Mises_Wei

DAG

3.18 MIT Bitcoin Expo

图片发自App

你可能感兴趣的:(DAG)

工作流引擎Conductor William一直在路上职业重启计划工作心得 conductor java
Conductor是Netflix开源的分布式工作流编排引擎，用于协调微服务、API和任务的执行顺序。它通过声明式工作流定义，实现复杂业务流程的自动化管理，特别适合电商订单处理、数据管道、CI/CD等场景。核心概念1.工作流（Workflow）由多个任务组成的有向无环图（DAG），定义业务流程逻辑。示例：电商订单流程（创建订单→支付验证→库存锁定→物流分配）。2.任务（Task）工作流的基本执行单
【数据结构】图，拓扑排序未完 Rsingstarzengjx 数据结构
参考：「数据结构详解·十二」有向无环图&拓扑排序-CSDN博客AB13【模板】拓扑排序【模板】拓扑排序_牛客题霸_牛客网描述给定一个包含nn个点和mm条边的有向无环图（DAG,DirectedAcyclicGraph），求出该图的拓扑序。若图的拓扑序不唯一，输出任意合法的拓扑序即可。若该图不能拓扑排序（即图中存在环），输出−1−1。输入描述第一行输入两个整数n,mn,m（1≤n,m≤2⋅1051≤
Flink 2.0 DataStream算子全景 Edingbrugh.南空大数据 flink flink 人工智能
在实时流处理中，ApacheFlink的DataStreamAPI算子是构建流处理pipeline的基础单元。本文基于Flink2.0，聚焦算子的核心概念、分类及高级特性。一、算子核心概念：流处理的"原子操作1.数据流拓扑（StreamTopology）每个Flink应用可抽象为有向无环图（DAG），由源节点（Source）、算子节点（Operator）和汇节点（Sink）构成，算子通过数据流（S
上位机李工架构之一 zhxup606 架构
本篇将围绕半导体可靠性测试机上位机开发，提供一个系统性教程与学习路线，结合C#高级编程（反射、接口、抽象类、泛型、设计模式、集合、特性、索引、委托事件、匿名方法、多线程、面向对象等）和异步/同步对比，深入讲解如何高效开发上位机系统。同时，基于前文的实时数据可视化（WPF、LiveCharts2、WebSocket）、AI异常检测（ML.NET隔离森林）和异步任务调度（DAG调度、PID控制），本篇
利用已有的 PostgreSQL 和 ZooKeeper 服务，启动dolphinscheduler-standalone-server3.1.9 镜像云游大数据平台 zookeeper docker postgresql 工作流任务调度
ApacheDolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。适用于企业级场景，提供了一个可视化操作任务、工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。ApacheDolphinScheduler旨在解决复杂的大数据任务依赖关系，并为应用程序提供数据和各种OPS编排中的关系。解决数据研发ETL依赖错综复杂，无法监控任务健康状态的问题。DolphinSchedule
【Algorithm】拓扑排序简单介绍
文章目录拓扑排序简单介绍1基本概念2常见实现方式方法一：Kahn算法（基于入度的广度优先）原理示例代码方法二：DFS（基于深度优先搜索）原理示例代码3拓扑排序在C++实战中的典型场景4检测环5总结拓扑排序简单介绍拓扑排序（TopologicalSort）是图论中的一种重要算法，用于对有向无环图（DAG）中的所有顶点进行线性排序，使得对于每一条有向边u→v，顶点u出现在顶点v之前。在C++开发中，拓
Spark核心概念与DAG执行原理笔记
Spark核心概念与DAG执行原理笔记本文档基于手写笔记和学习资料，使用Mermaid图表总结Spark的核心概念、DAG执行原理和Stage划分机制，便于复习和理解。1.Spark核心概念总览mindmaproot((Spark核心概念))RDD弹性分布式数据集五大特性不可变性分区性依赖关系惰性计算持久化操作类型转换操作Transformations行动操作ActionsDAG有向无环图逻辑执行
@antv/x6、@antv/x6-react-components X6 图编辑引擎在 react typescript 项目中实践伍哥的传说前端开发那点事 react.js node.js javascript typescript
X6图编辑引擎X6是AntV旗下的图编辑引擎，提供了一系列开箱即用的交互组件和简单易用的节点定制能力，方便我们快速搭建DAG图、ER图、流程图等应用。说明文档：https://x6.antv.vision/zh/docs/tutorial/about源码importReact,{useEffect,useState}from'react'import'./index.scss'import{Git
数据结构图（Graph） Johnny-He 数据结构 c语言图论
数据结构图（Graph）1.图介绍在数据结构中，图Graph是一种非常重要的数据结构，用于表示不同的对象（主要是节点与边）之间的关系。图由节点V（顶点）（Vertex）和边E（Edge）组成，即有Graph={∑V+∑E}，节点表示图中的元素，而边表示节点之间的关系。图可以用于建模各种实际问题，如社交网络中的用户关系、计算机网络中的路由、地图中的道路网络等。图可以分为有向图DAG和无向图G两种类型
Hive终极性能优化指南：从原理到实战社恐码农 Hive hive 性能优化 hadoop
摘要：本文系统总结Hive在生产环境的核心调优手段，涵盖执行引擎选择、存储优化、SQL技巧、资源调配及数据倾斜解决方案，附可复用的参数配置与实战案例。一、执行引擎优化：突破MapReduce瓶颈启用Tez/Spark引擎优势：DAG执行减少中间落盘，降低延迟30%~60%配置：SEThive.execution.engine=tez;--或sparkSEThive.prewarm.enabled=
Apache DolphinScheduler 和 Apache Airflow 对比田猿笔记 python 知识库人工智能和大数据 apache
ApacheDolphinScheduler和ApacheAirflow都是开源的工作流调度平台，用于管理和编排复杂的数据处理任务和管道。以下是对两者在功能、架构、使用场景等方面的对比，用中文清晰说明：1.概述ApacheDolphinScheduler：一个分布式、易用的工作流调度平台，2017年由易观数科开发，2019年进入Apache孵化器，2021年成为顶级项目。强调可视化DAG（有向无环
spark- ResultStage 和 ShuffleMapStage介绍大数据知识搬运工 spark学习 spark 大数据分布式
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
LangChain03-图数据库与LangGraph 江畔柳前堤 AI大模型数据库 oracle 线性代数数据挖掘语音识别 opencv 硬件工程
图数据库与LangGraph集成实践1.引言在构建智能问答系统、推荐引擎或复杂决策流程时，传统的关系型数据库和向量数据库往往难以满足对实体关系建模和多跳推理的需求。图数据库（如Neo4j、TigerGraph）通过节点-边-属性的结构化表示，能够高效存储和查询复杂的关系网络，而LangGraph作为LangChain的扩展框架，提供了基于有向无环图（DAG）的流程编排能力。本文将深入解析图数据库与
ebpf-verifier 凌云行者 ebpf ebpf verifier
ebpfverifier简介验证流程概述：DAG检查构建指令的DAG(有向无环图)，禁止循环结构经检测无法到达的指令，确保CFG(控制流图)的有效性路径模拟从第一条指令开始，遍历所有可能的执行路径模拟每条指令的执行，观察寄存器和堆栈的状态变化寄存器与类型追踪初始状态：R1指向上下文的指针，类型为PTR_TO_CTX类型传播与限制：R2=R1：R2继承PTR_TO_CTX类型R2=R1+R1：R2被
校园网--tarjan求缩点的两个经典问题泛舟起晶浪算法 c++图论
1.入度为0点通知全部2.DAG变SCC，别忘了特判称环的情况P2746[USACO5.3]校园网NetworkofSchools-洛谷#includeusingnamespacestd;#defineN100011typedeflonglongll;typedefpairpii;intn;vectormp[105],p[105];intcnt,c;intlow[105],dfn[105],sd[
【Spark】-- DAG 和宽窄依赖的核心 oo寻梦in记 Apache Spark spark 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
计算图存储采用矩阵吗，和张量关系 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 矩阵线性代数人工智能机器学习 langchain 深度学习
计算图存储采用矩阵吗，和张量关系计算图的存储方式与张量的关系一、计算图的存储方式计算图（ComputationalGraph）是一种用于描述数学运算的有向无环图（DAG），其节点代表运算（如加减乘除、矩阵乘法、激活函数等），边代表运算的输入和输出（通常是张量）。计算图的存储并不直接使用矩阵，而是通过节点和边的关系（如邻接表、属性图等结构）记录运算逻辑和数据流动向。核心存储要素：每个节点（运算）记录
Spark缓存依年南台大数据
在Spark中，缓存（Caching）是一种优化技术，用于将中间计算结果存储在内存或磁盘中，避免重复计算，从而显著提升迭代计算或交互式查询的性能。以下是关于Spark缓存的详细介绍：一、为什么需要缓存？Spark的RDD操作是惰性的，每次触发行动算子（如collect()、count()）时都会重新计算整个DAG（有向无环图）。对于需要多次使用的RDD（如迭代算法或交互式查询），这种重复计算会造成
Spark笔记四之RDD处理过程臭小优 Spark spark 任务调度
Spark任务调度Spark的任务调度分为四步1RDDobjectsRDD的准备阶段，组织RDD及RDD的依赖关系生成大概的RDD的DAG图，DAG图是有向环图。2DAGscheduler细分RDD中partition的依赖关系确定那些是宽依赖那些是窄依赖，生成更详细的DAG图，将DAG图封装成TaskSet任务集合当触发计算时(执行action型算子)将其提交给集群。3TaskScheduler
Git 回退操作终极指南：Revert 与 Reset 详解就叫飞六吧 git
Git回退操作终极指南：Revert与Reset详解引言在软件开发过程中，版本控制是必不可少的工具。Git作为最流行的分布式版本控制系统，提供了多种代码回退方式，其中revert和reset是最常用的两种。本文将深入解析它们的区别、适用场景，并通过实际演示帮助你彻底掌握这两种强大的工具。基本概念Git提交历史Git的提交历史是一个有向无环图(DAG)，每个提交都指向其父提交。理解这一点对掌握回退操
Nx 智能分发机制（Nx Agents + Nx Cloud）赵大仁前端微前端技术 java spring 前端
Nx 智能分发机制（NxAgents + NxCloud）阶段关键做的事作用1.收集信息-ProjectGraph：解析整个 workspace 依赖关系（谁依赖谁）-历史统计：每次 CI 结束后将每个任务的实际用时与缓存命中情况上传到NxCloud获得带“权重”（预计耗时）的依赖 DAG2.生成执行计划-计算criticalpath（最慢依赖链）-用历史耗时为每个 task 估价-优先调度会先执
Spark和Hadoop之间的对比和联系祈533 虚拟机
Spark和Hadoop都是大数据处理领域的重要框架，它们之间的对比和联系如下：对比-计算模型：Hadoop采用MapReduce计算模型，将任务分为Map和Reduce两个阶段，适用于批处理。Spark基于内存的分布式计算框架，提供了丰富的算子，如map、filter、reduceByKey等，能以DAG（有向无环图）的方式进行复杂的计算，适用于实时计算、交互式查询和机器学习等场景。-数据处理速
Spark SQL 之 DAG zhixingheyi_tian spark spark 大数据分布式
SQLAppStatusListeneraccumsoverridedefonTaskEnd(event:SparkListenerTaskEnd):Unit={if(!isSQLStage
Leetcode 3530. Maximum Profit from Valid Topological Order in DAG Espresso Macchiato leetcode笔记 leetcode 3530 leetcode hard leetcode双周赛155 动态规划拓扑序列
Leetcode3530.MaximumProfitfromValidTopologicalOrderinDAG1.解题思路2.代码实现题目链接：3530.MaximumProfitfromValidTopologicalOrderinDAG1.解题思路这一题的整体思路就是一个动态规划的思路，我们只需要在当前可以访问的位置当中遍历一下所有的可能性，然后取出其中的最大值即可。因此，这里的核心问题也就
spark原理总结古城的风cll 大数据 spark原理总结
spark原理driver创建sparkContext,sparkContext向master申请资源，申请完资源之后，启动worker上面的excutor进程，启动之后，资源准备好了，等待driver把任务提交，sparkContext开始构建DAG,然后划分stage，将任务切分成task进行提交
一步步教你LangGraph Studio：可视化调试基于LangGraph构建的AI智能体！明天还Ai吗 github
什么是LangGraphStudio？LangGraph是基于LangChain的AI智能体开发框架，支持用有向图（DAG）描述复杂逻辑流。而LangGraphStudio是其配套的可视化调试工具，能将复杂的代码逻辑转化为直观的流程图，帮助开发者快速定位问题、优化性能！为什么需要可视化调试？传统调试方式难以追踪多节点、多分支的智能体逻辑图形化界面让数据流、执行路径一目了然实时监控节点状态，快速发现
flink扫盲-调整checkpoint的时间会影响原来的state数据吗别这么骄傲 flink 大数据
一、核心结论原State数据仍可用只要作业的拓扑结构（DAG）和状态类型（StateDescriptor）未发生变更，旧的Checkpoint依然有效。Checkpoint间隔调整仅影响新生成的Checkpoint频率，与历史Checkpoint无关。恢复机制Flink在恢复作业时，默认会选择最近一次成功的Checkpoint（无论新旧间隔）。可通过-s参数显式指定任意历史Checkpoint路径
2025.04.09华为机考第一题重生之我在成电转码算法华为机考 java
题目描述（补丁升级迭代）某测试工具在升级时总是选择迭代次数最多的补丁版本进行升级。给定若干补丁版本之间的迭代关系：每条关系表示“当前版本”是由“前序版本”修改得到的；一个版本最多只有一个前序版本（即单链分支）；NA表示该版本没有前序版本（即为初始版本）；不存在互为前序的情况（图为有向无环图DAG）；请你返回最终可以升级的所有补丁版本，这些版本需要满足：从起点版本开始到该版本的路径长度（迭代次数）最
深入理解 LlamaIndex 查询管道：从模块化编排到自定义组件开发佑瞻 RAG 人工智能 python RAG llamaindex 查询管道
在构建智能问答系统时，我们常常需要将大模型、检索器、提示词模板等多个模块高效串联。LlamaIndex的查询管道（QueryPipeline）正是为此而生的强大工具，它以声明式API让模块编排变得简洁灵活，无论是简单的顺序执行链还是复杂的有向无环图（DAG），都能轻松驾驭。今天我们就来深入解析这个核心功能，看看如何通过它构建高效的多模态处理流程。一、查询管道的核心抽象与基础用法1.模块化编排的核心
图论算法整理与模板总结(一) Robbery07 数据结构复习算法数据结构图论
图论算法整理与模板总结(一)这篇博客主要是acwing算法基础课的学习结果，同时作为图论的复习。具体链接见:linkDFS与BFS暂时不整理。拓扑排序在图论中，拓扑排序（TopologicalSorting）是一个有向无环图（DAG,DirectedAcyclicGraph）的所有顶点的线性序列。且该序列必须满足下面两个条件：（1）每个顶点出现且只出现一次。（2）若存在一条从顶点A到顶点B的路径，
ASM系列五利用TreeApi 解析生成Class lijingyao8206 ASM 字节码动态生成 ClassNode TreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能，其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。在介绍前，先要知道一点， Tree工程的接口基本可以完
链表树——复合数据结构应用实例 bardo 数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚：数据库设计中，表结构设计的好坏，直接影响程序的复杂度。所以，本文就无限级分类（目录）树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然，什么是树，什么是链表，这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。需求简介：经常遇到这样的需求，我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如，多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的，我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
为啥要用位运算代替取模呢 chenchao051 位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候，经常会发现用&取代%，先看两段代码吧， JDK6中的HashMap中的indexFor方法： /** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) {
最近的情况麦田的设计者生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号整理一下最近的思绪以及要完成的任务 1、最近在驾校科目二练车，每周四天，练三周。其实做什么都要用心，追求合理的途径解决。为
PHP去掉字符串中最后一个字符的方法 IT独行者 PHP 字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求，去掉字符串中的最后一个字符原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符","，最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下： $str = "1,2,3,4,5,6,"; $newstr = substr($str,0,strlen($str)-1); echo $newstr;
hadoop在linux上单机安装过程 _wy_ linux hadoop
1、安装JDK jdk版本最好是1.6以上，可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号，如果报命令不存在或版本比较低，则需要安装一个高版本的JDK，并在/etc/profile的文件末尾，根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行： export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法无量多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作：提供第三方服务的系统，要同时提供执行方法和对应的回滚方法 A系统调用B,C,D系统完成分布式事务 =========执行开始======== A.aa(); try { B.bb(); } catch(Exception e) { A.rollbackAa(); } try { C.cc(); } catch(Excep
安墨移动广告：移动DSP厚积薄发引领未来广告业发展命脉矮蛋蛋 hadoop 互联网
　　“谁掌握了强大的DSP技术，谁将引领未来的广告行业发展命脉。”2014年，移动广告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论，认为移动DSP是行业突破点，一时间许多移动广告联盟风起云涌，竞相推出专属移动DSP产品。　　到底什么是移动DSP呢? 　　DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平台，为解决广告主投放的各种需求，真正实现人群定位的精准广
myelipse设置 alafqq IP
在一个项目的完整的生命周期中，其维护费用，往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。注释模板导入步骤安装方法：打开eclipse/myeclipse 选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
java数组百合不是茶 java数组
java数组的声明创建初始化； java支持C语言数组中的每个数都有唯一的一个下标一维数组的定义声明： int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3] int[] a 中有三个数，下标从0开始，可以同过for来遍历数组中的数
javascript读取表单数据 bijian1013 JavaScript
利用javascript读取表单数据，可以利用以下三种方法获取： 1、通过表单ID属性：var a = document.getElementByIdx_x_x("id"); 2、通过表单名称属性：var b = document.getElementsByName("name"); 3、直接通过表单名字获取：var c = form.content.
探索JUnit4扩展：使用Theory bijian1013 java JUnit Theory
理论机制（Theory）一.为什么要引用理论机制（Theory）当今软件开发中，测试驱动开发（TDD — Test-driven development）越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢？因为它确实拥有很多优点，它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。 TDD 的优点： &nb
[Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB bit1129 template
什么是Spring Data Mongo Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装，这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate，主要能力包括 1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理 2. 文档-对象映射，通过注解:@Document(collectio
【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息 bit1129 zookeeper
问题： 1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置 3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里 4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系？没有关系！！！ //consumers、config、brokers、cont
java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案 ronin47 java OOM 内存异常
　OOM异常的四种类型：　　　　　一：　StackOverflowError ：通常因为递归函数引起（死递归，递归太深）。-Xss 128k 一般够用。　二：　out Of memory: PermGen Space：通常是动态类大多，比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
java-实现链表反转-递归和非递归实现 bylijinnan java
20120422更新：对链表中部分节点进行反转操作，这些节点相隔k个： 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9 k=2 8->1->6->3->4->5->2->7->0->9 注意1 3 5 7 9 位置是不变的。解法：将链表拆成两部分： a.0-&
Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder bylijinnan java netty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API，有举例：接收到的ChannelBuffer如下： +--------------+ | ABC\nDEF\r\n | +--------------+ 经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后，得到： +-----+----
linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等 hotsunshine linux
Linux判断CC攻击命令详解 2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论查看所有80端口的连接数 netstat -nat|grep -i '80'|wc -l 对连接的IP按连接数量进行排序 netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n 查看TCP连接状态 n
Spring获取SessionFactory ctrain sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual"; WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext(); String[] names = wac.getBeanDefinitionNames(); for(int i=0; i&
Hive几种导出数据方式 daizj hive 数据导出
Hive几种导出数据方式 1.拷贝文件如果数据文件恰好是用户需要的格式，那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。 hadoop fs –cp source_path target_path 2.导出到本地文件系统 --不能使用insert into local directory来导出数据，会报错 --只能使用
编程之美 dcj3sjt126com 编程 PHP 重构
我个人的 PHP 编程经验中，递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码，会更有利于对递归以及静态变量的理解 header("Content-type: text/plain"); function static_function () { static $i = 0; if ($i++ < 1
Android保存用户名和密码 dcj3sjt126com android
转自：http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html 我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目，都有用户登录功能，为了让用户的体验效果更好，我们通常会做一个功能，叫做保存用户，这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码，这里我使用3种方式来存储用户名和密码 1、通过普通的txt文本存储 2、通过properties属性文件进行存
Oracle 复习笔记之同义词 eksliang Oracle 同义词 Oracle synonym
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098861 1.什么是同义词同义词是现有模式对象的一个别名。概念性的东西，什么是模式呢？创建一个用户，就相应的创建了一个模式。模式是指数据库对象，是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
Ajax案例 gongmeitao Ajax jsp
数据库采用Sql Server2005 项目名称为:Ajax_Demo 1.com.demo.conn包 package com.demo.conn; import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException; //获取数据库连接的类public class DBConnec
ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别 hvt .net Web C#asp.net hovertree
如果访问的地址是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
SVG 教程（七）SVG 实例，SVG 参考手册天梯梦 svg
SVG 实例在线实例下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。谷歌Chrome，火狐，Internet Explorer9，和Safari都支持。注意：下面的例子将不会在Opera运行，即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例 SVG基本形状一个圆矩形不透明矩形一个矩形不透明2 一个带圆角矩
事务管理 luyulong java spring 编程事务
事物管理 spring事物的好处为不同的事物API提供了一致的编程模型支持声明式事务管理提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API 整合spring的各种数据访问抽象 TransactionDefinition 定义了事务策略 int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别 READ_COMMITTED
基础数据结构和算法十一：Red-black binary search tree sunwinner Algorithm Red-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
centos同步时间 stunizhengjia linux 集群同步时间
做了集群，时间的同步就显得非常必要了。以下是查到的如何做时间同步。在CentOS 5不再区分客户端和服务器，只要配置了NTP，它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包： # yum install ntp 2)配置时间源（默认就行，不需要修改） # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾：http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：《NFC：Arduino、Andro

按字母分类： A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 其他