- 对比JSON和Hessian2的序列化格式
yyytucj
json
在分布式系统中,数据的序列化和反序列化是关键环节。不同的序列化格式在性能、可读性和跨语言兼容性上存在显著差异。本文将详细对比JSON和Hessian2这两种序列化格式,以帮助开发者在不同的应用场景中做出更好的选择。JSON概述JSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式,易于人阅读和编写,同时也易于机器解析和生成。它主要用于在服务器和Web应用之间传输数据
- dubbo 支持哪些通信协议?支持哪些序列化协议?说一下 Hessian 的数据结构?
小新杂谈社
微服务后端面试分布式
面试题dubbo支持哪些通信协议?支持哪些序列化协议?说一下Hessian的数据结构?PB知道吗?为什么PB的效率是最高的?面试官心理分析上一个问题,说说dubbo的基本工作原理,那是你必须知道的,至少要知道dubbo分成哪些层,然后平时怎么发起rpc请求的,注册、发现、调用,这些是基本的。接着就可以针对底层进行深入的问问了,比如第一步就可以先问问序列化协议这块,就是平时RPC的时候怎么走的?面试
- 用Python搞定接口自动化测试:轻松实现RPC协议接口测试_python测试rpc接口
2401_84141210
程序员rpc网络协议网络
网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友,可以戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!Hessian是一款基于HTTP协议的RPC框架,采
- pytorch pyro更高阶的优化器会使用更高阶的导数,比如二阶导数(Hessian矩阵)
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pytorch矩阵人工智能
在机器学习和深度学习中,优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常,优化器会计算损失函数相对于参数的一阶导数(梯度),然后根据这些梯度来更新参数。但是,更高阶的优化器会使用更高阶的导数,比如二阶导数(Hessian矩阵),来指导参数的更新关于使用更高阶导数的优化器基类的描述。在机器学习和深度学习中,优化器是用来更新模型参数以最小化损失函数的算法。通常,优化器会计算损失函数相对于参数的一阶
- Java原生序列化和Kryo序列化性能比较
编码前线
1.背景最近几年,各种新的高效序列化方式层出不穷,不断刷新序列化性能的上限,最典型的包括:专门针对Java语言的:Kryo,FST等等跨语言的:Protostuff,ProtoBuf,Thrift,Avro,MsgPack等等这些序列化方式的性能多数都显著优于hessian2(。有鉴于此,我们为dubbo引入Kryo和FST这两种高效Java序列化实现,来逐步取代hessian2。其中,Kryo是
- 阿里首席架构师科普RPC框架
Java架构
RPC概念及分类RPC全称为RemoteProcedureCall,翻译过来为“远程过程调用”。目前,主流的平台中都支持各种远程调用技术,以满足分布式系统架构中不同的系统之间的远程通信和相互调用。远程调用的应用场景极其广泛,实现的方式也各式各样。从通信协议的层面,大致可以分为:基于HTTP协议的(例如基于文本的SOAP(XML)、Rest(JSON),基于二进制Hessian(Binary))基于
- RPC框架Dubbo深入分析,程序员Java基础案例教程
爱好广泛的爱好
程序员面试java后端
连接个数:单连接连接方式:长连接传输协议:TCP传输方式:NIO异步传输序列化:Hessian二进制序列化适用范围:传入传出参数数据包较小(建议小于100K),消费者比提供者个数多,单一消费者无法压满提供者,尽量不要用dubbo协议传输大文件或超大字符串。适用场景:常规远程服务方法调用Rmi协议可与原生RMI互操作,基于TCP协议偶尔会连接失败,需重建StubHessian协议可与原生Hessia
- 机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)
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机器学习优化过程中的各种梯度下降方法(SGD,AdaGrad,RMSprop,AdaDelta,Adam,Momentum,Nesterov)实际上,优化算法可以分成一阶优化和二阶优化算法,其中一阶优化就是指的梯度算法及其变种,而二阶优化一般是用二阶导数(Hessian矩阵)来计算,如牛顿法,由于需要计算Hessian阵和其逆矩阵,计算量较大,因此没有流行开来。这里主要总结一阶优化的各种梯度下降方
- 序列化框架的选择- hession2、kyro、protostuff
芝士汉堡 ིྀིྀ
java服务器网络
序列化框架的选择前言Hessian2KryoProtostuff性能对比其他比较前言当涉及到序列化框架时,Hessian2、Kryo和Protostuff是三个常见的选择。它们在性能、跨语言支持、序列化大小和使用灵活性等方面存在一些差异。hession2、kyro、protostuff都是第三方开源的序列化/反序列化框架,要了解其各自的特性,我们首先需要知道序列化/反序列化是什么:序列化和反序列化
- Java在网络通信中应该如何选择合适的序列化框架?
coffee_babe
Netty网络IOjava开发语言序列化
前言说到网络通信就会牵涉到数据的序列化与反序列化,现如今序列化框架也是层出不穷,比如FST、Kryo、ProtoBuffer、Thrift、Hessian、Avro、MsgPack等等,有的人可能会有疑问,为什么市面上有这么多框架,JDK不是已经有自带的Serializable序列化接口吗?很遗憾地说出这个事实,作为JDK自带地序列化机制,无论是在时间还是空间上的性能不尽人意,但凡时间或者空间上性
- dubbo rpc序列化
此剑之势丶愈斩愈烈
dubborpc网络协议
序列化配置providerconsumer上述配置中,服务端和消费端serialization属性指定了序列化方式为Hessian2。同样,你可以根据需要选择其他的序列化方式。需要注意的是,序列化方式的选择应该与服务提供者和消费者之间的兼容性相匹配。如果服务提供者和消费者使用的序列化方式不一致,可能会导致通信失败。因此,在选择序列化方式时,应确保服务提供者和消费者都支持所选的序列化方式。常用类型1
- dubbo--03--- dubbo 支持的9种协议
知行合一。。。
dubbo
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Dubbo框架特性Dubbo和SpringCloud区别dubbo支持的9种协议协议类型1、dubbo协议(==默认==)特性配置常见问题2、rmi协议3、hessian协议4、http协议特性5、webservice协议6、thrift协议基础概念和用途序列化和反序列本质上就是对象和字节数组的转换:序列化时,将Java对象编码为byte数组反序列化,则是将byte数组转换为Java对象序列化用途:1、在网络上传送对象的字节序列2、把对象的字节序列永久地保存到硬盘上,通常放在一个文件中(2)java序列化的实现1、ObjectOutputStream:通过writeObject方法将对象序列化,并将得到的字节序列写到目标输出
- 【RPC框架】Java实现简单的RPC框架
疯癫的老码农
网络结构rpcjavaqt
一、RPC简介RPC,全称为RemoteProcedureCall,即远程过程调用,它是一个计算机通信协议。它允许像调用本地服务一样调用远程服务。它可以有不同的实现方式。如RMI(远程方法调用)、Hessian、Httpinvoker等。另外,RPC是与语言无关的。RPC示意图如上图所示,假设Computer1在调用sayHi()方法,对于Computer1而言调用sayHi()方法就像调用本地方
- 最优化理论习题(与考试相关)
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最优化理论笔记
文章目录凸集与凸函数的证明单纯形方法对偶问题对偶单纯形法最优性条件使用导数的最优化方法凸集与凸函数的证明凸函数证明就是求HessianHessianHessian矩阵是否为正定矩阵即可单纯形方法对偶问题对偶单纯形法最优性条件使用导数的最优化方法
- 最优化方法之梯度下降法和牛顿法
thatway1989
算法分析机器学习深度学习线性代数
大部分的机器学习算法的本质都是建立优化模型,通过最优化方法对目标函数(或损失函数)进行优化,从而训练出最好的模型。最常见的最优化方法有梯度下降法、牛顿法。最优化方法:最优化方法,即寻找函数极值点的数值方法。通常采用的是迭代法,它从一个初始点x0开始,反复使用某种规则从x.k移动到下一个点x.k+1,直至到达函数的极值点。这些规则一般会利用一阶导数信息即梯度,或者二阶导数信息即Hessian矩阵。算
- 自定义RPC框架
terwer
自定义RPC框架分布式架构网络通信分布式的基础问题是远程服务是怎么通讯的。java领域有很多可实现远程通讯的技术,例如:RMI、Hessian、SOAP、ESB和JMS等。远程通讯技术RMIJDK的RMI文档:https://docs.oracle.com/javase/8/docs/technotes/guides/rmi/HessianHessian官网:http://hessian.cauc
- Dubbo 协议
holmes000
Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架远程调用框架,在网络间传输数据,就需要通信协议和序列化。一通信协议Dubbo支持dubbo、rmi、hessian、http、webservice、thrift、redis等多种协议,但是Dubbo官网是推荐我们使用Dubbo协议的,默认也是用的dubbo协议。先介绍几种常见的协议:1.dubbo协议缺省协议,使用基于mina1.1.7+hessian
- 一文学习Thrift RPC
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学习rpc网络协议
ThriftRPC引言ThriftRPC的特点Thrift是一个RPC的框架,和HessianRPC有什么区别,最重要的区别是Thrift可以做异构系统开发。什么是异构系统,服务的提供者和服务的调用者是用不同语言开发的。为什么会当前系统会有异构系统的调用?做大数据一般使用Python,数据存储又要使用Hbase(Java),这就是异构系统了。另外,还有遗留系统额整合,一个公司的系统,是随着业务增长
- 从零学习Hession RPC
等待花开I
学习rpc网络协议
为什么学习HessianRPC?存粹的RPC,只解决PRC的四个核心问题(1.网络通信2.协议3.序列化4.代理)Java写的HessianRPC落伍了,但是它的序列化方式还保存着,被Dubbo(HessianLite)使用。被落伍,只是因为HessianRPC出的比较早,当时没有注册中心,熔断,限流等。所以当我们学习PRC时,最好学一个简单的,存粹的,没有其他的额外功能。Hessian的概念He
- PCL 投影滤波器
点云侠
PCL学习概率论算法c++
投影滤波器一、算法原理1、投影模型2、函数解析3、参考链接二、代码示例三、结果展示四、应用实例一、算法原理1、投影模型投影参数对应描述SACMODEL_PLANE用于确定平面模型。平面的四个系数是它的HessianNormal形式:SACMODEL_LINE用于确定线模型。直线的六个系数由直线上的一个点和直线的方向给出SACMODEL_CIRCLE2D用于确定平面上的二维圆。圆的三个系数由圆心和半
- Hessian 矩阵汉语叫什么名字,是什么意思,是用来干什么的?
神笔馬良
矩阵线性代数
问题描述:Hessian矩阵汉语叫什么名字,是什么意思,是用来干什么的?问题解答:Hessian矩阵的汉语名字是“黑塞矩阵”或“海森矩阵”。这个名字的来源是对德国数学家LudwigHessian(海森)的姓氏的翻译。Hessian矩阵是一个方阵,其中的元素是一个函数的二阶偏导数,用于描述该函数在给定点附近的局部曲率和梯度信息。Hessian矩阵在数学和优化领域中的应用非常广泛,具体用途包括:优化问
- 【Dubbo】Dubbo连接协议配置基础V2.0.0
以梦为馬Douglas
组件学习文档dubbo
Dubbo连接所使用的协议一、dubbo://协议1.1、使用场景:Dubbo缺省协议采用单一长连接和NIO异步通讯,适合于小数据量大并发的服务调用,以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况。反之,Dubbo缺省协议不适合传送大数据量的服务,比如传文件,传视频等,除非请求量很低。1.2、特性:缺省协议,使用基于minaia1.1.7和hessian3.2.1的tbremoting交互。连接
- Spring Redis Client使用Hessian序列化HINCRBY命令的Bug
hanxiaozhang2018
springredisbug
前言:公司自己封装RedisClient架包,使用Hessian协议对Redis中Value值进行序列化。在使用Hash结构的HINCRBY命令,处理序列化异常的问题。下面,我将详细说明一下。正文:公司封装RedisClient架包,其实就是把Spring相关Redis代码改了改。所以,我就Spring的相关Redis代码进行复现。首先,在SpringRedisTemplate中配置HashVal
- Dubbo 支持哪些通讯协议,每种协议的应用场景,优缺点
帆仔哟
dubbo网络
1.dubbo协议:适合大并发小数据量的服务调用,以及消费者远大于提供者。传输协议为TCP,支持异步通信和Hessian序列化。应用场景:适用于大并发小数据量的服务调用,以及消费者远大于提供者的场景。优点:支持异步通信,性能较高。缺点:只能在Java环境下使用。2.rmi协议:采用JDK标准的RMI协议,适用于Java环境下的服务调用。应用场景:适用于Java环境下的服务调用。优点:使用JDK标准
- 凸优化 3:最优化方法
Debroon
#凸优化算法
凸优化3:最优化方法最优化方法适用场景对比费马引理一阶优化算法梯度下降最速下降二阶优化算法牛顿法Hessian矩阵Hessian矩阵的逆Hessian矩阵和梯度的区别牛顿法和梯度下降法的区别拟牛顿法DFP、BFGS/L-BFGS数值优化算法坐标下降法SMO算法基于导数的函数优化解析优化算法/精确解无约束问题-求解驻点方程有等式约束问题-拉格朗日乘数法有等式和不等式约束问题-KKT条件基于随机数函数
- 优化|流形优化系列(一)
运筹OR帷幄
人工智能算法
简介流形优化是非线性优化的一个分支,它主要关注在特定的几何结构下进行优化。在流形优化中,优化问题通常是在黎曼流形上进行的,而非欧几里得空间。黎曼流形是带有黎曼度量的流形,该度量为流形上的每个点都定义了一个内积。这种内积结构提供了流形上测量长度和角度的方式,这在优化过程中非常重要,因为它允许我们定义梯度和Hessian等概念,并进行相应的优化操作。在流形优化的背景下,流形通常是解的约束集。例如,当解
- OpenCV学习之Mat数据按位操作与通道分离合并
沉木渡香
OpenCV学习笔记opencv数据结构Mat
**以前一直用MATLAB做图像仿真,这次学习OPENCV后,第一步就是读取图像,并对图像进行位操作,在OPENCV中比较重要和基础的一个数据结构是MAT,针对MAT型结构的位处理,进行了以下试验。**#include#include#include#include#include"hessianHead.h"usingnamespacecv;usingnamespacestd;#defineNa
- 深度学习:鞍点以及如何跳出鞍点
Way_X
损失函数算法深度学习
最近阅读了有关鞍点得到文章,做了一下总结:鞍点的定义:鞍点(saddlepoint)的数学含义是:目标函数在此点上的梯度(一阶导数)值为0,但从该点出发的一个方向是函数的极大值点,而在另一个方向是函数的极小值点。而当在某点的一阶导为0时,该点称为驻点。判断鞍点的一个充分条件是:函数在一阶导数为零处(驻点)的Hessian矩阵为不定矩阵。半正定矩阵:所有特征值为非负,或主子式全部非负。半负定矩阵:所
- 【最优化方法】凸二次优化
撕得失败的标签
最优化方法线性代数最优化方法凸二次优化海森矩阵Hessian
文章目录凸函数的判别凸二次优化海森矩阵(Hessianmatrix)判断函数凹凸性示例凸函数的判别设S⊂RnS\subsetR^nS⊂Rn是非空开凸集,f:S→Rf:S\rightarrowRf:S→R可微,则(1)fff是SSS上的凸函数,当且仅当f(x2)⩾f(x1)+∇f(x1)T(x2−x1),∀x1,x2∈Sf(x_2)\geqslantf(x_1)+\nablaf(x_1)^T(x_2
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不