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yinlongfei_love
lucene性能优化java
Lucene的高效性不仅源于其底层数据结构和算法,还得益于在实际应用中对性能的精心优化。本篇将从索引合并、内存管理、多线程搜索等方面,揭示Lucene如何应对高负载场景,并提供调优思路,帮助开发者充分发挥其潜力。一、索引合并(MergePolicy)与性能权衡Lucene的索引由多个分段组成,随着数据写入,分段数量增加会导致查询性能下降。索引合并是将小分段合并为大分段的过程,由MergePolic
- 全面指南:使用JMeter进行性能压测与性能优化(中间件压测、数据库压测、分布式集群压测、调优)
m0_74822999
面试学习路线阿里巴巴jmeter性能优化中间件
目录一、性能测试的指标1、并发量2、响应时间3、错误率4、吞吐量5、资源使用率二、压测全流程三、其他注意点1、并发和吞吐量的关系2、并发和线程的关系四、调优及分布式集群压测(待仔细学习)1.线程数量超过单机承载能力时的解决方案2.如何搭建分布式集群3.实施集群压测及监控4.处理集群中单台施压机报错的情况5.长时间压测(10小时)的注意事项6.处理混合场景:用户思考时间及多个服务同时压测7.开发压测
- java实现查看进程内存占用情况(附带源码)
Katie。
Java实战项目java开发语言
Java实现查看进程内存占用情况1.项目背景与介绍在系统监控和性能调优中,了解各个进程的内存占用情况是非常重要的一环。通过查看进程内存使用情况,开发者和运维人员可以及时发现异常进程、资源瓶颈和内存泄漏问题。虽然操作系统本身通常提供了相应的命令或工具(如Windows的tasklist、Linux的ps等),但在Java应用中实现一个跨平台的进程内存监控工具,可以方便地将监控结果集成到系统管理平台或
- java面试题:Elasticsearch面试突击【2022年最新】
91科技
常见JAVA面试题elasticsearchjava
目录1、为什么要使用Elasticsearch?(或回答什么是ES?)2、elasticsearch的倒排索引是什么?3、倒排索引的搜索过程是什么样的?4、elasticsearch索引数据多了怎么办,如何调优,部署5、elasticsearch是如何实现master选举的6.详细描述一下Elasticsearch索引文档的过程7、如何对Elasticsearch进行性能优化?1、为什么要使用El
- 【2025】项目开发周期中的“多环境”理解
在努力的韩小豪
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基本概念:多环境:同一个项目的源码在不同的开发阶段需要根据实际情况调整配置并部署到不同的机器上。作用【为什么需要?】:隔离项目在不同环境下的运行实况,每个环境互不影响;区分开发周期中的不同阶段:开发/测试/生产;优化项目内容日志只存放于本地机器或服务器,不输出在线上环境中;针对不同的环境可以进行参数调优【如JVM的堆内存大小】精简项目依赖,节省项目体积【如通过maven管理依赖时,可以通过scop
- Kubernetes 调度器深度优化指南:原理、策略与生产环境实战
挣扎与觉醒中的技术人
java开发语言kubernetesdocker容器云原生学习
Kubernetes调度器是集群资源的“智能调度大脑”,其决策效率直接影响集群稳定性和资源利用率。本文将深入剖析调度器核心原理,结合大规模集群实战经验,从调度算法优化、性能调优、自定义扩展三个维度,揭秘生产级调度器优化方案与高频问题解决之道。一、Kubernetes调度器核心原理1.调度流程全解析调度器通过**过滤(Filtering)和打分(Scoring)**两阶段决策Pod的最佳运行节点:过
- 模型优化之强化学习(RL)与监督微调(SFT)的区别和联系
搏博
深度学习人工智能机器学习架构transformer
强化学习(RL)与监督微调(SFT)是机器学习中两种重要的模型优化方法,它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。想了解有关deepseek本地训练的内容可以看我的文章:本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优之一:提示工程(PromptEngineering)(完整详细教程)_deepseekgguf-CSDN博客本地基于GGUF部署的DeepSeek实现轻量级调优
- Spark核心算子对比:`reduceByKey`与`groupByKey`源码级解析及生产调优指南
数据大包哥
大数据spark分布式
Spark核心算子对比:reduceByKey与groupByKey源码级解析及生产调优指南1.核心机制对比在Spark中,reduceByKey和groupByKey都是对键值对RDD(RDD[(K,V)])进行聚合操作的高阶算子,但两者的底层实现和性能表现截然不同。特性reduceByKeygroupByKeyShuffle前预聚合✅启用(mapSideCombine=true)❌禁用(map
- 解锁Linux性能密码:25个实用调优技巧
大雨淅淅
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目录一、引言二、系统资源监控工具2.1top和htop2.2vmstat2.3iostat三、内核参数优化3.1调整swappiness参数3.2优化I/O调度器3.3调整dirty_ratio和dirty_background_ratio3.4启用大页内存(HugePages)3.5调整内核参数net.core.somaxconn四、网络性能优化4.1优化网络缓冲区4.2调整tcp_tw_rec
- GaussDB 学习进阶路线-进阶篇:分布式架构、性能调优与高可用实战
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引言GaussDB的进阶能力体现在对分布式架构、企业级高可用、深度性能优化的掌握上。本文将以生产环境为背景,深入剖析GaussDB的数据分片、并行计算、主备容灾、云原生集成等核心技术,结合实战配置与调优案例,助你解锁GaussDB的高阶技能,构建稳定高效的分布式数据库系统!一、分布式架构:数据分片与并行计算1.分布式表设计与数据分片分片策略策略适用场景示例哈希分片数据均匀分布,避免热点DISTRI
- GaussDB 学习实战指南:从部署到高并发优化的全流程解析
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引言GaussDB作为华为推出的高性能分布式数据库,凭借其分布式架构、高可用性、云原生支持等特性,成为企业级应用的核心选择。本文将以实战操作为核心,覆盖集群部署、数据分片、性能调优、容灾备份、云上迁移五大场景,通过真实案例与代码示例,助你快速掌握GaussDB的实战技能,解决企业级应用中的复杂问题!一、GaussDB分布式集群部署实战1.本地多节点集群搭建(以openGauss为例)环境准备硬件要
- 【云原生进阶之数据库技术】第二章-Oracle-使用-3.4.2-Oracle Active Data Guard调优
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1OracleActiveDataGuard调优1.1调优策略OracleActiveDataGuard(ADG)调优涉及多个层面,旨在确保备用数据库在提供实时查询服务的同时,维持高效的数据同步与良好的系统性能。为了确保ADG环境的高性能和可靠性,需要进行适当的调优。以下是一些关键的调优领域和建议:1.网络连接与日志传输优化:带宽与延迟:确保主备数据库之间的网络连接具有足够的带宽和低延迟,以减少日
- 使用Dockerfile搭建ubuntu20.04 + php8.2镜像
编写Dockerfile最近在部署项目事,想做一个基于ubuntu20.04,搭建nginx+php8.*的镜像。但是在制作的过程中遇到了很多坑,记录下来供后续参考学习。修改镜像过程大概分为了6个模块:模块一:对ubuntu20.04官方镜像重新构造。模块二:在基础镜像添加php8.*的源模块三:安装nginx、php以及相关依赖。模块四:设置nginx、php配置文件模块五:编写nginx、ph
- HW基线检查
kui954
HWlinux运维威胁分析HW面试
windows,Linux的敏感文件Windows系统:C:\boot.ini//查看系统版本C:\windows\system32\SAM//账号密码文件C:\windows\php.ini//php配置信息C:\windows\my.ini//数据库配置文件Linux:/etc/passwd//账户信息/etc/shadow//账户密码文件/etc/my.conf//mysql配置文件Linu
- 用Python实现LSTM预测电影票房:从数据爬取到模型部署全解析(结尾附完整代码)
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导语:当电影的预告片发布时,你是否好奇AI能否预测它的票房表现?本文将带你深入实战,从数据动态爬取到LSTM模型调优,手把手构建一个高精度票房预测系统。一、为什么LSTM是票房预测的利器?1.1电影票房的关键影响因素35%25%20%15%5%票房核心影响因素占比演员号召力IP热度档期竞争宣传投入其他时序特征:上映前后的宣传节奏、口碑传播曲线非线性关系:主演流量与票房的S型增长关系长周期依赖:系列
- 大模型调优方法:提示工程、RAGs 与微调对比
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前言每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题,如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序,如预训练缺失上下文的重要文件,再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域,面对这些问题,需要有特定的方法来调整LLM。要决定用哪种调优方法,首先得明白这些方法的含义。提示工程(PromptEngineering)提示工程相
- 跨框架模型演进与行业应用路径
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内容概要在人工智能技术持续迭代的背景下,模型框架的演进与行业应用的深度融合已成为推动产业智能化升级的核心驱动力。本文系统性梳理TensorFlow、PyTorch、MXNet等主流框架的技术发展脉络,重点分析其从通用计算架构向多模态、轻量化方向的转型路径。同时,针对模型优化技术领域,深入探讨迁移学习、超参数调优及模型压缩等方法的创新突破,揭示其在降低计算资源消耗、提升推理效率方面的关键作用。在行业
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腿足机器人之十三-强化学习PPO算法腿足机器人位姿常用强化学习算法PPO算法核心原理PPO算法的创新设计PPO算法典型流程优势函数对于复杂地形适应性(如楼梯、碎石路),传统的腿足机器人采用基于模型的控制器,该方法依赖精确动力学建模(如ZMP控制),存在参数调优困难以及环境扰动鲁棒性差,而采用端到端的强化学习方法,则将建模的任务交给了强化学习模型自主构建,这增加了模型对环境变化的自适应性。腿足机器人
- JAVA面试常见题_基础部分_Mysql调优
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性能监控使用showprofile查询剖析工具,可以指定具体的type此工具默认是禁用的,可以通过服务器变量在绘画级别动态的修改setprofiling=1;当设置完成之后,在服务器上执行的所有语句,都会测量其耗费的时间和其他一些查询执行状态变更相关的数据。select*fromemp;在mysql的命令行模式下只能显示两位小数的时间,可以使用如下命令查看具体的执行时间showprofiles;执
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- 大数据SQL调优专题——调优切入
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引入我们都知道大数据的SQL优化,并非一蹴而就的简单任务,而是一个涉及多个环节的复杂过程。从需求提出到最终交付,任何一个环节的微小偏差都可能影响最终成果。虽然我们的专栏名字叫大数据SQL调优,但是实际调优并不是简单对SQL优化,而是一个涉及多个环节的复杂过程。实际上从需求接入到最终交付,任何一个环节的都可能影响最终成果。而调优的本质并非对任务进行大规模重构,而是通过各种监控工具,排查梳理出瓶颈点在
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全栈Bug调优(实战版)uni-app微信小程序音视频可回溯视频uniapp编译
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!全文目录:问题描述解决方案1.**视频录制与回溯原理**2.**具体实现步骤**2.1录制视频播放状态与用户操作2.2回放过程2.3数据存储与管理2.4界面展示3.**注
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目录1.说明2.优化主库的写入性能3.优化网络性能4.增强从库的硬件性能5.调整从库的配置6.主从架构优化7.监控和调优8.使用GTID和GroupReplication1.说明1.在MySQL数据库中,从库延迟(replicationlag)是指主库和从库之间的数据不同步现象,通常是由于从库无法跟上主库的写操作速度导致的。2.优化主库的写入性能1.减少主库的写入负载可以间接缓解从库的延迟问题。2
- JVM之垃圾回收和调优思路
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文章目录GC的基础知识1.什么是垃圾2.如何定位(找到)垃圾3.常见的垃圾回收算法4.JVM内存分代模型(用于分代垃圾回收算法)5.常见的垃圾回收器常见垃圾回收器组合参数设定:(1.8)JVM调优第一步,了解JVM常用命令行参数PSGC日志详解调优前的基础概念:什么是调优?调优,从规划开始优化环境解决JVM运行中的问题一个案例理解常用工具jconsole远程连接jvisualvm远程连接jprof
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TVM神经网络人工智能深度学习TVMGPUNVIDIA语言模型
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:LianminZheng针对特定设备和工作负载的自动调优对于获得最佳性能至关重要。本文介绍如何使用auto-scheduler为NVIDIAGPU调优整个神经网络。为自动调优神经网络,需要将网络划分为小的子图并独立调优。每个子图被视为
- DeepSeek Coder
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DeepSeekCoder是由DeepSeekAI推出的一系列代码生成模型,旨在解决编程中的各种任务,如代码生成、补全、调试和优化等。以下是对该模型的详细分析:模型背景与特点模型规模与训练数据:DeepSeekCoder系列模型从头开始训练,覆盖了超过80种编程语言,总参数量从1B到33B不等,其中包含基础版和指令调优版。模型基于高质量的代码数据集进行训练,包含约2万亿个token,其中87%为代
- 机器学习01
天行者@
机器学习人工智能深度学习
机器学习的基本过程如下:1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程(重点)0.特征工程步骤为:特征提取(如果不是像dataframe那样的数据,要进行特征提取,比如字典特征提取,文本特征提取)无量纲化(预处理)归一化标准化降维底方差过滤特征选择主成分分析-PCA降维1.特征工程API实例化转换器对象,转换器类有很多,都是Transformer的子类,
- 机器学习02
天行者@
机器学习人工智能深度学习
三、模型选择与调优1交叉验证(1)保留交叉验证HoldOutHoldOutCross-validation(Train-TestSplit)优点1.简单高效操作简便:这种方法的实现非常直接,只需要将原始数据集按照一定比例(常见的如70:30、80:20等)随机划分为训练集和测试集。例如,在Python的scikit-learn库中,使用train_test_split函数可以轻松完成划分,代码简洁
- Mysql调优---Mysql锁机制(油炸圣女果的学习日记第七期)
油炸圣女果
mysql学习数据库
本期来介绍一下Mysql中的锁机制。首先,分享一个今天抖音刷到的一个视频,很有意思且对上一期和这期的知识理解很有帮助,非常形象的体现了事务隔离级别在工作中出现的问题案例:6.41复制打开抖音,看看【孟小哥捉虫vlog的作品】想不通为啥有bug,骨干:你投下代码!#程序员...https://v.douyin.com/i5dpJhs6/Z@m.Qk07/25aNW:/锁机制详解锁是计算机协调多个进程
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
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知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
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javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本