- nosql数据库技术与应用知识点
皆过客,揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
- Java基于spring boot的国产电影数据分析与可视化python+java+node.js
QQ_511008285
javaspringboot数据分析pythondjangovue.jsflask
前端开发框架:vue.js数据库mysql版本不限后端语言框架支持:1java(SSM/springboot)-idea/eclipse2.Nodejs+Vue.js-vscode3.python(flask/django)--pycharm/vscode4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx数据库工具:Navicat/SQLyog等都可以 该系统使用进行大数据处理和
- Java中的大数据处理框架对比分析
省赚客app开发者
java开发语言
Java中的大数据处理框架对比分析大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天,我们将深入探讨Java中常用的大数据处理框架,并对它们进行对比分析。大数据处理框架是现代数据驱动应用的核心,它们帮助企业处理和分析海量数据,以提取有价值的信息。本文将重点介绍ApacheHadoop、ApacheSpark、ApacheFlink和ApacheStorm这四种流行的
- Java 学习路线:语言、框架、中间件与数据库
高危型
java
Java是一门功能强大、应用广泛的编程语言,适用于企业级应用、Web开发、大数据处理、Android开发等各种场景。这里为大家介绍了一下我认为较为合适的学习路线一、Java基础1.1Java语言基础1.1.1安装JDK和IDE安装JDK:下载JDK:访问Oracle官网,下载最新的JavaDevelopmentKit(JDK)。安装JDK:按照操作系统要求安装JDK并配置环境变量。Windows上
- 比较Spark与Flink
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端sparkflink大数据
ApacheSpark和ApacheFlink都是目前非常流行的大数据处理引擎,但它们在架构、处理模式、应用场景等方面有一些显著的区别。下面是二者的对比:1.处理模式Spark:主要支持批处理(BatchProcessing),也能通过SparkStreaming处理流式数据,但SparkStreaming本质上是通过微批(micro-batching)的方式处理流数据,延迟相对较高。SparkS
- Apache Flink:实时流处理与批处理的统一框架
小码快撩
flink大数据
导语在大数据处理领域,流处理和批处理是两种主要的处理方式。然而,传统的系统通常将这两者视为独立的任务,需要不同的工具和框架来处理。ApacheFlink是一个开源的流处理框架,它打破了这种界限,提供了一个统一的平台来处理实时流数据和批处理数据。一、基本概念与架构ApacheFlink的基本概念与架构主要包括以下几个核心组成部分:基本概念1.流处理模型:无界流(UnboundedStreams):数
- starrocks和clickhouse数据库比较
CodeMaster_37714848
clickhouse数据库
Starrocks和ClickHouse都是用于数据分析的数据库,但它们的设计理念和用途有所不同。下面是这两者的一些主要比较点:1.基础架构与设计目标Starrocks:Starrocks是一个专注于实时数据分析的平台,常用于大数据处理和商业智能应用。它设计用于高效处理大规模数据集,并且支持复杂查询和数据处理。支持多种数据源的集成,并且可以与其他大数据技术(如Hadoop、Spark)协同工作。C
- 基于Java新媒体运营分析服务平台设计
什么任性
java新媒体运营springspringcloudSSM毕业设计html5
一、引言随着新媒体行业的迅猛发展,内容创作、用户互动、广告投放等数据的分析变得至关重要。一个基于Java的新媒体运营分析服务平台,旨在整合多源数据,通过大数据处理和分析技术,为新媒体运营团队提供全面、实时的运营洞察。本平台设计旨在提高决策效率,优化内容策略,增强用户参与度,并最终提升品牌影响力和变现能力。二、技术栈和框架后端开发:SpringBoot(微服务架构)、SpringDataJPA(数据
- Hive的优势与使用场景
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hivehadoop数据仓库
Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具,具有许多优势,特别是在处理大规模数据分析任务时。以下是Hive的主要优势:1.与Hadoop生态系统的紧密集成Hive构建在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上,能够处理海量数据并进行分布式计算。它利用Hadoop的MapReduce或Spark来执行查询,具备高度扩展性,适合大数据处理。2.支持SQL-like查询语言(Hi
- 前端数据埋点
小童不学前端
前端大数据
前端埋点文章目录前言一、什么是埋点二、为什么采用埋点三、前端埋点方案3.1、手动埋点3.2、可视化埋点3.3、无埋点四、埋点方式前言最近看到一个很有意思的前端数据收集:前端数据埋点,下面说说我的观点一、什么是埋点埋点,是数据采集领域,简单来说就是行为数据收集二、为什么采用埋点数据生产->数据收集->数据处理->数据分析->数据驱动/用户反馈->产品优化/迭代通过大数据处理,数据统计,数据挖掘等加工
- 【大数据Big DATA】大数据解决方案,提供完整的大数据采集,大数据存储,大数据处理,具体业务应用解决方案
_晓夏_
JAVA大数据大数据解决方案大数据BIGDATA大数据采集大数据存储大数据处理大数据分析
大数据解决方案是指利用大数据技术,结合企业实际业务需求,为企业提供数据采集、存储、处理、分析和报告等一站式服务,以帮助企业更好地利用大数据提高运营效率、优化决策制定。以下是一些常见的大数据解决方案:一、数据采集数据采集是大数据解决方案的起点,涉及从各种数据源中抓取和收集数据。常见的大数据采集工具包括Flume、Scribd等,这些工具可以帮助企业快速、高效地采集各类数据。二、数据存储大数据存储解决
- Python Pandas大数据处理
艾杰Hydra
Pythonpandaspython数据分析
pandas处理过大数据时间太长或者没有响应可以使用chunksize将数据分段处理并拼接importpandasaspddf=pd.DataFrame()forchunkinpd.read_csv('test.csv',usecold=[0,1],names=['times','data'],chunksize=2000000):df=df.append(chunk)chunksize尽量不要超
- 【Spark高级应用】使用Spark进行高级数据处理与分析
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大数据sparkajax大数据
Spark高级应用使用Spark进行高级数据处理与分析引言在大数据时代,快速处理和分析海量数据是每个企业面临的重大挑战。ApacheSpark作为一种高效的分布式计算框架,凭借其高速、易用、通用和灵活的特点,已经成为大数据处理和分析的首选工具。本文将深入探讨如何使用Spark进行高级数据处理与分析,通过实际案例和代码示例,帮助你掌握Spark的高级应用技巧。提出问题如何进行高效的大规模数据处理?如
- Spark一些个人总结
易逑实战数据
大数据sparkbigdatascala
文章目录前言一、Spark是什么二、Spark用来做什么三、Spark的优势是什么四、为什么用Spark五、Spark解决了什么问题总结前言随着大数据技术的发展,一些更加优秀的组件被提了出来,比如现在最常用的Spark组件,基于RDD原理在大数据处理中占据了越来越重要的作用。在此我们探索了Spark的原理,以及其在大数据开发中的重要作用。一、Spark是什么Spark是一个用来实现快速,通用的集群
- Hadoop组件
静听山水
Hadoophadoop
这张图片展示了Hadoop生态系统的一些主要组件。Hadoop是一个开源的大数据处理框架,由Apache基金会维护。以下是每个组件的简短介绍:HBase:一个分布式、面向列的NoSQL数据库,基于GoogleBigTable的设计理念构建。HBase提供了实时读写访问大量结构化和半结构化数据的能力,非常适合大规模数据存储。Pig:一种高级数据流语言和执行引擎,用于编写MapReduce任务。Pig
- Windows系统下的Spark环境配置
eeee~~
3:大数据技术实用教程spark大数据分布式
一:Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎,它提供了一整套开发API,包括流计算和机器学习。Spark支持批处理和流处理,其显著特点是能够在内存中进行迭代计算,从而加快数据处理速度。尽管Spark是用Scala开发的,但它也为Java、Scala、Python和R等高级编程语言提供了开发接口。Spark提供了多个核心组件,包括:SparkCore:提供内存计算的能力
- EMR组件部署指南
ivwdcwso
运维EMR大数据开源运维
EMR(ElasticMapReduce)是一个大数据处理和分析平台,包含了多个开源组件。本文将详细介绍如何部署EMR的主要组件,包括:JDK1.8ElasticsearchKafkaFlinkZookeeperHBaseHadoopPhoenixScalaSparkHive准备工作所有操作都在/data目录下进行。首先安装JDK1.8:yuminstalljava-1.8.0-openjdk部署
- Sublime text3+python3配置及插件安装
raysonfang
作者:方雷个人博客:http://blog.chargingbunk.cn/微信公众号:rayson_666(Rayson开发分享)个人专研技术方向:微服务方向:springboot,springCloud,Dubbo分布式/高并发:分布式锁,消息队列RabbitMQ大数据处理:Hadoop,spark,HBase等python方向:pythonweb开发一,前言在网上搜索了一些Python开发的
- 高校为什么需要AIGC大数据实验室?
泰迪智能科技01
AIGCAIGC大数据
AIGC大数据实验室是一个专注于人工智能生成内容(AIGC)和大数据相关技术研究、开发与应用的创新实验平台。AIGC主要研究方向包括:AIGC技术创新、大数据处理与分析、AIGC与大数据融合应用。AIGC技术创新:探索如何利用人工智能算法,如深度学习中的生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、基于Transformer架构的语言模型(如GPT系列)等,来高效地生成高质量的文本、图像、音频、
- Java整体基础知识体系图
神州永泰
java编程语言大数据javaspringmysql
一java介绍Java是一种高级编程语言,由SunMicrosystems公司于1995年推出。Java具有跨平台性、面向对象、健壮性、安全性、可移植性等特点,被广泛应用于企业级应用开发、移动应用开发、大数据处理、云计算等领域。Java程序可以在不同的操作系统上运行,只需编译一次,就可以在任何支持Java虚拟机(JVM)的平台上运行,这得益于Java的“一次编写,随处运行”的特性。Java是面
- php案例分析百度云_基于阿里云平台的大数据教学案例 —— B站弹幕数据分析
weixin_39892311
php案例分析百度云
简介:实验基于所学的大数据处理知识,结合阿里云大数据相关产品,分组完成一个大数据分析项目,数据集可以使用开源数据集或自行爬取,最终完成一个完整的实验报告:1、能够使用阿里云大数据相关产品完成数据分析、数据建模与模型优化2、能够基于分析结构构建可视化门户或可视化大屏,分析和呈现不少于5个3、分析案例有实用价值并能够形成有效结论4、能够将开源技术与阿里云产品结合,综合利用提升开发效率,降低成本5、能够
- Elasticsearch 压测方案之 esrally 简介
叫小七的剑客
由于Elasticsearch(后文简称es)的简单易用及其在大数据处理方面的良好性能,越来越多的公司选用es作为自己的业务解决方案。然而在引入新的解决方案前,不免要做一番调研和测试,本文便是介绍官方的一个es压测工具esrally,希望能为大家带来帮助。为什么要压测?关于压测,我们先来看下百度百科上的一个定义。压测,即压力测试,是确立系统稳定性的一种测试方法,通常在系统正常运作范围之外进行,以考
- 面试笔记8.24
励志秃头码代码
面试职场和发展
项目你的项目中涉及大数据开发,那你的代码工程是怎么搭建的?正确答案:在我的项目中涉及大数据开发时,我通常会采用分布式的架构,比如使用Hadoop或者Spark等大数据处理框架。我会在集群中部署多台服务器,通过分布式计算和存储来处理大规模数据。解答思路:首先,我会搭建一个Hadoop或Spark集群,确保集群中的每台服务器都能正常通信。然后,我会编写MapReduce或Spark作业来处理数据,将数
- 使用go语言高效解析json详解(含多个json库的对比)
memories198
jsongolang开发语言后端运维
在Go语言中,解析JSON性能的优劣取决于所使用的库。以下是对比encoding/json、jsoniter、go-json和gjson的性能分析和推荐:1.encoding/json(标准库)简介encoding/json是Go语言的标准库,易用性高且内置于Go语言中。然而,由于依赖于反射机制,它在高并发和大数据处理时性能较低。对于基本的应用场景,encoding/json完全够用,但在追求高性
- java后端都要学那些知识
程序员牛马家
有关计算机就业的自我观点java
java后端应该学习那些知识一、引言Java后端的重要性:介绍Java作为后端开发语言的广泛应用,包括企业级应用、大数据处理、云计算等领域。学习Java后端的意义:阐述掌握Java后端开发技能对于职业发展的重要性,以及它如何帮助解决实际问题。二、Java基础数据类型与变量:介绍Java的基本数据类型、变量声明与初始化。控制结构:详细讲解if-else、switch、for、while等控制语句的用
- Hadoop的概念
子非鱼
hadoop大数据分布式
1.什么是大数据数据体量巨大:数据量规模庞大,通常以PB(拍字节)或EB(艾字节)来衡量,远远超出了传统数据库和数据处理工具的处理能力。数据类型多样:大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中,非结构化数据占据了相当大的比例,如文本、音频、视频、图片、地理位置信息等。价值密度低:在大量的数据中,真正有价值的信息可能只是很小的一部分。因此,如何从海量数据中快速提取有价值的信息是大数据处理
- MAP REDUCE
Xiao_die888
大数据分析与应用mapreduce
大数据处理框架概念定义:由一系列组件构成,负责对数据系统中的数据进行计算。组件:处理引擎:实际执行数据操作的独立组件。处理框架:包含多个协同工作的组件。框架与引擎的区别引擎:单一的,专门执行任务。框架:由多个引擎和辅助组件组成,提供更广泛的功能。框架示例ApacheHadoop:以MapReduce作为默认处理引擎的框架。ApacheSpark:可以整合进Hadoop,取代MapReduce的框架
- 服务器扩容时该如何选择合适大小的CPU和内存?
Jtti
数据库运维
服务器扩容时,CPU和内存的搭配是一个重要的考虑因素,因为它直接影响到服务器的性能和资源利用率。以下是一些关于如何搭配CPU和内存大小的建议:1.确定工作负载首先,了解您的服务器将运行的应用程序类型和负载特征(如CPU密集型、内存密集型或I/O密集型)。CPU密集型:需要更多的CPU计算能力,如视频编码、大数据处理。内存密集型:需要大量的内存来存储和处理数据,如大型数据库、缓存服务器。I/O密集型
- Apache Kafka的伸缩性探究:实现高性能、弹性扩展的关键
i289292951
kafkakafka
引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一,以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域,Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性,以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区(Partitioning)与水平扩展Kafk
- Spark面试整理-Spark是什么?
不务正业的猿
面试Sparkspark大数据分布式
ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统,它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的,并于2010年开源。自那时起,Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点:速度:Spark使用了先进的DAG(有向无环图)执行引擎,可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方面
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&