- 【Python基础】15 Python并发编程进阶
智算菩萨
python人工智能
在现代软件开发中,随着多核处理器的普及和网络应用的复杂化,并发编程已经成为提升程序性能的关键技术。Python作为一门优雅且强大的编程语言,提供了多种并发编程方案,包括多线程、多进程和异步编程。然而,很多开发者在面对具体场景时,往往不知道该选择哪种方案,或者对这些技术的底层原理缺乏深入理解。本文将深入探讨Python并发编程的三大核心技术,从底层原理到实际应用,通过详实的案例分析帮助读者掌握在不同
- 服务器异常宕机或重启导致 RabbitMQ 启动失败问题分析与解决方案
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RabbitMQ服务器rabbitmq宕机启动失败
服务器异常宕机或重启导致RabbitMQ启动失败问题分析与解决方案一、深度故障诊断与解决方案1.权限配置不当故障2.端口占用故障3.数据目录残留故障二、故障类型对比与诊断矩阵三、完整恢复流程(10步法)四、风险规避与最佳实践️数据保护策略预防性配置五、高级故障排除技巧诊断工具集容器特有故障处理容器维护命令速查主机与容器方案对比总结⚡快速恢复决策树六、总结当服务器异常宕机或重启后,RabbitMQ启
- [精选] 2025最新MySQL和PostgreSQL区别、迁移、安全、适用场景全解析
猫头虎
数据库技术专区#MySQL专栏#PostgreSQL专栏mysqlpostgresql安全运维云原生数据库容器
[精选]2025最新MySQL和PostgreSQL区别、迁移、安全、适用场景全解析在当前的数据库技术领域,MySQL和PostgreSQL作为两大主流数据库,拥有各自独特的优势和应用场景。随着技术的不断演进,特别是2025年的最新动态和趋势,两者在功能、迁移、性能、安全性等方面都有了一定的变化和优化。因此,本文将通过详细的对比和分析,帮助初学者更好地理解这两种数据库,帮助你做出选择,或者顺利进行
- 从 TCP/IP 协议栈角度深入分析网络文件系统 (NFS)
一、引言:NFS与TCP/IP的关系概述网络文件系统(NetworkFileSystem,NFS)是一种分布式文件系统协议,允许客户端通过网络访问远程服务器上的文件系统,就像访问本地文件系统一样。NFS是SunMicrosystems在20世纪80年代开发的,旨在提供一种透明的、与平台无关的文件共享机制。从设计理念来看,NFS的核心目标是"消除本地文件和远程文件之间的区别",使用户能够像操作本地文
- mbuf 全面分析:从概念到应用的深度解析
一、mbuf基础概念与原理1.1mbuf的定义与基本原理mbuf(memorybuffer,内存缓冲区)是一种高效的内存管理机制,主要用于存储和处理网络数据包及其他需要临时存储的数据。它最初由BSD(BerkeleySoftwareDistribution)操作系统引入,并在后续的网络处理框架中得到广泛应用,特别是在高性能网络数据处理领域,如DPDK(DataPlaneDevelopmentKit
- 音视频会议服务搭建(设计方案-两种集成方案对比)-03
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流媒体websocket音视频webrtcgolang音视频gonode.jswebrtcc++redismysql
前言在开始计划之前,查阅了不少资料。一种方案是Go层做信令业务,nodejs层来管理和mediasoup的底层交互,通过客户端去调用Go层;第二种方案是客户端直接调用nodejs层来跟mediasoup去交互;最终,当然不出意料的选择了项目复杂的构建方案,为性能去考虑。EchoMeet架构方案对比分析1.两种架构方案概览方案A:Go+Node.js双系统架构(当前方案)前端Vue3+mediaso
- 深入解析React性能优化三剑客:React.memo、useMemo与useCallback
目录渲染机制基础React的渲染流程解析组件重渲染的根本原因性能优化的核心目标React.memo深度解析组件级缓存原理浅比较机制详解自定义比较函数实现useMemo核心技术值缓存机制剖析引用稳定性控制复杂计算场景实战useCallback终极指南函数缓存本质闭包陷阱解决方案事件处理最佳实践三者的黄金组合联合使用场景分析性能优化效果对比常见误区与反模式性能监控方法论ReactDevTools实战技
- NUMA 架构科普:双路 CPU 系统是如何构建的?
NUMA(Non-UniformMemoryAccess,非一致性内存访问)是一种用于多处理器系统的内存架构设计,主要应用于服务器、工作站和高性能计算(HPC)领域。它的核心特点是不同CPU访问不同内存区域的速度不一致,这与传统的UMA(UniformMemoryAccess,一致性内存访问)架构不同。1.NUMA的物理结构(1)双路CPU系统的硬件组成在典型的双路(2P)服务器主板上,会有:2颗
- 冒泡排序的基本思想、基本操作、代码实现以及性能分析总结
第1缕阳光
算法数据结构排序算法c++
冒泡排序1,基本思想将待排序的元素进行两两比较,如果存在逆序,就对其进行交换操作,直到所有的元素的顺序都排好。2,基本操作对于待排序序列中的n个元素,第i趟冒泡排序从1到n-i+1依次比较相邻两个记录的大小,如果存在逆序关系,就交换;最后在这从1到n-i+1个元素中,最大(我们默认排序结果为从小到大)的元素被交换到第n-i+1的位置。可以看出,在第i趟排序时前n-i+1个元素是处于无序状态,第n-
- [学习]M-QAM的数学原理与调制解调原理详解(仿真示例)
M-QAM的数学原理与调制解调原理详解QAM(正交幅度调制)作为现代数字通信的核心技术,其数学原理和实现方法值得深入探讨。本文将分为数学原理、调制解调原理和实现要点三个部分进行系统阐述。文章目录M-QAM的数学原理与调制解调原理详解一、数学原理二、调制原理三、解调原理四、实现要点五、16QAM的Python仿真实现5.1完整仿真代码5.2关键代码解析5.3仿真结果分析六、性能优化方向七、MATLA
- 为什么YashanDB适合中小企业?成本效益分析
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在中小企业的运营中,有效的数据管理和访问是确保业务顺利进行的关键。然而,许多企业在选择合适的数据库时,面临着如何在性能与成本之间取得平衡的挑战。选择一个高效、经济的数据库系统至关重要,这不仅关系到数据的存储和查询效率,还影响到企业长远的经营成本与风险应对能力。YashanDB作为一款新兴的开源数据库,无疑是中小企业在寻找强大功能与高性价比解决方案时的理想选择。数据库体系架构与部署选项YashanD
- 什么是YashanDB?深入解析企业级数据库解决方案
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在现代企业数据管理中,数据库技术面临着多个挑战,包括性能瓶颈、数据一致性以及高可用性等问题。随着数据量的激增和应用需求的多样化,传统数据库架构逐渐显示出其局限性。在此背景下,YashanDB作为一种新兴的企业级数据库解决方案,凭借其独特的架构和高效的数据处理能力受到越来越多企业的青睐。本文将深入探讨YashanDB的核心技术及其在企业级应用场景中所带来的优势,帮助开发人员及数据库管理员更好地理解这
- YashanDB的事务处理特性
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在数据库技术领域,事务处理是保障数据完整性和一致性的重要机制。尤其在高并发环境下,如何有效管理多个事务对数据的访问和修改,是许多数据库系统面临的挑战。在此背景下,YashanDB作为一款具备高性能、高可用性特性的数据库,提供了先进的事务处理特性来应对这一挑战。本文旨在深入探讨YashanDB的事务处理特性,帮助读者理解其设计原理和优势。事务ACID特性YashanDB的事务遵循ACID原则,这四个
- 企业如何有效评估YashanDB的实施效果
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随着数据不断增长和业务需求的变化,企业在数据库系统的选择和实施上面临诸多挑战,例如性能瓶颈、数据一致性等问题。YashanDB作为一种新兴的数据库技术,具备高性能、高可用性与可扩展性,吸引了许多企业的关注。然而,如何评估其实施效果,以及是否真正能推动企业业务发展,是IT决策者亟需解决的问题。本文将围绕YashanDB的实施效果评估方法展开探讨,帮助技术人员和企业管理者从技术角度深入理解这一过程及其
- 企业为什么选择YashanDB数据库?七大核心优势解析
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在快速发展的信息化时代,企业在选择数据库时面临许多挑战,包括性能瓶颈、数据一致性、可扩展性和高可用性等。随着数据量的不断增长,传统数据库难以满足日益增长的需求,企业需要一种更为高效、稳定的解决方案。YashanDB数据库凭借其独特的体系架构和丰富的功能逐渐崭露头角,成为企业数据存储和管理的优选平台。本文旨在深入剖析YashanDB的七大核心优势,帮助读者更好地理解其价值。高性能YashanDB采用
- 企业如何选择合适的YashanDB数据库部署策略
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在当今数据驱动的商业环境中,企业面临着多种数据库技术选择,如何满足对性能、可用性和扩展性的高要求成为了一项重要挑战。尤其是在高并发、高可用性和性能优化等方面,企业必须在数种数据库部署策略中做出明智选择。YashanDB作为一款高性能数据库,提供了多种部署选项,如单机部署、分布式集群部署和共享集群部署。本文将深入分析这些部署策略的技术原理及其适用场景,帮助企业根据自身需求选择最合适的YashanDB
- 企业如何利用YashanDB提升系统稳定性
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在现代多变的商业环境中,企业面临着信息处理能力的诸多挑战,如系统崩溃、数据丢失等。为应对这些挑战,提升数据库系统的稳定性显得尤为重要。YashanDB作为一款先进的分布式数据库,凭借其独特的架构和技术特性,能够为企业提供更为可靠的系统稳定性保障。本文将深入分析YashanDB提升系统稳定性的核心技术点及其优势。核心技术点高可用性架构YashanDB支持多种部署模式,如单机主备部署、分布式集群部署以
- 企业如何构建基于YashanDB的数据分析系统
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随着大数据时代的到来,企业面临的一个核心技术问题是如何有效、快速地进行数据分析以指导决策。一个重要的性能瓶颈在于数据库的查询速度和存储结构的设计。尤其在处理海量数据时,如何在保证数据查询性能的同时确保数据的准确性和完整性,这问题显得尤为重要。YashanDB作为一个高性能的数据库系统,通过其独特的体系架构和强大的数据存储及访问机制,为企业构建高效的数据分析系统提供了可靠的技术支持。YashanDB
- YashanDB数据库安装流程和配置指南
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在现代数据库技术中,企业面临着诸多挑战,包括性能瓶颈、数据一致性问题、数据安全性等。YashanDB作为一款新兴数据库,凭借其高性能、高可用性和灵活的配置选项,为企业提供了可靠的数据管理解决方案。本文旨在深入探讨YashanDB数据库的安装流程和配置指南,帮助用户快速上手并有效配置数据库环境。YashanDB数据库安装流程准备环境在安装YashanDB之前,需要提前准备好环境。具体包括:确保操作系
- 从入门到精通:YashanDB数据库学习指南
数据库
在现代的数据库技术领域,性能瓶颈和数据一致性问题是开发人员和数据库管理员(DBA)面临的重要挑战。随着数据量的激增和对实时分析的需求上升,如何有效管理和利用数据库显得尤为重要。YashanDB作为一款新兴数据库,提供了一系列功能以应对这些挑战,适合希望深入理解数据库体系结构的开发者和DBA。本文旨在提供一份全面的YashanDB学习指南,内容涵盖系统架构、核心功能,并为实际应用提供具体建议,使读者
- 10倍速开发!飞算JavaAI实战:5分钟生成SpringCloud完整工程
LCG元
工具Python深度学习人工智能springcloudspring后端
目录一、颠覆性架构设计二、5分钟生成实战步骤1:定义服务架构(YAML配置)步骤2:执行AI生成命令(Python驱动)步骤3:验证生成结果(终端操作)三、双流程图解析横向对比:传统开发vsAI生成纵向核心流程四、量化性能对比五、生产级部署方案安全审计实现高可用部署架构六、技术前瞻性分析七、附录:完整技术图谱传统SpringCloud工程搭建平均耗时8小时,而使用飞算JavaAI只需5分钟,开发效
- 时序数据库 TDengine × Node-RED:连接你的“数”与“控”
数据库sql
在工业场景中,我们经常会遇到这样的需求:设备数据上来之后,既要能存、能查,还希望能实时触发告警、控制现场设备。但如果从头写程序、配接口,成本不低、周期也长。这时候,一款能低代码快速串起“采集-存储-分析-控制”全流程的工具,往往能省下不少力气。现在,时序数据库TDengine与Node-RED正式打通,二者结合可为工业IoT打造一套真正“开箱即用”的全栈式解决方案。从毫秒级数据写入,到实时查询,再
- AI+大数据:社交网络分析在金融风控中的完整流程
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶人工智能大数据ai
AI+大数据:社交网络分析在金融风控中的完整流程关键词:AI、大数据、社交网络分析、金融风控、完整流程摘要:本文详细讲述了在金融风控领域运用AI和大数据进行社交网络分析的完整流程。通过通俗易懂的语言,从背景知识入手,解释核心概念,阐述算法原理,分享项目实战经验,探讨实际应用场景,推荐相关工具资源,展望未来发展趋势与挑战,旨在让读者全面了解这一复杂技术在金融风控中的应用。背景介绍目的和范围我们的目的
- JVM GC学习记录
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JVMGCjvm学习javaGC
垃圾标记算法:引用计数:解决不了垃圾对象循环引用问题。root扫描(可达性分析):从根对象(线程、main函数、静态变量、常量)扫描。三色标记:黑:其下所有子树,引用均被标记完成,是存活的最终状态。灰:其下所有子树,但引用的对象尚未完全检查,是存活的过渡状态。白:对象未被标记,默认初始状态,标记结束后仍为白色的对象将被回收。标记时会STW扫描根节点,然后标记线程与业务线程并行存在;会产生情况2,业
- 大规模分布式数据库读写分离架构:一致性、可用性与性能的权衡实践
目录1引言:数据库架构的核心三角2原创架构设计2.1读写分离系统架构2.2读写核心流程3企业级实现代码3.1Python路由服务核心代码3.2TypeScript复制状态监控3.3Kubernetes部署YAML示例4性能对比量化分析5生产级部署与安全方案5.1高可用部署架构5.2安全审计方案6技术前瞻性分析6.1演进路线图6.2关键趋势解读7附录:完整技术图谱结论1引言:数据库架构的核心三角在大
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型技术教程
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 处理私有方法模拟的深度解析
悟能不能悟
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核心问题分析模拟私有方法的挑战在于:测试框架无法直接访问私有方法通过反射强制访问会破坏封装性暴力修改方法可见性不是良好实践需要保持测试代码的健壮性推荐解决方案方案一:重构代码(最佳实践)这是最推荐的方式,通过重构代码改善设计://重构前:包含私有方法的类publicclassA{publicStringa(){returnprocessResult(b());}privateStringb(){/
- contenteditable网页富文本编辑无法选中图片
专注VB编程开发20年
前端javascripthtml5
在contenteditable的编辑区中,图片()默认无法直接通过鼠标点击选中,这是由其底层实现机制决定的。核心原因和解决方法如下:原因分析焦点机制的差异contenteditable区域的光标(Selection)默认聚焦在文本节点上。当区域包含非文本元素(如图片)时,浏览器不会自动将这些元素视为可被光标直接捕获的“可编辑单元”34。点击图片时,光标实际落在图片相邻的文本位置而非图
- 虚拟直播电商的治理挑战与优化策略研究
罗伯特之技术屋
人工智能与智能系统专栏人工智能大数据
摘要:虚拟直播电商是以虚拟技术为推手的直播带货新模式,拓展了直播电商品牌参与数字经济竞争的广度。通过深入分析虚拟直播电商发展特征和应用前景,剖析以技术全覆盖引领的虚拟直播场景、以虚拟数字人带动的虚拟直播人物、以元宇宙概念激活的独立虚拟直播电商等类型及对应发展逻辑,将当前虚拟直播电商发展过程中面临的治理挑战解构为思维、平台、环境、媒介和机制五个构成要素,相应提出引导伦理规制、明确应用边界、完善协同机
- 自动上报数据报表方案和实施避坑指南
Alex艾力的IT数字空间
javaintellij-ideaspringboot数据库架构架构小程序集成测试
一、方案设计系统架构设计采用分层架构:数据采集层→数据处理层→报表生成层→分发展示层(参考数据采集流程&系统架构设计)核心模块组成自动化采集模块(API/数据库/文件接口)智能清洗转换模块(数据治理规则引擎)可视化报表生成模块(模板引擎+动态计算)定时调度与监控模块(任务队列+异常预警)二、实施阶段1:需求分析与规划业务需求确认确定报表类型(日报/周报/月报)识别关键指标(销售额、库存周转率等)明
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
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1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>