- Redis学习笔记
csdn_bobo_6
redis学习数据库
认识NoSQLNoSQL,泛指非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起,传统的关系数据库在处理web2.0网站,特别是超大规模和高并发的SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心,出现了很多难以克服的问题,而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。NoSQL数据库的产生就是为了解决大规模数据集合多重数据种类带来的挑战,特别是大数据应用难题。NoSQL特点方便扩展(
- L8打卡学习笔记
无涯学徒1998
学习笔记支持向量机
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面:SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面,称为最大间隔超平面。这个超平面就是将数据集分成不同类别的边界。支持向量:支持向量是离分隔超平面最近的样本点,它们决定了超平面的
- 《Spark大数据分析与内存计算》——第三章
阿万古
课程作业spark数据分析大数据
第三章作业及答案快捷查找:Ctrl+F在搜索框中输入题目一.单选题(共17题)1.(单选题)并不是所有企业都能自己产生数据,从而用于决策辅助,而更多的互联网企业如电商等大部分是要靠什么来抓取互联网数据进行分析A.HadoopB.pythonC.SparkD.网路爬虫正确答案:D:网路爬虫;2.(单选题)什么负责即席查询的应用A.MLlibB.SparkStreamingC.GraphXD.Spar
- PySpark之金融数据分析(Spark RDD、SQL练习题)
唯余木叶下弦声
大数据大数据sparkpysparkpython数据分析sql
目录一、数据来源二、PySparkRDD编程1、查询特定日期的资金流入和流出情况2、活跃用户分析三、PySparkSQL编程1、按城市统计2014年3月1日的平均余额2、统计每个城市总流量前3高的用户四、总结一、数据来源本文使用的数据来源于天池大赛数据集,由蚂蚁金服提供,包含用户基本信息、申购赎回记录、收益率、银行间拆借利率等多个维度,本文通过PySpark实现对该数据集的简单分析。数据来源:天池
- 提取图片颜色信息转数据信息
~夕上林~
图像处理matlab
提取图片颜色信息转数据信息背景:给定原始图片如下,数据范围为0~2π\piπ,如何通过给定图片,提取出来对应的数据信息。目录提取图片颜色信息转数据信息分析颜色模型图像预处理图像修复图片重建和裁剪提取数据分析原始图片存在两个数据图Transmittedwave和Reflectedwave,接下来将其简称为c图和d图。两数据图的颜色范围和数据范围均一致,之后以c图进行分析:项目Value长lll2.2
- 如何在 Ubuntu 20.04 或 22.04 上安装 Python 3
百川Cs
计算机基础ubuntupythonlinuxpipconda
以下是关于如何在Ubuntu20.04或22.04上安装Python3的详细步骤。Python是一种广泛使用的编程语言,适用于自动化、数据分析、机器学习等领域。Ubuntu系统通常预装了Python3,但如果需要安装或升级到最新版本,可以按照以下方法操作。检查系统是否已安装Python3打开终端(快捷键:Ctrl+Alt+T)。输入以下命令检查是否已安装Python3:python3--versi
- 电影智能推荐系统
风又起而叶落地
pandas
电影智能推荐系统背景介绍人们经常会在视频平台上观看影片,有时目标明确,想要观看某部电影,但有时仅仅是随机搜寻。如果视频平台可以利用基于物品的智能推荐系统,有效地从用户对其观看过的电影的评分中挖掘数据,便可以根据用户偏好的电影个性化地推荐更多类似的电影,优化用户体验,提高用户粘性,创造额外收入。分析步骤读取数据数据分析合并电影数据和评分数据计算每部电影的评分均值计算每部电影的“评分次数”创建数据透视
- 数据挖掘中的关联规则--面向频繁项集的A-Priori算法
绒绒毛毛雨
大数据挖掘算法数据挖掘python
文章目录一、频繁项集与关联规则学习1.实体与关系2.支持度与频繁项集3.关联规则二、寻找频繁项集1.频繁项集发现的挑战三角矩阵项对计数值的三元组存储方法2.频繁项集的单调性3.面向项对的A-Priori算法4.PCY算法哈希表创建第二遍扫描5、多阶段算法6、多哈希算法7、随机化算法8、SON算法9、Toivonen算法三、频繁项集小实践:消费者购买记录模拟数据示例具体问题分析一、频繁项集与关联规则
- 探秘FreeMovie:一个开源的电影推荐系统
孟振优Harvester
探秘FreeMovie:一个开源的电影推荐系统去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/项目简介是一个基于深度学习的开源电影推荐系统,由pojiezhiyuanjun开发并维护。该项目的目标是为用户提供个性化的电影推荐服务,通过机器学习算法理解用户的观影偏好,并据此进行智能推荐。技术分析FreeMovie的核心架构包括以下关键组件:数据处理-项目采用Hadoop进行大数据预处
- Lambda离线实时分治架构深度解析与实战
喜欢猪猪
架构
一、引言在大数据技术日新月异的今天,Lambda架构作为一种经典的数据处理模型,在应对大规模数据应用方面展现出了强大的能力。它整合了离线批处理和实时流处理,为需要同时处理批量和实时数据的应用场景提供了成熟的解决方案。本文将对Lambda架构的演变、核心组件、工作原理及痛点进行深度解析,并通过Java代码实现一个实战实例。二、Lambda架构的演变Lambda架构是由Storm的作者NathanMa
- “大模型横扫千军”背后的大数据挖掘--浅谈MapReduce
绒绒毛毛雨
大数据挖掘数据挖掘mapreduce人工智能
文章目录O背景知识1数据挖掘2邦费罗尼原则3TF.IDF4哈希函数5分布式文件系统一、MapReduce基本介绍1.Map任务2.按键分组3.Reduce任务4.节点失效处理5.小测验:在一个大型语料库上有100个map任务和若干reduce任务:二、基于MapReduce的基本运算1.选择(Selection)2.交(Intersection)3.并(Union)4.补(Difference)5
- Python Pandas数据清洗与处理
大数据张老师
Python程序设计pythonpandas开发语言
PythonPandas数据清洗与处理在进行数据分析时,原始数据往往包含了许多不完整、不准确或者冗余的信息。数据清洗与处理的任务就是将这些杂乱无章的数据清理干净,确保数据的准确性和一致性,从而为后续的分析工作打下坚实的基础。Pandas提供了强大的工具来帮助我们清洗和处理数据,尤其是在处理Series和DataFrame时,它能够高效地进行数据的筛选、填充、删除、替换等操作。本节将通过一些常见的数
- 基于大数据的电影数据分析可视化系统设计与应用
AI架构设计之禅
大数据AI人工智能AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
基于大数据的电影数据分析可视化系统设计与应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1大数据时代的电影行业随着互联网技术和数字化的发展,电影行业已经进入大数据时代。每天都有海量的电影相关数据在各个平台上生成,包括票房数据、评分数据、影评数据等。这些数据蕴含着巨大的价值,如果能够有效地分析和利用,将为电影行业的发展提供重要的决策支持。1.2电影数据分析与可视化的意义1.2.1洞察电影市场趋势通过
- 分享wind量化交易平台接口编程代码
「已注销」
python开发语言
相信做股票投资的的人对于wind应该很熟悉,它是一个比较高端的金融数据服务商,有很多人做数据分析之前,一定都需要到wind上看看相关资料,但是wind上面的信息非常多,如果可以通过量化交易接口进行筛选,操作起来就会方面很多了,今日我们就来分享一组wind量化交易平台接口的编程代码。importpandasaspdfromWindPyimport*fromdatetimeimport*importt
- 【实践】Python实现气象数据分析与可视化
大数据张老师
Python程序设计信息可视化python数据分析可视化
一、项目需求在本节中,我们将明确“气象数据分析与可视化”项目的需求,定义项目的功能和目标,为后续的实现奠定基础。通过本项目,读者将学习如何使用Python的各种数据处理和可视化工具来分析和展示气象数据,从而掌握数据处理与可视化的核心技能。1.项目目标“气象数据分析与可视化”项目的目标是通过对历史气象数据的处理和分析,生成直观的图表和统计结果,帮助用户理解气象趋势并预测未来变化。项目的主要功能如下:
- 证券量化交易选择合适的编程语言
jcsx
量化numpypandaspyqtservletjavascript
在证券量化交易中,选择合适的编程语言至关重要,因为它直接影响到开发效率、运行速度和策略的灵活性。常用的编程语言有几个,它们各自有不同的优势和应用场景。以下是一些在量化交易中常用的编程语言:PythonPython是目前量化交易中最流行的编程语言之一,特别是在金融数据分析和模型开发中,广泛被使用。Python的流行主要有以下原因:数据处理能力:Python有非常强大的数据处理库,如pandas(数据
- Command Center AI
由数入道
应急管理人工智能机器学习智能体
CommandCenterAI是一种先进的智能决策支持系统,专门用于应急指挥和资源调度管理,尤其在高压、复杂的环境中,如自然灾害应对、军事指挥、城市公共安全等领域,帮助决策者做出快速、有效的响应。它集成了大数据处理、实时情报分析、优化调度、决策模拟等功能,为指挥官提供多维度的决策支持。1.CommandCenterAI的核心功能1.1实时数据整合与情报分析CommandCenterAI需要从多个数
- 【2025优质学术推荐】征稿控制科学、仪器、智能系统、通信、计算机、电子信息、人工智能、大数据、机器学习、软件工程、网络安全方向
努力学习的大大
学术会议推荐人工智能大数据深度学习神经网络
【2025优质学术推荐】征稿控制科学、仪器、智能系统、通信、计算机、电子信息、人工智能、大数据、机器学习、软件工程、网络安全方向【2025优质学术推荐】征稿控制科学、仪器、智能系统、通信、计算机、电子信息、人工智能、大数据、机器学习、软件工程、网络安全方向文章目录【2025优质学术推荐】征稿控制科学、仪器、智能系统、通信、计算机、电子信息、人工智能、大数据、机器学习、软件工程、网络安全方向2025
- Github上最热门的11个Java开源项目你会了吗
Java小叮当
项目Github项目java程序员IT
前言4月份GitHub上最热门的Java开源项目排行已经出炉啦,一起来看看吧!1JimuReport(地址见文末)这是一款免费的数据可视化工具,报表与大屏设计!类似于excel操作风格,在线拖拽完成报表设计!功能涵盖:报表设计、图形报表、打印设计、大屏设计等,永久免费!2dolphinscheduler(地址见文末)ApacheDolphinScheduler是一个可视化的分布式大数据工作流任务调
- Python数据分析案例教程
kkchenjj
数据挖掘python数据分析信息可视化
Python数据分析案例教程Python在数据分析中的应用Python因其简洁的语法、强大的库支持以及广泛的社区资源,已成为数据分析领域的首选语言。它能够处理从数据清洗、数据可视化到机器学习模型构建的整个数据科学流程。本节将深入探讨Python在数据分析中的具体应用,包括但不限于数据清洗、数据探索、统计分析和预测建模。数据清洗数据清洗是数据分析的首要步骤,涉及处理缺失值、异常值、重复数据以及数据类
- 2025年新出炉的MySQL面试题
长风清留扬
150道MySQL高频面试题mysql数据库面试sql
作者简介:CSDN\阿里云\腾讯云\华为云开发社区优质创作者,专注分享大数据、Python、数据库、人工智能等领域的优质内容个人主页:长风清留杨的博客形式准则:无论成就大小,都保持一颗谦逊的心,尊重他人,虚心学习。✨推荐专栏:Python入门到入魔,Mysql入门到入魔,Python入门基础大全,Flink入门到实战若缘分至此,无法再续相逢,愿你朝朝暮暮,皆有安好,晨曦微露道早安,日中炽热说午安,
- 精选了几道MySQL的大厂面试题,被提问的几率很高!
长风清留扬
150道MySQL高频面试题mysqlandroid数据库面试学习MySQL面试
作者简介:CSDN\阿里云\腾讯云\华为云开发社区优质创作者,专注分享大数据、Python、数据库、人工智能等领域的优质内容个人主页:长风清留杨的博客形式准则:无论成就大小,都保持一颗谦逊的心,尊重他人,虚心学习。✨推荐专栏:Python入门到入魔,Mysql入门到入魔,Python入门基础大全,Flink入门到实战若缘分至此,无法再续相逢,愿你朝朝暮暮,皆有安好,晨曦微露道早安,日中炽热说午安,
- 有史以来最全的异常类讲解没有之一!第二部分爆肝2万字,终于把Python的异常类写完了!最全Python异常类合集和案例演示,第二部分
长风清留扬
最新Python入门基础合集python笔记学习异常处理改行学it异常BUG
本文是第二部分,第一部分请看:有史以来最全的异常类讲解没有之一!爆肝3万字,终于把Python的异常类写完了!最全Python异常类合集和案例演示,第一部分博客主页:长风清留扬-CSDN博客系列专栏:Python基础专栏每天更新大数据相关方面的技术,分享自己的实战工作经验和学习总结,尽量帮助大家解决更多问题和学习更多新知识,欢迎评论区分享自己的看法感谢大家点赞收藏⭐评论异常类型IndexError
- 有史以来最全的异常类讲解没有之一!第三部分爆肝4万字,终于把Python的异常类写完了!最全Python异常类合集和案例演示,第三部分
长风清留扬
最新Python入门基础合集python面试异常处理BUG异常类型职场和发展改行学it
本文是第三部分,第一第二部分请看:有史以来最全的异常类讲解没有之一!爆肝3万字,终于把Python的异常类写完了!最全Python异常类合集和案例演示,第一部分有史以来最全的异常类讲解没有之一!第二部分爆肝2万字,终于把Python的异常类写完了!最全Python异常类合集和案例演示,第二部分博客主页:长风清留扬-CSDN博客系列专栏:Python基础专栏每天更新大数据相关方面的技术,分享自己的实
- 还在为Python“运算符”中遇到的BUG而发愁吗?,变量相关的问题和解决办法看这篇文章就够了!
长风清留扬
androidpythonbug运算符
博客主页:长风清留扬-CSDN博客系列专栏:Python疑难杂症百科-BUG编年史每天更新大数据相关方面的技术,分享自己的实战工作经验和学习总结,尽量帮助大家解决更多问题和学习更多新知识,欢迎评论区分享自己的看法感谢大家点赞收藏⭐评论关于运算符中常见的问题和解决方法在Python编程的浩瀚宇宙中,变量如同星辰般璀璨,它们承载着数据,驱动着程序的运行。然而,即便是这些看似简单的构建块,也时常隐藏着令
- 金融数据有哪些,有用的股票API接口数据
nance99
金融pythongit
一、金融数据有哪些,有用的股票API接口行情数据金融大数据是为金融机构、个人投资者以及金融应用开发者提供专业的数据和行情报价API服务,满足不同用户在投资过程中丰富多样的行情数据分析和投资研究,以API接口形式为用户提供行情数据API服务,提供的数据包括市场行情、财报、宏观等,还有基于文本分析的股票关联数据。对金融机构或者投资者而言,金融数据是企业财富。实时数据对企业成功至关重要,股票行情数据种类
- 2024 年 MathorCup 数学应用挑战赛——大数据竞赛 赛道 B:电商品类货量预测及品类分仓规划 思路和代码 持续更新中
2025年数学建模美赛
数学建模2024年大数据第五届MathorCupB题
2024年所有数学建模类比赛的个人思路和代码都会发布到专栏内,会结合最新的chatgpt发布思路,开赛一天后恢复原价99,不代写论文,不回复私信.没有群,只需订阅一次目录问题分析与解决思路问题1:货量预测模型问题2:一品一仓分仓规划问题3:一品多仓分仓规划总结这类大数据竞赛的重点在于构建一个全面的预测和优化模型,通过数据处理、时间序列分析以及运筹优化来完成货量预测和分仓规划。下面是一个解决问题的整
- 基于知识图谱的用户画像构建与应用
cooldream2009
AI技术知识图谱知识图谱人工智能
目录前言1.知识图谱在用户画像中的作用1.1数据整合与清洗1.2多维关系挖掘1.3动态更新能力1.4可解释性2.用户画像构建过程中的知识图谱应用2.1数据采集2.2知识图谱构建2.2.1实体节点构建2.2.2关系建模2.3用户画像生成2.3.1静态特征2.3.2动态特征2.3.3关系网络3.基于知识图谱的用户画像应用场景3.1精准营销3.2内容推荐3.3用户需求预测3.4风险控制结语前言随着大数据
- 智能运维分析决策系统:赋能数字化转型的智慧引擎
我的运维人生
运维运维开发技术共享
智能运维分析决策系统:赋能数字化转型的智慧引擎在数字化转型的大潮中,企业运维管理正经历着从传统手动运维向智能化、自动化运维的深刻转变。智能运维分析决策系统(AIOps,ArtificialIntelligenceforITOperations)作为这一转变的核心驱动力,通过融合大数据、机器学习、人工智能等先进技术,实现了对运维数据的深度洞察与智能决策,极大地提升了运维效率与质量,为企业数字业务的连
- 第11篇:你知道ElasticSearch聚合分析能力有多强?
老王随聊
elasticsearch搜索引擎大数据
背景:目前国内有大量的公司都在使用Elasticsearch,包括阿里、京东、滴滴、今日头条、小米、vivo等诸多知名公司。除了搜索功能之外,Elasticsearch还结合Kibana、Logstash、ElasticStack还被广泛运用在大数据近实时分析领域,包括日志分析、指标监控等多个领域。本节内容:ElasticSearch强悍聚合分析能力详解。目录1、ES的聚合Aggregations
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_