- WordPress建站给外贸人带来的负担
小机出海
建站常谈服务器sslhttps
WordPress是全球最大的开源建站平台,有着丰富的主题与插件,尽管功能非常强大,但也给想要建站的外贸人带来了一些负担。一、技术门槛与学习成本1、由于WordPress发展了几十年,里面的功能应有尽有,但往往这些复杂的功能导致建站新手对它的学习成本变得很高,需要理解各个模块与功能点,增加了上手的复杂度。2、WordPress的建站服务商他不会告诉你,你可能需要知道一些代码知识(HTML、CSS、
- 【二分算法】-- 三种二分模板总结
雨雨雨雨点子
算法算法java开发语言leetcode
文章目录1.特点2.学习中的侧重点2.1算法原理2.2模板2.2.1朴素二分模板(easy-->有局限)2.2.2查找左边界的二分模板2.2.3查找右边界的二分模板1.特点二分算法是最恶心,细节最多,最容易写出死循环的算法====但是,一旦掌握了之后,二分算法就是最简单的算法。其实并不是一定要二分,三分,四分也都可以,但是根据概率学中的求期望数学中可知,二分是效率最高的。如果是三分的话,我们就像是
- 深入学习Nginx:从入门到实践
小码快撩
nginx学习运维
引言Nginx,全名“EngineX”,是一款高性能的HTTP和反向代理服务器,由俄罗斯程序员IgorSysoev开发。以其轻量级、高并发处理能力和稳定性而闻名于世,广泛应用于负载均衡、动静内容分离、API网关、缓存服务以及静态文件服务等多个场景。本文旨在为读者提供一份详尽的Nginx技术学习指南,助您快速掌握并应用这一强大工具。。一、事件驱动模型在Nginx中,事件驱动模型是其高效处理并发连接的
- 【30天玩转python】项目实战:从零开始开发一个Python项目
爱技术的小伙子
30天玩转pythonlinux运维服务器
项目实战:从零开始开发一个Python项目在学习Python的过程中,开发一个完整的项目是非常重要的实战练习。它不仅能够帮助你巩固所学的知识,还能提高实际编程能力。本文将带领你从零开始开发一个Python项目,介绍从项目规划、环境搭建、代码实现到项目发布的完整过程。我们将以一个简单的“任务管理系统”为例,逐步讲解如何构建、测试和优化这个项目。1.项目规划1.1项目简介我们将开发一个基于命令行的任务
- flink+kafka实现流数据处理学习
上海研博数据
java
在应用系统的建设过程中,通常都会遇到需要实时处理数据的场景,处理实时数据的框架有很多,本文将以一个示例来介绍flink+kafka在流数据处理中的应用。1、概念介绍flink:是一个分布式、高可用、高可靠的大数据处理引擎,提供了一种高效、可靠、可扩展的方式来处理和分析实时数据。kafka:是用于构建实时数据管道和流应用程序并具有横向扩展,容错,wickedfast(变态快)等优点的一种消息中间件。
- Python从0到100(七十六):计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化
是Dream呀
python计算机视觉开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- Elasticsearch 入门教学:从零开始掌握分布式搜索引擎
格子先生Lab
搜索引擎elasticsearch分布式
引言Elasticsearch是一个开源的分布式搜索引擎,基于ApacheLucene构建,能够实现近乎实时的数据搜索和分析。它广泛应用于日志分析、全文搜索、数据可视化等场景。本文将带你从零开始学习Elasticsearch,掌握其基本概念、安装配置、数据操作及搜索功能。1.Elasticsearch简介1.1什么是Elasticsearch?Elasticsearch是一个分布式的RESTful
- 【LLM】预训练的具体流程
FOUR_A
LLMpython人工智能深度学习大模型
分词器训练预训练模型:就像你已经学会了一些基础知识的“大脑”,我们可以在这个基础上继续学习新东西。比如,有些模型已经学会了英语,但中文学得不够好。中文预训练:为了让这个“大脑”更好地理解中文,我们需要用大量的中文数据继续训练它。分词器(Tokenizer):它的作用是把一句话拆分成一个个小单元(比如词语或字)。比如,“我喜欢学习”会被拆成“我/喜欢/学习”。这些拆分后的单元会被转换成数字,方便模型
- 递推和递归_一文学会递归递推
HR刀姐
递推和递归
递归算法和递推算法无论是在ACM竞赛还是项目工程上都有着极为广泛的应用,但想要完全掌握两者的思想并不容易,对于刚刚接触编程的人来说更是这样,我在初次接触递归递推时就吃了很多的苦头,除了当时对编程语言不太熟悉之外,最大的原因就是难以理解其中的思想,本文将二者结合代码分别讲解,力求以"理论+实践"的方式使读者明白两种算法。一箭双雕,一文双递。一.递归和递推的区别学习递归递推的一个容易遇到的问题就是混淆
- ZooKeeper学习总结(1)——ZooKeeper入门介绍
一杯甜酒
ZooKeeper学习总结Zookeeper
1.概述Zookeeper是Hadoop的一个子项目,它是分布式系统中的协调系统,可提供的服务主要有:配置服务、名字服务、分布式同步、组服务等。它有如下的一些特点:简单Zookeeper的核心是一个精简的文件系统,它支持一些简单的操作和一些抽象操作,例如,排序和通知。丰富Zookeeper的原语操作是很丰富的,可实现一些协调数据结构和协议。例如,分布式队列、分布式锁和一组同级别节点中的“领导者选举
- Zookeeper+kafka学习笔记
CHR_YTU
Zookeeper
Zookeeper是Apache的一个java项目,属于Hadoop系统,扮演管理员的角色。配置管理分布式系统都有好多机器,比如我在搭建hadoop的HDFS的时候,需要在一个主机器上(Master节点)配置好HDFS需要的各种配置文件,然后通过scp命令把这些配置文件拷贝到其他节点上,这样各个机器拿到的配置信息是一致的,才能成功运行起来HDFS服务。Zookeeper提供了这样的一种服务:一种集
- YOLO训练指南(以V3为例)
niuTaylor
YOLO目标检测深度学习机器学习
YOLO训练指南(以V3为例)前言了解yolo3https://cloud.tencent.com/developer/news/76803https://www.bilibili.com/video/av77670746/1.总教程★★★https://blog.csdn.net/USTCsunyue/article/details/93648307★★★★https://blog.csdn.n
- Zookeeper【概念(集中式到分布式、什么是分布式 、CAP定理 、什么是Zookeeper、应用场景、为什么选择Zookeeper 、基本概念) 】(一)-全面详解(学习总结---从入门到深化)
童小纯
中间件大全---全面详解zookeeper分布式
作者简介:大家好,我是小童,Java开发工程师,CSDN博客博主,Java领域新星创作者系列专栏:前端、Java、Java中间件大全、微信小程序、微信支付、若依框架、Spring全家桶如果文章知识点有错误的地方,请指正!和大家一起学习,一起进步如果感觉博主的文章还不错的话,请三连支持一下博主哦博主正在努力完成2023计划中:以梦为马,扬帆起航,2023追梦人目录Zookeeper概念_集中式到分布
- 深度学习:马氏距离
壹十壹
深度学习深度学习人工智能
马氏距离(MahalanobisDistance)是一种用于计算不同维度数据点之间距离的度量方法。它考虑了数据的协方差结构,因此在处理具有相关性的多维数据时更加有效。与欧氏距离不同,马氏距离不仅考虑了各个变量的量纲,还考虑了它们之间的相关性。公式马氏距离计算两个向量(x)和(y)之间的距离,定义为:DM(x,y)=(x−y)TS−1(x−y)\D_M(x,y)=\sqrt{(x-y)^TS^{-1
- 深度学习:CPU和GPU算力
壹十壹
深度学习深度学习gpu算力人工智能
一、算力“算力”(ComputingPower)通常是指计算机或计算系统执行计算任务的能力。它是衡量系统处理数据、运行算法以及执行计算任务效率的重要指标。根据上下文,算力可以在以下几种场景中具体化:1.单机算力CPU算力:中央处理器的计算能力,通常用核心数量(cores)、时钟频率(GHz)、以及每秒浮点运算次数(FLOPS)等指标衡量。GPU算力:图形处理单元用于并行处理的能力,尤其是在深度学习
- 深度学习:偏差和方差
壹十壹
深度学习深度学习人工智能python机器学习
偏差(Bias)偏差衡量了模型预测值的平均值与真实值之间的差距。换句话说,偏差描述了模型预测的准确度。一个高偏差的模型容易出现欠拟合,即模型无法捕捉数据中的真实关系,因为它对数据的特征做出了错误的假设。特征:高偏差的模型通常是过于简单的模型,无法对数据中的复杂关系进行准确建模。高偏差模型的训练误差和测试误差可能都较高。解决方法:增加模型复杂度:例如增加多项式的阶数、增加神经网络的层数等。使用更多的
- HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的高性能音视频处理应用开发
harmonyos-next
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的高性能音视频处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,ArkTS作为新一代的编程语言,为开发者提供了强大的工具来构建高性能、跨平台的应用。本文将深入探讨如何使用ArkTS12+语法开发一个高性能的音视频处理应用,涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲解。通过本案例,您将学习到如何利用HarmonyNext的特性,结合ArkTS的强大功能,实现复杂
- Solana中的程序派生地址(PDAs):是什么,为什么,以及如何?
GTokenTool发币平台
区块链
程序派生地址(PDA)在Solana中的应用:什么、为什么和如何?在学习Solana时,你会经常听到关于程序派生地址(PDAs)的讨论。它们就像这样——强大、多功能,而且最重要的是,稍微被误解。如果你是一个开发者,试图理解它们,不用担心。我们将在本文中一起揭开PDAs的面纱。在本文中,我将从基础开始解释PDAs,假设你刚刚开始接触Solana。因此,不需要任何先前的知识——让我们开始吧。什么是PD
- 目标检测
煤烦恼
目标检测人工智能大数据pytorch
1.概念:目标检测是识别图片中物体并确定其位置的多任务技术,面临目标种类数量多、尺度不均、外部环境干扰等问题。这里的数字为置信度2.数据集:VOC数据集分4大类20小类;COCO数据集含20万图像、80个类别、超50万目标标注,平均每图7.2个目标。3.GroundTruth格式:包含类别和边界框坐标,常见的有YOLO(归一化中心点坐标和宽高)、VOC(左上角和右下角坐标)、COCO(左上角坐标和
- Zookeeper与Kafka学习笔记
上海研博数据
zookeeperkafka学习
一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务,用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型(Znode树结构),每个节点可存储<1MB数据典型应用场景:HadoopNameNode高可用HBase元数据管理Kafka集群选举与状态管理2.设计限制内存型存储,不适合大数据量场景数据变更通过版本号(Version)控制,实现乐观锁机制采用ZAB协议保证数据一致性二、Kafka核心架构
- 《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件:data.yaml文件编写全解》
空云风语
人工智能YOLO机器视觉目标跟踪人工智能计算机视觉YOLO
走进YOLOv5、YOLOv8、YOLO11的data.yaml在计算机视觉领域的广袤星空中,目标检测无疑是一颗璀璨的明星,它广泛应用于自动驾驶、智能安防、工业检测、医疗影像分析等众多关键领域,发挥着不可或缺的作用。而YOLO系列算法,更是以其独特的“一次看全(YouOnlyLookOnce)”理念和卓越的性能,在目标检测领域中独树一帜,成为了众多研究者和开发者的首选工具。从最初的YOLOv1横空
- Zookeeper学习
种豆走天下
zookeeper学习分布式
Zookeeper是一个开源的分布式协调框架,它主要用于处理分布式系统中的一些常见问题,如同步、配置管理、命名服务和集群管理等。Zookeeper是由Apache提供的,并且广泛应用于各种分布式应用中,特别是在高可用、高可靠性和高性能的系统中。Zookeeper的主要功能分布式协调:Zookeeper提供了协调多个节点(服务器)间行为的机制。例如,分布式锁、选举、配置管理等。命名服务:Zookee
- 机器学习之线性代数
珠峰日记
AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
文章目录一、引言:线性代数为何是AI的基石二、向量:AI世界的基本构建块(一)向量的定义(二)向量基础操作(三)重要概念三、矩阵:AI数据的强大容器(一)矩阵的定义(二)矩阵运算(三)矩阵特性(四)矩阵分解(五)Python示例(使用NumPy库)四、线性代数在AI中的应用(一)数据表示(二)降维:PCA(三)线性回归(四)计算机视觉(五)自然语言处理一、引言:线性代数为何是AI的基石在人工智能领
- GO语言学习笔记
螺旋式上升abc
golang学习笔记
一、viper笔记【七米】https://liwenzhou.com/posts/Go/viper/二、优雅关机和平滑重启https://liwenzhou.com/posts/Go/graceful-shutdown/三、gin使用zaphttps://liwenzhou.com/posts/Go/zap-in-gin/四、flag用于命令行传参https://liwenzhou.com/pos
- 《Quick Start Kubernetes》读后感
python
一、为什么选择这本书?面试的时候经常被问到kubernetes(下称k8s),所以打算学习k8s。看到《QuickStartKubernetes》的作者对自己所写的书持续地更新,被这种认真打动了,外加这本书只有100多页,所以选择了这本书作为入门k8s的教材。二、这本书写了什么?这本书介绍了什么是k8s,k8s的组成结构(controlplanenode,workernode),演示了在Windo
- 有趣的学习Python-第十篇:Python的“魔法宝库”:标准库之旅
王盼达
有趣的学习Python学习python开发语言
Python不仅是一门强大的编程语言,更像是一座充满宝藏的“魔法宝库”,里面装满了各种各样的“魔法工具”(标准库)。这些“魔法工具”可以帮助你轻松地完成各种任务,从文件操作到网络编程,从数据处理到性能优化。接下来,让我们一起探索Python的“魔法宝库”,看看这些“魔法工具”到底有多神奇!10.1操作系统接口:与“魔法世界”互动os模块就像是一个“魔法接口”,可以帮助你与操作系统进行互动。你可以用
- 有趣的学习Python-第八篇:Python的“魔法盾牌”:错误与异常处理
王盼达
有趣的学习Python学习python开发语言
在Python的魔法世界里,即使是经验丰富的魔法师也可能遇到一些“魔法失误”。这些失误分为两种:语法错误和异常。别担心,Python为你准备了一面强大的“魔法盾牌”,帮助你应对这些挑战。8.1语法错误:魔法咒语写错了语法错误就像是你在念魔法咒语时,不小心说错了单词。这是学习Python过程中最常见的问题。比如,你可能忘记在while循环后面加上冒号:whileTrueprint('Hellowor
- 深度解析:DETR的多尺度特征融合
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
"深度解析:DETR的多尺度特征融合"作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1目标检测的挑战与传统方法的局限性目标检测是计算机视觉领域中的一个基本任务,其目标是识别图像或视频中所有感兴趣的目标,并确定它们的位置和类别。传统的目标检测方法,如FasterR-CNN和YOLO,通常依赖于预定义的锚框或候选区域来生成目标proposals。然而,这些方法存在一些固有的局限性:人工先验知识:锚框的设
- 基于transformer实现机器翻译(日译中)
小白_laughter
课程学习transformer机器翻译深度学习
文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象,并将句
- 【NLP 39、激活函数 ⑤ Swish激活函数】
L_cl
NLP自然语言处理人工智能
我的孤独原本是座荒岛,直到你称成潮汐,原来爱是让个体失序的永恒运动——25.2.25Swish激活函数是一种近年来在深度学习中广泛应用的激活函数,由GoogleBrain团队在2017年提出。其核心设计结合了Sigmoid门控机制和线性输入的乘积,通过引入平滑性和非单调性来提升模型性能。一、数学定义与变体1.基础形式Swish的标准表达式为:Swish(x)=x⋅σ(βx)其中:σ(x)是Sigm
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
项目首页 | 源