- Java大厂面试实录:谢飞机的电商场景技术问答(Spring Cloud、MyBatis、Redis、Kafka、AI等)
Java大厂面试实录:谢飞机的电商场景技术问答(SpringCloud、MyBatis、Redis、Kafka、AI等)本文模拟知名互联网大厂Java后端岗位面试流程,以电商业务为主线,由严肃面试官与“水货”程序员谢飞机展开有趣的对话,涵盖SpringCloud、MyBatis、Redis、Kafka、SpringSecurity、AI等热门技术栈,并附详细解析,助力求职者备战大厂面试。故事设定谢
- Java大厂面试故事:谢飞机的互联网音视频场景技术面试全纪录(Spring Boot、MyBatis、Kafka、Redis、AI等)
来旺
Java场景面试宝典JavaSpringBootMyBatisKafkaRedis微服务AI
Java大厂面试故事:谢飞机的互联网音视频场景技术面试全纪录(SpringBoot、MyBatis、Kafka、Redis、AI等)互联网大厂技术面试不仅考察技术深度,更注重业务场景与系统设计能力。本篇以严肃面试官与“水货”程序员谢飞机的对话,带你体验音视频业务场景下的Java面试全过程,涵盖主流技术栈,并附详细答案解析,助你面试无忧。故事场景设定谢飞机是一名有趣但技术基础略显薄弱的程序员,这次应
- 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
- Kafka系列之:Dead Letter Queue死信队列DLQ
快乐骑行^_^
KafkaKafka系列DeadLetterQueue死信队列DLQ
Kafka系列之:DeadLetterQueue死信队列DLQ一、死信队列二、参数errors.tolerance三、创建死信队列主题四、在启用安全性的情况下使用死信队列更多内容请阅读博主这篇博客:Kafka系列之:KafkaConnect深入探讨-错误处理和死信队列一、死信队列死信队列(DLQ)仅适用于接收器连接器。当一条记录以JSON格式到达接收器连接器时,但接收器连接器配置期望另一种格式,如
- 消息中间件巡检
搬砖小常
消息中间件运维笔记RocketMQkafka中间件巡检运维
除资源使用情况外,消息中间件RocketMQ、kafka还可以巡检哪些?一、RocketMQ巡检1、检查broker写入耗时是否有压力2、检查brokerbusy的数量与频率3、主题发送TPS、发送错误率巡检4、从节点消费情况检查5、集群各broker消息流转情况巡检二、Kafka巡检1、检查是否有分区发生ISR频繁扩张收缩2、检查分区leader选举值是否处于正常水平3、检查controller
- 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”
- 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
- 中国银联豪掷1亿采购海光C86架构服务器
信创新态势
海光芯片C86国产芯片海光信息
近日,中国银联国产服务器采购大单正式敲定,基于海光C86架构的服务器产品中标,项目金额超过1亿元。接下来,C86服务器将用于支撑中国银联的虚拟化、大数据、人工智能、研发测试等技术场景,进一步提升其业务处理能力、用户服务效率和信息安全水平。作为我国重要的银行卡组织和金融基础设施,中国银联在全球183个国家和地区设有银联受理网络,境内外成员机构超过2600家,是世界三大银行卡品牌之一。此次中国银联发力
- 全面探索Kafka:架构、应用与流处理
Kafka:企业级消息系统与流处理平台的深度解析ApacheKafka作为分布式流处理平台,广泛应用于大数据处理和实时分析领域。本文将基于其官方文档,详细探讨Kafka的核心功能、应用场景以及如何进行有效管理。背景简介Kafka作为高吞吐量的消息系统,支持企业级的发布-订阅模式。它能够处理大量实时数据,并支持高并发读写操作。本文将依据Kafka官方文档的内容,逐层深入,从入门到高级应用,帮助读者全
- Flink时间窗口详解
bxlj_jcj
Flinkflink大数据
一、引言在大数据流处理的领域中,Flink的时间窗口是一项极为关键的技术,想象一下,你要统计一个电商网站每小时的订单数量。由于订单数据是持续不断产生的,这就形成了一个无界数据流。如果没有时间窗口的概念,你就需要处理无穷无尽的数据,难以进行有效的统计分析。而时间窗口的作用,就是将这无界的数据流按照时间维度切割成一个个有限的“数据块”,方便我们对这些数据进行处理和分析。比如,我们可以定义一个1小时的时
- 探索实时流处理的未来:Kafka Streams 深度指南
秋或依
探索实时流处理的未来:KafkaStreams深度指南项目介绍欢迎进入KafkaStreams:实时流处理的世界!这不仅仅是一本书,更是一个通往流处理领域深层奥秘的门户。由PrashantPandey编著,这本书以ApacheKafka2.1中的KafkaStreams库为核心,为读者铺就了一条从理解基础概念到熟练掌握KafkaStreams编程的路径。无论是软件工程师、数据架构师,还是对大数据处
- Elasticsearch搜索引擎存储:从原理到实践的全景解析
Python×CATIA工业智造
搜索引擎elasticsearch大数据
引言在大数据时代,数据规模呈指数级增长,传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch(简称ES)凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力,成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年,ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度,深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
- 【Kafka专栏 13】Kafka的消息确认机制:不是所有的“收到”都叫“确认”!
作者名称:夏之以寒作者简介:专注于Java和大数据领域,致力于探索技术的边界,分享前沿的实践和洞见文章专栏:夏之以寒-kafka专栏专栏介绍:本专栏旨在以浅显易懂的方式介绍Kafka的基本概念、核心组件和使用场景,一步步构建起消息队列和流处理的知识体系,无论是对分布式系统感兴趣,还是准备在大数据领域迈出第一步,本专栏都提供所需的一切资源、指导,以及相关面试题,立刻免费订阅,开启Kafka学习之旅!
- C语言学生成绩管理系统<;自创>;(功能7有小错误,但可运行)
han_xue_feng
java
腾讯云加速企业和个人开发创新公开直播预告直播预告:07/18(周四)15:00-16:00随着人工智能与大模型的蓬勃发展,我们正步入一个由技微信实习第一天周五入职,早上早早来到了公司,发现好多人都没上班,到十点才陆陆续续有人来,办理完入职后,mentor中联夏令营遗憾没有入选不过hr的回复真的很好,辛苦啦#提前批简历挂麻了怎么办##机械制造投递记录#大数据开发的工作有点过于简单了吧sq大数据开发的
- Python爬虫:从图片或扫描文档中提取文字数据的完整指南
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言数据挖掘c++
1.引言随着大数据技术的不断进步,图像数据逐渐成为了许多行业中重要的数据源之一。图像中不仅包含了丰富的视觉信息,还可能蕴含着大量的文字数据。对于科研、企业、政府等多个领域而言,如何从图片或扫描文档中提取出有价值的文字信息是一个亟待解决的问题。在这一过程中,OCR(OpticalCharacterRecognition,光学字符识别)技术成为了解决这一问题的重要工具。在本文中,我们将探讨如何使用Py
- 【C语言经典面试题】memcpy函数有没有更高效的拷贝实现方法?
架构师李肯
嵌入式物联网开发进阶c语言面试性能优化
【C语言经典面试题】memcpy函数有没有更高效的拷贝实现方法?我相信大部分初中级C程序员在面试的过程中,可能都被问过关于memcpy函数的问题,甚至需要手撕memcpy。本文从另一个角度带你领悟一下memcpy的面试题,你可以看看是否能接得住?文章目录1写在前面2源码实现2.1函数申明2.2简单的功能实现2.3满足大数据量拷贝的功能实现3源码测试4小小总结5更多分享1写在前面假如你遇到下面的面试
- python基于Hadoop的NBA球员大数据分析与可视化系统
目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法:设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理,难度适中,本选题是学生所学专业知识的延续,符合学生专业发展方向,对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
- 大数据技术之集群数据迁移
dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode30hadoop104:8020dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode37hadoop106:8020dfs.namenode.http-address.nameservice1.namenode30hadoop104:9870dfs.namenode.
- 如何通过YashanDB优化企业大数据处理流程
数据库
在当今数据驱动的商业环境中,企业面临着巨大的数据处理挑战。性能瓶颈、数据一致性问题和可扩展性需求使得大数据处理成为一项复杂任务。作为一种新兴的数据库管理系统,YashanDB以其独特的架构设计和强大的数据处理能力,在解决这些挑战方面提供了有效的手段。本文旨在探讨如何利用YashanDB优化大数据处理流程,为企业提供高效、可靠的解决方案。YashanDB的体系架构与部署形态YashanDB支持多种部
- Pandas 学习教程
_pass_
Data-Alaysispandas信息可视化
目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称:'paneldata'and'pythondataanalysis'Analy:Series(一维数据)、DataFrame(二维数据)主要应用:数据清洗:处理缺失数据、重复数据等数据转换:改变数据的
- Kafka系列之:安装具有安全认证的kafka-2.8.2分布式集群
快乐骑行^_^
大数据Kafka系列安全认证kafka-2.8.2分布式集群
Kafka系列之:安装具有安全认证的kafka-2.8.2分布式集群一、下载Zookeeper3.7.1和Kafka2.8.2二、解压Zookeeper3.7.1和Kafka2.8.2三、安装Zookeeper3.7.1详细步骤1.修改zookeeper配置文件2.创建zookeeper数据目录3.zookeeper创建myid4.设置zookeeper访问kafka认证5.拷贝zookeeper
- rdkafka线程过多_我是如何处理大并发量订单处理的 KafKa部署总结
weixin_39574928
rdkafka线程过多
今天要介绍的是消息中间件KafKa,应该说是一个很牛的中间件吧,背靠Apache与很多有名的中间件搭配起来用效果更好哦,为什么不用RabbitMQ,因为公司需要它。网上已经有很多怎么用和用到哪的内容,但结果很多人都倒在了入门第一步环境都搭不起来,可谓是从了解到放弃,所以在此特记录如何在linux环境搭建,windows中配置一样,只是启动运行bat文件。想要用它就先必须了解它能做什么及能做到什么程
- 【Kafka】Failed to send data to Kafka: Expiring 30 record(s) for xxx 732453 ms has passed since last
九师兄
kafkabigdatazookeeper
文章目录1.美图2.背景2.尝试方案13.尝试解决24.场景再现25.场景46.场景57.场景78.场景8M.拓展本文为博主九师兄(QQ:541711153欢迎来探讨技术)原创文章,未经允许博主不允许转载。1.美图问题与【Flink】Flink写入kafka报错FailedtosenddatatoKafka:Expiring4record(s)for20001mshaspassed重复了。2.背景
- 【Flink】flink Kafka报错 : Failed to send data to Kafka: This server is not the leader for that topic-pa
九师兄
flinkkafka大数据
1.背景出现这个问题的背景请参考:【Kafka】FailedtosenddatatoKafka:Expiring30record(s)forxxx732453mshaspassedsincelast[2020-09-0513:16:09
- 如何通过YashanDB提升客户体验
数据库
如何优化查询速度?这是许多企业在使用数据库技术时常常会遇到的问题。查询速度的快慢直接影响到用户的体验,尤其是在大数据量和高并发的使用场景中。顾客期望迅速获取信息,若响应时间过长,可能导致客户流失。因此,优化数据库的性能成为提升客户体验的关键举措之一。YashanDB作为一种高性能的数据库技术架构,提供了多种优化机制,以提升系统的查询速度和整体处理能力。多种部署架构YashanDB支持多种部署架构,
- 如何通过YashanDB数据库实现企业级数据分区管理?
数据库
在当今大数据时代,企业面临着海量数据的管理和优化访问的问题。如何有效地组织和划分庞大的数据集,以提升查询性能和运维效率,成为数据库系统设计的核心挑战。数据分区技术作为解决大规模数据处理的关键手段,能够显著减少无关数据的访问,优化资源利用率。本文聚焦于YashanDB数据库,详细解析其数据分区管理的实现机制及应用,为企业级应用提供高效、灵活的数据分区解决方案。YashanDB中的数据分区基础Yash
- 【kafka】在Linux系统中部署配置Kafka的详细用法教程分享
景天科技苑
linux基础与进阶shell脚本编写实战kafkalinux分布式kafka安装配置kafka优化
✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯,先赞后看哦~作者简介:景天科技苑《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。《博客》:Python全栈,PyQt5和Tkinter桌面应用开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,云原生K8S,Prometheus监控,数据分析,Django
- C/C++ 使用librdkafka库实现的生产者
InstallingprebuiltpackagesOnMacOSX:brewinstalllibrdkafkaOnDebianandUbuntu:aptinstalllibrdkafka-devOnRedHat,CentOS,Fedora:yuminstalllibrdkafka-develInstallinglibrdkafkausingvcpkg:#Installvcpkgifnotalre
- 使用 Docker 搭建 Python(Flask/CUDA AI)开发环境——AI教你学Docker
使用Docker搭建Python(Flask/CUDAAI)开发环境及常用中间件配置详解本指南适用于用Docker快速搭建Python(FlaskWeb应用或包含CUDA的AI开发环境)开发环境,并集成常用中间件服务如MySQL、Redis、Kafka。适合个人开发、本地测试和小团队协作。一、项目目录结构建议project-root/├──app/#Python应用源码目录│├──Dockerfi
- Kafka如何做到消息不丢失
野老杂谈
全网最全IT公司面试宝典kafka分布式
一、三种消息传递语义(MessageDeliverySemantics):核心是“消息被消费处理的次数”Kafka的三种传递语义本质上描述的是“一条消息从生产到最终被消费者处理完成,可能出现的次数”,这由生产者的消息写入可靠性和消费者的offset提交策略共同决定。1.Atmostonce(最多一次)定义:消息可能丢失,但绝不会被重复处理。触发场景:消费者先提交offset,再处理消息。流程:消费
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_