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网络python服务器
背景在处理大规模数据集时,通常需要在不同存储设备、不同服务器或文件夹之间高效地传输数据。如果采用单线程传输方式,当数据量非常大时,整个过程会非常耗时。因此,通过多线程并行处理可以大幅提升数据传输效率。本文将分享一个基于Python多线程实现的高效数据传输工具,通过遍历源文件夹中的所有文件,将它们移动到目标文件夹。工具和库这个数据集转移工具主要依赖于以下Python标准库:os:用于文件系统操作,如
- SIMD(单指令多数据)指令集 简介
goTsHgo
CPU架构分布式大数据硬件架构
SIMD(SingleInstruction,MultipleData,单指令多数据)是一种并行处理技术,广泛应用于现代计算机处理器的架构中。它允许在一次指令操作中对多个数据元素进行并行处理,从而提高计算效率,尤其在处理大量相同类型数据时具有显著优势。SIMD的工作原理在传统的指令集架构(如SISD,单指令单数据)中,一条指令一次只能操作一个数据元素。例如,如果你有一个数组,你需要对数组中的每一个
- Puppeteer Cluster:自动化网页操作的新利器
宋溪普Gale
PuppeteerCluster:自动化网页操作的新利器puppeteer-clusterthomasdondorf/puppeteer-cluster:PuppeteerCluster是一个基于Puppeteer的库,用于并行处理多个网页操作任务,可以提高网页抓取和自动化任务的效率。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pu/puppeteer-cluster在
- 如何搭建一个渲染农场
炫云云渲染
渲染农场渲染解决方案
在影视特效、动画制作、建筑设计等领域,渲染农场作为高性能计算集群的应用,扮演着至关重要的角色。它通过将大量的渲染任务分配到多个计算节点上并行处理,极大地提升了渲染效率,缩短了项目周期。搭建一个渲染农场是一个复杂的事情,要考虑很多因素,本文将详细介绍如何搭建一个基本的渲染农场,包括前期规划、硬件选择、软件配置、网络设置、运维管理等方面。一、前期规划与需求分析1.明确渲染需求,在搭建渲染农场之前,首先
- NPU技术总结
技术学习分享
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NPUs简介定义:NPUs是一种专门为执行机器学习算法和神经网络操作而设计的处理器。起源:随着人工智能和深度学习的发展,NPUs应运而生,以满足对高效率和高能效的计算需求。NPUs的设计架构:NPUs通常采用不同于传统CPU或GPU的架构,优化了矩阵运算和并行处理。指令集:它们拥有专门的指令集,用于加速神经网络中的常见操作,如卷积和激活函数。NPUs的核心技术并行性:NPUs利用数据并行性和任务并
- Hadoop-MapReduce机制原理
H.S.T不想卷
大数据hadoopmapreduce大数据
MapReduce机制原理1、MapReduce概述2、MapReduce特点3、MapReduce局限性4、MapTask5、Map阶段步骤:6、Reduce阶段步骤:7、MapReduce阶段图1、MapReduce概述 HadoopMapReduce是一个分布式计算框架,用于轻松编写分布式应用程序,这些应用程序以可靠,容错的方式并行处理大型硬件集群(数千个节点)上的大量数据(多TB数据集)
- Unity3D Compute Shader如何进行同步详解
Clank的游戏栈
java开发语言
前言在Unity3D中,ComputeShaders是一种利用GPU并行处理能力执行复杂计算的方法。由于GPU的工作方式,通常不需要像CPU上那样显式地处理线程同步问题,因为GPU的线程(通常称为工作项或SIMD单元)是大量并发执行的,并且它们通常遵循相同的执行路径。然而,在处理共享资源(如全局内存或图像缓冲区)时,仍需注意避免数据冲突和确保数据一致性。对惹,这里有一个游戏开发交流小组,大家可以点
- 并行处理的艺术:深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块
杨哥带你写代码
pytorch人工智能python
标题:并行处理的艺术:深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域,模型的规模和复杂性不断增长,这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。PyTorch,作为当前流行的深度学习框架之一,提供了torch.nn.parallel模块,允许我们轻松地将模型部署到多个GPU上。本文将详细介绍如何使用这个模块,以及如何通过并行化来提高模型的计算效率。引言深度学
- Mapreduce是什么
whisky丶
简单来说,MapReduce是一个编程模型,用以进行大数据量的计算。HadoopMapReduce是一个软件框架,基于该框架能够容易地编写应用程序,这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。Mapreduce的特点:软件框架并行处理可靠且容错大规模集群海量数据集
- Oracle数据库在企业级应用中的优势与最佳实践
Lill_bin
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引言Oracle数据库是世界上领先的关系型数据库管理系统之一,以其高性能、可靠性、安全性和可扩展性而闻名。在企业级应用中,Oracle数据库提供了强大的数据管理能力,支持着全球众多大型企业的业务运营。Oracle数据库的核心优势高性能:Oracle数据库拥有先进的查询优化器和并行处理能力,能够处理大量并发事务和复杂的查询。可靠性:通过使用RAID、数据镜像和自动故障转移等技术,Oracle确保了数
- 第四十六章 SQL命令 FROM(二)
Cache技术分享
第四十六章SQL命令FROM(二)%PARALLEL这个可选关键字在查询的FROM子句中指定。它建议IRIS使用多个处理器(如果适用)并行处理查询。这可以显著提高使用一个或多个COUNT、SUM、AVG、MAX或MIN聚合函数和/或GROUPBY子句的某些查询的性能,以及许多其他类型的查询。这些通常是处理大量数据并返回小结果集的查询。例如,SELECTAVG(SaleAmt)FROM%PARALL
- Java-List分批多线程执行
ZHOU_VIP
MACjava开发语言
为了实现列表分批多线程执行,并返回结果,默认一次执行100个元素,我们可以创建一个工具类ListBatchExecutor,它包含一个静态方法executeInBatches,该方法接收一个列表、一个处理每个元素的函数以及一个自定义线程池,并利用CompletableFuture来并行处理这些元素。ListBatchExecutor.javaimportjava.util.ArrayList;im
- 释放GPU潜能:PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践
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释放GPU潜能:PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中,计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。PyTorch,作为当前领先的深度学习框架之一,提供了torch.nn.DataParallel这一工具,使得开发者能够利用多个GPU进行数据并行处理,从而显著加速模型训练。本文将详细介绍如何在PyTorch中使用torch.nn.Dat
- 并行处理的魔法:PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南
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并行处理的魔法:PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域,模型训练往往需要大量的计算资源和时间。PyTorch,作为当前最流行的深度学习框架之一,提供了torch.multiprocessing模块,使得开发者能够利用多核CPU进行多进程训练,从而显著加速训练过程。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.multiprocessing进行
- Shell编程规范与变量:Shell编程前的必要基础知识
shyuu_
服务器linux云计算运维运维开发
文章目录1.查看进程的父子关系**1.1使用`ps-ef--forest`****1.2子Shell与进程关系**2.子Shell的概念与应用**2.1子Shell的概念****2.2多进程并行处理任务**3.`source`命令与子Shell的区别**3.1`source`命令****3.2子Shell的区别**4.重定向操作**4.1标准输入/输出/错误流与设备****4.2常见重定向操作**
- 6U VPX总线架构:搭载飞腾D2000/FT2000 + FPGA-K7(赛灵思)
未来通信-国产化板卡及设备定制
fpga开发信息与通信国产化飞腾处理器
"CPU+FPGA"结构是指一种结合了中央处理器(CPU)和现场可编程门阵列(FPGA)的系统架构。这种架构利用了CPU的通用计算能力和FPGA的并行处理能力,可以提供高效能、低延迟和高灵活性的计算平台。K7是Xilinx7系列FPGA中的一个系列,这个系列的FPGA提供了高性能和低功耗的特点,非常适合于各种应用,包括通信、航空航天与国防、汽车、工业、科学计算等领域。Kintex-7FPGA的一些
- CUDA指南-CUDA简介与开发环境搭建
小虾米欸
CUDA指南CUDA
CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型,它允许开发者利用NVIDIAGPU进行高效的通用计算任务。以下是对CUDA的详细介绍:GPU与CPU的不同GPU(图形处理单元)与CPU(中央处理单元)在设计和功能上有所不同。GPU拥有更多的处理核心,专为并行处理设计,适合执行大量数据的并行计算任务。相比之下,CPU拥有较少的
- Ruby并发模型:解锁多线程编程的奥秘
2402_85758349
ruby开发语言后端
标题:“Ruby并发模型:解锁多线程编程的奥秘”摘要Ruby作为一种动态、灵活的编程语言,提供了多种并发模型来满足不同场景下的并行处理需求。从传统的线程模型到基于Actor的并发,Ruby的并发编程世界丰富多彩。本文将深入探讨Ruby中的并发模型,包括线程、进程、事件机以及一些流行的并发工具和库。1.线程(Threads)Ruby的线程模型是最直观的并发手段。线程允许程序在多核处理器上同时执行多个
- 一文讲明白集群与负载均衡
modelsetget
服务器搭建负载均衡运维集群
集群概念与优势定义:计算机集群是协同工作的计算机组,通常被视为单一系统。服务节点:部署了应用程序的服务器。集群优势:提高性能:通过增加服务节点实现并行处理,提升整体处理能力。高可用性:服务节点间相互容错,保障服务持续运行。灵活拓展:根据流量需求增减服务节点,应对流量高峰。降低成本:使用成本较低的标准硬件,减少资源浪费。负载均衡概念与作用定义:在多个资源中分配负载,优化资源使用,提高吞吐率,最小化响
- Yarn安装与使用指南:在Windows系统上的详细教程
2401_85763639
yarn
Yarn是一个现代的包管理器,由Facebook团队开发,旨在提高开发效率和依赖管理的可靠性。它通过并行处理依赖安装,缓存下载的包,以及锁定依赖版本来实现更快的安装速度和更一致的构建过程。本文将提供一个详细的教程,指导如何在Windows系统上安装Yarn,并介绍其基本使用方法。1.Yarn概述在开始安装之前,了解Yarn的基本概念和它与npm(NodePackageManager)的区别是有益的
- 高性能计算(HPC)与超级计算
给生活加糖!
科技
1.引言随着科技的飞速发展,计算需求在各个领域中不断增加。高性能计算和超级计算成为了解决复杂科学问题、处理大规模数据的关键工具。无论是在气象模拟、基因组研究、物理模拟,还是在金融分析和人工智能训练中,HPC和超级计算都发挥着至关重要的作用。2.高性能计算(HPC)概述高性能计算通常是指利用并行处理的方式,使用多个处理器同时执行计算任务,以大幅提高计算效率和处理能力。HPC系统通常由多个节点(节点由
- GPGPU
朝朝暮暮Quake
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1、GPGPU(general-purposegraphicsprocessorunitsarchitecture,通用图像处理器):是一种利用处理图形任务的图形处理器来计算原本由中央处理器处理的通用计算任务。这些通用计算常常与图形处理没有任何关系。从传统上来说用于处理图形计算,但越来越用于高性能计算、人工智能领域等。由于现代图形处理器强大的并行处理能力和可编程流水线,令流处理器可以处理非图形数据
- Java基础知识——流
NHuan^_^
java开发语言
文章目录一、流的概念定义特性惰性执行不存储数据二、流的创建从集合创建从数组创建使用`Stream.of()`方法三、流的操作中间操作示例代码终端操作示例代码四、流的并行处理五、总结一、流的概念定义流是用于操作数据源(如集合、数组等)生成的元素序列的抽象数据结构。流就像花洒一样,通过不同的过滤器和形状来改变数据流的形式和处理方式。特性惰性执行流的中间操作(如filter,map等)不会立即执行,而是
- dsp开发与arm开发有什么区别,应用差别
闲人怪喵
dsp开发arm开发
一、DSP开发与ARM开发的区别DSP(DigitalSignalProcessor)和ARM(AdvancedRISCMachine)是两种不同类型的处理器,它们在设计理念、应用领域、指令集架构、性能特点等方面有所区别。设计理念和应用领域DSP:主要用于数字信号处理,如音频、视频、通信和图像处理等领域。它具有高性能的浮点运算能力和并行处理能力,适用于对数据进行快速处理和分析。ARM:是一种基于精
- Java Stream中的Spliterator类深入解析
码到三十五
源码解读java
❃博主首页:「码到三十五」,同名公众号:「码到三十五」,wx号:「liwu0213」☠博主专栏:♝博主的话:搬的每块砖,皆为峰峦之基;公众号搜索「码到三十五」关注这个爱发技术干货的coder,一起筑基在Java的StreamAPI中,Spliterator(可分割迭代器)是一个核心组件,它不仅支持高效的遍历操作,还提供了强大的并行处理能力。本文将详细介绍Spliterator的概念、原理、作用、类
- C#中的PLINQ和LINQ的效率对比
搬砖的诗人Z
C#c#linq开发语言
PLINQ(ParallelLINQ)和LINQ(LanguageIntegratedQuery)都是.NET框架中的功能,用于对集合进行查询和操作。它们之间的主要区别在于并行处理能力。LINQ:LINQ是一种用于在.NET应用程序中进行数据查询和操作的语言集成功能。它提供了一种统一的方式来查询各种数据源,如集合、数组、XML、数据库等。LINQ是在单线程环境中执行查询操作的,因此对于大型数据集或
- MYSQL的读写扩展
hailang86
mysql数据库
1.分布式数据库有很多种:采用分库分表方式将数据路由拆分到多个数据库上;以greenplum未代表的mpp数据库架构;以tidb为代表的newSQl数据库架构。2.mpp数据架构是一种处理大规模数据分析任务的分布式数据架构,大规模并行处理。当执行一条SQL语句时,会将语句发送到所有数据节点进行查询处理,利用多节点的计算能力进行计算。3.分库分表主要用于简单的业务场景,OLTP场景,onlinetr
- http管道化
亮学长
http网络协议网络
HTTP管道化(HTTPpipelining)是HTTP/1.1协议中的一项机制,允许客户端发送多个HTTP请求到服务器端,而无需等待每个请求的响应。通过HTTP管道化,客户端可以在单个TCP连接上发送多个请求,而服务器则可以并行处理这些请求,减少了请求-响应周期之间的等待时间,提高了传输效率和性能。下面是HTTP管道化的工作流程:客户端发起多个HTTP请求并将它们打包发送到服务器端,而无需等待响
- 如果对类似汽车这种单体进行建模,围绕一圈拍摄,普通的手机或者相机拍摄的照片有足够的重叠度就能建模吗?不需要专业的设备可以吗?
大势智慧
汽车3d一问一答实景三维三维建模三维重建
答:可以建模。提供了完备的单体照片,在不需专业设备的情况下也可实现建模。重建大师是一款专为超大规模实景三维数据生产而设计的集群并行处理软件,输入倾斜照片,激光点云,POS信息及像控点,输出高精度彩色网格模型,可一键完成空三、自动建模和LOD构建。下载地址:武汉大势智慧-实景三维-云端建模-新型基础设施#实景三维##三维重建##重建大师##三维模型##三维建模##一问一答#
- 程序员们的三高:高并发、高性能、高可用!
技术灭霸
01高并发1.1简介高并发(HighConcurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间(ResponseTime),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(QueryPerSecond),并发用户数等。响应时间:系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin