- ReactNative应用打包后无网络解决方案
程序猿也会飞
最佳实践reactnativeandroidreact.js
ReactNative打包应用后,应用没有网络解决方案:在android\app\src\main\res下创建xml文件夹在xml文件夹中创建network_security_config.xml文件network_security_config.xml内容:在android\app\src\main文件夹AndroidManifest.xml文件内的Application标签中添加属性andr
- tcp delayed ack
子羽潇潇
tcpiptcp/ip
whatisTCPdelayedACKTCPdelayedacknowledgmentisatechniqueusedbysomeimplementationsoftheTransmissionControlProtocolinanefforttoimprovenetworkperformance.Inessence,severalACKresponsesmaybecombinedtogether
- 什么是高防CDN?
江苏冬云云计算
网络安全云计算
高防CDN(ContentDeliveryNetwork,内容分发网络)在网络安全中的作用非常重要。它通过一种特别的方式来保护网站和网络应用程序免受大规模DDoS攻击。以下是它的一些主要优势:01分布式防护高防CDN通过在全球各地设立大量的节点,以实现流量的分发和冗余。当你的网站或应用受到DDoS攻击时,这些节点能够分担流量,从而减轻主服务器的压力,保证服务的持续提供。02吸纳并分发攻击流量由于高
- Linux——系统优化
@小官人^
https://blog.csdn.net/li_wen01/article/details/82699167系统调优概述系统的运行状况:CPU->MEM->DISK*->NETWORK->应用程序调优系统性能优化的4个子系统:CPUMemoryIONetwork出现以下问题,怎么解决?1、找出系统中使用CPU最多的进程?2、找出系统中使用内存最多的进程?3、找出系统中对磁盘读写最多的进程?4、找
- 神经网络量化
小厂程序猿
人工智能
神经网络量化(NeuralNetworkQuantization)是一种技术,旨在减少神经网络模型的计算和存储资源需求,同时保持其性能。在深度学习中,神经网络模型通常使用高精度的参数(例如32位浮点数)来表示权重和激活值。然而,这种表示方式可能会占用大量的内存和计算资源,特别是在部署到资源受限的设备(如移动设备或嵌入式系统)时会受到限制。神经网络量化通过将模型参数和激活值从高精度表示(例如32位浮
- 线性代数在卷积神经网络(CNN)中的体现
科学的N次方
人工智能线性代数cnn人工智能
案例:深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像识别领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一个广泛应用深度学习模型,它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积,就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器,原始输入是一幅RGB彩色图片,可以将其视为一个高度、宽度和通道数(R
- 开始使用入侵检测系统(IDS)Bro:安装(2/4)
Threathunter
来源:https://dallinwarne.com/networking/getting-started-with-intrusion-detection-system-ids-bro-part-2/这是关于如何开始使用BroIDS的四部分系列文章的第二部分。请参阅第1部分关于安装Bro先决条件的内容。这篇文章是关于安装和准备Bro。一、Bro编译与安装既然满足了先决条件,现在就可以编译和安装B
- linux无法获取到ip
yangqjiayou
linuxlinux无法自动获取ip无法自动获取ip
1.无法获取到ip原因:网络未开启首先开启网络:servicenetworkstart或servicenetworkrestartIfconfig-a只显示了本地的ip127.0.0.1,如果ifconfig不可用可以用ipadd获取不到ip则申请ipdhclienteth1eth1为网卡名称如果提示已经启动则释放ipdhclienteth1-r
- SAN的简介和特点
专属于Ogcloud的打工人
运维数据库服务器安全网络
SAN(StorageAreaNetwork)是一种高速网络架构,旨在连接存储设备(如磁盘阵列、磁带库)与服务器,以提供可靠的数据存储和共享。它是一种专用网络,将存储资源与计算资源隔离开来,通过高速传输通道传输数据,并提供高可用性、可扩展性和灵活性的存储解决方案。接下来Ogcloud的Amos将为大家详细介绍SAN的特点和优势:1.高性能:SAN使用高速传输通道(如光纤通道、以太网等)来传输数据,
- 生成对抗网络——cgan
尼古拉斯·two_dog
生成对抗网络——GAN深度学习gan
GAN:生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks[4])主要由生成器(generator)和判别器(discriminator)组成。它的原理也比较清晰,generator负责输入随机噪声z,输出一个图片G(z),而真实样本x,判别器D则用尽全力希望把真实样本和虚假样本区分开来。而G则希望产生的G(z)以假乱真,欺骗判别器,让其判断不出来。从而有了这么一种对抗的关系
- 速盾cdn:cdn节点缓存内容不一致怎么办?
速盾cdn
服务器运维
在使用CDN服务时,有时候可能会遇到CDN节点缓存内容不一致的情况。这种情况会导致用户访问网站时获取到的内容不一致,给用户带来困惑和不良体验。那么当遇到这种情况时,我们应该如何解决呢?首先,我们需要了解CDN是如何工作的。CDN(ContentDeliveryNetwork)是一种将内容部署到全球各地节点的技术,通过将内容缓存在离用户最近的节点,加速内容传输,提高用户访问速度和质量。但是,由于CD
- 云计算 1月17号
#我不吃牛肉#
云计算
1月17号一、NMAP命令Nmap(NetworkMapper)是一个开源的网络探测和安全审核工具。它被广泛用于网络发现和安全扫描。Nmap使用原始IP数据包来确定网络上的哪些主机可用、这些主机提供哪些服务(应用程序名和版本)、这些主机运行的操作系统(包括版本信息和可能的硬件类型)、这些主机使用的包过滤器/防火墙类型以及各种其他特性。参数解释示例-p[port(s)]扫描指定的端口或端口范围nma
- 机器学习、深度学习、神经网络之间的关系
你好,工程师
AI机器学习
机器学习(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)和神经网络(NeuralNetworks)之间存在密切的关系,它们可以被看作是一种逐层递进的关系。下面简要介绍它们之间的关系:机器学习(MachineLearning):机器学习是一种人工智能的分支,关注如何通过数据让计算机系统从经验中学习,提高性能。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同
- 运维随录实战(14)之docker搭建mysql主从集群(Replication))
Loren_云淡风轻
运维运维dockermysql
1,从官方景镜像中拉取mysql镜像:dockerpullmysql:8.0.24--platformlinux/x86_642,创建master和slave容器:在创建之前先设置网段dockernetworkcreate--subnet=172.20.0.0/24soil_networkmaster:dockerrun-d-p3306:3306--namemysql-master--netsoi
- 2020-04-04
奋斗中的小强
SAN:Scale-AwareNetworkforSemanticSegmentationofHigh-ResolutionAerialImages高分辨率航空图像具有广泛的应用,如军事探索和城市规划。语义分割是高分辨率航空图像分析中广泛使用的一种基本方法。然而,高分辨率航空影像地物具有尺度不一致的特征,这一特征往往会导致预测结果的不确定性。为了解决这个问题,我们提出了一个新的尺度感知模块(SAM
- Mastering Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Practical Exploration
Bio大恐龙
人工智能深度学习数据可视化机器学习
ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)haverevolutionizedthefieldofcomputervisionandimagerecognition,enablinggroundbreakingadvancementsinvariousdomains.Thesepowerfuldeeplearningmodelshaveproventheirprowessi
- LTE Network Quality Analysis Method Based on MR Data and XGBoost Algorithm
YZRuin
网络机器学习人工智能
原文链接:LTENetworkQualityAnalysisMethodBasedonMRDataandXGBoostAlgorithm|IEEEConferencePublication|IEEEXploreBasicInformation:Title:LTENetworkQualityAnalysisMethodBasedonMRDataandXGBoostAlgorithm(基于MR数据和X
- Python图像处理【21】基于卷积神经网络增强微光图像
AI technophile
Python图像处理实战python图像处理cnn
基于卷积神经网络增强微光图像0.前言1.MBLLEN网络架构2.增强微光图像小结系列链接0.前言在本节中,我们将学习如何基于预训练的深度学习模型执行微光/夜间图像增强。由于难以同时处理包括亮度、对比度、伪影和噪声在内的所有因素,因此微光图像增强一直是一项具有挑战性的问题。为了解决这一问题,提出了多分支微光增强网络(multi-branchlow-lightenhancementnetwork,MB
- PyTorch训练,TensorRT部署的简要步骤(采用ONNX中转的方式)
赛先生.AI
TensorRTpytorch人工智能TensorRTONNX
1.简述使用PyTorch执行训练,使用TensorRT进行部署有很多种方法,比较常用的是基于INetworkDefinition进行每一层的自定义,这样一来,会反向促使研究者能够对真个网络的细节有更深的理解。另一种相对简便的方式就是通过ONNX中间转换的形式。本文主要针对该途径进行简单的脉络阐述。2.导出ONNX如果使用的是PyTorch训练框架,可采用其自带的ONNX导出API。torch.o
- 在计算机系统中,can总线和sata总线的区别是什么
小诸葛的博客
计算机外设
CAN(ControllerAreaNetwork)总线和SATA(SerialATA)总线是两种不同的总线类型,它们在计算机系统中扮演不同的角色,有一些显著的区别:应用领域:CAN总线:CAN总线通常用于连接嵌入式系统中的控制器和传感器,例如汽车电子系统、工业自动化和其他实时控制应用。CAN总线被设计用于在实时环境中进行可靠的通信。SATA总线:SATA总线主要用于连接存储设备,如硬盘驱动器(H
- 神经网络算法:神经网络反向传播法代码
独木人生
人工智能神经网络算法python
下面是一个使用Python实现的神经网络反向传播算法的代码示例:importnumpyasnpclassNeuralNetwork:def__init__(self,num_inputs,num_hidden,num_outputs):self.num_inputs=num_inputsself.num_hidden=num_hiddenself.num_outputs=num_outputsse
- 使用TensorRT在PyTorch项目中加速深度学习推理
从零开始学习人工智能
深度学习pytorch人工智能
在PyTorch项目中使用TensorRT进行深度学习推理通常涉及以下步骤:模型训练:首先,在PyTorch中训练你的深度学习模型。模型导出:训练完成后,将模型从PyTorch导出为ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)格式。ONNX是一种用于表示深度学习模型的开放格式,它使得模型可以在不同的深度学习框架之间互操作。模型优化:使用TensorRT优化ONNX模型。Tenso
- 使用WSL时控制台输出“wsl: 检测到 localhost 代理配置,但未镜像到 WSL。NAT 模式下的 WSL 不支持 localhost 代理”
fpl1116
JAVA全栈学习路线#Linuxjava服务器linuxwsl
使用WSL时控制台输出“wsl:检测到localhost代理配置,但未镜像到WSL。NAT模式下的WSL不支持localhost代理”解决方法:1、打开或创建WSL配置文件(位于C:/User/%你的用户名/.wslconfig),并添加以下内容:[experimental]autoMemoryReclaim=gradualnetworkingMode=mirroreddnsTunneling=t
- Mac上安装安卓环境步骤
Queen_BJ
MAC环境搭建javaJDK下载网址:[http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html]Oracle免费账号
[email protected]屏幕快照2019-12-25下午3.46.55.pngAndroidStudio下载网址:http://www.andr
- Chapter 8 - 18. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkernel网络web安全安全linuxkernel
ComparisonwithLosslessNetworksRecallthatinFibreChannelfabrics(explainedinChapter3,“DetectingCongestioninFibreChannelFabrics”)andlosslessEthernetnetworks(explainedinChapter7),whenthesourceofcongestioni
- Chapter 8 - 12. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkerneltcp/ip网络网络协议linuxkernel
ComparisonwithRoCEv2NetworksRoCEv2CongestionManagement(explainedinChapter7)usesthesamemechanismasECNinTCP/IPnetworks.CompareFigure8-103withFigure7-17inChapter7.YoucannoticethatSteps1to4arethesame.Thed
- ELK 系列五、elasticsearch 开启生产模式,设置network.host
工程狮一枚
ELK
这里要说的有一点,es默认是开发者模式,如果要开启生产模式就是修改elasticsearch中的配置,至于开发者模式和生产模式的区别请查看官网。。这里就不说明了,至于我为啥要开启是因为我要写程序去调用es统计数据,但默认是127.0.0.1:9200只能本机。。修改配置,注意:后面要带一个空格vim/data/elasticsearch-6.5.3/config/elasticsearch.yml
- 树莓派4B(Raspberry Pi 4B)使用docker搭建nacos集群
勤匠
docker容器运维
树莓派4B(RaspberryPi4B)使用docker搭建nacos集群由于国内访问不了dockerhub,我选用的国内适配树莓派ARM架构的nacos镜像——centralx/nacos-server。本文涉及到dockercompose和dockernetwork方面的知识,基于nacos2.0.4,MySQL8,nginx1.24.0记述。⚠️警告:RaspberryPi4B2G内存的板子
- IPQ6010 vs IPQ9574 Platform Comparison|1588 TSN in WiFi6 WiFi7
linux
IPQ6010vsIPQ9574PlatformComparison|Achieve1588TSNinWiFi6WiFi7HardwareIntherealmofsynchronizationstandardsforwirednetworks,twoprominenttechnologies,IEEE1588(802.1AS)andTime-SensitiveNetworks(TSN),playp
- chrome devtools 技巧
1.Chrome117可以直接修改接口返回的数据了在前后端联调的时候,往往后端的数据会出现问题,这时候通知后端改接口,改数据,他们修改发布需要个过程,而前端很想把当前的功能调通,这个时候可直接在devtools修改接口返回的数据,简直不要太香。具体怎么操作可移步Chrome117重大更新:Network面板就能发起Mock请求!!!
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分