- AI Agent开发学习系列 - langchain之Chains的使用(7)：用四种处理文档的预制链轻松实现文档对话
alex100
AIAgent学习人工智能langchainprompt语言模型python
在LangChain中，四种文档处理预制链（stuff、refine、mapreduce、mapre-rank）是实现文档问答、摘要等任务的常用高阶工具。它们的核心作用是：将长文档切分为块，分步处理，再整合结果，极大提升大模型处理长文档的能力。stuff直接拼接所有文档内容到prompt，一次性交给大模型处理。适合文档较短、token不超限的场景。refine递进式摘要。先对第一块文档生成初步答案
- Hive简介
文章目录Hive简介Hive特点Hive和RDBMS的对比Hive的架构Hive的数据组织Hive数据类型Hive简介1、Hive由Facebook实现并开源2、是基于Hadoop的一个数据仓库工具3、可以将结构化的数据映射为一张数据库表4、并提供HQL(HiveSQL)查询功能5、底层数据是存储在HDFS上6、Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce任务运行7、使不熟悉MapRedu
- 安全运维的 “五层防护”：构建全方位安全体系
KKKlucifer
安全运维
在数字化运维场景中，异构系统复杂、攻击手段隐蔽等挑战日益突出。保旺达基于“全域纳管-身份认证-行为监测-自动响应-审计溯源”的五层防护架构，融合AI、零信任等技术，构建全链路安全运维体系，以下从技术逻辑与实践落地展开解析：第一层：全域资产纳管——筑牢安全根基挑战云网基础设施包含分布式计算（Hadoop/Spark）、数据流处理（Storm/Flink）等异构组件，通信协议繁杂，传统方案难以全面纳管
- Hive 事务表(ACID)问题梳理
文章目录问题描述分析原因什么是事务表概念事务表和普通内部表的区别相关配置事务表的适用场景注意事项设计原理与实现文件管理格式参考博客问题描述工作中需要使用pyspark读取Hive中的数据，但是发现可以获取metastore，外部表的数据可以读取，内部表数据有些表报错信息是：AnalysisException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveExcept
- MapReduce学习笔记
1.MapReduce做什么Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。2.MapReduce工作机制实体一：客户端，用来提交MapReduce作业。实体二：JobTracker，用来协调作业的运行。实体三：TaskTracker，用来处理作业划分后的任务。实体四：HDFS，用来在其它实体间共享作业文件。3.编写MapRed
- MapReduce 学习
chuanauc
mapreduce学习大数据
MapReduce的过程：mapshufflereduce其中，程序员需要实现的内容是：程序员手动实现Map任务的具体逻辑，将数据根据Map代码进行分割，返回(key,value)键值对然后这些（Key，Values）键值对先会被存放到磁盘，然后由MapReduce按照Key，进行排序，排序原则为，将同一个Key的键值对组织到一起，然后将同Key的键值对组，按照Key排序。而后将每个Map节点上找
- 云原生--微服务、CICD、SaaS、PaaS、IaaS
青秋.
云原生docker云原生微服务kubernetesserverlessservice_meshci/cd
往期推荐浅学React和JSX-CSDN博客一文搞懂大数据流式计算引擎Flink【万字详解，史上最全】-CSDN博客一文入门大数据准流式计算引擎Spark【万字详解，全网最新】_大数据spark-CSDN博客目录1.云原生概念和特点2.常见云模式3.云对外提供服务的架构模式3.1IaaS（Infrastructure-as-a-Service）3.2PaaS（Platform-as-a-Servi
- Spark运行架构
EmoGP
Sparkspark架构大数据
Spark框架的核心是一个计算引擎，整体来说，它采用了标准master-slave的结构 如下图所示，它展示了一个Spark执行时的基本结构，图形中的Driver表示master，负责管理整个集群中的作业任务调度，图形中的Executor则是slave，负责实际执行任务。由上图可以看出，对于Spark框架有两个核心组件：DriverSpark驱动器节点，用于执行Spark任务中的main方法，负
- Spark 各种配置项
zhixingheyi_tian
大数据sparkSparkConfsparkjvmjava
/bin/spark-shell--masteryarn--deploy-modeclient/bin/spark-shell--masteryarn--deploy-modeclusterTherearetwodeploymodesthatcanbeusedtolaunchSparkapplicationsonYARN.Inclustermode,theSparkdriverrunsinside
- Spark RDD 及性能调优
Aurora_NeAr
sparkwpfc#
RDDProgrammingRDD核心架构与特性分区（Partitions）：数据被切分为多个分区；每个分区在集群节点上独立处理；分区是并行计算的基本单位。计算函数（ComputeFunction）：每个分区应用相同的转换函数；惰性执行机制。依赖关系（Dependencies）窄依赖：1个父分区→1个子分区（map、filter）。宽依赖：1个父分区→多个子分区（groupByKey、join）。
- Apache Iceberg数据湖基础
Aurora_NeAr
apache
IntroducingApacheIceberg数据湖的演进与挑战传统数据湖（Hive表格式）的缺陷：分区锁定：查询必须显式指定分区字段（如WHEREdt='2025-07-01'）。无原子性：并发写入导致数据覆盖或部分可见。低效元数据：LIST操作扫描全部分区目录（云存储成本高）。Iceberg的革新目标：解耦计算引擎与存储格式（支持Spark/Flink/Trino等）；提供ACID事务、模式
- Hadoop-Mapreduce入门
Hadoop-Mapreduce入门MapReduce介绍mapreduce设计MapReduce编程规范入门案例WordCountMapReduce介绍MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。知识。Map负责“分”，把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。Redu
- Hadoop MapReduce入门
且行且安~
数据分析进阶之路Linux命令hadoopMapReduce入门
入门简介计算过程分为两个阶段Map和ReduceMap阶段并行处理输入数据Reduce阶段对Map结果进行汇总针对python语言来说：map函数或者reduce函数来说，输出的数据格式为元组tuple一个简单的MapReduce程序只需要指定map()reduce()input()output()剩下的由框架完成。Linux常见命令：-读取文件（文本文件，在Windows下使用记事本打开的文件）
- Hadoop MapReduce 入门
一、Hadoop3.0.4环境准备1.环境要求Java8（Hadoop3.0.4不支持Java11+）单节点或多节点Linux系统（推荐Ubuntu18.04+）至少4GB内存（建议8GB+）50GB以上磁盘空间2.安装Java#安装Java8sudoapt-getinstallopenjdk-8-jdk#验证安装java-version3.下载与安装Hadoop3.0.4#下载Hadoop3.0
- 大数据技术之Flink
第1章Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming表Flink和Streaming对比FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活（窗口必须是批次的整数倍）状态有没有流式SQL有没有1.4Flink的应用场景1.5Flink分层API第2章Flink快速上手2.1创建项目在准备
- MapReduce数据处理过程2万字保姆级教程
大模型大数据攻城狮
mapreduce大数据yarncdhhadoop大数据面试shuffle
目录1.MapReduce的核心思想：分而治之的艺术2.HadoopMapReduce的架构：从宏观到微观3.WordCount实例：从代码到执行的完整旅程4.源码剖析：Job.submit的魔法5.Map任务的执行：从分片到键值对6.Shuffle阶段：MapReduce的幕后英雄7.Reduce任务的执行：从数据聚合到最终输出8.Combiner的魔法：提前聚合的性能利器9.Partition
- Hadoop核心组件最全介绍
Cachel wood
大数据开发hadoop大数据分布式spark数据库计算机网络
文章目录一、Hadoop核心组件1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)2.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)3.MapReduce二、数据存储与管理1.HBase2.Hive3.HCatalog4.Phoenix三、数据处理与计算1.Spark2.Flink3.Tez4.Storm5.Presto6.Impala四、资源调度与集群管
- 数据仓库技术及应用（Hive 产生背景与架构设计，存储模型与数据类型）
娟恋无暇
数据仓库笔记hive
1.Hive产生背景传统Hadoop架构存在的一些问题：MapReduce编程必须掌握Java，门槛较高传统数据库开发、DBA、运维人员学习门槛高HDFS上没有Schema的概念，仅仅是一个纯文本文件Hive的产生：为了让用户从一个现有数据基础架构转移到Hadoop上现有数据基础架构大多基于关系型数据库和SQL查询Facebook诞生了Hive2.Hive是什么官网：https://hive.ap
- 缺少关键的 MapReduce 框架文件
计算圆周率时提醒Hadoop集群缺少关键的MapReduce框架文件mr-framework.tar.gz在http://master:7180/cmf/services/4/status里直接安装再次运行代码：
- 大数据 ETL 工具 Sqoop 深度解析与实战指南
一、Sqoop核心理论与应用场景1.1设计思想与技术定位Sqoop是Apache旗下的开源数据传输工具，核心设计基于MapReduce分布式计算框架，通过并行化的Map任务实现高效的数据批量迁移。其特点包括：批处理特性：基于MapReduce作业实现导入/导出，适合大规模离线数据迁移，不支持实时数据同步。异构数据源连接：支持关系型数据库（如MySQL、Oracle）与Hadoop生态（HDFS、H
- 大数据分析技术的学习路径，不是绝对的，仅供参考
水云桐程序员
学习大数据数据分析学习方法
阶段一：基础筑基（1-3个月）1.编程语言：Python：掌握基础语法、数据结构、流程控制、函数、面向对象编程、常用库（NumPy,Pandas）。SQL：精通SELECT语句（过滤、排序、分组、聚合、连接）、DDL/DML基础。理解关系型数据库概念（表、主键、外键、索引）。MySQL或PostgreSQL是很好的起点。Java/Scala：深入理解Hadoop/Spark等框架会更有优势。初学者
- 大数据开发高频面试题：Spark与MapReduce解析
被招网约司机的盯上了好几天实习了六个月，到期被通知不能转正。外包裁员让我去友商我该去吗？offer比较华为状态码浏览器插件嵌入式项目推荐2019秋招总结+云从语音算法面经+银行群面面经科大讯飞语音算法面经语音算法美团一面已挂科大讯飞智能语音方向值得去吗？语音算法oc科大讯飞语音算法二面荣耀一面语音算法面经，已挂荣耀_语音算法工程一面科大讯飞语音一面凉经8.18携程机器学习（语音方向）一面【vivo
- spark处理kafka的用户行为数据写入hive
月光一族吖
sparkkafkahive
在CentOS上部署Hadoop（Hadoop3.4.1）和Hive（Hive3.1.2）的详细步骤说明。这份指南面向单机安装（伪集群模式），如果需要搭建真正的多节点集群，各节点间的网络互访、SSH免密登录以及配置同步需进一步调整。注意：本指南假设你已拥有root权限或者具有sudo权限，并且系统连接Internet（用于下载安装包）。步骤中的版本号可根据实际需要进行更改。一、环境准备更新系统软件
- Spark 4.0的VariantType 类型以及内部存储
鸿乃江边鸟
大数据SQLsparksparksql大数据
背景本文基于Spark4.0总结Spark中的VariantType类型，用尽量少的字节来存储Json的格式化数据分析这里主要介绍Variant的存储，我们从VariantBuilder.buildJson方法(把对应的json数据存储为VariantType类型)开始：publicstaticVariantparseJson(JsonParserparser,booleanallowDuplic
- 如何学习才能更好地理解人工智能工程技术专业和其他信息技术专业的关联性？
人工智能教学实践
python编程实践人工智能学习人工智能
要深入理解人工智能工程技术专业与其他信息技术专业的关联性，需要跳出单一专业的学习框架，通过“理论筑基-实践串联-跨学科整合”的路径构建系统性认知。以下是分阶段、可落地的学习方法：一、建立“专业关联”的理论认知框架绘制知识关联图谱操作方法：用XMind或Notion绘制思维导图，以AI为中心，辐射关联专业的核心技术节点。例如：AI（机器学习）├─数据支撑：大数据技术（Hadoop/Spark）+数据
- 大数据基础知识-Hadoop、HBase、Hive一篇搞定
原来是猪猪呀
hadoop大数据分布式
HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，其核心设计包括分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型；Hadoop是一个开源的分布式计算框架，旨在帮助用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。它通过利用集群的力量，提供高速运算和存储能力，特别适合处理超大数据集的应用程序。Hadoop生态圈Hadoop生态圈是一个由多个基于Hadoop开发的相
- Spark从入门到熟悉（篇二）
本文介绍Spark的RDD编程，并进行实战演练，加强对编程的理解，实现快速入手知识脉络包含如下8部分内容：创建RDD常用Action操作常用Transformation操作针对PairRDD的常用操作缓存操作共享变量分区操作编程实战创建RDD实现方式有如下两种方式实现：textFile加载本地或者集群文件系统中的数据用parallelize方法将Driver中的数据结构并行化成RDD示例"""te
- Kafka生态整合深度解析：构建现代化数据架构的核心枢纽
Kafka生态整合深度解析：构建现代化数据架构的核心枢纽导语：在当今数据驱动的时代，ApacheKafka已经成为企业级数据架构的核心组件。本文将深入探讨Kafka与主流技术栈的整合方案，帮助架构师和开发者构建高效、可扩展的现代化数据处理平台。文章目录Kafka生态整合深度解析：构建现代化数据架构的核心枢纽一、Kafka与流处理引擎的深度集成1.1Kafka+ApacheSpark：批流一体化处理
- Hadoop入门案例WordCount
码喵喵
hadoopmapreduce大数据
wordcount可以说是hadoop的入门案例，也是基础案例主要体现思想就是mapreduce核心思想原始文件为hadoop.txt，内容如下：hello,javahello,java,linux,hadoophadoop,java,linuxhello,java,linuxlinux,c,javac,php,java在整个文件中单词所出现的次数Hadoop思维：Mapreduce-----》M
- Hadoop入门案例
'Wu'
学习日常大数据hadoophdfs大数据
Hadoop的运行流程：客户端向HDFS请求文件存储或使用MapReduce计算。NameNode负责管理整个HDFS系统中的所有数据块和元数据信息；DataNode则实际存储和管理数据块。客户端通过NameNode查找需要访问或处理的文件所在的DataNode，并将操作请求发送到相应的DataNode上。当客户端上传一个新文件时（比如输入某些日志），它会被分成固定大小（默认64MB）并进行数据复
- linux系统服务器下jsp传参数乱码
3213213333332132
javajsplinuxwindowsxml
在一次解决乱码问题中， 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题，但是到了linux下就有问题， escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题
但是我想了下既然原生的方法不行，我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码，最后在绝望之际，用了下面的方法解决了
- Spring 注解区别以及应用
BlueSkator
spring
1. @Autowired
@Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean，或者不存在UserDao类型的bean，会抛出 BeanCreationException异常，这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。
2. @Qualifier
当spring中存在至少一个匹
- printf和sprintf的应用
dcj3sjt126com
PHPsprintfprintf
<?php
printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80);
echo '<br />';
printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456);
printf('th
- config.getInitParameter
171815164
parameter
web.xml
<servlet>
<servlet-name>servlet1</servlet-name>
<jsp-file>/index.jsp</jsp-file>
<init-param>
<param-name>str</param-name>
- Ant标签详解--基础操作
g21121
ant
Ant的一些核心概念：
build.xml：构建文件是以XML 文件来描述的，默认构建文件名为build.xml。 project：每个构建文
- [简单]代码片段_数据合并
53873039oycg
代码
合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。
代码如下:
- java 通信技术
云端月影
Java 远程通信技术
在分布式服务框架中，一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的，在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术，例如：RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等，这些名词之间到底是些什么关系呢，它们背后到底是基于什么原理实现的呢，了解这些是实现分布式服务框架的基础知识，而如果在性能上有高的要求的话，那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了，在这篇blog中我们将来
- string与StringBuilder 性能差距到底有多大
aijuans
之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析，总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响，所以就一直没有关注这块！
由于学程序初期最先接触的string拼接，所以就一直没改变过自己的习惯！
- 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常
antonyup_2006
java多线程工作IBM
今天改bug，其中有个实现是要对map进行循环，然后有删除操作，代码如下：
Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator();
while(iter.hasNext()){
ListItem it = iter.next();
//...一些逻辑操作
ItemMap.remove(it);
}
结果运行报Con
- PL/SQL的类型和JDBC操作数据库
百合不是茶
PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
PL/SQL的标量类型:
字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的
--标量：数据库中预定义类型的变量
--定义一个变长字符串
v_ename varchar2(10);
--定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99
v_sal number(6,2);
--定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
- Mockito：一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例
bijian1013
mockito单元测试
Mockito框架：
Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。 Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
- 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*处理例外
*/
--例外简介
--处理例外-传递例外
declare
v_ename emp.ename%TYPE;
begin
SELECT ename INTO v_ename FROM emp
where empno=&no;
dbms_output.put_line('雇员名：'||v_ename);
exceptio
- 【Java】Java执行远程机器上Linux命令
bit1129
linux命令
Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令，
封装定义Linux机器的环境信息
package com.tom;
import java.io.File;
public class Env {
private String hostaddr; //Linux机器的IP地址
private Integer po
- java通信之Socket通信基础
白糖_
javasocket网络协议
正处于网络环境下的两个程序，它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤：
①创建Socket；
②打开连接到Socket的输入输出流；
④按照一定的协议对Socket进行读写操作；
④关闭Socket。
Socket通信分两部分：服务器端和客户端。服务器端必须优先启动，然后等待soc
- angular.bind
boyitech
AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
angular.bind 描述： 上下文，函数以及参数动态绑定，返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数，self在fn中使用this调用。 使用方法： angular.bind(se
- java-13个坏人和13个好人站成一圈，数到7就从圈里面踢出一个来，要求把所有坏人都给踢出来，所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class KickOutBadGuys {
/**
* 题目：13个坏人和13个好人站成一圈，数到7就从圈里面踢出一个来，要求把所有坏人都给踢出来，所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。
* Maybe you can find out
- Redis.conf配置文件及相关项说明（自查备用）
Kai_Ge
redis
Redis.conf配置文件及相关项说明
# Redis configuration file example
# Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy
# it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth:
#
- [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏
comsci
人工智能
真不好意思,各位朋友...博客再次更新...
节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....
但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
- 记录一些常用的函数
dai_lm
java
public static String convertInputStreamToString(InputStream is) {
StringBuilder result = new StringBuilder();
if (is != null)
try {
InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
- Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷
datamachine
mapreducehadoop并行计算
注：写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热，很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop，但迫于扩容压力和去IOE（Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力）而尝试。尝试永远是件正确的事儿，但有时候不用太突进，可以调优或调需求，发挥现有系统的最大效用为上策。
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- 小学4年级英语单词背诵第二课
dcj3sjt126com
englishword
egg 蛋
twenty 二十
any 任何
well 健康的，好
twelve 十二
farm 农场
every 每一个
back 向后，回
fast 快速的
whose 谁的
much 许多
flower 花
watch 手表
very 非常，很
sport 运动
Chinese 中国的
- 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意
dcj3sjt126com
githubwebhook
环境, 阿里云服务器
1. 本地创建项目, push到github服务器上面
2. 生成www用户的密钥
sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"
3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面
3. 用www用户执行克隆, 源使
- Java冒泡排序
蕃薯耀
冒泡排序Java冒泡排序Java排序
冒泡排序
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二
http://fanshuyao.iteye.com/
- Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】
hanqunfeng
apache
1.依赖apache-poi
2.支持xls和xlsx
3.支持按属性名称绑定数据值
4.支持从指定行、列开始读取
5.支持同时读取多个sheet
6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java
比如：
Str
- 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍
jackyrong
JavaScript
原文：
http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email
本文中，介绍3个仍然处于草稿阶段，但应该值得关注的Javascript API.
1) Web Alarm API
&
- 6个创建Web应用程序的高效PHP框架
lampcy
Web框架PHP
以下是创建Web应用程序的PHP框架，有coder bay网站整理推荐：
1. CakePHP
CakePHP是一个PHP快速开发框架，它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式，如MVC和ORM，降低了开发成本，并减少了开发人员写代码的工作量。
2. CodeIgniter
CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架，适合需
- 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言
nannan408
首先来看百度百家一位易姓作者的新闻：
三个多星期来股市持续暴跌，跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中，都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机，政府突然进入市场救市，希望以此来重建市场信心，以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后，由于市场运作方式发生了巨大变化，投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化，中国股市新的乱象也自然产生。
首先，中国股市这两天
- 页面全屏遮罩的实现 方式
Rainbow702
htmlcss遮罩mask
之前做了一个页面，在点击了某个按钮之后，要求页面出现一个全屏遮罩，一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的，不可以resize的，所以，没有发现问题。
最近用了同样的做法做了一个遮罩，但是画面是可以进行resize的，所以就发现了一个问题，当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候，就发现，用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
- 关于angularjs的点滴
tntxia
AngularJS
angular是一个新兴的JS框架，和以往的框架不同的事，Angularjs更注重于js的建模，管理，同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序，是一种值得研究的JS框架。
Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。
这里我们来简单的探讨一下它的应用。
首先使用Angularjs我
- Nutz--->>反复新建ioc容器的后果
xiaoxiao1992428
DAOmvcIOCnutz
问题：
public class DaoZ {
public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次
Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));
return ioc.get(
![[2023年2月24日] 关于MapReduce的过程拆解_第1张图片](http://img.e-com-net.com/image/info8/babaf4ce27dd4cdd927df8fb3d04af8a.jpg)