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- MapReduce数据处理过程2万字保姆级教程
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目录1.MapReduce的核心思想:分而治之的艺术2.HadoopMapReduce的架构:从宏观到微观3.WordCount实例:从代码到执行的完整旅程4.源码剖析:Job.submit的魔法5.Map任务的执行:从分片到键值对6.Shuffle阶段:MapReduce的幕后英雄7.Reduce任务的执行:从数据聚合到最终输出8.Combiner的魔法:提前聚合的性能利器9.Partition
- C# 多线程(三)线程池
q__y__L
C#开发语言c#
目录1.通过TPL使用线程池2.不使用TPL进入线程池的办法异步委托3.线程池优化技术最小线程数的工作原理每当启动一个新线程时,系统都需要花费数百微秒来分配资源,例如创建独立的局部变量栈空间。默认情况下,每个线程还会占用约1MB内存。线程池通过共享和回收线程来消除这些开销,使得多线程技术可以应用于非常细粒度的场景而不会造成性能损失。这在利用多核处理器以"分而治之"方式并行执行计算密集型代码时尤为有
- MapReduce概述
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- “组件协作”模式之策略模式
铛铛啦啦啦
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目录策略模式引例动机Motivation模式定义结构要点总结策略模式引例税务计算系统,根据各个国家的税法,进行税务计算。各个国家税法规定差别很大,需对应进行相应的实现。常规解耦前写法使用if-else语句或switch-case语句进行结构化分而治之且有增加的扩展变化需求可能,扩展新的需求不方便。//税务类型枚举类型enumTaxBase{CN_Tax,US_Tax,DE_Tax,//扩展,更改变
- 分而治之——求最大子序列的和
分治法的运用条件:1.原问题可以分解为若干与原问题的解;2.子问题可以分解并可以求解;3.子问题的解可以合并为原问题的解;4.分解后的子问题应互相独立,即不包含重叠子问题子序列的最大和只可能出现在三个位置:1、序列的左半部分;2、序列的右半部分;3、序列中横跨左右部分(一定包含中间元素)1、左半部分:递归调用该函数(左半部分子串),maxLeftSum递归到left==right;2、右半部分:递
- 【学习】《算法图解》第四章学习笔记:分而治之与快速排序
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前言《算法图解》第四章引入了一种强大的算法设计策略——分而治之(DivideandConquer,D&C)。这种策略将复杂问题分解为更小、更易于管理的部分,然后递归地解决这些部分,最终合并结果。作为D&C策略的经典应用,本章详细介绍了快速排序(Quicksort)算法,它是一种非常高效且广泛使用的排序方法。本笔记将梳理D&C的核心思想以及快速排序的实现原理与性能分析。一、分而治之(Dividean
- 什么是分而治之?
在软件开发中,"分而治之"(DivideandConquer)是一种常见的设计和算法策略,旨在解决复杂问题的方法。这种策略基本思想是将一个大问题分解成较小的子问题,然后分别解决这些子问题,最终将它们的解合并起来得到原始问题的解决方案。分而治之的主要步骤包括:分解问题:将原始问题分解成较小的子问题,通常是相同类型的问题或者可以通过相似的方法解决的问题。递归求解:对每个子问题递归地应用分而治之的策略,
- 决策树:被低估的规则引擎,80%可解释性需求的首选方案
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被低估的“分而治之”:决策树在金融风控中的实战真相——80%的模型解释性需求由它满足本文来自「大千AI助手」技术实战系列,专注用真话讲技术,拒绝过度包装。往期文章推荐:20.Python3安装MySQL-python踩坑实录:从报错到完美解决的实战指南19.Git可视化革命:3分钟学会用Mermaid+AI画专业分支图18.vscode常用快捷命令和插件17.AI制图新纪元:3分钟用Mermaid
- 两个有序数组合并成一个 (归并算法的合并实现,同时也是双指针方法的典型例)
问题背景归并排序的核心是“分而治之”:不断地把数组一分为二,直到每个子数组只有一个元素(天然有序);然后从底向上合并两个有序数组为一个新的有序数组。你提到的“归并的最后一步”指的正是两个有序数组合并成一个的操作。✅示例讲解:合并两个有序数组int[]left={1,4,7};int[]right={2,3,6,9};我们希望合并成:[1,2,3,4,6,7,9]合并逻辑(归并排序的核心步骤)用两个
- 高级算法设计技巧:分治、回溯与剪枝策略深度解析
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高级算法设计技巧:分治、回溯与剪枝策略深度解析引言“掌握算法设计范式,让你面对复杂问题时游刃有余!”算法设计是计算机科学的核心,良好的算法设计能力能让你高效解决各类复杂问题。本文将深入探讨分治法、回溯法和剪枝策略这三种经典算法设计范式,通过理论分析、代码实现和实战应用,帮助你提升算法设计能力,从容应对技术面试和实际工程挑战。第一章分治算法精要1.1分治算法基础“分而治之:将大问题拆解为小问题的艺术
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决策树文章目录决策树决策树的基本思想划分选择信息增益增益率基尼指数减枝处理回归问题对连续值的处理对缺失值的处理决策树的基本思想决策树是基于树结构来进行决策的,通过对问题的判断与决策,得到最终决策。一般的,决策树包括一个根结点、若干个内部节点和若干个叶结点,叶结点对应决策结果,其他每一个结点对应一个属性测试。决策树学习的目的是产生一颗泛化能力强的一棵树,其基本流程遵循简单而直观的"分而治之"(div
- Hadoop MapReduce:大数据处理利器
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Hadoop的MapReduce是一种用于处理大规模数据集的分布式计算框架,基于“分而治之”思想设计。以下从核心概念、工作流程、代码结构、优缺点和应用场景等方面详细讲解:一、MapReduce核心概念核心思想:Map(映射):将输入数据拆分为多个片段,由多个节点并行处理,生成中间键值对(Key-Value)。Reduce(归约):将中间结果按Key分组,汇总后生成最终结果。设计目标:横向扩展(Sc
- 如何高效的处理海量数据?
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什么是海量数据?何谓海量,就是数据量太大,要么是无法在较短时间内迅速解决,要么是数据太大,导致无法一次性装入内存。针对时间,我们可以采用巧妙的算法搭配合适的数据结构,如Bloomfilter/Hash/bit-map/堆/数据库或倒排索引/trie树针对空间,无非就一个办法:大而化小,分而治之,你不是说规模太大嘛,那简单啊,就把规模大化为规模小的,各个击破。常用方法分而治之/hash映射+hash
- 深入理解 Hadoop 核心组件 Yarn:架构、配置与实战
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一、Hadoop三大件概述Hadoop作为大数据领域的基石,其核心由三大组件构成:HDFS(分布式文件系统):负责海量数据的分布式存储,通过数据分块和副本机制保障可靠性,是大数据存储的基础设施。MapReduce(分布式计算框架):基于“分而治之”思想,将复杂计算任务拆解为Map和Reduce阶段,实现大规模数据的并行处理。Yarn(资源管理器):作为Hadoop的“操作系统”,负责集群资源(内存
- MapReduce基本介绍
姬激薄
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核心思想分而治之:将大规模的数据处理任务分解成多个可以并行处理的子任务,然后将这些子任务分配到不同的计算节点上进行处理,最后将各个子任务的处理结果合并起来,得到最终的结果。工作流程Map阶段:输入数据被分割成多个小块,每个小块作为一个独立的任务由不同的Map任务处理。Map函数将输入数据转换为键值对形式,并对键值对进行处理,生成中间结果。Shuffle阶段:对Map阶段产生的中间结果进行分区、排序
- 分布式处理架构
雁过留声花欲落
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分布式处理架构是一种将计算任务分散到多台计算机或服务器上协同完成的系统设计方法。这种架构通过将工作负载分配到多个节点(可以是物理机、虚拟机或容器)来提高性能、可靠性和可扩展性。下面我将从多个角度详细解释这一概念:分布式架构的核心特征分布式系统的核心在于"分而治之"的理念。与传统的集中式系统不同,分布式架构具有以下典型特征:资源共享是分布式系统的基础能力,不同节点可以共享计算资源、存储资源和网络资源
- Spring Boot 多模块项目
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SpringBoot多模块SpringBoot多模块项目是一种将大型项目拆分成多个小型、独立且相互协作的模块的开发方式。这种架构可以提高代码的可维护性、可扩展性和团队协作效率。下面从创建、结构、模块间依赖、配置管理以及打包部署等方面详细介绍SpringBoot多模块项目。多模块项目的核心优势包括:分而治之:将大项目拆分为多个模块,减少模块之间的耦合,提高可维护性。独立开发:各模块可以独立开发和测试
- 深入解析MapReduce:大数据处理的经典范式
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引言在大数据时代,如何高效处理海量数据成为技术核心挑战之一。Hadoop生态中的MapReduce框架应运而生,以其“分而治之”的思想解决了大规模数据的并行计算问题。本文将从原理、核心组件到实战案例,带你全面理解这一经典计算模型。一、MapReduce概述MapReduce是一种分布式计算框架,核心思想是将任务拆分为两个阶段:Map阶段:将输入数据分割成独立块,并行处理生成中间键值对。Reduce
- Mixture-of-Experts(MoE)原理与在DeepSeek中的应用
Chaos_Wang_
NLP/大模型八股deepseek语言模型人工智能自然语言处理
MoE机制简介Mixture-of-Experts(MoE,混合专家)是一种“分而治之”的神经网络架构思想。在MoE模型中,存在多个并行的子网络,被称为“专家”。每个专家通常擅长处理特定类型的输入特征或知识片段。而在模型前向计算时,并非激活所有专家参与运算,而是通过一个专门的门控网络(GateNetwork)为每个输入动态选择少量最适合的专家来处理。这种机制使每个输入仅激活模型中一小部分参数(稀疏
- 7-3 输出GPLT (20分)
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C语言练习题字符串
给定一个长度不超过10000的、仅由英文字母构成的字符串。请将字符重新调整顺序,按GPLTGPLT…这样的顺序输出,并忽略其它字符。当然,四种字符(不区分大小写)的个数不一定是一样多的,若某种字符已经输出完,则余下的字符仍按GPLT的顺序打印,直到所有字符都被输出。输入格式:输入在一行中给出一个长度不超过10000的、仅由英文字母构成的非空字符串。输出格式:在一行中按题目要求输出排序后的字符串。题
- spark和Hadoop之间的对比和联系
夏天吃哈密瓜
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Spark和Hadoop的对比1.架构层面Hadoop:HDFS(分布式文件系统):Hadoop的核心组件之一,用于存储大规模数据。它将数据分散存储在多个节点上,通过冗余存储(默认三副本)来保证数据的高可用性。MapReduce(计算框架):基于HDFS的数据处理框架,采用“分而治之”的思想,将任务分解为Map(映射)和Reduce(归并)两个阶段。Map任务负责处理输入的键值对并输出中间结果,R
- 第九届GPLT团体程序设计天梯赛2024年
英雄这里出来
算法笔记c++pat考试程序人生
第九届GPLT团体程序设计天梯赛2024年L1-1编程解决一切L1-2再进去几个人L1-3帮助色盲L1-4四项全能L1-5别再来这么多猫娘了L1-6兰州牛肉面L1-7整数的持续性L1-8九宫格L2-1鱼与熊掌L2-2懂蛇语L2-3满树的遍历不知道故事的开始还可以忍受,不知道故事的结束及其难受。——余华以此篇记录我遗憾的天梯赛吧,抱歉给队友拖后腿了。这次天梯赛时间分配很有问题,前面L1的字符串题目太
- 2022GPLT团体程序设计天梯赛L1-082 种钻石
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天梯赛算法天梯赛GPLT2022天梯赛
2019年10月29日,中央电视台专题报道,中国科学院在培育钻石领域,取得科技突破。科学家们用金刚石的籽晶片作为种子,利用甲烷气体在能量作用下形成碳的等离子体,慢慢地沉积到钻石种子上,一周“种”出了一颗1克拉大小的钻石。本题给出钻石的需求量和人工培育钻石的速度,请你计算出货需要的时间。输入格式:输入在一行中给出钻石的需求量N(不超过107的正整数,以微克拉为单位)和人工培育钻石的速度v(1≤v≤2
- 2022GPLT团体程序设计天梯赛L1-083 谁能进图书馆
Star77777
天梯赛程序设计儿童入馆年龄限制条件判断图书馆规则
为了保障安静的阅读环境,有些公共图书馆对儿童入馆做出了限制。例如“12岁以下儿童禁止入馆,除非有18岁以上(包括18岁)的成人陪同”。现在有两位小/大朋友跑来问你,他们能不能进去?请你写个程序自动给他们一个回复。输入格式:输入在一行中给出4个整数:禁入年龄线陪同年龄线询问者1的年龄询问者2的年龄这里的禁入年龄线是指严格小于该年龄的儿童禁止入馆;陪同年龄线是指大于等于该年龄的人士可以陪同儿童入馆。默
- 2025gplt团体程序设计天梯赛 l2-l3(缺少l3最后一题) 题解总集
昌航代码小子
天梯赛题解5G
2025gplt天梯赛团体赛l2-l3(缺少l3最后一题)题解总集实力太差还没做出l3最后一题后续做出来在更新链接跳转进阶题l2-053算式拆解l2-054三点共线l2-055胖达山头l2-056被n整除的n位数登顶题l3-040人生就像一场旅行l3-041影响力
- 用 Map-Reduce 并行化处理长文本总结:基于 LangGraph 的实践指南
佑瞻
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在处理长文本总结时,我们常常会遇到一个棘手的问题:当文本长度超过大语言模型(LLM)的上下文窗口时,如何高效且准确地生成全局摘要?Map-Reduce范式为我们提供了一个优雅的解决方案。通过将任务分解为并行的映射(Map)阶段和聚合的归约(Reduce)阶段,我们可以轻松应对任意长度的文本,今天我们就来聊聊如何基于LangGraph框架实现这一流程。一、Map-Reduce核心思想:分而治之Map
- 2024 年 GPLT 团体程序设计天梯赛 - 全国总决赛
南宫谨
数据结构与算法数据结构算法
考试题倒不是有多难,就是需要注意的细节有很多。我的总分是218,二等奖擦边过~算是运气比较好吧。考试的时候手机(第二机位)没电关机了,但是老师没管哈哈哈。。。点击下面的题目标题跳转到对应题目链接~L1-1编程解决一切考察:简单输出解题思路语言选择Python→鼠标放到输出样例最右端一键赋值→提交(5s解决)代码print('Problem?TheSolution:Programming.')L1-
- GPLT团体程序设计天梯赛题解L2部分
maolonglong1123
算法
文章目录00xL2-001紧急救援(25分)L2-002链表去重(25分)L2-003月饼(25分)L2-004这是二叉搜索树吗?(25分)L2-008最长对称子串(25分)L2-009抢红包(25分)01xL2-010排座位(25分)L2-012关于堆的判断(25分)L2-013红色警报(25分)L2-014列车调度(25分)L2-015互评成绩(25分)L2-016愿天下有情人都是失散多年的兄
- GPLT 团体程序设计天梯赛 2022年 - 模拟赛 赛后复盘 附思路与代码注释
浩子诚
算法c++python
前言:2022年的天梯赛模拟赛难度中等,L1中规中矩、L2常规难度、L3较为简单。参考资料:团体程序设计天梯赛-练习集。接下来直接上技巧与代码,全文共19602字,配合右边的目录阅读体验更佳~如果这篇文章被自动设置为VIP可见或者付费,请尽快联系我。L1-基础级(100分)题目中规中矩,模拟赛挖坑的题是L1-8,枚举方法错误可能会超时。但L1部分基本上还是涵盖了近年来L1的所有考点:简单输出、顺序
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
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- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多