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本文将详细探讨如何在Python中连接全种类数据库以及实现相应的CRUD(创建,读取,更新,删除)操作。我们将逐一解析连接MySQL,SQLServer,Oracle,PostgreSQL,MongoDB,SQLite,DB2,Redis,Cassandra,MicrosoftAccess,ElasticSearch,Neo4j,InfluxDB,Snowflake,AmazonDynamoDB,
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第1阶段-数据仓库基1.MysQL关系型数据库(MySQL介绍、MySQL安装、MySQL基础语法、MySQL高级语法、MySQL系统架构、MySQL存储引擎、MySQL索引、MySQL备份恢复、MySQL主从、主主复制、MySQL存储过程、MySQL分库分表、MySQL综合案例、MySQL性能优化)2.Python编程技术(Python基础语法、Python循环、Python集合、Python函
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1、外部表和内部表Hive表分为两类,即内部表和外部表。所谓内部表,即Hive管理的表,Hive内部表的管理既包含逻辑以及语法上的,也包含实际物理意义上的,即创建Hive内部表时,数据将真实存在于表所在的目录内,删除内部表时,物理数据和文件也一并删除。外部表(externaltable)则不然,其管理仅仅是在逻辑和语法意义上的,即新建表仅仅是指向一个外部目录而已。同样,删除时也并不物理删除外部目录
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一、Hadoop的作用本质来说hadoop的作用是在多计算机集群环境中营造一个统一而稳定的存储和计算环境,并能为其他分布式应用服务提供平台支持。或者说将多台计算机组织成了一台计算机,让他们做同一件事,在这其中HDFS就相当于这台计算机的硬盘,而MapReduce就是这台计算机的CPU控制器。二、Hadoop环境部署按着正常来说我们想要部署Hadoop集群需要把相同的软件部署到众多计算机上,实际学习
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1、HadoopMapReduce介绍mapreduce的思想:分而治之,先分再和,分而治之,把复杂的问题分解,然后逐个解决,分别计算出结果。拆分求解合并拆分求解合并原问题子问题子问题的解结果子问题子问题的解模拟实现分布式计算:分布式计算和集中式计算相对,有些应用需要非常巨大的算力才能完成,如果采用集中式计算,需要耗费比较长的时间,分布式计算应该将该应用分解成许多小的部分,分配给多台计算机进行处理
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大数据技术之大数据概论第1章大数据概念大数据(BigData):指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。按顺序给出数据存储单位:bit、Byte、KB、MB、GB、**TB、PB、EB、**ZB、YB、BB、NB、DB。1Byte=8bit1K=1024Byte1MB=10
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相关概念和应用场景大数据
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式计算和存储架构。说人话的通俗描述:你在爱奇艺网站看过一次科幻片后,下次再登录爱奇艺,首页会把最新科幻动作片推送给你,目的是要向你多收点会员费。这背后的技术就是叫大数据的技术来自动判断你好什么口味的电影。行业描述:开源的分布式存储和计算框架,广泛用户海量数据的存储和处理,比如淘宝网的商品推送,爱奇艺视频的首页电影推送。Hadoop的主要组件:htt
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目录1、企业存储系统1.1认识硬盘、RAID1.2存储架构1.3文件系统1.4文件系统的分类(按照位置)1.5海量数据存储面临的问题2、场景案例:如何实现分布式文件存储2.1如何解决海量数据存的下的问题2.2如何解决海量数据文件查询边界问题2.3如何解决大文件传输效率慢的问题2.4如何解决硬件故障导致的数据丢失问题2.5如何解决用户查询视角统一规整问题3、分布式文件系统HDFS入门3.1简介3.2
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RAID:RedundantArraysofIndependentDrives独立冗余磁盘阵列,独立磁盘构成的具有冗余功能的阵列。GFS:GoogleFileSystemGoogle文件系统HDFS:HadoopDsitributedFileSystemHadoop分布式文件系统Zookeeper:分布式应用程序协调服务,是Hadoop和Hbase的重要组件Hadoop:Apache基金会所开发的
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大数据开发hadoop大数据linux
文章目录一、Linux操作系统的安装二、在Ubuntu20.04.2.0中进行Hadoop伪分布式安装1、Ubuntu20.04.2.0安装jdk2、配置SSH无密码登录3、Hadoop的下载与安装4、Hadoop环境配置5、启动与关闭Hadoop6、查看Hadoop的基本信息6.1、查看HDFSWeb界面6.2、查看YARNWeb界面三、在Centos7中进行Hadoop伪分布式安装一、Linu
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我是夜阑的狗
大数据学习笔记hadoopjavaeclipse
所属专栏:【大数据学习笔记(华为云)】作 者:我是夜阑的狗个人简介:一个正在努力学技术的码仔,专注基础和实战分享,欢迎咨询!欢迎大家:这里是CSDN,我总结知识的地方,喜欢的话请三连,有问题请私信文章目录前言1.购买云ECS主机2.开发环境step1创建hadoop用户step2更新aptstep3安装最新版本的Javastep4配置SSH无密码登陆节点3.安装Hadoopstep1下载step
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深度了解MapReduce运行流程,通过案例全面了解MR运行过程、涉及的组件、设计的思想。对MapReducePartition、MapreduceCombiner、MapReduce编程技巧掌握,对自定义对象、序列化、排序、分区、分组的实现熟练掌握,掌握MapReduce并行度机制、工作流程和shuffle的机制。1、MapreducePartition、Combiner输出结果文件只有一个。默
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大数据目前技术组件有很多,比如有hdfs,hive,spark,flink,kafka,clickhouse,cdh,nifi,streamset等等技术,主流的开发语言有Java,Scala,Python等等开发语言,大数据SQL必须要会,MySQL和hive,clickhouse等等SQL语言都要会,SQL语言必须要会而且要能随时写百行以上的SQL语言下面是我整理的学习笔记和大数据学习的基本路
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之前有看过一些基础的大数据课程,现在又回来发现这里的课程更新还是蛮快的,讲的内容干货也很多,继续学习一下,下面是一些主要内容说明。地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/58?spm=a2c6h.17661847.0.0.3b266fb2aXVsbc第一节Flink中文社区发起人开课寄语内容介绍:1.大数据趋势2.ApacheFlink的介绍
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很多人可能都是在2015年才听到Flink这个词,其实早在2008年,Flink的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目,在2014被Apache孵化器所接受,然后迅速地成为了ASF(ApacheSoftwareFoundation)的顶级项目之一。Flink的最新版本目前已经更新到了0.10.0了,在很多人感慨Spark的快速发展的同时,或许我们也该为Flink的发展速度点个赞。Flink是一个针
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Linux目录操作一、常用权限操作(一)、常用权限操作(1)chgrp命令(2)chown命令(3)chmod命令(二)、权限操作1、创建文件,设置其用户组2、修改文件的所有者3、修改文件所有者与用户组4、修改文件操作权限二、常用目录操作(一)、常用目录操作2、目录操作实战1、获取命令帮助信息2、查看当前目录3、显示目录(文件)4、创建目录创建多级目录方法一:采用参数-p直接创建方法二、逐层创建每
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1.使用文本编辑器开发JAVA程序。建议刚开始学用文本编辑器,而不用IDE,IDE有补全功能方便很多。2.使用MyEclipse开发JAVA程序,真正用于企业写编程的软件。SUN公司,目前稳定的版本是java7JAVA平台的体系结构基础核心:JAVASEJAVAEEJAVAME-移动端应用–不在有人使用,因为安卓、IOS流行。JavaSE=JavaStandardEditionJavaEE=Jav
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泊浮目
本文首发于泊浮目的:https://www.jianshu.com/u/204b8aaab8ba版本日期备注1.02021.6.20文章首发最近Iceberg有点小火,在这里也是根据自己看到的资料做个笔记输出一下。数据湖的定义就不说了,不了解的小伙伴可以看我之前做的笔记大数据学习笔记1:数仓、数据湖、数据中台。1.数据湖发展现状从广义上来说数据湖系统主要包括数据湖村处和数据湖分析现有数据湖技术主要
- 大数据学习笔记-HDFS(三)——集群管理运维
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1、HDFS数据迁移解决方案1.1迁移方案——数据迁移的使用场景和考量因素场景冷热集群数据同步、分类存储使用频率较高的数据随着时间发展频率变低而迁移集群数据整体搬迁:原A机房搬迁到B机房数据的准实时同步:数据双备份使用考量因素带宽:带宽使用多了影像正常业务,带宽低了迁移慢性能:采用单机程序,还是多线程的分布式程序增量同步:TB\PB级别的数据如何只迁移增量数据数据迁移的同步性:数据迁移的过程需要保
- 大数据学习笔记:Hadoop之HDFS(上)
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HDFS(HadoopDistributedFileSystem)Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。分布式文件系统(DistributedFileSystem)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。[优点]支持超大文件:超大文件在这里指的是几百M,几百GB,甚至几TB大小的文
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大数据大数据学习笔记
目录需求分析背景介绍目标需求数据内容DBeaver连接到Hive建库建表加载数据ETL数据清洗数据问题需求实现查看结果扩展指标计算需求需求指标统计可视化展示BIFineBI的介绍及安装FineBI配置数据源及数据准备可视化展示P73~77https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7?p=73需求分析背景介绍聊天平台每天都会有大量的用户在线,会出现大量的聊天
- 黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作
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目录思考规划安装MySQL数据库修改root用户密码配置Hadoop下载解压Hive提供MySQLDriver包配置Hive初始化元数据库启动Hive(使用Hadoop用户)Hive体验HiveServer2HiveServer2服务启动Beelinep48、51、52https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7/?p=48思考Hive是分布式运行的框架还
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大数据学习笔记一.概念1.传统数据处理架构2.有状态的流处理二.批处理与流处理1.批处理2.流处理三.大数据软件生态1.Hadoop2.Spark3.Flink一.概念大数据(BigData)指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。四个主要特征:Volume(数据量)数据量
- 大数据学习笔记(一)
加油牛牛
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一、大数据的概念无法再一定时间范围内用软件工具进行管理与处理的数据集合称之为大数据。大数据技术主要解决存储和分析计算问题.1.4V特征-A.Valume 大量 (KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB)-B.Velocity 高速 分布式技术(N台计算机同时运算.)-C.Variety 多样 (存储结构化数据与非结构化数据和半结构化数据)-D.Value 低价值密度2.结构化、
- 大数据学习笔记-Yarn(二)
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大数据大数据学习hadoop
YarnWebUI服务1.1yarnwenUI服务,http://RMHOST:8088打开页面,以列表的形式展示处于各种状态的各种程序以下参数指定UI地址UI页面的参数介绍(图片来源黑马程序员教程)1.2JobHistoryServer服务仅存储已经完成的Mapredyce应用程序的作业历史信息,当启用JHS服务时,建议开启日志聚合功能。配置mapreduce.jobhistory.addres
- 大数据学习笔记-Yarn(一)
天码村
大数据大数据学习hadoopyarn
1、yarn产生和发展历史背景:数据、程序、运算资源三者组合在一起,才能完成数据的处理,单机不存在问题,但是分布式环境如何协调是一个问题。Hadoop早期用户使用Hadoop与众多主机上运行的桌面程序类似:在少了几个节点上建立一个集群、将数据载入HDFS、运行mapreduceHadoop演进阶段:Adhoc集群以单用户的方式建立,随着私人集群的使用实现了HDFS集群的共享,不同于HDFS,共享m
- 黑马大数据学习笔记3-MapReduce配置和YARN部署以及基本命令
蓝净云
大数据大数据学习笔记
目录部署说明MapReduce配置文件YARN配置文件分发配置文件集群启动命令开始启动YARN集群查看YARN的WEBUI页面保存快照YARN集群的启停命令一键启动脚本单进程启停提交MapReduce任务到YARN执行提交wordcount示例程序查看运行日志提交求圆周率示例程序p41~43https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7/?p=41部署说明H
- 黑马大数据学习笔记2-HDFS基本操作
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目录进程启停管理一键启停脚本单进程启停文件系统操作命令HDFS文件系统基本信息介绍创建文件夹查看指定目录下内容上传文件到HDFS指定目录查看HDFS文件内容下载HDFS文件拷贝HDFS文件追加数据到HDFS文件HDFS数据移动HDFS数据删除其他命令HDFSWEB浏览HDFS权限修改权限https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7?p=26切换到hadoo
- 黑马大数据学习笔记0-环境配置
蓝净云
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目录设置VMware网络CentOS操作系统三台虚拟机系统配置:主机名、固定IP、SSH免密登录配置主机名映射配置SSH免密登录创建hadoop用户并配置免密登录JDK1.8环境部署防火墙、SELinux、时间同步设置快照视频p3-p5https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7?p=3设置VMware网络网段设置为192.168.88.0网关设置为192
- 黑马大数据学习笔记2-HDFS环境部署
蓝净云
大数据学习笔记
目录环境部署hadoop-3.3.4.tar.gz构建软链接配置workers文件夹配置hadoop-env.sh文件配置core-site.xml文件配置hdfs-site.xml文件准备数据目录分发Hadoop文件夹将Hadoop的一些脚本、程序配置到PATH中授权为hadoop用户格式化整个文件系统查看HDFSWEBUI保存快照https://www.bilibili.com/video/B
- Java 并发包之线程池和原子计数
lijingyao8206
Java计数ThreadPool并发包java线程池
对于大数据量关联的业务处理逻辑,比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式,并且可以提高线程利用率,并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。
这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
- java编程思想 抽象类和接口
百合不是茶
java抽象类接口
接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持
1 ,抽象类 : 如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)
抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体
package com.wj.Interface;
- [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统
comsci
数据挖掘
随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...
所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产
&nb
- 数组队列总结
沐刃青蛟
数组队列
数组队列是一种大小可以改变,类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比,它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题,而且因为泛型(类似c++中模板的东西)的存在而支持各种类型。
以下是数组队列的功能实现代码:
import List.Student;
public class
- Oracle存储过程无法编译的解决方法
IT独行者
oracle存储过程
今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译,流程规范上的东西,Dave 这里不多说,看看怎么解决问题。
1. 查看无效对象
XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
- 重装系统之后oracle恢复
文强chu
oracle
前几天正在使用电脑,没有暂停oracle的各种服务。
突然win8.1系统奔溃,无法修复,开机时系统 提示正在搜集错误信息,然后再开机,再提示的无限循环中。
无耐我拿出系统u盘 准备重装系统,没想到竟然无法从u盘引导成功。
晚上到外面早了一家修电脑店,让人家给装了个系统,并且那哥们在我没反应过来的时候,
直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表,再装系统。
然后的结果就是我的oracl
- python学习二( 一些基础语法)
小桔子
pthon基础语法
紧接着把!昨天没看继续看django 官方教程,学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别:
1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式
2.
/ 除 结果浮点型
// 除 结果整形
% 除 取余数
* 乘
** 乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25
_&
- svn 常用命令
aichenglong
SVN版本回退
1 svn回退版本
1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version
两者的区别:
revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)
revert chanages from this versio
- 某小公司面试归来
alafqq
面试
先填单子,还要写笔试题,我以时间为急,拒绝了它。。时间宝贵。
老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。
面试官很刁难,问了几个问题,记录下;
1,包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了
2,hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果,他说我说反了。
3,最恶心的一道题,抽象类继承抽象类吗?(察,一般它都是被继承的啊)
4,stru
- 动态数组的存储速度比较 集合框架
百合不是茶
集合框架
集合框架:
自定义数据结构(增删改查等)
package 数组;
/**
* 创建动态数组
* @author 百合
*
*/
public class ArrayDemo{
//定义一个数组来存放数据
String[] src = new String[0];
/**
* 增加元素加入容器
* @param s要加入容器
- 用JS实现一个JS对象,对象里有两个属性一个方法
bijian1013
js对象
<html>
<head>
</head>
<body>
用js代码实现一个js对象,对象里有两个属性,一个方法
</body>
<script>
var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
- 探索JUnit4扩展:使用Rule
bijian1013
java单元测试JUnitRule
在上一篇文章中,讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式,即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。
1. Rule
&n
- [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化
bit1129
POJO
当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时,使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种:
1. POJO对象不包含任何泛型的字段
2. POJO对象包含泛型字段,例如泛型集合或者泛型类
Data类 a.不是泛型类, b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO
 
- 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用
bit1129
kafka
0.Kafka服务器的配置
一个Broker,
一个Topic
Topic中只有一个Partition() 1. Producer:
package kafka.examples.producers;
import kafka.producer.KeyedMessage;
import kafka.javaapi.producer.Producer;
impor
- lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify
ronin47
1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync
最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案,原先使用的是 inotify + rsync,但随着文件数量的增大到100W+,目录下的文件列表就达20M,在网络状况不佳或者限速的情况下,变更的文件可能10来个才几M,却因此要发送的文件列表就达20M,严重减低的带宽的使用效率以及同步效率;更为要紧的是,加入inotify
- java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
bylijinnan
java
public class IsBinTreePostTraverse{
static boolean isBSTPostOrder(int[] a){
if(a==null){
return false;
}
/*1.只有一个结点时,肯定是查找树
*2.只有两个结点时,肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
- MySQL的sum函数返回的类型
bylijinnan
javaspringsqlmysqljdbc
今天项目切换数据库时,出错
访问数据库的代码大概是这样:
String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName";
List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql);
for (Map row : rows
- java设计模式之单例模式
chicony
java设计模式
在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的:
作为对象的创建模式,单例模式确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构
单例模式的特点:
单例类只能有一个实例。
单例类必须自己创建自己的唯一实例。
单例类必须给所有其他对象提供这一实例。
饿汉式单例类
publ
- javascript取当月最后一天
ctrain
JavaScript
<!--javascript取当月最后一天-->
<script language=javascript>
var current = new Date();
var year = current.getYear();
var month = current.getMonth();
showMonthLastDay(year, mont
- linux tune2fs命令详解
daizj
linuxtune2fs查看系统文件块信息
一.简介:
tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数,Windows下面如果出现意外断电死机情况,下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检,而且是可以通过tune2fs命令,自行定义自检周期及方式。
二.用法:
Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
- 做有中国特色的程序员
dcj3sjt126com
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有
- Android:TextView属性大全
dcj3sjt126com
textview
android:autoLink 设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时,文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all) android:autoText 如果设置,将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果,在显示输入法并输
- tomcat虚拟目录安装及其配置
eksliang
tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2097184
1.-------------------------------------------tomcat 目录结构
config:存放tomcat的配置文件
temp :存放tomcat跑起来后存放临时文件用的
work : 当第一次访问应用中的jsp
- 浅谈:APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞
gg163
APP
首先,说到APP的安全漏洞,身为程序猿的大家应该不陌生;如果抛开安卓自身开源的问题的话,其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上,有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测(ineice.com)的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。
1. 应用反编译漏洞:APK 包非常容易被反编译成可读
- C#根据网址生成静态页面
hvt
Web.netC#asp.nethovertree
HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页,以及显示用户名,退出等功能。根据网址生成页面的方法:
bool CreateHtmlFile(string url, string path)
{
//http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm
stri
- SVG 教程 (一)
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svg
SVG 简介
SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识:
继续学习之前,你应该对以下内容有基本的了解:
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XML 基础
如果希望首先学习这些内容,请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG?
SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics)
SVG 用来定义用于网络的基于矢量
- 一个简单的java栈
luyulong
java数据结构栈
public class MyStack {
private long[] arr;
private int top;
public MyStack() {
arr = new long[10];
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public MyStack(int maxsize) {
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- 基础数据结构和算法八:Binary search
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AlgorithmBinary search
Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
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12个C语言面试题,涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存,看看你能做出几个!
1.gets()函数
问:请找出下面代码里的问题:
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char buff[10];
memset(buff,0,sizeof(buff));
- ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动ITeye试读
ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7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。
7月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2092746
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):
《Java性能优化权威指南》