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#FlinkFlink
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U盘直接拔出(未通过电脑系统“安全弹出”)可能会对U盘、电脑数据或设备本身造成多种影响,具体如下:一、数据丢失或损坏这是最常见的风险,原因在于:当U盘正在进行数据读写(如复制文件、保存修改、后台自动备份等)时,直接拔出会中断数据传输流程。此时,正在写入的文件可能只保存了部分内容,导致文件损坏(如文档打不开、图片/视频无法播放)。即使没有主动操作,系统可能在后台对U盘进行缓存读写(例如系统自动刷新文
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一、前言采用GPU来绘制实时视频一直以来都是个难点,如果是安防行业的做视频监控开发这块的人员,这个坎必须迈过去,本人一直从事的是安防行业的电子围栏这个相当小众的细分市场的开发,视频监控这块仅仅是周边技术玩一玩探讨一下,关于GPU绘制这块着实走了不少的弯路。之前用ffmpeg解码的时候,已经做了硬解码的处理,比如支持qsv、dxva2、d3d11va等方式进行硬解码处理,但是当时解码出来以后,还是重
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在电商、金融、银行、支付等涉及到金钱相关的领域,为了安全起见,一般都有对账的需求。比如,对于订单支付事件,用户通过某宝付款,虽然用户支付成功,但是用户支付完成后并不算成功,我们得确认平台账户上是否到账了。针对上述的场景,我们可以采用批处理,或离线计算等技术手段,通过定时任务,每天结束后,扫描数据库中的数据,核对当天的支付数据和交易数据,进行对账。想要达到实时对账的效果,比如有的用户支付成功但是并没
- 推荐算法召回:架构理解
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一、召回服务的定位与挑战召回层是推荐系统的第一道漏斗,负责从亿级候选集中筛选出千级别的相关项,其效果直接决定推荐效果的天花板。核心挑战包括:低延迟约束:需在50ms内完成海量候选检索;高召回率要求:98%的召回率需覆盖用户多样化兴趣;数据漂移应对:实时用户行为分布变化需动态适应;误杀控制:避免优质内容被过度过滤引发用户投诉。⚙️二、召回服务核心架构1.多路召回并行召回策略实现方式适用场景规则召回基
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Redis(RemoteDictionaryServer)是一款高性能的开源键值对数据库,以“快”和“灵活”为核心优势,广泛应用于缓存、会话存储、实时排行榜、消息队列等场景。下面从基础概念、核心特性、应用场景到进阶用法,带你“深入浅出”了解Redis。一、Redis核心定位:为什么选择Redis?Redis的核心竞争力可以用三个词概括:快、灵活、功能丰富。快:基于内存存储(数据直接存在内存中,而非
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在现代软件开发中,IntelliJIDEA作为一款功能强大的集成开发环境(IDE),深受开发者的喜爱。它不仅支持多种编程语言和框架,还提供了丰富的功能和插件,帮助开发者提高工作效率和代码质量。本文将深入探讨IntelliJIDEA的使用技巧和插件推荐,助您充分利用这款优秀的开发工具。目录IntelliJIDEA简介高效使用IntelliJIDEA的技巧快捷键大全代码导航与搜索高级重构实时错误检查与
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- AI应用服务
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AI大模型--AI应用,该如何和前端交互,呈现llm模型答复内容呢?向LLM大模型提问后,系统得先识别问题,再从数据网络找信息,接着推理出正确结果,还得防止模型“胡编乱造”(控制模型幻想)。有时多个智能体(agent)要一起处理,结果还得融合。这些步骤都是异步进行的,没法像传统应用接口那样实时出结果。为减少大模型结果延迟、提升用户体验,我们提供以下方案。方案1、轮询后端pedding结果到db或其
- 新增AI Copilot,DataEase开源数据可视化分析工具v2.9.0发布
FIT2CLOUD飞致云
开源数据可视化DataEaseAICopilot嵌入式
2024年8月5日,人人可用的开源数据可视化分析工具DataEase正式发布v2.9.0版本。这一版本的功能变动包括:导航栏新增Copilot入口,借助AI技术,通过自然语言交互实现即问即答,让数据分析更加直观和便捷;图表方面,对有图例的图表支持序列颜色设置,并对地图、表格等图表类型进行功能增强和优化;仪表板和数据大屏方面,新增应用导出/导入功能,仪表板和数据大屏中可以支持富文本和跑马灯组件刷新,
- Android 开源组件和第三方库汇总
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转载1、github排名https://github.com/trending,github搜索:https://github.com/search2、https://github.com/wasabeef/awesome-android-ui目录UIUI卫星菜单节选器下拉刷新模糊效果HUD与Toast进度条UI其它动画网络相关响应式编程地图数据库图像浏览及处理视频音频处理测试及调试动态更新热更新
- php 高并发下日志量巨大,如何高效采集、存储、分析
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1.问题背景高并发系统每秒产生大量日志(如访问日志、错误日志、业务日志等)。单机写入、存储、分析能力有限,容易成为瓶颈。需要支持实时采集、分布式存储、快速检索与分析。2.主流架构方案一、分布式日志采集架构[应用服务器(PHP等)]|v[日志采集Agent(如Filebeat、Fluentd、Logstash)]|v[消息队列/缓冲(如Kafka、Redis、RabbitMQ)]|v[日志存储(如E
- ThinkSound V2版 - 一键给无声视频配音,为AI视频生成匹配音效 支持50系显卡 一键整合包下载
昨日之日2006
ai语音音视频人工智能
ThinkSound是阿里通义实验室开源的首个音频生成模型,它能够让AI像专业“音效师”一样,根据视频内容生成高度逼真、与视觉内容完美契合的音频。ThinkSound可直接应用于影视后期制作,为AI生成的视频自动匹配精准的环境噪音与爆炸声效;服务于游戏开发领域,实时生成雨势变化等动态场景的自适应音效;同时可以无障碍视频生产,为视障用户同步生成画面描述与环境音效。今天分享的ThinkSoundV2版
- [特殊字符] 实时数据洪流突围战:Flink+Paimon实现毫秒级分析的架构革命(附压测报告)——日均百亿级数据处理成本降低60%的工业级方案
Lucas55555555
flink大数据
引言:流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示,实时数据处理需求年增速达240%,但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后,端到端延迟从分钟级压缩至800ms,计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期:2025年ApachePaimon1.0正式发布,支持秒级快照与湖仓一体,成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖:实时数仓
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
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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
- AIGC工具与软件开发流程的深度集成方案
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一、代码开发环节集成路径环境配置标准化安装AIGC工具包并配置环境变量(如设置AIGC_TOOL_PATH),确保团队开发环境一致。在IDE插件市场安装Copilot等工具,实现编码时实时建议调用。人机协作新模式需求解析:上传PRD文档,AI自动提取业务规则生成类结构(如支付模块的PaymentService雏形)。代码补全:输入注释//JWT验证中间件,生成OAuth2.0
- 实时预览功能问题
GISer_Jinger
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你遇到的问题是:“B端修改配置后无法实时出现在previewiframe中,而必须点击刷新才能生效”。主要原因与以下几方面有关:❗为什么需要手动刷新:iFrame与主页面之间缺少实时通信机制:原本仅靠刷新重新加载iframe,而没有通过postMessage等方式同步状态;Valtio的proxy状态不能跨文件热刷新持久保存:当你修改包含proxy定义的文件,热重载会导致object被替换,监听丢
- Python 爬虫实战:视频平台播放量实时监控(含反爬对抗与数据趋势预测)
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一、引言在数字内容蓬勃发展的当下,视频平台的播放量数据已成为内容创作者、营销人员以及行业分析师手中极为关键的情报资源。它不仅能够实时反映内容的受欢迎程度,更能在竞争分析、营销策略制定以及内容优化等方面发挥不可估量的作用。然而,视频平台为了保护自身数据和用户隐私,往往会设置一系列反爬虫机制,对数据爬取行为进行限制。这就向我们发起了挑战:如何巧妙地突破这些限制,同时精准地捕捉并预测播放量的动态变化趋势
- 数据分析常用指标名词解释及计算公式
走过冬季
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数据分析中有大量常用指标,它们帮助我们量化业务表现、用户行为、产品健康度等。下面是一些核心指标的名词解释及计算方式,按常见类别分类:一、流量与用户规模指标页面浏览量名词解释:用户访问网站或应用时,每次加载或刷新一个页面就算一次PV。它衡量的是页面被打开的总次数。计算方式:PV=∑(所有页面被加载的次数)(通常由埋点或日志直接统计)独立访客数名词解释:在特定时间范围内(如一天、一周、一月),访问网站
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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
- Python爬虫实战:利用最新技术爬取B站直播数据
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1.B站直播数据爬取概述B站(哔哩哔哩)是中国最大的年轻人文化社区和视频平台之一,其直播业务近年来发展迅速。爬取B站直播数据可以帮助我们分析直播市场趋势、热门主播排行、观众喜好等有价值的信息。常见的B站直播数据类型包括:直播间基本信息(标题、分类、主播信息)实时观看人数与弹幕数据礼物打赏数据直播历史记录分区热门直播数据本文将重点介绍如何获取直播间基本信息和分区热门直播数据。2.环境准备与工具选择2
- 深入解析 “void(0);” 的用法与作用_void(0);
关键要点void(0);是JavaScript中的一个表达式,研究表明它通常用于超链接中,防止页面跳转。它通过void运算符计算表达式并返回undefined,常用于创建“死链接”。证据显示,这种用法简单易用,但现代开发更推荐使用事件监听器。基本概念void(0);的作用void(0);是JavaScript的void运算符的一个实例,void运算符会计算一个表达式但不返回任何值,而是始终返回un
- 7. TCP 和 UDP 的区别
yqcoder
前端面试-服务协议网络网络协议http
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
- NVIDIA 系列之 使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术:使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能机器人
简介在快速发展的机器人领域,集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中,我们将探讨如何在ROS2(机器人操作系统2)环境中利用BLIP(引导语言图像预训练)模型进行实时图像字幕制作,并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点,该节点订阅摄像头源、应用BLIP模型进行图像字幕制作,并实时显示结果。这种集成展示了生成式AI在增强人机交互方面的强大功能
- 基于 openEuler 24.03 (LTS-SP1):彻底解决 containerd 拉取私有仓库镜像时的 x509 自签证书报错问题
gs80140
各种问题ansiblesslx509
目录基于openEuler24.03(LTS-SP1):彻底解决containerd拉取私有仓库镜像时的x509自签证书报错问题摘要❗️问题背景✅解决方案(官方推荐根证书信任法)步骤一:准备自签CA文件步骤二:复制证书至系统信任目录步骤三:刷新系统信任根证书步骤四:重启containerd服务步骤五:验证拉取是否成功故障排查建议参考配置(非必须)✅总结基于openEuler24.03(LTS-SP
- 在拉卡拉分账功能中实现实时更新,需结合异步回调通知和数据库事务来确保数据一致性。以下是具体实现方案
肥仔全栈开发
拉卡拉支付php拉卡拉支付三方支付
一、实时更新的核心逻辑依赖拉卡拉分账回调拉卡拉分账完成后会主动推送回调通知(类似支付回调),需监听该回调并更新订单分账状态。数据库事务保障分账金额更新、状态变更等操作需放在事务中,避免部分失败导致数据不一致。二、代码实现1.分账回调处理接口(监听拉卡拉分账结果推送,实时更新数据库)//文件:application/api/controller/Notify.phppublicfunctionlak
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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
- Flink 2.0 DataStream算子全景
Edingbrugh.南空
大数据flinkflink人工智能
在实时流处理中,ApacheFlink的DataStreamAPI算子是构建流处理pipeline的基础单元。本文基于Flink2.0,聚焦算子的核心概念、分类及高级特性。一、算子核心概念:流处理的"原子操作1.数据流拓扑(StreamTopology)每个Flink应用可抽象为有向无环图(DAG),由源节点(Source)、算子节点(Operator)和汇节点(Sink)构成,算子通过数据流(S
- 前端面试题——5.AjAX的缺点?
浅端
前端面试题前端面试题
①传统的web交互是:用户一个网页动作,就会发送一个http请求到服务器,服务器处理完该请求再返回一个完整的HTML页面,客户端再重新加载,这样极大地浪费了带宽。②AJAX的出现解决了这个问题,它只会向服务器请求用户所需要的数据,并在客户端采用JavaScript处理返回的数据,操作DOM更新页面。③AJXA优点:无刷新更新页面异步服务器通信前端后端负载均衡④AJAX缺点:干掉了Back和Hist
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
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Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/