- 储能电池舱防爆通风环控系统有哪些要求?
ZNHKJ
储能风电智能环控系统能源
纵观储能行业发展历程,技术水平突飞猛进,各类政策、规范标准都已取得长足进步,但起火爆燃事故却始终如影随形,储能安全也成为业内关注的焦点。起火爆燃何故频发,又应当如何防范呢?储能站大多采用的是锂电池,极易产生易燃易爆炸气体,一旦锂电池本身发生自燃就会在短时间内爆炸,直接影响现场工作人员的生命安全及其他设备的正常运行,所以就需要在日常运营维护和意外产生的时候有一套完备的储能泄爆排风系统,在灭火的时候做
- 修复opensuse 风滚草rabbitmq的Error: :plugins_dir_does_not_exist问题
翻滚吧键盘
openSUSErabbitmqchromeruby
https://wiki.archlinux.org/title/Talk:RabbitMQ报错yqh@192/u/l/r/l/r/plugins>sudorabbitmq-pluginsenablerabbitmq_managementError::plugins_dir_does_not_existArgumentsgiven:enablerabbitmq_managementUsagerab
- 微电网能源管理系统:零碳园区的“智慧神经中枢”
Amy18702111823
能源
在奔向“双碳”目标的征途上,零碳园区已成为城市高质量发展的绿色引擎。然而,风光资源的波动性、多能需求的复杂性、碳流管理的精确性,如同一张精密交织的能源网络。如何让这张网络高效、低碳、经济地运转?微电网能源管理系统正以“智慧神经中枢”的姿态,重塑零碳园区的能源未来。零碳园区的三大挑战,呼唤智慧解决方案能源“不可控”光伏“看天吃饭”、风电“随风摇摆”,间歇性电源直接冲击电网稳定性负荷“难协同”生产设备
- ResNet(Residual Network)
不想秃头的程序
神经网络语音识别人工智能深度学习网络残差网络神经网络
ResNet(ResidualNetwork)是深度学习中一种经典的卷积神经网络(CNN)架构,由微软研究院的KaimingHe等人在2015年提出。它通过引入残差连接(SkipConnection)解决了深度神经网络中的梯度消失问题,使得网络可以训练极深的模型(如上百层),并在图像分类、目标检测、语义分割等任务中取得了突破性成果。以下是ResNet的详细介绍:一、核心思想ResNet的核心创新是
- CG-23H 超声波风速风向传感器--易风(加热型)
sun15369027572
大数据
产品概述易风超声波风速风向传感器是一款基于超声波原理研发的风速风向测量仪器,利用发送的声波脉冲,测量接收端的时间或频率(多普勒变换)差别来计算风速和风向。该传感器可以同时测量风速,风向的瞬时数值,支持电流、电压信号输出以及RS485、NB-IoT、LoRa、4G及以太网等传输方式。整机外壳采用ABS材质,具有重量轻、没有移动部件、坚固实用的特点,而且不需维护和现场校准,能同时输出风速和风向。可以与
- 【Html实现“心形日出”(附效果+源代码)】| JavaScript面试题:解释一下异步编程中的回调函数、Promise和Async/Await的概念。它们有什么区别?
追光者♂
html5css3心形日出前端特效JS面试题PromiseAsync/Await
风会带走你曾经存在过的证明。——虞姬作者主页:追光者♂个人简介:[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云社区特邀专家博主[5]CSDN-人工智能领域优质创作者无限进步,一起追光!!!
- 分布式I/O在风电行业的应用
明达技术
自动化物联网
在全球倡导清洁能源的大背景下,风力发电作为一种可持续的能源解决方案,正得到越来越广泛的应用。风力发电机通过将风能转化为机械能,再进一步转化为电能,为我们的生产生活提供绿色电力。然而,风电行业在发展过程中面临着诸多严峻挑战。风机所处的环境条件异常恶劣。海上风机长期处于盐雾、高湿的环境中,设备极易受到腐蚀;而位于戈壁地区的风机,则要承受风沙大、高低温差大的考验。这种恶劣环境对风机电气系统的设备耐久度和
- 【机器学习算法】XGBoost原理
一、基本内容基本内容:GBDT的基础上,在损失函数上加入树模型复杂度的正则项与GBDT一样,也是使用新的弱学习器拟合残差(当前模型负梯度,残差方向)GBDT损失函数Loss=∑i=1NL(yi,yit)Loss=\sum_{i=1}^{N}L(y_i,y_i^{t})Loss=i=1∑NL(yi,yit)XGboost损失函数Loss=∑i=1SL(yi,yit)+∑j=1NΩ(fj))Loss=
- onnx-web + yolov8n 在视频流里做推理
CHEN_RUI_2200
人工智能YOLO
顺着我上一篇文章使用onnxruntime-web运行yolov8-nano推理继续说,有朋友在问能不能接入视频流动,实时去识别物品。首先使用getUserMedia获取摄像头视频流getUserMediaAPI可以访问设备的摄像头和麦克风。你可以使用这个API获取视频流,并将其显示在页面上的标签中。注意事项:浏览器支持:getUserMedia被现代浏览器大多数支持,但在一些旧版浏览器上可能不兼
- 基于Transformer实现机器翻译
yyyyurina.
transformer机器翻译深度学习
目录一、前言1.1什么是Transformer?1.2Transfomer的基本结构1.2Transformer的重要组成部分1.2.1位置编码(PositionalEncode)1.2.2自注意力机制(Self-Attention)1.2.3多头注意力(Multi-HeadAttention)1.2.4位置感知前馈层(Position-wiseFFN)1.2.5残差连接与层归一化二、AutoDL
- XGBoost算法原理及Python实现
法号清水
算法python开发语言
一、概述 XGBoost是一种基于梯度提升框架的机器学习算法,它通过迭代地训练一系列决策树来构建模型。核心思想是通过不断地在已有模型的基础上,拟合负梯度方向的残差(真实值与预测值的差)来构建新的弱学习器,达到逐步优化模型的目的。 XGBoost在构建决策树时,利用了二阶导数信息。在损失函数的优化过程中,不仅考虑了一阶导数(梯度),还引入了二阶导数(海森矩阵),这使得算法能够更精确地找到损失函数
- 基于ARM+FPGA+ADC的储能协调控制器/EMS,支持全国产,支持实时系统
深圳信迈主板定制专家
电力新能源人工智能网络fpga开发arm开发
协调控制器是一款灵活可定制逻辑的多功能控制装置,可根据实际应用环境需求定制对应的控制逻辑,应用范围广泛,既可作为新能源站(光伏、风电、储能)的协调控制器,也可作为微网控制器或者综合控制器。产品特点1、支持图形化逻辑组态工具实现装置接口信号、处理逻辑、输出控制及事故告警的现场可视化组态、程序升级,可根据现场需求灵活定制功能;2、具备多路信号采集、多路控制输出;3、具有多种通讯接口,具备强大快速的通信
- 梯度增强与XGBoost算法解析
weixin_47233946
算法算法
##一、梯度增强(GradientBoosting)原理###1.1集成学习与Boosting集成学习通过结合多个弱模型提升整体性能,主要包括Bagging(如随机森林)和Boosting两类方法。**梯度增强**属于Boosting家族,核心思想是**串行训练模型,每一步修正前序模型的残差**,最终形成强预测器。###1.2算法核心流程1.**初始化基模型**:用常数(如目标变量均值)预测。2.
- ArduinoFFT库版本差异导致峰值频率提取问题分析
尤颖贝Dora
ArduinoFFT库版本差异导致峰值频率提取问题分析arduinoFFTFastFourierTransformforArduino项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/arduinoFFT问题背景在使用ArduinoFFT库进行音频频率分析时,用户报告了不同版本间的兼容性问题。具体表现为:在使用ArduinoNano和MAX9814麦克风进行音频采样时,
- 从头开始读skynet源码(1)main入口干了什么
BanFS
skynet1024程序员节后端
使用skynet一年半了。源码也断断续续读了不少,也看了几篇skynet的源码分析。他们都说的很好。但是觉得分析只是给你一个理解代码的观点,但是没个人的理解方式是不一样的,我也写一写我自己的理解。下面进入正题。首先,还是要有一个观念,skynet是干嘛的,云风前辈的Skynet设计综述,wiki什么的都是要读的。然后进入正题。从我学习开始,我理解的一个C/C++程序都是从main函数开始运行的,s
- 通义万相2.1技术深度解析
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c++算法笔记人工智能神经网络深度学习
如果喜欢可以到我的主页订阅专栏哟(^U^)ノ~YO一、系统架构概览通义万相2.1是基于扩散模型的多模态生成系统,其核心架构包含以下模块:多模态编码器CLIPViT-L/14文本编码器(768维嵌入)改进型图像编码器(EfficientNet-B7+自注意力)扩散主干网络改进型U-Net架构(128层残差块)多尺度交叉注意力机制动态卷积核分配自适应噪声调度系统非线性噪声衰减算法分阶段训练策略分布式训
- ffmpeg(七):直播相关命令
却道天凉_好个秋
#ffmpeg命令ffmpeg
推流场景推本地文件为直播流(RTMP)ffmpeg-re-stream_loop-1-iinput.mp4\-c:vlibx264-presetveryfast-b:v1500k\-c:aaac-b:a128k\-fflvrtmp://your_server/live/stream摄像头+麦克风推流(Linux)ffmpeg-fv4l2-i/dev/video0\-falsa-idefault\-
- 新签10.43亿元!又一光伏企业获央企大单
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人工智能光伏能源业界资讯
6月21日,国晟科技(603778)发布公告称,公司二级控股子公司安徽国晟新能源与中广核风电有限公司正式签署光伏组件销售合同,合同金额高达10.43亿元(含税),用于中广核新能源2025年度光伏组件设备框架集采包件1(二标段)项目。去年刚签署4.83亿大单实际上,这并非国晟科技首次与中广核携手。去年9月,双方就曾就洛浦县50万千瓦光伏治沙项目签订4.83亿元采购订单,将新能源与沙漠治理创新融合。此
- 北斗导航 | 基于改进小龙虾优化算法的GPS接收机自主完好性监测算法研究
北斗猿
卫星导航算法matlab
详细介绍基于改进小龙虾优化算法(COA)的GPS接收机自主完好性监测算法的原理、公式和MATLAB实现。主要内容如下:RAIM基础原理与问题定义:介绍最小二乘残差法的数学模型,包括伪距观测方程、故障检测统计量和故障识别方法。改进小龙虾优化算法设计:详细说明COA的三种行为模式及其数学表述,以及三种改进策略(非线性温度更新、自适应视野调整、混合变异机制)。融合改进COA的RAIM算法:阐述种群初始化
- 机器学习15-XGBoost
吹风看太阳
机器学习机器人人工智能
XGBOOST学习笔记一、引言在机器学习的集成学习算法中,XGBoost(eXtremeGradientBoosting)凭借其高效性、可扩展性和卓越的性能,成为数据科学竞赛和工业界应用的热门选择。XGBoost本质上是一种基于梯度提升框架(GradientBoostingFramework)的机器学习算法,它通过不断拟合残差来构建多个弱学习器(通常是决策树),并将这些弱学习器进行累加,从而形成一
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参考资料:洛谷_风休住大佬的题解[NOIP2017提高组]逛公园题目描述策策同学特别喜欢逛公园。公园可以看成一张NNN个点MMM条边构成的有向图,且没有自环和重边。其中111号点是公园的入口,NNN号点是公园的出口,每条边有一个非负权值,代表策策经过这条边所要花的时间。策策每天都会去逛公园,他总是从111号点进去,从NNN号点出来。策策喜欢新鲜的事物,它不希望有两天逛公园的路线完全一样,同时策策还
- 30天pytorch从入门到熟练(day1)
一、总体工作思路本项目采用“从零构建”的策略,系统性地开展了深度学习模型的开发与优化工作。其目标在于通过全流程自研方式,深入理解模型构建、训练优化、推理部署的关键技术环节。整体路径分为以下核心阶段:模型初步构建:以最简单的线性模型y=Ax+B为起点,快速搭建数据流通路;数据生成机制设计:构建基于正态分布的可控数据生成器,逐步增加数据复杂度;模型复杂度提升:在逐步提高神经网络深度与宽度的同时,引入残
- [AI风堇]基于ChatGPT3.5+科大讯飞录音转文字API+GPT-SOVITS的模拟情感实时语音对话项目
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有趣的项目gpt-3gpt人工智能
[AI风堇]趁着有空做出来的一个小项目,灵感来源于B站,但博主未提供代码,依据简介和标题进行了一个复刻,以下是视频展示效果(已同步更新至B站),要是大家觉得好玩后期我出个教程
- CertiK联创顾荣辉将于港大活动发表演讲,分享Web3安全与发展新视角
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活动web3安全人工智能
CertiK联合创始人、哥伦比亚大学教授顾荣辉,将于6月30日出席香港大学经管学院主办的“Web3革新与商业机遇”活动,并发表主题演讲《规模化Web3:面向全球受众的创新与安全平衡之道》。本次活动由港大经管学院高层管理教育主办,MetaEra协办,还将汇聚HashKeyGroup董事长肖风、R25Protocol首席执行官SethH.Huang、富途集团董事总经理SteveZeng等嘉宾,围绕稳定
- 程序代码篇---ESP32-S3小智固件
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深度学习篇程序代码篇上位机知识篇AIEsp32-S3小智
Q1:ESP32-S3小智语音对话系统的整体架构是怎样的?A1:该系统采用“语音采集→唤醒词检测→ASR→NLP→TTS→语音播放”的流水线架构:硬件层:ESP32-S3芯片+麦克风阵列(如INMP441)+扬声器(如MAX98357A)。驱动层:ESP-IDF或Arduino框架提供的I2S、ADC、DAC驱动。算法层:唤醒词检测:基于MicroML(如TensorFlowLiteMicro)。
- 基于大模型预测十二指肠球部穿孔的多维度研究报告
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围术期危险因子预测模型研究算法人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3国内外研究现状二、大模型技术原理与应用基础2.1大模型介绍2.2数据收集与预处理2.3模型训练与优化三、术前预测与准备3.1术前风险预测指标与模型构建3.2基于预测结果的手术方案制定3.3麻醉方案的选择与实施3.4术前患者评估与准备工作四、术中监测与决策支持4.1术中实时数据监测与分析4.2大模型在术中的应用场景与作用4.3手术过程中的风
- Qt音频采集:QAudioInput详解与示例
1.简介QAudioInput是QtMultimedia模块中用于音频采集的核心类,能够从麦克风等输入设备实时获取原始音频数据(PCM格式)。本文将通过原理讲解和代码示例,帮助开发者快速掌握音频采集的核心技术。2.核心功能支持多种音频格式(采样率/声道/位深)提供实时音频流访问自动管理音频设备资源支持多平台(Windows/Linux/macOS/移动端)3.开发准备3.1环境要求#.pro文件添
- (02)Cartographer源码无死角解析-(72) 2D后端优化→OptimizationProblem2D-约束残差、landmark残差
江南才尽,年少无知!
机器人cartographerslam自动驾驶增强现实
讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始,针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解:https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885文末正下方中心提供了本人联系方式,点击本人照片即可显示WX→
- FFmpeg 的算法体系
lianghu666
音视频硬件Linuxffmpeg算法linux
️一、FFmpeg核心算法体系与作用1.编解码算法编解码是FFmpeg的核心能力,通过libavcodec实现音视频的压缩与还原。视频编码算法帧间预测:通过运动估计(菱形搜索、全搜索法)减少时间冗余,支持P帧(前向预测)和B帧(双向预测)变换与量化:采用整数离散余弦变换(DCT)将空域信号转为频域,再通过量化舍弃高频信息(H.264/H.265使用)熵编码:对残差数据采用CABAC(上下文自适应二
- 无人机测量风速的思路
ILOVECOMPUTING
无人机风速测量算法稳定
无人机测量风速主要依靠两种思路:直接测量和间接测量(估算)。具体方法取决于无人机的类型、搭载的传感器以及应用场景。以下是主要的测量方法:直接测量法(使用气象传感器):原理:这是最准确的方法,直接将小型气象传感器(风速计)安装在无人机上。传感器直接暴露在气流中测量风速和风向。传感器类型:机械式风速计(杯式/螺旋桨式):风推动风杯或螺旋桨旋转,转速与风速成正比。结构相对简单可靠。超声波风速计:通过测量
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数