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管哥的运维私房菜
大数据hdfshivekuduprestohbase
几个主要软件的下载地址:prestohttps://prestosql.io/docs/current/index.htmlkudurpm包地址https://github.com/MartinWeindel/kudu-rpm/releaseshivehttp://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hdfshttp://archive.apache.org/dist/ha
- 岛屿数量(leetcode200)
友人yq
搜索算法数据结构
题目给你一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的的二维网格,请你计算网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围,并且每座岛屿只能由水平方向和/或竖直方向上相邻的陆地连接形成。此外,你可以假设该网格的四条边均被水包围。思考采用bfs。过程为:在遍历整个图的时候,在遍历到1时,进行广度搜索遍历,搜索遍历所遇到的1全改为0;当这次广度遍历不再遍历到1时,则本次广度遍历结束,岛屿数量加一。遍历完整个图,只需要知道
- 华为OD机试 - 特殊的加密算法 - 深度优先搜索DFS(Java 2024 D卷 200分)
哪 吒
华为od深度优先java
华为OD机试2024D卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试(JAVA)真题(D卷+C卷+A卷+B卷)》。刷的越多,抽中的概率越大,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、样例测试,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。一、题目描述有一种特殊的加密算法,明文为一段数字串,经过密码本查找转换,生成另一段密文数字串。规则如下明文为一段数字串由0-9
- Hadoop 的分布式缓存机制是如何实现的?如何在大规模集群中优化缓存性能?
晚夜微雨问海棠呀
分布式hadoop缓存
Hadoop的分布式缓存机制是一种用于在MapReduce任务中高效分发和访问文件的机制。通过分布式缓存,用户可以将小文件(如配置文件、字典文件等)分发到各个计算节点,从而提高任务的执行效率。分布式缓存的工作原理文件上传:用户将需要缓存的文件上传到HDFS(HadoopDistributedFileSystem)。文件路径可以在作业配置中指定。作业提交:在提交MapReduce作业时,用户可以通过
- HBase的合并操作
b1gx
HBase
compact的作用flush操作会将memstore的数据落地为一个个StoreFile(HFile),那么随着时间的增长在HDFS上面就会有很多的HFile文件,这样对读操作会产生比较大的影响(读操作会对HFile进行归并查询),并且对DataNode的压力也会比较大。为了降低对读操作的影响,可以对这些HFile进行compact操作,但是compact操作会产生大量的IO,所以可以看出com
- day51 第十一章:图论part02
mvufi
图论深度优先算法
99.岛屿数量深搜每一块的上下左右都遍历过了之后,这块陆地就遍历完了。是深搜,不是广搜深搜:递归defdfs():if.....:终止条件dfs(子节点)directions=[[0,1],[1,0],[0,-1],[-1,0]]defdfs(grid,visited,x,y):ifgrid[x][y]==0orvisited[x][y]:returnvisited[x][y]=Trueforii
- [LeetCode-Python版]动态规划——0-1背包和完全背包问题总结
古希腊掌管学习的神
LeetCode-Pythonleetcodepython动态规划
0-1背包有n个物品,第i个物品的体积为wiw_iwi,价值为viv_ivi,每个物品至多选一个,求体积和不超过capacity时的最大价值和状态转移:dfs(i,c)=max(dfs(i−1,c),dfs(i−1,c−w[i])+v[i]dfs(i,c)=max(dfs(i-1,c),dfs(i-1,c-w[i])+v[i]dfs(i,c)=max(dfs(i−1,c),dfs(i−1,c−w[
- 深入HBase——引入
黄雪超
大数据基础#深入HBase大数据数据库hbase
引入前面我们通过深入HDFS到深入MapReduce,从设计和落地,去深入了解了大数据最底层的基石——存储与计算是如何实现的。这个专栏则开始来看大数据的三驾马车中最后一个。通过前面我们对于GFS和MapReduce论文实现的了解,我们知道GFS在数据写入时,只对顺序写入有比较弱的一致性保障,而对于数据读取,虽然GFS支持随机读取,但在当时的硬件条件下,实际上也是支撑不了真正的高并发读取的;此外,M
- Ubuntu下配置安装Hadoop 2.2
weixin_30501857
大数据java运维
---恢复内容开始---这两天玩Hadoop,之前在我的Mac上配置了好长时间都没成功的Hadoop环境,今天想在win7虚拟机下的Ubuntu12.0464位机下配置,然后再建一个组群看一看。参考资料:1.InstallingsinglenodeHadoop2.2.0onUbuntu:http://bigdatahandler.com/hadoop-hdfs/installing-single-
- FZU ACM 寒假第五讲:搜索算法
ZOEKOFK
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第一题:自然数的拆分问题source:洛谷-P2404解题思路:经典的深搜,只是要注意一下结束条件和递归的逻辑顺序;以及保证每行输出的单调ACcode:#includeusingnamespacestd;intn;inta[10];voiddfs(intstep,intsum,intbeg){if(sum>n){return;}if(sum==n){cout>n;dfs(0,0,1);return
- 蓝易云 - HBase基础知识
蓝易云
hbase数据库大数据phppython人工智能
HBase是一个分布式、可伸缩、列式存储的NoSQL数据库,它建立在Hadoop的HDFS之上,提供高可靠性、高性能的数据存储和访问。以下是HBase的基础知识:数据模型:HBase以表的形式存储数据,每个表由行和列组成,可以动态添加列族。每行由唯一的行键标识,列族和列限定符(Qualifier)用于唯一标识列。架构:HBase采用分布式架构,数据被分散存储在多个RegionServer上,每个R
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树链剖分P3384【模板】轻重链剖分/树链剖分作用维护树上路径的相关信息。常与线段树相结合。性质所有节点都属于且仅属于一条重链,重链将树完全剖分。重链与子树内的dfs\texttt{dfs}dfs序连续。【这一个性质非常有用】每一条路径最多被拆分成logn\lognlogn条重链(向下经过一条轻边时,子树大小至少除以222)。一些定义f[x]节点xxx的父亲。sz[x]节点xxx对应的子树大小。
- Leetcode 6433. 矩阵中移动的最大次数
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- 网格bfs,LeetCode 2684. 矩阵中移动的最大次数
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一、题目1、题目描述给你一个下标从0开始、大小为mxn的矩阵grid,矩阵由若干正整数组成。你可以从矩阵第一列中的任一单元格出发,按以下方式遍历grid:从单元格(row,col)可以移动到(row-1,col+1)、(row,col+1)和(row+1,col+1)三个单元格中任一满足值严格大于当前单元格的单元格。返回你在矩阵中能够移动的最大次数。2、接口描述cppclassSolution{
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学习总结一.深度优先搜索DFS注意点1.用boolvis[]标记当前是否走过2.停止条件3.边界函数4.递归进行搜索5.记得回溯,vis[]变为false二.广度优先搜索BFS过程1.dx[],dy[]储存方向向量2.vis[]标记是否走过3.用队列每一个元素作为起点4.如果某个方向的下一个位置还没走过,那么就走到该位置,并记录,同时让该点入队,用队列才能保证走最近的路线解题思路及代码洛谷P125
- 六西格玛设计DFSS:让企业运营零浪费高收益——张驰咨询
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六西格玛设计DFSS
在当今全球化和数字化的商业环境中,企业面临着前所未有的挑战与机遇。为了在激烈的市场竞争中脱颖而出,企业不仅需要创新的产品和服务,更需要高效、精准的管理体系。六西格玛设计(DesignforSixSigma,DFSS),作为一种以数据驱动、顾客为中心的管理哲学,正成为企业实现精益管理、提升竞争力的关键工具。六西格玛设计DFSS的核心理念六西格玛设计不仅仅是一种方法论,更是一种思维方式。它强调在产品设
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深度优先算法
实现指数型枚举实现排列型枚举实现组合型枚举1.实现指数型枚举从1∼n这n个整数中随机选取任意多个,输出所有可能的选择方案。输入格式输入一个整数n。输出格式每行输出一种方案。同一行内的数必须升序排列,相邻两个数用恰好1个空格隔开。对于没有选任何数的方案,输出空行。本题有自定义校验器(SPJ),各行(不同方案)之间的顺序任意。数据范围1≤n≤15输入样例:3输出样例322311312123特点:判断这
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leetcode算法深度优先
111.二叉树的最小深度给定一个二叉树,找出其最小深度。最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。说明:叶子节点是指没有子节点的节点。1.深度遍历DFS(递归)#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode(object):#def__init__(self,val=0,left=None,right=None):#self.val=val#
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leetcode算法职场和发展
112.路径总和给你二叉树的根节点root和一个表示目标和的整数targetSum。判断该树中是否存在根节点到叶子节点的路径,这条路径上所有节点值相加等于目标和targetSum。如果存在,返回true;否则,返回false。叶子节点是指没有子节点的节点。1.深度优先搜索(DFS)首先判断根节点是否为空。如果为空,则返回False然后检查当前节点是否是叶子节点(即同时没有左右子树)。如果是叶子节点
- python栈实战 迷宫寻找出口
#岩王爷
深度优先算法
迷宫问题,作为计算机科学和算法设计中的一个经典问题,不仅考验了我们对数据结构的理解和应用,还锻炼了我们解决复杂问题的能力。在众多的解决方案中,利用栈来实现深度优先搜索(DFS)是一种直观且高效的方法。栈,作为一种基础的数据结构,其特性使得它在处理需要回溯的场景时显得尤为合适。在迷宫问题中,当我们沿着某条路径深入探索时,可能会遇到无法继续前行的死胡同。此时,栈的作用就凸显出来了:我们可以将当前的位置
- 关于虚拟机的Unknown command
真的不想写实验
后端hadoopjavalinux
浅浅的记录一下,由于我直接复制了这条命令./bin/hdfsdfs–mkdirinput导致出现–mkdir:Unknowncommand的错误,原因在于我复制的这条命令中的-和虚拟机的编码不一样,导致出错,所以应该手敲这个符号“-”,这样就可以啦!这是错误截图:这是正确截图:如果对你有帮助的话,就点个赞吧o( ̄▽ ̄)d
- Python之__doc__
phac123
Python
简述__doc__方法是python内置方法之一,该方法通常会输入指定对象中的注释部分实例onedeftest():'''HolloWorld'''print("phac123")print(test.__doc__)输出:HolloWorld可以看到注释的部分被输出了出来.twodeftest():'''HelloWorld'''#sddsfdsfsdprint("phac123")#sdfsd
- hadoop 1.0 基本概念了解
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hadoophadoop大数据mapreduce
hadoop基本概念了解common:hadoop组件公共常用工具类Avro:Avro是用于数据序列化的系统。不同机器之间数据交流的保障。MapReduce:MapReduce是一种编程模型,分为Map函数和Reduce函数。Map函数负责将输入数据转化为中间值,中间值再通过Reduce函数转化成输出数据HDFS:HDFS是一个分布式文件系统。通过一次写入,多次读出来实现。Chukwa:Chukw
- 深入理解Hadoop 1.0.0源码架构及组件实现
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Hadoop1.0.0作为大数据处理的开源框架,在业界有广泛应用。该版本包含核心分布式文件系统HDFS、MapReduce计算模型、Common工具库等关键组件。通过分析源码,可深入理解这些组件的设计和实现细节,包括数据复制、任务调度、容错机制以及系统配置管理。本课程旨在指导学生和开发者深入学习Hadoop的核心原理和实践应用,为其在大数据领域的进一步研究和开
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一、剪枝算法核心概念剪枝(Pruning)是一种优化策略,用于在搜索过程中提前终止无效分支的探索,主要应用于:回溯算法深度优先搜索(DFS)动态规划博弈树搜索二、常见剪枝策略1.可行性剪枝(FeasibilityPruning)原理:当前路径明显无法满足条件时终止搜索//示例:组合总和问题中提前终止无效路径if(current_sum>target)return;//不再继续搜索2.最优性剪枝(O
- HiveQL命令(三)- Hive函数
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HiveQL命令hivehadoop数据仓库
文章目录前言一、Hive内置函数1.数值函数2.字符串函数3.日期与时间函数4.条件函数5.聚合函数6.集合函数7.类型转换函数8.表生成函数(UDTF)前言在大数据处理和分析的过程中,数据的转换和处理是至关重要的环节。ApacheHive作为一种流行的数据仓库工具,提供了丰富的内置函数,帮助用户高效地处理和分析存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据。这些内置函数涵盖了数值计算、字符
- Linux 查看运行了哪些服务
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LinuxDockerJavaPython技术分享合集linux服务器运维sshcentos
1、service--status-allservice--status-all输出:●fdfs_storaged.service-LSB:FastDFSstorageserverLoaded:loaded(/etc/rc.d/init.d/fdfs_storaged;bad;vendorpreset:disabled)Active:active(running)sinceThu2019-03-2
- leetcode 337 打家劫舍3 树形dp入门
abant2
动态规划树
经典的选或者不选问题。这个问题应该是自底向上的一个过程,因为我们最终只看根节点状态就可以知道结果,而不用统计所有底部信息,是较为方便的。之后我们考虑dp数组怎么存,一种使用树形数组存,另外就是dfs过程中存。对于这个题,dfs是一种很方便的方式,前序遍历就很方便,左右处理完后,中间看两边取或者不取的状态的最优值,这个和普通的打家劫舍定义不太一样。普通的一个数就记录了,这边要两个数,还是比较有趣的,
- LeetCode337. 打家劫舍3
keavykk
LeetCode题目
题目描述小偷又发现了一个新的可行窃的地区。这个地区只有一个入口,我们称之为root。除了root之外,每栋房子有且只有一个“父“房子与之相连。一番侦察之后,聪明的小偷意识到“这个地方的所有房屋的排列类似于一棵二叉树”。如果两个直接相连的房子在同一天晚上被打劫,房屋将自动报警。给定二叉树的root。返回在不触动警报的情况下,小偷能够盗取的最高金额。涉及tag二叉树-bfs算法思路方法1:本题是一道动
- 掌握大数据--Hive全面指南
纪祥_ee1
大数据hivehadoop
1.Hive简介2.Hive部署方式3.Hive的架构图4.Hive初体验5.HiveSQL语法--DDL操作数据库1.Hive简介ApacheHive是建立在Hadoop之上的一个数据仓库工具,它提供了一种类似于SQL的查询语言,称为HiveQL,用于查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模结构化数据。以下是Hive的一些主要特点和介绍:1.类SQL查询语言:HiveSQ
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
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编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。