- python分布式爬虫打造搜索引擎--------scrapy实现
weixin_30515513
爬虫python开发工具
http://www.cnblogs.com/jinxiao-pu/p/6706319.html最近在网上学习一门关于scrapy爬虫的课程,觉得还不错,以下是目录还在更新中,我觉得有必要好好的做下笔记,研究研究。第1章课程介绍1-1python分布式爬虫打造搜索引擎简介07:23第2章windows下搭建开发环境2-1pycharm的安装和简单使用10:272-2mysql和navicat的安装
- Java大厂面试实录:从电商场景到AIGC的深度技术拷问
remCoding
Java场景面试宝典Java面试SpringBootKafkaAI大厂面试微服务
第一轮提问:电商场景与微服务基础面试官:小曾,请描述一个典型的电商秒杀场景,你会如何设计系统架构?涉及哪些关键技术?小曾:秒杀嘛,主要是高并发,我一般会用SpringBoot搭后端,数据库用Redis做缓存,消息队列用Kafka异步处理订单。具体技术细节……呃,好像没细想。面试官(微笑):“不错,Redis和Kafka选得对。那如果用户请求量超10万/QPS,你会如何扩容?SpringCloud的
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的深度拷问
remCoding
Java场景面试宝典Java面试SpringBootJakartaEEAI微服务KafkaSpringCloudAI面试
第一轮提问:电商场景下的高并发架构面试官:小曾,我们公司电商业务面临“双十一”秒杀场景,需要支持百万级并发,你会如何设计系统架构?请结合SpringCloud和消息队列谈谈方案。小曾:(搓手)额……我会用SpringCloudAlibaba,搞个Nacos做服务注册,网关用Zuul,然后订单服务用SpringBoot+Redis缓存,秒杀请求走消息队列,比如Kafka吧,异步处理,降低峰值压力……
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的层层递进
remCoding
Java场景面试宝典JavaSpringBootSpringCloudAIKafkaRedisMicroservices
场景:互联网大厂Java后端面试面试官(严肃):请简单介绍下你参与过的项目,主要使用哪些技术栈?小曾(自信):我参与过电商平台的订单系统,用了SpringBoot+SpringCloudAlibaba,数据库是MySQL+Redis缓存,消息队列用Kafka处理异步任务。面试官(点头):不错,能具体说说订单系统如何应对高并发场景的吗?小曾:我们用了HikariCP优化数据库连接池,Redis集群做
- Java大厂面试实录:从Spring Boot到AI微服务架构的深度技术挑战
remCoding
Java场景面试宝典JavaSpringBootSpringCloudAIKafkaRedisDocker
场景:互联网大厂Java后端开发面试面试官(严肃):小曾,请简单介绍下你过往的项目经验,特别是你在微服务架构中解决过哪些技术难题?小曾(自信):我之前参与过电商平台的订单系统重构,将单体应用拆分为SpringCloud微服务架构。我们使用了SpringCloudGateway做网关路由,服务间通过Kafka异步通信,并引入Redis缓存热点数据。面试官:很好,能具体说说你们如何解决订单超卖问题的吗
- 告别内存焦虑!用Dask打开Python大数据并行计算的“任意门“
小张在编程
python大数据开发语言
引言当你在Jupyter里用Pandas读取20GB的CSV文件,看到内存占用率从10%飙升到90%,最后弹出"MemoryError"时;当你想对亿级数据做分组聚合,却发现单线程计算要等上半小时——这些场景是不是像极了用小推车搬运万吨货物?Python生态中,Dask库就像一台"并行计算推土机",能把大数据拆分成小块并行处理,让你的普通电脑也能拥有分布式计算的能力。本文将从原理到实战,带你掌握这
- 网络爬虫-07
YEGE学AI算法
Python-网络爬虫
网络爬虫-07)**Spider06回顾****scrapy框架****完成scrapy项目完整流程****我们必须记住****爬虫项目启动方式****数据持久化存储****Spider07笔记****分布式爬虫****scrapy_redis详解****腾讯招聘分布式改写****机器视觉与tesseract****补充-滑块缺口验证码案例****豆瓣网登录****Fiddler抓包工具****移
- 【Python爬虫(26)】Python爬虫进阶:数据清洗与预处理的魔法秘籍
奔跑吧邓邓子
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【Python爬虫】专栏简介:本专栏是Python爬虫领域的集大成之作,共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起,深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑,覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取,还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者,都能从中汲取知识,助力掌握爬虫核心技能,开拓技术视野。目录一、数据清洗的重要性二、数据清洗的常见任务2.1去除噪声数据2.2
- Proto文件从入门到精通——现代分布式系统通信的基石(含实战案例)
筏.k
gRPCc++rpc服务器
gRPC核心技术详解:Proto文件从入门到精通——现代分布式系统通信的基石(含实战案例)更新时间:2025年7月18日️标签:gRPC|ProtocolBuffers|Proto文件|微服务|分布式系统|RPC通信|接口定义文章目录前言一、基础概念:Proto文件究竟是什么?1.什么是Proto文件?2.传统通信vsProto通信二、语法详解:Proto文件的构成要素1.基本语法结构2.数据类型
- 【橘子分布式】Thrift RPC(编程篇)
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分布式分布式rpc网络协议
一、简介之前我们研究了一下thrift的一些知识,我们知道他是一个rpc框架,他作为rpc自然是提供了客户端到服务端的访问以及两端数据传输的消息序列化,消息的协议解析和传输,所以我们今天就来了解一下他是如何实现这些功能,并且如何在实际代码中使用。我们需要搭建环境。1.安装Thrift作用:把IDL语言描述的接口内容,生成对应编程语言的代码,简化开发。我们已经介绍了在mac如何使用brew安装了。2
- 分布式弹性故障处理框架——Polly(1)
1前言之服务雪崩在我们实施微服务之后,服务间的调用变得异常频繁,多个服务之前可能存在互相依赖的关系,当某个服务出现故障或者是因为服务间的网络出现故障,导致服务调用的失败,进而影响到某个业务服务处理失败,服务依赖的故障可能导致级联崩溃,如一个微服务不可用拖垮整个系统。【服务雪崩】服务雪崩通常遵循“从局部故障到全局崩溃”的递进路径,可拆解为以下步骤:初始故障某个基础服务(如数据库、缓存、第三方API)
- 插板式系统的“生命线“:EtherCAT分布式供电该如何实现?
ZLG 致远电子
iot
在ZIO系列插板式模组系统中,EtherCAT分布式供电如同设备的血液循环网络,其供电稳定性直接决定系统可靠性。本文将从电流计算到电源扩展,为您讲解EtherCAT分布式供电该如何实现。ZIO系列插板式模组的电源介绍ZIO系列插板式I/O模块是ZLG开发的可灵活设计的远程I/O扩展模块。该系列产品由耦合器、数字I/O、电机驱动、模拟量、电源等功能模块组成。ZIO系列可以通过定制化的底板集成各类接口
- GPU网络运维
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一、GPU网络架构与核心技术GPU集群网络需适配分布式训练中“多节点数据同步”(如all-reduce、broadcast)的高频、大流量需求,主流技术方案及特点如下:网络技术核心优势适用场景运维重点InfiniBand低延迟(~1us)、高带宽(400Gb/s)、原生RDMA支持超大规模集群(≥1000节点)、千亿参数模型训练子网管理、固件兼容性、链路健康RoCE(RDMAoverConverg
- 达梦分布式集群DPC_DPC线程深度解析_yxy
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达梦分布式集群分布式线程DPC
达梦分布式集群DPC_DPC线程深度解析1.DPC专用线程体系1.1DPC线程池分类1.1.1底层公共线程池1.1.2上层专用线程池1.2线程管理模式1.2.1生产者-消费者模式1.2.2领导者跟随者模式2.DPC线程相关视图2.1THREADS2.2DPC_STASK_THRD2.3关键列解释3.DPC线程管理监控3.1sql卡顿,找出关键线程分析3.2完整sql执行示例1.DPC专用线程体系文
- Redis面试精讲 Day 3:Redis持久化机制详解
在未来等你
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【Redis面试精讲Day3】Redis持久化机制详解文章标签Redis,面试题,持久化,RDB,AOF,数据库,缓存,后端开发,分布式系统文章简述本文是"Redis面试精讲"系列第3天内容,深入解析Redis持久化机制这一面试高频考点。文章从基础概念出发,详细剖析RDB和AOF两种持久化方式的实现原理、触发机制和优缺点对比,提供多语言客户端操作示例和性能测试数据。针对"如何选择持久化策略"、"A
- Hadoop与云原生集成:弹性扩缩容与OSS存储分离架构深度解析
Hadoop与云原生集成的必要性Hadoop在大数据领域的基石地位作为大数据处理领域的奠基性技术,Hadoop自2006年诞生以来已形成包含HDFS、YARN、MapReduce三大核心组件的完整生态体系。根据CSDN技术社区的分析报告,全球超过75%的《财富》500强企业仍在使用Hadoop处理EB级数据,其分布式文件系统HDFS通过数据分片(默认128MB块大小)和三副本存储机制,成功解决了P
- 分布式系统中优化ELK日志采集性能
Alex艾力的IT数字空间
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架构设计、组件调优、资源分配等多维度入手一、架构优化:分布式与解耦设计分层采集与缓冲Filebeat轻量级采集:在每台服务器部署Filebeat替代Logstash作为日志收集器,降低资源占用(CPU/内存减少70%以上)。引入缓冲队列:通过Redis或Kafka作为日志缓冲池,缓解Logstash或Elasticsearch的突发流量压力,避免数据丢失(如Logstash异常时Redis暂存数据
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kafkakafka分布式
kafka架构https://cloud.tencent.com/developer/article/230789219张图生产者架构消息的磁盘存储文件结构https://cloud.tencent.com/developer/article/230789219张图produce消息分区策略kafka–基础知识点–5–生产者分区策略ISR、OSR、AR是什么?ISR:ISR,全称in-syncre
- Kafka 时间轮深度解析:如何O(1)处理定时任务
lifallen
KafkaJavakafkalinq分布式java数据库数据结构apache
TimingWheel(时间轮)TimingWheel是一种高效的、用于实现大量定时任务调度的算法结构。相比于传统的基于优先队列(PriorityQueue)的定时器(其添加/删除操作的时间复杂度为O(logn)),时间轮可以实现近乎O(1)的添加和删除操作,这在需要管理成千上万个定时任务的场景下(例如Kafka中的请求超时、延迟操作等)具有巨大的性能优势。可以把一个TimingWheel想象成一
- Agent架构解析及分布式Agent协作方案
来源:AI大模型应用实践AIAgent(智能体)系统发展迅猛,且关注点已经不再局限在Agent的规划推理等基本能力,智能体系统在扩展性、互操作、安全性等工程化方面的挑战也越来越引起重视,比如最近的MCP和A2A。上一篇我们介绍了A2A,今天接着再聊聊分布式Agent系统的话题。Agent模式架构解析Agent有效减少人类工作总量,人与AI协作才是最终形态。人类与AI交互可大致分为三种模式。Embe
- 深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略
在当今人工智能快速发展的时代,大型语言模型(LLM)的推理和部署面临着诸多挑战,尤其是当模型规模日益庞大时,如何高效地利用硬件资源成为关键问题。vLLM作为一种强大的工具,为分布式推理和部署提供了多种策略,本文将详细探讨其相关技术和应用场景,希望能对您提供有价值的参考。分布式推理策略的选择在开始分布式推理和部署之前,明确何时采用分布式推理以及可选的策略至关重要。1.单GPU推理:如果模型能够在单个
- RabbitMQ深度解析:从核心概念到实战应用
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RabbitMQ深度解析:从核心概念到实战应用引言:现代分布式系统的通信枢纽在当今复杂的分布式系统架构中,消息队列已成为不可或缺的基础组件。作为最受欢迎的开源消息代理之一,RabbitMQ以其可靠性、灵活性和跨平台能力赢得了广泛青睐。本文将全面剖析RabbitMQ的核心机制、工作模式及高级特性,帮助开发者掌握这一强大的异步通信工具。一、RabbitMQ核心概念解析1.1基本架构模型RabbitMQ
- Kafka深度解析:架构、原理与应用实践
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Kafka深度解析:架构、原理与应用实践引言在现代分布式系统架构中,消息队列作为系统解耦、异步通信的核心组件发挥着至关重要的作用。而在众多消息队列解决方案中,ApacheKafka凭借其卓越的性能、高吞吐量和可靠性,已成为企业级数据管道的首选技术。本文将深入剖析Kafka的核心架构、工作原理以及实践应用,帮助开发者全面掌握这一强大的分布式消息系统。一、Kafka概述与核心概念1.1Kafka的诞生
- 深入理解红锁
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在构建高并发、高可用的分布式系统时,我们常常会遇到这样一个核心挑战:如何确保多个服务实例能够安全、有序地访问共享资源,避免竞态条件(RaceCondition)和数据不一致?传统单机环境下的锁机制(如Java的synchronized或ReentrantLock)在分布式场景下显得力不从心。于是,分布式锁应运而生,而基于Redis的分布式锁因其高性能和简单性而被广泛应用。然而,单节点Redis锁在
- Redis分布式锁深度剖析:从原理到高可用实践
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redis分布式wpf
Redis分布式锁深度剖析:从原理到高可用实践引言:分布式环境下的锁之殇在分布式系统中,共享资源互斥访问是保证数据一致性的核心挑战。传统单机锁(如synchronized)在跨进程场景下完全失效,这就是分布式锁的用武之地。Redis凭借其高性能、原子操作等特性,成为实现分布式锁的主流方案。本文将深入解析Redis分布式锁的实现原理、典型问题及工业级解决方案。一、分布式锁的本质要求1.1必须满足的核
- JAVA中分布式环境中如何实现单点登录与session共享
在远方的你等我
在单服务器web应用中,登录用户信息只需存在该服务的session中,这是我们几年前最长见的办法。而在当今分布式系统的流行中,微服务已成为主流,用户登录由某一个单点服务完成并存储session后,在高并发量的请求(需要验证登录信息)到达服务端的时候通过负载均衡的方式分发到集群中的某个服务器,这样就有可能导致同一个用户的多次请求被分发到集群的不同服务器上,就会出现取不到session数据的情况,于是
- Java大厂面试实录:谢飞机的电商场景技术问答(Spring Cloud、MyBatis、Redis、Kafka、AI等)
Java大厂面试实录:谢飞机的电商场景技术问答(SpringCloud、MyBatis、Redis、Kafka、AI等)本文模拟知名互联网大厂Java后端岗位面试流程,以电商业务为主线,由严肃面试官与“水货”程序员谢飞机展开有趣的对话,涵盖SpringCloud、MyBatis、Redis、Kafka、SpringSecurity、AI等热门技术栈,并附详细解析,助力求职者备战大厂面试。故事设定谢
- 分布式学习笔记_04_复制模型
NzuCRAS
分布式学习笔记架构后端
常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中,数据通常需要被分布在多台机器上,主要为了达到:拓展性:数据量因读写负载巨大,一台机器无法承载,数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡,达到灵活的横向拓展高容错&高可用:在分布式系统中单机故障是常态,在单机故障的情况下希望整体系统仍然能够正常工作,这时候就需要数据在多台机器上做冗余,在遇到单机故障时能够让其他机器接管统一的用户体验:如果系统客户端分布
- Java大厂面试故事:谢飞机的互联网音视频场景技术面试全纪录(Spring Boot、MyBatis、Kafka、Redis、AI等)
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Java大厂面试故事:谢飞机的互联网音视频场景技术面试全纪录(SpringBoot、MyBatis、Kafka、Redis、AI等)互联网大厂技术面试不仅考察技术深度,更注重业务场景与系统设计能力。本篇以严肃面试官与“水货”程序员谢飞机的对话,带你体验音视频业务场景下的Java面试全过程,涵盖主流技术栈,并附详细答案解析,助你面试无忧。故事场景设定谢飞机是一名有趣但技术基础略显薄弱的程序员,这次应
- php 高并发下日志量巨大,如何高效采集、存储、分析
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
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_