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分布式学习笔记架构后端
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- MySQL Explain 详解:从入门到精通,让你的 SQL 飞起来
引言:为什么Explain是SQL优化的“照妖镜”?在Java开发中,我们常常会遇到数据库性能瓶颈的问题。一条看似简单的SQL语句,在数据量增长到一定规模后,可能会从毫秒级响应变成秒级甚至分钟级响应,直接拖慢整个应用的性能。此时,你是否曾困惑于:为什么这条SQL突然变慢了?索引明明建了,为什么没生效?到底是哪里出了问题?答案就藏在MySQL的EXPLAIN命令里。EXPLAIN就像一面“照妖镜”,
- cvc降噪和主动降噪_音频知识:CVC降噪和ANC主动降噪的区别和应用
汪国
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原标题:音频知识:CVC降噪和ANC主动降噪的区别和应用降噪,对于需要长时间戴耳机的人群来讲,起到了很好的保护作用。然而在购买蓝牙耳机时总会听到商家在宣传耳机所具备的CVC、ANC降噪功能,尽管听过很多商家描述,有些小伙伴依然不是很明白这两者之间的区别以及应用。现在简单和大家介绍这两个看不懂的降噪名词。CVC降噪(ClearVoiceCapture)是通话软件降噪技术。工作原理是是通过耳机内置的消
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环境:macjava版本:Java11最重要:一定要一定要一定要react涉及到很多的依赖下载,gradle和react相关的,第一次安装环境时有外网环境会快速很多。安装nodejs安装react-nativenpminstallreact-native-clinpminstallreact-native创建一个新项目react-nativeinitfirstReact替换gradle下载源rep
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算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
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- GoView 强势入驻 GitCode:拖拽低代码,打造高颜值数据大屏
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信息可视化时代,数字大屏日益成为展示核心KPI、运营状态、监控预警的主流形式。然而,用传统方式开发一个定制化数字大屏需要解决多少问题?1.繁复的数据源集成,各种不同的协议和格式……2.让人晕头转向的可视化逻辑,调动艰难的样式、布局、动画,和往往难以统一的风格3.牵一发而动全身的代码结构,就想换个主题色结果开启的全局CSS大冒险……现在,一个开源项目即可搞定上述问题——拖拽式低代码数字可视化平台Go
- 视频分析:让AI看懂动态画面
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引言:动态视觉理解的革命在数字信息爆炸的时代,视频已成为最主要的媒介形式。据统计,每分钟有超过500小时的视频内容被上传到YouTube平台,而全球互联网流量的82%来自视频数据传输。面对如此海量的视频内容,传统的人工处理方式已无法满足需求,这正是人工智能视频分析技术大显身手的舞台。视频分析技术赋予机器"看懂"动态画面的能力,使其能够自动理解、解释甚至预测视频中的内容,这一突破正在彻底改变我们与视
- Spring WebFlux 响应式编程原理与实战指南
SpringWebFlux响应式编程原理与实战指南一、技术背景与应用场景随着微服务与高并发的迅速发展,传统的阻塞式编程模型在处理大量并发请求时容易导致线程资源耗尽、响应延迟增高。SpringWebFlux基于ReactiveStreams规范,通过非阻塞、背压机制,实现高吞吐、低延迟的Web服务。典型应用场景包括:实时数据推送:WebSocket或Server-SentEvents场景。高并发AP
- 模型训练与部署注意事项篇---resize
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图像处理篇深度学习篇模型训练与部署注意事项篇深度学习计算机视觉人工智能
图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中,图像大小的选择是影响模型性能(精度、速度、泛化能力)的关键因素之一。两者的关系既相互关联,又存在一定的灵活性,具体可从以下几个方面详细分析:一、核心关系:训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型(如YOLOv5、v7、v8等)的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸”**为核心关联,即训练时设定的图像尺寸会作为模型设计的基础,而推理
- 7. TCP 和 UDP 的区别
yqcoder
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总结TCP面向连接,需要三次握手建立连接,UDP无连接,不需要握手,直接发送数据。UDP有较好的实时性,效率比TCP高。TCP面向字节流,实际上是TCP把数据看成一连串无结构的字节流,UDP是面向报文的,一次交付一个完整的报文,报文不可分割,报文是UDP数据报处理的最小单位。每一条TCP连接时一对一的,UDP可以一对多,多对一,多对多。UDP分组首部开销小,八个字节,TCP首部开销大约20字节。U
- 浏览器的事件循环中的任务队列(消息队列)
小吴在摸渝
前端
在浏览器的事件循环中,任务队列是有优先级的。这些优先级决定了在一次事件循环中,哪些任务会被优先执行。以下是一些主要的任务队列及其优先级:微任务队列(优先级最高):这个队列用于存放需要最快执行的任务。添加任务到微任务队列的主要方式是使用Promise和MutationObserver1。交互队列(优先级高):这个队列用于存放用户操作后产生的事件处理任务,例如鼠标点击、页面滚动等。延时队列(优先级中)
- Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama人工智能nvidiallm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合,才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来,人机交互领域发生了重大变化,尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本,但人们对语音交互的兴趣日益浓厚,以使人机对话更加无缝和自然。然而,实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字:Llama-Omni
- dpdk-testpmd 统计显示
背景最近在做测试的发现testpmdshowport统计的Tx-packets是个极大值,很不符合预期。硬件同学说,这个是软件统计,一定是软件问题。我大概知道它是个硬件统计,但是并不能确定,于是,做了一下代码的分析。testpmd>showportstats0########################NICstatisticsforport0########################R
- Webpack5 多页面实践
特性维度单页面应用-SPA多页面统一目录-MPA多页面单独部署-MPA入口数量单个,只有一个HTML文件多个,多个HTML文件多个,多个HTML文件,分别打包输出资源输出结构所有资源输出到统一目录(如js/,css/)所有页面的资源共用js/,css/等目录每页资源放在各自目录(如index/js/,index/css/)公共资源复用高:依赖打入主包或懒加载chunk,资源完全共享中:可通过spl
- C#常见面试题
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c#数据库开发语言
1.http和https的区别1.HTTP明文传输,数据都是未加密的,安全性较差,HTTPS(SSL+HTTP)数据传输过程是加密的,安全性较好。2.使用HTTPS协议需要到CA(CertificateAuthority,数字证书认证机构)申请证书,一般免费证书较少,因而需要一定费用。证书颁发机构如:Symantec、Comodo、GoDaddy和GlobalSign等。3.HTTP页面响应速度比
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摘要随着便携式金属探测器在安防,考古及工业检测等领域需求的增加,现有探测器的体积大,能耗高,操作复杂的缺点亟需解决。本文针对便携式金属探测器的设计进行探索,在硬件上使用了STM32F103C8T6单片机模块,WL02涡流传感器模块,ADS1115模数转换模块,蜂鸣器模块等设计出本系统的电路,在软件上设计出主程序,信号采集及报警子程序等,对系统进行基础功能,灵敏度,抗干扰和耐久性测试,测试结果表明探
- 微算法科技的前沿探索:量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用
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量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天,计算机视觉作为人工智能领域的重要分支,正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别,从医疗影像分析到安防监控,计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而,随着视觉任务复杂度的不断提升,传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下,量子计算作为一种颠覆性的计算模式,以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间,为解决这一难题提供了新的思路。微算
- 初学者如何选购性价比国产电钢琴?
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电钢琴
内容概要本文专为初学者设计,系统解析选购性价比国产电钢琴的关键要点。我们将从选购指南入手,深入探讨手感还原度(如逐级重锤技术和实木琴键设计)、音质稳定性(高复音数确保不跑音)、实用功能(如耳机插孔避免扰民)及性价比策略(低价位结合零调音成本)。随后,推荐高性价比型号,例如贝琪电钢琴,并全面分析其优缺点,帮助读者明智决策。此外,常见问题部分将解答入门常见困惑。为清晰展示核心内容,下表概述文章结构:文
- 2025年网络安全人员薪酬趋势
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2025年网络安全人员薪酬趋势一、网络安全行业为何成“香饽饽”?最近和几个朋友聊起职业规划,发现一个有趣的现象:不管原来是程序员、运维还是产品经理,都想往网络安全领域跳槽。问原因,答案出奇一致——“听说这行工资高”。确实,从2025年的数据来看,网络安全行业的薪资水平不仅跑赢了大多数IT岗位,甚至成了“技术岗里的天花板”。但高薪背后到底有哪些门道?哪些职位最赚钱?城市和经验如何影响收入?今天我们就
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5G标准学习笔记03-CSI反馈增强概述大家好,最近在研究AI/ML3gpp标准NR空口的有关内容,后面可能会给大家介绍一下对应的有关内容AI/ML在3GPP标准中的研究进展在AI/ML在NR空口的应用中,对应标准主要聚焦了3个case进行讨论研究分别是:CSI反馈增强;波束管理;定位精度增强;这三个内容可能比较涉及RAN1/2的具体内容,后面会基于这个进行一定的介绍。今天主要是主要介绍CSI反馈
- 比亚迪创新脉冲自加热技术深度解析
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算法数据库
一、技术原理与核心创新比亚迪脉冲自加热技术通过电池包内部能量闭环利用实现低温环境下的高效自加热,其核心原理可分解为以下三级机制:内阻产热机制将电池包物理分割为两组(A/B),通过高频充放电(频率达数百Hz)使电流流经高内阻电芯产生焦耳热。在-30℃环境下,电池内阻可升高至常温的3-4倍,此时焦耳热功率密度可达:P=I2⋅Rint(其中I为脉冲电流,Rint为低温内阻)P=I^2\cdotR_{in
- 全面探索Kafka:架构、应用与流处理
Kafka:企业级消息系统与流处理平台的深度解析ApacheKafka作为分布式流处理平台,广泛应用于大数据处理和实时分析领域。本文将基于其官方文档,详细探讨Kafka的核心功能、应用场景以及如何进行有效管理。背景简介Kafka作为高吞吐量的消息系统,支持企业级的发布-订阅模式。它能够处理大量实时数据,并支持高并发读写操作。本文将依据Kafka官方文档的内容,逐层深入,从入门到高级应用,帮助读者全
- 深入解析TCP:可靠传输的核心机制与实现逻辑
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网络tcp/ip网络协议web安全网络安全大数据
TCP协议概述TCP(TransmissionControlProtocol)是一种面向连接的、可靠的传输层协议。它通过一系列机制确保数据准确、有序地从发送方传递到接收方,适用于对可靠性要求高的场景(如网页浏览、文件传输)。可靠传输的核心机制三次握手建立连接TCP通过三次握手(Three-WayHandshake)初始化连接,确保双方具备收发能力:SYN:客户端发送SYN=1和随机序列号seq=x
- NumPy-@运算符详解
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NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码:符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法:二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组:批次矩阵运算4.广播机制:灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景:从基础到高阶1.深度学习
- 【python实战】不玩微博,一封邮件就能知道实时热榜,天秀吃瓜
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从实战学python人工智能pythonlinux爬虫
❤️欢迎订阅《从实战学python》专栏,用python实现办公自动化、数据可视化、人工智能等各个方向的实战案例,有趣又有用!❤️更多精品专栏简介点这里有的人金玉其表败絮其中,有的人却若彩虹般绚烂,怦然心动前言哈喽,大家好,我是一条。在生活中我是一个不太喜欢逛娱乐平台的人,抖音、快手、微博我手机里都没装,甚至微信朋友圈都不看,但是自从开始写博客,有些热度不得不蹭。所以就有了这样一个需求,能不能让微
- 小学家长和老师最喜欢的出题神器!
暑假到了,家里的学生也放假了,大家每天都是怎么度过的?今天我给家长们推荐一款神器:小学生数学习题生成器,相信家长们一定非常喜欢!小学生数学习题生成器就像一位聪明的“数学小管家”。输入年级、知识点、题量和难度,几秒就能吐出一份量身定制的练习卷,加减乘除、应用题、图形、数列应有尽有,覆盖每个学习阶段。核心亮点:进度精准同步:从一年级的数数到六年级的综合题,它紧扣教材,按知识点推送练习,像私人导师一样帮
- FPS手游逆向分析--------矩阵
柠檬味的榴莲
FPS手游的一些逆向分析矩阵线性代数python
寻找游戏矩阵谈谈个人对于矩阵的理解:所谓矩阵就是相机即人物视角当今的游戏人物的移动分为两部分:游戏世界中的人物在移动和相机的移动相机的移动使得玩家可以跟得上人物的行动如果游戏中的人物在移动,相应的相机也会移动同样的转动视角其实就是在转动相机人物前后移动相机也会动。那我们是不是可以利用不断地改变矩阵来搜索游戏中变动的值从而找到矩阵呢。Ofcourse但是如果你拿来一个矩阵demo你就会发现,前后移动
- map数据结构在Golang中是无序的,并且键值对的查找效率较高的原因
map,map在Go语言中是无序的,是因为在Go语言中,map基于哈希表实现,它的遍历顺序依赖于哈希表内部存储状态,对并发编程的潜在影响包括可能引发数据一致性问题,也就是并发度写实易导致读到不一样的数据或遍历出错;还会导致结果可重复性的问题,即每次运行程序得到的依赖遍历顺序的计算结果可能不同。map的键值对查找效率高是由于:(1)哈希表的时间复杂度,哈希表的平均复杂度为O(1),最欢情况下为O(n
- 村村通--洛谷(并查集的运用)
P1536村村通题目描述某市调查城镇交通状况,得到现有城镇道路统计表。表中列出了每条道路直接连通的城镇。市政府“村村通工程”的目标是使全市任何两个城镇间都可以实现交通(但不一定有直接的道路相连,只要相互之间可达即可)。请你计算出最少还需要建设多少条道路?输入格式输入包含若干组测试测试数据,每组测试数据的第一行给出两个用空格隔开的正整数,分别是城镇数目n和道路数目m;随后的m行对应m条道路,每行给出
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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