- Python 生成数据(使用Pygal模拟掷骰子)
钢铁男儿
Python从入门到精通python开发语言
数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据,它与数据挖掘紧密相关,而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表,也可以是数以吉字节的数据。使用Pygal模拟掷骰子在本节中,我们将使用Python可视化包Pygal来生成可缩放的矢量图形文件。对于需要在尺寸不同的屏幕上显示的图表,这很有用,因为它们将自动缩放,以适合观看者的屏幕。如果你打算以在线方式使用
- 计算机专业毕业设计题目推荐(新颖选题)本科计算机科学专业相关毕业设计选题大全✅
会写代码的羊
毕设选题课程设计计算机网络毕设选题毕设系统毕设题目计算机科学专业
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- Vue3 + ECharts 数据可视化实战指南
念九_ysl
Vueecharts信息可视化前端
一、为什么选择ECharts?百度开源的成熟可视化库支持30+种图表类型完善的文档和社区支持与Vue3完美兼容二、环境搭建1.创建Vue3项目npmcreatevue@latest#选择TypeScript、Pinia等按需配置2.安装核心依赖npminstallechartsvue-echarts@vueuse/core#推荐版本:#
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- SQL语言的散点图
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
SQL语言的散点图引言在数据科学和数据分析的领域中,数据可视化是一项重要的技能。有效的数据可视化可以帮助我们理解复杂的数据集,发现数据中的潜在规律,进而支持决策制定。散点图作为一种基本而有效的数据可视化形式,广泛应用于各种领域。本文将深入探讨散点图的概念、使用场景、SQL查询与散点图的结合,以及如何通过SQL语言生成散点图。散点图的定义与特点散点图是一种二维图形,用来展示两个变量之间的关系。每个点
- 打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归
OverlordDuke
聚类算法数据可视化爬虫线性回归算法
打造城市二手房分析与可视化系统+聚类分析+58爬虫+线性回归利用数据实现全面分析数据分析与可视化功能创新的聚类分析功能结语在如今房地产市场日益复杂的背景下,对于投资者、购房者和市场分析师来说,了解市场动态并做出明智的决策至关重要。基于此,我们开发了一款基于Python的城市二手房分析与可视化系统,为用户提供了强大的工具,帮助他们深入了解当地房地产市场。利用数据实现全面分析我们的系统利用爬取的58同
- 21.11 《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地:多模态交互+60%性能优化,手把手实现生产部署》
少林码僧
AI大模型应用实战专栏人工智能gpt语言模型性能优化交互
《ChatGLM3-6B+Gradio工业级落地:多模态交互+60%性能优化,手把手实现生产部署》关键词:ChatGLM3-6B应用开发,Gradio界面集成,模型交互优化,Web服务容器化,多模态输入支持使用Gradio赋能ChatGLM3-6B图形化界面通过Gradio实现大模型服务的可视化交互,是生产级AI应用落地的关键环节。本节将深入解析如何构建适配ChatGLM3-6B的工业级交互界面。
- Julia语言的饼图
尤宸翎
包罗万象golang开发语言后端
Julia语言的饼图:全面剖析与实战指南引言在数据可视化的领域中,饼图作为一种经典的可视化工具,广泛用于展示各个分类在总体中的占比关系。尽管饼图在一些数据分析师中被视为相对简单和直观的图形,但它在实际运用中依然扮演着重要角色。本文将重点探讨如何使用Julia语言实现饼图的绘制,分析其背后的逻辑,并通过实例帮助读者掌握这一基本技能。Julia语言简介Julia是一种高性能、高级别的编程语言,适用于数
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- vscode连接远程服务器docker里的容器--使用remote ssh
欢仔要学习
python学习ubuntu
背景介绍:因为工作的原因,图像相关,模型训练,需要在服务器上面搞,同时,服务器上面的环境配置,全部使用的是docker创建容器的方式。但是呢,之前没有配置好服务器与本机的交互环境,每次更改代码,要上传,下载,很不方便,同时图片也没办法可视化。很不友好。于是就想要使用vscode来连接远程服务器docker;因为docker创建的那个容器相当于是一台ubuntu主机,配置好端口,然后我们从外面去连接
- chatgpt赋能python:Python处理雷达基数据:从入门到实践
lvsetongdao123
ChatGptpythonchatgpt开发语言计算机
Python处理雷达基数据:从入门到实践随着气象技术的不断发展,雷达探测技术已成为当今天气预报和气象研究的主要手段之一。雷达基数据是气象雷达接收到的未经加工的原始数据,因其包含大量天气信息,不仅在天气预报、天气预警等方面得到了广泛应用,还被广泛地用于气象科研和大气环境研究。本文将介绍如何使用Python处理雷达基数据,解析其中的信息,获取有效的天气数据,以及分析和可视化这些数据。雷达基数据格式与处
- PyCINRAD 安装和配置指南
颜欢钰Edith
PyCINRAD安装和配置指南PyCINRADDecodeCINRAD(ChinaNewGenerationWeatherRadar)dataandvisualize.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/PyCINRAD1.项目基础介绍和主要编程语言项目基础介绍PyCINRAD是一个开源的气象雷达数据处理和可视化库,专门用于解码中国新一代天气雷达(CINR
- 2025制造业进销存软件解析:6款主流软件功能+价格对比
制造业中小企业的进销存管理需要兼顾效率、成本和合规性。本文基于2025年市场调研,精选6款主流软件(ZohoBooks、用友U8+、金蝶云星空、SAPBusinessOne、QuickBooksCommerce、简道云),从功能适配性、价格竞争力、行业场景覆盖等维度进行全面对比,助力企业精准选型。一、制造业进销存管理的核心需求生产流程协同:BOM管理、工单跟踪、工序进度可视化库存精准管控:多仓库调
- 仓库可视化管理有哪几个点:
wms系统
在现代仓库管理的广阔议题中,仓库可视化无疑是一个无法绕过的关键话题。无论是对现场管理进行深度优化,还是在数字化系统的选择上,企业都致力于实现仓库整体运营数据的直观展现与高效管理,以推动仓库管理水平的全面提升。仓库可视化的内涵丰富,主要包括以下几个方面:仓库运营可视化:通过智慧大屏的融入,仓库的动态数据得以生动呈现。这包括但不限于已处理订单数量、待处理订单数量、实时库存等核心运营指标。库存可视化:这
- PDCA循环:从目标设定到持续改进的流程图
数据可视化
通过图形天下的关系数据可视化,PDCA循环关系清晰地展现了从目标设定到改进措施的动态流程。通过计划制定、任务分解与资源配置,再到执行控制、监控调整,直至评估反馈,每个阶段紧密相连,形成持续优化的闭环。通过这种可视化方式,用户可以更容易地理解PDCA循环的本质,并应用到实际工作中去。 PDCA循环图 PDCA循环,即计划(Plan)、执行(Do)、检查(C
- 做数据分析,如何给业务提可行性建议——看板软件
数据可视化
在为业务提供数据分析可行性建议时,看板软件的选择是一个重要环节。以下是一些建议,可以帮助您为业务选择适合的数据分析看板软件:一、明确业务需求首先,需要明确业务的具体需求,包括数据分析的目的、所需的数据类型、分析的深度与广度等。这将有助于确定所需看板软件的功能和特性。二、了解看板软件类型看板软件可以分为多种类型,如数据可视化工具、商业智能(BI)工具、项目管理工具等。了解这些类型及其特点,有助于更好
- vue2实现表格拖拽功能。整列的数据可以随意拖拽排序,但是行的拖拽只影响当前列
火炬冬天
vue.jsjavascriptelementui
概述本文介绍基于Vue2实现的表格组件,支持以下核心功能:列拖拽排序(整列位置交换)行拖拽排序(每列内部独立排序)自适应列宽与内容溢出提示可视化拖拽反馈效果数据与视图的自动同步功能演示源码分享{{column.label}}-->⠿{{data[rowIndex][column.prop]}}importdraggablefrom'vuedraggable';exportdefault{compo
- 开源的 AntDesignVue 表单设计器使用教程
低代码研究员
FormCreate开源FormCreatevue.js表单设计器ant-design-vue
FcDesigner版是一款基于Vue3.0的低代码可视化表单设计器工具,通过数据驱动表单渲染。可以通过拖拽的方式快速创建表单,提高开发者对表单的开发效率,节省开发者的时间。并广泛应用于在政务系统、OA系统、ERP系统、电商系统、流程管理等领域。源码地址:Github|Gitee|文档|在线演示本项目采用Vue3.0和AntDesignVue进行页面构建,内置多语言解决方案,支持二次扩展开发,支持
- Seaborn 数据可视化指南:核心功能与实战技巧
奋斗者1号
信息可视化
Seaborn数据可视化指南:核心功能与实战技巧一、Seaborn核心功能1.高级统计图表接口自动统计计算:内置聚合、分布拟合、误差线计算等功能,无需手动处理数据。importseabornassnssns.histplot(data=df,x="age",hue="gender",kde=True)#自动分箱并拟合分布2.美观的默认主题提供darkgrid、whitegrid、dark、whit
- 用户行为路径分析(Google Analytics数据挖掘)
闲人编程
Python数据分析实战精要数据挖掘人工智能用户行为路径分析Analytics数据分析用户习惯
目录用户行为路径分析(GoogleAnalytics数据挖掘)1.引言2.项目背景与意义2.1用户行为路径的重要性2.2GoogleAnalytics数据概述2.3数据规模与挑战3.数据集生成与介绍4.数据预处理与GPU加速5.用户行为路径分析方法5.1用户行为路径构建5.2行为路径挖掘与模式分析5.3常用指标计算6.数据可视化与指标展示7.PyQtGUI设计与实现8.GPU加速与性能优化9.系统
- 深度解析ECharts.js:构建现代化数据可视化的利器
斯~内克
WebGLecharts信息可视化前端
引言:数据可视化的新时代挑战在数字化转型浪潮中,数据可视化已成为企业决策和用户体验的关键环节。面对海量数据的呈现需求,传统表格已无法满足用户对直观洞察的渴求。作为百度开源的JavaScript可视化库,ECharts.js凭借其强大的功能和灵活的扩展性,正在成为前端开发者的首选工具。本文将从核心技术解析、实践指南到性能优化,带您全面掌握这个可视化利器。一、ECharts核心技术架构剖析1.1分层渲
- Python数据可视化与地理空间分析
CrMylive.
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一、引言数据可视化与地理空间分析是数据科学领域中的两个重要领域,其中数据可视化侧重于将数据转换成可视化的图表,而地理空间分析则关注于如何在地理空间内处理与分析数据。Python作为一种高效、灵活、易用的编程语言,近年来在数据科学领域越来越受到欢迎。本文将以Python为工具,在数据可视化与地理空间分析方面进行详细探讨,并给出一些相关实例。二、数据可视化数据可视化是指利用图表、图形和其他视觉元素来展
- 基于Geopandas的地理空间数据可视化与分析方法研究
一键难忘
信息可视化Geopandaspython
地理空间数据可视化是数据科学中重要的应用之一。通过有效地展示地理信息,我们能够深入理解空间数据的分布和模式。Python的Geopandas库为地理空间数据处理和可视化提供了强大的支持,它基于pandas并集成了shapely、fiona等多个库,能够方便地进行地理数据的读取、处理和展示。本文将介绍如何使用Geopandas进行地理空间数据可视化,示范数据处理的基本流程,并通过具体的代码实例,深入
- R语言绘图 | 环状柱状图+散点柱状组合图绘制
小杜的生信筆記
R语言精美图形绘制教程r语言开发语言科研绘图生物信息学
原文:R语言绘图|环状柱状图+散点柱状组合图绘制(点击访问)小杜的生信筆記,主要发表或收录生物信息学教程,以及基于R分析和可视化(包括数据分析,图形绘制等);分享感兴趣的文献和学习资料!!
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Trae智能协作AI编程工具IDE:如何在MacBookPro下载、安装和配置使用Trae?一、为什么选择Trae智能协作IDE?在AI编程新时代,Trae通过以下突破性功能重新定义开发体验:双向智能增强:AI不仅提供代码补全,更能理解上下文主动建议架构优化方案自然语言编程:支持"用Python写一个带JWT验证的FastAPI用户系统"式开发实时协作画布:可视化呈现AI生成的代码逻辑,支持多模态
- 医疗影像联邦学习可解释性算法研究
智能计算研究中心
其他
内容概要医疗影像分析领域的联邦学习技术正面临数据隐私保护与模型可解释性的双重挑战。本研究以跨机构医疗影像协作场景为核心,系统性探讨联邦学习框架下可解释性算法的创新路径,重点解决医疗AI模型在分布式训练中的透明度缺失问题。通过引入动态特征选择机制与可解释性注意力模块,算法在保持数据本地化处理的同时,实现了关键病灶特征的跨域关联与可视化解析。研究同步整合自动化数据增强流程与多维度评估指标(如F1值、召
- 部分激活函数可视化
Keyshal_Wei
python机器学习开发语言
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义激活函数defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))deftanh(x):returnnp.tanh(x)defrelu(x):returnnp.maximum(0,x)defleaky_relu(x,alpha=0.01):returnnp.where(x>0,x,alpha*
- 基于Python的tkinter开发的一个工具,解析图片文件名并将数据自动化导出为Excel文件
帅帅的Python
GUIpython基础知识python自动化excel
文章目录一、开发背景与业务价值二、系统架构设计1.分层架构图解2.核心类结构3.文件解析流程三、关键技术实现详解1.高性能文件名解析引擎2.可视化数据展示3.智能Excel导出模块四、完整代码五、行业应用展望一、开发背景与业务价值在零售行业会员管理场景中,线下门店每日会产生大量客户充值凭证照片。传统人工整理方式存在三个痛点:效率低下:运营人员需要手动截图-粘贴-重命名图片文件数据孤立:财务系统无法
- ECharts仪表盘-仪表盘13,附视频讲解与代码下载
图表制作解说(目标1000个图表)
echarts仪表盘echarts仪表盘统计分析数据可视化大屏可视化
引言:ECharts仪表盘(GaugeChart)是一种类似于速度表的数据可视化图表类型,用于展示单个或多个变量的指标和状态,特别适用于展示指标的实时变化和状态。本文将详细介绍如何使用ECharts库实现一个仪表盘,包括图表效果预览、视频讲解及代码下载,让你轻松掌握这一技能。一、图表效果预览二、视频讲解链接为了更直观地了解图表的实现过程,我录制了一段详细的视频讲解,并上传到了B站。视频中将逐步介绍
- 【day14】画流程图
鹿鸣悠悠
文旅行业知识学习流程图
绘制业务流程图是梳理和优化企业流程的重要工具,以下是零基础也能快速上手的指南,涵盖必备知识、绘制步骤和常见误区:一、画流程图前必须了解的3个核心概念流程图的本质不是“画图”,而是将复杂业务逻辑可视化的工具,核心在于逻辑清晰、角色明确。目标:让内外部人员快速理解流程中的关键环节、决策点、责任方。常见流程图类型类型适用场景示例工具符号基本流程图简单线性流程(如审批流程)矩形(步骤)、菱形(判断)跨职能
- 给我的 IM 系统加上监控两件套:【Prometheus + Grafana】
蝎子莱莱爱打怪
prometheusgrafana
监控是一个系统必不可少的组成部分,实时,准确的监控,将会大大有助于我们排查问题。而当今微服务系统的话有一个监控组合很火那就是Prometheus+Grafana,嘿你别说这俩兄弟配合的相当完美,Prometheus负责数据采集,Grafana负责可视化展示,各就其位,各司其职一起来完成监控这个活儿。紧接着我们简单对这两工具做个介绍~1、Prometheus与Grafana简介Prometheus作
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数