- React Query 优化数据获取与缓存策略
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3vim编辑器linux算法机器学习
引言随着前端应用规模与复杂度的不断提升,如何高效地获取、缓存以及同步服务端数据,成为提升用户体验和系统性能的关键课题。ReactQuery(现更名为TanStackQuery)凭借其轻量、灵活、可扩展的设计,已成为React社区管理服务端状态的事实标准库。本文将深入探讨ReactQuery在数据获取与缓存策略上的原理与实践,结合HTTP缓存理论、分布式系统一致性以及响应式编程等多学科知识,呈现一套
- Vert.x逆袭指南:像外卖小哥一样高效的异步编程哲学 —— 每秒处理百万消息的轻量级响应式引擎
zhysunny
Java类库java后端
目录一、核心装备:Vert.x工具箱全景1.1灵魂组件:EventLoop(永不堵车的快递站)二、基础订单处理:Future与Promise模式2.1基础异步操作流程2.2并行订单冲刺三、全栈式快餐车:Vert.xWeb实战3.1打造高并发HTTP服务器3.2异步数据库连接池四、连锁加盟模式:Vert.x集群4.1构建分布式披萨联盟五、响应式编程的味觉革命:四大核心优势5.1性能对比实验(单节点)
- python分布式爬虫打造搜索引擎--------scrapy实现
weixin_30515513
爬虫python开发工具
http://www.cnblogs.com/jinxiao-pu/p/6706319.html最近在网上学习一门关于scrapy爬虫的课程,觉得还不错,以下是目录还在更新中,我觉得有必要好好的做下笔记,研究研究。第1章课程介绍1-1python分布式爬虫打造搜索引擎简介07:23第2章windows下搭建开发环境2-1pycharm的安装和简单使用10:272-2mysql和navicat的安装
- Java大厂面试实录:从电商场景到AIGC的深度技术拷问
remCoding
Java场景面试宝典Java面试SpringBootKafkaAI大厂面试微服务
第一轮提问:电商场景与微服务基础面试官:小曾,请描述一个典型的电商秒杀场景,你会如何设计系统架构?涉及哪些关键技术?小曾:秒杀嘛,主要是高并发,我一般会用SpringBoot搭后端,数据库用Redis做缓存,消息队列用Kafka异步处理订单。具体技术细节……呃,好像没细想。面试官(微笑):“不错,Redis和Kafka选得对。那如果用户请求量超10万/QPS,你会如何扩容?SpringCloud的
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的深度拷问
remCoding
Java场景面试宝典Java面试SpringBootJakartaEEAI微服务KafkaSpringCloudAI面试
第一轮提问:电商场景下的高并发架构面试官:小曾,我们公司电商业务面临“双十一”秒杀场景,需要支持百万级并发,你会如何设计系统架构?请结合SpringCloud和消息队列谈谈方案。小曾:(搓手)额……我会用SpringCloudAlibaba,搞个Nacos做服务注册,网关用Zuul,然后订单服务用SpringBoot+Redis缓存,秒杀请求走消息队列,比如Kafka吧,异步处理,降低峰值压力……
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的层层递进
remCoding
Java场景面试宝典JavaSpringBootSpringCloudAIKafkaRedisMicroservices
场景:互联网大厂Java后端面试面试官(严肃):请简单介绍下你参与过的项目,主要使用哪些技术栈?小曾(自信):我参与过电商平台的订单系统,用了SpringBoot+SpringCloudAlibaba,数据库是MySQL+Redis缓存,消息队列用Kafka处理异步任务。面试官(点头):不错,能具体说说订单系统如何应对高并发场景的吗?小曾:我们用了HikariCP优化数据库连接池,Redis集群做
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术挑战
remCoding
Java场景面试宝典JavaSpringBootSpringCloudAIKafkaRedisDocker
场景:互联网大厂Java后端开发面试面试官(严肃):小曾,请简单介绍下你过往的项目经验,特别是你在微服务架构中解决过哪些技术难题?小曾(自信):我之前参与过电商平台的订单系统重构,将单体应用拆分为SpringCloud微服务架构。我们使用了SpringCloudGateway做网关路由,服务间通过Kafka异步通信,并引入Redis缓存热点数据。面试官:很好,能具体说说你们如何解决订单超卖问题的吗
- 告别内存焦虑!用Dask打开Python大数据并行计算的“任意门“
小张在编程
python大数据开发语言
引言当你在Jupyter里用Pandas读取20GB的CSV文件,看到内存占用率从10%飙升到90%,最后弹出"MemoryError"时;当你想对亿级数据做分组聚合,却发现单线程计算要等上半小时——这些场景是不是像极了用小推车搬运万吨货物?Python生态中,Dask库就像一台"并行计算推土机",能把大数据拆分成小块并行处理,让你的普通电脑也能拥有分布式计算的能力。本文将从原理到实战,带你掌握这
- 网络爬虫-07
YEGE学AI算法
Python-网络爬虫
网络爬虫-07)**Spider06回顾****scrapy框架****完成scrapy项目完整流程****我们必须记住****爬虫项目启动方式****数据持久化存储****Spider07笔记****分布式爬虫****scrapy_redis详解****腾讯招聘分布式改写****机器视觉与tesseract****补充-滑块缺口验证码案例****豆瓣网登录****Fiddler抓包工具****移
- 【Python爬虫(26)】Python爬虫进阶:数据清洗与预处理的魔法秘籍
奔跑吧邓邓子
Python爬虫python爬虫开发语言数据清洗预处理
【Python爬虫】专栏简介:本专栏是Python爬虫领域的集大成之作,共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起,深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑,覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取,还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者,都能从中汲取知识,助力掌握爬虫核心技能,开拓技术视野。目录一、数据清洗的重要性二、数据清洗的常见任务2.1去除噪声数据2.2
- Proto文件从入门到精通——现代分布式系统通信的基石(含实战案例)
筏.k
gRPCc++rpc服务器
gRPC核心技术详解:Proto文件从入门到精通——现代分布式系统通信的基石(含实战案例)更新时间:2025年7月18日️标签:gRPC|ProtocolBuffers|Proto文件|微服务|分布式系统|RPC通信|接口定义文章目录前言一、基础概念:Proto文件究竟是什么?1.什么是Proto文件?2.传统通信vsProto通信二、语法详解:Proto文件的构成要素1.基本语法结构2.数据类型
- 【橘子分布式】Thrift RPC(编程篇)
当年明日
分布式分布式rpc网络协议
一、简介之前我们研究了一下thrift的一些知识,我们知道他是一个rpc框架,他作为rpc自然是提供了客户端到服务端的访问以及两端数据传输的消息序列化,消息的协议解析和传输,所以我们今天就来了解一下他是如何实现这些功能,并且如何在实际代码中使用。我们需要搭建环境。1.安装Thrift作用:把IDL语言描述的接口内容,生成对应编程语言的代码,简化开发。我们已经介绍了在mac如何使用brew安装了。2
- 分布式弹性故障处理框架——Polly(1)
1前言之服务雪崩在我们实施微服务之后,服务间的调用变得异常频繁,多个服务之前可能存在互相依赖的关系,当某个服务出现故障或者是因为服务间的网络出现故障,导致服务调用的失败,进而影响到某个业务服务处理失败,服务依赖的故障可能导致级联崩溃,如一个微服务不可用拖垮整个系统。【服务雪崩】服务雪崩通常遵循“从局部故障到全局崩溃”的递进路径,可拆解为以下步骤:初始故障某个基础服务(如数据库、缓存、第三方API)
- 插板式系统的“生命线“:EtherCAT分布式供电该如何实现?
ZLG 致远电子
iot
在ZIO系列插板式模组系统中,EtherCAT分布式供电如同设备的血液循环网络,其供电稳定性直接决定系统可靠性。本文将从电流计算到电源扩展,为您讲解EtherCAT分布式供电该如何实现。ZIO系列插板式模组的电源介绍ZIO系列插板式I/O模块是ZLG开发的可灵活设计的远程I/O扩展模块。该系列产品由耦合器、数字I/O、电机驱动、模拟量、电源等功能模块组成。ZIO系列可以通过定制化的底板集成各类接口
- GPU网络运维
一行代码通万物
网络运维GPU
一、GPU网络架构与核心技术GPU集群网络需适配分布式训练中“多节点数据同步”(如all-reduce、broadcast)的高频、大流量需求,主流技术方案及特点如下:网络技术核心优势适用场景运维重点InfiniBand低延迟(~1us)、高带宽(400Gb/s)、原生RDMA支持超大规模集群(≥1000节点)、千亿参数模型训练子网管理、固件兼容性、链路健康RoCE(RDMAoverConverg
- 达梦分布式集群DPC_DPC线程深度解析_yxy
yxy___
达梦分布式集群分布式线程DPC
达梦分布式集群DPC_DPC线程深度解析1.DPC专用线程体系1.1DPC线程池分类1.1.1底层公共线程池1.1.2上层专用线程池1.2线程管理模式1.2.1生产者-消费者模式1.2.2领导者跟随者模式2.DPC线程相关视图2.1THREADS2.2DPC_STASK_THRD2.3关键列解释3.DPC线程管理监控3.1sql卡顿,找出关键线程分析3.2完整sql执行示例1.DPC专用线程体系文
- Redis面试精讲 Day 3:Redis持久化机制详解
在未来等你
Redis面试专栏Redis面试题持久化RDBAOF数据库缓存
【Redis面试精讲Day3】Redis持久化机制详解文章标签Redis,面试题,持久化,RDB,AOF,数据库,缓存,后端开发,分布式系统文章简述本文是"Redis面试精讲"系列第3天内容,深入解析Redis持久化机制这一面试高频考点。文章从基础概念出发,详细剖析RDB和AOF两种持久化方式的实现原理、触发机制和优缺点对比,提供多语言客户端操作示例和性能测试数据。针对"如何选择持久化策略"、"A
- Hadoop与云原生集成:弹性扩缩容与OSS存储分离架构深度解析
Hadoop与云原生集成的必要性Hadoop在大数据领域的基石地位作为大数据处理领域的奠基性技术,Hadoop自2006年诞生以来已形成包含HDFS、YARN、MapReduce三大核心组件的完整生态体系。根据CSDN技术社区的分析报告,全球超过75%的《财富》500强企业仍在使用Hadoop处理EB级数据,其分布式文件系统HDFS通过数据分片(默认128MB块大小)和三副本存储机制,成功解决了P
- 分布式系统中优化ELK日志采集性能
Alex艾力的IT数字空间
elk微服务中间件架构ux安全性测试可用性测试
架构设计、组件调优、资源分配等多维度入手一、架构优化:分布式与解耦设计分层采集与缓冲Filebeat轻量级采集:在每台服务器部署Filebeat替代Logstash作为日志收集器,降低资源占用(CPU/内存减少70%以上)。引入缓冲队列:通过Redis或Kafka作为日志缓冲池,缓解Logstash或Elasticsearch的突发流量压力,避免数据丢失(如Logstash异常时Redis暂存数据
- kafka--基础知识点--0
Chasing__Dreams
kafkakafka分布式
kafka架构https://cloud.tencent.com/developer/article/230789219张图生产者架构消息的磁盘存储文件结构https://cloud.tencent.com/developer/article/230789219张图produce消息分区策略kafka–基础知识点–5–生产者分区策略ISR、OSR、AR是什么?ISR:ISR,全称in-syncre
- Kafka 时间轮深度解析:如何O(1)处理定时任务
lifallen
KafkaJavakafkalinq分布式java数据库数据结构apache
TimingWheel(时间轮)TimingWheel是一种高效的、用于实现大量定时任务调度的算法结构。相比于传统的基于优先队列(PriorityQueue)的定时器(其添加/删除操作的时间复杂度为O(logn)),时间轮可以实现近乎O(1)的添加和删除操作,这在需要管理成千上万个定时任务的场景下(例如Kafka中的请求超时、延迟操作等)具有巨大的性能优势。可以把一个TimingWheel想象成一
- Agent架构解析及分布式Agent协作方案
来源:AI大模型应用实践AIAgent(智能体)系统发展迅猛,且关注点已经不再局限在Agent的规划推理等基本能力,智能体系统在扩展性、互操作、安全性等工程化方面的挑战也越来越引起重视,比如最近的MCP和A2A。上一篇我们介绍了A2A,今天接着再聊聊分布式Agent系统的话题。Agent模式架构解析Agent有效减少人类工作总量,人与AI协作才是最终形态。人类与AI交互可大致分为三种模式。Embe
- 深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略
在当今人工智能快速发展的时代,大型语言模型(LLM)的推理和部署面临着诸多挑战,尤其是当模型规模日益庞大时,如何高效地利用硬件资源成为关键问题。vLLM作为一种强大的工具,为分布式推理和部署提供了多种策略,本文将详细探讨其相关技术和应用场景,希望能对您提供有价值的参考。分布式推理策略的选择在开始分布式推理和部署之前,明确何时采用分布式推理以及可选的策略至关重要。1.单GPU推理:如果模型能够在单个
- RabbitMQ深度解析:从核心概念到实战应用
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rabbitmqruby分布式
RabbitMQ深度解析:从核心概念到实战应用引言:现代分布式系统的通信枢纽在当今复杂的分布式系统架构中,消息队列已成为不可或缺的基础组件。作为最受欢迎的开源消息代理之一,RabbitMQ以其可靠性、灵活性和跨平台能力赢得了广泛青睐。本文将全面剖析RabbitMQ的核心机制、工作模式及高级特性,帮助开发者掌握这一强大的异步通信工具。一、RabbitMQ核心概念解析1.1基本架构模型RabbitMQ
- Kafka深度解析:架构、原理与应用实践
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kafka架构linq
Kafka深度解析:架构、原理与应用实践引言在现代分布式系统架构中,消息队列作为系统解耦、异步通信的核心组件发挥着至关重要的作用。而在众多消息队列解决方案中,ApacheKafka凭借其卓越的性能、高吞吐量和可靠性,已成为企业级数据管道的首选技术。本文将深入剖析Kafka的核心架构、工作原理以及实践应用,帮助开发者全面掌握这一强大的分布式消息系统。一、Kafka概述与核心概念1.1Kafka的诞生
- 深入理解红锁
未来并未来
redis数据库缓存
在构建高并发、高可用的分布式系统时,我们常常会遇到这样一个核心挑战:如何确保多个服务实例能够安全、有序地访问共享资源,避免竞态条件(RaceCondition)和数据不一致?传统单机环境下的锁机制(如Java的synchronized或ReentrantLock)在分布式场景下显得力不从心。于是,分布式锁应运而生,而基于Redis的分布式锁因其高性能和简单性而被广泛应用。然而,单节点Redis锁在
- Redis分布式锁深度剖析:从原理到高可用实践
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redis分布式wpf
Redis分布式锁深度剖析:从原理到高可用实践引言:分布式环境下的锁之殇在分布式系统中,共享资源互斥访问是保证数据一致性的核心挑战。传统单机锁(如synchronized)在跨进程场景下完全失效,这就是分布式锁的用武之地。Redis凭借其高性能、原子操作等特性,成为实现分布式锁的主流方案。本文将深入解析Redis分布式锁的实现原理、典型问题及工业级解决方案。一、分布式锁的本质要求1.1必须满足的核
- JAVA中分布式环境中如何实现单点登录与session共享
在远方的你等我
在单服务器web应用中,登录用户信息只需存在该服务的session中,这是我们几年前最长见的办法。而在当今分布式系统的流行中,微服务已成为主流,用户登录由某一个单点服务完成并存储session后,在高并发量的请求(需要验证登录信息)到达服务端的时候通过负载均衡的方式分发到集群中的某个服务器,这样就有可能导致同一个用户的多次请求被分发到集群的不同服务器上,就会出现取不到session数据的情况,于是
- Java大厂面试实录:谢飞机的电商场景技术问答(Spring Cloud、MyBatis、Redis、Kafka、AI等)
Java大厂面试实录:谢飞机的电商场景技术问答(SpringCloud、MyBatis、Redis、Kafka、AI等)本文模拟知名互联网大厂Java后端岗位面试流程,以电商业务为主线,由严肃面试官与“水货”程序员谢飞机展开有趣的对话,涵盖SpringCloud、MyBatis、Redis、Kafka、SpringSecurity、AI等热门技术栈,并附详细解析,助力求职者备战大厂面试。故事设定谢
- 分布式学习笔记_04_复制模型
NzuCRAS
分布式学习笔记架构后端
常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中,数据通常需要被分布在多台机器上,主要为了达到:拓展性:数据量因读写负载巨大,一台机器无法承载,数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡,达到灵活的横向拓展高容错&高可用:在分布式系统中单机故障是常态,在单机故障的情况下希望整体系统仍然能够正常工作,这时候就需要数据在多台机器上做冗余,在遇到单机故障时能够让其他机器接管统一的用户体验:如果系统客户端分布
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
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- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比