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简介:实验基于所学的大数据处理知识,结合阿里云大数据相关产品,分组完成一个大数据分析项目,数据集可以使用开源数据集或自行爬取,最终完成一个完整的实验报告:1、能够使用阿里云大数据相关产品完成数据分析、数据建模与模型优化2、能够基于分析结构构建可视化门户或可视化大屏,分析和呈现不少于5个3、分析案例有实用价值并能够形成有效结论4、能够将开源技术与阿里云产品结合,综合利用提升开发效率,降低成本5、能够
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由于Elasticsearch(后文简称es)的简单易用及其在大数据处理方面的良好性能,越来越多的公司选用es作为自己的业务解决方案。然而在引入新的解决方案前,不免要做一番调研和测试,本文便是介绍官方的一个es压测工具esrally,希望能为大家带来帮助。为什么要压测?关于压测,我们先来看下百度百科上的一个定义。压测,即压力测试,是确立系统稳定性的一种测试方法,通常在系统正常运作范围之外进行,以考
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项目你的项目中涉及大数据开发,那你的代码工程是怎么搭建的?正确答案:在我的项目中涉及大数据开发时,我通常会采用分布式的架构,比如使用Hadoop或者Spark等大数据处理框架。我会在集群中部署多台服务器,通过分布式计算和存储来处理大规模数据。解答思路:首先,我会搭建一个Hadoop或Spark集群,确保集群中的每台服务器都能正常通信。然后,我会编写MapReduce或Spark作业来处理数据,将数
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java后端应该学习那些知识一、引言Java后端的重要性:介绍Java作为后端开发语言的广泛应用,包括企业级应用、大数据处理、云计算等领域。学习Java后端的意义:阐述掌握Java后端开发技能对于职业发展的重要性,以及它如何帮助解决实际问题。二、Java基础数据类型与变量:介绍Java的基本数据类型、变量声明与初始化。控制结构:详细讲解if-else、switch、for、while等控制语句的用
- Hadoop的概念
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1.什么是大数据数据体量巨大:数据量规模庞大,通常以PB(拍字节)或EB(艾字节)来衡量,远远超出了传统数据库和数据处理工具的处理能力。数据类型多样:大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中,非结构化数据占据了相当大的比例,如文本、音频、视频、图片、地理位置信息等。价值密度低:在大量的数据中,真正有价值的信息可能只是很小的一部分。因此,如何从海量数据中快速提取有价值的信息是大数据处理
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大数据处理框架概念定义:由一系列组件构成,负责对数据系统中的数据进行计算。组件:处理引擎:实际执行数据操作的独立组件。处理框架:包含多个协同工作的组件。框架与引擎的区别引擎:单一的,专门执行任务。框架:由多个引擎和辅助组件组成,提供更广泛的功能。框架示例ApacheHadoop:以MapReduce作为默认处理引擎的框架。ApacheSpark:可以整合进Hadoop,取代MapReduce的框架
- 服务器扩容时该如何选择合适大小的CPU和内存?
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服务器扩容时,CPU和内存的搭配是一个重要的考虑因素,因为它直接影响到服务器的性能和资源利用率。以下是一些关于如何搭配CPU和内存大小的建议:1.确定工作负载首先,了解您的服务器将运行的应用程序类型和负载特征(如CPU密集型、内存密集型或I/O密集型)。CPU密集型:需要更多的CPU计算能力,如视频编码、大数据处理。内存密集型:需要大量的内存来存储和处理数据,如大型数据库、缓存服务器。I/O密集型
- Apache Kafka的伸缩性探究:实现高性能、弹性扩展的关键
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引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一,以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域,Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性,以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区(Partitioning)与水平扩展Kafk
- Spark面试整理-Spark是什么?
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ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统,它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的,并于2010年开源。自那时起,Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点:速度:Spark使用了先进的DAG(有向无环图)执行引擎,可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方面
- 什么是分布式搜索引擎
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什么是分布式搜索引擎搜索引擎所谓搜索引擎,就是根据用户需求与一定算法,运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术,如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等,为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等,同时可添加其他一系列辅助模块,以为用户创造更好的网络使用环境。分布
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众所周知就光腾讯旗下的微信,我们现在的人就已经离不开了,据统计微信注册用户高达12亿+,日活用户在8亿+,平均每个用户会刷十次朋友圈,当然这也只是腾讯社交广告,并不包含其他的平台,单单的一个腾讯社交广告就拥有这么大的优势。腾讯社交广告是由腾讯公司推出的效果广告系统。它是国内领先的效果广告营销平台,依托于腾讯海量优质流量资源,给广告主提供跨平台、跨终端的网络推广方案,并利用腾讯大数据处理算法实现成本
- 主流开发语言和开发环境?
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主流开发语言Java简介:Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言,由SunMicrosystems公司于1995年发布,后由Oracle公司接手。Java具有“一次编写,到处运行”的特性,它的跨平台能力得益于Java虚拟机(JVM)。Java被广泛应用于企业级应用开发、移动应用(特别是Android应用)、游戏开发、大数据处理(如Hadoop生态系统)、云计算服务端开发等场景。C++简介:C+
- 基于CU,PO,RD,IPO矩阵图分析数据资产-自创
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术语数据资产:数据资产是具有价值的数据资源。没有价值的数据资源,通过采集,整理,汇总等加工后,也可以成为具有直接或间接价值的数据资产。传统企业逐渐数字化转型,尤其是互联网企业,都十分重视企业的的数据资产。这些数据通过大数据处理,提供给商业智能化,或人工智能等使用,会给公司带来直接或间接的经济效益。这些数据资产通常的表现形式,诸如关系型数据库数据库,如mysql,oracle等的结构化库表数据,也包
- 大数据处理为何选择Spark,而不是Hadoop
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一.基础知识1.SparkSpark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面,Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理。Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。Spark的各个组件2.HadoopHad
- C#系列-C#EF框架的优缺点+针对大数据处理的优化(19)
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C#EF框架的优缺点C#EF(EntityFramework)框架的优缺点如下:优点:简单易用:EF框架提供了丰富的API和工具,使得开发者可以轻松地实现数据库的增删改查等操作,无需编写繁琐的SQL语句。对象化数据库操作:EF框架将数据库表映射为C#对象,使得开发者可以使用面向对象的方式来操作数据库,提高了开发效率和代码可读性。数据库无关性:EF框架支持多种数据库引擎,如SQLServer、MyS
- C语言常见面试题:C语言中如何进行大数据处理编程?
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在C语言中进行大数据处理编程需要使用特定的数据结构和算法,以及对内存管理和性能优化的深入理解。以下是一些在C语言中进行大数据处理编程的建议和技巧:选择合适的数据结构:对于大数据处理,选择合适的数据结构非常重要。例如,如果你需要存储大量数据,可以考虑使用动态数组或链表。如果你需要快速查找,哈希表或二叉搜索树可能更适合。使用内存管理函数:在处理大数据时,内存管理是一个关键因素。你需要谨慎地分配和释放内
- ClickHouse--01--简介
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录1.ClickHouse简介官网:[https://clickhouse.com/docs/zh](https://clickhouse.com/docs/zh)1.1大数据处理场景1.2什么是ClickHouse1.3OLAP场景的特征2.ClickHouse特性2.1完备的DBMS功能2.2列式存储行式存储:在数据==写入
- 大数据处理技术如何学习?
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首先我们要学习Python语言和Linux操作系统,这两个是学习大数据的基础,学习的顺序不分前后。Python:Python的排名从去年开始就借助人工智能持续上升,现在它已经成为了语言排行第一名。从学习难易度来看,作为一个为“优雅”而生的语言,Python语法简捷而清晰,对底层做了很好的封装,是一种很容易上手的高级语言。在一些习惯于底层程序开发的“硬核”程序员眼里,Python简直就是一种“伪代码
- 使用 Kubernetes 部署 Flink 应用
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作者:薄荷脑https://blog.csdn.net/zjerryj/article/details/100063858大数据技术与架构点击右侧关注,大数据开发领域最强公众号!暴走大数据点击右侧关注,暴走大数据!By大数据技术与架构场景描述:Kubernetes是目前非常流行的容器编排系统,在其之上可以运行Web服务、大数据处理等各类应用。这些应用被打包在一个个非常轻量的容器中,我们通过声明的方
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湖本质上是一个集中化,中心化的,一体化的存储技术,并且在其之上追求技术架构的统一化,如流批一体,服务分析一体化。当数据湖成为中心,那么就可以围湖而建“数据服务环”,环上的服务包括了数仓、机器学习、大数据处理、日志分析,甚至RDS和NOSQL服务等等。
- JAVA和JVM运行原理是什么?JAVA可以用来做什么?
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Java主要用来做什么?Java是一种面向对象的编程语言,现在我们日常使用的很多软件都是Java语言开发的。比如安卓上的各种app,界面都是使用java语言写的。当然java最强大的地方还不是写app的界面,而是后台处理能力,比如淘宝,京东这种高并发要求很高的都是使用Java语言解决的。java还在大数据处理方面也有优势。java的生态体系非常强大,很多大牛,大公司都在为java开发相应的开源组件
- 深入理解Spark BlockManager:定义、原理与实践
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深入理解SparkBlockManager:定义、原理与实践1.定义Spark是一个开源的大数据处理框架,其主要特点是高性能、易用性以及可扩展性。在Spark中,BlockManager是其核心组件之一,它负责管理内存和磁盘上的数据块,并确保这些数据块在集群中的各个节点上可以高效地共享和访问,其中包括存储、复制、序列化和反序列化数据块,并且负责将这些数据块分发到集群中的各个节点上,以便进行计算。B
- Python在无人机器狗
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Python在无人机器狗研发中的重要性主要体现在以下几个方面:强大的编程语言:Python是一种简单易学、功能强大的编程语言,具有丰富的第三方库和工具,可以用于快速开发和调试无人机器狗的控制系统。灵活的控制能力:Python提供了丰富的控制库和算法,例如PID控制器、运动规划算法等,可以实现无人机器狗的平衡控制、运动轨迹规划等复杂功能。大数据处理能力:无人机器狗可能会产生大量的传感器数据和图像数据
- 基于新型存储的大数据存储管理
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基于新型存储的大数据存储管理金培权1,21.中国科学技术大学计算机科学与技术学院,安徽合肥2300272.中国科学院电磁空间信息重点实验室,安徽合肥230027摘要:如何高效地存储大数据并支持实时大数据处理与分析是大数据技术发展面临的首要问题。近年来,以相变存储器、闪存等为代表的新型存储为实现高效的大数据存储和管理提供了新思路。以相变存储器为代表的存储级主存技术为切入点,针对大数据存储与管理中的高
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Sparkscala如何本地运行Spark任务调试太费时间啦SparkScala本地运行Spark任务调试太费时间啦ApacheSpark是一个开源的大数据处理框架,它提供了一个接口用于编程大规模分布式计算,且提供了很多高级工具,包括支持SQL查询、流数据处理、机器学习和图计算等。运行一个spark任务需要打包任务并上传到spark集群上运行,但是往往远端运行时间较长、众多处理器的日志收集困难,导
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常用开源库SqlSugarhttps://www.donet5.com/Home/Doc一款老牌.NET开源ORM框架支持全自动分表组件,SAAS分库,大数据处理的ORM.轻量级ORM,性能非常强,上手非常简单Nloghttps://nlog-project.org/高性能、易于使用、易于扩展和灵活配置。支持结构化和传统的日志记录。相比与log4net来所性能提升很多log4nethttps://
- Spark简介
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Spark作为第二代大数据处理工具,跟hadoop对比,它是基于内存的,所以在迭代计算方便速度有了很大提升。我用到的主要是SparkCore,SparkSQL,SparkStreaming。Spark以Rdd作为基础,Rdd是一个分布式的容器,类似于java中的String数组,但是它是分布式的。Rdd中有各种算子,总的来说分为转化算子和行动算子,转换算子不触到真正的计算,当执行到行动算子时才会触
- 揭秘阿里云Flink智能诊断利器——Fllink Job Advisor
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引言阿里云实时计算Flink作为一款专业级别的高性能实时大数据处理系统,它在各种业务场景中都发挥了关键的作用。丰富而复杂的上下游系统让它能够支撑实时数仓、实时风控、实时机器学习等多样化的应用场景。然而,随着系统的复杂性增加,用户在日常使用中往往需要面临诸如复杂的数据开发报错分析、任务运行报错处理、任务运行调优等疑难问题。然而,由于错误日志分析透出和全链路异常诊断能力方面存在一定的不足。这些问题通常
- 决胜大数据时代:Hadoop&Yarn&Spark企业级最佳实践(8天完整版脱产式培训版本)...
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java人工智能移动开发
Hadoop、Yarn、Spark是企业构建生产环境下大数据中心的关键技术,也是大数据处理的核心技术,是每个云计算大数据工程师必修课。课程简介大数据时代的精髓技术在于Hadoop、Yarn、Spark,是大数据时代公司和个人必须掌握和使用的核心内容。Hadoop、Yarn、Spark是Yahoo!、阿里淘宝等公司公认的大数据时代的三大核心技术,是大数据处理的灵魂,是云计算大数据时代的技术命脉之所在
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
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javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
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The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen