- Elasticsearch
MacJerry
elasticsearch大数据搜索引擎
学习目标[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BGW4RqWM-1635414988340)(es.assets/Snipaste_2020-07-06_13-03-45.png)]Elasticsearch简介与安装什么是Elasticsearch?ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基
- Elasticsearch:基本概念、索引结构与优缺点分析
Leaton Lee
elasticsearch大数据搜索引擎
一、Elasticsearch基本概念Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful搜索引擎,专为云计算环境设计,能够实现近乎实时的数据搜索和分析功能。核心概念解析文档(Document)Elasticsearch中的基本数据单元,使用JSON格式表示每个文档有唯一ID和类型示例:一条产品信息、一篇博客文章或一个客户记录索引(Index)文档的集合,类似于关系数
- ES 和 lucene 的区别是什么?
晚夜微雨问海棠呀
elasticsearchlucene大数据
Elasticsearch(ES)和Lucene都是用于全文搜索和分析的工具,但它们在功能和使用场景上有一些重要的区别:基础与角色:Lucene是一个开源的信息检索软件库,提供了一个高性能、全功能的文本搜索引擎。它是许多搜索应用的核心,包括Elasticsearch。Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,构建在Lucene之上。它不仅提供了Lucene的所有功能,还增加了分布式计算
- Lucence 和 Elasticsearch 的区别?
码出财富
elasticsearch大数据搜索引擎
Lucene和Elasticsearch都是在信息检索和文本处理领域中广泛使用的工具,它们的主要区别如下:概念和定位Lucene:是一个基于Java的全文检索库,它提供了一套强大的底层索引和搜索功能的API。Lucene更像是一个工具包,开发人员可以基于它来构建自己的搜索应用程序,需要深入了解搜索的底层原理和算法,对开发者的技术要求较高。Elasticsearch:是一个基于Lucene的分布式搜
- 【云原生】Docker 部署 Elasticsearch 9 操作详解
逆风飞翔的小叔
运维Docker部署es9Docker部署esDocker搭建es9Elasticsearch9Docker搭建es
目录一、前言二、Elasticsearch9新特性介绍2.1基于Lucene10重大升级2.2BetterBinaryQuantization(BBQ)2.3ElasticDistributionsofOpenTelemetry(EDOT)2.4LLM可观测性2.5攻击发现与自动导入2.6ES|QL增强2.7语义检索三、基于Docker部署Elasticsearch93.1Elasticsearc
- 深度解析Lucene IndexWriter 性能优化
微笑听雨。
java进阶教程luceneindexWriter全文检索性能调优内存缓冲
深度解析LuceneIndexWriter性能优化目标:在大规模写入、频繁更新的场景下,既保持吞吐量,又兼顾搜索实时性与系统稳定性。关键调优点内存缓冲:将RAMBufferSizeMB提升至128–1024MB,减少flush次数;必要时配合maxBufferedDocs。合并策略:使用TieredMergePolicy,典型参数为maxMergeAtOnce4–8、segmentsPerTier
- Spring Boot 集成 Elasticsearch(含 ElasticsearchRestTemplate 示例)
超级小忍
SpringBootspringbootelasticsearch
Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索服务器,具有高效的全文检索能力。在现代应用中,尤其是需要强大搜索功能的系统中,Elasticsearch被广泛使用。SpringBoot提供了对Elasticsearch的集成支持,使得开发者可以轻松地将Elasticsearch集成到SpringBoot应用中,实现高效的搜索、分析等功能。本文将详细介绍如何在SpringBoot中集成E
- 从源码角度了解Elasticsaerch(分布式协调排序、深分页问题)
引文Elasticsearch基于Lucene所以很多系统实现都在其中,所以可以先看看Lucene的实现:https://blog.csdn.net/qq_35040959/article/details/147931034项目组件不像Kafka这种顶级项目核心性能组件全自己实现,ELK中有很多引用至第三方开放库;网络模型-Netty网络模型多重要不必多说,Elasticsearch基于Netty
- ELK在Java的使用
hqxstudying
ELKjava日志elasticsearch
在Java应用里运用ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)技术栈,能够实现日志的集中化管理、高效搜索以及直观可视化。下面将从基础概念入手,逐步深入讲解其使用方法。一、基础概念ELK技术栈由三款开源工具构成:Elasticsearch:作为分布式搜索引擎,它基于Lucene开发,具备强大的全文检索和数据分析能力。Logstash:属于数据收集引擎,可对多源数据进行收集、
- 基于lucene的案例开发:实时索引管理类IndexManager
转载请注明出处:http://blog.csdn.net/xiaojimanman/article/details/44015983http://www.llwjy.com/blogdetail/5757ce8c007754704b563dd6a47ca1ca.html个人的博客小站也搭建成功,网址:www.llwjy.com,欢迎大家来吐槽~在前一篇博客中,对实时索引的实现原理做了一些简单的介绍
- Elasticsearch 海量数据写入与高效文本检索实践指南
weixin_52755040
运维es
Elasticsearch海量数据写入与高效文本检索实践指南一、引言在大数据时代,企业和组织面临着海量数据的存储与检索需求。Elasticsearch(以下简称ES)作为一款基于Lucene的分布式搜索和分析引擎,凭借其高可扩展性、实时搜索和分析能力,成为处理海量数据写入与文本检索的热门选择。本文将深入探讨如何在ES中实现海量数据的高效写入,并利用其强大的功能进行精准的文本检索,帮助开发者和技术人
- solr教程,值得刚接触搜索开发人员一看
LarryHai6
IT-文档存储架构全文检索lucene企业搜索
Solr调研总结开发类型全文检索相关开发Solr版本4.2文件内容本文介绍solr的功能使用及相关注意事项;主要包括以下内容:环境搭建及调试;两个核心配置文件介绍;维护索引;查询索引,和在查询中可以应用的高亮显示、拼写检查、搜索建议、分组统计、拼音检索等功能的使用方法。版本作者/修改人日期V1.0gzk2013-06-041.Solr是什么?Solr它是一种开放源码的、基于LuceneJava的搜
- ES分片(Shard)和副本(Replica)的作用?如何合理分配?
搞不懂语言的程序员
elasticsearch中间件elasticsearch大数据搜索引擎
ES分片和副本一、分片(Shard)的作用数据水平扩展将索引拆分为多个分片(默认5个),实现海量数据分布式存储和并行计算读写负载均衡每个分片作为独立的Lucene索引,支持并发读写操作,提升吞吐量故障隔离能力单个分片故障不会导致整个索引不可用,其他分片仍可继续提供服务二、副本(Replica)的作用数据高可用每个分片的副本(默认1个)存储在不同节点,主分片故障时副本自动升级为主分片读取性能提升副本
- 规则包含使用分词和JDK自带流式stream处理效率对比--分词lucene-word过滤与JDK的contains方法对比
苦思冥想行则将至
word分词数据过滤java过滤数据过滤数据效率20万关键字处理
目录前言:1、lucene分词工具的使用2、分词word与JDK的stream流式过滤实现测试结果2.1通过包含20万条数据与否,进行效率对比2.2打印执行时间差,来实现效率对比3、一次性触发20万条数据执行进行Mysql记录执行结果,参数,耗时,入参4、数据库截图展示统计结果,JDK的效率更高一些前言:在数据过滤以及处理的过程中,会用到分词工具对于大文本的信息内容进行处理,作为java开发,经常
- Springboot基于ElasticSearch全文搜索引擎策略实现
LQzhang_11
JAVA缓存Spring搜索引擎springbootelasticsearch
一、ElasticSearch概念简介ElasticSearch是一个基于Lucene的开源搜索引擎,具有分布式、多租户能力的全文搜索引擎。ElasticSearch的设计目标是实现分布式、可扩展和速度快的搜索架构,使得用户在数据量较大的情况下依然能够快速高效地对数据进行搜索和分析。ElasticSearch使用RESTfulAPI进行操作,支持结构化、非结构化数据的索引和搜索,适合用来解决大量数
- 基于Elasticsearch的搜索引擎简介
weixin_47233946
编程搜索引擎elasticsearch大数据
##一、Elasticsearch简介Elasticsearch(简称ES)是一个开源的、分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎,基于ApacheLucene开发。它能够实现对海量结构化和非结构化数据的实时存储、搜索和分析,广泛应用于全文检索、日志分析、数据可视化等场景。##二、核心原理Elasticsearch以文档为核心,每条数据都以JSON格式存储。其底层采用倒排索引(Inverte
- Elasticsearch 方法论
catkin_ws
数据库
人工智能、大数据快速发展的今天,对于TB甚至PB级大数据的快速检索已然成为刚需。Elasticsearch作为开源领域的后起之秀,从2010年至今得到飞跃式的发展。Elasticsearch以其开源、分布式、RESTFulAPI三大优势,已经成为当下风口中“会飞的猪”。阿里云2018年2月5日已开价50-200W年薪招聘技术人员参与Elasticsearch、Lucene内核优化、改进。如果说,你
- 69道Elasticsearch高频题整理(附答案背诵版)
Zeyhra
elasticsearchjenkins大数据
简述什么是Elasticsearch?参考回答Elasticsearch是一个基于分布式架构的开源搜索引擎,使用全文检索引擎ApacheLucene作为底层技术实现。它能够提供强大的搜索、数据存储和分析功能,适用于海量数据的实时搜索和分析场景。Elasticsearch的核心特点全文检索:提供强大的全文检索能力,支持模糊搜索、前缀搜索、短语搜索等多种高级搜索功能。分布式架构:支持水平扩展,数据分布
- 面试专区|【69道Elasticsearch高频题整理(附答案背诵版)】
尺小闹
面试elasticsearch职场和发展
简述什么是Elasticsearch?Elasticsearch是一个基于Lucene的搜索服务器,它提供了一个分布式、多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTfulweb接口。Elasticsearch是用Java语言开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎。它用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。官方客户端在Java、.NET(C#
- ElasticSearch的基本概念:索引类型文档和映射
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA计算AI大模型应用
1.背景介绍ElasticSearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎,它提供了一个简单易用的RESTfulAPI,可以快速地进行全文搜索、结构化搜索、分析和聚合等操作。在ElasticSearch中,最基本的概念包括索引、类型、文档和映射。本文将详细介绍这些概念的含义和联系,以及它们在ElasticSearch中的具体实现和应用。2.核心概念与联系2.1索引索引是ElasticSearch
- ElasticSearch 2.x入门与快速实践
爱美有喜
技术漫谈elasticsearch分布式搜索引擎索引
IntroductionElasticSearch是一个基于ApacheLucene(TM)的开源搜索引擎。无论在开源还是专有领域,Lucene可以被认为是迄今为止最先进、性能最好的、功能最全的搜索引擎库。但是,Lucene只是一个库。想要使用它,你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中,更糟糕的是,Lucene非常复杂,你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。Elas
- ElasticSearch es 插件开发
2501_90252573
elasticsearch大数据搜索引擎
PythonLanguageSecurityPlugins安全插件扩展es的安全策略,比如控制api的访问权限等优秀插件代表:X-PackSnapshot/RestoreRepositoryPlugins快照/还原存储库插件扩展es的快照和恢复功能StorePlugins存储插件扩展es的存储方式,es默认使用的是Lucene存储数据的优秀插件代表:StoreSMBWindowsSMB2.插件开发
- Elasticsearch 快速入门指南
Luck_ff0810
开发工具Javaelasticsearchelasticsearch大数据搜索引擎
1.Elasticsearch简介Elasticsearch是一个基于Lucene的开源分布式搜索和分析引擎,由Elastic公司开发。它具有以下特点:分布式:可以轻松扩展到数百台服务器,处理PB级数据实时性:数据一旦被索引,立即可被搜索全文检索:强大的全文搜索能力RESTfulAPI:提供简单易用的JSON风格API多功能:不仅是搜索引擎,还是强大的分析引擎2.核心概念在深入Elasticsea
- Elasticsearch 最全调优,最佳实践(二)
蒋厚施
elasticsearch大数据搜索引擎
接着上一篇Elasticsearch最全调优,最佳实践(一)15、在Elasticsearch中,是怎么根据一个词找到对应的倒排索引的?Lucene的索引过程,就是按照全文检索的基本过程,将倒排表写成此文件格式的过程。Lucene的搜索过程,就是按照此文件格式将索引进去的信息读出来,然后计算每篇文档打分(score)的过程。16、Elasticsearch在部署时,对Linux的设置有哪些优化方法
- elasticsearch-7.3.1集群搭建
jiedaodezhuti
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1、es介绍ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。提供了分布式多用户的全文搜索引擎,用Java语言开发的,Apache许可条款下的开放源码发布,是一种流行的企业级搜索引擎。包含如下特性:分布式高可用搜索引擎:每个索引都可以配置分片的数量。每个分片都有一个或多个副本且分片都支持读写多租户:支持多个索引以及索引级配置,如碎片数、索引存储等。提供各种API:包括HTTPRestf
- Elasticsearch相关面试题
真实的菜
eselasticsearch
概念理解类1.请简要阐述Elasticsearch为何被定义为基于Lucene的Restful分布式实时全文搜索引擎?1.基于Lucene底层引擎:ES的核心搜索能力依赖于ApacheLucene库。Lucene是一个高性能、功能强大的全文检索工具包,提供了倒排索引、分词、评分机制等核心搜索功能。扩展封装:ES在Lucene基础上进行了分布式和高可用性封装,简化了Lucene的复杂API,使其更易
- 16款开源的全文搜索引擎 (1)
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全文搜索引擎就是通过从互联网上提取的各个网站的信息(以网页文字为主)而建立的数据库中,检索与用户查询条件匹配的相关记录,然后按一定的排列顺序将结果返回给用户。1、ApacheLuceneJava全文搜索框架许可证:Apache-2.0开发语言:Java官网:https://lucene.apache.org/ApacheLucene是完全用Java编写的高性能、功能齐全的全文检索引擎架构,提供了完
- Lucene多种数据类型使用说明
学会了没
lucenemybatisjava
Lucene作为一款高性能的全文检索引擎库,其核心功能围绕索引和搜索文本数据,但它也支持多种数据类型以满足复杂的应用场景。以下是Lucene支持的主要数据类型及其用途的详细说明:1.文本类型(Text)用途:全文搜索、分词处理。特点:分词(Tokenization):文本字段会被分词器(如StandardAnalyzer)拆分为词项(Term),便于模糊匹配、短语查询等。存储形式:通常使用Text
- 基于Docker的Elasticsearch ARM64架构镜像构建实践
小盒子_spring
字节与烟火dockerelasticsearch架构
一、前言Elasticsearch(以下简称为ES)是一个分布式的免费开源搜索和分析引擎,适用于包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据等在内的所有类型的数据。Elasticsearch在ApacheLucene的基础上开发而成,由ElasticsearchN.V.(即现在的Elastic)于2010年首次发布。Elasticsearch以其简单的REST风格API、分布式特性、速度和可扩展
- Elasticsearch、Solr、Lucene 深度对比:架构解析、性能实战与选型指南
danny-IT技术博客
luceneelasticsearchsolrjava后端springboot
文章目录Elasticsearch、Solr、Lucene深度对比:架构解析、性能实战与选型指南一、内核级技术对比:从架构到原理1.1核心架构差异图解(1)Lucene单机索引流程(2)Solr集群架构(3)Elasticsearch分布式架构1.2索引机制深度解析(1)Lucene段合并策略(2)Elasticsearch实时写入流程二、性能压测:百万级数据实战2.1测试环境配置2.2索引性能对
- 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)
liyonghui160com
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