- [特殊字符] 实时数据洪流突围战:Flink+Paimon实现毫秒级分析的架构革命(附压测报告)——日均百亿级数据处理成本降低60%的工业级方案
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flink大数据
引言:流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示,实时数据处理需求年增速达240%,但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后,端到端延迟从分钟级压缩至800ms,计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期:2025年ApachePaimon1.0正式发布,支持秒级快照与湖仓一体,成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖:实时数仓
- 传统检测响应慢?陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
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算法计算机视觉目标检测
开篇痛点:实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域,实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而,传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点:误报率高(复杂光照或遮挡场景下检测不稳定)和响应延迟(高分辨率视频流处理FPS低于30)。实测数据显示,城市交通监控系统误报率达15%,导致安保资源浪费;客户反馈表明,延迟超100ms时,目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- 计算机科学与技术
柳依依@
学习前端c4前端后端
计算机科学是一个庞大且关联性强的学科体系,初学者常面临以下痛点:-**知识点零散**:容易陷入"只见树木不见森林"的学习困境-**方向不明确**:面对海量技术栈不知从何入手-**体系缺失**:难以建立完整的知识网络1.计算机基础-计算机组成原理-冯·诺依曼体系-CPU/内存/IO设备-操作系统-进程与线程-内存管理-文件系统-计算机网络-TCP/IP模型-HTTP/HTTPS-网络安全2.编程能力
- 三网BGP服务器——CDN加速的底层基石
群联云防护小杜
安全问题汇总服务器python运维游戏安全自动化网络
为什么跨网访问会成为业务性能杀手?场景痛点当电信用户访问联通机房的资源时,平均延迟高达120ms以上,而跨网丢包率可达15%。传统单线机房导致30%的用户体验直接下降。BGP协议的核心价值#三网路由优化模拟器(Python3)importrandomdefbgp_route_selection(user_isp,cdn_nodes):#用户ISP:1=电信2=移动3=联通#节点示例:{'node1
- AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。
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人工智能
AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。以下是具体变革方向及实际影响:1.实验设计智能化:告别“猜猜看”传统痛点:依赖经验选择测试变量(如按钮颜色、文案),忽略潜在高价值组合。AI解决方案:多臂老虎机算法(MAB):动态分配流量至表现最优的变体(如:80%流量给当前最优,20%探索新选项),减少流量浪费高达70%(Netflix案例)
- 网安学习NO.12
下一代防火墙(Next-GenerationFirewall,简称NGFW)是在传统防火墙基础上发展而来的新一代网络安全防护设备,其核心目标是解决传统防火墙在复杂网络环境(如云计算、移动办公、加密流量激增等)中“防护维度不足、威胁识别滞后、功能单一”等痛点,通过融合多元安全能力,实现对网络流量更精准、更智能、更全面的管控与防御。一、下一代防火墙与传统防火墙的核心差异传统防火墙主要依赖“端口-协议”
- 蓝领招聘爆发前夜:招工小程序如何抢占万亿级市场?
中国蓝领人群超4亿,但招聘线上化率不足30%!垂直领域招聘小程序正迎来三大机遇:1.市场规模与增长潜力数据:2023年蓝领招聘市场规模达8000亿元,年复合增长率超25%;痛点:传统中介收费高、信息不透明,企业“招工难”与求职者“就业难”并存;趋势:Z世代蓝领更倾向通过小程序“一键求职”,避免线下奔波。2.细分场景机会制造业:对接工厂“日结工”“临时工”需求,提供“当日面试、次日上岗”服务;服务业
- 全网最全100道C语言高频经典面试题及答案解析:C语言程序员面试题库分类总结
猿享天开
学懂C语言-C语言从入门到精通c语言c++面试
前言在计算科学领域,C语言犹如一座横跨硬件与软件的桥梁——其简洁的语法背后,承载着操作系统、数据库、嵌入式系统等基础软件的运行命脉。当开发者面对大厂面试中"用户态与内核态切换的开销量化"或"自旋锁在NUMA架构下的性能陷阱"等深度问题时,仅凭教科书知识往往难以应对。本文正是为解决这一痛点而生。我们摒弃传统面试题集的简单罗列模式,精选100个直指系统编程本质的问题,每个案例均包含:工业级场景还原:基
- 使用Word/Excel管理需求的10个痛点及解决方案Perforce ALM
龙智DevSecOps解决方案
软件开发需求管理ALMdevops测试管理
还在用Word和Excel管理需求和测试?你以为方便,实则隐患重重!本文源自perforce.com,由Perforce中国授权合作伙伴——龙智翻译整理,旨在提醒广大研发小伙伴们,是时候告别低效的手动工具,拥抱专业ALM解决方案了!有些企业使用Word和Excel来跟踪需求、问题和测试。但随着产品和软件可追溯性的复杂度增加,手动工具已经难以胜任。特别是在开发流程日益复杂的当下,继续依赖旧式的手动跟
- Kubernetes 高级调度 01
惊起白鸽450
kubernetes容器云原生
一、初始化容器(InitContainer):应用启动前的"预备军"在Kubernetes集群中,Pod作为最小部署单元,往往需要在主容器启动前完成一系列准备工作。例如,配置文件生成、依赖服务检查、内核参数调整等。这些操作若直接嵌入主容器镜像,会导致镜像体积膨胀、安全性降低,甚至引发启动逻辑混乱。初始化容器(InitContainer)的出现,正是为了解决这一痛点。1.1核心概念与特性InitCo
- 街道垃圾识别难?陌讯视觉算法实测准确率突破95%
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算法边缘计算目标检测视觉检测计算机视觉
开篇痛点:街道垃圾识别的技术挑战在智慧城市和环保监管场景中,街道垃圾的实时检测一直是个难题。传统视觉算法(如YOLOv5、FasterR-CNN)在复杂街道场景下表现不佳,主要面临以下问题:光照干扰:早晚光线变化导致误检(如阴影被识别为垃圾)小目标漏检:饮料瓶、烟头等小物体在640x640输入下仅占10x10像素遮挡问题:垃圾桶周边堆积物造成特征混淆某环保科技公司实测数据显示,开源模型在真实场景中
- 占道识别漏检率 30%?陌讯多模态算法实测优化
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算法ai计算机视觉视觉检测
开篇:占道经营识别的三大技术痛点在城市管理智能化进程中,占道经营自动识别系统常面临三大核心难题:一是早晚光线剧变导致传统模型mAP骤降15-20%;二是流动摊贩与行人的特征混淆,误判率高达28%;三是密集场景下检测速度跌破15FPS,无法满足实时性要求[1]。某一线城市试点数据显示,基于开源YOLOv5的识别系统日均漏检事件超300起,人工复核成本占总投入的42%。这些问题的根源在于传统算法采用单
- 异步技术:Web 性能优化的核心引擎
weixin_47233946
编程前端性能优化
异步技术:Web性能优化的核心引擎引言:当「等待」成为性能瓶颈当用户访问一个传统同步加载的新闻门户网站时,主线程在解析到时突然停止渲染,页面停留在白屏状态长达2秒——这正是GoogleLighthouse性能检测中常见的"BlockingTime"警告。这种阻塞式加载方式正是现代Web性能优化需要解决的痛点。一、异步的本质与技术演进1.1从同步到异步的范式转换同步加载如同单行道依次通行的汽车,每个
- 安防监控漏报频发?陌讯实时检测算法实测召回率98%
2501_92487721
目标跟踪计算机视觉人工智能算法
一、开篇痛点:安防监控的检测难题在夜间低光、遮挡、小目标等复杂场景下,传统YOLO系列算法常出现漏检(FN)和误检(FP)。某安防厂商测试数据显示:当目标像素<50×50时,开源模型召回率骤降至65%以下。二、技术解析:陌讯算法的三重创新陌讯视觉算法通过多尺度特征融合+自适应光照补偿提升鲁棒性:动态感受野机制在Backbone中引入可变形卷积(DeformableConv),公式表示为:y(p)=
- 重型机械识别漏检率高?陌讯算法实测降 35%
在重型机械作业场景中,传统视觉识别系统常面临三大痛点:大型设备遮挡严重导致漏检率超20%、金属表面反光使特征提取失效、多机型混合作业时模型泛化能力不足。某港口集团曾反馈,其基于开源YOLOv5部署的机械监控系统,在暴雨天气下误报率飙升至37%,直接影响作业调度效率[实测数据来源:某港口2024年Q1运维报告]。技术解析:陌讯算法的三重突破陌讯视觉算法针对重型机械识别的特殊性,采用了创新的"动态注意
- uni-app跨平台开发:高效构建多端应用
2301_81335708
uni-app
引言:开发者之痛-多端开发的十字路口你是否曾为这些难题彻夜难眠?同一业务需维护iOS、Android、Web三套代码小程序平台各异(微信/支付宝/字节跳动),API差异令人抓狂团队技能栈分散,ReactNative、Flutter、原生开发各自为战产品迭代缓慢,50%时间消耗在跨平台适配uni-app:破局者登场由DCloud推出的uni-app基于Vue.js生态,用一套代码同步生成:iOS/A
- 揭秘 LeetCode 数据结构与算法的高效学习方法
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揭秘LeetCode数据结构与算法的高效学习方法关键词:LeetCode、数据结构、算法、高效学习、解题技巧、知识体系、面试准备摘要:本文以“如何高效通过LeetCode学习数据结构与算法”为核心,结合新手常见痛点(如刷题没方向、刷完就忘、无法举一反三),通过生活化类比、具体案例拆解和可操作的学习方法,系统讲解从“入门到精通”的全流程。无论是求职准备的程序员,还是想提升编程能力的学习者,都能从中找
- 电商客服迭代的必然选择:智能客服如何重构用户服务生态?
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人工智能机器人大数据
在电商行业高速发展的今天,每天都有数以亿计的用户咨询、订单处理需求涌入商家客服系统。传统人工客服模式面临着响应效率低、人力成本高、服务标准难统一等痛点,而智能客服的出现,正在成为电商客服迭代升级的必然选择。它以技术为驱动,悄然重构着整个用户服务生态。一、电商客服迭代的迫切需求过去,消费者咨询商品信息、处理售后问题,都依赖人工客服一对一沟通。在购物节等流量高峰时段,人工客服常常应接不暇,用户排队等待
- 前端开发领域倾囊相授——含自己实验室制定的学习计划和技术引导与学习
编程星辰海
#前端学习
【裂缝中的光即是你】暗处挣扎的根,终会托起向阳的花;深谷盘旋的风,终将化作腾空的羽翼。别嫌伤口丑陋,那是光挤进生命的缝隙;别怨脚步太慢,蛰伏的岁月自有深意。你看石缝里的种子,裂骨之痛后才有破晓的新绿;你听深海的暗涌,无声积蓄才掀起滔天的浪脊。此刻的沉默不是妥协,是把叹息锻造成剑;偶尔的停驻不是认输,是让灵魂与远方重新校准。当孤独漫过肩头,请相信:你举着火把走过的夜路,正一寸寸点亮他人的黎明;你咬紧
- 1. RAG 权威指南:从本地实现到生产级优化的全面实践
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1.RAG权威指南:从本地实现到生产级优化的全面实践大型语言模型(LLM)的知识受限于其训练数据,这是一个众所周知的痛点。检索增强生成(RAG)技术应运而生,它如同一座桥梁,将这些强大的基础模型与企业所需的实时、动态信息连接起来,极大地拓展了AI的能力边界。RAG将LLM从一个封闭的知识库,转变为一个能够提供准确、实时且紧密贴合上下文的动态工具。本文将作为你的向导,带你深入探索RAG的世界。我们首
- Coze 实战:如何用自动提示词优化功能提升 AI 应用开发效率?
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产品经理人工智能自然语言处理
在与多家企业合作开发AI应用项目中,我深感团队提示词质量不稳定的困扰。某次为电商客户打造智能客服项目,初期开发团队撰写的提示词繁杂冗长,AI生成的回答时而偏题、时而重复。由于成员对业务理解不一,提示词质量参差不齐,导致产品交付延迟。这个痛点在中小型企业技术团队中尤为突出。模块1:功能定位解析传统提示工程依赖人工反复调试,如开发团队需手动调整提示词结构。而Coze的自动优化功能则不同。Coze能基于
- 大小不足5M,轻量级PDF阅读工具
“你是否也遇见过这样的窘境:明明只需要打开查看几页内容,却要安装一个几十兆甚至上百兆的软件,等待半天才能加载完成,老旧电脑更是卡顿得让人失去耐心。直到我发现了SmartPDF,才明白原来一款纯粹的PDF阅读器可以如此轻巧高效。它像一把精准的手术刀,剔除了所有冗余功能,只留下最核心的阅读体验,却解决了日常使用中的诸多痛点。4.7M的体积,装得下所有阅读需求第一次看到SmartPDF的安装包时,我简直
- 为什么选择ER-GNSS/MINS-07?——低成本高精度的组合导航解决方案
导航技术的痛点:单一系统难以应对复杂环境无论是自动驾驶汽车、无人机巡检,还是精准农业、飞行记录仪,高精度、高可靠的导航都是核心需求。然而,传统导航技术各有短板:卫星导航(GNSS):信号易受遮挡(如城市峡谷、隧道),且易受干扰或欺骗。惯性导航(INS):自主性强,但误差随时间累积,几分钟后定位漂移。多源融合:组合导航的“智慧大脑”组合导航系统(GNSS/INS)通过多源传感器融合,结合卫星导航的长
- Char Studio 使用入门:高效构建企业级对话系统的实战指南
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人工智能产品经理语言模型自然语言处理架构
数字化浪潮推动下,企业与用户的交互模式正经历深刻变革,对话系统作为核心交互手段,其重要性日益凸显。然而,众多企业在构建对话系统时,却深陷诸多困境,难以自拔。一、开篇痛点场景:企业对话系统开发的典型困境企业在自行开发对话系统时,往往面临预算超支、周期漫长以及维护成本居高不下等问题。开发团队需要投入大量时间和精力进行底层技术架构的搭建,例如自然语言处理算法的研究、对话逻辑的设计等,这不仅消耗了大量的人
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量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战关键词:量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要:本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带,用小学生都能听懂的语言解释复杂概念,再通过手把手的TensorFlow实战案例,教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发,揭示深度学习如何像"超级分析
- 电线杆拉线智能警示装置的技术实现路径
李子圆圆
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目录前言一、光源选择与警示效率优化二、光导技术的场景适配性设计三、智能控制与低功耗技术方案四、安全与耐用性保障前言电线杆斜拉固定线作为保障输电线路稳定性的关键结构,其夜间可视性不足一直是安全防护的痛点。TLKS-PLSA-VII电线杆拉线智能警示装置通过激光与光导技术的创新融合,为这一问题提供了技术解决方案。一、光源选择与警示效率优化夜间警示的核心在于信号的精准传递,该装置选用660nm波段红色激
- 【DeepSeek实战】24、LangGraph完全指南:从入门到实战,构建复杂AI工作流
无心水
人工智能LangGraph教程多Agent协作框架LangGraph实战案例复杂AI逻辑实现DeepSeek实战AI工作流开发
引言:为什么LangGraph是AI工作流的“下一代引擎”?当你需要构建一个能处理循环逻辑的AI客服系统——比如“用户投诉未解决时自动转人工,解决后发送满意度调查”——传统的链式框架(如LangChain基础链)会显得力不从心:它们难以实现分支跳转、状态保存和循环执行。而LangGraph的出现,正是为了解决这一痛点。LangGraph是LangChain团队推出的AI工作流引擎,专为复杂业务逻辑
- Python协程从入门到精通:9个案例解析yield、gevent与asyncio实战
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Pythonpython开发语言协程并发yield生成器gerrnletgevent
引言痛点分析:传统多线程在高并发场景下的性能瓶颈。协程优势:轻量级、高并发、低资源消耗。本文目标:通过9个代码案例,系统讲解协程的核心技术和应用场景。目录引言1.协程基础:理解yield生成器1.1yield的暂停与恢复机制1.2生产者-消费者模型实战1.3双向通信:send()方法详解2.手动协程控制:greenlet进阶2.1greenlet的显式切换原理2.2多任务协作案例3.自动化协程:g
- 为什么HashMap选择红黑树而非AVL树?揭秘JDK的深度权衡
今天你慧了码码码码码码码码码码
JavaSE基础java开发语言
当你为HashMap的链表转红黑树机制赞叹时,是否曾疑惑:为什么是红黑树而不是更“平衡”的AVL树?这个看似简单的选择背后,是JDK开发团队在数据结构领域数十年的经验结晶。本文将用真实场景数据,彻底解析这个高频面试题的底层逻辑。一、痛点直击:链表性能崩溃的噩梦想象一个极端场景:恶意攻击者精心构造大量哈希冲突的key,使HashMap退化成超长链表。此时查询效率从O(1)暴跌至O(n)!JDK8的解
- 为什么真正理解 HashMap 的使用场景,能让你代码效率翻倍?(不止于原理!)
你是否曾写过这样的代码:为了找一个用户信息,遍历了整个用户列表?或者在需要快速存取配置项时,却纠结于该用List还是Properties?如果你还在为“如何高效存储和查找键值对”而烦恼,那么HashMap就是那把被你忽视的瑞士军刀。但仅仅知道HashMap的原理是远远不够的,选错场景,它甚至会成为内存泄漏的元凶。一、痛点直击:为什么你需要HashMap?不仅仅是“快”想象一下这些让你抓狂的场景:用
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
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A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
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...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
jinnianshilongnian
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
系统:centos 5.x
需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz
1.下载squid
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz
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- 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
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1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
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- 如何在Swift语言中创建http请求
shoothao
httpswift
概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
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