?具体要解决的问题是:你希望写出既通用又可维护的模板代码。换句话说,你希望能像这样思考和写代码:如果满足某个条件,就执行这个函数:if(some_condition){do_this();}让编译器自动
- CppCon 2018 学习:A Semi Compile/Run-time Map with (Nearly) Zero Overhead Looup
虾球xz
CppCon学习开发语言c++
介绍一个C++和Java之间桥接(Bridge)系统的示例代码,它说明了如何在C++中调用Java类(如java.io.InputStream)的方法。下面是详细解读:一、内容来源说明《C++↔JavaBridge》目的:演示如何通过桥接层让C++直接调用Java方法(JNI背后封装)二、代码结构解读classInputStream//java.io.InputStream{public:inli
- JAVA内存区域划分
weixin_44612246
java开发语言redis
根据《JAVA虚拟机规范》的规定,JAVA虚拟机在执行JAVA程序的过程中会把内存划分为不同的数据区域。不同类型的数据会存储在不同的区域,理解JAVA内存区域的工作细节对理解JAVA多线程、线程安全性有着重要意义。注意,JAVA内存区域的划分与我们常说的java内存模型JMM(JavaMemeryModel)是两个互不交叉的维度的概念,两者没有任何关系。JMM主要是将主内存和工作内存的关系、数据从
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0003:有一个文件,每一行是一个数字,如何用 MapReduce 进行排序和求每个用户每个页面停留时间
MapReduce是一种适合处理大规模数据的分布式计算框架,其核心思想是将计算任务分解为Map(映射)和Reduce(归约)两个阶段。对文件中的数字进行排序,可以利用MapReduce的特性来实现。要使用MapReduce对文件中的数字进行排序,需要实现一个MapReduce作业,将数字作为键处理,利用Hadoop的默认排序机制对键进行排序。以下是实现步骤和示例代码:文章大纲题目一:有一个文件,每
- topk------提取张量极值的关键函数
AI扶我青云志
人工智能
torch.topk()是PyTorch中用于高效提取张量极值的关键函数,可返回指定维度上最大或最小的k个元素及其索引。以下从参数、作用和应用场景三方面详解:一、核心参数详解函数签名:torch.topk(input,k,dim=None,largest=True,sorted=True,*,out=None)参数类型默认值说明inputTensor必填输入张量kint必填需返回的元素数量dimi
- LSTM(Long Short-Term Memory)模型的深度解析
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lstmrnn深度学习
在6.28号我发了一个博客《RNN(循环神经网络)与LSTM(长短期记忆网络)输出的详细对比分析》,但是我并未详细讲解LSTM,LSTM是循环神经网络中的一个模型,然而通过这篇博客给大家深度解析一下LSTM,重点关注其内部结构和参数。LSTM是为了解决标准RNN在处理长序列时出现的梯度消失/爆炸问题而设计的一种特殊循环神经网络结构。它的核心在于引入了门控机制和细胞状态,使得网络能够有选择地记住或忘
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
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http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/