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前端视界
前端艺匠馆前端restful性能优化ai
前端领域RESTfulAPI的性能优化技巧大全关键词:RESTfulAPI、性能优化、前端开发、HTTP缓存、数据压缩、分页查询、连接管理、熔断机制摘要:本文系统梳理前端场景下RESTfulAPI性能优化的核心技术体系,从架构设计、网络传输、数据处理、客户端优化四个维度展开,结合HTTP协议原理、缓存策略、压缩算法、分页机制等关键技术,通过具体代码示例和数学模型分析,提供完整的优化实施路径。涵盖开
- 利用百度/高德地图API实现车辆轨迹跟踪系统
pk_xz123456
深度学习算法神经网络分类cnn深度学习开发语言目标检测
利用百度/高德地图API实现车辆轨迹跟踪系统摘要:本文详细阐述了如何利用百度地图API或高德地图API构建一套完整的车辆轨迹跟踪系统。内容涵盖系统架构设计、数据采集与传输、地图API核心功能实现(地图展示、轨迹绘制、实时定位、历史轨迹回放)、关键优化技术(轨迹纠偏、数据压缩、性能优化)、安全与隐私保护、系统扩展性以及实际应用场景分析。目录引言1.1背景与需求分析(物流、出租、共享汽车、特种车辆监控
- 【闲谈】汇编还需要浪费精力学吗?
CodeWithMe
C/C++计算机认知入门软件开发汇编开发语言
工作多年,我为什么还要学习汇编语言?“我都已经做了这么多年开发了,真的还有必要去啃汇编吗?”这是不少中高级软件工程师在职业发展中遇到的疑问。在AI大模型、云计算如火如荼的今天,汇编语言看起来仿佛是上个世纪的“古董”。但真的是这样吗?一、汇编语言真的“过时”了吗?表面看似过时,实则无处不在虽然你日常不会直接写汇编,但它依然支撑着我们所有运行环境:操作系统启动:从引导加载器(bootloader)到内
- 【闲谈】对于c++未来的看法
CodeWithMe
C/C++c++开发语言
对于C++未来看法C++作为一门诞生于上世纪的编程语言,在软件工业发展史上扮演了不可替代的角色。尽管近年来诸如Rust、Go、Swift、Kotlin等现代语言相继崛起,C++依然在系统软件、高性能服务、嵌入式等关键领域中发挥着主力作用。本文将从C++的当前应用前景、潜在风险,以及未来需要重点关注的方向进行全面分析。一、C++的应用前景:老树仍发新芽1.系统级软件依然离不开C++操作系统内核、驱动
- Kafka 与其他 MQ 的对比分析:RabbitMQ/RocketMQ 选型指南(二)
计算机毕设定制辅导-无忧
#Kafkakafkarabbitmqrocketmq
(三)功能特性消息持久化:三款消息队列都支持消息持久化,将消息存储到磁盘,以保证消息在系统故障或重启后不会丢失。Kafka通过将消息追加到磁盘文件的方式实现持久化,并且支持数据压缩,减少磁盘空间占用。RabbitMQ提供了消息持久化标志,生产者可以设置消息为持久化,队列也可以设置为持久化,确保消息和队列在服务器重启后仍然存在。RocketMQ支持同步刷盘和异步刷盘两种持久化方式,同步刷盘保证消息实
- StarRocks 面试题及参考答案详解(万字详解)
大模型大数据攻城狮
大数据数据结构算法面试题面试宝典
目录1.StarRocks的架构设计是怎样的?2.StarRocks是如何处理数据倾斜问题的?3.StarRocks的数据模型有哪些特点?4.StarRocks如何实现高并发查询?5.StarRocks的数据压缩机制是怎样的?6.StarRocks如何保证数据的一致性?7.StarRocks支持哪些数据导入方式?8.StarRocks的查询优化器有哪些特点?9.StarRocks如何处理大规模数据
- 如何优化HarmonyOS 5的分布式通信性能?
程序员小刘
分布式华为HarmonyOS5
以下是针对HarmonyOS5分布式通信性能优化的系统性方案,结合核心技术特性与实践经验:一、传输层优化数据压缩与批处理//启用ZLIB压缩(>1KB自动压缩)DistributedConfigconfig=newDistributedConfig.Builder().setCompressionType(CompressionType.ZLIB)//压缩率50%+.setCompressionT
- Python zstd文本压缩代码实践
SmallerFL
Python相关pythonzstd压缩算法
文章目录1.Zstd2.安装库3.压缩4.解压缩5.参考1.ZstdZstandard,简称Zstd或zstd,是由Facebook开源的一款高性能无损数据压缩算法库。Zstd能够提供比传统压缩算法如gzip更高的压缩率,同时其压缩速度也非常接近快速压缩算法如Snappy。这意味着在很多情况下,Zstd能够在不牺牲太多处理速度的前提下,实现更小的压缩文件大小。官网介绍参考这里。2.安装库注意Pyt
- 大数据领域HBase的数据压缩技术应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AIAgent应用开发大数据hbase数据库ai
大数据领域HBase的数据压缩技术应用关键词:大数据、HBase、数据压缩技术、压缩算法、性能优化摘要:本文深入探讨了大数据领域中HBase的数据压缩技术应用。首先介绍了HBase的背景以及数据压缩技术在其中的重要性,详细阐述了常见的压缩算法原理,包括LZO、Snappy、Gzip等。通过数学模型和公式分析了不同压缩算法的性能指标,如压缩比和压缩速度。给出了在HBase中应用数据压缩技术的项目实战
- 鸿蒙网络请求优化秘籍:3招让天气应用提速60%,省流50%!
harmonyos
摘要本文以天气应用为例,演示鸿蒙应用中如何优化网络请求和数据传输。通过异步请求+缓存策略+数据压缩的组合方案,解决频繁请求天气接口导致的卡顿、流量浪费问题,提升用户体验。最终实现请求耗时降低60%,流量节省50%的效果。场景痛点分析当用户打开天气应用时,传统方案面临三大问题:卡顿明显:主线程同步请求阻塞UI渲染流量浪费:重复请求相同城市数据体验割裂:弱网环境下长时间白屏优化方案设计技术方案解决痛点
- 详解Byte Pair Encoding (BPE)原理
强化学习曾小健
大模型LLM面试指南多模态MLLM大模型面试指南人工智能深度学习计算机视觉
答案字节对编码(BytePairEncoding,BPE)是一种有效的数据压缩算法,广泛应用于自然语言处理(NLP)中的子词分割。其核心思想是通过迭代合并频率最高的字符对,逐步构建出一个可变长度的词汇表,以此来减少文本中的不同字符组合数量。BPE的基本原理BPE的工作流程可以概括为以下几个步骤:初始化:将输入文本中的每个词切分为单个字符,并在每个词的末尾添加一个特殊的结束符(如),以便于后续的处理
- 【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之聚类,理解K-Means、层次聚类、数据分组和分类
猿享天开
人工智能数学基础专讲机器学习人工智能无监督学习聚类
深入详解无监督学习之聚类:如K-Means、层次聚类,理解数据分组和分类无监督学习是机器学习中的一个重要分支,旨在从未标注的数据中发现潜在的结构和模式。聚类(Clustering)作为无监督学习的核心任务之一,广泛应用于数据分组、模式识别和数据压缩等领域。本文将深入探讨两种常用的聚类算法:K-Means聚类和层次聚类,并详细解释它们在数据分组和分类中的应用。目录深入详解无监督学习之聚类:如K-Me
- Python - 进制(二、八、十、十六)详解
在编程中,int类型的进制(如二进制、八进制、十进制、十六进制)主要用于不同场景下的数据表示和操作。(1)二进制(Base2)核心应用场景位操作:处理硬件寄存器、标志位、权限开关等需要逐位控制的情况。数据压缩:存储或传输二进制数据时的高效表示。加密算法:位运算常用于加密逻辑。#Pytho中通过0b(零b)表示二进制num=0b1010#二进制前缀0b→十进制10应用实例:#1.劝降管理(位掩码)R
- prometheus API清理数据
small white poplar
云原生prometheus数据库网络
文章目录清理数据存储原理数据写入流程Block(块)的概念数据压缩过程压缩原理为什么要这样设计压缩时间的影响实际应用建议介绍目录结构标记要删除的数据(delete_series)删除所有标签清理标记的数据(clean_tombstones)最后整理为脚本可用清理数据通过查看官网的查询httpapi文档里有写点我跳转存储原理数据写入流程新收集的指标数据首先写入内存中的WAL(Write-AheadL
- Python 的内置函数 bin
Python内建函数列表>Python的内置函数binbin()函数是Python内置的一个简单但强大的工具,它能够将整数转换为以"0b"为前缀的二进制字符串表示形式。在计算机科学中,二进制是基础中的基础,理解二进制表示对于学习位运算、硬件接口编程、数据压缩等领域都至关重要。bin的函数原型如下所示:defbin(x:int):'''将一个整数转换为带前缀`0b`的二进制字符串:paramx:一个
- RAR文件压缩包使用详解及高级特性
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:RAR是一种高效的压缩文件格式,支持多种高级特性,如损坏文件修复、密码保护和分卷压缩。RAR通过自适应算法和档案记录结构实现了高效的数据压缩。用户需要专门的工具,如WinRAR,来解压RAR文件,同时RAR在不同操作系统中也得到了支持。RAR与ZIP的区别在于压缩率和高级功能的支持上。1.RAR文件格式及开发背景RAR文件格式是互联网上广泛使用的文件压缩标准之
- Python实现简单音频数据压缩与解压算法
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Python实现简单音频数据压缩与解压算法引言在音频数据处理中,压缩算法是降低存储成本和传输效率的关键技术。Python作为一门灵活且功能强大的编程语言,提供了丰富的库和工具来实现音频数据的压缩与解压。本文将通过一个简单的音频数据压缩与解压算法示例,探讨如何利用Python实现这一目标,并分析其原理与应用场景。一、音频数据压缩的核心原理音频数据通常以数字信号的形式存储,例如PCM(脉冲编码调制)格
- 【深度学习】自编码器:数据压缩与特征学习的神经网络引擎
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作者选择了由IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville三位大佬撰写的《DeepLearning》(人工智能领域的经典教程,深度学习领域研究生必读教材),开始深度学习领域学习,深入全面的理解深度学习的理论知识。之前的文章参考下面的链接:【深度学习】线性因子模型:数据降维与结构解析的数学透镜【学习笔记】强化学习:实用方法论【学习笔记】序列建模:递归神经网络(RN
- 第十八章 归档与备份
傲世(C/C++,Linux)
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第十八章归档与备份保证系统数据安全,其中一种实现方法是及时备份系统文件。即使不是系统管理员,制作备份、转移大批量文件往往是有好处的。用于管理文件集合的常用程序:文件压缩程序。gzip:压缩或解压缩文件。bzip2:块排序文件压缩器。归档程序。tar:磁带归档实用工具。zip:压缩工具。文件同步程序。rsync:远程文件和目录同步。压缩文件数据压缩是指移除冗余数据的过程。考虑一个例子,假设有100像
- 华为OD机试真题—— 最少数量线段覆盖/多线段数据压缩(2025A卷:100分)Java/python/JavaScript/C++/C语言/GO六种最佳实现
纪元A梦
华为OD华为odjavapythonjavascriptc++GOC语言
2025A卷100分题型本文涵盖详细的问题分析、解题思路、代码实现、代码详解、测试用例以及综合分析;并提供Java、python、JavaScript、C++、C语言、GO六种语言的最佳实现方式!2025华为OD真题目录+全流程解析/备考攻略/经验分享华为OD机试真题《最少数量线段覆盖/多线段数据压缩》:目录题目名称:最少数量线段覆盖/多线段数据压缩题目描述Java问题分析解题思路代码实现代码详细
- lz77优化_数据压缩算法:LZ77 算法的分析与实现
小白读财经
lz77优化
来源:Dreamohttps://www.cnblogs.com/idreamo/p/9249367.htmlLZ77简介Ziv和Lempel于1977年发表题为“顺序数据压缩的一个通用算法(AUniversalAlgorithmforSequentialDataCompression)”的论文,论文中描述的算法被后人称为LZ77算法。值得说的是,LZ77严格意义上来说不是一种算法,而是一种编码理
- Zlib压缩和解压
笑非不退
C++zlib算法
C++中使用Zlib的详细教程Zlib是一个用于压缩和解压缩数据的开源库,它提供了对gzip和deflate的支持。它常用于数据压缩与解压缩,特别是在处理文件和网络传输时。以下是Zlib的详细教程,介绍如何在C++中使用该库进行压缩和解压缩操作。1.准备工作1.1下载Zlib库你可以从Zlib的官方网站下载最新的版本:Zlib下载。也可以通过包管理器来安装,例如:Linux(Ubuntu):sud
- 矩阵的奇异值(Singular Values)
幼儿园大哥~
扩展知识矩阵算法线性代数
矩阵的奇异值(SingularValues)是奇异值分解(SVD)过程中得到的一组重要特征值。它们在许多应用中非常重要,如信号处理、数据压缩和统计学等。以下是对奇异值及其计算和性质的详细解释:奇异值分解(SVD)奇异值分解是矩阵分解的一种方法,它将任意一个实数或复数矩阵分解为三个特定矩阵的乘积。具体来说,对于一个m×nm\timesnm×n的矩阵M\mathbf{M}M,其奇异值分解表示为:M=U
- mongodb 压缩级别
佩芬霁杭
mongodb数据库
我整理的一些关于【数据】的项目学习资料(附讲解~~)和大家一起分享、学习一下:https://d.51cto.com/eDOcp1MongoDB压缩级别实现指南MongoDB是一个面向文档的NoSQL数据库,随其存储大量数据,可以自定义数据压缩,以降低存储需求和提高性能。本文将指导你如何在MongoDB中设置压缩级别。我们将通过一个有序的流程来阐明如何设置压缩级别,包括每一步所需的代码及相关解释。
- Python打卡训练营day21——2025.05.10
莱茵菜苗
python开发语言
LDA线性判别PCA主成分分析t-sne降维降维技术的应用场景与主要用途降维技术广泛应用于多个领域,尤其是在数据分析、机器学习和数据可视化中扮演着重要角色。通过减少数据的维度,不仅可以降低计算复杂度,还能帮助揭示隐藏在高维数据中的结构和模式1。应用场景数据预处理:在构建机器学习模型之前,降维可以去除冗余特征并提高模型性能。数据压缩:通过保留最重要的信息来减小存储需求和传输成本。噪声过滤:某些降维方
- 软考网络工程师基础知识
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软考中级网路工程师其他
一.七层协议及功能1.物理层:二进制数据传输2.数据链路层:传送以帧为单位的信息3.网络层:分组传输和路由选择4.传输层:端到端应带,分组排序,流量控制5.绘画层:互联主机通信6.表示层:数据表示,数据压缩7.应用层:处理网络应用应用层HTTP,FTP,telnet,SMTPSNMP,DNS,DHCPPOP,DNS,TFTP传输层TCP,UDP网络层IP,TCMP,ARP,RARP通信电子网电话网
- HDFS 数据压缩技术:节省存储空间与提升性能
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶hdfshadoop大数据ai
HDFS数据压缩技术:节省存储空间与提升性能关键词:HDFS、数据压缩技术、存储空间、性能提升、压缩算法摘要:本文深入探讨了HDFS数据压缩技术,旨在阐述其在节省存储空间和提升性能方面的重要作用。首先介绍了HDFS的背景以及数据压缩的目的和范围,接着详细讲解了核心概念、常见的压缩算法原理及操作步骤,通过数学模型和公式分析压缩效果。然后结合项目实战,给出代码实际案例并进行详细解释。同时列举了该技术的
- 新客户 | 美妆智造全面升级:毫秒级查询 + 极致压缩
涛思数据(TDengine)
时序数据库人工智能数据库tdengine
达成效果:降低存储成本:数据压缩率达1/5-1/10,减少存储开销。加快查询速度:毫秒级查询响应,提升决策效率。优化质量管理:快速关联缺陷数据和生产参数,精准定位问题。提升设备可视化:实时监测温度、压力、振动,预警异常。推动智能制造:结合AI质检和自动化优化,提升生产效率。化妆品行业对生产精度和质量控制要求极高,创元集团在不断扩大生产规模的同时,也面临着数据管理和分析的挑战。传统数据库在高频数据写
- 从Gzip到Snappy:大数据压缩算法性能深度评测
AI天才研究院
AIAgent应用开发AI大模型企业级应用开发实战大数据ai
从Gzip到Snappy:大数据压缩算法性能深度评测关键词:大数据压缩、Gzip、Snappy、压缩算法、性能评测、压缩率、吞吐量摘要:在大数据时代,数据压缩是存储与传输优化的核心技术。本文从经典压缩算法Gzip到现代高效算法Snappy,系统评测9类主流压缩算法(Gzip、Snappy、LZ4、Brotli、Zstd、Zlib、LZO、PPMd、Zstandard)的核心性能指标(压缩率、压缩速
- 面试必备之——TCP/UDP(一)
Volatile_
嵌入式面经面试tcp/ipudp笔记嵌入式linux
OSI七层模型、TCP/IP四层五层模型1、应用层:(七层变为三层)是用户与网络的交互层,负责提供各种应用程序和服务。协议例如HTTP、FTP、TFTP等。应用层:各种应用软件,包括Web应用。表示层:负责数据格式转换、数据压缩和加密等会话层:建立、管理和终止会话连接,在不同主机之间建立通信2、传输层:负责提供端到端的通信服务。协议例如TCP(传输控制协议)、UDP(用户数据报协议)。3、网络层:
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio