- python restful api 高并发_Python 之路,Restful API设计规范
IT小霸王
pythonrestfulapi高并发
理解RESTful架构RestfulAPI设计指南理解RESTful架构越来越多的人开始意识到,网站即软件,而且是一种新型的软件。这种"互联网软件"采用客户端/服务器模式,建立在分布式体系上,通过互联网通信,具有高延时(highlatency)、高并发等特点。网站开发,完全可以采用软件开发的模式。但是传统上,软件和网络是两个不同的领域,很少有交集;软件开发主要针对单机环境,网络则主要研究系统之间的
- 数据分析:数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介数据分析是一个复杂的工程,需要用到多个数据库、数据表、数据文件等数据集成资源。不同的数据集成环境(如分布式系统、异构数据库)会影响数据分析的效率和效果。在进行数据分析时,首先要确定数据集成方案、选择合适的数据模型和索引策略,以及评估各种解决方案之间的优劣。因此,掌握数据的存储结构、数据类型、数据集成技术、存储模型、查询语言、API、驱动器等关键信息对数据分析工作
- RabbitMQ相关的面试题
努力的搬砖人.
javarabbitmq后端
以下是150道RabbitMQ相关的面试题及简洁回答:RabbitMQ基础概念1.什么是RabbitMQ?RabbitMQ是一个开源的AMQP(高级消息队列协议)实现,用于在分布式系统中进行消息传递和通信。它允许应用程序通过网络发送和接收消息,实现异步处理、解耦合和扩展性。RabbitMQ使用Erlang语言开发,具有高可用性和容错性,适用于各种规模的应用程序。2.RabbitMQ的核心组件有哪些
- 大数据手册(Spark)--Spark安装配置
WilenWu
数据分析(DataAnalysis)大数据spark分布式
本文默认在zsh终端安装配置,若使用bash终端,环境变量的配置文件相应变化。若安装包下载缓慢,可复制链接到迅雷下载,亲测极速~准备工作Spark的安装过程较为简单,在已安装好Hadoop的前提下,经过简单配置即可使用。假设已经安装好了hadoop(伪分布式)和hive,环境变量如下JAVA_HOME=/usr/opt/jdkHADOOP_HOME=/usr/local/hadoopHIVE_HO
- Java程序开发之分布式事务终极方案:Seata原理与实战
微风不留尘
javajava分布式Seatajava入门
一、分布式事务挑战与Seata定位1.CAP理论下的事务困境场景一致性要求可用性要求典型方案支付交易强一致性中等SeataAT/TCC订单创建最终一致高消息事务+Saga库存扣减强一致性高TCC+重试补偿2.Seata架构全景图发起全局事务协调分支事务协调分支事务注册分支注册分支全局提交/回滚
- 通过数据库网格架构构建现代分布式数据系统
Navicat中国
Navicat技术智库数据库架构分布式navicat信息可视化mongodbredis
在当今微服务驱动的世界中,企业在跨分布式系统管理数据方面面临着越来越多的挑战。数据库网格架构已成为应对这些挑战的强大解决方案,它提供了一种与现代应用架构相匹配的分散式数据管理方法。本文将探讨数据库网格架构的工作原理,以及如何使用PostgreSQL和MongoDB等流行数据库实施该架构。究竟什么是数据库网格架构?数据库网格架构是一种分散的数据基础架构管理方法,不同的数据库作为一个有凝聚力的系统协同
- 【NLP】 3. Distributional Similarity in NLP(分布式相似性)
pen-ai
NLP机器学习自然语言处理分布式人工智能
DistributionalSimilarityinNLP(分布式相似性)分布式相似性(DistributionalSimilarity)是自然语言处理(NLP)中的核心概念,基于“相似的单词出现在相似的上下文中”这一假设。它用于衡量单词之间的相似性,广泛应用于词向量、信息检索、文本分类等任务。1.分布式假设(DistributionalHypothesis)分布式相似性基于以下假设:“Yoush
- Free QWQ - 世界首个免费无限制分布式 QwQ API
安替-AnTi
大模型理论&实战指南开源大模型qwen分布式免费
文章目录简介截图网址/二维码介绍/推荐语核心特点使用方式技术栈简介一句话简介:基于QwQ32B大语言模型的完全免费、无限制、无需注册登录的分布式AI算力平台。截图网址/二维码官方网站:https://qwq.aigpu.cn介绍/推荐语FreeQWQ是世界上第一个完全免费、无限制的分布式AI算力平台,基于阿里最新开源的QwQ32B大语言模型提供强大的AI服务。通过创新的分布式算力架构,整合了来自全
- MyBatis-Plus 逻辑删除:让数据“消失”却不真正删除的秘密!
码熔burning
数据库MySQLmybatismysql
目录一、什么是逻辑删除?二、MyBatis-Plus如何实现逻辑删除?⚙️三、总结:我的其他文章也讲解的比较有趣,如果喜欢博主的讲解方式,可以多多支持一下,感谢!了解DELETE、TRUNCATE、DROP关键字请看:MySQL数据删除三剑客:DELETE、TRUNCATE、DROP秒懂!其他优质专栏:【SpringBoot】【多线程】【Redis】【✨设计模式专栏(已完结)】…等如果喜欢作者的讲
- elasticsearch 横向扩展-添加节点
yp2800
elasticsearchelasticsearch
ELKELK运维都会接触到,是一个分布式日志收集平台。logstash收集数据写到elasticsearch里,kibana从elasticsearch里读取数据。数据在elasticsearch里可以被检索,各种查询api,数据聚合等,功能很强大,不多说。environments目前现状:os:centos6.6elasticsearch:2.4cpu:8mem:48disk:8Tindex:4
- 使用Redis如何实现分布式锁?(超卖)
MiniFlyZt
redis分布式数据库
分布式锁概念在多线程环境下,为了保证数据的线程安全,锁保证同一时刻,只有一个可以访问和更新共享数据。在单机系统我们可以使用synchronized锁、Lock锁保证线程安全。synchronized锁是Java提供的一种内置锁,在单个JVM进程中提供线程之间的锁定机制,控制多线程并发。只适用于单机环境下的并发控制。想要在多个节点中提供锁定,在分布式系统并发控制共享资源,确保同一时刻只有一个访问可以
- Redis缓存判断热点数据及进行数据预热的几种方式介绍
hxj..
分布式缓存redis数据库热点数据数据预热
Redis缓存如何判断热点数据?热点数据计算整体来讲就是基于访问频率,可以是整体的访问次数,可以是一定时间内的频率,可以是部分请求的采样,可以借助成熟工具等,要根据业务需求来定1.基于访问频率原理:通过统计每个键的访问频率(如每秒访问次数),识别出访问频率最高的数据。实现方法:使用Redis的INCR命令或监控工具(如RedisMonitor)统计键的访问频率。统计访问频率要确保并发场景下数据操作
- Redis持久化 - AOF
DxJavascript
redisbootstrap数据库
Redis是一款高性能的内存数据库,但由于其数据存储在内存中,断电或异常情况下可能会导致数据丢失。为了解决这个问题,Redis提供了持久化机制,其中AOF(Append-OnlyFile)是一种常用的持久化方式。本文将详细介绍Redis的AOF持久化机制,并提供相应的源代码示例。AOF持久化机制是将Redis的写命令以追加的方式写入到一个文件中,这样即使Redis重启,也可以通过重新执行AOF文件
- Redis的持久化-RDB
努力学习java的哈吉米大王
redis数据库缓存
1.持久化一提到持久化,我们就会第一时间联想到MySQL的事务,MySQL的事务有4个比较核心的特征:原子性(把多个操作打包成一个整体),一致性(事务执行之前和之后,数据都不能离谱),持久性(事务中做出的修改都会保存在硬盘上),隔离性(事务并发执行,涉及一系列的问题)Redis是一个内存数据库,数据存储在内存中,内存中的数据是不持久的,要想做到持久,就需要让Redis把数据存储到硬盘上。Redis
- redis 清理缓存
m0_74823408
面试学习路线阿里巴巴缓存redis数据库
----windos方法1,重启redis也能请缓存。方法2,清缓存前确保redis-server.exe进程已经启动,然后打开redis-cli.exe,跳出的CMD里面输入flushall,显示OK就可以了。flushall:清空整个redis服务器的数据(删除所有数据库的所有key)。flushdb:清空当前数据库中的所有key。方法3,清空指定Key,例如:delkey1delkey2方法
- C++使用ZeroMQ和MessagePack实现简单又轻量级的RPC框架
特立独行的猫a
C++c++rpczeromqmessagepack
在现代的分布式系统中,远程过程调用(RPC)是一个非常重要的机制,它允许不同的服务或组件之间的通信,就像调用本地函数一样。本文将介绍如何使用ZeroMQ和MessagePack来构建一个轻量级的RPC框架,并提供一个简单的使用示例。ZeroMQ简介ZeroMQ(也称为0MQ)是一个高性能的异步消息库,旨在使用标准的、对等的传输协议实现消息的发送与接收。ZeroMQ的核心是提供一个消息队列,使得消息
- 深度好文 图解 RocketMQ 的系统架构
橘野禾
系统架构kafkajava分布式后端
今天给大家分享一篇学习RocketMQ系统架构核心知识点的梳理和总结,在讲解时力求精简、通俗易懂,通过图解来给正在学习RocketMQ的小伙伴带来帮助。RocketMQ是阿里巴巴的分布式消息中间件,在2012年开源,在2017年成为Apache顶级项目。1集群架构RocketMQ的集群架构如下图:从上图可以看到,整个集群中有四个角色:NameServer集群、Broker主从集群、Producer
- Elastic Stack 8.16.0 日志收集平台的搭建
JingAi_jia917
ElastisearchLogstashFilebeatKibanaElasticstackELK日志平台
简介1.1ELK介绍ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三款开源工具的首字母缩写,构成了一套完整的日志管理解决方案,主要用于日志的采集、存储、分析与可视化。1)Logstash:数据管道工具,负责从多种来源(如文件、数据库、消息队列)采集日志,进行过滤、格式化后输出到目标(如Elasticsearch);2)Elasticsearch:分布式实时搜索与
- Java多线程与并发编程实战——从基础到进阶
AI天才研究院
Python实战Java实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介互联网企业都在大力拓展自己的业务,而新的技术革命也带来了海量的数据量,因此,单机并发处理能力已经无法满足现代信息时代对高速数据的需求。大数据和云计算带来的分布式系统架构,让单台计算机不仅能够执行单个任务,而且可以横向扩展处理大量任务。在这种情况下,如何充分利用多核CPU、共享内存等资源并发地处理多项任务就成为现代系统设计者们必备技能之一。本书将以实操为导向,全面
- Dubbo请求调用本地服务
Lorin 洛林
Java后端经典面试题dubbo
文章目录前言配置Dubbo本地调用方法一:application.yml中配置方法二:@DubboReference注解中指定注意个人简介前言在微服务架构中,ApacheDubbo作为一款高性能、轻量级的RPC框架,被广泛应用于分布式系统。通常,Dubbo服务是跨进程调用的,但在开发和测试过程中,有时需要在本地调用Dubbo服务,以方便调试和验证。配置Dubbo本地调用默认情况下,Dubbo通过注
- 程序员必看!DeepSeek全栈开发指南:从代码生成到分布式训练的黑科技解析
AI创享派
后端
一、DeepSeek技术新突破:程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日,DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库,这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。该库支持FP8精度与NVLink/RDMA技术,吞吐量提升3倍以上,特别适合处理千亿级参数的分布式任务。对于后端工程师而言,DeepEP的以下特性值得关注:计算-通信重叠机制:通过回调函数实现GPU资源动态分配
- Redis7——进阶篇(四)
啥也不会的小神龙·
Redis系列redis缓存学习redis经典面试题
前言:此篇文章系本人学习过程中记录下来的笔记,里面难免会有不少欠缺的地方,诚心期待大家多多给予指教。基础篇:Redis(一)Redis(二)Redis(三)Redis(四)Redis(五)Redis(六)Redis(七)Redis(八)进阶篇:Redis(九)Redis(十)Redis(十一)接上期内容:上期完成了缓存双写一致性方面的学习。下面学习HyperLogLog/Geo/Bitmap实际案
- Redis 常用数据类型
27xixi
java技术栈redis数据库缓存
Redis常用数据类型的详细介绍及其典型应用场景:String(字符串)描述:最基本的数据类型,可存储文本、数字或二进制数据(最大512MB)。常用命令:SETkeyvalue:设置值GETkey:获取值INCRkey:将值自增1(原子性操作)EXPIREkeyseconds:设置过期时间应用场景:缓存简单键值对(如用户会话、配置项)。计数器(如文章阅读量、库存扣减)。分布式锁(结合SETNX命令
- Redis 源码分析-内部数据结构 quicklist
笨手笨脚の
#Redisredis数据结构数据库quicklist链表快速链表ziplist
Redis源码分析-内部数据结构quicklistquicklist是Redis对外暴露的list数据结构的内部实现,经常被当作队列或栈使用,我们可以从常用的一些api上先思考一下它的结构最常用的就是lpush、lpop、rpush、rpop,同时它也支持lindex查询某元素在list中的索引,linsert在指定元素旁边插入新元素。从头、尾节点的push、pop来看,这就是双向链表最优秀的设计
- 安科瑞ACCU-100微电网协调控制器:助力绿色能源系统运行
安科瑞蒋静
能源
随着全球能源结构的转型和可再生能源的快速发展,微电网作为一种新型的电力系统,逐渐成为解决分布式能源接入、提高能源利用效率的重要手段。微电网不仅能够实现新能源的就地消纳,还能有效提高电网的稳定性和可靠性。在这一背景下,安科瑞电气股份有限公司推出的ACCU-100微电网协调控制器,凭借其强大的功能和灵活的配置,成为微电网系统中的核心控制设备。一、产品概述ACCU-100微电网协调控制器是一款应用于微电
- RocketMQ、Kafka、RabbitMQ,如何选型?
大梦谁先觉i
中间件SpringbootSpringCloudrocketmqkafkarabbitmq
如何根据应用场景选择合适的消息中间件?分布式、微服务、高并发架构中,消息队列(MessageQueue,简称MQ)扮演着至关重要的角色。消息队列用于实现系统间的异步通信、解耦、削峰填谷等功能。目前常见的MQ实现包括RabbitMQ、RocketMQ和Kafka。RocketMQ、Kafka、RabbitMQ如何选择?三大MQ的简单对比特性RabbitMQRocketMQKafka公司/社区Rabb
- ELK traceId 通过A服务调用B服务举例
C18298182575
elkhivehadoop
在分布式系统中,traceId需要在服务之间传递,以确保整个请求链路的日志能够被追踪。下面我们通过一个具体的例子,展示如何通过A服务调用B服务时传递traceId,并确保日志中能够正确记录traceId。实现思路A服务生成traceId:在A服务的HandlerInterceptor中生成traceId,并将其放入MDC。A服务调用B服务时传递traceId:在A服务调用B服务时,将traceId
- 分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解
心存の思念
分布式
分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解在复杂的分布式系统中,数据被分散存储在不同的节点上,每个节点都有自己独立的数据库。为了保证数据的唯一性和一致性,我们需要为每个数据项生成一个全局唯一的主键ID。本文将详细解析几种常用的分布式ID生成方案,包括它们的工作原理、优缺点以及适用场景。一、分布式系统唯一ID的特点全局唯一性:不能出现重复的ID号,这是最基本的要求。趋势递增:在MySQLInnoDB引
- 蓝易云 - nginx+lua+redis等架构演进
蓝易云
nginxluarediskubernetes容器云原生驱动开发
Nginx+Lua+Redis架构演进如下:基本架构:最初,使用Nginx作为反向代理和负载均衡器,将客户端请求分发到后端应用服务器。Nginx的高性能和低资源消耗使其成为处理大量请求的理想选择。引入Lua模块:随着业务复杂度增加,引入Nginx的Lua模块,可以在Nginx配置中嵌入Lua脚本,实现自定义的请求处理逻辑。这种方式可以将部分业务逻辑移至Nginx层,减轻后端应用服务器的压力。集成R
- 在MATLAB中进行并行计算和GPU加速?
琛哥的程序
网络服务器人工智能
在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。一、并行计算MATLAB提供了并行计算的功能,可以充分利用多核处理器和分布式计算资源,显著提高代码执行效率。在MATLAB中进行并行计算的主要工具有ParallelComputingToolbox和parfor循环。ParallelComputingToolboxPa
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号