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devme
hibernatespringjava
亲爱的读者,你是否在处理Java应用程序的数据库交互时,曾对选择哪种持久化框架感到困惑?你是否曾对Hibernate和SpringDataJPA之间的关系感到好奇?今天,我将带你深入探索这两个流行的Java持久化框架,帮助你更好地理解它们的优缺点,以及在何种情况下应该选择哪一个。首先,让我们来了解一下Hibernate和SpringDataJPA的基本概念。HibernateHibernate是一
- Day_1 数据结构与算法&LeetCode入门及攻略
Finger-Von-Frings
c++leetcode
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2025年伊始,AI领域便掀起一阵波澜。零一万物,这家备受瞩目的AI公司,其人员变动和业务拆分引发了广泛关注。李开复,这位在AI领域深耕多年的资深人士,对此做出了回应,其核心观点值得我们深思:在AI领域,盲目追求规模并非最佳策略。这不仅关乎零一万物,也为众多AI初创公司提供了宝贵的经验。李开复观点解读:理性决策,而非盲目扩张李开复认为,初创公司“负担不起”超大模型的预训练。这“负担不起”并非仅仅指
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关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快,绝对划算。不仅学会如何编程,还将学会如何将AI技术应用到实际问题中,为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
- 【AI日记】25.01.06
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【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】【读书与思考】AI参加:kaggle比赛ForecastingStickerSales读书书名:国家为什么会失败阅读原因:2024年诺贝尔经济学奖得主的力作,之前我已经读过他另一本书了《權力與進步》备注:有兴趣的建议读未删减版https://book.douban.com/subject/26388427/discussion
- 传感器融合(UWB+IMU+超声波),使用卡尔曼滤波器和3种不同的多点定位算法(最小二乘、递归最小二乘和梯度下降)研究(Matlab代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、传感器介绍(一)UWB(超宽带)(二)IMU(惯性测量单元)(三)超声波传感器三、定位算法(一)卡尔曼滤波器(二)多点定位算法1.最小二乘法2.递归最小二乘法3.梯度下降法四、系统架构五、实验设计六、结果与讨论七、结论2运行结果3参考文献
- 【事件触发扩散卡尔曼滤波器】基于UWB实测数据的基于事件触发的扩散卡尔曼滤波器的定位【DEKF、EKF】(Matlab代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据、文章下载⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系统,需要科研者逻辑缜密,踏实认真,但是不能只是努力,很多时候借力比努力更重要,然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览,免得骤然跌
- 为什么算法很难掌握
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算法之所以难以掌握,主要是因为以下几个原因:1.抽象性算法是对问题的抽象解决方案,通常不依赖于具体的编程语言或实现细节。初学者可能难以将抽象的逻辑转化为具体的代码。例如,动态规划(DP)的核心思想是将问题分解为子问题并存储中间结果,但这种抽象思维需要大量练习才能掌握。2.数学基础要求许多算法依赖于数学知识,例如:时间复杂度分析:需要理解大O表示法、递归关系等。图论算法:需要了解图的基本概念(如节点
- 【AI论文】迈向大型推理模型:大型语言模型增强推理综述
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摘要:语言长久以来被视为人类推理不可或缺的工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了利用这些模型解决复杂推理任务的浓厚研究兴趣。研究人员已经超越了简单的自回归词元生成,引入了“思维”的概念——即代表推理过程中间步骤的词元序列。这一创新范式使LLM能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近期,一种新兴的学习推理趋势采用强化学习(RL)来训练LLM掌握推理过程。这种方法通过试错搜索算法自动生成
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人工智能领域发展日新月异,各种预测层出不穷。知名人工智能专家GaryMarcus近期发布了对2025年AI发展趋势的25项预测,其中最引人注目的是:AGI(通用人工智能)不会在2025年出现。这与一些过于乐观甚至盲目乐观的预测形成了鲜明对比。本文将深入解读Marcus的预测,探讨其背后的逻辑,并结合当前AI技术发展现状进行分析。Marcus的预测整体基调是谨慎乐观,他既肯定了AI在特定领域的进步,
- 服务稳定性保障的五大误解
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在线服务的稳定性保障一直是运维和技术部门的核心工作之一。但时至今日,这个方向实际仍然有很多基本的概念都没有对齐。今天这篇文章就罗列下那些混淆不清的概念,期望有一天大家沟通时不是鸡同鸭讲,各说各话。误解一:服务可用性听过很多技术分享,看过很多平台的承诺,上来都是讲我们的服务稳定性99.9xx%,但似乎都“忘记”了提供这个稳定性的具体算法和解读。如果没有明确的定义,这个数值其实毫无意义。服务稳定性目标
- AI大模型学习路线
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阶段1Python编程基础主要内容掌握的核心能力·Python基础语法·Python数据处理·函数·文件读写·异常处理·模块和包1、掌握Python开发环境基本配置;2、掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用;3、掌握字符串的基本操作;4、初步建立面向对象的编程思维;5、熟悉异常捕获的基本流程及使用方式;6、掌握类和对象的基本使用方式。可解决的现实问题:熟练掌握人工智能Python语言,建
- AF3 prep_blocks 函数解读
qq_27390023
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prep_blocks函数该函数用于对一系列模块(或块)进行预处理,为前向传播(forwardpass)做准备,尤其是当需要在块之间清除缓存时。源代码:defprep_blocks(blocks:List[Callable],clear_cache_between_blocks:bool,**kwargs:Any)->List[Callable]:"""Preparetheblocksforthe
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在Elasticsearch中,如果出现集群分裂(Split-brain)的情况,即一部分节点选举了一个Master节点,而另一部分节点选举了另一个Master节点,这会导致数据不一致和集群不可用。Elasticsearch通过配置discovery.seed_hosts和cluster.initial_master_nodes参数来避免这种情况,并确保有足够的节点参与选举以达成共识。为了防止Sp
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对数价格刻度vs.线性价格刻度:有什么区别?对数价格刻度vs.线性价格刻度:概览股票图表的解读可以根据查看数据时使用的不同价格刻度而有所不同。大多数在线和经纪商图表软件可以显示不同风格的图表。最常用的两种价格刻度用于分析价格变动:对数价格刻度—也称为“对数”—表示价格间距取决于基础资产价格的变化百分比。这通常是默认的图表样式。线性价格刻度—也称为“算术”—表示价格在Y轴上的间距是等距的。线性图表显
- 【产品思维09讲】点线面体:产品经理和人生选择中的战略思维
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在许多关于成功与失败的讨论中,很多人认为,努力是最重要的因素。我们在学校学到的知识、职场中的技能、创业时的坚持,都给了我们“努力能改变命运”的信念。然而,在现实中,我们常常发现:同样的努力,不同的背景和选择,带来的回报却截然不同。正如我们在“相亲”过程中看到的,不是每个人都能通过一次闪耀的展示获得理想的伴侣,长期关系更重要的是稳定的点而非一时的光辉。而在做产品决策时,也不是所有的努力都能转化为成功
- 解锁SQL递归查询:WITH RECURSIVE的深度解析
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标题:解锁SQL递归查询:WITHRECURSIVE的深度解析在数据的层级结构中探索,犹如穿梭于迷宫,每个节点都可能隐藏着通往更深层次的路径。SQL的WITHRECURSIVE正是我们手中的阿莉阿德涅之线,引领我们深入数据的每一个角落。本文将详细解读WITHRECURSIVE的神秘力量,通过实际代码示例,展示如何使用这一强大的递归查询功能。一、WITHRECURSIVE的魔法起源WITHRECUR
- OpenStack认证服务(Keystone)详细解读
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文章目录前言一、项目陈述二、Keystone的基本名词概念三、相关概念关系解释三、Keystone的组件架构四、Keystone认证的基本步骤总结前言OpenStack云计算平台的组件有很多,该先安装哪个组件呢?为什么要先安装它?一、项目陈述由于OpenStack云计算平台是由众多组件构成的一套复杂系统,哪些组件被允许连入系统、进入系统后允许使用其他哪些组件功能,都需要一个认证单元去判断和决定。K
- 提高记忆力day01
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前言问题一:如何衡量一个人的记忆力和思维能力呢?(1)记忆的速度(2)记忆的准确度(3)记忆的持久度问题二:你为什么记不住?(1)没有找到正确的记忆方法(2)压力大导致容易紧张(3)疾病和药物的原因(4)吸烟及过度的饮酒问题三:什么是记忆?记忆是对经历过的事务能够记住,并能在以后再现。包括识记,保持,再现。思维问题四:增强记忆和思维能力的三大黄金思维模式(1)善用图像。(2)善用比喻。(3)善于建
- 数据可信流通
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主讲老师:韦韬学习链接:第1讲:数据可信流通,从运维信任到技术信任丨隐私计算实训营第1期_哔哩哔哩_bilibili【一图读懂|数据二十条】-国家发展和改革委员会(ndrc.gov.cn)“数据二十条”对外发布,构建数据基础制度体系——做强做优做大数字经济_政策解读_中国政府网(www.gov.cn)通过以上的图片和链接,让我们可以了解什么是“数据二十条”,建立数据来源可确认、使用范围可界定、流通
- 最详细G1垃圾回收器日志解读
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首先,开启gc日志。-XX:+PrintGCDetails疏散阶段疏散阶段,主要是将内存中的数据从一些分区复制到其他分区0.522:[GCpause(young),0.15877971secs]#这次疏散只涉及年轻代,总耗时0.15877971.如果是混合gc则可能是[GCpause(mixed),0.32714353secs][ParallelTime:157.1ms]#并行疏散,总耗时157.
- 深入Flink : 源码解读数据倾斜代码落地
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大家好,我是大圣,很高兴又和大家见面。上篇文章,我们详细说了通过使得Flink每个并行子任务上面都有对应的key来解决数据倾斜。但是我们只说了这个方案的思想和设计理解,还没有把这种方案真正应用到我们的Flink任务当中。这篇文章我们就重点把这种方案实践到我们写的Flink任务当中。什么是数据倾斜解决方案回顾代码如下:publicclassRebalanceKeyCreator{privateint
- 11-2.Android 项目结构 - themes.xml 文件基础解读
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Android-简化编程androidxmlgiteejava-eejavaandroidruntimeandroidjetpack
themes.xml文件基础解读themes.xml用于定义一个Android应用程序的主题@color/purple_500@color/purple_700@color/white@color/teal_200@color/teal_700@color/black?attr/colorPrimaryVariant1、主题继承...定义了一个名为Theme.MyTheme的自定义主题,它继承自T
- G1原理—G1的GC日志分析解读
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1.TLAB的GC日志解读(1)一套基本的参数设置首先参数上要有一套基本的设置:-XX:InitialHeapSize=128M-XX:MaxHeapSize=128M-XX:+UseG1GC-XX:+PrintGCDetails-XX:+PrintGCTimeStamps-XX:+PrintTLAB-XX:+UnlockExperimentalVMOptions-XX:G1LogLevel=fi
- Python-玩转数据-数据分析之分析思维
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一、说明当下时代的社会生产发展,人们都开始习惯于用数据来说明某个观点和反映事物的内在规律或享用自动化和人工智能带来的便利。但这些轻松快捷的方便背后,都是相关工作者的专业流程作为源源不断的支撑。二、大数据思维自从几年前大数据开始兴起,大数据思维已经逐渐被更动的人接受,随着其进一步发展,产生了巨大的生产效果。三、数据驱动的生产力作为一个数据工程师,仅仅知道跑数据是不够的,还需要通过数据发现生产环节出现
- 编程之路:蓝桥杯备赛指南
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机器学习蓝桥杯职场和发展
文章目录一、蓝桥杯的起源与发展二、比赛的目的与意义三、比赛内容与形式四、比赛前的准备五、获奖与激励六、蓝桥杯的影响力七、蓝桥杯比赛注意事项详解使用Dev-C++的注意事项一、蓝桥杯的起源与发展蓝桥杯全国软件和信息技术专业人才大赛,简称蓝桥杯,自2009年创办以来,已成为中国最具影响力的计算机类赛事之一。该比赛旨在促进高校学生的编程能力与创新思维,提高他们的实际动手能力。二、比赛的目的与意义提高专业
- JVM 监控与分析工具你用过哪些?介绍一下。思维导图 代码示例(java 架构)
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JVM监控与分析工具介绍在Java应用开发和运维过程中,使用合适的监控与分析工具可以帮助我们更好地理解应用的运行状态,优化性能,诊断问题。以下是一些常用的JVM监控与分析工具及其特点和使用方法。常用的JVM监控与分析工具VisualVM特点:内置在JDK中,无需额外安装,功能强大,界面友好。功能:实时监控JVM的内存、CPU使用情况,查看线程状态,分析垃圾回收,生成和分析heapdump文件。使用
- 深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑
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ChatGPT程序人生
ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读,主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调,模型能够理解语言的语法和语义,并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理(NLP)和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型
- 深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1人工智能的演进:从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程,从早期的符号主义到如今的连接主义,标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。符号主义AI试图通过逻辑和符号系统来模拟人类的思维过程,而连接主义AI则侧重于构建类似于人脑神经网络的结构,通过大量数据进行训练,从而实现智能。1.2强化学习:智能体与环境的互动强化学习(ReinforcementLea
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
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Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
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SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
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定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
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ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro