要学就学最难的
要学就学最难的

Confluence使用教程（用户篇）

1、如何创建空间

Confluence使用教程（用户篇）_第1张图片

可以把空间理解成一个gitlab仓库，空间之间相互独立，一般建议按照部门（小组的人太少，没必要创建空间）或者按照项目分别创建空间

2、confluence可以创建两种类型的文档：页面和博文

Confluence使用教程（用户篇）_第2张图片

从内容上来说，两者没有区别，文本编辑界面是一模一样的。

但是博文只会按照日期进行分类，非常的不清晰，比如下图

Confluence使用教程（用户篇）_第3张图片

而页面支持自定义的树形结构，可以让我们更方便的组织文档

Confluence使用教程（用户篇）_第4张图片

3、在空间左下角可以进入权限管理界面，在这里你可以指定具体用户的权限

Confluence使用教程（用户篇）_第5张图片

4、针对每个页面，也可以单独控制权限

Confluence使用教程（用户篇）_第6张图片

如果你是个人空间，只需要在空间的权限控制里设置所有人都没有写权限即可。

如果你是团队的空间，你可能不想让自己写的文档被其他人修改，就需要在这里单独控制。

5、插入代码块

Confluence使用教程（用户篇）_第7张图片

Confluence使用教程（用户篇）_第8张图片

Confluence使用教程（用户篇）_第9张图片

6、插入浮动目录

Confluence使用教程（用户篇）_第10张图片

浮动目录会一直随着你的页面滚动

你可能感兴趣的:(学习方法)

  • Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现 呵呵爱吃菜 kmeans聚类python
    在机器学习领域，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。K-Means和K-Medoids是两种经典的聚类算法，它们都基于划分的思想，但在具体实现和应用场景上存在一些差异。一、算法原理1.K-Means:中心点选择:K-Means算法通过计算簇内所有样本的均值来确定中心点（centroid）。距离度量:通常
  • 情感分析常见算法与模型及实现步骤 计算机软件程序设计 知识科普算法情感分析机器学习
    【1】常见算法与模型情感分析（SentimentAnalysis）是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的主观信息，如情绪、态度和意见。常见的算法和模型包括以下几种：传统机器学习方法朴素贝叶斯（NaiveBayes）基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立。计算简单，适用于大规模数据集。常用于文本分类任务。支持向量机（SVM）通过寻找最优超平面来划分不同的类别。在高维空间中表现良好，适
  • 【机器学习】使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集或者自定义数据集的的预测 加德霍克 机器学习人工智能python学习作业
    一、KNN算法概念K最近邻(K-NearestNeighbor,KNN)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。二、对鸢尾花数据集进行预测1、代码示例：fromsklearn.datasetsimportl
  • 架构开场介绍&&环境准备 Jsben 架构linux
    第0章学习方法的变化1.第一阶段学习方法1.记命令80-1502.记参数常用3-5个3.练习考试题手写4.回顾总结2.第二阶段学习方法1.理解思考提问2.应用场景干嘛用的怎么用3.安装部署配置文件启动测试关闭4.各种报错看日志看日志看日志收集整理5.英文单词量积累不然看不懂报错第1章综合架构开场介绍中小规模网站架构组成顾客–用户访问网站的人员保安–防火墙(firewalld)进行访问策略控制迎宾–
  • 【AI论文】PaSa：一款用于全面学术论文搜索的大型语言模型（LLM）代理 东临碣石82 人工智能语言模型自然语言处理
    摘要：我们推出了PaSa，这是一款由大型语言模型驱动的高级论文搜索代理。PaSa能够自主做出一系列决策，包括调用搜索工具、阅读论文以及选择相关参考文献，从而最终为复杂的学术查询提供全面且准确的结果。我们使用强化学习方法和一个合成数据集AutoScholarQuery对PaSa进行了优化，该数据集包含3.5万个细粒度的学术查询以及来自顶级人工智能会议出版物的相应论文。此外，我们还开发了RealSch
  • 智能体在环境中学习和作出决策 由数入道 人工智能人工智能智能体深度学习
    一、概述强化学习是一类通过与环境交互获取反馈并不断优化决策策略的机器学习方法。与监督学习和无监督学习不同，强化学习直接面向序列决策问题，核心目标是找到使智能体（Agent）在环境中获得最大化累积奖励（CumulativeReward）的策略。其理论基础通常以马尔可夫决策过程（MarkovDecisionProcess,MDP）为框架。MDP的五元组通常表示为(S,A,P,R,γ)(S,A,P,R,
  • 宇宙规律对可转移量子强化学习架构的启示 AI天才研究院 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    第1章引言：宇宙规律与量子强化学习架构1.1问题背景宇宙规律是指宇宙中普遍存在的自然规律，如物理学中的万有引力定律、量子力学中的不确定性原理等。这些规律对宇宙的运行和演化起着决定性的作用。随着科技的发展，人们开始意识到这些宇宙规律可能对人工智能领域，尤其是量子强化学习架构的设计和优化有着深远的启示。量子强化学习是一种结合了量子计算和强化学习的新型机器学习方法。它利用量子计算机的优势，在训练和优化模
  • Nginx UI：一款开源的Nginx可视化管理界面，让你轻松管理nginx的配置 小华同学ai nginxui开源
    嗨，大家好，我是小华同学，关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和工作学习方法NginxUI是由0xJacky和Hintay共同开发的一款Nginx网络管理界面。它旨在为Nginx提供一个易于使用的图形界面，让用户可以在线查看服务器状态、编辑配置文件、管理网站和证书等。想要一睹为快？访问https://demo.nginxui.com/使用以下凭据登录：用户名：admin密码：admin特色功
  • C#的学习方法和思路，全部整理在这了！ 编程乐趣 c#学习方法开发语言
    大家好，我是编程乐趣。今天梳理下，我从写公众号以来，发表过的有关学习编程的自学方法、架构、学习路线、重构、编程经验等内容，希望对大家有点启发。一、自学编程的方法用这个方法学习C#的，一年后都变成高级工程师了！自学C#，要懂得善用MSDN自学C#，要懂得用好对象浏览器C#自学建议：避开新手易犯的错误一个很简单却能让你快速掌握C#的方法二、学习架构的思考DDD与三层架构，一定就是DDD好？程序员，真有
  • 一文读懂：无监督学习与有监督学习的区别与应用 码上飞扬 学习
    在机器学习的世界里，无监督学习和有监督学习是两个最为常见且重要的概念。理解这两者的区别和应用场景，不仅有助于我们选择合适的算法和模型，还能帮助我们更好地解决实际问题。那么，什么是无监督学习和有监督学习呢？本文将带你详细了解这两种学习方式的定义、区别以及典型应用。目录无监督学习是什么？有监督学习是什么？无监督学习与有监督学习的主要区别无监督学习的典型应用有监督学习的典型应用如何选择合适的学习方法？1
  • 【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！ 橙子小哥的代码世界 NLP自然语言理解大模型自然语言处理sklearn深度学习神经网络tensorflow
    《从零样本到少样本学习：一文读懂Zero-shot、One-shot和Few-shot的核心原理与应用！》正文：在自然语言处理（NLP）领域，Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。尤其是在大规模预训练模型（如GPT系列）的推动下，这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是
  • ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！ WangYan2022 教程人工智能chatgpt数据分析ai绘画AI写作
    熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
  • 【机器学习：三十二、强化学习：理论与应用】 KeyPan 机器学习机器学习机器人人工智能深度学习数据挖掘
    1.强化学习概述**强化学习（ReinforcementLearning,RL）**是一种机器学习方法，旨在通过试验与反馈的交互，使智能体（Agent）在动态环境中学习决策策略，以最大化累积奖励（CumulativeReward）。相比监督学习和无监督学习，强化学习更关注长期目标，而非简单地从标签中学习。核心概念智能体（Agent）：进行学习和决策的主体。环境（Environment）：智能体所在
  • 【机器学习：二十七、决策树集合】 KeyPan 机器学习机器学习决策树人工智能数据挖掘深度学习算法分类
    1.决策树集合的概述决策树集合是一种基于多个决策树模型集成的机器学习方法，通过组合多个弱学习器（决策树）形成一个强学习器，显著提升预测性能和泛化能力。核心思想集成学习的核心是通过结合多个模型的优点，降低单个模型的偏差与方差，提高整体的准确性和鲁棒性。决策树集合利用多棵树的组合，减少了单棵树可能出现的过拟合或对噪声的敏感性。主要优势性能提升：在分类和回归任务中通常表现优于单独的决策树。稳定性更强：对
  • 学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐 aFakeProgramer 机器学习人工智能人工智能
    深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师，现在我想进入人工智能领域，特别是大型语言模型。说到人工智能，我是一个完全的新手，所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。首先，我知道嵌入式系统涉及许多低级编程、微控制器、实时操作系统等。人工智能，特别是像GPT这样的大型模型，似乎处于另一端，处理高级计算、海量数据集和复杂算法。这里肯定有一个学习曲线。我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。
  • 随机森林分类算法原理与实验分析 ningaiiii 机器学习与深度学习随机森林分类算法
    随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。你可以把它想象成一个“团队决策”的过程：团队中的每个成员（决策树）都独立发表意见，最后通过投票决定最终结果。这种方法不仅提高了模型的准确性，还增强了模型的稳定性和鲁棒性。随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，从而避免单棵决策树可能产
  • 史上最全！Python爬虫requests库(附案例) 疯狂的超级玛丽 PythonPython学习Python入门python爬虫开发语言学习Python基础python自学
    1.requests库简介如果你正在学习Python并且找不到方向的话可以试试我这一份学习方法+籽料呀！点击领取（不要米米）Requests是一个为人类设计的简单而优雅的HTTP库。requests库是一个原生的HTTP库，比urllib3库更为容易使用。requests库发送原生的HTTP1.1请求，无需手动为URL添加查询串，也不需要对POST数据进行表单编码。相对于urllib3库，requ
  • 2019考研 | 西交大软件工程 笔者阿蓉
    本科背景：某北京211学校电子信息工程互联网开发工作两年录取结果：全日制软件工程学院分数：初试350+复试笔试80+面试85+总排名：100+从五月份开始脱产学习，我主要说一下专业课和复试还有我对非全的一些看法。【数学100+】张宇，张宇，张宇。跟着张宇学习，入门视频刷一遍，真题刷两遍，错题刷三遍。书刷N多遍。从视频开始学习，是最快的学习方法。5-7月份把主要是数学学好，8-9月份开始给自己每个周
  • C语言---程序设计练习题目及学习方法1 Wanyu677 C语言c语言学习方法算法
    学习方法要多练习在这些题目中的代码和题目自己动手去敲练习也是在熟悉语法，写代码第一步就是熟悉语法练习是在锻炼编程思维，把实际问题转换为代码的能力学会画图画图去理解内存，理解指针这些比较难懂的知识画图可以更好的理清思路辅助理解，强化理解学会调试借助调试，更好的理解代码和感知代码找出代码中的bug和程序逻辑（1）自增自减运算符inta=5,b,c,i=10;b=a++;c=++b;printf("a=
  • 嵌入式单片机中数码管基本实现方法 嵌入式开发星球 单片机项目实战操作之优秀单片机
    1.点亮数码管本节课利用已经学习的LED知识去控制一个8位数码管。本节的原理比较简单。不需要多少时间讲。更多时间是跟大家一起编码调试，从中学习一些编码思路和学习方法。1.1.什么是数码管数码管是什么？下图就是一个数码管从硬件上个看，其实就是8个LED组合在一起。8个LED应该有16个引脚，但是数码管上只有10个引脚。为什么呢？请看下图：1个LED有两个引脚，要控制LED，1个引脚接控制信号，另外一
  • 11.学无止境 萌柳青青
    人生就像是坐过山车，跌跌宕宕，起起伏伏。有时候，心情平静如水；有时候，如坚石拍打浪花！好好学习天天向上这是一场经历，也是一个过程。生活如此，学习亦是如此！在不断地试错中，终于找到适合自己的学习方法及有效资源。突然发现，当你一旦决定开始做一件事并付诸于行动时，你会发现，原以为的一切问题都不是问题。忘了有多久，没有这样的一个学习冲劲了。我享受着争分夺秒与时间赛跑的日子，我享受着这种全身心投入学习的感觉
  • 文本生成图像工作简述1--概念介绍和技术梳理 尹凯
    姓名：尹凯学号：22011210590学院：通信工程学院原文链接：https://blog.csdn.net/air__Heaven/article/details/127302735【嵌牛导读】文本生成图像的概念介绍与技术梳理【嵌牛鼻子】文本生成图像基于深度学习的机器学习方法已经在语音、文本、图像等单一模态领域取得了巨大的成功，而同时涉及到多种输入模态的多模态机器学习研究有巨大的应用前景和广泛的
  • 概率潜在语义分析（Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA）—无监督学习方法、概率模型、生成模型、共现模型、非线性模型、参数化模型、批量学习 剑海风云 ArtificialIntelligence人工智能机器学习概率潜在语义分析PLSA
    定义输入:设单词集合为W={ω1,ω2,⋯ ,ωM}W=\{\omega_1,\omega_2,\cdots,\omega_M\}W={ω1,ω2,⋯,ωM},文本集合为D={d1,d2,⋯ ,dN}D=\{d_1,d_2,\cdots,d_N\}D={d1,d2,⋯,dN},话题集合为Z={z1,z2,⋯ ,zN}Z=\{z_1,z_2,\cdots,z_N\}Z={z1,z2,⋯,zN},共现
  • 2018-05-17 浙江路人甲
    【日精进打卡第46天】姓名：杜俊杰公司：浙江省东阳市东元食品有限公司【知～学习】诵读《大学》2遍，诵读《六项精进》大纲2遍，《活法》2节【经典名句分享】不奋斗，你的才华如何配上你的任性；不奋斗，你的脚步如何赶上父母老去的速度;不奋斗，世界那么大，你靠什么去看看。【行～实践】一、修身:（1）学习，朗读《活法》二、齐家：（1）晚上带娃三、建功：1.与领导沟通、交流学习方法事宜。｛积善｝：1.坚持每日一
  • 读《给青年诗人的十封信》1 纳文yoyo
    想学习写作又无从下笔，即便写出来自己也不确定是好还是不好，很渴望得到他人的认可。于是，就买了一些关于写作的书籍看，其中一些很好的思维方式和学习方法，逐步摘录出来分享给大家，同时也鞭策自己，希望在这个道路上共同收获，共同成长。《给青年诗人的十封信》这本书不厚，也分外好读，是奥地利作家Rainer·Maria·Rilke（莱内·马利亚·里尔克）写给诗人的回信，信中针对年轻的创作者遇到的困惑和问题，给予
  • 反思的魔力：用语言的力量强化AI智能体 步子哥 人工智能机器学习
    在浩瀚的代码海洋中，AI智能体就像初出茅庐的航海家，渴望探索未知的宝藏。然而，面对复杂的编程任务，他们常常迷失方向。今天，就让我们跟随“反思”的灯塔，见证AI智能体如何通过语言的力量，点亮智慧的明灯，成为代码世界的征服者！智能体的困境近年来，大型语言模型（LLM）在与外部环境（如游戏、编译器、API）交互的领域中大放异彩，化身为目标驱动的智能体。然而，传统的强化学习方法如同一位严苛的训练师，需要大
  • 坚持自己，而不是被环境改变·115天（Youtube语言学习方法） 左撇子槿希
    图片发自App1.Pleaseremovetheblackpart/bit.黒い（くろい）ところは取り除（とりのぞ）いてください。2.I’mlookingoraplacetostay.泊まる（とまる）所（ところ）を探（さが）しています。3.Doyouknowwhoisthatperson?あの人は誰（だれ）か知っていますか。4.Whichrestaurantischeap?レストランはどこが安い（
  • 《谈谈对“后进生”的工作》读后感 惬意小鱼
    这一条建议中，苏霍姆林斯基谈的是对“后进生”的教育工作。正如他所言，在我们的教育工作中，对“后进生”的工作是“最难啃的硬骨头”之一。这样的学生，他们对教材的理解和记忆所需要的时间比一般的学生要多得多，而且遗忘得也更快。于是，在我们的教育工作中，很多老师和家长就渐渐把他们的学习引向了死记硬背的错误道路，以为多背多记就是最适合他们的学习方法了。殊不知，死记硬背的习惯，会让这些学生变得更为迟钝！对于这样
  • 潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation,LDA）—无监督学习方法、概率模型、生成模型、线性模型、非参数化模型、贝叶斯学习、批量学习 剑海风云 ArtificialIntelligence人工智能机器学习潜在狄利克雷分配LDA
    定义输入:单词集合W={ω1,⋯ ,ωv,⋯ ,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯ ,V,V是单词第个数。单词集合W=\{\omega_1,\cdots,\omega_v,\cdots,\omega_V\},其中\omega_v是第v个单词,v=1,2,\cdots,V,V是单词第个数。单词集合W={ω1,⋯,ωv,⋯,ωV},其中ωv是第v个单词,v=1,2,⋯,V,V是单词第个数。文
  • 放慢速度，思考含义，细化理解 chuck_study
    作者|士心先生来源|程序员的读书故事（公众号：pg_reading)细化思考.jpg我对阅读很感兴趣，它是我唯一知道的学习方法。除了阅读，我不知道还能做什么。如果读了又没有记住，我就不知道该怎么办了。在读过有关学习的研究资料后，我知道了除了被动地接收信息，还必须主动地做一些事。当然重要的是想出一个办法来检索记忆汇总的信息，因为这是你在考试时被要求做的事。如果你在学习时做不到这一点，那么在考试时间同
  • 开发者关心的那些事 圣子足道 ios游戏编程apple支付
    我要在app里添加IAP，必须要注册自己的产品标识符（product identifiers）。产品标识符是什么？ 产品标识符（Product Identifiers）是一串字符串，它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息，标识符只能包含大小写字母（A-Z）、数字（0-9）、下划线（-）、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素，但我们建议你创建标识符时使用
  • 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比 bijian1013 nginxF5
            对于数据流量过大的网络中，往往单一设备无法承担，需要多台设备进行数据分流，而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。         目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求，如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
  • LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number Cwind javaAlgorithm题解LeetCodeMath
    原题链接：#9 Palindrome Number   要求： 判断一个整数是否是回文数，不要使用额外的存储空间   难度：简单   分析： 题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间，O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转，然后与原数字进行比较。 注：没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论，例如
  • 画图板的基本实现 15700786134 画图板
     要实现画图板的基本功能，除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外，还需要添加鼠标监听器，和接口实现。 首先，需要显示一个JFrame界面： public class DrameFrame extends JFrame {              //显示
  • linux的ps命令 被触发 linux
    Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照，就是执行ps命令的那个时刻的那些进程，如果想要动态的显示进程信息，就可以使用top命令。 要对进程进行监测和控制，首先必须要了解当前进程的情况，也就是需要查看当前进程，而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
  • Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌 肆无忌惮_ android
    最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调 player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() { @Override public void onCompletion(MediaPlayer mp) { mp.reset(); Log.i("H
  • java导出txt文件的例子 知了ing javaservlet
    代码很简单就一个servlet,如下： package com.eastcom.servlet; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.URLEncoder; import java.sql.Connection; import java.sql.Resu
  • Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度 矮蛋蛋 scalasbt
    原文地址： http://segmentfault.com/a/1190000002894524 sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化 下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库 wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip 解压r
  • phantomjs安装(linux，附带环境变量设置) ，以及casperjs安装。 alleni123 linuxspider
    1. 首先从官网 http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包，解压缩到/root/phantomjs文件夹。 2. 安装依赖 sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6 3. 配置环境变量 vi /etc/profil
  • JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream，字节流的打包输出 百合不是茶 java核心思想JAVA IO操作字节流
    在程序设计语言中，数据的保存是基本，如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的，JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一，在保存数据中也有自己独特的一面，字节流和字符流 1，字节流是由字节构成的，字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流   类 FileInputStream
  • Spring基础实例（依赖注入和控制反转） bijian1013 spring
    前提条件：在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架，并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口 package com.bijian.spring.base3; public interface Weapon { void kil
  • HR看重的十大技能 bijian1013 提升能力HR成长
        一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度，也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标，拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是，由于经济发展前景不确定，掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 　　一、解决问题的能力 　　每天，我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
  • 【Thrift一】Thrift编译安装 bit1129 thrift
    什么是Thrift The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
  • 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件 bit1129 mapreduce
    Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在）牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的（使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景）,因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。 这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计，然后将计算结果
  • nginx定制500，502，503，504页面 ronin47 nginx　错误显示
    server { listen 80; error_page 500/500.html; error_page 502/502.html; error_page 503/503.html; error_page 504/504.html; location /test {return502;}} 配置很简单，和配
  • java-1.二叉查找树转为双向链表 bylijinnan 二叉查找树
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class BSTreeToLinkedList { /* 把二元查找树转变成排序的双向链表 题目： 输入一棵二元查找树，将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。 要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。 10 / \ 6 14 / \
  • Netty源码学习-HTTP-tunnel bylijinnan javanetty
    Netty关于HTTP tunnel的说明： http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description 这个说明有点太简略了 一个完整的例子在这里： https://github.com/bylijinnan
  • JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别 coder_xpf jqueryjsonmapval()
     JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别   数据库查询出来的map有一个字段为空   通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map)： {"one":"1","two":"nul
  • Hibernate缓存总结 cuishikuan 开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
    一、为什么要用Hibernate缓存？ Hibernate是一个持久层框架，经常访问物理数据库。 为了降低应用程序对物理数据源访问的频次，从而提高应用程序的运行性能。 缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制，应用程序在运行时从缓存读写数据，在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。   二、Hibernate缓存原理是怎样的？ Hibernate缓存包括两大类：Hib
  • CentOs6 dalan_123 centos
    首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块：yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
  • 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果 dcj3sjt126com JavaScript
      无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术，它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果，改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。 无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱：推特(twitter)，后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术，于是靠滚动浏览器滚动条
  • ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明 dcj3sjt126com imagebutton
    在ImageButton中载入图片后，很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观，其实解决这个问题有两种方法 一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如：android:background="@drawable/XXX" 第二种方法就是将ImageButton背景改为透明，这个方法更常用 在XML里；    <ImageBut
  • JSP之c:foreach eksliang jspforearch
    原文出自：http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html <c:forEach>标签用于通用数据循环，它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
  • Android实现主动连接蓝牙耳机 gqdy365 android
    在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型，这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。 大致可以分三步： 一、扫描蓝牙设备： 1、注册并监听广播： BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED BluetoothDevice.ACTION_FOUND BluetoothAdapter.ACTION_DIS
  • android学习轨迹之四：org.json.JSONException: No value for hyz301 json
    org.json.JSONException: No value for items  在JSON解析中会遇到一种错误，很常见的错误   06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
  • 干货分享：从零开始学编程 系列汇总 justjavac 编程
    程序员总爱重新发明轮子，于是做了要给轮子汇总。 从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏) 从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线) 从零开始写JavaScript框架 (图灵社区) 从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 ) 从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志) 从零开始编写网络游戏 
  • jquery-autocomplete 使用手册 macroli jqueryAjax脚本
    jquery-autocomplete学习 一、用前必备 官方网站：http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/ 当前版本：1.1 需要JQuery版本：1.2.6 二、使用 <script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
  • PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改 超声波 oracleplsql
    　　在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库，常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错，什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
  • 数据仓库数据模型之：极限存储--历史拉链表 superlxw1234 极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
    在数据仓库的数据模型设计过程中，经常会遇到这样的需求： 1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址，产品的描述信息，订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息，比如，查看某一个订单在历史某一个时间点的状态，    比如，查看某一个用户在过去某一段时间内，更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大，比如，总共有10
  • 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理 wiselyman spring mvc
    10.1 全局异常处理 使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理; 使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围 10.2 演示 演示控制器 package com.wisely.web; import org.springframework.stereotype.Controller; import org.spring
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他