- 构建高效GPU算力平台:挑战、策略与未来展望
Mr' 郑
gpu算力
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
- Databricks:打造数据国度的“金砖四国”
weixin_33832340
大数据
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
- 一文详解大厂数据中台架构
isNotNullX
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“
- 大数据公司 Databricks 详解
Bj陈默
大数据
Databricks是一家在大数据和人工智能领域具有重要影响力的美国企业软件公司,以下是关于它的详细技术解析:1.起源与背景:Databricks成立于2013年,由来自加州大学伯克利分校AMP实验室的Spark大数据处理系统的多位创始人联合创立,包括AliGhodsi、AndyKonwinski、IonStoica、PatrickWendell、ReynoldXin、MateiZaharia、A
- 全面解读 Databricks:从架构、引擎到优化策略
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
架构spark大数据
导语:Databricks是一家由ApacheSpark创始团队成员创立的公司,同时也是一个统一分析平台,帮助企业构建数据湖与数据仓库一体化(Lakehouse)的架构。在Databricks平台上,数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。本文将深入介绍Databricks的平台概念、架构特点、优化机制、功能特性
- hive小文件合并机制_hive小文件的问题弊端以及合并
做生活的创作者
hive小文件合并机制
小文件的弊端1、HDFS中每个文件的元数据信息,包括位置大小分块信息等,都保存在NN内存中,在小文件数较多的情况下,会造成占用大量内存空间,导致NN性能下降;2、在读取小文件多的目录时,MR会产生更多map数,造成GC频繁,浪费集群资源;3、现在大数据平台文件总数超过30亿,单个NS文件数超过4亿的时候,读写性能会急剧下降,影响到所有读写该NS的任务性能;4、如果队列限制最大map数是20000,
- 数仓建模(五)选择数仓技术栈:Hive & ClickHouse & 其它
昊昊该干饭了
数仓建模大数据hiveclickhousehadoop
在大数据技术的飞速发展下,数据仓库(DataWarehouse,简称数仓)成为企业处理和分析海量数据的核心工具。市场上主流数仓技术栈丰富,如Hive、ClickHouse、Druid、Greenplum等,对于初学者而言,选择合适的技术栈是一项挑战。本文将详细解析Hive、ClickHouse及其他数仓技术,帮助读者根据场景需求选择最佳工具。目录一、数据仓库的基础概念和技术选型原则1.1什么是数据
- Hive 数据类型全解析:大数据开发者的实用指南
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在大数据处理领域,Hive作为一款基于Hadoop的数据仓库工具,被广泛应用于数据的存储、查询和分析。而理解Hive的数据类型是有效使用Hive的基础,本文将深入探讨Hive的数据类型,帮助大家更好地掌握Hive的使用。Hive数据类型概述Hive支持多种数据类型,主要可分为数值类型、日期/时间类型、字符类型、Misc类型以及复杂类型。这些数据类型为存储和处理各种不同格式的数据提供了有力的支持。以
- 2024年网络安全最全CTF —— 网络安全大赛_ctf网络安全大赛
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前言随着大数据、人工智能的发展,人们步入了新的时代,逐渐走上科技的巅峰。\⚔科技是一把双刃剑,网络安全不容忽视,人们的隐私在大数据面前暴露无遗,账户被盗、资金损失、网络诈骗、隐私泄露,种种迹象表明,随着互联网的发展,网络安全需要引起人们的重视。\互联网安全从其本质上来讲就是互联网上的信息安全。从广义来说,凡是涉及到互联网上信息的保密性、完整性、可用性、真实性和可控性的相关技术和理论都是网络安全的研
- 基于Python大数据的王者荣耀战队数据分析及可视化系统
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- Apache Hive--排序函数解析
大鳥
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在大数据处理与分析中,ApacheHive是一个至关重要的数据仓库工具。其丰富的函数库为数据处理提供了诸多便利,排序函数便是其中一类非常实用的工具。通过排序函数,我们能够在查询结果集中为每一行数据分配一个排名值,这对于数据分析、报表生成等工作具有重要意义。本文将深入探讨ApacheHive中的排序函数,通过具体的HQL代码和数据实例进行说明,并阐述它们之间的区别。0.排序函数:ORDER、SORT
- 基于微信小程序的健身房预约管理系统
计算机学姐
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- Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理:从文本挖掘到智能对话(十)
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- Java 大视界 -- Java 大数据物联网应用:数据处理与设备管理(八)
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- Java 大视界 -- Java 大数据分布式缓存:提升数据访问性能(五)
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- Java 大视界 -- Java 微服务架构在大数据应用中的实践:服务拆分与数据交互(一)
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- Java 大视界 -- Java 驱动大数据流处理:Storm 与 Flink 入门(六)
青云交
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- 大数据新视界 -- Hive 数据仓库设计的优化原则(2 - 16 - 4)
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:基于数据特征的存储格式选择(上)(19/30)
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- 大数据新视界 --大数据大厂之 Hudi 数据湖框架性能提升:高效处理大数据变更
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Hudi之道大数据新视界大数据Hudi数据湖框架大数据变更数据版本控制性能提升数据存储优化
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- 【Delete 删除数据语法合集】.NET开源ORM框架 SqlSugar 系列
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【ORM】SqlSugar.net开源微软技术后端sqlsugarorm
系列文章目录.NET开源ORM框架SqlSugar系列文章目录系列文章目录前言一、根据实体删除1.1强类型实体2.2无主键实体删除2.3Object、接口、抽象类删除二、根据主键三、根据主键数组四、根据表达式五、联表删除六、无实体删除七、全局过滤器八、逻辑删除8.1逻辑删除方式1:8.2逻辑删除方式2:九、初始化表十、导航删除十一、常用案例11.1除最新N条清空11.2N到N条删除11.3大数据删
- 【大数据】Flink CDC 实时同步mysql数据
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springboot入门到精通大数据FlinkCDCFlinkCDC同步数据FlinkCDC数据同步
目录一、前言二、FlinkCDC介绍2.1什么是FlinkCDC2.2FlinkCDC特点2.3FlinkCDC核心工作原理2.4FlinkCDC使用场景三、常用的数据同步方案对比3.1数据同步概述3.1.1数据同步来源3.2常用的数据同步方案汇总3.3为什么推荐FlinkCDC3.4FlinkCDC适用范围3.5FlinkCDC不同版本对比3.5.1FlinkCDC1.x3.5.2FlinkCD
- 使用 Hadoop 实现大数据的高效存储与查询
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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
- 【MySQL】深入解析“Data too long”错误:原因、解决方案与优化策略
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【MySQL】深入解析“Datatoolong”错误:原因、解决方案与优化策略一、引言二、技术概述错误定义核心特性与优势三、技术细节原理分析难点四、实战应用应用场景问题与解决方案五、优化与改进潜在问题改进建议六、常见问题问题列举解决方案七、总结与展望一、引言MySQL作为世界上最受欢迎的开源关系型数据库管理系统之一,其稳定性和灵活性使其在Web应用、数据仓库和其他需要高性能数据存储的场景中占据主导
- 《守护数据隐私的堡垒:构建基于差分隐私的MySQL匿名化处理系统》
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在大数据时代,个人隐私保护的重要性日益凸显。随着全球范围内对用户信息保护意识的增强以及相关法律法规(如GDPR、CCPA等)的出台,企业面临着前所未有的挑战——如何在利用海量数据创造价值的同时,确保这些数据不会泄露用户的敏感信息。为了应对这一难题,差分隐私(DifferentialPrivacy,DP)作为一种强大的数学工具应运而生。它不仅能够有效地抵御各种形式的重识别攻击,而且还可以保持数据集统
- R语言的并发编程
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R语言的并发编程引言在现代计算中,如何有效地利用计算资源进行数据处理和分析已成为一个重要的研究方向。尤其在大数据时代,数据量的急剧增加让单线程处理方式显得力不从心。为了解决这一问题,各种编程语言都开展了并发编程的研究和应用。R语言作为一种广泛应用于统计分析和数据科学的语言,也为并发编程提供了强大的支持。本文将介绍R语言的并发编程,包括其基本概念、常用包、应用示例以及实用技巧。一、并发编程基础并发编
- Azure Synapse Dedicated SQL Pool通过配置选项和参数优化性能
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配置选项与参数分布键(DistributionKey):•选择:在大数据量表中,选择经常用于JOIN、WHERE条件中的列作为分布键,如Date、ID等。•策略:对于范围查询,使用HASH分布避免数据倾斜;对于维度表,通常选择ROUND-ROBIN分布。索引:•类型:聚集列存储索引(CCI)针对大型数据扫描和聚合进行了优化。•策略:始终对大型事实表使用CCI,避免在大型表上使用传统的行存储索引。分
- 大数据最新医学图像分割 3D nnUNet全流程快速实现_医学图像分割步骤
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第一步:选择一个你能找的路径位置(这很重要),在这个位置打开终端,输入gitclonehttps://github.com/MIC-DKFZ/nnUNet.git,将nnUNet的代码下载到这个位置第二步:终端内定位到下载的nnUNet文件夹cdnnUNet,或者直接在对应位置打开终端第三步:开始安装,pipinstall-e.2数据整理2.1数据存放形式首先,nnUNet有自己的一套数据文件夹的
- 【数仓】数据质量监控
和风与影
数据仓库大数据数据库数据挖掘数据仓库
今天来填2个月前的坑。之前提到了数据质量:【数仓】数据质量我在面试中也碰到了数据质量的问题,没回答出来。今天学习一下数据质量监控原则。欢迎点击此处关注公众号。1.数据质量概述数据质量的高低代表了该数据满足数据消费者期望的程度,这种程度基于他们对数据的使用预期,只有达到数据的使用预期才能给予管理层正确的决策参考。数据质量管理作为数据仓库的一个重要模块,主要可以分为数据的健康标准量化、监控和保障。
- 数据仓库数据质量监控:实现准确决策的关键
百度_开发者中心
程序人生
随着企业数据量的不断增加,数据仓库已成为企业运营的重要支柱。为了保证数据仓库中的数据能够准确、及时地支持决策,数据仓库数据质量监控变得至关重要。本文将重点介绍数据仓库数据质量监控的相关概念和实践方法。一、数据仓库数据质量监控的概念数据质量数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可利用性。在数据仓库中,数据质量问题是不可避免的,因为数据来源广泛、格式多样、转换复杂,容易引入错误。数据质量监
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不