- NV205NV209美光固态闪存NV210NV215
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大数据服务器科技人工智能
在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,数据存储作为信息技术的核心支柱,其重要性不言而喻。美光作为存储领域的佼佼者,其NV系列固态闪存一直以先进技术与卓越性能著称。今天,我们将聚焦NV205、NV209、NV210、NV215四款产品,从技术评测、使用体验、行业趋势等多维度进行深度剖析,为资深IT工程师、硬件发烧友、数据中心管理员等专业人士提供全面参考。一、技术架构与核心创新美光NV系列固态闪存的技术底蕴深厚
- NV133NV137美光固态闪存NV147NV148
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数据库
NV133NV137美光固态闪存NV147NV148美光固态闪存技术矩阵深度解析:NV133至NV148的全面较量一、性能参数:数据高速公路的“车速”比拼读写速度:从“乡间小道”到“高铁动脉”美光NV系列固态闪存的核心竞争力在于其读写速度的跃升。以NV158为例,其顺序读取速度可达数千MB/s,加载大型文件(如4K视频、3D建模文件)时,体验如同“在数据高速路上一路绿灯飞驰”。相比之下,传统机械硬
- NV149NV153美光固态闪存NV158NV161
NV149NV153美光固态闪存NV158NV161在当今数字化时代,数据存储需求呈爆发式增长,固态闪存作为存储领域的核心技术,正引领着一场数据革命。美光作为行业领军者,其NV149、NV153、NV158、NV161系列固态闪存产品备受瞩目。这些产品凭借卓越性能、前沿技术,在科技爱好者、硬件发烧友、IT专业人员、数据存储专家以及广大电子产品用户群体中掀起热潮。接下来,让我们从技术评测、产品对比、
- NV224NV227美光固态闪存NV256NV257
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性能优化
NV224NV227美光固态闪存NV256NV257美光NV系列固态闪存深度解析:技术、应用与未来趋势在数据存储领域,美光科技(MicronTechnology)凭借其NV系列固态闪存产品,持续引领行业创新。本文将从技术解析、产品评测、行业趋势、应用案例及购买指南五个维度,深入剖析NV224、NV227、NV256、NV257四款产品的核心竞争力与市场价值。一、技术解析:3DNAND工艺与架构创新
- NV183NV185美光固态闪存NV196NV201
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服务器科技人工智能大数据
美光固态闪存技术深度解析:NV183、NV185、NV196与NV201系列一、技术架构与核心参数对比1.制程工艺与容量布局美光NV183/NV185/NV196/NV201系列采用176层3DNAND技术,通过垂直堆叠提升存储密度。其中:NV183:主打256GB容量段,适用于消费级SSDNV185:可扩展至1TB-2TB范围,面向主流PCIe4.0市场NV196:企业级规格,支持4TB-8TB
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楠离啊
c语言stm32嵌入式硬件单片机
STM32定时器1.引言STM32微控制器以其丰富的外设和强大的性能,在嵌入式领域得到了广泛应用。其中,定时器作为其核心外设之一,在实现精确时间控制、波形生成、事件测量等方面发挥着不可替代的作用。本教程将深入探讨STM32定时器的分类、工作原理、主要寄存器配置以及常见应用,旨在帮助读者全面理解并熟练运用STM32定时器。2.STM32定时器分类STM32系列微控制器通常包含以下三类定时器:基本定时
- 大图处理优化:低分加载、Lazy Decode 与缩放算法加速实践
观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战算法影像Camera
大图处理优化:低分加载、LazyDecode与缩放算法加速实践关键词:大图加载优化、LazyDecode、Region解码、缩放算法、Bitmap分块、滑动加载、内存控制、图像性能优化摘要:在相册、图片浏览器、拍摄预览和编辑器中,用户经常会处理分辨率高达上千万像素的照片(如48MP、64MP、RAW文件等),这类“大图”在加载、缩放、平移过程中容易造成内存抖动、页面卡顿甚至OOM崩溃。本篇文章将围
- QML Property属性语法
Little-Hu
QML数据库开发语言QML
QML作为Qt框架中的声明式UI语言,其property属性是构建动态用户界面的核心要素。property不仅是存储数据的容器,更是实现数据绑定、组件通信和状态管理的基石。本文将全面剖析QML中property属性的语法特性、使用场景和最佳实践,帮助开发者深入理解并高效运用这一重要机制。一、Property属性基础1.属性定义与声明在QML中,property属性用于存储对象的状态信息,其基本声明
- 解析大数据领域结构化数据的管理模式
大数据洞察
大数据ai
解码结构化数据:大数据时代的高效管理模式与实践指南关键词结构化数据、大数据管理、数据建模、分布式数据库、数据仓库、数据治理、性能优化摘要在大数据的洪流中,结构化数据犹如隐藏在波涛之下的磐石,虽然不如非结构化数据那般引人注目,却是企业决策的基石。本文深入剖析了大数据环境下结构化数据的管理模式,从传统关系型数据库到现代分布式系统,从数据建模到存储架构,全面解读了结构化数据管理的核心技术与实践方法。通过
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反射知识点回顾编译器是一种翻译程序它用于将源语言程序翻译为目标语言程序源语言程序:某种程序设计语言写成的,比如C#、C、C++、Java等语言写的程序目标语言程序:二进制数表示的伪机器代码写的程序知识点一什么是程序集程序集是经由编译器编译得到的,供进一步编译执行的那个中间产物在WINDOWS系统中,它一般表现为后缀为·dll(库文件)或者是·exe(可执行文件)的格式说人话:程序集就是我们写的一个
- 动态规划、背包问题入门
2303_Alpha
动态规划代理模式算法笔记c语言
目录1、动态规划定义2、数塔问题题目描述:思路:代码实现:3、最长有序子序列问题描述:代码实现:动态规划基本思想特点4、背包问题①01背包问题空间复杂度优化②完全背包③多重背包二进制优化④二维费用背包1、动态规划定义动态规划是一种用于解决优化问题的算法策略,它的核心是把一个复杂的问题分解为一系列相互关联的子问题,并通过求解子问题的最优解来构建原问题的最优解。它将一个问题分解为若干个子问题,然后从最
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辞暮尔尔-烟火年年
集合数据结构链表
LinkedList在Java中是一个实现了List和Deque接口的双向链表。它允许我们在列表的两端添加或删除元素,同时也支持在列表中间插入或移除元素。在分析LinkedList之前,需要理解链表这种数据结构:链表:链表是一种动态数据结构,由一系列节点组成,每个节点包含数据部分和指向列表中下一个节点的引用。双向链表:每个节点都有两个链接,一个指向前一个节点,另一个指向后一个节点。LinkedLi
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ClickHouseclickhouse架构
ClickHouse的架构设计深度适配OLAP(在线分析处理)场景,通过列式存储、向量化执行、分布式分片与副本等核心技术,实现了对海量数据的高效分析与实时查询。以下从核心存储引擎、查询处理流程、分布式架构、元数据管理、复制与分片等维度详细解析其内部架构与关键组件。一、核心存储引擎:MergeTree系列ClickHouse的存储引擎是其性能的核心,其中MergeTree系列引擎(如MergeTre
- Kafka消费者分区分配机制与生产环境配置指南
引言在分布式系统中,Kafka作为高性能消息队列被广泛应用。本文将深入探讨Kafka消费者的分区分配机制,分析不同分配策略的优劣,并提供生产环境中的最佳配置实践。我们还将详细解析消费者常见问题的排查方法,特别是消费者未分配到分区的情况。一、Kafka消费者分区分配机制1.1基础分配原则Kafka通过消费者组(ConsumerGroup)机制实现消息的并行处理。核心规则包括:消费者组隔离:不同消费者
- SkinnedMeshRenderer相关知识
微风拂晚霞
Unityunity材质动画骨骼蒙皮
SkinnedMeshRenderer和MeshRendererunity中SkinnedMeshRenderer是CPU去更改顶点位置的。而当使用MeshRenderer时,可以靠GPU来进行蒙皮(即更改顶点位置)。SkinnedMeshRenderer是多线程处理的,在小程序游戏中,只支持同步处理,所以小程序游戏最好使用MeshRenderer去进行蒙皮处理蒙皮描述将骨骼(Bone)与网格(M
- 多模态大模型:技术原理与实战 看清GPT的进化史和创新点
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AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
多模态大模型:技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
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打开Windows的资源管理器按照path打开文件夹////////***打开文件夹///publicstaticvoidOpenDirectory(stringpath){if(string.IsNullOrEmpty(path))return;path=path.Replace("/","\\");if(!Directory.Exists(path)){Debug.LogError("NoDi
- unity3d————特殊文件夹
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Unity四部曲之基础篇unity游戏学习c#游戏引擎
1.工程路径(Application.dataPath)获取方式:Application.dataPath使用场景:主要在编辑模式下使用,发布后路径不再有效。注意:发布后的游戏不会使用该路径。2.Resources资源文件夹路径获取:通常不直接获取路径,使用Resources相关API加载资源。创建:需要手动创建。作用:存放需要通过Resources相关API动态加载的资源。所有文件都会被打包,并
- 高校招生服务平台小程序的设计与实现
一、选题简介、意义与背景(包括选题的理论价值和实践意义)选题简介:本课题旨针对高校招生数据错综复杂难以管理等问题,运用计算机技术实现一个高校招生服务平台,提供给专业且全面的招生服务,帮助用户快速的找到自己喜欢的专业以及提高招生效率。平台实现两类用户角色,分别是用户跟管理员角色。其中,用户将实现用户的登录注册、首页、招生信息、校园漫游、志愿填报等功能,管理员将实现招生信息管理、用户管理、缴费信息管理
- Redis+Caffeine双层缓存策略对比与实践指南
浅沫云归
后端技术栈小结RedisCaffeine缓存
Redis+Caffeine双层缓存策略对比与实践指南在高并发场景下,缓存是提升系统性能和并发处理能力的关键手段。常见的缓存方案包括远程缓存(如Redis)和本地缓存(如Caffeine)。单层缓存各有优劣,结合两者优势的双层缓存架构已成为生产环境中的最佳实践。本文将基于SpringBoot,从方案对比分析出发,深入探讨Redis、本地Caffeine与双层缓存的实现与性能差异,并给出选型建议与实
- SQLiteC/C++接口详细介绍sqlite3_stmt类(二)
界忆
数据库SQLiteC与c++sqlite数据库
返回目录:SQLite—免费开源数据库系列文章目录上一篇:SQLiteC/C++接口详细介绍sqlite3_stmt类简介下一篇:SQLiteC/C++接口详细介绍sqlite3_stmt类(三)sqlite3_reset()功能:重置一个准备好执行的SQL语句的状态,使其可以重复执行或进行新的绑定。在SQLite3准备执行一个SQL语句之前,需要进行一系列的准备工作,包括将SQL语句编译成字节码
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界忆
数据库SQLiteC与c++sqlite数据库
返回目录:SQLite—免费开源数据库系列文章目录上一篇:SQLiteC/C++接口详细介绍sqlite3_stmt类简介下一篇:SQLiteC/C++接口详细介绍sqlite3_stmt类(二)序言:本文开始了SQLite的第二个类的详细介绍了,有兴趣的朋友可以关注更新一下。1、sqlite3_prepare_v2()`sqlite3_prepare_v2`是SQLite库中的一个函数,用于将一
- Seaborn 教程
froginwe11
开发语言
Seaborn教程引言Seaborn是一个强大的Python数据可视化库,它建立在Matplotlib的基础上,专门用于统计图形的绘制。Seaborn提供了一系列的绘图功能,使得统计数据的可视化变得更加简单和直观。本文将为您提供一个全面的Seaborn教程,帮助您快速掌握其基本用法和高级技巧。安装与导入在开始之前,请确保您的Python环境中已经安装了Seaborn和Matplotlib。您可以使
- python中的logger包的详细使用教程
SunkingYang
#python入门之日志使用python日志logger使用方法说明
文章目录功能说明一、Logger的创建与基础配置二、Handler的配置与使用三、Formatter自定义日志格式四、记录不同级别的日志五、高级配置与最佳实践六、常见问题与调试使用方法一、基础配置与快速使用二、自定义Logger对象三、高级用法四、最佳实践与注意事项五、实际应用场景示例Python的logging模块是标准库中用于记录日志的核心工具,通过灵活配置可实现多级别、多目标、多格式的日志管
- Spring Boot加载与Bean处理的细节剖析
一)SpringBoot启动的核心流程SpringBoot的启动流程主要集中在SpringApplication#run方法中。该方法通过一系列监听器(SpringApplicationRunListener)来追踪启动过程中的各个阶段,包括加载配置文件、初始化上下文、实例化Bean等。以下是SpringBoot启动流程的详细步骤:创建SpringApplication实例:SpringAppli
- Qualcomm和MTK两个android平台比较
microliang
android底层
1、市场定位不同,Qualcomm的Android解决方案主要是7K系列和8K系列,都是一个ModemARM+ApplicationARM,目标中高端3G解决方案,6K这种低端平台主要还是Qualcomm自己的BREW方案。MTK的6516这个解决方案,采用的也是ModemARM(2.75G)+ApplicationARM的方案,方案虽然相同,但是里面的ARM核心在性能上却差了很多,Qualcom
- 【花雕学编程】Arduino FOC 之动态角度输入的五连杆分析
驴友花雕
嵌入式硬件单片机c++动态角度输入的五连杆分析ArduinoFOC
Arduino是一个开放源码的电子原型平台,它可以让你用简单的硬件和软件来创建各种互动的项目。Arduino的核心是一个微控制器板,它可以通过一系列的引脚来连接各种传感器、执行器、显示器等外部设备。Arduino的编程是基于C/C++语言的,你可以使用ArduinoIDE(集成开发环境)来编写、编译和上传代码到Arduino板上。Arduino还有一个丰富的库和社区,你可以利用它们来扩展Ardui
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多