- Python生态系统中拥有丰富的第三方库
___Y1
pythonpython
Python生态系统中拥有丰富的第三方库,这些库覆盖了几乎所有领域,包括科学计算、数据分析、机器学习、人工智能、Web开发等。这些库的存在极大地丰富了Python的功能,使其成为一门强大而灵活的编程语言。以下是一些常用的Python第三方库:1.**科学计算与数据处理:**-**NumPy:**提供高性能的多维数组对象,以及相关工具,用于处理这些数组。-**Pandas:**提供数据结构和数据分析
- 实时数据处理与模型推理:利用 Spring AI 实现对数据的推理与分析
drebander
AI编程spring人工智能
在现代企业中,实时数据处理与快速决策已经成为关键需求。通过集成SpringAI,我们不仅可以高效地获取实时数据,还可以将这些数据输入到AI模型中进行推理与分析,以便生成实时的业务洞察。本文将讲解如何通过SpringAI实现实时数据的获取、处理和基于AI模型的推理与分析。我们将探讨整个流程,从数据获取到推理结果的展示,并介绍实际的应用场景。1.系统架构设计实时数据处理和推理系统通常涉及以下几个核心模
- 解锁C#泛型:代码世界的万能钥匙
步、步、为营
c#前端.net.netcore
一、引言:开启泛型大门在C#的编程世界中,我们常常面临这样的挑战:如何编写高效、灵活且可维护的代码?当需要处理不同数据类型但逻辑相似的情况时,如果没有合适的工具,代码可能会变得冗长、重复且难以管理。而C#泛型的出现,就像一把万能钥匙,为我们打开了通往高效编程的大门。想象一下,你正在开发一个数据处理系统,其中包含对整数、字符串和自定义对象的排序操作。在没有泛型的情况下,你可能需要为每种数据类型编写独
- 使用scikit-learn实现线性回归对自定义数据集进行拟合
Luzem0319
scikit-learn线性回归python
1.引入必要的库首先,需要引入必要的库。scikit-learn提供了强大的机器学习工具,pandas和numpy则用于数据处理,matplotlib用于结果的可视化。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinear
- 使用PyTorch实现逻辑回归:从训练到模型保存与加载
Luzem0319
pytorch逻辑回归人工智能
1.引入必要的库首先,需要引入必要的库。PyTorch用于构建和训练模型,pandas和numpy用于数据处理,matplotlib用于结果的可视化。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDatasetimportpandasaspdimport
- 第三章:实时流数据处理与分析
深度学习客
大数据技术进阶linqc#数据分析
目录3.1流处理框架深入解析与实战Flink与KafkaStreams的性能对比:事件驱动架构的代码实现1.ApacheFlink:流处理的“性能怪兽”2.KafkaStreams:轻量级、低延迟的流式处理框架实时异常检测与报警系统:结合FlinkCEP(ComplexEventProcessing)进行实现3.2低延迟流处理优化数据流式计算中的状态管理与容错机制:FlinkCheckpointi
- Upgini: 智能数据搜索与丰富化引擎 - 提升机器学习和人工智能模型准确性的利器
2401_87189860
人工智能机器学习
Upgini:智能数据搜索与丰富化引擎在当今数据驱动的世界中,机器学习和人工智能模型的准确性至关重要。然而,提高模型准确性往往是一项艰巨的任务,需要大量的特征工程和数据处理工作。幸运的是,Upgini这一创新的Python库为数据科学家和机器学习工程师提供了一个强大的解决方案。Upgini的核心功能Upgini是一个智能数据搜索和丰富化引擎,专为机器学习和AI设计。它的主要功能包括:自动特征发现与
- FragPipe: 一个强大的蛋白质组学数据分析平台
2401_87189860
数据分析数据挖掘
FragPipe简介FragPipe是一个由Nesvizhskii实验室开发的综合性蛋白质组学数据分析平台。它以MSFragger搜索引擎为核心,集成了多种功能强大的分析工具,为研究人员提供了从原始数据处理到生物学解释的一站式解决方案。FragPipe具有用户友好的Java图形用户界面(GUI),同时也支持命令行模式,可以在Windows、Linux或云环境中运行。FragPipe的主要特点快速高
- C++和Python实现SQL Server数据库导出数据到S3并导入Redshift数据仓库
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c++python数据库数据仓库sqlserver
用C++实现高性能数据处理,Python实现操作Redshift导入数据文件。在VisualStudio2022中用C++和ODBCAPI导出SQLServer数据库中张表中的所有表的数据为CSV文件格式的数据流,用逗号作为分隔符,用双引号包裹每个数据,字符串类型的数据去掉前后的空格,数据中如果包含双引号,则将一个双引号替换为两个双引号,创建gzip压缩文件,输出数据流写入到gzip压缩文件包中的
- 度量年报中MD&A部分的信息含量的Python代码
Xiaorui~
文本分析会计学pythonpandas开发语言
研究需求:度量年报中管理层讨论与分析部分的信息含量的代码,环境为python3,可更改年报的选取时间。代码实现:首先,需要安装tika和pandas库,tika用于解析PDF文件,pandas用于数据处理。可以使用以下命令进行安装:!pipinstalltika!pipinstallpandas然后,需要下载年报的PDF文件,并将其放置在指定路径下。接下来,可以使用以下代码对管理层讨论与分析部分进
- 一线大厂的 MQ 组件实现思路和架构设计思路
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java开发语言程序人生单元测试python
首先来看看一线大厂的架构图一线大厂的架构图如上图所示,中间是我们的MQ集群架构,在上层利用keepalived和HA-Proxy,最下面是两个大的MQ集群做一个高可用。当然了,在实际大厂里面可能就不止两个集群了,可以是很多个集群,然后集群之间利用federration插件进行数据同步。上面的生产端组件:这里面可能就有很多的架构设计,比如生产端怎么对一个容器进行缓存,举个例子,我们生产端发送消息,都
- 电商数据高效处理,离不开API接口技术的支持
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在当今数字化、信息化高速发展的时代,电子商务(电商)行业以其便捷性、高效性和全球化特点,成为了推动经济发展的重要力量。电商平台的成功运作,离不开大量数据的处理与分析,而高效的数据处理则是电商平台得以持续优化用户体验、提升运营效率、实现精准营销的关键。在这一过程中,API(ApplicationProgrammingInterface,应用程序编程接口)接口技术发挥了至关重要的作用。本文将从API接
- RAG技术架构深度解析(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
Python_chichi
程序员互联网大模型架构人工智能机器学习语音识别
本文主要介绍了RAG技术架构在AI编程中的创新应用及其面临的挑战。文章深入分析了RAG技术架构的兼容性、实时性和智能化水平等方面的问题,并提出了相应的改进措施,如加强标准化建设、引入实时数据处理技术和先进算法模型。同时,文章预测了RAG技术架构在智能化水平持续提升、跨领域融合加速以及数据隐私与安全保障方面的未来发展趋势。最后,文章回顾了RAG技术在AI编程领域的应用成果,并展望了其广阔的应用前景,
- 如何规划一台 Linux 主机,步骤是怎样?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
linuxjava架构
规划一台Linux主机,尤其是为了部署Java架构的应用程序,涉及多个步骤。下面我将列出一个基本的规划流程,并提供一些代码示例和建议来帮助你理解如何进行这样的规划。由于思维导图难以通过文本形式表达,我会以结构化的方式描述这个过程,你可以根据这个结构创建自己的思维导图。规划Linux主机(Java应用)1.确定需求应用程序需求:确定Java应用的具体需求,包括预计的用户数量、数据处理量等。硬件资源评
- 分布式数据库:架构、挑战与未来趋势
我的运维人生
分布式数据库架构运维开发技术共享
分布式数据库:架构、挑战与未来趋势在数字化时代,数据已成为企业的核心资产。随着数据量的爆炸性增长和业务需求的多样化,传统的集中式数据库已难以满足现代应用对于高可用性、可扩展性和性能的需求。分布式数据库以其独特的优势,如数据的高可用性、容错性和可扩展性,逐渐成为解决大规模数据处理问题的关键技术。本文将深入探讨分布式数据库的架构、面临的挑战以及未来的发展趋势,并通过代码示例展示其实际应用。一、分布式数
- Pandas基础05(数据的映射/replace()、rename()、map()、apply() 和 transform())
XYX的Blog
数据分析与可视化pandas
数据映射:使用Pandas进行高效的数据处理在数据分析中,我们经常需要对数据进行处理、转换和映射。Pandas提供了许多强大的方法来帮助我们高效地完成这些任务。本文将介绍几个常用的映射函数,并展示它们在实际数据处理中的应用。具体来说,我们将介绍replace()、rename()、map()、apply()和transform()函数,这些都是非常常见的用于数据映射的操作。1.replace()函
- 边缘存储如何高效存储和调用数据?
Jtti
边缘计算
边缘存储(EdgeStorage)是将数据存储和处理推向网络的边缘设备,而不是将所有数据都发送回中心化的数据中心。它的主要优势在于减少延迟、节省带宽,并提高数据处理效率。要高效存储和调用数据,边缘存储需要结合合理的技术架构、存储策略和管理机制。以下是实现高效边缘存储和数据调用的几个关键策略:1.数据分层存储(1)边缘层边缘设备通常具有限制的计算和存储资源。将不需要实时访问的数据或低频访问的数据保存
- NASA锂电池容量增量数据处理
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matlab
Matlab电池充放电画图nasaB005即5号电池在1.5A的恒流(CC)模式下充电,直到电池电压达到4.2V,然后继续以恒压(CV)模式充电,直到充电电流下降到20mA。在恒流(CC)2A水平下放电,直到电池电压分别降至2.7V、2.5V、2.2V和2.5V(电池5、6、7和18)。阻抗测量通过电化学阻抗谱(EIS)频率扫描进行,范围从0.1Hz到5kHz。当电池达到寿命结束(EOL)标准时,
- 大数据和智能数据应用架构系列教程之:大数据与人工智能
AI天才研究院
AI实战大数据AI人工智能Python实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍概述“大数据”是指海量、高维、多样化的数据集合。随着人类对数据处理和管理的需求越来越复杂,越来越依赖机器学习、人工智能等新兴技术。在过去的一段时间里,越来越多的人开始关注到“大数据”这一颗龙头。如今,“大数据”已经成为一个新的名词,它既包含了大量的数据,也带来了巨大的价值。因此,研究、开发、应用“大数据”技术也逐渐成为各行各业的专业人才需求。在这个快速发展的
- Scala在大数据和分布式计算领域的应用与优势
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大数据和分布式计算是当今信息技术领域的热点话题,它们处理着海量数据并需要高效的计算能力。Scala,作为一种多范式编程语言,因其在并发编程和函数式编程方面的优势,成为大数据和分布式计算领域的理想选择。本文将探讨Scala在这些领域的应用,并分析其带来的优势。1.大数据和分布式计算的挑战在大数据时代,数据量呈指数级增长,传统的数据处理方法已经无法满足需求。分布式计算提供了一种解决方案,通过在多个物理
- 【Python】探索自然语言处理的利器:THULAC 中文词法分析库详解
技术无疆
Python人工智能自然语言处理人工智能python数据挖掘机器学习深度学习神经网络
THULAC(THULexicalAnalyzerforChinese)是清华大学开发的一款中文词法分析工具,集成了分词和词性标注两大功能。THULAC拥有强大的分词能力和高效的词性标注,适用于多种中文文本处理场景。该工具能够在保证高准确率的同时保持较快的处理速度,非常适合大规模中文数据处理。⭕️宇宙起点THULAC的特点安装与配置1.使用pip安装2.使用GitHub源码安装♨️使用方法1.分词
- python制作日历_Python如何绘制日历图和热力图
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本文以2019年全国各城市的空气质量观测数据为例,利用matplotlib、calmap、pyecharts绘制日历图和热力图。在绘图之前先利用pandas对空气质量数据进行处理。数据处理从网站下载的数据为逐小时数据,每天一个文件。如果要绘制全年的日历图或者热图,首先要将所有的数据进行合并处理。下载好数据之后,将数据解压到当前目录的2019文件夹内,然后处理数据:importglobfromdat
- 利用MATLAB实现多重分形维数计算:理论解析与实战指南
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利用MATLAB实现多重分形维数计算:理论解析与实战指南引言多重分形(Multifractal)理论作为现代复杂系统分析的重要工具,广泛应用于物理学、地球科学、生物医学、金融工程等多个领域。其通过分析数据的多重分形维数,可以揭示出系统内在的复杂性和不均匀性。本文将详细介绍多重分形的基础理论,并结合MATLAB实现多重分形维数的计算,提供详尽的代码示例和数据处理指南,以便于读者在实际工作中应用。多重
- 鸿蒙学习自由流转与分布式运行环境-价值与架构定义(1)
技术分享,共享成长
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文章目录价值与架构定义1、价值2、架构定义随着个人设备数量越来越多,跨多个设备间的交互将成为常态。基于传统OS开发跨设备交互的应用程序时,需要解决设备发现、设备认证、设备连接、数据同步等技术难题,不但开发成本高,还存在安全隐私、兼容性、性能等诸多问题。为了适应万物互联时代的环境变化,鸿蒙系统构建了基于分布式运行环境所需要的基础设施,为开发者提供了基础的分布式框架能力,使开发者可以更方便的实现跨设备
- 分表数据通过canal同步数据
javacanal数据同步
项目使用的canal版本:1.1.4,使用rocketMQ进行消费之前项目中一直是单库单表进行数据同步,后面遇到分表数据也需要进行同步,数据表是用户登录数据:user_login_info_0、user_login_info_1...共分了10张表,但不想配置多个表与topic,想有一种正则的写法只配置一个就行,需要重点关注canal.instance.filter.regex与canal.mq.
- 深度学习-70-大语言模型LLM之基于大模型LLM与检索增强技术RAG的智能知识库
皮皮冰燃
深度学习人工智能深度学习语言模型
文章目录1RAG出现的背景2搭建过程2.1数据收集2.2数据处理2.2.1数据清洗与预处理2.2.2文本分块2.2.3微调数据格式统一2.3建立向量索引2.4大模型选择与微调3开源知识库项目3.1FastGPT3.2AnythingLLM3.3LangChain-Chatchat4商业化解决方案4.1百度智能云+千帆大模型知识库4.2阿里云PAI+向量检索5参考附录1RAG出现的背景自从2022年
- python 七 文件操作 读写Excel
空灵宫(Ethereal Palace)
pythonpythonexcel开发语言
在Python中,处理Excel文件通常使用以下库:openpyxl:支持读取和写入Excel2007+(.xlsx)文件。pandas:结合强大的数据处理能力,适合读取和操作Excel文件。xlrd/xlwt:支持旧版Excel(.xls),但已逐渐被替代。以下是使用openpyxl和pandas操作Excel的详细教程。1.使用openpyxl处理Excelopenpyxl是一个强大的库,支持
- JavaScript 数组拓展:方法与实例全解析
谢道韫689
javascript开发语言ecmascript
一、引言在JavaScript编程的广袤天地里,数组犹如万能的基石,稳稳承载着各式各样的数据处理与复杂逻辑构建的重任。随着JavaScript语言与时俱进、迭代更新,其数组拓展方法更是如繁花绽放,日益丰富强大,仿若为开发者精心打造了一把把通往高效编程巅峰的金钥匙。此刻,就让我们满怀热忱,深入这片知识的宝藏之地,细致入微地探究这些实用至极的数组拓展“神器”。二、ES6带来的数组新特性(一)数组解构赋
- PySpark数据处理过程简析
AI天才研究院
Python实战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1.简介PySpark是ApacheSpark的PythonAPI,可以用Python进行分布式数据处理,它在内存中利用了ApacheHadoopYARN资源调度框架对数据进行并行处理。PySpark可以直接使用Hadoop文件系统、HDFS来存储数据,也可以通过S3、GCS、ADLS等云存储平台保存数据。因此,在不同的数据源之间移动数据时,只需要复制一次数据就可以完成
- C语言算法实现:探索经典排序与查找算法的奥秘
奔跑吧邓邓子
项目实战算法c语言数据结构
目录一、引言二、排序算法2.1冒泡排序2.2选择排序2.3插入排序三、查找算法3.1顺序查找3.2二分查找四、算法应用场景与总结一、引言C语言,诞生于20世纪70年代,由贝尔实验室的DennisRitchie开发。作为一种通用的高级编程语言,C语言凭借其简洁高效、可移植性强以及对硬件的直接操控能力,在计算机科学领域占据着举足轻重的地位。从操作系统、嵌入式系统到游戏开发、数据处理等,C语言的身影无处
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
何必如此
jsp超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在