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- 在ARM46+KylinOS下安装配置Docker的详细步骤
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- 微服务架构下的自动化测试策略调优经验分享
微服务架构下,自动化测试策略需针对分布式特性、服务自治性和高耦合风险进行针对性调整的关键调整方向及实施方法:一、测试策略重构:分层与契约驱动1.测试金字塔升级为钻石模型调整逻辑:传统金字塔中UI测试占比过高,而微服务需强化契约测试与组件测试,形成“钻石形”结构(契约测试占比20%-30%)。实施要点:契约测试层:通过消费者驱动契约(CDC)验证服务间API兼容性,使用Pact框架自动生成测试用例,
- 新型BERT勒索软件肆虐:多线程攻击同时针对Windows、Linux及ESXi系统
趋势科技安全分析师发现,一个代号为BERT(内部追踪名WaterPombero)的新型勒索软件组织正在亚洲、欧洲和美国展开多线程攻击。该组织主要针对医疗保健、科技和会展服务行业,其活动范围显示其正成为勒索软件生态中的新兴威胁力量。攻击技术分析在Windows系统中,BERT通过PowerShell加载器(start.ps1)实施攻击,该脚本会执行以下操作:禁用WindowsDefender防火墙和
- Ntfs!LfsReadRestart函数和Ntfs!_LFCB->LogHeadBuffer的关系
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nt4源代码分析LfsReadRestartLogHeadBufferRESTART_PAGE_HERT_PAGE_HEADER
Ntfs!LfsReadRestart函数和Ntfs!_LFCB->LogHeadBuffer的关系第0部分:////RememberthislogfileintheLfcb.//ThisLfcb->FileObject=LogFile;SetFlag(ThisLfcb->Flags,(LFCB_READ_FIRST_RESTART|LFCB_READ_SECOND_RESTART));if(Lf
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程序猿全栈の董(董翔)
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Transformer、BERT等模型原理与应用案例Transformer模型原理Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型架构,由Vaswani等人在2017年的论文"AttentionIsAllYouNeed"中提出。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer完全依赖自注意力机制来处理输入序列的全局依赖关系。核心组件多头自注意力机制(Mul
- 深度解析:SUSE Harvester私有云平台建设指南
关键词:SUSEHarvester,私有云,HCI,超融合,Kubernetes,KubeVirt,Longhorn,云原生,虚拟化,容器目录导航一、初识SUSEHarvester-私有云的新选择二、核心架构解析-揭开HCI的神秘面纱三、部署实战-从零到一搭建你的私有云四、存储与网络配置-数据的安全港湾五、虚拟机管理-让资源调度更智能六、监控与运维-保驾护航的守护者七、最佳实践-踩坑经验分享八、总
- NLP-D7-李宏毅机器学习---X-Attention&&GAN&BERT&GPT
甄小胖
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—0521今天4:30就起床了!真的是迫不及待想看新的课程!!!昨天做人脸识别系统的demo查资料的时候,发现一个北理的大四做cv的同学,差距好大!!!我也要努力呀!!不是比较,只是别人可以做到这个程度,我也一定可以!!!要向他学习!!!开始看课程啦!-----0753看完了各种attention,由于attention自己计算的限制,当N很大的时候会产生计算速度问题,从各种不同角度(人工知识输入
- 【2025B卷首发】华为OD机试真题+全流程解析+备考攻略+经验分享+Java最佳实现
专栏导读本专栏收录于《华为OD机试(JAVA)真题(E卷+D卷+A卷+B卷+C卷)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新,全天CSDN在线答疑。2025年5月12日,华为官方已经将华为OD机试(A卷)切换为B卷。目前正在考的是B卷,按照华
- 量子计算的数学地基:解码希尔伯特空间的魔法
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在科技圈,“量子计算”早已不是陌生的名词。从谷歌的“量子霸权”实验到IBM的量子云服务,从药物研发的分子模拟到密码学的革命性突破,量子计算正以颠覆式的姿态重塑着人类对计算的认知。但在这些令人惊叹的应用背后,藏着一个关键的数学基石——希尔伯特空间(HilbertSpace)。它像一片隐形的“量子舞台”,支撑着量子比特的叠加、纠缠与计算,是理解量子计算本质绕不开的概念。一、从“普通空间”到“量子空间”
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LeetCode刷题:数据结构与算法的实战经验分享关键词:LeetCode、数据结构、算法、刷题经验、实战摘要:本文将围绕LeetCode刷题展开,深入探讨数据结构与算法在实际刷题过程中的应用。通过分享实战经验,帮助读者更好地理解和掌握数据结构与算法知识,提升解题能力。文章将从背景介绍入手,阐述刷题的目的和意义,接着详细解释核心概念,分析它们之间的关系,然后介绍核心算法原理和具体操作步骤,结合数学
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预训练已成为现代人工智能,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式,催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质:为何需要它?核心问题:数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据,获取成本极高(时间、金钱、专业知识)。对于复杂任务(如理解语义、生成文本),标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
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重磅推荐专栏:《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展1.引言:迎接大型语言模型的新纪元我们正处在一个由人工智能(AI
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个人感受(唠叨唠叨)我是2023级的物联网工程专业的一名大一新生,在大一的下半学期有幸通过校赛,参加了第十五届蓝桥杯软件赛,其实我自己都没想到大一就能参加蓝桥杯,因为当时只会C语言,也很迷茫,到底该怎么备赛?剩的时间比较少到底要不要学习C++。到底要不要学C++?我在蓝桥杯正式比赛前特别纠结要不要学c++,因为当时省的时间比较少,而且会有担心学c++的一些语法会不会把它跟c语言搞混,到时候在考场忘
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BertForTokenClassification类BertForTokenclassification类是HuggingFacetransformers库中专门为基于BERT的序列标注任务(如命名实体识别NER、词性标注POS)设计的模型类。它在BERT的基础上添加了一个线性分类层,用于对每个token进行分类。1、特点任务类型:专为Token-level分类设计,即对输入序列中的每一个tok
- 十分钟聊明白DDD领域驱动设计
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文章目录一、什么是领域?二、领域如何驱动设计?三、如何发挥DDD的价值最后十分钟聊明白DDD领域驱动设计--楼兰关于DDD,大部分朋友应该都听说过。全称DomainDrivenDesign,翻译过来就是领域驱动设计。这个神秘的架构思想,虽然远没有SpringBoot这类框架这么名声在外,但是却经常时不时冒出来,牵动一下大家的神经。美团、阿里每年的技术年会都会有关于DDD的经验分享,而另一方面,又有
- 【经验分享】分布式爬虫的优势与劣势分析
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分布式爬虫通过多节点协同工作实现数据采集,其设计初衷是解决单节点爬虫在大规模数据抓取场景中的性能瓶颈,但同时也因架构复杂度带来了新的挑战。以下从技术特性、应用场景适配性两个维度,系统分析其优势与劣势:一、分布式爬虫的核心优势高效突破大规模数据采集瓶颈并行处理能力:通过将任务拆分到多个节点并行执行,大幅提升数据抓取效率。例如,采集100万条电商商品数据时,单节点爬虫可能需要数天,而由10个节点组成的
- AI 正在深度重构软件开发的底层逻辑和全生命周期,从技术演进、流程重构和未来趋势三个维度进行系统性分析
AI正在深度重构软件开发的底层逻辑和全生命周期,从需求分析到运维维护的每个环节都产生了范式级变革。以下从技术演进、流程重构和未来趋势三个维度进行系统性分析:一、AI重构软件开发全栈的技术图谱需求工程智能化NLP驱动的需求解析:GPT-4架构实现用户访谈转录自动转化为UML用例图,准确率达89%(微软2023内部数据)情感计算应用:基于BERT的意图识别模型可捕捉用户需求中的隐性情绪,需求变更预测准
- 深入详解 AI 与深度学习:从零开始掌握 BERT 模型架构
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深入详解AI与深度学习:从零开始掌握BERT模型架构引言在自然语言处理(NLP)领域,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是近年来最具影响力的模型之一。它通过双向上下文理解彻底改变了NLP任务的处理方式。本文将从基础概念到核心原理、应用场景和实践技巧,深入浅出地讲解BERT,帮助初学者快速掌握这一技术。一、BERT的核心
- 华为OD机试真题——版本管理(2025B卷:100分)Java/python/JavaScript/C++最佳实现
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2025B卷100分题型本专栏内全部题目均提供Java、python、JavaScript、C++等多种语言的最佳实现方式;并且每种语言均涵盖详细的问题分析、解题思路、代码实现、代码详解、3个测试用例以及综合分析;本文收录于专栏:《2025华为OD真题目录+全流程解析+备考攻略+经验分享》华为OD机试真题《版本管理》:文章快捷目录题目描述及说明JavapythonJavaScriptC++题目名称
- Python指南:必备技巧与经验分享
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- SEO优化技巧深度解析:从算法逻辑到实战策略的全链路突破
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第一章搜索引擎算法逻辑:SEO优化的底层密码1.1算法进化史:从关键词匹配到意图理解搜索引擎算法经历了从简单关键词匹配到复杂语义理解的跨越式发展。早期算法以PageRank为核心,通过分析网页间链接关系评估权威性。随着Hummingbird算法的推出,搜索引擎开始解析自然语言,BERT算法进一步实现上下文语义理解。当前算法已形成多维度评估体系,涵盖内容质量、用户体验、权威性建设等层面。以Googl
- 【零基础学AI】第29讲:BERT模型实战 - 情感分析
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本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐(可加速训练)前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
- 深度学习微调中的优化器全景解析:从理论到实践
北辰alk
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文章目录一、基础优化器:深度学习微调的基石1.1随机梯度下降(SGD)1.2AdaGrad(自适应梯度算法)二、自适应优化器:现代深度学习的标配2.1RMSProp2.2Adam(自适应矩估计)三、大模型微调专用优化器3.1LAMB(Layer-wiseAdaptiveMoments)3.2Sophia(二阶优化启发)四、优化器性能对比研究4.1在GLUE基准上的表现(BERT-base微调)4.
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每日简报新闻简报:AI行业信任危机浮现标题:知名科技作者AlbertoRomero发文《我对AI行业正在失去所有信任》来源:TheAlgorithmicBridge(算法之桥)核心内容:作者立场:长期支持AI技术的作者AlbertoRomero公开表达对行业信任的崩塌,称"作为一个支持者,我本不愿有这种感受"。行业痛点:未具体说明的行业乱象导致公众信任度下降暗示AI发展过程中存在伦理或透明度问题传
- 模型微调方法Prefix-Tuning
ballball~~
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简介:个人学习分享,如有错误,欢迎批评指正。随着大规模预训练语言模型(如GPT系列、BERT等)的广泛应用,如何高效、经济地针对特定任务对这些模型进行微调(Fine-Tuning)成为研究热点。传统的微调方法通常需要调整模型的大量参数,导致计算资源消耗大、适应新任务的速度慢。为了解决这一问题,Prefix-Tuning(前缀调优)作为一种高效的微调技术被提出,旨在通过引入少量可训练的前缀参数,达到
- 知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码)
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目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
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计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而,如何进一步提高大语言模型的理
- 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