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Ritchie里其
系统架构
计算机网络网络概述和模型计算机网络是计算机技术与通信技术相结合的产物,它实现了远程通信、远程信息处理和资源共享。计算机网络的功能:数据通信、资源共享、管理集中化、实现分布式处理、负载均衡。网络性能指标:速率、带宽(频带宽度或传送线路速率)、吞吐量、时延、往返时间、利用率。网络非性能指标:费用、质量、标准化、可靠性、可扩展性、可升级性、易管理性和可维护性。通信技术:计算机网络是利用通信技术将数据从一
- 什么是GaussDB
如清风一般
gaussdb
什么是GaussDB简介GaussDB是华为自主创新研发的分布式关系型数据库。该产品具备企业级复杂事务混合负载能力,同时支持分布式事务,同城跨AZ部署,数据0丢失,支持1000+的扩展能力,PB级海量存储。同时拥有云上高可用,高可靠,高安全,弹性伸缩,一键部署,快速备份恢复,监控告警等关键能力,能为企业提供功能全面,稳定可靠,扩展性强,性能优越的企业级数据库服务。应用场景交易型应用大并发、大数据量
- 使用Elasticsearch和Kibana进行查询的语法和编程实践
一起去旅行Coding
elasticsearch大数据搜索引擎编程
Elasticsearch和Kibana是一对强大的组合,用于处理和可视化大规模数据集。Elasticsearch是一个分布式的搜索和分析引擎,而Kibana是一个用于数据可视化和分析的开源工具。在本文中,我们将详细介绍如何使用Elasticsearch和Kibana进行查询,并给出相应的源代码示例。连接到Elasticsearch在开始编写查询之前,我们首先需要连接到Elasticsearch。
- AI 大模型应用数据中心建设:高性能计算与存储架构
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《AI大模型应用数据中心建设:高性能计算与存储架构》关键词:AI大模型,数据中心建设,高性能计算,存储架构,分布式系统,能耗优化,运维管理。摘要:本文深入探讨了AI大模型应用数据中心建设中的高性能计算与存储架构。首先回顾了AI大模型的发展历程和数据中心的含义,然后详细解析了高性能计算架构,包括计算节点、编程模型和网络技术。接着,讨论了存储架构,包括存储类型、分布式存储系统和数据一致性策略。本文还提
- 区块链上的“SQL”
趣链科技
SQL编译
导读《F1:ADistributedSQLDatabaseThatScales》是Google构建的用于支持广告业务的分布式关系型数据库系统。作为一个混合型数据库系统,它结合了高可用、NoSQL数据库的扩展性以及传统SQL数据库的一致性和可用性。F1数据库整体基于GoogleSpanner构建,Spanner主要为上层的F1提供了跨数据中心的数据复制功能和一致性保证。而F1通过使用结构化数据分层架
- Aerospike
小的~~
nosqlAerospike
文章来源:拉勾教育Java高薪训练营第3期Aerospike介绍Aerospike(简称AS)是一个分布式,可扩展的键值存储的NoSQL数据库。T级别大数据高并发的结构化数据存储读写操作达微妙级,99%的响应可在1毫秒内实现采用混合架构,索引存储在内存中,而数据可存储在机械硬盘(HDD)或固态硬盘(SSD)上(也可存储在内存)AS内部在访问SSD屏蔽了文件系统层级,直接访问地址,保证了数据的读取速
- 如何运用边缘计算控制器提升智能工厂的竞争力?
钡铼技术物联网关
人工智能arm开发linux自动化
制造业正经历一场深刻的变革。其中,边缘计算作为一项关键技术,在提升生产效率、降低成本以及实现智能制造方面发挥着至关重要的作用。本文将探讨边缘计算在智能工厂中的应用场景及其带来的价值。边缘计算简介边缘计算是一种分布式计算范式,它使计算和数据存储更接近数据源,而不是依赖于远程数据中心或云服务。这不仅减少了延迟,提高了响应速度,还能有效减少网络带宽使用,增强系统的安全性和隐私保护能力。在工业环境中,边缘
- 边缘AI架构提升LLM应用的响应速度
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
边缘AI架构提升LLM应用的响应速度关键词边缘计算、边缘AI、LLM、响应速度、模型压缩、分布式计算摘要本文探讨了如何通过边缘AI架构提升大型语言模型(LLM)应用的响应速度。文章首先介绍了边缘计算与边缘AI的基本概念、优势和应用场景,然后深入分析了边缘AI系统的架构设计与实现,以及提升LLM响应速度的关键技术。通过实际案例展示了边缘AI在LLM应用中的效果,并对未来发展趋势和潜在挑战进行了展望,
- Spring Cloud构建微服务架构:分布式服务跟踪
yueerba126
SpringCloud架构springcloud微服务
准备工作启动SpringCloud构建微服务架构:服务注册与发现(Eureka、Consul)中的服务注册中心d-eureka-server。1.服务注册中心d-eureka-server:描述:服务注册与发现中心。选项:你可以使用已有的构建或选择公益eureka注册中心。2.微服务应用d-trace-1:描述:微服务应用1。功能:实现REST接口/trace-1,调用此接口会触发对trace-2
- 从Paxos到Zookeeper笔记1——第一章:分布式架构
半臻(火白)
分布式大数据zookeeper
第1章:分布式架构将多台机器组成分布式的处理方式越来越收到业界的青睐。1.1从集中式到分布式由于大型主机拥有卓越的性能和良好的稳定性,在单机处理方面优势非常明显。但是随着计算机系统向网络化和微型化的方向发展,传统的集中式处理越来越不适应人们的需求。大型主机的缺点:(1)操作难度大。(2)价格昂贵(3)虽然大型主机稳定,但是一旦出现故障后果严重(4)扩容非常困难阿里提出的“去IOE”运动,让计算和存
- Sentinel
华农第一蒟蒻
java修炼sentinel开发语言java
目录一、Sentinel简介核心特性二、环境准备1.控制台安装2.SpringBoot集成三、核心功能实战1.流量控制2.熔断降级3.热点参数限流四、高级配置1.规则持久化(Nacos集成)2.集群流控五、生产实践建议一、Sentinel简介Sentinel是阿里巴巴开源的分布式系统流量防卫组件,提供流量控制、熔断降级、系统自适应保护等功能。作为SpringCloudAlibaba核心组件,广泛应
- Knox原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Knox原理与代码实例讲解1.背景介绍在现代分布式系统中,安全性和隔离性是非常重要的需求。ApacheKnox是一个反向代理服务器,旨在为ApacheHadoop集群提供单一入口点,增强安全性和集中化管理。它位于Hadoop集群与客户端应用程序之间,充当网关和负载均衡器的角色。Knox的主要目标是:提供集中式身份验证和授权,减轻客户端应用程序的负担。实现多租户支持,允许不同的组织或部门安全地共享同
- Shiro 框架详解
大家都说我身材好
Java高级springjavashiro
Shiro是一款轻量级的Java安全框架,提供了身份认证、授权、加密和会话管理等功能。它可以集成到任何JavaWeb应用程序中,并且易于使用和扩展。Shiro的设计理念是简洁而灵活,不仅可以应用于Web应用程序,还可以应用于命令行、移动设备和分布式系统等各种应用场景。1.Shiro的概述Shiro是一个开源的Java安全框架,由Apache开发和维护。Shiro可以帮助开发人员快速实现安全特性,包
- 在linux环境下启动es,linux上Elasticsearch 安装配置、网页访问
guo桀
在linux环境下启动es
一、ElasticSearch简述ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTfulweb接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。我们建立一个网站或应用程序,并要添加搜索功能
- PHP 使用 Redis 实现分布式锁
半桶水专家
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要在PHP中使用Redis实现分布式锁,可以使用类似的逻辑:通过SETNXPX命令获取锁,并通过唯一标识符(UUID)确保释放锁的正确性。以下是基于PHP的实现。PHP使用Redis实现分布式锁1.安装Redis扩展在PHP中使用Redis,你需要安装phpredis扩展。可以通过以下命令安装:peclinstallredis安装完成后,确保在php.ini中启用了Redis扩展:extensio
- RocketMQ 消息堆积了怎么解决
星辰@Sea
消息队列Javarocketmq
目录引言消息堆积的原因RocketMQ的基本架构解决消息堆积的方法4.1扩大消费者规模4.2调整消息优先级4.3优化消费逻辑4.4消息重试与死信队列4.5监控与报警机制实现解决堆积的步骤5.1扩大消费者规模的配置5.2调整消息优先级的配置5.3优化消费逻辑的示例5.4消息重试与死信队列的配置5.5监控与报警机制的实现应用场景性能与扩展性考虑常见问题与解决方案总结参考资料1.引言在分布式系统中,消息
- CAP与BASE:分布式系统设计的灵魂与妥协
后端java分布式
CAP理论CAP理论起源于2000年,由加州大学伯克利分校的EricBrewer教授在分布式计算原理研讨会(PODC)上提出,因此CAP定理又被称作布鲁尔定理(Brewer’stheorem)2年后,麻省理工学院的SethGilbert和NancyLynch发表了布鲁尔猜想的证明,CAP理论正式成为分布式领域的定理。简介CAP也就是Consistency(一致性)、Availability(可用性
- 还活在上个时代,Etcd 3.0 实现分布式锁竟如此简单
程序员荒生
开源学习etcd分布式
上下文传统Python单机系统部署中,由于GIL的存在,相同进程中我们可以不用处理并发问题。但是随着业务发展需要,原有单机系统演变成分布式或多进程系统后。这将使原有的单机单进程并发控制策略失效。为了解决该问题需要引入一种跨进程、跨机器的互斥锁机制来控制共享资源的访问,这也就是分布式锁的由来。所以,分布式锁的引入是为了保障多台机器或多个进程对共享资源读写的同步,保证数据的最终一致性。分布式锁天生具有
- 用java实现etcd分布式锁_etcdsync 一个golang的ectd分布式锁实现
曈漾
用java实现etcd分布式锁
etcdsync介绍etcdsyncisadistributedlocklibraryinGousingetcd.Iteasytouselikesync.Mutex.Infact,therearemanysimilarimplementationwhichareallobsoletedependingonlibrarygithub.com/coreos/go-etcd/etcdwhichisoff
- 用java实现etcd分布式锁_etcd分布式锁及事务
程序员必修课
用java实现etcd分布式锁
前言分布式锁是控制分布式系统之间同步访问共享资源的一种方式。在分布式系统中,常常需要协调他们的动作。如果不同的系统或是同一个系统的不同主机之间共享了一个或一组资源,那么访问这些资源的时候,往往需要互斥来防止彼此干扰来保证一致性,在这种情况下,便需要使用到分布式锁。etcd分布式锁设计排他性:任意时刻,只能有一个机器的一个线程能获取到锁。通过在etcd中存入key值来实现上锁,删除key实现解锁,参
- nacos学习笔记
柠檬编程工作室
SpringCloud微服务java面试经验学习笔记
Nacos(动态服务发现、配置管理与服务管理平台)是阿里巴巴开源的一个分布式系统架构中服务发现和配置管理的基础组件。它的主要目标是提供一个动态服务发现、配置管理和服务管理的解决方案。Nacos主要适用于微服务架构,并在云原生环境下发挥重要作用。Nacos的核心功能服务发现与健康检查Nacos提供了服务发现功能,可以帮助微服务在运行时动态发现其他服务的地址和端口。服务提供者(例如一个微服务实例)将自
- springboot + logback + filebeat + elk 实现分布式日志中心
imalvisc
javaspringlinux运维
前言:本文主要介绍docker搭建elk分布式日志平台,利用filebeat监听logback日志文件,传输到elk中,最终在kibana渲染展示。主要思路:filebeat监听日志文件的变化,传输到logstash,logstash通过分析提取,将日志信息推送到elasticsearch指定索引中,最终kibana从elasticsearch索引中查询并展示日志信息。一、docker搭建elk日
- MySQL的集群配置和读写分离配置
lqg_zone
数据库相关mysql数据库
MySQL重点概念介绍分布式集群方案主从节点复制分库分表mycat读写分离参数配置MySQL主节点MySQL从节点实例讲演分布式部署性能演示独立mysql对比主从复制+读写分离参考资料:浅谈mysql集群浅谈mysql集群_mysql不同集群连接-CSDN博客MySQLReplication主从复制全方位解决方案MySQLReplication主从复制全方位解决方案-惨绿少年-博客园MySQL主从
- Zookeeper Watcher机制原理与代码实例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
ZookeeperWatcher机制原理与代码实例讲解1.背景介绍Zookeeper是一个分布式协调服务,广泛应用于分布式系统中,用于实现数据的同步、配置管理、命名服务等功能。Zookeeper的核心机制之一是Watcher机制,它允许客户端在Zookeeper节点上注册监听器,以便在节点数据或状态发生变化时接收通知。Watcher机制在分布式系统中具有重要意义,因为它提供了一种高效的方式来监控和
- Apache ZooKeeper 分布式协调服务
slovess
分布式apachezookeeper
1.ZooKeeper概述1.1定义与定位核心定位:分布式系统的协调服务,提供强一致性的配置管理、命名服务、分布式锁和集群管理能力核心模型:基于树形节点(ZNode)的键值存储,支持Watcher监听机制生态地位:Hadoop/Kafka等生态核心依赖,分布式系统基础设施级组件1.2设计目标强一致性:所有节点数据最终一致(基于ZAB协议)高可用性:集群半数以上节点存活即可提供服务顺序性:全局唯一递
- C#与RabbitMQ:消息队列实践
墨瑾轩
一起学学C#【一】c#rabbitmqruby
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣嘿,小伙伴们!今天咱们要聊聊如何用C#和RabbitMQ来搭建一个简单但又强大的消息队列系统。消息队列是个啥?简单来说,它就像是一个邮局,不同的是,这里传递的是程序之间的数据,而不是信件。那么,咱们就一起动手,让两个程序通过RabbitMQ相互“寄信”吧!项目
- 在nodejs中使用RabbitMQ(六)sharding消息分片
konglong127
nodejsrabbitmq分布式
RabbitMQ的分片插件(rabbitmq_sharding)允许将消息分布到多个队列中,这在消息量很大或处理速度要求高的情况下非常有用。分片功能通过将消息拆分到多个队列中来平衡负载,从而提升消息处理的吞吐量和可靠性。它能够在多个队列之间分配负载,避免单个队列过载。(注:不能单独消费分片消息。消息分片不利于消息顺序区分)启用消息分片插件。rabbitmq-pluginsenablerabbitm
- 使用Java和RabbitMQ构建消息队列系统
微赚淘客系统@聚娃科技
java-rabbitmqjavarabbitmq
使用Java和RabbitMQ构建消息队列系统大家好,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如何使用Java和RabbitMQ构建一个高效的消息队列系统。RabbitMQ是一个开源的消息中间件,支持多种消息协议,能够帮助我们实现异步处理和解耦。1.RabbitMQ概述1.1什么是RabbitMQRabbitMQ是一个开源的消息队列系统,它实现了AM
- 深入理解Kafka—如何保证Exactly Once语义
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Kafka是一种高吞吐量、分布式、可分区、多副本的消息系统。它在使用上非常灵活,可以作为Pulsar、RabbitMQ的替代品。但同时也带来了一些复杂性和问题,比如ExactlyOnce语义。从本质上说,ExactlyOnce就是对消费者读取的数据只要不丢失,就一定能得到一次完整的处理,而且不会被重复处理。确保ExactlyOnce语义一直是企业级应用中必须考虑
- Hadoop常用端口号
海洋 之心
Hadoop问题解决hadoophbase大数据
Hadoop是一个由多个组件构成的分布式系统,每个组件都会使用一些特定的端口号来进行通信和交互。以下是Hadoop2.x常用的端口号列表:HDFS端口号:NameNode:50070SecondaryNameNode:50090DataNode:50010DataNode(数据传输):50020YARN端口号:ResourceManager:8088NodeManager:8042MapReduc
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号