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Python, C ++开发家庭开支 Geeker-2025 python c++
开发一款**家庭开支数字化记录与结算App**是一个非常有意义的项目，旨在帮助家庭用户高效管理开支、记录消费、分析财务状况，并提供结算和预算管理功能。以下是基于**Python**和**C++**的开发方案，结合两者在数据处理、实时通信和系统开发中的优势。---##1.**项目需求分析**家庭开支数字化记录与结算App的核心功能包括：1.**用户管理**：-用户注册、登录，支持家庭成员管理。2.*
[从零开始学习JAVA] Stream流 Cools0613 从0开始学Java 学习
前言：本文我们将学习Stream流，他就像流水线一样，可以对我们要处理的对象进行逐步处理，最终达到我们想要的效果，是JAVA中的一大好帮手，值得我们了解和掌握。（通常和lambda匿名内部类方法引用相配合）Stram流：Stream流的核心思想是函数式编程（注意返回值必须是对象本身才能），它倡导将数据处理过程看作是一系列的转换操作。这种思想与传统的命令式编程方式不同，传统的命令式编程方式强调对数据
MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型三花AI 三花AI 人工智能 LLM大模型
是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！
鸿蒙开发：ArkTs字符串string
前言本文代码案例基于Api13。字符串在实际的开发中还是非常重要的，牵扯到的用法也是比较多的，比如字符串中的查找，替换，切割等等。字符串（String）是由零个或多个字符组成的有限序列，在计算机编程和数据处理中广泛使用。字符串可以包含字母、数字、标点符号、空格，甚至可以是空字符串（即不包含任何字符的字符串）。字符串是文本信息的基本表示形式，在几乎所有编程语言中都有专门的字符串数据类型或类来处理它们
从原理到实践：Go 语言内存优化策略深度解析叶间清风1998 服务器 linux 网络
目录一、引言二、Go语言内存管理基础原理2.1栈与堆内存分配2.2垃圾回收机制剖析三、内存优化策略与实践3.1合理使用指针传递3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5减少闭包导致的变量逃逸四、内存优化工具与性能分析4.1pprof工具的使用4.2其他性能分析辅助手段五、不同场景下的内存优化案例分析5.1高并发Web服务场景5.2大数据处理与分析场景六、总结与展
PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例苏雨流丰机器学习 pytorch 人工智能 python 机器学习深度学习
文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程，并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下
python画图怎么调色_Python气象数据处理与绘图(19)：如何使用NCL色板(调色盘思路相同)... weixin_39710295 python画图怎么调色
一、使用NCL色板(使用调色盘文件思路相同)NCL的色板十分丰富，几乎可以涵盖平常所需。详见：传送门那么我们能否将NCL的色板用在python中呢？答案当然是可以的。我在气象家园发现了个帖子，楼主自己封装了一个包，可以在python中调用NCL的色板，详见：传送门，一般来说这个包足够大家日常使用了。一些想进一步了解原理并且进行扩展应用的朋友，可以接着往下看。其基本原理就是读取NCL色板的.rgb文
Python 数据分析实战：宠物经济行业发展洞察萧十一郎@ python python 数据分析宠物
目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1宠物用品用户满意度分析2.4.2宠物用品销售与价格关系分析2.4.3宠物经济行业未来发展预测三、主要的代码难点解析3.1数据收集3.2数据清洗-销售数据处理3.3数据分析-宠物用品用户满意度分析3.4数据分析-宠物用品销售与价格关系分析3.5数据可视化四、可能改进的代码4.1数据收集改进4.2数据清
阿里云国际站代理商：为什么边缘计算需要分布式防护？聚搜云—服务器分享阿里云边缘计算分布式
1.边缘计算的分布式特性边缘计算将数据处理和存储从集中式的云中心迁移到了靠近数据源的边缘节点，这些节点通常分布广泛且数量众多。这种分布式架构虽然带来了低延迟、高带宽和高可靠性的优势，但也增加了安全防护的复杂性。因为每个边缘节点都可能成为潜在的攻击目标，且攻击面随着节点数量的增加而扩大。2.安全风险的增加数据泄露风险：边缘节点处理和存储用户数据，如果这些节点的安全措施不足，数据可能会被窃取或泄露。物
使用E2B数据分析沙盒进行文件分析 qahaj 数据分析数据挖掘 python
使用E2B数据分析沙盒进行文件分析在现代数据分析中，运行环境的安全性与灵活性是确保数据处理高效可靠的关键因素。E2B提供了一个数据分析沙盒，能够在隔离的环境中安全地执行代码，非常适合构建诸如代码解释器或类似于ChatGPT的高级数据分析工具。在这篇文章中，我将演示如何使用E2B的数据分析沙盒来对上传的文件进行分析，为您提供一个强大的Python代码示例。核心原理解析E2B的数据分析沙盒为开发者提供
从MVC实战学习网站编写（一）初识MVC 璞瑜无文 MVC 架构 mvc 设计结构
前情概要：曾是学生时代的我，初识架构是一个传说中的三层架构。这可是鼻祖啊！因为我个人认为这是第一个让我明白高内聚低耦合的一种写代码的方式。刚接触写程序统统都是把所有的东西放一起，自己找一段代码得花很长时间（哪个时候还不知道VS有F12的存在）。简单的说就是UI层（界面），BLL层（业务处理），DAL层（数据处理）。就是分工明确在不同的包里分别编译，便于管理。今天我们从MVC基础开始穿插Knocko
使用SQL-PGVector进行PostgreSQL与语义搜索/RAG的结合 fgayif sql postgresql 数据库 python
在现代数据密集型应用中，语义搜索和检索增强生成（RAG）技术越来越受欢迎。通过结合PostgreSQL和pgvector扩展，我们可以实现高效的语义搜索。本文将深入探讨如何配置和使用SQL-PGVector，实现强大的数据查询能力。技术背景介绍PostgreSQL是一个功能强大的开源关系数据库，在处理结构化数据方面具备优势。为了增强其在非结构化数据处理中的能力，我们可以使用pgvector扩展，该
大数据学习（75）-大数据组件总结 viperrrrrrr 大数据 impala yarn hdfs hive CDH mapreduce
大数据学习系列专栏：哲学语录:用力所能及，改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话，请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦一、CDHCDH（ClouderaDistributionIncludingApacheHadoop)是由Cloudera公司提供的一个集成了ApacheHadoop以及相关生态系统的发行版本。CDH是一个大数据平台，简化和加速了大数据处理分析的部署和管理。CDH提供Hadoop的
FPGA基带平台射频数据处理装置及验证系统设计与方法 BE东欲
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：FPGA在射频数据处理领域拥有灵活性和高性能，广泛用于通信、雷达、卫星导航等。本资料包重点介绍FPGA基带平台在数字信号处理中的应用，包括调制解调、滤波和FFT等任务。涵盖射频数据处理装置结构，验证系统设计和实施，以及相关工具的使用方法。为学习者提供实践经验和理论知识，助力开发高效可靠的通信系统。1.FPGA在射频数据处理中的应用数字信号处理（DSP）是现代电
Python 自动探索性数据分析库———KLib 若木胡 tools python 数据分析开发语言
Python自动探索性数据分析库——KLib一、引言在当今数据驱动的时代，数据分析师和科学家们面临着海量的数据需要处理和分析。探索性数据分析（EDA）作为数据处理流程中的关键环节，旨在帮助人们快速理解数据的特征、分布、相关性等重要信息，从而为后续的深入分析、建模以及决策提供坚实的基础。Python以其丰富的生态系统和强大的功能在数据分析领域占据着重要地位，而KLib则是其中一款专注于自动探索性数据
源码篇：python生成《蔬菜店销售数据分析报告》案例 IT小本本 python python 数据分析开发语言
本文将通过Python实现一个完整的蔬菜销售数据分析项目，涵盖数据生成、清洗、分析及可视化全流程。我们将利用模拟数据生成技术创建90天的销售记录，通过Pandas进行数据处理，结合Matplotlib和Seaborn实现多样化的可视化图表，并最终生成动态交互报告。一、数据生成：模拟真实销售场景为了模拟真实的蔬菜销售数据，我们设计了包含10种蔬菜（白菜、土豆、西红柿等）的90天销售记录。数据生成逻辑
存算一体与存算分离：架构设计的深度解析与实现方案克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗大数据数据库
随着数据量的不断增大和对计算能力的需求日益提高，存算一体作为一种新型架构设计理念，在大数据处理、云计算和人工智能等领域正逐步引起广泛关注。在深入探讨存算一体之前，我们需要先了解存储和计算的基本概念，以及存算分离和存算一体之间的区别。什么是存算一体？存算一体，顾名思义，是将数据存储与计算资源紧密结合，形成一个统一的架构。在这种架构下，存储和计算不仅在物理层面上结合，更在架构设计上深度融合。具体来说，
优化Apache Spark性能之JVM参数配置指南 weixin_30777913 jvm spark 大数据开发语言性能优化
ApacheSpark运行在JVM之上，JVM的垃圾回收（GC）、内存管理以及堆外内存使用情况，会直接对Spark任务的执行效率产生影响。因此，合理配置JVM参数是优化Spark性能的关键步骤，以下将详细介绍优化策略和配置建议。通过以下优化方法，可以显著减少GC停顿时间、提升内存利用率，进而提高Spark作业吞吐量和数据处理效率。同时，要根据具体的工作负载和集群配置进行调整，并定期监控Spark应
【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理猿享天开人工智能数学基础专讲人工智能机器学习无监督学习降维
深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（CurseofDimensionality）。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
【Kafka高级】Kafka性能优化与调优实践全栈追梦人 kafka 性能优化 linq
在大规模数据处理和实时消息传递场景中，Kafka的性能优化至关重要。本文将从生产者性能优化、消费者性能优化以及集群性能调优三个方面展开，结合实际代码示例和配置参数，帮助读者更好地理解和应用Kafka性能优化策略。一、生产者性能优化Kafka生产者的性能直接影响消息发送的效率和系统的吞吐量。以下是一些关键优化策略：1.1批量发送生产者会将消息批量发送到Kafka，减少网络请求次数。以下参数对批量发送
C++,Go 语言开发危险化学品流动跟踪APP Geeker-2025 c++golang
开发一款危险化学品流动跟踪APP是一个非常重要且复杂的项目，主要用于监控和管理危险化学品的运输、存储和使用过程，确保其符合安全规范，防止泄漏、误用或其他安全事故。该APP需要具备实时跟踪、数据记录、报警机制、权限管理等功能。C++和Go语言的结合在这个项目中可以发挥各自的优势：C++适合高性能计算、底层硬件交互和实时数据处理，而Go语言适合高性能后端服务、并发处理和分布式系统。---##1.**项
正则表达式：文本处理的瑞士军刀六七_Shmily 数据结构与算法分析算法
正则表达式：文本处理的瑞士军刀正则表达式（RegularExpression，简称Regex）是一种用于匹配、查找和操作文本的强大工具。它通过定义一种特殊的字符串模式，可以快速地在文本中搜索、替换或提取符合特定规则的内容。正则表达式广泛应用于编程、文本编辑、数据处理等领域，是每个开发者必备的技能之一。一、正则表达式的核心概念1.模式（Pattern）正则表达式的核心是一个模式字符串，它定义了需要匹
大模型微调归一码字人工智能
文章目录前言一、使用的库二、数据预处理1.引入库2.读入数据3.对数据进行预处理4.转换为json格式文件三，使用算子分析数据并进行数据处理四，划分训练集和测试集五，编写训练脚本开始训练六，进行模型推理人工评估总结前言这是使用知乎评论进行模型微调，让模型输出更加通畅接近人的使用语言一、使用的库modelscope：提供模型、数据集下载能力data-juicer：提供数据集处理能力ms-swift：
StarRocks 主键（Primary Key）深度解析数据库数据分析主键缓存物化视图
一、StarRocks产品简介StarRocks是一款高性能分析型数据库，专为海量数据的实时分析而设计。作为新一代湖仓（Lakehouse）加速引擎，StarRocks融合了MPP架构和列式存储引擎的优势，能够支持亿级数据秒级查询响应。核心特性：全面的数据模型：支持明细模型、主键模型和聚合模型，满足多样化业务场景实时数据分析：提供高效的数据导入与更新能力，支持实时数据处理分布式架构：采用无共享（S
python读取excel数据和提取图片我就是全世界 python excel 开发语言
1.引言1.1日常工作中Excel的使用在现代办公环境中，Excel（电子表格软件）是数据管理和分析的重要工具之一。无论是财务报表、销售数据、项目管理还是日常报告，Excel都扮演着不可或缺的角色。其强大的数据处理能力、灵活的格式设置以及丰富的图表功能，使得Excel成为各行各业专业人士的首选工具。Excel的主要功能包括：数据录入与管理：用户可以轻松输入、编辑和管理大量数据。数据分析：通过内置的
算力技术演进与多场景融合路径智能计算研究中心其他
内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中，芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升，如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时，模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中，工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制，医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理，而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
H800核心性能优化技术智能计算研究中心其他
内容概要作为新一代AI加速卡的核心创新载体，H800通过异构计算架构与动态能效管理技术的协同设计，实现了从硬件底层到应用层的系统性优化。其技术突破聚焦于张量核心重构带来的计算密度提升、混合精度运算对资源利用率的增强，以及智能散热方案在复杂负载场景下的稳定性保障。这些创新不仅显著提升了30%以上的能效比，更通过精细化任务调度机制，解决了深度学习训练中高并发数据处理与模型参数同步的效率瓶颈。值得关注的
详解如何通过Python的BeautifulSoup爬虫+NLP标签提取+Dijkstra规划路径和KMeans聚类分析帮助用户规划旅行路线 mosquito_lover1 python beautifulsoup 爬虫 kmeans 自然语言处理
系统模块：数据采集模块（爬虫）：负责从目标网站抓取地点数据（如名称、经纬度、描述等）数据预处理模块（标签算法）：对抓取到的地点数据进行清洗和分类。根据地点特征（如经纬度、描述文本）打上标签（如“适合家庭”、“适合冒险”）。地理数据处理模块（地图API）：使用地图API获取地点的详细信息（如地址、距离、路径等）。计算地点之间的距离或路径。路径规划模块：根据用户输入的起点和终点，规划最优路径。支持多种
AI推动地理信息系统（GIS）软件的创新发展与应用拓展酥脆可口 facebook
摘要地理信息系统（GIS）软件作为空间数据处理与分析的核心工具，在城市规划、资源管理、环境监测等领域发挥着关键作用。本文深入探讨人工智能（AI）如何推动GIS软件的创新发展，分析AI技术在提升空间数据分析能力、优化地图制图、拓展应用场景等方面的重要作用，剖析面临的挑战，并对未来发展趋势进行展望，旨在为GIS行业借助AI实现升级提供理论与实践参考。一、引言传统GIS软件主要依赖基于规则的分析方法和人
Hive与Spark的UDF：数据处理利器的对比与实践窝窝和牛牛 hive spark hadoop
文章目录Hive与Spark的UDF：数据处理利器的对比与实践一、UDF概述二、HiveUDF解析实现原理代码示例业务应用三、SparkUDF剖析-JDBC方式使用SparkThriftServer设置通过JDBC使用UDFSparkUDF的Java实现（用于JDBC方式）通过beeline客户端连接使用业务应用场景四、Hive与SparkUDF在JDBC模式下的对比五、实际部署与最佳实践六、总结
java数字签名三种方式知了ing java jdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的 1，RSA String password="test"; // 1.初始化密钥 KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA"); keyPairGenerator.initialize(51
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1>、Hibernate是数据访问层框架，是一个ORM(Object Relation Mapping)框架，作者为:Gavin King 2>、搭建Hibernate的开发环境 a>、添加jar包: aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
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读取磁盘文件txt，并输入String 一炮送你回车库 String
public static void main(String[] args) throws IOException { String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt"); System.out.println(fileContent);
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最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码，之前看过C++/lua写的服务器引擎代码，引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能，这也是现在很多游戏服务器的优化方向，在引擎层面去解决数据同步和数据持久化，数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
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activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装 activiti5一共23张表 Activiti的表都以ACT_开头。第二部分是表示表的用途的两个字母标识。用途也和服务的API对应。 ACT_RE_*: 'RE'表示repository。这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源（图片，规则，等等）。 A
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在service类前加上@Transactional，声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。 Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
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【Kafka一】Kafka入门 bit1129 kafka
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Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象，其实是代理对象的实例，并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象，那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢？为了说明问题，假设有个Service类叫AService，它的Spring事务代理类为AProxyService，AService实现了一个接口
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bootstrap-dropdown组件是个烂东西，我读后的整体感觉。一个下拉开菜单的设计： <ul class="nav pull-right"> <li id="fat-menu" class="dropdown">
读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator 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/ /* * 中介者模式（Mediator）：用一个中介对象来封装一系列的对象交互。 * 中介者使各对象不需要显式地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。 * * 在我看来，Mediator模式是把多个对象（
常用代码记录 chenjunt3 UI Excel J#
1、单据设置某行或某字段不能修改 //i是行号,"cash"是字段名称 getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false); //取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了 getBillC
搜索引擎与工作流引擎 comsci 算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作，(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了，偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍，我发现这样一个关系(仅仅是猜想) -----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论，至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
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About Health Monitor Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database. About Health Monitor Checks Health M
JSON字符串转换为对象 dieslrae java json
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
C语言学习八结构体，综合应用，学生管理系统 dcj3sjt126com C语言
实现功能的代码： # include <stdio.h> # include <malloc.h> struct Student { int age; float score; char name[100]; }; int main(void) { int len; struct Student * pArr; int i,
vagrant学习笔记 dcj3sjt126com vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant 1. vagrant virtualbox 下载安装 https://www.vagrantup.com/downloads.html https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 查看安装在命令行输入vagrant 2.
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1.Tomcat线程池修改tomcat的server.xml文件： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
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一个不错的shell 脚本教程入门级建立一个脚本　　Linux中有好多中不同的shell，但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程，因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash（但是在大多数情况下，这些脚本同样可以在 bash的大姐，bourne shell中运行）。　　如同其他语言一样
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Linux设置tomcat开机启动 liuxingguome tomcat linux 开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6 然后把以下英文部分复制过去。（注意第一句#!/bin/sh如果不写，就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。 #!/bin/bash # # /etc/rc.d/init.d/tomcat # init script for tomcat precesses
第13章 Ajax进阶（下） onestopweb Ajax
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http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE Quite useful, especially this part: SAP BW connectivity For t
Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle java jvm 多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目可以在属性文件中配置，那么使它成为
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今天向大家分享正则表达式大全，它可以大提高你的工作效率正则表达式也可以被当作是一门语言，当你学习一门新的编程语言的时候，他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义，但是很多时候，你不得不阅读一些教程，或文章来理解这些简单的描述模式。一、校验数字的表达式数字：^[0-9]*$ n位的数字：^\d{n}$ 至少n位的数字：^\d{n,}$ m-n位的数字：^\d{m,n}$

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