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批量作业调度、数据挖掘，这几款应该是今年 “最值得推荐” 的ETL工具了加菲盐008 taskctl Kettle kettle etl 批量作业调度数据挖掘 taskctl
工具传送门：Taskctl商业付费版(付费)TaskctlWeb商业免费版（永久免费）Kettle（开源免费）Datastage(付费)ETL是数据仓库中的非常重要的一环，是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。下面给大家介绍一下什么是ETL以及
oracle goldengate from mongodb to oracle的实时同步夹心饼2024 数据库运维案例分享 oracle mongodb 数据库
oraclegoldengatefrommongodbtooracle的实时同步近期因公司项目需要，需要将mongodb数据同步到oracle数据库，由于第一次接触到mongodb数据库同步到Oracle的项目，故没有主动获取数据，而且让对方工程师把mongodb数据同步到我方的mongodb数据库，为此新建了一个mongodb数据库。我方工程师把mongodb数据库同步到doris数据仓库。考虑
国自然青年项目｜基于多模态影像组学的乳腺癌分子分型预测研究｜基金申请·25-01-20 罗小罗同学基金申请医学人工智能人工智能国自然
小罗碎碎念今天和大家分享一份国自然青年项目，项目执行期为2021-2023年，直接费用为24万。项目聚焦乳腺癌分子分型预测，综合运用多模态组学数据、影像组学技术和深度学习技术。研究内容包括跨模态医学图像分割、多模态特征提取与融合、模型设计与系统研发。通过提出一系列创新算法，如基于类别中心原型对齐器的图像分割算法、基于自注意力机制与生成对抗网络的聚类算法等，实现了对乳腺癌分子分型的高精度预测，并开发
VM-UNet: 基于Vision Mamba UNet的医学图像分割项目推荐翟洁英
VM-UNet:基于VisionMambaUNet的医学图像分割项目推荐VM-UNet项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vm/VM-UNet1.项目基础介绍和主要编程语言VM-UNet是一个基于VisionMambaUNet架构的开源项目，专门用于医学图像分割。该项目的主要编程语言是Python。VM-UNet结合了状态空间模型（StateSpaceModel
面试经验分享-回忆版某小公司兔子宇航员0301 数据开发面经分享面试经验分享职场和发展
说说你项目中数据仓库是怎么分层的，为什么要分层？首先是ODS层，连接数据源和数据仓库，数据会进行简单的ETL操作，数据来源通常是业务数据库，用户日志文件或者来自消息队列的数据等中间是核心的数据仓库层，可以细分为DWD，DIM，DWS层。首先是DWD层主要负责对数据进行进一步测清洗规范化的操作，但是应该尽可能保持和ODS层相同的数据粒度，可以通过维度退化等方式，将维度表退化为事实表例如下单表，减少关
一文读懂数据仓库构建流程（超详细）嗨皮一会吧数仓构建数据仓库
相信大家都知道数仓分层架构（ods、dwd、dim、dws等）。但是面对一个从0开始的数仓，我们难免会有一个疑问，应该如何去构建各层，以及数仓规划中要有哪些事实表和维度表，这个理论依据从何而来呢，相信大家看完本篇文章，可以在搭建数仓的时候有一个理论依据。1、数仓构建整体流程数仓构建核心图：我们可以发现其实数据开发占比整个数仓构建流程只是很小的部分，只要我们将前期的数据调研，各种数仓模型设计好，剩下
【学习总结|DAY026】MySQL基础 123yhy传奇学习 mysql 数据库
在Web后端开发中，数据库扮演着至关重要的角色，它是存储和管理数据的核心组件。近期学习了数据库相关知识，在此分享学习过程中的重点内容，涵盖数据库基础概念、MySQL操作以及SQL语句的详细使用等方面。一、数据库基础概念数据库（DataBase-DB）：形象地说，它就像是一个大型的数据仓库，专门用于高效地存储和管理海量数据。例如，在金融领域，同花顺的数据中心需要存储海量的股票、基金等金融数据，包括股
全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗架构 spark 大数据
导语：Databricks是一家由ApacheSpark创始团队成员创立的公司，同时也是一个统一分析平台，帮助企业构建数据湖与数据仓库一体化（Lakehouse）的架构。在Databricks平台上，数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。本文将深入介绍Databricks的平台概念、架构特点、优化机制、功能特性
数仓建模（五）选择数仓技术栈：Hive & ClickHouse & 其它昊昊该干饭了数仓建模大数据 hive clickhouse hadoop
在大数据技术的飞速发展下，数据仓库（DataWarehouse，简称数仓）成为企业处理和分析海量数据的核心工具。市场上主流数仓技术栈丰富，如Hive、ClickHouse、Druid、Greenplum等，对于初学者而言，选择合适的技术栈是一项挑战。本文将详细解析Hive、ClickHouse及其他数仓技术，帮助读者根据场景需求选择最佳工具。目录一、数据仓库的基础概念和技术选型原则1.1什么是数据
Hive 数据类型全解析：大数据开发者的实用指南大鳥 sql hive 数据仓库
在大数据处理领域，Hive作为一款基于Hadoop的数据仓库工具，被广泛应用于数据的存储、查询和分析。而理解Hive的数据类型是有效使用Hive的基础，本文将深入探讨Hive的数据类型，帮助大家更好地掌握Hive的使用。Hive数据类型概述Hive支持多种数据类型，主要可分为数值类型、日期/时间类型、字符类型、Misc类型以及复杂类型。这些数据类型为存储和处理各种不同格式的数据提供了有力的支持。以
Apache Hive--排序函数解析大鳥 apache hive hadoop
在大数据处理与分析中，ApacheHive是一个至关重要的数据仓库工具。其丰富的函数库为数据处理提供了诸多便利，排序函数便是其中一类非常实用的工具。通过排序函数，我们能够在查询结果集中为每一行数据分配一个排名值，这对于数据分析、报表生成等工作具有重要意义。本文将深入探讨ApacheHive中的排序函数，通过具体的HQL代码和数据实例进行说明，并阐述它们之间的区别。0.排序函数：ORDER、SORT
大数据新视界 -- Hive 数据仓库设计的优化原则（2 - 16 - 4）青云交大数据新视界 #Hive 之道 Hive 数据仓库优化原则数据分区存储格式查询优化 B 树索引查询性能大数据
亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
【MySQL】深入解析“Data too long”错误：原因、解决方案与优化策略 master_chenchengg sql数据库 mysql 数据库
【MySQL】深入解析“Datatoolong”错误：原因、解决方案与优化策略一、引言二、技术概述错误定义核心特性与优势三、技术细节原理分析难点四、实战应用应用场景问题与解决方案五、优化与改进潜在问题改进建议六、常见问题问题列举解决方案七、总结与展望一、引言MySQL作为世界上最受欢迎的开源关系型数据库管理系统之一，其稳定性和灵活性使其在Web应用、数据仓库和其他需要高性能数据存储的场景中占据主导
3D UNet和Swin-UNETR 学無芷境计算机视觉
3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络，它们对三维（3D）数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体，专门设计用于处理三维医学图像数据。UNet最初是为二维（2D）图像分割任务设计的，具有典型的编码器-解码器结构。3DUNet扩展了这种架构，以便更好地处理具有深度信息的体积数据，如CT或MRI扫描。主要特点：编码器：逐渐下采样图像，提取并
3D U-Net CNN医学图像分割项目教程尤辰城Agatha
3DU-NetCNN医学图像分割项目教程3DUnetCNNPytorch3DU-NetConvolutionNeuralNetwork(CNN)designedformedicalimagesegmentation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3DUnetCNN1.项目介绍3DU-NetCNN是由Ellisdg开发的Python实现，专门用于医学图像
大数据最新医学图像分割 3D nnUNet全流程快速实现_医学图像分割步骤 2401_84182020 程序员大数据
第一步：选择一个你能找的路径位置（这很重要），在这个位置打开终端，输入gitclonehttps://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet.git，将nnUNet的代码下载到这个位置第二步：终端内定位到下载的nnUNet文件夹cdnnUNet，或者直接在对应位置打开终端第三步：开始安装，pipinstall-e.2数据整理2.1数据存放形式首先，nnUNet有自己的一套数据文件夹的
【数仓】数据质量监控和风与影数据仓库大数据数据库数据挖掘数据仓库
今天来填2个月前的坑。之前提到了数据质量：【数仓】数据质量我在面试中也碰到了数据质量的问题，没回答出来。今天学习一下数据质量监控原则。欢迎点击此处关注公众号。1.数据质量概述数据质量的高低代表了该数据满足数据消费者期望的程度，这种程度基于他们对数据的使用预期，只有达到数据的使用预期才能给予管理层正确的决策参考。数据质量管理作为数据仓库的一个重要模块，主要可以分为数据的健康标准量化、监控和保障。
数据仓库数据质量监控：实现准确决策的关键百度_开发者中心程序人生
随着企业数据量的不断增加，数据仓库已成为企业运营的重要支柱。为了保证数据仓库中的数据能够准确、及时地支持决策，数据仓库数据质量监控变得至关重要。本文将重点介绍数据仓库数据质量监控的相关概念和实践方法。一、数据仓库数据质量监控的概念数据质量数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可利用性。在数据仓库中，数据质量问题是不可避免的，因为数据来源广泛、格式多样、转换复杂，容易引入错误。数据质量监
数据仓库的复用性：流程层面 PersistDZ 大数据与AI 数据仓库
在数据仓库建设中，流程层面的复用性是提高开发效率和数据质量的关键。通过标准化ETL流程、模块化设计，以及实时与离线共用的架构，可以最大化数据处理流程的复用性，降低复杂度。以下是详细的介绍和落地方案。1.标准化ETL流程1.1标准化ETL的意义提高流程一致性，减少人为失误。降低维护成本，方便团队协作。支持多项目间共享和复用。1.2标准化ETL设计方法1.2.1标准化流程定义将ETL过程拆分为抽取（E
数据仓库复用性：业务需求复用性设计 PersistDZ 大数据与AI 数据仓库
数据仓库的业务需求复用性设计是提升数据架构灵活性和扩展性的关键部分。以下是几个关键点，可以帮助实现业务需求复用性的设计：1.通用报表的复用标准化数据模型：设计通用的数据模型，例如通用的事实表和维度表，使得报表可以通过这些模型灵活生成，而不需要为每个报表单独设计数据结构。通过定义通用的维度，如时间维度、客户维度等，可以在不同业务场景下复用。报表模板化：将常见的报表需求抽象为模板，例如销售报表、财务报
传统数据湖和数据仓库的“中心化瓶颈” PersistDZ 数据架构数据仓库数据湖中心化
传统数据湖和数据仓库的**“中心化瓶颈”**，主要是由于其架构设计和治理模式的局限性，无法有效应对现代企业中数据规模的快速增长和组织复杂性。以下是具体表现：1.单点瓶颈（SinglePointBottleneck）传统数据湖/仓库通常由中心化的数据平台团队负责，所有的数据集成、清洗、建模和治理工作都集中在这一个团队中，导致：工作负载过重：数据平台团队需要处理所有领域的数据需求，响应速度慢。扩展性差
什么是数据仓库？狮歌~资深攻城狮数据仓库
什么是数据仓库？数据仓库（DataWarehouse，简称DW）是一种面向分析和决策的数据存储系统，它将企业中分散的、异构的数据按照一定的主题和模型进行集成和存储，为数据分析、报表生成以及商业智能（BI）提供支持。数据仓库是大数据体系的重要组成部分，主要用于对大量历史数据的存储、处理和分析。简单来说，数据仓库是一个为数据分析和业务决策服务的系统，通过整合来自不同来源的数据，形成面向主题的、可查询的
2024年最新Python：Page Object设计模式_python page object，BTAJ大厂最新面试题汇集 m0_60707708 程序员 python 设计模式开发语言
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案例分享｜快速了解实时湖仓集一体技术如何助力企业降本增效 mysql
1.替代TD仓、Hadoop湖，助力农商行构建一体化数据平台某农商行最初构建了Teradata数据仓库、Oracle小数据平台以及Hadoop数据湖。多平台混合架构开发运维高，存在冗余存储、数据搬迁一致性、跨平台流转数据实时性低等问题。该农商行基于星环科技实时湖仓集一体平台，替代了Teradata数仓、Oracle数据平台和Hadoop数据湖三个平台，一体化架构同时满足数据湖海量汇集、复杂数仓模型
数仓数据分层(ODS DWD DWS ADS)换个角度看闻香识代码大数据数仓数据仓库大数据 ods dw
数仓数据分层简介1.背景数仓是什么,其实就是存储数据,体现历史变化的一个数据仓库.因为互联网时代到来,基于数据量的大小,分为了传统数仓和现代数仓.传统数仓,使用传统的关系型数据库进行数据存储,因为关系型数据库本身可以使用SQL以及函数等做数据分析.所以把数据存储和数据分析功能集合为一体,加上一个可视化界面,就能从数据存储,数据分析,数据展示完整方案.到了互联网时代,由于上网用户剧增,特别是移动互联
3D卷积神经网络：原理、应用与深入解析从零开始学习人工智能 cnn 人工智能神经网络目标跟踪 3d opencv
3D卷积原理3D卷积，或称为三维卷积，是卷积神经网络（CNN）中的一种技术，用于处理三维数据，如医学图像（如MRI、CT扫描）或视频数据。与标准的二维卷积（处理图像）不同，3D卷积在三个维度（通常是深度、高度和宽度）上操作。在这个图示中，我们可以看到一个3x3x3的卷积核（也称为滤波器或特征检测器）在一个5x5x5的输入数据块上滑动。在每个位置，卷积核与其覆盖的输入数据块的部分进行元素乘法并求和，
大数据分层存储架构：ODS、DWD、DWM与DWS详解从零开始学习人工智能大数据 spark 分布式
在大数据领域中，ODS、DWD、DWM和DWS代表了数据仓库的不同层次，它们共同构成了大数据的分层存储结构。这种结构的设计有助于提高数据查询效率，降低成本，并满足不同的业务需求。ODS（OperationalDataStore）：操作数据存储层，主要存放原始的业务数据，是数据仓库的源头。它负责收集、存储和管理从各种业务系统中抽取的原始数据，为后续的数据处理和分析提供基础。DWD（DataWareh
数仓分层ODS、DWD、DWM、DWS、DIM、DM、ADS 青秋. 数据仓库大数据数据仓库
往期推荐数仓入门：数据分析模型、数仓建模、离线实时数仓、Lambda、Kappa、湖仓一体-CSDN博客数仓常见名词解析和名词之间的关系-CSDN博客数据仓库及数仓架构概述-CSDN博客大数据HBase图文简介-CSDN博客目录1.数仓分层1.1数据源层：ODS（OperationalDataStore）1.2数据仓库层：DW（DataWarehouse）1.2.1数据明细层：DWD（DataWa
数据仓库的复用性：模型层面通用指标体系、参数化模型、版本化管理 PersistDZ 大数据与AI 数据仓库 spark 大数据
在数据仓库设计中，复用性是一个关键原则，它不仅能提升数据资产的使用效率，还能降低开发成本、优化系统运维。下面将从模型层面的复用性、通用指标体系、参数化模型、版本化管理四个方面进行详细介绍，并提供可落地的设计方案。1.模型层面的复用性1.1复用性设计目标减少重复建模：通过统一的模型设计满足多个业务场景。灵活扩展性：模型设计具有适应不同业务需求的能力。标准化：统一命名、标准化维度和指标字段。1.2模型
数据仓库的复用性：深入的主题域设计方案 PersistDZ 数据仓库大数据
以下是深入的主题域设计方案，涵盖从基础理论、业务分析到技术实现的各个层面，力求全面、实用，适用于复杂业务场景（例如：企业级多租户SaaS系统或跨领域的大型数据仓库建设）。深入的主题域设计方案1.核心理念与原则1.1核心理念主题域设计是数据仓库的逻辑分层方法之一，其核心理念是：业务驱动：主题域应源于业务需求，并映射业务逻辑。高内聚、低耦合：一个主题域只关注一个业务主题，减少跨域依赖。面向复用：通过合
关于旗正规则引擎中的MD5加密问题何必如此 jsp MD5 规则加密
一般情况下，为了防止个人隐私的泄露，我们都会对用户登录密码进行加密，使数据库相应字段保存的是加密后的字符串，而非原始密码。在旗正规则引擎中，通过外部调用，可以实现MD5的加密，具体步骤如下： 1.在对象库中选择外部调用，选择“com.flagleader.util.MD5”，在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”； 2.在规
【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用 bit1129 Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语，Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同，Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景，具体参见Scala在线文档：http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
spark sql 访问hive数据的配置详解 daizj spark sql hive thriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据，默认spark编译的版本是不支持访问hive，因为hive依赖比较多，因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译，将hive，thriftserver打包进去才能够访问，详细配置步骤如下： 1、下载源码 2、下载Maven,并配置此配置简单，就略过
HTTP 协议通信周凡杨 java httpclient http 通信
一：简介 HTTPCLIENT，通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信！二：代码举例测试类： import java
java unix时间戳转换 g21121 java
把java时间戳转换成unix时间戳： Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())) SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
web报表工具FineReport常用函数的用法总结（报表函数）老A不折腾 web报表 finereport 总结
说明：本次总结中，凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找，然后再从公有数据源中查找的顺序。 CLASS CLASS(object):返回object对象的所属的类。 CNMONEY CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。 number:需要转换的数值型的数。 unit:单位，
java jni调用c++ 代码报错墙头上一根草 java C++jni
# # A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment: # # EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656 # # JRE version: Java(TM) SE Ru
Spring中事件处理de小技巧 aijuans spring Spring 教程 Spring 实例 Spring 入门 Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口，BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等，其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean，在Bean被初始后，将会被注入 Applicati
linux shell ls脚本样例 annan211 linux linux ls源码 linux 源码
#! /bin/sh - #查找输入文件的路径 #在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式 # 查找路径由特定的环境变量所定义 #标准输出所产生的结果通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径 # 或是filename :not found 的标准错误输出。 #如果文件没有找到则退出码为0 #否则即为找不到的文件个数 #语法 pathfind [--
List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下) 百合不是茶 list set Map遍历方式
List特点：元素有放入顺序，元素可重复 Map特点：元素按键值对存储，无放入顺序 Set特点：元素无放入顺序，元素不可重复（注意：元素虽然无放入顺序，但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的，其位置其实是固定的） List接口有三个实现类：LinkedList，ArrayList，Vector LinkedList：底层基于链表实现，链表内存是散乱的，每一个元素存储本身
解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法 bijian1013 java thread 线程安全
在Java项目中，我们通常会自己写一个DateUtil类，处理日期和字符串的转换，如下所示： public class DateUtil01 { private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); public void format(Date d
http请求测试实例（采用fastjson解析） bijian1013 http 测试
在实际开发中，我们经常会去做http请求的开发，下面则是如何请求的单元测试小实例，仅供参考。 import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.apache.commons.httpclient.HttpClient; import
【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理 bit1129 hessian
RPC异常处理概述 RPC异常处理指是，当客户端调用远端的服务，如果服务执行过程中发生异常，这个异常能否序列到客户端？如果服务在执行过程中可能发生异常，那么在服务接口的声明中，就该声明该接口可能抛出的异常。在Hessian中，服务器端发生异常，可以将异常信息从服务器端序列化到客户端，因为Exception本身是实现了Serializable的
【日志分析】日志分析工具 bit1129 日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/ 2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J) http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/ 3.log.io 和
nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决 ronin47 nginx 优化
　　　先说遇到个坑，第一个是负载问题，这个问题与架构有关，由于我设计架构多了两层，结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个：一是改变负载策略，二是更改架构设计。　　　由于采用动静分离部署，而nginx又设计了静态，结果客户端去读nginx静态，访问量上来，页面加载很慢。解决：二者留其一。最好是保留apache服务器。　　　来以下优化：　　　
java-50-输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构 bylijinnan java
思路来自： http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/ import ljn.help.*; public class HasSubtree { /**Q50. * 输入两棵二叉树A和B，判断树B是不是A的子结构。例如，下图中的两棵树A和B，由于A中有一部分子树的结构和B是一
mongoDB 备份与恢复开窍的石头 mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入 1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的. 所以,都有如下通用选项: -h host 主机 --port port 端口 -u username 用户名 -p passwd 密码 2: mongoexport 导出json格式的文件
[网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题 comsci 网络
如果按照中国古代农历的历法，现在应该是某个季节的开始，但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据，如果按照现在的天文学记录来进行修正的话，这个季节已经过去一段时间了。。。。。也就是说，还要再等3000年。才有机会了，太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰，轨道次序发生了变
软件专利如何申请 cuiyadll 软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码，也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想，而软件著作权保护的是软件代码（即软件思想的表达形式）。例如，离线传送文件，那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想，但实现离线传送的程序代码有千千万万种，每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
Android学习笔记 darrenzhu android
1.启动一个AVD 2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端 3.如何启动一个程序 am start -n package name/.activityName am start -n com.example.helloworld/.MainActivity 启动Android设置工具的命令如下所示： # am start -
apache虚拟机配置，本地多域名访问本地网站 dcj3sjt126com apache
现在假定你有两个目录，一个存在于 /htdocs/a，另一个存在于 /htdocs/b 。现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。 1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
yii2 restful web服务[速率限制] dcj3sjt126com PHP yii2
速率限制为防止滥用，你应该考虑增加速率限制到您的API。例如，您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收，将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
Hadoop2.5.2安装——单机模式 eksliang hadoop hadoop单机部署
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述 Hadoop有三种模式单机模式、伪分布模式和完全分布模式，这里先简单介绍单机模式，默认情况下，Hadoop被配置成一个非分布式模式，独立运行JAVA进程，适合开始做调试工作。二、下载地址 Hadoop 网址http:
LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout（分页下拉）基本结构 gundumw100 android
一切为了快速迭代 import java.util.ArrayList; import org.json.JSONObject; import android.animation.ObjectAnimator; import android.os.Bundle; import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
三道简单的前端HTML/CSS题目 ini html Web 前端 css 题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时，为了方便对这些网页进行修改，最好使用（）。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm 在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>，此为（）。http://hovertree.com/s
overrided方法编译错误 kane_xie override
问题描述：在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下： Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it 当去掉@Over
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当你启动 nodejs服务报错： >node app Express server listening on port 80 events.js:85 throw er; // Unhandled 'error' event ^ Error: listen EADDRINUSE at exports._errnoException (
C++中三种new的用法 _荆棘鸟_ C++new
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