- flink+kafka实现流数据处理学习
上海研博数据
java
在应用系统的建设过程中,通常都会遇到需要实时处理数据的场景,处理实时数据的框架有很多,本文将以一个示例来介绍flink+kafka在流数据处理中的应用。1、概念介绍flink:是一个分布式、高可用、高可靠的大数据处理引擎,提供了一种高效、可靠、可扩展的方式来处理和分析实时数据。kafka:是用于构建实时数据管道和流应用程序并具有横向扩展,容错,wickedfast(变态快)等优点的一种消息中间件。
- Python从0到100(七十六):计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化
是Dream呀
python计算机视觉开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- Elasticsearch 入门教学:从零开始掌握分布式搜索引擎
格子先生Lab
搜索引擎elasticsearch分布式
引言Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎,基于ApacheLucene构建,能够实现近乎实时的数据搜索和分析。它广泛应用于日志分析、全文搜索、数据可视化等场景。本文将带你从零开始学习Elasticsearch,掌握其基本概念、安装配置、数据操作及搜索功能。1.Elasticsearch简介1.1什么是Elasticsearch?Elasticsearch是一个分布式的RESTful
- 【LLM】预训练的具体流程
FOUR_A
LLMpython人工智能深度学习大模型
分词器训练预训练模型:就像你已经学会了一些基础知识的“大脑”,我们可以在这个基础上继续学习新东西。比如,有些模型已经学会了英语,但中文学得不够好。中文预训练:为了让这个“大脑”更好地理解中文,我们需要用大量的中文数据继续训练它。分词器(Tokenizer):它的作用是把一句话拆分成一个个小单元(比如词语或字)。比如,“我喜欢学习”会被拆成“我/喜欢/学习”。这些拆分后的单元会被转换成数字,方便模型
- 递推和递归_一文学会递归递推
HR刀姐
递推和递归
递归算法和递推算法无论是在ACM竞赛还是项目工程上都有着极为广泛的应用,但想要完全掌握两者的思想并不容易,对于刚刚接触编程的人来说更是这样,我在初次接触递归递推时就吃了很多的苦头,除了当时对编程语言不太熟悉之外,最大的原因就是难以理解其中的思想,本文将二者结合代码分别讲解,力求以"理论+实践"的方式使读者明白两种算法。一箭双雕,一文双递。一.递归和递推的区别学习递归递推的一个容易遇到的问题就是混淆
- ZooKeeper学习总结(1)——ZooKeeper入门介绍
一杯甜酒
ZooKeeper学习总结Zookeeper
1.概述Zookeeper是Hadoop的一个子项目,它是分布式系统中的协调系统,可提供的服务主要有:配置服务、名字服务、分布式同步、组服务等。它有如下的一些特点:简单Zookeeper的核心是一个精简的文件系统,它支持一些简单的操作和一些抽象操作,例如,排序和通知。丰富Zookeeper的原语操作是很丰富的,可实现一些协调数据结构和协议。例如,分布式队列、分布式锁和一组同级别节点中的“领导者选举
- 雨滴谱仪:准确掌握降水情况,助力道路维护
tianhe8888_
雨滴谱仪降水天气现象仪雨滴
【TH-YD1】在气象监测与交通管理中,对道路降水情况的实时监测是至关重要的。雨滴谱仪作为一种高精度、智能化的降水天气现象监测设备,凭借其独特的工作原理和卓越的性能,在实时监测道路降水情况方面发挥着重要作用。一、引言降水是自然界中一种常见的天气现象,对道路交通、农业生产、城市排水等多个领域都有着重要影响。为了准确掌握降水情况,及时采取应对措施,科学家们研发了雨滴谱仪这一先进的气象监测设备。雨滴谱仪
- 10.【线性代数】—— 四个基本子空间
sda42342342423
math线性代数基本子空间
十、四个基本子空间1.列空间C(A)C(A)C(A)inRmR^mRm2.零空间N(A)N(A)N(A)inRnR^nRn3.行空间C(AT)C(A^T)C(AT)inRnR^nRn4.左零空间N(AT)N(A^T)N(AT)inRmR^mRm综述5.新的向量空间讨论矩阵Am∗nA_{m*n}Am∗n的四个基本空间,m行n列1.列空间C(A)C(A)C(A)inRmR^mRm[col11col21
- Zookeeper+kafka学习笔记
CHR_YTU
Zookeeper
Zookeeper是Apache的一个java项目,属于Hadoop系统,扮演管理员的角色。配置管理分布式系统都有好多机器,比如我在搭建hadoop的HDFS的时候,需要在一个主机器上(Master节点)配置好HDFS需要的各种配置文件,然后通过scp命令把这些配置文件拷贝到其他节点上,这样各个机器拿到的配置信息是一致的,才能成功运行起来HDFS服务。Zookeeper提供了这样的一种服务:一种集
- autoMate - AI实现电脑任务自动化的本地工具
小众AI
AI开源人工智能自动化运维
GitHub:https://github.com/yuruotong1/autoMate更多AI开源软件:发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AIautoMate是一款由开源开发的本地自动化工具,以AI+RPA(人工智能+机器人流程自动化)为核心特色。它将大型语言模型的智能理解与RPA的流程执行能力结合,用户只需用自然语言描述任务,如“整理桌面文件”或“生成周报”,即可
- Zookeeper【概念(集中式到分布式、什么是分布式 、CAP定理 、什么是Zookeeper、应用场景、为什么选择Zookeeper 、基本概念) 】(一)-全面详解(学习总结---从入门到深化)
童小纯
中间件大全---全面详解zookeeper分布式
作者简介:大家好,我是小童,Java开发工程师,CSDN博客博主,Java领域新星创作者系列专栏:前端、Java、Java中间件大全、微信小程序、微信支付、若依框架、Spring全家桶如果文章知识点有错误的地方,请指正!和大家一起学习,一起进步如果感觉博主的文章还不错的话,请三连支持一下博主哦博主正在努力完成2023计划中:以梦为马,扬帆起航,2023追梦人目录Zookeeper概念_集中式到分布
- 深度学习:马氏距离
壹十壹
深度学习深度学习人工智能
马氏距离(MahalanobisDistance)是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构,因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同,马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲,还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离,定义为:DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
- 深度学习:CPU和GPU算力
壹十壹
深度学习深度学习gpu算力人工智能
一、算力“算力”(ComputingPower)通常是指计算机或计算系统执行计算任务的能力。它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。根据上下文,算力可以在以下几种场景中具体化:1.单机算力CPU算力:中央处理器的计算能力,通常用核心数量(cores)、时钟频率(GHz)、以及每秒浮点运算次数(FLOPS)等指标衡量。GPU算力:图形处理单元用于并行处理的能力,尤其是在深度学习
- 深度学习:偏差和方差
壹十壹
深度学习深度学习人工智能python机器学习
偏差(Bias)偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说,偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合,即模型无法捕捉数据中的真实关系,因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征:高偏差的模型通常是过于简单的模型,无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法:增加模型复杂度:例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
- HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的高性能音视频处理应用开发
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HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的高性能音视频处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,ArkTS作为新一代的编程语言,为开发者提供了强大的工具来构建高性能、跨平台的应用。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的音视频处理应用,涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。通过本案例,您将学习到如何利用HarmonyNext的特性,结合ArkTS的强大功能,实现复杂
- Solana中的程序派生地址(PDAs):是什么,为什么,以及如何?
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程序派生地址(PDA)在Solana中的应用:什么、为什么和如何?在学习Solana时,你会经常听到关于程序派生地址(PDAs)的讨论。它们就像这样——强大、多功能,而且最重要的是,稍微被误解。如果你是一个开发者,试图理解它们,不用担心。我们将在本文中一起揭开PDAs的面纱。在本文中,我将从基础开始解释PDAs,假设你刚刚开始接触Solana。因此,不需要任何先前的知识——让我们开始吧。什么是PD
- Zookeeper与Kafka学习笔记
上海研博数据
zookeeperkafka学习
一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务,用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型(Znode树结构),每个节点可存储<1MB数据典型应用场景:HadoopNameNode高可用HBase元数据管理Kafka集群选举与状态管理2.设计限制内存型存储,不适合大数据量场景数据变更通过版本号(Version)控制,实现乐观锁机制采用ZAB协议保证数据一致性二、Kafka核心架构
- 【LLM】从零开始实现 LLaMA3
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LLM人工智能机器学习大模型llama算法
分词器在这里,我们不会实现一个BPE分词器(但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现)。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)是一种数据压缩算法,也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元(tokens),从而有效地表示文本中的词汇。在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下:初始化:首先,将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例
- Zookeeper学习
种豆走天下
zookeeper学习分布式
Zookeeper是一个开源的分布式协调框架,它主要用于处理分布式系统中的一些常见问题,如同步、配置管理、命名服务和集群管理等。Zookeeper是由Apache提供的,并且广泛应用于各种分布式应用中,特别是在高可用、高可靠性和高性能的系统中。Zookeeper的主要功能分布式协调:Zookeeper提供了协调多个节点(服务器)间行为的机制。例如,分布式锁、选举、配置管理等。命名服务:Zookee
- 机器学习之线性代数
珠峰日记
AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
文章目录一、引言:线性代数为何是AI的基石二、向量:AI世界的基本构建块(一)向量的定义(二)向量基础操作(三)重要概念三、矩阵:AI数据的强大容器(一)矩阵的定义(二)矩阵运算(三)矩阵特性(四)矩阵分解(五)Python示例(使用NumPy库)四、线性代数在AI中的应用(一)数据表示(二)降维:PCA(三)线性回归(四)计算机视觉(五)自然语言处理一、引言:线性代数为何是AI的基石在人工智能领
- GO语言学习笔记
螺旋式上升abc
golang学习笔记
一、viper笔记【七米】https://liwenzhou.com/posts/Go/viper/二、优雅关机和平滑重启https://liwenzhou.com/posts/Go/graceful-shutdown/三、gin使用zaphttps://liwenzhou.com/posts/Go/zap-in-gin/四、flag用于命令行传参https://liwenzhou.com/pos
- 《Quick Start Kubernetes》读后感
python
一、为什么选择这本书?面试的时候经常被问到kubernetes(下称k8s),所以打算学习k8s。看到《QuickStartKubernetes》的作者对自己所写的书持续地更新,被这种认真打动了,外加这本书只有100多页,所以选择了这本书作为入门k8s的教材。二、这本书写了什么?这本书介绍了什么是k8s,k8s的组成结构(controlplanenode,workernode),演示了在Windo
- 有趣的学习Python-第十篇:Python的“魔法宝库”:标准库之旅
王盼达
有趣的学习Python学习python开发语言
Python不仅是一门强大的编程语言,更像是一座充满宝藏的“魔法宝库”,里面装满了各种各样的“魔法工具”(标准库)。这些“魔法工具”可以帮助你轻松地完成各种任务,从文件操作到网络编程,从数据处理到性能优化。接下来,让我们一起探索Python的“魔法宝库”,看看这些“魔法工具”到底有多神奇!10.1操作系统接口:与“魔法世界”互动os模块就像是一个“魔法接口”,可以帮助你与操作系统进行互动。你可以用
- 有趣的学习Python-第八篇:Python的“魔法盾牌”:错误与异常处理
王盼达
有趣的学习Python学习python开发语言
在Python的魔法世界里,即使是经验丰富的魔法师也可能遇到一些“魔法失误”。这些失误分为两种:语法错误和异常。别担心,Python为你准备了一面强大的“魔法盾牌”,帮助你应对这些挑战。8.1语法错误:魔法咒语写错了语法错误就像是你在念魔法咒语时,不小心说错了单词。这是学习Python过程中最常见的问题。比如,你可能忘记在while循环后面加上冒号:whileTrueprint('Hellowor
- 基于transformer实现机器翻译(日译中)
小白_laughter
课程学习transformer机器翻译深度学习
文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象,并将句
- 【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】
L_cl
NLP自然语言处理人工智能
我的孤独原本是座荒岛,直到你称成潮汐,原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数,由GoogleBrain团队在2017年提出。其核心设计结合了Sigmoid门控机制和线性输入的乘积,通过引入平滑性和非单调性来提升模型性能。一、数学定义与变体1.基础形式Swish的标准表达式为:Swish(x)=x⋅σ(βx)其中:σ(x)是Sigm
- 公务员行测之速算分数记忆检验-无答案版本
Lemon爱吃苹果
公务员公务员计算机
前言为了提高速算速度,有一些分数是必须要记忆的,这个博客是为了检验自己记忆效果的,答案在下一篇博客上面,自己查看哟!!!速算之分数记忆检验12=%\frac{1}{2}=\%21=%13=%\frac{1}{3}=\%31=%14=%\frac{1}{4}=\%41=%15=%\frac{1}{5}=\%51=%16=%\frac{1}{6}=\%61=%17=%\frac{1}{7}=\%71=
- 机器学习(Machine Learning)
七指琴魔御清绝
大数据学习
原文链接:http://blog.csdn.net/zhoubl668/article/details/42921187希望转载的朋友,你可以不用联系我.但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新.希望看到文章的朋友能够学到更多.《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada
- web前端期末大作业:婚纱网页主题网站设计——唯一旅拍婚纱公司网站HTML+CSS+JavaScript
IT-司马青衫
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静态网站的编写主要是用HTMLDⅣV+CSSJS等来完成页面的排版设计,一般的网页作业需要融入以下知识点:div布局、浮动定位、高级css、表格、表单及验证、js轮播图、音频视频Fash的应用、uli、下拉导航栏、鼠标划过效果等知识点,学生网页作业源码,制作水平和原创度都适合学习或交作业用,记得点赞。精彩专栏推荐【作者主页——获取更多优质源码】【web前端期末大作业——毕设项目精品实战案例(1
- 【Go语言圣经1.1】
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golang开发语言后端
目标学习Go的编译方式、包的组织方式以及工具链的统一调用方式概念与定义packageGo语言通过包来组织代码。包类似于其它语言的库librarries或模块modules,每个包通常对应一个目录,目录中的所有.go文件都属于同一个包。特殊的main包:当代码使用packagemain声明时,表示这是一个可独立执行的程序而非一个库。程序的执行入口就是main函数import通过import语句,编译
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep