- Apache Kafka 学习笔记
一、Kafka简介1.1Kafka是什么?Kafka是一个高吞吐、可扩展、分布式的消息发布-订阅系统,主要用于:日志收集与处理流式数据处理事件驱动架构实时分析管道最初由LinkedIn开发,后捐赠给Apache基金会。1.2Kafka的核心特性特性描述高吞吐每秒百万级消息处理能力,依赖顺序写磁盘、批量处理分布式支持水平扩展,多个Broker组成集群持久化消息写入磁盘(通过segmentfiles+
- Git remote 远程仓库链接管理
迹忆客
Linux服务端git
SVN使用单个集中仓库作为开发人员的通信枢纽,通过在开发人员的工作副本和中央仓库之间传递变更集来进行协作。这与Git的分布式协作模型不同,后者为每个开发人员提供了自己的仓库副本,并具有自己的本地历史记录和分支结构。用户通常需要共享一系列提交而不是单个变更集。Git允许我们在仓库之间共享整个分支,而不是将变更集从工作副本提交到中央仓库。gitremote命令是负责同步更改的更广泛系统的一部分。通过g
- 【im】如何解决消息的实时到达问题?
Bogon
TCP长连接的方式是怎么实现“当有消息需要发送给某个用户时,能够准确找到这个用户对应的网络连接”?首先用户有一个登陆的过程:(1)tcp客户端与服务端通过三次握手建立tcp连接;(2)基于该连接客户端发送登陆请求;(3)服务端对登陆请求进行解析和判断,如果合法,就将当前用户的uid和标识当前tcp连接的socket描述符(也就是fd)建立映射关系;(4)这个映射关系一般是保存在本地缓存或分布式缓存
- 大模型算法工程师技术路线全解析:从基础到资深的能力跃迁
Mr.小海
大模型算法数据挖掘人工智能机器学习深度学习机器翻译web3
文章目录大模型算法工程师技术路线全解析:从基础到资深的能力跃迁一、基础阶段(0-2年经验):构建核心知识体系与工程入门数学与机器学习基础编程与深度学习框架NLP与Transformer入门二、进阶阶段(2-4年经验):深化模型技术与工程落地能力大模型预训练与微调技术预训练原理:数据与任务的协同设计微调工具:参数高效适配与工程优化对齐实践:价值观优化与实证效果分布式训练与框架工具并行策略:多维度协同
- AI 智能运维,重塑大型企业软件运维:从自动化到智能化的进阶实践
AI、少年郎
人工智能运维自动化
一、引言:企业软件运维的智能化转型浪潮在数字化转型加速的背景下,大型企业软件架构日益复杂,微服务、多云环境、分布式系统的普及导致传统运维模式面临效率瓶颈。AI技术的渗透催生了智能运维(AIOps)的落地,通过机器学习、大模型、智能Agent等技术,实现从"人工救火"到"智能预防"的范式转变。本文结合头部企业实践,解析AI在运维领域的核心应用场景、技术架构及未来趋势,特别针对基础运维中流程重构、技术
- 从服务实例的元数据中获取配置值 vs 从本地配置文件中获取配置值
在微服务架构中,配置管理是保障系统灵活运行的核心环节。开发者常面临选择困境:该从服务实例元数据(如instance.getMetadata().get("weight"))还是本地配置文件(如@Value("${weight}"))获取配置?两者有何本质区别?能否随意互换?本文将整合两种配置获取方式的核心特性,从技术原理到实际应用进行全面解析。一、两种配置获取方式的核心原理与示例1.服务实例元数据
- 前端面试专栏-工程化:28.团队协作与版本控制(Git)
爱分享的程序员
前端面试通关指南node.js前端javascript
欢迎来到前端面试通关指南专栏!从js精讲到框架到实战,渐进系统化学习,坚持解锁新技能,祝你轻松拿下心仪offer。前端面试通关指南专栏主页前端面试专栏规划详情项目实战与工程化模块-团队协作与版本控制(Git)在多人协作的项目中,代码的版本管理是保障开发效率与代码质量的核心环节。Git作为目前最流行的分布式版本控制系统,不仅能追踪代码变更历史,更能通过分支策略、协作流程规范团队工作方式。本文从实战角
- Windows平台下的Git版本控制实践:msysGit安装与使用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:msysGit是为Windows系统打造的Git版本控制系统,它允许用户在本地环境中方便地使用Git进行源代码管理和版本控制。Git是一个分布式版本控制系统,以其快速、高效和灵活性著称。msysGit通过模拟Unix-like环境来兼容Git命令,并提供图形界面工具和与Windows集成的特性,极大地提升了Windows用户的操作体验。本文将详细介绍msysG
- JAVA面试宝典 -《API设计:RESTful 与 GraphQL 对比实践》
没有bug.的程序员
JAVA面试宝典java面试restful
API设计:RESTful与GraphQL对比实践在微服务架构中,API设计如同城市交通网络规划——选择RESTful还是GraphQL,决定了数据流的效率与灵活性。本文通过实战代码与架构对比,揭秘两种风格的适用场景与融合方案。引言:API设计的两大流派之争为什么越来越多团队关注GraphQL?数据需求碎片化:移动端/多终端需要按需获取数据接口迭代成本:REST每次需求变更需发布新版本前后端协作效
- Kafka 集群架构与高可用方案设计(一)
计算机毕设定制辅导-无忧
#Kafkakafka架构分布式
Kafka集群架构与高可用方案设计的重要性在大数据和分布式系统的广阔领域中,Kafka已然成为了一个中流砥柱般的存在。它最初由LinkedIn开发,后捐赠给Apache软件基金会并成为顶级项目,凭借其卓越的高吞吐量、可扩展性以及持久性,被广泛应用于日志收集、实时数据处理、流计算、数据集成等诸多关键领域。在日志收集场景下,以大型互联网公司为例,每天都会产生海量的日志数据,如用户的访问记录、系统操作日
- 干货|Spring Cloud Stream 体系及原理介绍
java高并发
[SpringCloudStream]在SpringCloud体系内用于构建高度可扩展的基于事件驱动的微服务,其目的是为了简化消息在SpringCloud应用程序中的开发。SpringCloudStream(后面以SCS代替SpringCloudStream)本身内容很多,而且它还有很多外部的依赖,想要熟悉SCS,必须要先了解SpringMessaging和SpringIntegration这两个
- 2024 年度分布式电力推进(DEP)系统发展探究
北京航通天下科技有限公司
无人机测试教学培训分布式电推进(DEP)动力系统无人机动力测试系统分布式电推进技术分布式动力系统测试平台DEP
分布式电力推进(DEP)的发明是为了尝试和改进现代飞机:我们如何提高飞机的效率?提高它的机动性?缩短它的起飞和着陆距离?DEP概念有望在提高性能的同时减少燃料消耗,在我们孜孜不倦地努力使航空业更具可持续性的时代,这是一个有吸引力的前景。在本文中,我们将介绍DEP的工作原理、优缺点以及值得关注的DEP飞机。此外,我们还提供用于测试DEP系统的解决方案。所有内容都包括在下面。目录什么是分布式电力推进(
- eVTOL分布式电推进(DEP)适航审定探究
北京航通天下科技有限公司
低空经济eVTOL测试配套分布式
从适航认证的角度来看,eVTOL动力系统采用分布式电推进(DEP)技术进行测试具有以下显著优势:一、提升系统冗余性与故障容限分布式电推进系统通过多个独立电机协同工作,即使部分电机失效,剩余电机仍能维持推力,保障飞行安全。这种冗余设计是适航认证中对关键系统可靠性要求的核心指标之一。例如,测试平台可模拟单个或多个电机故障场景,验证系统能否通过动态推力分配维持稳定飞行,从而满足适航对“故障安全”原则的要
- 灰度发布实战:在生产环境中安全迭代功能
荣华富贵8
程序员的知识储备2程序员的知识储备3consul服务发现算法网络wpf
摘要随着互联网服务规模的不断扩大,如何在保证系统稳定性和用户体验的前提下快速迭代新功能,已经成为大型分布式系统运维和开发团队面临的核心挑战。灰度发布(GreyRelease或CanaryRelease)作为一种渐进式发布策略,通过对少量用户或流量进行新版本试运行,实时监控关键指标、收集用户反馈,从而在生产环境中实现安全的功能迭代和风险管控。本文以某大型电商平台灰度发布实战为例,深入探讨技术原理、系
- 【SpringCloud微服务实战09】Elasticsearch 搜索引擎
李维山
Javaelasticsearchspringcloud搜索引擎
一、Elasticsearch安装1、Docker安装ES#创建一个网络dockernetworkcreatees-net#拉取ES镜像(这里使用7.17.18版本)dockerpullelasticsearch:7.17.18#新建一个目录存放es数据mkdirescdes#docker运行单机启动esdockerrun-d\--namees\-e"ES_JAVA_OPTS=-Xms512m-X
- 【Java架构师的未来与趋势】
架构学院
Java成神之路-架构师进阶java开发语言
Java架构师的未来与趋势引言Java作为企业级应用开发的主力军,已经走过了25年的历程。在这四分之一个世纪中,Java生态系统经历了从Applet到企业级应用,从单体架构到微服务,从本地部署到云原生的巨大转变。今天,Java架构师正站在新一轮技术变革的十字路口——人工智能、云计算、低代码、边缘计算等新兴技术正深刻重塑软件架构的形态和架构师的角色。据JetBrains《2023Java开发者调查》
- 《[系统底层攻坚] 张冬〈大话存储终极版〉精读计划启动——存储架构原理深度拆解之旅》-系统性学习笔记(适合小白与IT工作人员)
谢郎Kobe
大活存储学习架构云计算硬件架构大数据
致所有存储技术探索者笔者近期将系统攻克存储领域经典巨作——张冬老师编著的《大话存储终极版》。这部近千页的存储系统圣经,以庖丁解牛的方式剖析了:存储硬件底层架构、分布式存储核心算法、超融合系统设计哲学等等。喜欢研究数据存储或者工作应用到存储的小伙伴,可以学习这本书。如果想利用碎片时间学习,也可以持续关注一下笔者不定期的章节解析。现在本人将此书的目录结构整理如下,未来笔者将按照顺序不定期更新【学习笔记
- 到底如何从零开始使用Hyperf 搭建微服务架构?具体步骤是怎样的?底层原理是什么?
一、Hyperf的底层原理Hyperf是一个基于Swoole的高性能PHP微服务框架,其核心特点包括:协程支持:基于Swoole提供的协程能力,Hyperf实现了非阻塞I/O和高并发处理。协程是轻量级线程,允许在单个进程中处理大量并发请求。依赖注入(DI):使用PSR-11标准的依赖注入容器,简化组件管理和服务解耦。AOP(面向切面编程):通过注解和AOP机制,可以在方法执行前后插入逻辑,例如日志
- Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据分布式文件系统在科研数据存储与共享中的应用优化(187)
青云交
大数据新视界Java大视界Java+Python双剑合璧:AI大数据实战通关秘籍大数据大数据分布式文件系统科研数据存储科研数据共享应用优化HDFS数据分区
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!全网(微信公众号/CSDN/抖音/华为/支付宝/微博):青云交一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入1:青云交技术圈福利社群(NEW)点击快速加入2:CSDN博客
- Python爬虫【二十四章】分布式爬虫架构实战:Scrapy-Redis亿级数据抓取方案设计
程序员_CLUB
Python入门到进阶python爬虫分布式
目录一、背景:单机爬虫的五大瓶颈二、Scrapy-Redis架构深度解析1.架构拓扑图2.核心组件对比三、环境搭建与核心配置1.基础环境部署2.Scrapy项目配置四、分布式爬虫核心实现1.改造原生Spider2.布隆过滤器集成五、五大性能优化策略1.动态优先级调整2.智能限速策略3.连接池优化4.数据分片存储5.心跳监控系统六、实战:新闻聚合平台数据抓取1.集群架构2.性能指标七、总结1.核心收
- Python,Go开发光电效应与日常应用APP
Geeker-2025
pythongolang
以下是一个基于Python与Go开发的光电效应科普与应用APP的完整技术方案,结合了物理原理模拟、实时数据处理及生活场景应用,参考了工业级开发实践(如光电实验数据处理和能源设备控制):---###一、系统架构设计```mermaidgraphLRA[Go微服务层]-->B[Python科学计算层]A-->C[数据库/物联网]B-->D[硬件接口]D-->E[传感器/实验设备]subgraph前端A
- 分布式爬虫:设计一个分布式爬虫架构来抓取大规模数据
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目分布式爬虫架构开发语言redis测试工具python
✨引言随着互联网信息的爆炸式增长,单机爬虫面对大规模网站数据抓取显得力不从心。特别是爬取新闻、商品、社交平台等网站时,经常遇到响应慢、IP被封等问题。为了解决这些问题,分布式爬虫系统应运而生。在本文中,我们将手把手带你打造一个基于Scrapy+Redis+Celery+FastAPI+Docker的现代分布式爬虫架构,实现任务调度、去重控制、分布式抓取与结果存储。本文代码均基于Python3.10
- Python医疗大数据实战:基于Scrapy-Redis的医院评价数据分布式爬虫设计与实现
Python爬虫项目
python开发语言爬虫seleniumscrapy
摘要本文将详细介绍如何使用Python构建一个高效的医院评价数据爬虫系统。我们将从爬虫基础讲起,逐步深入到分布式爬虫架构设计,使用Scrapy框架结合Redis实现分布式爬取,并采用最新的反反爬技术确保数据采集的稳定性。文章包含完整的代码实现、性能优化方案以及数据处理方法,帮助读者掌握医疗大数据采集的核心技术。关键词:Python爬虫、Scrapy-Redis、分布式爬虫、医疗大数据、反反爬技术1
- 互联网架构“高并发”
极课编程
一、什么是高并发高并发(HighConcurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。高并发相关常用的一些指标有响应时间(ResponseTime),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(QueryPerSecond),并发用户数等。响应时间:系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这
- 分布式爬虫架构:Scrapy-Redis+Redis集群实现百万级数据采集
傻啦嘿哟
分布式爬虫架构
目录当单机爬虫遇到百万数据量架构设计核心原理分布式任务调度弹性去重机制Redis集群部署实践集群规模计算高可用配置Scrapy项目改造分布式爬虫编写百万级数据优化策略流量控制机制动态IP代理数据存储优化实战案例分析监控与维护集群健康检查日志分析架构演进方向当单机爬虫遇到百万数据量想象你正在搭建一个电商价格监控系统,需要每天抓取十万条商品数据。使用传统Scrapy框架时,单台服务器每天最多只能处理3
- Kafka面试问题1
小小少年Boy
1请说明什么是ApacheKafka?Kafka是分布式发布-订阅消息系统。Kafka是一个分布式的,可划分的,冗余备份的持久性的日志服务。它主要用于处理活跃的流式数据。它可以同时用于在线消息数据处理,和离线的数据文件处理。2、请说明什么是传统的消息传递方法?传统的消息传递方法包括两种:排队:在队列中,一组用户可以从服务器中读取消息,每条消息都发送给其中一个人。发布-订阅:在这个模型中,消息被广播
- 组件分享之后端组件——基于Java的分布式系统的延迟和容错组件(熔断组件)Hystrix
cn華少
组件分享之后端组件——基于Java的分布式系统的延迟和容错组件(熔断组件)Hystrix背景近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。组件基本信息组件:Hystrix开源协议:LICENSE内容本节我们分享一个基于Java的分布式系统的延迟和容错组件(熔断组件)Hystr
- 我的架构梦:(五十三) 分库分表实战及中间件之ShardingSphere实战
老周聊架构
我的架构梦
上一篇:我的架构梦:(五十二)分库分表实战及中间件之实战背景分库分表实战及中间件之ShardingSphere实战二、ShardingSphere实战1、ShardingSphere2、Sharding-JDBC3、数据分片剖析实战5、强制路由剖析实战6、数据脱敏剖析实战7、分布式事务剖析实战8、SPI加载剖析9、编排治理剖析10、Sharding-Proxy实战二、ShardingSphere实
- 基于CentOS的分布式GitLab+Jenkins+Docker架构:企业级CI/CD流水线实战全记录
loopdeloop
其他centos分布式docker
引言:从单机到分布式容器架构的演进在传统Web应用部署中,我们常常面临环境不一致、部署效率低下等问题。我曾经维护过一个需要手动在5台服务器上重复部署的游戏项目,每次发布都如同走钢丝。本文将详细分享如何基于CentOS系统,构建完整的分布式Docker架构,实现GitLab+Jenkins+生产环境的三节点CI/CD流水线,最终成功部署Web游戏项目的全过程。第一部分:架构设计与环境规划1.1分布式
- 七、Zabbix — Proxy分布式监控
胖胖不胖、
《Zabbix速学即学即用》zabbix分布式服务器运维监控
目录配置Zabbix-proxy代理1.安装代理2.安装并配置数据库(proxy不能与zabbix-server共享数据库)3.发送zabbix-server源码包中初始化脚本到proxy主机并导入数据库4.修改代理配置文件5.web页面添加并配置代理Zabbix-agent客户端配置1.修改配置文件2.web页面修改,把这些主机修改为通过代理获取数据减少zabbix-server压力便于多地设备
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,