- 数据分析:低代码平台助力大数据时代的飞跃发展
快乐非自愿
数据分析低代码大数据
随着信息技术的突飞猛进,我们身处于一个数据量空前增长的时代——大数据时代。在这个时代背景下,数据分析已经成为企业决策、政策制定、科学研究等众多领域不可或缺的重要工具。然而,面对海量的数据和日益复杂多变的分析需求,传统的数据分析方法往往捉襟见肘,难以应对。幸运的是,低代码平台的兴起为大数据分析注入了新的活力,成为推动大数据时代发展的重要力量。低代码平台,顾名思义,是一种通过少量甚至无需编写代码,就能
- Apache Kafka的伸缩性探究:实现高性能、弹性扩展的关键
i289292951
kafkakafka
引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一,以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域,Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性,以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区(Partitioning)与水平扩展Kafk
- 【二】【设计模式】建造者模式
妖精七七_
设计模式设计模式建造者模式
建造者模式的引入//C10_1.cpp#include#include"SystemConfig.h"intmain(){SystemConfigconfig("mysql://127.0.0.1/","xiaomu","xiaomumemeda","redis://127.0.0.1/","xiaomuredis","xiaomuredispw","kafka://127.0.0.1","xia
- kafka-eagle 配置文件修改使用自带的数据库
bright future cheer
kafka数据库分布式
######################################multizookeeper&kafkaclusterlistSettingsprefixedwith‘kafka.eagle.’willbedeprecated,use‘efak.’instead######################################efak.zk.cluster.alias=clu
- Kafka、ActiveMQ、RabbitMQ 及 RocketMQ区别比较
木西爷
kafkaactivemqrabbitmq阿里云rocketmq
消息队列中间件是分布式系统中重要的组件,主要解决应用耦合、异步消息、流量削锋等问题。它可以实现高性能、高可用、可伸缩和最终一致性架构,是大型分布式系统不可缺少的中间件。消息队列在电商系统、消息通讯、日志收集等应用中扮演着关键作用,以阿里为例,其研发的消息队列(RocketMQ)在历次天猫“双十一”活动中支撑了万亿级的数据洪峰,为大规模交易提供了有力保障。常见消息中间件对比特性ActiveMQRab
- 山东省大数据局副局长禹金涛一行莅临聚合数据走访调研
聚合数据
API大数据人工智能API
3月19日,山东省大数据局党组成员、副局长禹金涛莅临聚合数据展开考察调研。山东省大数据局数据应用管理与安全处处长杨峰,副处长都海明参加调研,苏州市大数据局副局长汤晶陪同。聚合数据董事长左磊等人接待来访。调研组一行参观了聚合数据展厅,了解了聚合数据的发展历程、数据产品、应用案例、奖项荣誉等情况。并就企业在数据处理和应用方面取得的成绩进行了深入交流。作为最早一批进入大数据行业的企业,聚合数据深耕行业十
- 智慧公厕的先进技术应用
中期科技ZONTREE
智慧厕所智慧公厕智慧城市
公共厕所一直以来都是城市管理中一个重要的工作,但设施老化、环境脏乱、服务质量低下等问题一直困扰着城市居民。然而,随着科技的进步和数字技术的应用,智慧公厕的建设正在改变这一现状。智慧公厕通过对所在辖区内所有公共厕所的全域感知、全网协同、全业务融合和全场景智慧的赋能,“千厕一云”的公共厕所云管理模式应运而生。智慧公厕的云端多屏管理,将各个公厕连接在一起,实现信息的共享和管理的集中化。通过大数据、云计算
- 【Hadoop】使用Scala与Spark连接ClickHouse进行数据处理
音乐学家方大刚
ScalaHadoophadoopscalaspark
风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域,ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架,而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库,特别适合在线分析处理(OLAP)。结合Scala语
- MQ横向对比:RocketMQ、Kafka、RabbitMQ、ActiveMQ、ZeroMQ
namelessmyth
Java框架MQrocketmqkafkarabbitmqactivemq
前言本文将从多个角度全方位对比目前比较常用的几个MQ:RocketMQKafkaRabbitMQActiveMQZeroMQ下文单独说明。表格对比特性RocketMQKafkaRabbitMQActiveMQ单机吞吐量10万级,支撑高吞吐10万级以上,甚至有文献称,可以达到单机百万级TPS。万级,同ActiveMQ万级,相对其他MQ较低。topic数量对吞吐量的影响topic可以达到几百/几千的级
- Maxwell监听mysql的binlog日志变化写入kafka消费者
澄绪猿
mysqlkafka数据库
一.环境:maxwell:v1.29.2(从1.30开始maxwell停止了对java8的使用,改为为11)maxwell1.29.2这个版本对mysql8.0以后的缺少utf8mb3字符的解码问题,需要对原码中加上一个部分内容:具体也给大家做了总结:关于v1.29.2版本的Maxwell存在于mysql8.0后版本部分源码字符集处理确实问题-CSDN博客二.程序这里还是那一个kafka模拟器来实
- 一文详解大数据时代与低代码开发应用
快乐非自愿
大数据低代码
随着信息技术的飞速发展,我们迎来了一个崭新的时代——大数据时代。在这个时代,数据成为了一种新的资源,大数据技术的应用成为了推动社会进步的关键力量。而在大数据技术的浪潮中,低代码开发应用也逐渐崭露头角,以其高效、灵活的特点,成为大数据时代的重要支撑。大数据时代的来临随着科技的飞速发展和互联网的广泛普及,我们迎来了一个被称为“大数据时代”的全新时代。这个时代,数据无处不在,无时不刻不在增长,其规模之大
- Spark面试整理-Spark是什么?
不务正业的猿
面试Sparkspark大数据分布式
ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统,它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的,并于2010年开源。自那时起,Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点:速度:Spark使用了先进的DAG(有向无环图)执行引擎,可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方面
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最笨的羊羊
日常分享专栏Debezium日常分享系列Debezium2.5稳定版本MySQL连接器配置示例Connector参数详解
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盛溪的猫猫
感悟大数据英语加拿大
目录请介绍一下大数据主要是干什么的?决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施国际化学生生活大语言模型目前的问题卡尔加里经济地理和气候文化和活动教育交通绿色城市AVL树的旋转单右旋(LL旋转)单左旋(RR旋转)左右旋(LR旋转)右左旋(RL旋转)请介绍一下大数据主要是干什么的?大数据是一个涉及从极其庞大和复杂的数据集中提
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文章目录示例代码原理总是kafka数据源可以是有界数据源,也可以是无界数据源示例代码publicstaticvoidmain(String[]args){StreamExecutionEnvironmentenv=StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();env.setParallelism
- GEE在灾害预警中的遥感云大数据应用及GPT模型辅助分析
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随着遥感技术的快速发展,云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据,我们能够实时获取灾害发生地的影像信息,为灾害预警、应急响应提供有力支持。同时,在水体与湿地监测方面,遥感云大数据也发挥着重要作用,帮助我们了解水体的分布、变化以及湿地的生态状况。近年来,GPT模型在自然语言处理领域取得了显著成果,其强大的文本生成和理解能力为遥感云大数据的应用提供了新的可能。通过将GPT模型与遥
- 大数据毕设 图像识别-人脸识别与疲劳检测 - python opencv
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python算法
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大数据开发(Hive面试真题)1、举几个Hive开窗函数例子?什么要有开窗函数,和聚集函数区别?2、说下Hive是什么?跟数据仓库区别?3、Hive架构?4、Hive数据倾斜以及解决方案?5、Hive如果不用参数调优,在map和reduce端应该做什么?6、Hive的三种自定义函数是什么?实现步骤与流程?它们之间的区别?作用是什么?7、Hive分区和分桶的区别?8、Hive的执行流程?9、Hive
- 【大数据面试题】014 Flink CDC 用过吗,请简要描述
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一步一个脚印,一天一道面试题。FlinkCDC的诞生背景FlinkCDC的全称是ChangeDataCapture(变更数据捕获)每一项技术的诞生都是为了解决某个问题,某个痛点。而FlinkCDC的诞生就是为了解决在读取,监控MySQL这样的数据库时,不会因为读取数据库,对数据库本身造成压力,影响性能。同时,保证了数据源的准确,正确。FlinkCDC原理方式一:通过查询来获取更新的数据。如查询数据
- 云服务器 linux 扩容后不生效问题
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//查看磁盘信息fdisk-ldf-h//操作mount/dev/vda//文件系统类型是xfs执行下面xfs_growfs/dev/vda1//如果有必要就重启服务器init6
- Kafka主题二三事
慢一点,细一点
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客户端如果订阅了多次主题,则以最后一次为主,例如consumer.subscribe(Arrays.asList(topic1));consumer.subscribe(Arrays.asList(topic2));则订阅的只有topic2。消费者订阅主题是支持正则表达式,这样如果有新topic上线,并且匹配正则,则也会消费到这个新topic的内容,比如consumer.subscribe(Pat
- 【大数据】Flink SQL 语法篇(五):Regular Join、Interval Join
G皮T
#FlinkSQL大数据flinksqlRegularJoinIntervalJoin双流Join
《FlinkSQL语法篇》系列,共包含以下10篇文章:FlinkSQL语法篇(一):CREATEFlinkSQL语法篇(二):WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇(三):窗口聚合(TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE)FlinkSQL语法篇(四):Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇(五):RegularJoin、I
- 有一点动心
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《有一点动心》是6月4日新上映的一部影片,在香山国际影城的支持下,与水姐观影群的伙伴们共同观看了这部影片。随着社会意识形态的不断变化,人们对感情的态度,也呈现出多元化的状态。爱情,自从人类诞生之日起,不论朝代如何更替变迁,都是生命的一大核心主题,演绎出无数个动人的故事,让经历者体验其中,让倾听者无比动容。从调查出来的大数据来看,适龄人群的不婚比例,是空前高的一个数字,越来越多的适婚人士,加入了不婚
- 大数据开发(Kafka面试真题-卷一)
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大数据kafka面试
大数据开发(Kafka面试真题)1、请解释以下ApacheKafka是什么?它在大数据系统中的角色是什么?2、请解释以下Kafka的工作原理和它与传统消息队列服务的不同之处?3、解释以下ApacheKafka的作用以及它与常见消息队列系统(如RabbitMQ)之间的区别?4、如何使用ApacheKafka来实现实时数据流处理?5、Flinkcheckpoint和Kafkaoffset的关联是什么?
- 什么是分布式搜索引擎
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什么是分布式搜索引擎搜索引擎所谓搜索引擎,就是根据用户需求与一定算法,运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术,如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等,为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等,同时可添加其他一系列辅助模块,以为用户创造更好的网络使用环境。分布
- 挑战杯 大数据商城人流数据分析与可视化 - python 大数据分析
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0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于大数据的基站数据分析与可视化该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:3分更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate课题背景随着当今个人手机终端的普及,出行群体中手机拥有率和使用率已达到相当高的比例,手
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- linux安装单机版spark3.5.0
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一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架,正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎,以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0三、spark环境变量配置exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391exportJRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391/jr
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创建密钥仓库以及CA创建密匙仓库,用户存储证书文件keytool-keystoreserver.keystore.jks-aliashello_kafka-validity100000-genkey创建CAopensslreq-new-x509-keyoutca-key-outca-cert-days100000将生成的CA添加到客户端信任库keytool-keystoreclient.trust
- 了解比特币分叉:演变与分歧
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BlockChain比特币区块链比特币比特币分叉web3
文章目录一、分叉的定义1.1软件分叉1.2共识分叉二、货币分叉类型2.1软件分叉2.2Blackcoin三、共识分叉和扩容争论3.1比特币软分叉3.2扩容辩论和硬分叉提案3.31MB块限制的起源3.4早期对区块大小的不满3.5展开辩论四、三剑客——BTC、BCH和BSV4.1比特币(BTC)4.2比特币现金(BCH)4.3比特币SV(BSV)免责声明:观点来自原文作者,与本人无关,文章仅供参考学习
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/