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LCY133
kubernetes容器云原生
要确认Kubernetes(k8s)系统是否正常运行,需要检查集群的核心组件、节点状态、Pod运行情况和网络通信。以下是详细步骤和命令:1.检查集群节点状态kubectlgetnodes期望输出:所有节点状态为Ready。异常情况:NotReady:节点可能未启动或组件故障。节点缺失:节点未加入集群或通信问题。2.检查核心组件Pod状态Kubernetes控制平面组件(如kube-apiserve
- Kubernetes(k8s)API Server详解
奔向理想的星辰大海
云原生kubernetes容器云原生
KubernetesAPIServer(kube-apiserver)是Kubernetes控制平面的核心组件之一,主要负责提供Kubernetes集群的管理和通信接口。图片以下是对KubernetesAPIServer的详细解释:功能和特点:1、RESTAPI提供者:kube-apiserver提供了Kubernetes集群的RESTfulAPI,允许用户和集群内的组件通过HTTP请求进行通信和
- 【学习笔记】Kubernetes
还没入门的大菜狗
笔记
一、概览Kubernetes提供了一个抽象层,是用户可以在屋里或虚拟环境中部署容器化应用,提供以容器为中心的基础架构。Kubernetes的控制平面和工作节点都有什么组建?分别有什么作用?1.1Kubernetes控制平面和工作节点的组件及其作用控制平面组件控制平面组件负责管理集群的全局决策(如调度),以及检测和响应集群事件。kube-apiserverKubernetesAPI的前端,所有组件通
- 第一篇:k8s架构与组件详解
※网络笨猪※
##云原生-容器化-K8S##架构
没有那么多花里胡哨,直接进行一个K8s架构与组件的学习。一、K8s架构在Master通常上包括kube-apiserver、etcd存储、kube-controller-manager、cloud-controller-manager、kube-scheduler和用于K8s服务的DNS服务器(插件)。这些对集群做出全局决策(比如调度),以及检测和响应集群事件的组件集合也称为控制平面。其实K8s官
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)详细解释(带示例)
浪九天
人工智能理论支持向量机算法机器学习
目录基本概念线性可分情况线性不可分情况工作原理示例Python案例代码解释基本概念支持向量机是一种有监督的机器学习算法,可用于分类和回归任务。在分类问题中,SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的样本分隔开来,并且使得两类样本到该超平面的间隔最大。这个超平面被称为最大间隔超平面,而那些离超平面最近的样本点被称为支持向量,它们决定了超平面的位置和方向。线性可分情况当数据是线性可分的,即存在一
- 软件定义网络(SDN)技术解析:现代网络架构的革新
Lethehong
SDN技术网络架构php开发语言
嗨,我是Lethehong!立志在坚不欲说,成功在久不在速欢迎关注:点赞⬆️留言收藏欢迎使用:小智初学计算机网页AI文末第六点有:基于SDN控制器的流量转发示例目录一、什么是软件定义网络(SDN)?二、SDN的工作原理1、控制平面(ControlPlane)2、数据平面(DataPlane):3、应用平面(ApplicationPlane):三、SDN的关键技术1、OpenFlow协议2、SDN控
- halcon相机标定助手_四轴平面机器人的手眼标定
天猪飞翔
halcon相机标定助手
四轴平面机器人的手眼标定介绍在实际的机器人应用中,通常会给机器人配备视觉传感器,视觉传感器用于感知周围环境。但是,通过视觉传感器获取的场景坐标是基于视觉坐标系下的,机器人并不能直接使用,要获取机器人可以直接使用的坐标信息,必须将坐标转换到机器人坐标系下。因此,机器人手眼标定的目的是为了获取从视觉坐标系转换到机器人坐标系的转换矩阵。机器人手眼标定问题可以分为两类:1)eye-in-hand,视觉传感
- 彻底理解数字图像处理中的卷积-以Sobel算子为例
守得云开现月明
图像处理图像处理
链接:原文出处作者:FreeBlues概述卷积在信号处理领域有极其广泛的应用,也有严格的物理和数学定义.本文只讨论卷积在数字图像处理中的应用.在数字图像处理中,有一种基本的处理方法:线性滤波.待处理的平面数字图像可被看做一个大矩阵,图像的每个像素对应着矩阵的每个元素,假设我们平面的分辨率是1024*768,那么对应的大矩阵的行数=1024,列数=768.用于滤波的是一个滤波器小矩阵(也叫卷积核),
- 【变化:海平面上升,城市下沉 关键字摘要】
严文文-Chris
科学思维修炼科学思维
城市下沉的两个因素自然因素分为两个方面,一弱一强。我们先说说弱的方面。弱的方面指的是海平面的上升。这是大家很熟悉的,因为全球变暖会导致冰山融化。如果南极的冰全部融化,会导致全球海平面平均上升66米。而北京、上海、广州、纽约、伦敦的海拔分别是31米、5米、6米、10米、11米,没有一个超过66米的。其实,当前世界最主要的100个城市,海拔都在70米以下。于是,南极的冰全部融化后,这些城市必然消失。不
- QILSTE H4-105TCG超亮翠绿光LED
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- QILSTE H4-105KYG 超亮黄绿色LED灯珠
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型号H4-105KYG,一款超亮黄绿色LED,以其1.0×0.5×0.4mm的紧凑尺寸,携带透明平面胶体(WaterClearFlatMold),在电子设备中的应用潜力不容小觑。这款LED,符合EIA标准包装,是环保的绿色产品,符合ROHS要求,并且适用于自动贴片机和红外线回流焊制程。在技术参数的迷宫中,我们首先被其最大绝对额定值所吸引。消耗功率(PowerDissipation,Pd)仅为60m
- QILSTE H4-405FO超亮橙光LED灯珠 发光二极管LED
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型号H4-105FO/5M,一款超亮橙光LED,以其1.0×0.5×0.4mm的迷你外观尺寸,携带着透明平面胶体(WaterClearFlatMold),在电子设备中的应用潜力不容小觑。这款LED,符合EIA标准包装,是环保的绿色产品,符合ROHS要求,并且拥有Level3的防潮等级。在技术参数的森林中,我们首先被其最大绝对额定值所吸引。消耗功率(PowerDissipation,Pd)仅为65m
- QILSTE H4-105HR超亮红光LED灯珠
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型号H4-105HR,一款超亮红光LED,以其1.0×0.5×0.4mm的紧凑尺寸,携带透明平面胶体(WaterClearFlatMold),在电子设备中的应用潜力不容小觑。这款LED,符合EIA标准包装,是环保的绿色产品,符合ROHS要求,并且拥有Level3的防潮等级。在技术参数的迷宫中,我们首先被其最大绝对额定值所吸引。消耗功率(PowerDissipation,Pd)仅为65mW,而最大脉
- 支持向量机(SVM)简介与应用
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- 机器视觉--光源打光技巧
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1.高角度环光与低角度环光?这里的角度指的是与水平线之间的夹角,夹角介于0和90之间。一般夹角大于45度的是高角度光源。90度光源就是垂直往下面打光了,如图所示,这种打光的结果就是突出平面,有倒角的边缘部分可能不明显。呈现出中间亮,边缘暗;低角度光,呈现的效果是有倒角的地方亮,平坦的地方暗。总结的结果就是,高角度:顶端亮,倒角暗,顶端暗,倒角亮。2.频闪光源控制器的相关问题?光源控制器,电控控制器
- ALOAM代码解析laserMapping(二)
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文章目录前言1.计算当前帧位置的IJK坐标2.与地图特征点与线段拟合及残差计算2.1.变换点云坐标系2.2.寻找最近邻点2.3.计算最近邻点的中心2.4.计算协方差矩阵2.5.特征值与特征向量分析2.6.判断是否为线特征2.7.添加残差函数3.点到平面拟合与残差计算(LidarPlaneNormFactor)3.1.变换点云坐标系3.2.寻找最近邻点3.3.最小二乘法拟合平面3.4.归一化法向量3
- 深度、机器学习算法
yzx991013
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机器学习典型算法SVM(支持向量机):它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中,能找到一个平面(低维)或超平面(高维),使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势,常用于文本分类、图像识别等领域。决策树:以树形结构展示决策过程,从根节点开始,依据特征值逐步向下划分,直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释,可处理数值型和分类型数据,但容易
- 三角函数和差角公式对于任意角的证明(代数法)
Jean·Gunnhildr
高考线性代数
前置知识:平面向量、诱导公式和差角公式的证明如下:对于每个始边为xxx轴正半轴的角θ\thetaθ,令平面向量a⃗θ\veca_{\theta}aθ是xOyxOyxOy中,以OOO为起点,方向沿着的θ\thetaθ终边的单位向量则a⃗0\veca_0a0是沿xxx正半轴上的单位向量,a⃗π2\veca_{\frac{\pi}{2}}a2π是沿yyy轴正半轴的单位向量考虑a⃗α+β\veca_{\a
- 三角函数公式
菜就多练,输不起,就别玩
c语言开发语言算法c++
三角函数是数学中属于初等函数中的超越函数的一类函数。它们的本质是任何角的集合与一个比值的集合的变量之间的映射。通常的三角函数是在平面直角坐标系中定义的。其定义域为整个实数域。三角函数看似很多,很复杂,但只要掌握了三角函数的本质及内部规律就会发现三角函数各个公式之间有强大的联系。而掌握三角函数的内部规律及本质也是学好三角函数的关键所在。基本信息中文名三角函数外文名trigonometricfunct
- 【动手学运动规划】2.6 Reeds Shepp曲线
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我出来打工,我不惦记钱,我惦记什么?—武林外传黄豆豆代码及环境配置:请参考环境配置和代码运行!ReedsShepp,通常简称为RS曲线,是一种用于路径规划的算法,由J.A.Reeds和L.A.Shepp在1990年的论文《OptimalPathsforaCarThatGoesBothForwardsandBackwards》中提出。该算法主要用于描述机器人或车辆在平面上的运动轨迹,特别是在需要考虑
- 降落伞matlab建模,基于MATLAB降落伞拉直过程性能分析
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基于MATLAB降落伞拉直过程性能分析防护与救生技术降落伞拉直过程性能分析姓名:WXH班级:学号:学院:能源与动力学院一、拉直阶段假设为简化计算,假设:1、拉伞过程中,引导伞、物体运动轨迹为一条直线,物-----伞系统作平面运动。2、不考虑风的影响,物-----伞系统没有升力。3、在拉直过程中,伞绳为非弹性体,无伸长。4、引导伞、物体和拉直中的伞系统微元质量dm作为三个质点处理。5、此次仿真采用倒
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)
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支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种监督学习模型,主要用于分类和回归分析。SVM的基本思想是寻找一个决策边界或超平面,使得两类样本之间的间隔最大化。这个间隔被定义为支持向量到超平面的最短距离,而支持向量就是那些恰好位于间隔边缘上的训练样本点。线性可分情况下的SVM假设我们有一组训练数据(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2
- 支持向量机 (Support Vector Machine, SVM)
数维学长986
支持向量机算法机器学习
支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支持向量机(SVM)是一种广泛应用于分类、回归分析以及异常检测的监督学习算法。它基于结构风险最小化(StructuralRiskMinimization,SRM)原则,通过寻找一个最优超平面来实现数据的分类。SVM不仅可以处理线性可分问题,也能够通过核技巧(KernelTrick)处理非线性可分问题。1.基本概念超平面:在特征空间中,S
- DragControls拖拽插件优化:从指定平面到任意平面
现状:Threejs官方demo提供了DragControls.js平面拖拽控件,但只能拖拽Object在垂直于相机法线的平面上移动目标场景:在六面体空间盒子中沿着六面体平面拖拽物体,并且需要限制在盒子内部已知:空间盒子大小,对象所在的平面方案设计:将Object拖拽依赖的信息放在userData中,示例如下基于拖拽控件,改造部分关键代码,实现目标//模型对象部分参数{//...userData:
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1|文件I/O普通文件,有时也称为平面文件(flatfile),是最简单的持久化形式。将文件内容读入内存,再将内存中的内容写入文件,标准库os提供了许多系统函数,Python文件操作像Unix1-1|基本操作open(filename,mode)打开文件,目标文件不存在,则创建文件mode的第一个字符指定了操作r表示读取。w表示写入。如果文件不存在,则创建文件;如果同名文件存在,就覆盖该文件。x表
- dolby 音频技术简介(atmos)
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杜比全景声(DolbyAtmos)是杜比实验室(DolbyLaboratoriesInc)在2012年推出的电影环绕声,首次运用于美国好莱坞电影《勇敢的传说》的声音创作中。杜比全景声突破了传统的以“声道”为基础的声音系统,将声音从在平面的环绕拓展到三维空间,并引入了“声音对象”的概念(objectoriented),让每个“声音对象”都可以在三维空间内被准确定位和移动,从而实现媲美真实世界的沉浸式
- 解锁机器学习核心算法 | 线性回归:机器学习的基石
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AI炼金厂#机器学习算法算法机器学习线性回归人工智能深度学习aipython
在机器学习的众多算法中,线性回归宛如一块基石,看似质朴无华,却稳稳支撑起诸多复杂模型的架构。它是我们初涉机器学习领域时便会邂逅的算法之一,其原理与应用广泛渗透于各个领域。无论是预测房价走势、剖析股票市场波动,还是钻研生物医学数据、优化工业生产流程,线性回归皆能大显身手。本质上,线性回归是一种用于构建变量间线性关系的统计模型。它试图寻觅一条最佳拟合直线(或超平面),以使预测值与实际观测值之间的误差降
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本文研究全球与中国市场自动平面铣床的发展现状及未来发展趋势,分别从生产和消费的角度分析自动平面铣床的主要生产地区、主要消费地区以及主要的生产商。重点分析全球与中国市场的主要厂商产品特点、产品规格、不同规格产品的价格、产量、产值及全球和中国市场主要生产商的市场份额。主要生产商包括:DMGMORIGILDEMEISTERMAZAKOKUMAKomatsuDOOSAN针对产品特性,本文将其分为下面几类,
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(1)题目描述平面上有n个点,坐标均为整数。请按与坐标原点(0,0)距离的远近将所有点排序输出。可以自己写排序函数,也可以用qsort库函数排序。输入描述输入有两行,第一行是整数n(1#include#include//定义数组记录点到(0.0)的距离;structpoint{inta[2];}poi[10];//一个包含10个point结构体的数组voidjh(int*x,int*y)//函数:
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- zookeeper admin 笔记
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Required Software
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2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
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1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
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项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
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例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
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如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
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好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
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1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
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“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
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Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
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Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
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ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
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Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
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public class CommonSubSequence {
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* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
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- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
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在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
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气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
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oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
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- 技术资料汇总分享
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技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
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资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
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Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
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February 二月
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listen 听
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empty 空的
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- 截取视图的图片, 然后分享出去
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OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
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ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S