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前言(Introduction)版本声明:本文基于SpringAI1.0.0版本编写。由于SpringAI目前仍处于活跃开发阶段,API和组件可能在后续版本中发生变化,请注意及时关注官方文档更新以保持兼容性。在当今大数据和人工智能快速发展的背景下,ETL(Extract,Transform,Load)系统已经不再只是简单的数据搬运工。ETL是数据仓库和数据分析流程中的核心环节,它负责将分散的数据从
- 大数据面试题之Hive(1)
小的~~
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说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?说下Hive是什么?跟数据仓库区别?Hive架构Hive内部表和外部表的区别?为什么内部表的删除,就会将数据全部删除,而外部表只删除表结构?为什么用外部表更好?Hive建表语句?创建表时使用什么分隔符?Hive删除语句外部表删除的是什么?Hive数据倾斜以及解决方案Hive如果不用参数调优,在map和reduce端应该做什么Hive
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星型模型(StarSchema)是一种常见的数据仓库建模技术,专门用于支持高效的查询和数据分析。它以其简单直观的结构得名,中心是一个事实表(FactTable),周围是多个维度表(DimensionTables),整体结构看起来像一颗星。星型模型的组成部分事实表(FactTable)定义:存储与业务过程相关的数值型度量数据(Measures),如销售额、数量等。特征:主键:由多个外键组成,这些外键
- 深入浅出地讲解数据仓库建设中的业务建模方法论,包括实体联系视图模式、维度建模、星型模型、雪花模型、主题建模等
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.简介数据分析师经历了从小处收集数据到中大型互联网公司的数据,面对海量数据和种类繁多的数据源头,如何快速准确地进行分析、建模、报表,成为众多数据分析师的共同心愿。而数据建模则是数据分析师的基础功课之一。数据建模作为数据分析师的一项关键技能和素质要求,其目标是将分析获得的数据转化成有意义的信息,并最终呈现给用户,能够帮助企业实现科学管理、优化决策、提升效益和服务能力。随
- 数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比
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数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比关键词:数据仓库、星型模型、雪花模型、数据建模、对比分析摘要:本文深入探讨了数据库领域数据仓库中的星型模型与雪花模型。首先介绍了数据仓库建模的背景知识,包括目的、预期读者和文档结构等。接着详细阐述了星型模型和雪花模型的核心概念、联系以及各自的架构特点,并通过Mermaid流程图进行直观展示。然后对两种模型的核心算法原理展开分析,结合Python源代码进行说
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摘要:ApacheDolphinScheduler系列4-后台SQL经验分享关键词:大数据、数据质量、数据调度整体说明在调研了DolphinScheduler之后,在项目上实际使用了一段时间,有了一些后台SQL实际经验,分享如下。进入DolphinScheduler后台数据库,我这里使用的是MySQL数据库。以任务名称包含“ods_xf_act”的任务为例。一、修改任务组操作UPDATEt_ds_
- Hadoop、Spark、Flink 三大大数据处理框架的能力与应用场景
一、技术能力与应用场景对比产品能力特点应用场景Hadoop-基于MapReduce的批处理框架-HDFS分布式存储-容错性强、适合离线分析-作业调度使用YARN-日志离线分析-数据仓库存储-T+1报表分析-海量数据处理Spark-基于内存计算,速度快-支持批处理、流处理(StructuredStreaming)-支持SQL、ML、图计算等-支持多语言(Scala、Java、Python)-近实时处
- 数据同步工具对比:Canal、DataX与Flink CDC
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在现代数据架构中,数据同步是构建数据仓库、实现实时分析、支持业务决策的关键环节。Canal、DataX和FlinkCDC作为三种主流的数据同步工具,各自有着不同的设计理念和适用场景。本文将深入探讨这三者的技术特点、使用场景以及实践中的差异,帮助开发者根据实际需求选择合适的工具。1.工具概述1.1CanalCanal是阿里巴巴开源的一款基于MySQL数据库增量日志(binlog)解析的组件,主要用于
- SQLite 数据库在大数据分析中的应用潜力
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SQLite数据库在大数据分析中的应用潜力关键词:SQLite、大数据分析、轻量级数据库、嵌入式数据库、数据仓库、OLAP、性能优化摘要:本文深入探讨了SQLite这一轻量级嵌入式数据库在大数据分析领域的应用潜力。我们将从SQLite的核心架构出发,分析其在大数据场景下的优势和限制,并通过实际案例展示如何通过优化策略和扩展技术使SQLite能够处理大规模数据集。文章包含性能对比测试、优化技巧和实际
- SnowConvert:自动化数据迁移的技术解析与最佳实践
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SnowConvert是Snowflake生态系统的关键迁移工具,专为将传统数据仓库(如Oracle、Teradata、SQLServer等)的代码资产高效、准确地转换为Snowflake原生语法而设计。以下基于官方文档对其技术原理、工作流程及最佳实践进行深入分析:一、SnowConvert核心技术解析精准的语法映射引擎语言支持:深度解析源系统特有语法(OraclePL/SQL,TeradataB
- 实时数仓工具-SelectDB
清平乐的技术博客
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一、SelectDB简介官网:https://www.selectdb.com/1、ApacheDorisApacheDoris是一款采用MPP架构的实时分布式OLAP数据仓库,专注于高效的实时数据分析。Doris项目于2013年内部开发,2017年正式开源,目前在GitHub上获得了接近13,000星,全球已有超过5,000家企业采用,社区活跃度极高,累计贡献者超过650人,且曾连续数月在大数据
- 解锁 AnalyticDB for PostgreSQL 的潜力:从数据仓库到矢量数据库
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引言在大数据时代,快速分析大量数据已成为企业竞争的关键。AnalyticDBforPostgreSQL是阿里云提供的一个强大的并行处理数据仓库服务,适用于在线分析海量数据。本文将探讨其基本功能及在矢量数据库中的应用,包括如何与Langchain进行集成。主要内容AnalyticDBforPostgreSQL的核心功能大规模并行处理(MPP):允许高效地处理和分析大量数据。兼容性:支持ANSISQL
- 针对数据仓库方向的大数据算法工程师面试经验总结
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⚙️一、技术核心考察点数据建模能力星型vs雪花模型:面试官常要求对比两种模型。星型模型(事实表+冗余维度表)查询性能高但存储冗余;雪花模型(规范化维度表)减少冗余但增加JOIN复杂度。需结合场景选择,如实时分析首选星型。建模实战题:例如设计电商销售数仓,需明确事实表(订单流水)、维度表(商品、用户、时间),并解释粒度选择(如订单级)。ETL流程与优化增量抽取方案:面试高频题。需掌握基于时间戳、CD
- 解锁阿里云AnalyticDB:数据仓库的革新利器
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AnalyticDB:云数据仓库新势力在数字化浪潮中,数据已成为企业的核心资产,而云数据仓库作为数据管理与分析的关键基础设施,正扮演着愈发重要的角色。阿里云AnalyticDB作为云数据仓库领域的佼佼者,以其卓越的性能、创新的架构和丰富的功能,为企业提供了强大的数据处理与分析能力,助力企业在数据驱动的时代中脱颖而出。AnalyticDB是阿里云自主研发的云原生数据仓库,采用存储计算分离+多副本架构
- 【面试系列】云计算工程师 高频面试题及详细解答
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欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!欢迎订阅相关专栏:⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典:收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来:详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️全流程数据技术实战指南:全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程,掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。文章目录常见的初级面试题1.什么是云计算?2.
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在当今的数据驱动时代,数据集成平台如Airbyte变得尤为重要。它不仅可以让从API、数据库和文件到仓库或数据湖的ELT流程变得高效,还提供了丰富的连接器,支持各种数据源的集成。尽管Airbyte的Shopify连接器已经不再推荐使用,但它的使用方法仍然能为我们揭示一些重要的实践技巧。技术背景介绍Airbyte是一个开源的数据集成平台,专注于从各种数据源将数据提取、加载到目标数据仓库或者数据湖中。
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- Vue2中Vuex的五种核心状态管理详解:从State到Modules
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目录一、为什么需要Vuex?二、Vuex核心概念图解编辑三、五种核心状态详解1.State:数据仓库2.Getters:计算属性3.Mutations:同步修改器4.Actions:异步操作5.Modules:模块化四、各概念关系总结五、最佳实践技巧结语一、为什么需要Vuex?当组件层级变深、兄弟组件需要共享数据时,传统的props/$emit和事件总线会变得难以维护。Vuex通过集中式存储管理应
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作者:IvanCodes日期:2025年5月15日专栏:Hive教程ApacheHive作为大数据领域主流的数据仓库解决方案,其查询语言HQL(HiveQueryLanguage)是数据分析师和工程师日常工作的核心。除了基础的SELECT-FROM-WHERE,HQL还提供了强大的排序、数据合并以及组织复杂查询的机制。本文将深入探讨HQL中的排序操作(SORTBY,ORDERBY,CLUSTERB
- 数据仓库面试题合集⑥
晴天彩虹雨
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实时指标体系设计+Flink优化实战:面试高频问题+项目答题模板面试中不仅会问“你做过实时处理吗?”,更会追问:“实时指标体系是怎么搭建的?”、“你们的Flink稳定性怎么保证?”本篇聚焦实时指标体系设计与Flink优化场景,帮你答出架构设计力,也答出调优实战感。①面试核心问题导读“你们实时指标是怎么设计的?”“怎么处理指标的去重、延迟和聚合问题?”“你们的Flink作业怎么做资源优化?”“有没有
- 【StarRocks系列】StarRocks vs Mysql
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StarRocksmysql数据库StarRocks分布式数据库
目录StarRocks简介核心特性典型应用场景StarRocksvsMySQL:核心区别详解关键差异总结如何选择?StarRocks简介StarRocks是一款高性能、全场景、分布式、实时分析型的数据库(MPP-大规模并行处理)。它诞生于解决现代企业对海量数据进行快速、复杂分析的需求,尤其是在实时数据仓库、用户行为分析、日志分析、统一数仓等场景下表现卓越。核心特性MPP架构:采用无共享架构,计算和
- 数据切片是什么意思
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数据切片是指将一段数据按照特定的规则或条件进行分割,以便更方便地进行处理和分析。通常情况下,数据切片可以根据不同的维度、属性、时间等进行切割,以获取更加细化和精准的数据。数据切片可以在数据仓库、数据分析等领域中广泛应用。
- 医疗AI大数据处理流程的全面解析:从数据源到应用实践
Allen_Lyb
医疗高效编程研发人工智能机器学习健康医疗架构大数据
医疗AI大数据处理流程是一个复杂而系统的工程,涉及从数据源获取到最终应用的多个关键环节。随着信息技术在医疗行业的深入应用,医疗数据呈现爆发式增长,如何有效处理这些数据并转化为有价值的医疗知识,成为推动医疗AI发展的核心问题。本报告将全面剖析医疗AI大数据处理流程的关键环节,包括数据源、数据授权、数据接入、数据清洗、数据标准化、数据治理、数据应用与AI分析,以及数据流与数据仓库的概念,为医疗AI从业
- 使用Spring Boot框架来生成HTML页面并返回给客户端
_S_Q
后端服务Javaspringboothtmlpython
文章目录1.创建SpringBoot项目1.1项目结构2.配置`pom.xml`3.编写代码3.1创建主应用程序类3.2创建数据模型3.3创建数据仓库3.4创建控制器3.5创建HTML模板4.运行应用程序总结下面是一个简单的Java实现,使用SpringBoot框架来生成HTML页面并返回给客户端。1.创建SpringBoot项目首先,确保你已经安装了Java和Maven。然后创建一个新的Spri
- Doris 数据集成 Apache Paimon
猫猫姐
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Doris数据集成ApachePaimon湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。为便于用户快速入门,我们将通过系列文章介绍ApacheDoris与各类主流数据湖格式及存储系统的湖仓一体架构搭
- Hive集成Paimon
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数据湖hive大数据hivehadoop数据仓库
引言在大数据领域,数据存储与处理技术不断演进,各类数据管理工具层出不穷。ApacheHive作为经典的数据仓库工具,以其成熟的生态和强大的批处理能力,长期服务于海量数据的存储与分析;而ApachePaimon作为新兴的流式湖仓存储引擎,具备实时写入、高效查询和统一批流处理等特性,为数据管理带来了新的活力。将Hive与Paimon进行集成,能够充分融合两者优势,实现数据的高效存储、实时处理与灵活分析
- SPL轻量级多源混合计算
LuckJudy
数据计算多源混算esProcSPL
多样性数据源混合计算是常态需求,同构或异构数据库之间、文件与数据库、NoSQL与文件等,理论上任何数据存储之间都涉及数据混合计算和分析。但混算需求目前技术解决的并不好,同构库之间某些数据库还能支持,而完全异构的数据源实施混算就比较麻烦。经常要借助逻辑数据仓库,但基于SQL的逻辑数仓不仅能力有限,而且体系过于沉重,经常会比应用本身还复杂,只适合应用于大型场景中,并不适合众多日常的轻量多源混算场景。S
- 云原生数仓 vs 传统数仓:深度拆解区别、优劣势及主流选型
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云原生数据仓库
云原生数仓vs传统数仓:深度拆解区别、优劣势及主流选型在数据驱动业务的当下,数据仓库作为企业数据中枢,承载着核心决策支持使命。随着云技术普及,云原生数仓与传统数仓的选型博弈愈发关键。本文从架构逻辑、核心能力到落地实践,深度拆解两者区别、优劣势,并梳理主流数仓方案,帮你精准锚定适配选型。一、底层逻辑:架构设计差异(一)传统数仓:紧耦合“巨石架构”传统数仓(如Teradata经典方案、Greenplu
- SpringJPA统计数据库表行数及更新频率
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数据库
数据处理的规范中,第一个层次是ODS,一般成为贴元层,最靠近业务库的数据。需要统计ODS中有数据表的行数,及更新频率。(假设在ODS中是Mysql数据库)需求描述有多个mysql的实例,每个实例中有多个数据库schema,每个shema有多个数据表。原始的数据定时增量同步或全量同步到ODS中,ODS中不包含数据的历史版本。是同步的最新版本。根据当前的现状,需要统计每个表有多少行每个表更新的频率每个
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
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PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
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linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
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引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
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HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
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译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
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1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
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二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息