- 使用 EasyExcel 实现高效的 Excel 读写操作
小DuDu
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在日常开发中,Excel文件的读写操作是一个常见的需求。EasyExcel是阿里巴巴开源的一个高性能、易用的Excel读写库,可以大幅提高处理Excel文件的效率。它通过事件驱动模型优化了大数据量Excel的读写性能,非常适合处理大文件或高并发场景。本篇博客将从EasyExcel的基本概念、优势、安装、读写操作以及高级用法展开,并提供清晰的代码示例。一、EasyExcel的核心特点高性能:基于流式
- php查询大量sql语句时内存溢出的解决方法
春哥一号
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今天刚发现一个之前没有见过的错误,mysql内存不足。研究了好久找出了解决办法,分享给大家。问题:使用php查询mysql大数据量的时候,程序尚未执行完毕,跳出警告:Fatalerror:Allowedmemorysizeof100663296bytesexhausted(triedtoallocate103bytes)错误提示:php所分配到的100M内存被占用完毕。最简单的解决办法是:在执行文
- 揭秘 MyBatis-Plus 批量插入的终极优化技巧
Java全干攻城狮
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1前言在当今互联网高速发展的时代,高并发、大数据量的处理已成为各大企业应用的常态。作为Java开发者,我们常常面临着如何提高数据库操作效率的挑战。MyBatis-Plus作为一款优秀的ORM框架,为我们提供了简洁高效的数据库操作方式。然而,当涉及到大规模数据的批量插入时,即使使用了saveBatch方法,性能提升仍然有限。本文将揭秘如何通过配置rewriteBatchedStatements=tr
- 股神系列:蒋菲的量化投资中,如何利用大数据优化模型?她的数据来源有哪些?
云策量化
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推荐阅读:《程序化炒股:如何申请官方交易接口权限?个人账户可以申请吗?》标题:股神系列:蒋菲的量化投资中,如何利用大数据优化模型?她的数据来源有哪些?正文:在金融投资的世界里,量化投资以其科学、系统和客观的特点,成为了众多投资者追求的“圣杯”。而在量化投资领域,蒋菲以其独特的大数据量化投资模型而闻名。本文将深入探讨蒋菲如何利用大数据优化其量化投资模型,以及她的数据来源有哪些。一、量化投资模型的优化
- Angular中`trackBy`函数的独特性与性能优化
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在Angular项目中,优化性能是每一个开发者都需要考虑的问题。特别是在处理大数据量或动态变化的列表时,Angular的trackBy函数成为了我们手中的利器。然而,当我们面对多个列表使用相同trackBy函数时,可能会产生一些疑问:如果这些列表中的项有相同的ID,是否会影响Angular的变更检测?本文将详细探讨trackBy函数在这种情境下的表现及其带来的性能优化。trackBy函数简介tra
- Sqoop安装部署
愿与狸花过一生
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ApacheSqoop简介Sqoop(SQL-to-Hadoop)是Apache开源项目,主要用于:将关系型数据库中的数据导入Hadoop分布式文件系统(HDFS)或相关组件(如Hive、HBase)。将Hadoop处理后的数据导出回关系型数据库。核心特性批量数据传输支持从数据库表到HDFS/Hive的全量或增量数据迁移。并行化处理基于MapReduce实现并行导入导出,提升大数据量场景的效率。自
- Zynq PL端IP核之AXI DMA
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1.AXIDMA简介Zynq提供了两种DMA,一种是PS中的DMA控制器,通过GP口与PL端连接,另一种是PL中的AXIDMAIP核(软核),通过HP口与PS端连接。Zynq有4个HP接口,每一个HP接口都包含控制和数据FIFO,这些FIFO为大数据量突发传输提供缓冲,让HP接口成为理想的高速数据传输接口。AXIDMAIP内核在AXI4内存映射和AXI4StreamIP接口之间提供高带宽直接储存访
- MongoDB数据库使用及常见问题
微笑的曙光(StevenLi)
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MongoDB数据库之所以备受青睐,关键在于其独特的优势满足了现代应用的需求。它采用文档型存储,数据结构灵活,无需事先定义表结构,非常适合处理复杂且多变的数据。MongoDB具备高性能和可扩展性,能够轻松应对大数据量和高并发的访问,通过分片技术实现水平扩展,确保系统稳定运行。同时,它提供了强大的数据一致性和可靠性保障,支持多种复制和故障转移机制,确保数据的高可用性和持久性。此外,MongoDB拥有
- 《java性能调优》2.Stream如何提高遍历集合效率
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在Java8中,Collection新增了两个流方法,分别是Stream()和parallelStream()。什么是Stream?在Java8之前,我们通常是通过for循环或者Iterator迭代来重新排序合并数据,又或者通过重新定义Collections.sorts的Comparator方法来实现,这两种方式对于大数据量系统来说,效率并不是很理想。Java8中添加了一个新的接口类Stream,
- 多线程到底重不重要?
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我们先说一下为什么要讲多线程和高并发?原因是,你想拿到一个更高的薪水,在面试的时候呈现出了两个方向的现象:第一个是上天项目经验高并发缓存大流量大数据量的架构设计第二个是入地各种基础算法,各种基础的数据结构JVMOS线程IO等内容多线程和高并发,就是入地里面的内容。基本概念我们先从线程的基本概念开始,给大家复习一下,不知道有多少同学是基础不太好,说什么是线程都不知道的,如果这样的话,花时间去补初级内
- Visual Studio 2022和C++实现带多组标签的Snowflake SQL查询批量数据导出程序
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设计一个基于多个带标签SnowflakeSQL语句作为json配置文件的VisualStudio2022的C++代码程序,实现根据不同的输入参数自动批量地将Snowflake数据库的数据导出为CSV文件到本地目录上,标签加扩展名.csv为导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况,通过多线程和异步操作来提高程序性能,程序需要异常处理和输出,输出出错
- C#带多组标签的Snowflake SQL查询批量数据导出程序
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- Python Pandas带多组参数和标签的Snowflake数据库批量数据导出程序
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- EasyExcel 使用详解与示例
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EasyExcel详解1.简介EasyExcel是阿里巴巴开源的一款基于Java的Excel操作工具,专注于高性能、低内存占用的Excel读写。相比ApachePOI,EasyExcel在处理大数据量时表现更优,尤其适合处理百万行级别的Excel文件。2.主要特性高性能:采用流式读写模型,内存占用低,适合大数据量处理。易用性:API设计简洁,支持链式调用。功能丰富:支持Excel的读写、样式设置、
- 大数据面试之路 (三) mysql
愿与狸花过一生
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技术选型通常也是被问道的问题,一方面考察候选人对技术掌握程度,另一方面考察对项目的理解,以及项目总结能力。介绍项目是从数据链路介绍,是一个很好来的方式,会让人觉得思路清晰,项目理解透彻。将SparkSQL加工后的数据存入MySQL通常基于以下几个关键原因:1.数据应用场景适配OLTP与OLAP分工:SparkSQL擅长处理大数据量的OLAP(分析型)任务,而MySQL作为OLTP(事务型)数据库,
- 记一次多线程导入问题排查过程
程序辕日记
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记一次多线程导入问题排查过程1.需求2.遇到问题3.排查解决问题1.需求大数据量的核对:现在有1000个excel文件,每个excel文件内有21个sheet页,现在要对这些数据进行核对,需要先将这些数据导入到库中,再进行核对。2.遇到问题库使用的是MySql,程序是Java,springcloud生态,在串行导入的时候,导入一次大概需要60分钟,现在对其进行改造,使用多线程导入,其思路为:创建线
- mySQL和Hive的区别
iijik55
面试学习路线阿里巴巴hivemysql大数据tomcat面试
SQL和HQL的区别整体1、存储位置:Hive在Hadoop上;Mysql将数据存储在设备或本地系统中;2、数据更新:Hive不支持数据的改写和添加,是在加载的时候就已经确定好了;数据库可以CRUD;3、索引:Hive无索引,每次扫描所有数据,底层是MR,并行计算,适用于大数据量;MySQL有索引,适合在线查询数据;4、执行:Hive底层是MapReduce;MySQL底层是执行引擎;5、可扩展性
- Zookeeper与Kafka学习笔记
上海研博数据
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一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务,用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型(Znode树结构),每个节点可存储<1MB数据典型应用场景:HadoopNameNode高可用HBase元数据管理Kafka集群选举与状态管理2.设计限制内存型存储,不适合大数据量场景数据变更通过版本号(Version)控制,实现乐观锁机制采用ZAB协议保证数据一致性二、Kafka核心架构
- AI 大模型应用数据中心建设:数据中心成本优化
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AI大模型应用数据中心建设:数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能(AI)和大模型应用的快速发展中,数据中心(DataCenter)成为了一个至关重要的组成部分。无论是进行深度学习模型的训练,还是大模型应用的推理,数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。随着AI模型和大数据量的增长,数据中心的建设和管理成本逐渐成为AI技术落地和应用的核心挑战之一。为了优化数据中心成本,同时保持高性能
- 宽带,带宽,光纤,光猫,WiFi,路由器,令人傻傻搞不清?这篇文章讲明白他们之间的关系.
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宽带,带宽,光纤,光猫,WiFi,路由器,令人傻傻搞不清?这篇文章讲明白他们之间的关系.想要家里能上网,就得找运营商办理宽带上网服务(如:电信,联通等),这样能上网的信号就会通过光纤传输到你家里.问题来了,啥叫宽带?宽带和带宽是什么呢?带宽(bandwidth),简单理解为频带宽度单位时间内通过网络通信信道传输的最大数据量,一般单位是mps(兆比特每秒),家里一般办的是百兆光纤但是一百兆比特每秒下
- ShardingSphere 和 Spring 的动态数据源切换机制的对比以及原理
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ShardingSphere与Spring动态数据源切换机制的对比及原理一、核心定位对比维度ShardingSphereSpring动态数据源(如AbstractRoutingDataSource)定位分布式数据库中间件轻量级多数据源路由工具核心目标分库分表、读写分离、分布式事务多数据源动态切换适用场景大数据量、高并发、复杂分片需求简单多数据源隔离(如多租户、环境隔离)实现层级JDBC驱动层(拦截
- 深入解析MySQL备份技术:从逻辑到物理的全面指南
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一、MySQL支持的备份技术有哪些?逻辑备份原理:像“抄作业”一样,将数据库中的结构和数据逐行导出为SQL或CSV文件。工具:mysqldump:最常用的工具,兼容性好。mysqlpump:支持并行导出和压缩,适合大数据量。适用场景:小规模数据迁移(如从开发环境导出到测试环境)。跨版本恢复(如从MySQL5.7迁移到8.0)。导出部分表或库(比如只备份用户表)。物理备份原理:直接复制数据库的“物理
- Java I/O 与 NIO 核心区别及应用场景详解
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数据库服务器前端
一、核心概念对比特性传统I/O(BIO)NIO(NewI/O)模型同步阻塞模型同步非阻塞模型数据流方向单向流(InputStream/OutputStream)双向通道(Channel)数据操作单元基于字节/字符流基于缓冲区(Buffer)线程模型一个连接一个线程单线程管理多连接(Selector)适用场景低并发、大数据量传输高并发、短连接或长连接复用二、核心区别深度解析1.阻塞vs非阻塞BIO(
- Java本地缓存技术选型(Guava Cache、Caffeine、EhCache)
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前言对一个java开发者而言,提到缓存,第一反应就是Redis。利用这类缓存足以解决大多数的性能问题了,我们也要知道,这种属于remotecache(分布式缓存),应用的进程和缓存的进程通常分布在不同的服务器上,不同进程之间通过RPC或HTTP的方式通信。这种缓存的优点是缓存和应用服务解耦,支持大数据量的存储,缺点是数据要经过网络传输,性能上会有一定损耗。与分布式缓存对应的是本地缓存,缓存的进程和
- 多线程处理大数据量数据
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最近公司需要一个新的需求,需要一个接口去跑数据。数据量还蛮大的,大约50-60万数据(一条一条执行),其中还涉及到与其他接口的交互,因此这些数据跑下来要耗时很久,因此设计了一个方案,使用多线程的方式进行处理。方案1每次重数据库表中取一定量的数据(自己按实际情况定义)放在线程池缓存队列里,启动10个线程去线程池里去取数据。(相当于生产者和消费者的关系),这里需要有一个触发点,当我缓存里没有数据时,需
- 小红书架构演进与关键技术解析
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小红书,作为一家领先的社交电商平台,一直致力于为用户提供优质的购物体验。随着业务的快速发展,小红书面临着前所未有的挑战,如系统的高可用性、高性能、可扩展性等。本文将深入探讨小红书终版的架构演进和关键技术,分享其实践经验,并展望未来发展方向。一、业务背景与挑战小红书的业务模式独特,结合了社交和电商的特点。随着用户量的不断增加,系统面临着高并发、大数据量等挑战。同时,小红书还需要支持快速的业务创新和迭
- Sharding-JDBC 实现分库分表
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一、引言随着互联网业务的快速发展,数据量不断增长,传统的单一数据库架构已经难以满足高并发、大数据量的存储和查询需求。分库分表技术成为了解决这些问题的重要手段。Sharding-JDBC作为一款优秀的数据库中间件,能够方便地实现分库分表,提高系统的性能和可扩展性。本文将详细介绍Sharding-JDBC实现分库分表的实战过程。二、Sharding-JDBC概述(一)Sharding-JDBC的定义和
- 什么是GaussDB
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什么是GaussDB简介GaussDB是华为自主创新研发的分布式关系型数据库。该产品具备企业级复杂事务混合负载能力,同时支持分布式事务,同城跨AZ部署,数据0丢失,支持1000+的扩展能力,PB级海量存储。同时拥有云上高可用,高可靠,高安全,弹性伸缩,一键部署,快速备份恢复,监控告警等关键能力,能为企业提供功能全面,稳定可靠,扩展性强,性能优越的企业级数据库服务。应用场景交易型应用大并发、大数据量
- GBase 数据库的高性能架构与优化实践
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引言随着信息技术的快速发展,数据库作为支撑各行各业数据存储和处理的核心技术之一,承担着越来越重要的角色。在现代企业中,大数据量、复杂查询和高并发处理已成为普遍需求。GBase数据库作为国内领先的数据库产品之一,提供了卓越的性能和灵活的架构设计,能够高效处理复杂的事务、分析查询和海量数据。本文将探讨GBase数据库的高性能架构,并结合实际案例展示其优化实践。一、GBase数据库架构概述GBase数据
- mysql大数据量分页查询
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一、什么是MySQL大数据量分页查?MySQL大数据量分页查是指在使用MySQL数据库时,将大量数据分成多个较小的部分进行显示,以提高查询效率和用户体验。分页查询通常用于网页或应用程序中,以便用户能够逐步浏览结果集。二、为什么要用MySQL大数据量分页?随着业务的增长,数据库的数据也呈指数级增长,之前所写的代码mysql的分页都是采用的limit方式进行,这种方式固然代码比较简单,但数据量大了
- 插入表主键冲突做更新
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有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
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- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
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企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
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1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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Yii cValidator主要用法分析:
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- 基于vagrant的redis主从实验
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vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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printf("--1--\n");
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文