- 深入了解大数据领域Zookeeper的ACL权限管理
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深入了解大数据领域Zookeeper的ACL权限管理关键词:Zookeeper、ACL权限管理、大数据安全、分布式系统、访问控制、权限模型、数据保护摘要:本文深入探讨了Zookeeper中的ACL(AccessControlList)权限管理系统。作为分布式协调服务的核心组件,Zookeeper的ACL机制对于保障大数据环境中的数据安全至关重要。文章将从基础概念出发,详细解析ZookeeperAC
- 环保法规下的十六层线路板创新:猎板 PCB 如何实现无铅化与可持续制造
lboyj
PCBPCBA制造
在全球环保法规趋严的背景下,十六层线路板作为高端电子设备的核心组件,正面临无铅化与可持续制造的双重挑战。猎板PCB凭借材料革新与工艺升级,构建了从焊料到基材、从生产到回收的全链路绿色体系,为行业树立了合规标杆。一、无铅化工艺的分子级突破欧盟RoHS指令将铅含量阈值锁定于0.1%(1000ppm),传统锡铅合金焊料已被全面淘汰。猎板PCB采用锡银铜(SAC305)合金方案(Sn96.5%/Ag3.0
- 猎板十二层 PCB 在汽车电子中的应用:应对复杂环境的挑战。
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一、汽车电子环境挑战与十二层PCB的优势定位汽车电子系统正面临多重复杂环境挑战:高温高湿环境下(85℃/85%RH)传统PCB材料易出现分层失效,复杂电磁环境导致信号干扰,高振动场景(50g加速度)对结构可靠性提出严苛要求。猎板PCB研发的十二层PCB,通过材料优化、工艺创新与结构强化,为汽车动力控制系统、ADAS等核心模块提供可靠解决方案。相比常规多层板,十二层结构可实现更复杂的信号分层布局,电
- 场景题:有40亿个QQ号如何去重?仅1GB内存
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场景题也有一些套路可以考虑,比如去重、判断给定数据是否存在1.大数据去重1.1现在有40亿个QQ号如何去重?仅1GB内存参考链接:https://juejin.cn/post/7396332696660131849介绍2种方法:Bitmap和布隆过滤器方法一:Bitmap首先介绍下什么是位图Bitmap位图是使用bit数组表示的,它只存储0或者1,因此我们可以把全部的QQ号放到位图中,当index
- 卓力达蚀刻工艺:精密制造的跨行业赋能者
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引言蚀刻技术作为现代精密制造的核心工艺之一,通过化学或物理方法对金属材料进行选择性去除,实现微米级复杂结构的加工。南通卓力达凭借20余年技术积淀与全产业链布局,成为全球高端制造领域的重要支撑力量。本文将从蚀刻技术的多领域应用与卓力达的核心优势两大维度展开解析。一、蚀刻技术的多元化应用场景消费电子领域折叠屏设备:通过0.02-0.04mm超薄不锈钢蚀刻,制造折叠屏金属中板,满足30万次弯折无断裂的严
- 深度剖析数据中台:大数据领域的核心技术架构
大数据洞察
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深度剖析数据中台:大数据领域的核心技术架构关键词:数据中台、大数据、核心技术架构、数据治理、数据服务摘要:本文旨在对数据中台这一大数据领域的核心技术架构进行深度剖析。首先介绍了数据中台的背景,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着阐述了数据中台的核心概念、原理和架构,通过文本示意图和Mermaid流程图进行直观展示。详细讲解了核心算法原理及具体操作步骤,并结合Python源代码进行说明。引
- 2025年全球数据安全发展趋势
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随着云计算、大数据、人工智能等技术的迅猛发展,数据已成为驱动经济社会发展的关键生产要素。然而,数据泄露、网络攻击等安全事件频发,给个人隐私、企业利益乃至国家安全带来了前所未有的挑战。全球数据安全发展趋势正随着技术进步和威胁演变而不断变化,以下是主要趋势:1.数据隐私法规加强GDPR(欧盟《通用数据保护条例)和CCPA(加州消费者隐私法案)等法规推动了全球对数据隐私的重视,更多国家和地区正在制定或更
- 扩展的Fortran在高性能计算(HPC)中助力有限元分析(FEA)、流体力学(CFD)、结构力学、复合材料和增材制造仿真的详细指南
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Fortran在高性能计算(HPC)中的仿真应用本指南深入探讨Fortran语言如何在高性能计算(HPC)中助力有限元分析(FEA)、流体力学(CFD)、结构力学、复合材料和增材制造仿真。每部分详细介绍,分析Fortran的优势、应用场景和实现细节,并附带完整的Fortran模拟代码(含中文注释),通过InteloneAPI的ifx编译器优化,结合OpenMP、MPI和MKL提升HPC性能。内容包
- 机器学习在智能仓储中的应用:库存管理与物流优化
Blossom.118
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最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。随着电子商务的蓬勃发展,仓储和物流行业面临着前所未有的挑战和机遇。智能仓储通过整合先进的信息技术,如物联网(IoT)、大数据和机器学习,能够实现从货物入库到出库的全流程
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作者简介:CSDN、阿里云人工智能领域博客专家,新星计划计算机视觉导师,百度飞桨PPDE,专注大数据与AI知识分享。✨公众号:GoAI的学习小屋,免费分享书籍、简历、导图等,更有交流群分享宝藏资料,关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
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大数据专业是近年来随着信息技术发展而兴起的热门学科,专注于从海量、多样化的数据中提取有价值信息,为各行业提供数据驱动的决策支持。专业定义大数据专业旨在培养掌握大数据采集、存储、管理、分析和应用等核心技术的人才。该专业融合了计算机科学、数学、统计学、数据科学和领域知识,重点解决大数据环境下的数据处理和分析问题。课程设置大数据专业的课程体系包括基础课程、专业核心课程和实践课程。(一)基础课程基础课程涵
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Python小屋刷题神器最近升级的新功能介绍推荐教材:《Python程序设计基础与应用》(ISBN:9787111606178),董付国,机械工业出版社,2018.8出版,2021.3第11次印刷作者荣誉:机械工业出版社计算机分社成立20周年本科教材”金牌作者“,机械工业出版社高等教育教材专家咨询委员会委员,机械工业出版社”面向新工科高等院校大数据专业系列教材“编审委员会委员,全国高等院校计算机基
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大数据ETL工具比较:SqoopvsFlumevsKafka关键词:大数据ETL、Sqoop、Flume、Kafka、数据迁移、日志采集、消息队列摘要:在大数据生态中,ETL(抽取-转换-加载)是数据价值挖掘的关键环节。不同业务场景对数据传输的实时性、可靠性、数据类型有差异化需求,催生了Sqoop、Flume、Kafka等特色鲜明的ETL工具。本文从核心架构、工作原理、性能指标、实战案例四个维度,
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线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中,优化问题无处不在,比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念,为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型:从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
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- memcpy与memcpy_toio:深入解析两大数据传输神器
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在软件开发中,数据的高效传输是确保程序性能和稳定性的关键。C语言作为一种广泛应用于系统编程和嵌入式开发的语言,提供了多种用于数据复制和传输的函数。其中,memcpy和memcpy_toio是两个备受关注的数据传输函数,它们各自在特定场景下发挥着不可替代的作用。本文将深入解析这两个函数,探讨它们的用途、区别以及在实际应用中的最佳实践。一、memcpy:内存复制的基础工具memcpy是C标准库中的一个
- 基于django+Spark+大数据+爬虫技术的国漫推荐与可视化平台设计和实现(源码+论文+部署讲解等)
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博主介绍:✌全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等
- 邮科ODM摄像头高温生存法则
在钢铁冶炼等高温工业场景,监控设备面临光学性能衰减、电子元件失效、材料形变等多重挑战。经过实测,环境温度超60℃,普通摄像头图像噪点激增300%、焦点偏移。本文以邮科ODM摄像头为例,揭示其突破环境限制的逻辑。一、高温对监控设备的复合挑战工业高温环境对监控设备影响呈链式反应。测试中,75℃时摄像头图像传感器暗电流噪声增4倍,夜视画面出现大量绿色噪点,镜头组材料热膨胀系数差异致光学失焦,关键设备读数
- Altair HyperWorks仿真案例:通过设计优化最大化发挥增材制造的潜力
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人们对3D打印或“增材制造”(AM)的热情与日俱增,丝毫没有衰减的迹象。通过增加材料来创造物体(而不是从更大的物块中分离)的过程通常被认为拥有彻底改变制造行业的潜力。因此,来自各行各业的公司都试图了解增材制造对其设计和制造流程的潜在影响。对于航空航天业来说,影响是确实存在的。航空航天业在增材制造的开发、实施和工业化过程中起到了引领作用。ThalesAleniaSpace是欧洲的一家航天制造商,在法
- 高性能计算(HPC)计算:Fortran 语言如何助力有限元、流体力学、结构力学、复合材料、增材制造仿真?
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Fortran语言在科学计算领域拥有悠久而坚实的历史,尤其在有限元分析(FEA)、流体力学(CFD)、结构力学、复合材料建模以及增材制造仿真(AdditiveManufacturingSimulation)等工程仿真方向具有不可替代的作用。以下从这几个方向具体说明Fortran如何助力仿真工作:一、有限元分析(FEA)Fortran在有限元分析中的应用可谓根深蒂固,许多商用和开源FEA求解器如AB
- 机器学习在智能供应链中的应用:需求预测与库存优化
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在当今全球化的商业环境中,供应链管理的效率和灵活性对于企业的竞争力至关重要。智能供应链通过整合先进的信息技术,如物联网(IoT)、大数据和机器学习,能够实现从原材料采购到产品交付的全流程优化。机器学习技术在智能供应链中的应用尤为突出,尤其是在需求预测和库存优化方面。本文将探讨机器学习在智能供应链中的应用,并分析其带来的机遇和挑战。一、智能供应链中的需求预测准确的需求预测是供应链管理的核心。需求预测
- 材料力学数值方法:有限元法(FEM)在流体力学中的应用_2024-08-04_00-17-21.Tex
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材料力学数值方法:有限元法(FEM)在流体力学中的应用绪论有限元法的基本概念有限元法(FiniteElementMethod,FEM)是一种数值计算方法,用于求解复杂的工程问题,如结构力学、热传导、流体力学等。它将连续的物理域离散化为有限数量的、形状规则的子域,即“有限元”。每个子域内的物理量(如位移、压力、温度等)用多项式函数近似表示,通过在每个子域内应用物理定律(如牛顿第二定律、连续性方程等)
- MQ135在STM32中的使用
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STM32中的模块使用stm32嵌入式硬件单片机
一、简介MQ135气体传感器所使用的气敏材料是在清洁空气中电导率较低的二氧化锡(SnO2)。当传感器所处环境中存在污染气体时,传感器的电导率随空气中污染气体浓度的增加而增大。使用简单的电路即可将电导率的变化转换为与该气体浓度相对应的输出信号。MQ135传感器对氨气、硫化物、苯系蒸汽的灵敏度高,对烟雾和其它有害的监测也很理想。这种传感器可检测多种有害气体,是一款适合多种应用的低成本传感器。特点:在较
- 基于SpringBoot律师事务所案件管理系统的设计与实现
一点教程
Java项目springboot后端javaspring律师事务所案件管理系统
博主主页:一点教程博主简介:专注Java技术领域和毕业设计项目实战、Java微信小程序、安卓等技术开发,远程调试部署、代码讲解、文档指导、ppt制作等技术指导。主要内容:毕业设计,SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Python、Nodejs、小程序、安卓app、大数据等设计与开发感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以和博主沟通,希
- 人脸识别常用数据集和Loss
JL_Jessie
人脸识别深度学习
人脸识别数据集数据集的noise对训练效果的影响很大!很长一段时间MegaFace的效果都上不去,就是因为数据集噪声的原因。而且自己在训练人脸的时候,如果不对数据集的噪声和属性有一点了解,对训练结果可能会有误判,甚至越训练越差…在选择数据集的时候不要一味求大,有的时候选择一个noise比例极高的大数据集,效果还不如选择一个clean的小数据集呢,可以参见这篇论文TheDevilofFaceReco
- 2025年化学工程与复合材料国际会议(ICCECM 2025)
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2025InternationalConferenceonChemicalEngineeringandCompositeMaterials一、大会信息会议简称:ICCECM2025大会地点:中国·苏州收录检索:提交EiCompendex,CPCI,CNKI,GoogleScholar等二、会议简介为促进我国复合材料和化学工程规范、可持续、健康发展,增强科技创新能力,促进跨学科融合和产学研结合,了解
- 凌晨の3点,线程池竟在服务器里偷偷····
山海上的风
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凌晨の3点,线程池の竟在服务器里偷偷榨干CPU····⚡️CPU:JAVAKing为窝发声,HELPME⚡️JAVAKING今天将揭露线程池的罪恶行为⚡️《线程池:OH,YES》线程池到底对项目做了什么想象一下:每次点外卖都新雇一个厨师,吃完就开除——这就是裸奔线程的日常!在高并发三巨头(电商秒杀、金融交易、大数据处理)中:1️⃣CPU哭诉:90%时间在面试线程,10%干活(线程切换开销)2️⃣
- 助力您发SCI 机器学习(ML)在材料领域应用专题
YEcenfei
分子动力学催化材料机器学习人工智能python
第一天机器学习在材料与化学常见的方法理论内容1.机器学习概述2.材料与化学中的常见机器学习方法3.应用前沿实操内容Python基础1.开发环境搭建2.变量和数据类型3.列表4.if语句5.字典6.For和while循环实操内容Python基础(续)1.函数2.类和对象3.模块Python科学数据处理1.NumPy2.Pandas3.Matplotlib第二天机器学习材料与化学应用<
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟