- Android系统的安全问题 - Android的加密
小馬佩德罗
#Android系统的安全问题android安全
Android加密机制详解Android提供了多层次的加密方案来保护用户数据安全,从全盘加密到文件级加密,从硬件支持到软件实现。以下是Android加密系统的全面解析:参考:Google官方文档加密1.全盘加密(FullDiskEncryption,FDE)实现时间:Android5.0开始引入工作原理:使用AES-128或AES-256算法加密整个用户数据分区密钥由用户密码/PIN/图案派生密钥
- 算法:矩阵对角线元素的和
从bug中生存下来的IT小白
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leetcode矩阵对角线元素的和一个正方形矩阵,求对角线元素的和代码:intdiagonalSum(int**mat,intmatSize,int*matColSize){intsum=0;for(inti=0;i
- java常见的加密算法的使用
故城、
javajava开发语言
一、BCrypt加密1.1BCrypt简述BCrypt是一种密码散列函数,即单向函数,无法解密BCrypt哈希是强哈希算法,结合了SHA-256、随机盐和密钥来增强安全性特点:唯一性:每次加密生成的盐不一样所以密码的值也不一样;不可逆:只能验证两个BCrypt哈希值是否相同,从而验证提供的密码是否与原始密码匹配适用的场景:用户密码的加密加密后的字符由4部分组成:$2a$10$N9qo8uLOick
- 基于跨架构算法的高效物联网漏洞挖掘系统 物联网漏洞挖掘技术
XLYcmy
漏洞挖掘物联网网络安全漏洞挖掘静态分析系统报告神经网络
2.1.2物联网漏洞挖掘技术虽然通用平台的漏洞挖掘技术和工具不能完全适用于物联网设备,但大部分程序分析技术、安全测试思路和方案仍可用于物联网设备。因此,物联网设备漏洞挖掘技术仍然以通用程序分析和安全测试技术作为基础,结合物联网设备特点,开展了相关漏洞挖掘技术的研究。同时,通用漏洞挖掘技术仍然在蓬勃发展,给物联网设备漏洞挖掘技术不断注入新当前的物联网设备的漏洞挖掘技术在静态分析、动态模糊测试、同源性
- C++ 缓存(lru结合lfu)
ShAn DiAn
C++缓存c++数据结构链表
1.ARC(AdaptiveReplacementCache)算法的核心思想LRU(最近最久未使用)算法的主要不足在于它只考虑时间局部性,当遇到突发性的冷数据访问时,可能会将热点数据挤出缓存,造成缓存污染。例如,如果缓存大小为4,当前缓存中有热点数据A、B、C、D,突然有大量冷数据E、F、G、H访问,这些冷数据会依次替换掉热点数据,导致缓存命中率急剧下降。而LFU(最近最少使用)算法虽然考虑了访问
- ABAP 百科全书的阅读目录
汪子熙
零基础快速学习ABAPABAP百科全书ABAP开发语言SAP思爱普NetWeaver
文章目录合集基于ABAP技术栈的SAP系统设计原理的深入介绍工作中的实战经验分享回答网友提问:各种ABAP错误消息和问题的分析,处理和解决方案ABAP和其他流行编程技术的比较ABAP内核深入介绍ABAPCDSView相关基于ABAP技术栈的SAP产品的一些业务知识ABAPDevelopmentTool相关云端编程环境的ABAP算法和面试题类型ABAP工作效率提升的技巧和工具笔者之前发布了一套系统地
- 中芯微 高精度实时定位_为什么UWB高精度定位会有如此的优势?
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中芯微高精度实时定位
目前,我们通常用的比较多的是WiFi和的小编一起来了解一下吧。WiFi定位技术功耗高,稳定性差。目前,WiFi是一种相对成熟且广泛使用的技术。近年来,许多公司在该领域进行了投资。WiFi一种是通过移动设备的无线信号强度和三个无线网络接入点,然后使用差分算法更精确地对人和车辆进行三角剖分。另一种是预先记录大量确定的位置点的信号强度,并通过将新添加的设备的信号强度与具有大量数据的数据库进行比较来确定位
- OpenCV图像拼接(3)图像拼接类cv::detail::MultiBandBlender
村北头的码农
OpenCVopencv计算机视觉人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述cv::detail::MultiBandBlender是OpenCV中用于图像拼接(stitching)模块的一个类,主要用于将多张重叠的图像无缝地融合成一张全景图。它实现了多频带融合算法,通过分解图像的频率成分来实现平滑的过渡效果。主要功能与概念多频带融合(M
- 从零构建大语言模型全栈开发指南:第二部分:模型架构设计与实现-2.2.2文本生成逻辑:Top-k采样与温度控制
言析数智
从零开始构建大模型大语言模型Top-k采样温度控制
点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲2.2.2文本生成逻辑:Top-k采样与温度控制1.文本生成的核心挑战与数学框架1.1自回归生成的基本流程2.`Top-k`采样原理与工程实现2.1数学定义与算法流程2.2PyTorch实现优化3.温度控制的数学本质与参数调优3.1温度系数对概率分布的影响3.2温度控制实现方案4.组合策略与高级优化4.1`Top-k与温度控制的协同应用`5.生成质
- 【C语言】C语言使用随机数srand,rand
秋风&萧瑟
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C语言使用随机数srand,rand可直接编译使用:#include#include#include#include/*c语言提供的跟随机数有关的函数:intrand(void);返回值:产生的随机数voidsrand(unsiqnedintseed);参数:seed-->随机数种子,rand函数的源码会利用srand提供的种子,配合算法产生随机数timettime(timet*tloc);返回值
- 深入剖析 C 语言结构体:构建高效数据管理体系
烂蜻蜓
C语言c语言windows开发语言
引言在C语言的编程世界里,数据结构的合理运用对程序的质量起着决定性作用。数组作为一种基础数据结构,允许我们存储相同类型的数据项。而结构体作为C语言中用户自定义的数据类型,极大地拓展了数据表示的灵活性,它允许在一个数据单元中存储不同类型的数据项。无论是开发操作系统、嵌入式软件,还是设计复杂的算法,结构体都发挥着不可或缺的作用。结构体:多样化数据的整合容器结构体的定义与声明结构体定义由struct关键
- 蓝桥杯必备:BFS算法原理详解与实战应用(附Java代码实现)
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一、BFS是什么广度优先搜索(Breadth-FirstSearch,BFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它从起始节点开始,首先访问起始节点的所有邻接节点,然后再依次访问这些邻接节点的邻接节点,以此类推,一层一层地向外扩展,直到找到目标节点或者遍历完整个图或树。BFS的核心思想可以概括为“全面扩散、逐层递进”。这一思想源于其处理方式:从起始节点开始,逐层扩展至更深的节点。在实现时,BFS通常
- 里奥老师乾坤大挪移—哈希表与哈希函数专题1
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哈希算法散列表数据结构
首先还是要先感谢左神11.10.基础提升哈希函数与哈希表等1.要想掌握这么经典且复杂的问题,祭出埃隆马斯克的第一性原理+乾坤大挪移:表就是映射、函数就是映射。2.说到哈希表,实在是太经典的数据结构了,哈希表应该是各大编程语言的标准配置,C++的STL必须有哈希表。3.一提到哈希表很容易让我联想到,哈夫曼编码,二哈!这个我们在下一篇文章专门讨论哈夫曼编码。~~暴力递归是一切算法的核心,一维数组是一切
- 2024年令人兴奋的10篇大模型研究和论文
福福很能吃
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后台回复"资料",即可获取整理好的算法面试题(大模型、深度学习、机器学习)2024年对于人工智能来说是一个绝对精彩的年份。每次我觉得我们已经达到了创新的极限时,总有人会突破它,然后又有人将其碎片整合成一个更好的版本。从复杂的推理语言模型到VLMs和视频模型,进步是可以看得到的。VisionMamba:EfficientVisualRepresentationLearningwithBidirect
- 从底层原理到实际应用:BFS 算法借助队列征服迷宫
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文章目录一.题目分析二、算法思路三、BFS算法详解☆BFS算法中队列的操作1.初始化队列2.标记节点已访问&记录初始距离3.循环处理队列(核心逻辑)4.完整BFS示例(迷宫最短路径)关键操作总结在算法领域,迷宫问题一直是经典的挑战。本文将为您深入剖析BFS(广度优先搜索)算法和队列数据结构的紧密联系,揭示它们是如何高效解决迷宫最短路径问题的。输入样例:55010000101000000011100
- 基于元学习的快速适应推荐算法
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基于元学习的快速适应推荐算法关键词推荐系统,元学习,快速适应,算法优化,协同过滤摘要本文主要介绍了基于元学习的快速适应推荐算法。首先,对推荐系统的基本概念、发展历程、核心概念和架构进行了概述。接着,详细探讨了元学习的基础知识、分类、优势以及快速适应推荐算法的原理和优缺点。随后,深入分析了元学习在推荐系统中的应用、实现和挑战。最后,通过一个实际项目案例,展示了基于元学习的快速适应推荐系统的实现过程、
- 理解国际数据加密算法
文or野
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1.基本概念•对称加密:加密和解密用同一把密钥,类似用同一把钥匙锁门和开门。•数据分块:IDEA将数据切成64位(8字节)的块,每次加密一个块。•密钥长度:使用128位(16字节)的密钥,比当时主流的DES算法(56位密钥)更安全。2.加密过程(像“多层搅拌”)IDEA通过8轮“搅拌”(每轮用不同的子密钥)混淆数据,最后再加一轮输出变换。以下是简化步骤:步骤1:拆分数据块•将64位数据块拆成4个1
- 计算机考研——数据结构笔记
起名字不要起得太长
考研数据结构笔记
数据结构文章目录数据结构第一章:绪论1.1基本概念和术语1.1.1概念1.1.2数据结构三要素1.2算法和算法评价1.2.1算法概念1.2.2时空复杂度的计算第二章线性表2.1线性表的定义和基本操作2.1.1线性表的定义2.1.2线性表的基本操作2.2顺序表2.2.1顺序表的定义2.2.2顺序表的基本操作2.3线性表的链式表示2.3.1单链表的定义2.3.2单链表的操作实现2.3.3双链表2.3.
- python 动态规划_DP动态规划(Python实现)
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前言_我们遇到的问题中,有很大一部分可以用动态规划(简称DP)来解。解决这类问题可以很大地提升你的能力与技巧,我会试着帮助你理解如何使用DP来解题。这篇文章是基于实例展开来讲的,因为干巴巴的理论实在不好理解。注意:如果你对于其中某一节已经了解并且不想阅读它,没关系,直接跳过它即可。简介(入门)什么是动态规划,我们要如何描述它?动态规划算法通常基于一个递推公式及一个或多个初始状态。当前子问题的解将由
- 跨领域算法创新与技术应用研究
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其他
内容概要在算法技术快速迭代的背景下,跨领域融合创新正成为突破传统应用边界的关键路径。当前研究聚焦于量子算法、联邦学习与生成对抗网络的协同作用,通过优化注意力机制与超参数调整策略,显著提升模型在金融风控、医疗影像分析等场景中的可解释性与计算效率。例如,量子计算与边缘计算算法的结合,可降低自动驾驶系统的时空复杂度;而联邦学习与数据增强技术的整合,则为多模态医疗影像的隐私保护与高效分析提供了新范式。值得
- 智能算法治理与多领域技术创新
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内容概要智能算法治理与多领域技术创新的交叉融合正重塑现代技术生态。当前技术发展呈现出两大核心脉络:一是以联邦学习、量子算法、可解释性模型为代表的基础算法体系迭代,二是跨领域场景(如金融风控、医疗影像、自动驾驶)中算法性能与治理能力的协同优化。围绕这一框架,需构建覆盖数据标注、特征工程、超参数调优的全流程治理机制,同时重点探讨生成对抗网络在推荐系统中的动态适配、注意力机制对计算机视觉任务的空间复杂度
- 多领域算法安全优化与创新应用
智能计算研究中心
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内容概要随着人工智能技术在多领域的深度渗透,算法安全与创新应用已成为技术发展的核心议题。本文从金融风控、医疗影像分析及自动驾驶等典型场景切入,系统梳理联邦学习、生成对抗网络(GAN)、量子算法等前沿技术的优化路径与应用边界。针对算法可解释性不足、数据隐私泄露及模型效率瓶颈等共性问题,重点探讨特征工程优化、超参数动态调整及多维度模型评估体系的构建策略。技术方向典型应用场景安全优化方向技术挑战联邦学习
- V100加速引擎与效能突破
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内容概要作为人工智能算力基础设施的关键组件,V100加速引擎通过系统性架构革新实现了性能与能效的协同突破。其核心架构创新可归纳为三个维度:首先,TensorCore引入稀疏化计算与动态张量切片技术,显著提升矩阵运算密度;其次,混合精度计算通过FP16/FP32自适应精度调度算法,在模型收敛性与计算效率间达成平衡;最后,第三代NVLink互联技术以300GB/s双向带宽构建多卡协同拓扑,减少数据搬运
- python 经典算法之--动态规划算法(Dynamic Programming Algorithm)
魔都霸王东
Python经典算法算法python动态规划
动态规划(DynamicProgramming,简称DP)是一种算法思想,它是求解一类最优化问题的有效工具。它通过将原问题分解为若干子问题,逐个求解子问题的最优解,从而得到原问题的最优解。动态规划算法的核心思想是“最优子结构”和“重叠子问题”。最优子结构:指问题的最优解由其子问题的最优解组合而成。重叠子问题:指在问题分解过程中,许多子问题的解是重复的。动态规划算法的基本步骤:确定状态:将原问题分解
- CUDA 学习(4)——CUDA 编程模型
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CUDA学习笔记学习CUDAGPU
CPU和GPU由于结构的不同,具有不同的特点:CPU:擅长流程控制和逻辑处理,不规则数据结构,不可预测存储结构,单线程程序,分支密集型算法GPU:擅长数据并行计算,规则数据结构,可预测存储模式在现在的计算机体系架构中,要完成CUDA并行计算,单靠GPU一人之力是不能完成计算任务的,必须借助CPU来协同配合完成一次高性能的并行计算任务。一般而言,并行部分在GPU上运行,串行部分在CPU运行,这就是异
- 主流软件工程模型全景剖析
编程在手天下我有
软件工程
一、瀑布模型阶段划分需求分析:与用户深入沟通,全面了解软件的功能、性能、可靠性等要求,形成详细的需求规格说明书。设计阶段:包括总体设计和详细设计。总体设计确定软件的体系结构,如模块划分、模块之间的接口等;详细设计则对每个模块的内部算法、数据结构等进行详细设计。编码阶段:程序员根据详细设计文档,使用选定的编程语言将设计转化为实际的代码。测试阶段:运用多种测试方法,如单元测试、集成测试、系统测试等,检
- 【Servo】电机铁疙瘩运动起来的必备参数||三种控制模式||三闭环控制系统
我不是程序猿儿
ServoC架构fpga开发
要让伺服电机成功转动起来,至少需要以下关键参数,这些参数涵盖了电机本身、驱动器设定以及控制算法等方面:1.电机本体参数(必须明确,驱动器需要知道如何驱动电机)电机额定功率(01):决定电机的最大可持续输出功率,例如750W、1.5kW。电机额定电压(12):驱动器供给电机的工作电压,如220V、380V。电机极数(02):决定电机的同步转速计算公式,影响转速反馈计算。电机额定转矩(04):电机在额
- 洛谷 B3636:硬币问题 ← 动态规划
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信息学竞赛#动态规划数据结构动态规划
【题目来源】https://www.luogu.com.cn/problem/B3635/【题目描述】今有面值为1、5、11元的硬币各无限枚。要凑出n元,问需要的最少硬币数量。【输入格式】仅一行,一个正整数n。【输出格式】仅一行,一个正整数,表示需要的硬币个数。【数据范围】对于100%的数据,保证n≤10^6。【输入样例1】15【输出样例1】3【输入样例2】12【输出样例2】2【算法分析】●最少硬
- 深度优先(DFS)与广度优先(BFS)附Python代码与具体应用
想进大厂的小王
AI人工智能深度优先宽度优先算法
深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是两种常用的图搜索算法,用于在图或树等数据结构中查找特定节点或遍历整个结构。它们在解决许多问题时都非常有用,包括路径查找、连通性检测和图形遍历等。深度优先搜索(DFS):工作原理:在深度优先搜索中,我们从起始节点开始沿着一条路径尽可能深地探索,直到到达最远的节点,然后返回并探索其他的分支。换句话说,DFS会尽可能深地搜索当前路径,直到没有更多的未探索节
- 《Python机器学习基础教程》第3讲:回归算法与模型优化
earthzhang2021
2025讲书课专栏机器学习python回归开发语言人工智能1024程序员节numpy
上一讲我们聊了分类算法,学会了怎么用机器学习把东西分门别类。今天,我们来聊聊回归算法,这是一种用来预测连续数值的算法。比如,你想知道明天的气温是多少,或者一套房子能卖多少钱,这时候就需要回归算法来帮忙啦。我们还会学习怎么优化模型,让模型变得更厉害。1.回归问题:预测连续的数值想象一下,你手里有一堆房子的信息,包括房子的面积、房间数量、位置等等,你想知道这些房子大概能卖多少钱。这时候,回归算法就能派
- 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