- kafka-关于ISR-概述
xiao-xiang
kafka分布式
一.什么是ISR?Kafka中通常每个分区都有多个副本,其中一个副本被选举为Leader,其他副本为Follower。ISR是指与Leader副本保持同步的Follower副本集合。ISR机制的核心是确保数据在多个副本之间的一致性和可靠性,同时在Leader副本出现故障时能够快速进行故障转移,保证服务的可用性。二.ISR基本原理:1.数据同步过程:首先:生产者发送的消息首先会被leader副本接收
- 基础篇——数据库与表操作
暴怒的代码
oracle数据库
引言在掌握MySQL环境搭建后,数据库与表的操作是开发者必须精通的核心技能。本文系统讲解数据库与表的创建、数据类型选择、约束设计以及表结构修改四大模块,特别标注20+个新手高频踩坑点,帮助读者避开90%的常见错误。一、数据库与表的基础操作1.1创建/删除数据库标准语法:--创建数据库(必须指定字符集)CREATEDATABASEshop_dbDEFAULTCHARACTERSETutf8mb4CO
- 硬盘数据恢复操作全攻略
AR新视野
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:硬盘数据恢复是一项需要精确操作的技术活动,主要针对丢失、误删或损坏的文件进行恢复。本教程通过深入探讨数据恢复的基础知识和步骤,指导用户如何安全有效地执行数据恢复。教程强调了在硬盘故障发生时的正确处理方式,包括避免在受损硬盘上直接操作、使用保护卡或克隆技术复制数据,以及选择合适的数据恢复软件等。教程还提供了数据恢复的基本步骤,并告诫用户在数据非常关键或硬件问题复
- utf8mb4_general_ci 和 utf8mb4_unicode_ci 是 MySQL 中用于 utf8mb4 字符集的两种常见的排序规则(Collation)
小丁学Java
产品资质管理系统ci/cdmysqlandroid
utf8mb4_general_ci和utf8mb4_unicode_ci是MySQL中用于utf8mb4字符集的两种常见的排序规则(Collation)。它们在字符排序、比较和性能上有一些区别。以下是用表格列出它们的区别:特性utf8mb4_general_ciutf8mb4_unicode_ci字符集支持支持utf8mb4字符集(4字节UTF-8,支持所有Unicode字符,包括表情符号)支持
- 【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标
人才程序员
杂谈机器学习pythonsklearn人工智能深度学习神经网络目标检测
文章目录sklearnROC曲线与AUC指标1.什么是ROC曲线与AUC?通俗介绍:学术解释:2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和AUC值4.总结sklearnROC曲线与AUC指标在机器学习中,评估分类模型的性能不仅仅依赖于准确率,还需要使用一些更
- 电脑开机无显示的故障原因
小魚資源大雜燴
电脑windows
硬件问题电源故障电源供应不足:电源功率无法满足电脑硬件的需求,可能导致硬件无法正常启动,尤其是在电脑配置较高且电源功率较低的情况下容易出现。电源损坏:电源内部的电路元件可能出现故障,如电容爆浆、短路等,导致无法正常输出电力,电脑无法开机。主板故障主板电路故障:主板上的电路出现断路、短路等问题,会影响到硬件之间的通信和电力供应,导致开机无显示。BIOS故障:BIOS芯片损坏、BIOS设置错误或BIO
- 前言:什么是大模型微调
伯牙碎琴
大模型微调深度学习人工智能机器学习大模型微调训练
一、大模型微调的基础知识1.什么是大模型微调?大模型微调(Fine-tuning)是指在预训练模型的基础上,针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练,具备广泛的语言理解和生成能力。通过微调,我们可以让模型更好地适应特定的领域或任务,例如情感分析、问答系统、文本生成等。2.为什么需要微调?适应特定任务:通用模型虽然功能强大,但在特定任务上可能表现不够精准。微
- 阿里重磅模型深夜开源;DeepSeek宣布开源DeepGEMM;微软开源多模态AI Agent基础模型Magma...|网易数智日报
网易数智
网易数智日报开源人工智能大数据业界资讯aiAIGC
阿里重磅模型深夜开源:表现超越Sora、Pika,消费级显卡就能跑2月26日,25日深夜阿里云视频生成大模型万相2.1(Wan)正式宣布开源,此次开源采用Apache2.0协议,14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源,同时支持文生视频和图生视频任务。据阿里云官方介绍,14B版本万相模型在指令遵循、复杂运动生成、物理建模、文字视频生成等方面表现突出,在权威评测集Vbench中,万相
- 分享---rpc运维事故处理
XiaoDuofCSDN
rpc运维网络协议
事故案例03-QserverRPC调用大量失败一、事故背景Queryserver是内部的核心服务,负责处理数据查询请求并支持分布式缓存功能。为优化缓存一致性,新增了分布式锁逻辑:在查询请求命中缓存时需先获取分布式锁(基于Tair实现),若未获取成功则等待1秒后重试。此功能上线后,在特定异常场景下(如SQL执行失败)触发了线程池资源耗尽,最终导致RPC请求被拒绝,引发服务故障。二、事故影响(一)业务
- 使用GitPython和GitLoader进行版本控制与文档加载
vaidfl
python
技术背景介绍Git是一种分布式版本控制系统,用于跟踪文件集的更改,通常用于程序员协作开发软件源代码。Git的特点包括支持分支和合并、轻量级、快速操作以及强大的社区支持等。在Python开发中,我们可以使用GitPython库来操作和管理Git仓库。此外,借助GitLoader,我们可以轻松地从Git仓库加载文档,以便在各种应用中使用。核心原理解析GitPython是一个Python库,它允许你通过
- BagelDB:AI的开源向量数据库
qahaj
人工智能数据库python
BagelDB:AI的开源向量数据库BagelDB(OpenVectorDatabaseforAI)是一个类似于GitHub的AI数据协作平台。用户可以在这里创建、分享和管理向量数据集。BagelDB支持独立开发者的私有项目、企业内部的协作以及数据DAO的公共贡献。技术背景介绍随着人工智能和机器学习的快速发展,各种数据的重要性也在不断凸显。向量数据库作为存储向量化数据的重要工具,越来越受到开发者和
- 《揭秘机器学习中的交叉验证:模型评估的基石》
人工智能机器学习
在机器学习的复杂领域中,构建一个精准有效的模型是众多从业者的核心目标。然而,模型的性能评估绝非易事,它关乎模型能否在实际应用中发挥作用,而交叉验证则是这一过程中的关键技术,是保障模型可靠性与泛化能力的重要手段。交叉验证的核心意义抵御过拟合风险在机器学习的训练过程中,模型可能会过度适应训练数据的细节和噪声,从而在新数据上表现不佳,这就是过拟合现象。交叉验证通过将数据集划分为多个子集,模型在不同子集上
- Redis分布式缓存面试题
hxj..
面试分布式缓存redis分布式分布式缓存
为什么使用分布式缓存?1.提升性能降低延迟:将数据缓存在离应用更近的地方,减少数据访问时间。减轻数据库压力:缓存频繁访问的数据,减少对后端数据库的请求,提升系统响应速度。2.扩展性水平扩展:通过增加节点,分布式缓存可以轻松扩展,处理更大规模的数据和请求。负载均衡:数据分布在不同节点上,避免单点瓶颈,提升系统整体吞吐量。3.高可用性容错能力:即使某个节点故障,其他节点仍能继续提供服务,确保系统稳定运
- 总结:记一次内存溢出导致的tomcat频繁挂掉问题
小魏的博客
javajvmtomcatlinux内存泄漏
一、问题背景今天中午开始,几台线上服务器差不多在同个时间段相继挂掉,于是急忙排查故障原因。二、原因分析首先使用visualVM看资源使用情况,发现线程有2万多,甚至有的实例超过3万,于是通过jstack命令查看线程堆栈信息,看哪里代码生成太多的线程。失望的是,只看到线程池名称,但是看不到具体是哪个代码类引起的问题。于是另一种方式,换个角度,能否看到哪些对象占用空间大。使用jmap-dump命令,结
- AI产品怎样才能打造出像人类一样聪明和有情商?
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介随着人工智能技术的飞速发展、算法能力的不断增强、数据集的积累、计算设备的普及,人工智能已经成为各个行业、各个领域的重要突破性技术。然而,面对这一技术带来的巨大变革,如何为用户提供更加人性化的服务,并让人工智能模型对用户输入做出智能回应,则成为了一个长期且艰难的挑战。今天,我们将讨论一些常见的人机交互相关的问题,如语言模型、对话系统、生成模型等,并从中可以窥视到人
- 最全中文对话数据集(不定期更新)
数据猎手小k
人工智能大数据
随着人工智能技术的发展,自然语言处理(NLP)领域中的对话系统逐渐成为研究的热点。为了提升对话系统的性能,需要大量的高质量对话数据来训练和优化模型。然而,中文对话数据相对于英文来说较为稀缺,且质量参差不齐,这限制了中文对话系统的发展。因此,构建大规模、高质量的中文对话数据集成为了一个迫切的需求。一、研究意义1、推动中文NLP发展:大规模高质量的中文对话数据集能够为中文自然语言处理领域的研究提供基础
- 【保姆级视频教程(二)】YOLOv12训练数据集构建:标签格式转换-划分-YAML 配置 避坑指南 | 小白也能轻松玩转目标检测!
一只云卷云舒
YOLOv12保姆级通关教程YOLO目标检测人工智能Ultralytics数据集YOLOv12小白教程
【2025全站首发】YOLOv12训练数据集构建:标签格式转换-划分-YAML配置避坑指南|小白也能轻松玩转目标检测!文章目录1.数据集准备1.1标签格式转换1.2数据集划分1.3yaml配置文件创建2.训练验证1.数据集准备示例数据集下载链接:PKU-Market-PCB数据集1.1标签格式转换cursorprompt请撰写一个py脚本。将@Annotations文件夹下的所有类别的xml格式的
- 如何建设IT运维管理体系
运维管理
在当今数字化和信息化不断发展的背景下,企业的IT基础设施扮演着越来越重要的角色。为了确保这些基础设施稳定、安全和高效地运行,建设完善的IT运维管理体系是企业必不可少的一部分。IT运维管理体系不仅有助于提升企业系统的可用性和性能,还能减少系统故障,提高响应速度,确保业务持续性。通过系统化的管理和高效的运维流程,企业能够确保其信息技术基础设施始终保持在最佳状态,满足日益增长的业务需求。本文将详细探讨如
- HTML基本标签详解
请叫我飞哥@
HTML5html前端
HTML基本标签详解HTML(超文本标记语言)是构建网页的基础,以下是一些常用的HTML基本标签及其详细说明:定义:整个HTML文档的根元素。示例:定义:文档的头部,包含元数据(如标题、字符集、样式等)。示例:文档标题定义:文档的标题,显示在浏览器的标题栏或标签页上。示例:我的网页定义:文档的主体,包含可见的内容。示例:欢迎来到我的网页-定义:定义标题,从最重要的标题()到最不重要的标题()。示例
- IO进程 day08
李倚墨
Linux阶段四:IO进程c语言IO进程linux
IO进程day0811.进程间的通信机制11.6.信号灯集概念步骤semgetsemctlsemop初始化和操作信号灯函数封装命令11.7.消息队列特点步骤msggetmsgsndmsgrcvmsgctl命令11.进程间的通信机制11.6.信号灯集概念 信号灯,又叫信号量,是不同进程或同一个进程的不同线程间的同步机制 SystemV信号灯集是一个或者多个信号灯的集合。其中每一个都是单独的信号灯,P
- PCA主成分分析降维算法及其可视化(附完整版代码)
Jason_Orton
算法机器学习数据挖掘人工智能matlab
一.PCA的介绍PCA(PrincipalComponentAnalysis)是一种数据降维技术,旨在将多维指标转换为少数几个综合指标。在统计学中,PCA是简化数据集的一种方法,通过线性变换将数据映射到新的坐标系中。在新的坐标系中,第一主成分捕获数据投影的最大方差,第二主成分捕获第二大方差,依此类推。主成分分析常用于减少数据集的维度,同时保留对方差贡献最大的特征。这是通过保留低阶主成分、忽略高阶主
- Spark之PySpark
james二次元
大数据SparkPythonPySpark
PySpark是ApacheSpark的PythonAPI,它允许开发者使用Python编程语言进行大规模数据处理和分析。ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。PySpark使得Python开发者能够利用Spark强大的分布式计算能力,处理大数据集,并执行高效的并行计算。一、PySpark核心概念1.RDD(弹性分布
- Sui 通过 SCION 推进网络安全与性能
Sui_Network
Sui科普文章web安全安全游戏人工智能大数据dreamweaver去中心化
Sui正在整合SCION,以增强网络安全性、可靠性和性能。SCION的下一代互联网架构将改善Sui验证节点之间的通信,减少BGP劫持等漏洞,并确保操作不中断,为Sui的基础设施提供更具弹性的基础。SCION(即下一代网络的可扩展性、控制和隔离)是一种从零开始开发的互联网架构,旨在提供路由控制、故障隔离和明确的信任信息,以支持端到端的通信。与传统的互联网协议不同,SCION提供了路径感知网络,允许实
- 大模型最新面试题系列:深度学习基础(二)
人肉推土机
大模型最新面试题集锦大全AI编程人工智能pytorchpython面试
21.解释模型容量与过拟合的关系,如何在理论上平衡两者?模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力,通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。过拟合是指模型在训练数据上表现很好,但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时,模型可能无法学习到数据中的复杂模式,导致欠拟合,即在训练集和测试集上的表现都较差。随着模型容量的增加,模型能够学习到更复杂的模式,在训练集上的表现
- BY组态-低代码web可视化组件
万维——组态
低代码前端物联网运维数学建模编辑器
简介BY组态是集实时数据展示、动态交互等一体的全功能可视化平台。帮助物联网、工业互联网、电力能源、水利工程、智慧农业、智慧医疗、智慧城市等场景快速实现数字孪生、大屏可视化、Web组态、SCADA等解决方案。具有实时监控、多样、变化、动态交互、高效、可扩展、支持自动算法、跨平台等特点,最大程度减少研发和运维的成本,并致力于普通业务人员0代码开发实现数字孪生、大屏可视化、Web组态、SCADA等解决方
- 超硬核!DeepSeek 全面赋能 FPGA 工程师,实操干货大放送
AI_DL_CODE
fpga开发DeepSeek人工智能深度学习AI大语言模型
摘要:本文聚焦DeepSeek大语言模型在FPGA开发中的实操应用。通过搭建Python通信环境,实现与模型交互,助力FPGA工程师多方面工作。涵盖代码编写与优化,如生成代码框架、获取优化建议;技术文档理解与撰写,像解读复杂文档、辅助撰写报告;问题排查与解决,提供故障诊断思路和解决方案;以及学习与知识拓展,定制学习路径、追踪前沿技术。虽存在挑战,但实操展示了其巨大潜力,为FPGA工程师提供高效工作
- unable to launch什么意思_激光SLAM | IMLS-SLAM:基于scan-to-model方法的大场景3D激光SLAM...
weixin_39559097
unabletolaunch什么意思
论文题目:IMLS-SLAM:scan-to-modelmatchingbasedon3DdataIMSL-SLAM和IMSL-SLAM++是kitti数据集上仅次于LOAM的激光SLAM系统,虽然它有一个最大的缺点,就是不实时,而且时间确实非常慢(1.3s),但是作者也给出了这种不实时的原因,是可以改进的。更重要的是,论文里以IMLS曲面为基础进行的scan-to-model匹配方法是值得借鉴的
- Shell Script 编程笔记
huangpg丶
SupportingTechnology
考虑下面两个场景:场景一:我们在训练深度网络模型过程中保存了10个不同epoch模型。我们希望通过测试集验证每个模型的性能。每次对模型进行测试集验证需要30分钟,对于原始的操作方式,每次验证需要在终端手动输入一条指令,等待30分钟后程序运行结束,然后复制窗口输出的模型性能信息手动保存。再输入指令测试下一个模型,再进行等待......场景二:现在有一个任务需要进行视频内的行人检测和行人重识别,如果我
- 深入解析内容分发网络(CDN):现代互联网的加速引擎
斯~内克
网络网络
一、CDN的核心价值与演进历程1.1互联网流量爆发的时代挑战全球互联网流量以每年30%的速度增长,视频流量占比超过80%。传统中心化服务器架构面临三大瓶颈:地理延迟:纽约到悉尼的理论延迟约160ms带宽成本:视频流量导致带宽开支增加300%单点故障:集中式架构的可用性难以突破99.9%1.2CDN的技术演进路线代际时间范围核心技术典型带宽节点密度第一代1998-2005静态缓存+DNS轮询100M
- Kubernetes 从入门到精通:解锁容器编排的终极指南 [特殊字符]
a小胡哦
kubernetes容器云原生
为什么需要Kubernetes?Kubernetes(简称K8s)是容器编排领域的王者,它能帮你:自动扩缩容:流量激增时自动扩展应用实例(HorizontalPodAutoscaler)自愈能力:崩溃的容器秒级重启,节点故障自动迁移(Self-Healing设计)服务发现:动态管理微服务通信(Service机制)存储编排:一键挂载云存储/本地磁盘(PersistentVolumes)跨环境部署:一
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,