- 大数据时代下的时序数据库选型指南：基于工业场景的IoTDB技术优势与适用性研究
Loving_enjoy
计算机学科论文创新点机器学习facebook经验分享课程设计
>在宝钢集团的智能工厂里，5万多个传感器每秒产生150万+数据点，传统数据库系统每天积压3TB未处理数据——这揭示了工业4.0时代的核心矛盾：**海量时序数据处理能力已成为智能制造的关键瓶颈**。###工业时序数据的四大特殊性工业场景下的时序数据与传统互联网数据存在本质差异：1.**高精度时间要求**-数控机床振动监测需微秒级时间戳-电网故障定位要求时间同步精度≤1μs2.**多源异构性**```
- 斗鱼大数据面试题及参考答案
大模型大数据攻城狮
大数据大数据面试hadoop面试spark面试flink面试手撕SQL手撕代码
GC（垃圾回收）相关知识一、常见的GC收集器SerialGCSerialGC是最基本的垃圾收集器，它是单线程的。在进行垃圾收集时，会暂停所有的用户线程，直到垃圾收集完成。它的工作过程比较简单，首先标记出所有的垃圾对象，然后将它们清除。例如，在一个小型的、对响应时间要求不高的Java应用程序中，如简单的命令行工具，SerialGC可以满足垃圾收集的需求。因为这种应用程序通常没有很高的并发要求，暂停用
- Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用（339）
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据机器学习金融情绪指数投资决策量化策略情绪分析
Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用（339）引言：正文：一、Java构建的金融市场情绪数据采集与预处理体系1.1多源异构数据接入引擎1.2数据采集延迟测试报告1.3情绪数据预处理管道二、Java驱动的金融市场情绪指数构建模型2.1多维度情绪指数计算框架2.2情绪指数与投资决策的映射模型三、Java在金融投资决策支持中的实战应用3.1量化私募情绪
- 数字孪生技术为UI前端注入新活力：实现产品设计的沉浸式体验
ui设计前端开发老司机
ui
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度，当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
- 提升企业级数据处理效率！TDengine 四个集群优化点详解
TDengine （老段）
TDengine运维大数据数据库物联网时序数据库服务器运维tdengine
为了帮助企业更好地进行大数据处理，我们在此前TDengine3.x系列版本中进行了几项与集群相关的优化和新功能开发，以提升集群的稳定性和在异常情况下的恢复能力。这些优化包括clusterID隔离、leaderrebalance、raftlearner和restorednode。本文将对这几项重要优化进行详细阐述，以解答企业在此领域的疑问，并帮助大家更好地应对相关挑战。clusterID隔离问题fi
- 中国银联豪掷1亿采购海光C86架构服务器
信创新态势
海光芯片C86国产芯片海光信息
近日，中国银联国产服务器采购大单正式敲定，基于海光C86架构的服务器产品中标，项目金额超过1亿元。接下来，C86服务器将用于支撑中国银联的虚拟化、大数据、人工智能、研发测试等技术场景，进一步提升其业务处理能力、用户服务效率和信息安全水平。作为我国重要的银行卡组织和金融基础设施，中国银联在全球183个国家和地区设有银联受理网络，境内外成员机构超过2600家，是世界三大银行卡品牌之一。此次中国银联发力
- 全面探索Kafka：架构、应用与流处理
Kafka：企业级消息系统与流处理平台的深度解析ApacheKafka作为分布式流处理平台，广泛应用于大数据处理和实时分析领域。本文将基于其官方文档，详细探讨Kafka的核心功能、应用场景以及如何进行有效管理。背景简介Kafka作为高吞吐量的消息系统，支持企业级的发布-订阅模式。它能够处理大量实时数据，并支持高并发读写操作。本文将依据Kafka官方文档的内容，逐层深入，从入门到高级应用，帮助读者全
- Flink时间窗口详解
bxlj_jcj
Flinkflink大数据
一、引言在大数据流处理的领域中，Flink的时间窗口是一项极为关键的技术，想象一下，你要统计一个电商网站每小时的订单数量。由于订单数据是持续不断产生的，这就形成了一个无界数据流。如果没有时间窗口的概念，你就需要处理无穷无尽的数据，难以进行有效的统计分析。而时间窗口的作用，就是将这无界的数据流按照时间维度切割成一个个有限的“数据块”，方便我们对这些数据进行处理和分析。比如，我们可以定义一个1小时的时
- 探索实时流处理的未来：Kafka Streams 深度指南
秋或依
探索实时流处理的未来：KafkaStreams深度指南项目介绍欢迎进入KafkaStreams：实时流处理的世界！这不仅仅是一本书，更是一个通往流处理领域深层奥秘的门户。由PrashantPandey编著，这本书以ApacheKafka2.1中的KafkaStreams库为核心，为读者铺就了一条从理解基础概念到熟练掌握KafkaStreams编程的路径。无论是软件工程师、数据架构师，还是对大数据处
- Elasticsearch搜索引擎存储：从原理到实践的全景解析
Python×CATIA工业智造
搜索引擎elasticsearch大数据
引言在大数据时代，数据规模呈指数级增长，传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch（简称ES）凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力，成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年，ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度，深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
- 【Kafka专栏 13】Kafka的消息确认机制：不是所有的“收到”都叫“确认”！
作者名称：夏之以寒作者简介：专注于Java和大数据领域，致力于探索技术的边界，分享前沿的实践和洞见文章专栏：夏之以寒-kafka专栏专栏介绍：本专栏旨在以浅显易懂的方式介绍Kafka的基本概念、核心组件和使用场景，一步步构建起消息队列和流处理的知识体系，无论是对分布式系统感兴趣，还是准备在大数据领域迈出第一步，本专栏都提供所需的一切资源、指导，以及相关面试题，立刻免费订阅，开启Kafka学习之旅！
- C语言学生成绩管理系统<；自创>；(功能7有小错误,但可运行）
han_xue_feng
java
腾讯云加速企业和个人开发创新公开直播预告直播预告：07/18(周四)15:00-16:00随着人工智能与大模型的蓬勃发展，我们正步入一个由技微信实习第一天周五入职，早上早早来到了公司，发现好多人都没上班，到十点才陆陆续续有人来，办理完入职后，mentor中联夏令营遗憾没有入选不过hr的回复真的很好，辛苦啦#提前批简历挂麻了怎么办##机械制造投递记录#大数据开发的工作有点过于简单了吧sq大数据开发的
- Python爬虫：从图片或扫描文档中提取文字数据的完整指南
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言数据挖掘c++
1.引言随着大数据技术的不断进步，图像数据逐渐成为了许多行业中重要的数据源之一。图像中不仅包含了丰富的视觉信息，还可能蕴含着大量的文字数据。对于科研、企业、政府等多个领域而言，如何从图片或扫描文档中提取出有价值的文字信息是一个亟待解决的问题。在这一过程中，OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）技术成为了解决这一问题的重要工具。在本文中，我们将探讨如何使用Py
- 【C语言经典面试题】memcpy函数有没有更高效的拷贝实现方法？
架构师李肯
嵌入式物联网开发进阶c语言面试性能优化
【C语言经典面试题】memcpy函数有没有更高效的拷贝实现方法？我相信大部分初中级C程序员在面试的过程中，可能都被问过关于memcpy函数的问题，甚至需要手撕memcpy。本文从另一个角度带你领悟一下memcpy的面试题，你可以看看是否能接得住？文章目录1写在前面2源码实现2.1函数申明2.2简单的功能实现2.3满足大数据量拷贝的功能实现3源码测试4小小总结5更多分享1写在前面假如你遇到下面的面试
- python基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化系统
目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法：设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理，难度适中，本选题是学生所学专业知识的延续，符合学生专业发展方向，对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
- 大数据技术之集群数据迁移
dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode30hadoop104:8020dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode37hadoop106:8020dfs.namenode.http-address.nameservice1.namenode30hadoop104:9870dfs.namenode.
- 如何通过YashanDB优化企业大数据处理流程
数据库
在当今数据驱动的商业环境中，企业面临着巨大的数据处理挑战。性能瓶颈、数据一致性问题和可扩展性需求使得大数据处理成为一项复杂任务。作为一种新兴的数据库管理系统，YashanDB以其独特的架构设计和强大的数据处理能力，在解决这些挑战方面提供了有效的手段。本文旨在探讨如何利用YashanDB优化大数据处理流程，为企业提供高效、可靠的解决方案。YashanDB的体系架构与部署形态YashanDB支持多种部
- Pandas 学习教程
_pass_
Data-Alaysispandas信息可视化
目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称：'paneldata'and'pythondataanalysis'Analy:Series(一维数据)、DataFrame(二维数据)主要应用：数据清洗：处理缺失数据、重复数据等数据转换：改变数据的
- 如何通过YashanDB提升客户体验
数据库
如何优化查询速度？这是许多企业在使用数据库技术时常常会遇到的问题。查询速度的快慢直接影响到用户的体验，尤其是在大数据量和高并发的使用场景中。顾客期望迅速获取信息，若响应时间过长，可能导致客户流失。因此，优化数据库的性能成为提升客户体验的关键举措之一。YashanDB作为一种高性能的数据库技术架构，提供了多种优化机制，以提升系统的查询速度和整体处理能力。多种部署架构YashanDB支持多种部署架构，
- 如何通过YashanDB数据库实现企业级数据分区管理？
数据库
在当今大数据时代，企业面临着海量数据的管理和优化访问的问题。如何有效地组织和划分庞大的数据集，以提升查询性能和运维效率，成为数据库系统设计的核心挑战。数据分区技术作为解决大规模数据处理的关键手段，能够显著减少无关数据的访问，优化资源利用率。本文聚焦于YashanDB数据库，详细解析其数据分区管理的实现机制及应用，为企业级应用提供高效、灵活的数据分区解决方案。YashanDB中的数据分区基础Yash
- 国产开源高性能对象存储RustFS保姆级上手指南
光爷不秃
对象存储rust国产开源软件rust云计算开源软件github开源数据仓库database
在云计算与大数据爆发的时代，企业和开发者对存储方案的要求愈发严苛——不仅要能扛住海量数据的读写压力，还得兼顾安全性、可扩展性和兼容性。今天给大家介绍一款基于Rust语言开发的开源分布式对象存储系统——RustFS，它不仅是MinIO的国产化优秀替代方案，更是AI、大数据和云原生场景的理想之选。本文将从基础介绍到实战操作，带大家快速上手这款"优雅的存储解决方案"。一、RustFS核心特性解析Rust
- 通过YashanDB提升大数据处理能力的指南
数据库
数据的急剧增长给数据库技术领域带来了诸多挑战，包括性能瓶颈、数据一致性问题及处理效率低下等。为了应对这些挑战，企业需采取有效的技术手段来提升大数据处理能力。YashanDB作为一款高性能的数据库产品，通过其先进的体系架构、优化的数据存储形式以及强大的并发控制能力，有效地提升了大数据环境下的处理性能。本文旨在为技术人员和决策者提供深入的技术分析和可操作的建议，通过YashanDB的功能特性来实现大数
- Java多线程实战指南：从基础到高并发的核心技术解析
添砖Java中
javapython开发语言springbootspringcloudspring
一、为什么必须掌握多线程？在单核CPU时代，多线程主要用于提高程序响应速度；在如今的多核处理器时代，多线程已成为榨干硬件性能的必备技能。无论是高并发Web服务器、实时数据处理系统，还是游戏引擎，都离不开多线程技术的支撑。典型案例：电商秒杀系统：1秒内处理10万+请求大数据处理：并行计算TB级数据金融交易系统：毫秒级订单撮合二、线程创建的四大核心方式1.继承Thread类（不推荐）classMyTh
- 3D 可视化技术开启污水治理全新发展阶段
广州华锐视点
3d
3D可视化大屏展示技术在污水厂的应用，已然开启了污水处理的全新篇章。它不仅为污水厂解决了当下管理和展示的难题，更如同一座灯塔，照亮了未来污水处理领域的发展道路。随着科技的持续进步，3D可视化大屏展示技术必将迎来更加辉煌的发展。一方面，其与人工智能、大数据、物联网等前沿技术的融合将愈发紧密。借助人工智能算法，大屏系统将具备更强大的自主学习和分析能力，能够根据实时数据和历史经验，自动优化污水处理工艺参
- UI前端大数据可视化实战策略：如何设计交互式数据探索界面？
UI前端开发工作室
ui前端信息可视化
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：从“被动观看”到“主动探索”的可视化革命传统大数据可视化常陷入“图表堆砌”的困境：企业dashboard上布满折线图、饼图，却难以回答“销售额下降的核心区域是哪里”“用户流失与哪个行为强相关”等深度问题。
- 【HTML网页】智能健康监测——全方位健康管理专家（包含网页源代码）
智能健康监测分析系统智能健康监测分析系统是一种基于物联网、大数据、人工智能等技术的综合性健康管理解决方案。它具有以下六大核心功能：实时监测系统通过智能传感器和可穿戴设备，实时采集用户的生理数据，例如心率、血压、血氧饱和度、血糖水平和睡眠质量等，确保用户随时掌握自己的身体状况。健康数据分析利用人工智能和大数据分析技术，系统对采集到的数据进行处理和分析，提取有价值的健康信息，如心率变异性、呼吸频率等，
- Elasticsearch 高可用实战：架构设计与场景化解决方案
辣呼呼的哈哈
Elasticsearch入门到精通elasticsearchwpf大数据全文检索搜索引擎restfuljava
Elasticsearch高可用实战：架构设计与场景化解决方案本文深入探讨Elasticsearch在高并发、大数据量场景下的高可用架构设计，结合电商搜索、日志分析等真实案例，提供可落地的技术方案与Java实现。一、高可用架构设计原则1.分布式架构核心要素客户端负载均衡层协调节点数据节点-分片1数据节点-分片2数据节点-分片3副本分片副本分片副本分片2.高可用黄金法则冗余设计：至少3节点集群+1副
- oracle 数据库迁移expdp，impdp（数据泵导出导入）方法
小张是铁粉
oracle数据库
一.优缺点优点：1.高效性能：expdp，impdp使用并行技术，可以显著提高导出导入速度，尤其适用于大数据量的迁移。支持压缩和加密，减少导出文件的大小并提高安全性。2.灵活的对象选择：可以导出整个数据库、特定表空间、用户（Schema）或单个表。支持过滤条件，例如只导出特定表的数据或元数据。3.跨平台兼容性：支持跨平台迁移（例如从Linux到Windows），但需要注意字节序（endiannes
- 用Python的Chartify库，商业数据可视化效率提升13倍！
忆愿
Python编程的脉动之声pythonopencv人工智能计算机视觉深度学习神经网络机器学习
文章目录为啥要用Chartify？安装那些事儿从零开始画图基础柱状图进阶折线图散点图与气泡图专业数据分析必备技能多维度分析时间序列分析高级可视化技巧自定义主题交互式特性批量图表生成性能优化技巧大数据集处理内存优化实战案例：销售数据分析系统数据可视化这事儿，搞过的都知道有多费劲。用matplotlib画个图要调半天参数，才能让图表看起来稍微顺眼一点；seaborn虽然画出来的图确实好看，但是配置项太
- 【大数据】FP-growth算法
大雨淅淅
大数据算法人工智能大数据
目录一、FP-growth算法概述二、FP-growth算法代码实现2.1FP-growth算法matlab实现2.2FP-growth算法python实现三、FP-growth算法应用四、FP-growth算法发展趋势一、FP-growth算法概述FP-growth算法是一种用于发现数据集中频繁项集的高效算法。它由JiaweiHan等人提出，旨在解决Apriori算法在大数据集上效率低下的问题。
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言：版本兼容，一直是迭代开发头疼的事，最近新版本加上了支持新题型，如果新创建一份问卷包含了新题型，那旧版本客户端就不支持，如果新创建的问卷不包含新题型，那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候，该类已继承java.lang.Enum类，所以自定义枚举类无法继承别的类，但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一：下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用，_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方，本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础：术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说，去访问某一个站点，若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验，那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储，是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求，这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念，具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容，并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一： 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景：
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的，所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况，但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结（数学和三角函数）
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度，返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明：
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合，准确查找pid
#jps 加 l 参数，表示显示java的完整包路径
#使用awk，分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory？
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员，那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理，我们头脑中闪出的两个概念，就是虚拟内存，与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级，一级是线性区，类似于00c73000-00c88000，对应于虚拟内存，它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一．进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序，有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”：指操作系统能同时运行多个进程（程序）。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程：是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法，把JSON Parse的性能提升到极致，是目前Java语言中最快的JSON库；包括“序列化”和“反序列化”两部分，它具备如下特征：
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架，但是Burlap已经几年不更新，所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时，不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧，主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令，可以定时执行操作，最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题，如果设定了任务每分钟执行一次，但有可能一分钟内任务并没有执行完成，这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如：
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半，找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字，不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1）top
M：按内存使用排序
P：按CPU占用排序
1：显示各CPU的使用情况
k：kill进程
o：更多排序规则
回车：刷新数据
2）ulimit
ulimit -a：显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟，中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中，外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6，将编译过程和遇到的问题作一简要记录，备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun（现Oracle）公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点：
1、它的核心代码与同时期Sun（-> Oracle）的产品版基本上是一样的，血统纯正，不用担心性能问题，也基本上没什么兼容性问题；（代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams（{"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value，"utf-8")}）;
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的，在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单，通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1，可以跳过本章，直接从"入门篇"开始读起。
请注意，Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥，将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式，第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios，做android的真悲催！
有需求：需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼？自己写？
不用~，网上先问一下百度。
结果：
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity，它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看：http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下，保存到HTML文件也可以查看效果：
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求，但kafka暂时还没有提供rest api（应该是有在开发中，毕竟rest这么火），上网搜了一下，找到一个Confluent Platform，本文简单介绍一下安装。
这里插一句，给大家推荐一个九尾搜索，原名叫谷粉SOSO，不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了，出来之后用度娘搜技术问题，那匹配度简直感人。
环境声明：Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候，使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象，这种方式跟单例的获取方式一样，那么它到底是不是单例呢，如果是单例的话，一个对象修改内容之后，另外一个线程中的数据不久乱套了吗？从试验以及源码中可以得出，Calendar不是单例。
测试：
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1， java多线程共享主内存中变量的时候，一共会经过几个阶段，
lock:将主内存中的变量锁定，为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除，此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址：http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 ：
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时，遇到：
ERROR
