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【道阻且长C++】c++哈希算法开发语言
文章目录特点比较1.`std::map`2.`std::unordered_map`3.`std::multimap`4.`std::unordered_multimap`5.`hash_map`(SGISTL扩展)C++示例代码代码解释特点比较1.std::map底层实现:基于红黑树(一种自平衡的二叉搜索树)。元素顺序:元素按照键(key)的升序排列。键的唯一性:每个键只能出现一次,插入重复键的
- 2025年零基础入门学网络安全(详细),看这篇就够了
网安大师兄
web安全安全网络网络安全密码学
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员(以编程为基础的学习)再开始学习我在之前的回答中,我都一再强调不要以编程为基础再开始学习网络安全,一般来说,学习编程不但学习周期长,而且实际向安全过渡后可用到的关键知识并不多一般人如果想要把编程学好再开始学习网络安全往往需要花费很长时间,容易半途而废。而且学习编程只是工具不是
- python @classmethod
Mmnnnbb123
pythonjava开发语言
1..什么是classmethodclassmethod是用来指定一个类的方法为类方法长的像下面这个样子123classcc:@classmethoddeff(cls,arg1,arg2,...):...cls通常用作类方法的第一参数跟self有点类似(__init__里面的slef通常用作实例方法的第一参数)。即通常用self来传递当前类对象的实例,cls传递当前类对象。self和cls没有特别
- 光影香江聚四海,蓝陵科技扬帆数字内容新蓝海
LhcyyVSO
人工智能大数据
3月20日,第29届香港国际影视展(FILMART)圆满收官,这场亚洲顶级行业盛会吸引了34个国家和地区逾760家机构参展,搭建起全球影视产业深度对话的桥梁。蓝陵科技携三大创新数字解决方案惊艳亮相,与各国行业领袖共探影视工业化转型路径,开启文化科技出海新篇章。数字基建赋能构建全球合作生态在1B-D17展区,蓝陵科技通过影视动漫渲染、vLive虚拟直播、AI跨境电商直播数字人三大技术矩阵,向国际客商
- 科学与《易经》碰撞(4):阴阳算子:新型代数逻辑系统构建
1079986725
AI科学量子计算量子计算算法
核心论点阴阳互变规律可以抽象为一种新型代数逻辑系统中的基本算子。这种“阴阳算子”不仅满足传统布尔代数的基本性质,还引入了动态平衡与相互转化的特性,从而为模糊逻辑、量子逻辑和复杂系统建模提供了新的数学工具。研究路径阴阳算子的定义与公理化定义阴阳算子⊗:满足⊗²=¬(非操作),即连续两次阴阳转化回到原状态引入动态平衡条件:⊗(A)与⊗(¬A)之间存在对称关系构建包含⊗的代数系统:定义阴阳代数的基本公理
- B+树深入解析:为什么数据库索引都爱用这个结构?
程序猿小白菜
数据库后端java生态圈数据库数据结构B+树
一、从图书馆索引理解B+树想象一个超大型图书馆存放着500万册图书,管理员需要设计一个高效的检索系统。传统目录柜(类似二叉树)的问题:目录卡片过多导致柜子太高,查找时需要频繁上下梯子(磁盘IO)热门书籍的目录卡片被翻烂(节点频繁修改)找某个范围的书籍(如TP311.1到TP311.9)需要反复开柜门B+树就是为这类场景设计的完美解决方案,它像一本智能目录:目录本很厚但每页记录很多条目(多路平衡)所
- 【C++】——精细化哈希表架构:理论与实践的综合分析
m0_74825238
面试学习路线阿里巴巴c++散列表架构java
先找出你的能力在哪里,然后再决定你是谁。——塔拉·韦斯特弗《你当像鸟飞往你的山》目录1.C++与哈希表:核心概念与引入2.哈希表的底层机制:原理与挑战2.1核心功能解析:效率与灵活性的平衡2.2哈希冲突的本质:问题与应对策略2.3开散列与闭散列:两大解决方案的比较3.闭散列的精确实现:从设计到优化3.1整体框架设计:面向扩展的架构3.2仿函数的灵活性:高效哈希的关键3.3插入操作:冲突检测与位置分
- Gone v2 使用 Gone Viper 组件进行本地配置
dapeng-大鹏
Gone框架介绍Gone框架配置管理Viper配置组件多格式配置文件配置自动加载机制环境变量配置覆盖层级化配置结构Go应用配置注入
发现gone-io/gone:一个优雅的Go依赖注入框架!它让您的代码更简洁、更易测试。框架轻量却功能强大,完美平衡了灵活性与易用性。⭐如果您喜欢这个项目,请给我们点个星!您的支持是我们前进的动力!欢迎贡献代码或提出建议,一起让gone变得更好!#golang#依赖注入#开源github.com/gone-io/gone本文原地址:https://github.com/gone-io/goner
- 深入理解 Kafka 的 ConsumerRebalanceListener
t0_54coder
编程问题解决手册kafkalinq分布式
深入理解Kafka的ConsumerRebalanceListener在分布式系统中,数据的一致性和可靠性是至关重要的。ApacheKafka作为一个流行的分布式流处理平台,提供了强大的数据传输和处理能力。在Kafka中,消费者组(ConsumerGroup)的概念允许多个消费者实例共同处理一个主题的数据。然而,当消费者实例的个数发生变化时,如何确保数据的平衡和一致性呢?这就引出了我们今天要讨论的
- 如何解决Kafka Rebalance引起的重复消费
maozexijr
kafkalinq分布式
在Kafka中,Rebalance(再平衡)是消费者组(ConsumerGroup)动态调整分区分配的过程。当消费者组中的成员发生变化(例如消费者加入或退出)、订阅的Topic分区数量变化、或者消费者长时间未发送心跳时,都会触发Rebalance。虽然Rebalance有助于负载均衡和容错,但它也可能导致重复消费的问题。以下是一些解决因Rebalance引起的重复消费问题的方法:1.禁用自动提交O
- 动物识别系统代码python_动物识别系统代码
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动物识别系统代码python
简易动物识别专家系统源代码(调试无错!)#includevoidbirds(){inta;printf("**************************************\n");printf("1.长腿,长脖子,黑色,不会飞。\n");printf("2.不会飞,会游泳,黑色.\n");printf("3.善飞\n");printf("4.无上述特征\n");printf("****
- 从一名剪辑师的自白:那些年,我们一起追过的帧
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从一名剪辑师的自白:那些年,我们一起追过的帧记得那时,我总是在深夜的编辑室里,盯着显示器一遍又一遍地调整时间轴。每一帧的细微变化,都牵动着我的神经。现在回想起来,那些熬夜的时光,既苦涩又甜蜜。时光机里的记忆碎片还记得第一次接触剪辑软件时的手足无措,像个初入厨房的学徒,面对满屏的按钮和快捷键一筹莫展。那时的我,还不知道这个行业会带给我怎样的人生体验。从生涩到熟练,从模仿到创新,一路走来,剪辑教会我的
- 【产品经理修炼之道】- 新能源发展的基石-储能系统
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什么是储能系统?在这篇文章里,作者给出了他的回答,储能系统即一个“巨型充电宝”,可以在发电侧、电网侧、用户侧等场景应用,起到平衡供需、优化电网运行、节省用电成本、应急备用等关键作用。一起来看看作者关于储能系统的解读。动机近期,个人对储能产品相关的知识进行了学习与研究,基于通过输入-输出的方式,进一步梳理和强化自己的认知的目的,我从什么是储能?为什么需要储能?储能的几种方式?电化学储能的构成等方面,
- AI预测体彩排3新模型百十个定位预测+胆码预测+杀和尾+杀和值2025年3月21日第25弹
GIS小天
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前面由于工作原因停更了很长时间,停更期间很多彩友一直私信我何时恢复发布每日预测,目前手头上的项目已经基本收尾,接下来恢复发布。当然,也有很多朋友一直咨询3D超级助手开发的进度,在这里统一回复下。由于本人既精通编程+大数据分析,也热衷于彩票研究,所以很多彩友通过一些渠道找到了我。目前,加我的已有不少彩友,分成了3类人群:第一类:平时不懂数据分析,买彩全靠瞎猜乱蒙,这些朋友希望借助我的技术和方法来给他
- 【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署
Nerous_
深度学习深度学习人工智能
原文链接:DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3,一个强大的混合专家(MoE)语言模型,拥有671B总参数,其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练,DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构,这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外,DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略,并设置了多to
- 【DNN量化工具】QKeras 工具简介
kanhao100
笔记dnn人工智能神经网络
QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库,旨在使深度学习模型的量化(即将模型的浮点权重转换为低精度格式)变得简单而高效。QKeras主要目标是优化模型的存储和推理速度,特别适用于需要在资源受限的设备(如移动设备和嵌入式系统)上运行深度学习模型的场景。QKeras的主要特点量化支持:QKeras提供了对不同类型量化的支持,包括权重量化和激活量化。用户可以根据需求选
- 数据分析面临的三大挑战该如何解决
銨靜菂等芐紶
数据挖掘大数据数据分析
转载自品略图书馆http://www.pinlue.com/article/2020/09/0712/2611202048648.html有效的分析已成为决定性因素,很明显,掌握它的人会蓬勃发展。但是,实现这一目标的过程并非没有障碍。最常见的数据分析挑战是什么?公司如何自信地应对它们?下面就来介绍一下。1、浏览预算限制数据分析领导者需要在当下采取行动,但同时也需要考虑未来。平衡这些需求要求他们在制
- 弱网测试究竟要怎么做,才能防止漏测?
学掌门
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1、为什么要进行弱网测试?在游戏测试–黑盒测试中,分为功能测试与专项测试,在上几篇文章中说的都是功能测试,而专项测试主要包括弱网和性能测试。(其实弱网也是性能的一种。)功能测试主要是保证功能的完整性,能让玩家能够流程的体验整个游戏功能,而弱网测试就是其中需要关注的异常点。首先我们知道现在的网络场景一般是无网络2g3g4g和wifi,以及即将要到来的5g。弱网当然就包括无网、2g,3g不知道算不算,
- LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔,数仓、数据湖架构即将退出群聊
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大数据数据仓库
摘要:当前的大数据技术应用趋势表明,客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持,这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表,但它不会使数据湖表更易于管理,也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse(湖仓一体)作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架
- OpenAI 发布新一代 STT/TTS 模型,10 行代码构建 Voice Agent;声网推出对话式 AI 开发套件丨日报
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开发者朋友们大家好:这里是「RTE开发者日报」,每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE(Real-TimeEngagement)领域内「有话题的技术」、「有亮点的产品」、「有思考的文章」、「有态度的观点」、「有看点的活动」,但内容仅代表编辑的个人观点,欢迎大家留言、跟帖、讨论。本期编辑:@qqq、@鲍勃01有话题的技术1、OpenAI推出全新一代音频模型今日凌晨,Open
- Ubuntu零基础入门到精通【1.3讲】:为什么选择 Ubuntu?
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滚雪球学Ubuntuubuntulinux运维为什么选择Ubuntu零基础教程
目录:上期回顾:Ubuntu的生态与社区✨前言:为什么我们都在谈论Ubuntu?为什么Ubuntu是个人和企业的首选?1️⃣安全性与开源:Ubuntu构建的安全生态系统更高的安全性:Ubuntu对安全的极致追求✨️开放性与可审查性:更透明的操作系统长期支持版(LTS):稳定与安全的完美平衡2️⃣对比其他Linux发行版:Ubuntu如何脱颖而出?Fedora:创新的前沿,但稳定性欠佳CentOS:
- AI编程系列 之Claude 3.5 Sonnet:编码的未来已无限改变! Claude 3.5 Sonnet 即将改变一切!
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NVIDIAGPU和大语言模型开发教程AI编程信息可视化claude
简介“编程并不是让你成为一个成功人士的必要条件。”Nvidia首席执行官黄仁勋。正如JensenHuang所说,LLM的最新特点让我们意识到了解编码可能并不像我们想象的那么重要。你知道吗,你可以在2分钟内创建一款贪吃蛇或俄罗斯方块游戏?在本文中,我们将探索Claude3.5Sonnet,你将明白为什么最近每个人都在谈论它。推荐文章《AnythingLLM教程系列之05AnythingLLM允许您创
- python离线语音转文本_使用Python将语音转换为文本的方法
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使用Python将语音转换为文本的方法,语音,转换为,文本,您的,麦克风使用Python将语音转换为文本的方法易采站长站,站长之家为您整理了使用Python将语音转换为文本的方法的相关内容。语音识别是计算机软件识别口语中的单词和短语,并将其转换为可读文本的能力。那么如何在Python中将语音转换为文本?如何使用SpeechRecognition库在Python中将语音转换为文本?我们不需要从头开始
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jieba分词器是Python中最好的中文分词组件,本文讲解一下jieba分词器及其应用。1、jieba分词器的分词模式jieba分词器提供了三种常用的分词模式1、精确模式:将句子按照最精确的方法进行切分,适合用于进行文本分析;2、全模式:将句子当中所有可以成词的词语都扫描出来,分词速度很快但容易产生歧义;3、搜索引擎模式:在精确模式分词的基础上,将长的句子再次进行切分,提高召回率,适用于搜索引擎
- 10篇R1相关的研究全面汇总,万字思考!
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原创长琴DatawhaleDatawhale干货作者:长琴,Datawhale成员本文通过10篇R1相关的研究,介绍R1后LLM的新范式。其核心就是如何进一步增强LLM的能力。本文中的相关阅读,可以在主页找到对应文章:主页地址:https://yam.gift/基本框架首先是整体的框架,如下所示。•Base+SFT•R1冷启动•LIMO(817DataSelection)•s1(1000)•Bas
- 群体智能优化算法-粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO,含Matlab源代码)
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摘要(Abstract)粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的优化算法,受鸟群觅食行为的启发。PSO通过模拟粒子(个体)在搜索空间中的运动来寻找最优解。每个粒子根据自身的历史最优位置(pBest)和全局最优位置(gBest)动态调整速度和位置,从而在全局搜索和局部搜索之间取得平衡。PSO具有收敛速度快、实现简单、计算复杂度低等优点,广泛应用于函数优化、神经网络训练、工程优化等领域。算法介绍1.主
- 玛哈特矫平机:引领制造业平整技术的新篇章
玛哈特-小易
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玛哈特矫平机:引领制造业平整技术的新篇章在制造业的广阔舞台上,材料的平整度是确保产品质量与精度的关键要素。玛哈特矫平机,凭借其出色的性能和前沿技术,正逐步成为推动制造业发展的重要驱动力。技术的飞跃与创新的引领玛哈特矫平机不仅代表了传统矫平技术的升级,更是一次技术的飞跃和创新的引领。它融合了先进的传感器网络、实时数据分析系统以及自动化控制平台,为材料矫平提供了智能化的解决方案。这种创新的技术组合,使
- gralloc usage flags
Damon_X
gralloc
下面这些示例主要说明了grallocusageflags在图像处理和多媒体应用中如何影响性能和正确性。让我们逐个详细分析每个问题的根因和修复方案,并深入解析gralloc标志对缓存管理和数据流的影响。✅Example1:长曝光快照耗时异常问题描述症状:长曝光快照(longexposuresnapshot)在某些内存优化后,拍摄时间异常变长。根因:第三方算法在多个快照帧上执行,耗时约1.2秒。Buf
- 金融风控算法透明度与可解释性优化
智能计算研究中心
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内容概要金融风控算法的透明化研究面临模型复杂性提升与监管合规要求的双重挑战。随着深度学习框架在特征提取环节的广泛应用,算法可解释性与预测精度之间的平衡成为核心议题。本文从联邦学习架构下的数据协作机制出发,结合特征工程优化与超参数调整技术,系统性分析逻辑回归、随机森林等传统算法在召回率、F1值等关键指标上的表现差异。研究同时探讨数据预处理流程对风控决策鲁棒性的影响,并提出基于注意力机制的特征权重可视
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro