- 云成本优化的核心原则与框架
极客奇点
云服务降本增效云计算成本优化FinOps降本增效
一、引言：云成本失控的挑战据Flexera2022年报告，全球企业32%的云支出被浪费，主因包括资源闲置、配置超配、缺乏成本可见性等。面对此现状，FinOps（财务运营）作为云成本管理的核心框架，通过“成本可视-分配-优化”闭环，成为企业降本增效的关键手段。二、FinOps核心理念与三支柱框架FinOps的本质是打破财务、技术、业务的壁垒，建立数据驱动的成本治理文化。其框架由三大支柱构成：┌───
- JVM内存泄漏与内存溢出：原理详解与实战应对策略
一、核心概念深度解析内存问题一直是Java开发者面临的重要挑战，理解内存泄漏和内存溢出的本质区别是解决这类问题的第一步。1.1内存泄漏（MemoryLeak）定义：当应用程序不再需要某些对象时，由于仍然存在对这些对象的引用，导致垃圾收集器（GC）无法回收这些内存空间。关键特征：渐进式发展，如同慢性病通常由编码缺陷引起最终可能导致内存溢出1.2内存溢出（OutOfMemoryError）定义：是内存
- Android开发中的函数式编程应用：什么是函数式编程
我们进行了多年的Android开发，但是面对越来越复杂的业务逻辑和越来越庞大的代码，传统命令式的编程方式已经渐渐无法解决我们的问题了。今天开始我们将探索一种非常强大的编程范式：函数式编程。1.传统编程范式的挑战1.1过程式编程的难题大家日常开发中一定遇到过这些问题：1.1.1返回值不确定//全局计数器变量varcounter=0//返回值依赖于外部状态，每次调用结果不同fungetNextId()
- 模型融合与人机协同：构建人机共生的智能未来
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍在科技日新月异的今天，人工智能（AI）已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。从智能手机，到自动驾驶汽车，再到医疗诊断，AI的应用已经渗透到了我们生活的方方面面。然而，尽管AI的发展已经取得了显著的成就，但是我们仍然面临着一个重大的挑战：如何让AI系统更好地理解和适应人类的需求，以实现人机共生的智能未来。为了解决这个问题，越来越多的研究者开始探索模型融合和人机协同的方法。2.核心概念与联
- 标题：2025传统制造业护网实战指南：从合规防御到智能免疫的体系化进阶
上海云盾商务经理杨杨
网络
引言2025年，随着《工业互联网企业网络安全》三项国家标准全面实施，护网行动已从“合规检查”升级为“能力对抗”。传统制造业在数字化转型浪潮中，面临设备老旧、人才短缺、供应链风险激增等挑战，41.5%的企业计划年内增加安全预算。本文将结合新规要求与行业最佳实践，深度解析传统制造业如何构建“技术-管理-运营”三位一体的护网防御体系。一、传统制造业的护网困境：三大核心矛盾1.设备老旧化vs安全新标准历史
- 【AI大模型】深入解析预训练：大模型时代的核心引擎
我爱一条柴ya
学习AI记录深度学习人工智能aipythonAI编程算法
预训练已成为现代人工智能，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式，催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质：为何需要它？核心问题：数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据，获取成本极高（时间、金钱、专业知识）。对于复杂任务（如理解语义、生成文本），标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
- Python 爬虫实战：如何搭建高效的分布式爬虫架构，突破数据抓取极限
程序员威哥
python爬虫分布式
随着互联网数据量的飞速增长，单一爬虫在抓取大量数据时的效率和稳定性往往无法满足需求。在这种情况下，分布式爬虫架构应运而生。分布式爬虫通过多节点并行工作，可以大大提高数据抓取的速度，同时减少单点故障的风险。本文将深入探讨如何使用Python构建一个高效的分布式爬虫架构，从架构设计到技术实现，帮助你突破数据抓取的极限。一、什么是分布式爬虫？分布式爬虫系统将爬虫任务拆分为多个子任务，分布到不同的服务器或
- 上下文工程：AI 智能体架构落地的关键新技术
一休哥助手
人工智能人工智能架构
摘要随着大语言模型（LLM）驱动的智能体（Agent）逐渐成为下一代人机交互的核心范式，上下文管理已成为决定智能体性能与可靠性的关键瓶颈。本文提出“上下文工程”（ContextEngineering）作为智能体架构落地的核心技术方向，系统阐述其在解决长上下文依赖、多轮交互一致性、动态知识更新等挑战中的核心作用。通过分层架构设计、动态压缩策略与向量化增强技术，上下文工程显著提升智能体的记忆效率与推理
- 建立统一网络身份认证平台，赋能用户信息安全
Authing
网络Authing身份云
“近年来，层出不穷的网络谣言、网络暴力事件以及网络水军、网络黑灰产犯罪屡禁不止、屡打不绝，其主要原因是网络实名制落实不到位。”全国人大代表、黑龙江省大庆市公安局网络警察分局副局长贾晓亮接受记者采访时表示，网络信息安全问题是我们必须要面对和解决的一个严峻挑战，要加强顶层设计，实施网络可信身份战略，改进网络实名认证技术。他将一份《关于建立国家统一网络身份认证平台的建议》带上了今年全国两会。“由于网络行
- Python爬虫实战：研究python-nameparser库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言nameparser
1.引言在当今数字化时代，姓名作为个人身份的重要标识，在许多领域都有着广泛的应用需求。例如，在客户关系管理系统中，准确解析姓名可以帮助企业更好地了解客户背景；在学术研究中，分析作者姓名分布有助于发现研究团队的地域特征；在社交网络分析中，姓名信息可以辅助进行用户画像构建。然而，由于不同文化背景下姓名结构的多样性以及书写方式的差异，准确解析姓名成为一项具有挑战性的任务。Python作为一种功能强大的编
- 国货之光|暴雨服务器亮相中银数智峰会
BAOYUCompany
大数据服务器
9月13日，第五届中国银行数智峰会（CIFS2024）在北京圆满落幕。暴雨作为国内专业的数据中心产品及服务提供商受邀参加本次会议，与数百位银行业信息技术、金融科技、电子银行、信息安全、互联网金融、风险管理等相关领域的高层领导和负责人共同探讨了银行数字化转型的新趋势、新挑战和新机遇。大会现场，暴雨展示了在金融行业数字化转型中的创新成果，其中国产化服务器H200成为了展区的一大亮点。这款2U双路旗舰服
- JVM——性能：百万级TPS系统的性能优化之道
黄雪超
JVMjvm性能优化java
引入在数字化浪潮席卷全球的当下，企业级应用的用户规模呈指数级增长，对系统性能的要求也愈发严苛。当系统面临百万级TPS（每秒事务处理量）的高并发挑战时，性能瓶颈将直接影响用户体验与业务发展。本文将深入探讨百万级TPS系统的性能优化之道，从代码底层优化到JVM深度调优，结合实际案例与技术原理，为开发者提供一套完整的性能优化方案。在互联网、金融、电商等行业，百万级TPS已成为许多核心系统的标配。以双十一
- 硬件产品研发管理工具实战指南
前端知识教程
一、硬件研发的三大核心挑战需求传递失真现实问题：市场需求→工程师理解→设计实现，关键信息层层丢失研究证明：需求每经过1次传递，关键参数偏离风险增加37%——《硬件需求工程中的信息衰减》（麻省理工硕士论文,2023）典型案例：客户要求“防水IP68”→设计实现为“防泼溅”→样机泡水测试失败BOM管理混乱数据真相：元器件参数、供应商、替代料管理缺失导致：→38%项目因物料错误超支→采购延误平均4.5天
- ios系统安卓系统苹果ipa程序安卓apk内测分发常见问题注意事项汇总及解决方案
咕噜签名分发冰淇淋
iosandroid
在应用开发过程中，内测分发是一个至关重要的环节，它直接关系到软件的质量和用户体验。然而，在iOS系统的ipa程序和安卓系统的apk内测分发过程中，开发者往往会遇到一系列挑战和问题。本文将详细汇总这些常见问题及其注意事项，并提供相应的解决方案，以帮助开发者更好地进行内测分发。一、测试设备和环境问题缺乏各种测试设备iOS和安卓系统拥有众多不同的设备和型号，这导致开发者在进行兼容性测试时面临巨大挑战。由
- MCP与Sequential Thinking：系统问题的分解与解决之道
Echo_Wish
Python进阶python人工智能算法
MCP与SequentialThinking：系统问题的分解与解决之道引言：复杂问题背后的逻辑思维在面对复杂问题时，我们常常感到手足无措，尤其是在需要将任务分解为多个步骤时。这是对个人思维能力的极大挑战，而掌握有效的思维工具则可以让事情事半功倍。今天我们讨论的两个工具：MCP（MutuallyExclusiveCollectivelyExhaustive）和SequentialThinking（顺
- Claude Code：终端上的 AI 编码助手，潜力与挑战并存
后端llm编程大模型人工智能
在AI辅助编码工具层出不穷的今天，Anthropic于2025年2月24日推出的ClaudeCode凭借其独特的定位和功能，迅速吸引了开发者群体的关注。作为一款“受监督编码代理”，它不仅为软件开发工作流程注入了新的可能性，也展现了AI在代码生成与协作中的复杂面貌。国内开发者可通过ClaudeCode国内站便捷体验其功能。什么是ClaudeCode？ClaudeCode是Anthropic开发的AI
- 推测性解码：加速多模态大型语言模型的推理
人工智能培训咨询叶梓
人工智能前沿语言模型人工智能自然语言处理计算机视觉推理多模态算法
大模型（LLMs）以其卓越的性能在多个应用场景中大放异彩。然而，随着应用的深入，这些模型的推理速度问题逐渐凸显。为了解决这一挑战，推测性解码（SpeculativeDecoding,SPD）技术应运而生。本文深入探讨了SPD在多模态大型语言模型（MLLMs）中的应用，尤其是针对LLaVA7B模型的优化。MLLMs通过融合视觉和文本数据，极大地丰富了模型与用户的互动，但同时也面临着自回归生成和内存带
- MySQL Change Buffer大揭秘：让数据库写入速度飞起来的黑科技
码农技术栈
MySQL数据库mysql科技开发语言jvm后端性能优化
你是否好奇MySQL如何实现惊人的写入性能？本文将揭开ChangeBuffer的神秘面纱，这个让数据库性能飙升的核心技术！一、为什么需要ChangeBuffer？想象你在图书馆整理书籍：每次归还一本书就立即放回原位→效率低下（类似传统磁盘I/O）将归还的书先放在"暂存区"，批量处理→高效（类似ChangeBuffer原理）数据库面临的挑战：频繁修改非唯一索引（占所有索引操作的70%+）每次索引修改
- 论文略读：SWE-bench: Can Language Models Resolve Real-world Github Issues?
UQI-LIUWJ
论文笔记语言模型人工智能自然语言处理
iclr2024oralreviewer评分5668现有的语言模型（LMs）的基准测试已经饱和，无法捕捉到最先进的语言模型能做什么和不能做什么的前沿。——>要具有挑战性的基准测试论文引入了SWE-bench在现实软件工程环境中评估语言模型的基准测试模型的任务是解决提交到热门GitHub仓库的问题（通常是bug报告或功能请求）每个任务都需要生成描述对现有代码库应用的更改的补丁。然后，使用仓库的测试框
- 深度学习之迁移学习
路溪非溪
人工智能迁移学习机器学习
认识迁移学习迁移学习（TransferLearning）是机器学习中的一种重要技术，其核心思想是将在一个任务上学习到的知识（模型参数、特征表示等），迁移应用到另一个相关但不同的任务中，从而提升新任务的学习效率和性能，尤其是在新任务数据有限的情况下。一、迁移学习的核心动机传统机器学习通常要求为每个新任务收集大量标注数据并从头训练模型，但现实中面临以下挑战：数据稀缺：例如医疗影像分析（罕见疾病样本少）
- 支持向量机（SVM）在病理切片图像分类（癌细胞检测，Camelyon16/17、TCGA）中的应用与实现
猿享天开
支持向量机分类算法机器学习人工智能
支持向量机（SVM）在病理切片图像分类（癌细胞检测，Camelyon16/17、TCGA）中的应用与实现病理切片图像分类是医学影像分析的重要领域，特别是在癌细胞检测中，SVM因其对高维数据和小样本场景的优异性能，成为一种经典且有效的分类方法。本文将深入探讨SVM在Camelyon16/17和TCGA数据集上的应用，全面覆盖概念与原理、应用场景、及挑战与应对策略，欢迎感兴趣的阅读。[文中示例代码仅供
- 充分利用HarmonyOS NEXT：开发者的全功能指南
爱分享的Frida
鸿蒙系统深度解析鸿蒙系统程序员创富物联网harmonyos华为小程序软件需求
随着技术的不断进步，开发者们面临着如何在复杂的技术环境中创造出卓越应用的挑战。在当今的科技浪潮中，如何抓住创新的机遇？HarmonyOSNEXT的发布，带来了全新的机遇和功能。本文将探讨开发者如何充分利用这些功能，提升开发效率，实现创新，并在竞争激烈的市场中脱颖而出。HarmonyOSNEXT的核心功能概述多设备无缝连接在如今的数字时代，用户对设备间无缝切换的期望越来越高。那么，开发者如何确保用户
- Rust之从零开始构建分布式事务数据库
莲华君
rust分布式数据库
目录第一部分：Rust基础与数据库基础Rust语言基础Rust的特点与优势Rust的内存安全与并发模型Rust工具链与开发环境搭建数据库基本原理关系型数据库与非关系型数据库数据库的事务管理原理ACID与BASE理论分布式系统与数据库的挑战第二部分：分布式数据库核心架构分布式数据库的设计原则CAP理论与BASE理论数据分片与复制数据一致性与可用性的权衡数据持久化与恢复策略分布式事务的基础事务的ACI
- 如何识别SQL Server中需要添加索引的查询
液态不合群
vue.js前端
引言在数据库性能优化中，索引是提升查询速度最有效的手段之一。然而，不恰当的索引会降低写操作性能并增加存储开销。作为DBA，我们经常面临这样的挑战：如何精准定位哪些查询真正需要添加索引？本文将分享几种实用的T-SQL查询，帮助您科学识别缺失索引，并提供最佳实践指南。一、为什么需要索引优化？性能瓶颈：全表扫描（TableScan）可能导致简单查询耗时数秒资源浪费：未使用索引的查询消耗额外CPU和I/O
- 【经验分享】分布式爬虫的优势与劣势分析
电商数据girl
跨境电商API接口电商项目API接口测试电商ERP项目接口经验分享分布式爬虫java数据库大数据python
分布式爬虫通过多节点协同工作实现数据采集，其设计初衷是解决单节点爬虫在大规模数据抓取场景中的性能瓶颈，但同时也因架构复杂度带来了新的挑战。以下从技术特性、应用场景适配性两个维度，系统分析其优势与劣势：一、分布式爬虫的核心优势高效突破大规模数据采集瓶颈并行处理能力：通过将任务拆分到多个节点并行执行，大幅提升数据抓取效率。例如，采集100万条电商商品数据时，单节点爬虫可能需要数天，而由10个节点组成的
- Docker容器如何实现分布式微服务：从0到1的深度解析
cda2024
docker分布式微服务
在当今云计算和大数据时代，企业面临的最大挑战之一是如何快速、稳定地部署和管理复杂的软件应用。传统的单体架构已难以满足现代互联网应用的需求，而分布式微服务架构成为了解决这一难题的关键。但问题随之而来：如何高效地构建和管理分布式微服务？Docker容器技术的出现为这个问题带来了新的曙光。它不仅简化了应用程序的打包和部署过程，还为微服务架构提供了强大的支持。本文将深入探讨Docker容器如何实现分布式微
- Linux性能调优：从内核到应用的极致优化
W说编程
操作系统Linuxlinux服务器系统架构性能优化c语言
Linux性能调优：从内核到应用的极致优化释放系统潜能的艺术引言：性能优化的多维挑战当每秒百万级请求涌入系统时，Linux性能调优如同精密的高速赛车调校，每个微秒的优化都决定着系统的成败。现代高性能系统需要在低延迟、高吞吐和资源效率之间取得完美平衡。本章将深入Linux6.x性能优化技术栈，揭示从内核到应用的系统级优化艺术，助你打造百万QPS的高性能服务。核心问题驱动：如何用eBPF实时追踪毫秒级
- 如何利用AWS Lambda作为Serverless数据库进行大数据处理
AI天才研究院
AI人工智能与大数据自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术Serverless数据库一直是构建数据分析应用的主要选择之一。它能帮助客户节省运行服务所需的服务器成本、快速弹性扩展和自动伸缩能力，并且能提升整体性能，有效减少运维和开发资源投入。但是，在实际生产环境中，它们也面临着很多技术上的挑战，比如如何让Serverless数据库服务可以像传统数据库一样，做到高并发处理、实时计算等。而AWSLambda为Serverless数据
- 云原生时代的日志管理：ELK、Loki、Fluentd 如何选型？
一、引言在微服务和Kubernetes普及的今天，传统的日志管理方式已经难以应对高并发、分布式架构带来的挑战。随着容器化应用数量激增，日志数据量呈指数级增长，如何高效地收集、存储、查询和分析日志，成为每个团队必须面对的问题。在这样的背景下，ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）、Loki和Fluentd成为当前主流的日志解决方案。它们各有特色，适用于不同规模和技术栈的
- 新手向:中文语言识别的进化之路
自然语言处理（NLP）技术正在以前所未有的速度改变我们与机器的交互方式，而中文作为世界上使用人数最多的语言，其处理技术面临着独特的挑战与机遇。本文将全面剖析中文自然语言识别模型的发展历程、核心技术原理、当前应用现状以及未来发展趋势，带您深入了解这一改变人机交互方式的关键技术。一、中文NLP的特殊挑战：为什么中文处理如此困难？中文自然语言处理面临着一系列西方语言所不具备的特殊挑战，这些挑战直接影响了
- 矩阵求逆（JAVA）初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆（JAVA）
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay)：多长时间（毫秒）后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time)：设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。
典型设置：
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0（jdk版本错误）
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问，启动5个线程将一个List中的内容，然后将5个线程的内容拼接起来，由于时间比较急迫，自己就写了一个Demo，希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean，代码很烂，仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中，ProgressBar 可以展示到按钮前面，并且为之在按钮的中间，但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了，按钮再前面，ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下：
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1，两者区别
du，disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加，du能看到的文件只是一些当前存在的，没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply，用还是不用？
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中，何时应该调用$scope.$apply()，何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先，让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类，它内部包含两个类，1. SendThread 2. EventThread， SendThread负责客户端和服务器端的数据通信，也包括事件信息的传输，EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法：
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server)，它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一，Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中，无须再关心一些技术性的细节，而且界面非常友好，因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置？
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问：unity 3d实例化位置出现布置？
答：实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构，改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件，要更改配置文件目录，比如放在WEB-INF下，路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下：
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job，其中需要短时间内频繁访问缓存，大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的，问题就来了。
首先，redis中存的是普通kv，没有考虑使用hash等解结构，那么以为着这个job需要访问7亿多次redis，导致效率低，且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据，想将其导入到文件中，而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据：
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为：
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件，放在class目录下面，然后新建一个index.php文件，内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你，不是因为你是一个怎样的人，而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口，你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用（使用设置了 windowIsFloating 的主题），或者嵌入到其他的 activity （使用 ActivityGroup ）中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是，用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本：mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip，Linux版本也在这里下载，下载地址： http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自： http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时，出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况，出问题的响应头： Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注：看不懂的请勿踩，此文章非针对java，java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口（Row Data Gateway）：充当数据源中单条记录入口的对象，每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解，还是先简单实现：
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1）根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层，用斜线（/）表示，类似于
Windows
操作系统的“C:\“，包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2）/bin /bin 目录又称为二进制目录，包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件，还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有：cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中，如果没有则自己创建一个： [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈，出差这么久终于回来了，回家的感觉真好！
PowerDesigner的物理数据库一出来，设计文档中要改的字段就多得不计其数，如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中，那将会是一件非常痛苦的事情。
