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敲代码的苦13
头歌mapreduce电脑大数据
任务描述本关任务:根据用户行为数据,编写MapReduce程序来统计出商品点击量排行。相关知识排序概述在MapReduce的Shuffle的过程中执行了三次排序,分别是:map中的溢写阶段:根据分区以及key进行快速排序。map中合并溢写文件:将同一分区的多个溢写文件进行归并排序,合成一个大的溢写文件。reduce输入阶段:将同一分区,来自不同maptask的数据文件进行归并排序。在MapRedu
- YOLO11改进|注意力机制篇|引入注意力机制Shuffle Attention
如果能为勤奋颁奖
YOLO11改进专栏YOLO
目录一、【ShuffleAttention】注意力机制1.1【ShuffleAttention】注意力介绍1.2【ShuffleAttention】核心代码二、添加【ShuffleAttention】注意力机制2.1STEP12.2STEP22.3STEP32.4STEP4三、yaml文件与运行3.1yaml文件3.2运行成功截图一、【ShuffleAttention】注意力机制1.1【Shuff
- 基于CNN卷积神经网络识别汉字合集-视频介绍下自取
no_work
深度学习cnn人工智能神经网络
内容包括:含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版109含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版_哔哩哔哩_bilibili本代码用的python语言,pytorch深度学习框架运行,环境的安装可以参考博客:深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_动手学习深度学习的环境安装-CSDN博客代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集
- 【Flink】Flink自定义流分区器Partitioner、数据倾斜、CustomPartitionerWrapper
九师兄
flink大数据
1.概述20240118今日在群里看到一个人的流计算任务发生数据倾斜了。然后第一怀疑是上游不均匀,然后发现上游是均匀的。但是后面发现他这个分区器是一个新的shufflebybucket但是我在文章中:【Flink】FlinkUI上下游算子并发之间的数据传递方式Partitioner、流分区器记得好像没有这种类型。然后查看了一下,发现果然没有。
- 28 - ShuffleAttention模块
Leo Chaw
深度学习算法实现深度学习计算机视觉pytorch人工智能
论文《SA-NET:SHUFFLEATTENTIONFORDEEPCONVOLUTIONALNEURALNETWORKS》1、作用SA模块主要用于增强深度卷积网络在处理图像分类、对象检测和实例分割等任务时的性能。它通过在神经网络中引入注意力机制,使网络能够更加关注于图像中的重要特征,同时抑制不相关的信息。2、机制1、特征分组:SA模块首先将输入特征图沿通道维度分成多个子特征组,这样每个子特征组可以
- Spark Shuffle详解
zh_19995
spark大数据分布式数据仓库
Shuffle简介Shuffle描述着数据从maptask输出到reducetask输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式情况下,reducetask需要跨节点去拉取其它节点上的maptask结果。这一过程将会产生网络资源消耗和内存,磁
- 【STL】函数对象+常用算法
Cai junhao
C++算法c++stl考研笔记
文章目录STL-函数对象函数对象函数对象使用谓词一元谓词二元谓词内建函数对象算术仿函数关系仿函数STL-常用算法常用遍历算法for_eachtransform常用查找算法findfind_ifadjacent_findbinary_searchcountcount_if常用排序算法sortrandom_shufflemergereverse常用拷贝和替换算法copyreplacereplace_i
- Spark性能优化深度剖析:十大实战策略与案例解析
目录Spark核心优化原理资源调优实战技巧并行度优化指南广播变量高效应用数据倾斜终极解决方案Shuffle过程优化秘籍内存管理进阶技巧算子优化黄金法则真实案例深度解析全链路调优方案1.Spark核心优化原理Spark基于内存计算的特性使其比Hadoop快100倍,但实际性能取决于资源配置、数据倾斜处理、Shuffle优化等关键因素。核心优化公式:性能=资源效率×并行度×算法效率×数据均衡度内存计算
- SparkSQL 优化实操
社恐码农
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一、基础优化配置1.资源配置优化#提交Spark作业时的资源配置示例spark-submit\--masteryarn\--executor-memory8G\--executor-cores4\--num-executors10\--confspark.sql.shuffle.partitions=200\your_spark_app.py参数说明:executor-memory:每个Execu
- 突破协议限制:Python猴子补丁的动态魔力
钢铁男儿
流程Pythonpython网络开发语言
协议即契约,动态语言的可塑性让代码在运行时重生。问题根源:不可变序列的局限性协议缺失FrenchDeck实现了不可变序列协议(len和getitem),但缺少可变序列的关键方法setitem,导致无法就地修改元素位置。错误本质random.shuffle依赖元素赋值操作x[i]=x[j],抛出TypeError的根本原因是对象未实现可变容器协议。解决方案:猴子补丁技术剖析核心操作#定义元素赋值函数
- Python 接口:从协议到抽象基 类(使用猴子补丁在运行时实现协议)
钢铁男儿
流程Pythonpython开发语言
使用猴子补丁在运行时实现协议示例11-4中的FrenchDeck类有个重大缺陷:无法洗牌。几年前,第一次编写FrenchDeck示例时,我实现了shuffle方法。后来,我对Python风格有了深刻理解,我发现如果FrenchDeck实例的行为像序列,那么它就不需要shuffle方法,因为已经有random.shuffle函数可用,文档中说它的作用是“就地打乱序列x”(https://docs.p
- ResNet改进(45):结合通道混洗(ShuffleNet)的混合架构
点我头像干啥
ResNet改进【有效涨点!】机器学习人工智能深度学习算法
1.创新点分析今天我们将深入分析一个创新的卷积神经网络(CNN)实现,它巧妙地将经典的ResNet架构与新兴的通道混洗(ChannelShuffle)技术相结合。这个实现位于cnn_model.py文件中,展示了如何通过自定义模块来增强现有网络架构的性能。模型架构总览该实现定义了一个名为CustomResNet的类,它基于ResNet34架构,但在其中嵌入了自定义的ShuffleBlock模块。这
- 学习日记-day20-6.1
永日45670
学习
完成目标:知识点:1.集合_Collections集合工具类方法:staticbooleanaddAll(Collectionc,T...elements)->批量添加元素staticvoidshuffle(Listlist)->将集合中的元素顺序打乱staticvoidsort(Listlist)->将集合中的元素按照默认规则排序staticvoidsort(Listlist,Comparato
- yolov8添加注意力机制
LeonDL168
YOLOYOLOpython深度学习yolo数据集yolov8添加注意力机制yolov8/yolo11人工智能
在YOLOv8中添加注意力机制可以显著提升模型对关键特征的关注能力,从而提高检测精度。以下是几种主流注意力机制的实现方法和集成策略:1.注意力机制选择根据计算效率和效果,推荐以下几种注意力模块:CBAM:同时关注通道和空间维度,效果显著但计算开销较大。ECA:轻量级通道注意力,几乎不增加参数量。ShuffleAttention:高效的通道和空间注意力融合。SimAM:无需额外参数,基于神经元活跃度
- Hive的数据倾斜是什么?
安审若无
Hive性能优化及调优hivehadoop数据仓库
一、Hive数据倾斜的定义数据倾斜指在Hive分布式计算过程中,某一个或几个Task(如Map/Reduce任务)处理的数据量远大于其他Task,导致这些Task成为整个作业的性能瓶颈,甚至因内存不足而失败。数据倾斜通常发生在Shuffle阶段(如Join、GroupBy、Distinct等操作),本质是键分布不均匀导致的计算资源分配失衡。二、数据倾斜的原因1.数据源本身分布不均业务数据中某些键(
- spark- ResultStage 和 ShuffleMapStage介绍
大数据知识搬运工
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目录1.ShuffleMapStage(中间阶段)1.1作用1.2核心特性1.3示例2.ResultStage(最终结果阶段)2.1作用2.2核心特性2.3示例3.对比总结4.执行流程示例5.常见问题Q1:为什么需要区分两种Stage?**Q2:如何手动观察Stage划分?Q3:ShuffleMapStage的数据一定会落盘吗?在Spark的DAG调度模型中,Stage被划分为ResultStag
- spark shuffle的分区支持动态调整,而hive不支持
大数据知识搬运工
spark学习sparkhive大数据
根据Spark官方文档,SparkShuffle分区支持动态调整的核心原因在于其架构设计和执行模型的先进性:1.自适应查询执行(AQE)机制Spark3.0+引入的AQE特性允许在运行时动态优化执行计划,包括Shuffle分区调整:分区合并:通过spark.sql.adaptive.coalescePartitions参数,自动合并小分区(默认目标分区大小64MB)数据倾斜处理:自动将大分区拆分为
- spark 2.1 Stage and ResultStage and ShuffleMapStage
houzhizhen
sparkspark
Stage/***Astageisasetofparalleltasksallcomputingthesamefunctionthatneedtorunaspart*ofaSparkjob,whereallthetaskshavethesameshuffledependencies.EachDAGoftasksrun*bytheschedulerissplitupintostagesatthebo
- 机器学习dataloader中shuffle=True及使用随机种子控制随机性
行至568
机器学习实践机器学习人工智能python深度学习数据分析数据库
我们首先来看如下代码:train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)val_loader=Dataloader(val_dataset,batch_size=x=batch_size,shuffle=False)为什么train_loader的shuffle=True而val_loader的shuf
- Java Collections集合的工具类使用方法
揭开画皮
javawindowspython
importjava.util.*;publicclasstest1{publicstaticvoidmain(String[]args){//Collections集合的工具类使用方法/*1.Collections.addAll(list,l1,l2,l3...)可变参数添加对象2.Collections.shuffle(list)打乱集合中的元素顺序3.Collection.sort(list
- spark-shuffle 类型及其对比
大数据知识搬运工
spark学习spark大数据分布式
1.HashShuffle原理:将数据按照分区键进行哈希计算,将相同哈希值的数据发送到同一个Reducer中。特点:实现简单,适用于数据分布均匀的场景。但在数据分布不均匀时,容易导致某些Reducer处理的数据量过大,产生性能瓶颈。适用场景:当数据分布相对均匀时,可以使用HashShuffle。2.SortShuffle原理:在Map端对数据进行排序,然后按照排序后的顺序将数据发送到Reducer
- 面向对象编程实战:用C#模拟扑克牌游戏
钢铁男儿
C#图解教程游戏c#
程序中的对象世界在面向对象编程中,一个运行中的程序本质上是一组相互作用的类型对象集合。这些对象大多是类的实例,每个实例都代表程序中的特定实体,拥有自己的状态和行为。以扑克牌游戏为例,我们可以清晰地看到这种对象交互的生动体现:核心类设计Dealer类(庄家)职责:掌控游戏流程属性:当前牌堆状态玩家数量游戏阶段标识方法:Shuffle()-洗牌DealCards()-发牌ManageGameFlow(
- Spark中自定义分区器实现shuffle
自由幻想的人儿
sparkSpark自定义分区器PartitionerURL对象转换
Spark中实现了两种类型的分区函数,一个是基于哈希的HashPartitioner,另外一个是基于范围的RangPartitioner。只对于key--value的的RDD才有Partitioner。决定shuffle后的分区输出数量。同时我们可以自定义Partitioner。importjava.net.URLimportorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.ap
- 【大数据、数据开发与数据分析面试题汇总(含答案)】
花架ギ
数分数开数据分析数据挖掘数据开发面试试题
在大数据、数据开发与数据分析领域的面试中,扎实掌握各类知识点至关重要。以下是精心整理的面试题,涵盖单选题和多选题,助你备考一臂之力。试题目录大数据、数据开发与数据分析高频面试题解析1.数据仓库分层架构设计2.维度建模与范式建模的区别3.MapReduce的Shuffle阶段详解4.Hive数据倾斜的优化方法5.Spark比MapReduce快的核心原因6.Flink的Watermark机制7.SQ
- MapReduce基本介绍
姬激薄
mapreduce大数据
核心思想分而治之:将大规模的数据处理任务分解成多个可以并行处理的子任务,然后将这些子任务分配到不同的计算节点上进行处理,最后将各个子任务的处理结果合并起来,得到最终的结果。工作流程Map阶段:输入数据被分割成多个小块,每个小块作为一个独立的任务由不同的Map任务处理。Map函数将输入数据转换为键值对形式,并对键值对进行处理,生成中间结果。Shuffle阶段:对Map阶段产生的中间结果进行分区、排序
- 【Spark】-- DAG 和宽窄依赖的核心
oo寻梦in记
ApacheSparkspark大数据分布式
目录SparkDAG和宽窄依赖的核心一、什么是DAG?示例:WordCount程序的DAG二、宽依赖与窄依赖1.窄依赖2.宽依赖三、DAG与宽窄依赖的性能优化1.减少Shuffle操作2.合理划分Stage3.使用缓存机制四、实际案例分析:同行车判断五、总结SparkDAG和宽窄依赖的核心ApacheSpark是当前主流的大数据处理框架之一,其高效的内存计算和灵活的编程模型使其在大数据处理领域占据
- Java-Collections类高效应用的全面指南
AA-代码批发V哥
JavaSEjava开发语言
Java-Collections类高效应用的全面指南前言一、Collections类概述二、Collections类的基础方法2.1排序操作2.1.1`sort`方法2.1.2`reverse`方法2.1.3`shuffle`方法2.2查找与替换操作2.2.1`binarySearch`方法2.2.2`max`和`min`方法2.2.3`replaceAll`方法三、Collections类的高级
- MapReduce Shuffle 全解析:从 Map 端到 Reduce 端的核心数据流
线条1
mapreduce大数据hadoop
一、Shuffle的本质定位:MapReduce的核心枢纽Shuffle过程涵盖MapTask的后半程与ReduceTask的前半程,具体指从map方法输出到reduce方法输入之间的整个数据处理链路。它承担着三大核心使命:数据分区:决定数据归属哪个ReduceTask排序分组:为后续处理提供有序数据跨节点传输:实现分布式环境下的数据流动二、Map端处理:数据输出的三级加工流水线(一)环形缓冲区:
- wordCount程序设计思想
山河执手
大数据大数据mapreduce
MapReduce经典案例wordCount的设计思想Mapper阶段1.我们将MapTask传给我们的文本内容先转换成一行字符串2.根据空格对这一行进行分割,从而形成多个单词3.通过for循环我们将得到一系列这样形式的中间结果4.输出的中间结果将保存在内存的缓冲区中,而缓冲区的中间结果会被定期写到磁盘上。Shuffle阶段Shuffle阶段会对Map阶段产生的中间结果进行排序和分区,得到的形式,
- spark数据压缩
yyywoaini~
spark
###Spark数据压缩方法及其实现在大数据处理框架中,数据压缩是一个重要的环节,它不仅能够减少磁盘占用空间,还能降低网络传输成本。然而,在分布式计算环境中(如Spark),选择合适的压缩编解码器至关重要,因为它直接影响到后续任务的执行效率和资源利用率。---####1.压缩的重要性与挑战在Spark中,数据压缩主要用于以下几个方面:-减少HDFS上存储的数据量。-缩短Shuffle阶段中的数据写
- java工厂模式
3213213333332132
java抽象工厂
工厂模式有
1、工厂方法
2、抽象工厂方法。
下面我的实现是抽象工厂方法,
给所有具体的产品类定一个通用的接口。
package 工厂模式;
/**
* 航天飞行接口
*
* @Description
* @author FuJianyong
* 2015-7-14下午02:42:05
*/
public interface SpaceF
- nginx频率限制+python测试
ronin47
nginx 频率 python
部分内容参考:http://www.abc3210.com/2013/web_04/82.shtml
首先说一下遇到这个问题是因为网站被攻击,阿里云报警,想到要限制一下访问频率,而不是限制ip(限制ip的方案稍后给出)。nginx连接资源被吃空返回状态码是502,添加本方案限制后返回599,与正常状态码区别开。步骤如下:
- java线程和线程池的使用
dyy_gusi
ThreadPoolthreadRunnabletimer
java线程和线程池
一、创建多线程的方式
java多线程很常见,如何使用多线程,如何创建线程,java中有两种方式,第一种是让自己的类实现Runnable接口,第二种是让自己的类继承Thread类。其实Thread类自己也是实现了Runnable接口。具体使用实例如下:
1、通过实现Runnable接口方式 1 2
- Linux
171815164
linux
ubuntu kernel
http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.1.2-unstable/
安卓sdk代理
mirrors.neusoft.edu.cn 80
输入法和jdk
sudo apt-get install fcitx
su
- Tomcat JDBC Connection Pool
g21121
Connection
Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件,事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃,因为他存在很多问题,诸如:更新缓慢,bug较多,编译问题,代码复杂等等。
Tomcat Jdbc P
- 敲代码的一点想法
永夜-极光
java随笔感想
入门学习java编程已经半年了,一路敲代码下来,现在也才1w+行代码量,也就菜鸟水准吧,但是在整个学习过程中,我一直在想,为什么很多培训老师,网上的文章都是要我们背一些代码?比如学习Arraylist的时候,教师就让我们先参考源代码写一遍,然
- jvm指令集
程序员是怎么炼成的
jvm 指令集
转自:http://blog.csdn.net/hudashi/article/details/7062675#comments
将值推送至栈顶时 const ldc push load指令
const系列
该系列命令主要负责把简单的数值类型送到栈顶。(从常量池或者局部变量push到栈顶时均使用)
0x02 &nbs
- Oracle字符集的查看查询和Oracle字符集的设置修改
aijuans
oracle
本文主要讨论以下几个部分:如何查看查询oracle字符集、 修改设置字符集以及常见的oracle utf8字符集和oracle exp 字符集问题。
一、什么是Oracle字符集
Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储,处理,检索数据。它使数据库工具,错误消息,排序次序,日期,时间,货
- png在Ie6下透明度处理方法
antonyup_2006
css浏览器FirebugIE
由于之前到深圳现场支撑上线,当时为了解决个控件下载,我机器上的IE8老报个错,不得以把ie8卸载掉,换个Ie6,问题解决了,今天出差回来,用ie6登入另一个正在开发的系统,遇到了Png图片的问题,当然升级到ie8(ie8自带的开发人员工具调试前端页面JS之类的还是比较方便的,和FireBug一样,呵呵),这个问题就解决了,但稍微做了下这个问题的处理。
我们知道PNG是图像文件存储格式,查询资
- 表查询常用命令高级查询方法(二)
百合不是茶
oracle分页查询分组查询联合查询
----------------------------------------------------分组查询 group by having --平均工资和最高工资 select avg(sal)平均工资,max(sal) from emp ; --每个部门的平均工资和最高工资
- uploadify3.1版本参数使用详解
bijian1013
JavaScriptuploadify3.1
使用:
绑定的界面元素<input id='gallery'type='file'/>$("#gallery").uploadify({设置参数,参数如下});
设置的属性:
id: jQuery(this).attr('id'),//绑定的input的ID
langFile: 'http://ww
- 精通Oracle10编程SQL(17)使用ORACLE系统包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用ORACLE系统包
*/
--1.DBMS_OUTPUT
--ENABLE:用于激活过程PUT,PUT_LINE,NEW_LINE,GET_LINE和GET_LINES的调用
--语法:DBMS_OUTPUT.enable(buffer_size in integer default 20000);
--DISABLE:用于禁止对过程PUT,PUT_LINE,NEW
- 【JVM一】JVM垃圾回收日志
bit1129
垃圾回收
将JVM垃圾回收的日志记录下来,对于分析垃圾回收的运行状态,进而调整内存分配(年轻代,老年代,永久代的内存分配)等是很有意义的。JVM与垃圾回收日志相关的参数包括:
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc
-XX:+PrintGC
通
- Toast使用
白糖_
toast
Android中的Toast是一种简易的消息提示框,toast提示框不能被用户点击,toast会根据用户设置的显示时间后自动消失。
创建Toast
两个方法创建Toast
makeText(Context context, int resId, int duration)
参数:context是toast显示在
- angular.identity
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.identiy 描述: 返回它第一参数的函数. 此函数多用于函数是编程. 使用方法: angular.identity(value); 参数详解: Param Type Details value
*
to be returned. 返回值: 传入的value 实例代码:
<!DOCTYPE HTML>
- java-两整数相除,求循环节
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class CircleDigitsInDivision {
/**
* 题目:求循环节,若整除则返回NULL,否则返回char*指向循环节。先写思路。函数原型:char*get_circle_digits(unsigned k,unsigned j)
- Java 日期 周 年
Chen.H
javaC++cC#
/**
* java日期操作(月末、周末等的日期操作)
*
* @author
*
*/
public class DateUtil {
/** */
/**
* 取得某天相加(减)後的那一天
*
* @param date
* @param num
*
- [高考与专业]欢迎广大高中毕业生加入自动控制与计算机应用专业
comsci
计算机
不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广.....
以后
- 分层查询(Hierarchical Queries)
daizj
oracle递归查询层次查询
Hierarchical Queries
If a table contains hierarchical data, then you can select rows in a hierarchical order using the hierarchical query clause:
hierarchical_query_clause::=
start with condi
- 数据迁移
daysinsun
数据迁移
最近公司在重构一个医疗系统,原来的系统是两个.Net系统,现需要重构到java中。数据库分别为SQL Server和Mysql,现需要将数据库统一为Hana数据库,发现了几个问题,但最后通过努力都解决了。
1、原本通过Hana的数据迁移工具把数据是可以迁移过去的,在MySQl里面的字段为TEXT类型的到Hana里面就存储不了了,最后不得不更改为clob。
2、在数据插入的时候有些字段特别长
- C语言学习二进制的表示示例
dcj3sjt126com
cbasic
进制的表示示例
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 0x32C;
printf("i = %d\n", i);
/*
printf的用法
%d表示以十进制输出
%x或%X表示以十六进制的输出
%o表示以八进制输出
*/
return 0;
}
- NsTimer 和 UITableViewCell 之间的控制
dcj3sjt126com
ios
情况是这样的:
一个UITableView, 每个Cell的内容是我自定义的 viewA viewA上面有很多的动画, 我需要添加NSTimer来做动画, 由于TableView的复用机制, 我添加的动画会不断开启, 没有停止, 动画会执行越来越多.
解决办法:
在配置cell的时候开始动画, 然后在cell结束显示的时候停止动画
查找cell结束显示的代理
- MySql中case when then 的使用
fanxiaolong
casewhenthenend
select "主键", "项目编号", "项目名称","项目创建时间", "项目状态","部门名称","创建人"
union
(select
pp.id as "主键",
pp.project_number as &
- Ehcache(01)——简介、基本操作
234390216
cacheehcache简介CacheManagercrud
Ehcache简介
目录
1 CacheManager
1.1 构造方法构建
1.2 静态方法构建
2 Cache
2.1&
- 最容易懂的javascript闭包学习入门
jackyrong
JavaScript
http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html
闭包(closure)是Javascript语言的一个难点,也是它的特色,很多高级应用都要依靠闭包实现。
下面就是我的学习笔记,对于Javascript初学者应该是很有用的。
一、变量的作用域
要理解闭包,首先必须理解Javascript特殊
- 提升网站转化率的四步优化方案
php教程分享
数据结构PHP数据挖掘Google活动
网站开发完成后,我们在进行网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率,这也是营销策略里最最重要的方面之一,并且也是网站综合运营实例的结果。文中分享了四大优化策略:调查、研究、优化、评估,这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。
PHP开发的网站优化一个网站最关键和棘手的是,如何提高整体的转化率,这是任何营销策略里最重要的方面之一,而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天,我就分
- web开发里什么是HTML5的WebSocket?
naruto1990
Webhtml5浏览器socket
当前火起来的HTML5语言里面,很多学者们都还没有完全了解这语言的效果情况,我最喜欢的Web开发技术就是正迅速变得流行的 WebSocket API。WebSocket 提供了一个受欢迎的技术,以替代我们过去几年一直在用的Ajax技术。这个新的API提供了一个方法,从客户端使用简单的语法有效地推动消息到服务器。让我们看一看6个HTML5教程介绍里 的 WebSocket API:它可用于客户端、服
- Socket初步编程——简单实现群聊
Everyday都不同
socket网络编程初步认识
初次接触到socket网络编程,也参考了网络上众前辈的文章。尝试自己也写了一下,记录下过程吧:
服务端:(接收客户端消息并把它们打印出来)
public class SocketServer {
private List<Socket> socketList = new ArrayList<Socket>();
public s
- 面试:Hashtable与HashMap的区别(结合线程)
toknowme
昨天去了某钱公司面试,面试过程中被问道
Hashtable与HashMap的区别?当时就是回答了一点,Hashtable是线程安全的,HashMap是线程不安全的,说白了,就是Hashtable是的同步的,HashMap不是同步的,需要额外的处理一下。
今天就动手写了一个例子,直接看代码吧
package com.learn.lesson001;
import java
- MVC设计模式的总结
xp9802
设计模式mvc框架IOC
随着Web应用的商业逻辑包含逐渐复杂的公式分析计算、决策支持等,使客户机越
来越不堪重负,因此将系统的商业分离出来。单独形成一部分,这样三层结构产生了。
其中‘层’是逻辑上的划分。
三层体系结构是将整个系统划分为如图2.1所示的结构[3]
(1)表现层(Presentation layer):包含表示代码、用户交互GUI、数据验证。
该层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用户