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随风九天
springjava匠心数据库springboot后端javaCouchbase
1前言1.1什么是CouchbaseCouchbase是一个高性能的NoSQL数据库,支持文档存储、内存缓存和分布式计算。它结合了内存数据库的速度和灵活性与传统数据库的持久性和查询能力。1.2Couchbase的特点与优势高性能:利用内存缓存加速数据访问。可扩展性:支持水平扩展,能够轻松处理大规模数据。灵活性:支持多种数据模型(JSON文档、键值对)。高可用性:内置复制和故障转移机制。1.3Spr
- Hadoop分布式文件系统HDFS
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Hadoop分布式文件系统HDFS作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:大数据存储,分布式计算,海量数据处理,高可用性,容错机制1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术和数字设备的普及,企业级数据量呈现出爆炸式的增长趋势。传统的单机或小型集群的数据存储与管理方式已无法满足大规模数据处理的需求。数据的快速增长对存储系统的容量、性能以
- Doris 中大表与大表 Join 优化策略
小技工丨
大数据随笔开发语言大数据doris
在Doris中,大表与大表Join的性能瓶颈主要源于数据分布、网络传输和内存资源三大核心问题。结合Doris的MPP架构、列式存储和分布式计算特性,以下是针对性的优化方案及技术细节:0.常见的优化方向和策略优化方向适用场景核心手段数据分布优化高频Join键分布均匀使用ColocateJoin或分桶键优化计算下推Join条件可提前过滤数据谓词下推、分区裁剪、Ru
- Flink 内容分享(一):Fink原理、实战与性能优化(一)_flink原理、实战与性能优化(1)
2401_84166965
程序员flink性能优化大数据
分治法在大数据处理中的应用不仅有助于提高处理效率,还可以充分利用分布式计算和存储资源,从而更好地应对大数据量和复杂性。然而,在应用分治法时需要考虑合适的数据分割策略、任务调度、结果合并等问题,以确保分治法的正确性和性能。然而,分布式计算也带来了一些挑战,如数据一致性、通信开销、任务调度等问题,需要综合考虑各种因素来设计和优化分布式系统。同时,分布式计算也需要开发者具备分布式系统设计和调优的知识和技
- 车载SOA的技术基础架构
SOA开发者
系统架构
面向服务计算代表一个有潜力改变企业的前景和平台,是新一代分布式计算平台,是“软件定义汽车”本质内涵的承载和应用平台,包含技术架构、软件程序和技术基础架构,具体如下:·技术架构-某种事物或技术(软件或服务)物理方面基础的和基本的设计(如高楼、大桥的架构设计蓝图和规范)。包括众所周知的四个类型:组件架构、应用架构、集成架构和企业技术架构。·技术基础架构-底层的、支持的技术环境,包括软件和硬件。·软件程
- 量化交易中的边缘计算技术是如何应用的?
股票量化
量化投资量化交易程序化交易量化交易python量化炒股券商接口QMT量化投资PTrade
推荐阅读:《【最全攻略】券商交易接口API申请:从数据获取到下单执行》量化交易中的边缘计算技术是如何应用的?在金融市场的量化交易领域,技术的进步不断推动着交易策略的创新。边缘计算作为一种新兴的技术,正在被越来越多的金融机构所采用,以提高交易速度和效率。本文将探讨边缘计算技术在量化交易中的应用,以及它如何帮助交易者在激烈的市场竞争中获得优势。什么是边缘计算?边缘计算是一种分布式计算范式,它将数据处理
- GaussDB数据获取与处理实战:从基础查询到分布式流计算
如清风一般
gaussdb分布式linq数据库
GaussDB数据获取与处理实战:从基础查询到分布式流计算引言在金融风控、物联网时序分析等场景中,GaussDB需处理PB级数据的实时获取与计算。本文将深入解析如何通过SQL优化、分布式计算框架集成及流处理技术,构建高效的数据处理管道,提供从基础CRUD到复杂分析的完整技术栈实践。一、数据获取核心技术1.1高效查询基础sql--使用覆盖索引加速点查CREATEINDEXidx_user_trans
- hadoop相关面试题以及答案
酷爱码
编程学习hadoop大数据分布式
什么是Hadoop?它的主要组件是什么?Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于处理大规模数据的存储和计算。其主要组件包括HadoopDistributedFileSystem(HDFS)和MapReduce。解释HDFS的工作原理。HDFS采用主从架构,包括一个NameNode和多个DataNode。NameNode负责管理文件系统的命名空间和数据块的映射关系,DataNode负责存储实际数
- Hadoop/Spark 生态
不辉放弃
大数据
Hadoop/Spark生态是大数据处理的核心技术体系,专为解决海量数据的存储、计算和分析问题而设计。以下从底层原理到核心组件详细讲解,帮助你快速建立知识框架!一、为什么需要Hadoop/Spark?传统单机瓶颈:数据量超过单机存储极限(如PB级数据)计算任务无法在合理时间内完成(如TB级日志分析)核心解决思路:分布式存储:数据拆分到多台机器存储(如HDFS)分布式计算:任务拆分到多台机器并行处理
- 边缘计算与物联网的结合
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍在现代科技的发展中,物联网(IoT)和边缘计算是两个重要的概念。物联网是一种普遍的网络概念,它连接了各种物理设备,包括电子设备、软件、传感器、执行器和网络,使它们能够收集和交换数据。而边缘计算则是一种分布式计算范式,它将计算任务、数据和服务靠近数据源的地方,也就是网络的边缘。过去几年,物联网设备的数量和使用率都在快速增长。然而,随着设备数量的增加,数据处理的需求也在增加。传统的云计算模
- 多智能体融合(Multi-Agent Fusion)
dundunmm
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多智能体融合(Multi-AgentFusion)是指在多智能体系统(MAS,Multi-AgentSystem)中,多个智能体(Agent)通过协作、竞争或共享信息,实现全局最优的智能决策和任务执行。该方法广泛应用于人工智能、机器人协作、分布式计算、强化学习等领域。1.多智能体融合的关键技术(1)智能体协作机制集中式融合:由中央控制单元协调各智能体,适用于信息完整、计算资源集中的场景。分布式融合
- DeepSeek底层揭秘——deepEP
9命怪猫
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1.什么是deepEP?(1)定义deepEP(DeepSeekEndPoint)是DeepSeek开源的一款高性能、低延迟的分布式通信库,专为大规模深度学习训练和推理场景设计。它旨在优化分布式计算环境中的通信效率,特别是在节点间数据交换、梯度同步、模型分发等方面,能够显著提升训练速度和推理性能。deepEP的设计目标是提供一种易于使用、高度灵活且性能卓越的通信解决方案,以满足日益增长的AI模型规
- 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
- 【第11章】亿级电商平台订单系统-海量数据架构设计
cherry5230
架构系统架构架构分布式
1-1本章导学课程导学课程定位:大型系统架构设计核心难点解析核心项目:BToB电商平台订单系统(年交易额200亿级)本章知识体系1.核心概念辨析海量数据vs大数据本质区别解析常见认知误区说明2.方法论框架海量数据处理核心思想分布式计算原理数据分片策略弹性扩展机制3.数据库架构设计方法论体系读写分离模式分库分表策略数据分区方案缓存层设计4.数据处理体系海量数据处理之道批处理与流处理数据压缩技术异步处
- 华为仓颉编程语言与医疗领域的深度融合:技术与实践
想成为高手499
华为人工智能服务器
引言在数字化浪潮席卷全球的背景下,医疗行业的智能化转型已成为一种不可逆的趋势。从电子病历(EMR)、医疗影像分析,到远程手术和个性化健康管理,技术创新正在不断推动医疗领域的变革。然而,这一过程对底层技术提出了更高的要求:高效的计算性能、强大的硬件适配性、分布式计算能力以及生态系统的支持。华为推出的自研编程语言仓颉(Cangjie)正是在此背景下应运而生。仓颉语言以其高效、灵活和强大的硬件整合能力,
- Hadoop相关面试题
努力的搬砖人.
java面试hadoop
以下是150道Hadoop面试题及其详细回答,涵盖了Hadoop的基础知识、HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive、Sqoop、Flume、ZooKeeper等多个方面,每道题目都尽量详细且简单易懂:Hadoop基础概念类1.什么是Hadoop?Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式计算框架,主要用于处理和存储大规模数据集。它提供了高容错性和高扩展性的分布式存
- 中电金信25/3/18面前笔试(需求分析岗+数据开发岗)
苍曦
需求分析前端javascript
部分相同题目在第二次数据开发岗中不做解析,本次解析来源于豆包AI,正确与否有待商榷,本文只提供一个速查与知识点的补充。一、需求分析第1题,单选题,Hadoop的核心组件包括HDFS和以下哪个?MapReduceSparkStormFlink解析:Hadoop的核心组件是HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架)。Spark、Storm、Flink虽然也是大数据处理相关技术,但
- 算力技术创新驱动多场景应用演进
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术创新正成为数字经济时代的基础性驱动力,从异构计算架构的多元融合到量子计算的颠覆性突破,技术演进不断突破物理与算法的双重边界。在工业互联网场景中,边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应,支撑智能制造产线的实时控制;智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术,完成海量视频数据的动态解析;而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术,将基因测序、气候模拟等复杂任务的效率提升至新量级。值得注意的
- 介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
佛渡红尘
apache
ApacheSpark是一个开源的集群计算框架,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,用于大规模数据处理和分析。相比于传统的MapReduce框架,Spark具有更快的数据处理速度和更强大的计算能力。ApacheSpark的基本概念包括:弹性分布式数据集(RDD):是Spark中基本的数据抽象,是一个可并行操作的分区记录集合。RDD可以在集群中的节点间进行分布式计算。转换(Transform
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨设备分布式计算应用开发
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨设备分布式计算应用开发引言随着分布式计算技术的快速发展,跨设备协同计算已成为提升应用性能的重要手段。HarmonyNext作为新一代操作系统,提供了强大的分布式能力,而ArkTS作为其开发语言,能够帮助开发者高效实现跨设备分布式计算。本文将详细讲解如何在HarmonyNext平台上使用ArkTS开发一个跨设备分布式计算应用。我们将从分布式计算的基本原理
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能区块链应用开发
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能区块链应用开发引言区块链技术以其去中心化、不可篡改和透明性等特点,正在金融、供应链、物联网等领域掀起革命性变革。HarmonyNext作为新一代操作系统,提供了强大的分布式计算和网络通信能力,而ArkTS作为其开发语言,能够帮助开发者高效实现高性能的区块链应用。本文将详细讲解如何在HarmonyNext平台上使用ArkTS开发一个区块链应用。我们将
- 在MATLAB中进行并行计算和GPU加速?
琛哥的程序
网络服务器人工智能
在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。一、并行计算MATLAB提供了并行计算的功能,可以充分利用多核处理器和分布式计算资源,显著提高代码执行效率。在MATLAB中进行并行计算的主要工具有ParallelComputingToolbox和parfor循环。ParallelComputingToolboxPa
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能分布式任务调度系统开发
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能分布式任务调度系统开发引言在HarmonyNext生态系统中,分布式任务调度是一个复杂且关键的技术领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的分布式任务调度系统,涵盖从基础概念到高级优化的完整流程。我们将通过一个实际的案例——分布式计算任务调度系统,来展示如何在HarmonyNext平台上实现高效的任务调度。1.项目概述1.1目标开发
- 分子动力学仿真软件:ESPResSo_(14).优化与性能提升
kkchenjj
分子动力学2模拟仿真仿真模拟分子动力学
优化与性能提升在分子动力学仿真中,性能优化是一个至关重要的环节。高效的仿真可以显著减少计算时间,提高研究效率。本节将详细介绍如何在ESPResSo中进行性能优化,包括并行计算、算法优化、内存管理等方面的内容。并行计算并行计算是提高分子动力学仿真性能的有效手段。ESPResSo支持多种并行计算模式,包括多线程(OpenMP)和分布式计算(MPI)。合理利用这些并行计算模式可以显著提升仿真速度。Ope
- 算力网络技术创新驱动生态协同发展
智能计算研究中心
其他
内容概要算力网络作为数字经济发展的核心基础设施,正经历从单一性能提升向体系化技术协同的范式转变。当前技术创新主要聚焦三大维度:在架构层面,通过异构计算、量子计算与神经形态计算的融合,突破传统芯片制程限制;在调度层面,依托分布式计算与流批处理技术,实现跨边缘节点、工业互联网平台与超算中心的资源动态编排;在生态层面,围绕能效管理、安全标准与算法优化构建全链条能力,支撑金融风险评估、基因测序等高复杂度场
- 边缘计算(Edge Computing)
Dream Algorithm
边缘计算人工智能
边缘计算(EdgeComputing)是一种分布式计算范式,它将数据处理和存储功能从传统的集中式云端转移到靠近数据源的网络边缘设备(如路由器、网关、本地服务器或终端设备)。边缘计算的目标是减少数据传输延迟、降低带宽压力,并提高系统的实时性和可靠性。边缘计算的核心概念靠近数据源边缘计算将计算资源部署在靠近数据生成的地方,而不是将所有数据发送到远程云端处理。分布式架构边缘计算采用分布式架构,将计算任务
- Pytorch 张量的scatter_add_方法介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
torch.Tensor.scatter_add_是PyTorch中的一个原地操作(in-placeoperation),用于将一个源张量(src)中的值根据指定的索引(index)累加到目标张量(self)中。它常用于分布式计算、加权聚合以及自定义深度学习层等场景。函数签名Tensor.scatter_add_(dim,index,src)→Tensor参数说明dim(int):指定沿着哪个维度
- zookeeper程序员指南
weixin_30326741
java运维shell
1简介本文是为想要创建使用ZooKeeper协调服务优势的分布式应用的开发者准备的。本文包含理论信息和实践信息。本指南的前四节对各种ZooKeeper概念进行较高层次的讨论。这些概念对于理解ZooKeeper是如何工作的,以及如何使用ZooKeeper来进行工作都是必要的。这几节没有代码,但却要求读者对分布式计算相关的问题较为熟悉。本文的大多数信息以可独立访问的参考材料的形式存在。但是,在编写第一
- 后端架构师必知必会系列:分布式计算与任务调度
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战架构师必知必会系列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.背景介绍分布式计算与任务调度随着互联网公司对数据量和业务处理需求的提升,单体应用已无法满足用户对高性能、可靠性及快速响应时间的要求。为了应对这些挑战,目前各大互联网公司都在寻求将单体应用拆分为微服务架构。但是由于系统的复杂度及开发人员的增加,引入微服务架构带来的复杂度也是需要考虑的问题。比如:服务之间如何通信?如何做服务发现?什么时候集群化?部署方式又该怎样?……等
- Hadoop:分布式计算平台初探
dccrtbn6261333
大数据运维java
Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Apache的一个用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是:MapReduce和HDFS。MapReduce提供了对数据的计算,HDFS提供了海量数据的存储。MapReduceMapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的,简单的一句话解释M
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement