Materials - 编写高性能冰材质

构建完整的ASP+C#和SQL Server新闻发布系统飞翔的袋鼠弟
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：新闻发布系统是互联网的关键应用，本文详细介绍了如何利用ASP、C#和SQLServer技术栈开发和管理新闻内容。文章涵盖了ASP用于生成动态网页、C#后端编程和SQLServer数据库管理的应用和实践，以及新闻发布流程、安全性和性能优化的要点。1.ASP动态网页生成在开发动态网站的过程中，ASP（ActiveServerPages）是一种流行的服务器端脚本环境
YARN container cpu超核如何解决 fzip YARN 超核
在ApacheHadoopYARN中，ContainerCPU超核（即Container使用的CPU资源超过分配量）是一个常见问题，可能导致集群性能下降或不稳定。以下是解决该问题的详细步骤：1.问题诊断1.1确认超核现象查看YARNWebUI：访问http://:8088，检查Container的CPU使用率是否持续超过分配的vCore数。检查NodeManager日志：查看/var/log/ha
max open files mysql_MySQL性能优化之open_files_limit，table_open_cache和max_connections配置关系... Moriarty K max open files mysql
MySQL的变量open_files_limit，table_open_cache和max_connections是相互关联的。如果对有些变量进行了设置，有的变量没有设置，mysql会根据一定的计算公式进行计算得出其他的，当然有些时候会触发mysql的一些警告来。本文探讨的均基于Linux系统首先，mysql会基于max_connections和table_open_cache的值计算最低需要的文
关于 Linux中系统调优的一些笔记山河已无恙 Linux笔记 Linux 性能调优 1024程序员节 linux 运维
写在前面推送的的邮件里看到有大佬讲的公共课，听了之后这里整理学习笔记。因为是公开课，所以讲的很浅，没接触过，这里做为了解，长长见识。博文内容包括系统调优原理概述如何检测系统的性能瓶颈如何进行内核参数调优如何限制服务的资源占用自定义tuned调优配置集我突然又明白，死亡是聪明的兄长，我们可以放心地把自己托付给他，他会知道在我们有所准备的适当时刻前来。我也突然懂得，原来痛苦、失望和悲愁不是为了惹恼我们
PyTorch深度学习优化实战：从理论到实践的现代化技能指南智算菩萨深度学习 pytorch 人工智能
引言：现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天，掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络，更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。随着PyTorch2.x系列的成熟，特别是最新2.7版本的发布，框架为开发者提供了前所未有的优化工具和性能潜力。本文将深入探讨现代PyTorch开发中的核心优化技能，从编译器优化到注意力机制革新，从内
Kotlin协程超时控制：深入理解withTimeout与withTimeoutOrNull 时小雨 Android基础 kotlin android
在异步编程中，超时控制是保证系统健壮性的关键。本文将深入探讨Kotlin协程中的超时机制，帮助你掌握高效处理耗时操作的技巧。一、为什么需要超时控制？在现代软件开发中，我们经常需要处理网络请求、数据库查询、文件读写等耗时操作。这些操作可能由于各种原因（如网络延迟、资源竞争、服务不可用等）导致执行时间过长，进而引发：用户界面卡顿或无响应系统资源被长时间占用整体服务性能下降级联故障风险增加Kotlin协
Bash Shell面试题高级汇总002 韩公子的Linux大集市 Bash入门 bash 开发语言
文章目录一、Shell原理进阶二、性能与资源管理三、并发控制与IPC四、安全与防御五、调试与追踪六、文本处理黑科技七、系统级深入题八、容器化环境九、综合场景题十、面试官深度追问方向以下是一份深度梳理的LinuxShell高级面试题汇总，涵盖脚本优化、系统原理、故障排查、安全实践等高频考点，适用于中高级开发/运维岗位：一、Shell原理进阶exec3<>file的作用是什么？文件描述符0-2的默认指
【高频考点精讲】前端性能监控中的安全隐患：如何安全地收集用户数据全栈老李技术面试前端高频考点精讲前端 javascript html css 面试题 react vue
前端性能监控中的安全隐患：如何安全地收集用户数据‍作者：全栈老李更新时间：2025年7月‍适合人群：前端初学者、进阶开发者版权：本文由全栈老李原创，转载请注明出处。最近有个粉丝在后台问我："老李啊，我们公司要做性能监控，但法务部门死活不让收集用户数据，说会踩红线，这活儿还怎么干？"这问题问得好，今天咱们就来聊聊这个前端工程师的必修课——如何在性能监控中安全地收集数据。（全栈老李友情提示：本文代码示
【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估巴伦是只猫机器学习机器学习笔记人工智能
评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。以下是系统化的评估方法，涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术：一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC：通过绘制真正例率（TPR）vs假正例率（FPR）曲线下面积评估模型整体性能。AUC=1：完美分类；AUC=0.5：随机猜测。适用于二分类及多分类（OvR或OvO策略）。混淆矩阵：可视化模型在各类别上的具体错误（如将
Flink ClickHouse 连接器：实现 Flink 与 ClickHouse 无缝对接 Edingbrugh.南空大数据 flink flink clickhouse 大数据
引言在大数据处理领域，ApacheFlink是一款强大的流处理和批处理框架，而ClickHouse则是一个高性能的列式数据库，专为在线分析处理（OLAP）场景设计。FlinkClickHouse连接器为这两者之间搭建了一座桥梁，使得用户能够在Flink中方便地与ClickHouse数据库进行交互，实现数据的读写操作。本文将详细介绍FlinkClickHouse连接器的相关内容，包括其特点、使用方法
企业级图表方案AG Charts v12正式发布：全新功能提升图表交互体验与开发效率
AGGrid成立于英国，致力于提供优秀的企业级数据表格及图表解决方案。AGGrid及AGCharts是其两大主要的高性能企业级JavaScript数据表格及图表解决方案，被全球开发者广泛采用。广泛应用于金融、电信、制造等行业，支持Angular、React、Vue和纯JavaScript项目，拥有企业级的性能与功能深度，凭借其卓越的性能、丰富的功能与高度可定制性，成为构建复杂数据驱动型应用的优选工
T型槽铸铁平台类型:按材质与结构分类 A13785751790 材质
T型槽铸铁平台作为工业制造领域的基础装备，其材质与结构特性直接影响着机械加工、检测装配等环节的精度与效率。根据铸造材料、内部构造及功能差异，T型槽铸铁平台可形成系统的分类体系，以下从材质与结构两个维度展开详细解析。一、材质分类：铸铁性能决定平台适用场景1.灰铸铁（HT系列）平台灰铸铁是T型槽平台传统的材质，其石墨呈片状分布，赋予材料良好的减震性和耐磨性。HT200材质平台广泛应用于中小型机械加工车
如何在YashanDB数据库中实现自动化数据处理数据库
在现代信息系统中，数据库技术广泛应用于数据的存储、管理及分析，成为关键的基础设施。自动化数据处理作为提升系统效率和降低运维成本的重要手段，面临性能瓶颈、数据一致性及高可用性等挑战。YashanDB作为一款具备高性能、多场景支持的数据库系统，提供了丰富的架构和功能支持，有助于实现复杂业务的自动化数据处理。本文针对YashanDB在自动化数据处理中的应用，展开详细技术分析，旨在为数据库管理员、开发人员
如何最大化YashanDB数据库的存储性能数据库
在数据库技术领域，存储性能不仅对数据的读写速度有直接影响，同时也关系到整个系统的效率和穷尽的业务能力。数据库管理员和系统架构师常面临着性能瓶颈、I/O瓶颈等问题，并需要通过优化存储结构、合理设计索引、选择合适的部署架构等手段来提升存储性能。本文将详细解析YashanDB数据库的存储性能优化，包括存储管理、数据结构选择、并行处理等多方面的技术原理和实践要点。存储架构优化部署架构选择YashanDB支
【大厂面试题】千万级大表如何快速删除大量数据 CBeann 【面试题】【架构&案例】【MySQL】java 开源 spring jvm mysql 大厂面试题
-作者简介：大厂高级Java开发工程师-称号：CSDN博客专家✨、阿里云博客专家-公众号：云服务小管家。免费的阿里云服务器☁和云环境直接使用-生活：专注于后端技术分享迷茫时可来瞅瞅码农轨迹‍♂️-服务：提供模拟面试和简历辅导，提供生产项目。内推可私信✉-卷卷群：可以和大家一起学习，一起进步-如果感觉博主的文章还不错的话，请三连支持一下博主哦背景最近在做一个项目，除了验证功能，还需要验证性能，所以前
【面试题】为什么kafka的吞吐量这么高 oraen 面试系列 kafka 分布式
我们总结一下为什么kafka的吞吐量高核心：顺序写+零拷贝+批处理一数据模型简单+顺序读写磁盘1kafka的数据存储本质上使用的是Append-only日志模型，数据写入和读取是顺序的，不需要复杂索引或随机写，大大简化了写路径，2消息以顺序追加方式写入磁盘，避免了随机写，而且顺序写入能够更高效地配合操作系统的页缓存，进一步提升写的性能。3消息的消费也是顺序读取的，顺序读取硬盘数据再配合内存映射大大
STM实战开发（4）：STM32控制蜂鸣器发声的开发博客嵌入式开发项目 2025年嵌入式开发 stm32 嵌入式硬件单片机物联网
1.前言随着智能硬件的发展，蜂鸣器成为了很多嵌入式系统中的一个常见输出装置。无论是作为警报声，还是作为提示音，蜂鸣器都可以为用户提供直观的声音反馈。在嵌入式开发中，STM32由于其强大的性能和灵活的外设配置，成为了实现蜂鸣器控制的理想平台。本文将以STM32为开发平台，详细讲解如何控制蜂鸣器发声。通过本篇博客，你将能够了解蜂鸣器的工作原理、如何连接蜂鸣器到STM32单片机，以及如何编写控制蜂鸣器的
鸿蒙（HarmonyOS）性能优化实战-启动分析工具Launch Profiler 学习指南愿天堂没有996 HarmonyOS 鸿蒙开发移动开发 harmonyos 性能优化 HarmonyOS OpenHarmony 移动开发
LaunchProfiler概述DevEcoStudio内置Profiler分析调优工具。其中Launch主要用于分析应用或服务的启动耗时，分析启动周期各阶段的耗时情况、核心线程的运行情况等，协助开发者识别启动缓慢的原因。此外，Launch任务窗口还集成了Time、CPU、Frame场景分析任务的功能，方便开发者在分析启动耗时的过程中同步对比同一时段的其他资源占用情况。场景示例如下代码在页面绘制之
HarmonyOS 生命周期详解：用三张图彻底搞懂 UIAbility、页面与组件的生命周期
作者：像素笔记|发布时间：2025年6月27日摘要本文通过三层结构图、状态流程图、对比表格三大图表，深入解析HarmonyOSArkUI的生命周期机制，涵盖UIAbility、页面、组件各层级的触发顺序与最佳实践。同时提供高级场景管理方案、常见误区分析及实战级生命周期管理工具设计，助你打造高性能、高稳定性的HarmonyOS应用！一、三层生命周期结构图（图1）下图展示了HarmonyOS应用框架的
.NET9 实现 JSON 序列化和反序列化（Newtonsoft.Json & System.Text.Json）性能测试
为了在.NET9平台上对比Newtonsoft.Json和System.Text.Json的序列化与反序列化的性能，我们可以使用BenchmarkDotNet来进行压测。目录1.项目准备2.基准测试环境3.性能对比a.对象级别的序列化（Object-LevelSerialization）b.对象级别的反序列化（Object-LevelDeserialization）c.API响应级别的序列化（Ap
.NET9 实现字符串拼接（StringConcatenation）性能测试 ChaITSimpleLove .NET 跨平台 .net string 拼接字符串拼接性能测试 BenchmarkTest csharp
为了评估.NET9平台上使用C#中不同字符串拼接操作的性能表现，我们可以使用BenchmarkDotNet这一强大的开源库来构建科学且可重复的基准测试。BenchmarkDotNet能够自动处理诸如JIT编译、预热（Warm-up）、运行次数控制、统计误差分析等底层细节，确保测试结果具有高度准确性与可比性。在.NET9中，使用C#字符串拼接的常见方式包括：使用+运算符使用string.Concat
《王者荣耀》游戏优化的AI革命：从性能提升到生态治理 AI编程员 001AI传统＆编程语言 002AI编程工具汇总 003AI编程作品汇总人工智能笔记学习深度学习游戏
目录：AI技术进化历程：使用时间轴和表格介绍“绝悟”AI从基础操作到职业水平的成长过程，以及“开悟”平台的技术外溢效应。性能优化策略：通过终端适配方案表格，分析预计算烘焙、多线程优化等技术如何解决亿级用户的设备兼容问题。游戏环境治理：列举AI接管、违规检测等机制如何应对挂机、摆烂等破坏公平性的行为。产业技术外溢：说明游戏AI如何向智能制造、自动驾驶等领域输出协作决策模型。伦理争议：探讨“超规格能力
Oracle数据库对象与模式设计
关键词：Oracle数据库设计、表结构、约束、索引优化、视图、序列、分区表✅摘要在企业级数据库开发中，良好的数据库对象设计和模式规划是构建高性能、可维护系统的基础。Oracle提供了丰富的数据库对象支持复杂业务场景，包括：表结构与完整性约束索引类型选择与性能调优视图、序列、同义词等辅助对象分区表提升查询效率一、表结构与约束1.创建表（CREATETABLE）与数据类型Oracle支持多种数据类型，
游戏可观测性：如何打造稳定高效的后台服务你一身傲骨怎能输游戏开发技术专栏可观测性
游戏服务可观测性能力建设摘要游戏服务的可观测性建设是保障稳定运营和高效排障的关键。现代游戏采用分布式架构，需要通过指标(Metrics)、日志(Logs)、追踪(Traces)三大支柱实现系统监控。核心能力包括：指标监控：系统资源、服务性能、业务数据日志分析：访问日志、业务日志、异常日志链路追踪：跨服务调用追踪和业务流程跟踪告警与可视化：实时告警、仪表盘、根因分析技术方案建议：指标采集：Prome
《街头霸王6》性能优化全攻略：七大解决方案终结卡顿闪退
《街头霸王6》性能优化全攻略：七大解决方案终结卡顿闪退作为格斗游戏领域的标杆之作，《街头霸王6》凭借精良的制作和爽快的打击感征服了全球玩家。然而，部分用户在畅享格斗盛宴时遭遇了程序闪退、画面卡顿等性能问题。本文将深入剖析这些问题的根源，并提供经过验证的系统级优化方案，助你重返流畅的格斗战场。一、DirectX版本适配：底层兼容性调优游戏引擎与图形接口的兼容性问题往往是性能异常的元凶。通过以下步骤可
Yuzu模拟器Vulkan模式配置指南与性能优化实战 mmoo_python 性能优化 windows
Yuzu模拟器Vulkan模式配置指南与性能优化实战前言：VulkanAPI为何成为模拟器性能突破口作为当前最热门的Switch模拟器，Yuzu团队近期向全体用户开放了VulkanAPI支持功能。这项技术革新不仅解决了长期困扰AMD显卡用户的兼容性问题，更通过底层渲染架构的革新，为复杂3D游戏带来显著性能提升。本文将深度解析Vulkan模式的配置流程，结合实际测试数据揭示性能优化秘诀，助力玩家畅玩
前端开发常见问题（从布局到性能优化）白仑色前端系列前端开发 HTML CSS JavaScript 性能优化响应式布局跨域
前端开发作为连接用户与产品的重要桥梁，涉及HTML、CSS和JavaScript的综合运用。但在实际开发过程中，开发者常常会遇到各种“坑”，比如页面布局异常、跨域请求失败、性能瓶颈、浏览器兼容性差等问题。本文将围绕前端开发中常见的十大问题展开讲解：页面布局相关问题（盒模型、浮动、Flex布局）CSS样式冲突与继承JavaScript异步处理（Promise、async/await）跨域问题及解决方
Vulkan工厂论：高性能渲染架构的终极秘密你一身傲骨怎能输渲染管线架构
文章摘要Vulkan通过"现代自动化工厂"模式打造高性能渲染引擎：多线程并行处理(多个工头)、批量提交指令(批量订单)、自主资源管理(智能仓库)、灵活管线配置(可调流水线)和高效同步机制。相比传统API"老式工厂"的单线程指挥模式，Vulkan让CPU(工头)和GPU(工人)协同更高效，消除等待时间，充分发挥硬件性能，实现极致渲染效率。这套平台无关的设计适用于各种系统环境，为高质量实时渲染提供基础
【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择巴伦是只猫机器学习机器学习笔记人工智能
特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论：1.特征选择的核心目标提升模型性能：去除噪声和冗余特征，增强泛化能力。降低计算成本：减少训练和预测时间。增强可解释性：简化模型，便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法（FilterMethods
AI LLM架构与原理 - 预训练模型深度解析陈乔布斯 AI 人工智能大模型人工智能架构机器学习深度学习大模型 Python AI
一、引言在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的发展日新月异，预训练模型作为LLM的核心技术，为模型的强大性能奠定了基础。预训练模型通过在大规模无标注数据上进行学习，能够捕捉语言的通用模式和语义信息，从而在各种自然语言处理任务中展现出卓越的能力。本文将深入探讨AILLM架构与原理中预训练模型的方法论和技术，结合图解、代码解析和实际案例，为读者呈现一个全面且易懂的预训练模型图景。二、预训练模型的基本
ASM系列五利用TreeApi 解析生成Class lijingyao8206 ASM 字节码动态生成 ClassNode TreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能，其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。在介绍前，先要知道一点， Tree工程的接口基本可以完
链表树——复合数据结构应用实例 bardo 数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚：数据库设计中，表结构设计的好坏，直接影响程序的复杂度。所以，本文就无限级分类（目录）树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然，什么是树，什么是链表，这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。需求简介：经常遇到这样的需求，我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如，多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的，我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
为啥要用位运算代替取模呢 chenchao051 位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候，经常会发现用&取代%，先看两段代码吧， JDK6中的HashMap中的indexFor方法： /** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) {
最近的情况麦田的设计者生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号整理一下最近的思绪以及要完成的任务 1、最近在驾校科目二练车，每周四天，练三周。其实做什么都要用心，追求合理的途径解决。为
PHP去掉字符串中最后一个字符的方法 IT独行者 PHP 字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求，去掉字符串中的最后一个字符原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符","，最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下： $str = "1,2,3,4,5,6,"; $newstr = substr($str,0,strlen($str)-1); echo $newstr;
hadoop在linux上单机安装过程 _wy_ linux hadoop
1、安装JDK jdk版本最好是1.6以上，可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号，如果报命令不存在或版本比较低，则需要安装一个高版本的JDK，并在/etc/profile的文件末尾，根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行： export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法无量多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作：提供第三方服务的系统，要同时提供执行方法和对应的回滚方法 A系统调用B,C,D系统完成分布式事务 =========执行开始======== A.aa(); try { B.bb(); } catch(Exception e) { A.rollbackAa(); } try { C.cc(); } catch(Excep
安墨移动广告：移动DSP厚积薄发引领未来广告业发展命脉矮蛋蛋 hadoop 互联网
　　“谁掌握了强大的DSP技术，谁将引领未来的广告行业发展命脉。”2014年，移动广告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论，认为移动DSP是行业突破点，一时间许多移动广告联盟风起云涌，竞相推出专属移动DSP产品。　　到底什么是移动DSP呢? 　　DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平台，为解决广告主投放的各种需求，真正实现人群定位的精准广
myelipse设置 alafqq IP
在一个项目的完整的生命周期中，其维护费用，往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。注释模板导入步骤安装方法：打开eclipse/myeclipse 选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
java数组百合不是茶 java数组
java数组的声明创建初始化； java支持C语言数组中的每个数都有唯一的一个下标一维数组的定义声明： int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3] int[] a 中有三个数，下标从0开始，可以同过for来遍历数组中的数
javascript读取表单数据 bijian1013 JavaScript
利用javascript读取表单数据，可以利用以下三种方法获取： 1、通过表单ID属性：var a = document.getElementByIdx_x_x("id"); 2、通过表单名称属性：var b = document.getElementsByName("name"); 3、直接通过表单名字获取：var c = form.content.
探索JUnit4扩展：使用Theory bijian1013 java JUnit Theory
理论机制（Theory）一.为什么要引用理论机制（Theory）当今软件开发中，测试驱动开发（TDD — Test-driven development）越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢？因为它确实拥有很多优点，它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。 TDD 的优点： &nb
[Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB bit1129 template
什么是Spring Data Mongo Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装，这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate，主要能力包括 1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理 2. 文档-对象映射，通过注解:@Document(collectio
【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息 bit1129 zookeeper
问题： 1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置 3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里 4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系？没有关系！！！ //consumers、config、brokers、cont
java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案 ronin47 java OOM 内存异常
　OOM异常的四种类型：　　　　　一：　StackOverflowError ：通常因为递归函数引起（死递归，递归太深）。-Xss 128k 一般够用。　二：　out Of memory: PermGen Space：通常是动态类大多，比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
java-实现链表反转-递归和非递归实现 bylijinnan java
20120422更新：对链表中部分节点进行反转操作，这些节点相隔k个： 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9 k=2 8->1->6->3->4->5->2->7->0->9 注意1 3 5 7 9 位置是不变的。解法：将链表拆成两部分： a.0-&
Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder bylijinnan java netty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API，有举例：接收到的ChannelBuffer如下： +--------------+ | ABC\nDEF\r\n | +--------------+ 经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后，得到： +-----+----
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Spring获取SessionFactory ctrain sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual"; WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext(); String[] names = wac.getBeanDefinitionNames(); for(int i=0; i&
Hive几种导出数据方式 daizj hive 数据导出
Hive几种导出数据方式 1.拷贝文件如果数据文件恰好是用户需要的格式，那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。 hadoop fs –cp source_path target_path 2.导出到本地文件系统 --不能使用insert into local directory来导出数据，会报错 --只能使用
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Oracle 复习笔记之同义词 eksliang Oracle 同义词 Oracle synonym
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Ajax案例 gongmeitao Ajax jsp
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ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别 hvt .net Web C#asp.net hovertree
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事物管理 spring事物的好处为不同的事物API提供了一致的编程模型支持声明式事务管理提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API 整合spring的各种数据访问抽象 TransactionDefinition 定义了事务策略 int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别 READ_COMMITTED
基础数据结构和算法十一：Red-black binary search tree sunwinner Algorithm Red-black
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