- 人民日报报道,华为云赋能智能制造助力图扑软件构造数字孪生场景
智慧园区
华为人工智能物联网
2021年12月22日,《人民日报》头版头条刊登了《华为云赋能智能制造,助力图扑软件构造数字孪生场景》一文,聚焦数据可视化建设发展。报道指出,数字经济发展的背后,是大数据时趋势下各地区积极贯彻国家数字经济发展战略的时代精神;高效便捷管控的背后,是云端平台各大企业的互助共赢;高质精准2D、3D数据可视图的背后,是专注于数据可视化Web组态开发的厦门图扑软件科技有限公司。并对厦门图扑软件科技有限公司进
- 华为云赋能智能制造,助力图扑软件构造数字孪生场景
36Kr网
科技华为云制造bigdata
出行手机查看交通方案、物业管理的智能可视勘察管控、疫情地图提前预知危害……这些曾经存在于科幻片中的高科技场景一一在现代生活得到了应用与普及,其背后的数据可视化应用,正贯穿于当今大数据时代的各行各业,成为人们洞察数据内涵的有力工具,推动数字经济发展驶入“快车道”。数字经济发展的背后,是大数据时趋势下各地区积极贯彻国家数字经济发展战略的时代精神;高效便捷管控的背后,是云端平台各大企业的互助共赢;高质精
- 【Spark】查询优化中分区(Partitioning)和分桶(Bucketing)是什么关系?什么时候应当分区,什么时候应当分桶?
petrel2015
spark大数据分布式数据库
在学习Spark的过程中,分区和分桶乍一看很像,都能为了计算加速,但是仔细一想,一查还是有些差异的,甚至说差异很大。那么具体有什么差异点,有什么相同点。我做出了如下的整理,供大家参考,欢迎指正。相同点分区(Partitioning)和分桶(Bucketing)在很多方面具有相似性,它们都是用于优化大数据查询性能的技术数据划分的目的:优化查询性能分区和分桶的核心目标是通过将数据分割成更小的逻辑单元来
- 大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验
一个“不专业”的阿凡
大数据
问题导读:1、项目中遇到过哪些问题?2、Kafka消息数据积压,Kafka消费能力不足怎么处理?3、Sqoop数据导出一致性问题?4、整体项目框架如何设计?项目中遇到过哪些问题7.1Hadoop宕机(1)如果MR造成系统宕机。此时要控制Yarn同时运行的任务数,和每个任务申请的最大内存。调整参数:yarn.scheduler.maximum-allocation-mb(单个任务可申请的最多物理内存
- Apache大数据旭哥优选大数据选题
Apache大数据旭
大数据定制选题javahadoopspark开发语言ideahive数据库架构
定制旭哥服务,一对一,无中介包安装+答疑+售后态度和技术都很重要定制按需求做要求不高就实惠一点定制需提前沟通好怎么做,这样才能避免不必要的麻烦python、flask、Django、mapreduce、mysqljava、springboot、vue、echarts、hadoop、spark、hive、hbase、flink、SparkStreaming、kafka、flume、sqoop分析+推
- Java后端开发技术详解
小二爱编程·
java开发语言
Java作为一门成熟的编程语言,已广泛应用于后端开发领域。其强大的生态系统和广泛的支持库使得Java成为许多企业和开发者的首选后端开发语言。随着云计算、微服务架构和大数据技术的兴起,Java后端开发的技术栈也不断演进。本文将详细介绍Java后端开发的核心技术,包括Java基础、常见框架、数据库操作、缓存技术、异步编程等。1.Java基础:理解面向对象的编程Java是一种面向对象的编程语言,面向对象
- IDC权威认证!永洪科技入选 IDC「GBI图谱」,点亮生成式 BI 价值灯塔
永洪科技
科技人工智能BI大数据数据分析
大数据市场正在稳步前进,生成式AI已成为厂商服务的重点方向,其发展离不开数据底座建设和数据工程管理,反过来AI也会帮助开发运维人员、业务人员和管理层更好地使用、查询数据。IDC调研数据显示,在生成式AI的驱动下,未来5年企业在数据管理和数据分析基础设施建设的投资增长率将分别达到8.7%和9.2%。近日,国际咨询机构IDC发布了《中国数据智能市场生态图谱V5.0》,在这一领域,永洪科技以其创新前沿的
- 打造金融数据新引擎,看永洪科技助力头部农信社搭建一站式分析平台
永洪科技
金融数据可视化BI数据分析大数据
在数字化转型的浪潮中,金融行业作为经济发展的核心引擎,正加速探索数字化、智能化的新路径。永洪科技,近日成功助力某省农村信用社联合社(简称:Z企业)完成了其数字化转型的重要一步,通过部署先进的商业智能解决方案,为Z企业的业务升级与效能提升注入了强劲动力。随着智能金融时代的来临,以大数据、人工智能、移动互联等新兴技术为核心的金融科技持续赋能银行金融业务数字化、智能化、开放化的发展,为金融机构营销体系的
- 读书笔记五 ---大数据之路--数仓分层
qq_38215991
bigdata大数据
数据分层在流式数据模型中,数据模型整体上分为五层。ODS层跟离线系统的定义一样,ODS层属于操作数据层,是直接从业务系统采集过来的最原始数据(进行了数据清洗),包含了所有业务的变更过程,数据粒度也是最细的。在这一层,实时和离线在源头上是统一的,这样的好处是用同一份数据加工出来的指标,口径基本是统一的,可以更方便进行实时和离线问数据比对。例如:原始的订单变更记录数据、服务器引擎的访同日志。(原始数据
- 使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要
dgay_hua
python
在大数据处理和文本分析领域,MapReduce是一种非常重要的策略,用于处理和分析大型数据集。具体到文本处理方面,MapReduceDocumentsChain구현了一种map-reduce策略,可以有效地处理长文本。本文将介绍如何从MapReduceDocumentsChain迁移到LangGraph,并探讨LangGraph在流处理、检查点恢复等方面的优势。技术背景介绍MapReduceDoc
- Python用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践
一键难忘
Bokehpython开发语言
用Bokeh处理大规模数据可视化的最佳实践在大规模数据处理和分析中,数据可视化是一个至关重要的环节。Bokeh是一个在Python生态中广泛使用的交互式数据可视化库,它具有强大的可扩展性和灵活性。本文将介绍如何使用Bokeh处理大规模数据可视化,并提供一些最佳实践和代码实例,帮助你高效地展示大数据集中的重要信息。1.为什么选择Bokeh?Bokeh是一个专为浏览器呈现而设计的可视化库,它支持高效渲
- 分页优化之——游标分页
PhilipJ0303
Java面试java数据库优化游标分页分页查询
游标分页(Cursor-basedPagination)是一种高效的分页方式,特别适用于大数据集和无限滚动的场景。与传统的基于页码的分页(如page=1&size=10)不同,游标分页通过一个唯一的游标(通常是时间戳或唯一ID)来标记分页的位置,避免了传统分页在数据变动时的重复或遗漏问题。以下是游标分页在前后端的实现方式:1.游标分页的核心概念游标(Cursor):游标是一个唯一标识符,通常是数据
- 轻松入门Apache SeaTunnel:数据集成利器
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文章目录轻松入门ApacheSeaTunnel:数据集成利器什么是SeaTunnel基本原理运行流程SeaTunnelvsDataX:两大数据集成工具对比实战场景:MySQL数据同步至ElasticsearchSeaTunnel实现方案DataX实现方案实现原理对比底层依赖环境方案优缺点分析快速上手环境准备简单示例总结轻松入门ApacheSeaTunnel:数据集成利器什么是SeaTunnelAp
- 探索数据安全新境界:Apache Spark SQL Ranger Security插件深度揭秘
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探索数据安全新境界:ApacheSparkSQLRangerSecurity插件深度揭秘项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-ranger随着大数据的爆炸性增长,数据安全性成为了企业不可忽视的核心议题。在这一背景下,【ApacheSparkSQLRangerSecurityPlugin】以其强大的数据访问控制能力脱颖而出,成为数据处理领域的明星级
- Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持(146)
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大数据新视界Java大视界java大数据智能医疗远程会诊专家协作数据安全病例诊断
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- Flink相关面试题
努力的搬砖人.
面试java后端flink
以下是150道ApacheFlink面试题及其详细回答,涵盖了Flink的基础知识、核心架构、API使用、性能调优等多个方面,每道题目都尽量详细且简单易懂:Flink基础概念类1.什么是ApacheFlink?ApacheFlink是一个开源的流处理和批处理框架,能够实现快速、可靠、可扩展的大数据处理。它既可以处理无界的数据流,也可以处理有界的数据批,提供了低延迟和高吞吐量的实时数据处理能力。Fl
- lrz 源码核心篇剖析:如何实现高效、兼容的图片压缩?
沐土Arvin
javascript前端开发语言
写在前面前面是讲解了lrz基础用法,从6开始讲解源码,使用过lrz的可以直接从6开始看,中间也掺杂了一下我自己开发过程中的踩坑和经验分享,欢迎讨论!lrz(LocalResizeIMG)是一个前端图片压缩库,主要用于在浏览器中压缩图片并上传。以下是其主要特点和功能:1.主要功能图片压缩:通过调整图片质量和尺寸来减小文件大小。保持宽高比:压缩时可保持图片原始宽高比。多格式支持:支持常见图片格式如JP
- 2017安全之势:云、大数据、IoT、人工智能
weixin_34392906
人工智能大数据嵌入式
“新技术让信息系统变成了孙悟空,开始无所不能,但安全仍是它的‘紧箍咒’!怎样解开这个‘紧箍咒’?各路安全厂商各显其能,但似乎路漫漫兮离目标还很遥远。”三未信安董事长张岳公在ZD至顶网《百位意见领袖寄语2017》中说出了这样一句话,我觉着很有道理。安全是一个永恒的话题,如果说它与新的信息技术相生相克也不过分。即便如此,我们更要尽可能的减少安全带来的束缚。2017已经到来,不妨来看看至顶网与业界大咖总
- 直方图梯度提升:大数据时代的极速决策引擎
万事可爱^
大数据机器学习深度学习直方图梯度提升GBDT算法
一、为什么需要直方图梯度提升?在Kaggle竞赛的冠军解决方案中,超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时,传统梯度提升树(GBDT)面临三大致命瓶颈:训练耗时剧增:每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸:存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下:无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树(GBDT)作为集成学习的代表算法,通过迭代构建决策树实现预测能力
- WPF从初学者到专家:实战项目经验分享与总结
xcLeigh
WPF从入门到精通wpfC#
WPF从初学者到专家:实战项目经验分享与总结一、前言二、WPF基础概念与入门2.1什么是WPF2.2XAML基础2.3数据绑定基础三、第一个WPF项目:简单的待办事项列表3.1项目需求分析3.2项目搭建与界面设计3.3业务逻辑实现四、中级项目:音乐播放器应用4.1项目需求分析4.2界面设计与布局4.3多媒体功能实现五、高级项目:企业级办公自动化平台(回顾与进阶)5.1项目回顾与优化5.2引入MVV
- 从原理到实践:Go 语言内存优化策略深度解析
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目录一、引言二、Go语言内存管理基础原理2.1栈与堆内存分配2.2垃圾回收机制剖析三、内存优化策略与实践3.1合理使用指针传递3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5减少闭包导致的变量逃逸四、内存优化工具与性能分析4.1pprof工具的使用4.2其他性能分析辅助手段五、不同场景下的内存优化案例分析5.1高并发Web服务场景5.2大数据处理与分析场景六、总结与展
- 硅谷企业的大数据平台架构什么样?看看Twitter、Airbnb、Uber的实践
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导读:本文分析一下典型硅谷互联网企业的大数据平台架构。作者:彭锋宋文欣孙浩峰来源:大数据DT(ID:hzdashuju)01Twitter的大数据平台架构Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一,其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。▲图7-2Twitter大数据平台架构Twitter的大数据平台开发比较早,很多
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(4条消息)图像预处理方法总结_AI强仔的博客-CSDN博客对图像进行预处理的一些常见方法包括:调整图像大小和分辨率,以便适应模型的输入要求。对图像进行裁剪或填充,以使其大小和比例符合要求。调整图像的亮度、对比度和饱和度等图像属性。进行图像平滑或锐化操作,以去除噪声或增强图像特征。进行图像归一化或标准化,以确保各个特征在相同的尺度上。应用数据增强技术,如旋转、平移、缩放、翻转等,以扩大数据集,提高
- 大数据学习(75)-大数据组件总结
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大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦一、CDHCDH(ClouderaDistributionIncludingApacheHadoop)是由Cloudera公司提供的一个集成了ApacheHadoop以及相关生态系统的发行版本。CDH是一个大数据平台,简化和加速了大数据处理分析的部署和管理。CDH提供Hadoop的
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大数据高阶实战秘籍大数据制造
大数据点燃智能制造变革之火——从数据到价值的跃迁在全球制造业向智能化转型的浪潮中,大数据已然成为点燃变革的关键火种。从车间到供应链,从设备到产品生命周期,制造业正通过大数据分析找到隐形的效率优化机会,打破传统生产模式的桎梏。作为Echo_Wish,今天我将和大家探讨大数据如何融入智能制造,助力实现生产效率和业务价值的双重飞跃。一、智能制造的核心诉求:数据驱动的决策与执行智能制造的目标是通过数据驱动
- Sqoop安装部署
愿与狸花过一生
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ApacheSqoop简介Sqoop(SQL-to-Hadoop)是Apache开源项目,主要用于:将关系型数据库中的数据导入Hadoop分布式文件系统(HDFS)或相关组件(如Hive、HBase)。将Hadoop处理后的数据导出回关系型数据库。核心特性批量数据传输支持从数据库表到HDFS/Hive的全量或增量数据迁移。并行化处理基于MapReduce实现并行导入导出,提升大数据量场景的效率。自
- AI预测体彩排3新模型百十个定位预测+胆码预测+杀和尾+杀和值2025年3月21日第25弹
GIS小天
体彩排3人工智能机器学习彩票算法
前面由于工作原因停更了很长时间,停更期间很多彩友一直私信我何时恢复发布每日预测,目前手头上的项目已经基本收尾,接下来恢复发布。当然,也有很多朋友一直咨询3D超级助手开发的进度,在这里统一回复下。由于本人既精通编程+大数据分析,也热衷于彩票研究,所以很多彩友通过一些渠道找到了我。目前,加我的已有不少彩友,分成了3类人群:第一类:平时不懂数据分析,买彩全靠瞎猜乱蒙,这些朋友希望借助我的技术和方法来给他
- Zynq PL端IP核之AXI DMA
Mazy.v
fpga开发嵌入式硬件arm开发单片机
1.AXIDMA简介Zynq提供了两种DMA,一种是PS中的DMA控制器,通过GP口与PL端连接,另一种是PL中的AXIDMAIP核(软核),通过HP口与PS端连接。Zynq有4个HP接口,每一个HP接口都包含控制和数据FIFO,这些FIFO为大数据量突发传输提供缓冲,让HP接口成为理想的高速数据传输接口。AXIDMAIP内核在AXI4内存映射和AXI4StreamIP接口之间提供高带宽直接储存访
- 揭秘时空大数据:详细介绍、真实应用场景和数据示例解析
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GIS开发(时空大数据)前端大数据python时序数据库
时空大数据(SpatialBigData)是指利用空间环境和时间环境信息,以及数字技术,从多种来源获取的海量、动态的、多维的数据,对空间环境和时间环境进行实时监测,并基于复杂的数据分析和挖掘,获取有价值的信息。时空大数据示例:1)社会网络数据:Twitter、Facebook、Instagram等社交媒体上的海量数据,可以通过时间、空间、主题等来提取有价值的信息。2)遥感图像数据:通过遥感技术从卫
- python基于Django的旅游景点数据分析及可视化的设计与实现 7blk7
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pythondjango数据分析
目录项目介绍技术栈具体实现截图Scrapy爬虫框架关键技术和使用的工具环境等的说明解决的思路开发流程爬虫核心代码展示系统设计论文书写大纲详细视频演示源码获取项目介绍大数据分析是现下比较热门的词汇,通过分析之后可以得到更多深入且有价值的信息。现实的科技手段中,越来越多的应用都会涉及到大数据随着大数据时代的到来,数据挖掘、分析与应用成为多个行业的关键,本课题首先介绍了网络爬虫的基本概念以及技术实现方法
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f