- Kafka 迁移 AutoMQ 时 Flink 位点管理的挑战与解决方案
AutoMQ
云计算云原生Kafka消息计算大数据AWSAutoMQ阿里云腾讯云GCP
编辑导读:AutoMQ是一款与ApacheKafka100%完全兼容的新一代Kafka,可以做到至多10倍的成本降低和极速的弹性。凭借其与Kafka的完全兼容性可以与用户已有的Flink等大数据基础设施进行轻松整合。Flink是重要的流处理引擎,与Kafka有着密切的关系。本文重点介绍了当用户需要将生产Kafka集群迁移到AutoMQ时,如何处理好Flink的位点来确保整体迁移的平滑过渡。引言在云
- AI产品经理还不会数据挖掘❓看完这篇就够了
脱泥不tony
人工智能产品经理数据挖掘pythontensorflow开发语言llama
前言在数字化时代的浪潮中,AI产品经理正成为推动科技与商业融合的重要力量。然而,面对海量的数据,如何从中挖掘出有价值的信息,为AI产品的开发提供有力支持?这已成为AI产品经理必须面对的挑战。今天,我们就来探讨一下数据挖掘在AI产品经理工作中的重要性,以及如何通过掌握数据挖掘方法论,打造卓越的AI产品。一、数据挖掘:AI产品经理的必备技能在AI产品的世界中,大数据是构建一切的基础。无论是算法组件、知
- Presto 时间、日期及计算相关日期
三生暮雨渡瀟瀟
prestobigdatapresto
由于工作中在数据迁移,大数据平台数据查询引擎使用Presto,和传统的数据库时间函数有区别,整理一版,供大家参考,一起学习,有错误欢迎指正。1、查询当前日期selectcurrent_date;2、查询当前时间selectcurrent_timestamp;_col0---------------------------------------2022-01-0220:45:58.551Asia/
- 销售易CRM:引领数字化转型,助力企业智能增长
人工智能程序员
在全球数字化浪潮下,企业对智能化、数字化转型的需求愈发迫切。销售易CRM作为中国领先的企业级智能CRM解决方案提供商,凭借其强大的产品能力、丰富的行业经验和卓越的服务品质,成为众多知名企业的首选合作伙伴。本文将深入分析销售易CRM的核心优势,以及其如何助力企业实现数字化转型与业务增长。一、销售易CRM的核心优势领先的技术实力销售易CRM基于自主研发的新一代智能商业引擎,将人工智能、大数据分析等前沿
- 销售易与Salesforce:CRM市场的龙争虎斗
crmsaas
在当今数字化时代,客户关系管理软件在企业运营中扮演着至关重要的角色。销售易和Salesforce作为两款备受瞩目的CRM软件,各自具有独特的特点和优势。销售易是连续8年成为唯一入选Gartner销售自动化魔力象限的中国CRM厂商,并且在多项能力指标上超越国际厂商。在中国,销售易在大中型企业市场占有率排名第一,它通过整合移动、社交、人工智能、大数据和物联网技术,提供了全面的业务管理解决方案,被多家5
- 大数据平台Bug Bash大扫除最佳实践
京东云开发者
大数据bugbash
作者:尹伟一、背景随着越来越多的"新人"在日常工作以及大促备战中担当大任,我们发现仅了解自身系统业务已不能满足日常系统开发运维需求。为此,大数据平台部门组织了一次BugBash活动,既能提升自己对兄弟产品的理解和使用,又能促使自家产品功能日趋完善。今天来给大家分享一些实际操作过程和经验总结~二、什么是BugBash?BugBash,顾名思义就是缺陷大扫除。通常由QA主导发起,团队全员放下手中的活,
- 深入探索Go中的网络编程
AI天才研究院
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作者:禅与计算机程序设计艺术深入探索Go中的网络编程1.引言1.1.背景介绍网络编程是计算机网络领域中的一个重要分支,涉及如何在程序中实现网络通信,使程序具有网络访问能力。随着云计算、大数据、物联网等技术的普及,网络编程的需求也越来越大。Go作为一个静态类型的编程语言,以其简洁、高效、安全等特点,成为了许多开发者首选的网络编程语言。本文将深入探索Go中网络编程的特点、原理和实现,帮助读者更好地利用
- 告别 Excel,拥抱 R 语言:开启数据分析新时代
码农老关【关东升】
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在这个数据驱动的时代,数据分析已然成为每个行业的核心竞争力。从市场营销到金融领域,从医疗健康到教育行业,数据无处不在,深刻影响着每一个决策。然而,面对日益复杂的数据集,单纯依靠Excel进行分析,已渐渐难以满足不断增长的需求。为何弃Excel选R语言?强大的数据处理能力Excel简单易用,但其处理大数据集时,效率与能力着实有限。R语言作为专业的数据分析工具,处理成千上万的数据行不在话下,还支持丰富
- 【爬虫】使用 Scrapy 框架爬取豆瓣电影 Top 250 数据的完整教程
brhhh_sehe
爬虫scrapy
前言在大数据和网络爬虫领域,Scrapy是一个功能强大且广泛使用的开源爬虫框架。它能够帮助我们快速地构建爬虫项目,并高效地从各种网站中提取数据。在本篇文章中,我将带大家从零开始使用Scrapy框架,构建一个简单的爬虫项目,爬取豆瓣电影Top250的电影信息。Scrapy官方文档:ScrapyDocumentation豆瓣电影Top250:豆瓣电影Top250本文的爬虫项目配置如下:系统:Windo
- 有了TiDB,是否还需要“散装”大数据组件?
狮歌~资深攻城狮
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有了TiDB,是否还需要“散装”大数据组件?最近和同事们讨论一个问题:在大数据应用日益增多的今天,如果使用了TiDB这样的一体化数据库,还需要使用那些传统的大数据组件(比如Hadoop、Spark等)吗?相信大家在公司或项目中,常常遇到需要处理大量数据的场景,特别是互联网、金融、电商等行业。随着TiDB的兴起,它作为一款分布式关系型数据库,似乎能够解决不少大数据问题。那么,问题来了:如果我们已经选
- MPP数据库:大数据处理的“高手”
狮歌~资深攻城狮
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MPP数据库:大数据处理的“高手”最近听到很多朋友讨论大数据处理的技术,其中就有一个词常常被提起,那就是MPP(MassivelyParallelProcessing,大规模并行处理)。那么,什么是MPP数据库呢?简单来说,它是一种专门用于大数据分析和处理的数据库技术,通过将数据和计算任务分配到多个节点上,达到高效、快速地处理海量数据的效果。1.MPP数据库是如何工作的?MPP数据库的工作方式和我
- MPP 和 TiDB:大数据处理的两大“巨头”
狮歌~资深攻城狮
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MPP和TiDB:大数据处理的两大“巨头”在大数据处理的世界里,MPP(MassivelyParallelProcessing)和TiDB都是非常强大的工具,它们都能帮助我们高效地处理海量的数据。但它们的工作原理和使用场景有所不同。今天,我们就来看看这两个技术的对比,帮助你了解它们各自的优缺点,选出最适合你项目的解决方案。MPP系统是什么?如前所述,MPP(大规模并行处理)是一种通过将数据分布到多
- 基于微信小程序的个人健康管理系统
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作者:计算机学姐开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等,“文末源码”。专栏推荐:前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码精品专栏:Java精选实战项目源码、Python精选实战项目源码、大数据精选实战项目源码系统展示基于微信小程序+Java+SpringBoot+Vue+
- 从MySQL迁移到PostgreSQL的完整指南
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1.引言在现代数据库管理中,选择合适的数据库系统对业务的成功至关重要。随着企业数据量的增长和对性能要求的提高,许多公司开始考虑从MySQL迁移到PostgreSQL。这一迁移的主要原因包括以下几个方面:1.1性能和扩展性PostgreSQL以其高性能和优秀的扩展能力而闻名。它支持复杂的查询优化和并发控制,能够更高效地处理大规模数据。与MySQL相比,PostgreSQL在处理复杂查询和大数据集时表
- 【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现
Francek Chen
PyTorch深度学习深度学习神经网络回归softmax人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。它是在统计机器学习、人工神经网络等算法模型基础上,结合当代大数据和大算力的发展而发展出来的。深度学习最重要的技术特征是具有自动提取特征的能力。神经网络算法、算力和数据是开展深度学习的三要素。深度学习在计算机视觉、自然语言处理、多模态数据
- 南京大学苏州校区学生代表团到访合合信息,开启“沉浸式”人工智能企业行
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为进一步深化校企合作,探索产业科技拔尖创新人才培养新模式,近期,南京大学苏州校区师生代表到访上海合合信息科技股份有限公司(以下简称“合合信息”,股票代码:SH688615)。此次活动设置了展厅讲解、技术交流、模拟面试等多个体验环节,旨在增强学生对人工智能及商业大数据技术在实际应用中的理解和认识,引导学生系统性开展职业规划,提升职业胜任力。图说:南京大学苏州校区学生代表团到访合合信息合影留念合合信息
- echarts大数据量,怎么渲染,才能不卡顿
༄༊࿆锅锅༺
编辑器vscodemacos
对于大数据量的echarts,应该怎么渲染,才能不卡顿呢?我现在有87601个数据需要渲染,但全部属性都点上时就特别的卡,cpu的占用都已经达到50%了,有没有可以优化一下;目前的方案时:点一个遍历一次,然后渲染,当全部点上时,全部重新遍历,全部重新渲染。。求大神指点,有没有一种方案:比如点一个渲染一个,前面的一个不需要重新渲染的这种情况,对其单独控制
- Java 大视界 -- Java 大数据数据治理:策略与工具实现(十四)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据数据治理元数据管理ApacheAtlasInformatica人工智能数据质量java
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。一、本博客的精华专栏:
- Java 大视界 -- Java 大数据云原生应用开发:容器化与无服务器计算(十三)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据云原生容器化无服务器计算DockerKubernetes微服务架构java
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。一、本博客的精华专栏:
- Spark GraphX原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
AI大模型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
SparkGraphX原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网和大数据技术的迅猛发展,社交网络、推荐系统、生物信息学、图分析等领域对图计算的需求日益增长。传统的图处理技术如GraphLab、Neo4j等,虽然功能强大,但往往存在扩展性差、易用性低、计算效率不足等问题。为了解决这些问题,A
- kafka和mq的区别
xsmxh-1314
笔记kafkarabbitmqjava
作为消息队列来说,企业中选择mq的还是多数,因为像Rabbit,Rocket等mq中间件都属于很成熟的产品,性能一般但可靠性较强,而kafka原本设计的初衷是日志统计分析,现在基于大数据的背景下也可以做运营数据的分析统计,而redis的主要场景是内存数据库,作为消息队列来说可靠性太差,而且速度太依赖网络IO,在服务器本机上的速度较快,且容易出现数据堆积的问题,在比较轻量的场合下能够适用。Rabbi
- 基于大数据的商品推荐系统的设计与实现
JAVA编码选手
个人作品案例展示分享大数据springbootmavenvue.js后端javascript
摘要在当今互联网时代,随着电子商务的快速发展,各行各业都面临着海量数据的挑战和机遇,电子商务极大地改变了商业运作的方式,为消费者和企业带来了前所未有的便利和机会。该毕业设计以京东商品数据为来源,设计与实现基于大数据的电商商品推荐系统。通过对电商商品数据进行深度挖掘,可以发现消费趋势、产品热门度、价格以及地区差异等信息,为市场营销和产品策略提供重要参考。利用Java语言及SpringBoot框架、M
- Python 操作 Elasticsearch 全指南:从连接到数据查询与处理
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pythonelasticsearchjenkins
文章目录Python操作Elasticsearch全指南:从连接到数据查询与处理引言安装`elasticsearch-py`连接到Elasticsearch创建索引插入数据查询数据1.简单查询2.布尔查询更新文档删除文档和索引删除文档删除索引批量插入数据处理分页结果总结Python操作Elasticsearch全指南:从连接到数据查询与处理引言在大数据分析与搜索应用中,Elasticsearch是
- Python 3.13性能大提升:免费多线程时代来临
敖行客 Allthinker
pythonjava开发语言爬虫
在编程的世界里,Python一直以其简洁、易读和强大的功能而备受青睐。随着技术的不断进步,Python的每一个新版本都带来了新的惊喜和改进。而Python3.13无疑是其中的一颗璀璨明星。在一个数据驱动的世界里,Python已经成为了一种无处不在的编程语言,它的性能和功能的提升始终是开发者们关注的热点。随着大数据、人工智能、云计算等技术的飞速发展,对编程语言性能的要求也在不断提高。在这样的背景下,
- 分布式存储的技术选型之HDFS、Ceph、MinIO对比
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勇敢向前迎接运维开发之挑战分布式hdfsceph云原生运维开发大数据云计算
分布式存储的技术选型比:HDFS、Ceph、MinIO对比一文读懂分布式存储在当今数字化时代,数据呈爆炸式增长,分布式存储技术应运而生,成为大数据存储与管理的得力助手。它将数据分散存于多台独立设备,构建起一个庞大而可靠的虚拟存储体系,有效突破了传统集中式存储的性能瓶颈,大幅提升了可靠性、可用性及存取效率,轻松应对海量数据的存储挑战。分布式存储的应用场景极为广泛。在大数据处理领域,如互联网公司应对海
- 基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现
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
基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现文章目录基于hadoop的协同过滤算法电影推荐系统的设计与实现1.背景介绍1.1电影推荐系统的重要性1.2传统推荐系统的缺陷1.3Hadoop在大数据处理中的作用2.核心概念与联系2.1协同过滤算法2.2基于用户的协同过滤2.3基于项目的协同过滤2.4Hadoop在协同过滤算法中的应用3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于用户的协同过滤算法流程
- Java 驱动大数据流处理:Storm 与 Flink 入门 (大数据)
用心去追梦
大数据javastorm
Java是一种广泛使用的编程语言,特别适用于企业级应用开发。随着数据量的不断增长,处理大数据流成为了现代软件开发中的一个重要领域。ApacheStorm和ApacheFlink是两个用于处理大规模数据流的开源框架,它们都支持用Java编写的应用程序。下面将简要介绍这两个框架,并提供一些入门指导。ApacheStormApacheStorm是一个免费、开源的分布式实时计算系统。Storm让用户能够轻
- 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法
用心去追梦
人工智能大数据数据分析
基于人工智能(AI)的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息,并做出预测或决策,从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法:机器学习模型:通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习(如回归分析、支持向量机)、非监督学
- 大数据组件之Azkaban简介
努力的小星星
大数据linux运维数据结构
一、Azkaban介绍1.1背景一个完整的大数据分析系统,必然由很多任务单元(如数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析等)组成,所有的任务单元及其之间的依赖关系组成了复杂的工作流。复杂的工作流管理涉及到很多问题:如何定时调度某个任务?如何在某个任务执行完成后再去执行另一个任务?如何在任务失败时候发出预警?......面对这些问题,工作流调度系统应运而生。Azkaban就是其中之一。1.2功能Azk
- 分析-MQ消息队列中间件-在IM即时通讯系统的用途
酱油瓶啤酒杯
中间件分布式队列kafka
MQ消息队列在IM即时通讯的用途1)用户聊天消息的离线存储环节:因为IM消息的发送属于高吞吐场景,直接操作DB可能会让DB崩溃,所有离线消息在落地入库前,可以先扔到MQ消息队列中,再由单独部署的消费者来有节奏地存储到DB中;2)用户的行为数据收集环节:因为用户的聊天消息和指令等,可以用于大数据分析,而且基于国家监管要求也是必须要存储一段时间的,所以此类数据的收集同样可以用于MQ消息队列,再由单独部
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla