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在云计算的时代，AWSLambda与RDS的结合为开发者提供了高效且灵活的解决方案。然而，在实际应用中，我们常常会遇到一些性能瓶颈。本文将通过一个真实案例，探讨如何优化AWSLambda与RDS之间的连接，以提高API的响应速度。背景介绍最近，我们在AWS上部署了一个使用Dotnet6开发的API，它通过APIGateway暴露给外部，并连接到同VPC内的MySQLAuroraRDS数据库。部署前
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VINS-Mono开源项目安装与使用指南VINS-Mono项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VINS-MonoVINS-Mono是一个专为单目视觉惯性系统设计的实时SLAM框架，旨在提供高精度的视觉惯性里程计。本指南将带你深入了解其目录结构、启动文件以及配置文件，帮助你快速上手并应用此项目。目录结构及介绍VINS-Mono的项目结构清晰地组织了不同的组件
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AWS监控和管理服务CloudWatch什么是CloudWatchCloudWatch工作原理CloudWatchlog收集方法通过AWSLambda发送日志到CloudWatchLogs使用CloudWatchLogsAgent发送日志通过AWSSDK或API将日志发送到CloudWatchLogs通过CloudWatchAgent将应用和系统日志发送到CloudWatchLogsCloudWa
- PHP云原生与Serverless架构深度实践
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在前六篇系列教程的基础上，本文将深入探讨PHP在云原生和Serverless环境下的高级应用，帮助开发者构建可扩展、高可用的现代化PHP应用。1.ServerlessPHP架构Bref与AWSLambda集成bash#安装Brefcomposerrequirebref/brefphpartisanvendor:publish--tag=serverless-configserverless.yml
- ROS的学习链接整理 （基于古月居）
辣椒炒月饼
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机器人控制与仿真：http://wiki.ros.org/roscontrol机器人即使定位与地图建模：http://wiki.ros.org/gmappinghttp://wiki.ros.org/hectorslam机械臂相关学习：http://moveit.ros.org/斯坦福大学公开课———机器人学：https://www.bilibili.com/video/av4506104/交通大
- (02)Cartographer源码无死角解析-(72) 2D后端优化→OptimizationProblem2D-约束残差、landmark残差
江南才尽，年少无知！
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讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→
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cartographer官方指导文件说明第3章cartographer前端算法流程介绍3.1ScanMatch扫描匹配扫描匹配（ScanMatching）是Cartographer中实现局部SLAM的核心技术，它通过优化算法将当前激光扫描数据对齐到子图地图中。下面从计算过程、数学模型、参数配置等多个维度进行全面解析：3.1.1扫描匹配工作流程完整处理流程低置信度高置信度原始扫描数据运动畸变校正体素
- 3.3 里程计在SLAM中的应用
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ROS1快速入门指南ros机器人linux
启动仿真环境roslaunchwpr_simulationwpb_corridor_hector.launch可视化结果如图所示在Riz建图中存在问题换一种方式建图roslaunchwpr_simulationwpb_corridor_gmapping.launch由于历程计的参与，地图被顺利建成
- SLAM面试笔记(5) — ROS面试
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SLAM项目实战面试机器人ros自动驾驶
目录1ROS概述2ROS通信机制问题：服务通信概念问题：服务通信理论模型问题：参数服务器概念问题：参数服务器理论模型问题：参数服务器实现函数3ROS常用命令4常见面试题问题：roslaunch和rosrun区别？问题：什么是ROS？问题：ROS中的节点是什么？问题：ROS的消息通信机制是什么？问题：如何创建ROS的工作空间？问题：ROS中常用的机器人控制库有哪些？问题：ROS中如何进行机器人导航？
- nerf-slam论文复现
搬砖者（视觉算法工程师）
gitpython深度学习
nerf-slam实现三维重建详细的在我文档里面(有图片步骤)TableofContentsInstallDownloadDatasetsRunCitationLicenseAcknowledgmentsContactInstallClonerepowithsubmodules:gitclonehttps://github.com/ToniRV/NeRF-SLAM.git--recurse-sub
- STM32和树莓派的分工
⚙️修正版：典型硬件组合与通信流程（以移动机器人为例）1.硬件分工：大脑vs四肢角色硬件运行软件核心任务是否直接运行ROS决策大脑树莓派4B/JetsonNanoUbuntu+ROS运行SLAM、导航、视觉识别等复杂算法✅是实时四肢STM32F4FreeRTOS/裸机读取电机编码器、控制电机PWM❌否传感器/执行器电机、激光雷达、IMU-执行动作/采集数据-2.为什么需要STM32？树莓派无法直接
- 第5.4章 SLAM实战：使用std::chrono计算传感器消息时间戳
行知SLAM
机器人工程师带你入门SLAMunixc++自动驾驶人工智能
在机器人及自动驾驶定位中，传入的IMU和激光的消息都需要判断其数据的正确性，其中，主要会判断消息的开机时间和观测时间，其中开机时间主要通过调用chrono的函数计算，观测时间主要由GPS的时间来获得（GPS观测时间已由上篇文章总结GPS时间计算）。std::chrono是C++11引入的时间处理库，提供了高精度、类型安全且跨平台的时间计算功能。它主要包含三个核心概念：duration：表示时间间隔
- 《用Java 8新特性重构代码：让项目更简洁高效》
Tech_Jia_Hui
Java8新特性java重构开发语言
1.Lambda表达式：简化匿名内部类1.1传统方式vsLambda表达式1.2集合遍历对比1.3事件监听器简化2.StreamAPI：革命性的集合操作2.1基本Stream操作示例2.2数值流操作2.3分组和分区3.Optional：优雅处理null3.1基本Optional用法3.2Optional实践示例4.方法引用：更简洁的Lambda4.1四种方法引用类型4.2方法引用实践5.新的日期时
- 基于AWS无服务器架构的区块链API集成：零基础设施运维实践
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引言区块链开发常面临节点部署、网络维护和扩展性挑战。本文将介绍如何通过AWS全托管服务构建高可用的区块链API层，无需自建节点、无需管理服务器，实现快速接入主流区块链网络（如以太坊、比特币），并保证企业级安全性与扩展性。graphLRA[前端应用]-->B[AmazonAPIGateway]B-->C[AWSLambda]C-->D[AmazonManagedBlockchain]C-->E[Bl
- 【SLAM】基于拓展卡尔曼滤波实现激光雷达传感器和角点提取的机器人定位附matlab代码
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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。内容介绍自主移动机器人定位是机器人学研究的核心问题之一。本文探讨了基于拓展卡尔曼滤波（EKF）融合激光雷达传感器数据和角点提取技术实现机器人定位的方法。通过深入分析激光雷达传感器的工
- 【ROS2】slam_toolbox建图详解
郭老二
ROSROS2SLAM
【ROS】郭老二博文之：ROS目录1、简介1）安装sudoaptinstallros-$ROS_DISTRO-slam-toolbox2）源码https://github.com/SteveMacenski/slam_toolbox3）官网https://joss.theoj.org/papers/10.21105/joss.027832、启动2.1启动slam_toolboxslam_toolb
- Python中日志输出配置
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问题在AWSlambdaPython中怎么样打印日志？Pythonimportlogginglogging.basicConfig()logging.getLogger("sqlalchemy.engine").setLevel(logging.INFO)logger=logging.getLogger()logger.setLevel(logging.INFO)上面是全局配置主要是如下配置：lo
- 视觉slam--框架
猿饵块
人工智能
视觉里程计的框架传感器VO--frontendVO的缺点后端--backend后端对什么数据进行优化利用什么数据进行优化的后端是怎么进行优化的回环检测建图建图是指构建地图的过程。构建的地图是点云地图还是什么信息的地图？建图并没有一个固定的形式和算法，地图的构建形式不是固定的，需要视SLAM的应用需求而定。
- 视觉slam十四讲实践部分记录——ch2、ch3
kikikidult
slam学习slamc++笔记
ch2一、使用g++编译.cpp为可执行文件并运行(P30)g++helloSLAM.cpp./a.out运行二、使用cmake编译mkdirbuildcdbuildcmake..makeCMakeCache.txt文件仍然指向旧的目录。这表明在源代码目录中可能还存在旧的CMakeCache.txt文件，或者在构建过程中仍然引用了旧的路径。我们需要彻底清理并重新开始。详细解决步骤步骤1：彻底清理源
- 【2D与3D SLAM中的扫描匹配算法全面解析】
Unpredictable222
SLAM算法自动驾驶自主导航算法opencvpclSLAMICPNDT
引言扫描匹配(ScanMatching)是同步定位与地图构建(SLAM)系统中的核心组件，它通过对齐连续的传感器观测数据来估计机器人的运动。本文将深入探讨2D和3DSLAM中的各种扫描匹配算法，包括数学原理、实现细节以及实际应用中的性能对比，特别关注激光雷达SLAM中的典型方法。一、扫描匹配数学基础与核心原理1.1刚体变换的数学表示扫描匹配的核心是求解刚体变换，在2D和3D空间中有不同的数学表示：
- cv::FileStorage用法
Feliz Da Vida
c++c++开发语言opencv
cv::FileStorage是OpenCV中的一个类，用于读取和写入结构化数据（如YAML、XML、JSON）。它非常适合保存和加载诸如：相机内参（K、D）位姿（R、T）IMU数据配置参数向量、矩阵、图像、列表等常见用途保存相机标定参数（标定后得到的.yml文件）配置文件读写（如SLAM、AR、CV项目）记录检测结果或轨迹数据使用示例✅1.写入YAML文件#includeusingnamespa
- 《视觉SLAM十四讲》自用笔记 第二讲：SLAM系统概述
BandieraRosa
slam笔记
在rm队伍里作为算法组梯队队员度过了一个赛季，为了促进和负责其他工作的算法组成员的交流，我决定在接下来的半个学期里（可能更快）读完这本书，并将其中的部分理论应用于我自制的雷达导航小车上。以下为第二讲的部分笔记：第二讲SLAM系统概述2.0目标1.理解一个视觉SLAM框架由哪几个模块组成，各模块的任务是什么。2.搭建编程环境，为开发和实验做准备2.1相机单目相机：只使用一个摄像头。无法通过单张照片获
- 【深度学习新浪潮】如何入门三维重建？
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮图像处理基石深度学习人工智能图像处理计算机视觉python视觉几何opencv
入门三维重建算法技术需要结合数学基础、计算机视觉理论、编程实践和项目经验，以下是系统的学习路径和建议：一、基础知识储备1.数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征分解（用于相机矩阵、变换矩阵推导）。几何基础：三维几何（点、线、面的表示）、射影几何（单应矩阵、本质矩阵、基础矩阵）、李群与李代数（SLAM中的位姿优化）。概率与统计：贝叶斯估计、概率图模型（SLAM中的状态估计）、随机过程（滤波算法如
- Levenberg-Marquardt算法详解和C++代码示例
点云SLAM
算法算法非线性最小二乘问题高斯-牛顿法和梯度下降法LM算法数值优化计算机视觉SLAM后端优化
Levenberg-Marquardt（LM）算法是非线性最小二乘问题中常用的一种优化算法，它融合了高斯-牛顿法和梯度下降法的优点，在数值计算与SLAM、图像配准、机器学习等领域中应用广泛。一、Levenberg-Marquardt算法基本原理1.1问题定义我们希望最小化一个非线性残差平方和目标函数：minx f(x)=12∑i=1mri(x)2=12∥r(x)∥2\min_{\mathbf{x
- 基于Serverless架构的搜索引擎爬虫实现方案
搜索引擎技术
搜索引擎实战serverless架构搜索引擎ai
基于Serverless架构的搜索引擎爬虫实现方案关键词：Serverless架构、搜索引擎爬虫、无服务器计算、分布式爬虫、AWSLambda、事件驱动架构、网页抓取摘要：本文深入探讨了如何利用Serverless架构实现高效、可扩展的搜索引擎爬虫系统。我们将从传统爬虫的局限性出发，分析Serverless架构的优势，详细讲解基于事件驱动的爬虫设计原理，并提供完整的实现方案和代码示例。文章将覆盖核
- 推荐文章：Lambda Serverless Search - 构建低成本高效全文搜索引擎
赵鹰伟Meadow
推荐文章：LambdaServerlessSearch-构建低成本高效全文搜索引擎Lambda-Serverless-SearchUseAWSLambdatoperformfree-textsearchondocuments-WithSAMTemplate项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/Lambda-Serverless-Search在当今快速发展的云
- 自动驾驶转具身智能的切入点有哪些？
自动驾驶之心
自动驾驶人工智能机器学习
这几天很多同学后台私信我们，自动驾驶如何转具身智能？会不会有比较大的gap。从算法维度上看，具身智能领域基本延续了机器人和自驾的一些算法，比如SLAM、规划控制、模型训练与微调方式、数据生成方式、大模型。当然也有很多具体的任务不太一样，比如数据采集方式、重执行硬件与结构。我们也创办了一个具身智能全栈学习社区：具身智能之心，平时分享了很多具身智能相关的算法、数据采集、软硬件方案等。主要方向涉及VLA
- 相机成像原理_键盘摄影（一）——相机成像基本元件
weixin_39620273
相机成像原理
写在前面笔者在就读本科期间，开始接触计算机视觉领域，主要包括传统的图像处理，研究生期间开始了解深度学习，三维重建和SLAM（同时定位和建图）。可是对于其中使用到的最重要的传感器，相机，它的成像原理知之甚少，照片是怎么成像的？有幸在工作之余玩起了胶片相机，学习了一些摄影知识，在此和大家分享相关知识，欢迎友好地指正和勘误，轻喷。随着器件的发展，目前的相机类型丰富，我们可以从基本的元件讲起，主要涉及到胶
- 【视觉SLAM基础（二）：特征点提取与匹配】
Unpredictable222
SLAM算法算法自动驾驶ubuntuc++笔记opencv
前言在视觉SLAM中，特征点是连接连续图像帧的桥梁，是视觉里程计的核心。本文将详细介绍特征点的提取与匹配方法，以及如何利用这些特征点估计相机运动。原理部分只是简单介绍，详细的介绍大家可以去看高翔老师的《视觉SLAM十四讲》。1.特征点提取1.1特征点基本概念一个好的图像特征应该具有：可重复性：在不同图像中能被重复检测到可区分性：不同特征有显著区别高效性：计算复杂度低局部性：对遮挡、光照变化等鲁棒1
- 科研论文术语全解析：彻底搞懂什么是Baseline、Pipeline..........等内容【2025最新版！！！】
那就举个栗子！
计算机视觉解决方案人工智能
引言在撰写科研论文的过程中，尤其是在计算机视觉、机器人、SLAM以及三维重建等领域，准确理解并使用核心术语对于展示研究的科学性、系统性具有至关重要的作用。术语不仅是论文结构的骨架，也是向同行传达研究设计与创新思路的重要桥梁。本文旨在从实际科研写作的角度，系统性分析高频科研术语的定义与应用，帮助初学者准确理解其含义，掌握其写作位置与逻辑，最后以SLAM与3D高斯泼溅（3DGaussianSplatt
- Java开发中，spring mvc 的线程怎么调用？
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎，看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题，觉得挺有意思的，那哥们儿问的也听仔细，下面的回答也很详尽，分享出来，希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题：
在用spring mvc架构的网站上，设一线程在虚拟机启动时运行，线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖，编译和打包不依赖，如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖，打包不依赖，如：tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖，编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的，test不支持传递
1.传递的意思是项目A，引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误：
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream，然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式，可为什么页面的显示没有匹配上呢？ because specificity
CSS 的选择符是有权重的，当不同的选择符的样式设置有冲突时，浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则：
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生，而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍： java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven：
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压，
我将解压后的文件夹：apache-maven-3.2.3，
并将它放在 D:\tools目录下，
即 maven 最终的路径是：D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id，实现对一个表的增删改，另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块，结合到之前的terasoluna框架，觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容，对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种，我承认后两种的内容很好，很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库，就要首先下载oralce公司的驱动程序，将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式，我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载，所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例，懒汉式在获取实例时才去创建实例，即延迟加载。
饿汉式：
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员，其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A，假设它的原型对象是B，B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值，那么JS会优先在A中查找，如果找到了name属性那么就返回；如果A中没有name属性，那么就到原型B中查找name，如果找到了就返回；如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持，如：
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode，Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码：
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军：QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门，从PC到移动端，从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代，社交领域应用开始彻底爆发，直奔黄金期。腾讯在过去几年里，社交平台更是火到爆，QQ和微信坐拥几亿的粉丝，QQ空间和朋友圈各种刷屏，写心得，晒照片，秀视频，那么谁来为企鹅保驾护航呢？支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢？本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转，该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客，应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客，应该是有方向的:
我现在就复习以前的，在补补以前不会的，现在还不会的，同时完善完善项目，也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理，数据结构，一些算法，还有关于android,java的。
2.对于我，也快大四了，看一些职业规划的，以及一些学习的经验，看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢？ 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程，但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性，如果你希望长期从事某个科研项目，但是却又必须依赖于某种行政和商业体系，那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以，为避免这种不确定性风险，我
- 一个 sql优化 （[精华] 一个查询优化的分析调整全过程！很值得一看 ）
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境：
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，当前版本是3.05。它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架，当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言，iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库，这里整理一下，做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github，除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流，这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素，同时也可以加快速度。
步骤：
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号，本身blog的版本号没什么意义，但是如果让恶意玩家看到，可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor，从后者的表现来看，可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比：
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验：http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js，该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上，不再兼容IE8以前的浏览器，现在移动端浏览器一般都支持HTML5，所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码：
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求，对一个服务类的每一个方法，在方法开始和结束的时候分别记录一条日志，内容包括方法名，参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点：非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1，处理超大量的数据
2，运行在便宜的PC服务器集群上，
3，击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型：
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中，如何实现分布式锁机制，其中用redis来实现是很好的方法之一，我们先来看一下jedis包中，有个类名BinaryJedis,它有个方法如下：
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能，中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写，是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具，其数据来源于各个业务系统，如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统，他号称是一个整体应用的解决方案，是融入管理思想的强大系统：有着系统整体的设计思想，支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入：
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默
