- 基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
flink大数据实时计算
这篇教程将展示如何基于FlinkCDCYAML快速构建MySQL到Kafka的流式数据集成作业,包含整库同步、表结构变更同步的演示和特色功能的介绍。本教程的演示都将在FlinkCDCCLI中进行,无需一行Java/Scala代码,也无需安装IDE。准备阶段准备FlinkStandalone集群下载Flink1.19.2,解压后得到flink-1.19.2目录。使用下面的命令跳转至Flink目录下,
- 数据挖掘data mining
Wlq0415
学习5数据挖掘人工智能
数据挖掘是从大量数据集中提取有用信息和知识的过程。它通常涉及使用算法和技术来分析数据,以发现数据中的模式、趋势和关联。数据挖掘可以帮助企业和组织理解客户行为,预测市场趋势,优化运营流程等。数据挖掘的过程大致可以分为以下几个步骤:定义问题:明确数据挖掘的目的和需要解决的问题。数据收集:从各种数据源中收集相关的数据。数据预处理:清洗和整理数据,处理缺失值、异常值等问题。数据转换:将原始数据转换成适合挖
- Flink Oceanbase Connector详解
24k小善
flink大数据java
FlinkOceanBaseConnector是ApacheFlink提供的一个用于连接OceanBase数据库的插件。它允许Flink读取和写入OceanBase数据库中的数据,支持实时数据处理和流式数据集成。以下是对FlinkOceanBaseConnector的详细解析:1.核心功能FlinkOceanBaseConnector的核心功能包括:功能模块描述实时数据读取支持从OceanBase
- pytorch 模型测试
小赖同学啊
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在使用PyTorch进行模型测试时,一般包含加载测试数据、加载训练好的模型、进行推理以及评估模型性能等步骤。以下为你详细介绍每个步骤及对应的代码示例。1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms2.加载测试数据假设我们使用的是CIFAR-10数据集作为示例
- Pandas 高级使用技巧:高效数据处理与优化
壹屋安源
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文章目录Pandas高级使用技巧:高效数据处理与优化1.高效处理大规模数据集节省内存:指定`dtypes`2.高效的数据合并与连接使用`merge`高效合并使用`concat`拼接多个DataFrame3.提高查询和过滤效率使用`query`提高过滤性能⚡利用`loc`和`iloc`高效定位数据4.高效处理缺失值使用`fillna`填充缺失值⚖️删除含有缺失值的行5.使用多线程加速计算使用`das
- 2025 AI表单数据分析工具
javainthinking123
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1.PowerdrillAIPowerdrillAI是用于创建图形和可视化的数据分析工具。它旨在帮助用户快速轻松地理解复杂的Excel数据。无论您是学生还是商业专业人士,该工具都可以帮您轻松处理表单数据分析,无需专业数据分析和代码技能。主要特点:PowerdrillAI拥有众多使其与众不同的功能。以下是一些亮点:自动化生成图表:根据上传数据集自动生成可交互的可视化图表一键生成数据报告:基于数据集一
- Pytorch实现之基于相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率
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简介简介:改进SRGAN,并使用相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率训练自己的数据集论文题目:FaceImageSuper-resolutionBasedOnRelativeAverageGenerativeAdversarialNetworks(基于相对平均生成对抗网络的人脸图像超分辨率)会议:20212ndAsiaSymposiumonSignalProcessing(ASSP)摘要:人脸图
- NCU使用指南及模型性能测试(pytorch2.5.1)
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本项目在原项目的基础上增加了NsightCompute(ncu)测试的功能,并对相关脚本功能做了一些健硕性的增强,同时,对一些框架的代码进行了更改(主要是数据集的大小和epoch等),增加模型性能测试的效率,同时完善了模型LSTM的有关功能。OverviewNsightCompute(NCU)是NVIDIA提供的GPU内核级性能分析工具,专注于CUDA程序的优化。它提供详细的计算资源、内存带宽、指
- 深度学习数据集封装-----目标检测篇
科研小天才
深度学习目标检测人工智能
前言在上篇文章中,我们深入探讨了图像分类数据集的制作流程。图像分类作为计算机视觉领域的一个基础任务,通常被认为是最为简单直接的子任务之一。然而,当我们转向目标检测任务时,复杂度便显著提升,尤其是在标注框的处理环节。不同的模型架构往往对标注框的处理方式有着各自独特的要求。以YOLO系列为例,它自有一套成熟且高效的方法来应对这一挑战。鉴于篇幅有限,本文暂不深入展开YOLO的相关内容,感兴趣的读者可以查
- 深入探索Python机器学习算法:模型评估
数据攻城小狮子
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深入探索Python机器学习算法:模型评估文章目录深入探索Python机器学习算法:模型评估模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法1.2交叉验证技术1.3不同数据集划分方法的适用性2.评估指标分析2.1分类任务评估指标2.2回归任务评估指标2.3不同评估指标的选择和比较3.模型评估的注意事项3.1避免数据泄露问题3.2评估指标的稳定性和可靠性模型评估1.数据集划分1.1划分原则和方法在机器学习
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XiyouLinux_Kangyijie
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模型是什么从逻辑层面理解,模型类似于函数。给定模型一个输入,它会产生一个输出。例如,垃圾邮件识别器就是一种模型。当输入一封电子邮件时,它会输出该邮件是否为垃圾邮件的判断结果。天气预测同样是一个模型,输入历史天气数据,它会输出对明天天气情况的预测。这些都是模型的实例。当然,模型的输出存在一定的准确率,其结果可能与预期高度相符,也可能偏离较大。构建数据集对于大语言模型(LLM)的训练而言,首先需要构建
- 软件设计和软件架构之间的区别
前网易架构师-高司机
软件架构软件设计系统架构
作者简介:高科,先后在IBMPlatformComputing从事网格计算,淘米网,网易从事游戏服务器开发,拥有丰富的C++,go等语言开发经验,mysql,mongo,redis等数据库,设计模式和网络库开发经验,对战棋类,回合制,moba类页游,手游有丰富的架构设计和开发经验。并且深耕深度学习和数据集训练,提供商业化的视觉人工智能检测和预警系统(煤矿,工厂,制造业,消防等领域的工业化产品),合
- 使用MATLAB,进行机器视觉手势识别
Jack dudu
计算机视觉matlab
matlab进行手势识别,源码+数据集使用MATLAB,进行机器视觉手势识别。调用计算机相机采集手势数据,通过GUI界面按钮的操作能够及时的停止和启动程序。程序包含相机采集模块,截取相机采集内容模块,手势识别结果模块,以及手势识别文本显示模块,将模块集中在GUI界面上,能够很清晰的观察到程序的运行状态。包含程序源码。
- 【目标检测】工地扬尘检测数据集3832张YOLO+VOC格式
不会仰游的河马君
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【目标检测】工地扬尘检测数据集3832张YOLO+VOC格式数据集格式:VOC格式+YOLO格式压缩包内含:3个文件夹,分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计:3832Annotations文件夹中xml文件总计:3832labels文件夹中txt文件总计:3832标签种类数:1标签名称:["dust"]每个标签的框数(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以
- 【STL】 set 与 multiset:基础、操作与应用
float_com
c++【STL】入门c++stl
在C++标准库中,set和multiset是两个非常常见的关联容器,主要用于存储和管理具有一定规则的数据集合。本文将详细讲解如何使用这两个容器,并结合实例代码,分析其操作和特性。0.基础操作概览0.1.构造:setst;//默认构造函数:set(constset&st);//拷贝构造函数0.2.赋值:set&operator=(constset&st);//重载等号操作符0.3.统计set容器大小
- 机器学习--特征选择
Luis Li 的猫猫
机器学习人工智能
一、方法介绍(一)定义在机器学习中,特征选择是一个至关重要的环节,其目的是从原始特征集合中挑选出最具代表性和信息量的特征子集,使得在该子集上构建的机器学习模型能够达到最佳的预测或分类效果。在实际的数据集里,往往存在大量的特征,其中一些特征可能与目标变量高度相关,对模型的预测有重要贡献;而另一些特征可能是冗余的、不相关的甚至会对模型产生干扰,增加模型的复杂度和噪声。(二)特征选择方法特征选择方法通常
- 蚂蚁技术研究院发布推理大模型强化学习框架,邀请开发者共同助力 AGI 生态
开源开源项目介绍
2月25日,蚂蚁技术研究院正式开源强化学习框架AReaL(AntReasoningRL)。AReaL源自开源项目ReaLHF,旨在训练每个人都可以复现和贡献的大型推理模型(LRM)。AReaL是蚂蚁技术研究院为开发一个完全开放和包容的AGI世界迈出的一步。1.完全开放与可复现我们承诺持续发布与训练LRM相关的所有代码、数据集和训练流程。所有核心组件全部开源,无需担心专有限制或隐藏细节,开发者可无阻
- java-图片文件与Base64格式之间的互相转换
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一、//转换Base64格式的字节数据集成为图片,存到服务器指定路径publicvoidTransformBase64DataToPhoto(StringUploadPath,StringDataName,StringBase64Photo){Base64.Decoderbase64Decoder=Base64.getDecoder();//Base64解码器byte[]ImgContainer=
- 启智平台上传较大数据集
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python问题记录服务器pythonconda
1.安装anconda2.安装openi(python38)C:\Users\33659>pipinstall-Uopeni-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple3.输入token获取token的方式见官方教程:https://openi.pcl.ac.cn/docs/index.html#/api/tokenopenilogin(python38)C
- DynamicSparse-MobileNet (DSMNet) 用于低功耗图像分类
闲人编程
人工智能实战教程—论文创新点分类人工智能数据挖掘DSMNet动态稀疏熵感知自适应
目录DynamicSparse-MobileNet(DSMNet)用于低功耗图像分类一、模型背景与动机二、模型创新点详细解析1.动态稀疏计算路径2.自适应通道缩放3.熵感知知识蒸馏三、数据集与预处理四、网络结构详解1.输入层与熵估计模块2.动态稀疏卷积块3.熵感知分类头五、模型优化策略1.优化器设计——Prodigy优化器2.动态计算损失3.损失函数设计4.正则化技术5.防止过拟合六、网络结构图与
- 【Java数据结构】哈希表
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数据结构散列表哈希算法
哈希表1.哈希表哈希散列(散列表):不经过任何比较,一次直接从表中得到要搜索的元素,时间复杂度是O(1)。哈希函数的设置hash(key)=key%capacity,capacity是存储元素底层空间总的大小。2.哈希冲突当数据集合中可能存在多个数据都被插在一块区域,如上面例题23和3取模后都放在了数组下标3的位置,这是就存在冲突,也就被称为哈希冲突。冲突的解决方法:避免冲突、解决冲突。3.避免冲
- 单链表:数据结构中的灵活“链条”
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目录前言单链表是什么?单链表的结构特点单链表的用途✍️单链表的实现与接口解释打印链表尾插操作头插操作头删操作尾删操作查找操作插入操作删除操作示例代码单链表的优缺点优点缺点总结前言在计算机科学中,数据结构是组织和存储数据的基础工具,它直接影响程序的效率和可扩展性。单链表作为一种经典的线性数据结构,以其简单、灵活且高效的特性被广泛应用于各种编程场景中。从动态数据集合的管理到内存分配,从队列和栈的实现到
- 【硬核教程】DeepSeek 70B模型微调实战:打造工业级AI开发专家(附完整代码+案例)
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——基于LoRA+GRPO算法,显存直降10倍,手把手教你训练行业大模型为什么这篇内容值得收藏?直击工业软件开发6大痛点:代码规范、性能优化、多约束条件处理等难题一次性解决显存消耗降低90%:4×A100全参数微调显存需求从320GB→32GB,中小企业也能玩转大模型实战案例全覆盖:包含PLC代码生成、产线控制优化等典型场景,代码可直接复现附赠工业数据集模板:JSONL格式对话模板+预处理脚本,快
- 探讨Hadoop的基础架构及其核心特点
xx155802862xx
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Hadoop是一个开源软件框架,用于存储和处理大规模数据集。它是Apache软件基金会下的一个项目,灵感来源于Google的两篇论文:一篇关于Google文件系统(GFS),另一篇关于MapReduce。Hadoop设计用于从单台服务器扩展到数千台机器,每台机器提供局部计算和存储。而不仅仅是处理大数据,Hadoop的真正价值在于其对于数据的高容错性、可扩展性以及相对低成本的存储和处理能力。以下是探
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OptimizingMemoryEfficiencyforDeepConvolutionalNeuralNetworksonGPUs1论文简介作者研究了CNN各层的访存效率,并揭示了数据结构和访存模式对CNN的性能影响。并提出了优化方法。2方法介绍2.1Benchmarks数据集:MNIST,CIFAR,ImageNetCNN:AlexNet,ZFNet,VGG2.2实验设置CPU:IntelXe
- 【自学笔记】大数据基础知识点总览-持续更新
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笔记大数据
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大数据基础知识点总览1.大数据概述2.大数据处理技术3.数据仓库与数据挖掘4.大数据分析与可视化5.大数据平台与架构6.大数据安全与隐私总结大数据基础知识点总览1.大数据概述定义:大数据是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。特征:4V(Volume、Velocity、Variety、Veracity)描述了大数据的主
- 计算机视觉实战:YOLOv8在工业质检中的应用(附完整代码+数据集)
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深度学习人工智能python计算机视觉
计算机视觉实战:YOLOv8在工业质检中的应用(附完整代码+数据集)摘要:本文为零基础读者系统讲解目标检测核心原理,基于YOLOv8实现工业缺陷检测实战项目。从数据标注到模型部署,包含环境配置、数据增强、模型训练全流程详解,手把手教你打造高精度智能质检系统!关键词:YOLOv8、目标检测、工业质检、缺陷识别、PyTorch一、为什么选择YOLOv8做工业质检?1.1工业质检的三大痛点人工成本高:传
- 【复杂网络建模】真实网络数据集的读取和操作
钰云空间
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文章目录概要1.获取真实网络数据集的常用网址1.1NetworkRepository.1.2StanfordLargeNetworkDatasetCollection1.3KONCET1.4Netzschleuder2.网络分析2.1计算度中心性2.2绘制网络图小结概要在复杂网络建模中,使用真实的网络数据集是理解和分析现实世界网络结构的关键。接下来将介绍如何使用Python中的工具库(如Netwo
- WPF-ReactiveUi
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C#技巧总结wpfhadoop大数据
文章目录依赖属性和命令的绑定弱绑定强绑定界面后台的cs文件强捆绑方式定义属性和命令第一种方法第二种方法第三种方法动态数据集合whenAny监听单个监听单个对象的多个属性监听多个对象对各属性whenAnyValue例程一例程二WhenAnyValue属性WhenAnyValue(x=>x.SearchTerm)Throttle(TimeSpan.FromMilliseconds(800))Selec
- 使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测
计算机C9硕士_算法工程师
分割数据深度学习pytorch人工智能
使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测基于哨兵2的作物分割,共18种作物类型(背景,草地,软冬小麦,玉米,冬季大麦,冬季油菜,春季大麦,向日葵,葡萄藤,甜菜,冬季小黑麦,冬季硬质小麦,水果、蔬菜、花卉,土豆,豆科饲料,大豆,果园,混合谷物,高粱),38到61个不同时间段同一位置10通道多光谱图像,
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro