- 优化Java中锁的性能
BrchCpp
java开发语言编程
在Java编程中,锁(Lock)是一种用于控制多线程并发访问共享资源的重要机制。然而,使用不当或性能较差的锁实现可能会导致性能瓶颈和线程竞争。本文将介绍一些优化Java中锁性能的方法,并提供相应的源代码示例。减少锁的粒度:锁的粒度越小,允许并发执行的线程数量就越多。因此,在设计多线程应用程序时,应尽量将锁的范围限定在最小必要范围内。例如,如果只需要保护某个特定字段的访问,而不是整个对象,可以使用细
- 芯麦GC1808立体声ADC芯片解析:高性价比与全集成音频采集方案
青牛科技-Allen
GLOBALCHIP音视频单片机嵌入式硬件收录机人工智能家用电器
引言在直播设备、智能语音终端等新兴应用的推动下,高性能音频采集系统的需求持续增长。芯麦半导体推出的GC1808立体声音频模数转换器,凭借其全集成信号链设计和灵活的接口配置,为开发者提供了高性价比的音频前端解决方案。本文将从核心架构、关键技术特性及典型应用场景三个方面,深入解析这款芯片的设计亮点。一、GC1808核心特性概览全集成信号链内置64倍过采样率Δ-Σ调制器集成数字梳状滤波器(CombFil
- 使用nginx+rtmp+ffmpeg实现桌面直播
handsomestWei
后端nginxffmpegrtmplive直播推流拉流
使用nginx+rtmp+ffmpeg实现桌面直播流媒体服务器搭建dockerrundocker镜像基于添加了rtmp模块的nginx,和ffmpegdockerpullalfg/nginx-rtmpdockerrun-d-p1935:1935-p8080:80--name=nginx-rtmpalfg/nginx-rtmprtmp模块说明进入容器内部查看dockerps|grepalfg/ngi
- 20250218 隨筆 垂直分库分表(Vertical Sharding) 和 水平分库分表(Horizontal Sharding)
靈臺清明
XdClass网络数据库垂直分库分表和水平分库分表
垂直分库分表(VerticalSharding)和水平分库分表(HorizontalSharding)是数据库拆分的两种策略。它们在大规模数据库优化、分布式架构设计中至关重要,主要用于降低单库压力、提高查询效率、支持高并发。1.垂直分库分表(VerticalSharding)概念垂直分库和垂直分表的核心思想是按业务模块或功能拆分数据库,即:垂直分库(VerticalDatabasePartitio
- HCIA网络层协议与IP编址
夏の橘
HCIA学习之路网络
摘要:网络层是OSI模型中的核心层级,负责实现跨网络的数据传输。本文深入解析HCIA认证要求的网络层协议(IP/ICMP/ARP)及IP编址技术,涵盖子网划分、NAT原理及数据转发流程,帮助读者掌握网络层关键技术。目录一、网络层协议核心功能二、核心协议解析1.IP协议(InternetProtocol)2.ICMP协议3.ARP协议三、IPv4编址技术详解1.地址结构与分类关键细节2.子网划分实践
- 通过nginx对arcgispro生成的矢量瓦片发布并调用(干货)
蓝布城发动机
nginxarcgis
一、矢量瓦片的制作与发布试验采用国土调查的土地利用现状的数据,制作的矢量瓦片的流程如图所示:图1矢量瓦片数据生产流程数据生产分为两个步骤:1、数据配图先在ArcMap软件中建立好工程并配图,土地利用现状的配图样式按照《规程》设计的土地利用符号保存为style文件,在ArcMap加载土地利用数据后,通过数据中DLBM字段与符号库做样式匹配,并保存为MXD格式工程。打开ArcgisPro新建工程,导入
- 深入浅出:CUDA是什么,如何利用它进行高效并行计算
码上飞扬
CUDA
在当今这个数据驱动的时代,计算能力的需求日益增加,特别是在深度学习、科学计算和图像处理等领域。为了满足这些需求,NVIDIA推出了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),这是一种并行计算平台和编程模型。本文将带你全面了解CUDA的基本概念、工作原理及其应用场景。一、什么是CUDA?CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture)是由
- 咱们一起学C++ 第二百三十三篇之C++容器类与模板的探索
一杯年华@编程空间
咱们一起学习C++c++开发语言springbootstruts
咱们一起学C++第二百三十三篇之C++容器类与模板的探索大家好!C++作为一门强大的编程语言,容器类和模板是其中非常重要的特性。今天咱们就一起来深入学习这两个知识点,希望能和大家一起进步,让我们在C++编程的道路上走得更远!一、容器类的重要性与实际应用场景在C++编程中,容器类扮演着至关重要的角色。我们在编写程序时,经常会遇到需要处理大量数据或者管理多个对象的情况。比如开发一个学生信息管理系统,需
- 【深度学习】学习率调度策略
黑白交界
深度学习学习深度学习
什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度,“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重(参数)在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时,模型会进行更大幅度的调整,而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时,模型有可能跨越一些小的局部最优,从而找到全局最优解,但也有可能错过全局最优。因此,在
- Redis安全机制与数据备份:保障数据安全与高可用性
一碗黄焖鸡三碗米饭
Redis技术全景解析redis安全数据库缓存架构开发语言
Redis安全机制与数据备份:保障数据安全与高可用性作为一个高效的内存数据库,Redis因其卓越的性能和灵活的应用场景,成为了分布式缓存、消息队列、实时分析等领域的核心组件。然而,在大规模的生产环境中,Redis不仅需要关注性能,还需要具备高安全性和高可用性,以保障数据的完整性和持续服务。为此,Redis提供了一些安全机制和数据备份方案,帮助用户应对各种潜在的风险。本文将深入探讨Redis的安全机
- 深入理解Java的集合框架
一碗黄焖鸡三碗米饭
java
深入理解Java的集合框架Java集合框架(JavaCollectionsFramework,简称JCF)是Java语言中最常用的API之一,它为开发者提供了强大且灵活的数据结构支持。集合框架通过一系列的接口和实现类,帮助我们管理、存储和操作数据。Java集合框架包括常见的List、Set、Map等接口及其具体实现类,合理选择适当的集合类型,对于程序性能和代码可维护性至关重要。本文将深入解析Jav
- 深入剖析Java内存管理与垃圾回收:优化程序性能的核心技能
一碗黄焖鸡三碗米饭
Java基础知识全面解析java开发语言后端jvm
深入剖析Java内存管理与垃圾回收:优化程序性能的核心技能在现代Java开发中,内存管理与垃圾回收(GC)是至关重要的议题。良好的内存管理不仅能够有效避免内存泄漏,还能提高程序的性能。Java作为一种高效的编程语言,采用了自动垃圾回收机制(GarbageCollection),大大简化了内存管理。但这并不意味着开发者可以完全忽视内存的管理与优化。本文将深入探讨Java的内存管理机制、堆与栈的概念、
- 深度学习模型中的知识蒸馏是如何工作的?
c++服务器开发
深度学习人工智能
深度学习模型在多个领域,特别是计算机视觉和自然语言处理中,已经取得了革命性的进展。然而,随着模型复杂性和资源需求的不断攀升,如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式,成为了当前研究的热点。知识蒸馏,作为一种将知识从复杂模型转移到更简单模型的策略,已经成为实现这一目标的有效工具。在本文中,我们将深入探究深度学习模型中知识蒸馏的概念、原理及其在各领域的应用,以期为读者提供一个全面而严谨的视角
- 【核心算法篇七】《DeepSeek异常检测:孤立森林与AutoEncoder对比》
再见孙悟空_
「2025DeepSeek技术全景实战」算法分布式docker计算机视觉人工智能自然语言处理DeepSeek
大家好,今天我们来深入探讨一下《DeepSeek异常检测:孤立森林与AutoEncoder对比》这篇技术博客。我们将从核心内容、原理、应用场景等多个方面进行详细解析,力求让大家对这两种异常检测方法有一个全面而深入的理解。一、引言在数据科学和机器学习领域,异常检测(AnomalyDetection)是一个非常重要的任务。它的目标是从数据集中识别出那些与大多数数据显著不同的异常点。这些异常点可能是由于
- 跟我一起学Python数据处理(七十四):数据处理工具与网页抓取入门
lilye66
pythonjupyter开发语言爬虫
跟我一起学Python数据处理(七十四):数据处理工具与网页抓取入门大家好!一直以来,我都坚信在学习的道路上,相互交流和共同进步是非常重要的。在Python数据处理这片充满挑战与机遇的领域,我也在持续学习和探索,希望借由这一系列的博客,能和大家一起深入钻研,共同成长。在上一篇博客中,我们学习了Jupyternotebook的相关知识,今天咱们接着来了解Python数据处理中的其他关键内容,包括一些
- Linux系统性能调优技巧
敖光 SRE
devopslinux运维服务器
Linux系统性能调优需要结合硬件资源、业务场景和系统瓶颈进行针对性优化。以下是系统化的调优思路和常用技巧,涵盖CPU、内存、磁盘、网络、内核参数等核心方向:一、性能分析工具速查工具用途示例命令top/htop实时监控进程CPU、内存占用htop-d10vmstat查看内存、进程、CPU上下文切换vmstat15iostat监控磁盘I/O和吞吐量iostat-x1sar历史性能数据收集(需安装sy
- 吐血整理!检查点存储策略优化,数据存储效率飙升不是梦
盼达思文体科创
经验分享
吐血整理!检查点存储策略优化,数据存储效率飙升不是梦引言你是否还在为数据存储的高成本和低效率而烦恼?为啥投入了大量资源在检查点存储上,数据存储效果却依旧差强人意?其实啊,问题很可能就出在检查点存储策略上。接下来我就带你深入了解如何优化检查点存储策略,让你的数据存储轻松升级!核心内容避坑指南:常见检查点存储策略误区场景化描述:你在进行数据存储时,可能随意选择了一种检查点存储策略,觉得能用就行。但过了
- 吐血整理!权重持久化方案优化,让你的模型性能飙升
盼达思文体科创
经验分享
吐血整理!权重持久化方案优化,让你的模型性能飙升引言你是否在做深度学习项目时,遭遇过模型训练结果无法有效保存,导致之前的努力付诸东流的痛苦?又或者在模型权重持久化时,发现保存和加载的速度极慢,严重影响项目进度?今天咱们就来好好聊聊权重持久化方案的优化,帮你解决这些让人头疼的问题!核心内容❗传统方案痛点:大多数人都踩过的坑在很多深度学习项目里,大家常用的权重持久化方案存在不少问题。比如说,使用普通的
- 吐血整理!模型版本回滚机制支持,让你的模型训练不再走弯路
盼达思文体科创
经验分享
吐血整理!模型版本回滚机制支持,让你的模型训练不再走弯路引言你是否遇到过模型训练过程中,因为一个小失误导致之前的努力白费,只能从头再来的糟心事?为什么辛辛苦苦训练出来的模型,突然效果变差,却找不到问题所在?别担心,模型版本回滚机制的支持,能帮你轻松解决这些难题。接下来,我就带你深入了解这个超实用的技术。核心内容问题根源:模型训练中的常见陷阱在模型训练的过程中,你可能会遇到各种问题。比如,你在调整参
- 吐血整理!模型热加载能力大比拼,谁才是真正王者?
盼达思文体科创
经验分享
吐血整理!模型热加载能力大比拼,谁才是真正王者?引言你是否在开发过程中,为了模型更新而频繁重启服务,浪费大量时间?又是否疑惑为什么有些模型加载速度快如闪电,而有些却慢得像蜗牛?今天就带你深入了解模型热加载能力的支持对比,让你不再为模型加载问题而烦恼!核心内容模型热加载概念科普场景化描述:想象一下,你正在运营一个基于机器学习模型的在线推荐系统。当你训练出了一个新的、性能更好的模型时,如果不能进行热加
- 吐血整理!过拟合抑制策略调整方法大揭秘,让模型性能飙升
盼达思文体科创
经验分享
吐血整理!过拟合抑制策略调整方法大揭秘,让模型性能飙升引言你是否遇到过模型在训练集上表现完美,可一到测试集就“原形毕露”的糟心情况?为啥模型训练得好好的,实际应用时却差强人意呢?这其实就是过拟合在捣乱!接下来,我就带你深入了解过拟合抑制策略的调整方法,让你的模型告别过拟合,重获新生!核心内容数据层面的调整:扩充与清洗的力量场景化描述:你想象一下,你训练模型的数据集就像做饭的食材,如果食材种类单一,
- 惊呆了!模型版本迁移成本差异大揭秘,轻松省下一大笔!
盼达思文体科创
经验分享
惊呆了!模型版本迁移成本差异大揭秘,轻松省下一大笔!引言你是否在进行模型版本迁移时,被高昂的成本搞得焦头烂额?为什么同样是模型版本迁移,有些团队花费甚少,而有些却成本高得离谱?今天咱们就来深入探讨一下模型版本迁移的成本差异,让你轻松应对这个难题。核心内容成本差异源头:数据规模的影响场景化描述:你想想看,当你要迁移一个小公司只有几百条数据的简单模型和一个大型企业拥有数百万条复杂数据的模型时,这成本能
- 吐血整理!梯度累积和优化器配置差异,让模型训练效果天差地别!
盼达思文体科创
经验分享
吐血整理!梯度累积和优化器配置差异,让模型训练效果天差地别!引言你是否还在为模型训练效果不佳而苦恼?明明花费了大量时间和精力,模型的性能却始终无法达到预期。其实,很多时候问题可能就出在梯度累积和优化器配置上。不同的配置会对模型训练产生巨大的影响,接下来我就带你详细了解其中的奥秘。核心内容避坑指南:梯度累积和优化器配置易踩的雷区场景化描述:你满心欢喜地开始训练模型,却发现训练过程中损失函数波动剧烈,
- 还在为模型权重共享效率发愁?模型权重共享策略优化让效果飙升
盼达思文体科创
经验分享
还在为模型权重共享效率发愁?模型权重共享策略优化让效果飙升引言你是否在进行模型训练时,常常被漫长的训练时间和巨大的计算资源消耗搞得焦头烂额?为什么明明使用了模型权重共享策略,却还是达不到理想的训练效果和效率?今天咱们就来深入剖析模型权重共享策略的优化,让你在模型训练的道路上少走弯路。核心内容问题根源:模型权重共享常见痛点场景化描述:你满心欢喜地使用模型权重共享策略,想着能大大提升训练效率,可实际情
- 阿里云 MaxCompute MaxQA 开启公测,解锁近实时高效查询体验
阿里云大数据AI技术
阿里云云原生MaxCompute大数据实时数仓
随着实时、近实时数据分析需求的持续增长,查询响应时间在现代数据分析和业务应用中变得越来越重要。为减少查询响应时间,提升数据效率,阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute推出MaxQA(原MCQA2.0)查询加速功能,在独享的查询加速资源池的基础上,对管控链路、查询优化器、执行引擎、存储引擎以及缓存机制等多个环节进行全面优化,显著减少了查询响应时间,适用于BI场景、交互式分析以及近实时数仓等对
- 软路由折腾 | OpenWrt安装后基础配置指南:联网设置与DNS优化
The god of big data
教程虚拟系统网络可以是魔法之地计算机网络网络
在PVE中安装OpenWrt教程一、网络基础配置1.确认网络接口角色OpenWrt旁路由通常仅需配置LAN口,无需WAN口。其流量通过主路由转发,因此需确保:物理连接:OpenWrt的LAN口(如eth0)桥接到主路由的局域网(通过PVE的vmbr1)IP规划:旁路由IP需与主路由同网段(如主路由192.168.1.1,旁路由设为192.168.1.2)2.验证初始网络连通性登录OpenWrt管理
- 《深入浅出AI》前言知识:深度学习基础总结
GoAI
深入浅出AI人工智能深度学习机器学习cnnrnn生成对抗网络神经网络
个人主页:GoAI|公众号:GoAI的学习小屋|交流群:704932595|个人简介:掘金签约作者、百度飞桨PPDE、领航团团长、开源特训营导师、CSDN、阿里云社区人工智能领域博客专家、新星计划计算机视觉方向导师等,专注大数据与人工智能知识分享。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成
- 数据分析-56-深入理解假设检验的步骤和T检验的应用案例
皮皮冰燃
数据分析数据分析假设检验
文章目录1假设检验(HypothesisTesting)1.1假设检验的步骤1.1.1提出假设1.1.2选择显著性水平1.1.3选择检验统计量1.1.4计算检验统计量1.1.5确定临界值或p值1.2假设检验的类型1.2.1单尾检验(One-tailedtest)1.2.2双尾检验(Two-tailedtest)2T检验2.1单样本t检验2.2独立样本t检验2.3配对样本t检验3应用案例3.1单样本
- 美股分钟级数据在量化策略回测中的重要性分析
hightick
股票level2逐笔历史数据金融数据库
美股分钟级数据在量化策略回测中的重要性分析为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的历史美股分钟高频数据。历史美股分钟高频数据链接:https://pan.baidu.com/s/132FzyihmcRtKVgQohtLUBw?pwd=sigv提取码:sigv请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。关键词:量化策略优化;量化模型分钟数据;市场情绪监测;历史分钟成交量;
- 高效团队协作软件:如何优化团队的工作流程和资源管理?
团队协作软件:现代工作的“秘密武器”在当今数字化时代,工作场景变得愈发复杂和多元化,团队协作的重要性日益凸显。无论是小型创业公司,还是大型跨国企业,都在寻求高效的协作方式,以应对激烈的市场竞争。而团队协作软件,就像是一把“秘密武器”,悄然改变着我们的工作模式,成为提升工作效率、促进团队沟通的关键工具。想象一下,在一个没有协作软件的团队中,成员们可能需要通过大量的邮件来沟通工作进展,信息分散在各个邮
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
-------------------
- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置