- 【数据治理】数据湖治理实践:腾讯云数据湖元数据实践指南
菜鸟蜀黍
数据治理大数据
最近数据湖非常的火,但是一旦没弄好,就会变成“数据沼泽”。如何避免“数据湖”变成“数据沼泽”呢?最好的办法就是治理先行。本文的内容主要包括四部分:1、数据湖背景概述,介绍腾讯数据湖的整体架构;2、数据湖统一元数据模块的详细架构实现;3、介绍腾讯云上元数据多租户的设计模式;4、介绍统一元数据的两大核心能力:在线数据目录和离线数据治理的功能。01什么是数据湖随着Snowflake公司股价高歌猛进和各大
- LakeHouse湖仓一体成为下一站灯塔,数仓、数据湖架构即将退出群聊
科杰科技
大数据数据仓库
摘要:当前的大数据技术应用趋势表明,客户对单一的数据湖和数仓架构并不满意。近年来几乎所有的数据仓库都增加了对Parquet和ORC格式的外部表支持,这使数仓用户可以从相同的SQL引擎查询数据湖表,但它不会使数据湖表更易于管理,也不会消除仓库中数据的ETL复杂性、陈旧性和高级分析挑战。KeenDataLakeHouse(湖仓一体)作为新一代大数据技术架构,将逐渐取代单一数据湖和数仓架构,成为大数据架
- StarRocks 主键(Primary Key)深度解析
数据库数据分析主键缓存物化视图
一、StarRocks产品简介StarRocks是一款高性能分析型数据库,专为海量数据的实时分析而设计。作为新一代湖仓(Lakehouse)加速引擎,StarRocks融合了MPP架构和列式存储引擎的优势,能够支持亿级数据秒级查询响应。核心特性:全面的数据模型:支持明细模型、主键模型和聚合模型,满足多样化业务场景实时数据分析:提供高效的数据导入与更新能力,支持实时数据处理分布式架构:采用无共享(S
- 数据湖:Apache Iceberg在腾讯的探索和实践
学而知之@
数据库腾讯大数据java编程语言
摘要:今天分享的是ApacheIceberg在腾讯内部的探索和实践。本文结合腾讯大数据技术分享内容和2020全球软件开发大会分享内容进行整理,主要内容包括:1、数据湖技术概述2、ApacheIceberg的简介3、腾讯为什么选择ApacheIceberg4、腾讯看点万亿数据下的业务痛点5、ApacheIceberg在看点实践6、ApacheIceberg读写和删除ApacheIceberg新一代数
- Apache Doris整合Iceberg + Flink CDC构建实时湖仓体的联邦查询分析架构
MfvShell
apacheflink架构Flink
随着大数据技术的迅猛发展,构建实时湖仓体并进行联邦查询分析成为了许多企业的迫切需求。在这篇文章中,我们将探讨如何利用ApacheDoris整合Iceberg和FlinkCDC来构建这样一个架构,并提供相应的源代码示例。简介实时湖仓体是一种灵活、可扩展的数据架构,结合了数据湖和数据仓库的优势。ApacheDoris是一款开源的分布式SQL引擎,专注于实时分析和查询。Iceberg是一种开放式表格格式
- 使用 DingoDB 创建自查询检索器的实战演示
fgayif
python
DingoDB深入解析与实战演示DingoDB是一种分布式多模向量数据库,它结合了数据湖和向量数据库的特点,能够存储任何类型和大小的数据(如Key-Value、PDF、音频、视频等)。它具有实时低延迟处理能力,可以快速获取洞察并响应,还能高效进行即时分析和处理多模数据。在本教程中,我们将演示如何使用DingoDB向量存储来创建一个自查询检索器。技术背景介绍DingoDB的设计结合了数据湖的灵活性和
- 【操作系统之对换技术详解】
武帝为此
操作系统服务器网络
文章目录一、前言二、对换技术的原理1.什么是对换(Swapping)?2.为什么需要对换?三、对换的工作过程1️⃣内存不足,触发对换2️⃣将内存中的数据写入磁盘3️⃣释放内存4️⃣数据交换回内存四、对换与分页的区别五、对换的优缺点✅优点:❌缺点:六、现代操作系统中的对换✅1️⃣LinuxSwap分区✅2️⃣Windows虚拟内存七、总结一、前言在操作系统中,对换(Swapping)是一种将内存与磁
- Java语言前言
始终奔跑在路上
软件开发Javajava开发语言
字节计算机中存储数据最小计量单位,用byte或者B表示计算机最小的存储单元是二进制,因为计算机上能看到的任何东西都是CPU通过二进制转换而来的,二进制用bit表示1byte=8bit取值范围:-128-127存储数据的计量单位换算8bit=1B1024B=1KB1024KB=1MB1024MB=1GB1024GB=1TB常用DOS命令打开dos窗口win+R输入cmd切换磁D:查看目录dir创建目
- Apache Doris 3.0.4 版本正式发布
亲爱的社区小伙伴们,ApacheDoris3.0.4版本已于2025年02月28日正式发布。该版本持续在存算分离、湖仓一体、异步物化视图等方面进行改进提升与问题修复,进一步加强系统的性能和稳定性,欢迎大家下载体验。官网下载:https://doris.apache.org/downloadGitHub下载:https://github.com/apache/doris/releases/tag/3
- 基于热力梯度的线圈设计用来更替新型的储能方式
热爱电气
数学建模
摘要研究背景:传统电磁储能技术受限于较低的能量密度(约1-5Wh/kg)和充放电速度。热力梯度储能技术通过调控温度场实现多模式能量转换,其潜力能量密度可达100Wh/kg以上。创新点:1.提出三层异质线圈结构(铜基主储层+Bi₂Te₃热电转换层+GdFeO₃磁热调谐层),实现温度梯度与磁场的协同调控。2.开发动态热-电-磁耦合模型,结合有限元分析(COMSOL)与机器学习算法(遗传算法优化参数)。
- 老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常
一臻数据
大数据Doris大数据数据分析数据库
老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常探索Doris与Hudi的完美融合智能查询优化华丽转身-不止于快的进化Doris+Hudi湖仓一体的"艺术之美"大数据江湖中流传着这样一个传说:有一位数据科学家,整日为查询性能发愁,夜夜加班优化SQL。直到有一天,他发现了Doris与Hudi的"天作之合",顿时开启了"飞毛腿"模式——查询速度快得连老板都不敢相信!如今,这个传说
- 使用 Doris 和 Iceberg
向阳1218
大数据doris
作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 使用 Doris 和 LakeSoul
向阳1218
大数据doris
作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 基于NXP+FPGA永磁同步电机牵引控制单元(单板结构/机箱结构)
深圳信迈主板定制专家
轨道交通NXP+FPGAfpga开发边缘计算人机交互嵌入式硬件人工智能
永磁同步电机牵引控制单元(单板结构/机箱结构)永磁同步电机牵引控制单元(TCU-PMSM)用于牵引逆变器-永磁同步电机构成的牵引电传动系统,采用轴控方式。执行高性能永磁同步电机复矢量控制策略,具有响应迅速、有效可靠的防空转·滑行控制功能以及平稳、无冲击的带速重投技术。最大转矩电流比(MTPA)控制和弱磁控制用于轨道交通领域的PMSM的控制目标为:控制牵引电机提供足够大的转矩;控制牵引电机在保持恒定
- 如何设计高效的数据湖架构?
晴天彩虹雨
架构大数据数据仓库
1.引言在大数据时代,数据湖(DataLake)逐渐成为企业存储和处理海量数据的重要基础设施。相比于传统数据仓库,数据湖能够支持结构化、半结构化和非结构化数据,同时提供更灵活的存储与计算能力。然而,如何合理设计数据湖架构,优化存储策略、Schema演进以及数据生命周期管理,是数据架构师必须深入思考的问题。本篇文章将深入探讨数据湖架构的设计方法,结合Hudi、Iceberg、DeltaLake等技术
- Activeloop Deep Lake: AI时代的数据湖解决方案
HGWAcsdgvs
人工智能python
技术背景介绍在当前AI技术蓬勃发展的背景下,数据的存储和检索显得尤为重要。ActiveloopDeepLake是一种多模态向量存储解决方案,支持嵌入和元数据(如文本、Json、图像、音频、视频等)的存储。它适用于本地、云端或Activeloop存储,通过嵌入以及其属性进行混合搜索。该解决方案是一个无服务器的数据湖,具备版本控制、查询引擎和深度学习框架的流媒体数据加载器。核心原理解析DeepLake
- Deep Lake:人工智能时代的数据湖
开源项目精选
人工智能
DeepLake是一款由Activeloop开发的开源深度学习数据湖,旨在解决深度学习数据管理的挑战。它提供高效的多模态数据管理、类似Git的版本控制、强大的查询和可视化功能,并与MLOps生态系统无缝集成,助你轻松驾驭海量数据,加速模型训练!Stars数8,458Forks数652主要特点多模态数据支持:支持图像、视频、音频、文本、点云等各种数据类型。张量存储:以深度学习框架友好的张量格式存储数
- 5mm以下的元器件,嵌入式磁吸笔,可调节磁力吸附不同大小和数量的阻容感器件,可磁吸0201到0603的器件,其他较大器件可用镊子取。搭载20mAh锂电池,可使用Type-C充电,带充电指示,充满提醒。
嵌入式程序员小刘
开源物联网单片机嵌入式硬件
我将针对您提供的“超迷你器件收纳盒”项目,详细阐述最适合的代码设计架构,并提供相应的C代码实现。这个项目虽然看似简单,但麻雀虽小,五脏俱全,我们可以借此机会展示一个完整且专业的嵌入式系统开发流程。项目需求分析首先,我们来详细分析这个嵌入式产品的需求:核心功能:器件吸取与收纳嵌入式磁吸笔:作为主要操作工具,需要能够吸取不同尺寸的器件,特别是微小的0201到0603器件。可调节磁力:根据器件大小和数量
- Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.2- D3D12 AV1 视频编码(二)
程序员王马
windows图形显示驱动开发windows驱动开发
AV1的预期位流标头值驱动程序/主机标头编码责任给定具有K个磁贴的编码帧,驱动程序将在压缩位流中写入K个decode_tile()AV1语法元素,这与EncodeFrame参数中请求的磁贴相对应。然后,API客户端利用tile_start_and_end_present_flag/tg_start/tg_end元素构建tile_group_obu()AV1语法元素,以便根据需要将磁贴排列为磁贴组,
- 一文理清概念:数据中台(DMP)-数据仓库(DW)-数据湖(DL)-湖仓一体-数据治理(DG)
Debug_Snail
HadoopBigDataDataScience数据仓库大数据数据中台数据湖数据治理
数据仓库、数据中台、数据湖、湖仓一体是数据管理和分析领域的重要概念,它们在功能、架构和应用场景上各有特点,同时也在演进中相互关联和补充。以下是对它们的定义和关系的详细解析:1.核心概念(1)数据仓库(DataWarehouse,DW)定义:一种面向主题的、集成的、稳定的数据存储系统,用于支持企业决策分析(如BI、报表)。数据通常经过ETL(抽取、转换、加载)处理,以结构化形式存储,采用Schema
- 百兆网络变压器和RJ45接线应该参考那些原理
Hqst_Kevin
网络
在涉及百兆网络变压器(如100BASE-TX以太网)和RJ45接线相关的硬件设计时,需参考以下核心原理和规范:一、网络变压器(MagneticsModule)原理1.信号隔离(电气隔离)-网络变压器通过磁耦合隔离设备端(PHY芯片)与外部物理线缆(RJ45),防止静电(ESD)、浪涌或其他共模干扰损坏芯片。-高压耐压要求**:变压器绕组间的绝缘需满足安规标准(如2kV/1分钟或更高)。2.阻抗匹配
- 基于BMO磁性细菌优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真
软件算法开发
MATLAB程序开发#网络仿真matlabBMO磁性细菌优化WSN网络最优节点部署
目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述无线传感器网络(WirelessSensorNetwork,WSN)由大量分布式传感器节点组成,用于监测物理或环境状况。节点部署是WSN的关键问题,合理的部署可以提高网络的覆盖范围、连通性和能量效率。磁性细菌是一类能够感知地球磁场并沿磁场方向游动的微生物。在BMO算法中,模拟磁性细菌的这种趋磁
- 夜河低语,亡魂替身?鬼节惊魂!
大脸猫的猫脸大
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夜深人静,万籁俱寂,只有河水在低语。月光洒在河面上,泛起一圈圈涟漪,仿佛在诉说着一个不为人知的秘密。河畔的灯影重重,人们默立观看,气氛异常诡异。今天是鬼节之夜,传说中亡魂会回到人间寻找替身。大家都屏住呼吸,生怕惊扰了那些游荡的灵魂。河灯精致诡异,花鸟图案隐藏玄机,仿佛有鬼魂附身。每一个河灯都代表着一个逝去的生命,它们在黑暗中闪烁着微弱的光芒,似乎在向世人传达着某种信息。夜幕缓缓而来,鬼影已至深渊之
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
晴天彩虹雨
架构kafkaflink数据仓库
1.引言:数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代,传统的数据仓库(DataWarehouse,DW)因其强一致性和高效查询能力,一直是企业数据分析的核心。然而,随着数据量和数据类型的爆炸式增长,传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题,数据湖(DataLake)概念应运而生。数据湖能够存储原始数据,支持半结构化和非结构化数据,提供更灵活的计算框架,但其缺乏事务管理和数据一致性
- 互联网晚报 | 10月6日 星期三 | 微软正式推送Windows 11;网易严选西南首店落地成都;2021年诺贝尔物理学奖揭晓...
「已注销」
区块链微软iot比特币物联网
今日看点✦2021年诺贝尔物理学奖揭晓,授予3位“复杂物理系统”研究者✦淘宝直播发布“超级种草官计划”,千万奖金、亿级流量奖励招募短视频种草达人✦网易严选西南首店落地成都,为新中产打造高品质生活方式✦电影《长津湖》成影史国庆档票房冠军,超过《我和我的祖国》✦积极推行驾驶证电子化,全国已发放1300多万个电子驾驶证✦微软正式推送Windows11系统,符合条件的Win10用户可免费升级国内要闻1、微
- 电机的类型详解
全职编程-叶秋意
stm32(stm32F103stm32L151)电机无刷电机交流电机
目录1.直流电机(DCMotor)1.1永磁直流电机(PMDC)1.2无刷直流电机(BLDC)1.3有刷直流电机(BrushedDCMotor)2.交流电机(ACMotor)2.1感应电机(InductionMotor)2.1.1三相感应电机2.1.2单相感应电机2.2同步电机(SynchronousMotor)2.2.1永磁同步电机(PMSM)2.2.2励磁同步电机3.特殊类型电机3.1步进电机
- 用数据唤醒深度好眠,时序数据库 TDengine 助力安提思脑科学研究
涛思数据(TDengine)
时序数据库tdengine数据库
在智能医疗与脑科学快速发展的今天,高效的数据处理能力已成为突破创新的关键。安提思专注于睡眠监测与神经调控,基于人工智能和边缘计算,实现从生理体征监测、智能干预到效果评估的闭环。面对海量生理数据的存储与实时计算需求,安提思选择TDengine云服务作为核心时序数据库,借助其高效的数据压缩能力和毫秒级查询性能,确保精准分析与稳定运行。目前,安提思已完成经颅磁刺激系统的医疗器械型式检验,并计划开展多中心
- 嵌入式开发:磁通门传感器开发(6):在STM32上实现FFT需要的空间资源
魂兮-龙游
嵌入式开发stm32嵌入式硬件单片机傅里叶变换MCU资源计算
文章目录空间资源计算综合考虑结论在STM32上使用CMSIS-DSP库进行FFT计算时,我们这里进行的是128点的实数FFT(使用arm_rfft_fast_f32),每个点用一个float表示(占4字节),那么我们可以从以下几个方面来估算所需要的空间资源:空间资源计算原始采样数据:128个float数据占据的空间:128*4=512FFT输出数据:对于实数FFT,输出通常也会用128个float
- 湖仓一体化及冷、热、实时三级存储
麦当当MDD
数据仓库Spark大数据数据库数据仓库数据库架构
一、湖仓一体化(Lakehouse)湖仓一体化(Lakehouse)是数据湖(DataLake)与数据仓库(DataWarehouse)的结合,旨在解决传统数据架构中数据孤岛、存储冗余、计算性能不足等问题。其核心思想是兼顾数据湖的存储灵活性和数据仓库的管理与计算能力,使得结构化、半结构化、非结构化数据能够在同一存储系统中高效管理和分析。二、为什么需要湖仓一体?数据湖的缺陷:缺乏强Schema,查询
- 昆泰芯,霍尔传感器, 霍尔磁编码器
IC15110264988
北京冠宇铭通科技T-15110264988昆泰芯磁编码传感器
北京冠宇铭通科技有限公司代理的昆泰芯微电子科技有限公司是一家专注于以面向物联网应用的传感器芯片研发、生产和销售的高新技术企业,于2016年由多位业界资深传感器信号链芯片专家创立,致力于成为传感器信号链及物联网芯片的行业领导者和领先的工业级/汽车级芯片提供商。公司拥有核心专利20余项,产品性能达到国际一流水平,并成功打入一线知名品牌厂商。核心技术团队毕业于清华大学,荷兰代尔夫特理工大学等海内外知名大
- 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
▶
- 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