- 5分钟搞定Spring AI支持SpringBoot快速构建人工智能AI应用_springai_springboot_AI应用
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spring人工智能springboot
通过阅读这篇文章,你将了解SpringAI,它是一个借鉴了langchain的设计理念,并结合Java的优势,为开发者提供易于替换实现的统一接口。此外,文章还基于SpringAI的模型调用和Prompt模板,构建一个可操作的示例,让你可以快速的了解具体怎么在springboot的环境下使用springai来构建人工智能AI的应用SpringAI:简化Java大模型集成的统一框架在Java调用大模型
- 3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互
laopeng301
SpringAI人工智能交互
1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术,能够生成类似人类对话响应的工具。通过向预训练语言模型(如GPT等)发送提示词或部分对话内容,模型依据自身训练数据及对自然语言模式的理解,生成对话的延续或完整回复,并返回给应用程序。应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。SpringAIChatModelAPI设计目标为简单且可移植的接口,用于与各种人工智能模型进行交互,使开发人员能够在不同
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- QT硬件接口设计
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- 【QT教程】QML音视频效果实现 QT音视频
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- Go语言的学习路线
技术的探险家
包罗万象golang开发语言后端
Go语言的学习路线随着科技的迅速发展,编程语言也在不断进化,Go(又称Golang)作为一种现代化的编程语言,其简单性、高效性和强大的并发支持吸引了越来越多的开发者。本文将为您提供一条系统的Go语言学习路线,帮助您从零基础逐步掌握这门语言。一、Go语言简介Go语言是Google于2007年开发的一种开源编程语言,旨在提高编程的效率,与传统的编程语言相比,Go具有以下几个显著的优点:简洁性:Go设计
- 《智守数据堡垒——AI驱动的MySQL数据治理合规框架》
墨夶
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在当今数字化转型加速的时代,企业面临着前所未有的数据挑战。一方面,海量的数据为企业带来了巨大的商业价值;另一方面,如何确保这些数据的安全性、一致性和合法性成为了亟待解决的问题。尤其是在金融、医疗等高度监管行业中,任何数据泄露或不当使用都可能导致严重的法律后果和社会影响。为此,构建一个既高效又能满足法律法规要求的数据治理体系显得尤为重要。今天,我们将探讨一种创新性的解决方案——利用人工智能(AI)技
- 《守护数据隐私的堡垒:构建基于差分隐私的MySQL匿名化处理系统》
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在大数据时代,个人隐私保护的重要性日益凸显。随着全球范围内对用户信息保护意识的增强以及相关法律法规(如GDPR、CCPA等)的出台,企业面临着前所未有的挑战——如何在利用海量数据创造价值的同时,确保这些数据不会泄露用户的敏感信息。为了应对这一难题,差分隐私(DifferentialPrivacy,DP)作为一种强大的数学工具应运而生。它不仅能够有效地抵御各种形式的重识别攻击,而且还可以保持数据集统
- R语言的并发编程
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R语言的并发编程引言在现代计算中,如何有效地利用计算资源进行数据处理和分析已成为一个重要的研究方向。尤其在大数据时代,数据量的急剧增加让单线程处理方式显得力不从心。为了解决这一问题,各种编程语言都开展了并发编程的研究和应用。R语言作为一种广泛应用于统计分析和数据科学的语言,也为并发编程提供了强大的支持。本文将介绍R语言的并发编程,包括其基本概念、常用包、应用示例以及实用技巧。一、并发编程基础并发编
- ChatGPT大模型极简应用开发-目录
uncle_ll
#GPTchatgpt人工智能LLM大模型GPT
引言要理解ChatGPT,了解其背后的Transformer架构和GPT技术一路的演进则变得非常必要。ChatGPT背后的LLM技术使普通人能够通过自然语言完成过去只能由程序员通过编程语言实现的任务,这是一场巨大的变革。然而,人类通常容易高估技术的短期影响而低估长期影响。进一步学习关于LLM技术原理的论文、视频、图书等。在阅读这本书或者后续学习过程中,你有任何疑问都可以随时请教ChatGPT等工具
- Python数据分析高频面试题及答案
闲人编程
程序员面试python数据分析面试题核心
目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换13.数据筛选与分析14.数据可视化与报告15.数据统计与分析16.高级数据处理以下是一些Python数据分析的高频核心面试题及其答案,涵盖了基础知识、数据1.基础知识问1:Python中列表
- 数据分析思维
幽兰的天空
combobox数据仓库大数据
了解数据分析的本质是什么在数据中寻找解决问题的方法。使用大量的数据、统计分析、定量、定性分析和预测模型及基于事实的管理来推动决策过程和实现价值增生。数据分析思维1.一个思维模型:目标导向分析法2.做好分析准备:探索性数据分析数据分析的四个层级1.描述性分析2.诊断性分析3.预测性分析4.决策性分析
- Python数据分析常见面试题和答案01-10
飞翔还哈哈6
Python数据分析pythonpandas数据分析
以下是一些Python数据分析常见面试题和答案:1.Python中的list和tuple的区别是什么?答:List是可变的,而元组(tuple)是不可变的。因此,使用list来存储需要频繁修改的数据,而使用元组来存储不能更改的数据项。2.解释NumPy中的数组?为什么numpy在数据分析中很重要?答:NumPy是Python中提供高性能科学计算和数据分析的包。NumPy数组是一种类似于列表的数据结
- 推荐开源项目:MySQL Connector for .NET与.NET Core
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推荐开源项目:MySQLConnectorfor.NET与.NETCoreMySqlConnectorMySqlConnector是一个开源的MySQL数据库连接器,用于在.NET应用程序中与MySQL数据库进行交互。-功能:MySQL数据库连接器;.NET应用程序;MySQL数据库交互。-特点:易于使用;轻量级;支持多种编程语言;高性能。项目地址:https://gitcode.com/gh_m
- Pytorch 三小时极限入门教程
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人工智能深度学习pytorch人工智能
一、引言在当今的人工智能领域,深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架,以其简洁、灵活的特性,吸引了大量开发者投身其中。无论是科研人员探索前沿的神经网络架构,还是工程师将深度学习技术落地到实际项目,Pytorch都提供了强大的支持。本教程将带你从零基础开始,一步步深入了解Pytorch的核心知识,助你顺利踏上深度学习的征程。二、Pytorch基础环境搭建安装An
- 【数据分析岗】关于数据分析岗面试python的金典问题+解答,包含数据读取、数据清洗、数据分析、机器学习等内容
摇光~
数据分析面试python
大家好,我是摇光~,用大白话讲解所有你难懂的知识点最近和几个大佬交流了,说了很多关于现在职场面试等问题,然后也找他们问了问他们基本面试的话都会提什么问题。所以我收集了很多关于python的面试题,希望对大家面试有用。类别1:数据读取与处理问题1:如何用Python从Excel文件中读取数据?答:在Python中,可以使用pandas库从Excel文件中读取数据。pandas提供了read_exce
- Azure Synapse Dedicated SQL Pool通过配置选项和参数优化性能
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云计算azure
配置选项与参数分布键(DistributionKey):•选择:在大数据量表中,选择经常用于JOIN、WHERE条件中的列作为分布键,如Date、ID等。•策略:对于范围查询,使用HASH分布避免数据倾斜;对于维度表,通常选择ROUND-ROBIN分布。索引:•类型:聚集列存储索引(CCI)针对大型数据扫描和聚合进行了优化。•策略:始终对大型事实表使用CCI,避免在大型表上使用传统的行存储索引。分
- 编程语言符号表的管理
编译原理
首先为表中的符号,设置一个初始annote值的,其中size是长度,staticvoidsymtable_add_global(structsymtable*st){structsym*sym;sym=&st->table[st->len++];sym->annot.type=FS_INT;sym->annot.size=8;sym->name="@$";sym->size=sym->annot.
- 提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性
JupyterNotebooks已成为数据科学家、机器学习工程师和Python开发人员的核心开发工具。其核心优势在于提供了一个集成式环境,支持代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。尽管大多数用户熟悉其基本功能,但许多能显著提升工作效率的高级特性往往被忽视。本文将介绍一些高级功能,帮助您在数据科学项目中充分发挥JupyterNotebooks的潜力。1、Magic命令:高效的命令行接口Jupyt
- 数据可视化大屏设计与实现
木觞清
3天入门Python数据可视化echartspythonflaskjavascripthtmlcss3
本文将带你一步步了解如何使用ECharts实现一个数据可视化大屏,并且如何动态加载天气数据展示。通过整合HTML、CSS、JavaScript以及后端接口请求,我们可以构建一个响应式的数据可视化页面。1.页面结构介绍在此例中,整个页面分为几个主要部分:大屏展示区域、多个数据图表、动态加载的表格数据,以及地图展示等功能模块。我们将详细介绍每一部分的实现和交互。1.1页面整体结构以下是页面的结构,其中
- Python 数据建模完整流程指南
木觞清
3天入门Pythonpython开发语言
在数据科学和机器学习中,建模是一个至关重要的过程。通过有效的数据建模,我们能够从原始数据中提取有用的洞察,并为预测或分类任务提供支持。在本篇博客中,我们将通过Python展示数据建模的完整流程,包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。1.导入必要的库在进行任何数据分析或建模之前,首先需要导入必需的Python库。这些库提供了各种工具和算法,帮助我们更高效地完成任务。importnumpyasnpim
- NVIDIA下一代Hopper架构曝光,采用5nm工艺 晶体管超1400亿
Java小海.
架构人工智能后端程序人生java
据媒体报道,NVIDIA下一代主要面向高性能计算、人工智能等Hopper架构,将会采用5nm工艺制程,晶体管多达1400亿个,面积核心达到了900平方毫米,是有史以来最大的GPU。作为参考,NVIDIA自家旗舰Ampere架构的A100为542亿个晶体管(每平方毫米约为6560万个晶体管),AMD阵营中采用Aldebaran架构的InstinctMI200系列为582亿个晶体管(每平方米约为736
- NVIDIA Hopper解说
白总Server
redis数据库缓存rustmongodb大数据数据仓库
NVIDIAHopper架构是NVIDIA推出的面向高性能计算(HPC)和人工智能(AI)的最新一代GPU架构。它代表了NVIDIA在加速计算领域的最新进展,旨在为AI训练和推理、HPC应用提供前所未有的性能提升。NVIDIAHopper架构和基于该架构的GPU产品H100的详细信息:NVIDIAHopper架构技术特点:第四代TensorCore:Hopper架构引入了第四代TensorCore
- LLMs,即大型语言模型
maopig
AI语言模型人工智能自然语言处理
LLMs,即大型语言模型,是一类基于深度学习的人工智能模型,它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练,可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer,其关键在于自注意力机制,使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”,从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用,如自然语言理解(NLU),语言生成,以及语音识别和合成等。例如,它们能够理解人类的语言
- 第79期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurityAIGCgpt
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.TrojanWhi
- 第60期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能语言模型网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.映射你的模型:评估
- 【第十章——数据可视化之地图构建】【最新!黑马程序员Python自学课程笔记】课上笔记+案例源码+作业源码
嗯哈!
信息可视化python笔记pycharm
第十章-数据可视化之地图构建10.1数据可视化-地图-基础地图使用注意!!!现在的版本,需要加:省,市"""演示地图可视化的基本使用"""frompyecharts.chartsimportMapfrompyecharts.optionsimportVisualMapOpts#准备地图对象map=Map()#准备数据data=[("北京市",9),("上海市",8),("湖南省",5),("台湾省
- 大语言模型(LLMs)入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
大模型零基础教程
语言模型人工智能自然语言处理大模型
大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- chatgpt赋能python:Python:免费下载音乐的神器
atest166
ChatGptpythonchatgpt开发语言计算机
Python:免费下载音乐的神器Python是一种优秀的编程语言,在各个领域都有广泛的应用。如果你是一个音乐爱好者,那么Python可以帮助你轻松免费下载你喜欢的音乐。介绍在过去,许多网站和应用程序提供免费下载音乐的服务,但现在这些服务已经不复存在。然而,Python可以帮助你免费下载音乐,并且速度非常快。Python有许多库可以帮助你从网上下载免费音乐。其中,最著名的库是"youtube_dl"
- 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