- 深入解析Hadoop中的Region分裂与合并机制
码字的字节
hadoop布道师hadoop大数据分布式Region分裂合并
Hadoop与Region的基本概念Hadoop的分布式架构基础作为大数据处理的核心框架,Hadoop通过分布式存储和计算解决了海量数据的处理难题。其架构核心由HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce组成,前者负责数据的分布式存储,后者实现分布式计算。在HDFS中,数据被分割成固定大小的块(默认128MB)分散存储在集群节点上,而MapReduce则通
- 深入解析Hadoop RPC:技术细节与推广应用
码字的字节
hadoop布道师HadoopRPC
HadoopRPC框架概述在分布式系统的核心架构中,远程过程调用(RPC)机制如同神经网络般连接着各个计算节点。Hadoop作为大数据处理的基石,其自主研发的RPC框架不仅支撑着内部组件的协同运作,更以独特的工程哲学诠释了分布式通信的本质。透明性:隐形的通信桥梁HadoopRPC最显著的特征是其对通信细节的完美封装。当NameNode接收DataNode的心跳检测,或ResourceManager
- 深入解析Hadoop:大数据处理的基石
学习的锅
hadoop大数据分布式
随着信息技术的快速发展和互联网的普及,数据的产生速度极具增加。面对如此海量的数据,传统的数据处理工具显得力不从心。在这种背景下,诞生了一系列用于处理大数据的框架与工具,而ApacheHadoop便是其中最为知名和应用最广泛的一个。本文将深入解析Hadoop的基本原理、架构及其在大数据处理中的重要性。1.Hadoop的起源与发展Hadoop起源于Google公司的三篇奠基性论文:GoogleFile
- 大数据技术关键技术组件
大数据技术是一组用于处理、分析和管理大规模数据集的复杂方法和技术。这些数据集的特点是容量大、增长速度快,且结构多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统数据库管理和分析工具在处理此类数据时效率低下或无法胜任,因此需要专门的大数据技术栈来支持高效的数据处理和智能决策。大数据技术的关键组件通常包括:分布式存储系统:HadoopDistributedFileSystem(HDFS):一个高度可扩展
- 深入探索Hadoop技术:全面学习指南
引言在大数据时代,高效地存储、处理和分析海量数据已成为企业决策与创新的关键驱动力。Hadoop,作为开源的大数据处理框架,以其强大的分布式存储和并行计算能力,以及丰富的生态系统,为企业提供了应对大规模数据挑战的有效解决方案。本文旨在为初学者和进阶者提供一份详尽的Hadoop技术学习指南,涵盖HDFS、MapReduce、YARN等核心组件,以及Hive、Pig、HBase等生态系统工具,助您踏上H
- Kotlin协程(六)Flow流
&岁月不待人&
协程kotlin开发语言android
在Kotlin中,Flow是一种异步数据流,用于连续或延迟生成数据,并在不同协程之间传输数据。我一般做定时任务或者倒计时会用到这个类。一、为什么需要Flow?在协程中,如果我们要连续返回多个值,可以使用:集合(List):一次性返回所有数据,但不能支持异步或无限数据流。回调(Callback):可以异步获取数据,但不够优雅、易用。Flow:支持异步、序列化、流式数据处理,更适用于长时间运行的任务。
- C# 上位机开发进阶:利用 WinForms 与 WPF 创建智能化工业控制系统
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c#wpf开发语言
随着工业自动化和智能制造的不断发展,上位机系统作为人与机器之间的重要桥梁,已成为工业控制系统中不可或缺的一部分。在上位机系统开发中,C#提供了强大的开发框架,尤其是WinForms和WPF,两者在创建高效、智能化的工业控制系统中扮演着重要角色。本文将深入探讨如何利用C#中的WinForms和WPF构建智能化的工业控制系统,从界面设计、实时数据处理、设备通信协议到性能优化的全面技术方案,助力开发者提
- 大数据领域 Kafka 入门指南:从安装到基础使用
大数据洞察
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大数据领域Kafka入门指南:从安装到基础使用关键词:Kafka、消息队列、分布式系统、大数据处理、实时数据流、生产者消费者模型、ZooKeeper摘要:本文是一篇全面介绍ApacheKafka的入门指南,从基本概念到实际应用。我们将详细讲解Kafka的核心架构、工作原理,并提供从安装配置到基础使用的完整实践指导。文章包含Kafka的生产者-消费者模型实现、集群部署策略、性能优化技巧,以及在大数据
- 从 C# 到 Python:项目实战第五天的飞跃
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数据库c#开发语言
在前面三天的学习中,我们已经掌握了Python的基础语法、数据结构以及一些核心库的使用。今天,我们将通过三个实战项目,深入对比C#和Python在命令行工具开发、Web应用开发以及数据处理方面的差异,感受Python在实际项目中的强大魅力。一、命令行工具开发:文件批量处理命令行工具是开发者日常工作中经常用到的工具,无论是文件处理、数据转换还是系统管理,都离不开命令行工具的身影。下面我们就来对比一下
- Flink-Hadoop实战项目
Dylan_muc
hadoophdfsflink
项目说明文档1.项目概述1.1项目简介本项目是一个基于ApacheFlink的大数据流处理平台,专门用于处理铁路系统的票务和车次信息数据。系统包含两个核心流处理作业:文件处理作业和数据合并作业,采用定时调度机制,支持Kerberos安全认证,实现从文件读取到数据仓库存储的完整数据处理链路。1.2技术栈流处理引擎:ApacheFlink1.18.1存储系统:HDFS(Hadoop分布式文件系统)数据
- 计算机发展史:人工智能时代的智能变革与无限可能
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计算机发展史计算机发展史
在计算机发展的漫长进程中,人工智能时代的到来无疑是最具革命性的篇章之一。它使计算机从单纯的数据处理工具,进化为能够模拟、延伸和拓展人类智能的强大系统,对科学研究、经济发展、社会生活乃至人类文明的走向,都产生了深远且不可逆转的影响。从早期对智能机器的设想,到如今人工智能技术在全球范围内的广泛应用,这一领域经历了无数次理论突破、技术迭代与实践探索,正以前所未有的速度重塑着我们的世界。人工智能的起源与早
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产品介绍在数字化浪潮席卷全球的当下,视频数据以前所未有的速度爆发式增长,社交媒体、安防监控、交通管理等各个领域每天都在产生海量视频信息。这些视频数据如同蕴藏丰富宝藏的深海,蕴含着巨大价值,但如何高效挖掘其中关键信息,成为横亘在各行业面前的一道难题。多模态视频结构化系统,正是为解决这一痛点而生,凭借其强大的功能、前沿的技术和创新的架构,成为视频数据处理领域的革新者与引领者。一、核心功能详解(一)音频
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一、专业背景随着信息技术的飞速发展,数据的产生速度呈爆炸式增长,传统数据处理技术已经无法满足如此庞大的数据量和复杂的数据类型,大数据专业应运而生,旨在培养能够应对大数据挑战的专业人才。二、主要课程内容数学基础课程高等数学、概率论与数理统计、线性代数是大数据分析的核心数学基础,为数据处理、算法优化和模型构建提供必要的理论支持。计算机基础课程数据结构与算法、计算机网络、操作系统是大数据技术的重要支撑,
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✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍随着信息技术的飞速发展和电子产品的日益普及,印刷电路板(PCB)作为电子产品的核心组件,其质量直接关系到整个系统的性能和可靠性。传统的电路板检测主要依赖人工目检,存在效率低下
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本章第一节介绍的存储设备方面的创新解决了CPU访问存储设备的性能问题。但在实际的业务当中,数据的传输除了在节点内部的CPU与存储设备间外,节点之间也存在数据传输的需求。本节我们就介绍在网络传输方面是如何提速的。在介绍新的网络技术之前,我们看看传统网络是如何传输数据的,比如我们常见的以太网。当节点0向节点1发送数据时,其整个数据处理的流程如下图所示,可以看到其过程还是比较复杂的。在节点0,应用程序首
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Hadoop与图像识别与处理作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代,数据的爆炸性增长对数据处理技术提出了新的挑战。图像数据作为一种重要的数据形式,其处理和分析在许多领域中具有重要意义,如医疗影像分析、自动驾驶、安防监控等。然而,传统的图像处理方法在面对海量图像数据时显得力不从心。Hadoop作为一种分
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在工业化进程中,有害气体的排放对人类健康和环境构成威胁。设计一种智能监测系统,利用传感器技术、物联网和数据分析等,实时监控环境中有害气体的浓度,确保生产安全和环保。该系统涵盖硬件构建、软件开发和数据处理等环节,并提供高效准确的监测能力。系统集成了无线通信模块进行数据传输,具备数据预处理和分析能力,能够进行阈值设定与预警响应。用户界面友好,系统具有良好的集成性、
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1.混入应用的是样式?【场景】2.es6/优化==继续看3.树组件操作:数据扁平化/模糊检索{也是把数据结构改了一下复制的ant官网}/默认展开收起{中途有问题比如不默认展开:判断数据删除某一节点展开等}/只呈现查询内容适合调接口{中途研究了一下树id和内容映射[人员树专业树]数据处理}4.置空下拉框v-model设为undefined就提示placeholder了也可以在某项想要的操作后设置初始
- 大数据领域数据架构的实时数据可视化架构
AGI大模型与大数据研究院
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大数据领域数据架构的实时数据可视化架构关键词:大数据架构、实时数据处理、数据可视化、流式计算、数据管道、可视化工具、性能优化摘要:本文深入探讨了大数据领域中实时数据可视化架构的设计与实现。我们将从基础概念出发,逐步分析实时数据处理流程,介绍关键技术和工具,并通过实际案例展示如何构建高性能的实时可视化系统。文章将涵盖数据采集、处理、存储和可视化展示的全链路架构,同时讨论性能优化策略和未来发展趋势。1
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分阶段设计可信数据空间(TrustedDataSpace,TDS)方案,覆盖数据处理、存储、加密及AI工作流全生命周期。一、预备阶段(Preliminary)目标:定义数据空间治理框架组织对齐设立TDS治理委员会(含安全官、数据科学家、合规专家),制定《可信数据共享宪章》:数据主权原则:所有权、使用权、存储权分离(GDPR/CCPA合规)最小授权机制:基于用途的访问控制(Purpose-based
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数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&AgentSQL实战数据库时序数据库ai
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- AI赋能,让办公更智能
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AI赋能:解锁办公智能化新图景当智能化办公成为企业创造新价值的核心引擎,AI技术正以其强大的学习能力与数据处理能力,成为这场办公变革的“隐形推手”。从流程自动化到决策智能化,从单向执行到双向协作,AI正全方位渗透办公场景的每一个环节,让办公更高效、更精准、更具创造力。AI为办公流程注入“自动化基因”,将人类从机械劳动中彻底解放。传统办公中,员工需花费30%以上的时间处理重复性任务:财务人员逐张核对
- 老码农和你一起学AI:Python系列-Pandas 并行计算
chilavert318
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但凡用到科学计算,Pandas几乎是绕不开的工具——它以简洁的API、灵活的数据操作能力成为数据处理的“瑞士军刀”。但随着数据量增长(比如从10万行到1000万行),你可能会发现:原本流畅的代码突然变慢了,一个简单的apply操作要等好几分钟,读取大文件时进度条仿佛凝固了。这不是你的代码有问题,而是原生Pandas的“单线程”基因在多核时代遇到了瓶颈。并行计算正是解决这个问题的核心方案。简单来说,
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今天开始梳理一下pandas的大数据处理,在数据处理领域,Pandas凭借简洁的API和强大的功能成为Python开发者的首选工具。但当面对GB级甚至更大的数据集时,直接读取数据往往会触发“内存不足”的错误——这是因为Pandas默认将数据全部加载到内存中进行处理。此时,分块处理(Out-of-Core)技术就成为解决问题的关键。它通过将大文件拆分为小块,逐块加载并处理,最终整合结果,实现“用有限
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数据清洗在数据处理和分析过程中至关重要,确保数据质量和一致性。以下是一个详细的指南,展示如何使用Java进行数据清洗,包括处理缺失值、重复值、异常值、数据类型转换以及标准化等步骤。一、准备工作确保安装有Java开发环境(JDK)和Maven或Gradle等依赖管理工具。我们将使用ApacheCommonsCSV库来处理CSV文件,并使用Java标准库进行数据清洗操作。二、加载数据首先,我们加载数据
- 算力网赋能工业互联网:智能调度与安全融合创新
智能计算研究中心
其他
内容概要工业互联网的深化发展正面临数据处理效率与系统安全性的双重挑战,而算力网通过技术融合与资源协同,成为破解这一难题的核心路径。当前,工业场景中设备互联规模持续扩大,实时数据流处理需求激增,传统集中式计算架构在响应速度与能耗控制方面显现瓶颈。算力网通过构建智能调度机制,实现任务优先级动态划分与资源弹性分配,在智能检测、故障预测等场景中,将平均响应延迟降低40%以上。行业观察:Gartner研究显
- 【原生JS教程】第3节:运算符与表达式
全栈前端老曹
原生JS教程与实战前端教程javascript开发语言ecmascript前端
第3课:运算符与表达式引言运算符是JavaScript中用于操作数据的基本工具,表达式则是由变量、常量、运算符等构成的可求值代码片段。掌握运算符的分类和使用方式,是编写逻辑判断、数据处理和复杂计算的基础。通过本节课的学习,你将掌握:JavaScript中常见的运算符类型(算术、比较、逻辑、三元等)运算符的优先级与结合性表达式的基本概念与使用场景常见运算符陷阱与最佳实践本节内容概要✅1.算术运算符(
- 边缘计算物联网关如何优化数据处理流程-天拓四方
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在物联网技术日新月异的今天,数据的产生、传输与处理已成为推动行业智能化转型的关键。边缘计算物联网关,作为这一生态系统中的核心组件,正以其独特的优势,在数据处理效率、实时性、安全性及成本效益等方面展现出非凡的潜力。本文将聚焦于边缘计算物联网关如何优化数据处理流程,深入探讨其技术原理、应用优势及未来发展趋势。一、边缘计算物联网关概述边缘计算物联网关,简而言之,是位于物联网设备边缘,负责数据收集、初步处
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茜茜西西CeCe
hdfshadoop大数据HDFS-JAVA接口文件头歌Java
目录1实验名称:2实验目的3实验内容4实验原理5实验过程或源代码5.1HDFS的基本操作5.2HDFS-JAVA接口之读取文件5.3HDFS-JAVA接口之上传文件5.4HDFS-JAVA接口之删除文件6实验结果6.1HDFS的基本操作6.2HDFS-JAVA接口之读取文件6.3HDFS-JAVA接口之上传文件6.4HDFS-JAVA接口之删除文件1实验名称:分布式文件系统HDFS2实验目的1.理
- Linux的Initrd机制
被触发
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Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key