Jack_chao_
Jack_chao_

RHCSA2分钟学会区分软硬连接

直接上图RHCSA2分钟学会区分软硬连接_第1张图片

RHCSA2分钟学会区分软硬连接_第2张图片 

一级目录

RHCSA2分钟学会区分软硬连接_第3张图片 

 bin:binary（二进制）     存储普通用户执行的二进制文件

boot: 启动电脑        存储系统启动所需要的文件

dev:device(设备)        储存设备

etc:配置

home:家目录

lib:library（库）        

lib64:64位寄存器

media/mnt:挂载点

opt:较大的第三方软件的存储

proc:

root:超级管理家目录

sbin:存储超级管理执行的二进制文件

srv:server 服务数据库

sys:映射文件

tmp:temporary(临时)        存放临时文件

usr:安装软件的

var:通常为存储日志

RHCSA2分钟学会区分软硬连接_第4张图片

 1、将1重定向到文件，将2重定向到1
2、将2重定向到文件，将1重定向到2
3、将文件重定向到0

RHCSA2分钟学会区分软硬连接_第5张图片

 RHCSA2分钟学会区分软硬连接_第6张图片

 RHCSA2分钟学会区分软硬连接_第7张图片

 

RHCSA2分钟学会区分软硬连接_第8张图片

 

 RHCSA2分钟学会区分软硬连接_第9张图片

 

 

你可能感兴趣的:(csa,大数据)

  • 大数据组件ClickHouse介绍（场景、优劣势、性能） 坚持是一种态度 大数据开发ClickHouse大数据clickhouse数据库列式数据库
    大数据组件ClickHouse介绍简介使用场景优势与劣势优势劣势性能单个查询吞吐量处理短查询的延时时间处理大量短查询数据写入性能查询性能简介clickhouse是一个高性能的列式存储分析数据库管理系统，由俄罗斯搜索引擎公司yandex开发。clickhouse具有以下特点高性能：clickhouse优化了查询和数据压缩算法，支持多维度数据分析和快速聚合查询。分布式：clickhouse采用共享无状
  • DB2-Db2StreamingChangeEventSource DataLu DB2-debezium数据库数据库开发大数据开源
    提示：Db2StreamingChangeEventSource类主要用于从IBMDb2数据库中读取变更数据捕获(CDC,ChangeDataCapture)信息。CDC是一种技术，允许系统跟踪数据库表中数据的更改，这些更改可以是插入、更新或删除操作。在大数据和实时数据处理场景中，CDC可以用来同步数据到其他系统，比如数据仓库、数据湖或者流处理平台如ApacheKafka。文章目录前言一、核心功能
  • MySQL实战教程：从小白到大神的进阶之路！ 奔跑吧邓邓子 项目实战mysql数据库
    目录一、MySQL概述1、MySQL简介1.1MySQL的历史背景1.2MySQL的特点1.3MySQL的应用场景1.4MySQL的版本2、MySQL发展历程2.1MySQL的起源2.2MySQL的早期发展2.3MySQL的成熟与普及2.4MySQL的商业化与收购2.5MySQL的持续创新3、MySQL应用场景3.1Web应用程序3.2企业级应用3.3大数据分析3.4移动应用3.5云计算3.6物联
  • 【详细讲解】hive优化 songqq27 大数据hive
    1、开启本地模式大多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过，有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下，为查询触发执行任务消耗的时间可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况，Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集，执行时间可以明显被缩短。用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值
  • 大规模分布式存储（1）-- 概念、挑战和分类 叹了口丶气 HDFS全方位实战分布式分类数据库
    随着数据的激增，我们已经进入到了一个数据时代，无论是云计算，大数据还是互联网公司的各种应用，其后台存储平台的目标都是要构建低成本、高性能、可扩展、易用的分布式存储系统。相比传统的分布式存储系统，互联网公司的分布式存储系统具有两个特点：规模大和成本低。本文主要介绍一下什么是大规模分布式存储系统，以及分布式存储系统有哪些类别。一、分布式存储的概念1.1大规模分布式存储系统的定义大规模分布式存储系统的定
  • 大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建抑郁非抑郁推文识别模型 艾派森 大数据分析案例合集机器学习人工智能python数据挖掘回归
    ‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴，希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集
  • move移动语义详解 Say-hai C++c++面试
    move移动语义移动语义是C++11引入的一种机制，用于提高程序的性能和资源管理效率，特别是在涉及大数据对象的场景下。移动语义通过转移资源所有权，而不是复制资源，减少了不必要的拷贝操作。一、为什么需要移动语义？当对象需要被复制时（如函数返回值或传参），通常会调用复制构造函数（copyconstructor）。复制操作往往意味着需要分配新资源并将原资源的数据拷贝到新资源中；而如果不需要保留原对象的内
  • 大数据毕业设计hadoop+spark+hive豆瓣图书数据分析可视化大屏 豆瓣图书爬虫 图书推荐系统 qq_79856539 javawebjava大数据hadoop课程设计
    系统总体目标基于Spark的个性化书籍推荐系统是一种基于大数据技术的智能推荐系统，它可以根据用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的书籍推荐。该系统采用Spark技术，可以实现大数据的实时处理，从而提高推荐系统的准确性和可靠性。此外，该系统还可以根据用户的习惯和偏好，提供更加个性化的书籍推荐，从而满足用户的需求。系统的使用者包含普通用户和管理员两类，普通用户是系统的主要服务对象，主流人群是经常查看
  • 企业数字化规划蓝图、企业数字化运营分析管理大数据平台建设方案 公众号：优享智库 数字化转型数据治理主数据数据仓库大数据
    **企业数字化规划蓝图及运营分析管理大数据平台建设方案****一、企业数字化规划蓝图**1.**数字化目标设定**企业在规划数字化进程时，首先需要明确数字化目标。这些目标应当与企业的整体战略和发展规划相一致，包括但不限于提高运营效率、优化客户体验、创新业务模式等。同时，目标应具体、可衡量，以便于后续的实施和评估。2.**技术平台规划**技术平台是支撑企业数字化的基础。在规划阶段，需要确定所需的技术
  • 使用Flink进行流式图处理 AI天才研究院 大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算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
    使用Flink进行流式图处理1.背景介绍1.1大数据时代的到来随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展,数据呈现出爆炸式增长。根据IDC的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB。传统的批处理系统已经无法满足对实时数据处理的需求。因此,流式计算应运而生,成为大数据处理的重要组成部分。1.2流式计算的概念流式计算是一种新兴的数据处理范式,它能够持续不断地处理来自各种数据源的数据流。与传统的批处
  • python与excel整合全教程 刘同学Python学习日记 pythonexcel开发语言
    Python与Excel的整合非常强大，尤其适合处理大数据、自动化表格操作以及进行高级数据分析。以下是一个全教程，涵盖常用的Python库及其应用：1.准备工作安装必要的库：使用以下命令安装常用库：pipinstallopenpyxlpandasxlrdxlsxwriterpywin32openpyxl:用于操作Excel的.xlsx文件（推荐）。pandas:强大的数据分析工具，支持读取和写入E
  • 如何写一份合格的大数据简历（附简历模板）教程 itLeeyw573 老板必点的高分简历sqliteoraclemysqlsqlzookeeperkafkabigdata
    一、简历的重要性简历是求职者给招聘者的第一印象，一份合格的简历能够快速让招聘者了解你的基本信息、工作经历、技能特长等，从而决定是否给予你面试机会。它是开启理想工作大门的钥匙，所以一定要重视起来。【编辑/下载】：大数据开发简历范文二、简历结构基本信息：包含姓名、性别、联系方式（电话、邮箱）、求职意向。姓名要突出显示，联系方式务必准确无误，求职意向明确且具体，比如“Java开发工程师”，让招聘者一眼就
  • MongoDB 大俗大雅，上来问分片真三俗 -- 4 分什么分 Austindatabases mongodb数据库
    开头还是介绍一下群，如果感兴趣PolarDB,MongoDB,MySQL,PostgreSQL,Redis,OceanBase,SqlServer等有问题，有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖，可以解决你的问题。加群请联系liuaustin3，（共2710人左右1+2+3+4+5+6+7+8+9）(123456群均已爆满，7群400+，开8群9群)这是MongoDB宣传周的第五篇，这周真漫长，
  • 大数据技术在数据安全治理中的应用 罗思付之技术屋 综合技术探讨及方案专栏大数据
    摘要面对新形势下的数据安全治理挑战，顺应数据安全领域的技术发展趋势，针对大型国企在数据安全治理实际应用中突出的关键权限人员识别问题，提出了一种基于图算法的关键权限人员识别技术。该技术可以发现系统中潜在的权限影响因素，并可从多个角度衡量不同含义的权重影响力，识别结果可解释性强。针对数据安全治理中的用户与实体行为异常检测问题，提出一种基于生成对抗网络的用户与实体行为异常检测方法，实验结果表明，所提方法
  • 阿里巴巴大数据系统体系架构 大连赵哥 大数据架构
    数据应用层：这是最顶层，面向不同的用户群体提供服务，包括对内（公司内部使用）、对平台（平台用户）、对商家（商家使用）、对公众（普通消费者）。数据服务与基础工具层：这一层提供了一些基础服务和工具，例如：OneService：可能是一种服务或工具，用于统一数据服务。TDDL+MySQL：TDDL是淘宝分布式数据层的缩写，与MySQL结合使用，提供数据库服务。HBase：一个分布式列存储系统，适合于存储
  • python 分布式集群_Python搭建Spark分布式集群环境 小国阁下 python分布式集群
    前言ApacheSpark是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。Spark最大的特点就是快，可比HadoopMapReduce的处理速度快100倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群，而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。本教程采用Spark2.0以上版本(比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等)搭建集群，同样适用于搭建Spark1.6.2
  • 【硬刚大数据】2021年从零到大数据专家之Hbase八股文 王知无(import_bigdata)
    欢迎关注博客主页：https://blog.csdn.net/u013411339欢迎点赞、收藏、留言，欢迎留言交流！本文由【王知无】原创，首发于CSDN博客！本文首发CSDN论坛，未经过官方和本人允许，严禁转载！本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。硬刚大数据系列文章链接：2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)
  • 史上最强！Spring Boot 3.3 高效批量插入万级数据的多种方案 m0_74825074 面试学习路线阿里巴巴springboot后端java
    SpringBoot3.3多种方式实现高效批量插入万级数据，史上最强！在大数据处理场景下，如何高效地将大量数据插入数据库是一个重要课题。本文基于SpringBoot3.3及MyBatis-Plus，介绍几种高效的批量插入数据的方法，包括：使用JDBC批处理使用自定义SQL批处理单条插入（for循环）拼接SQL语句插入MyBatis-Plus的saveBatch方法循环插入+开启批处理模式每种方式都
  • 多租户架构未提供足够的租户安全培训和教育 图幻未来 网络安全
    多租户架构下租户安全培训与教育的需求分析与解决方案引言随着云计算和大数据技术的飞速发展，多租户架构已成为企业数字化转型的重要基石。多租户架构允许一个应用程序实例为多个租户提供服务，从而降低了企业的运营成本。然而，这种架构也带来了一系列的安全挑战。为了解决这些问题，企业需要加强对租户的安全培训和教育，确保租户了解如何在使用多租户架构时保护自己的数据和应用程序。本文将探讨多租户架构下的租户安全培训和教
  • 一文了解大数据概论 程序员
    一.大数据概论1.1大数据概念大数据（bigdata）：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。按顺序给出数据存储单位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。1Byte=8bit
  • 中国BI步入增长大周期，腾讯云ChatBI加速AI+BI融合 大数据在线 AI云静思园人工智能腾讯云大数据ChatBIAI+BI
    过去十年，大数据技术的快速发展，让数据消费前进一大步，数据价值得到一定程度的挖掘与释放，真正开启了“用数”的大时代。但数据分析繁杂的技术栈、复杂的处理过程以及程式化的交互方式，让“数据消费”的门槛始终降不下来，一定程度制约着企业迈向“用好数”的新阶段。如今，随着大模型和生成式AI的迅猛发展，数据消费正迎来一场巨大变革。大模型与数据分析天然的融合属性，使得商业智能（以下简称：BI）迎来全面重塑，BI
  • 乐学智伴：基于人工智能与大数据的学生个性化学习辅助平台 IT源码大师 人工智能大数据学习
    详细描述：1.引言：教育科技的时代背景在信息化和数字化的浪潮下，教育领域正经历着深刻的变革。传统的教学模式以教师为中心，难以满足学生个性化学习的需求。随着人工智能、大数据和云计算等技术的快速发展，教育科技（EdTech）为个性化学习提供了全新的解决方案。通过智能化工具和数据分析，学生可以根据自身的学习特点和进度，制定个性化的学习计划，从而提高学习效率和效果。“乐学智伴”是一款基于人工智能与大数据技
  • Hive存储系统全面测试报告 蚂蚁质量 软件测试测试用例功能测试
    引言在大数据时代，数据存储和处理技术的重要性日益凸显。ApacheHive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具，因其能够提供类SQL查询功能（HiveQL）而广受欢迎。Hive的设计初衷是为了简化大数据集的查询和管理，它允许用户通过简单的SQL语句来操作存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上的大规模数据集。然而，随着数据量的激增和业务需求的多样化，Hive存储系统的功能、性能和安全性面临
  • 企业数字化转型AI能力中台（总体架构、系统功能）建设方案 公众号：优享智库 数字化转型数据治理主数据数据仓库人工智能架构
    **企业数字化转型AI能力中台建设方案**一、建设背景与目标随着大数据、云计算、人工智能等技术的快速发展，企业正面临着数字化转型的重要机遇。为了提升企业的智能化水平，加快业务创新，建设AI能力中台成为企业的迫切需求。本方案旨在为企业打造一套功能完善的AI能力中台，实现数据采集与整合、算法模型管理、智能分析与可视化等核心功能，推动企业在各个业务领域实现智能化升级和创新。二、总体架构设计AI能力中台采
  • 数据挖掘的常用算法 北柠陌寒0207 笔记
    在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其
  • 大数据生态的Apache RocketMQ5.0 Apache RocketMQ java开发语言
    本文作者：李伟-ApacheRocketMQCommitter，RocketMQPython客户端项目Owner，ApacheDorisContributor，腾讯云消息队列资深开发工程师，著有《RocketMQ分布式消息中间件(核心原理与最佳实践)》。一、RocketMqueue101RocketMQ拥有诸多出色的特性：比如多副本机制，RocketMQ支持存储层的多副本Dledger，它是基于R
  • ZooKeeper数据模型和节点类型 代码指四方 zookeeper分布式云原生大数据
    ZooKeeper数据模型和节点类型ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，用于管理和协调分布式系统中的大数据。在ZooKeeper中，数据被组织成一个层次化的命名空间（Namespace），类似于一个标准的文件系统。每个节点（Node）都可以存储数据，并且可以设置监视器（Watcher）来监听节点的变化。ZooKeeper数据模型是基于树形结构的，每个节点都可以包含数据和子节点。数据存储在
  • DeepSeek：突破传统的AI算法与下载排行分析 smart_ljh 行业搜索人工智能AI
    DeepSeek的AI算法突破DeepSeek相较于OpenAI以及其它平台的性能对比DeepSeek的下载排行分析（截止2025/1/28AI人工智能相关DeepSeek甚至一度被推上了搜索）未来发展趋势总结在人工智能技术飞速发展的当下，搜索引擎市场也迎来了新的变革。DeepSeek，作为一款基于深度学习技术和大数据算法的搜索引擎，以其独特的优势在国内外市场上引起了广泛关注。下面介绍一下针对De
  • 2000-2021年上市公司数字化转型数据（MD&A报告词频、文本统计） m0_71334485 数据#上市公司上市公司数字化转型数字化转型上市公司
    2000-2021年上市公司数字化转型数据（MD&A报告词频、文本统计）1、时间：2000-2021年2、来源：上市公司NB3、范围：上市公司4、指标：包括人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、数字技术运用和数字技术应用、互联网商业模式、智能制造、现代信息系统等9个维度175个词频类别、股票代码、股票简称、年报标题、年份、MD&A文本-文本总长度、MD&A文本仅中英文-文本总长度、人工
  • 【高级篇】第7章 Elasticsearch 索引生命周期管理(ILM) JAVA和人工智能 elasticsearch大数据搜索引擎
    引言在大数据时代，有效地管理数据的生命周期是确保系统性能、成本控制和合规性的关键。Elasticsearch的索引生命周期管理（ILM）为此提供了强大的解决方案。本章将深入探讨ILM的概念、策略设计与实施、以及监控与维护的实践，帮助读者掌握这一重要领域的精髓。7.1ILM概念：数据管理的智慧策略索引生命周期管理（ILM）是Elasticsearch中的一项高级功能，它代表了一种前瞻性的数据管理哲学
  • jquery实现的jsonp掉java后台 知了ing javajsonpjquery
    什么是JSONP？ 先说说JSONP是怎么产生的： 其实网上关于JSONP的讲解有很多，但却千篇一律，而且云里雾里，对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难，小可不才，试着用自己的方式来阐释一下这个问题，看看是否有帮助。 1、一个众所周知的问题，Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题，甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF，只要是跨域请求，一律不准； 2、
  • Struts2学习笔记 caoyong struts2
    SSH : Spring + Struts2 + Hibernate 三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller) 分层原则:单向依赖，接口耦合 1、Struts2  =  Struts  + Webwork 2、搭建struts2开发环境    a>、到www.apac
  • SpringMVC学习之后台往前台传值方法 满城风雨近重阳 springMVC
    springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种： 1.ModelAndView    通过往ModelAndView中存放viewName：目标地址和attribute参数来实现传参：      ModelAndView mv=new ModelAndView();  mv.setViewName="success
  • WebService存在的必要性？ 一炮送你回车库 webservice
    做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久，Axis  Xfire Axis2 CXF ，他们只有一个功能，发布HTTP服务然后用XML做数据传输。 是的，他们就做了两个功能，发布一个http服务让客户端或者浏览器连接，接收xml参数并发送xml结果。 当在不同的平台间传输数据时，就需要一个都能解析的数据格式。 但是为什么要使用xml呢？不能使json或者其他通用数据
  • js年份下拉框 3213213333332132 java web ee
    <div id="divValue">test...</div>测试 //年份 <select id="year"></select> <script type="text/javascript"> window.onload =
  • 简单链式调用的实现技术 归来朝歌 方法调用链式反应编程思想
    在编程中，我们可以经常遇到这样一种场景：一个实例不断调用它自身的方法，像一条链条一样进行调用 这样的调用你可能在Ajax中，在页面中添加标签： $("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");   也可能在HQ
  • JAVA调用.net 发布的webservice 接口 darkranger webservice
    /** * @Title: callInvoke * @Description: TODO(调用接口公共方法) * @param @param url 地址 * @param @param method 方法 * @param @param pama 参数 * @param @return * @param @throws BusinessException
  • Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。 aijuans Way
    最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序，里面要有可展开的大纲，模糊查找等功能。我这个人说实在的懒，本来是不愿意的，但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系，再加上这也可以巩固自己的js技术，于是就开始开发这个程序，没想到却出了点小问题，我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下： function search(){ var arr=new Array("my
  • 狼和羊，该怎么抉择 atongyeye 工作
    狼和羊，该怎么抉择 在做一个链家的小项目，只有我和另外一个同事两个人负责，各负责一部分接口，我的接口写完，并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的，工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点，协助他完成一些业务型不强的工作。 今天早上到公司没多久，领导就在QQ上给我发信息，让我多协助同事测试，让我积极主动些，有点责任心等等，我听了这话，心里面立马凉半截，首先一个领导轻易说
  • 读取android系统的联系人拨号 百合不是茶 androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
           联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢   关键代码:     1, 使用javabean操作存储读取到的数据 package com.example.bean; /** * * @author Admini
  • ORACLE自定义异常 bijian1013 数据库自定义异常
    实例： CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception ( ParameterA IN varchar2, ParameterB IN varchar2, ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码 ) AS /*以下是一些变量的定义*/ V1 NUMBER; V2 nvarc
  • 查看端号使用情况 征客丶 windows
    一、查看端口 在windows命令行窗口下执行： >netstat -aon|findstr "8080" 显示结果： TCP     127.0.0.1:80         0.0.0.0:0    &
  • 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例 bit1129 wordcount
    Spark Streaming简介   NetworkWordCount代码   /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
  • Struts2 与 SpringMVC的比较 BlueSkator struts2spring mvc
    1. 机制：spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter，这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能：spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计，而sturts是基于类，每次发一次请求都会实例一个action，每个action都会被注入属性，而spring基于方法，粒度更细，但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
  • Hibernate在更新时，是可以不用session的update方法的(转帖） BreakingBad Hibernateupdate
    地址：http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459 public void synDevNameWithItil() {Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Observable; import java.util.Observer; /** * “观
  • 重置MySQL密码 chenhbc mysql重置密码忘记密码
    如果你也像我这么健忘，把MySQL的密码搞忘记了，经过下面几个步骤就可以重置了（以Windows为例，Linux/Unix类似）： 1、关闭MySQL服务 2、打开CMD，进入MySQL安装目录的bin目录下，以跳过权限检查的方式启动MySQL mysqld --skip-grant-tables  3、新开一个CMD窗口，进入MySQL mysql -uroot  
  • 再谈系统论，控制论和信息论 comsci 设计模式生物能源企业应用领域模型
                               再谈系统论，控制论和信息论     偶然看
  • oracle moving window size与 AWR retention period关系 daizj oracle
    转自： http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147 晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程. SQL> select * from v$version; BANNER -------------------
  • Python版B树 dieslrae python
    话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树... 首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value class Entity(object): '''数据实体''' def __init__(self,key,value)
  • C语言冒泡排序 dcj3sjt126com 算法
    代码示例： # include <stdio.h> //冒泡排序 void sort(int * a, int len) { int i, j, t; for (i=0; i<len-1; i++) { for (j=0; j<len-1-i; j++) { if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
  • 自定义导航栏样式 dcj3sjt126com 自定义
    -(void)setupAppAppearance { [[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]]; [UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
  • 11.性能优化-优化-JVM参数总结 frank1234 jvm参数性能优化
    1.堆 -Xms --初始堆大小 -Xmx --最大堆大小 -Xmn --新生代大小 -Xss --线程栈大小 -XX:PermSize  --永久代初始大小 -XX:MaxPermSize  --永久代最大值 -XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8 -XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
  • nginx日志分割 for linux HarborChung nginxlinux脚本
    nginx日志分割 for linux 默认情况下，nginx是不分割访问日志的，久而久之，网站的日志文件将会越来越大，占用空间不说，如果有问题要查看网站的日志的话，庞大的文件也将很难打开，于是便有了下面的脚本   使用方法，先将以下脚本保存为 cutlog.sh，放在/root 目录下，然后给予此脚本执行的权限   复制代码代码如下: chmo
  • Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 jinnianshilongnian springspring4泛型式依赖注入
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • centOS安装GCC和G++ liuxihope centosgcc
    Centos支持yum安装，安装软件一般格式为yum install .......，注意安装时要先成为root用户。 按照这个思路，我想安装过程如下： 安装gcc：yum install gcc 安装g++： yum install g++ 实际操作过程发现，只能有gcc安装成功，而g++安装失败，提示g++ command not found。上网查了一下，正确安装应该
  • 第13章 Ajax进阶（上） onestopweb Ajax
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • How to determine BusinessObjects service pack and fix pack blueoxygen BO
    http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/   The table below is helpful. Reference   BOE XI 3.x 12.0.0. y BOE XI 3.0 12.0. x. y BO
  • Oracle里的自增字段设置 tomcat_oracle oracle
    　大家都知道吧，这很坑，尤其是用惯了mysql里的自增字段设置，结果oracle里面没有的。oh，no 　　我用的是12c版本的，它有一个新特性，可以这样设置自增序列，在创建表是，把id设置为自增序列 create table t ( id 　　 　　 number generated by default as identity (start with 1 increment b
  • Spring Security（01）——初体验 yang_winnie springSecurity
    Spring Security（01）——初体验     博客分类： spring Security Spring Security入门安全认证        首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件，该文件就专门用来作为Spring Security的配置
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他