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- OpenHarmony解读之设备认证:解密流程全揭秘
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- 前端学习笔记:React.js中state和props的区别和联系
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- 深入TA-Lib:量化技术指标详解
深入TA-Lib:量化技术指标详解本文系统讲解TA-Lib技术指标分析,涵盖基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等,并结合Python代码与大数据、机器学习实战案例,助力读者掌握量化交易实战技巧。本文系统梳理了TA-Lib技术指标分析的核心内容,包括TA-Lib基础、数据处理、趋势与动量指标、均量线、布林线等关键技术指标分析方法,并结合Python代码示例与大数据、机器学习的融合实战案例
- 分布式系统中优化ELK日志采集性能
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GC(垃圾回收)相关知识一、常见的GC收集器SerialGCSerialGC是最基本的垃圾收集器,它是单线程的。在进行垃圾收集时,会暂停所有的用户线程,直到垃圾收集完成。它的工作过程比较简单,首先标记出所有的垃圾对象,然后将它们清除。例如,在一个小型的、对响应时间要求不高的Java应用程序中,如简单的命令行工具,SerialGC可以满足垃圾收集的需求。因为这种应用程序通常没有很高的并发要求,暂停用
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Java大视界--Java大数据机器学习模型在金融市场情绪指数构建与投资决策支持中的应用(339)引言:正文:一、Java构建的金融市场情绪数据采集与预处理体系1.1多源异构数据接入引擎1.2数据采集延迟测试报告1.3情绪数据预处理管道二、Java驱动的金融市场情绪指数构建模型2.1多维度情绪指数计算框架2.2情绪指数与投资决策的映射模型三、Java在金融投资决策支持中的实战应用3.1量化私募情绪
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RabbitMQ深度解析:从核心概念到实战应用引言:现代分布式系统的通信枢纽在当今复杂的分布式系统架构中,消息队列已成为不可或缺的基础组件。作为最受欢迎的开源消息代理之一,RabbitMQ以其可靠性、灵活性和跨平台能力赢得了广泛青睐。本文将全面剖析RabbitMQ的核心机制、工作模式及高级特性,帮助开发者掌握这一强大的异步通信工具。一、RabbitMQ核心概念解析1.1基本架构模型RabbitMQ
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Kafka深度解析:架构、原理与应用实践引言在现代分布式系统架构中,消息队列作为系统解耦、异步通信的核心组件发挥着至关重要的作用。而在众多消息队列解决方案中,ApacheKafka凭借其卓越的性能、高吞吐量和可靠性,已成为企业级数据管道的首选技术。本文将深入剖析Kafka的核心架构、工作原理以及实践应用,帮助开发者全面掌握这一强大的分布式消息系统。一、Kafka概述与核心概念1.1Kafka的诞生
- 深入理解红锁
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在构建高并发、高可用的分布式系统时,我们常常会遇到这样一个核心挑战:如何确保多个服务实例能够安全、有序地访问共享资源,避免竞态条件(RaceCondition)和数据不一致?传统单机环境下的锁机制(如Java的synchronized或ReentrantLock)在分布式场景下显得力不从心。于是,分布式锁应运而生,而基于Redis的分布式锁因其高性能和简单性而被广泛应用。然而,单节点Redis锁在
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Redis分布式锁深度剖析:从原理到高可用实践引言:分布式环境下的锁之殇在分布式系统中,共享资源互斥访问是保证数据一致性的核心挑战。传统单机锁(如synchronized)在跨进程场景下完全失效,这就是分布式锁的用武之地。Redis凭借其高性能、原子操作等特性,成为实现分布式锁的主流方案。本文将深入解析Redis分布式锁的实现原理、典型问题及工业级解决方案。一、分布式锁的本质要求1.1必须满足的核
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在单服务器web应用中,登录用户信息只需存在该服务的session中,这是我们几年前最长见的办法。而在当今分布式系统的流行中,微服务已成为主流,用户登录由某一个单点服务完成并存储session后,在高并发量的请求(需要验证登录信息)到达服务端的时候通过负载均衡的方式分发到集群中的某个服务器,这样就有可能导致同一个用户的多次请求被分发到集群的不同服务器上,就会出现取不到session数据的情况,于是
- C++ 11 Lambda表达式和min_element()与max_element()的使用_c++ lamda函数 min_element((1)
2401_84976182
程序员c语言c++学习
既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上CC++开发知识点,真正体系化!由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新如果你需要这些资料,可以戳这里获取#include#include#includeusingnamespacestd;boolcmp(int
- 算法学习笔记:17.蒙特卡洛算法 ——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
在计算机科学和数学领域,蒙特卡洛算法(MonteCarloAlgorithm)以其独特的随机抽样思想,成为解决复杂问题的有力工具。从圆周率的计算到金融风险评估,从物理模拟到人工智能,蒙特卡洛算法都发挥着不可替代的作用。本文将深入剖析蒙特卡洛算法的思想、解题思路,结合实际应用场景与Java代码实现,并融入考研408的相关考点,穿插图片辅助理解,帮助你全面掌握这一重要算法。蒙特卡洛算法的基本概念蒙特卡
- 分布式学习笔记_04_复制模型
NzuCRAS
分布式学习笔记架构后端
常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中,数据通常需要被分布在多台机器上,主要为了达到:拓展性:数据量因读写负载巨大,一台机器无法承载,数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡,达到灵活的横向拓展高容错&高可用:在分布式系统中单机故障是常态,在单机故障的情况下希望整体系统仍然能够正常工作,这时候就需要数据在多台机器上做冗余,在遇到单机故障时能够让其他机器接管统一的用户体验:如果系统客户端分布
- 算法学习笔记:15.二分查找 ——从原理到实战,涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
呆呆企鹅仔
算法学习算法学习笔记考研二分查找
在计算机科学的查找算法中,二分查找以其高效性占据着重要地位。它利用数据的有序性,通过不断缩小查找范围,将原本需要线性时间的查找过程优化为对数时间,成为处理大规模有序数据查找问题的首选算法。二分查找的基本概念二分查找(BinarySearch),又称折半查找,是一种在有序数据集合中查找特定元素的高效算法。其核心原理是:通过不断将查找范围减半,快速定位目标元素。与线性查找逐个遍历元素不同,二分查找依赖
- php 高并发下日志量巨大,如何高效采集、存储、分析
贵哥的编程之路(热爱分享 为后来者)
PHP语言经典程序100题php开发语言
1.问题背景高并发系统每秒产生大量日志(如访问日志、错误日志、业务日志等)。单机写入、存储、分析能力有限,容易成为瓶颈。需要支持实时采集、分布式存储、快速检索与分析。2.主流架构方案一、分布式日志采集架构[应用服务器(PHP等)]|v[日志采集Agent(如Filebeat、Fluentd、Logstash)]|v[消息队列/缓冲(如Kafka、Redis、RabbitMQ)]|v[日志存储(如E
- 数字孪生技术为UI前端注入新活力:实现产品设计的沉浸式体验
ui设计前端开发老司机
ui
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言:从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度,当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
- RocketMQ 之死信队列
firepation
RocketMQrocketmq
在分布式消息系统中,消息的可靠传递和处理至关重要。然而,由于各种原因(如消息处理失败、消费超时等),一些消息可能无法被正常消费。这些无法被消费的消息如果不加以处理,会影响系统的稳定性和数据一致性。为了解决这一问题,RocketMQ提供了死信队列(DeadLetterQueue,DLQ)机制。本文将深入探讨RocketMQ的死信队列,包括其实现原理、应用场景以及使用示例。什么是死信队列?死信队列是一
- OKHttp3源码分析——学习笔记
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源码相关Okhttp源码解析读书笔记httpclientcache
文章目录1.HttpClient与HttpUrlConnection的区别2.OKHttp源码分析使用步骤:dispatcher任务调度器,(后面有详细说明)Request请求RealCallAsyncCall3.OKHttp架构分析1.异步请求线程池,Dispather2.连接池清理线程池-ConnectionPool3.缓存整理线程池DisLruCache4.Http2异步事务线程池,http
- 提升企业级数据处理效率!TDengine 四个集群优化点详解
TDengine (老段)
TDengine运维大数据数据库物联网时序数据库服务器运维tdengine
为了帮助企业更好地进行大数据处理,我们在此前TDengine3.x系列版本中进行了几项与集群相关的优化和新功能开发,以提升集群的稳定性和在异常情况下的恢复能力。这些优化包括clusterID隔离、leaderrebalance、raftlearner和restorednode。本文将对这几项重要优化进行详细阐述,以解答企业在此领域的疑问,并帮助大家更好地应对相关挑战。clusterID隔离问题fi
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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{
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switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文