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张起灵ovo
机器学习入门机器学习算法学习
1、K-Means聚类算法K表示超参数个数,如分成几个类别,K值就取多少。若无需求,可使用网格搜索找到最佳的K。步骤:1、随机设置K个特征空间内的点作为初始聚类中心;2、对于其他每个点计算到K个中心的距离,未知的点选择最近的一个聚类中心点作为标记种类;3、接着对标记的聚类中心之后,重新计算出每个聚类的中心点(平均值);4、如果计算得出的新中心点与原中心点一样,那么结束,否则执行第二步。means表
- pandas series 相加_Numpy和Pandas教程
weixin_39778393
pandasseries相加
Pandas简介-python数据分析library-基于numpy(对ndarray的操作)-有一种用python做Excel/SQL/R的感觉-为什么要学习pandas?-pandas和机器学习的关系,数据预处理,featureengineering。-pandas的DataFrame结构和大家在大数据部分见到的spark中的DataFrame非常类似。目录-numpy速成-Series-Da
- 2025届毕业设计选题参考,包含网站管理系统开发,微信小程序开发,APP开发,大数据分析,人工智能
平姐设计
计算机毕业设计选题清单微信小程序开发语言人工智能数据分析
网站开发选题:1、基于Java的企业食堂管理系统的设计与实现2、基于web的办公平台3、综合学工服务系统4、超市管理系统5、基于springboot的云笔记共享系统6、毕业生实习管理系统7、驾校预约管理系统8、基于Java的航空订票系统9、企业资源规划系统10、洗衣房预约管理系统的设计与实现11、桌面端有声小说12、基于Python的毕业生就业率分析管理系统的设计与实现13、基于VUE的富平县农产
- 深度学习-自学手册
谁用了尧哥这个昵称
AI深度学习
人工智能机器学习神经网络前馈神经网络:没有回路的反馈神经网络:有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种,长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb学习方法,随机–类似SGD一篇神经网络入门BP反向传播,表示很复杂的函数/空间分布从最后一层往前调整参数,反复循环该操作y=a(wx+b)x输入y输出a激活函
- BY组态-低代码web可视化组件
万维——组态
低代码前端物联网运维数学建模编辑器
简介BY组态是集实时数据展示、动态交互等一体的全功能可视化平台。帮助物联网、工业互联网、电力能源、水利工程、智慧农业、智慧医疗、智慧城市等场景快速实现数字孪生、大屏可视化、Web组态、SCADA等解决方案。具有实时监控、多样、变化、动态交互、高效、可扩展、支持自动算法、跨平台等特点,最大程度减少研发和运维的成本,并致力于普通业务人员0代码开发实现数字孪生、大屏可视化、Web组态、SCADA等解决方
- 自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的主要应用及核心技术
彬彬侠
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- 十分钟了解大数据处理的五大关键技术及其应用
IT时代周刊
2019年5月大数据程序员编程语言hadoop
其中主要工作环节包括:♦大数据采集、♦大数据预处理、♦大数据存储及管理、♦大数据分析及挖掘、♦大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取
- 机器学习数学基础:32.复本信度
@心都
机器学习算法人工智能
复本信度(Parallel-FormsReliability)深度详解教程专为小白打造,零基础也能轻松掌握一、深度解读复本信度复本信度,也被称为“平行测验信度”,其核心要义是借助两个虽然不同但在各方面等效的测验版本,对同一批受测者进行多次测量,然后对测量结果的一致性程度展开评估。从本质上讲,它是衡量测验稳定性的重要指标,能够有效减少因题目重复出现而致使受测者产生练习或记忆效应,进而影响测验结果真实
- 机器学习中的过拟合、欠拟合与正则化
喜-喜
人工智能机器学习人工智能
在机器学习的世界里,过拟合与欠拟合是模型训练过程中常常会遇到的两大问题,而正则化则是应对过拟合的重要手段。理解它们对于构建高性能的机器学习模型至关重要。一、过拟合与欠拟合(一)过拟合 定义:过拟合指的是模型在训练数据上表现得非常好,几乎能完美地拟合训练数据中的每一个细节,但在测试数据或新数据上却表现很差,泛化能力极低。简单来说,就是模型过度学习了训练数据中的噪声和细节,而忽略了数据背后的真实
- 【FL0091】基于SSM和微信小程序的社区二手物品交易小程序
猿毕设
小程序微信小程序springbootpython后端java
博主介绍全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/知乎/b站/华为云/阿里云等平台优质作者、专注于Java、小程序/APP、python、大数据等技术领域和毕业项目实战,以及程序定制化开发、文档编写、答疑辅导等。精彩专栏推荐订阅计算机毕业设计精品项目案例(持续更新)文末获取源码+数据库+文档感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以和学长沟
- 【漫话机器学习系列】106.线性激活函数(Linear Activation Function)
IT古董
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1.什么是线性激活函数?线性激活函数是一种最简单的激活函数,数学表达式为:即输出与输入保持完全线性关系。这意味着对于任何输入值x,其输出将等于输入值本身,函数图像为一条通过原点的直线。在神经网络中,激活函数的作用是将网络的线性组合映射到某种非线性输出。传统的线性激活函数常用于一些特定场景,比如回归问题,其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。2.线性激活函数的特点线性关系:与其他常见的激活
- Java中的堆外内存:DirectByteBuffer与Unsafe
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在Java中,堆内存(Heap)是JVM管理的内存区域,用于存储对象实例。然而,Java还支持使用堆外内存(Off-HeapMemory),即直接操作操作系统分配的内存。堆外内存的使用场景广泛,尤其是在需要高性能、低延迟的应用中,如网络通信、文件IO、大数据处理等。本文将深入探讨堆外内存的使用场景、性能优势及潜在风险,并通过代码实战展示如何使用DirectByteBuffer和Unsafe来操作堆
- Python大数据可视化:基于Python的王者荣耀战队的数据分析系统设计与实现_flask+hadoop+spider
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面试学习路线阿里巴巴pythonflaskhadoop
开发语言:Python框架:flaskPython版本:python3.7.7数据库:mysql5.7数据库工具:Navicat11开发软件:PyCharm系统展示管理员登录管理员功能界面比赛信息管理看板展示系统管理摘要本文使用Python与MYSQL技术搭建了一个王者荣耀战队的数据分析系统。对用户提出的功能进行合理分析,然后搭建开发平台以及配置计算机软硬件;通过对数据流图以及系统结构的设计,创建
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ldlly0505
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下载rocketmq可视化界面,源码地址:https://github.com/apache/rocketmq-dashboard修改application.yml配置文件端口为8089和namesrvAddrs,打包直接部署,结果拉取依赖报错,大概意思是maven-antrun-plugin仓库找不到,pom文件的maven-antrun-plugin这里改下:org.apache.maven.
- 通过Python编程语言实现“机器学习”小项目教程案例
指尖下的技术
DeepSeekpython机器学习开发语言
以下为你提供一个使用Python实现简单机器学习项目的教程案例,此案例将使用鸢尾花数据集进行分类任务,运用经典的支持向量机(SVM)算法。步骤1:环境准备首先,你要确保已经安装了必要的Python库,像scikit-learn、pandas、matplotlib和seaborn。可以使用以下命令进行安装:pipinstallscikit-learnpandasmatplotlibseaborn步骤
- 数据安全_笔记系列09_人工智能(AI)与机器学习(ML)在数据安全中的深度应用
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数据安全_笔记系列09_人工智能(AI)与机器学习(ML)在数据安全中的深度应用人工智能与机器学习技术通过自动化、智能化的数据分析,显著提升了数据分类、威胁检测的精度与效率,尤其在处理非结构化数据、复杂威胁场景和降低误报/漏报率方面表现突出。以下从技术原理、应用场景、实施流程、工具与案例展开解析:一、AI/ML如何提升数据安全能力?1.核心价值复杂数据识别:解析非结构化数据(文本、图像、音视频)中
- 汽车行业大数据应用的主要方向
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汽车行业大数据应用的主要方向随着技术的不断发展和智能化的浪潮,大数据在汽车行业中的应用越来越广泛。下面将介绍汽车行业大数据应用的主要方向,并提供相关的源代码示例。智能驾驶与自动驾驶大数据在智能驾驶与自动驾驶技术中起着重要的作用。通过收集和分析大量的车载传感器数据、地图数据、交通状况数据等,可以实现实时的环境感知、路径规划和决策,从而提高驾驶安全性和效率。以下是一个简单的示例代码,展示了如何使用大数
- AI人工智能机器学习之聚类分析
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1、概要 本篇学习AI人工智能机器学习之聚类分析,以KMeans、AgglomerativeClustering、DBSCAN为例,从代码层面讲述机器学习中的聚类分析。2、聚类分析-简介聚类分析是一种无监督学习的方法,用于将数据集中的样本划分为不同的组(簇),使得同一组中的样本相似度较高,而不同组之间的样本相似度较低。sklearn.cluster提供了多种聚类算法K均值聚类(K-MeansCl
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Francek Chen
机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘人工智能LDA主题模型情感分析文本分析python
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- Accord.NET框架功能介绍
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机器学习组件Accord.NET框架功能介绍1.基本功能与介绍Accord.NET为.NET应用程序提供了统计分析、机器学习、图像处理、计算机视觉相关的算法。Accord.NET框架扩展了AForge.NET框架,提供了一些新功能。同时为.NET环境下的科学计算提供了一个完整的开发环境。该框架被分成了多个程序集,可以直接从官网下载安装文件或者使用NuGet得到。可以参考以下链接:https://g
- KNN 算法性能跃升秘籍:优化实战,打造高效分类利器!
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开发语言学习笔记人工智能算法分类机器学习
KNN算法性能跃升秘籍:优化实战,打造高效分类利器!今天,我想和大家深入探讨一种经典而实用的机器学习算法——K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)。KNN算法以其原理简单、易于实现、无需显式训练等特点,在模式识别、分类、回归等领域得到了广泛应用。然而,正如任何算法一样,基础的KNN算法也存在着性能瓶颈,尤其是在处理大规模数据集和高维度特征时,其计算效率和预测精度都可能受到挑战。你是
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这篇论文介绍了CASSINI,一种用于机器学习(ML)集群的网络感知作业调度器。研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是深度学习数据集和模型规模的不断增长,对高效GPU集群的需求日益增加。分布式机器学习训练工作负载的通信开销占据了训练迭代时间的很大一部分,而现有的ML调度器往往忽略了ML训练作业的通信模式。研究问题:该问题的研究目标是开发一种简单而有效的方法,能够在网络链路中高效地放置多个ML作业,
- 安宝特方案 | AR在供应链管理中的应用:提升效率与透明度
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随着全球化的不断深入和市场需求的快速变化,企业对供应链管理的要求也日益提高。如何在复杂的供应链环境中提升效率、降低成本,并确保信息的透明度,成为了各大行业亟待解决的问题。而增强现实(AR)技术,特别是安宝特的AR眼镜,正为这一挑战提供了创新的解决方案。1.实时信息可视化在传统的供应链管理中,决策往往依赖于静态数据,这使得反应速度缓慢且难以适应快速变化的市场。而通过安宝特的AR眼镜,工作人员可以实时
- 机器学习----奥卡姆剃刀定律
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计算机视觉面试题机器学习人工智能
奥卡姆剃刀定律(Occam’sRazor)是一条哲学原则,通常表述为“如无必要,勿增实体”(Entitiesshouldnotbemultipliedbeyondnecessity)或“在其他条件相同的情况下,最简单的解释往往是最好的”。这一原则由14世纪的英格兰逻辑学家和神学家威廉·奥卡姆提出。它提倡在解释现象时,应尽量减少假设和复杂性,优先选择最简单的解释。奥卡姆剃刀定律对机器学习模型优化的启
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小宇爱
深度学习-自学之路深度学习自然语言处理机器学习
importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)
- zookeeper的可视化界面
红豆和绿豆
zookeeper分布式云原生
https://github.com/vran-dev/PrettyZoo/releasesprettyzoo:简介PrettyZoo是一个基于JavaFX和ApacheCurator实现的高颜值开源Zookeeper图形化管理客户端安装这个软件就可以
- 华为MRS产品组件
QianJin_zixuan
hadoophive大数据数据库架构gaussdb
MRS:MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务,一键即可部署Hadoop集群。MRS提供租户完全可控的一站式企业级大数据集群云服务(全栈大数据平台),轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。集群管理:使用MRS的首要操作就是购买集群,MRS的扩容不论在存储还是计算能力上,都可以简单地通过增加Core节点或者Task节点来完成。集群Core节
- DataFlow 模型是什么?
Shockang
大数据理论体系大数据bigdata
前言本文隶属于专栏《100个问题搞定大数据理论体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见100个问题搞定大数据理论体系正文WHY无界、无序、全球规模的数据集在日常业务中越来越常见(例如网络日志、移动使用统计和传感器网络)。与此同时,这些数据集的消费者已经进化出复杂的要求,例如事件时间排序和按数据本身的特征进行窗口,此外,他们贪得无
- 如今传统企业如何做数字化转型?
年少有为2025
saas小程序开发bigdata人工智能大数据产品运营架构
什么是数字化转型?“数字化转型”实际上就是对业务过程进行的重塑,通过重塑使其默认就更加适应更全面的在线环境,从最终用户的接触到后端的办公室工作,全面实现无需人工接入的过程自动化。广义上的数字化,强调的是数字技术对商业网的重塑,信息技术能力。不只是单纯的解决企业的降本增效的问题,而是成为赋能企业商业模式创新和突破的核心力量。“数字化转型就是利用数字化技术,如云计算、大数据、人工智能、物联网、区块链等
- Navicat Premium 16/17 安装包 (Win/Mac) 支持M系列芯片 可视化数据库管理工具
吃汤圆的抹香鲸
macoswindowspostgresql数据库mysqlsql
目录下载链接:https://pan.baidu.com/s/1faPBE6hZPwjVOErTLiy6oA?pwd=1234提取码:1234一、环境部署与基础配置1.1双版本安装指南1.2中文汉化配置二、数据库管理核心功能2.1多协议连接方案2.2数据迁移与同步三、高阶开发技巧3.1智能SQL编辑器3.2可视化查询构建3.3数据模型设计四、效率革命:15个杀手级技巧4.1快捷键矩阵4.2自定义工
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数