- C++和Python实现SQL Server数据库导出数据到S3并导入Redshift数据仓库
weixin_30777913
c++python数据库数据仓库sqlserver
用C++实现高性能数据处理,Python实现操作Redshift导入数据文件。在VisualStudio2022中用C++和ODBCAPI导出SQLServer数据库中张表中的所有表的数据为CSV文件格式的数据流,用逗号作为分隔符,用双引号包裹每个数据,字符串类型的数据去掉前后的空格,数据中如果包含双引号,则将一个双引号替换为两个双引号,创建gzip压缩文件,输出数据流写入到gzip压缩文件包中的
- 从腾讯云数据仓库TCHouse安全地转移数据到AWS Redshift
weixin_30777913
数据仓库腾讯云云计算pythonaws
实现从AWSDirectConnect连接到腾讯云数据仓库TCHouse-P、TCHouse-C或TCHouse-D,然后使用AWSGlue读取数据并在AWSRedshift中创建对应表并复制数据,需要按照以下步骤进行操作:网络连接设置AWSDirectConnect配置:在AWS管理控制台中,创建一个DirectConnect连接到你的本地网络或腾讯云所在的网络环境。配置虚拟接口(VIF),确保
- 【智慧水务】二供数仓功能架构
大雨淅淅
物联网网络人工智能
目录一、数据采集层(一)设备数据采集(二)水质数据采集(三)用户数据采集二、数据传输层(一)有线传输(二)无线传输三、数据存储层(一)原始数据存储(二)数据仓库存储四、数据分析层(一)实时数据分析(二)历史数据分析(三)预测性分析五、数据展示层(一)可视化界面(二)移动端应用六、系统管理层(一)用户权限管理(二)数据备份与恢复(三)系统维护与升级一、数据采集层(一)设备数据采集传感器数据:在二次供
- hive视图与物化视图使用详解
达达玲玲
hivehadoop数据仓库大数据
Hive视图和物化视图都是在数据仓库中处理数据的概念。下面对Hive视图和物化视图进行详细解释:Hive视图:1.Hive视图是一个逻辑表,它是对基础表的查询结果的引用,被视为一个新表。2.视图可以简化复杂查询,隐藏复杂的逻辑,并将查询重用。3.视图不存储数据,而是在查询时动态地返回结果。4.视图可以基于单个表或多个表创建,也可以对其他视图创建。Hive视图的使用方式:1.创建视图:```sqlC
- 数据分析中的上钻、下钻、切片和切块
贾斯汀玛尔斯
数据治理数据湖hadoop数据分析数据挖掘
“上钻”、“下钻”、“切片”、“切块”是数据分析和数据展示中的常见概念,尤其是在处理多维数据或数据仓库时。以下是每个术语的解释:上钻(DrillUp):这是指从数据的更详细层级上升到更概括的层级。比如,假设你有一个按时间划分的销售数据,当前在查看按月的销售情况,通过上钻,你可以切换到按季度或年度查看整体情况。这个过程让你可以从详细数据中抽象出更高层次的趋势或概览。下钻(DrillDown):这是指
- 破解数据模型相似度计算难题:为数据应用清障
秉寒
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引言在数字化浪潮下,数据仓库和数据湖已成为企业数据管理的核心基础设施。然而,随着它们在公司运营中服役时间的增长,一个棘手的问题逐渐浮现:相似的数据模型如雨后春笋般涌现,字段属性重复度常常高达80%以上。这不仅造成了数据冗余,还让用户在海量的数据模型中迷失方向,使用体验大打折扣。本文将提出一种计算数据模型相似度的方案,助力企业解决这一难题。问题剖析数据模型的相似性问题,本质上源于企业数据架构缺乏统一
- 大数据平台建设整体架构设计方案
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
《大数据平台建设整体架构设计方案》关键词:大数据平台、分布式存储、分布式计算、数据仓库、数据湖、数据安全、数据质量管理、数据治理、数据挖掘、机器学习、图计算、自然语言处理、Hadoop、Spark、Flink、项目规划、运维管理、最佳实践。摘要:本文将深入探讨大数据平台建设整体架构设计方案,从概述与核心概念、技术栈、建设实践、运维管理以及经验展望等多个方面进行详细阐述。通过梳理大数据平台的核心组成
- 【数仓】数据仓库高频面试题题英文版(1)
和风与影
面试数据仓库
今天更新数据仓库高频面试题英文版,分为三个部分。下面是第一部分。音频文件点击下方获取。【数仓】数据仓库高频面试题题英文版(1)【数仓】数据仓库高频面试题题英文版(2)【数仓】数据仓库高频面试题题英文版(3)WhatisDataWarehouse?Datawarehousing(DW)isamethodofgatheringandanalysingdatafrommanysourcesinord
- 低代码系统-产品架构案例介绍、伙伴云(十)
露临霜
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下面介绍的是伙伴云的零代码平台,伙伴云有类似于在线Excel的产品,下面介绍的是零代码产品。依旧是从下至上,从左至右的顺序。开发层应用搭建层面,这里包括的系统架构层面以及底层的技术架构层。可以看到没有提到国产化能力的。但是有数据仓库,也就是能对数据进行管理、加工、和对接。主要是为了在用户视图查看时进行不同纬度的数据展示,比如:大屏展示、报表、甘特图展示等此外,流程是对接的标准BPMN的路程,可以做
- 探秘数据仓库新势力:网络建模
秉寒
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引言在数据如洪流般奔涌的时代,数据仓库作为企业数据管理和分析的核心枢纽,其建模技术也在不断革新。传统的数据仓库建模方式,如星型模型、雪花模型,曾为企业的数据组织和分析立下汗马功劳,但随着业务的日益复杂和数据关系的千变万化,它们逐渐显露出一定的局限性。而网络建模作为数据仓库领域的新名词,正以其独特的魅力和强大的功能,成为数据仓库技术发展的新方向。网络建模:打破传统的枷锁传统建模的局限传统的数据仓库建
- Hive数据仓库中的数据导出到MySQL的数据表不成功
sin2201
出错问题数据仓库hivemysql
可能的原因:(1)没有下载flume和sqoop(2)权限问题:因为MySQL数据库拒绝了root用户从hadoop3主机的连接请求,root用户没有从hadoop3主机进行连接的权限解决:通过MySQL的授权命令来授予权限mysql>GRANTALLPRIVILEGESONsqoop_weblog.*TO'root'@'hadoop3'IDENTIFIEDBY'2020';QueryOK,0ro
- Hive面试题汇总
大数据侠客
hive相关问题汇总及解决hivehadoop数据仓库面试
Hive定义Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种
- 数据仓库面试题集锦(附答案和数仓知识体系)
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15、为什么需要数据仓库建模?16、数据仓库建模方法有哪些?17、数仓架构为什么要分层?光阴似箭,岁月如刀。小编已经从刚毕业时堤上看风的白衣少年,变成了一个有五年开发经验的半老程序员。五年——是一个非常重要的时间节点,意味你见过很多套技术构架,学过很多技术组件,写过很多行代码,有了自己的技术理解、知识体系和编码风格。这个时候我们对待技术的态度已经从扩宽广度,慢慢转变成沉淀深度为主了。也是刚刚面试了
- “选择最佳数据库解决方案:MySQL、SQL Server 和 PostgreSQL 的比较与实际应用指南“
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目录典型中高端数据库服务器硬件配置CPU内存存储网络操作系统不同数据库系统在上述硬件上的性能表现MySQLPostgreSQLSQLServer具体硬件配置示例示例配置1:中小型Web应用示例配置2:复杂查询和事务处理示例配置3:企业级数据仓库和分析其他优化建议典型中高端数据库服务器硬件配置CPU型号:IntelXeon或AMDEPYC系列核心数:8至32个物理核心(多线程,通常2倍的逻辑核心)主
- 【面试宝典】10道数据仓库高频题整理(附答案背诵版)
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面试宝典数据仓库面试数据仓库职场和发展
1.简述数据仓库架构?数据仓库架构是数据仓库系统的基础结构,它定义了数据从来源到最终用户如何流动和转换的过程。数据仓库架构通常包括以下几个主要部分:数据源:数据源可以是各种类型的系统,如关系数据库、文件系统或在线事务处理系统。这些源头包含了企业运营中产生的原始数据。数据抽取、转换和加载(ETL):这是数据仓库的核心部分。数据从原始数据源抽取出来,经过清洗(去除不一致性和错误)、转换(转换为适合分析
- 数据仓库基础常见面试题
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1.数据仓库是什么数据仓库(DataWarehouse)是一个面向主题的、集成的、非易失的、随时间变化的数据集合,用于支持企业的管理决策。它不同于传统的操作型数据库,后者主要用于处理日常业务交易和实时查询,而数据仓库则侧重于对历史数据的整合、分析和挖掘2.数据仓库和数据库有什么区别数据来源和处理方式不同:数据库通常用于存储、管理和查询交易数据,而数据仓库则是用于处理分析性查询的数据。数据仓库通
- 2024年大数据最全数据仓库|数据库面试题总结_面试题 数据仓库
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这里值得注意的是不要想着为每个字段建立索引,因为优先使用索引的优势就在于其体积小。索引有哪几种类型?主键索引:数据列不允许重复,不允许为NULL,一个表只能有一个主键。唯一索引:数据列不允许重复,允许为NULL值,一个表允许多个列创建唯一索引。可以通过ALTERTABLEtable_nameADDUNIQUE(column);创建唯一索引可以通过ALTERTABLEtable_nameADDUNI
- Apache Doris主要应用场景和一些实际案例
临水逸
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ApacheDoris是一个现代化的分布式分析型数据库,具备高性能、实时性和高并发性等特点,被广泛应用于多种场景。以下是Doris的主要应用场景和一些实际案例。应用场景1.实时数据分析数据流处理:Doris可以实时ingest(引入)和分析数据流,适用于监控系统、实时用户行为分析等场景。实时仪表盘:Doris适用于构建实时可视化仪表盘,为运营和业务决策提供实时数据支持。2.数据仓库OLAP(在线分
- 解决redux中state更新是异步的问题
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前端reactredux
在开发的过程中突然发现了一个非常诡异的问题,伪代码如下:this.props.dispatch(updateData(value))//1console.log(this.props.data)//2状态没有更新setTimeout(()=>//3状态发生了更新)于是猜想redux执行action应该是同步的,但是reducer中将新状态返回更新store数据仓库的过程应该是异步的.所以当上面1处
- 使用Airbyte实现数据集成的详细指南
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Airbyte是一个功能强大的数据集成平台,专门用于从API、数据库和文件构建到仓库和数据湖的ELT(Extract,Load,Transform)管道。凭借庞大的ELT连接器目录,Airbyte为数据仓库和数据库提供了广泛的支持。本文将详细介绍如何安装和使用Airbyte,特别是在Python环境中利用langchain-airbyte库进行数据集成。技术背景介绍在现代数据驱动的应用中,数据集成
- Azure数据分析Power BI
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#Azureazure数据分析microsoft服务器运维面试面试云计算
Azure数据分析PowerBI一、PowerBI简介二、PowerBI如何匹配角色三、PowerBI构建基块四、使用PowerBI服务一、PowerBI简介MicrosoftPowerBI是一系列的软件服务、应用和连接器,这些软件服务、应用和连接器协同工作,将不相关的数据源转化为合乎逻辑、视觉上逼真的交互式见解。不管你的数据是简单的MicrosoftExcel工作簿,还是基于云的数据仓库和本地混
- 【面试系列】DevOps工程师高频面试题及详细解答
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全网最全IT公司面试宝典面试devops职场和发展
欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!欢迎订阅相关专栏:公众号:野老杂谈⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典:收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来:详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️全流程数据技术实战指南:全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程,掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。文章目录常见的初级面试题1.什
- 基于MRS-Hudi构建数据湖的典型应用场景介绍
华为云技术精粹
云计算华为云
一、传统数据湖存在的问题与挑战传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化。虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题:问题一:不支持事务由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误。为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写
- MDX语言的语法
沈霁晨
包罗万象golang开发语言后端
MDX(MultidimensionalExpressions)语言是一种用于多维数据库的查询语言,广泛应用于微软的SQLServerAnalysisServices(SSAS)中。MDX的设计初衷是为了对多维数据进行复杂的查询和分析,尤其是在数据仓库和商业智能领域。本文将从MDX的基础知识、语法结构、常用函数以及实际应用等多方面进行详细探讨。一、MDX语言的基础知识MDX语言的核心是对多维数据集
- 数据仓库,数据集市介绍
铜锣湾扛把子-数据
数据仓库数据仓库大数据hive
文章目录定义四大特征面向主题数据仓库中数据和传统数据库中数据的不同之处:每个主题所需要的数据存储集成的非易失随着时间不断变化的数据集市定义数据仓库是一个面向主题的,集成的,非易失性的且随时间变化的数据集合,用于支持管理人员的决策。四大特征面向主题的,集成的,非易失性,随时间不断变化的面向主题主题:特定的数据分析领域与目标(就是业务需求模块,比如用户模块,支付模块等)面向主题:为特定的数据分析领域提
- 如何建设和维护数据仓库:深入指南
数据库数据库开发
摘要数据仓库是企业数据管理的核心,它不仅支持决策制定,还能提供深入的数据分析。本文将详细介绍如何从零开始建设和维护一个高效、可靠的数据仓库,涵盖设计、实施、监控和优化的全过程。通过具体的代码示例和最佳实践,帮助读者深入理解数据仓库的构建和管理。引言数据仓库是企业数据管理的心脏,它集中存储和管理来自不同来源的数据,支持复杂的查询和分析。随着数据量的爆炸性增长,如何高效地建设和维护数据仓库成为企业面临
- 批量作业调度、数据挖掘,这几款应该是今年 “最值得推荐” 的ETL工具了
加菲盐008
taskctlKettlekettleetl批量作业调度数据挖掘taskctl
工具传送门:Taskctl商业付费版(付费)TaskctlWeb商业免费版(永久免费)Kettle(开源免费)Datastage(付费)ETL是数据仓库中的非常重要的一环,是承前启后的必要的一步。ETL负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成,最后加载到数据仓库或数据集市中,成为联机分析处理、数据挖掘的基础。下面给大家介绍一下什么是ETL以及
- oracle goldengate from mongodb to oracle的实时同步
夹心饼2024
数据库运维案例分享oraclemongodb数据库
oraclegoldengatefrommongodbtooracle的实时同步近期因公司项目需要,需要将mongodb数据同步到oracle数据库,由于第一次接触到mongodb数据库同步到Oracle的项目,故没有主动获取数据,而且让对方工程师把mongodb数据同步到我方的mongodb数据库,为此新建了一个mongodb数据库。我方工程师把mongodb数据库同步到doris数据仓库。考虑
- 面试经验分享-回忆版某小公司
兔子宇航员0301
数据开发面经分享面试经验分享职场和发展
说说你项目中数据仓库是怎么分层的,为什么要分层?首先是ODS层,连接数据源和数据仓库,数据会进行简单的ETL操作,数据来源通常是业务数据库,用户日志文件或者来自消息队列的数据等中间是核心的数据仓库层,可以细分为DWD,DIM,DWS层。首先是DWD层主要负责对数据进行进一步测清洗规范化的操作,但是应该尽可能保持和ODS层相同的数据粒度,可以通过维度退化等方式,将维度表退化为事实表例如下单表,减少关
- 一文读懂数据仓库构建流程(超详细)
嗨皮一会吧
数仓构建数据仓库
相信大家都知道数仓分层架构(ods、dwd、dim、dws等)。但是面对一个从0开始的数仓,我们难免会有一个疑问,应该如何去构建各层,以及数仓规划中要有哪些事实表和维度表,这个理论依据从何而来呢,相信大家看完本篇文章,可以在搭建数仓的时候有一个理论依据。1、数仓构建整体流程数仓构建核心图:我们可以发现其实数据开发占比整个数仓构建流程只是很小的部分,只要我们将前期的数据调研,各种数仓模型设计好,剩下
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla