- 女性职业新趋势:揭秘未来高薪热门行业
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女生在职业选择上拥有广阔的空间,尤其是在当前快速发展的社会背景下,一些行业不仅成为了高薪热门,还提供了多样化的职业路径。以下是一些可能成为女生高薪热门选择的行业:➤推荐网购返利app“氧惠”,一个领隐藏优惠券+现金返利的平台。氧惠只提供领券返利链接,下单全程都在淘宝、京东、拼多多等原平台,更支持抖音、快手电商、外卖红包返利等。科技与互联网行业人工智能与大数据:随着人工智能和大数据技术的广泛应用,相
- 深入解析Hadoop中的Region分裂与合并机制
码字的字节
hadoop布道师hadoop大数据分布式Region分裂合并
Hadoop与Region的基本概念Hadoop的分布式架构基础作为大数据处理的核心框架,Hadoop通过分布式存储和计算解决了海量数据的处理难题。其架构核心由HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce组成,前者负责数据的分布式存储,后者实现分布式计算。在HDFS中,数据被分割成固定大小的块(默认128MB)分散存储在集群节点上,而MapReduce则通
- 深入解析Hadoop RPC:技术细节与推广应用
码字的字节
hadoop布道师HadoopRPC
HadoopRPC框架概述在分布式系统的核心架构中,远程过程调用(RPC)机制如同神经网络般连接着各个计算节点。Hadoop作为大数据处理的基石,其自主研发的RPC框架不仅支撑着内部组件的协同运作,更以独特的工程哲学诠释了分布式通信的本质。透明性:隐形的通信桥梁HadoopRPC最显著的特征是其对通信细节的完美封装。当NameNode接收DataNode的心跳检测,或ResourceManager
- 深入解析Hadoop:大数据处理的基石
学习的锅
hadoop大数据分布式
随着信息技术的快速发展和互联网的普及,数据的产生速度极具增加。面对如此海量的数据,传统的数据处理工具显得力不从心。在这种背景下,诞生了一系列用于处理大数据的框架与工具,而ApacheHadoop便是其中最为知名和应用最广泛的一个。本文将深入解析Hadoop的基本原理、架构及其在大数据处理中的重要性。1.Hadoop的起源与发展Hadoop起源于Google公司的三篇奠基性论文:GoogleFile
- 大数据技术关键技术组件
大数据技术是一组用于处理、分析和管理大规模数据集的复杂方法和技术。这些数据集的特点是容量大、增长速度快,且结构多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统数据库管理和分析工具在处理此类数据时效率低下或无法胜任,因此需要专门的大数据技术栈来支持高效的数据处理和智能决策。大数据技术的关键组件通常包括:分布式存储系统:HadoopDistributedFileSystem(HDFS):一个高度可扩展
- 大数据领域HDFS的集群资源管理优化
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大数据与AI人工智能大数据AI应用大数据hdfshadoopai
大数据领域HDFS的集群资源管理优化关键词:HDFS;集群资源管理;存储优化;性能调优;副本策略;负载均衡;NameNode优化摘要:HDFS(Hadoop分布式文件系统)作为大数据领域的基石,承载着海量数据的存储与管理重任。随着数据规模爆炸式增长和业务复杂度提升,HDFS集群的资源管理面临着"存不下、跑不快、管不好"的三重挑战:存储资源浪费与不足并存、计算与存储资源匹配失衡、集群运维效率低下。本
- 深入探索Hadoop技术:全面学习指南
引言在大数据时代,高效地存储、处理和分析海量数据已成为企业决策与创新的关键驱动力。Hadoop,作为开源的大数据处理框架,以其强大的分布式存储和并行计算能力,以及丰富的生态系统,为企业提供了应对大规模数据挑战的有效解决方案。本文旨在为初学者和进阶者提供一份详尽的Hadoop技术学习指南,涵盖HDFS、MapReduce、YARN等核心组件,以及Hive、Pig、HBase等生态系统工具,助您踏上H
- 防不胜防!第六届研究所老姜(姜新宁)算力3.0亏损被骗曝光,巨额损失真相令人胆寒心惊!
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数字经济十选五投资诈骗套路频出,投资者股民的“钱袋子”多有损失,以投资理财获取大数据数字经济投资算法为由,将投资者的积蓄收入囊中,成为不法分子常用的诈骗手段之一。为守护好投资者的“钱袋子”,小编持续开展曝光数字经济诈骗行动,维护“投资者”合法权益。近年来,股市波动不断,投资者们无不渴望找到稳健的投资途径。而一些不法分子趁机利用第六届研究所荐股群的手段,设下重重陷阱,致使投资者损失惨重。骗子冒充姜新
- 大数据领域 Kafka 入门指南:从安装到基础使用
大数据洞察
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大数据领域Kafka入门指南:从安装到基础使用关键词:Kafka、消息队列、分布式系统、大数据处理、实时数据流、生产者消费者模型、ZooKeeper摘要:本文是一篇全面介绍ApacheKafka的入门指南,从基本概念到实际应用。我们将详细讲解Kafka的核心架构、工作原理,并提供从安装配置到基础使用的完整实践指导。文章包含Kafka的生产者-消费者模型实现、集群部署策略、性能优化技巧,以及在大数据
- python如何抓取网页里面的文字_如何利用python抓取网页文字、图片内容?
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想必新老python学习者,对爬虫这一概念并不陌生,在如今大数据时代,很多场景都需要利用爬虫去爬取数据,而这刚好时python领域,如何实现?怎么做?一起来看下吧~获取图片:1、当我们浏览这个网站时,会发现,每一个页面的URL都是以网站的域名+page+页数组成,这样我们就可以逐一的访问该网站的网页了。2、当我们看图片列表时中,把鼠标放到图片,右击检查,我们发现,图片的内容由ul包裹的li组成,箭
- Flink-Hadoop实战项目
Dylan_muc
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项目说明文档1.项目概述1.1项目简介本项目是一个基于ApacheFlink的大数据流处理平台,专门用于处理铁路系统的票务和车次信息数据。系统包含两个核心流处理作业:文件处理作业和数据合并作业,采用定时调度机制,支持Kerberos安全认证,实现从文件读取到数据仓库存储的完整数据处理链路。1.2技术栈流处理引擎:ApacheFlink1.18.1存储系统:HDFS(Hadoop分布式文件系统)数据
- 飞算科技:以原创技术为翼,赋能产业数字化转型
在数字经济浪潮席卷全球的当下,一批专注于技术创新的中国企业正加速崛起,飞算数智科技(深圳)有限公司(简称“飞算科技”)便是其中的佼佼者。作为一家国家级高新技术企业,飞算科技以自主创新为核心驱动力,凭借互联网科技、大数据、人工智能等前沿技术,为各行业客户插上数字化转型的翅膀。飞算科技的定位清晰而坚定——自主创新型数字科技公司。这一定位不仅体现在其技术研发的方向上,更融入到为客户服务的每一个环节。无论
- 2018-03-19新零售是未来的商业模式吗?马云对新零售到底什么看法?
拼自己想要的梦想
马云对新零售到底什么不雅观不雅观点?其实,在此之前,新零售一词就已经在业界出现过,而马云此次的提出,使其作为一个正式的名词传布开来。马云认为互联网时代,传统零售行业受到了电商互联网的打击。将来,线下与线上零售将深度连系,再加当代物流,办事商把持大数据、云计较等立异手艺,构成将来新零售的概念。纯电商的时代很快将竣事,纯零售的情势也将被冲破,新零售将引领将来全新的商业形式。新零售是从哪里来的?新零售是
- 大数据集群运维常见的一些问题以及处理方式
态);若为YARN节点,重启NodeManager后手动将其加入集群。若为节点整体宕机:排查电源和网络,重启节点后,依次启动HDFS、YARN等服务进程,确认数据块完整性(避免因节点宕机导致副本不足)。2.网络问题现象:节点间通信超时(如HDFS心跳超时、YARN任务调度延迟)、数据传输卡顿。可能原因:交换机故障、网线松动、网络带宽过载、防火墙规则拦截。处理方式:用ping、traceroute检
- 学习人工智能开发的详细指南
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一、引言人工智能(AI)开发是一个充满挑战与机遇的领域,它融合了数学、计算机科学、统计学、认知科学等多个学科的知识。随着大数据、云计算和深度学习技术的快速发展,AI已经成为推动社会进步和产业升级的关键力量。本文将为初学者提供一份详细的学习指南,帮助大家逐步掌握AI开发的核心技能。二、基础知识准备数学基础:线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等基本概念,掌握矩阵运算和特征值分解等技巧。概率论与统计学:
- 大数据技术是解决什么问题的?
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基础知识1TB(太字节)=1024GB1PB(拍字节)=1024TB大数据核心框架HadoopHadoop作为大数据技术生态的核心框架,主要解决了海量数据(TB/PB级)的存储、处理和分析难题,尤其是在传统数据库(如MySQL)和单机计算无法应对的场景下,提供了低成本、高可靠、可扩展的解决方案。其核心解决的问题可归纳为以下几点:海量数据的存储问题传统痛点:单机存储容量有限(如单服务器硬盘通常在TB
- Python爬虫【四十五章】爬虫攻防战:异步并发+AI反爬识别的技术解密
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Python入门到进阶python爬虫人工智能
目录引言:当爬虫工程师遇上AI反爬官一、异步并发基础设施层1.1混合调度框架设计1.2智能连接池管理二、机器学习反爬识别层2.1特征工程体系2.2轻量级在线推理三、智能决策系统3.1动态策略引擎3.2实时对抗案例四、性能优化实战4.1全链路压测数据4.2典型故障处理案例五、总结:构建智能化的爬虫生态系统Python爬虫相关文章(推荐)引言:当爬虫工程师遇上AI反爬官在大数据采集领域,我们正经历着技
- Python处理MySQL大数据量:分页查询与性能优化
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Python处理MySQL大数据量:分页查询与性能优化关键词:Python分页查询、MySQL性能优化、大数据量处理、LIMITOFFSET、索引优化摘要:当数据库表数据量达到百万级时,传统的LIMITOFFSET分页查询会出现明显性能瓶颈。本文从实际场景出发,用“图书馆找书”的通俗比喻拆解分页原理,结合Python代码示例和MySQL执行计划分析,详细讲解传统分页的痛点、优化思路(索引分页/覆盖
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一、专业背景随着信息技术的飞速发展,数据的产生速度呈爆炸式增长,传统数据处理技术已经无法满足如此庞大的数据量和复杂的数据类型,大数据专业应运而生,旨在培养能够应对大数据挑战的专业人才。二、主要课程内容数学基础课程高等数学、概率论与数理统计、线性代数是大数据分析的核心数学基础,为数据处理、算法优化和模型构建提供必要的理论支持。计算机基础课程数据结构与算法、计算机网络、操作系统是大数据技术的重要支撑,
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- 新一轮黑产打击:上亿简历大数据公司被警方一锅端
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近日,中国的简历大数据公司、曾获李开复旗下创新工场投资的“巧达科技”被警方一锅端,所有员工都被带走。随后,有部分员工被陆续放出。据悉,该公司被查可能缘起在没有获得授权下抓取用户简历。该公司此前曾获得天使轮、A轮和B轮融资,资方包括李开复的创新工场、中信产业基金等。有迹象显示,监管部门正在掀起对大数据灰产和黑产的新一轮打击。传公司被警方一锅端,网站已无法打开。3月23日,有网友在工商信息查询网站“天
- 贵州微商行业协会,今日成立
我是磊少
图片发自App文/磊少2018年6.19是全国所有微商引以为傲的一天,因为这一天,微商立法了。且被纳入电子商务经营者范围。而我想说的是,今天(2018.8月28)是所有贵州微商最扬眉吐气的一天。因为今天,贵州省微商行业协会成立了。伴随着移动互联网的蓬勃发展,大数据的日新月异,尤其是贵州贵阳作为全球大数据研究中心,吸引了众多国际顶尖的互联网技术与核心人才,更是为贵州互联网的发展插上了理想的翅膀,飞翔
- Hadoop与图像识别与处理
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AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能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
Hadoop与图像识别与处理作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代,数据的爆炸性增长对数据处理技术提出了新的挑战。图像数据作为一种重要的数据形式,其处理和分析在许多领域中具有重要意义,如医疗影像分析、自动驾驶、安防监控等。然而,传统的图像处理方法在面对海量图像数据时显得力不从心。Hadoop作为一种分
- 大数据领域数据架构的实时数据可视化架构
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战信息可视化大数据架构ai
大数据领域数据架构的实时数据可视化架构关键词:大数据架构、实时数据处理、数据可视化、流式计算、数据管道、可视化工具、性能优化摘要:本文深入探讨了大数据领域中实时数据可视化架构的设计与实现。我们将从基础概念出发,逐步分析实时数据处理流程,介绍关键技术和工具,并通过实际案例展示如何构建高性能的实时可视化系统。文章将涵盖数据采集、处理、存储和可视化展示的全链路架构,同时讨论性能优化策略和未来发展趋势。1
- 践行乡村支教,助力乡村振兴
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在大数据时代,大量农村青年进城寻求机遇,在工资待遇环境各个方面追求改善,导致大批留守儿童与孤寡老人,教育环境差,师资力量薄弱,这些孩子的教育问题受到大众关注。同时,大学毕业生在求职时也更加倾向于留在大城市,发展较快的地方寻求更大的发展机遇。当然也不乏大学生回乡为新一代的成长奉献自己,通过支教或者直接就业的形式,为乡村孩子的成长奉献自己的力量。有一些有才华的人放弃自己在大城市继续深造的机会,专心于这
- 时序数据库:数据库领域的未来之星
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数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&AgentSQL实战数据库时序数据库ai
时序数据库:数据库领域的未来之星关键词:时序数据库、时间序列数据、物联网、大数据分析、数据库优化、TSDB、实时数据处理摘要:本文深入探讨了时序数据库(TimeSeriesDatabase,TSDB)这一新兴数据库技术。我们将从基本概念入手,分析时序数据库的核心原理和架构设计,详细讲解其特有的数据模型和存储机制。通过实际代码示例展示如何使用主流时序数据库处理时间序列数据,并探讨其在物联网、金融科技
- MySQL 大数据量分页查询优化实战:从 90秒到 965毫秒的性能飞跃
要阿尔卑斯吗.
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在日常开发中,我们经常需要对数据库中的数据进行分页展示。特别是当表数据量达到几十万甚至上百万级时,传统的LIMIT分页方式会面临严重的性能瓶颈。今天,我将分享一个真实的性能优化案例,通过模拟大页码查询的现场,从90秒缩短到965毫秒,显著提升了查询效率。本篇文章将从问题出现的原因、索引原理、优化思路和最终实战效果等方面,为你全面讲解如何高效处理MySQL大数据分页查询问题。一、问题背景:大页码分页
- 老码农和你一起学AI:Python系列-Pandas大数据处理
chilavert318
熬之滴水穿石pandaspython
今天开始梳理一下pandas的大数据处理,在数据处理领域,Pandas凭借简洁的API和强大的功能成为Python开发者的首选工具。但当面对GB级甚至更大的数据集时,直接读取数据往往会触发“内存不足”的错误——这是因为Pandas默认将数据全部加载到内存中进行处理。此时,分块处理(Out-of-Core)技术就成为解决问题的关键。它通过将大文件拆分为小块,逐块加载并处理,最终整合结果,实现“用有限
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
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The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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2.脚本内容:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
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谨小慎微。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f