- AI与API的融合:构建智能互联技术世界的基石
IT数据V+I7809804594
人工智能数据分析python爬虫大数据
在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)与应用程序接口(API)的融合正在开启智能应用的新纪元。AI以其强大的数据处理和分析能力,正在改变各行各业的工作方式,而API则作为连接技术与应用的桥梁,为AI技术的普及和应用提供了无限可能。本文将深入探讨AI与API的融合如何推动智能应用的创新和发展,以及其在各个领域的应用和前景。一、AI与API融合的背景随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展,人工
- 两万字探讨时间轮算法
Damon_0411
算法javaspring
1.引言1.1背景介绍随着分布式系统、微服务架构的流行以及高并发场景的广泛应用,系统中处理延时任务的需求变得愈发重要。延时任务的常见场景包括:任务调度:某些任务需要按照预定时间执行,比如每天的定时数据备份。超时控制:网络连接的超时检测、数据库锁的释放延迟等。缓存管理:缓存数据的过期清理策略。事件驱动场景:如日志系统中,只有当所有日志接收完毕并经过一定延迟后才能触发归档。延时任务的本质是系统需要管理
- zookeeper分布式锁模拟12306买票
有一个好名字
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未加锁时容易出现重复买票情况代码publicclassTicket12306implementsRunnable{//票数privateintticketNums=10;@Overridepublicvoidrun(){while(true){if(ticketNums>0){System.out.println(Thread.currentThread()+"抢到了第"+ticketNums+"
- Hadoop 和 Spark 的内存管理机制分析
王子良.
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欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- 2025最新大数据毕业设计选题汇总:创新课题推荐
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目录前言毕设选题开题指导建议更多精选选题选题帮助最后前言大家好,这里是海浪学长毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了大数据专业最新精选选题,如遇选题困难或选题有任何疑问,都可以问学长哦(见文末)!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总
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云端 架构师
包罗万象golang开发语言后端
PL/SQL语言的文件操作引言PL/SQL(ProceduralLanguage/SQL)是Oracle数据库提供的一种过程化编程语言,它结合了SQL的强大数据处理能力和过程性编程的灵活性。PL/SQL不仅可以用于数据库的操作和处理用户输入的数据,还可以进行丰富的文件操作。随着数据量的增加和信息处理需求的提高,掌握PL/SQL中的文件操作技术,对于数据库管理员和开发人员而言,显得尤为重要。本文将对
- 【RabbitMQ】超详细Windows系统下RabbitMQ的安装配置
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RabbitMQ是一个开源的消息队列中间件,广泛用于分布式系统中的异步消息传递。它支持多种消息协议,易于扩展,功能强大。本文将详细介绍如何在Windows系统下安装和配置RabbitMQ,包括所需的依赖项、安装步骤、基本配置和常见问题解决方案。目录什么是RabbitMQ?安装前的准备2.1系统要求2.2安装ErlangRabbitMQ的安装步骤3.1下载RabbitMQ3.2安装RabbitMQ配
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一、CAP分布式系统不可能同时满足一致性(C:Consistency)、可用性(A:Availability)和分区容忍性(P:PartitionTolerance),最多只能同时满足其中两项。一致性一致性指的是多个数据副本是否能保持一致的特性,在一致性的条件下,系统在执行数据更新操作之后能够从一致性状态转移到另一个一致性状态。对系统的一个数据更新成功之后,如果所有用户都能够读取到最新的值,该系统
- 【软考速通笔记】系统架构设计师⑬——云原生架构设计理论与实践
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系统架构设计师笔记系统架构云原生软考分布式容器微服务
文章目录一、前言二、云原生架构基础知识2.1定义2.2特点2.3原则三、云原生架构模式3.1服务化架构模式3.2Mesh化架构模式3.3Serverless模式3.4存储计算分离模式3.5分布式事务模式3.6可观测模式3.7事件驱动架构3.8反云原生模式四、云原生技术4.1容器技术4.2容器编排技术4.3微服务4.4无服务器技术4.5服务网格五、其他一、前言笔记目录大纲请查阅:【软考速通笔记】系统
- 大数据学习(五):如何使用 Livy提交spark批量任务--转载
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Livy是一个开源的REST接口,用于与Spark进行交互,它同时支持提交执行代码段和完整的程序。Livy封装了spark-submit并支持远端执行。启动服务器执行以下命令,启动livy服务器。./bin/livy-server这里假设spark使用yarn模式,所以所有文件路径都默认位于HDFS中。如果是本地开发模式的话,直接使用本地文件即可(注意必须配置livy.conf文件,设置livy.
- Spark Livy 指南及livy部署访问实践
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背景:ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中,它提供了两种方式进行数据处理,一是交互式处理:比如用户使用spark-shell,编写交互式代码编译成spark作业提交到集群上去执行;二是批处理,通过spark-submit提交打包好的spark应用jar到集群中进行执行。这两种运行方式都需要安装spark客户端配置好yarn集群信息,并打通集群网
- 大数据学习(四):Livy的安装配置及pyspark的会话执行
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一个基于Spark的开源REST服务,它能够通过REST的方式将代码片段或是序列化的二进制代码提交到Spark集群中去执行。它提供了以下这些基本功能:提交Scala、Python或是R代码片段到远端的Spark集群上执行;提交Java、Scala、Python所编写的Spark作业到远端的Spark集群上执行;提交批处理应用在集群中运行。从Livy所提供的基本功能可以看到Livy涵盖了原生Spar
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一、Griffin编译准备###---软件解压缩[root@hadoop02~]#ls/opt/yanqi/software/griffin-griffin-0.5.0.zip/opt/yanqi/software/griffin-griffin-0.5.0.zip[root@hadoop02~]#cd/opt/yanqi/software/[root@hadoop02software]#unzi
- Micrometer+ZipKin实现分布式链路追踪
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1.引入依赖io.micrometermicrometer-tracing-bom${micrometer-tracing.version}pomimportio.micrometermicrometer-tracing${micrometer-tracing.version}io.micrometermicrometer-tracing-bridge-brave${micrometer-trac
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微服务架构是一个分布式架构,它按业务划分服务单元,一个分布式系统往往有很多个服务单元。由于服务单元数量众多,业务的复杂性,如果出现了错误和异常,很难去定位。主要体现在,一个请求可能需要调用很多个服务,而内部服务的调用复杂性,决定了问题难以定位。所以微服务架构中,必须实现分布式链路追踪,去跟进一个请求到底有哪些服务参与,参与的顺序又是怎样的,从而达到每个请求的步骤清晰可见,出了问题,很快定位。分布式
- Springboot Redisson 分布式锁、缓存、消息队列、布隆过滤器
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redisson-spring-boot-starter是Redisson提供的SpringBoot集成包,旨在简化与Redis的交互,包括分布式锁、缓存、消息队列、布隆过滤器等功能的实现。Maven依赖在SpringBoot项目中添加redisson-spring-boot-starter依赖:org.redissonredisson-spring-boot-starter3.22.0核心功能分
- 后悔呀,自从用了SkyWalking分布式链路追踪,现在睡得越来越香了
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本篇文章介绍链路追踪的另外一种解决方案Skywalking,文章目录如下:什么是Skywalking?上一篇文章介绍了分布式链路追踪的一种方式:SpringCloudSleuth+ZipKin,这种方案目前也是有很多企业在用,但是作为程序员要的追逐一些新奇的技术,Skywalking作为后起之秀也是值得大家去学习的。skywalking是一个优秀的国产开源框架,2015年由个人吴晟(华为开发者)开
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经过基础爬虫和进阶爬虫的学习,我们已经掌握了爬虫的基本原理、动态内容处理及反爬机制的应对。然而,当我们面对海量数据或需要高效爬取多个站点时,分布式爬虫和数据存储、处理能力就显得尤为重要。本篇博客将带你迈向网络爬虫的高级阶段,学习分布式爬取、大规模数据处理以及性能优化。一、分布式爬虫的概念1.什么是分布式爬虫?分布式爬虫是指通过多个节点协作完成大规模网页爬取任务的爬虫架构。它能有效解决以下问题:单台
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深入探讨Kafka:架构、实现原理与开发实践ApacheKafka是一个高性能的分布式流处理平台,广泛应用于实时数据处理、日志收集、消息发布/订阅等领域。本文将详细解析Kafka的架构、实现原理,并提供一些开发中的注意事项,帮助读者更好地理解和使用Kafka。一、Kafka简介Kafka由LinkedIn开发,并于2011年开源,2012年成为Apache顶级项目。Kafka的设计目标是为处理实时
- 网络爬虫——分布式爬虫架构
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分布式爬虫在现代大数据采集中是不可或缺的一部分。随着互联网信息量的爆炸性增长,单机爬虫在性能、效率和稳定性上都面临巨大的挑战。分布式爬虫通过任务分发、多节点协作以及结果整合,成为解决大规模数据抓取任务的核心手段。本节将从Scrapy框架的基本使用、Scrapy-Redis的分布式实现、分布式爬虫的优化策略等多个方面展开,结合实际案例,帮助开发者掌握分布式爬虫的设计与实现。1.Scrapy框架的核心
- Python-玩转数据-数据分析之分析思维
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一、说明当下时代的社会生产发展,人们都开始习惯于用数据来说明某个观点和反映事物的内在规律或享用自动化和人工智能带来的便利。但这些轻松快捷的方便背后,都是相关工作者的专业流程作为源源不断的支撑。二、大数据思维自从几年前大数据开始兴起,大数据思维已经逐渐被更动的人接受,随着其进一步发展,产生了巨大的生产效果。三、数据驱动的生产力作为一个数据工程师,仅仅知道跑数据是不够的,还需要通过数据发现生产环节出现
- 分布式链路追踪-03-Jaeger、Zipkin、skywalking 中的 span 是如何设计的?
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开源项目auto-log自动日志输出Jaeger、Zipkin中的spanId是如何生成的?在Jaeger和Zipkin这两个分布式跟踪系统中,SpanID是通过不同的方法生成的。下面分别介绍它们的生成方式:Jaeger中的SpanID生成:在Jaeger中,SpanID是通过Snowflake算法生成的。Snowflake算法是Twitter开源的一种全局唯一ID生成算法,用于生成64位的唯一标
- 火星数据电竞数据,世界杯数据接口api,足球数据资料库
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电竞数据包含的内容有很多,比如说基础数据(实时比分,关键事件,赛后数据等等),统计数据(阵容分析,选手分析,地图分析等),还有资料库数据(赛事战队,赛程赛果,赛况榜单等等),众多的数据组合而成形成如今的电竞大数据。在当今电竞世界中,电子竞技的大数据可以用在多个方面,从自身来说:可以用来分析自己的强势点,可以分析对手的弱点,从而运用更好的策略来战胜对手。通过电竞大数据也可以更好地了解游戏,了解当下游
- 【Node.js】Session原理详解
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文章目录一、Session机制概述1.什么是Session2.Session与Cookie的关系二、Session的工作流程1.基本流程2.示例代码三、Session的存储方式1.内存存储2.文件存储3.数据库存储Redis存储示例四、Session的生命周期1.Session过期时间2.手动销毁Session五、Session在分布式系统中的应用1.StickySession2.Session共
- 构建高效GPU算力平台:挑战、策略与未来展望
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引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展,GPU(图形处理器)因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。然而,随着模型规模的增长和技术的进步,构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。当前挑战算力分配与资源优化在多用户共享GPU集群的环境下,合理分配计算资源并确保每个任务能够高效运行是一项挑战。这不仅涉及到硬件资
- Flink(十):DataStream API (七) 状态
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1.状态的定义在ApacheFlink中,状态(State)是指在数据流处理过程中需要持久化和追踪的中间数据,它允许Flink在处理事件时保持上下文信息,从而支持复杂的流式计算任务,如聚合、窗口计算、联接等。状态是Flink处理有状态操作(如窗口、时间戳操作、聚合等)的核心组成部分。2.状态的类型Flink提供了强大的状态管理机制,允许应用程序在分布式环境中处理状态,保证高可用性和容错性。Flin
- Databricks:打造数据国度的“金砖四国”
weixin_33832340
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Databricks,一个并不算熟悉的名字,是大数据国度的后起之星。成立不够一年,但却阵容强大,创始人都是开源圈子里面的重要级人物,值得关注。从公司名Databricks似乎就能看出一些深意——data(数据)+bricks(金砖四国)。不知道,在数据国度里Databricks是否具有“金砖四国”的发展前景呢?可以先从公司的创始背景谈起,打开Databricks官网,“We'reworkingto
- spring-boot 整合 shardingsphere-jdbc、mybatis-plus 数据分片(文末有彩蛋)
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1.什么是ShardingSphere?ApacheShardingSphere是一款分布式的数据库生态系统,可以将任意数据库转换为分布式数据库,并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。ApacheShardingSphere设计哲学为DatabasePlus,旨在构建异构数据库上层的标准和生态。它关注如何充分合理地利用数据库的计算和存储能力,而并非实现一个全新的数据库。它站在数
- 一文详解大厂数据中台架构
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架构大数据性能优化
在大数据发展的黄金期,几乎所有的高科技企业都在思考一个问题:海量数据作为大多数企业发展不可避免的一个趋势之后,企业该怎么去应用这部分数据资产,会对其商业产生什么影响,如何使数据对企业产生正面的推动而不是成为企业的负担。作为国内的主要大数据玩家,阿里在2015年提出了“大中台、小前台”的战略,奠定了其内部发展数据中台的基础。2018年因为“腾讯数据中台论”,中台再度成为了人们谈论的焦点。至此,关于“
- ShardingSphere 功能详细介绍
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ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件,旨在为数据库提供高可扩展性、可管理性和高可用性,支持数据的分库分表(Sharding)、数据库路由、数据同步等功能。ShardingSphere本质上是一个分布式数据库代理,它提供透明的分布式数据操作,使得应用程序可以像操作单一数据库一样操作分布式数据。ShardingSphere具有以下几个主要功能:1.分库分表(Sharding)Sh
- Algorithm
香水浓
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冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
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hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
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2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
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public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
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// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
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- 二叉树:红黑树
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红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
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- C语言homework3,7个小题目的代码
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1、打印100以内的所有奇数。
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for (i=1; i<=100; i++)
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- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
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- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
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javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
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结构
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public static final class Manifest.permission_group extends Object
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D