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Das1
算法数据结构
初学KMP算法时,理解next数组以及回退过程是一个超级劝退过程。如果实在理解不了的,可以直接背。虽然作为十大经典算法之一,但是并不是非常重要,也就考试会考到罢了。关键数据结构解释next数组:next[k]是t[0]~t[j-1]这个串的最大相同前缀的后一个地址,同时也表示最大相同前缀的数量。s串,t串:表示两个索引j,k在进行匹配时所指代的字串next数组是什么?求next数组实际上就是求对于
- 【算法-图论】图的定义与一些常用术语
小蛋编程
C++c++算法
【算法-图论】图的定义图论编辑器1:https://csacademy.com/app/graph_editor/图论编辑器2:https://graphonline.top/ch/1.图是什么图(graph)由节点(node)和边(edge)组成。其中,节点集合记为VVV,边集合记为EEE。每条边连接两个节点,某些图的边可能具有方向性。集合元素的数量用该集合的绝对值来表示。通过对比可以看出,图比
- 【PTA数据结构 | C语言版】求图中关键活动
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- 【PTA数据结构 | C语言版】最短路的交点
本专栏持续输出数据结构题目集,欢迎订阅。文章目录题目代码题目给定有向加权图G,和4个顶点u,v,s,t。假设图G中所有边的权值都非负。设计一个算法来判定“从u到v的最短路径”和“从s到t的最短路径”是否存在一个交点w。也即,顶点w是u到v的最短路径上的一个顶点,同时也是s到t的最短路径上的一个顶点。注意:最短路径包含两个端点;一对顶点间的最短路径可能不止一条,求交点时必须将所有最短路径考虑在内。输
- 【PTA数据结构 | C语言版】求单源最短路的Dijkstra算法
本专栏持续输出数据结构题目集,欢迎订阅。文章目录题目代码题目请编写程序,实现在带权的有向图中求单源最短路的Dijkstra算法。注意:当多个待收录顶点路径等长时,按编号升序进行收录。输入格式:输入首先在第一行给出两个正整数,依次为当前要创建的图的顶点数n(≤100)和边数m。随后m行,每行给出一条有向边的起点编号、终点编号、权重。顶点编号从0开始,权重(≤100)为整数。同行数字均以一个空格分隔。
- 防不胜防!第六届研究所老姜(姜新宁)算力3.0亏损被骗曝光,巨额损失真相令人胆寒心惊!
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数字经济十选五投资诈骗套路频出,投资者股民的“钱袋子”多有损失,以投资理财获取大数据数字经济投资算法为由,将投资者的积蓄收入囊中,成为不法分子常用的诈骗手段之一。为守护好投资者的“钱袋子”,小编持续开展曝光数字经济诈骗行动,维护“投资者”合法权益。近年来,股市波动不断,投资者们无不渴望找到稳健的投资途径。而一些不法分子趁机利用第六届研究所荐股群的手段,设下重重陷阱,致使投资者损失惨重。骗子冒充姜新
- 基于YOLOv8的Web端交互式目标检测系统设计与实现
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1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务,它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来,随着深度学习技术的快速发展,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统,包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能:基于YOLOv8的高效目标检测
- 基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现
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基于卷积神经网络与小波变换的医学图像超分辨率算法复现前些天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,觉得好请收藏。点击跳转到网站。1.引言医学图像超分辨率技术在临床诊断和治疗规划中具有重要意义。高分辨率的医学图像能够提供更丰富的细节信息,帮助医生做出更准确的诊断。近年来,深度学习技术在图像超分辨率领域取得了显著进展。本文将复现一种结合卷积神经网络(CNN)、小波变
- OpenCV引擎:驱动实时应用开发的科技狂飙
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在人工智能与计算机视觉技术迅猛发展的今天,实时图像处理已成为工业自动化、自动驾驶、医疗诊断、增强现实等领域的核心技术需求。而**OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)**作为全球最活跃的开源计算机视觉库,正以其强大的算法生态、跨平台兼容性以及持续进化的架构设计,成为驱动实时应用开发的“数字引擎”。本文将深入剖析OpenCV如何通过技术创新突破实时处理的性能极
- 深度学习系列----->环境搭建(Ubuntu)
二师兄用飘柔
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1、前言电脑基础系统硬件情况:系统:ubuntu18.04、显卡:GTX1050Ti;后续的环境搭建都在此基础上进行。此次学习选择Pytorch作为深度学习的框架,选择的原因主要由于PyTorch在研究领域特别受欢迎,较多的论文框架也是基于其开发。2、anaconda+python3安装测试在学习深度学习的过程中会涉及到使用不同版本python包的问题,而anaconda可以便捷获取包且对包能够进
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橙黄茧香
如果……如果那样下沉……那样穿越,就……就算最终能够完成,只怕……只怕我……我也会被这透明凝胶给窒息而亡。提取转化后的个体意识量子态信息数据,全需接受蜜云虚拟世界数理逻辑算法制约,必须在M蜜巢系统模式构架下运行,故环境数据对个体意识数据形成制约,如两者间发生数理冲突,个体意识信息数据必会被M蜜巢系统算法清除,个体意识也就将会在蜜云虚拟世界内消亡,窒息本质上对信息数据不构成损伤,但它执行是蜜云虚拟世
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ROS和autosar区别和联系ROS(RobotOperatingSystem)和AUTOSAR(AutomotiveOpenSystemArchitecture)是两个不同领域的开源软件框架。应用领域的不同:ROS主要面向机器人技术和相关的智能系统,它为机器人研发提供了一套完整的软件解决方案,包括通信、驱动、算法、模拟等各方面的支持。ROS适合用于机器人的控制、感知、规划、模拟等方面的开发,也
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在数据通信和网络编程中,数据的完整性和准确性是至关重要的。C#作为一种流行的开发语言,提供了强大的工具来实现各类数据校验算法。本压缩包包含了一个名为“WindowsFormsApp”的C#应用程序,用于展示和实验24种数据校验方法,涵盖从简单到复杂的各种算法。这包括CRC校验、MD5、SHA系列、Adler32、Checksum、ParityBit、LRC、H
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继续上节的学习,我们在这一篇文章里把“算法”这一章内容学习完。本节解决问题:算法的好坏到底是如何评估的?知识点:1.函数的渐进增长2.算法的时间复杂度3.常见的时间复杂度4.算法的空间复杂度1.函数的渐进增长这一知识点与数学相关,不过没关系都是很容易理解的内容。问题:假如两个算法的输入规模都是n,A的执行次数是2n+3,B的执行次数是3n+1,那么这两个算法哪一个更好呢?我们来分析一下,用数学的折
- 向量数据库FAISS/Chromadb/ES/milvus简单概述
FAISSFAISS(FacebookAISimilaritySearch)是一种高性能的向量相似性搜索库,用于在大规模向量数据集中快速搜索最相似的向量。它是由FacebookAIResearch开发的,旨在解决大规模向量搜索的问题,广泛应用于各种领域,如图像搜索、文本搜索、推荐系统等。FAISS的主要特点和优势如下:高效的相似性搜索:FAISS使用了一系列高效的算法和数据结构,如倒排索引、局部敏
- 大语言模型:人像摄影的“达芬奇转世”?——从算法解析到光影重塑的智能摄影革命
黑巧克力可减脂
AIGC语言模型人工智能自然语言处理
导言在摄影术诞生之初,达芬奇或许无法想象,他对于光影、比例和解剖的严谨研究,会在数百年后以另一种形式重生。今天,当摄影师面对复杂的光线环境或苦苦寻找最佳构图时,一位由代码构筑的“光影军师”正悄然降临——大语言模型(LLM)正以前所未有的方式,重塑人像摄影的创作边界。解构经典:大语言模型如何“消化”百年摄影智慧大语言模型并非凭空创造建议,其根基在于对海量摄影知识体系的深度理解与结构化重组。理论内化:
- 集群技术笔记-HAProxy 与 Keepalived 高可用负载均衡实战
目录前言HAProxy一、HAProxy介绍(一)定义(二)核心优势(三)调度算法速查表(四)工作模式(五)配置文件结构(六)健康检查字段二、搭建负载均衡集群(一)准备基本环境(二)配置流程配置真实服务器配置代理服务器(三)客户端验证三、配置健康检查页面(一)修改配置文件追加配置内容(二)重启服务(三)浏览器访问验证Keepalived一、Keepalived介绍(一)定义(二)功能(三)工作原理
- LVS调度算法
等风来也chen
随笔lvslvs调度算法
LVS的十种调度算法一)静态调度:①RR(RoundRobin):轮询调度轮询调度算法的原理是每一次把来自用户的请求轮流分配给内部中的服务器,从1开始,直到N(内部服务器个数),然后重新开始循环。算法的优点是其简洁性,它无需记录当前所有连接的状态,所以它是一种无状态调度。【提示:这里是不考虑每台服务器的处理能力】②WRR:weight,加权轮询(以权重之间的比例实现在各主机之间进行调度)由于每台服
- LVS调度算法+防火墙解决轮询调度问题+会话解决
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lvs服务器运维
lvs的调度算法类型分配:依据负载状态静态方法:仅根据算法本身进行调度,不考虑RS的负载情况动态方法:主要根据每RS当前的负载状态及调度算法进行调度Overhead=value较小的RS将被调度静态调度方法:RR(roundrobin):轮询RS分别被调度,当RS配置有差别时不推荐WRR(WeightedRR):加权轮询根据RS的配置进行加权调度,性能差的RS被调度的次数少SH(SourceHas
- LVS的10种调度算法
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1.1静态算法:1.1.1rr(roundrobin):轮询调度算法:轮询调度算法的原理就是依次将用户的访问请求,平均的分配到每一台web服务节点上,从1开始,到最后一台服务器节点结束,然后在开始新一轮的循环,这种算法简单,但是没有考虑到每台节点服务器的具体性能1.1.2wrr(weight):权重调度算法由于每台服务器的性能会高低不同,wrr将会根据管理员设定的权重值来分配访问请求,权重值越大的
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算法工程师必备:数据结构10大经典算法详解关键词:数据结构、经典算法、时间复杂度、应用场景、代码实现摘要:本文是算法工程师的“算法工具箱”指南,系统讲解数据结构领域最核心的10大经典算法(快速排序、归并排序、二分查找、深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS、动态规划、贪心算法、KMP字符串匹配、哈希算法、并查集)。通过生活案例、代码示例、复杂度分析和实战场景,帮你彻底掌握这些算法的原理与应用,真正
- lvs调度算法(10种)
beyoundout
lvs算法
一、静态算法(不考虑后端真实服务器的负载情况,按算法该谁就分配给谁)1.rr(RoundRobin)轮询算法算法原理:将外部请求按顺序轮流分配到集群中的真实服务器上,它均等地对待每一台服务器,而不管服务器上实际的连接数和系统负载举例:就像在食堂打饭,有三个打饭窗口。学生们排成一队从餐厅门口进入食堂,依次到第一个窗口、第二个窗口、第三个窗口打饭,后面的学生再从第一个窗口循环,每个窗口平等地接待学生,
- Spring Boot+Redis+Caffeine 二级缓存架构的终极实现方案、包含万级QPS下的黄金配置参数、全文超过2500字(博君一赞)
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javaspringbootredis架构后端javaspringcloudspring
SpringBoot+Redis+Caffeine二级缓存架构的终极实现方案、包含万级QPS下的黄金配置参数、全文超过2500字(博君一赞)一、架构设计原理(10万QPS基石)设计优势:二、Caffeine本地缓存原子级配置1.高性能缓存构造器2.容量智能计算算法3.动态TTL策略三、Redis集群极致优化(支撑百万OPS)1.Lettuce连接池配置2.Redis服务端关键配置3.Pipelin
- python 密码学 模块_Python加密与解密 No module named 'Crypto'
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DES加密全称为DataEncryptionStandard,即数据加密标准,是一种使用密钥加密的块算法入口参数有三个:Key、Data、ModeKey为7个字节共56位,是DES算法的工作密钥;Data为8个字节64位,是要被加密或被解密的数据;Mode为DES的工作方式,有两种:加密或解密3DES(即TripleDES)是DES向AES过渡的加密算法使用两个密钥,执行三次DES算法加密的过程是
- No module named "Crypto",如何安装Python三方模块Crypto
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python操作系统
前两天公司公司老总让我研究怎么用企业微信第三方应用进行官网对接,完成URL回调验证问题。具体如何进行Python的Django网站与企业微信第三方应用进行回调验证的博客地址为:https://www.cnblogs.com/ws17345067708/p/10522472.html这里讲讲,如何在win10下,安装一个非常坑爹的加密算法库,名字叫"Crypto"看了好多博客,没有一个管用的,要么就
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Crypto报错解决方案Python报错:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'Crypto'前言问题解决方案Python报错:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘Crypto’前言Crypto是一个加密模块,它包含了多种加密算法,如AES、DES、RSA等。它不是Python标准库的一部分,需要使用pip安装。pycrypto和Cry
- 非对称加密算法(RSA、ECC、SM2)——密码学基础
对称加密算法(AES、ChaCha20和SM4)Python实现——密码学基础(Python出现Nomodulenamed“Crypto”解决方案)这篇的续篇,因此实践部分少些;文章目录一、非对称加密算法基础二、RSA算法2.1RSA原理与数学基础2.2RSA密钥长度与安全性2.3RSA实现工具与库2.4RSA的局限性三、椭圆曲线密码学(ECC)3.1ECC原理与数学基础3.2常用椭圆曲线标准3.
- 在NLP深层语义分析中,深度学习和机器学习的区别与联系
在自然语言处理(NLP)的深层语义分析任务中,深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面:一、核心区别特征提取方式机器学习:依赖人工设计特征(如词频、句法规则、TF-IDF等),需要领域专家对文本进行结构化处理。例如,传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习:通过神经网络自动学习多层次特征。例如,BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义,无
- 深度学习--利用梯度下降法进行多变量的二分类(感知机)
白话学生nit
深度学习分类人工智能
其实这一节涉及到了感知机的相关知识,就把这一节当作是学习感知机的引子吧。什么是二分类我们先来说一下什么是二分类,二分类指的是将结果分为两个互斥的类别,通常用来表示问题的两种可能。为什么用感知机学习二分类常见的解决问题的模型有很多,这里我们使用感知机模型。至于为什么,因为感知机模型很多地方用起来比较简便,就拿我们这一节的问题举一下例子,我们需要依照房子的价格对房子进行分类。在感知机模型中,我们可以使
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数