- supervisord:使用RPC管理进程资源实战指南
京脉圈
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:supervisord是一个用于管理Unix环境下进程的开源工具,支持进程的启动、停止、重启和异常恢复。本文深入探讨supervisord及其与RPC的结合使用,涉及JAVA、MAVEN和Spring在进程管理中的应用。通过配置文件和XML-RPC接口,实现远程管理进程的便捷性,尤其适用于分布式系统和微服务架构,提高开发者对后台服务的监控和控制效率。1.sup
- Arthas从入门到精通
编程界的彭于晏qaq
线上问题排查工具java
Arthas从入门到精通一、Arthas入门:从安装到第一个命令1.1Arthas简介Arthas(阿尔萨斯)是阿里巴巴开源的Java诊断工具,支持JDK6+,可在不修改代码、不重启服务的情况下,实时监控JVM状态、追踪方法调用、排查性能问题,被誉为“Java线上问题排查的瑞士军刀”。其核心优势在于非侵入式诊断,广泛应用于开发、测试及生产环境,尤其适合解决分布式系统中的疑难问题。1.2安装步骤Ar
- 今日Github热门仓库推荐2025-07-08
今日Github热门仓库推荐2025-07-08如果让AI分别扮演后端开发人员和前端开发人员,然后看看他们分别对github每天的trending仓库感兴趣的有哪些,并且给出他感兴趣的理由,那会发生什么呢?本内容通过Python+AI生成,项目地址跳转后端开发人员推荐仓库名称:rustfs/rustfs仓库推荐理由:作为一个有10年后端开发经验的工程师,我对高性能和分布式系统有浓厚的兴趣。Rust
- Netty架构解析:从高性能到协议支持
lifallen
Nettyjava开发语言设计模式数据结构nio
Netty是一个异步事件驱动的网络应用程序框架,用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端。主要应用场景高性能网络服务器(HTTP、WebSocket、TCP服务器)分布式系统通信(RPC框架、消息队列)协议实现(自定义协议、标准协议适配)网络代理和网关(负载均衡、API网关)核心基础(CoreFoundation)io.netty.common:提供通用的工具类、常量和基本抽象,例如Attri
- 【Python】深入解析 Hydra 库
宅男很神经
python开发语言
第一章:混沌的终结:在配置泥潭中挣扎与Hydra的曙光在任何一个软件项目的生命周期中,无论是小型的个人脚本,还是大型的企业级分布式系统,我们都无法回避一个核心问题:如何管理配置。配置,是连接我们静态的代码逻辑与动态的运行环境之间的桥梁。它决定了我们的程序连接哪个数据库、使用哪个API密钥、以多大的批次处理数据、模型的学习率应该是多少、日志应该输出到哪里、以何种级别输出…可以说,配置定义了程序的行为
- Spring Boot多实例环境下保障数据一致性
KiddoStone
springboot后端java
在SpringBoot多实例环境下保障数据一致性需要结合分布式系统设计原则,以下是针对两个场景的设计与实现方案:1.多实例ScheduleJob的数据一致性问题场景多个实例同时执行定时任务,可能导致重复处理(如重复推送消息、重复扣款)。解决方案(1)分布式锁控制//使用Redisson实现分布式锁@Scheduled(cron="0*/5***?")publicvoidsyncDataJob(){
- 区块链技术核心组件及应用架构的全面解析
区块链技术是一套融合密码学、分布式系统与经济激励的复合型技术体系,以下是其核心组件及应用架构的全面解析:一、区块链核心技术栈1.分布式账本技术(DLT)核心原理:多节点共同维护不可篡改的数据链数据结构:哈希指针哈希指针区块N区块N+1区块N+2关键创新:默克尔树(MerkleTree)实现高效数据验证2.密码学保障技术算法示例应用场景非对称加密ECC/secp256k1,RSA数字签名(设备身份认
- 【探讨】同样是微服务解决方案——Spring Cloud、Service Mesh的区别和优劣到底在哪?
千早爱音Official
微服务springcloudservice_mesh
SpringCloud和ServiceMesh都是用于构建微服务应用程序的技术,它们各自具备不同的优点和缺点。SpringCloud是SpringFramework生态系统中的一个子项目,它提供了一组工具和框架,在构建分布式系统时提供了必要的支持。SpringCloud提供了各种功能,包括服务发现、路由、负载均衡、断路器和配置管理等。SpringCloud与SpringBoot框架天然集成,易于使
- 分布式系统核心基石:CAP定理、BASE理论与一致性算法深度解析
Eqwaak00
分布式系统设计实战算法pythonjava
一、CAP定理:分布式系统的设计边界1.1核心定义与经典三角CAP定理(Brewer'sTheorem)指出,在分布式系统中,一致性(Consistency)、可用性(Availability)、分区容错性(PartitionTolerance)三者不可兼得。(注:若需实际配图,可替换为Mermaid流程图或专业示意图)三大特性详解:一致性(C):所有节点在同一时间看到的数据完全相同(强一致性)。
- 分布式ID设计方案详解:从理论到实践
一、为什么需要分布式ID?在分布式系统中,唯一ID的生成面临两大核心挑战:全局唯一性:避免跨节点、跨数据中心的ID冲突。有序性:确保ID按时间或业务规则递增,提升数据库写入性能(如InnoDB的B+树索引)。传统单机自增ID(如MySQLAUTO_INCREMENT)无法满足分库分表、高并发等场景需求,因此需引入分布式ID方案。二、主流分布式ID方案对比方案优点缺点适用场景UUID简单、无中心化依
- MySQL分布式ID冲突详解:场景、原因与解决方案
码不停蹄的玄黓
mysql分布式数据库ID冲突
引言在分布式系统开发中,你是否遇到过这样的崩溃时刻?——明明每个数据库实例的自增ID都从1开始,插入数据时却提示“Duplicateentry‘100’forkey‘PRIMARY’”;或者分库分表后,不同库里的订单ID竟然重复,业务合并时直接报错……这些问题的核心,都是分布式ID冲突。今天咱们就来扒一扒MySQL分布式ID冲突的常见场景、底层原因,以及对应的解决方案,帮你彻底避开这些坑!一、为什
- 分布式系统全链路监控之二:Spring Actuator
文章目录引用前言开启功能端点控制端点访问权限开放端点端点缓存敏感信息脱敏Actuator发现页跨域自定义端点健康信息应用程序信息软件物料信息通过HTTP进行监控和管理自定义端点路径自定义端口号配置专用SSL自定义监听地址可观察性OpenTelemetry支持日志配置日志记录器OpenTelemetry指标支持的指标和仪表注册自定义指标定制个人指标链路日志关联ID创建自定义SpanBaggage审计
- HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型:个性化作业批改系统架构设计与实现
H老师带你学鸿蒙
系统架构HarmonyOS5.0鸿蒙华为仓颉教育
人工智能与边缘计算的融合正在重塑教育评价体系。本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型,构建新一代智能作业批改系统。系统架构全景graphTDA[学生端设备]-->|提交作业|B[仓颉边缘处理]B-->C[盘古大模型分析]C-->D[个性化反馈生成]D-->E[学生终端]D-->F[教师仪表盘]subgraphHarmonyOS分布式系统B-->|设备协同|G[教室平板集
- 架构师:在 Spring Cloud 中实现全局异常处理的技术指南
拾荒的小海螺
架构师springcloudspring后端
1、简述在分布式系统中,微服务架构是最流行的设计模式之一。SpringCloud提供了各种工具和库来简化微服务的开发和管理。然而,随着服务的增多,处理每个服务中的异常变得尤为复杂。因此,实现统一的全局异常处理成为了关键。本篇博客将介绍如何在SpringCloud微服务架构中实现全局异常处理。2、全局异常处理在SpringCloud中,我们可以通过以下几种方式来实现全局异常处理:使用@Control
- 深入解析Spring Boot与Kafka集成:构建高效消息驱动应用
深入解析SpringBoot与Kafka集成:构建高效消息驱动应用引言在现代分布式系统中,消息队列技术扮演着至关重要的角色。ApacheKafka作为一款高性能、分布式的消息队列系统,被广泛应用于实时数据处理、日志收集、事件驱动架构等场景。本文将深入探讨如何在SpringBoot应用中集成Kafka,构建高效的消息驱动应用。1.Kafka简介ApacheKafka是一个分布式流处理平台,具有高吞吐
- 深入解析Spring Boot与Kafka集成:构建高性能消息驱动应用
Uranus^
JavaSpringBootKafka消息队列分布式系统
深入解析SpringBoot与Kafka集成:构建高性能消息驱动应用引言在现代分布式系统中,消息队列是实现异步通信和解耦的关键组件之一。ApacheKafka作为一种高性能、分布式的消息队列系统,被广泛应用于大数据处理、实时流处理以及事件驱动的架构中。本文将深入探讨如何在SpringBoot应用中集成Kafka,构建高性能的消息驱动应用。Kafka简介ApacheKafka是一个分布式流处理平台,
- 【Note】《Kafka: The Definitive Guide》第6章:Kafka 的可靠数据投递机制,理解消息系统中的交付语义
CodeWithMe
中间件读书笔记kafka分布式
《Kafka:TheDefinitiveGuide》第6章:Kafka的可靠数据投递机制,理解消息系统中的交付语义在构建分布式系统时,数据是否成功送达?是否会丢失?是否会重复?这些都是架构师必须面对的核心问题。Kafka被广泛应用于金融、监控、日志、交易、IoT等对可靠性要求极高的场景,那么它是如何保障消息交付可靠性的?本章将深入解析Kafka的消息投递语义、失败处理机制、幂等性与事务支持,从而理
- 【Note】《Kafka: The Definitive Guide》第三章: Kafka 生产者深入解析:如何高效写入 Kafka 消息队列
CodeWithMe
读书笔记中间件kafka分布式
《Kafka:TheDefinitiveGuide》第三章:Kafka生产者深入解析:如何高效写入Kafka消息队列Kafka已经成为现代分布式系统中不可或缺的核心组件,尤其是在微服务、事件驱动架构与实时流处理领域。作为Kafka使用的第一步,生产者(Producer)负责将消息写入Kafka,这个过程背后有哪些关键机制?如何实现高可靠、高性能的写入?什么是KafkaProducer?KafkaP
- 202505架构师论文《论静态负载均衡策略设计和应用》
文琪小站
系统架构师软考论文负载均衡运维软考论文
软件架构师论文范文系列摘要在当今高度依赖信息技术的时代,构建高性能、高可用的分布式系统已成为必然趋势。负载均衡作为分布式系统中的关键技术,旨在将请求或数据有效地分发到多个处理单元,以优化资源利用率、提升系统吞吐量并确保服务的稳定运行。本文深入探讨了静态负载均衡策略的设计原理、技术特点及其在实际项目中的应用。首先,概述了负载均衡的整体概念及静态策略的分类,重点介绍了基于哈希、轮询和权重等静态算法的实
- 解析大数据领域结构化数据的管理模式
大数据洞察
大数据ai
解码结构化数据:大数据时代的高效管理模式与实践指南关键词结构化数据、大数据管理、数据建模、分布式数据库、数据仓库、数据治理、性能优化摘要在大数据的洪流中,结构化数据犹如隐藏在波涛之下的磐石,虽然不如非结构化数据那般引人注目,却是企业决策的基石。本文深入剖析了大数据环境下结构化数据的管理模式,从传统关系型数据库到现代分布式系统,从数据建模到存储架构,全面解读了结构化数据管理的核心技术与实践方法。通过
- Kafka消费者分区分配机制与生产环境配置指南
引言在分布式系统中,Kafka作为高性能消息队列被广泛应用。本文将深入探讨Kafka消费者的分区分配机制,分析不同分配策略的优劣,并提供生产环境中的最佳配置实践。我们还将详细解析消费者常见问题的排查方法,特别是消费者未分配到分区的情况。一、Kafka消费者分区分配机制1.1基础分配原则Kafka通过消费者组(ConsumerGroup)机制实现消息的并行处理。核心规则包括:消费者组隔离:不同消费者
- 网络资源模板--基于Android Studio 实现的天气预报App
编程乐学
Android网络项目模板安卓课设安卓大作业androidstudioandroid天气预报
目录一、环境说明二、项目简介三、项目演示四、部设计详情(部分)注册页面首页五、项目源码一、环境说明二、项目简介该项目是一个基于Android平台的天气预报应用,使用AndroidStudio开发工具和Java编程语言完成。项目采用了SQLite数据库存储用户数据和地区信息,通过OkHttp实现网络请求获取天气数据,并结合Gson解析JSON格式的天气信息。界面方面使用MaterialDesign设
- 《Spring 中上下文传递的那些事儿》Part 5:分布式链路追踪——SkyWalking 实战指南
大手你不懂
Spring中上下文传递的那些事儿Java项目实战spring分布式skywalking
Part5:分布式链路追踪——SkyWalking实战指南随着微服务架构的广泛应用,分布式系统的链路追踪和性能监控变得尤为重要。在之前的文章中,我们探讨了如何使用Sleuth和Zipkin实现基本的链路追踪。今天,我们将介绍另一种强大的工具——ApacheSkyWalking,它不仅提供了全面的链路追踪功能,还支持JVM、数据库、消息队列等多方面的监控。本文将带你了解SkyWalking的核心概念
- 【分布式数据库】
分布式数据库是一种数据存储系统,它的设计使得数据库可以存储在多个物理位置(服务器、节点)上,同时对用户呈现为一个统一的数据库。分布式数据库的核心思想是将数据分布在多个地点进行存储和处理,这些地点可以是同一数据中心内的不同服务器,也可以是地理上分散的多个数据中心。分布式数据库的目标是在保证数据一致性、可用性和性能的前提下,提供一个灵活、可扩展且高效的数据存储解决方案。它结合了数据库系统和分布式系统的
- 2025年Java后端岗互联网大厂技术场景题的总结(附100w字面试题)
小凡敲代码
javajava后端java面试Java面试题互联网大厂求职Java场景题
一、高并发与分布式系统设计1.百万级QPS秒杀系统问题:如何设计支持瞬时高并发的秒杀系统?解决方案:Redis预减库存:使用Lua脚本保证原子性操作,防止超卖。异步下单:通过MQ(如Kafka/RocketMQ)削峰,降低数据库压力。限流降级:Sentinel/Nginx限流,防止恶意请求。热点数据隔离:独立Redis集群存储秒杀商品数据。2.分布式事务一致性问题:跨服务下单如何保证数据一致性?方
- 【Java基础】Java集合遍历方式
前言在Java编程中,集合(Collection)是存储和操作对象的核心工具。遍历集合是开发者最频繁的操作之一,但不同场景下选择合适的遍历方式至关重要。一、基础遍历方式1.基本for循环适用场景:仅适用于List等有序集合(如ArrayList、LinkedList)。核心思路:通过索引直接访问元素。特点:优点:索引操作灵活,适合需频繁访问索引的场景(如修改元素位置)。缺点:代码冗余,无法遍历Se
- 分布式系统核心概念与Go语言实现方案
学历真的很重要
golang面试开发语言go职场和发展
GoGoGo,出发咯!一、分布式系统1.分布式系统基础概念定义:分布式系统由多台计算机通过网络连接协同工作,对外表现为单一系统。核心特点:包括可扩展性、一致性、高容错性和透明性。Go语言凭借高并发、轻量级协程(goroutine)和简洁的同步机制(如channel),成为构建分布式系统的理想选择。2.分布式系统的关键特性高容错性:部分节点故障不影响整体服务。可扩展性:通过增加节点横向扩展处理能力。
- 25年最新Java后端社招场景项目题总结!(附100w字面试题)
小凡敲代码
javajava面试Java面试题Java场景题程序员互联网大厂计算机
一、高并发与分布式系统设计百万级QPS秒杀系统核心问题:如何解决超卖、库存一致性、高并发请求?技术方案:Redis预减库存+异步扣减(Kafka/RocketMQ)分布式锁(Redisson)或乐观锁(CAS)限流策略(Nginx/Sentinel)扩展:热点数据隔离(独立Redis集群)、风控防刷(IP限流、验证码)。分布式文件存储系统(类似GFS)需求:支持海量文件存储、高可用、快速检索。关键
- (JAVA)基于TCP通信多人聊天系统
zzb1580
JAVA学习记录javatcp/ip开发语言后端
一、目标这个项目是一个基于TCP协议的简单多人聊天系统,包含一个服务器和多个客户端。服务器接受多个客户端的连接,每个客户端发送的消息都可以转发给其他所有在线的客户端,实现了一个基本的多人实时聊天功能。项目使用Java编程语言编写,利用ServerSocket和Socket创建管道来实现客户端与服务器之间的通信。二、各模块代码分析与解读服务端总体代码:服务端实现:1.创建一个ServerSocket
- 分布式领域后端服务的限流算法实现
大厂资深架构师
SpringBoot开发实战分布式算法wpfai
分布式领域后端服务的限流算法实现关键词:分布式系统、限流算法、令牌桶、漏桶、滑动窗口、Redis、高并发摘要:本文深入探讨分布式系统中后端服务的限流算法实现。我们将从基础概念出发,详细分析各种限流算法的原理和适用场景,包括计数器算法、滑动窗口算法、令牌桶算法和漏桶算法。文章将提供Python实现代码和数学建模,并通过实际案例展示如何在分布式环境中使用Redis实现高效的限流机制。最后,我们将讨论限
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end