- 常见的深度学习模型总结
编码时空的诗意行者
深度学习人工智能
1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间:2006年左右,随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加,深度学习开始兴起。发明动机:解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性,如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点:由多个隐藏层组成的神经网络,每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景:分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
- 基于联邦学习的政务大数据平台应用研究
宋罗世家技术屋
计算机软件及理论发展专栏政务大数据
摘要当前数字政府建设已进入深水区,政务大数据平台作为数据底座支撑各类政务信息化应用,其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注。联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法,基于联邦学习的政务一体化大数据平台应用具有较高的研究价值。首先,介绍政务大数据平台及联邦学习应用现状;然后,分析政务大数据平台面临的隐私数据的采集、分类分级、共享三大管理挑战;接着,阐述基于联邦学习的推荐算法和隐私集合求交技术的解决
- 销售易、极兔、珍客CRM:产品功能特色与企业适用性分析
程序员机器学习人工智能
销售易CRM产品功能移动化与社交化:销售易CRM支持iOS、Android等主流操作系统,销售人员可以随时随地访问客户信息、更新销售进度、创建任务等。同时,它还具备社交化功能,能够整合企业内部的社交网络,促进员工之间的协作与沟通。AI与大数据驱动:销售易CRM融合了人工智能和大数据技术,通过智能数据分析,帮助企业洞察客户行为和需求,预测销售趋势。例如,AI可以对客户数据进行深度挖掘,识别出高价值客
- 政务数据标识技术研究进展及下一代政务数据标识体系
宋罗世家技术屋
计算机软件及理论发展专栏政务
摘要政务数据标识是建设全国一体化政务大数据体系的一项基础性工作。对数据标识技术的研究进展进行了总结,比较了不同数据标识技术编码规则的异同,并进一步总结了政务数据标识及应用进展。结合政务数据所具有的权责明确、安全性要求高、兼容性需求强等特点,提出了下一代政务数据标识体系Gcode。Gcode由外部码、内部码和安全码3个部分组成。其中,外部码兼容了统一社会信息用代码,内部码建立了“机构部门-系统-数据
- 浅谈Java中Excel导入导出的技术详解
foolhuman
javaexcel
引言在Java开发中,Excel文件的导入导出是一个常见的需求。无论是数据批量处理、报表生成还是数据迁移,Excel都是一个不可或缺的工具。然而,Excel导入导出过程中涉及到的技术细节和潜在问题常常让开发者感到头疼。本文将从技术难点出发,结合代码示例,详细介绍如何在Java中高效地实现Excel的导入导出功能。技术难点分析在Excel导入导出过程中,以下几个技术难点需要特别关注:大数据量处理当处
- 大数据SQL调优专题——引入
黄雪超
技术基础大数据
从巴别塔开始我们先从一个神话故事开始本专栏的内容:在人类的早期,世界上的所有人说着同一种语言,彼此之间沟通毫无障碍。这种统一的语言让人们心生野心,他们决定联合起来建造一座高耸入云的塔,这座塔就是巴别塔。人们希望通过这座塔能够直达天堂,以此展示他们的力量和智慧。然而,他们的行为引起了上帝的关注。上帝看到人类如此团结,担心他们一旦成功建造巴别塔,将会变得无比强大,甚至可能威胁到神的权威。于是,上帝决定
- Hive数据库及表操作
亦576
hive数据库hadoop
数仓原理以及Hive入门:数仓原理:数仓(DataWarehouse)是用于支持企业决策的数据存储和分析系统。数仓原理包括以下几个方面:1.数据抽取(Extraction):从各个业务系统中抽取数据,并进行清洗和转换,以适应数仓的数据模型。2.数据存储(Storage):将清洗和转换后的数据存储到数仓中,通常使用关系型数据库或大数据存储技术来存储大量的数据。3.数据整合(Integration):
- 开源mes系统_如何快速构建基于MES的开源云平台
weixin_39926613
开源mes系统
导读本文为2019工业互联网平台活动盘点文章,同时也欢迎广大工业互联网平台企业参与本次盘点。具体参与方式可加编辑微信号(13517202453)详细咨询。随着智能制造转型战略的持续推进,MES作为承载智能化生产制造过程的核心系统正在受到越来越多企业的关注。与此同时,工业互联网、大数据、云计算等技术的飞速发展和日渐成熟,正在不断赋予MES更多新功能。由此推动MES朝着智能化、平台化、云化的方向发展。
- 新型大数据架构之湖仓一体(Lakehouse)架构特性说明——Lakehouse 架构(一)
m0_74825238
面试学习路线阿里巴巴大数据架构
文章目录为什么需要新的数据架构?湖仓一体(Lakehouse)——新的大数据架构模式同时具备数仓与数据湖的优点湖仓一体架构存储层计算层湖仓一体特性单一存储拥有数据仓库的查询性能存算分离开放式架构支持各种数据源类型支持各种使用方式架构简单数据共享schema过滤和推演时间回溯为什么需要新的数据架构?数据仓库和数据湖一直是实现数据平台最流行的架构,然而,过去几年,社区一直在努力利用不同的数据架构方法来
- flink实时集成利器 - apache seatunnel - 核心架构详解
24k小善
flinkapache架构
SeaTunnel(原名Waterdrop)是一个分布式、高性能、易扩展的数据集成平台,专注于大数据领域的数据同步、数据迁移和数据转换。它支持多种数据源和数据目标,并可以与ApacheFlink、Spark等计算引擎集成。以下是SeaTunnel的核心架构详解:SeaTunnel核心架构SeaTunnel的架构设计分为以下几个核心模块:1.数据源(Source)功能:负责从外部系统读取数据。支持的
- Mall4j商城实战 - 部署 elasticsearch、kibana 数据搜索
yueerba126
Mall4j商城实战elasticsearchjenkins大数据
ElasticsearchElasticsearch概览分布式搜索和分析引擎。实时处理大数据。支持复杂查询。核心组件索引(Index)存储相似文档集合的容器。文档(Document)数据存储的基本单元,JSON格式。倒排索引(InvertedIndex)实现快速全文搜索的数据结构。节点(Node)单个Elasticsearch实例,集群的一部分。️基础操作创建、删除索引。查看索引结构(Mappin
- 毕设项目 基于大数据的b站数据分析
nange12330a
毕业设计毕设大数据
文章目录0数据分析目标1B站整体视频数据分析1.1数据预处理1.2数据可视化1.3分析结果2单一视频分析2.1数据预处理2.2数据清洗2.3数据可视化3文本挖掘(NLP)3.1情感分析0数据分析目标今天向大家介绍如何使用大数据技术,对B站的视频数据进行分析,得到可视化结果。项目运行效果:毕业设计基于大数据的b站数据分析项目分享:见文末!1B站整体视频数据分析分析方向:首先从总体情况进行分析,之后分
- 毕业设计 python大数据旅游数据分析可视化系统(源码分享)
Mr.D学长
毕业设计python毕设
文章目录0前言1课题背景2数据处理3数据可视化工具3.1django框架介绍3.2ECharts4Django使用echarts进行可视化展示(mysql数据库)4.1修改setting.py连接mysql数据库4.2导入数据4.3使用echarts可视化展示5实现效果5.1前端展示5.2后端展示6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到
- 关于kafka中的timestamp与offset的对应关系
jediael_lu
X.1大数据
关于kafka中的timestamp与offset的对应关系@(KAFKA)[storm,kafka,大数据]关于kafka中的timestamp与offset的对应关系获取单个分区的情况同时从所有分区获取消息的情况结论如何指定时间出现UpdateOffsetException时的处理方法相关源码略读1入口2处理逻辑1建立offset与timestamp的对应关系并保存到数据中2找到最近的最后一个
- Qt 容器类整理与使用
telllong
C++基础实战桌面应用程序开发qt开发语言C++
Qt提供了哪些容器类Qt提供了丰富的容器类,这些容器类主要用于存储和管理数据,按照其内部组织结构和功能特性,大致可分为顺序容器和关联容器两大类:顺序容器:QList-动态数组,支持快速的头部和尾部插入删除操作,以及通过索引访问元素。QVector-类似于QList,但内部实现保证了元素在内存中连续存储,对于大数据量并且频繁随机访问时,可能有更好的性能表现。QLinkedList-双向链表,支持高效
- 毕设 python大数据旅游数据分析可视化系统(源码分享)
nange12330a
毕业设计毕设大数据
文章目录0前言1课题背景2数据处理3数据可视化工具3.1django框架介绍3.2ECharts4Django使用echarts进行可视化展示(mysql数据库)4.1修改setting.py连接mysql数据库4.2导入数据4.3使用echarts可视化展示5实现效果5.1前端展示5.2后端展示6最后0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到
- 用Kibana实现Elasticsearch索引的增删改查:实战指南
C_V_Better
eselasticsearches搜索引擎
在大数据时代,Elasticsearch(简称ES)和Kibana作为强大的数据搜索与可视化工具,受到了众多开发者的青睐。Kibana提供了一个直观的界面,可以方便地对Elasticsearch中的数据进行操作。本文将详细介绍如何使用Kibana对ES索引进行增删改查操作,帮助您快速上手并掌握这两个工具。一、Kibana与Elasticsearch简介(一)ElasticsearchElastic
- DS缩写乱争:当小海豚撞上AI顶流,技术圈也逃不过“撞名”修罗场
数据库
DS缩写风云:从“小海豚”到“深度求索”的魔幻现实曾几何时,技术圈提到DS,人们脑海中浮现的是一只灵动的“小海豚”——ApacheDolphinScheduler(简称DS)。这个2019年诞生的分布式任务调度系统,凭借可视化DAG界面、多租户支持和对Hadoop/Spark生态的深度集成,一度是大数据工程师的“梦中情工”。然而,命运的齿轮在2025年初突然加速转动:杭州AI公司DeepSeek(
- SQL 调优最佳实践笔记
modelsetget
mysqlsql笔记数据库
定义与重要性SQL调优:提高SQL性能,减少查询时间和资源消耗。目标:减少查询时间和扫描的数据行数。基本原则减少扫描行数:只扫描所需数据。使用合适索引:确保WHERE条件命中最优索引。合适的Join类型:根据表的大小和关联性选择。选择合适的数据库:根据业务类型选择OLTP或OLAP。DQL最佳实践(SELECT)避免多表JOIN,尤其是大数据量情况下。避免全表扫描,使用索引优化查询。索引使用全表扫
- 虚实融合交互技术助力银行互联网金融渠道创新
米朵儿技术屋
VIP专栏金融
近年来,随着移动互联网、大数据和人工智能等技术的发展,银行互联网金融呈现出渠道多样化的特点,以智能手机为主的线上渠道成为当前主流的触达用户的方式。在此背景下,银行纷纷探索布局金融业务虚实融合场景,通过虚实融合交互技术的趣味性及沉浸感来吸引更多用户,进一步扩展互联网金融渠道,提升客户体验及服务质量,提高渠道转化率。一、银行互联网金融布局虚实融合交互技术的背景1.银行互联网金融面临内外双重瓶颈当前,银
- 深入理解Hadoop 1.0.0源码架构及组件实现
隔壁王医生
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Hadoop1.0.0作为大数据处理的开源框架,在业界有广泛应用。该版本包含核心分布式文件系统HDFS、MapReduce计算模型、Common工具库等关键组件。通过分析源码,可深入理解这些组件的设计和实现细节,包括数据复制、任务调度、容错机制以及系统配置管理。本课程旨在指导学生和开发者深入学习Hadoop的核心原理和实践应用,为其在大数据领域的进一步研究和开
- 如何在Java中实现高效的分布式计算框架:从Hadoop到Spark
省赚客app开发者
javahadoopspark
如何在Java中实现高效的分布式计算框架:从Hadoop到Spark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!今天我们来探讨如何在Java中实现高效的分布式计算框架,重点介绍Hadoop和Spark这两个在大数据处理领域中广泛使用的技术。一、Hadoop:基础分布式计算框架Hadoop是一个开源的分布式计算框架,最早由Apache开发,旨在处理海量数据。它的核心
- Python语言的数据可视化
韦梓葶
包罗万象golang开发语言后端
Python语言的数据可视化:让数据说话引言在当前信息时代,数据的增长速度呈几何级数上升。随着大数据和人工智能的发展,如何有效地分析、理解和表达数据成了一个重要课题。而数据可视化正是将复杂的数据转化为易于理解的视觉图形的一种有效方法,让数据不仅能“说话”,而且能“引导”我们的思考和决策。Python,作为一种强大的编程语言,以其丰富的库和工具,成为数据可视化的理想选择。数据可视化的重要性数据可视化
- 分布式架构设计全解:以银行系统为例
聚合收藏
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:分布式架构设计对于银行处理实时交易和数据分析至关重要,本文深入分析了Hadoop、F5、Dubbo和SpringCloud等技术在银行项目中的实际应用。Hadoop用于构建大数据仓库并支持数据分析,F5优化网络流量并确保高可用性,Dubbo和SpringCloud实现服务间的通信和微服务架构。通过这些技术的集成,银行可以建立高效且弹性的IT基础设施,满足快速变
- Codis和Redis-cluster对比
BA KI
codis运维redis
本文结合网上内容,和自己的搭建测试写成,部分内容转载自https://www.cnblogs.com/enochzzg/p/11294773.htmlRedis概述在我们日常的JavaWeb开发中,无不都是使用数据库来进行数据的存储,由于一般的系统任务中通常不会存在高并发的情况,所以这样看起来并没有什么问题,可是一旦涉及大数据量的需求,比如一些商品抢购的情景,或者是主页访问量瞬间较大的时候,单一使
- 数据库优化与分库分表策略:提升高并发应用的性能
桂月二二
数据库网络服务器
引言随着互联网应用的规模不断扩大,后端服务的用户量和数据量也随之激增。传统的单库单表架构往往面临着性能瓶颈,尤其在高并发、大数据量的场景下,数据库容易出现响应缓慢、查询效率低下、写入压力过大等问题。为了应对这些挑战,分库分表策略成为了后端开发中重要的优化手段之一。本文将深入探讨数据库优化的常见策略,重点讲解分库分表的技术实现和最佳实践,帮助后端开发者在高并发的环境中提升系统性能、实现高效的数据存储
- 大数据开发语言Scala入门
编程小郭
scala开发语言
大数据开发语言Scala的详解一、引言在大数据和云计算时代,数据的处理和分析变得尤为重要。为了有效地处理和分析这些数据,需要一种强大的编程语言。Scala作为一种多范式的编程语言,结合了面向对象编程和函数式编程的优点,为大数据开发提供了强大的支持。本文将详细介绍Scala及其优缺点、应用场景等。二、Scala概述Scala是由MartinOdersky教授于2003年开发的编程语言,旨在集成面向对
- ✅毕业设计:python商品推荐系统+协同过滤推荐算法+网络爬虫 2种推荐算法 计算机毕业设计 大数据(附源码)✅
vx_biyesheji0004
biyesheji0001biyesheji0005biyesheji0004课程设计python推荐算法大数据毕业设计爬虫商品推荐系统
博主介绍:✌全网粉丝10W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战6年之久,选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌>想要获取完整文章或者源码,或者代做,拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页,了解更多项目!感兴趣的可以先收藏起来,点赞、关注不迷路,大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助同学们顺利毕业。1、毕业设计:2025年
- 第四届电子信息工程、大数据与计算机技术国际学术会议( EIBDCT 2025)
程序员奇奇
电子信息工程大数据计算机技术国际学术会议
在线投稿:学术会议-学术交流征稿-学术会议在线-艾思科蓝1、电子信息工程(电路与系统、智能仪表、模式识别与智能系统、通信和信息系统、信号和信息处理、并行与分布式计算、电子与通信工程、电力电子与电力驱动、光电信息工程、物理电子学、电子系统、半导体器件、微处理器、光子技术、电磁场与微波、信息处理、测量和测试技术与仪器等)2、大数据(大数据开放平台、大数据搜索的算法和系统、分布式和点对点搜索、基于大数据
- AI4Science之分子材料成像调研洞察
人工智能
分子成像在材料科学中具有重要的意义。以位形空间成像为例,通过观察材料内部分子的分布和相互作用,可以辅助科研人员揭示材料微观结构和组成,研究材料的表界面性质,探索材料的动态变化和相变过程,评估功能材料的性能,指导新材料的设计和优化。分子成像技术与大数据和AI的结合可以更深入地理解材料的本质特性,为解决能源、环境等领域的关键问题提供新的思路和解决方案。相比传统的深度学习任务,分子材料成像任务庞大繁杂,
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓