Direction_Wind
Direction_Wind

一种基于动态水位值的Flink调度优化算法(flink1.5以前)，等同于实现flink的Credit-based反压原理

优化flink反压

  • 说明
  • 1 flink反压介绍
    • 1.1 介绍
    • 1.2 大数据系统反压现状
    • 1.4 flink task与task之间的反压
    • 1.5 netty水位机制作用分析
  • 2 反压优化算法
  • 3 重点！ 但是 可但是 flink1.5以后的反压过程。
  • 4 flink反压问题的查找瓶颈办法

说明

首先说明，偶然看了个论文，发现 flink优化原来比我想象中的更简单，得到了一些启发，所以写下这篇帖子，供大家共同学习。
看到的论文是《计算机科学与应用》21年11月的一篇 名字就叫做 ： 一种基于动态水位值的Flink调度优化算法。感兴趣的小伙伴可以自己看一下 ，很短没多少字。
但是 很离谱的是 这篇论文中的方法在flink1.5以后的反压机制中早就实现了，我不知道 这篇论文为什么能发表在21年11月的期刊上，也可能是我看论文看的不对？反正就当学习个人实现 flink1.5的反压机制更新了

1 flink反压介绍

1.1 介

你可能感兴趣的:(flink,算法,大数据)

  • 十大排序算法 myprogramc 排序算法算法数据结构
    排序算法插入排序冒泡排序选择排序希尔排序计数排序快速排序1经典Lomuto分区法2经典Lomuto分区法3随机快排堆排序归并排序桶排序基数排序插入排序从i=1开始，判断nums[i-1]和nums[i]的大小，一直到nums[i]插入到自己的位置。模拟抓扑克牌的过程：将元素插入到已排序的部分，使其有序voidinsertionSort(vector&nums){for(inti=1;i=0&&nu
  • 使用Python和OpenCV实现图像像素压缩与解压 东方佑 量子变法pythonopencv开发语言
    在本文中，我们将探讨如何使用Python和OpenCV库来实现一种简单的图像像素压缩算法。我们将详细讨论代码的工作原理，并提供一个具体的示例来演示该过程。1.引言随着数字媒体的普及，图像处理成为了一个重要的领域。无论是为了减少存储空间还是加快网络传输速度，图像压缩技术都扮演着至关重要的角色。这里，我们提出了一种基于像素重复模式的简单压缩算法，它适用于具有大量连续相同像素值的图像。2.技术栈介绍2.
  • DeepSeek如何重塑我的编程学习：计算机新生的AI实践 EnigmaCoder DeepSeek学习人工智能
    目录前言邂逅DeepSeek：从困惑到惊喜初学编程的困境DeepSeek的优势️DeepSeek在编程学习中的运用注释算法逐步分析调试帮助跨语言迁移学习AI时代学习方法论革新知识获取方式转变新型学习能力培养反思与展望反思展望总结前言大家好！我是EnigmaCoder，本文我将介绍我的AI编程学习之旅。春节期间，DeepSeek横空出世，迅速登顶热榜。它功能强大，精准答疑、高效创作，瞬间点燃大众热情
  • 鸢尾花分类项目 GUI 编织幻境的妖 分类数据挖掘人工智能
    1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律，机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集（Irisdataset）鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集，由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
  • 改进YOLO系列 | YOLOv5/v7 引入 Dynamic Snake Convolution | 动态蛇形卷积 wei子 YOLO目标跟踪人工智能
    改进YOLO系列：动态蛇形卷积（DynamicSnakeConvolution，DSC）简介YOLO系列目标检测算法以其速度和精度著称，但对于细长目标例如血管、道路等，其性能仍有提升空间。动态蛇形卷积（DSC）是YOLOv5/v7中引入的一种改进，旨在更好地处理细长目标。DSC原理DSC的核心思想是使用类似蛇形运动的卷积核来提取细长目标的特征。具体来说，DSC卷积核沿着一系列控制点移动，并根据每个
  • 十大经典排序算法的C++实现与解析 金外飞176 算法算法数据结构c++
    经典排序算法的C++实现与解析在计算机科学中，排序算法是数据处理和算法设计的基础。无论是处理大规模数据还是优化小规模数据的性能，排序算法都扮演着重要角色。本文将介绍10种经典排序算法，并提供它们的C++实现代码。这些算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序和桶排序。1.冒泡排序（BubbleSort）原理冒泡排序是最简单的排序算法之一。它通过重
  • BP 神经网络在考古数据分析中的应用 fanxbl957 人工智能理论与实践神经网络数据分析人工智能
    BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要：本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务，涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。分析了该应用的优势与局限性，并对其在考古数据分
  • Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘) 2301_82243733 程序员python学习面试
    最后Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
  • DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响 AI拉呱 Deepseek人工智能
    大家好，我是AI拉呱，一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主，现任资深算法研究员一职，兼职硕士研究生导师；热爱机器学习和深度学习算法应用，深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖，拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么：wh
  • YashanDB访问约束 数据库
    本文内容来自YashanDB官网，原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%A6%82%E5%BF%B5%...访问约束是YashanDB特有的一种关系数据结构，基于有界计算理论的访问约束模型（AC，AccessConstraint）实现：通过在数据源上建立AC，实现大数据变小的模型变换。在查询时，通过访问AC数据，缩小查询代价和提升查
  • 探索天气预警API：精准预测，守护安全 api
    引言在当今这个快速变化的世界中，天气的波动直接影响着人们的日常生活、农业生产、交通出行乃至公共安全。为了有效应对各种极端天气事件，天气预警API应运而生，成为连接气象数据与公众服务的重要桥梁。本文将深入探讨天气预警API的工作原理、应用场景以及其对社会的积极影响。天气预警API的工作原理天气预警API基于先进的气象监测技术和大数据分析，通过收集全球范围内的气象卫星、雷达、地面观测站等数据源，进行实
  • 基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用 xiao5kou4chang6kai4 深度学习遥感勘测python深度学习分类
    专题一：深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作，全连接层，以及分类器的作用BP反向传播算法的理解一个简单CNN模型代码理解特征图，卷积核可视化分析专题三TensorFlow与keras介绍与入门TensorFlow
  • flutter pigeon gomobile 插件中使用go工具类 yujunlong3919 fluttergolangswiftkotlin
    文章目录为什么flutter要用go写工具类1.下载pigeon插件模版2.编写go代码3.生成greeting.aar，Greeting.xcframework4.ios5.android6.dart中使用为什么flutter要用go写工具类在Flutter应用中，有些场景涉及到大量的计算，比如复杂的加密算法、数据压缩/解压缩或者图形处理中的数学计算等1.下载pigeon插件模版base_plu
  • muzero 算法原理 战神哥
    Muzero算法是一种通用的强化学习算法，它可以在没有预先设定策略的情况下进行学习。它通过模拟整个游戏进程来自我学习，并通过回报函数来评估每一步的决策。Muzero算法的核心部分是一个叫做模型的神经网络，它会对游戏的状态进行预测，预测未来的游戏状态。另一部分是策略网络，它会根据当前状态预测每一步的最优决策。Muzero算法通过不断地训练模型和策略网络，来提高它们的准确性，从而使得机器学到了如何玩游
  • LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI实战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
    1.背景介绍随着信息技术的飞速发展，IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量，使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量，智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域，通过机器学习、深度学习等算法，实现自动化、智能化的运维管理。其中，大语言模型（LLM）和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言，可以用于构建智能
  • LQB（4）-python-DFS搜索 AAA顶置摸鱼 蓝桥杯python组深度优先算法python蓝桥杯
    前言DFS即深度优先搜索（Depth-FirstSearch），是一种用于遍历或搜索树或图的算法，有三种核心的应用场景（基础遍历、回溯、剪枝）。一、DFS-基础遍历1.核心原理深度优先搜索（DFS）是一种遍历或搜索树/图的算法，优先沿着一条路径尽可能深入，直到无法继续再回溯。实现方式：递归：隐式利用系统调用栈。栈模拟：显式使用栈数据结构。2.代码实现(1)递归实现（树结构）classTreeNod
  • AI编剧系统深度解析：从算法架构到影视工业化应用实战 Coderabo DeepSeekR1模型企业级应用人工智能算法
    媒体娱乐行业革命：AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下，传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理（NLP）、生成对抗网络（GAN）和知识图谱技术，构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为：知识图谱层：整合影视剧本数据库（IMSDb）、维基百科等结构化数据NLP处理层：基于Transformer的
  • 如果MLlib 中没有所需要的模型，如何使用 Spark 进行分布式训练？ 是纯一呀 WSLDockerAIspark分布式mllib
    如果MLlib中没有你所需要的模型，并且不打算结合更强大的框架（如TensorFlowOnSpark或Horovod），仍然可以使用Spark进行分布式训练，但需要手动处理训练任务的分配、数据准备、模型训练、结果合并和模型更新等过程。模型训练阶段将模型的训练任务分配到Spark集群的各个节点。数据并行：每个节点会处理数据的不同部分，并计算该部分的梯度或模型参数。自定义算法：如果使用的是自定义算法（
  • 【分布式理论12】事务协调者高可用：分布式选举算法 roman_日积跬步-终至千里 分布式架构分布式算法
    文章目录一、分布式系统中事务协调的问题二、分布式选举算法1.Bully算法2.Raft算法3.ZAB算法三、小结与比较一、分布式系统中事务协调的问题在分布式系统中，常常有多个节点（应用）共同处理不同的事务和资源。前文【分布式理论9】分布式协同：分布式系统进程互斥与互斥算法【分布式理论10】分布式协同：分布式互斥算法最佳实现：分布式锁的原理与实现【分布式理论11】分布式协同之分布式事务中介绍了分布式
  • Flink CDC报错ArrayIndexOutOfBoundsException解决思路 学亮编程手记 大数据flinkdoris
    FlinkCDC用两个并行度会报错。一个并行度就不会报错。不知道是什么原因？同步java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException？解决思路看日志，应该是mysql文本字段中有换行符之类的，应该会有一个url的报错提示，然后curl那个url看具体报错。这个问题可能是由于FlinkCDC的并行度设置不正确导致的。当您尝试使用两个并行度时，可能会遇到数组越界异常（jav
  • 深入解析：Tableau在数据可视化中的高级应用 Echo_Wish 实战高阶大数据信息可视化数据分析数据挖掘
    深入解析：Tableau在数据可视化中的高级应用引言在大数据时代，数据可视化已成为数据分析中不可或缺的一部分。作为一款广受欢迎的数据可视化工具，Tableau以其强大的功能和灵活性，赢得了众多数据分析师的青睐。然而，许多人在使用Tableau时，仅停留在基本操作层面，未能充分发挥其潜力。本文将深入探讨Tableau的高级应用，展示其在复杂数据分析中的强大能力，并以具体实例说明其实际应用效果。数据预
  • 设计模式-模板方法实现 阿绵 设计模式java开发语言
    文章目录模式结构模式特点示例代码输出结果关键点解析模式的优缺点使用场景总结模板方法模式（TemplateMethodPattern）是一种行为型设计模式，它定义了一个操作中的算法骨架，而将某些步骤的实现延迟到子类中。通过这种方式，模板方法模式可以让子类在不改变算法结构的情况下，重新定义算法中的某些步骤模式结构模板方法模式的结构包括以下几个关键部分：抽象类（AbstractClass）：定义算法的骨
  • 数据库基础以及 MySQL 知识点 阿绵 计算机基础数据库mysql
    文章目录1、基本概念2、主键和外键的区别2.1、使用外键的优劣3、数据库范式4、drop、delete与truncate区别？5、MySQL1、基础概念2、存储引擎2.1、InnoDB和MyISAM区别2.2、InnoDB如何保持事务的四大特性（实现事务的原理）3、锁机制与InnoDB锁算法3.1、表级锁和行级锁对比4、事务4.1、ACID特性4.2、并发事务带来的问题4.3、事务隔离级别1、基本
  • yolov8人脸识别与脸部关键点检测（代码+原理） QQ_1309399183 计算机视觉实战项目集锦YOLO人工智能人脸识别yolo人脸检测
    YOLOv8脸部识别是一个基于YOLOv8算法的人脸检测项目，旨在实现快速、准确地检测图像和视频中的人脸。该项目是对YOLOv8算法的扩展和优化，专门用于人脸检测任务。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，通过将目标检测问题转化为一个回归问题，可以实现实时的目标检测。YOLOv8Face项目在YOLOv8的基础上进行了改进，使其更加适用于人脸检测。以下是YOLOv8Face项目的一些特点和
  • 基于Python的搜索引擎的设计与实现 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    搜索引擎,Python,爬虫,自然语言处理,信息检索,索引,算法,数据库1.背景介绍在信息爆炸的时代，海量数据无处不在，高效地获取所需信息变得至关重要。搜索引擎作为信息获取的桥梁，扮演着不可或缺的角色。传统的搜索引擎往往依赖于庞大的服务器集群和复杂的算法，对资源消耗较大，且难以满足个性化搜索需求。基于Python的搜索引擎设计，则凭借Python语言的易学易用、丰富的第三方库和强大的社区支持，为开
  • 27岁大龄转码秋招惨败，朋友劝我转Java来得及吗？还是继续走前端或机器学习？ 程序员yt java机器学习开发语言
    今天给大家分享的是一位粉丝的提问，27岁大龄转码秋招惨败，朋友劝我转Java来得及吗？还是继续走前端或机器学习？接下来把粉丝的具体提问和我的回复分享给大家，希望也能给一些类似情况的小伙伴一些启发和帮助。同学提问：211建筑本科，22年毕业后gap一年转码去了英国读的QS100的it的水硕（24年12月份毕业），转码后对就业形势认知不足，时间全花在课业上，八股文和算法准备的不充足，秋招算是惨败。读研
  • 分布式理论与分布式算法 红衣女妖仙 springcloud分布式分布式定理分布式算法
      分布式定义、主要目标、优缺点、与集中式区别；分布式CAP定理、PACELC理论、BASE理论的核心观点、应用场景等；分布式算法如Paxos算法、Raft算法、Gossip算法、两阶段提交（2PC）、三阶段提交（3PC）、一致性哈希算法、Bully算法、Chord算法等算法的核心思想、角色、算法过程、特性、应用场景和变种等。——2025年2月3日甲辰年正月初六立春目录1分布式1.1分布式定义1.
  • 华为的云端训练算力与迭代效率 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
    华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，深度学习作为其核心驱动力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而，深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源，这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式，为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台，在
  • Sharding-JDBC 实现分库分表 一叶飘零_sweeeet java分布式mysqlSharding-JDBC分库分表javamysql
    一、引言随着互联网业务的快速发展，数据量不断增长，传统的单一数据库架构已经难以满足高并发、大数据量的存储和查询需求。分库分表技术成为了解决这些问题的重要手段。Sharding-JDBC作为一款优秀的数据库中间件，能够方便地实现分库分表，提高系统的性能和可扩展性。本文将详细介绍Sharding-JDBC实现分库分表的实战过程。二、Sharding-JDBC概述（一）Sharding-JDBC的定义和
  • 【深度学习】学习率调度策略 黑白交界 深度学习学习深度学习
    什么是学习率可以理解为模型在每一次迭代中的模型更新调整的幅度，“学习”新信息的速度。学习率定义了模型权重（参数）在梯度下降或其他优化算法中的更新步伐。较大的学习率意味着在每次参数更新时，模型会进行更大幅度的调整，而较小的学习率则意味着细致的、渐进的调整。适当的学习率可以帮助模型跳出局部最优解。当使用较大的学习率时，模型有可能跨越一些小的局部最优，从而找到全局最优解，但也有可能错过全局最优。因此，在
  • 继之前的线程循环加到窗口中运行 3213213333332132 javathreadJFrameJPanel
    之前写了有关java线程的循环执行和结束，因为想制作成exe文件，想把执行的效果加到窗口上，所以就结合了JFrame和JPanel写了这个程序，这里直接贴出代码，在窗口上运行的效果下面有附图。 package thread; import java.awt.Graphics; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util
  • linux 常用命令 BlueSkator linux命令
    1.grep 相信这个命令可以说是大家最常用的命令之一了。尤其是查询生产环境的日志，这个命令绝对是必不可少的。 但之前总是习惯于使用 （grep -n 关键字 文件名 ）查出关键字以及该关键字所在的行数，然后再用 （sed -n  '100,200p' 文件名），去查出该关键字之后的日志内容。 但其实还有更简便的办法，就是用（grep  -B n、-A n、-C n 关键
  • php heredoc原文档和nowdoc语法 dcj3sjt126com PHPheredocnowdoc
    <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Current To-Do List</title> </head> <body> <?
  • overflow的属性 周华华 JavaScript
    <!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/xhtml&q
  • 《我所了解的Java》——总体目录 g21121 java
            准备用一年左右时间写一个系列的文章《我所了解的Java》，目录及内容会不断完善及调整。         在编写相关内容时难免出现笔误、代码无法执行、名词理解错误等，请大家及时指出，我会第一时间更正。    &n
  • [简单]docx4j常用方法小结 53873039oycg docx
            本代码基于docx4j-3.2.0，在office word 2007上测试通过。代码如下:         import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import ja
  • Spring配置学习 云端月影 spring配置
    首先来看一个标准的Spring配置文件 applicationContext.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&q
  • Java新手入门的30个基本概念三 aijuans java新手java 入门
    17.Java中的每一个类都是从Object类扩展而来的。　　18.object类中的equal和toString方法。　　equal用于测试一个对象是否同另一个对象相等。　　toString返回一个代表该对象的字符串,几乎每一个类都会重载该方法,以便返回当前状态的正确表示.(toString 方法是一个很重要的方法)　　 19.通用编程:任何类类型的所有值都可以同object类性的变量来代替。　
  • 《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》小记 antonyup_2006 软件测试敏捷开发项目管理IBM活动
    我一直想写些总结,用于交流和备忘,然都没提笔,今以一篇参加活动的感受小记开个头,呵呵! 其实参加《2008 IBM Rational 软件开发高峰论坛会议》是9月4号,那天刚好调休.但接着项目颇为忙,所以今天在中秋佳节的假期里整理了下. 参加这次活动是一个朋友给的一个邀请书,才知道有这样的一个活动,虽然现在项目暂时没用到IBM的解决方案,但觉的参与这样一个活动可以拓宽下视野和相关知识.
  • PL/SQL的过程编程,异常,声明变量,PL/SQL块 百合不是茶 PL/SQL的过程编程异常PL/SQL块声明变量
    PL/SQL;    过程; 符号; 变量; PL/SQL块; 输出; 异常;     PL/SQL 是过程语言(Procedural Language)与结构化查询语言(SQL)结合而成的编程语言PL/SQL 是对 SQL 的扩展,sql的执行时每次都要写操作
  • Mockito(三)--完整功能介绍 bijian1013 持续集成mockito单元测试
            mockito官网：http://code.google.com/p/mockito/，打开documentation可以看到官方最新的文档资料。 一.使用mockito验证行为 //首先要import Mockito import static org.mockito.Mockito.*; //mo
  • 精通Oracle10编程SQL(8)使用复合数据类型 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *使用复合数据类型 */ --PL/SQL记录 --定义PL/SQL记录 --自定义PL/SQL记录 DECLARE TYPE emp_record_type IS RECORD( name emp.ename%TYPE, salary emp.sal%TYPE, dno emp.deptno%TYPE ); emp_
  • 【Linux常用命令一】grep命令 bit1129 Linux常用命令
    grep命令格式   grep [option] pattern [file-list]     grep命令用于在指定的文件(一个或者多个,file-list)中查找包含模式串(pattern)的行,[option]用于控制grep命令的查找方式。   pattern可以是普通字符串，也可以是正则表达式，当查找的字符串包含正则表达式字符或者特
  • mybatis3入门学习笔记 白糖_ sqlibatisqqjdbc配置管理
    MyBatis 的前身就是iBatis，是一个数据持久层(ORM)框架。  MyBatis 是支持普通 SQL 查询，存储过程和高级映射的优秀持久层框架。MyBatis对JDBC进行了一次很浅的封装。   以前也学过iBatis，因为MyBatis是iBatis的升级版本，最初以为改动应该不大，实际结果是MyBatis对配置文件进行了一些大的改动，使整个框架更加方便人性化。
  • Linux 命令神器：lsof 入门 ronin47 lsof
           lsof是系统管理/安全的尤伯工具。我大多数时候用它来从系统获得与网络连接相关的信息，但那只是这个强大而又鲜为人知的应用的第一步。将这个工具称之为lsof真实名副其实，因为它是指“列出打开文件（lists openfiles）”。而有一点要切记，在Unix中一切（包括网络套接口）都是文件。 有趣的是，lsof也是有着最多
  • java实现两个大数相加，可能存在溢出。 bylijinnan java实现
    import java.math.BigInteger; import java.util.regex.Matcher; import java.util.regex.Pattern; public class BigIntegerAddition { /** * 题目：java实现两个大数相加，可能存在溢出。 * 如123456789 + 987654321
  • Kettle学习资料分享，附大神用Kettle的一套流程完成对整个数据库迁移方法 Kai_Ge Kettle
    Kettle学习资料分享   Kettle 3.2 使用说明书 目录 概述..........................................................................................................................................7 1.Kettle 资源库管
  • [货币与金融]钢之炼金术士 comsci 金融
           自古以来,都有一些人在从事炼金术的工作.........但是很少有成功的        那么随着人类在理论物理和工程物理上面取得的一些突破性进展......        炼金术这个古老
  • Toast原来也可以多样化 dai_lm androidtoast
    Style 1： 默认 Toast def = Toast.makeText(this, "default", Toast.LENGTH_SHORT); def.show(); Style 2： 顶部显示 Toast top = Toast.makeText(this, "top", Toast.LENGTH_SHORT); t
  • java数据计算的几种解决方法3 datamachine javahadoopibatisr-languer
    4、iBatis     简单敏捷因此强大的数据计算层。和Hibernate不同，它鼓励写SQL，所以学习成本最低。同时它用最小的代价实现了计算脚本和JAVA代码的解耦，只用20%的代价就实现了hibernate 80%的功能,没实现的20%是计算脚本和数据库的解耦。     复杂计算环境是它的弱项，比如：分布式计算、复杂计算、非数据
  • 向网页中插入透明Flash的方法和技巧 dcj3sjt126com htmlWebFlash
    将 Flash 作品插入网页的时候，我们有时候会需要将它设为透明，有时候我们需要在Flash的背面插入一些漂亮的图片，搭配出漂亮的效果……下面我们介绍一些将Flash插入网页中的一些透明的设置技巧。 　　一、Swf透明、无坐标控制　　首先教大家最简单的插入Flash的代码，透明，无坐标控制： 　　注意wmode="transparent"是控制Flash是否透明
  • ios UICollectionView的使用 dcj3sjt126com
    UICollectionView的使用有两种方法，一种是继承UICollectionViewController，这个Controller会自带一个UICollectionView；另外一种是作为一个视图放在普通的UIViewController里面。 个人更喜欢第二种。下面采用第二种方式简单介绍一下UICollectionView的使用。 1.UIViewController实现委托，代码如
  • Eos平台java公共逻辑 蕃薯耀 Eos平台java公共逻辑Eos平台java公共逻辑
     Eos平台java公共逻辑 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月1日 17:20:4
  • SpringMVC4零配置--Web上下文配置【MvcConfig】 hanqunfeng springmvc4
    与SpringSecurity的配置类似，spring同样为我们提供了一个实现类WebMvcConfigurationSupport和一个注解@EnableWebMvc以帮助我们减少bean的声明。   applicationContext-MvcConfig.xml <!-- 启用注解，并定义组件查找规则 ，mvc层只负责扫描@Controller --> <
  • 解决ie和其他浏览器poi下载excel文件名乱码 jackyrong Excel
       使用poi,做传统的excel导出，然后想在浏览器中，让用户选择另存为，保存用户下载的xls文件，这个时候，可能的是在ie下出现乱码（ie,9,10,11),但在firefox,chrome下没乱码， 因此必须综合判断，编写一个工具类：      /** * * @Title: pro
  • 挥洒泪水的青春 lampcy 编程生活程序员
    2015年2月28日，我辞职了，离开了相处一年的触控，转过身--挥洒掉泪水，毅然来到了兄弟连，背负着许多的不解、质疑——”你一个零基础、脑子又不聪明的人，还敢跨行业，选择Unity3D？“，”真是不自量力••••••“，”真是初生牛犊不怕虎•••••“，••••••我只是淡淡一笑，拎着行李----坐上了通向挥洒泪水的青春之地——兄弟连！ 这就是我青春的分割线，不后悔，只会去用泪水浇灌——已经来到
  • 稳增长之中国股市两点意见-----严控做空，建立涨跌停版停牌重组机制 nannan408
       对于股市，我们国家的监管还是有点拼的，但始终拼不过飞流直下的恐慌，为什么呢？    笔者首先支持股市的监管。对于股市越管越荡的现象，笔者认为首先是做空力量超过了股市自身的升力，并且对于跌停停牌重组的快速反应还没建立好，上市公司对于股价下跌没有很好的利好支撑。    我们来看美国和香港是怎么应对股灾的。美国是靠禁止重要股票做空，在
  • 动态设置iframe高度(iframe高度自适应) Rainbow702 JavaScriptiframecontentDocument高度自适应局部刷新
    如果需要对画面中的部分区域作局部刷新，大家可能都会想到使用ajax。 但有些情况下，须使用在页面中嵌入一个iframe来作局部刷新。 对于使用iframe的情况，发现有一个问题，就是iframe中的页面的高度可能会很高，但是外面页面并不会被iframe内部页面给撑开，如下面的结构： <div id="content"> <div id=&quo
  • 用Rapael做图表 tntxia rap
    function drawReport(paper,attr,data){          var width = attr.width;     var height = attr.height;          var max = 0;   &nbs
  • HTML5 bootstrap2网页兼容（支持IE10以下） xiaoluode html5bootstrap
    <!DOCTYPE html> <html> <head lang="zh-CN"> <meta charset="UTF-8"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible" content="IE=edge">
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他