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程序员大数据数据仓库数据库
这里值得注意的是不要想着为每个字段建立索引,因为优先使用索引的优势就在于其体积小。索引有哪几种类型?主键索引:数据列不允许重复,不允许为NULL,一个表只能有一个主键。唯一索引:数据列不允许重复,允许为NULL值,一个表允许多个列创建唯一索引。可以通过ALTERTABLEtable_nameADDUNIQUE(column);创建唯一索引可以通过ALTERTABLEtable_nameADDUNI
- AI Agent:一场智能革命的开始
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在当今科技日新月异的时代,AI(人工智能)技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。其中,AIAgent作为AI领域的一个新兴分支,正逐渐展现出其巨大的潜力和价值。本文将深入探讨AIAgent的发展现状、核心优势以及未来的发展方向,带您领略这一前沿技术的无限魅力。一、AIAgent的发展现状:技术突破与广泛应用近年来,随着大数据、云计算和机器学习等技术的飞速发展,AIAgent的技术水平得
- C# 与.NET 日志变革:JSON 让程序“开口说清话”
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一、引言:日志新时代的开启在软件开发的漫长旅程中,日志一直是我们不可或缺的伙伴。它就像是应用程序的“黑匣子”,默默地记录着程序运行过程中的点点滴滴,为我们在调试、排查问题以及性能优化时提供关键线索。在早期,文本日志是我们最常用的记录方式,它简单直接,就像我们随手写下的日记,记录着事件发生的时间、内容等基本信息。然而,随着软件系统规模的不断扩大,架构日益复杂,尤其是在微服务、大数据分析以及云原生应用
- Hive架构及搭建方式
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Hive架构及搭建方式[TOC]前言本文档基于hive3.1.2编写hive的基础知识基本架构整个hive由hiveserver2和hive客户端组成hive客户端有三种,beeline、使用jdbc链接hiveserver、或使用hiveCLI(这个已经过时,hive官方已经不推荐,推荐beeline)hiveserver本身由hiveserver2和metastore组成metastore是h
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Python数据可视化,作为数据常用的必备技能,是目前大数据和数据分析的一个热门,而matplotlib库作为Python中最为常用和经典的二维绘图库,受到了很多人的青睐,最近已经和大家共同探讨了多种类型的图表的绘制,其中关于误差棒图,咱们已经在上次一起讨论过了,今天咱们继续深入研究误差棒图相关的知识。那今天咱们聊点什么呢?咱们一起探讨一下如何在Python中绘制带误差棒的柱状图和条形图吧!首先,
- hive数据类型
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数字类型TINYINT(1字节整数)SMALLINT(2字节整数)INT/INTEGER(4字节整数)BIGINT(8字节整数)FLOAT(4字节浮点数)DOUBLE(8字节双精度浮点数)示例:createtablet_test(astring,bint,cbigint,dfloat,edouble,ftinyint,gsmallint)时间类型TIMESTAMP(时间戳)(包含年月日时分秒毫秒的
- hive数据操作,导入导出
qzWsong
hive
数据导入导出将数据文件导入hive的表方式1:导入数据的一种方式:手动用hdfs命令,将文件放入表目录;方式2:在hive的交互式shell中用hive命令来导入本地数据到表目录hive>loaddatalocalinpath'/root/order.data.2'intotablet_order;方式3:用hive命令导入hdfs中的数据文件到表目录hive>loaddatainpath'/ac
- 【大数据入门核心技术-Hive】(十六)hive表加载csv格式数据或者json格式数据
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大数据技术入门到21天通关大数据hivehadoop开发语言后端数据仓库
一、环境准备hive安装部署参考:【大数据入门核心技术-Hive】(三)Hive3.1.2非高可用集群搭建【大数据入门核心技术-Hive】(四)Hive3.1.2高可用集群搭建二、hive加载Json格式数据1、数据准备vistu.json[{"id":111,"name":"name111"},{"id":222,"name":"name22"}]上传到hdfshadoopfs-putstu.j
- 镜舟科技荣登《2024 中国大数据产业年度「国产化」优秀代表厂商》榜单!
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在近日于上海成功举办的“释放×数效应·共创智+未来”2024第七届金猿&魔方论坛上,镜舟科技凭借其在数据分析领域的卓越贡献和国产化技术实力,入选《2024中国大数据产业年度「国产化」优秀代表厂商》榜单,展现了其在国产化、信创道路上的成果。镜舟科技自2022年成立以来,始终致力于帮助中国企业建立卓越的数据分析系统,形成自身的“数据护城河”。基于开源项目StarRocks进行深度研发,镜舟科技推出2款
- 云起无垠入选中国信息通信研究院2024年度首期“磐安”优秀案例
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近日,中国信通院举办的深度观察报告会系列论坛在北京顺利召开。在数字生态治理分论坛上,2024年度首期“磐安”优秀案例——AI+数字安全应用优秀案例遴选结果正式公布,云起无垠凭借其在生成式AI网络安全攻防对抗垂直领域扎实的研究及应用成果,成功入选该年度首期“磐安”优秀案例。当下,数字化浪潮席卷全球,信息技术广泛渗透各个产业。云计算、大数据、人工智能、物联网等前沿技术深度融合,传统制造业生产线、现代服
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合作伙伴公司简介东华发思特为东华软件旗下控股子公司,是一家通过高新技术企业认定的技术企业,拥有CMMI3、ISO27001、ISO9000、ISO20000等高级行业资质认证。公司组建了一批视野开拓、经验丰富的管理和研发团队,如今已打造了一系列新型智慧城市产品体系,以HarryData大数据中台和BobbyLink物联网中台为核心,以数字政府、数字文旅、数字乡村、城市精细化管理平台等为产业互联网助
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企业数据治理体系除了在技术方面的实施架构,还需要管理方面的组织架构支撑。一般在数据治理建设初期,集团会先成立数据治理管理委员会。从上至下由决策层、管理层、执行层构成。决策层决策、管理层制定方案、执行层实施。层级管理、统一协调。4.2.1组织架构1)决策层提供数据标准管理的决策职能,通俗理解即拍板定方案。2)管理层审议数据标准管理相关制度对跨部门难的数据标准管理争议事项进行讨论并决策管理重大数据标准
- 基于数据可视化+SpringBoot+Vue的医院综合管理平台设计和实现(源码+论文+部署讲解等)
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Java精品毕设实战案例Java毕业设计实战案例信息可视化springbootvue.js医院综合管理平台Java毕业设计
博主介绍:✌全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等
- 【数据治理】数据治理框架概述
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- 大数据治理:概念、框架与实践
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着数据量的爆炸性增长,大数据治理(BigDataGovernance)成为数据管理领域的重要议题。大数据治理旨在对海量数据进行有效管理,确保数据的质量、可用性、安全性和合规性,同时为企业决策提供有力支持。本文系统介绍大数据治理的概念、核心框架、实施步骤及典型应用案例,结合实际场景提供技术支持和代码示例。一、大数据治理的定义与重要性1.什么是
- 【Springer斯普林格出版,Ei稳定,往届快速见刊检索】第四届电子信息工程、大数据与计算机技术国际学术会议( EIBDCT 2025)
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第四届电子信息工程、大数据与计算机技术国际学术会议(EIBDCT2025)20254thInternationalConferenceonElectronicInformationEngineering,BigDataandComputerTechnology中国-青岛|2025年2月21-23日|www.eibdct.net组织单位长春电子科技大学、加拿大魁北克大学、美国新泽西理工学院、美国欧道
- 软考信安26~大数据安全需求分析与安全保护工程
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1、大数据安全威胁与需求分析1.1、大数据相关概念发展大数据是指非传统的数据处理工具的数据集,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等特征。大数据的种类和来源非常多,包括结构化、半结构化和非结构化数据。1.2、大数据安全威胁分析(1)“数据集“安全边界日渐模糊,安全保护难度提升(2)敏感数据泄露安全风险增大(3)数据失真与大数据污染安全风险(4)大数据处理平台业务连续性与拒
- 大数据学习(七)Python3操作livy(使用pylivy模块)
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Livy是一个用于与Spark交互的开源REST接口。pylivy是Livy的Python客户端,可以在Spark集群上轻松实现远程代码执行。安装$pipinstall-Ulivy请注意,pylivy需要Python3.6或更高版本。用法所述LivySession类的主界面提供由pylivy:from
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在大数据时代,Python已经成为最受追捧的语言。在本文中,让我们专注于Python的一个特定方面,它使其成为最强大的编程语言之一——Multi-Processing。在阅读本文之前,我建议您阅读我之前关于Python中的线程的文章,因为它可以为当前文章提供更好的上下文。多进程是什么?假设你是一名小学生,你的作业是让1200对数字相乘,这让你感到麻木。假设您能够在3秒内将一对数字相乘。那么总共需要
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Python数据分析与可视化研究摘要随着大数据和人工智能技术的飞速发展,Python数据分析与可视化技术已成为现代科学研究、企业决策等领域不可或缺的工具。本研究全面梳理了Python在数据分析与可视化领域的基本理论框架和关键技术,系统分析了Pandas、NumPy等核心数据分析库以及Matplotlib、Seaborn等可视化库的应用优势与特点。通过实际案例,本研究深入探讨了Python在数据清洗
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简答题Q1:物联网的概述,特点,模型,应用,重点是应用层,云计算,数据集成。物联网的概述物联网(IoT,InternetofThings)是指通过各种传感器、设备和网络技术,将物理世界中的物体连接到互联网,实现数据的采集、传输、处理和应用的智能化系统。物联网的特点全面感知:通过传感器实时采集数据。可靠传输:通过互联网和无线网络传输数据。智能处理:利用云计算和大数据技术对数据进行分析和处理,实现智能
- GBase 数据库在大数据环境下的应用与优势
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引言随着大数据技术的发展,传统数据库面临着越来越多的挑战。尤其是在处理海量数据时,如何在保证高性能的同时,确保系统的可扩展性、容错性和高可用性,成为许多企业关心的问题。GBase数据库系列,特别是GBase8a、GBase8s和GBase8c,提供了一种新型的解决方案,它们能够在大数据环境下提供卓越的性能和可靠性。本文将深入探讨GBase数据库在大数据环境中的应用及其优势。一、GBase数据库系列
- GBase 数据库的性能调优与故障排查
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一、引言在现代企业的数据驱动运营中,数据库的性能是核心问题之一。GBase数据库作为高性能、高可用的数据库解决方案,被广泛应用于大数据、高并发的场景中。为了最大化GBase数据库的性能,了解如何调优数据库的配置、查询执行计划和硬件资源使用至关重要。本文将深入探讨GBase数据库的性能调优策略、常见故障排查方法,并结合SQL示例和调优技巧,帮助开发者和数据库管理员提升GBase数据库的整体效率。二、
- GBase数据库在大数据环境下的存储和查询优化策略
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一、引言随着大数据时代的到来,数据量的激增给数据库管理和查询性能带来了巨大的挑战。尤其是对于关系型数据库,如何在海量数据的存储和查询中保持高效的性能,已经成为企业IT架构设计中的关键问题。GBase数据库,作为一款高性能的关系型数据库,凭借其强大的数据处理能力和高可用性,在大数据领域得到了广泛应用。本文将深入探讨GBase数据库在大数据环境下的存储与查询优化策略,结合GBase8a、GBase8s
- AI时代,需要怎样的架构师?腾讯云架构师峰会来了!
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引言架构设计对应用有关键性的影响,不仅决定应用的整体品质,还直接影响开发、维护和扩展的难易度。卓越的架构设计不仅能够确保系统的稳定性、高效性和可扩展性,还能大幅提升研发效能,同时显著降低维护成本。在快速变化的技术环境中,架构师们面临业务需求快速迭代、数据量急剧膨胀以及系统复杂性不断提升等挑战。随着云计算、大数据、人工智能等前沿技术的蓬勃发展,一系列创新解决方案如微服务架构、AI大模型、自动化运维工
- 360智算中心万卡GPU集群架构分析
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360智算中心:万卡GPU集群落地实践 360智算中心是一个融合了人工智能、异构计算、大数据、高性能网络、AI平台等多种技术的综合计算设施,旨在为各类复杂的AI计算任务提供高效、智能化的算力支持。360智算中心不仅具备强大的计算和数据处理能力,还结合了AI开发平台,使得计算资源的使用更加高效和智能化。360内部对于智算中心的核心诉求是性能和稳定性,本文将深入探讨3
- 金融行业数据安全指南,大数据时代不容忽视的底线!
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金融数据:数字时代的“新石油”在大数据时代,金融行业正经历着一场深刻的变革。随着信息技术的飞速发展,金融数据量呈爆炸式增长,这些数据涵盖了客户信息、交易记录、市场行情等各个方面,成为了金融机构的关键资产,也被称为数字时代的“新石油”。以银行业为例,一家中等规模的商业银行每天产生的交易数据就可达数百万条,内容包括客户的存取款、转账汇款、消费支付等。这些数据不仅记录了客户的资金流动情况,还反映了客户的
- Python语法总结
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Python作为一种解释型的脚本语言,无论从自动化运维、大数据处理还是人工智能都得到了广泛的应用,而且它好理解、易学习、上手快的特点也使它成为了当下最火热的开发语言之一。下面就对Python语言中的各种语法做一个总结,以备后用数据类型一、整数二、浮点数三、字符串四、布尔值五、空值print语句注释什么是变量比如:定义字符串raw字符串与多行字符串Unicode字符串字符串还有一个编码问题。整数和浮
- CDP中的Hive3之Apache Hive3特性
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CDP中的Hive3之ApacheHive3特性1、ApacheHive3特性2、Hive不支持的接口和功能3、HiveonTez简介4、ApacheHive3架构概述CDP中采用的是ApacheHive3版本,相比Hive1/2,该版本在事务和安全性等方面有重大改进,了解这些版本之间的主要差异对于SQL用户至关重要,包括使用ApacheSpark和ApacheImpala的用户1、ApacheH
- Hadoop 与 Spark:大数据处理的比较
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欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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2.脚本内容:
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- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
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“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f