- 2024亚马逊数据分析!
KJYHS
数据分析数据挖掘
整体财务数据23净销售额:全年净销售额达6380亿美元,同比增长11%。净利润:全年净利润为592亿美元,较上年同期的304亿美元增长95%。经营活动现金流:经营活动现金流达1159亿美元,同比增加了36%。各业务板块数据AWS业务1第四季度营收:2024年第四季度,AWS业务实现营收288亿美元,同比增长19%;经营利润达106亿美元,同比增长34亿美元。广告业务5全年营收:2024年广告业务总
- Python's SQLAlchemy and Object-Relational Mapping
zhanglizhuo
Python
Acommontaskwhenprogramminganywebserviceistheconstructionofasoliddatabasebackend.Inthepast,programmerswouldwriterawSQLstatements,passthemtothedatabaseengineandparsethereturnedresultsasanormalarrayofrec
- 网络流量如何从公共互联网抵达Kubernetes容器 Pod?
硅基创想家
#Kubernetes实战与经验kubernetes容器云原生
“解释网络流量如何从公共互联网抵达Kubernetes容器(Pod)”,这是DevOps技术面试中相当常见的问题。对这个问题给出准确且详尽的回答,能体现出DevOps工程师对Kubernetes各项流程的熟悉程度。在本文中,我将以在AWSEKS上运行Kubernetes为例,梳理这一过程。简短的答案可以概括为:用户请求→域名系统(DNS)→弹性负载均衡器(ELB)→Ingress控制器(可选)→K
- 关于wordpress建站遇到的问题
bug菌¹
全栈Bug调优(实战版)#CSDN问答解惑(全栈版)android
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!问题描述使用Wordpress搭建网站遇到的问题我目前使用了AWS的云服务器在这个云服务器的基础上搭建了AApanel(国内叫宝塔面板),与此同时我也购买了域名和做了DN
- AWS Lambda参考架构:MapReduce实现指南
郜逊炳
AWSLambda参考架构:MapReduce实现指南lambda-refarch-mapreduceThisrepopresentsareferencearchitectureforrunningserverlessMapReducejobs.ThishasbeenimplementedusingAWSLambdaandAmazonS3.项目地址:https://gitcode.com/gh_m
- 最新技术趋势:2025年的无服务器架构发展方向
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2025年,无服务器架构正迎来新的技术变革与应用浪潮。随着云计算和边缘计算的深入融合,无服务器架构的发展方向也更加明确。理解这些趋势可以帮助开发者和企业在技术演进中抢占先机。首先是边缘无服务器计算的兴起。传统的无服务器架构主要运行在集中化的云数据中心,而边缘无服务器计算将计算资源分布到用户附近的边缘节点。这种模式显著降低了延迟,特别适合实时应用场景,如物联网、增强现实(AR)和智能家居设备。AWS
- 轻松上手:2025年无服务器架构教程
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serverless架构云原生算法
无服务器架构(ServerlessArchitecture)已经成为2025年云计算领域的重要趋势之一。与传统服务器架构不同,无服务器架构让开发者专注于代码本身,而无需管理底层的服务器硬件或操作系统。这种架构的核心理念是按需计算,用户仅需为实际使用的资源付费。对于初学者来说,无服务器架构的主要优势在于它的易用性和高效性。首先,开发者无需担心服务器的部署和运维工作,这大大减少了学习曲线。以AWSLa
- 批量更新 AWS ECS Fargate 服务:自动化平台版本升级
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在使用AWSECSFargate时,我们经常会收到平台版本更新的通知。为了确保我们的服务运行在最新的平台版本上,我们需要更新所有受影响的任务。本文将介绍如何使用Python和AWSSDK(boto3)来批量更新ECSFargate服务,自动化这一过程。背景AWSFargate会定期发布新的平台版本,以提供新功能和进行例行维护。当新版本发布时,AWS会通知用户在特定日期之前更新他们的任务。虽然AWS
- 探索未来云部署:Spring Boot、Docker与AWS Fargate的完美融合
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探索未来云部署:SpringBoot、Docker与AWSFargate的完美融合去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个日益数字化的时代,【DeploySpringBootandDockerMicroservicestoAWSusingECSandAWSFargate】项目为我们提供了一个创新的方式来部署Java微服务到亚马逊云。该项目不仅涵盖了SpringBoot
- AWS Service Catalog Terraform 参考架构安装与使用指南
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AmazonCloudWatch是一种面向开发运营工程师、开发人员、站点可靠性工程师(SRE)和IT经理的监控和可观测性服务。CloudWatch为我们提供相关数据和切实见解,以监控应用程序、响应系统范围的性能变化、优化资源利用率,并在统一视图中查看运营状况。CloudWatch以日志、指标和事件的形式收集监控和运营数据,让我们能够在统一查看在AWS和本地服务器上运行的资源、应用程序和服务。我们可
- 揭密 scaling laws
deardao
机器学习
ScalinglawsOpenAI在其早期的关于scalinglaws的论文[1]中提出了基础理论,但该文缺乏一些具体的求解过程,且未能在更大规模的模型上进行验证。与此同时,后续研究,例如DeepMind的ChinChilla[2]还提出了不同的结论。论文题目:UnravelingtheMysteryofScalingLaws:PartI论文地址:https://arxiv.org/abs/240
- Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory
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LLMDailytransformer深度学习人工智能语言模型
本文是LLM系列文章,针对《BeyondScalingLaws:UnderstandingTransformerPerformancewithAssociativeMemory》的翻译。超越缩放定律:用联想记忆理解Transformer性能摘要1引言2相关工作3模型4新的能量函数5交叉熵损失6实验结果7结论摘要增大Transformer模型的大小并不总是能够提高性能。这种现象不能用经验缩放定律来解
- 什么是Scaling Laws(缩放定律);DeepSeek的Scaling Laws
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws(缩放定律)ScalingLaws(缩放定律)在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义,以下是相关介绍及示例:定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模(如模型参数数量、训练数据量、计算资源等)不断扩大时,模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明,在一定条件下,模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升,通常表现为模型的损失函数值随模型
- AWS Certified Solutions Architect
彻骨寒风
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NetworkACLsarestateless,andsecuritygroupsarestatefulTheALBstopssendingtraffictotheinstance.Runtheclusterson-premisesusingAmazonEKSDistro.DynamoDB:StoringmetadataforS3objectsHigh-performancereadsandwri
- AWS Solutions Architect Associate 备考大纲
apa45866
数据库
脑子一热决定学个AWS的证书。以下是Lynda.com的培训课程给出的学习大纲,我参考了一下别的学习资料,感觉靠谱,于是整理出来贴在这里。太长不看版:AWS最主要的4个服务类别是Storage,Compute,Database和Network。其中Storage和Compute的各项服务是SolutionsArchitect考试的重中之重。EC2和IAM估计是考的最多的。下面给出各个服务类别的考试
- Amazon S3导入Salesforce对象的ETL设计和导入状态日志管理
weixin_30777913
pythonspark大数据云计算aws
使用Salesforce提供的BulkAPI将AmazonS3文件导入对应的Salesforce表,有四个不同Salesforce环境,dev、qa、uat和prod,对应不同的Salesforce的实例,AWS上设计ETL,将AWSS3文件导入制定配置环境的Salesforce表,导入成功或者失败的记录到不同的两个目录下,都写入到S3上面另一个bucket的目录下,目录名包括Saleforce表
- 基于AWS云平台的法律AI应用系统开发方案
weixin_30777913
aws云计算人工智能python
该方案可实现法律文档处理速度提升300%+,关键信息提取准确率可达92%以上(基于实际测试数据),适合构建企业级法律智能中台。建议采用分阶段实施策略,优先实现文档解析和智能问答模块。一、技术栈规划层级技术组件说明存储层AWSS3AmazonOpenSearch(向量数据库)存储原始PDF文件支持向量检索的法律知识库AI服务层OpenAIGPT-4APIAmazonSageMaker(LLM微调)A
- JAVA 整合 亚马逊AWS S3(文件上传,文件下载等)
人间味是清欢
javaawsmicrosoft
JAVA整合亚马逊AWSS3(文件上传,文件下载)1.添加依赖因为aws需要发送请求上传、下载等api,所以需要加上httpclient相关的依赖software.amazon.awssdks31.12.198software.amazon.awssdks3-transfer-manager2.20.26software.amazon.awssdkkmssoftware.amazon.awssdk
- Spring Boot 与 Amazon S3:快速上传与下载文件的完整指南
因_果_律
springboot后端javaaws云计算
概要在将SpringBoot更新到3系列时,由于javax需要被替换为jakarta,因此原先依赖于javax的spring-cloud-starter-aws1将无法使用(虽然在我本地环境中仍然可以正常工作)。为了确保兼容性,我将依赖关系更改为jakarta的io.awspring.cloud.spring-cloud-aws-starter,但由于信息较少,特此发布一个示例。环境Java17S
- Springboot整合AWS s3 存储
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Java#AWSspringbootawsjava
依赖com.amazonawsaws-java-sdk-s31.11.543Awsyaml配置amazon:aws:access-key-id:AKIATaccess-key-secret:Tv7Cks3:default-bucket:region:endpoint:https://.com/Configimportcom.amazonaws.auth.AWSCredentials;importc
- AWS Service Catalog Terraform 参考架构常见问题解决方案
陆骊咪Durwin
AWSServiceCatalogTerraform参考架构常见问题解决方案aws-service-catalog-terraform-reference-architectureApplyTerraformconfigurationsusingCloudFormationthroughaproxylambda项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-s
- 阿里云RDS到亚马逊云RDS的实时数据同步方案详解
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运维阿里云云计算awskda数据同步
1.需求背景在当今的多云环境中,企业经常需要在不同云平台之间同步数据。本文将详细介绍如何实现从阿里云RDSMySQL数据库到亚马逊云RDSMySQL数据库的实时数据同步。这种同步对于数据备份、跨区域数据访问、数据分析等场景都非常有用。2.方案概述我们将使用AWSKinesisDataAnalytics(KDA)作为核心组件来实现这个实时同步方案。KDA基于ApacheFlink,支持使用SQL或J
- AWS: ECS Fargate + ELB的使用(CDK)
wucong60
AWS
AWS:ECSFargate+ELB的使用(CDK)一、ECS定义AmazonElasticContainerService(AmazonECS)是一种高度可扩展的快速容器管理服务,它又包含两种服务:使用Fargate启动类型,它是基于Container的Serverless服务,用户无需关心服务器,只需要上传自定义的镜像,剩下的工作交给Fargate就可以了;注意这里host与pod的比例是1:
- 云计算——AWS Solutions Architect – Associate(saa)7.放置群组
F——
云计算云计算aws学习运维安全
启动新的EC2实例时,EC2服务会尝试以某种方式放置实例,以便将所有实例分布在基础硬件上以最大限度减少相关的故障。我们可以使用置放群组--一组相互依赖的实例,从而满足我们的不同工作负载需求。一、集群分区分布Cluster集群-将一个可用区中靠近的实例打包在一起。通过使用该策略,工作负载可以实现所需的低延迟网络性能,以满足HPC应用程序通常使用的紧密耦合的节点到节点通信的要求。Partition分区
- AWS Fargate 部署流程图及说明
ivwdcwso
运维aws流程图云计算ECSFargate无服务
背景在云原生应用开发和部署过程中,容器化部署已成为主流选择。AWSFargate作为一种无服务器计算引擎,让开发团队能够专注于应用程序开发,而无需管理底层基础设施。然而,要实现Fargate服务的自动化部署,需要协调多个AWS服务和组件,包括ECR、ALB、Route53等。为了使部署流程更加清晰和规范,本文提供了一个完整的部署流程图及详细说明。完整部署流程图
- AWS上基于Llama 3模型检测Amazon Redshift里文本数据的语法和语义错误的设计方案
weixin_30777913
数据仓库云计算awsllama
一、技术栈选型核心服务:AmazonRedshift:存储原始文本和检测结果AmazonBedrock:托管Llama370B模型AWSLambda:无服务计算(Python运行时)AmazonS3:中间数据存储AWSStepFunctions:工作流编排辅助工具:psycopg2:RedshiftPython连接器boto3:AWSSDKforPythonPandas:数据批处理JSONSche
- “告别服务器:5步在AWS S3部署静态网站,费用低至每月4刀?
AWS官方合作商
aws云计算云存储静态网站java
在数字化转型的浪潮中,静态网站凭借其速度快、安全性高、维护成本低的优势,成为企业官网、博客、产品展示页的首选。然而,传统的服务器托管方案不仅需要高昂的运维成本,还可能面临流量突增导致的宕机风险。AWSS3(SimpleStorageService)作为全球领先的云存储服务,提供了一种革命性的静态网站托管方案,将成本、性能和易用性完美结合。本文带你深入解析AWSS3托管的优势与成本,助你轻松上云一、
- 红队视角出发的k8s敏感信息收集——持久化存储与数据泄露
周周的奇妙编程
kubernetes容器云原生
在Kubernetes集群中,持久化存储卷如同数据的保险箱,承载着应用运行所必需的各类敏感信息。然而,从红队视角出发,这些存储卷也可能成为攻击者觊觎的目标。通过巧妙地利用配置不当或已知漏洞,攻击者能够从中收集到包括密钥、访问凭证在内的大量敏感数据,进而导致数据泄露事件的发生。攻击链示例:攻击者通过容器逃逸进入Pod→发现挂载的EBS卷并创建快照→共享快照至攻击者AWS账户→还原快照窃取数据库凭据→
- AWS ECS Fargate 实现批量启用部署断路器
flybirding10011
aws服务器云计算运维
背景介绍在AWSElasticContainerService(ECS)中,部署断路器是服务滚动更新过程中的一项重要功能。它可以持续监控新版本任务的运行状况,判断它们是否已达到稳定状态。如果新版本任务无法正常运行,部署断路器将自动停止部署并回滚到先前的稳定版本,从而确保服务的高可用性。启用部署断路器是一种最佳实践,可以降低由于新任务定义部署失败而导致的服务中断风险。然而,手动为每个服务启用部署断路
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 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
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><