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忍界英雄
dockerk8s
Kubernets命名空间什么是命名空间命名空间(Namespace)是一种用于组织和隔离Kubernetes资源的机制。在Kubernetes集群中,命名空间将物理集群划分为多个逻辑部分,每个部分都拥有自己的一组资源(如Pod、Service、ConfigMap等),彼此之间互不干扰,实现资源的隔离管理。不仅Kubernetes具备命名空间的概念,在Docker等容器技术中,也通过命名空间(Na
- 亿级流量架构网关设计思路,常用网关对比,写得太好了。。
wadfdhsajd
java后端框架大数据
什么是网关网关,很多地方将网关比如成门,没什么问题,但是需要区分网关与网桥的区别,网桥工作在数据链路层,在不同或相同类型的LAN之间存储并转发数据帧,必要时进行链路层上的协议转换。可连接两个或多个网络,在其中传送信息包。网关是一个大概念,不具体特指一类产品,只要连接两个不同的网络都可以叫网关,网桥一般只转发信息,而网关可能进行包装。网关通俗理解根据网关的特性,举个例子:假如你要去找集团老板(这儿只
- 使用欧拉法数值求解微分方程的 Python 实现
神经网络15044
python深度学习算法python开发语言
编写函数y=Eular(x,h),使用欧拉法数值求解微分方程初值为函数Eular(x,h)中Cx为计算结束时微分方程x的值,h为计算步长再编写脚本,通过调用函数分别以不同步长(例如h=1.0,h=0.5,h=0.25)计算y(3),并分析步长和误差之间的关系。以下是使用欧拉法数值求解微分方程的Python实现。假设我们要求解的微分方程是dydx=f(x,y)\frac{dy}{dx}=f(x,y)
- display属性
书199
css
filter属性定义了元素(通常是)的可视效果(例如:模糊与饱和度)。1、grayscale灰度(值为0-1之间的小数)filter:grayscale(1);-webkit-filter:grayscale(1);0表示灰度为0%,显示原图,1表示灰度为100%灰色。2、sepia褐色(值为0-1之间的小数)filter:sepia(1);-webkit-filter:sepia(1);0表示褐
- Angular与Laravel的CSRF问题探讨与解决
t0_54manong
编程问题解决手册angular.jslaravelcsrf个人开发
在现代Web开发中,安全性是一个不容忽视的关键问题。跨站请求伪造(CSRF)攻击是常见的安全威胁之一,幸运的是,Laravel框架已经为我们提供了强大的CSRF保护机制。然而,当我们将Angular前端与Laravel后端集成时,可能会遇到一些CSRF相关的挑战。今天我们将通过一个具体的案例来探讨如何解决Angular与Laravel之间的CSRF问题。背景介绍假设我们有一个使用Angular开发
- 神经网络中层与层之间的关联
iisugar
神经网络深度学习计算机视觉
目录1.层与层之间的核心关联:数据流动与参数传递1.1数据流动(ForwardPropagation)1.2参数传递(BackwardPropagation)2.常见层与层之间的关联模式2.1典型全连接网络(如手写数字分类)2.2卷积神经网络(CNN,如图像分类)2.3循环神经网络(RNN/LSTM,如文本生成)2.4Transformer(如机器翻译)3.层间关联的核心原则3.1数据传递的“管道
- 前端请求怎么发送到后端:深度剖析与实用指南
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前端请求怎么发送到后端:深度剖析与实用指南在web开发中,前端与后端之间的通信是至关重要的。前端通过发送请求来获取后端的数据或执行某些操作,而后端则负责处理这些请求并返回相应的响应。本文将分四个方面、五个方面、六个方面和七个方面,深入剖析前端请求是如何发送到后端的,并为你提供实用的指南。四个方面:请求与响应的基础首先,我们需要了解前端请求与后端响应的基础概念。前端通过HTTP协议向后端发送请求,后
- SAP-ABAP:ABAP内存和SAP内存详细对比
爱喝水的鱼丶
VIP详情查看专栏SAP-ABAP开发基础详解ABAP开发之必须知道的SAP运维ABAPERP
在SAPABAP中,内存数据(MemoryData)是一种临时存储机制,允许在同一会话或程序之间共享数据。内存数据存储在ABAP内存(ABAPMemory)或SAP内存(SAPMemory)中,具体取决于数据的生命周期和共享范围。以下是关于如何在SAP中保存和使用内存数据的详细说明:—##1.ABAP内存vsSAP内存###ABAP内存-作用范围:仅在当前内部会话(InternalSession)
- 【机器学习】算法分类
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什么?!是机器学习!!机器学习算法有监督学习无监督学习半监督学习强化学习
1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型,它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型,使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。在训练过程中,模型会不断地调整自身的参数,以最小化预测值与真实标签之间的误差,从而提高预测的准确性。1.2回归问题1.2.1目标预测连续值。回归问题的目标是预测一个连续的数值结果,模型的输出是一个实数值。1.2.2解释回
- P2P通信:WebRTC的原理与实现
幻想彩虹中的绚丽光华
p2pwebrtc网络协议WebRTC
WebRTC(WebReal-TimeCommunication)是一种用于在Web浏览器之间进行实时通信的开放标准。它提供了一种直接的点对点(P2P)通信方式,使得浏览器之间可以实时传输音频、视频和数据。本文将详细介绍WebRTC的原理和实现,并提供相应的源代码示例。WebRTC的原理:WebRTC利用了多种技术,包括实时传输协议(RTP)、会话发起协议(SDP)、媒体传输控制协议(RTCP)和
- WebRTC:构建实时通信应用的利器
Hello-ZHE
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都已无处不在。而WebRTC(WebReal-TimeCommunication)则为开发者提供了一种简便的方式,来在浏览器中实现实时的音视频通信和数据传输。本文将介绍WebRTC的基本概念、工作原理,以及如何利用WebRTC构建实时通信应用。什么是WebRTC?WebRTC(WebReal-TimeCommunication)是一种开放的网络技术标准,它允许浏览器与浏览器之间进行实时音视频通话、
- http协议与https协议
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HTTP(HyperTextTransferProtocol:超文本传输协议)是一种用于分布式、协作式和超媒体信息系统的应用层协议。简单来说就是一种发布和接收HTML页面的方法,被用于在Web浏览器和网站服务器之间传递信息。HTTP默认工作在TCP协议80端口,用户访问网站http://打头的都是标准HTTP服务HTTP协议以明文方式发送内容,不提供任何方式的数据加密,如果攻击者截取了Web浏览器
- WebRTC解析:使用WebRTC实现实时通信
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WebRTC(Web实时通信)是一种开放标准,用于在Web浏览器之间直接进行实时通信。它提供了一组API和协议,使开发者能够在网页上实现音频、视频和数据的实时传输。本文将详细介绍WebRTC的基本原理和使用方法,并提供一些示例代码。一、WebRTC的基本原理WebRTC的核心技术包括三个主要组件:媒体捕获、传输和展示。媒体捕获允许浏览器捕获音频和视频流,传输组件负责建立点对点的连接并传输媒体数据,
- 深入浅出 WebRTC 通信原理:从点对点到多人会议的全方位解析
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随着远程办公和在线协作的普及,音视频通信的需求日益增长。无论是两点之间的通信还是多人会议,WebRTC(WebReal-TimeCommunication)作为一种开源技术,提供了低延迟的实时通信能力。它允许浏览器或移动设备通过直接的点对点(P2P)连接进行音频、视频和数据的实时传输。它使得不依赖中间服务器的实时通信成为可能,尤其适用于视频聊天、文件共享、音频会议等场景。在本文中,我们将深入介绍从
- 封装Socket编程接口
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一、Socket编程接口与TCP/UDP的关系Socket是网路通信接口,介于传输层和应用层之间,其封装了传输层的TCP/UDP协议以及网络层的IP协议,允许开发者通过调用编程接口选择使用TCP或UDP协议来实现不同的通信需求。TCP协议特点:面向连接:通过三次握手建立连接(第一次握手:客户端调用connect函数向服务端申请建立连接;第二次握手:服务端处于监听状态,接收客户端的连接;第三次握手:
- 微服务即时通讯系统的实现(客户端)----(2)
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目录1.将protobuf引入项目当中2.前后端交互接口定义2.1核心PB类2.2HTTP接口定义2.3websocket接口定义3.核心数据结构和PB之间的转换4.设计数据中心DataCenter类5.网络通信5.1定义NetClient类5.2引入HTTP5.3引入websocket6.小结7.搭建测试服务器7.1创建项目7.2服务器引入http7.3服务器引入websocket7.4服务器引
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2022最新Vue面试题1、Vue的最大的优势是什么?(必会)2、Vue和jQuery两者之间的区别是什么?(必会)3、MVVM和MVC区别是什么?哪些场景适合?(必会)4、Vue数据双向绑定的原理是什么?(必会)5、Object.defineProperty和Proxy的区别(必会)6、Vue生命周期总共分为几个阶段?(必会)7、第一次加载页面会触发哪几个钩子函数?(必会)8、请说下封装Vue组
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数据结构的总结1.定义一组用来保存一种或者多种特定关系的数据的集合(组织和存储数据)程序的设计:将现实中大量而复杂的问题以特定的数据类型和特定的存储结构存储在内存中,并在此基础上实现某个特定的功能的操作;程序=数据结构+算法高内聚,低耦合2.数据与数据之间的关系数据的逻辑结构:数据元素与元素之间的关系集合:关系平等线性结构:元素之间一对一的关系(表,队列。栈。。。)树型结构:元素之间一对多的关系(
- Milvus 中常见相似度度量方法
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在Milvus中,相似度度量方法用于衡量向量之间的相似程度,不同的度量方法有不同的特点、优缺点和适用场景。以下是对Milvus中常见相似度度量方法的详细介绍以及对应的search参数示例。1.欧氏距离(L2Distance,L2)特点欧氏距离是最常用的距离度量方法之一,它计算的是两个向量在欧几里得空间中的直线距离。对于两个nnn维向量x⃗=(x1,x2,⋯ ,xn)\vec{x}=(x_1,x_2
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字符串作为数组和用指针指向的字符串在C语言(以及类似语言如C++)中都有各自的用途和特点。以下是它们之间的主要区别:定义和声明•字符串作为数组:字符串数组是一个字符数组,其中最后一个字符是空字符(’\0’),用于标识字符串的结束。例如:charstr[]=“Hello,World!”;这里,str是一个字符数组,包含了字符串"Hello,World!"和它的结尾空字符。•用指针指向的字符串:字符串
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微服务-中级篇一、微服务架构深化(一)服务拆分原则(二)服务通信方式二、微服务技术选型(一)开发框架(二)容器技术三、微服务实践与优化(后续会详细分析)一、微服务架构深化(一)服务拆分原则1.业务功能内聚性核心概念是将逻辑上紧密关联的业务功能组合在一个微服务中。以电商系统为例,用户管理模块包含用户注册、登录、个人信息修改、密码重置等功能。这些功能围绕用户实体展开,相互之间存在紧密的业务逻辑联系。将
- RocketMQ学习-Springboot整合RocketMQ
wechatt_fee1024
面试mavenspringbootjava
SpringBoot整合RocketMQ需要注意的是SpringBoot的starter集成包时,要注意版本。因为SpringBoot集成的RocketMQ的starter依赖由Spring社区提供,迭代比较快,版本之间的差异还是比较大的。可能版本不同,就导致使用的时候出现错误。maven依赖,直接把我的maven工程的配置放到这里了。普通消息maven工程创建我直接创建了一个空的maven工程,
- 《当人工智能遇上广域网:跨越地理距离的通信变革》
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在数字化时代,广域网作为连接全球信息的纽带,让数据能够在不同地区的网络之间流动。然而,地理距离给广域网数据传输带来诸多挑战,如高延迟、低带宽、信号衰减和不稳定等问题。幸运的是,飞速发展的人工智能技术为解决这些难题提供了新的方向,开启了广域网传输的新篇章。广域网传输面临的地理挑战广域网覆盖范围极为广泛,可连接不同城市、国家甚至跨越洲际,这使得数据传输要跨越漫长的地理距离。以跨国公司的广域网为例,其总
- 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set
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将神经网络表征为加权的无环图,直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。通常,这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集(holdoutset)来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数,通常假设模型在验证集上的
- 在SPSS中进行单因素方差分析(One-Way ANOVA)是一种常见的统计分析方法,用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。
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均值算法算法
在SPSS中进行单因素方差分析(One-WayANOVA)是一种常见的统计分析方法,用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。以下是进行单因素方差分析的详细步骤:---###1.**数据准备**-**因变量**:需要分析的连续变量(如成绩、收入等)。-**自变量**:分类变量(如组别、性别等),通常是一个名义变量。数据结构示例:|组别(自变量)|成绩(因变量)||----------------|-
- 在SPSS的单因素方差分析(One-Way ANOVA)中,F值和t值是两种不同的统计量 f/t
zhangfeng1133
数据分析
在SPSS的单因素方差分析(One-WayANOVA)中,F值和t值是两种不同的统计量,用于不同的分析场景,具体含义如下:###1.**F值**F值是单因素方差分析中的统计量,用于检验多个组之间的均值是否存在显著差异。它是通过比较组间方差与组内方差的比值来计算的,具体公式为:**F值=组间方差/组内方差**-**F值的意义**:-F值越大,说明组间差异相对于组内差异越大,即不同组之间的均值差异越显
- 金鼎量化助手中的板块与成份股如何实时联动以及股票代码与股软联动
wxqq_541182238
金鼎量化助手经验分享笔记其他人工智能
在专栏之前的文章中有介绍板块强度的作用,使用了哪些参考指标等,下面介绍金鼎量化助手板块强度页面中的板块与成份个股的联动以及如何实现个股与股软:如同花顺、通达信之间的联动。通过股票代码直接联动到股软快速查看。一、板块强度与成份股的关联在金鼎量化助手的板块强度页面中分了两列,第一列是板块,第二列是板块对应的成份股,每天打开软件后会实时获取到板块的最新强度排名情况(需保证勾选上实时刷新选项框),板块列表
- 【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址
江上_酒
开发环境及工具配置TensorFlowCUDAcuDNN
TensorFlow、cuDNN、CUDA对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.9.03.7-3.10MSVC2019Bazel5.0.08.111.2tensorflow_gpu-2.8.03.7-3.10MSVC2019Bazel4.2.18.111.
- 机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点
平凡而伟大.
机器学习机器学习算法均值算法
K-均值聚类是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集中的样本分成K个簇。其基本原理是将所有样本点划分到K个簇使得簇内样本点之间的距离尽可能接近,而不同簇之间的距离尽可能远。算法流程如下:随机选择K个样本点作为初始的聚类中心。将每个样本点分配到与其最近的聚类中心所在的簇。更新每个簇的聚类中心为该簇所有样本点的平均值。重复第2步和第3步,直到聚类中心不再变化或者达到最大迭代次数。优点:简单且易于实现。
- 一文讲清楚深度学习和机器学习
平凡而伟大.
机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
目录1.定义机器学习(MachineLearning,ML)深度学习(DeepLearning,DL)2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习?6.总结深度学习和机器学习是人工智能(AI)领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系,我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习(Machin
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&