- Spring Boot 使用 Micrometer 集成 Prometheus 监控 Java 应用性能
liuyunshengsir
性能监控javaspringbootprometheus
在SpringBoot中使用Micrometer集成Prometheus来监控Java应用性能是一种常见的做法。一、Micrometer简介Micrometer是一个开源的Java项目,主要用于为JVM应用程序提供监控和度量功能。以下是对Micrometer的详细介绍:定义与功能Micrometer是一个针对基于JVM的应用程序的Metrics标准检测库。它提供了一个简单的仪表客户端外观,使得开发
- 探索LangChain中OpenAI模型的token级log probabilities
jkgSFS
langchaineasyui前端python
在AI模型的开发和调试中,了解每个生成token的概率是非常有用的。这些信息可以帮我们理解模型的决策过程,识别可能的错误。本篇文章将介绍如何通过LangChain与OpenAI整合来获取这些token级的logprobabilities。技术背景介绍什么是LogProbabilities?在自然语言处理中,logprobabilities是一种对token生成概率的度量。通常,这个值越高,表示生成
- 看懂数仓:维度设计
剑客狼心
大数据维度设计数据仓库
一、维度的基本概念维度是维度建模的基础和灵魂。在维度建模中,将度量称为“事实”将环境描述为“维度”,维度是用于分析事实所需要的多样环境。例如在分析交易过程时,可以通过买家、卖家、商品和时间等维度描述交易发生的环境。维度所包含的表示维度的列,称为维度属性。维度属性是查询约束条件、分组和报表标签生成的基本来源,是数据易用性的关键。例如,在查询请求中,获取某类目的商品、正常状态的商品等,是通过约束商品类
- 2021-2022毕业一年工作总结--华为外包VRP自动化测试
爱吃水果蝙蝠汤
工作经历项目经历华为ruby网络协议
工作介绍设备是NE9000城域路由器。测试对象是VRPv8产品大包。测试语言是RUBY、TCL对应的软件分别是impeller、GTR。测试场景有很多e下、vxlan下、bgp、isis、ospf基础组网下、srv6等需要vrrp、bfd、frr备份的场景,都是现网常用的。自动化实现是在欧拉linux上,自动化还需要一些工具,常用的有用例管理、日志系统、度量系统、设备管理。工作日常早上过来,停下自
- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)
我叫罗泽南
深度学习人工智能
原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数,特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异,来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下:CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
- K8S中Pod控制器之Horizontal Pod Autoscaler(HPA)控制器
元气满满的热码式
kubernetes容器云原生
HorizontalPodAutoscaler(HPA)控制器HorizontalPodAutoscaler(HPA)是Kubernetes中用于自动根据当前的负载情况,自动调整Pod数量的一种控制器。HPA能够根据CPU使用率、内存使用量或其他选择的度量指标来自动扩展Pod的数量,以确保应用的性能。HPA可以获取每个Pod利用率,然后和HPA中定义的指标进行对比,同时计算出需要伸缩的具体值,最后
- 软件工程和项目管理领域 - CMMI 极简理解
我命由我12345
行业-简化概念软件工程cmmi职场和发展职场发展创业创新学习方法求职招聘
CMMI概述CMMI全称为CapabilityMaturityModelIntegration,即能力成熟度模型集成CMMI是由美国卡内基梅隆大学软件工程研究所(SEI)开发的一套综合性管理模型CMMI是一种用于评估和改进组织在软件开发和维护方面过程能力的国际标准CMMI能帮助建立一套规范的、可度量的、持续改进的开发过程体系,提升组织的开发效率和质量企业申请CMMI认证,可以提升自身的软件开发能力
- 软体机器人研究报告:设计方法、材料与驱动、感知与控制
MocapLeader
软体机器人连续体机器人手术机器人运动规划运动控制游泳机器人人工肌肉
软体机器人因其出色的可变形性和高适应性受到了广泛关注,这些特性使其在医疗、救援、探测等复杂场景中展现出独特的优势和巨大的应用潜力。研究人员对软体机器人的设计方法、材料与驱动技术、感知与控制策略等方面进行深入研究,取得了一系列成果。本文汇总了10项软体机器人领域的优秀研究成果,并介绍了不同成果的研究亮点。在下述研究中,NOKOV度量动作捕捉系统通过实时记录机器人的运动过程、获取高精度空间定位,为实验
- 时间复杂度分为几种
青云游子
算法算法排序算法数据结构
按照快到慢排序O(1)O(logN)O(N)O(NlogN)O(N^2)例子O(1)hashsethashmap数组下标O(logN)折半查找树形遍历O(N)list查询值数组查询值O(NlogN)进阶排序快排堆排归并O(N^2)简单排序冒泡插入选择ChatGPT时间复杂度是衡量算法执行时间随输入规模增长而变化的度量。它用大O符号表示,表示算法执行时间的增长率。在算法分析中,常见的时间复杂度有以下
- 【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量
不牌不改
【机器学习】聚类机器学习算法
主要来自周志华《机器学习》一书,数学推导主要来自简书博主“形式运算”的原创博客,包含自己的理解。有任何的书写错误、排版错误、概念错误等,希望大家包含指正。由于字数限制,分成五篇博客。【机器学习】聚类【Ⅰ】基础知识与距离度量【机器学习】聚类【Ⅱ】原型聚类经典算法【机器学习】聚类【Ⅲ】高斯混合模型讲解【机器学习】聚类【Ⅳ】高斯混合模型数学推导【机器学习】聚类【Ⅴ】密度聚类与层次聚类聚类1聚类任务在“无
- 距离度量方法
进击的学徒
机器学习标准距离矢量算法
目录目录1欧氏距离1原理2例子2曼哈顿距离1原理2例子3切比雪夫距离1原理2例子4闵可夫斯基距离1原理2例子5标准化欧氏距离1原理2例子6马氏距离1原理2例子7巴氏距离1原理8汉明距离9夹角余弦1原理2例子1、欧氏距离1.1原理最常见的两点之间或多点之间的距离表示法,又称之为欧几里德度量,它定义于欧几里得空间中。二维平面上两点a(x1,y1),b(x2,y2)之间的欧式距离公式:dab=(x1−x
- 【机器学习:二十九、K-means算法:原理与应用】
KeyPan
机器学习机器学习算法kmeans人工智能神经网络深度学习数据挖掘
1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法,广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇,使得每个簇内的样本尽可能相似,同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。不断优化簇中心位置,最小化簇内样本与其中心点之间的总距离(即误差平方和,SSE)。适用
- OpenTelemetry 开源遥测框架
ejinxian
架构设计开源OpenTelemetry测试
OpenTelemetry简称为OTel,是一个供应商中立的开源遥测框架,用于检测、生成、收集和导出遥测数据,例如跟踪、度量、日志,以帮助分析软件的性能和行为。作为一种行业标准,OpenTelemetry受到支持供应商。它是工具、API和SDK的集合,可与流行的库和框架集成,例如Spring、ASP.NETCore、Express、Quarkus等。OpenTelemetry是一个CNCF孵化项目
- 黎曼流形优化知识点学习
cmgdxrz
学习
一、黎曼流形切空间被赋予一个光滑变化的内积的流形就是黎曼流形Riemannianmanifold。光滑变化的内积称为黎曼度量Riemannianmetric。二、线性空间,向量空间,矩阵空间(一)线性空间线性空间是一个抽象的数学概念,它是指一个集合,其中包含了元素和标量。这些元素之间可以进行加法运算和数乘运算,且仍得到元素。线性空间必须满足向量空间的所有条件,并且还需要满足以下条件:加法交换律:u
- 18、架构-可观测性之聚合度量
大树~~
架构javapython后端架构
聚合度量聚合度量是指对系统运行时产生的各种指标数据进行收集、聚合和分析,以了解系统的健康状况和性能表现。聚合度量是可观测性的关键组成部分,通过对度量数据的分析,可以及时发现系统中的异常和瓶颈。以下是对聚合度量各个方面的详细解析,并结合具体的数据案例和技术支撑。指标收集收集系统运行时产生的各种指标数据是聚合度量的基础。常见的指标包括CPU使用率、内存使用率、请求处理时间、请求数、错误率等。以下是指标
- 3.1 损失函数和优化:损失函数
做只小考拉
用一个函数把W当做输入,然后看一下得分,定量地估计W的好坏,这个函数被称为“损失函数”。损失函数用于度量W的好坏。有了损失函数的概念后,就可以定量的衡量W到底是好还是坏,要找到一种有效的方法来从W的可行域里,找到W取何值时情况最不坏,,这个过程将会是一个优化过程。损失函数L_i定义:通过函数f给出预测的分数和真实的目标(或者说是标签y),可以定量的描述训练样本预测的好不好,最终的损失函数是在整个数
- 图像匹配---(Python)
阳光下的Smiles
Python图像处理
图像匹配---(Python)图像匹配分为以灰度为基础的匹配和以特征为基础的匹配:(1)灰度匹配是基于像素的匹配。灰度匹配通过利用某种相似性度量,如相关函数、协方差函数、差平方和、差绝对值和等测度极值,判定两幅图像中的对应关系。(2)特征匹配则是基于区域的匹配。基于特征的匹配所处理的图像一般包含的特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间位置特征等1、差分矩阵求和差分矩阵=图像A矩阵数据-图像B矩阵
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一,用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根:RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- 在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)
不会编程的小孩子
elasticsearch大数据搜索引擎
#在生产环境中部署Elasticsearch:最佳实践和故障排除技巧——聚合与搜索(三)前言文章目录前言-聚合和分析-执行聚合操作-1.使用JavaAPI执行聚合操作-2.使用CURL命令执行聚合操作-1.使用JavaAPI执行度量操作-2.使用CURL命令执行度量操作-使用缓存-调整分片大小和数量-使用搜索建议-结论-节点发现-负载均衡-故障转移-结论-访问控制-加密-身份验证-结论-RESTA
- 从零到一建设数据中台 - 架构概览
我码玄黄
从零到一建设数据中台架构数据中台中台架构
数据中台功能架构概览数据中台相关名词解释1.数据仓库:数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。因此,其重点在于数据的集合。数据仓库可使用维度建模方法论从业务过程中抽象出通用维度与度量,组成数据模型,为决策分析提供通用的数据分析能力。数据仓库重在建数据,而数据中台则将建、治、管、服放到同样的高度,数据仓库只是数据中台的一个子集。用一个蔬菜储存的例子来简
- 数模原理精解【8】
叶绿先锋
基础数学与应用数学人工智能统计分析概率论数学建模
文章目录协方差概述协方差的定义协方差的计算协方差的例子协方差矩阵协方差矩阵定义协方差矩阵的性质协方差矩阵的计算协方差矩阵的例子协方差矩阵的例题多元正态分布基础多元正态分布密度函数多元正态分布密度函数Julia实现详细解释定义计算例子例题参考文献协方差概述协方差是一种统计度量,用于描述两个变量之间的线性相关程度以及它们变化的趋势是否一致。具体来说,协方差计算的是两个变量同时偏离其均值的程度。如果两个
- 软考笔记--软件系统质量属性
赤露水
软考笔记
一.软件系统质量属性的概念软件系统的质量就是“软件系统与明确地和隐含的定义的需求相一致的程度”。更具体地说,软件系统质量就是软件与明确地叙述的功能和性能需求文档中明确描述的开发标准以及任何专业开发的软件产品都应该具有的隐含特征相一致的程度。从管理的角度对软件系统质量数据进行度量,可以将影响软件质量的主要因素划分为6种纬度特性:功能性。可靠性,易用性,效率,维护性与可移植性。其中,功能包括适合性,准
- 你是自然界的精灵,不属于这人间烟火
宝藏男孩儿
不管梦还在不在,我一直都在我最怕,不知道自己是为什么活我更怕,一个人是为了另一个人活我的年纪只是时间的度量器记住的日子,那才是我的人生在度量个几年我恐怕就难嫁了,噗,我被你的“语不惊人死不休”逗笑了酝酿好的情绪被你任性的添加着佐料不管酸甜苦辣,高兴放哪个就放哪个我却拿你没有一点儿脾气忽然觉得你是我的女儿,便露出了慈父般的微笑“你又在憋什么坏水呢?”“叫爸爸”,这是我没有组织过的语言,竟不由自主的脱
- 大型网站核心架构要素
贾欣晓
架构架构
文章目录1性能1.1性能优化1.2性能度量2可用性2.1可用性指标2.2可用性目标2.3可用性方案2.4可用性度量3伸缩性3.1伸缩性度量3.2伸缩性方案3.2.1应用服务器集群3.2.2缓存服务器集群3.2.3关系数据库集群3.2.4NoSQL数据库产品4扩展性4.1扩展性度量4.2扩展性方案4.2.1事件驱动架构4.2.2分布式服务5安全性5.1安全性度量6小结关于什么是架构,一种比较通俗的说
- 《公顷、平方千米》的教学反思
春天的承诺
面积单位在生产、生活中有着广泛的应用,在此之前,学生已经学习和掌握了平方厘米、平方分米、平方米这些常用的较小的面积单位.在生产、生活中往往需要度量较大图形的面积,如农田的面积、城市的占地面积等,原有较小的面积单位不适应较大的图形面积的度量。为此,需要有新的、较大的面积单位,这正是本节学习的内容。这节课上让学生感知的比较多,“公顷”和“平方千米”这两个土地面积单位比较大,对五年级的学生来说,形成表象
- 小规模的流处理框架.Part 1: thread pools
loredp
javathreadpool流处理
原文链接作者:TomaszNurkiewicz译者:simonwang(译者:强力推荐这篇文章,作者设计了一个用于小流量的流式数据处理框架,并详细给出了每一个需要注意的设计细节,对比了不同设计方案的优缺点,能够让你对流处理过程,某些设计模式和设计原则以及指标度量工具有一个更深刻的认识!)在GeeCON2016上我为我的公司准备了一个编程竞赛,这次的任务是设计并实现一个能够满足以下要求的系统:系统能
- 软考笔记--系统架构评估
赤露水
软考笔记
系统架构评估是在对架构分析、评估的基础上,对架构策略的选取进行决策。它利用数据或逻辑分析技术,针对系统的一致性,正确性,质量属性,规划结果等不同方面,提供描述性,预测性和指令性的分析结果。系统结构评估的方法通常可以分为3类:基于调查问卷或检查表的方式,基于场景的方式和基于度量的方式。(1)基于调查问卷或检查表的方法。该方法的关键是要设计好问卷或检查表,充分利用系统相关人员的经验和知识,获得对架构的
- 软考架构师论文:论软件架构评估
种树人20240819
笔记
摘要:xxxx年x月,我参加了xxx项目,并担任系统架构设计师,负责项目的需求分析、架构设计、架构评估等工作。该项目是xxx的项目,合同金额xxx万,建设工期x个月。该项目的目标是xxx。架构评估是软件开发过程中的重要环节。架构评估有基于调查问卷或检查表的评估方法、基于场景的评估方法、基于度量的评估方法,其中基于场景的评估方法又包括SAAM(软件架构分析方法)、ATAM(架构权衡分析方法)。ATA
- 基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系构建
不会代码的小林
服务器
在当今的IT基础设施中,监控是确保系统性能和稳定性的关键组成部分。Prometheus和Grafana是两个广受欢迎的开源工具,它们可以共同构建一个功能全面、可视化强的监控系统。Prometheus是一个开源的监控系统和时间序列数据库,适用于记录实时的度量指标。它不仅提供了多维数据模型和强大的PromQL查询语言,还支持服务发现和HTTP拉取模型。这些特性使得Prometheus特别适合在微服务和
- 数学建模-基于熵权法对Topsis模型的修正
啥都想学点的研究生
矩阵线性代数
topsis模型赋予权重有层次分析法,但层次分析法也有其弊端。层次分析法最大的缺点:判断矩阵的确定依赖于专家,如果专家的判断存在主观性的话,会对结果产生很大的影响。(主观性太强)针对层次分析法主观性太强的弊端,我们可以采用熵权法给topsis评价模型的各个指标赋权。如何度量信息量的大小,以小明和小王的例子为例:建立信息量I(x)和P(x)之间的关系:信息熵的定义:信息熵越大,信息量是越大还是越小呢
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
6
- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod