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目录前置:实例项目总述:前置:1最近新入PostgreSQL,打算用PostgreSQL存储股票日数据,以此为实例记录整个PostgreSQL使用过程2所以这次的博文是一个序列,都放在数据库专栏里,以PostgreSQL_打头3PostgreSQL的安装在这个系列里就不赘述了,安装过程简单。(如果有人实在搞不懂怎么安装,可以留言)实例项目总述:项目描述:股票日数据仓库数据来源:优矿1数据表结构设计
- SQLMesh SCD Type 2 深度解析:时间戳与列级跟踪的实战指南
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在数据仓库架构中,缓慢变化维度(SlowlyChangingDimensions,SCD)是处理历史数据追踪的核心技术。SQLMesh作为新一代数据编织平台,其支持的SCDType2模型通过valid_from和valid_to双时间戳机制,为开发者提供了灵活的历史状态管理能力。本文将深入解析SQLMeshSCDType2的两种实现模式(基于时间戳与列级变更检测)、关键配置项及删除操作处理逻辑,让
- LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔,数仓、数据湖架构即将退出群聊
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摘要:当前的大数据技术应用趋势表明,客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持,这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表,但它不会使数据湖表更易于管理,也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse(湖仓一体)作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架
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为了支持海量数据存储和处理等方面的需求,为高端数据仓库提供解决方案,达梦数据库提供了大规模并行处理MPP架构,以极低的成本代价,提供高性能的并行计算。通过使用MPP可以解决以下问题:需要较高的系统性能支持以支持大量的复杂查询操作硬件束缚对数据库响应能力的影响降低数据库成本视频讲解如下:https://www.bilibili.com/video/BV1dBftYoEkk/?aid=11386961
- 第二十九篇 数据仓库与商务智能:技术演进与前沿趋势深度解析
随缘而动,随遇而安
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声明:文章内容仅供参考,需仔细甄别。文中技术名称属相关方商标,仅作技术描述;代码示例为交流学习用途,部分参考开源文档(Apache2.0/GPLv3);案例数据已脱敏,技术推荐保持中立;法规解读仅供参考,请以《网络安全法》《数据安全法》官方解释为准。目录一、核心差异:技术定位与实现路径1.1核心能力矩阵二、协同关系:现代数据供应链的双引擎2.1数据价值链协同2.2典型技术栈集成三、前沿技术动态(2
- 高级管理人员信息系统和数据仓库以及外部数据/非结构化数据与数据仓库
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内容目录高级管理人员信息系统和数据仓库以及外部数据/非结构化数据与数据仓库一、高级管理人员信息系统和数据仓库二、外部数据/非结构化数据与数据仓库高级管理人员信息系统和数据仓库以及外部数据/非结构化数据与数据仓库一、高级管理人员信息系统和数据仓库EIS-高级管理人员信息系统-计算机饿最有效形式之一。EIS处理,处于帮助高级管理人员制定决策的目的而设计的。比较典型的用途:趋势分析和发现关键比例指示器度
- 数据仓库和非结构化数据。
weixin_30631587
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数据仓库包含标准化数据。还包含外部数据/非结构化数据如果外部数据量小可以保持数据库内部或者专用服务器。如果量大只能记住地址,在etl加载当然也有需求是实时数据比如股票汇率拿只能etl过程处理非结构化数据包含图片,视频音频如果是传统数据库db2oracle存在里面是不合适的。存储影响性能如果是hadoop无所谓影响不大,但是从使用者的角度非结构化数据只能转换关系使用建一张元数据表存储非结构化存储位置
- 如果企业数据仓库全部使用 Couchbase Analytics 服务,可能会面临哪些问题?
PersistDZ
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如果企业数据仓库全部使用CouchbaseAnalytics服务,可能会面临哪些问题?一、概述CouchbaseAnalytics服务是一项强大的工具,旨在为NoSQL数据提供近实时的分析能力。然而,如果企业的数据仓库全部依赖于CouchbaseAnalytics服务,可能会遇到一些问题和挑战。以下将从多个角度详细分析这些可能的问题。二、可能的问题和挑战资源消耗和成本高资源需求:Couchbase
- Flink 通过 Chunjun Oracle LogMiner 实时读取 Oracle 变更日志并写入 Doris 的方案
roman_日积跬步-终至千里
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文章目录一、技术背景二、关键技术1、OracleLogMiner2、Chunjun的LogMiner关键流程3、修复ChunjunOracleLogMiner问题一、技术背景在大数据实时同步场景中,需要将Oracle数据库的变更数据(CDC)采集并写入ApacheDoris,以支持数据分析、BI报表、实时数据仓库等应用。本方案基于Flink+Chunjun,通过OracleLogMiner解析Re
- Apache Doris整合Iceberg + Flink CDC构建实时湖仓体的联邦查询分析架构
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随着大数据技术的迅猛发展,构建实时湖仓体并进行联邦查询分析成为了许多企业的迫切需求。在这篇文章中,我们将探讨如何利用ApacheDoris整合Iceberg和FlinkCDC来构建这样一个架构,并提供相应的源代码示例。简介实时湖仓体是一种灵活、可扩展的数据架构,结合了数据湖和数据仓库的优势。ApacheDoris是一款开源的分布式SQL引擎,专注于实时分析和查询。Iceberg是一种开放式表格格式
- Hive函数大全:从核心内置函数到自定义UDF实战指南(附详细案例与总结)
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目录背景一、Hive函数分类与核心函数表1.内置函数分类2.用户自定义函数(UDF)分类二、常用函数详解与实战案例1.数学函数2.字符串函数3.窗口函数4.自定义UDF实战三、总结与优化建议1.核心总结2.性能优化建议3.常问问题背景Hive作为Hadoop生态中最常用的数据仓库工具,其强大的函数库是高效处理和分析海量数据的核心能力之一。Hive函数分为内置函数和用户自
- hive-进阶版-1
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第6章hive内部表与外部表的区别Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于对大规模数据集进行数据存储、查询和分析。Hive支持内部表(ManagedTable)和外部表(ExternalTable)两种表类型,它们在数据存储、管理方式和生命周期等方面存在显著区别。以下是内部表和外部表的主要区别:1.数据存储位置内部表:数据存储在Hive的默认存储目录下,通常位于HDFS(HadoopDi
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向阳1218
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作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 使用 Doris 和 LakeSoul
向阳1218
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作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 为什么要进行数据仓库分层?
BenBen尔
#建模方法spark大数据分布式
对数据仓库进行分层(如常见的ODS、DWD、DWS、ADS等层次)是为了解决复杂数据处理场景中的效率、可维护性、易用性问题。以下是分层的主要目的和优势:1、职责分离,逻辑解耦分层能够沉淀公共的数据模型,实现了逻辑解耦。有以下好处:减少重复开发,提升研发效率从数仓模型角度能够提升数据一致性。减少了冗余计算,高频查询或者高频开发无需使用原始数据,直接使用公共的数据模型查询或者开发即可,减少了对计算资源
- 数据仓库有哪些建模方法?
BenBen尔
#数据仓库数据仓库大数据
数据仓库的建模方法主要分为关系建模和多维建模两大类,不同方法适用于不同的业务场景和目标。以下是常见的建模方法及其特点:一、关系建模(规范化建模)基于关系型数据库的规范化理论,强调减少数据冗余,适合复杂的企业级数据仓库(EDW)。第三范式(3NF)定义:通过规范化将数据分解为多个关联表,确保每个字段仅依赖主键。优点:数据冗余低,一致性高,适合复杂事务处理。缺点:查询需要多表关联,性能较低;业务理解成
- 现代数据栈:秽土重生?——从 SAP x Databricks 看数据世界的轮回
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由SAP官宣与Databricks合作想开去。现代数据栈(ModernDataStack)曾一度是数据行业最炙手可热的概念。Snowflake、Databricks、Fivetran、dbt……一众明星公司描绘出一个美好的未来:所有数据汇集到云端数据仓库,所有分析、BI和AI应用直接连接仓库数据,再无数据孤岛,数据流转自由,一切井然有序。但现实并没有这么美好。现代数据栈经历了一轮狂热,又在短短几年
- Hive高级SQL技巧及实际应用场景
小技工丨
大数据随笔sqlhive数据仓库大数据
Hive高级SQL技巧及实际应用场景引言ApacheHive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施,它提供了一个用于查询和管理分布式存储中的大型数据集的机制。通过使用类似于SQL(称为HiveQL)的语言,Hive使得数据分析变得更加简单和高效。本文将详细探讨一些Hive高级SQL技巧,并结合实际的应用场景进行说明。HiveSQL的高级使用技巧1.窗口函数描述:窗口函数允许我们在不使用GR
- 如何设计高效的数据湖架构?
晴天彩虹雨
架构大数据数据仓库
1.引言在大数据时代,数据湖(DataLake)逐渐成为企业存储和处理海量数据的重要基础设施。相比于传统数据仓库,数据湖能够支持结构化、半结构化和非结构化数据,同时提供更灵活的存储与计算能力。然而,如何合理设计数据湖架构,优化存储策略、Schema演进以及数据生命周期管理,是数据架构师必须深入思考的问题。本篇文章将深入探讨数据湖架构的设计方法,结合Hudi、Iceberg、DeltaLake等技术
- 初识开源云原生数仓Databend
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Databend是一款开源的数据仓库产品,主要定位于OLAP场景,采用云原生架构理念(可对比snowflake),有非常好的扩展性、同时具备低成本、高性能的优势,兼容MySQL协议。Stars数8,245Forks数765主要特点针对对象存储平台进行优化的云原生架构。符合SQL:2011标准,支持复杂查询和数据版本回溯(时间旅行)功能。与流行的商业智能(BI)、提取、转换和加载(ETL)以及数据科
- 一文理清概念:数据中台(DMP)-数据仓库(DW)-数据湖(DL)-湖仓一体-数据治理(DG)
Debug_Snail
HadoopBigDataDataScience数据仓库大数据数据中台数据湖数据治理
数据仓库、数据中台、数据湖、湖仓一体是数据管理和分析领域的重要概念,它们在功能、架构和应用场景上各有特点,同时也在演进中相互关联和补充。以下是对它们的定义和关系的详细解析:1.核心概念(1)数据仓库(DataWarehouse,DW)定义:一种面向主题的、集成的、稳定的数据存储系统,用于支持企业决策分析(如BI、报表)。数据通常经过ETL(抽取、转换、加载)处理,以结构化形式存储,采用Schema
- doris:阿里云 MaxCompute
向阳1218
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MaxCompute是阿里云上的企业级SaaS(SoftwareasaService)模式云数据仓库。什么是MaxCompute连接MaxCompute示例--1.创建Catalog。CREATECATALOGmcPROPERTIES("type"="max_compute","mc.default.project"="xxx","mc.access_key"="xxxx","mc.secret_
- 使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储
dgay_hua
深度学习人工智能python
技术背景介绍随着深度学习技术的发展,数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用,例如自然语言处理和图像识别,传统的数据存储方式已经无法满足需求。ActiveloopDeepLake是专为深度学习设计的数据仓库,可以作为向量存储使用,支持多模态数据的存储和处理,并且可以直接用于细调大型语言模型(LLMs)。此外,它还提供自动版本控制,无需依赖其他服务,兼容主要云服务提供商
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
晴天彩虹雨
架构kafkaflink数据仓库
1.引言:数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代,传统的数据仓库(DataWarehouse,DW)因其强一致性和高效查询能力,一直是企业数据分析的核心。然而,随着数据量和数据类型的爆炸式增长,传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题,数据湖(DataLake)概念应运而生。数据湖能够存储原始数据,支持半结构化和非结构化数据,提供更灵活的计算框架,但其缺乏事务管理和数据一致性
- 什么是数据库中的宽表?
見贤思齊
数据分析数据库
数据库中的宽表(WideTable)是指一种包含大量列的表结构设计,通常通过将多个业务相关的数据字段(甚至来自不同表的字段)合并到一张表中,以减少多表关联查询的需求。宽表常见于数据仓库、OLAP(联机分析处理)系统或大数据场景,其核心目标是优化查询性能,尤其是在需要频繁进行复杂分析或生成报表的场景中。一、宽表的核心特点1.列数多宽表可能包含数十甚至数百列,涵盖多个维度和指标(例如订单信息、客户信息
- 【数据仓库与数据挖掘基础】第一章 概论/基础知识
精神病不行计算机不上班
数据仓库与数据挖掘基础数据挖掘数据仓库
知识点复习:事务(关于事务的一些知识点可以点这里)一、数据仓库的一些基本的知识1.从数据库到数据仓库1.1数据库用于事务处理1.1.1定义:事务处理是指对数据库中数据的操作,这些操作通常包括插入、更新、删除和查询等。事务处理的核心是确保数据的一致性和完整性。事务的定义:事务是数据库操作的基本单位,包含一组逻辑上相关的操作。事务要么全部成功,要么全部失败。ACID特性:原子性(Atomicity):
- 云数据库是什么数据库?
云服务器数据库
云数据库,简单来说,是一种部署在云计算环境中的数据库服务。它借助云计算的强大资源,将数据库管理系统以服务的形式提供给用户,用户无需在本地自行搭建复杂的硬件和软件环境,通过互联网就能便捷地使用数据库功能。这就像是把原本需要在自家搭建、维护的“数据仓库”搬到了云端的“大型仓储中心”,由专业团队负责管理和维护。与传统数据库相比,云数据库有着诸多明显差异。传统数据库往往需要用户自行购置服务器、存储设备等硬
- Kimball维度模型之数据仓库灵魂总线架构
ByteCodeLabs
维度数据仓库设计数据仓库架构
目录一总线架构(BusArchitecture)1总线矩阵(BusMatrix)2Mapping文档二一致性维度(ConformedDimension)三一致性事实(ConformedFact)在数据仓库领域,深刻理解基本概念是确立强大数据管理体系的关键。数据仓库作为一个庞大而复杂的系统,其核心概念涉及多维体系结构、总线架构等关键要素。首要的是理解数据仓库的架构,例如Multidimensiona
- 湖仓一体化及冷、热、实时三级存储
麦当当MDD
数据仓库Spark大数据数据库数据仓库数据库架构
一、湖仓一体化(Lakehouse)湖仓一体化(Lakehouse)是数据湖(DataLake)与数据仓库(DataWarehouse)的结合,旨在解决传统数据架构中数据孤岛、存储冗余、计算性能不足等问题。其核心思想是兼顾数据湖的存储灵活性和数据仓库的管理与计算能力,使得结构化、半结构化、非结构化数据能够在同一存储系统中高效管理和分析。二、为什么需要湖仓一体?数据湖的缺陷:缺乏强Schema,查询
- 深入理解Kettle:ETL工具的学习与实践
未知方程 无解
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Kettle(Spoon)是Pentaho公司开发的开源ETL工具,用于数据整合和数据仓库建设。本学习笔记着重于Kettle的核心——转换引擎,详细探讨其数据处理的各个步骤,包括数据的输入、转换、输出以及工作原理,提供了一系列的学习资源和实践操作指南,旨在帮助学习者深入理解并掌握Kettle的转换引擎,从而提升数据处理能力。1.Kettle(Spoon)简介与
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
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raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
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PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
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JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
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// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
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Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
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xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo