- C++ -模板
夜泉_ly
C++c++
博客主页:【夜泉_ly】本文专栏:【C++】欢迎点赞收藏⭐关注❤️文章目录引言:为什么需要模板?一、函数模板1.1基本语法1.2实例化机制1.3类型约束二、类模板2.1基本定义2.2使用示例三、模板特化3.1全特化(FullSpecialization)3.2偏特化(PartialSpecialization)3.3注意四、高级主题4.1分离编译问题4.2typename关键字引言:为什么需要模板
- Redis+Caffeine多级缓存架构代码实战
web2u
缓存缓存redis架构javaspring数据库
构建本地Caffeine缓存privatefinalCacheLOCAL_CACHE=Caffeine.newBuilder().initialCapacity(1024).maximumSize(10_000L)//最大10000条//缓存5分钟后移除.expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(5)).build();Caffeine简介Caffeine是一个高性能
- opencv交叉编译问题汇总
yanzili
opencv人工智能计算机视觉
1编译时zlib.h无法找到解决方法:在opencv最顶层目录中的CMakelists.txt文件中找到:ocv_include_directories(${OPENCV_CONFIG_FILE_INCLUDE_DIR})在该行下面添加:ocv_include_directories(./3rdparty/zlib)
- 运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测
AngeliaZ
FasterRCNNYOLO
本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台,编程环境基于Python,GPU为NVIDIAGeForce740m,在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果
- 本地缓存Caffeine
赤橙红的黄
缓存缓存caffe
1、简介Caffine是一款高性能的近似LFU(最近最少频率使用)准入策略的本地缓存组件,Caffeine的底层数据存储采用ConcurrentHashMap,使用WindowTinyLfu回收策略,提供了一个近乎最佳的命中率。适用范围:变更频率低、实时性要求低的数据应用场景:常用数据的枚举值(如类目);依赖第三方系统一些不频繁变更的键值对(先在本地缓存中查找,若存在则返回,若不存在再调用第三方系
- Linux的cuda安装找不到路径,Cuda安装详细步骤
Tom K
为了学习Caffe新买了笔记本,安装cuda时遇到了很多问题,不过好在都成功的解决了。网上有很多cuda的安装教程,每个人的电脑配置不同遇到的问题也不一样,现在就我自己的安装配置情况总结一下具体的安装步骤,因为有同学的正确指导,在实际的安装过程中并没有遇到什么特别大的难题,每一步都很仔细,都查清楚了才开始执行下一步:笔记本主要参数笔记本型号:惠普WASD15-AX019TX(X1G89PA)内存:
- 落地 dnn对象检测
没学上了
dnn人工智能神经网络
"C:\opencv\opencv\sources\samples\dnn\models.yml"下载opencv的深度模型框架,例如caffe,copyMobileNetSSD_deploy.prototxt和MobileNetSSD_deploy.caffemodel所在的位置,其中prototxt需要后面生成,这两个文件用于std::stringmodel_text_file和std::st
- Qt5.7.0 mingw+qwtplot3D 编译
Sudouble
Qt学习笔记qt5qwtplot3d编译安装
一、基本编译问题在安装的过程中却遇到了很多的问题。咨询了Google中大量的帖子,发现按照他们说的方法根本没法解决我的实际问题。研究了整整宝几天,总算是编译通过,解决了所有的问题。下面将通过重现我的安装编译过程,及解决问题的方法来告诉大家如何才能正确的编译qwtplot3D开发库。1、从网上下载qwtplot3D的最新版本:http://qwtplot3d.sourceforge.net/2、解压
- 简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型
科学的发展-只不过是读大自然写的代码
断纱检测caffetensorflowpytorch
以下是对Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet和PyTorch等模型的简述:Caffe:Caffe(ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction)是一个用于特征抽取的卷积框架,它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架。Caffe由加州伯克利大学的贾扬清开发,起初是一个用于深度卷积网络的Python框架(无
- python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型
小明技术分享
python神经网络深度学习
人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性,众多深度学习框架提供了Python接口,其中较为流行的深度学习库如下:第一:CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架,具备清晰、可读性高和快速的特性,在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义,容易上手,无须通过代码构建网络;网络训练速度快,能够训练大型数据集与S
- 缓存失效算法
孜泽
本地缓存java后端本地缓存缓存失效算法
缓存失效算法主要是进行缓存失效的,当缓存中的存储的对象过多时,需要通过一定的算法选择出需要被淘汰的对象,一个好的算法对缓存的命中率影响是巨大的。常见的缓存失效算法有FIFO、LRU、LFU,以及Caffeine中的WindowTinyLFU算法。FIFOFIFO算法是一种比较容易实现也最容易理解的算法。它的主要思想就是和队列是一样的,即先进先出(FirstInFirstOut)一般认为一个数据是最
- 自建stgcn数据集并训练
青年夏日科技工作者
AI编程
参考了许多博文,慢慢地也就把st-gcn跑出来了,参考的文章一会附在文章里面,实测有用。1.安装st-gcn复现STGCNCPU版(ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe)_Significance的博客-CSDN博客复现旧版STGCNGPU版(win10+openpose1.5.0)_Significance的博客-CSDN博客22.准备训练数据集官方使用
- 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理
CHEN_RUI_2200
机器学习YOLO
ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型,为了让这个推理更直观,我选择了试验下yolov8识别预览图片:1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式,可以在不同的深度学习框架之间共享模型,如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
- 分布式二级缓存组件实战(Redis+Caffeine实现)
鸨哥学JAVA
程序员Java编程redis缓存分布式
所谓二级缓存缓存就是将数据从读取较慢的介质上读取出来放到读取较快的介质上,如磁盘-->内存。平时我们会将数据存储到磁盘上,如:数据库。如果每次都从数据库里去读取,会因为磁盘本身的IO影响读取速度,所以就有了像redis这种的内存缓存。可以将数据读取出来放到内存里,这样当需要获取数据时,就能够直接从内存中拿到数据返回,能够很大程度的提高速度。但是一般redis是单独部署成集群,所以会有网络IO上的消
- 使用 Caffeine 和 Redis 实现高效的二级缓存架构
微技术
redis架构数据库缓存
在现代应用开发中,缓存是提升系统性能的关键手段。为了兼顾本地缓存的高性能和分布式缓存的扩展能力,常见的实现方式是结合使用Caffeine和Redis实现二级缓存架构。本文将详细介绍如何通过SpringBoot实现一个Caffeine+Redis二级缓存,并通过合理的架构设计和代码实现,确保缓存的一致性、性能和容错性。一、需求与挑战1.多级缓存的需求:•一级缓存(Caffeine):快速响应,存储本
- 【RK3588 docker编译问题】
kaikai_1019
RK3588dockerdocker容器运维
问题集合问题1:编译lunch出现问题12:31:21Buildsandboxingdisabledduetonsjailerror.12:31:22Buildsandboxingdisabledduetonsjailerror.Infileincludedfrombuild/make/core/config.mk:313:Infileincludedfrombuild/make/core/env
- 第三方库的编译
weixin_30369041
c/c++
ACE的编译问题ACE链接时碰到下面一大堆错误:client-SSL-client.o:Infunction`ACE_SSL_SOCK_Stream::close()':../../../../ace/SSL/SSL_SOCK_Stream.i:278:undefinedreferenceto`SSL_shutdown'../../../../ace/SSL/SSL_SOCK_Stream.i:2
- 如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构开发语言
为了确保热点产品查询的延迟控制在10ms以内,可以采取一系列优化措施和技术手段。以下是一个思维导图的结构和一个简化的Java架构代码示例,用于展示如何实现这一目标。思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存(如Caffeine)分布式缓存(如Redis)缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略(写后失效、读时更新等)并发处理多线程/异步编程线程池管理数据库
- Spring Cache自定义过期时间
背景要求:对数据做统计分析,时间截止到当天零点根据要求,每天查询的数据范围都是截止前一天结束,第二天需要查询新数据。那么缓存只保留一天。使用caffeine简单举个例子,主要依赖有:org.springframework.bootspring-boot-starter-web2.7.18org.springframework.bootspring-boot-starter-cache2.7.18c
- Linux命令行基础——软件包管理
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linux运维服务器
1.软件包管理的发展初始阶段最早的软件包管理可以追溯到Unix系统的早期版本。在那时,软件通常以源代码的形式分发,并由系统管理员手动编译和安装。这种方式的管理比较原始和繁琐,因为每次安装都需要手动解决依赖关系和编译问题。软件包的引入为了简化安装过程,软件包被引入Linux,它将软件及其所有文件和资源打包在一起的集合,通常包括可执行文件、库文件、配置文件、文档和元数据(如软件名称、版本号、依赖关系等
- 【时时三省】tessy 单元测试 && 集成测试 专栏 文章阅读说明
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&&集成测试集成测试单元测试
目录1,关于更新2,关于文章阅读3,关于文章分类1,单元测试2,集成测试3,通用便捷操作4,编译问题集锦5,需求管理6,CTE的使用7,tessy自动化执行用例----通过bat命令行接口山不在高,有仙则名。水不在深,有龙则灵。----CSDN时时三省1,关于更新tessy专栏里面的文章,会持续更新。更新时,目录也会同步更新。所以此专栏的读者如果遇到在此专栏中未介绍的问题,或者此专栏对于哪些方面,
- 深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架
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深度学习人工智能pytorch深度学习编译器
深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天,目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch,亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore,目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn
- 【C/C++】VS编译问题:C3861 “__stosb“找不到标识符,”_InterlockedDecrement”: 找不到标识符
Michael_Good
C/C++c语言c++java
这个C3861error的问题,切入点对了,就好搞,如果起步错了,就头疼了。问题根因:VS属性管理器,预处理器中,加入了"_X86_"解决方案:属性管理器-》界面下“项目-》属性-》通用属性-》C/C++-》预处理器-》预处理器定义删除"_X86_"
- 【Redis】Windows平台编译调试运行Redis,并附编译问题解决方案
Michael_Good
redisredis数据库缓存
最近想搞下消息任务架构,想使用消息发布订阅机制进行解耦,所以,计划借助redis的发布订阅机制思想进行实现。现在手头上只有Windows平台的环境,用vs跟下redis的执行逻辑。所以就找Windows平台的适配源码了。Windows-Redis源码开源路径:https://github.com/microsoftarchive/redis源码下载后:整体解决方案直接全部重新编译生成。编译问题解决
- Caffeine 与 Guava Cache
雨季里的向日葵
java
一、概要1.1背景在项目开发中,为提升系统性能,减少IO开销,本地缓存是必不可少的。最常见的本地缓存是Guava和Caffeine,Caffeine是基于GoogleGuavaCache设计经验改进的结果,相较于Guava在性能和命中率上更具有效率。1.2应用场景愿意消耗一些内存空间来提升速度预料到某些键会被多次查询缓存中存放的数据总量不会超出内存容量二、GuavaCache2.1GuavaCac
- OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块---caffe2_detectron_ops_gpu.dll
努力的小柚
python运行问题pythonpytorch
代码复现记录:问题:OSError:[WinError126]找不到指定的模块。Errorloading"C:\Anaconda\Anaconda3\envs\TIN\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"oroneofitsdependencies.在搜索很多关于无法查找到caffe2_detectron_ops_gpu
- caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用
俊俏的萌妹纸
caffe人工智能深度学习
在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速,可以实现多种效果和目的,主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景:快速训练模型:GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构,使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强:在训练过程中,可以实时地对输入数据进行变换和增强,以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理:深
- rk3588s编译问题
yqc603090635
源码SDK编译android
编译环境为Ubuntu16.04server1、/u-boot/scripts/fit.sh:line615:fdtget:commandnotfound需安装"fdtget"apt-getinstalldevice-tree-compiler2、/bin/sh::lz4c:notfoundmake[]:***[arch/arm64/boot/Image.lz4]errormake:***[Ima
- android 编译luajit,【最新最全】为 iOS 和 Android 的真机和模拟器编译 Luajit 库
孙彻斯特
android编译luajit
编译Luajit库,的确是一个挑战。因为官网的教程,在当前版本的Xcode和NDK环境中,已经不适用了。以前只是编译了适用于真机的Luajit库。最近在尝试编译模拟器Luajit库,就顺便梳理了下Luajit库的编译经验,供以后查阅。网上的讨论也是有一些,但是相当一部分都已经过时。或许等你看到这篇文章的时候,可能也只是能获得一些可能的经验来解决自己的编译问题。所以说,了解一些基本的编译知识,能勉强
- Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)
SnailTyan
文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成,环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin