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前端大白话
大白话前端八股前端html
大白话如何在HTML中创建一个有序列表和无序列表,它们的语义有何不同?1.HTML中有序列表和无序列表的基本概念在HTML里,列表是一种用来组织信息的方式。有序列表就是带有编号的列表,它可以让内容按照一定的顺序呈现;无序列表则是用符号(像圆点、方块等)来标记每一项内容,重点在于展示并列的信息,不强调顺序。2.创建无序列表无序列表使用标签来创建,每一项内容用标签包裹。下面是具体的代码示例,代码里有详
- 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的?
yuanpan
机器学习神经网络transformer
机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结,涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变:1.早期神经网络:感知机(Perceptron)时间:1950年代末至1960年代。背景:感知机由FrankRosenblatt提出,是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成,可以用于简单的二分类任务。特点:输入层和输出层之间直接连接,没有隐藏层。使用简单的
- 基于AOP注解+Redisson实现Cache-Aside缓存模式实战
@淡 定
缓存
(2)缓存更新注解一、场景需求在高并发系统中,缓存是提升性能的关键组件。而Cache-Aside模式作为最常用的缓存策略之一,要求开发者手动管理缓存与数据库的交互。本文将结合自定义注解与Redisson客户端,实现声明式的缓存管理方案。二、方案亮点零侵入性:通过注解实现缓存逻辑完整防护:解决缓存穿透/击穿/雪崩问题⚡双删策略:保障数据库与缓存一致性️逻辑删除:支持数据恢复与审计需求三、核心实现1.
- 关于误差平面小记
文弱_书生
乱七八糟平面算法神经网络机器学习
四维曲面的二维切片:误差平面详解在深度学习优化过程中,我们通常研究损失函数(LossFunction)的变化,试图找到权重的最优配置。由于神经网络的参数空间通常是高维的,我们需要使用低维可视化的方法来理解优化过程和误差平面(ErrorSurface)。在这里,我们讨论一个四维曲面的二维切片,其中:三个维度是网络的权重(w1,w2,w3w_1,w_2,w_3w1,w2,w3)。第四个维度是误差(损失
- 关于神经网络中的激活函数
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能深度学习
激活函数(ActivationFunction)详解理解首先煮波解释一下这四个字,“函数”相信大家都不陌生,能点进来看这篇文章说明你一定经历至少长达十年的数学的摧残,关于这个概念煮波就不巴巴了,煮波主要说一下“激活”,大家可能或多或少的看过类似于古装,玄幻,修仙等类型的小说或者电视剧。剧中的主角往往是天赋异禀或则什么神啊仙啊的转世,但是这一世他却被当成了普通人,指导某一时刻才会迸发出全部的能量(主
- 奇异值分解(SVD)
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能
奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD),这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域,用于降维、降噪和矩阵近似等应用。与仅适用于方阵的特征分解不同,SVD可以应用于任何矩阵,使其成为一种多功能工具。在这里煮啵将分解SVD背后的理论,通过手动计算示例进行分析,并展示如何在Python中实现SVD。在本节结束时,您将清楚地了解SVD的强大功能及其在机器学习中的应
- 常见经典目标检测算法
109702008
人工智能#深度学习目标检测人工智能
ChatGPT目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域的一个重要分支,其目的是识别数字图像中的不同对象,并给出它们的位置和类别。近年来,许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法:1.R-CNN(RegionswithCNNfeatures):R-CNN通过使用区域提议方法(如选择性搜索)首先生成潜在的边界框,然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征,
- 什么是巨量本地推?
矩阵+本地推+数字人
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本地推(本地化推广)作为针对特定区域客户的营销策略,对商家而言既是提升竞争力的利器,也是适应消费趋势的必然选择。以下从作用、必要性及未来趋势三方面展开分析:一、本地推的核心作用1.精准触达目标客户基于地理位置(LBS)定向推送广告,覆盖周边3-5公里内的潜在消费者,尤其适合餐饮、零售、教育等依赖线下流量的行业。案例:咖啡店通过本地推发放“附近用户专属折扣券”,直接刺激到店消费。2.提升品牌曝光与信
- 关于神经网络中的正则化
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能深度学习
神经网络训练中的正则化正则化(Regularization)是神经网络训练中的一个关键技术,主要用于防止模型过拟合(overfitting),提高泛化能力。1.为什么需要正则化?在神经网络训练过程中,模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数,同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂(如参数过多、层数过深),它可能会记住训练数据中的噪声,而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合(ov
- Ubuntu零基础入门到精通【1.3讲】:为什么选择 Ubuntu?
bug菌¹
滚雪球学Ubuntuubuntulinux运维为什么选择Ubuntu零基础教程
目录:上期回顾:Ubuntu的生态与社区✨前言:为什么我们都在谈论Ubuntu?为什么Ubuntu是个人和企业的首选?1️⃣安全性与开源:Ubuntu构建的安全生态系统更高的安全性:Ubuntu对安全的极致追求✨️开放性与可审查性:更透明的操作系统长期支持版(LTS):稳定与安全的完美平衡2️⃣对比其他Linux发行版:Ubuntu如何脱颖而出?Fedora:创新的前沿,但稳定性欠佳CentOS:
- 大学期间如何学习利用AI
der丸子吱吱吱
学习人工智能
一、引言人工智能(AI)是当今世界技术发展的重要方向,它已经渗透到医疗、金融、交通、娱乐等各个领域。随着AI技术的快速发展,它不仅改变了我们的生活,也带来了巨大的职业机会。然而,面对如此广阔的领域,作为大学生,如何在本科阶段有效地学习和利用AI,成了许多同学的困惑。本文将详细介绍大学生在本科阶段如何通过合理的学习路线、方法和工具,逐步掌握AI的核心技术,并为日后进入AI行业打下坚实的基础。通过这篇
- 【知识管理】
搞技术的季
经验分享
一、概念:知识:公司内部的个体的、部门的、企业的,甚至是行业的不同的知识层次所综合组成的知识网络,包括品牌市场、渠道、知识产权、技术标准、技术秘密、产品附加值、竞争情报等多种内容。知识管理:是传递知识的过程,由于传递人员的经验问题或者知识源的问题,可能导致较大的知识损耗。而知识管理的过程通过对隐性知识的挖掘和一系列知识管理的活动,可以有效提升知识转化的效率,体现企业内知识资产的价值。二、要素和现状
- 二叉树的三种遍历【树的遍历】(C++实现)Binary Tree Traversal
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图论入门【数据结构基础】:什么是树?如何表示树?之前我们有分别讲解二叉树的三种遍历的相关代码实现:⭐算法OJ⭐二叉树的前序遍历【树的遍历】(C++实现)BinaryTreePreorderTraversal⭐算法OJ⭐二叉树的中序遍历【树的遍历】(C++实现)BinaryTreeInorderTraversal⭐算法OJ⭐二叉树的后序遍历【树的遍历】(C++实现)BinaryTreePostord
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在Qt中,可以使用QLabel的setAlignment方法来设置文字的对齐方式。为了使文字居中,可以使用Qt::AlignCenter对齐标志。以下是一个示例,展示如何在QLabel中设置文字居中:cpp复制#include#include#include#includeintmain(intargc,char*argv[]){QApplicationapp(argc,argv);QWidget
- 常用的数据结构有哪些?在Go语言中如何定义其实例?
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常见的数据结构有:数组、链表、栈、队列、图、哈希表;1、数组用于存储和处理一组固定大小、相同类型的数据,如存储学生成绩、数组排序等。Go语言中的数组长度是固定的,在声明时需要指定长度。特点:数据元素类型相同:数组中的所有元素都具有相同的数据类型;内存地址连续:数组在内存中是连续存储的;随机访问高效:由于数组的内存地址连续,并且元素类型相同,因此可以通过索引快速访问数组中的任意元素。无论要访问数组中
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数据让农业更聪明——用大数据激活田间地头在农业领域,随着人口增长和气候变化的影响,如何提升生产力始终是个关键话题。大数据,这个曾经只属于科技领域的概念,如今已悄然进入田间地头。今天,我以Echo_Wish的视角,和大家聊聊大数据如何赋能农业生产力,帮农民在阳光下也能掌握“科技的钥匙”。认识农业中的大数据什么是农业中的“大数据”?简单来说,就是收集和分析有关土地、气候、作物、病虫害以及市场需求等方面
- 【CXX-Qt】2.1 构建系统
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CXX-Qt可以集成到现有的CMake项目中,也可以仅使用Cargo进行构建。需要了解的可以阅读上2篇文章:Cargo集成CMake集成CXX-Qt可以与任何C++构建系统一起使用,只要在调用Cargo之前设置了QMAKE、CXX_QT_EXPORT_DIR和CXX_QT_EXPORT_CRATE_环境变量。请查看我们的CMake代码以了解如何使用这些变量。然而,除了Cargo或CMake之外,使
- 优化Apache Spark性能之JVM参数配置指南
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ApacheSpark运行在JVM之上,JVM的垃圾回收(GC)、内存管理以及堆外内存使用情况,会直接对Spark任务的执行效率产生影响。因此,合理配置JVM参数是优化Spark性能的关键步骤,以下将详细介绍优化策略和配置建议。通过以下优化方法,可以显著减少GC停顿时间、提升内存利用率,进而提高Spark作业吞吐量和数据处理效率。同时,要根据具体的工作负载和集群配置进行调整,并定期监控Spark应
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在快消品(FMCG)行业,需求计划(DemandPlanning)、库存管理(InventoryManagement)和需求供应管理(DemandSupplyManagement)是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合,为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案,显著提升业务运营效率和企业利润。一、技术
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从0到1构建Python分布式爬虫,实现搜索引擎全攻略在大数据与信息爆炸的时代,搜索引擎已然成为人们获取信息的关键入口。你是否好奇,像百度、谷歌这般强大的搜索引擎,背后是如何精准且高效地抓取海量网页数据的?本文将带你一探究竟,以Python为工具,打造属于自己的分布式爬虫,进而搭建一个简易搜索引擎,完整呈现从底层代码编写到系统搭建的全过程。通过本文的实践,我们成功打造了Python分布式爬虫,并以
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深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中,数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战,同时也可能导致模型性能下降,这一现象被称为“维度诅咒”(CurseofDimensionality)。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术,旨在通过减少数据的维度,保留其主要信息,从而简化数据处理过程,并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
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一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调(Fine-Tuning)的含义与特点定义与作用微调指在预训练好(通用)的基础模型上,通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数,使其在该领域任务中获得更优表现。这种方法可以使通用模型“定制化”,更好地理解专业术语和领域知识,从而提升准确性和响应质量。例如,为医疗、法律、金融等垂直领域构建专属模型,往往需要在预训练模型基础上进行微调。特点参
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- MCP服务器:AI智能体的新时代连接标准
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在AI技术的不断发展中,MCP(ModelContextProtocol,模型上下文协议)正成为AI智能体与外部系统交互的新标准。MCP的目标是提供一个统一的方法,让AI智能体能够安全、高效地访问各种数据源、API接口和系统工具,从而扩展其能力,提升智能化水平。本文将深入探讨MCP服务器的架构、优势及其在现实世界中的应用。什么是MCP服务器?MCP服务器是MCP架构中的关键组件,它们充当AI智能体
- HarmonyOS实战开发-如何打造购物商城APP。
码牛程序猿
鸿蒙工程师HarmonyOS鸿蒙harmonyosOpenHarmony鸿蒙鸿蒙应用开发华为鸿蒙开发HarmonyOS
今天给大家分享一个非常好的实战项目,购物商城,购物商城是一个集购物、娱乐、服务于一体的综合性平台,致力于为消费者提供一站式的购物体验。各种功能都有涉及,最适合实现学习。做好商城项目,肯定会把开发中遇到的百分之60的技术得到实战的经验。下面介绍一下商城的主要模块:首页1,搜索框,点击进入搜索页面2,顶部分类,通过不同分类查询对应信息3,广告轮播,自动切换图片,可以进行点击进入4,商品列表,展示每个项
- 稳定运行的以PostgreSQL数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤
weixin_30777913
postgresql开发语言数据库性能优化etl
在使用PostgreSQL作为数据源和目标的ETL(Extract,Transform,Load)过程中,当ETL性能变差时,可以通过一系列方法来诊断问题并提高性能。提高PostgreSQL数据库ETL性能的核心思想是从数据库配置、查询优化、硬件资源、并行处理等多个方面入手。通过上述方法逐步优化,可以大幅提升ETL过程的效率。下面是提高PostgreSQL数据库ETL性能的一些常用方法和步骤:1.
- Flink启动任务
swg321321
flink大数据
Flink以本地运行作为解读例如:第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发
- 【工具】gdb使用详细介绍
努力努力再努力~~
linux疑难问题排查实战gdblinux问题调试
linux问题排查实战专栏,分享了作为公司专家,在解决内存、性能、各类死机等疑难问题的排查经验,认真学习可以让你在日后工作中大放光彩。前言在工作中,无论是学习代码流程还是问题的定位,GDB都显得尤为重要,多掌握一些命令可以提升我们的效率和解决问题的能力;按照我的理解,对GDB的掌握程度可以分为三种人:基础命令,大家都知道相对高阶一点的,少数人了解,掌握之后可以提升调试解决问题的效率需要结合反汇编、
- 小科普《DNS服务器》
Hum8le
服务器运维
DNS服务器详解1.定义与核心作用DNS(域名系统)服务器是互联网的核心基础设施,负责将人类可读的域名(如www.example.com)转换为机器可识别的IP地址(如192.0.2.1),从而实现设备间的通信。其核心功能包括:域名解析:将域名转换为IP地址,简化用户访问网站的流程。负载均衡:通过将同一域名映射到多个IP地址,分配流量以提升服务稳定性和性能。缓存加速:存储近期查询结果,减少重复解析
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数