- 存储系统怎么选?分布式存储vs.集中式存储的区别在哪?
东方念
分布式
在当今的数字化时代,安防监控已成为维护社会秩序和公共安全的重要手段。随着监控设备的普及和监控数据的不断增加,如何高效、安全地存储和管理这些视频数据,成为了安防行业面临的重要挑战。EasyCVR视频存储系统凭借其卓越的性能和灵活的架构,为安防行业提供了一个理想的解决方案。一、EasyCVR视频监控存核心优势EasyCVR视频汇聚平台是一个具备高度集成化、智能化的视频监控汇聚管理平台,拥有远程视频监控
- Q&A:备份产品的存储架构采用集中式和分布式的优劣?
云祺vinchin
技术分享架构分布式网络运维大数据
分布式和集中式各有优劣,且这两者下面的存储类型也都不尽相同,从备份与恢复的数据层面来看,这两者存储相结合才是优解。众所周知,备份数据只存一份还只放在一个存储里是不现实的。假设把备份数据访问频率、生命周期等参数分为三个等级(热、温、冷)。很显然,以分布式存储的优点用来存放热备份数据是非常合适的,能满足大规模数据在备份与恢复时的高吞吐需求,同时也能提供并行计算的能力,提供高效的目标端数据压缩和数据重删
- 哈希表的前沿演进:从经典实现到未来潜力
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
摘要:哈希表(HashTable)作为一种基本且高效的数据结构,已广泛应用于计算机科学的各个领域。从数据库的索引、缓存系统到密码学、分布式系统中,哈希表都发挥着至关重要的作用。随着计算需求的不断增长,哈希表的性能优化及其新型变种已成为当前研究的热点。本文将探讨哈希表的经典实现方式及其优化技术,并展望未来在量子计算、分布式存储等领域的潜在应用。1.引言:哈希表作为一种具有常数时间复杂度(O(1))的
- Ceph数据恢复方案–分布式文件系统删除数据的恢复
San结构数据恢复
数据恢复相关ceph
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、Ceph的三种存储结构二、Ceph中删除数据的恢复提取1.本次案例情况简介:2.数据分析:2.1:BlueStore架构2.2分布式存储中元数据概述2.3提取元数据2.3.2:获取meta_data2.3.4.元数据整理2.3.5.计算数据地址3.数据恢复提取总结前言什么是分布式文件系统分布式文件系统(Distribu
- 【服务器数据恢复】数据中心存储服务器VMware vSAN分布式存储架构数据恢复解析
海境超备
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随着企业数据中心的数据量的不断增加,数据存储和恢复成为了企业必须面对的重要问题。vSAN(VirtualStorageAreaNetwork)分布式存储架构是一种新型的存储技术,它可以有效地解决企业数据存储和管理方面的问题。本文将详细介绍vSAN分布式存储架构的原理和特点,并解析其数据恢复的原理和方法。分布式文件系统(DistributedFileSystem,DFS)是一种能够在多台计算机之间共
- 算力技术演进与多场景融合路径
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术的演进正经历从异构计算到量子计算的范式跃迁。当前技术图谱中,芯片制程突破与架构创新持续推动算力密度提升,如5nm以下先进工艺与存算一体设计显著增强运算单元效率。与此同时,模型压缩、数据预处理等算法优化手段使单位算力产出提高30%以上。典型应用场景中,工业互联网通过自适应计算实现毫秒级实时控制,医疗影像领域借助分布式计算完成TB级数据处理,而智能安防系统依托边缘计算降低端到端时延至5
- 云原生分布式存储:数据洪流中的时空折叠艺术
桂月二二
云原生分布式
引言:数据维度战争的新防线蚂蚁集团存储集群达500EB规模,Netflix每日处理3PB视频数据。AWSS3支持每秒1.5亿次请求,字节跳动对象存储延迟低至12ms。IDC预测2026年全球存储开销达亿,沃尔玛每秒处理万笔交易日志,沙特阿美地震勘探数据集超。微软冷存单价降至0.00099/GB·月,中国天眼FAST每秒生成160GB射电数据,Twitter使用Ambry实现250万IOPS。Gar
- 【第11章】亿级电商平台订单系统-海量数据架构设计
cherry5230
架构系统架构架构分布式
1-1本章导学课程导学课程定位:大型系统架构设计核心难点解析核心项目:BToB电商平台订单系统(年交易额200亿级)本章知识体系1.核心概念辨析海量数据vs大数据本质区别解析常见认知误区说明2.方法论框架海量数据处理核心思想分布式计算原理数据分片策略弹性扩展机制3.数据库架构设计方法论体系读写分离模式分库分表策略数据分区方案缓存层设计4.数据处理体系海量数据处理之道批处理与流处理数据压缩技术异步处
- 华为仓颉编程语言与医疗领域的深度融合:技术与实践
想成为高手499
华为人工智能服务器
引言在数字化浪潮席卷全球的背景下,医疗行业的智能化转型已成为一种不可逆的趋势。从电子病历(EMR)、医疗影像分析,到远程手术和个性化健康管理,技术创新正在不断推动医疗领域的变革。然而,这一过程对底层技术提出了更高的要求:高效的计算性能、强大的硬件适配性、分布式计算能力以及生态系统的支持。华为推出的自研编程语言仓颉(Cangjie)正是在此背景下应运而生。仓颉语言以其高效、灵活和强大的硬件整合能力,
- Hadoop相关面试题
努力的搬砖人.
java面试hadoop
以下是150道Hadoop面试题及其详细回答,涵盖了Hadoop的基础知识、HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive、Sqoop、Flume、ZooKeeper等多个方面,每道题目都尽量详细且简单易懂:Hadoop基础概念类1.什么是Hadoop?Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式计算框架,主要用于处理和存储大规模数据集。它提供了高容错性和高扩展性的分布式存
- 中电金信25/3/18面前笔试(需求分析岗+数据开发岗)
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部分相同题目在第二次数据开发岗中不做解析,本次解析来源于豆包AI,正确与否有待商榷,本文只提供一个速查与知识点的补充。一、需求分析第1题,单选题,Hadoop的核心组件包括HDFS和以下哪个?MapReduceSparkStormFlink解析:Hadoop的核心组件是HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架)。Spark、Storm、Flink虽然也是大数据处理相关技术,但
- 算力技术创新驱动多场景应用演进
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内容概要算力技术创新正成为数字经济时代的基础性驱动力,从异构计算架构的多元融合到量子计算的颠覆性突破,技术演进不断突破物理与算法的双重边界。在工业互联网场景中,边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应,支撑智能制造产线的实时控制;智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术,完成海量视频数据的动态解析;而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术,将基因测序、气候模拟等复杂任务的效率提升至新量级。值得注意的
- 介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
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ApacheSpark是一个开源的集群计算框架,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,用于大规模数据处理和分析。相比于传统的MapReduce框架,Spark具有更快的数据处理速度和更强大的计算能力。ApacheSpark的基本概念包括:弹性分布式数据集(RDD):是Spark中基本的数据抽象,是一个可并行操作的分区记录集合。RDD可以在集群中的节点间进行分布式计算。转换(Transform
- 从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
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从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路说起大数据技术,Hadoop和Spark可以说是这个领域的两座里程碑。Hadoop曾是大数据的开山之作,而Spark则带领我们迈入了一个高效、灵活的大数据处理新时代。那么,它们的演变过程到底有何深意?背后技术上的取舍和选择,又意味着什么?一、Hadoop:分布式存储与计算的奠基者Hadoop诞生于互联网流量爆发式增长的时代,
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨设备分布式计算应用开发
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的跨设备分布式计算应用开发引言随着分布式计算技术的快速发展,跨设备协同计算已成为提升应用性能的重要手段。HarmonyNext作为新一代操作系统,提供了强大的分布式能力,而ArkTS作为其开发语言,能够帮助开发者高效实现跨设备分布式计算。本文将详细讲解如何在HarmonyNext平台上使用ArkTS开发一个跨设备分布式计算应用。我们将从分布式计算的基本原理
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能区块链应用开发
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能区块链应用开发引言区块链技术以其去中心化、不可篡改和透明性等特点,正在金融、供应链、物联网等领域掀起革命性变革。HarmonyNext作为新一代操作系统,提供了强大的分布式计算和网络通信能力,而ArkTS作为其开发语言,能够帮助开发者高效实现高性能的区块链应用。本文将详细讲解如何在HarmonyNext平台上使用ArkTS开发一个区块链应用。我们将
- 在MATLAB中进行并行计算和GPU加速?
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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
- HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能分布式任务调度系统开发
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能分布式任务调度系统开发引言在HarmonyNext生态系统中,分布式任务调度是一个复杂且关键的技术领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的分布式任务调度系统,涵盖从基础概念到高级优化的完整流程。我们将通过一个实际的案例——分布式计算任务调度系统,来展示如何在HarmonyNext平台上实现高效的任务调度。1.项目概述1.1目标开发
- 英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100
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家里有了变故。。。快手数分秋招一面面经我发现算法岗也不很难进啊(深度学习)算法想转数开…Java零基础校招学习路线突击版(吐血整理)等的花都谢了的华子最后给开了22k,武汉,应该是14a。不过在这几个月里我坚定了搞几年快钱回家和np朋友因骂了hr,boos被封了哈哈哈在央企想被开除需要做什么?2024小米分布式存储研发急招华为2012被毁意向我发现算法岗也不很难进啊(深度学习)在央企想被开除需要做
- 分子动力学仿真软件:ESPResSo_(14).优化与性能提升
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优化与性能提升在分子动力学仿真中,性能优化是一个至关重要的环节。高效的仿真可以显著减少计算时间,提高研究效率。本节将详细介绍如何在ESPResSo中进行性能优化,包括并行计算、算法优化、内存管理等方面的内容。并行计算并行计算是提高分子动力学仿真性能的有效手段。ESPResSo支持多种并行计算模式,包括多线程(OpenMP)和分布式计算(MPI)。合理利用这些并行计算模式可以显著提升仿真速度。Ope
- 算力网络技术创新驱动生态协同发展
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内容概要算力网络作为数字经济发展的核心基础设施,正经历从单一性能提升向体系化技术协同的范式转变。当前技术创新主要聚焦三大维度:在架构层面,通过异构计算、量子计算与神经形态计算的融合,突破传统芯片制程限制;在调度层面,依托分布式计算与流批处理技术,实现跨边缘节点、工业互联网平台与超算中心的资源动态编排;在生态层面,围绕能效管理、安全标准与算法优化构建全链条能力,支撑金融风险评估、基因测序等高复杂度场
- 边缘计算(Edge Computing)
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边缘计算(EdgeComputing)是一种分布式计算范式,它将数据处理和存储功能从传统的集中式云端转移到靠近数据源的网络边缘设备(如路由器、网关、本地服务器或终端设备)。边缘计算的目标是减少数据传输延迟、降低带宽压力,并提高系统的实时性和可靠性。边缘计算的核心概念靠近数据源边缘计算将计算资源部署在靠近数据生成的地方,而不是将所有数据发送到远程云端处理。分布式架构边缘计算采用分布式架构,将计算任务
- Hive高级SQL技巧及实际应用场景
小技工丨
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Hive高级SQL技巧及实际应用场景引言ApacheHive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施,它提供了一个用于查询和管理分布式存储中的大型数据集的机制。通过使用类似于SQL(称为HiveQL)的语言,Hive使得数据分析变得更加简单和高效。本文将详细探讨一些Hive高级SQL技巧,并结合实际的应用场景进行说明。HiveSQL的高级使用技巧1.窗口函数描述:窗口函数允许我们在不使用GR
- 分布式存储—— HBase数据模型 详解
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分布式hbase数据库
目录1.3HBase数据模型1.3.1两类数据模型1.3.2数据模型的重要概念1.3.3数据模型的操作1.3.4数据模型的特殊属性1.3.5CAP原理与最终一致性1.3.6小结本文章参考、总结于学校教材课本《HBase开发与应用》1.3HBase数据模型在开始学习HBase之前非常有必要先学习HBase的特性,因此本节将介绍HBase的逻辑模型、物理模型和访问HBase的方法等。和传统的关系型数据
- 分布式存储学习——HBase表结构设计
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oracle数据库
目录1.4.1模式创建1.4.2Rowkey设计1.4.3列族定义1.4.3.1可配置的数据块大小1.4.3.2数据块缓存1.4.3.3布隆过滤器1.4.3.4数据压缩1.4.3.5单元时间版本1.4.3.6生存时间1.4.4模式设计实例1.4.4.1实例1:动物分类1.4.4.2实例2:店铺与商品1.4.4.3实例3:网上商城用户消费记录1.4.4.4实例4:微博用户与粉丝1.4.4.5小结本文
- Hive-4.0.1版本部署文档
CXH728
hivehadoop数据仓库
1.前置要求操作系统:建议使用CentOS7或Ubuntu20.04(本试验使用的是CentOSLinuxrelease7.9.2009(Core))Java环境:建议安装Java8或更高版本。Hadoop:Hive需要依赖Hadoop进行分布式存储,建议安装Hadoop3.x版本(本实验采用的是hadoop3.3.6)。数据库:HiveMetastore需要数据库支持,建议使用MySQL、Pos
- Pytorch 张量的scatter_add_方法介绍
qq_27390023
pytorch人工智能python
torch.Tensor.scatter_add_是PyTorch中的一个原地操作(in-placeoperation),用于将一个源张量(src)中的值根据指定的索引(index)累加到目标张量(self)中。它常用于分布式计算、加权聚合以及自定义深度学习层等场景。函数签名Tensor.scatter_add_(dim,index,src)→Tensor参数说明dim(int):指定沿着哪个维度
- Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系
夜行容忍
hadoopsparkhive
Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架,用于分布式存储和处理大规模数据集。核心组件:HDFS(HadoopDistributedFileSystem):分布式文件系统,提供高吞吐量的数据访问。YARN(YetAnotherResourceNegotiator):集群资源管理和作业调度系统。MapReduce:基于YARN的并行处理框架,用
- 大数据技术生态圈:Hadoop、Hive、Spark的区别和关系
雨中徜徉的思绪漫溢
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大数据技术生态圈:Hadoop、Hive、Spark的区别和关系在大数据领域中,Hadoop、Hive和Spark是三个常用的开源技术,它们在大数据处理和分析方面发挥着重要作用。虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的,但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系,并提供相应的源代码示例。Hadoop:Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规
- zookeeper程序员指南
weixin_30326741
java运维shell
1简介本文是为想要创建使用ZooKeeper协调服务优势的分布式应用的开发者准备的。本文包含理论信息和实践信息。本指南的前四节对各种ZooKeeper概念进行较高层次的讨论。这些概念对于理解ZooKeeper是如何工作的,以及如何使用ZooKeeper来进行工作都是必要的。这几节没有代码,但却要求读者对分布式计算相关的问题较为熟悉。本文的大多数信息以可独立访问的参考材料的形式存在。但是,在编写第一
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
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linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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spring 4.1
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Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc