- Python 算法交易秘籍(五)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:zh.annas-archive.org/md5/010eca9c9f84c67fe4f8eb1d9bd1d316译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:算法交易-实际交易现在我们已经建立了各种算法交易策略,并成功地进行了令人满意的回测,并在实时市场中进行了纸上交易,现在终于到了进行实际交易的时候了。实际交易是指我们在真实市场小时内用真钱执行交易策略。如果您的策略在回测和纸上交易
- 常见Linux命令
程序员 小柴
后端工程化linux服务器运维
第八章常见Linux命令学习目标1熟练文件目录类命令2熟悉用户管理命令3熟悉组管理命令4熟练文件权限命令5熟悉搜索查找类命令6熟练压缩和解压缩命令7熟练进程线程类命令8了解磁盘分区类命令第一节文件目录类命令(1)pwd打印当前目录的绝对路径(printworkingdirectory)基本语法pwd(功能描述:显示当前工作目录的绝对路径)案例实操显示当前工作目录的绝对路径[root@hadoop1
- 使用Docker安装Spark集群(带有HDFS)
Sicilly_琬姗
云计算大数据dockersparkhdfs
本实验在CentOS7中完成第一部分:安装Docker这一部分是安装Docker,如果机器中已经安装过Docker,可以直接跳过[root@VM-48-22-centos~]#systemctlstopfirewalld[root@VM-48-22-centos~]#systemctldisablefirewalld[root@VM-48-22-centos~]#systemctlstatusfi
- 使用Docker部署Spark集群
小孩真笨
工程开发技术CloudDataDockerSpark
使用Docker部署Spark集群克隆包含启动脚本的git仓库启动Spark0.8.0集群并切换至SparkShell环境不带参数运行部署脚本*运行一些小的例子终止集群克隆包含启动脚本的git仓库*gitclone-bblogpostgit@github.com:amplab/docker-scripts.git当然,在这之前你必须已经配置了Github的SSH密钥认证,如果没有配置,会提示Per
- 从0开始使用Docker搭建Spark集群
吃鱼的羊
SPARKHadoop
https://www.jianshu.com/p/ee210190224f?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation最近在学习大数据技术,朋友叫我直接学习Spark,英雄不问出处,菜鸟不问对错,于是我就开始了Spark学习。为什么要在Docker上搭建Spark集群
- Hive中文乱码解决方法
快乐骑行^_^
大数据大数据平台二次开发
Hive中文乱码解决方法一、Hive中文乱码原因二、Hive中文乱码解决方法三、修改hive配置文件四、再次查看表信息,中文注释正常一、Hive中文乱码原因hive的元数据是由mysql管理的,mysql默认编码是latin1,中文存储进去容易乱码,所以最好把mysql的编码改成utf-8二、Hive中文乱码解决方法需要把相应注释的地方的字符集由latin1改成utf-8,用到注释的就三个地方,表
- Fink与Hadoop的简介以及联系
Bugkillers
hadoop大数据分布式
Fink和Hadoop是两个常用于大数据处理的开源工具,它们可以搭配使用以构建高效的数据处理系统。一、Fink和Hadoop的关系Fink:1、Fink是一个分布式流处理框架,专注于实时数据处理。它支持高吞吐、低延迟的流处理,适用于实时分析、事件驱动应用等场景。2、Fink提供精确一次(exactly-once)语义,确保数据处理的准确性。Hadoop:1、Hadoop是一个分布式存储和批处理框架
- Hbase深入浅出
天才之上
数据存储Hbase大数据存储
目录HBase在大数据生态圈中的位置HBase与传统关系数据库的区别HBase相关的模块以及HBase表格的特性HBase的使用建议Phoenix的使用总结HBase在大数据生态圈中的位置提到大数据的存储,大多数人首先联想到的是Hadoop和Hadoop中的HDFS模块。大家熟知的Spark、以及Hadoop的MapReduce,可以理解为一种计算框架。而HDFS,我们可以认为是为计算框架服务的存
- 深入浅出了解HBase及RDD编程
山海王子
大数据hbase
深入浅出了解HBaseHBase简介架构HBase是什么样的数据库?关键是数据模型关键要素:什么是单元格时间戳的功能是什么?HBase为什么能存储海量数据创建一个HBase表配置Spark编写程序读取HBase数据编写程序向HBase写入数据关于搭建HBase高可用集群的图文教程,可参考我的另一篇博文——安装并配置HBase集群(5个节点)。HBase简介HBase是GoogleBigTable的
- HBase简介:高效分布式数据存储和处理
代码指四方
分布式hbase数据库大数据
HBase简介:高效分布式数据存储和处理HBase是一个高效的、可扩展的分布式数据库,它是构建在ApacheHadoop之上的开源项目。HBase的设计目标是为大规模数据存储和处理提供高吞吐量和低延迟的解决方案。它可以在成百上千台服务器上运行,并能够处理海量的结构化和半结构化数据。HBase的核心特点包括:分布式存储:HBase使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为底层存储,数据被分布在集
- 在Hadoop集群中实现数据安全:技术与策略并行
Echo_Wish
实战高阶大数据hadoop大数据分布式
在Hadoop集群中实现数据安全:技术与策略并行随着大数据技术的广泛应用,Hadoop已经成为处理和存储海量数据的首选平台。然而,随着数据规模的扩大,如何确保Hadoop集群中的数据安全也成为了亟待解决的难题。毕竟,数据安全不仅关系到企业的隐私保护,也直接影响到数据的可信度与可用性。本文将探讨如何在Hadoop集群中实现数据安全,分析数据加密、访问控制、审计日志等方面的技术与策略,并通过一些具体的
- hive建表语句 增加字段、分区基础操作
节点。csn
数据库#hivehivehadoopbigdata
目录hive建表内部分区表外部分区表表结构复制:hive表删除hive表重命名表修改操作增加分区修改分区删除分区新增表字段hive建表IFNOTEXISTS:表不存在才会创建分隔符:field.delim是表的两个列字段之间的文件中的字段分隔符.serialization.format是文件序列化时表中两个列字段之间的文件中的字段分隔符.分区partition:创建表时可指定分区字段,多个分区字段
- python编写mapreduce job教程
weixin_49526058
pythonmapreducehadoop
在Python中实现MapReduce作业,通常可以使用mrjob库,这是一个用于编写和执行MapReduce作业的Python库。它可以运行在本地模式或Hadoop集群上。以下是一个简单的MapReduce示例,它计算文本文件中每个单词的出现次数。安装mrjob首先,你需要安装mrjob库。可以通过pip安装:pipinstallmrjobMapReduce示例:计算单词频率1.创建一个MapR
- Hive JOIN过滤条件位置玄学:ON vs WHERE的量子纠缠
数据大包哥
大数据#Hive#大厂SQL面试指南hivehadoop数据仓库
HiveJOIN过滤条件位置玄学:ONvsWHERE的量子纠缠作为数据工程师,HiveJOIN就像吃火锅选蘸料——放错位置味道全变!今天带你破解字节/阿里等大厂高频面试题:ON和WHERE后的过滤条件究竟有什么不同?一、核心差异对比表特性ON子句WHERE子句执行时机JOIN操作时JOIN完成后影响范围单表过滤(左右表独立)两表JOIN后的结果集NULL值处理保留未匹配的主表记录过滤掉所有不满足条
- mysql 原理_mysql底层原理
高傲的大白杨
mysql原理
一:MySql架构1.一条sql语句如何执行的:mysql5.7查询缓存默认关闭,mysql8缓存已被移除。存储引擎对比:MySIAM:表级锁定,不支持事务,已读为主InnoDB:支持事务,支持外键,支持行级别和表级别的锁定,B+索引,效率高Memory:内存存储。Archive:用于存储和检索大量很少引用的历史、存档、安全审计信息,不支持事务。mysql架构局部性原理:读取磁盘的数据,它附近的数
- Knox原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
Knox原理与代码实例讲解1.背景介绍在现代分布式系统中,安全性和隔离性是非常重要的需求。ApacheKnox是一个反向代理服务器,旨在为ApacheHadoop集群提供单一入口点,增强安全性和集中化管理。它位于Hadoop集群与客户端应用程序之间,充当网关和负载均衡器的角色。Knox的主要目标是:提供集中式身份验证和授权,减轻客户端应用程序的负担。实现多租户支持,允许不同的组织或部门安全地共享同
- Apache ZooKeeper 分布式协调服务
slovess
分布式apachezookeeper
1.ZooKeeper概述1.1定义与定位核心定位:分布式系统的协调服务,提供强一致性的配置管理、命名服务、分布式锁和集群管理能力核心模型:基于树形节点(ZNode)的键值存储,支持Watcher监听机制生态地位:Hadoop/Kafka等生态核心依赖,分布式系统基础设施级组件1.2设计目标强一致性:所有节点数据最终一致(基于ZAB协议)高可用性:集群半数以上节点存活即可提供服务顺序性:全局唯一递
- Hadoop常用端口号
海洋 之心
Hadoop问题解决hadoophbase大数据
Hadoop是一个由多个组件构成的分布式系统,每个组件都会使用一些特定的端口号来进行通信和交互。以下是Hadoop2.x常用的端口号列表:HDFS端口号:NameNode:50070SecondaryNameNode:50090DataNode:50010DataNode(数据传输):50020YARN端口号:ResourceManager:8088NodeManager:8042MapReduc
- python编译成dll文件_Python 调用DLL文件
weixin_39682511
python编译成dll文件
http://blog.csdn.net/magictong/archive/2008/10/14/3075478.aspx貌似原文的网页服务器有问题,总是load不全,所以备个份:Python调用windows下DLL详解在python中某些时候需要C做效率上的补充,在实际应用中,需要做部分数据的交互。使用python中的ctypes模块可以很方便的调用windows的dll(也包括linux下
- Hadoop综合项目——二手房统计分析(可视化篇)
WHYBIGDATA
大数据项目hadoop大数据
Hadoop综合项目——二手房统计分析(可视化篇)文章目录Hadoop综合项目——二手房统计分析(可视化篇)0、写在前面1、数据可视化1.1二手房四大一线城市总价Top51.2统计各个楼龄段的二手房比例1.3统计各个城市二手房标签的各类比例1.4统计各个城市各个楼层的平均价格1.5统计各个城市二手房优势的各类比例1.6统计各个城市二手房数量和关注人数的关系1.7统计各个城市二手房规格的各类比例1.
- Spark 性能优化(四):Cache
LevenBigData
spark性能调优spark性能优化大数据
在Spark中,缓存是一种将计算结果存储在内存中的方式,目的是加速后续操作。当你执行迭代算法或查询时,如果多次重复使用相同的数据集,缓存可以避免每次都重新计算相同的转换操作。通过缓存,Spark可以将数据存储在内存中,这样在后续的处理阶段就能更快地访问。1.Spark缓存的关键点:缓存基本概念:通过调用.cache()对DataFrame或RDD进行缓存。默认情况下,数据会存储在内存中(RAM),
- 大数据之-hdfs+hive+hbase+kudu+presto集群(6节点)
管哥的运维私房菜
大数据hdfshivekuduprestohbase
几个主要软件的下载地址:prestohttps://prestosql.io/docs/current/index.htmlkudurpm包地址https://github.com/MartinWeindel/kudu-rpm/releaseshivehttp://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hdfshttp://archive.apache.org/dist/ha
- 使用Docker搭建Flink集群
O_1CxH
Flink大数据Kafka大数据dockerflink容器
目录使用Docker搭建Flink集群docker-compose一键搭建步骤附录参考资料使用Docker搭建Flink集群在学习大数据框架的时候,需要一个真实的环境。我们知道,像spark、flink这些计算框架都有多种运行模式:在本地使用多线程模拟集群真正的分布式集群如果直接在IDE(Intellj)里面编译和运行写好的程序,实际上是用的前一种运行模式;如果想尝试真正的生产环境中任务的提交和管
- 高可用(HA)架构
weixin_34344403
运维系统架构java
http://aokunsang.iteye.com/blog/2053719浅谈web应用的负载均衡、集群、高可用(HA)解决方案http://zhuanlan.51cto.com/art/201612/524201.htm互联网架构“高可用”http://www.blogjava.net/ivanwan/archive/2013/12/25/408014.htmlLVS/Nginx/HAPro
- go hive skynet_MMORPG游戏服务器技术选型参考-Go语言中文社区
weixin_39908948
gohiveskynet
游戏服务器一般追求稳定和效率,所以偏向于保守,使用的技术手段也是以已经过验证、开发人员最熟悉、能HOLD为主要前提。1、典型按场景分服设计开发语言:c++数据库:mysql架构:多个网关:维持与玩家间的SOCKET连接,可处理广播、断线重连等逻辑。一个或多个账号登陆验证服务器:处理登陆、排队等逻辑。多个场景服务器:处理在本地图上能解决的逻辑,如:打怪、玩家间战斗、接任务、完成任务等各种不需要跨地图
- Linux安装Anaconda、Miniconda
让我安静会
配置与安装linux运维服务器
Anaconda下载:https://repo.anaconda.com/archive/MinicondaDocument:https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/index.html进入Linux系统,到/data/file/文件夹下,直接将anaconda下载到该文件夹中:wgethttps://repo.anaconda.com
- Spark 和 Flink
信徒_
sparkflink大数据
Spark和Flink都是目前流行的大数据处理引擎,但它们在架构设计、应用场景、性能和生态方面有较大区别。以下是详细对比:1.架构与核心概念方面ApacheSparkApacheFlink计算模型微批(Micro-Batch)为主,但支持结构化流(StructuredStreaming)原生流(TrueStreaming),基于事件驱动处理方式以RDD、DataFrame/Dataset作为核心抽
- spark任务运行
冰火同学
Sparkspark大数据分布式
运行环境在这里插入代码片[root@hadoop000conf]#java-versionjavaversion"1.8.0_144"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_144-b01)[root@hadoop000conf]#echo$JAVA_HOME/home/hadoop/app/jdk1.8.0_144[root@hadoop000conf]#
- Hadoop 的分布式缓存机制是如何实现的?如何在大规模集群中优化缓存性能?
晚夜微雨问海棠呀
分布式hadoop缓存
Hadoop的分布式缓存机制是一种用于在MapReduce任务中高效分发和访问文件的机制。通过分布式缓存,用户可以将小文件(如配置文件、字典文件等)分发到各个计算节点,从而提高任务的执行效率。分布式缓存的工作原理文件上传:用户将需要缓存的文件上传到HDFS(HadoopDistributedFileSystem)。文件路径可以在作业配置中指定。作业提交:在提交MapReduce作业时,用户可以通过
- 集群与分片:深入理解及应用实践
一休哥助手
架构系统架构
目录引言什么是集群?集群的定义集群的类型什么是分片?分片的定义分片的类型集群与分片的关系集群的应用场景负载均衡高可用性分片的应用场景大数据处理数据库分片集群与分片的架构设计系统架构设计数据存储设计案例分析Hadoop集群Elasticsearch分片性能优化策略集群性能优化分片性能优化挑战和解决方案总结参考资料引言在现代计算系统中,处理大规模数据和提高系统的可靠性已经成为了基础需求。集群和分片是两
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息