- 第八十九篇 大数据开发中的数据算法:贪心策略 - 生活中的“精打细算”艺术
在资源有限的世界里,贪心算法教会我们:局部最优的累积,往往是通往全局最高效的捷径。本文通过3个生活化场景+原创图表,揭示大数据开发中最实用的优化策略。目录一、贪心算法核心思想:当下即最优二、三大核心应用场景详解(附原创图表)1.文件压缩优化:Huffman编码2.任务调度优化:SPT算法3.网络拓扑优化:Prim算法三、贪心算法适用性分析四、大数据工程最佳实践五、总结:贪心思维的艺术一、贪心算法核
- vivo Pulsar 万亿级消息处理实践(3)-KoP指标异常修复
作者:vivo互联网大数据团队-ChenJianbo本文是《vivoPulsar万亿级消息处理实践》系列文章第3篇。Pulsar是Apache基金会的开源分布式流处理平台和消息中间件,它实现了Kafka的协议,可以让使用KafkaAPI的应用直接迁移至Pulsar,这使得Pulsar在Kafka生态系统中更加容易被接受和使用。KoP提供了从Kafka到Pulsar的无缝转换,用户可以使用Kafka
- 广州曼顿2P数字微断:保护电力设备的安全守护者
mdkk678
安全
在现代社会,电力设备的安全运行对各行各业至关重要。然而,电力系统中存在各种电压波动、过载和短路等问题,可能对设备造成损害。为了保护电力设备免受这些问题的影响,广州曼顿推出了2P数字微断器。本文将介绍这一创新产品的特点和优势,以及它对电力设备的保护作用。广州曼顿科技有限公司专注用户侧智慧数字电气产品研制,以及智慧电能服务大数据云平台建设。基于人工智能技术,大幅提升人触电时的生命安全保障,以及电气火灾
- Python爬虫在社交平台数据挖掘中的应用:深入探索用户互动
程序员威哥
python爬虫数据挖掘
引言社交媒体已经成为全球用户互动的主要平台,每天都有大量的信息生成,用户之间的互动行为如点赞、评论、分享、转发等构成了宝贵的数据资源。如何利用这些互动数据为商业决策、用户行为分析以及产品优化提供支持,已经成为数据科学与大数据分析领域的一个重要课题。Python作为一款强大的编程语言,凭借其丰富的爬虫库和数据分析工具,已经成为挖掘社交平台数据的重要工具。在本文中,我们将通过Python爬虫技术,深入
- 突破性能瓶颈,几个高性能Python网络框架,高效实现网络应用
引言随着互联网和大数据时代的到来,高性能网络应用的需求日益增加。Python作为一种流行的编程语言,在高性能网络编程领域也具有广泛的应用。本文将深入探讨基于Python的几种高性能网络框架,分析它们各自的优势和适用场景,帮助开发者选择最适合自己需求的网络框架这里插播一条粉丝福利,如果你正在学习Python或者有计划学习Python,想要突破自我,对未来十分迷茫的,可以点击这里获取最新的Python
- AI人工智能与机器学习的大数据融合应用
AI智能探索者
人工智能机器学习大数据ai
AI人工智能与机器学习的大数据融合应用关键词:AI人工智能、机器学习、大数据、融合应用、数据挖掘摘要:本文深入探讨了AI人工智能与机器学习在大数据融合应用方面的相关内容。首先介绍了研究的背景、目的、预期读者和文档结构,对核心术语进行了清晰定义。接着阐述了AI、机器学习和大数据的核心概念及相互联系,给出了形象的文本示意图和Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理,并通过Python源代码进行说明
- 百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南
百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南在数字化时代,人口流动数据已成为洞察社会经济活动的关键指标。百度地图依托海量位置数据和AI算法打造的"迁徙大数据"平台,为城市规划、交通管理、商业选址等领域提供了重要决策支持。本文将系统性解析百度地图迁徙大数据的查看方法、核心功能及实战应用场景,帮助读者快速掌握这一数据驱动的决策工具。一、迁徙大数据的核心价值迁徙大数据通过聚合手机用户的定位信息,构建全国范围的人
- Python爬虫实战:利用Selenium与反反爬技术高效爬取天眼查企业信息
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言scrapyselenium
摘要本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术获取天眼查的企业信息数据。我们将从爬虫基础开始,逐步深入到高级反反爬技术,最终构建一个能够稳定获取天眼查数据的爬虫系统。文章包含完整的代码实现、技术原理分析以及实际应用场景,帮助读者全面掌握企业信息爬取的核心技术。关键词:Python爬虫、天眼查、Selenium、反反爬技术、企业信息采集、数据挖掘一、引言在当今大数据时代,企业信息数据对于市场分析、商
- 智慧城市大脑解决方案
智慧城市大脑背景与意义智慧城市大脑作为城市管理的创新模式,通过集成大数据、人工智能等技术,实现了对城市运行的全面感知与智能决策。它不仅提升了城市管理效率,还为市民带来了更加便捷、安全的生活体验。智慧城市大脑建设历程某城市作为智慧城市大脑的创新策源地,自2016年起便与阿里巴巴集团深度合作,投入巨资自主研发城市数据大脑“交通小脑”平台。该平台成功接入了大量视频和数据,实现了对道路和时间资源的再分配,
- 智慧城市大脑:城市治理的新引擎
Fulima_cloud
智慧城市人工智能
在科技日新月异的今天,智慧城市的概念已经深入人心。而智慧城市大脑,作为智慧城市的中枢神经系统,运用大数据、云计算、物联网、人工智能等先进技术,构建的城市级智能化管理体系,正逐步成为提升城市治理能力、优化城市服务、推动城市可持续发展的重要力量。智慧城市大脑是什么,简而言之,是运用大数据、云计算、物联网、人工智能等先进技术,构建的城市级智能化管理体系。它如同城市的“智慧中枢”,通过对城市全域运行数据的
- KaiwuDB X 济南大数据局:构建城市级重点车辆智慧监管中枢
数据库
项目背景2022年2月14日,交通运输部联合多部门对《道路运输车辆动态监督管理办法》进行重要修订。新规突出"科技强监"理念,明确要求各级管理机构依托智能监管平台构建常态化监管机制:一方面强化对重点营运车辆的动态监测,另一方面建立事故预防预警体系。这一政策不仅为城市重点车辆监管提供了权威的政策指引,更在全国范围内掀起了监管平台智能化升级的热潮。作为城市治理的中枢部门,济南市大数据局肩负着重点车辆监管
- Docker容器如何实现分布式微服务:从0到1的深度解析
cda2024
docker分布式微服务
在当今云计算和大数据时代,企业面临的最大挑战之一是如何快速、稳定地部署和管理复杂的软件应用。传统的单体架构已难以满足现代互联网应用的需求,而分布式微服务架构成为了解决这一难题的关键。但问题随之而来:如何高效地构建和管理分布式微服务?Docker容器技术的出现为这个问题带来了新的曙光。它不仅简化了应用程序的打包和部署过程,还为微服务架构提供了强大的支持。本文将深入探讨Docker容器如何实现分布式微
- 2025年7月-9月广深地区学术会议征稿邀稿 | 2025年7-9月广州学术会议、深圳学术会议参会投稿 | 广深参会 EI 检索会议推荐 | 期待在广东与您相见,共襄学术盛举!
会议名称【点击会议名称查看详情】会议时间会议地点第四届能源与电力系统国际学术会议(ICEEPS2025)2025年7月17-19日广州第七届电子与通信,网络与计算机技术国际学术会议(ECNCT2025)2025年7月18-20日广州2025年人工智能与基础模型国际学术会议(AIFM2025)2025年7月18-20日广州第六届经济管理与大数据应用国际学术会议(ICEMBDA2025)2025年7月
- Python爬企查查网站数据的爬虫代码如何写?
cda2024
python爬虫开发语言
在大数据时代,数据的获取与分析变得尤为重要。企业信息查询平台“企查查”作为国内领先的企业信用信息查询工具,提供了丰富的企业数据资源。对于数据科学家和工程师而言,能够从这些平台高效地抓取数据,无疑是一项重要的技能。本文将详细介绍如何使用Python编写爬虫代码,从企查查网站抓取企业数据,并探讨其中的技术难点和解决方案。为什么选择Python?Python是一门广泛应用于数据科学和网络爬虫开发的语言,
- 如何利用AWS Lambda作为Serverless数据库进行大数据处理
AI天才研究院
AI人工智能与大数据自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术Serverless数据库一直是构建数据分析应用的主要选择之一。它能帮助客户节省运行服务所需的服务器成本、快速弹性扩展和自动伸缩能力,并且能提升整体性能,有效减少运维和开发资源投入。但是,在实际生产环境中,它们也面临着很多技术上的挑战,比如如何让Serverless数据库服务可以像传统数据库一样,做到高并发处理、实时计算等。而AWSLambda为Serverless数据
- 大数据领域数据产品的零售行业应用创新模式
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据零售单例模式ai
大数据领域数据产品的零售行业应用创新模式关键词:大数据、零售行业、数据产品、应用创新、客户洞察、智能决策、数字化转型摘要:本文深入探讨了大数据技术在零售行业中的应用创新模式。我们将从零售行业数字化转型的背景出发,分析大数据产品如何重塑零售价值链,包括客户洞察、供应链优化、精准营销和智能决策等方面。文章将详细介绍相关技术原理、算法实现和实际应用案例,为零售企业提供可操作的大数据应用框架和创新思路。1
- 大数据如何助力企业文化“软实力”升级?深挖数据背后的文化密码
Echo_Wish
大数据高阶实战秘籍大数据
大数据如何助力企业文化“软实力”升级?深挖数据背后的文化密码今天我们聊一个听起来很“软”的话题——企业文化,但从一个不太“软”的角度来看:大数据如何参与企业文化的建设与提升。企业文化往往被看作无形资产,是团队凝聚力、创新力的源泉。但传统“喊口号”式的文化建设常常效果有限。大数据技术的兴起,给我们提供了洞察员工心理、量化文化影响的新思路,让文化建设从“感性”走向“理性”,从“盲目”变得“精准”。一、
- Docker快速部署Hive服务
长路 ㅤ
运维Docker配置Hive环境大数据远程调试
文章目录前言Docker快速配置hive环境资料获取前言博主介绍:✌目前全网粉丝4W+,csdn博客专家、Java领域优质创作者,博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。涵盖技术内容:Java后端、大数据、算法、分布式微服务、中间件、前端、运维等。博主所有博客文件目录索引:博客目录索引(持续更新)CSDN搜索:长路视频平台:b站-Coder长路Docker快速配置hive环境Ap
- 从UI设计到数字孪生实战:构建智慧教育的个性化学习平台
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言:数字孪生重构智慧教育的技术范式在教育数字化转型加速推进的背景下,传统在线教育正面临"个性化不足、学习体验单一、效果评估滞后"的瓶颈。教育部数据显示,采用数字孪生技术的智慧教育平台,学生学习效率平均提升35
- 每天一道大厂SQL题【Day25】脉脉真题实战(一)每日活跃用户_用户每日登陆脉脉会访问app不同的模块,现有两个表 表1记录了每日脉脉活跃用户的ui(1)
文章目录每天一道大厂SQL题【Day25】脉脉真题实战(一)每日活跃用户每日语录第25题:1.需求列表1.初级题:每日活跃用户思路分析(1)创建表(2)思路答案获取加技术群讨论附表文末SQL小技巧后记每天一道大厂SQL题【Day25】脉脉真题实战(一)每日活跃用户大家好,我是Maynor。相信大家和我一样,都有一个大厂梦,作为一名资深大数据选手,深知SQL重要性,接下来我准备用100天时间,基于大
- Spring Boot 项目启动时按需初始化加载数据
我叫晨曦啊
springbootspringbootjava后端
1、新建类,类上添加注解@Component,该类用于在项目启动时处理数据加载任务;2、该类实现ApplicationRunner接口,并重写run方法;3、在重写的run方法里处理数据加载任务;注意:有定时加载数据需求的话,添加定时任务即可;一次性加载大数据量时可能内存溢出;同一个项目中,可以定义多个ApplicationRunner的实现类;存在多个ApplicationRunner的实现类时
- 云原生--微服务、CICD、SaaS、PaaS、IaaS
青秋.
云原生docker云原生微服务kubernetesserverlessservice_meshci/cd
往期推荐浅学React和JSX-CSDN博客一文搞懂大数据流式计算引擎Flink【万字详解,史上最全】-CSDN博客一文入门大数据准流式计算引擎Spark【万字详解,全网最新】_大数据spark-CSDN博客目录1.云原生概念和特点2.常见云模式3.云对外提供服务的架构模式3.1IaaS(Infrastructure-as-a-Service)3.2PaaS(Platform-as-a-Servi
- Apache SeaTunnel × Hive 深度集成指南:原理、配置与实践
数据库
在大数据处理的复杂生态中,数据的高效流转与整合是实现数据价值的关键。ApacheSeaTunnel作为一款高性能、分布式、易扩展的数据集成框架,能够快速实现海量数据的实时采集、转换和加载;而ApacheHive作为经典的数据仓库工具,为结构化数据的存储、查询和分析提供了坚实的基础。将ApacheSeaTunnel与Hive进行集成,能够充分发挥两者的优势,构建起高效的数据处理链路,满足企业多样化的
- 大数据平台之ranger与ldap集成,同步用户和组
无级程序员
大数据大数据hadoop
ranger可以通过ranger-usersync与linux系统同步用户,但是,还有个问题,就是我们的hiveserver一般是集群,可以是多台服务器,那么我们空间同步哪一台呢,而且如果用户多了,如何管理用户登录密码呢,所以,还是要用ldap比较合理。首先是安装openldap:yum-yinstallopenldapcompat-openldapopenldap-clientsopenldap
- vue-scrollto实现页面组件锚点定位
长路 ㅤ
前端vue.js前端javascript
文章目录前言背景操作指南安装及配置步骤vue组件中使用参考文章前言博主介绍:✌目前全网粉丝3W+,csdn博客专家、Java领域优质创作者,博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。涵盖技术内容:Java后端、大数据、算法、分布式微服务、中间件、前端、运维等。博主所有博客文件目录索引:博客目录索引(持续更新)视频平台:b站-Coder长路背景vue中在hash模式下,页面的动态渲染
- SQL Server 临时表、表变量与WITH语句的用法与区别
Favor_Yang
SQL调优及高级SQL语法编写数据库sqlsqlserver
引言在SQLServer数据处理中,临时表、表变量和WITH语句(CTE)是关键的中间结果集管理工具。临时表适合大数据量操作,表变量优化小数据量场景,而CTE则简化复杂查询逻辑。三者选择需综合考量数据量级、事务需求及代码可读性。本文将深入解析其工作机制,通过实测对比指导场景化选型。1.临时表(TemporaryTables)定义与创建通过#(本地)或##(全局)前缀创建物理表:--本地临时表CRE
- 从0到1:Vue.js与D3.js搭建AI大数据动态看板
一、引言在当今AI和大数据盛行的时代,数据如同企业的“石油”,蕴含着巨大的价值。随着数据量呈指数级增长,如何从海量数据中快速提取有价值的信息,并以直观、易懂的方式呈现出来,成为了数据分析领域的关键挑战。数据看板作为一种强大的数据可视化工具,能够将复杂的数据转化为直观的图表、图形和指标,帮助用户快速理解数据背后的含义,做出更明智的决策。无论是企业的管理层、业务分析师还是数据科学家,都可以通过数据看板
- Flink ClickHouse 连接器:实现 Flink 与 ClickHouse 无缝对接
Edingbrugh.南空
大数据flinkflinkclickhouse大数据
引言在大数据处理领域,ApacheFlink是一款强大的流处理和批处理框架,而ClickHouse则是一个高性能的列式数据库,专为在线分析处理(OLAP)场景设计。FlinkClickHouse连接器为这两者之间搭建了一座桥梁,使得用户能够在Flink中方便地与ClickHouse数据库进行交互,实现数据的读写操作。本文将详细介绍FlinkClickHouse连接器的相关内容,包括其特点、使用方法
- 【前端开发】Uniapp分页器:新增输入框跳转功能
基于UniApp官方扩展组件库uni-ui中的uni-pagination分页器组件,针对大数据量场景进行优化主要优化以下内容:新增输入框跳转功能:在原有分页器基础上,新增了一个输入框区域,允许用户直接输入目标页码进行跳转双向页码绑定优化:实现了输入框与当前页码的双向绑定机制。当用户通过其他方式(如点击上一页、下一页、页码按钮)切换页面时,输入框会自动更新显示当前页码。同时,当用户在输入框中输入页
- 大数据技术之Flink
第1章Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming表Flink和Streaming对比FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活(窗口必须是批次的整数倍)状态有没有流式SQL有没有1.4Flink的应用场景1.5Flink分层API第2章Flink快速上手2.1创建项目在准备
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟