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贵哥的编程之路(热爱分享 为后来者)
PHP语言经典程序100题php开发语言
1.问题背景高并发系统每秒产生大量日志(如访问日志、错误日志、业务日志等)。单机写入、存储、分析能力有限,容易成为瓶颈。需要支持实时采集、分布式存储、快速检索与分析。2.主流架构方案一、分布式日志采集架构[应用服务器(PHP等)]|v[日志采集Agent(如Filebeat、Fluentd、Logstash)]|v[消息队列/缓冲(如Kafka、Redis、RabbitMQ)]|v[日志存储(如E
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引言:为什么Explain是SQL优化的“照妖镜”?在Java开发中,我们常常会遇到数据库性能瓶颈的问题。一条看似简单的SQL语句,在数据量增长到一定规模后,可能会从毫秒级响应变成秒级甚至分钟级响应,直接拖慢整个应用的性能。此时,你是否曾困惑于:为什么这条SQL突然变慢了?索引明明建了,为什么没生效?到底是哪里出了问题?答案就藏在MySQL的EXPLAIN命令里。EXPLAIN就像一面“照妖镜”,
- 微算法科技的前沿探索:量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用
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在信息技术飞速发展的今天,计算机视觉作为人工智能领域的重要分支,正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别,从医疗影像分析到安防监控,计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而,随着视觉任务复杂度的不断提升,传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下,量子计算作为一种颠覆性的计算模式,以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间,为解决这一难题提供了新的思路。微算
- Elasticsearch搜索引擎存储:从原理到实践的全景解析
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引言在大数据时代,数据规模呈指数级增长,传统数据库的模糊查询、实时分析能力逐渐成为瓶颈。Elasticsearch(简称ES)凭借其分布式架构、实时搜索和灵活的数据分析能力,成为企业级搜索与存储的核心引擎。截至2025年,ES在全球日志分析、电商搜索、实时监控等场景的市场占有率超过60%。本文将从存储架构、核心技术、应用场景及优化策略四个维度,深入解析Elasticsearch的设计哲学与实践价值
- 做了10年的性能测试,性能测试调优全解析:从定位到优化的实用指南
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性能测试调优全解析:从定位到优化的实用指南**引言在当今数字化时代,软件系统的性能直接影响用户体验和业务的成功。性能测试调优作为确保系统高效运行的关键手段,对于提升系统响应速度、吞吐量以及稳定性至关重要。本文将深入探讨性能测试调优的全过程,从性能瓶颈的定位到具体调优策略的实施,帮助读者掌握性能测试调优的核心技能。性能瓶颈定位监控工具的使用APM工具:如NewRelic、Dynatrace等应用性能
- 如何通过YashanDB优化企业大数据处理流程
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在当今数据驱动的商业环境中,企业面临着巨大的数据处理挑战。性能瓶颈、数据一致性问题和可扩展性需求使得大数据处理成为一项复杂任务。作为一种新兴的数据库管理系统,YashanDB以其独特的架构设计和强大的数据处理能力,在解决这些挑战方面提供了有效的手段。本文旨在探讨如何利用YashanDB优化大数据处理流程,为企业提供高效、可靠的解决方案。YashanDB的体系架构与部署形态YashanDB支持多种部
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WebWorkers/多线程模型在前端中的应用实践一、为什么前端需要多线程?单线程JS的瓶颈:浏览器主线程不仅负责执行JS,还要负责:UI渲染(DOM/CSS)用户事件处理(点击、输入)一旦JS执行耗时任务(如大数组处理、加密运算),会阻塞页面响应多线程的意义:✅把计算密集型或IO密集型任务移出主线程,防止“卡死”✅实现离线计算、并发执行、后台数据同步✅提升用户体验、增强系统鲁棒性二、前端中的“线
- 如何选择适合自己企业的YashanDB数据库托管服务?
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引言在当前数据驱动的业务环境中,企业面临着许多挑战,例如性能瓶颈、数据一致性问题和大规模数据处理需求等。因此,选择合适的数据库托管服务成为企业成功的关键因素之一。YashanDB作为一款具备高性能与高可用性的数据库系统,为企业提供了灵活的数据库部署和管理选项。然而,不同企业的需求差异化,需要综合考量多方面的因素来选择最适合的托管服务。本文旨在帮助企业在选择YashanDB数据库托管服务时从多角度进
- 如何通过YashanDB提升数据处理效率
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在如今的数据库技术领域,企业面临着数据处理效率的挑战。这些挑战来源于各种因素,包括性能瓶颈、数据一致性问题以及日益增长的数据量。这些问题不仅影响了数据的处理速度,而且也对决策的实时性提出了更高的要求。因此,选择一个高效的数据库系统显得尤为重要。YashanDB凭借其先进的架构和处理能力,可以有效提升数据处理效率。本文将深入分析YashanDB的关键技术及其如何改善数据处理过程,以及为技术人员提供具
- Redis 性能优化实战:管道、事务、缓存与连接管理全解析
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数据库与知识图谱缓存redis性能优化
在日常开发中,我们常常会遇到Redis操作的性能瓶颈:频繁的命令交互导致网络开销激增,并发更新时的数据一致性难以保证,海量数据遍历引发的阻塞问题……其实,Redis早已为这些场景准备了“利器”。今天我们就深入探讨Redis的管道、事务、扫描迭代、客户端缓存以及连接管理技巧,用实战代码带你玩转性能优化。一、管道(Pipelines):批量执行命令,减少网络往返当我们需要连续执行多个Redis命令时,
- 完整解读YashanDB数据库的架构与设计理念
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在当今数据驱动的世界中,数据库技术的挑战愈发明显。扩展性不足、性能瓶颈、数据一致性和高可用性需求等问题,成为企业IT架构面临的重要考验。为了应对这些挑战,许多数据库系统采用了创新的设计理念和架构,以提供高效、稳健的解决方案。YashanDB作为一款现代数据库,凭借其完善的体系架构与设计思路,为用户提供了高效的数据存储与管理能力。本文旨在深入探讨YashanDB的体系架构及其设计理念,帮助技术人员和
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在当今数据驱动的时代,数据库技术在信息存储和处理方面扮演着至关重要的角色。然而,随着数据规模的不断增长,如何高效地管理和查询数据,提升系统性能成为了技术领域面临的常见挑战。尤其是在处理复杂查询时,性能瓶颈、响应时间延迟及数据一致性问题亟需找到相应的解决方案。YashanDB作为一款高性能的数据库系统,提供了丰富的索引创建机制和查询优化策略,以有效提升数据访问效率。本指南旨在为数据库开发者和管理员提
- 如何通过YashanDB增强数据处理的灵活性与扩展性?
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在现代数据处理领域,面对海量数据和复杂的查询需求,如何优化数据库系统以提高数据处理的灵活性与扩展性已成为关注的焦点。由于传统的数据库系统往往在处理高并发、复杂查询和动态变化的数据要求时存在性能瓶颈,YashanDB通过其独特的体系架构和功能设计,提供了一系列解决方案。本文将深入分析YashanDB的技术实现,以探讨其如何在动态业务环境中提升数据处理的灵活性与扩展性。YashanDB的体系架构Yas
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在当今以数据驱动的商业环境中,远程办公已成为一种常态。然而,随着团队分布在不同地点,数据访问的挑战也随之增加。机构需要确保远程用户能够高效、安全地访问数据,而这涉及到性能瓶颈、数据一致性及安全性等多种问题。YashanDB作为一款高性能分布式数据库,提供了多种技术方案以有效支持远程办公中的数据访问,其独特的体系结构能够应对这些挑战。YashanDB的部署架构YashanDB支持三种不同的部署形态:
- 如何选择YashanDB数据库的开发环境?
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随着数据量的持续增长和业务复杂性的提升,数据库系统面临性能瓶颈、数据一致性保障以及高可用性的多重挑战。YashanDB作为一款集成单机部署、分布式集群及共享集群部署形态的数据库产品,针对不同业务场景提供了多样化的架构与功能支持。开发环境的选择直接影响数据库应用的开发效率、性能调优和高可用保障。本文旨在基于YashanDB的体系架构和技术组件,系统化分析选择合适开发环境的关键因素,帮助开发者和数据库
- 异步技术:Web 性能优化的核心引擎
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编程前端性能优化
异步技术:Web性能优化的核心引擎引言:当「等待」成为性能瓶颈当用户访问一个传统同步加载的新闻门户网站时,主线程在解析到时突然停止渲染,页面停留在白屏状态长达2秒——这正是GoogleLighthouse性能检测中常见的"BlockingTime"警告。这种阻塞式加载方式正是现代Web性能优化需要解决的痛点。一、异步的本质与技术演进1.1从同步到异步的范式转换同步加载如同单行道依次通行的汽车,每个
- 如何通过YashanDB数据库提升数据处理效率
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在当前数据密集型应用和海量数据处理需求日益增长的背景下,数据库性能瓶颈和数据一致性问题成为普遍挑战。面对业务复杂性和数据量的指数级增长,如何高效存储、调度与处理数据,保障系统的高可用性和扩展性,是数据库技术的重要课题。针对这些挑战,YashanDB作为一款新一代高性能关系型数据库,凭借其多样化部署模式、先进的存储机制和智能优化组件,为数据处理效率的提升提供了系统解决方案。本文将面向数据库设计者、系
- 通过YashanDB提升大数据处理能力的指南
数据库
数据的急剧增长给数据库技术领域带来了诸多挑战,包括性能瓶颈、数据一致性问题及处理效率低下等。为了应对这些挑战,企业需采取有效的技术手段来提升大数据处理能力。YashanDB作为一款高性能的数据库产品,通过其先进的体系架构、优化的数据存储形式以及强大的并发控制能力,有效地提升了大数据环境下的处理性能。本文旨在为技术人员和决策者提供深入的技术分析和可操作的建议,通过YashanDB的功能特性来实现大数
- Mysql:分库分表
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引言:随着互联网业务的飞速发展,数据量与并发请求呈现爆炸式增长。传统的单机数据库架构,即使经过垂直扩展(如提升硬件配置、优化SQL、引入读写分离),也终将面临性能瓶颈。主要挑战体现在:单表性能极限:当单表数据行数达到千万乃至亿级时,B+树索引深度增加,导致查询效率显著下降。此外,DDL(数据定义语言)操作如添加索引、修改表结构等,可能耗时数小时并长时间锁定表,严重影响业务可用性。单库资源瓶颈:单个
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量子机器学习入门:从理论基石到实践路径元数据框架标题量子机器学习入门:从理论基石到实践路径——连接量子计算与人工智能的未来桥梁关键词量子计算;机器学习;量子算法;量子神经网络;Qiskit;PennyLane;量子变分算法摘要量子机器学习(QuantumMachineLearning,QML)是量子计算与机器学习的交叉领域,通过量子计算的叠加态、纠缠和并行性解决传统机器学习的计算瓶颈(如高维数据处
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人形机器人作为复杂的移动操作平台,其运动精度直接影响任务执行可靠性。与工业机械臂相比,人形机器人需同时处理浮动基座动力学、多体耦合误差及非结构化环境适应,使得运动学误差分析更具挑战性。传统编程式动作控制已无法满足复杂场景需求,而全身动作捕捉系统通过提供高精度运动数据,成为突破这一瓶颈的关键技术。一、技术原理:从传感器到数字孪生的精准映射1.1动作捕捉系统的技术架构全身动作捕捉系统通常由惯性传感器、
- YOLOv11模型轻量化挑战技术文章大纲
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模型轻量化的背景与意义目标检测模型YOLOv11的性能与应用场景轻量化的必要性:边缘设备部署、实时性需求、计算资源限制轻量化面临的挑战:精度与速度的权衡、模型压缩方法的选择YOLOv11的轻量化技术方向网络结构优化:深度可分离卷积、分组卷积、瓶颈设计模型剪枝:结构化剪枝与非结构化剪枝策略知识蒸馏:教师-学生模型框架与特征匹配方法量化与低比特压缩:FP16/INT8量化与二值化网络轻量化实现的具体方
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九章云极AladdinEdu
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一、引言在当今微服务架构和云原生应用盛行的时代,Go语言凭借其出色的并发处理能力和较低的资源消耗,成为构建高性能后端服务的首选语言之一。然而,随着业务规模的扩大和用户量的增长,我们的服务经常会面临突如其来的流量高峰和持续的高负载挑战。就像一辆汽车需要在极端条件下测试其性能极限一样,我们的Go应用也需要在上线前经受住内存压力测试的洗礼。这不仅能帮助我们发现潜在的内存泄漏和性能瓶颈,还能确保系统在高负
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SpringBoot高并发优化终极指南,涵盖线程模型、JVM调优、数据库访问、缓存策略等15+核心模块一、线程模型深度调优(核心瓶颈突破)1.Tomcat线程池原子级配置2.异步任务线程池隔离策略二、JVM层终极调参(G1GC深度优化)1.内存分配策略2.GC日志分析技巧三、缓存策略原子级优化1.三级缓存架构实现2.缓存穿透/雪崩防护四、数据库访问极致优化1.连接池死亡参数配置2.分页查询深度优化
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预训练已成为现代人工智能,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式,催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质:为何需要它?核心问题:数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据,获取成本极高(时间、金钱、专业知识)。对于复杂任务(如理解语义、生成文本),标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
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绿色电商趋势:代购系统如何实现碳足迹追踪与可持续物流?在全球气候危机与可持续发展目标的双重驱动下,绿色电商正从概念走向实践。作为跨境电商的核心环节,代购系统如何通过技术创新实现碳足迹追踪与可持续物流,成为行业突破增长瓶颈、构建差异化竞争力的关键。本文结合技术架构、行业实践与未来趋势,解析代购系统在绿色转型中的路径选择。一、碳足迹追踪:从数据孤岛到全链路透明1.技术架构:区块链+IoT构建可信数据链
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Pythonpython开发语言协程并发yield生成器gerrnletgevent
引言痛点分析:传统多线程在高并发场景下的性能瓶颈。协程优势:轻量级、高并发、低资源消耗。本文目标:通过9个代码案例,系统讲解协程的核心技术和应用场景。目录引言1.协程基础:理解yield生成器1.1yield的暂停与恢复机制1.2生产者-消费者模型实战1.3双向通信:send()方法详解2.手动协程控制:greenlet进阶2.1greenlet的显式切换原理2.2多任务协作案例3.自动化协程:g
- 突破性能瓶颈,几个高性能Python网络框架,高效实现网络应用
引言随着互联网和大数据时代的到来,高性能网络应用的需求日益增加。Python作为一种流行的编程语言,在高性能网络编程领域也具有广泛的应用。本文将深入探讨基于Python的几种高性能网络框架,分析它们各自的优势和适用场景,帮助开发者选择最适合自己需求的网络框架这里插播一条粉丝福利,如果你正在学习Python或者有计划学习Python,想要突破自我,对未来十分迷茫的,可以点击这里获取最新的Python
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
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工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f