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傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hadoop大数据分布式
ApacheHadoop是一个开源的分布式计算框架,主要用于处理海量数据集。它具有高度的可扩展性、容错性和高效的分布式存储与计算能力。Hadoop核心由四个主要模块组成,分别是HDFS(分布式文件系统)、MapReduce(分布式计算框架)、YARN(资源管理)和HadoopCommon(公共工具和库)。1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)HDFS是Hadoop生
- 边缘计算在现代数据中心的应用
666IDCaaa
边缘计算人工智能
当今数字化时代,数据中心扮演着至关重要的角色,而边缘计算的出现为现代数据中心带来了新的机遇和挑战。一、边缘计算的概念与特点边缘计算是一种将计算和数据存储靠近数据源或用户的分布式计算模式。与传统的集中式云计算相比,边缘计算具有以下特点:低延迟:由于数据处理在靠近数据源的地方进行,减少了数据传输的距离和时间,从而实现了更低的延迟。这对于实时性要求高的应用,如工业自动化、自动驾驶、虚拟现实等至关重要。高
- 大数据之flink与hive
星辰_mya
大数据flinkhive
其实吧我不太想写flink,因为线上经验确实不多,这也是我需要补的地方,没有条件创造条件,先来一篇吧flink:高性能低延迟流批一体的分布式计算框架基于事件时间对实时数据精准处理快速响应支持批处理,高效离线分析和数据挖掘数据仓库的引擎丰富数据源/接收器,集成多种数据存储格式和源,比较常见就是咱们今天的主题hive了checkpoint恢复机制,故障恢复快速恢复计算任务分布式弹性扩展,据业务灵活增加
- Arch - 演进中的架构
小小工匠
【凤凰架构】架构
文章目录Pre原始分布式时代1.背景与起源2.分布式系统的初步探索3.分布式计算环境(DCE)4.技术挑战与困境5.原始分布式时代的失败与教训6.未来展望单体时代优势缺陷单体架构与微服务架构的关系总结SOA时代1.SOA架构及其背景1.烟囱式架构(InformationSiloArchitecture)2.[微内核架构](https://www.oreilly.com/content/softwa
- DM8 分布计算集群(DMDPC)Docker 命令行部署指南
69岁法外狂徒
docker容器数据库分布式
简介DMDPC是一款同时支持在线分析处理(OLAP)和在线事务处理(OLTP)的新型分布式数据库系统。它不仅保留了传统单机数据库的大部分功能,还提供了分布式计算集群所特有的高可用性、高扩展性、高性能、高吞吐量以及对用户透明等高级特性。本文借助命令行工具部署DPC集群。系统架构DMDPC的架构由三个核心组件组成:计划生成节点(SP):对外提供分布式数据库服务,负责接收用户请求、生成执行计划,并调度计
- TensorFlow的基本概念以及使用场景
张柏慈
决策树
TensorFlow是一个机器学习平台,用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务,其中节点表示数学操作,边表示计算之间的数据流动。TensorFlow的主要特点包括:1.多平台支持:TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上,包括CPU、GPU和移动设备。2.自动求导:TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度,通过优化算法更新参数,以提高模型的准确性。3.分布式计算:Ten
- 大数据领域的深度分析——AI是在帮助开发者还是取代他们?
阳爱铭
大数据与数据中台技术沉淀大数据人工智能后端数据库架构数据库开发etl工程师chatgpt
在大数据领域,生成式人工智能(AIGC)的应用正在迅速扩展,改变了数据科学家和开发者的工作方式。本文将从大数据的专业视角,探讨AI工具在这一领域的作用,以及它们是如何帮助开发者而非取代他们的。1.大数据领域的AI工具现状在大数据领域,AI工具已经取得了显著进展,以下是几款主要的AI工具及其功能和实际应用:ApacheSpark+MLlib:ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统,广泛用于
- LLM大模型学习:LLM大模型推理加速
七七Seven~
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文Mia/叶娇娇推理优化部署、推理加速技术是现在,尤其在大模型时代背景之下,消费级GPU和边端设备仍为主流的状况下。推理加速是实际工程落地的首要考虑因素之一,今天笔者来聊聊涉及到的可以实现大模型推理加速的技术。目录一、模型优化技术二、模型压缩技术三、硬件加速四、GPU加速五、模型并行化和分布式计算技术一、模型优化学习常见的模型优化技术,如模型剪枝、量化、分片、蒸馏等,掌握相应的实现方法。1.1剪枝
- python ray分布式_取代 Python 多进程!伯克利开源分布式框架 Ray
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pythonray分布式
Ray由伯克利开源,是一个用于并行计算和分布式Python开发的开源项目。本文将介绍如何使用Ray轻松构建可从笔记本电脑扩展到大型集群的应用程序。并行和分布式计算是现代应用程序的主要内容。我们需要利用多个核心或多台机器来加速应用程序或大规模运行它们。网络爬虫和搜索所使用的基础设施并不是在某人笔记本电脑上运行的单线程程序,而是相互通信和交互的服务的集合。云计算承诺在所有维度上(内存、计算、存储等)实
- Spark底层逻辑
傲雪凌霜,松柏长青
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ApacheSpark的底层逻辑可以从其核心概念、组件和执行流程等方面来理解。Spark提供了一个分布式数据处理框架,其底层逻辑基于批处理架构,能够在大规模集群中高效地处理数据。以下是Spark的底层逻辑的详细介绍:1.核心概念Spark的底层基于几个核心概念来实现分布式计算,包括:RDD(ResilientDistributedDataset,弹性分布式数据集):RDD是Spark最基础的数据抽
- Java中的分布式计算:如何在多节点环境中实现高效计算
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Java中的分布式计算:如何在多节点环境中实现高效计算大家好,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!在现代计算中,分布式计算已成为处理大量数据和复杂计算任务的标准解决方案。通过将计算任务分散到多个节点上,可以显著提升计算性能和系统的可扩展性。本文将探讨如何在Java环境中实现高效的分布式计算,涵盖从基本概念到具体的技术实现和最佳实践。一、分布式计算基础分布式计算指的
- 分布式计算任务调度算法总结
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分布式计算任务调度算法总结分布式计算任务调度算法总结
一、影响分布式系统性能的因素主要有这些因素影响着分布式系统的性能:网络延迟、数据通信效能、计算节点处理能力、任务的分割、无法预算处理时间、任务的颠簸等等。我们在寻求分布式计算调度算法时,就是有针对性的以解决这些问题为目的,从各个角度,不同侧面,利用一种或者集中方法结合起来的形式,从而达到最优解,使得系统效率相对最高。二、几种基本的调度算法获得网络负载均衡有几个基本的方法。这些方法可以结合使用,形成
- PySpark
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PySpark的本质确实是Python的一个接口层,它允许你使用Python语言来编写ApacheSpark应用程序。通过这个接口,你可以利用Spark强大的分布式计算能力,同时享受Python的易用性和灵活性。1、PySpark的工作原理PySpark的工作原理可以概括为以下几个步骤:编写Python代码:开发者使用Python语法来编写Spark应用程序。这些程序通常涉及创建RDDs(弹性分布
- Hive的优势与使用场景
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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
- Spark分布式计算原理
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目录一、RDD依赖与DAG原理1.1RDD的转换一、RDD依赖与DAG原理Spark根据计算逻辑中的RDD的转换与动作生成RDD的依赖关系,同时这个计算链也形成了逻辑上的DAG。1.1RDD的转换e.g.(以wordcount为例)packagesparkimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectWordCount{defmain(a
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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
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SparkMLlib模型训练—聚类算法K-meansK-means是一种经典的聚类算法,广泛应用于数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。它通过将数据划分为(k)个簇(clusters),使得同一簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点差异尽可能大。ApacheSpark提供了K-means聚类算法的高效实现,支持大规模数据的分布式计算。本文将详细介绍K-means聚类算法的原理,并结合Spark
- Hadoop-MapReduce机制原理
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MapReduce机制原理1、MapReduce概述2、MapReduce特点3、MapReduce局限性4、MapTask5、Map阶段步骤:6、Reduce阶段步骤:7、MapReduce阶段图1、MapReduce概述 HadoopMapReduce是一个分布式计算框架,用于轻松编写分布式应用程序,这些应用程序以可靠,容错的方式并行处理大型硬件集群(数千个节点)上的大量数据(多TB数据集)
- JAVA与Python谁更适合后端?
纵然间
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在探讨JAVA与Python谁更适合后端开发的问题时,我们需要从多个维度进行考量,包括性能、生态系统、开发效率、语法简洁性、以及具体的应用场景等。Java是一种编译型语言,通过即时编译器将代码转换为机器码执行,因此执行速度较快。Java在处理大量数据和高并发请求时表现出色,具有强大的扩展性,可以使用多线程和分布式计算等技术实现高并发。此外,Java的自动内存管理和垃圾回收机制也有助于提高系统稳定性
- 大语言模型算力优化策略:基于并行化技术的算力共享平台研究
ZhangJiQun&MXP
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目录大语言模型算力优化策略:基于并行化技术的算力共享平台研究摘要引言算力共享平台的设计1.平台架构2.并行化计算技术模型并行化流水线并行化3.资源管理和调度实验与结果分析结论与展望首先,大语言模型(如GPT系列、BERT等)和算力共享的结合是近年来人工智能领域的研究热点。算力共享旨在通过分布式计算技术,将大规模计算任务分配给多个计算节点,以提高计算效率、降低资源成本并加速模型训练和推理过程。其次,
- hive学习记录
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hive学习hadoop
一、Hive的基本概念定义:Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。Hive将HQL(HiveQueryLanguage)转化成MapReduce程序或其他分布式计算引擎(如Tez、Spark)的任务进行计算。数据存储:Hive处理的数据存储在HDFS(HadoopDistributedFileSystem)上。执行引擎:Hive的
- 基于分布式计算的电商系统设计与实现【系统设计、模型预测、大屏设计、海量数据、Hadoop集群】
王小王-123
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文章目录==有需要本项目的代码或文档以及全部资源,或者部署调试可以私信博主==项目展示项目介绍目录摘要Abstract1引言1.1研究背景1.2国内外研究现状1.3研究目的1.4研究意义2关键技术理论介绍2.1Hadoop相关组件介绍2.2分布式集群介绍2.3Pyecharts介绍2.4Flask框架3分布式集群搭建及数据准备3.1Hadoop全套组件搭建3.2数据集介绍3.3数据预处理4分布式计
- 小白?转型?毕业生?外行学习快速入行大数据开发指南
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大雨淅淅
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目录一、Linux系统性能指标二、Linux系统性能调优技巧2.1保持系统更新2.2磁盘I/O性能优化2.3内存管理调整2.4关闭不必要的服务2.5进程资源限制2.6网络性能调整2.7监控和分析工具2.8编译器优化2.9预读取和写入缓存2.10内核参数调整2.11性能分析工具2.12NUMA优化2.13数据库性能调优2.14使用交换空间2.15更新和维护2.16负载均衡和分布式计算2.17使用固态
- Spring
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1.1工厂设计模式、Spring工厂的底层实现原理EJB实现原理:就是将原来在客户端实现的代码放至服务端,并依靠RMI进行通信RMI实现原理:通过java可序列化机制实现分布式计算补充序列化:就是将java对象转换为字节序列,以便保存到硬盘或进行网络传输。反序列化则是将字节序列转换为java对象。服务器集群:通过RMI通信,连接不同功能模块的服务器,实现完整的功能EJB存在问题:重量级框架,运行环
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当拥有多块GPU时,可以利用分布式计算(DistributedComputation)与并行计算(ParallelComputation)的方式加速网络的训练过程。在这里,分布式是指有多个GPU在多台服务器上,并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中,使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法,读者需要注意这二者的区别,并关注它们在使用时的注意
- 虚拟机安装hadoop,hbase(单机伪集群模式)
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大数据相关hadoophbase大数据
虚拟机安装Hadoop,Hbase工作中遇到了大数据方面的一些技术栈,没有退路可言,只能去学习掌握它,就像当初做爬虫一样(虽然很简单),在数据爆发的现在,传统的数据库mysql,oracle显然在处理大数据量级的数据时显得力不从心,所以有些特定的业务需要引进能够处理大数据量的数据库,hadoop提供了分布式文件系统(HDFS)来存储数据,又提供了分布式计算框架(mapreduce)来对这些数据进行
- XML-RPC-1概述
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XML-RPC是一个远程过程调用(远端程序呼叫)(remoteprocedurecall,RPC)的分布式计算协议,通过XML将调用函数封装,并使用HTTP协议作为传送机制。中文名XML-RPC外文名XMLRemoteProcedureCall属于标准通用标记语言类型一个子集目录1关于XML-RPC▪基本介绍▪Requestexample▪Responseexample2XML-RPC入门程序▪基
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搜索引擎和爬虫,基于百度举例为什么搜索引擎可以快速检索到所有对应页面?搜索引擎能够快速检索到所有对应页面,主要归功于以下几个方面:爬虫技术:自动遍历互联网上的网页。索引:将爬取的网页内容转换成数据结构存储。关键词匹配:检索包含用户输入关键词的网页。页面排名:使用复杂算法对搜索结果排序。数据库技术:处理和存储大量数据。分布式计算:提高处理速度。缓存机制:快速返回热门查询结果。用户行为分析:优化搜索结
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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
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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'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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-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”
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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
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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)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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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。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- 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
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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- 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
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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:
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- spring四种依赖注入方式
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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
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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
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- 使用Struts2.2.1配置
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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
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- [职业与教育]青春之歌
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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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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
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If i select like this:
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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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
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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
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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:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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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。
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