- 微服务下功能权限与数据权限的设计与实现
nbsaas-boot
微服务java架构
在微服务架构下,系统的功能权限和数据权限控制显得尤为重要。随着系统规模的扩大和微服务数量的增加,如何保证不同用户和服务之间的访问权限准确、细粒度地控制,成为设计安全策略的关键。本文将讨论如何在微服务体系中设计和实现功能权限与数据权限控制。1.功能权限与数据权限的定义功能权限:指用户或系统角色对特定功能的访问权限。通常是某个用户角色能否执行某个操作,比如查看订单、创建订单、修改用户资料等。数据权限:
- Oracle数据库中的Oracle Label Security是什么
2401_85812026
javascript开发语言ecmascript
OracleLabelSecurity(OLS)是Oracle数据库中的一个强大特性,它提供了基于标签的行级安全性控制。通过OLS,组织可以实施细粒度的数据访问控制,确保用户只能访问他们被授权的数据。OracleLabelSecurity的工作原理OLS通过定义一系列的标签和安全策略来控制对数据库中数据的访问。每个数据行都会被分配一个或多个标签,而用户或应用程序的会话也会被分配一个标签。当用户尝试
- React 中的 Fiber 架构
hawk2014bj
react.js架构前端
ReactFiber介绍ReactFiber是React的一种重写和改进的核心算法,用于实现更细粒度的更新和高效的调度。它是React16版本中的一个重要更新,使得React能够更好地处理复杂和高频的用户交互。以下是对ReactFiber的详细介绍:为什么需要ReactFiber?在传统的React中,更新操作是同步的,一旦开始更新,整个组件树的更新过程不会被中断。这在处理复杂组件树或高频用户交互
- 项目遇到的难点、印象深刻点总结
橙秋筱
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一、概念serverless、为什么(前端)要推动建设Serverless?应用的运行演变为更细粒度函数的运行,用户开发特定业务的处理函数,托管给函数平台,按需使用相关的后端服务,通过特定条件的触发完成开发者业务逻辑函数的计算。用户无需为应用持续付费,只需支付函数运行时产生的资源消耗费用,而这,就是Serverless服务的模型。1、更快地创建一个服务且免运维:大量的Node.js服务,创建服务,
- Oracle(101)什么是虚拟专用数据库(VPD)?
辞暮尔尔-烟火年年
Oracleoracle数据库
虚拟专用数据库(VirtualPrivateDatabase,VPD)是Oracle数据库中用于实现细粒度访问控制的一种技术。VPD允许在行级别和列级别上动态地控制用户对数据的访问,从而确保每个用户只能看到和操作符合其权限的数据。VPD是通过将安全策略附加到数据库对象(如表或视图)上来实现的,这些安全策略会在用户执行SQL语句时动态生成并应用。虚拟专用数据库的工作原理VPD的核心是安全策略函数和策
- spark streaming优点和缺点
scott_alpha
优点:sparkstreaming会被转化为spark作业执行,由于spark作业依赖DAGScheduler和RDD,所以是粗粒度方式而不是细粒度方式,可以快速处理小批量数据,获得准实时的特性;以spark作业提交和执行,很方便的实现容错机制;DStreaming是在RDD上的抽象,更容易与RDD进行交互操作。需要将流式数据与批数据结合分析的情况下,非常方便。缺点:不可避免的延迟
- 无人机之传感器篇
云卓科技
无人机科技制造机器人安全
无人机的传感器系统是其实现自主飞行、导航、避障、目标识别和环境感知等功能的关键部分。以下是对无人机中常见传感器的详细解析:一、主要传感器类型GPS(全球卫星定位系统)功能:提供无人机的位置和导航信息。原理:通过接收卫星信号,确定无人机的经度、纬度、海拔高度、速度及航向等数据。惯性测量单元(IMU)组成:由加速度计和陀螺仪组成。功能:测量无人机的线性加速度和角速度,用于确定无人机的姿态、运动状态和位
- 享元模式(Flyweight Pattern)
榴月~
Java享元模式java算法
享元模式(FlyweightPattern)是一种结构型设计模式,它通过共享大量细粒度对象来减少内存消耗。享元模式的核心思想是将多个相似的对象共享起来,从而避免对象的大量创建,节省内存资源。场景说明假设你正在开发一个绘图应用程序,用户可以在画布上绘制许多形状。每个形状都有相同的颜色和大小属性,但它们的位置不同。使用享元模式可以将相同属性的形状对象共享,从而减少内存消耗。享元模式结构Flyweigh
- 观测云核心技术解密:eBPF Tracing 实现原理
观测云
网络ebpf
前言eBPF是一种强大的内核技术,允许在内核中安全地执行自定义代码。通过eBPF,开发者可以在不修改内核源码的情况下,对内核功能进行扩展和监控。eBPFTracing利用这一技术,对系统调用、内核函数等进行跟踪,从而实现对应用行为的深入洞察。与传统的监控方式相比,eBPFTracing具有以下优势:无侵入性:无需修改应用代码即可进行监控。高性能:在内核层面执行,减少了对应用性能的影响。细粒度:可以
- Python深度学习(使用 LSTM 生成文本)--学习笔记(十八)
呆萌的小透明
深度学习神经网络深度学习
第8章生成式深度学习人工智能模拟人类思维过程的可能性,并不局限于被动性任务(比如目标识别)和大多数反应性任务(比如驾驶汽车),它还包括创造性活动。的确,到目前为止,我们见到的人工智能艺术作品的水平还很低。人工智能还远远比不上人类编剧、画家和作曲家。但是,替代人类始终都不是我们要谈论的主题,人工智能不会替代我们自己的智能,而是会为我们的生活和工作带来更多的智能,即另一种类型的智能。在许多领域,特别是
- 通义千问-VL-Chat-Int4
九品神元师
python开发语言
Qwen-VL是阿里云研发的大规模视觉语言模型(LargeVisionLanguageModel,LVLM)。Qwen-VL可以以图像、文本、检测框作为输入,并以文本和检测框作为输出。Qwen-VL系列模型性能强大,具备多语言对话、多图交错对话等能力,并支持中文开放域定位和细粒度图像识别与理解。安装要求(Requirements)python3.8及以上版本pytorch2.0及以上版本建议使用C
- Spring Boot使用拦截器(Interceptor)
xiaobai_cpp
javaspringboot后端java
文章目录定义拦截器注册拦截器注意事项 在SpringBoot中,拦截器(Interceptor)是另一种用于在请求被处理之前和之后执行代码的机制。与ServletFilter相比,拦截器是SpringMVC框架的一部分,它提供了更细粒度的控制,特别是针对SpringMVC的Controller层。拦截器可以访问Spring的依赖注入(DI)功能,因此可以轻松地与Spring管理的bean进行交互
- 回顾API网关:Spring Cloud Gateway
至学者
SpringCloudSpringCloudGatewayZuulNginxServlet
一概述在单体应用程序架构下,客户端(Web或移动端)通过向服务端发起一次网络调用获取数据。负载均衡将请求路由给N个相同的应用程序实例中的一个。然后应用程序会查询各种数据库处理业务逻辑,并将响应返回给客户端。微服务架构下,单体应用被切割成多个微服务,如果将所有的微服务直接对外暴露,就会出现安全方面的各种问题。二客户端直接向每个发服务发送请求的主要问题客户端需求和每个微服务暴露的细粒度API不匹配。部
- Java笔试面试题AI答之线程(7)
工程师老罗
Java笔试面试题AI答java开发语言
文章目录37.与Synchronized相比,可重入锁ReentrantLock其实现原理有什么不同?1.锁的实现机制2.锁的细粒度与灵活性3.性能4.使用方式38.简述AQS框架?一、核心概念和原理二、核心方法三、资源获取和释放流程四、适用场景五、总结39.简述AQS对资源的共享方式?1.独占模式(ExclusiveMode)2.共享模式(SharedMode)总结40.如何让Java的线程彼此
- OPenCV和OPenGL的区别
zxz520zmg
opencv人工智能计算机视觉
OPenCV主要用来处理图像和视频,还涉及到一些机器学习的算法。专注于从图像中获取信息是用机器来理解图像。比如:视频降噪、运动物体的跟踪、目标识别(比如人脸识别)。OPenGL主要用于三维图形的渲染。专注于用机器绘制图像给人看。Graphics,3D绘图。Opencv是从图像到数据OpenGL是从数据到图像
- 深度学习,创新点,模型改进
揽星河@
计算机视觉机器学习深度学习python人工智能
深度学习添加创新点①在现有模型上添加自己的创新点②或者混合多个模型等等③提供创新点添加各种注意力机制,各种模型block。机器学习,目标检测,目标识别,语义分割,GAN,CNN等(只要是深度学习均可)编程语言限于Python,pytorch欢迎大家咨询~
- 深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能
仰望大佬007
图像处理opencv计算机视觉c#
深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能前言1.图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与机器学习13.高级图像处理算法14.GPU加速与并行计算前言OpenCVSharp是C#语言中用于图像处理和计算机视觉的开源库,它提供了
- 享元模式 Flyweight
JackXiang2019
设计模式享元模式
1.模式定义:运用共享技术有效地支持大量细粒度的对象优点:如果系统有大量类似的对象,可以节省大量的内存及CPU资源JDK源码中的应用String,Integer,Long...com.sun.org.apache.bcel.internal.generic.InstructionConstants
- 互斥锁 — 如何一把锁保护多个资源
追风筝的人_fbf8
>>保护没有关联关系的多个资源细粒度锁:用不同的锁对受保护资源进行进行精细化管理,能够提升性能。classAccount{//锁:保护账户余额privatefinalObjectbalLock=newObject();//账户余额privateIntegerbalance;//锁:保护账户密码privatefinalObjectpwLock=newObject();//账户密码privateStr
- OSDI 2023: ExoFlow A Universal Workflow System for Exactly-Once DAGs
结构化文摘
工作流DAG可靠性
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:1.恢复策略的重点特定应用程序:每个应用程序都包含针对其独特需求的定制恢复机制。这可以提供优化的恢复,但意味着每个应用程序的开发人员必须独立处理容错性,这会增加复杂性。系统范围:总体分布式系统使用通用机制处理所有在其上运行的应用程序的恢复。这简化了开发,但牺牲了更细粒度、应用程序优化的恢复的可能性。2.性能/恢复权衡优先级以性能为中心:使用这种方法
- 你踩过 react 生态的 signal 坑吗?且看 helux 如何应对
前端node.js
前言helux是一个集atom、signal、依赖追踪为一体,支持细粒度响应式更新的状态引擎,兼容所有类react库,包括react18。本文将重点介绍react生态里各方signal的具体实现,并探讨背后隐藏的坑导致的可用性问题,同时也会给出helux中signal实现的优势,并教会你使用signal写出0hook的react状态组件。signal热潮signal在2023年掀起了一股热潮,其实
- Google:Gemini 1.5跨数百万上下文令牌解锁多模态理解技术报告(中文)
缘起性空、
大数据人工智能
1、概述在本报告中,我们展示了Gemini系列的最新模型Gemini1.5Pro,这是一个计算效率极高的多模态专家混合模型,能够从数百万个上下文标记中回忆和推理细粒度信息,包括多个长文档和数小时的视频和音频。Gemini1.5Pro在跨模态的长上下文检索任务上实现了近乎完美的召回,提高了长文档问答、长视频问答和长上下文自动识别的最新水平,并在一系列基准测试中达到或超过了Gemini1.0Ultra
- Linux文件信息,drwxr-xr-x. 2 root root 6 Jan 30 17:42 Desktop
Anemia_
Linuxlinux运维服务器
drwxr-xr-x.2rootroot6Jan3017:42Desktopdrwxr-xr-x.drwxr-xr-x.d是文件类型rwxr-xr-x9位,每3位一组,一共3组,代表基本权限第一组文件的创建者|拥有者第二组和拥有者在一个组中第三组其他用户rread,读的权限wwrite,写的权限xexcute,执行的权限-无权限.是否有ACL访问控制列表,细粒度的分配区权限.代表没有ACL,+就代
- 使用 C++23 从零实现 RISC-V 模拟器(5):CSR
everystep_
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文章汇总「从零实现模拟器、操作系统、数据库、编译器…」:https://okaitserrj.feishu.cn/docx/R4tCdkEbsoFGnuxbho4cgW2YntcRISC-V为每个hart定义了一个独立的控制状态寄存器(CSR)地址空间,提供了4096个独立的寄存器位置。每个hart都可以通过这个独立的CSR地址空间来配置、管理和监控其执行环境,实现对其控制状态的细粒度操作。接下来
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洲行
函数组合纯函数和柯里化很容易写出洋葱代码h(g(f(x)))比如获取数组的最后一个元素再转换成大写字母,.toUpper(.first(_.reverse(array))),别人维护起来,会不停的看这是谁写的并且想过去抽你嘴巴子,写时一时爽,写完你自己找起bug来都头疼。你写的洋葱圈既然不想被揍,函数组合可以让我们把细粒度的函数重新组合生成一个新的函数。管道下面这张图表示程序中使用函数处理数据的过
- Efficient Token-Guided Image-Text Retrieval withConsistent Multimodal Contrastive Training
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人工智能算法深度学习
paper:https://arxiv.org/pdf/2306.08789.pdfcode:https://github.com/LCFractal/TGDT1.论文核心思想整合了粗粒度与细粒度检索,利用了二者的优点新的训练目标:ConsistentMultimodalContrastive(CMC)loss,确保模态内和模态间语义一致性基于混合全局和局部的跨模态相似性两阶段推理方法效果:检索精
- Flink 1.10 细粒度资源管理解析
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相信不少读者在开发Flink应用时或多或少会遇到在内存调优方面的问题,比如在我们生产环境中遇到最多的TaskManager在容器化环境下占用超出容器限制的内存而被YARN/Mesoskill掉[1],再比如使用heap-basedStateBackend情况下State过大导致GC频繁影响吞吐。这些问题对于不熟悉Flink内存管理的用户来说十分难以排查,而且Flink晦涩难懂的内存配置参数更是让用
- 深入解析 Flink 细粒度资源管理
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▼关注「ApacheFlink」,获取更多技术干货▼摘要:本文整理自阿里巴巴高级开发工程师郭旸泽(天凌)在FlinkForwardAsia2021核心技术专场的演讲。主要内容包括:细粒度资源管理与适用场景Flink资源调度框架基于SlotSharinGroup的资源配置接口动态资源切割机制资源申请策略总结与未来展望Tips:点击「阅读原文」查看原文视频&演讲PDF~一、细粒度资源管理与适用场景在F
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京河小蚁
flinkflink大数据
文章目录适用场景它是如何运作的用法实现细粒度资源管理指定插槽共享组的资源要求局限性通知深入探讨它如何提高资源效率资源分配策略ApacheFlink努力为所有应用程序自动推导出合理的默认资源要求。对于希望根据对特定场景的了解来微调资源消耗的用户,Flink提供了细粒度的资源管理。本页介绍细粒度资源管理的用法、适用场景及其工作原理。注意:此功能目前是MVP(“最小可行产品”)功能,仅适用于DataSt
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不