- IPSAN 共享存储详解:架构、优化与落地实践指南
Sally璐璐
运维php开发语言
一、IPSAN技术定位与核心价值核心价值对比矩阵:维度IPSANFC-SAN实现方案成本端口成本$500端口成本$2000复用IP网络设备传输距离跨地域(VPN/专线)≤10公里两地三中心架构运维效率SNMP/CLI管理Zone/ALPA管理自动化运维工具链协议标准IETFRFC3720专有光纤协议全平台兼容性能指标100GbE(12GB/s)32GFC(3.5GB/s)NVMe/TCP+DPU加
- Linux日志-message日志
dessler
Linux进阶#Linux日志linux服务器java
作者介绍:简历上没有一个精通的运维工程师。希望大家多多关注作者,下面的思维导图也是预计更新的内容和当前进度(不定时更新)。Linux进阶部分又分了很多小的部分,我们刚讲完了Linux基础软件,下面是Linux日志。Linux系统中的日志是记录系统活动和事件的重要工具,它们可以帮助管理员监视系统状态、调查问题以及了解系统运行状况。主要涉及到系统日志,登录日志,定时任务日志,监控日志,崩溃日志,二进制
- FTP考点
之凹の鸥
笔记
在网络工程师、运维工程师、系统管理员等岗位的面试中,FTP(FileTransferProtocol,文件传输协议)是基础但高频的考点,尤其在涉及文件共享、数据传输、服务器管理等场景中。以下是系统化的核心考点梳理,涵盖FTP基础概念、工作模式、安全特性及应聘高频问题。一、FTP基础考点1.FTP的核心概念(必会)(1)FTP的定义与作用定义:FTP是应用层协议,用于在客户端和服务器之间可靠地传输文
- DNS考点
在网络工程师、系统工程师、运维工程师、安全工程师等岗位的面试中,DNS(DomainNameSystem,域名系统)是高频必考知识点。DNS作为互联网的“电话簿”,负责将人类可读的域名(如www.example.com)解析为机器可识别的IP地址(如192.0.2.1),是网络通信的基础组件。以下是系统化的核心考点梳理,涵盖DNS基础概念、工作原理、协议细节及应聘高频问题。一、DNS基础考点1.D
- OSPF知识
之凹の鸥
网络智能路由器
在网络工程师、系统工程师等岗位的面试中,OSPF(OpenShortestPathFirst,开放最短路径优先)是高频考点,尤其是对中高级网络岗位(如网络架构师、运维工程师)。以下是OSPF的核心考点和必须掌握的知识点,按优先级分类整理,帮助你高效备考:一、基础概念与核心机制OSPF的定义与特点定义:OSPF是一种基于链路状态(Link-State)的内部网关协议(IGP),用于在自治系统(AS)
- Java 性能调优实战:JVM 参数配置与 GC 日志分析
Java性能调优实战:JVM参数配置与GC日志分析(10000字)一、Java性能调优的核心概念在现代企业级应用中,Java应用的性能直接影响用户体验、系统吞吐量以及资源利用率。因此,Java性能调优成为开发和运维团队的重要任务。性能调优的核心目标是提升应用的响应速度、减少延迟、优化资源使用,并确保系统在高并发环境下保持稳定。Java应用的性能优化涉及多个层面,包括代码优化、数据库访问优化、网络通
- HTTP,HTTPS
之凹の鸥
httphttps网络协议
在网络工程师、开发工程师、运维工程师等岗位的面试中,HTTP/HTTPS是高频必考知识点,尤其在前端、后端、测试、DevOps等与网络通信相关的职位中。以下是系统化的核心考点梳理,涵盖基础概念、协议机制、安全特性及应聘高频问题。一、HTTP基础1.HTTP的核心概念(1)HTTP的定义与作用定义:HTTP(HyperTextTransferProtocol,超文本传输协议)是应用层协议,用于在客户
- Apache Ignite 的并发控制:实现高性能事务处理的关键
AI天才研究院
AI实战AI人工智能与大数据LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着大数据时代的到来,数据量的增长和计算能力的提升使得传统的数据库和计算模型已经无法满足业务需求。为了应对这些挑战,分布式计算和存储技术得到了广泛的研究和应用。ApacheIgnite是一款高性能的分布式数据库和计算平台,它可以提供实时性能和高可用性,同时支持事务处理和并发控制。在这篇文章中,我们将深入探讨ApacheIgnite的并发控制机制,以及如何实现高性能事务处理。我们将从以下
- DolphinScheduler 如何高效调度 AnalyticDB on Spark 作业?
DolphinScheduler社区
spark大数据分布式
DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统,能高效地执行和管理大数据流程。用户可以在DolphinSchedulerWeb界面轻松创建、编辑和调度云原生数据仓库AnalyticDBMySQL版的Spark作业。前提条件AnalyticDBforMySQL集群的产品系列为企业版、基础版或湖仓版。AnalyticDBforMySQL集群中已创建Job型资源组
- 边缘计算监控突围:Prometheus在5G MEC环境中的瘦身方案
作者:开源大模型智能运维FreeAiOps引言:5GMEC场景下的监控挑战与机遇随着5G多接入边缘计算(MEC)的普及,监控系统面临前所未有的挑战:资源碎片化:边缘节点通常部署在资源受限的硬件上(如ARM服务器、工业网关),CPU和内存容量仅为传统云服务器的1/5网络波动性:MEC设备常位于基站侧或工厂车间,面临高丢包率(5%-15%)和间歇性断网问题数据爆炸:单台MEC设备可能承载数百个物联网终
- 10分钟搞定 MinIO 单节点多磁盘部署!打造稳定高可用对象存储【二】
MinIO是一个**高性能、开源的对象存储系统**,主要用于存储非结构化数据(如图片、视频、文档、备份等),与AmazonS3完全兼容。它被广泛用于云原生应用、大数据分析、AI模型存储、容器平台(如Kubernetes)等场景。MinIO支持多种部署模式,其中:单节点单磁盘(Single-NodeSingle-Drive)模式适用于开发测试、小规模应用或资源受限的场景。它的部署简单,不依赖集群、分
- 时序数据库在数据库领域的应用前景
数据库管理艺术
数据库时序数据库strutsai
时序数据库在数据库领域的应用前景关键词:时序数据库、时间序列数据、物联网、监控系统、金融分析、大数据、实时分析摘要:本文深入探讨了时序数据库在现代数据管理中的关键作用和应用前景。我们将从时序数据的基本特性出发,分析时序数据库的核心架构和设计原理,比较主流时序数据库产品的技术特点,并通过实际案例展示其在物联网、金融科技、运维监控等领域的应用价值。文章还将提供时序数据库选型指南,探讨未来技术发展趋势,
- 专属私有云满足密评要求啥意思?密评是什么?为什么专有云需要进行密评?到底那些系统需要密评?
文章永久免费只为良心
数据库
“专属私有云满足密评要求”指该私有云平台的设计、技术实现及运维管理,全面符合国家《信息安全技术信息系统密码应用基本要求》(GB/T39786-2021)等法规的密码安全标准,通过权威机构评测(如等保三级、密评三级),确保数据全链路安全可控。以下是具体解析:一、密评的核心要求与专属私有云的适配性密评(商用密码应用安全性评估)是国家密码管理局对信息系统密码应用合规性的强制性检测,重点评估以下方面:密码
- YAML基础使用教程(单引号和双引号的区别)
奔跑吧邓邓子
工具使用YAML单引号双引号
提示:“奔跑吧邓邓子”的高效运维专栏聚焦于各类运维场景中的实际操作与问题解决。内容涵盖服务器硬件(如IBMSystem3650M5)、云服务平台(如腾讯云、华为云)、服务器软件(如Nginx、Apache、GitLab、Redis、Elasticsearch、Kubernetes、Docker等)、开发工具(如Git、HBuilder)以及网络安全(如挖矿病毒排查、SSL证书配置)等多个方面。无论
- 【软考速通笔记】系统架构设计师⑱——大数据架构设计理论与实践
小康师兄
系统架构设计师笔记系统架构大数据LanbdaKappa数据湖批处理
文章目录一、前言二、传统数据库遇到的问题2.1问题的根源2.2传统解决方法三、大数据基础3.1大数据处理技术3.2大数据利用过程3.3大数据处理系统面临的挑战3.4大数据具有的属性和特征四、Lanbda架构4.1批处理层4.2加速层4.3服务层五、Kappa架构5.1实时层5.2服务层六、Lambda和Kappa对比七、其他一、前言笔记目录大纲请查阅:【软考速通笔记】系统架构设计师——导读关注【小
- 医院容灾备份系统设计、实施与日常运维
米朵儿技术屋
系统工程技术开发与应用专栏运维数据挖掘数据库
1、医疗行业业务系统特点与存在的痛点随着医疗行业信息化的进程的加深,对医疗数据进行高效地存储和管理,以便提供安全有效地数据与信息的快速访问和利用成为医疗行业数据存储的主要发展趋势,在医院众多的信息化系统中,HIS作为最重要的医院信息系统,贯穿了业务流程的各个环节,起着核心支撑作用,包含财务、人事、住院、门诊、挂号、医技、收费、分诊、药品管理等多个子系统,是医疗服务和医院管理的核心。现在医院对信息系
- 深入解析Hadoop中的推测执行:原理、算法与策略
码字的字节
hadoop布道师hadoop算法推测执行
Hadoop推测执行概述在分布式计算环境中,任务执行速度的不均衡是一个普遍存在的挑战。Hadoop作为主流的大数据处理框架,通过引入推测执行(SpeculativeExecution)机制有效缓解了这一问题。该技术本质上是一种乐观的容错策略,当系统检测到某些任务执行明显落后于预期进度时,会自动在其它计算节点上启动相同任务的冗余副本,最终选择最先完成的任务结果作为输出。核心设计动机推测执行的诞生源于
- 阿里云态势感知和安骑士有什么区别?
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阿里云态势感知和安骑士均是阿里云云盾安全产品,态势感知属于安全管理类的产品,安骑士数据服务器安全类产品,阿里云百科网来详细说下阿里云态势感知和安骑士之间的区别:态势感知和安骑士的区别简单来说,安骑士是检测云服务器漏洞的,态势感知提供安全类的大数据分析服务。态势感知:安全大数据分析平台,通过机器学习和结合全网威胁情报,发现传统防御软件无法覆盖的网络威胁,溯源攻击手段、并且提供可行动的解决方案。安骑士
- 大模型软件的多租户架构设计
AI天才研究院
AI人工智能与大数据ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang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
大模型软件的多租户架构设计关键词:大模型软件、多租户架构、设计、性能优化、安全性摘要:随着大数据和人工智能技术的迅猛发展,大模型软件在各个领域得到了广泛应用。然而,如何在大模型软件中实现高效的多租户架构设计,成为当前技术领域的一个关键挑战。本文将深入探讨大模型软件的多租户架构设计,包括其背景、核心概念、算法原理、系统架构、项目实战以及最佳实践等,旨在为开发者提供一套系统化、全面化的设计指南。设计过
- MobaXterm11.1:全面的Linux/Unix远程管理工具包
芥子纳须弥1116
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:MobaXterm是为Windows用户设计的全能型Linux/Unix服务器远程管理工具,提供包括SSH客户端、多会话管理、FTP/SFTP客户端、X11转发、Telnet/Rlogin支持和端口转发在内的多种功能。它简化了远程登录和文件传输等任务,同时与SecureCRT相比,具有更直观的界面、更高的集成性和免费版本的优势。适用于系统运维、开发测试、教育科
- 【原创文集】如果时光会说话
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大数据工程学院21计科本2王玉艳1528662159515286621595.如果时光会说话,它会不会知道未来发生的事情然后跟人类讲呢?从2006年的非典到2019年的新冠疫情,发生了太多太多的让人类遭遇苦难的病毒。如果时光会说话,它是否会将即将发生的事与我们一说,让人类避免所遭遇的一切呢?如果时光会说话,不知道它看见这些在它身体里所发生的一切,它会不会感到悲哀呢?如果时光会说话,我会问问它新冠疫
- 深入解析 Spark:关键问题与答案汇总
※尘
sqlhivespark
在大数据处理领域,Spark凭借其高效的计算能力和丰富的功能,成为了众多开发者和企业的首选框架。然而,在使用Spark的过程中,我们会遇到各种各样的问题,从性能优化到算子使用等。本文将围绕Spark的一些核心问题进行详细解答,帮助大家更好地理解和运用Spark。Spark性能优化策略Spark性能优化是提升作业执行效率的关键,主要可以从以下几个方面入手:首先,资源配置优化至关重要。合理设置Exec
- 大数据领域如何用好 Eureka 实现服务治理
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大数据领域Eureka服务治理实践:架构适配与最佳实践元数据框架标题大数据领域Eureka服务治理实践:架构适配、实现机制与最佳实践关键词Eureka;服务治理;大数据分布式系统;服务发现;负载均衡;故障恢复;云原生适配摘要Eureka作为Netflix开源的AP型服务发现组件,以其高可用性、动态适配性和轻量级特性,成为微服务架构的核心工具。然而,大数据领域的超大规模分布式、高并发数据流动、动态资
- Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践
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Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践:从理论到落地的全面解析元数据框架标题:Eureka在大数据推荐系统中的服务治理实践:从理论到落地的全面解析关键词:Eureka;服务治理;大数据推荐系统;分布式架构;服务发现;高可用性;动态扩展摘要:本文结合Eureka的核心特性与大数据推荐系统的需求,从第一性原理推导、架构设计、实现机制到实际应用,全面解析Eureka在推荐系统中的服务治理实践。通过
- Eureka 为大数据领域服务治理带来的新思路
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Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路关键词:Eureka,大数据,服务治理,分布式系统,微服务摘要:本文深入探讨了Eureka为大数据领域服务治理带来的新思路。首先介绍了大数据领域服务治理的背景和现状,阐述了Eureka的核心概念与工作原理。接着详细分析了Eureka核心算法原理,结合Python代码进行说明,并给出相关数学模型和公式。通过项目实战案例,展示了Eureka在大数据服务治理中
- 新能源汽车大数据画像:从零到一实现K-means用户分群
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基于大数据分析的新能源汽车画像研究全攻略:从原理到实战前言在"软件定义汽车"的时代浪潮下,新能源汽车正经历着从交通工具向智能移动终端的进化。本文将带你深入探索如何通过大数据技术构建精准的用户与产品画像,揭秘车企数字化转型的核心技术。全文涵盖完整的技术链路和实战案例,助你快速掌握这一前沿领域。关键词:新能源汽车;用户画像挖掘;大数据分析;K-means聚类目录一、大数据分析技术基石二、新能源汽车画像
- Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践
大数据洞察
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Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践关键词:Flink、物联网、实时大数据处理、最佳实践、数据流摘要:本文围绕Flink在物联网实时大数据处理中的最佳实践展开。首先介绍了相关背景知识,接着深入浅出地解释了Flink、物联网和实时大数据处理的核心概念以及它们之间的关系。然后详细阐述了Flink处理物联网数据的核心算法原理、数学模型和公式。通过实际项目案例,展示了开发环境搭建、代码实现和解读。
- 信小易官网查询入口:信小易大数据信用检测平台!
无忧达人
信小易一个全能型的信用软件,信小易在一几年就上线的大数据信用平台,有着专业的大数据信用行业经验,从个人信用到企业信用,车辆大数据信小易全都有涉足,是一个非常完善的平台。信小易官网查询入口,对于想使用信小易的人来说,第一步我们需要找到信小易的查询入口,然后就可以进行大数据信用的查询服务了,可以查询自己的信用情况,查询结果也是非常准确。信小易查询入口放在文末了,划到文章结尾就可以看到查询入口信小易是一
- 项目管理流程体系建设:从碎片化到系统化的进阶路径
玩转数据库管理工具FOR DBLENS
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项目管理流程体系是企业实现战略落地的“操作系统”,也是项目经理从被动救火转向主动掌控的核心工具。据统计,拥有成熟流程体系的企业,项目成功率比无体系企业高出42%(PMI《全球项目管理现状报告》)。然而,许多组织的流程建设仍停留在“表单堆砌”阶段,缺乏系统性设计。本文将从架构设计、核心模块、支持系统、进化机制四个维度,构建完整的项目管理流程体系框架。一、流程体系架构设计:打造适配业务的“骨架系统”1
- ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息中间件分析介绍
马小屑
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ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ、Kafka四种消息中间件分析介绍我们从四种消息中间件的介绍到基本使用,以及高可用,消息重复性,消息丢失,消息顺序性能方面进行分析介绍!一、消息中间件的使用场景消息中间件的使用场景总结就是六个字:解耦、异步、削峰1.解耦如果我方系统A要与三方B系统进行数据对接,推送系统人员信息,通常我们会使用接口开发来进行。但是如果运维期间B系统进行了调整,或者
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
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- Java 对象大小的计算
e200702084
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
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教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
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- 页面校验-新建项目
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页面校验
$(document).ready(
function() {
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$('#changeform').submit(function() {
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var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
234390216
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
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- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
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org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
toknowme
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持