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引言当我决定考取AWS认证机器学习工程师-助理(AWSCertifiedMachineLearningEngineer—Associate)级别证书时,我就预料到这将是一段充满挑战但回报颇丰的旅程。跟你说吧,它在这两方面都没让我失望。这项考试面向的是不仅理解机器学习原理,还对AWS生态系统有扎实基础认知的专业人士。如果你还未达到AWS认证解决方案架构师-助理级别的水平,那你得先夯实这些基础。一个不
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熙媛
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确实如此。Kubernetes现已弃用Docker!!!目前,Kubernetes中的Docker支持功能现已弃用,并将在之后的版本中被删除。Kubernetes之前使用的是一个名为dockershim的模块,用以实现对Docker的CRI支持。但Kubernetes社区发现了与之相关的维护问题,因此建议大家考虑使用包含CRI完整实现(兼容v1alpha1或v1)的可用容器运行时。简而言之,Doc
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Ref===>tushare系统:Ubuntu15.04Python:2.7环境包:Anaconda,仅供娱乐...最近在学习Python语言,刚好也想学学炒股,因此学习了一些基础知识后,打算做一些股票相关的demo练手,第一个要解决的问题当然是数据采集。翻遍了网络,看了一些朋友的代码片段(尤其感谢tushare的作者),知道了向API请求数据的格式大概是这样的:http://api.financ
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LayoutLMv3:通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。Transformer具有多层架构,每层主要由多头自注意力机制和逐位置全连接前馈网络组成。Transformer的输入是文本嵌入$Y=y_{1:L}$和图像嵌入$X=x_{1:M}$序列的连接,其中$L$和$M$分别是文本和图像的序列长度。通过Tr
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随着人工智能技术的飞速发展,AI写代码工具已经不再是遥不可及的梦想,它正深刻地改变着前端开发的模式。AI赋能前端开发,不仅提高了开发效率,也降低了学习门槛,为更多开发者打开了通往智能化前端世界的大门。然而,学习AI前端开发也面临着诸多挑战,需要系统学习和持续实践。本文将为你详细介绍AI前端开发的学习途径、资源以及实践经验,助你开启这段精彩的旅程。AI前端开发的兴起及重要性近年来,人工智能技术在各个
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近年来,人工智能(AI)技术的飞速发展深刻地改变着各个行业,前端开发领域也不例外。面对AI带来的冲击和挑战,开发者们需要积极拥抱变化,学习新技能,才能在竞争激烈的市场中立于不败之地。本文将探讨AI时代前端开发面临的新挑战,以及如何利用AI赋能前端开发,提高效率,应对技术更新迭代。关键词:AI写代码工具AI时代前端开发的新挑战AI技术的快速发展,为前端开发带来了前所未有的机遇,同时也带来了新的挑战。
- DeepSeek 实现原理探析
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DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术,它通过结合自然语言处理(NLP)、信息检索(IR)和机器学习(ML)等多领域的技术,旨在提供更加精准、智能的搜索结果。本文将深入探讨DeepSeek的实现原理,分析其核心技术及其在实际应用中的表现。一、DeepSeek的核心技术自然语言处理(NLP)词嵌入(WordEmbedding):DeepSeek使用如Word
- Android studio 打包 uni App
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Androidstudio打包uniAppHBuilderX本身有原生App云打包功能,本身没什么需求可以直接使用,如果需要多次打包,云打包每次链接只能提供5次下载机会,而且要时间排队打包,所以学习了一下Androidstudio工具打包,下面是使用方法,仅供参考:1.安装Androidstudio下载Androidstudio下载地址:http://www.android-studio.org/
- Django学习笔记(第一天:Django基本知识简介与启动)
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博主毕业已经工作一年多了,最基本的测试工作已经完全掌握。一方面为了解决当前公司没有自动化测试平台的痛点,另一方面为了向更高级的测试架构师转型,于是重温Django的知识,用于后期搭建测试自动化平台。为什么不选择Java:Python语法简洁易读,适合快速开发。Selenium、Appium、pytest、Requests等工具对Python支持极好,且有丰富的文档和社区资源。Django简介Dja
- Linux如何压缩或解压文件到指定目录
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解压文件到指定目录命令格式:tar-zxvf【压缩包文件名.tar.gz】-C【路径】/例如:tar-zxvfaaa.tar.gz-C/tmp/压缩文件到指定目录命令格式:tar-zcvf【目录】/【压缩包文件名.tar.gz】【源文件】例如:tar-zcvf/tmp/test.tar.gzjapan/注意:一次压缩多个文件时,直接在源文件后用空格格开即可。
- Dav_笔记14:优化程序提示 HINTs -1
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可以将优化程序提示与SQL语句一起使用来更改执行计划。本章介绍如何使用提示指示优化器使用特定方法。本章包含以下部分:■优化程序提示概述■指定提示■使用带有视图的提示优化程序提示概述提示是对优化器的指令。编写SQL时,您可能知道有关优化程序未知的数据的信息。提示使您可以通常由优化程序做出决策,有时会导致优化程序选择它认为成本较高的计划。在测试或开发环境中,提示对于测试特定访问路径的性能很有用。例如,
- Dav_笔记13:SQL Access Advisor 之 2 使用SQL Access Advisor-2
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使用SQLAccessAdvisor-2本节讨论有关SQLAccessAdvisor的一般信息和使用所需的步骤,包括:■使用建议书使用建议书本节讨论使用建议的以下方面:■建议和行动■推荐选项■评估模式■在建议分析期间查看中间结果■生成建议书■查看建议■停止推荐流程■标记建议■修改建议■生成SQL脚本■脚本包括分区建议时的特殊注意事项■何时不再需要建议书建议和行动SQLAccessAdvisor提出
- Dav_笔记12:Automatic SQL Tuning 之 3 SQL-Tuning
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使用SQLTuningAdvisor进行无限调优您可以手动调用SQLTuningAdvisor以按需调整一个或多个SQL语句。要调整多个语句,必须创建SQL调优集(STS)。SQL调优集是一个数据库对象,它存储SQL语句及其执行上下文。您可以使用命令行API或企业管理器创建SQL调优集。请参见“Dav_笔记12:AutomaticSQLTuning之4管理SQL调优集”。输入源SQLTuningA
- Dav_笔记8-Managing Optimizer Statistics之管理统计
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管理统计本节包括以下主题:■PendingStatistics待定统计■ManagingExtendedStatistics管理扩展统计■RestoringPreviousVersionsofStatistics还原以前版本的统计信息■ExportingandImportingStatistics导出和导入统计信息■RestoringStatisticsVersusImportingorExpor
- Linux网络服务器架设笔记
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最近自己闲着无聊,弄了一台机器想用Linux完整的做一台网络服务器,实现Proxy、Web、FTP、MAIL、DNS、DHCP、LDAP等功能,起初想的简单,结果做了才知道其中滋味。因为以前只是纸上谈兵,并没多少实战经验,现在空机器上一大堆的服务需要配置,满篇的代码需要一行一行的看,怎一个苦字了得。最近自己闲着无聊,弄了一台机器想用Linux完整的做一台网络服务器,实现Proxy、Web、FTP、
- 位图的深入解析:从数据结构到图像处理与C++实现
Exhausted、
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在学习优选算法课程的时候,博主学习位运算了解到位运算的这个概念,之前没有接触过,就查找了相关的资料,丰富一下自身,当作课外知识来了解一下。位图(Bitmap)是一种用于表示图像的数据结构,它将图像分解为像素的二维网格,每个像素的颜色值存储在一个矩阵中。位图广泛应用于计算机图形学、图像处理和计算机视觉等领域。目录1.位图的基本概念1.1像素1.2分辨率1.3颜色深度2.位图的存储格式2.1BMP格式
- Dav_笔记14:优化程序提示 HINTs -2
Dav_2099
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优化方法和目标的提示ALL_ROWS和FIRST_ROWS(n)提示允许您在优化方法和目标之间进行选择。如果SQL语句具有指定优化方法和目标的提示,则优化程序将使用指定的方法,无论是否存在统计信息,OPTIMIZER_MODE初始化参数的值以及ALTERSESSION语句的OPTIMIZER_MODE参数。如果在SQL语句中指定ALL_ROWS或FIRST_ROWS(n)提示,并且数据字典没有关于
- ORB-SLAM2源码学习:Tracking.cc:GrabImageStereo、GrabImageRGBD、GrabImageMonocular处理图像
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计算机视觉#ORB-SLAM2#局部建图线程计算机视觉人工智能c++ubuntu学习
前言该部分函数在Tracking.cc源文件中定义,用于处理图像。1.函数作用:1.GrabImageStereo函数的主要作用是处理输入的双目图像(左视图和右视图),进行必要的预处理(颜色转换),创建表示当前帧的对象,并执行跟踪操作,最后返回当前帧在世界坐标系下的变换矩阵。cv::MatTracking::GrabImageStereo(constcv::Mat&imRectLeft,const
- 深度学习视频教程推荐
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推荐一个深度学习视频教程,中文,推导详细。老先生娓娓道来,将神经网络、深度学习讲的非常透彻。由复旦大学吴立德老师教授的课程:http://www.youku.com/playlist_show/id_21508721.html
- 基于深度学习的商品推荐
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基于深度学习的商品推荐系统利用深度学习技术对用户的行为和商品的特征进行分析和建模,从而向用户推荐最相关的商品。这类系统在电子商务、社交媒体和内容推荐等领域中具有广泛应用。以下是对这一领域的系统介绍:1.任务和目标商品推荐系统的主要任务和目标包括:个性化推荐:根据用户的兴趣和行为,向用户推荐个性化的商品列表。提高用户体验:通过精准推荐,提高用户的购物体验和满意度。增加销售额:通过推荐相关商品,增加用
- Python库房管理系统开发指南
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python开发语言
在现代仓储管理中,高效、准确的信息系统是提高运营效率的关键。Python作为一种强大且易于学习的编程语言,非常适合用来开发简易而功能齐全的库房管理系统。本文将详细介绍如何使用Python编写一个基本的库房管理系统,包括商品入库、出库、查询库存及生成报表等功能。通过本文,读者不仅能学习到Python编程技巧,还能理解库房管理系统的基本架构和逻辑。一、系统需求分析在开发库房管理系统之前,我们需要明确系
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窦莎言Firm
黑马苍穹外卖学习笔记【下载地址】黑马苍穹外卖学习笔记本仓库提供了一份关于“黑马苍穹外卖”的学习笔记,由笔者在课余时间学习整理而成。笔记内容涵盖了部分源码解析、学习心得以及个人体会,旨在帮助有兴趣的读者更好地理解和掌握相关知识项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/b7c5a资源描述本仓库提供了一份关于“黑马苍穹外卖”的
- 常见的深度学习模型总结
编码时空的诗意行者
深度学习人工智能
1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间:2006年左右,随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加,深度学习开始兴起。发明动机:解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性,如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点:由多个隐藏层组成的神经网络,每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景:分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
- 手把手教你Linux内核编译:从零开始编写
深度Linux
C/C++全栈开发操作系统linux内存管理内核编译
在计算机技术的广袤星空中,Linux内核宛如一颗最为璀璨而神秘的巨星,散发着无尽的魅力与诱惑。它是操作系统的心脏,掌控着计算机系统的一切核心资源与底层运作。如今,我们即将踏上一场激动人心的冒险之旅——一步步解锁Linux内核,开启从零开始的编程征程。一、简介Linux内核作为操作系统的核心,其魅力在于多方面。首先,它负责资源管理和设备驱动等重要任务。学习Linux内核编程,能够让开发者深入了解操作
- qt中文乱码
@hdd
Qt
刚开始学习qt,经常会遇到中文输出乱码,在网上找了解决办法有下面这个两个办法QTextCodec::setCodecForCStrings(QTextCodec::codecForName("GB2312"));或QTextCodec::setCodecForCStrings(QTextCodec::codecForName("UTF-8"));我试过发现不行,然后翻阅书,发现这行代码可以在主函数
- 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 ickes@192.168.27.211
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_