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- 求平方根:牛顿迭代法
mjfztms
leetcode算法
应用牛顿迭代法求解方程近似解,收敛速度很快牛顿迭代法求解平方根给你一个非负整数x,计算并返回x的算术平方根n,结果只保留整数部分。算法流程图由题意得,n2=xn^2=xn2=x,即为对f(n)=n2−xf(n)=n^2-xf(n)=n2−x求解。第一步:易得:x2−x1=0−f(x1)f′(x1)x_2-x_1=\frac{0-f(x_1)}{f'(x_1)}x2−x1=f′(x1)0−f(x1)
- 【秋招算法】2025 届搜广推方向求职历程(SSP、头部计划)
秋冬无暖阳°
搜广推等—算法面经面试职场和发展算法
【秋招算法】2025届搜广推方向求职历程(SSP、头部计划)文章目录【秋招算法】2025届搜广推方向求职历程(SSP、头部计划)1.背景2.日常实习3.暑期实习3.1暑期BG3.2暑期记录4.秋招4.1秋招BG4.2转正4.3头部4.4提前批4.5正式批5.面试记录5.1Coding5.2其他高频编程题5.3常见八股、面经6.关于搜广推1.背景关于日常实习、暑期实习、提前批,秋招、春招、补招何为大
- 推荐算法(推广搜)——广告和推荐有什么不同?
导语近几年新兴起一个行业:推广搜。即推荐、广告、搜索算法的简称。各大厂都隐隐将其作为公司核心技术来发展。此文将带领大家探秘广告和推荐有什么区别以及其相似处。再此强调一下,广告算法里面的推荐广告和自然推荐结果里的推荐系统进行对比,但因为广告算法里面还有“搜索广告”,搜索广告和推荐系统差异性就太大了,这里不做讨论。一、不同点1.1本质不同推荐广告和自然推荐本质中要处理的群体和衡量的利益完全不一样。(图
- 算法分析与设计实验2:实现克鲁斯卡尔算法和prim算法
表白墙上别挂我
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实验原理(一)克鲁斯卡尔算法:一种用于求解最小生成树问题的贪心算法,该算法的基本思想是按照边的权重从小到大排序,然后依次选择边,并加入生成树中,同时确保不会形成环路,直到生成树包含图中所有的顶点为止。具体步骤:边的排序:将所有边按照权重从小到大排序。初始化:创建一个空的生成树(可以是一个空的图结构),以及一个用于记录每个顶点所属集合(或称为连通分量)的数据结构(例如并查集)。边的选择:依次选择排序
- (面经总结)一篇文章带你整理面试过程中常考的九大排序算法
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冲刺大厂之面经总结面经排序算法二分插入冒泡快速
文章目录一、二分插入排序1.原理2.代码二、冒泡排序1.原理2.代码三、插入排序算法1.原理2.代码四、快速排序算法1.原理2.代码五、希尔排序1.原理2.代码六、归并排序1.原理2.代码七、桶排序八、基数排序九、堆排序1.原理2.代码十、总结1.算法分类2.性能分析一、二分插入排序首先必须是排好序的数组,然后通过二分查找,找到合适的位置,插入1.原理二分查找算法又叫作折半查找,要求待查找的序列有
- Python常考面试题汇总(附答案)
TT图图
面试职场和发展
写在前面本文面向中高级Python开发,太基本的题目不收录。本文只涉及Python相关的面试题,关于网络、MySQL、算法等其他面试必考题会另外开专题整理。不是单纯的提供答案,抵制八股文!!更希望通过代码演示,原理探究等来深入讲解某一知识点,做到融会贯通。部分演示代码也放在了我的github的该目录下。语言基础篇Python的基本数据类型Python3中有六个标准的数据类型:Number(数字)(
- opencv-python与opencv-contrib-python的区别联系
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opencv-python包含基本的opencvopencv-contrib-python是高配版,带一些收费或者专利的算法,还有一些比较新的算法的高级版本,这些算法稳定之后会加入上面那个。官网对contrib模块的简介(点击链接跳转)参考链接
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- 通信算法之287:通信技术点咨询
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MATLAB仿真软件无线电无线通信基带处理算法网络算法无人机经验分享
专业技术咨询方向第一:SFBC编码与解码原理推导第二:SFBC系统中信道均衡推导第三:云哨物理层协议-速率匹配-解调门限-5dB第四:两天线SCFDE系统(SFBC码)帧结构设计第五:两天线OFDM系统(SFBC码)帧结构设计第一:SFBC编码与解码原理推导第二:SFBC系统中信道均衡推导第三:云哨物理层协议-速率匹配-解调门限-5dB第四:两天线SCFDE系统(SFBC码)帧结构设计第五:两天线
- 知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码)
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目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
- 反向传播神经网络极简入门
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单个神经元神经网络是多个“神经元”(感知机)的带权级联,神经网络算法可以提供非线性的复杂模型,它有两个参数:权值矩阵{Wl}和偏置向量{bl},不同于感知机的单一向量形式,{Wl}是复数个矩阵,{bl}是复数个向量,其中的元素分别属于单个层,而每个层的组成单元,就是神经元。神经元神经网络是由多个“神经元”(感知机)组成的,每个神经元图示如下:这其实就是一个单层感知机,其输入是由和+1组成的向量,其
- 【限时干货】Calibre智能分类,轻松突破内网限制畅享电子书库
比头发还脆弱
服务器tcp/iplinux
文章目录前言1.网络书库软件下载安装2.网络书库服务器设置3.内网穿透工具设置4.公网使用kindle访问内网私人书库前言本研究旨在构建一套运行于微软操作系统环境下的独立电子图书管理体系,核心目标是建立可远程操作的资源访问机制。该架构采用高可用性设计,在第三方阅读平台服务中断时仍能保障数字内容传输的稳定性。系统创新性地融合了两大核心技术组件:通过Calibre开源软件实现文献分类算法与格式转换功能
- 【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理,持续更新......
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- LeetCode1004. 最大连续1的个数 III
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题目分析本题要求在最多翻转K个0的条件下,找到二进制数组中最长的连续1子数组。翻转操作实际上是将0视为可用资源,用来扩展连续1的区间。解题思路滑动窗口(双指针):核心思想:维护一个窗口,确保窗口内最多包含K个0(即最多可翻转K次)右指针:遍历数组,扩展窗口左指针:当窗口内0的数量超过K时,收缩窗口直到满足条件关键操作:遇到0时增加计数器当0的数量超过K时,移动左指针直到移除一个0始终记录窗口的最大
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基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究,内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别,总结一下大致框架,基本思想是:获取语料库TIMIT提取数据特征,进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取,基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L
- 深入解析C++中 std::sort背后的实现原理 —Introsort(Introspective Sort)
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C++c++算法数据结构快速排序排序算法堆排序深度优先
Introsort简介Introsort是一种混合排序算法,结合了三种经典算法的优点:算法用于特点快速排序通常情况平均时间复杂度O(nlogn)堆排序当快速排序退化(递归过深)时最坏时间复杂度O(nlogn)插入排序小规模数组时(如长度≤16)常数开销小,快Introsort运行机制排序逻辑如下:if(size2*log2(n))堆排序(HeapSort)else快速排序(QuickSort)快速
- 冒泡排序算法详解(含Python代码实现)
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冒泡排序(BubbleSort)是最基础的排序算法之一,通常用于学习排序算法的入门理解。本文将通过Python代码实现冒泡排序,并详细讲解其原理、执行流程、复杂度分析及适用情况。✨一、算法简介冒泡排序的核心思想是:相邻两个元素比较,将较大的元素不断“冒泡”至右侧,最终实现排序。其基本过程是重复比较相邻的元素,如果顺序错误就交换,重复这一过程,直到没有任何需要交换的为止。二、Python代码实现下面
- 揭秘 Spring Cloud Zuul 在后端的负载均衡策略
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揭秘SpringCloudZuul在后端的负载均衡策略关键词:SpringCloudZuul、负载均衡、微服务网关、Ribbon、请求路由摘要:在微服务架构中,API网关是流量的“总调度员”,而负载均衡则是它的“智能大脑”。本文将以“小区门卫派件”为故事主线,用通俗易懂的语言揭秘SpringCloudZuul如何通过集成Ribbon实现后端负载均衡。我们将从核心概念到算法原理,从代码实战到应用场景
- 【力扣(LeetCode)】数据挖掘面试题0013:1264. 页面推荐(泛化后,基于MySQL题解)
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数据挖掘常见面试题leetcode数据挖掘mysql笔试笔试题
文章大纲一、题目要求:二、模拟数据构建三、题解参考方案朋友关系列表:Friendship+---------------+---------+|ColumnName|Type|+---------------+---------+|user1_id|int||user2_id|int|+---------------+---------+(user1_id,user2_id)是这张表具有唯一值的列
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述1.引言2.理论基础2.1中华穿山甲算法(CPO)核心原理2.2NWFSP数学模型3.CPO-NWFSP求解框架设计3.1编码与解码3.2离散化位置更新3.3目标函数适配4.实验设计与性能分析4.1实验设置4.2结果分析4.3敏感性分析5.结论与展望
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LRUCache定义缓存算法(LeastRecentlyUsed)核心思想最近最少使用或最久未使用。当缓存空间不足时,它会优先淘汰最长时间没有访问的数据项类比:图书馆的书架管理,经常被借阅的书放在最前面方便取用,而长期无人问津的书会被移到后面或下架数据结构选择与设计1)双向链表1.用于维护元素的访问顺序,最近访问的元素放在链表头部,最久未被访问的放在尾部2.支持O(1)时间复杂度的任意位置插入和删
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1.1Simulink的边界:事件驱动、算法复杂性与AI集成瓶颈Simulink的核心优势在于其强大的微分方程求解器和对连续时间系统、离散时间系统的精确描述能力。其基于“信号流”和“框图”的建模范式,使得工程师可以直观地构建与物理现实高度对应的数学模型。然而,这种优势也带来了其天然的局限性:基于时间的驱动核心(Time-BasedCoreEngine):Simulink的“心脏”是一个时间驱动的仿
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torch.nn.GELU原型CLASStorch.nn.GELU(approximate='none')参数approximate(str,optional)–gelu近似算法用none或者tanh,默认为none;定义高斯误差线性单元函数GELU(x)=x∗ϕ(x)\text{GELU}(x)=x*\phi(x)GELU(x)=x∗ϕ(x)其中ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)为高斯分布的累积分布
- 数据结构之栈实验
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学习记录数据结构c语言栈
栈实验实验目的实验环境实验要求实验内容源代码运行结果实验目的掌握栈这种数据结构特性及其主要存储结构,并能在现实生活中灵活运用。实验环境CodeBlocks实验要求1.熟悉c语言的语法知识;2.掌握栈的顺序存储结构—顺序栈的定义、构造、获得栈顶元素、入栈、出栈等基本操作;实验内容完成栈的定义、构造、获得栈顶元素、进栈、出栈等函数的编写。要求在主函数中实现对以上操作的调用,编写一个算法判断给定的字符向
- 《力扣》链表 | 19. 删除链表的倒数第 N 个结点 C++题解
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19.删除链表的倒数第N个结点-力扣(LeetCode)给你一个链表,删除链表的倒数第n个结点,并且返回链表的头结点。示例1:输入:head=[1,2,3,4,5],n=2输出:[1,2,3,5]好神奇的解法,有股相对运动的赶脚双指针:a,b(同时指向头节点)1.先让a指针移动n个节点2.然后a,b一起移动,当a移动到末尾的时候,b就恰好移动到倒数第n个数也就是我们通过a指针限制b只能移动(len
- 新手必看:入行大模型前一定要知道的几件事!
和老莫一起学AI
人工智能java机器学习大模型算法程序员转行
大模型怎么转?适合哪些人?哪些方向对新手友好?又有哪些坑你必须避开?文章有点长,但全是我这几年观察下来最真实的经验,如果你真的想搞懂大模型、入场不踩坑,建议认真读完,或先收藏慢慢看。一、大模型≠ChatGPT,先搞清“全景图”再出发说句真话,很多人对“大模型”的第一印象就是——ChatGPT。但这只是它的"最上层",底下的基建、平台、算法、数据处理、推理部署……才是撑起整个技术栈的骨架。入行大模型
- php字符串匹配算法,字符串查找算法及原理
面试题:判断字符串是否在另一个字符串中存在?面试时发现好多人回答不好,所以就梳理了一下已知的方法,此文较长,需要耐心的看下去。从实现和算法原理两方面解此问题,其中有用PHP原生方法实现也有一些业界大牛创造的算法。实现方法一:语言特性-内置函数/*strpos示例*///testecho'match:',strpos('xasfsdfbk','xasfsdfbk')!==false?'true':'
- 字符串的两种模式匹配算法--暴力法与KMP算法
对于字符串而言,最常见的基本操作莫过于查找某一字符串(模式串)在另一字符串(主串)中的位置,这一操作过程叫做字符串的模式匹配,常见的模式匹配算法有朴素模式匹配算法和KMP模式匹配算法,下面结合代码对这两种模式匹配算法的思想做个总结。参考博客:很详尽的KMP算法(厉害)1.朴素模式匹配算法(暴力法)朴素模式匹配算法的思想就是,把主串中的每一个字符作为子串开头,与要匹配的字符串进行逐字符匹配,直到所有
- DTW 动态时间规整:时间序列的柔性桥梁
在时间的长河中,数据如浪花般不断涌现,而时间序列数据更是其中璀璨的存在。当我们试图比较两段时间序列时,常常会遇到一个棘手的问题:就像两位舞者,他们演绎着相同的舞蹈,却有着不同的节奏与速度,直接对比难以判断二者的相似度。而DTW(DynamicTimeWarping,动态时间规整)算法,就像一座神奇的柔性桥梁,能够跨越时间节奏的差异,精准度量时间序列间的相似性,在众多领域发挥着不可或缺的作用。一、D
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数