- 全方位解析:AWS vs. Azure vs. Google Cloud
如果你的业务正在增长,并且正在寻求以云服务形式获取IT方面的帮助,那么实际上只有少数供应商可供选择,差不多就是AWS、MicrosoftAzure、GoogleCloud、IBMCloud这几个。当然,还有其他优质公司,包括阿里巴巴、Salesforce、腾讯、甲骨文、戴尔EMC、Rackspace、Equinix以及其他二级和三级玩家。它们的特点在于更小、更个性化——这是许多企业喜欢和寻求的。本
- 基于 OpenCV 的图像 ROI 切割实现
一、引言在计算机视觉领域,我们经常需要处理各种各样的图像数据。有时候,我们只对图像中的某一部分区域感兴趣,例如在一张人物照片中,我们可能只关注人物的脸部。在这种情况下,将我们感兴趣的区域从整个图像中切割出来,不仅可以节省计算量,还能提高程序的运行速度。这就是我们所说的ROI(RegionofInterest,感兴趣区域)切割。二、ROI切割的原理2.1图像数据的存储在使用OpenCV进行图像读取时
- 黑客 vs. 网安:谁才是数字世界的主宰? 2024年信息安全人员应该重点学什么?
网安导师小李
程序员编程网络安全linux运维服务器excelweb安全pythonjava
在当今数字化飞速发展的时代,信息安全问题日益严峻。黑客攻击、数据泄露、网络病毒等威胁不断涌现,企业和个人的隐私安全岌岌可危。随着人工智能、物联网、云计算、区块链等新技术的兴起,信息安全行业正面临着新的挑战和机遇。2024年信息安全行业面临的挑战和机遇**1.人工智能(AI):**AI技术的广泛应用使得攻击者能够利用机器学习和自动化技术进行更具针对性的攻击。例如,恶意软件可以通过AI算法不断自我进化
- 大语言模型应用提示工程Prompt Engineering
全栈你个大西瓜
人工智能大模型自然语言处理prompt人工智能提示工程
提示工程(PromptEngineering)是指通过精心设计和优化输入提示(prompt),以引导人工智能模型(如大型语言模型)生成更符合预期的输出。一、提示工程的核心任务明确任务目标确定模型需要完成的具体任务(如文本生成、翻译、分类、问答等)。示例:需要模型生成一篇产品评测vs.需要模型总结文章要点。设计提示结构包含必要的上下文、示例、格式要求和约束条件。示例:请根据以下产品参数生成一段吸引人
- EventBridge精准之道:CloudTrail事件 vs. 服务原生事件,我该如何选?
运维开发王义杰
aws系统运维aws运维
当我们深入使用AWSEventBridge时,常常会发现一个有趣的现象:对于同一个操作(比如启动一个EC2实例),EventBridge中似乎会出现两种事件。一种来自CloudTrail,记录了API调用的行为;另一种则直接来自EC2服务本身,描述了实例状态的变化。这引出了一个至关重要的问题:在创建EventBridge规则时,我应该监听哪一种?它们有什么区别?{"source":[{"prefi
- 推客系统小程序终极指南:从0到1构建自动化分销帝国,让客户疯狂帮你卖货!
ywyy6798
推客系统推客小程序小程序推客分销系统短剧推客系统开发推客小程序开发
前言:为什么你需要一个推客系统?在流量成本飙升的今天,企业面临三大核心挑战:获客难:传统广告投放ROI持续下降,单客成本突破行业警戒线留存差:用户忠诚度低,复购率不足20%增长慢:依赖少数销售精英,无法形成规模化裂变推客系统的本质:通过“社交关系+智能激励”重构商业增长模型,让每个客户都成为你的“销售员”。数据证明:使用分销系统的企业,客户终身价值(LTV)平均提升3-5倍裂变获客成本比广告投放低
- 推客系统小程序终极指南:从0到1构建自动裂变增长引擎,实现业绩10倍增长!
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大数据人工智能短剧推客系统短剧系统推客小程序推客系统开发
前言:为什么传统营销越来越难做?在流量红利消失的今天,企业普遍面临三大增长困境:获客成本飙升:电商、教育等行业单客成本突破500元,ROI持续走低用户粘性差:90%的活动用户只参与一次,复购率不足15%分销效率低下:手工统计佣金、层级混乱,50%时间浪费在管理上破局关键:让用户成为你的“推广员”推客系统小程序通过“社交裂变+智能分佣”模式,已验证帮助1000+企业实现:✔️获客成本降低70%(相比
- AI 落地企业 70 问:从入门到避坑,一篇搞定所有难题
大模型知识
人工智能知识图谱开发语言产品经理chatgpt大模型
“AI很火,但你的企业用对了吗?”近年来,AI技术风靡全球,许多企业纷纷投身其中,试图通过AI实现降本增效、创新突破。然而,AI的落地并非一帆风顺——从认知误区到技术选型,从数据基础到组织变革,每一步都充满挑战。你是否也面临这些问题:企业如何从零开始构建AI能力?AI项目的成本和ROI如何评估?信息部门如何应对AI带来的技术变革?AI落地过程中有哪些“坑”需要避开?为此我们整理了70个AI在企业落
- 噪声预测 vs. 数据预测:扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比
观熵
扩散模型工程指南机器学习算法人工智能
噪声预测vs.数据预测:扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比关键词:噪声预测、数据重建、MSELoss、ELBO、score-basedmodeling、DDPM、EDM、训练目标、采样策略摘要:扩散模型的训练目标设计直接影响模型收敛速度、生成质量与采样路径稳定性。最初的DDPM采用了预测添加噪声ε的方法,但近年来诸如EDM(ElucidatedDiffusionModels)等模型开始转向对原
- AWS Cognito vs. IAM Identity Center:别再混淆了!理清“用户身份”与“员工身份”的区别
运维开发王义杰
aws信息安全系统运维aws云计算
大家好,在AWS庞大的服务家族中,身份管理是构建安全、可扩展应用的核心。而提到身份管理,很多人常常会对AWSCognito和AWSIAMIdentityCenter(曾用名AWSSSO)感到困惑,特别是当看到它们都支持SAML时,会觉得功能似乎有所重合。这种困惑非常正常!它们确实都是处理“谁可以访问什么”的问题,但服务的对象和核心场景却截然不同。简单来说,一句话总结它们的核心区别就是:AWSCog
- 基于OpenCV图像分割与PyTorch的增强图像分类方案
从零开始学习人工智能
opencvpytorch分类
在图像分类任务中,背景噪声和复杂场景常常会对分类准确率产生负面影响。为了应对这一挑战,本文介绍了一种结合OpenCV图像分割与PyTorch深度学习框架的增强图像分类方案。通过先对图像进行分割提取感兴趣区域(RegionofInterest,ROI),再进行分类,可以有效减少背景干扰,突出关键特征,从而提高分类准确率。该方案在多种复杂场景下表现出色,尤其适用于图像背景复杂或包含多个对象的情况。一、
- Spring AOP 和 AspectJ 有什么区别和联系?
冰糖心书房
SpringAOPspringjava后端aop
简单来说,可以把它们的关系比作:智能手机的相机vs.专业单反相机。SpringAOP(智能手机相机):内置于Spring框架中,开箱即用,非常方便。它能满足95%的日常AOP需求(如日志、事务、安全),性能也足够好。但它的功能相对有限,只能在特定场景下“拍照”(即只能增强方法的执行)。AspectJ(专业单反相机):是一个独立、完整且功能极其强大的AOP解决方案。它像一台专业相机,有各种镜头(连接
- v-if、display、visibility、opacity隐藏元素的区别
甘露寺
前端vuereact
前端元素隐藏与条件渲染完全指南(Vuevs.Reactvs.CSS)本文对比v-if、v-show、display:none、opacity:0、visibility:hidden以及React条件渲染的差异,帮你彻底掌握它们的适用场景!核心概念1.DOM树vs.渲染树DOM树:完整的HTML节点结构(无论是否隐藏)。渲染树:浏览器实际绘制到屏幕上的内容(隐藏元素可能被跳过)。2.关键差异特性是否
- 【开源项目】「安卓原生3D开源渲染引擎」:Sceneform‑EQR
「安卓原生3D开源渲染引擎」:Sceneform‑EQR渲染引擎“那一夜凌晨3点,第一次提交PR的手在抖……”——我深刻体会这种忐忑与激动。仓库地址:(github.com)。一、前言:开源对我意味着什么DIY的自由Vs.工业化的束缚刚入Android原生开发时,我习惯自己在项目里嵌入各种3D渲染/AR/XR模块,结构臃肿、流程混乱。当我知道GoogleSceneformSDK被弃用,起初只是出于
- Python深入理解迭代器和生成器
TiYong
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当说起Python里面的高级特性时,就不能不提迭代器(Iterators)和生成器(Generators)啦!它们就像是处理数据的一把利器,特别是对付大数据的时候,简直就是神器!咱们今天就来聊聊它们到底是啥,怎么用,还有点啥实际用途吧!目录1.迭代器(Iterators)2.使用迭代器3.自定义迭代器4.生成器(Generators)5.生成器vs.列表推导式6.生成器的惰性计算(LazyEval
- Mysql备份
牛爷爷敲代码
mysql数据库
Mysql备份MySQL备份类型及优势详解MySQL作为最流行的开源数据库之一,其数据备份策略至关重要。以下是MySQL常见备份类型及其优势的详细解析:一、物理备份vs.逻辑备份1.物理备份(PhysicalBackup)定义:直接复制数据库文件(如数据文件、日志文件)。工具:mysqldump(逻辑+物理混合)、mysqlpump、xtrabackup(推荐)。优势:速度快:无需解析SQL语句,
- 海光x86与Intel/AMD x86的差异解析:技术演进、架构博弈与未来之路
tianyuanwo
x86海光AMD
在信息技术领域,x86架构作为计算产业的基石,历经四十余年演进,形成了以Intel、AMD为主导的全球生态,而海光x86的崛起,则标志着中国在自主可控计算赛道上的关键突破。本文将从技术起源、指令集架构、硬件设计、生态兼容性及未来趋势五个维度,深度剖析海光x86与Intel/AMDx86的差异。一、技术起源:授权合作vs.自主创新1.海光x86:AMD授权下的国产化突围海光x86的技术根基源于AMD
- 艾体宝洞察丨5分钟读懂商业智能:企业决策别再“摸黑”了!
虹科电子科技
IT解决方案商业智能企业决策
本文围绕“什么是商业智能”展开,介绍了BI在企业中如何帮助从原始数据中提取洞察、优化决策流程,并通过现代BI工具实现自助化、自动化操作。通过多个行业应用实例,展示了BI在实际运营中的价值与ROI回报,强调了从传统BI向现代BI转型的必要性,以及BI未来向个性化与共享协同方向发展的趋势。当海底捞能精准预测你的火锅喜好,当星巴克知道每个社区的咖啡消费规律,这背后都藏着一个神秘推手——商业智能(BI)。
- DDD架构实战 充血模型 电商订单
我是Dduo不是dduo
web后端开发#SpringBoot#分布式与微服务java微服务开发语言责任链模式缓存链表jvm
目录一、充血模型的核心概念1.领域对象的职责2.领域层的核心地位二、充血模型的特点1.以领域为中心的设计2.强封装性3.支持复杂业务逻辑4.便于领域知识传递三、充血模型的优势四、充血模型的实现要点1.明确实体与值对象2.领域服务的定位3.领域事件的应用4.仓储模式(Repository)五、充血模型vs.贫血模型六、充血模型的应用挑战七、充血模型的典型应用场景总结代码示例在领域驱动设计(DDD)架
- 矩阵阶数(线性代数) vs. 张量维度(深度学习):线性代数与深度学习的基石辨析,再也不会被矩阵阶数给混淆了
Ven%
简单入门pytorch线性代数矩阵深度学习pytorchtensor张量人工智能
文章目录前言第一部分:重温矩阵阶数-方阵的专属标签第二部分:深入张量维度-深度学习的多维容器第三部分:核心区别总结第四部分:在深度学习中为何混淆?如何区分?结论前言在线性代数的殿堂里,“矩阵阶数”是一个基础而明确的概念。然而,当我们踏入深度学习的领域,面对的是更高维的数据结构——张量(Tensor),描述其大小的术语变成了“维度(Dimensions)”或更精确地说“形状(Shape)”。这两个概
- Apptrace如何帮我精准追踪移动广告效果?
tongjiwenzhang
经验分享信息可视化
开发者视角:Apptrace如何帮我精准追踪移动广告效果?作为独立开发者,我最头疼的就是“广告投放到底有没有用?”——钱花出去了,用户是刷量机器人还是真实用户?哪个渠道的ROI最高?Apptrace的广告效果监测功能,直接让我从“盲投”变成“精准狙击手”。1.多广告渠道数据整合,告别Excel手忙脚乱痛点:以前投Facebook、GoogleAds、TikTok、抖音、小红书、影视广告,数据分散在
- QML革命:下一代GUI开发的核心优势详解
智驾
Qt实战qtqml
文章目录引言:为什么需要QML?一、极速开发:声明式语法vs.传统命令式二、解耦架构:MVVM的优雅实践三、跨平台一致性:一次编写,全平台渲染四、动态交互:JavaScript的灵活力量五、性能优化:硬件加速渲染六、现代UI组件:开箱即用的强大套件七、无缝融合:QML与C++的共生之道结语:QML适合哪些场景?引言:为什么需要QML?在传统GUI开发中,开发者常面临代码臃肿、UI与逻辑强耦合、跨平
- MongoDb 有必要分库么
旷野说
数据库mongodb数据库
在MongoDB中,数据分散在多个数据库(DB)中查询与集中在单个数据库中查询的性能差异主要取决于资源分配、并发操作和系统负载。以下是关键区别:资源隔离vs.资源共享多个数据库:优势:每个数据库拥有独立的文件、锁和内存缓存(WiredTiger缓存)。在高并发场景下,不同数据库的查询可减少资源竞争(如锁争用)。劣势:若物理资源(CPU、内存、磁盘I/O)有限,多个数据库可能分散缓
- 0_序章导论
39036953
吴恩达《AIfor人工智能
课程整体框架时长:4周终极目标:学完后比大公司CEO更懂AI,能领导团队解决实际问题每周核心内容分解第一周:重新认识AI的本质弱AI(ANI)vs.强AI(AGI)ANI(弱人工智能):特点:只精通单一任务(如语音助手、自动驾驶)现状:已创造巨大价值,未来将在零售、制造、交通等非软件行业爆发AGI(强人工智能):目标:达到或超越人类全能智能真相:数十年内难以突破,无需担忧"机器人灭绝人类"破除AI
- 一文带你看懂:Pump 新地址买入 (↑Makers) VS. (↑Holders) 有啥区别?
Web3_Daisy
区块链大数据web3人工智能
在Solana上使用PumpFun或类似工具发币时,你可能在Birdeye、Dexscreener或交易数据面板中看到两种指标:Pump新地址买入(↑Makers)Pump新地址买入(↑Holders)它们乍一看类似,但含义完全不同。理解这两者,有助于你判断代币是否“只是热闹”,还是“真的有人在拿住”。一、什么是“Pump新地址买入”?这是指有多少新地址第一次买入这个代币。系统会识别从未持有该To
- 什么是Overlay网络?Underlay 网络 vs. Overlay网络
dpdpdppp
overlay网络
聊聊Underlay、Overlay网络Underlay网络vs.Overlay网络最近因为工作原因学习了overlay与underlay网络的知识,参考了什么是Overlay网络做出一些自己的总结。什么是Underlay网络,Overlay网络?Underlay网络是由各类物理设备构成,通过使用路由协议保证其设备之间的IP连通性的承载网络。Overlay网络是通过网络虚拟化技术,在同一张Unde
- 【java】乐观锁的实现和注意细节
CC大煊
技术方案java数据库
文章目录1.前言乐观锁vs.悲观锁:基本概念对比使用场景及优势简述2.基于版本号的乐观锁实现代码示例注意事项3.基于CAS机制的乐观锁实现核心思想代码示例关键点说明4.框架中的乐观锁实践MyBatis中基于版本号的乐观锁实现示例代码JPA(Hibernate)中的乐观锁@Version注解关键点与底层原理示例代码5.乐观锁使用中的注意细节并发冲突后的重试机制与失败处理事务管理中的注意事项数据持久化
- 从代码学习深度强化学习 - REINFORCE 算法 PyTorch版
飞雪白鹿€
深度强化学习pytorch版pytorchDRL
文章目录前言**一、理论基础:什么是策略梯度?****1.1基于价值vs.基于策略****1.2策略梯度(PolicyGradient)****1.3REINFORCE算法:蒙特卡洛策略梯度****1.4REINFORCE算法流程****二、PyTorch代码实践****2.1环境与辅助函数****2.2核心算法实现****2.3训练与结果****总结**前言欢迎来到“从代码学习深度强化学习”系列
- 基于Halcon的条码定位与识别【包含 一维码 和 二维码 】
NCUTer
Halcon计算机视觉图像处理条码识别
1.针对一维码问题,先列代码:dev_update_off()dev_close_window()dev_open_window(0,0,600,819,'black',WindowHandle)dev_set_draw('margin')*读图read_image(Image,'20221213-174036.png')*获取一维码区域对原图进行抠图gen_rectangle1(ROI_0,21
- EA与Rose UML建模工具比较
teayear
毕业设计项目EAUML建模工具
自从1997年正式发布UML以后,大量商用UML建模CASE工具粉墨登场。这样为我们提供了许多的选择,同时也要求我们在选择正确的UML建模工具以更好地适应我们业务和软件应用程序开发需求,达到最好的投资回报率(ROI)方面做大量的调查。在这篇文章中,我们将比较两款CASE工具的UML建模能力、双向工程特性和项目生命周期支持:SparxSystems的EnterpriseArchitect(EA)专业
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag