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时序数据库数据库开源物联网iotdb
时序数据库概述时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)是一种专门为存储、处理和查询时间序列数据而优化的数据库系统。随着物联网、金融科技、工业互联网等领域的快速发展,时序数据呈现出爆炸式增长,传统的关系型数据库在处理这类数据时面临诸多挑战,时序数据库应运而生并成为关键技术解决方案。时序数据的特点时序数据具有几个显著特征,这些特征直接影响了时序数据库的设计理念:时间属性:每条记录都
- 电力行业 | 抽水蓄能场景下,百万测点数据如何统一采集与接入?
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物联网dolphindb数据库抽水蓄能电力数据采集数据接入
在电力行业,抽水蓄能是目前最成熟、已经大规模化应用、兼顾发电和储能的一项技术。为了保障电站的平稳运行,借助物联网、大数据等技术,对电站各类运行设备进行实时采集,如机组振动、油压波动、瓦温变化等生产监测数据,已成为电站稳定运维的重要技术手段。在之前的文章储能业|低成本部署!DolphinDB打造抽水蓄能一体化解决方案-CSDN博客中,我们介绍了DolphinDB在抽水蓄能场景中的全链路解决方案。今天
- 储能业 | 低成本部署!DolphinDB 打造抽水蓄能一体化解决方案
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物联网数据库大数据DolphinDB实时计算抽水蓄能电力
导语在电力行业抽水蓄电场景中,电力集团可以基于DolphinDB搭建轻量化实时数仓,有效破解高频数据写入、万亿级数据存储和秒级实时计算等核心难题。同时,该方案助力集团降本增效,提升运维效率,并实现对多个电站数据的统一管理与调度,加快数字化转型步伐。一、行业背景构建清洁低碳、安全高效的新型能源电力系统是实现“双碳”目标的一大关键任务。其中,抽水蓄能作为当前最成熟、最具规模化应用前景的物理储能技术,正
- 单表高效管理异构数据:点位管理引擎快速上手指南
DolphinDB智臾科技
工业物联网物联网DolphinDB物联网点位点位管理数据处理
点位即设备上用于采集、监测和控制的各类传感器和执行器,是物联网应用场景中最重要的数据单位,通过对众多点位进行管理,企业可以实现设备监控预警、实时监测等方案。高效地存储和管理点位数据对于每一个企业和用户而言都是至关重要的。在本篇文章中,我们将详细介绍如何使用DolphinDB点位管理引擎(IOTDB引擎)来管理和存储复杂的点位数据,提升点位数据管理效率。本教程提供完整的测试代码和测试数据,初学者也可
- AI+实时计算如何赋能金融系统?DolphinDB 在国泰君安期货年度中期策略会的演讲
6月25日,国泰君安期货2025年度中期策略会在上海顺利开幕。本次策略会以“观势明变,本固枝荣”为主题,特邀15位重量级行业嘉宾和52位明星分析师发表精彩观点,DolphinDB受邀出席会议并作主题演讲。实时计算如何赋能量化投研交易下午13:30分,AI投资主题分论坛正式启幕,DolphinDB创始人周小华博士在随后登台发言,带来了题为《AI+实时计算赋能量化金融》的精彩发言。演讲中,周小华博士首
- 时序库总结
天一涯
数据库
1、常见的时间序列数据库:TSDB项目官网influxDBhttps://influxdata.com/RRDtoolhttp://oss.oetiker.ch/rrdtool/Graphitehttp://graphiteapp.org/OpenTSDBhttp://opentsdb.net/Kdb+http://kx.com/Druidhttp://druid.io/KairosDBhttp:
- 时序库介绍
古朗月行
数据库大数据java
时序库(Time-seriesDatabase,TSDB)是一种专门用于存储和处理时间序列数据的数据库。时间序列数据是一种按照时间先后顺序排列的数据,例如气象数据、生产数据、网络数据等等。常见的时序库有OpenTSDB、InfluxDB、Prometheus等,下面将从基本概念、使用场景、主要特点和使用API等方面进行介绍。基本概念时序数据时序数据是一种按照时间顺序排列的数据,在很多应用场景中都非
- 小白对时序数据库的理解
chunmiao3032
时序数据库数据库
一、什么是时序数据库?时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)是一种专门用于存储、处理和分析时间序列数据的数据库管理系统。时间序列数据是按时间顺序记录的数据,通常由各种设备和传感器生成,例如智慧城市、物联网、车联网、工业互联网等领域的设备,以及证券市场的行情数据等。这些数据通常具有以下特点:时间戳:每个数据点都带有时间戳,这对于数据的计算和分析至关重要。结构化:与非结构化数据不
- 一个模块实现期货分钟 K 线计算、主连行情合成
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量化金融DolphinDB期货期货交易期货行情行情行情数据量化金融
由于不同期货品种的交易时间存在差异,且不同期货合约的活跃度各不相同,因此基于期货快照行情数据合成分钟K线的计算方法在时间对齐上需要进行不同的处理。本教程旨在提升DolphinDB在具体业务场景中的应用效率,并降低其在实际业务中的开发难度。为此,我们开发了FuturesOLHC模块,通过调用该模块中定义的函数,用户可以轻松实现以下需求:基于期货历史快照行情数据合成分钟K线基于期货历史快照行情数据合成
- 时间序列数据库技术深度解析:核心原理与最佳实践
大咖分享课
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关键词标签:时间序列数据库技术TSDB数据存储性能优化架构设计最佳实践文章目录第一章:引言与概述1.1时间序列数据的重要性1.2传统数据库的局限性1.3时间序列数据库的价值第二章:时间序列数据库核心概念2.1基本概念与术语2.2数据模型特点2.3查询模式分析第三章:核心技术原理3.1数据存储原理3.2压缩算法技术3.3索引机制设计第四章:架构设计深度解析4.1整体架构设计4.2分布式架构4.3存储
- 数据库领域新趋势:时序数据库崛起
数据库管理艺术
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数据库领域新趋势:时序数据库崛起关键词:时序数据库、时间序列数据、物联网、金融科技、大数据分析、TSDB、InfluxDB摘要:随着物联网、金融科技等领域的快速发展,时间序列数据的处理需求急剧增长,传统关系型数据库在处理这类数据时面临性能瓶颈。本文深入探讨时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)的崛起背景、核心原理、关键技术、应用场景及未来发展趋势。我们将从架构设计、存储引擎、
- 高效时间序列分析的开源利器:QuestDB
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QuestDB:探索数据的深度,加速决策的速度-精选真开源,释放新价值。概览时序数据库(TimeSeriesDatabase,简称TSDB)是一种专门设计和优化的数据库系统,用于高效地存储、管理和查询带有时间戳的数据序列,即时间序列数据。这类数据库的核心特点是处理那些随时间变化的数据,如传感器测量值、服务器性能指标、股票价格、天气数据等,其中每个数据点都关联了一个精确的时间戳。QuestDB是一个
- CentOS7中Prometheus结合Grafana实现可视化监控
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文章目录一、Prometheus部署1.创建/data/apps目录存放下载的软件2.在线下载3.解压到/usr/local/,再重命名4.查看Prometheus版本检查prometheus.yml格式的命令5.创建prometheus本地TSDB数据存储目录6.使用systemctl管理Prometheus7.启动Prometheus并设置开机启动8.查看prometheus服务状态9.访问P
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CTA策略在现代金融市场中扮演着重要角色,通过技术分析和趋势跟踪,其能够帮助用户捕捉市场动向,实现风险对冲和利润最大化。在中高频交易中,CTA策略对交易效率、盈利能力的助益尤为明显。在投入实盘交易之前,利用市场的历史数据对量化中高频策略进行测试和评估是确保交易策略有效性和可行性的重要步骤。DolphinDB凭借其高性能计算引擎和强大的数据处理能力,成为中高频交易策略回测的理想选择。在本文中,我们将
- 时序数据库:数据库领域的未来之星
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时序数据库:数据库领域的未来之星关键词:时序数据库、时间序列数据、物联网、大数据分析、实时监控、TSDB、数据库优化摘要:本文深入探讨了时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)这一新兴数据库技术。我们将从基本概念出发,分析时序数据的特性与挑战,详细讲解时序数据库的核心架构和关键技术,包括数据压缩、高效索引、分布式处理等。文章包含实际代码示例和性能优化策略,并探讨时序数据库在物联
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在工业物联网(IIoT)、智能制造、能源监控等领域,时序数据库和实时数据库是两类关键的数据管理工具。尽管两者都服务于“实时性”场景,但其设计目标、技术架构和应用方向存在显著差异。本文将从核心特性、应用场景及典型案例出发,解析两者的区别。一、核心定义与设计目标1.时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)定义:专为时间序列数据优化的数据库,存储按时间戳排序的连续
- 【项目实战】TDengine入门介绍
本本本添哥
003-数据库tdengine大数据时序数据库
一、TDengine是什么?TDengine是一款开源的分布式时序数据库一款开源、高性能、云原生的时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)一款强大而易用的时序数据库一款创新性的大数据处理产品一款高性能、分布式的物联网、工业大数据平台一款高效的存储、查询、分析时序大数据的平台基于C语言开发。由涛思数据开发推出的二、TDengine的适用场景TDengine核心模块是高性能、集群开
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- Prometheus 和 Grafana 之间的数据传输方式
百里自来卷
prometheusgrafanaoracle
Prometheus和Grafana之间的数据传输方式主要有以下几种:1.Grafana通过PromQL从Prometheus拉取数据(默认方式✅)适用场景:大部分监控场景,Grafana从Prometheus直接查询数据并可视化原理Prometheus定期抓取(scrape)监控目标的数据,并存储在**时间序列数据库(TSDB)**中。Grafana通过Prometheus数据源使用PromQL
- 【golang】量化开发学习(一)
幺零九零零
量化开发语言go
均值回归策略简介均值回归(MeanReversion)假设价格会围绕均值波动,当价格偏离均值一定程度后,会回归到均值。基本逻辑:计算一段时间内的移动均值(如20天均线)。当当前价格高于均值一定比例,做空;当低于均值一定比例,做多。持仓等待价格回归后平仓。官网下载DOLGPHINDB总结✅Docker运行DolphinDB✅创建模拟股票数据表✅Golang连接DolphinDB进行查询这样,Gola
- 【云平台监控】Prometheus 监控平台部署与应用
Karoku066
prometheus容器kubernetesdocker运维云原生
文章目录Prometheus监控系统概述TSDB存储引擎特点核心特点生态组件工作流程局限性部署Prometheus1.PrometheusServer部署2.部署Exporters3.部署Grafana4.服务发现Kubernetes集群部署Prometheus和Grafana全流程指南1.环境准备2.部署NodeExporter功能:采集节点资源指标(CPU、内存、磁盘等)步骤:3.部署Prom
- Prometheus存储原理及数据备份还原
JohnnySongXY
prometheus网络运维linuxdevops
prometheus将采集到的样本以时间序列的方式保存在内存(TSDB时序数据库)中,并定时保存到硬盘中。与zabbix不同,zabbix会保存所有的数据,而prometheus本地存储会保存15天,超过15天以上的数据将会被删除,若要永久存储数据,有两种方式:方式一:修改prometheus的配置参数“storage.tsdb.retention.time=10000d”;方式二:将数据引入存储
- Nightingale滴滴夜莺监控系统入门(四)--聊聊夜莺的后端储存
运维翁
Nightingalelinux运维服务器
Nightingale滴滴夜莺监控系统入门(四)—聊聊夜莺的后端储存1-默认版本默认是使用夜莺的两个组件来实现:TSDB+INDEXTSDB实际上使用的是老牌的图形数据库rrdtool,记录ts和value,有很多老牌的监控使用比如Cacti;INDEX是索引模块,夜莺把监控metric记录在这里,查询数据的时候是通过索引去查询;存储目录分别对应TSDB:/home/n9e/dataINDEX:/
- TDengine和DolphinDB哪个更好,哈哈哈哈,闲来无聊分析了一下。(1)
2401_84023482
程序员tdengine大数据时序数据库
TDengine是专为时序数据设计的,针对的是物联网、工业互联网、IT运维场景。这些场景是不需要特殊的查询函数的,更关心的是写入速度、查询速度。而且这些场景下,也需要一些其他数据库不具备的功能,比如插值、时间聚合等等如果要问TDengine和DolphinDB最大的特色,存储引擎可能是TDengine最大的特色,性能也非常好;DolphinDB的最大特色毫无疑问是它的计算引擎。可以毫不夸张的说,D
- 大规模时序数据存储(三)| 核心功能设计
AIOPstack
作者简介运小尧百度高级研发工程师一、简介基本功能方面,我们的TSDB在数据的收集上提供了HTTP、Thrift等API;对查询,除了提供API之外还提供了命令行工具(CLITool),这些基本功能的设计在不同的TSDB中大同小异,因此本文不再赘述。由于数据规模庞大且出于业务数据隔离和定期清理的需要,我们设计了分库分表功能;为了提升历史数据存储和查询效率,同时节省存储成本,我们又设计了多级降采样功能
- dolphinDB创建适合存放股票代码的分布式数据库
呆萌的代Ma
数据库分布式数据库
这里我们使用基于哈希分区的数据库:my_db=database(db_path,HASH,[SYMBOL,10])这行代码指定基于哈希分区,同时哈希值使用10个长度,这样既可以存放一般的股票代码,也可以存放比如期权这种比较长的代码更多的分区表情况请参考:https://github.com/dolphindb/Tutorials_CN/blob/master/partitioned_in_memo
- dolphinDB使用select筛选时间字段
呆萌的代Ma
数据库sql数据库
在dolphinDB中,使用:timestamp(2020-01-01)得到的结果是:timestamp(1970.01.0100:00:02.018),因为dolphinDB中日期格式是2020.01.01的写法,而2020-01-01会认为是2020-1-1=2018,因此在select中也是,比如:selecttop5*fromtablewheredt>timestamp(2020.01.0
- prometheus监控系统
ʀᴇʟɪᴇʏ
Go1024程序员节云原生服务发现golangprometheus
prometheus介绍Prometheus是一款时序(timeserier)数据库,但它的功能却并不止于TSDB,而是一款设计用于进行目标(Target)监控的关键组件;集合生态系统内的其他组件,例如pushGateway、Altermanager和Grafana等,可构成一个完整的IT监控系统。时序数据,是在一段时间内通过重复测量而获得的观察值的集合;将这些观测值绘制于图形之上,有一个数据轴和
- Hbase 数据迁移
运维那些事儿
hbasehbasehadoop大数据
Hbase数据迁移可选方案对比l已验证方案操作说明:nExport&importu导出命令及示例hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export“表名”文件路径导出至本地文件系统:./bin/hbaseorg.apache.hadoop.hbase.mapreduce.Export‘default:tsdb-uid’file:///tmp/tsdb-uid
- prometheus原理简介
运维那些事儿
Prometheus运维java开发语言
Prometheus一、Prometheus简介Prometheus是一款时序(timeseries)数据库,但它的功能却并非止步于TSDB,而是一款设计用于进行目标(Target)监控的关键组件;Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统,现在已经加入到CNCF基金会,成为继k8s之后第二个在CNCF托管的项目,在kubernetes容器管理系统中,通常会搭配prometheus进行监控
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
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从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不