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java干货
Springboot解释器模式
你是否也曾深陷在解析自定义规则或命令的泥潭,为了处理一个类似(AandB)orC的简单查询,你的SpringBoot代码里充斥着复杂的字符串分割和层层嵌套的if-else,难以维护和扩展?是时候用解释器设计模式(InterpreterDesignPattern)来解脱了!这是一种行为型设计模式,它为一种语言定义一种文法表示,并提供一个解释器来处理这种文法。在SpringBoot中,当你需要构建一个
- Hive 深度优化指南:从原理到实战,附完整代码解析
落辰010
hivehadoop数据仓库
在大数据处理领域,Hive凭借其强大的数据处理能力和SQL友好性,成为众多企业处理海量数据的首选工具。然而,随着数据量的不断增长,Hive的性能问题逐渐凸显。本文将从表设计、查询执行、资源管理等多个维度,深入探讨Hive优化的方法和技巧,并通过具体代码示例进行详细说明,帮助你显著提升Hive的运行效率。一、表设计优化1.1选择合适的存储格式Hive支持多种存储格式,如TextFile、ORC、Pa
- Hive基础
「已注销」
#数据计算工具hivehadoop大数据
目录数据类型内部表外部表分区表分桶表创建表的三种方式存储格式ORC(OptimizedRowColumnar)ORC的数据存储方式ORC具有以下一些优势:常用命令count命令alter命令COALESCE函数时间操作函数json_tuple函数行转列、列转行中位数函数排序函数修复表正则数据类型1、简单数据类型:(1)、整型,如:tinyint,smallint,int,bigint。(2)、字符
- Hive优化(3)——索引优化
麦当当MDD
hivehivehadoop数据仓库数据库开发数据库大数据
一、索引优化步骤了解数据和查询:在创建索引之前,了解数据和查询类型至关重要。识别查询中经常使用的列以及用于过滤、连接和排序的列。选择正确的存储格式:Hive支持各种存储格式,如ORC(优化行列式)、Parquet等。这些格式提供了用于数据检索的内置优化。根据数据和查询模式选择适当的格式可以在不需要额外索引的情况下提高性能。分区:分区数据可以通过限制需要扫描的数据量显著减少查询时间。这是一种优化查询
- Hive的TextFile格式优化方法
安审若无
Hive性能优化及调优hivehadoop数据仓库
Hive的TextFile格式是一种简单的行式存储格式,数据以文本行形式存储,每行包含多个字段,字段间通过分隔符(如逗号、制表符)分隔。尽管TextFile在性能上不如ORC、Parquet等列式存储格式,但在特定场景下仍有其优势。以下是TextFile格式的特点、优势、使用场景及优化方法:一、TextFile格式的特点行式存储数据按行存储,每行数据连续存储在文件中,适合整行读取场景。优点:写入简
- Hive中ORC存储格式的优化方法
安审若无
Hive性能优化及调优hivehadoop数据仓库
优化Hive中的ORC(OptimizedRowColumnar)存储格式可显著提升查询性能、降低存储成本。以下是详细的优化方法,涵盖参数配置、数据组织、写入优化及监控调优等维度:一、ORC核心参数优化1.存储与压缩参数SETorc.block.size=268435456;--块大小(默认256MB),增大可减少索引开销SETorc.row.
- Hive SQL优化实践:提升大数据处理效率的关键策略
weixin_47233946
hivesqlhadoop
在大数据生态中,Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具,广泛应用于海量数据的离线分析场景。然而,随着数据量的指数级增长和业务复杂度的提升,低效的HiveSQL可能导致资源浪费和查询性能瓶颈。本文将从存储优化、计算优化、资源配置三个维度,系统介绍HiveSQL的优化实践方法,并辅以典型场景的代码示例。---##一、存储层优化:从源头减少数据处理量###1.1选择高效的文件格式**ORC/Parq
- 【爆肝整理】Hive 压缩性能优化全攻略!从 MapReduce 底层逻辑到企业级实战(附 Snappy/LZO/Gzip 选型对比 + 避坑指南)
线条1
hive
在大数据处理领域,Hive作为Hadoop生态中重要的数据仓库工具,其性能优化一直是工程实践中的核心课题。本文将深入解析Hive压缩机制的底层逻辑、配置策略及实战经验,帮助读者理解如何通过压缩技术提升数据处理效率。一、Hive压缩的本质:工具压缩与存储格式压缩的本质区别Hive的压缩体系与存储格式自带压缩(如Parquet、ORC的字典压缩)有本质区别:工具压缩:基于Hadoop生态的通用压缩算法
- Hive 文件存储格式
摇篮里的小樱桃
Hivehive
Hive的文件存储格式有五种:textfile、sequencefile、orc、parquet、avro,前面两种是行式存储,orc和parquet是列式存储。如果为textfile的文件格式,直接load,不需要走mapreduce;如果是其他的类型就需要走mapreduce了,因为其他类型都涉及到了文件压缩,需要借助mapreduce的压缩方式实现。Textfile:按行存储,不支持块压缩,
- Hive的存储格式如何优化?
安审若无
Hive性能优化及调优hivehadoop数据仓库
Hive的存储格式对查询性能、存储成本和数据处理效率有显著影响。以下是主流存储格式的特点、选择标准和优化方法:一、主流存储格式对比特性ORC(OptimizedRowColumnar)ParquetTextFile(默认)SequenceFile数据布局列式存储列式存储行式存储行式存储压缩支持支持(ZLIB、SNAPPY、LZ4等)支持(GZIP、SNAPPY、LZO等)支持(需外部配置)支持(需
- Databend 产品月报(2025年5月)
数据库
五月份的更新来啦!这个月我们为大家带来了不少实用的新功能和性能优化,希望能让你的大数据处理工作更加得心应手。这个月我们一共推出了31个新功能,修复了18个bug,还做了15项性能优化!五月更新亮点重磅功能NgramIndex-让LIKE'%pattern%'查询飞起来,自带bloomfilter加速Iceberg功能增强-新增ORC文件支持,数据缓存和merge-on-read优化AVRO文件支持
- StarRocks Community Monthly Newsletter (Apr)
olap数据库数据分析功能测试
版本动态3.4.3版本更新核心功能升级RoutineLoad和StreamLoad新增Lambda表达式支持,支持复杂的列数据提取增强JSON数据处理能力,支持将JSONArray/Object转为ARRAY/MAP类型优化information_schema.task_runs视图查询,新增LIMIT支持性能与稳定性提升修复查询ORC格式Hive表时的读取错误修复查询含EqualityDelet
- 基于百度云ORC与阿里大语言模型的自动评分系统
不许哈哈哈
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importtkinterastkfromtkinterimportfiledialog,Text,ttk,messageboxfromPILimportImage,ImageTk,ImageGrab,ImageFilterimportrequestsimportjsonimportbase64importreimportthreadingimporttimefromdatetimeimportd
- 当 PyIceberg 和 DuckDB 遇见 AWS S3 Tables:打造 Serverless 数据湖“开源梦幻组合”
一个没有感情的程序猿
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引言在一些大数据分析场景比如电商大数据营销中,我们需要快速分析存储海量用户行为数据(如浏览、加购、下单),以进行用户行为分析,优化营销策略。传统方法依赖Spark/Presto集群或Redshift查询S3上的Parquet/ORC文件,这对于需要快速迭代、按需执行的分析来说,成本高、运维复杂且响应不够敏捷。本文将介绍一种现代化的Serverless解决方案:利用S3Tables(内置优化的Apa
- Hive配置参数终极指南:核心参数详解、调优实战与避坑手册
一个天蝎座 白勺 程序猿
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目录背景一、Hive参数类型与配置方式1.参数类型2.优先级二、核心配置参数详解与实战案例1.性能调优参数实战案例1:解决小文件问题2.资源管理参数实战案例2:优化JOIN操作内存3.数据存储与压缩参数实战案例3:启用ORC存储与压缩4.动态分区与分桶参数实战案例4:动态分区写入优化三、常见陷阱与注意事项1.参数冲突2.动态生效性3.版本兼容性四、总结与最佳实践1.核心结论
- orc识别文字的原理
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OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)技术是一种将印刷体或手写体文本转换为机器编码文本的技术。在OCR技术中,识别文字的过程涉及多个步骤,主要包括图像预处理、特征提取、字符识别和后处理。下面详细介绍这些步骤:1.图像预处理图像预处理是OCR过程中的第一步,目的是改善图像质量,使其更适合后续处理。这包括以下几个步骤:灰度化和二值化:将彩色图像转换为灰度图像,然
- 面试拷打要懂:Hive sql优化最全总结
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目录优化的重要性优化的核心思想分区裁剪列裁剪避免全表扫描减少Job数分区和分桶优化分区分桶分区和分桶的结合JOIN优化策略MapJoinBucketMapJoin数据倾斜处理识别数据倾斜解决数据倾斜文件格式选择ORC文件格式Parquet文件格式ORC与Parquet的比较压缩技术应用小文件处理内存设置调整并发和资源分配谓词下推列裁剪子查询优化优化的重要性在大数据时代,HiveSQL优化成为提升数
- Hive性能优化高频面试题及答案
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程序员面试hive性能优化hadoop面试
目录高频面试题及答案1.如何通过分区来优化Hive查询性能?2.如何使用桶(Bucket)来优化Hive性能?3.什么是Hive的`MapSideJoin`?如何启用它?4.如何通过压缩提高Hive的存储和查询性能?5.什么是ORC文件格式?为什么它有助于提高性能?6.如何通过调整Hive中的内存参数来提高性能?7.如何使用`索引`来优化Hive查询性能?8.HiveJoin操作中,如何避免数据倾
- 大数据面试问答-批处理性能优化
孟意昶
大数据性能优化hadoopspark
1.数据存储角度1.1存储优化列式存储格式:使用Parquet/ORC代替CSV/JSON,减少I/O并提升压缩率。df.write.parquet("hdfs://path/output.parquet")列式存储减少I/O的核心机制:列裁剪(ColumnPruning)原理:查询时只读取需要的列,跳过无关列。示例:若执行SELECTAVG(Age)FROMusers,只需读取Age列的数据块,
- RAC OCR备份与恢复
Listen_Data
OracleRAC
环境:RHEL5.8RAC11.2.0.4.01:查看ORC和votingdisk信息:In11gRelease2yourvotingdiskdataisautomaticallybackedupintheOCRwheneverthereisaconfigurationchange.所以恢复时恢复备份OCR即可,这里和10g是不同的,不需要备份votingdisk,备份OCR即可2:使用ocrch
- LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔,数仓、数据湖架构即将退出群聊
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大数据数据仓库
摘要:当前的大数据技术应用趋势表明,客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持,这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表,但它不会使数据湖表更易于管理,也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse(湖仓一体)作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架
- hive 中优化性能的一些方法
闯闯桑
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在ApacheHive中,性能优化是一个重要的课题,尤其是在处理大规模数据时。通过合理的优化方法,可以显著提升查询速度和资源利用率。以下是一些常见的Hive性能优化方法:1.数据存储优化1.1使用列式存储格式推荐格式:ORC和Parquet。优点:列式存储格式具有更高的压缩率和查询性能。支持谓词下推(PredicatePushdown)和列裁剪(ColumnPruning)。示例:CREATETA
- 2024年12月中国电子学会青少年软件编程(Python)等级考试试卷(一级)真题 + 答案
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python少儿编程青少年编程等级考试中国电子学会
青少年软件编程(Python)等级考试试卷(一级)分数:100题数:37一、单选题(共25题,共50分)可以对Python代码进行注释的符号是?()A.B.//C.**D.#正确答案:D答案解析:本题考察的Python编程基础,Python中进行注释使用的是#号。在Python中,选项中不属于逻辑运算符的是?()A.andB.orC.ifD.not正确答案:C答案解析:本题考察的是逻辑运算符,an
- c语言代码编译报错:‘for’ loop initial declarations are only allowed in C99 or C11 mode 的解决办法
喜-喜
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当你遇到‘for’loopinitialdeclarationsareonlyallowedinC99orC11mode这个错误,是因为在默认情况下,一些编译器(如GCC)使用的是C89/C90标准,而在C89/C90标准里,不允许在for循环的初始化部分声明变量,只有在C99及以后的标准才支持这种语法。错误代码示例在源代码中,可能存在类似下面这种在for循环初始化部分声明变量的代码:for(in
- MapReduce 读取 Hive ORC ArrayIndexOutOfBoundsException: 1024 异常解决
一张假钞
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个人博客地址:MapReduce读取HiveORCArrayIndexOutOfBoundsException:1024异常解决|一张假钞的真实世界在MR处理ORC的时候遇到如下异常:Exceptioninthread"main"java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException:1024atorg.apache.orc.impl.RunLengthIntegerRe
- Mac Java 使用 tesseract 进行 ORC 识别
nukix
macosjavamacosjava开发语言ORC
在Java开发中使用图片转文字时,难免会遇到问题,比如我使用Mac(M1芯片)系统进行开发,就出现报错。博主博客https://blog.uso6.comhttps://blog.csdn.net/dxk539687357一、直接使用1.使用brew进行安装brewinstalltesseract如果是其他系统的,建议看官方文档进行安装。2.查看版本nukix@nukixPC~%tesseract
- StarRocks-同步hive-textfile格式数据
blazing fire !!!
StarRocks数据仓库starrocks
官方文档对csv,orc,json,parquet都支持的比较好。写文章的时候SR我们生产用的是3.1.x版本1、同步hive表textfile格式的数据hive表结构CREATEEXTERNALTABLEads_d_app_rank_inc(`filename`stringCOMMENT'解析的文件名称',`rank`stringCOMMENT'app排名',`app_name`stringCO
- sqoop导出orc数据至mysql,将Sqoop导入为OrC文件
终有尽头
IsthereanyoptioninsqooptoimportdatafromRDMSandstoreitasORCfileformatinHDFS?Alternativestried:importedastextformatandusedatemptabletoreadinputastextfileandwritetohdfsasorcinhive解决方案AtleastinSqoop1.4.5t
- sqoop从orc文件到oracle,Sqoop import as OrC file
余革革
问题IsthereanyoptioninsqooptoimportdatafromRDMSandstoreitasORCfileformatinHDFS?Alternativestried:importedastextformatandusedatemptabletoreadinputastextfileandwritetohdfsasorcinhive回答1:AtleastinSqoop1.4.
- Sqoop 支持 ORC 文件格式
吃鱼的羊
sqoop
ORC介绍ORC文件格式是Hive0.11.0版本引入的一种文件格式。ORC的引入是为了解决其他Hive文件格式的局限性。使用ORC文件格式提升Hive读取、写入及处理数据的性能。与RCFile对比,ORC文件格式有很多优点:每个Task只输出一个文件,降低NameNode的负载。Hive数据类型支持,包括:datetime、decimal以及复杂数据类型(struct、list、map、unio
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
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1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
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...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
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1.下载squid
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1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
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- 如何在Swift语言中创建http请求
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs