- 深入HBase——引入
黄雪超
大数据基础#深入HBase大数据数据库hbase
引入前面我们通过深入HDFS到深入MapReduce,从设计和落地,去深入了解了大数据最底层的基石——存储与计算是如何实现的。这个专栏则开始来看大数据的三驾马车中最后一个。通过前面我们对于GFS和MapReduce论文实现的了解,我们知道GFS在数据写入时,只对顺序写入有比较弱的一致性保障,而对于数据读取,虽然GFS支持随机读取,但在当时的硬件条件下,实际上也是支撑不了真正的高并发读取的;此外,M
- 数字化转型三大核心要素:数据、技术、人才
千千标寻
大数据云计算人工智能ai
数字化转型的三大核心要素——数据、技术和人才,是推动企业在数字经济时代取得成功的关键。数据数据是数字化转型的基础。高质量的数据能够为企业提供深刻的市场洞察和客户行为分析,帮助做出更明智的决策。通过有效管理和利用数据,企业可以优化运营流程,提升产品和服务质量,从而实现更高的效率和客户满意度。技术先进的技术支持是实现数字化转型的关键驱动力。无论是云计算、人工智能、大数据分析还是物联网,这些前沿技术的应
- 探索数据云的无缝桥梁:Apache Spark 与 Snowflake 的完美结合
窦育培
探索数据云的无缝桥梁:ApacheSpark与Snowflake的完美结合spark-snowflakeSnowflakeDataSourceforApacheSpark.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-snowflake项目介绍在大数据处理的浩瀚宇宙中,Snowflake以其独特的云数据仓库能力闪耀,而ApacheSpark则是数据分析和
- 如何学BI大数据
想做富婆
大数据相关大数据BI大数据
职业规划建议1.短期目标(1-2年)积累经验:通过实习或初级岗位(如数据分析师、商业分析师)积累经验。提升技能:深入学习SQL、Python、BI工具,掌握数据分析和可视化技能。建立作品集:完成个人项目或参与开源项目,展示数据分析能力。2.中期目标(3-5年)专业化发展:根据兴趣选择细分方向,如数据可视化、BI开发或数据运营。提升软技能:加强沟通、项目管理能力,提升商业敏感度。行业深耕:选择感兴趣
- maven插件学习(maven-shade-plugin和maven-antrun-plugin插件)
catcher92
javamavenmaven学习大数据
整合spark3.3.x和hive2.1.1-cdh6.3.2碰到个问题,就是spark官方支持的hive是2.3.x,但是cdh中的hive确是2.1.x的,项目中又计划用spark-thrift-server,导致编译过程中有部分报错。其中OperationLog这个类在hive2.3中新增加了几个方法,导致编译报错。这个时候有两种解决办法:修改spark源码,注释掉调用OperationLo
- 使用SparkLLM实现智能聊天:技术原理与实战演示
shuoac
java
在本篇文章中,我们将探讨如何使用iFlyTek的SparkLLM模型来实现智能聊天功能。我们将详细介绍SparkLLM的技术背景、核心原理,并通过实际代码展示如何进行实现。另外,还会分析应用场景并给出一些实践建议。技术背景介绍SparkLLM是由iFlyTek提供的一种强大的语言模型,支持多种语言生成任务。它能够理解并生成自然语言,适用于对话系统、内容生成、智能客服等场景。核心原理解析SparkL
- mysql、redis和MongoDB三大数据库的优点和区别
DreamCity07
mongodb数据库mysql
NoSQL的全称是NotOnlySQL,也可以理解非关系型的数据库,是一种新型的革命式的数据库设计方式,不过它不是为了取代传统的关系型数据库而被设计的,它们分别代表了不同的数据库设计思路。MongoDB:它是一个内存数据库,数据都是放在内存里面的。对数据的操作大部分都在内存中,但MongoDB并不是单纯的内存数据库。MongoDB是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。在高
- 制造企业智慧物流架构解决方案
有限无限资料库
智能制造数字化制造架构
本文档主要内容如下:1.物流4.0与智慧物流物流4.0:作为工业4.0的重要组成部分,物流4.0强调通过信息化和智能化手段,实现物流供应链的高效协同和优化。智慧物流:利用物联网、大数据、云计算等技术,实现物流过程的自动化、智能化和可视化,提升物流效率和服务质量。2.未来企业核心竞争力:高效物流供应链协同核心环节:涵盖采购物流、生产物流、销售物流、供应网络、智能制造和分销网络。目标:通过高效的供应链
- Spark 性能优化 (三):RBO 与 CBO
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spark性能调优spark性能优化ajax
1.RBO的核心概念在ApacheSpark的查询优化过程中,规则优化(Rule-BasedOptimization,RBO)是Catalyst优化器的一个关键组成部分。它主要依赖于一组固定的规则进行优化,而不是基于统计信息(如CBO-Cost-BasedOptimization)。RBO主要通过一系列逻辑规则(LogicalRules)和物理规则(PhysicalRules)来转换和优化查询计划
- mysql大数据量分页查询
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一、什么是MySQL大数据量分页查?MySQL大数据量分页查是指在使用MySQL数据库时,将大量数据分成多个较小的部分进行显示,以提高查询效率和用户体验。分页查询通常用于网页或应用程序中,以便用户能够逐步浏览结果集。二、为什么要用MySQL大数据量分页?随着业务的增长,数据库的数据也呈指数级增长,之前所写的代码mysql的分页都是采用的limit方式进行,这种方式固然代码比较简单,但数据量大了
- python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍
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前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架,该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行,并具有类似消息传递接口(MPI)的性能和细粒度。这种框架名为Ray,看起来有望取代Spark,业界认为Spark对于一些现实的人工智能应用而言速度太慢了;过不了一年,Ray应该会准备好用于生产环境。目前ray已经发布了0.3.0
- 上传素材自动美化页面?文心快码全栈编程智能体帮你搞定!
文心快码(BaiduComate)是基于百度文心大模型,在研发全流程全场景下为开发者提供辅助建议的智能代码助手。结合百度积累多年的编程现场大数据、外部优秀开源数据,可为开发者生成更符合实际研发场景的优秀代码,提升编码效率,释放“十倍”软件生产力。如果您对【文心快码企业版】感兴趣,希望获取更多详细信息,点击进入企业服务咨询我们会尽快安排专业人员与您取得联系!我们期待与您建立联系,为您的企业带来更高效
- 从选品到售后!5个AI工具打通电商全链路自动化
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AI时代下,电商人必备的实用工具大盘点在AI技术日新月异的当下,电商行业迎来了前所未有的变革,各类AI赋能的实用工具如雨后春笋般涌现,为电商从业者带来了极大的便利。今天,就为大家详细盘点几款超实用的电商工具,助力各位在电商领域一路披荆斩棘。[]()智能选品工具选品对于电商从业者来说,是决定业务成败的关键一环,直接关乎后续的销量与利润。像JungleScout这类智能选品工具,深度运用AI大数据分析
- java获取hive表所有字段,Hive Sql从表中动态获取空列计数
拾亿年
java获取hive表所有字段
我正在使用datastaxspark集成和sparkSQLthrift服务器,它为我提供了一个HiveSQL接口来查询Cassandra中的表.我的数据库中的表是动态创建的,我想要做的是仅根据表名在表的每列中获取空值的计数.我可以使用describedatabase.table获取列名,但在hiveSQL中,如何在另一个为所有列计数null的select查询中使用其输出.更新1:使用Dudu的解决
- PySpark查询Dataframe中包含乱码的数据记录的方法
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首先,用PySpark获取Dataframe中所有非ASCII字符,找到其中的非乱码字符。frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,concat_ws,explode,split,coalesce,litfrompyspark.sql.typesimportStringTypespark=SparkSes
- 【大数据AI人工智能大模型实战】从0到1 全流程搭建一个商品、店铺、直播推荐 Feeds 流系统详细方案步骤和代码实例 3
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算大数据人工智能推荐系统
从0到1全流程搭建一个商品、店铺、直播推荐Feeds流系统详细方案步骤和代码实例关键词:推荐系统、Feeds流、商品推荐、店铺推荐、直播推荐、实时计算、离线计算、数据流处理1.背景介绍在当今的电子商务和社交媒体时代,个性化推荐系统已经成为提升用户体验和增加平台粘性的关键技术。特别是在电商平台中,一个高效的商品、店铺和直播推荐Feeds流系统可以显著提高用户的购物体验,增加商品曝光率,并最终提升平台
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智慧快消视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体,是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基
- spark streaming基础操作
天选之子123
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sparkstreaming基础操作一、什么是sparkstreamingSparkStreaming用于流式数据的处理。SparkStreaming使用离散化流(discretized作为抽象表示,叫作DStream。DStream是随时间推移而收到的数据的序列。在内部,每个时间区间收到的数据都作为RDD存在,而DStream是由这些RDD所组成的序列(因此得名“离散化”)。简单来说,DStre
- Flink 实践教程-入门(10):Python作业的使用
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作者:腾讯云流计算Oceanus团队流计算Oceanus简介流计算Oceanus是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于ApacheFlink构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算Oceanus以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程。教程链接:Flink实践教程-入门(10):Python作业的使用-云+社区-
- pyflink作业提交的踩坑过程,看完少走两个星期弯路
Li_yi_chao
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flink在努力地将Python生态和大数据生态融合,但目前的版本还不够成熟,尤其是在官方对python现有资料有限的情况下,用户想要使用python完成一个flinkjob并提交到flink平台上,还是有很多雷需要踩的。以下对pyflink环节问题,pythonjob编写到提交做了总结,可减少不必要的弯路。一、部署环境JDK1.8+&Python3.5+(3.7.6)&apache-flink1
- PB 级别的大数据?
百态老人
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在当今数字化时代,PB级别大数据正日益成为各领域关注的焦点。PB即佩他字节,1PB约等于1000TB或100万GB,代表着极为庞大的数据存储容量。中国科研团队在超大容量超分辨三维光存储研究中取得突破性进展。上海光学精密机械研究所与上海理工大学等科研单位合作,利用国际首创的双光束调控聚集诱导发光超分辨光存储技术,实现了点尺寸为54nm、道间距为70nm的超分辨数据存储,并完成了100层的多层记录,单
- 腾讯云大数据套件TBDS与阿里云大数据能力产品对比
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数据库java人工智能腾讯云大数据阿里云
前言博主在接触大数据方向研究的时候是在2016年,那时候正是大数据概念非常火热的一个时间段,最著名的Google的3篇论文。GoogleFS、MapReduce、BigTable,奠定了大数据框架产品的基础。Google文件系统,计算框架和存储框架。往后所有的大数据产品和过程域无一不是在三个模块的基础上进行搭建,迭代,完善。我们最开始使用的都是开源的产品,比如hadoop,HDSF,MAPRedu
- R 语言 必备 十大资源
后端
引言R是进行统计计算和数据分析的热门编程语言之一,广泛应用于数据科学家、研究者和统计学家之间,用于处理大数据、执行复杂分析和结果可视化。如果你是R的新手或希望提升你的R技能,这里有一些核心资源可以助你一臂之力,无论是从基础学起还是提高现有水平,包括官方站点、知名学府和互动式学习平台。1.R项目官网(r-project.org)R项目的官方网站是开启R学习之旅的首选,它提供免费的R软件、文档、教程和
- Java NIO基础与实战:如何提升IO操作性能
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JavaNIO概述JavaNIO(新I/O)是Java提供的一个更为高效的I/O处理框架。JavaNIO(NewI/O)是对传统I/O(java.io)模型的改进,它引入了非阻塞I/O操作和面向缓冲区的数据读写方式,解决了传统I/O模型中的性能瓶颈。NIO的设计目标是使I/O操作更加高效,特别是在大数据量、高并发情况下,能够充分利用操作系统的底层I/O多路复用机制。JavaNIO的核心概念包括:B
- 信息技术革新引领时代变革
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信息技术革新引领时代变革一、信息技术的飞速发展1.信息技术的概念及重要性信息技术,即信息的获取、传输、存储、处理和应用等技术的综合,已经成为现代社会不可或缺的基础设施。信息技术的飞速发展极大地改变了人们的生活方式和工作模式,推动了社会进步。2.信息技术的快速发展现状近年来,人工智能、大数据、云计算等前沿技术不断突破,展现出强大的潜力。这些新技术的出现不仅改变了数据处理和分析的方式,还催生了新的产业
- 信息技术革新引领社会变革
JiYan_yellow
业界资讯
信息技术革新引领社会变革一、信息技术推动数字化转型随着信息技术的迅猛发展,我们正处在一个数字化的时代。信息技术在推动产业数字化转型方面发挥着重要作用。云计算、大数据、人工智能等先进技术的应用,使得企业能够实现更高效的生产和运营。例如,在制造业领域,智能制造技术能够提高生产效率和质量,降低运营成本。此外,信息技术还在促进供应链管理、市场营销等环节的数字化转型,为企业提供更广阔的发展空间。信息技术还深
- 人工智能之推荐系统实战系列(协同过滤,矩阵分解,FM与DeepFM算法)
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人工智能深度学习神经网络算法机器学习
一.推荐系统介绍和应用(1)推荐系统通俗解读推荐系统就是来了就别想走了。例如在大数据时代中京东越买越想买,抖音越刷越是自己喜欢的东西,微博越刷越过瘾。(2).推荐系统发展简介1)推荐系统无处不在,它是根据用户的行为决定推荐的内容。用户每天在互联网中都会留下足迹,这样就会越来越多的用户画像。2)为什么要推荐系统卖的好的商品就那几种,其它就不管了吗?答案是否定的。80%的销售来自20%的热门商品,要想
- 基于neo4j知识图谱+flask的大数据医疗领域知识问答系统(完整源码+源码解析+开发文档+视频讲解等资料
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neo4j知识图谱flask
1.classMedicalSpider::定义了一个名为MedicalSpider的类。2.def**init**(self)::这是类的构造函数,用于在创建类的实例时进行初始化。在初始化过程中,建立了与MongoDB数据库的连接,并选择了名为‘medical’的数据库和名为‘data’的集合。3.definsert\_data(self,data)::这是一个方法,用于插入数据到MongoDB
- 基于分布式架构的毕业设计题目50例
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计算机专业毕业设计题目分布式架构系统架构
基于分布式架构的毕业设计题目1-10题1、基于分布式架构的网络考试系统的设计2、基于分布式架构的融合客户数据中心探讨3、基于分布式架构的内网监控系统的应用与研究4、基于分布式架构的铁路企业社会保障管理信息系统设计5、基于分布式架构打造证券交易新核心6、基于分布式架构的融合用户数据中心部署方案研究7、基于分布式架构的大数据建模实践8、基于分布式架构的通航运营管理系统研究9、基于分布式架构的网络流量分
- 数据清洗与预处理:提升数据质量的关键步骤
Echo_Wish
实战高阶大数据pythonspark大数据
数据清洗与预处理:提升数据质量的关键步骤在大数据时代,数据已成为企业和组织的重要资产。然而,数据的价值取决于其质量。高质量的数据可以支持有效的决策和精确的分析,而低质量的数据则可能导致误导性的结论和错误的决策。因此,数据清洗与预处理成为了数据分析过程中不可或缺的关键步骤。一、数据质量的挑战在实际应用中,数据通常来自多个来源,如传感器、日志文件、用户输入等。这些数据可能存在以下问题:缺失值(Miss
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1