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- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的层层递进
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场景:互联网大厂Java后端面试面试官(严肃):请简单介绍下你参与过的项目,主要使用哪些技术栈?小曾(自信):我参与过电商平台的订单系统,用了SpringBoot+SpringCloudAlibaba,数据库是MySQL+Redis缓存,消息队列用Kafka处理异步任务。面试官(点头):不错,能具体说说订单系统如何应对高并发场景的吗?小曾:我们用了HikariCP优化数据库连接池,Redis集群做
- 深度学习:让 AI 拥有 “思考” 能力的核心技术
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1.深度学习:突破传统的AI“进阶版”1.1什么是深度学习?深度学习是机器学习的一个分支,它通过模拟人脑神经网络的多层结构,让AI能够自动学习数据中的复杂特征,从而完成更高级的认知任务。例如,传统机器学习需要人类手动提取“猫有尖耳朵、胡须”等特征,而深度学习能直接从原始图片中,自主学习从像素到轮廓、再到整体形态的多层特征,最终实现更精准的识别。这种“自主提取特征”的能力,让深度学习突破了传统AI的
- 运维打铁: Ruby 脚本在运维自动化中的应用探索
懂搬砖
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文章目录一、思维导图二、基础介绍1.Ruby语言特点2.运维自动化概念三、应用场景1.服务器配置管理2.定时任务执行3.日志分析处理四、代码示例1.服务器配置脚本2.定时任务脚本3.日志分析脚本五、优势与挑战1.优势2.挑战六、总结与展望一、思维导图Ruby脚本在运维自动化中的应用基础介绍应用场景代码示例优势与挑战总结与展望Ruby语言特点运维自动化概念服务器配置管理定时任务执行日志分析处理服务器
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拉拉拉拉拉拉拉马
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PyTorchtorch.no_grad()权威在PyTorch深度学习框架中,高效的显存管理对于训练复杂模型和执行大规模推理任务至关重要。显存不足(OutOfMemory,OOM)错误是开发者经常面临的挑战之一。torch.no_grad()作为PyTorch提供的一个核心工具,能够在推理(inference)和验证(validation)阶段显著优化显存使用并提升计算速度。本报告旨在全面、深入
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React的Fiber架构是React16.x版本引入的核心更新,旨在解决大型应用中渲染性能瓶颈的问题。它重新设计了协调算法(Reconciliation),使渲染过程更加可控和高效。核心设计目标1.可中断渲染:将渲染工作拆分成多个小任务,允许浏览器中断渲染进程,优先处理高优先级事件(如用户输入、动画)。2.优先级调度:为不同类型的更新分配不同优先级,紧急更新(如动画)可以插队执行。3.增量渲染:
- 坚持不懈以学筑魂,不断筑牢政治忠诚
日落时分217
孔子曰:“学而时习之,不亦说乎”古人在面对学习时的态度也再次印证了学习的重要性,活到老,学到老的坚持是我们每个党员干部需要贯彻的学习思想,只有通过不断地学习,才能武装思想扎实理论基础,跟得上时代的变迁,适应世界格局的变化。自治区党委理论学习中心组会议暨省级领导读书班交流研讨会隆重举行。马兴瑞书记强调:“深入学习贯彻习近平新时代中国特色社会主义思想是新时代新征程下的党员干部的首要政治任务个终身必修课
- 运维打铁: Shell 脚本自动化任务编写与优化
懂搬砖
运维打铁原力计划运维ruby自动化
文章目录思维导图一、基础编写1.变量与数据类型2.控制结构if-else语句for循环3.函数定义二、高级特性1.正则表达式2.文件处理3.远程操作三、性能优化1.代码结构优化2.资源管理3.并发处理总结思维导图Shell脚本自动化任务编写与优化基础编写高级特性性能优化变量与数据类型控制结构函数定义正则表达式文件处理远程操作代码结构优化资源管理并发处理一、基础编写1.变量与数据类型在Shell脚本
- 手机做任务哪个软件好?七大手机做任务赚钱正规平台推荐!
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互联网时代,兼职比较容易找,找兼职的人也多,毕竟生活压力也不少,能赚点钱补贴家用也是不错的。手机赚钱的平台有哪些?小编今天为各位推荐7个靠谱的手机赚钱平台,希望能给你带来帮助。第一:兼职刷手通过一些购物平台购买指定商品,帮助商家提升商品销量和店铺权重的行为,每单一般会有5-10元的佣金,当刷手完成交易,给了好评,商家就会把相应的报酬发给刷手。购物、看电影、点外卖、用氧惠APP!更优惠!氧惠(全网优
- 【Python爬虫(26)】Python爬虫进阶:数据清洗与预处理的魔法秘籍
奔跑吧邓邓子
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【Python爬虫】专栏简介:本专栏是Python爬虫领域的集大成之作,共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起,深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑,覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取,还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者,都能从中汲取知识,助力掌握爬虫核心技能,开拓技术视野。目录一、数据清洗的重要性二、数据清洗的常见任务2.1去除噪声数据2.2
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一夜爆红的AI革命:Manus如何定义“智能体”新纪元?——技术突破、资本狂欢与未来挑战全解析一、技术革新:从“对话助手”到“行动代理”的质变Manus的爆火并非偶然,其核心技术架构突破了传统AI工具的边界,重新定义了人机协作模式:多智能体协同框架Manus采用动态调度系统,据其技术白皮书显示,系统可调用多领域专业模型(官方未公布具体模型名称),通过实时评估模型响应速度、准确率、成本等指标,自动分
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昨天一家老小回乡拜拜祈福了,因我有一个兴趣爱好是工作的老公,连夜在高速路上冒雨回厦!因为突然的降雨,路况不太好,到了中途服务站后,老公也没有让我帮他驾驶剩下的路程,他自己坚持了一路前行,我看看仪表盘上显示的时间,回到家有点迟了,担心我坚持每天打卡的几个事项,会在12点之前完成不了任务,我赶紧拿起手机先离线学习一下英语课件,能完成一项算一项!我的注意力全集中在了我的英语课件上,突然抬头发现车子向右侧
- 2023-7-29晨间日记
木可柯98
今天是什么日子起床:9.00就寝:凌晨4点天气:台风天心情:焦虑任务清单昨日完成的任务,最重要的三件事:锻炼(羽毛球、撸铁)、看书、月复盘改进:1.在疯狂加班的这几个月里,终于找到时间锻炼了;2.在这高强度的工作中,你在不断地调整自己的工作方式和用几乎所有时间去按部就班处理琐碎事情,可能更多时候可以有选择性地做有意义地做事情,不一定要全盘接收!3.在更多做抉择的时候,会犹豫,不果断。4.在做紧急重
- selenium后续!!
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小项目案例:实现批量下载网页中的资源根据15.3.2小节中的返回网页内容可知,用户只有获取了网页中的图片url才可以将图片下载到*在使用selenium库渲染网页后,可直接通过正则表达式过滤出指定的网页图片,从而实现批量下载接下来以此为思路来实现一个小项目案例。项目任务实现批量下载人民邮电出版社官网中与Python相关的图书封面图片。项目实步骤步骤1,获取人民邮电出版社官网中与Python相关的图
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当你的团队还在手动拼装显卡集群时,聪明人早已教会Kubernetes自动调度千卡。就像交响乐团需要指挥家,万级GPU需要云原生调度艺术。深夜的机房,硬件工程师老张盯着监控屏上跳动的红色警报——手工组装的千卡集群再次因单点故障崩溃。而隔壁团队通过Kubernetes调度的百卡集群,训练效率竟高出他们47%。这不是魔法,而是云原生调度的降维打击。一、千卡训练:为什么传统方法行不通?想象指挥没有乐谱的千
- 学习笔记(39):结合生活案例,介绍 10 种常见模型
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学习笔记(39):结合生活案例,介绍10种常见模型线性回归只是机器学习的“冰山一角”!根据不同的任务场景(分类、回归、聚类等),还有许多强大的模型可以选择。下面我用最通俗易懂的语言,结合生活案例,介绍10种常见模型及其适用场景:一、回归模型(预测连续值,如房价)1.决策树(DecisionTree)原理:像玩“20个问题”游戏,通过一系列判断(如“面积是否>100㎡?”“房龄是否0.5就判为“会”
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12月21日,第②期"教育行走一起写吧"挑战300天活动第143天。我们的任务:每天一记录(500字以上自由写作),每月一精品(2000字以上主题作文)我们的标准动作:写文(推荐)+挑战群中接龙(字数、题目+链接)+“教育行走一起写吧”小打卡圈打卡(字数、标题、内容)。每月精品文还需要登记在石墨文档12月份主题:“一起写吧”的故事特别提醒:打卡和接龙要求加上文章字数。例编号省份姓名名称(字数)题目
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在物联网(IoT)应用中,DTU(数据传输单元)扮演着“数据中继桥梁”的角色,用于采集仪表或传感器数据并上传到云平台。DTU的通信模式直接决定了系统的整体效率与可扩展性,其中轮询(Polling)模式虽简单,但却存在多项隐患。1.功耗高,电池应用受限轮询模式要求DTU长时间处于接收状态,持续监听来自平台的下发指令。即便没有实际数据传输任务,DTU也无法进入低功耗休眠状态,导致能耗居高不下。这对于依
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洗澡本应是日常生活的简单需求,但对于失能老人、行动不便者而言,却可能成为一项充满挑战甚至危险的“艰巨任务”。中国失能、半失能老年人口超过4200万,传统助浴方式存在搬运风险高、隐私难以保障、效率低下等问题,使得“洗澡难”成为家庭养老的痛点。而近年来,便携智能洗浴机的出现,正通过技术创新与人性化设计,重新定义老年人的洗浴体验,让“洗得爽”成为可能。接下来就让我们了解一下便携智能洗浴机。技术突破回吸污
- 党员干部要勇于自我革命
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2023年第3期《求是》发表《全面从严治党探索出依靠党的自我革命跳出历史周期率的成功路径》文章,文章强调,自我革命就是补钙壮骨、排毒杀菌、壮士断腕、去腐生肌,不断清除侵蚀党的健康肌体的病毒,不断提高自身免疫力,防止人亡政息。勇于自我革命是我们党最鲜明的品格,也是我们党最大的优势。党员干部应加强自我革命、促进自我提高,让自己的思想状态、能力水平、工作作风能够适应新时代新任务的需要。要做理念理论求真求
- 操作系统笔记:进程调度(Process Scheduling)
笑衬人心。
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一、什么是进程调度进程调度(ProcessScheduling)是操作系统中负责选择下一个要运行的进程的一项核心功能。在多道程序设计系统中,多个进程竞争CPU资源,调度器根据特定策略选择一个进程运行。目标:提高CPU利用率提高系统吞吐量减少平均等待时间保证响应时间实现公平性与优先级二、调度类型调度类型说明长程调度(Long-term)决定哪些进程进入就绪队列中程调度(Mid-term)暂停/恢复进
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随着社会的发展,人们对于时间管理的需求越来越高。有很多人希望在无需离开家门的情况下,能够赚取一些零花钱或稳定的额外收入。近年来,随着智能手机的广泛普及,手机兼职成为了越来越多人的选择。本文将从手机兼职的价值、价格、方式、风险以及相关注意事项等几个要素入手,详细解析手机兼职的特点和运作方式,并且为读者提供全面的信息和实践建议。趣闲赚上面的任务单价也就是几块钱到几十元一单,做的多挣的多。【趣闲赚】拿着
- Synergizing RAG and Reasoning: A Systematic Review-RAG与推理能力深度结合-新方向
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欢迎关v:数据分析能量站0论文小结一、研究背景与核心问题大语言模型(LLM)在处理复杂任务时面临两大瓶颈:知识局限性:纯LLM存在“知识幻觉”(编造事实)和“领域知识缺口”;推理浅度:传统检索增强生成(RAG)仅通过关键词匹配获取信息,无法处理多跳推理、语义歧义等复杂需求。核心主张:RAG与推理的深度整合(RAG+Reasoning)是突破上述瓶颈的关键,通过“检索提供实时知识,推理赋予逻辑能力”
- 人工智能服务器处理器的全新定义 两大头部品牌旗舰款的王者之争!云储存cpu_云服务器处理器_企业服务器处理器
一、旗舰处理器架构解析IntelXeon6900系列代表着英特尔在服务器处理器领域的最新成果,采用增强版Intel7制程工艺打造。该系列最高配置56个物理核心,通过超线程技术支持112个逻辑线程,在处理多线程任务时展现出卓越的性能表现。内存子系统方面,支持8通道DDR5-4800内存配置,最高可扩展至4TB容量,为内存密集型应用提供了充足带宽。特别值得一提的是其集成的AMX高级矩阵扩展指令集,这项
- python--自动化的机器学习(AutoML)
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自动化机器学习(AutoML)是一种将自动化技术应用于机器学习模型开发流程的方法,旨在简化或去除需要专业知识的复杂步骤,让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型**[^3^]。具体介绍如下:1.自动化的概念:自动化是指使设备在无人或少量人参与的情况下完成一系列任务的过程。这一概念随着电子计算机的发明和发展而不断进化,从最初的物理机械到后来的数字程序控制,再到现在的人工智能和机器学习,自动化已经渗
- 2007. 从双倍数组中还原原数组
【算法题解析】还原双倍数组—从打乱的数组恢复原数组题目描述给定一个整数数组changed,该数组是通过对一个原始数组original的每个元素乘以2并打乱顺序后得到的。你的任务是判断给定的changed是否为某个original数组的双倍数组,并返回该原数组。具体来说,存在一个数组original,使得对original中的每个元素x,changed中都包含x和2*x两个元素(顺序可能被打乱)。如
- 【Python】人脸识别
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第一章:计算机视觉与图像处理的基石在深入人脸识别之前,我们必须首先牢固掌握计算机视觉和图像处理的基本概念。人脸,本质上就是一张复杂的图像,对图像的理解是所有高级视觉任务的起点。1.1图像的本质:像素与数字化表示图像,在我们看来是连续的画面,但在计算机内部,它却是离散的数值矩阵。1.1.1什么是像素?图像的最小单元像素(Pixel),是构成数字图像的最小单位。可以将其想象成一个微小的彩色点。一张数字
- 户外作业
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初秋,仍然没有一丝凉意。租金,每个月还得支付。汗水已渗透了我衣服,也合许身上的水份流失过多,部分Na一K丢失,于是手腿部分肌肉发生挛,为了完全任务,克服重重困难,终于战胜了自已。
- 桌面问题 —— 解决 Windows 桌面部分快捷方式图标变为空白的问题
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解决Windows桌面部分快捷方式图标变为空白的问题第一种文件没有消失的情况打开本地应用数据存储位置(C:\Users\用户名\AppData\Local)快捷打开方式:按下Windows+R键,在弹出的运行对话框中输入%localappdata%,回车确定。在打开的本地应用数据存储窗口中,找到并删除Iconcache.db文件。打开任务管理器,找到Windows资源管理器。右键单击Windows
- CPO:对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界
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强化学习人工智能强化学习AI技术应用
温馨提示:本篇文章已同步至"AI专题精讲"CPO:对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界摘要中等规模的大型语言模型(LLMs),如参数量为7B或13B的模型,在机器翻译(MT)任务中展现出良好性能。然而,它们仍未能达到最先进的传统编码器-解码器翻译模型,或是如GPT-4(OpenAI,2023)等更大规模LLM的表现。在本研究中,我们致力于弥合这一性能差距。我们首先评估了在机器翻译任
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分