Logstash访问安全访问Elasticsearch集群

家用充电桩远程监控安全管理系统解决方案蓝蜂物联网物联网远程监控边缘计算物联网
家用充电桩远程监控安全管理系统解决方案在当今电动汽车日益普及的背景下，家用充电桩的安全管理成为了广大车主关注的重点问题。为了实现对充电桩的高效、精准、远程监控，一套完善的家用充电桩远程监控安全管理系统解决方案应运而生。本方案旨在通过先进的物联网技术、云计算、大数据分析以及人工智能等科技手段，构建一个集实时监测、异常预警、故障诊断、数据统计、远程控制于一体的智能化平台，确保充电桩的安全运行及用户充电
为什么YashanDB数据库是大数据处理的理想选择？数据库
在当今大数据时代，如何高效管理和处理海量数据成为了许多企业的首要挑战。针对这一问题，选择合适的数据库系统至关重要。尤其是在大数据场景中，诸如数据存储、数据访问效率和并发控制等技术要求提高，给数据库的选择带来了更高的标准。YashanDB作为一款高性能数据库，以其独特的架构设计与一系列优秀的功能，成为大数据处理的理想选择。高度可扩展的部署架构YashanDB支持多种部署形态，包括单机部署、分布式集群
企业如何构建基于YashanDB的数据分析系统数据库
随着大数据时代的到来，企业面临的一个核心技术问题是如何有效、快速地进行数据分析以指导决策。一个重要的性能瓶颈在于数据库的查询速度和存储结构的设计。尤其在处理海量数据时，如何在保证数据查询性能的同时确保数据的准确性和完整性，这问题显得尤为重要。YashanDB作为一个高性能的数据库系统，通过其独特的体系架构和强大的数据存储及访问机制，为企业构建高效的数据分析系统提供了可靠的技术支持。YashanDB
AI+大数据：社交网络分析在金融风控中的完整流程 AI智能应用 AI大模型应用入门实战与进阶人工智能大数据 ai
AI+大数据：社交网络分析在金融风控中的完整流程关键词：AI、大数据、社交网络分析、金融风控、完整流程摘要：本文详细讲述了在金融风控领域运用AI和大数据进行社交网络分析的完整流程。通过通俗易懂的语言，从背景知识入手，解释核心概念，阐述算法原理，分享项目实战经验，探讨实际应用场景，推荐相关工具资源，展望未来发展趋势与挑战，旨在让读者全面了解这一复杂技术在金融风控中的应用。背景介绍目的和范围我们的目的
Spring AI ETL Pipeline使用指南超级小忍 SpringAI spring 人工智能
前言（Introduction）版本声明：本文基于SpringAI1.0.0版本编写。由于SpringAI目前仍处于活跃开发阶段，API和组件可能在后续版本中发生变化，请注意及时关注官方文档更新以保持兼容性。在当今大数据和人工智能快速发展的背景下，ETL（Extract,Transform,Load）系统已经不再只是简单的数据搬运工。ETL是数据仓库和数据分析流程中的核心环节，它负责将分散的数据从
Spring Cloud（微服务部署与监控）白仑色 Spring系列 spring cloud 微服务 spring 微服务部署服务监控健康检查
摘要在微服务架构中，随着服务数量的增长和部署复杂度的提升，如何高效部署、持续监控、快速定位问题并实现自动化运维成为保障系统稳定性的关键。本文将围绕SpringCloud微服务的部署与监控展开，深入讲解：微服务打包与部署方式（JAR/Docker/Kubernetes）如何构建CI/CD流水线服务健康检查与自动恢复机制Prometheus+Grafana实现指标可视化监控ELK实现日志集中管理Sky
MapReduce分布式计算框架：从原理到实战 AI妈妈手把手 mapreduce 前端大数据分布式计算 python 人工智能
大家好！今天我们来聊聊大数据处理领域的一个重要框架——MapReduce。作为Google提出的经典分布式计算模型，MapReduce极大地简化了海量数据的处理流程。无论你是大数据新手还是有一定经验的开发者，这篇文章都会让你对MapReduce有更深入的理解。我们还会通过实际代码示例来展示它的强大功能！一、MapReduce是什么？想象你有一个装满10亿本书的图书馆，现在需要统计所有书中"大数据"
大数据面试题之Hive(1) 小的~~ 大数据大数据 hive hadoop
说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?说下Hive是什么?跟数据仓库区别?Hive架构Hive内部表和外部表的区别?为什么内部表的删除，就会将数据全部删除，而外部表只删除表结构?为什么用外部表更好?Hive建表语句?创建表时使用什么分隔符?Hive删除语句外部表删除的是什么?Hive数据倾斜以及解决方案Hive如果不用参数调优，在map和reduce端应该做什么Hive
Redis总结傲祥Ax redis 数据库 Redis重点总结
一、Redis是什么？key-value形式的非关系型数据库，基于内存（64位系统默认是物理内存的四分之三），单线程多路io复用，通常当缓存使用，提高查询效率。二、为什么使用Redis？2.1快（内单异高算）内存存储，单线程模型，异步操作，高效的网络通信，优化的算法和数据结构2.2作用2.2.1五大数据类型Redis存储，key-value形式，value的五种数据类型String，List，Se
2025年智能计算与人机交互国际会议（ICHCI 2025）
2025InternationalConferenceonIntelligentComputingandHumanComputerInteraction【一】、大会信息会议简称：ICHCI2025大会地点：中国·温州收录检索：提交EiCompendex,CPCI,CNKI,GoogleScholar等【二】、会议简介2025年智能计算与人机交互国际会议将在中国温州隆重召开。旨在为全球从事大数据、人
Spark on Docker：容器化大数据开发环境搭建指南 AI天才研究院 ChatGPT 实战 ChatGPT AI大模型应用入门实战与进阶大数据 spark docker ai
SparkonDocker：容器化大数据开发环境搭建指南关键词：Spark、Docker、容器化、大数据开发、分布式计算、开发环境搭建、容器编排摘要：本文系统讲解如何通过Docker实现Spark开发环境的容器化部署，涵盖从基础概念到实战部署的完整流程。首先分析Spark分布式计算框架与Docker容器技术的核心原理及融合优势，接着详细演示单节点开发环境和多节点集群环境的搭建步骤，包括Docker
机器学习在智能金融风险评估中的应用：信用评分与欺诈检测 Blossom.118 机器学习与人工智能机器人机器学习人工智能 python 深度学习 sklearn 计算机视觉
在金融行业，风险评估是确保金融机构稳健运营的关键环节。随着大数据和机器学习技术的快速发展，金融机构开始探索如何利用机器学习算法来提高风险评估的准确性和效率。本文将探讨机器学习在智能金融风险评估中的应用，特别是信用评分和欺诈检测方面的最新进展，并分析其带来的机遇和挑战。一、智能金融风险评估中的信用评分（一）传统信用评分方法的局限性传统的信用评分主要依赖于人工规则和简单的统计模型，如逻辑回归。这些方法
机器学习在智能制造业中的应用：质量检测与设备故障预测 Blossom.118 机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习神经网络机器人 sklearn tensorflow
随着工业4.0和智能制造的推进，制造业正经历着一场深刻的数字化转型。智能制造业通过整合物联网（IoT）、大数据和机器学习等先进技术，实现从生产计划到质量控制的全流程优化。机器学习技术在智能制造业中的应用尤为突出，尤其是在质量检测和设备故障预测方面。本文将探讨机器学习在智能制造业中的应用，并分析其带来的机遇和挑战。一、智能制造业中的质量检测（一）传统质量检测方法的局限性传统的质量检测主要依赖于人工检
基于 SASL/SCRAM 让 Kafka 实现动态授权认证 zlt2000 Java java springboot kafka
一、说明在大数据处理和分析中ApacheKafka已经成为了一个核心组件。然而在生产环境中部署Kafka时，安全性是一个必须要考虑的重要因素。SASL（简单认证与安全层）和SCRAM（基于密码的认证机制的盐化挑战响应认证机制）提供了一种方法来增强Kafka集群的安全性。本文将从零开始部署ZooKeeper和Kafka并通过配置SASL/SCRAM和ACL（访问控制列表）来增强Kafka的安全性。二
以智能楼宇自动化控制系统为基石，构筑绿色建筑节能增效新标杆 ctrlworks 楼宇自控康沃思物联楼宇自控系统厂家 ba系统厂商建筑管理系统厂家 ibms系统厂家
在全球“双碳”目标加速推进与能源危机日益凸显的背景下，建筑行业作为能源消耗与碳排放的重点领域，正面临从传统建造向绿色智能化转型的迫切需求。数据显示，我国建筑运行阶段能耗占全社会总能耗超30%，碳排放占比达21.9%，而传统建筑管理模式下设备低效运行、能源浪费等问题普遍存在。智能楼宇自动化控制系统（BACS）凭借物联网、大数据、人工智能等技术，通过对建筑设备的精准监控、智能调度与协同管理，成为破解绿
MapReduce01：基本原理和wordCount代码实现冬至喵喵大数据 mapreduce
本篇文章中，笔者记录了自己对于MapReduce的肤浅理解，参考资料主要包括《大数据Hadoop3.X分布式处理实战》和网络视频课程。下文介绍了MapReduce的基本概念、运行逻辑以及在wordCount代码示例。一、MapReduce概述1.概述google为解决其搜索引擎中的大规模网页数据的并行化处理问题，设计了MapReduce，在发明MapReduce之后首先用其重新改写了搜索引擎中we
知识积累----空转转录因子TF活性的计算框架追风少年ii 空间数据分析 hotspot 傅里叶变换机器学习
作者，EvilGenius关于我们外显子的分析课程，我们来一次预报名吧，课表如下第一节：外显子分析基础知识与框架（包括基础文件的格式等）第二节：fastq数据处理到callSNV+基础认知（简单判断谱系突变和体系突变、以及GT:AD:AF:DP等基础信息）第三节（可能需要拆分成2节课）：各大数据库如何注释突变信息（clinvar、cosmic、gnomad、HGMD、hotspot、oncoKB、
大数据项目-Django基于大数据技术实现的农产品销售系统 IT实战课堂-玲琳娜计算机毕业设计大数据 java spark 爬虫
《[含文档+PPT+源码等]Django基于大数据技术实现的农产品销售系统》该项目含有源码、文档、PPT、配套开发软件、软件安装教程、包运行成功以及课程答疑与微信售后交流群、送查重系统不限次数免费查重等福利！数据库管理工具：phpstudy/Navicat或者phpstudy/sqlyog后台管理系统涉及技术：后台使用框架：Django前端使用技术：Vue,HTML5,CSS3、JavaScrip
JVM调优实战 Day 14 ：大数据处理中的JVM调优在未来等你 JVM调优实战 JVM Java 性能优化调优虚拟机
【JVM调优实战Day14】大数据处理中的JVM调优文章标签jvm调优,大数据处理,Java性能优化,JVM参数配置,JVMGC调优,Java开发,大数据架构,Jvm实战文章简述在大数据处理场景中，Java应用通常面临内存占用高、GC频率频繁、堆内存不足等挑战。本文作为“JVM调优实战”系列的第14天，深入探讨了大数据处理中的JVM调优策略。文章从概念解析、技术原理、常见问题、诊断方法、调优策略到
鸿蒙开发必备技能：六种数据存储方式全解析+实战代码 harmonyos
摘要在当前多设备互联的时代，移动端应用不再局限于单一设备，而是需要在多个终端上保持状态一致、数据同步与持久管理。鸿蒙系统提供了多种数据存储机制，从轻量级状态存储到复杂的数据持久化方案，满足不同场景下的需求。本文将结合实战案例，深入讲解鸿蒙系统中的六大数据存储方式，并配有可运行的代码，帮助开发者快速掌握数据管理方法。引言随着鸿蒙系统的不断发展，越来越多的开发者开始构建面向多设备、多用户、多场景的智能
IT 行业深度洞察：从技术革命到产业重构的全景图谱 XQR.小白重构
摘要本文系统梳理IT行业的发展脉络，深入剖析云计算、人工智能、大数据、物联网等核心技术的演进逻辑与协同效应，揭示IT产业在数字化转型浪潮中的生态重构与价值创造。通过典型案例分析与数据支撑，探讨行业面临的技术挑战、伦理困境与全球化竞争格局，展望IT技术如何持续驱动社会变革与产业升级。全文结合2025年最新技术动态与市场趋势，为从业者、投资者与研究者提供兼具理论深度与实践指导的行业参考。目录摘要一、I
Python 爬虫实战：12306 订单记录爬取（登录态保持 + 订单数据可视化）西攻城狮北 python 爬虫信息可视化
引言在大数据驱动的今天，12306作为国内最重要的铁路出行平台，积累了海量的出行数据。对于广大用户而言，能够方便地查看和分析自己的出行订单记录，不仅有助于行程管理，还能为未来的出行规划提供有力参考。本文将详细讲解如何利用Python爬虫技术实现12306的模拟登录，爬取个人订单记录，并通过数据可视化技术直观展示出行情况。一、环境搭建与准备工作（一）Python环境配置确保本地已安装Python3.
大数据集群架构hadoop集群、Hbase集群、zookeeper、kafka、spark、flink、doris、dataeas(二) 争取不加班！ hadoop hbase zookeeper 大数据运维
zookeeper单节点部署wget-chttps://dlcdn.apache.org/zookeeper/zookeeper-3.8.4/apache-zookeeper-3.8.4-bin.tar.gz下载地址tarxfapache-zookeeper-3.8.4-bin.tar.gz-C/data/&&mv/data/apache-zookeeper-3.8.4-bin//data/zoo
Redis 集群与分布式实现：从原理到实战一切皆有迹可循 redis redis 分布式数据库后端缓存
前言在大数据与高并发场景下，单节点Redis的容量与可用性已无法满足需求。Redis通过集群与分布式技术，实现了数据的分片存储与高可用部署，成为分布式系统的核心组件。本文将深入解析Redis集群的底层原理、架构模式与实战经验，结合代码示例与最佳实践，帮助开发者构建高性能、高可用的分布式缓存系统。一、集群基础架构与核心原理1.数据分片机制Redis集群采用哈希槽（HashSlot）实现数据分片，共有
大数据未来发展的趋势与挑战倒霉男孩大数据
随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为推动社会进步和产业变革的重要力量。从商业决策到医疗健康，从智慧城市到人工智能，大数据技术的应用无处不在。未来，随着5G、物联网（IoT）、人工智能（AI）等技术的深度融合，大数据的发展将迎来更广阔的空间，同时也面临诸多挑战。本文将探讨大数据未来的发展趋势、应用前景以及可能面临的问题。一、大数据未来的发展趋势数据量持续爆发式增长随着5G网络的普及和物联网设备的广
从0到1构建智能招聘数据引擎：基于 Python 的 BOSS直聘信息采集实战与反爬破解指南程序员威哥 python 开发语言
前言在大数据浪潮席卷的时代，招聘平台蕴藏着海量的岗位信息，揭示着行业走向、人才趋势、薪资结构等核心价值。BOSS直聘作为国内极具代表性的直招平台，其数据对职业分析、市场监测甚至智能推荐系统的构建都有着重要意义。本文将手把手带你打造一个高质量、抗封锁的Python爬虫系统，精准采集BOSS直聘网的岗位数据，并全面解析其中涉及的反爬机制识别、加密参数处理、数据提取与存储等高级技巧，助你在Web数据采集
大数据量下高并发同步的解决方案大师兄啊 sql 大数据量下高并发同步的解决方案
大数据量下高并发同步的讲解（不看，保证你后悔）对于我们开发的网站，如果网站的访问量非常大的话，那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题，但话又说回来了，既然逃避不掉，那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。为了更好的理解并发和同步，我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步1、同步和异步的区别和联系所谓同步，可以理解为在执行完一个函数或
DolphinScheduler 6 个高频 SQL 操作技巧数据库
摘要：ApacheDolphinScheduler系列4-后台SQL经验分享关键词：大数据、数据质量、数据调度整体说明在调研了DolphinScheduler之后，在项目上实际使用了一段时间，有了一些后台SQL实际经验，分享如下。进入DolphinScheduler后台数据库，我这里使用的是MySQL数据库。以任务名称包含“ods_xf_act”的任务为例。一、修改任务组操作UPDATEt_ds_
微信小程序｜流浪动物救助小程序的设计与实现 qq_469603589 微信小程序小程序微信小程序
作者主页：编程指南针作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、人工智能与大数据、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助收藏点赞不迷路关注作者有好处文末获取源码项目编号：L-BS-XZBS-30一，环境介绍语言环境：Java:jdk1
Hadoop、Spark、Flink 三大大数据处理框架的能力与应用场景
一、技术能力与应用场景对比产品能力特点应用场景Hadoop-基于MapReduce的批处理框架-HDFS分布式存储-容错性强、适合离线分析-作业调度使用YARN-日志离线分析-数据仓库存储-T+1报表分析-海量数据处理Spark-基于内存计算，速度快-支持批处理、流处理（StructuredStreaming）-支持SQL、ML、图计算等-支持多语言（Scala、Java、Python）-近实时处
Spring的注解积累 yijiesuifeng spring 注解
用注解来向Spring容器注册Bean。需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。如：在base-package指明一个包 <context:component-sc
传感器百合不是茶 android 传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件下面就以重力传感器为例; 1,在onCreate中获得传感器服务 private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
[光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家信不信由你们: 穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星这就是为什么古代
精简的反序打印某个数沐刃青蛟打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。比如：输入123，输出321。记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。似乎最后是用到%和/方法解决的。而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）代码如下： long num, num1=0;
PHP：6种方法获取文件的扩展名 IT独行者 PHP 扩展名
PHP：6种方法获取文件的扩展名 1、字符串查找和截取的方法 1 $extension = substr ( strrchr ( $file , '.' ), 1); 2、字符串查找和截取的方法二 1 $extension = substr
面试111 文强chu 面试
1事务隔离级别有那些，事务特性是什么（问到一次） 2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问） 3 struts默认提供了那些拦截器（一次） 4 过滤器和拦截器的区别（频率也挺高） 5 final，finally final
XML的四种解析方式小桔子 dom jdom dom4j sax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。　　预备　　测试环境：　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
wordpress中常见的操作 aichenglong 中文注册 wordpress 移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法 1)使用插件 2)修改wp源代码进入到wp-include/formatting.php文件中找到 function sanitize_user( $username, $strict = false
小飞飞学管理-1 alafqq 管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。结合我自己经历写下心得对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
IO输入输出部分探讨百合不是茶 IO
//文件处理在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */ //1，运用File类对文件目录和属性进行操作 //在工程中线创建一个text.txt
getElementById的用法 bijian1013 element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。语法： &n
励志经典语录 bijian1013 励志人生
经典语录1: 哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。本篇介绍MongoDB的切片(Sharding) 1.何时需要分片 &nbs
【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EE Hibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
SQL行列转换方法 chicony 行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
中文编码测试 ctrain 编码
循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive 堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 问题原因： hive堆内存默认为256M 这个问题的解决方法为：修改/us
人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』) dcj3sjt126com 程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
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在tomcat上面安装solr4.8.0全过程 eksliang Solr solr4.0后的版本安装 solr4.8.0安装
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2096478 首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
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点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
HoverTree项目已经实现分层 hvt 编程 .net Web C#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记天梯梦 google maps api
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今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。方法如下：
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Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，

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