- ASP.NET Core - 配置系统之配置读取
啊晚
ASP.NETCORE系列总结microsoft.netcoreasp.net
ASP.NETCore-配置系统之配置读取1.配置读取一个应用要运行起来,往往需要读取很多的预设好的配置信息,根据约定好的信息或方式执行一定的行为。配置的本质就是软件运行的参数,在一个软件实现中需要的参数非常多,如果我们以HardCode(硬编码)的方式写在应用代码中,这样配置就会很乱,而且后续也不容易修改。乱而多,而且不容易修改,这就需要一个统一管理的地方,最常见的方式就是配置文件,这个也是开发
- HTML专题之DOCTYPE
前端html5html
前言石匠敲击石头的第1次有一道经典的前端面试题:DOCTYPE是什么?这个问题在网上一搜有很多相关的文章,如果让我自己回答竟然让我脑子里一片空白,我的印象里加了就表示这个网页的版本是HTML5,但是这样的回答在面试时肯定是不行的,看了很多网上的文章,决定写一篇文章来梳理一下,第一次写文章,如果有哪里讲的不对或者不完整,欢迎大家指出错误。DOCTYPE是什么DOCTYPE翻译成中文的话表示“文档类型
- 云原生之使用Docker部署Mysql数据库
江湖有缘
云原生docker数据库云原生
云原生之使用Docker部署Mysql数据库一、检查本地系统环境1.检查系统版本2.检查docker版本3.检查docker状态二、使用Docker部署mysql1.下载mysql镜像2.创建数据目录3.创建mysql容器4.查看mysql容器状态三、进入数据库内1.进入mysql容器2.进入mysql数据库四、Linux系统安装Mysql1.下载官方mysql的rpm包2.安装mysql的rpm
- 【云原生之Docker实战】使用docker部署Homebox内网测速工具
江湖有缘
Docker部署项目实战合集docker云原生容器Homebox内网测速
【云原生之Docker实战】使用docker部署Homebox内网测速工具一、Homebox介绍1.Homebox简介2.Homebox特点二、检查本地系统环境1.检查系统版本2.检查系统内核版本三、检查docker环境1.检查docker版本2.检查docker状态四、下载Homebox镜像五、安装docker-compose工具1.下载docker-compose二进制包2.给文件增加执行权限
- 【云原生之Docker实战】使用Docker部署Lsky Pro个人图床平台
江湖有缘
云原生docker容器
【云原生之Docker实战】使用Docker部署LskyPro个人图床平台一、LskyPro介绍1.LskyPro简介2.LskyPro特点二、检查宿主机系统版本三、检查本地docker环境1.检查docker服务状态2.检查docker配置信息3.开启IPv4forwarding四、安装docker-compose1.下载docker-compose二进制包2.给文件增加执行权限3.检查dock
- Linux内核源码剖析之TCP保活机制(KeepAlive)
TCP保活机制(KeepAlive)详解在网络通信中,TCP保活机制(KeepAlive)是一种用于检测空闲连接状态的重要技术。它通过定期发送探测报文,确保连接的双方仍处于活跃状态,从而提高连接的可靠性并节省系统资源。本文将深入解析TCP保活机制的实现原理及其在Linux内核中的具体实现方式。1.TCP保活机制概述TCP保活机制旨在通过周期性地发送探测报文,检测长期空闲的TCP连接是否仍然有效。当
- MySQL之show profile相关总结
MySQL中的SHOWPROFILE性能分析详解在数据库优化过程中,SHOWPROFILE是MySQL提供的一个强大工具,用于分析查询的执行性能。通过展示查询在不同阶段的执行时间和资源消耗,开发人员可以精准定位性能瓶颈,从而进行有效优化。本文将详细介绍如何使用SHOWPROFILE进行性能分析,并结合实例解释其应用方法。1.SHOWPROFILE概述SHOWPROFILE用于分析单条查询语句的执行
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 函数库:丰富函数助力数据处理(上)(11/ 30)
青云交
大数据新视界#Hive之道数据库Hive函数库数据处理函数分类自定义函数常用函数大数据sql
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 数据导入:优化数据摄取的高级技巧(下)(4/ 30)
青云交
大数据新视界#Hive之道大数据Hive数据导入数据分区数据压缩数据缓存批量摄取优化技巧
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:跨数据中心环境下的挑战与对策(上)(27 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala跨数据中心性能优化挑战对策案例分析代码示例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:资源分配与负载均衡的协同(下)(24 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala资源分配负载均衡协同核心技术应用案例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃:分区修剪优化的应用案例(下)(22 / 30)
青云交
#Impala之道大数据新视界大数据Impala分区修剪优化应用案例性能优化分区键修剪算法
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃:动态分区调整的策略与方法(上)(21 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala动态分区调整策略性能优化混合策略电信案例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升:解析执行计划优化的神秘面纱(上)(17/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala执行计划优化性能提升数据分布统计信息资源利用
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:数据加载策略如何决定分析速度(上)(15/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala数据加载策略分析速度全量加载增量加载优化技巧
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之提升 Impala 查询效率:索引优化的秘籍大揭秘(上)(3/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala索引优化查询效率案例分析代码优化重写查询语句
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之Cassandra 性能优化策略:大数据存储的高效之路
青云交
大数据新视界Cassandra大数据
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 Kubeflow 在大数据与机器学习融合中的应用探索
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大数据新视界Kubeflow之道Kubeflow大数据机器学习模型训练数据处理资源利用应用案例
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 ClickHouse:大数据分析领域的璀璨明星
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大数据新视界#ClickHouse之道ClickHouse大数据分析性能优势应用场景技术实现竞品对比前沿技术融合数据库
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 Kafka 性能优化的进阶之道:应对海量数据的高效传输
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Kafka核心指南:构建高效消息系统之路大数据新视界Kafka性能优化大数据磁盘I/O分区策略数据压缩人工智能数据库
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- 大数据新视界 --大数据大厂之数据血缘追踪与治理:确保数据可追溯性
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大数据新视界数据血缘追踪数据治理元数据管理数据安全数据质量可追溯性行业案例数据库
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- 大数据新视界 --大数据大厂之数据压缩算法比较与应用:节省存储空间
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大数据新视界大数据数据压缩算法无损压缩有损压缩存储空间GZIPZIP数据库
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 Spark Streaming 实时数据处理框架:案例与实践
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大数据新视界#Spark之道SparkStreaming大数据新视界实时数据处理案例分析实践技巧框架比较应用场景
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 Kylin 多维分析引擎实战:构建数据立方体
青云交
大数据新视界Kylin多维分析数据立方体大数据查询性能数据源数据建模数据库
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 Vue.js 与大数据可视化:打造惊艳的数据界面
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大数据新视界大前端风云榜:引领技术浪潮大数据vue.js信息可视化大数据可视化数据驱动EchartsD3.js
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- 大数据新视界 --大数据大厂之Kubernetes与大数据:容器化部署的最佳实践
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大数据新视界Kubernetes大数据处理容器编排扩展性故障恢复资源管理存储持久化监控日志管理性能提升数据库
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- 大数据新视界 --大数据大厂之数据驱动决策:如何利用大数据提升企业竞争力
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大数据新视界数据库大数据企业竞争力通用电气IBMWatsonHeal数据安全数据质量人才短缺数据驱动MongoDB大数据时代
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 Cassandra 分布式数据库:高可用数据存储的新选择
青云交
大数据新视界Cassandra数据库Cassandra分布式数据库高可用可扩展快速读写金融数据物联网社交媒体性能优化新兴技术
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- 大数据新视界 --大数据大厂之HBase深度探寻:大规模数据存储与查询的卓越方案
青云交
大数据新视界#HBase巅峰存储:引领大数据时代浪潮数据库HBase大数据性能优势问题解决应用领域可扩展性高可靠性读写性能集群管理数据存储
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- 【阅读】数据之美,一本书学会可视化设计
蟹蟹蟹风流
阅读数据可视化知书达礼阅读社数据可视化
这里把《数据之美,一本书学会可视化设计》的摘抄分享下吧,图示上有不清晰的地方还请包容。你真的理解数据了吗?对原始数据了解得越多,打造的基础就越坚实,也就越可能制作成令人信服的数据图表。好的可视化设计,需要具备统计学和设计方面的知识。可视化创作是一个迭代的过程,不同的数据集迭代周期不同。由于数据代表了一定的人物、地点和事物,所以除了真实的数字之外,还有重要的背景信息。注意,垃圾信息的相对而言。一个图
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,