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KKKlucifer
安全运维
在数字化运维场景中,异构系统复杂、攻击手段隐蔽等挑战日益突出。保旺达基于“全域纳管-身份认证-行为监测-自动响应-审计溯源”的五层防护架构,融合AI、零信任等技术,构建全链路安全运维体系,以下从技术逻辑与实践落地展开解析:第一层:全域资产纳管——筑牢安全根基挑战云网基础设施包含分布式计算(Hadoop/Spark)、数据流处理(Storm/Flink)等异构组件,通信协议繁杂,传统方案难以全面纳管
- javaSE(从0开始)day04
目录一、Java语言的特性:1.面向对象(Object-Oriented)2.平台无关性(WriteOnce,RunAnywhere)3.强类型语言(StronglyTyped)4.自动内存管理(垃圾回收,GarbageCollection)5.多线程支持6.安全性7.健壮性(Robust)8.分布式计算9.高性能10.丰富的类库11.动态性12.解释与编译并存二、输入与输出:1.输出:2.输入:
- 想要了解大模型,看懂这一篇就够了!大模型工作流程及核心参数介绍!
Gq.xxu
qwen3vllmtransforms大语言模型部署深度学习人工智能
若想深入探究大模型核心参数的效果与作用,就务必先弄清大模型的工作流程,明确核心参数在流程各阶段的效能与功能,知晓其具体含义。一,大模型的工作流程大模型运行时的工作原理可以概括为输入处理→特征提取→模型推理→结果生成四个核心阶段,整个过程融合了深度学习架构、自然语言处理技术以及分布式计算能力。从用户输入到大模型输出,整个工作的处理流程如下:输入文本→分词→嵌入+位置编码→Transformer多层处
- 【量化系统实战】深入解析:大规模数据管理与分布式计算,打造你的量化“超级工厂”
Natsume1710
pythongithub开发语言算法大数据数据仓库
前言随着量化策略的不断演进,以及对高频数据、另类数据(新闻、社交媒体、卫星图像等)需求的日益增长,许多朋友可能都会遇到一个棘手的问题:当数据量达到TB甚至PB级别,复杂的因子计算和超大规模回测在单机上变得举步维艰,系统效率严重受限。本文将作为量化系统构建系列的进阶篇,聚焦于大规模数据管理(BigDataManagement)和分布式计算(DistributedComputing)。我们将详细阐述如
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探索AI人工智能领域多智能体系统的技术原理关键词:AI人工智能、多智能体系统、技术原理、智能体交互、分布式计算摘要:本文深入探索了AI人工智能领域多智能体系统的技术原理。首先介绍了多智能体系统的背景,包括其目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了多智能体系统的核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行清晰展示。详细讲解了核心算法原理,结合Python源代码进行说明,并给出了相关
- 大数据 ETL 工具 Sqoop 深度解析与实战指南
一、Sqoop核心理论与应用场景1.1设计思想与技术定位Sqoop是Apache旗下的开源数据传输工具,核心设计基于MapReduce分布式计算框架,通过并行化的Map任务实现高效的数据批量迁移。其特点包括:批处理特性:基于MapReduce作业实现导入/导出,适合大规模离线数据迁移,不支持实时数据同步。异构数据源连接:支持关系型数据库(如MySQL、Oracle)与Hadoop生态(HDFS、H
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Linux集群管理实战:5个必知的核心技术与工具关键词:Linux集群、负载均衡、高可用性、分布式计算、集群监控、自动化部署、资源调度摘要:本文将深入探讨Linux集群管理的5个核心技术领域,包括负载均衡、高可用性、分布式计算、集群监控和自动化部署。通过实际案例和代码示例,我们将一步步解析这些技术的原理、实现方式以及在实际生产环境中的应用场景,帮助读者掌握构建和管理高效Linux集群的关键技能。背
- 大数据基础知识-Hadoop、HBase、Hive一篇搞定
原来是猪猪呀
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HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,其核心设计包括分布式文件系统(HDFS)和MapReduce编程模型;Hadoop是一个开源的分布式计算框架,旨在帮助用户在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。它通过利用集群的力量,提供高速运算和存储能力,特别适合处理超大数据集的应用程序。Hadoop生态圈Hadoop生态圈是一个由多个基于Hadoop开发的相
- Hadoop、HDFS、Hive、Hbase区别及联系
静心观复
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Hadoop、HDFS、Hive和HBase是大数据生态系统中的关键组件,它们都是由Apache软件基金会管理的开源项目。下面将深入解析它们之间的区别和联系。HadoopHadoop是一个开源的分布式计算框架,它允许用户在普通硬件上构建可靠、可伸缩的分布式系统。Hadoop通常指的是整个生态系统,包括HadoopCommon(共享库和工具)、HadoopDistributedFileSystem(
- 【AI Infra】基础学习汇总篇
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系列综述:目的:本系列是个人整理为了学习训练框架优化的,整理期间苛求每个知识点,平衡理解简易度与深入程度。来源:材料主要源于【DeepEP官方介绍】进行的,每个知识点的修正和深入主要参考各平台大佬的文章,其中也可能含有少量的个人实验自证。结语:如果有帮到你的地方,就点个赞和关注一下呗,谢谢!!!请先收藏!!!,后续继续完善和扩充(●’◡’●)文章目录一、分布式与并行基础分布式计算高性能并行GPU硬
- MapReduce分布式计算框架:从原理到实战
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mapreduce前端大数据分布式计算python人工智能
大家好!今天我们来聊聊大数据处理领域的一个重要框架——MapReduce。作为Google提出的经典分布式计算模型,MapReduce极大地简化了海量数据的处理流程。无论你是大数据新手还是有一定经验的开发者,这篇文章都会让你对MapReduce有更深入的理解。我们还会通过实际代码示例来展示它的强大功能!一、MapReduce是什么?想象你有一个装满10亿本书的图书馆,现在需要统计所有书中"大数据"
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0003:有一个文件,每一行是一个数字,如何用 MapReduce 进行排序和求每个用户每个页面停留时间
MapReduce是一种适合处理大规模数据的分布式计算框架,其核心思想是将计算任务分解为Map(映射)和Reduce(归约)两个阶段。对文件中的数字进行排序,可以利用MapReduce的特性来实现。要使用MapReduce对文件中的数字进行排序,需要实现一个MapReduce作业,将数字作为键处理,利用Hadoop的默认排序机制对键进行排序。以下是实现步骤和示例代码:文章大纲题目一:有一个文件,每
- Spark on Docker:容器化大数据开发环境搭建指南
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SparkonDocker:容器化大数据开发环境搭建指南关键词:Spark、Docker、容器化、大数据开发、分布式计算、开发环境搭建、容器编排摘要:本文系统讲解如何通过Docker实现Spark开发环境的容器化部署,涵盖从基础概念到实战部署的完整流程。首先分析Spark分布式计算框架与Docker容器技术的核心原理及融合优势,接着详细演示单节点开发环境和多节点集群环境的搭建步骤,包括Docker
- 【人工智能】 AI的进化之路:大模型如何重塑技术格局
蒙娜丽宁
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界本文深入探讨了人工智能大模型的进化历程及其对技术格局的深远影响。从早期神经网络到现代大模型的突破,文章分析了关键技术进步,如Transformer架构、预训练机制和分布式计算。结合数学公式和代码示例,详细阐述了大模型的训练原理、优化方法及实际应用场景。文
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Elasticsearch(ES)和Lucene都是用于全文搜索和分析的工具,但它们在功能和使用场景上有一些重要的区别:基础与角色:Lucene是一个开源的信息检索软件库,提供了一个高性能、全功能的文本搜索引擎。它是许多搜索应用的核心,包括Elasticsearch。Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,构建在Lucene之上。它不仅提供了Lucene的所有功能,还增加了分布式计算
- DeepSeek:AI驱动的效率革命与实战案例解
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在人工智能技术的浪潮中,DeepSeek作为一款专注实现AGI(通用人工智能)的先锋工具,正通过其强大的自然语言处理(NLP)与分布式计算能力,重新定义高效办公的边界。以下通过技术解析与实战案例,展现DeepSeek如何赋能个人与企业,开启职场效率革命。一、技术革新:DeepSeek的核心竞争力深度学习赋能DeepSeek的技术架构基于BERT、Transformer等先进深度学习模型,通过构建复
- VLLM:虚拟大型语言模型(Virtual Large Language Model)
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VLLM:虚拟大型语言模型(VirtualLargeLanguageModel)VLLM指的是一种基于云计算的大型语言模型的虚拟实现。它通常是指那些由多个服务器组成的分布式计算环境中的复杂机器学习模型,这些模型能够处理和理解大量的文本数据。VLLM的核心是“大型语言模型”,这是一种通过深度神经网络训练的算法,能够在理解和生成人类语言方面表现出极高的能力。解释:虚拟:意味着这个模型不是在单个物理设备
- 实时解码技术:基于FPGA芯片的即时错误诊断与修正系统,实现计算过程中的动态纠错
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以下基于资料构建的基于FPGA的实时动态纠错系统技术框架,涵盖原理、实现路径与典型应用:一、FPGA芯片的核心特性支撑实时动态纠错FPGA(现场可编程门阵列)的硬件可重构性和并行架构是动态纠错系统的物理基础:可编程逻辑单元(CLB)与分布式计算:FPGA内部由可配置逻辑块(CLB)和查找表(LUT)构成,支持并行执行多个逻辑运算,为实时错误检测提供硬件级并发能力。计算过程分散在空间分布的基本单元中
- 基于Hadoop大数据分析应用场景与实战
跨过山河大海
一、Hadoop的应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom:Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发,允许将数据载入内存作反复
- Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据分布式计算在药物临床试验数据分析与质量控制中的创新实践(321)
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Java大视界大数据新视界java大数据Java大数据药物临床试验分布式计算数据质量控制CDISC标准
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!本博客的精华专栏:【大数据新视界】【Java大视界】【智创AI新视界】【Java+Python双剑合璧:AI大数据实战通关秘籍】社区:【青云交技术变现副业福利商
- ComfyUI底层架构大揭秘:从节点工厂到AI艺术流水线
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关注不迷路,点赞走好运!三分钟掌握AI绘图引擎核心架构!当节点像乐高积木般拼接,看ComfyUI如何构建AI艺术的生产流水线深度目录开篇类比:汽车工厂与节点流水线核心骨架:模块化节点系统设计⚙️动力引擎:Python异步执行框架神经连接:事件驱动架构剖析加速秘籍:显存优化三大黑科技跨域桥梁:前后端通信协议解密扩展革命:自定义节点开发实战️应用案例:从电商设计到电影特效未来演进:分布式计算与AI协作
- 计算机网络学习:打造体系,接轨前沿技术
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计算机网络学习
引言在数字化浪潮席卷全球的当下,计算机网络已然成为推动社会发展、经济增长以及科技创新的关键力量。从日常生活中的便捷通信、在线购物,到工业领域的智能制造、远程协作,再到科研中的海量数据传输与分布式计算,计算机网络无处不在,深刻改变着我们的生活与工作模式。作为计算机网络专业的学生,在这个快速发展的领域中,我们肩负着理解、构建和创新网络技术的重任。计算机网络知识体系庞大且复杂,涵盖了从底层硬件通信到高层
- 计算机网络学习:体系化学习助力能力提升
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- Python大数据处理中有哪些分布式计算框架?如何选择和使用?
代码小狂热者
python开发语言
一、引言随着大数据时代的来临,数据处理和分析已成为企业和个人不可或缺的一部分。Python,作为一种简洁、易读且功能强大的编程语言,在大数据处理领域具有广泛的应用。而在处理大数据时,分布式计算框架的选择和使用至关重要。本文将介绍Python大数据处理中常见的分布式计算框架,并探讨如何根据实际需求进行选择和使用。二、Python大数据处理中的分布式计算框架ApacheSparkApacheSpark
- 从 0 到 Offer!大数据核心面试题全解析,答案精准拿捏面试官(hadoop篇)
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1.什么是Hadoop?Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储和处理大规模数据集。它主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及YARN(YetAnotherResourceNegotiator)资源管理器。HDFS负责数据的分布式存储,将大文件分割成多个数据块存储在不同节点上;MapReduce用于分
- 5G和云计算
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5G和云计算一、5G云是什么?1、5G是第5代通信技术2、5G的3大特征:超大带宽、超低时延、超多连接3、主要特点:显著提升无线数据传输效率和质量二、云计算是什么?1、是通过网络提供可伸缩的分布式计算能力2、云计算3大服务模式:IaaS、PaaS、SaaS3、主要特点:集中式管理IT资源三、工作职能→5G云计算做什么?1、产品经理、界面设计、前端开发、后端开发、测试、云计算工程师2、云计算工作内容
- 什么是MapReduce
ThisIsClark
大数据mapreduce大数据
MapReduce:大数据处理的经典范式什么是MapReduce?MapReduce是一种编程模型和软件框架,用于大规模数据集(通常大于1TB)的并行处理。它由Google在2004年提出,后来成为ApacheHadoop项目的核心计算引擎。MapReduce通过将计算任务分解为两个主要阶段——Map(映射)和Reduce(归约)——来实现分布式计算。核心思想MapReduce的核心设计原则可以概
- AI转型指南
HeartException
人工智能学习机器学习
以下是为计算机学生/在职人员撰写《AI转型指南》的目录框架设计,兼顾系统性与实操性,采用模块化结构便于读者按需学习,前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站一、AI行业全景扫描(认知篇)技术图谱解构机器学习/深度学习/强化学习的技术边界NLP/CV/语音/推荐系统等细分赛道的就业热度对比传统计算机技能与AI能力的交叉点(如分布式计算、系统
- 深入理解 Hadoop MapReduce 调度原理与 YARN 架构
北漂老男人
MapReducehadoopmapreduce架构学习方法
深入理解HadoopMapReduce调度原理与YARN架构作者:标签:大数据、Hadoop、YARN、MapReduce、调度器一、前言在大数据领域,Hadoop是最重要的分布式计算平台之一。随着数据规模的增长,Hadoop从1.x到2.x发生了巨大变革,核心就是引入了YARN资源调度框架。本文将结合图示,详细梳理HadoopMapReduce的调度原理与YARN的工作机制。二、Hadoop1.
- Hadoop中的HDFS的存储机制
向阳争渡
大数据/Hadoophadoophdfs分布式计算数据存储存储
Hadoop中HDFS的存储机制HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是Hadoop分布式计算中的数据存储系统,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。下面我们首先介绍HDFS中的一些基础概念,然后介绍HDFS中读写操作的过程,最后分析了HDFS的优缺点。1.HDFS中的基础概念Block:HDFS中的存储单元是每个数据块block,HDFS默认的最基本的存储
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla