- 从《哪吒 2》看个人IP的破局之道|创客匠人
《哪吒2》以破竹之势登顶中国影史票房榜,不到9天票房突破62亿,观众自发为其“冲百亿”的热情,揭示了一个朴素却深刻的商业逻辑:IP的真正生命力,不在于短暂曝光,而在于用户愿意用行动投票的长期信任。这种逻辑,同样适用于2025年个人IP的增长突围。流量失效的真相:用户体验断层终结增长如今的IP运营者常陷入一个误区:疯狂追逐流量,却留不住用户。短视频投流成本翻倍,内容越做越多粉丝却不涨,好不容易成交的
- [特殊字符] 实时数据洪流突围战:Flink+Paimon实现毫秒级分析的架构革命(附压测报告)——日均百亿级数据处理成本降低60%的工业级方案
Lucas55555555
flink大数据
引言:流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示,实时数据处理需求年增速达240%,但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后,端到端延迟从分钟级压缩至800ms,计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期:2025年ApachePaimon1.0正式发布,支持秒级快照与湖仓一体,成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖:实时数仓
- redis管道 -redis pipeline -redis pipelining
shuair
redisredisbootstrap数据库
redis管道文档redis单机安装redis常用的五种数据类型redis数据类型-位图bitmapredis数据类型-基数统计HyperLogLogredis数据类型-地理空间GEOredis数据类型-流Streamredis数据类型-位域bitfieldredis持久化-RDBredis持久化-AOFredis持久化-RDB+AOF混合模式redis事务官方文档官网操作命令指南页面:https
- 400多个免费在线编程与计算机科学课程
zhufafa
基础理论课程理论计算机基础免费
来源:medium作者:DhawalShah五年前,麻省理工学院和斯坦福大学等学校首先向公众开放免费的在线课程。如今,全球有700多所学校创造了数以千计的免费在线课程。从入门到精通系列,是作者通过ClassCentral的课程数据库整理的400多个免费在线课程的简介和链接(来源于ClassCentral,一个在线课程搜索引擎),根据课程难度分为入门、进阶和高阶三大类,每门课程还有星级评分(统计自C
- Android开发中RxJava的使用与原理
你过来啊你
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RxJava是ReactiveExtensions在JVM上的实现,专为处理异步事件流和基于观察者模式的编程而设计。在Android开发中,它极大地简化了异步操作(如网络请求、数据库访问、UI事件处理)的管理、组合和线程调度,有效解决了回调地狱问题。一、RxJava核心概念Observable(可观察者):数据源或事件源。它负责发出数据项(onNext)或事件(成功完成onComplete/发生错
- AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势
AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势:为什么它是中国市场的“AI主力军”?关键词:文心一言,AI大模型,中文处理,多模态融合,产业落地,安全可控,百度ERNIE摘要:在全球AI大模型浪潮中,百度文心一言(ERNIEBot)凭借“懂中文、会多模态、能落地、守规矩”的四大核心优势,成为中国市场最具竞争力的AI产品之一。本文将用“超级大脑”的比喻,从中文理解、多模态能力、产业生态融合、安全可控性四个维度
- 互联网摸鱼日报(2025-07-10)
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互联网摸鱼日报(2025-07-10)钛媒体盒马超永辉位列三甲,奥乐齐中国一年翻倍|钛媒体独家广汽菲克败走中国,合资“躺赢”时代落幕|钛度车库白牌才是县城的“救世主”抖音终于抢到了周杰伦爆火的AI4Research,被哈工大车万翔团队讲明白了罗马仕倒下,下一个会是安克吗?马来西亚,东南亚旅游新“一哥”?创造AI安全领域的AlphaGo时刻,Xbow获得7500万美元B轮融资罗马仕之死最卖座的脱口秀
- Flink 2.0 DataStream算子全景
Edingbrugh.南空
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在实时流处理中,ApacheFlink的DataStreamAPI算子是构建流处理pipeline的基础单元。本文基于Flink2.0,聚焦算子的核心概念、分类及高级特性。一、算子核心概念:流处理的"原子操作1.数据流拓扑(StreamTopology)每个Flink应用可抽象为有向无环图(DAG),由源节点(Source)、算子节点(Operator)和汇节点(Sink)构成,算子通过数据流(S
- Flink时间窗口详解
bxlj_jcj
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一、引言在大数据流处理的领域中,Flink的时间窗口是一项极为关键的技术,想象一下,你要统计一个电商网站每小时的订单数量。由于订单数据是持续不断产生的,这就形成了一个无界数据流。如果没有时间窗口的概念,你就需要处理无穷无尽的数据,难以进行有效的统计分析。而时间窗口的作用,就是将这无界的数据流按照时间维度切割成一个个有限的“数据块”,方便我们对这些数据进行处理和分析。比如,我们可以定义一个1小时的时
- Flink DataStream API详解(二)
一、引言咱两书接上回,上一篇文章主要介绍了DataStreamAPI一些基本的使用,主要是针对单数据流的场景下,但是在实际的流处理场景中,常常需要对多个数据流进行合并、拆分等操作,以满足复杂的业务需求。Flink的DataStreamAPI提供了一系列强大的多流转换算子,如union、connect和split等,下面我们来详细了解一下它们的功能和用法。二、多流转换2.1union算子union算
- Gradio全解系列7——Additional Features:补充特性(上)
龙焰智能
Gradio全解教程人工智能gradio补充特性队列输入输出流提示及进度条批处理函数
Gradio全解7——AdditionalFeatures:补充特性(上)前言第7章AdditionalFeatures:补充特性7.1队列7.1.1使用方法7.1.2配置队列演示7.2输入输出流7.2.1输出流1.生成器yield2.流媒体7.2.2输入流1.流事件2.图像滤镜7.2.3统一的输入输出流7.2.4跟踪过去的输入或输出7.3提示及进度条7.3.1提示7.3.2进度条7.4批处理函数
- 基于SSE+Worker+MarkdownIt 实现流式对话
小周同学:
vue.jsnodejs
1.SSE实现流式对话1.1什么是SSE?Server-SentEvents(SSE)是一种基于HTTP的服务器推送技术,允许服务器向客户端发送事件流。与WebSocket不同,SSE是单向的(只从服务器到客户端),专为数据流式传输设计,特别适合AI对话这类需要实时展示生成内容的场景。SSE的主要优势:基于标准HTTP,无需额外协议自动重连机制支持事件ID和自定义事件类型轻量级,实现简单1.2SS
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图神经网络:挖掘关系数据中的宝藏在浩瀚的数据海洋中,蕴藏着一类特殊而强大的资源——关系数据。它们不是孤立的点,而是相互连接、彼此影响的复杂网络:社交平台上朋友的朋友、电商系统中商品与用户的互动、蛋白质分子内原子的结合、城市交通网中的道路连接……这些数据天然以图的形式存在,节点代表实体,边则承载着实体间千丝万缕的关系。传统的数据挖掘工具面对这些盘根错节的结构往往力不从心,而图神经网络(GNN)的崛起
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核心内容:行业趋势分析:短剧市场年增长率超300%,用户规模突破5亿,抖音、快手等平台加速布局。小程序成为短剧分发核心渠道:轻量化、低成本、社交裂变优势显著。开发核心功能模块:内容管理:支持多格式上传、分集管理、标签分类。播放体验优化:弹幕互动、倍速播放、清晰度切换、离线缓存。付费系统:单集付费、会员订阅、广告解锁等多元化盈利模式。社交裂变:分享奖励、邀请排行榜、拼团观影功能。技术实现难点:视频流
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SQL调优及高级SQL语法编写数据库企业微信SQLServer消息推送
背景与需求分析企业微信消息卡片广泛应用于企业内部系统通知(如审批流提醒、工单状态变更、数据监控报警)。SQLServer存储过程因其高效执行、业务逻辑封装能力,成为处理数据库触发式消息推送的理想选择。技术整合的核心价值在于将数据库业务事件直接转化为企业微信消息,减少人工干预,提升流程自动化水平。技术架构设计系统采用三层架构:数据层:SQLServer存储过程处理业务数据并生成消息内容传输层:通过O
- K3s-io/kine项目核心架构与数据流解析
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K3s-io/kine项目核心架构与数据流解析kineRunKubernetesonMySQL,Postgres,sqlite,dqlite,notetcd.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ki/kine项目概述K3s-io/kine是一个创新的存储适配器,它在传统SQL数据库之上实现了轻量级的键值存储功能。该项目最显著的特点是采用单一数据表结构,通过巧妙的
- Android-kotlin之Flow基础实战应用
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一、Flow是什么?Flow是一种用于处理异步数据流的强大工具,它基于协程实现,支持响应式编程模式。Flow是一个冷流(ColdStream),即只有在被收集(collect)时才会开始执行,类似于Kotlin序列(Sequence)的惰性求值特性。它可以异步地发射多个值,支持背压(Backpressure)机制。核心特点异步/非阻塞:Flow中的代码可以挂起而不阻塞线程。支持协程上下文:可以在不
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探索Python领域pip的强大功能关键词:Python包管理、pip工具、依赖管理、虚拟环境、PyPI、wheel包、开发工作流摘要:本文深入探讨Python生态系统中pip工具的核心功能和应用场景。我们将从基础概念出发,逐步分析pip的架构原理、依赖解析算法,并通过实际案例展示其在项目开发中的高级用法。文章还将介绍pip与虚拟环境的协同工作方式,以及如何利用pip优化Python开发工作流。最
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Pythonpip在自动化脚本中的应用关键词:Pythonpip、自动化脚本、依赖管理、虚拟环境、包安装、持续集成、DevOps摘要:本文深入探讨Python包管理工具pip在自动化脚本开发中的应用实践。我们将从pip的核心功能出发,详细分析其在依赖管理、环境隔离、自动化部署等方面的应用场景,并通过实际案例展示如何利用pip构建可靠的自动化工作流。文章还将介绍pip的高级特性、最佳实践以及与CI/
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通过流重定向方式实现日志多路输出,设计为可扩展架构,支持动态添加多个输出目标(控制台、文件、调试窗口等)。其中C++方案更符合面向对象设计,而C方案则更轻量、更接近系统底层。C++实现(基于流缓冲区)基于标准库的std::streambuf实现流重定向通过MultiStreambuf类将数据分发到多个目标缓冲区支持控制台、文件和调试窗口(OutputDebugString)输出使用单例模式管理日志
- Xilinx Vivado开发环境快速导出hdf文件(bat批处理)
XilinxFPGA使用Vivado开发环境创建MicroBlaze软核或ZYNQPS侧SDK逻辑工程时,需要FPGA侧搭建的硬件平台文件,即hdf文件,常规方式是编译完成生成bit流文件后,通过File->Export->ExportHardware菜单来导出,在弹出的菜单再选择要导出的路径和文件名称等,这个过程比较繁琐,通过观察TCL终端窗口:update_compile_order-file
- Maven 构建性能优化深度剖析:原理、策略与实践
越重天
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博主简介:CSDN博客专家,历代文学网(PC端可以访问:https://literature.sinhy.com/#/?__c=1000,移动端可微信小程序搜索“历代文学”)总架构师,15年工作经验,精通Java编程,高并发设计,Springboot和微服务,熟悉Linux,ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s,热衷于探索科技的边界,并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心,乐于分
- Python 数据建模与分析项目实战预备 Day 2 - 数据构建与字段解析(模拟简历结构化数据)
蓝婷儿
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✅今日目标构建项目所需的简历结构化数据(模拟或从开源源获取)明确各字段的含义、类型和取值范围输出首个训练数据集(CSV/DataFrame格式)一、模拟简历数据字段设计(结构化)我们将构建如下字段的结构化数据,每条代表一个候选人:字段含义类型示例值degree学历等级分类变量(本科/硕士/博士)“硕士”university_type学校等级分类变量(双一流/普通)“双一流”work_years工作
- java中输入输出流
已自闭@
java开发语言
一、介绍java语言定义了许多类专门负责各种方式的输入/输出,这些类都被放在java.io包中。其中,所有输入流类都是抽象类InputStream(字节输入流)或抽象类Reader(字符输入流)的子类;而所有输出流都是抽象类OutputStream(字节输出流)或抽象类Writer(字符输出类)的子类。二、输入流InputStream类是字节输入流的抽象类,是所有字节输入流的父类。InputStr
- 工业日志AI大模型智能分析系统-后端实现
目录项目主要架构完整系统架构主要系统架构解析图思路解析模板json示例主要核心代码示例LangGraph工作流(backend/ai/workflows.py)LangChainAgents(backend/ai/agents.py)Django视图(backend/core/views.py)配置(config.py)响应示例关键优势项目主要架构LangGraph、LangChain、Djang
- python中if语句的三种形式_《A Byte of Python》阅读记录——Python常见三种控制流之if语句...
通过前面关于Python基础的学习,我们了解了一些关于Python的语法、常量和变量、运算符、赋值等等方面的内容。不过截止到现在,在我们所看到的一个个小的Python程序中,总是有一系列语句从上到下精确排列,并交由Python去顺序执行。我们通常把这种类型的程序结构叫做顺序结构。但是我们应该知道,并不是所有的事都会按照想象的那样去一丝不苟的执行。在某些时候,我们总要做出一些抉择,并根据不同的情况决
- 基于 esp32-s3,结合私有化大模型,集asr语音识别、llm大模型、tts语音合成,设计一个技术方案,要求用websocket保持长链接,
以下方案演示了如何基于ESP32-S3,通过私有化大模型组合ASR(语音识别)、LLM(语言大模型)和TTS(语音合成)来构建一个语音交互系统,并且通过WebSocket保持与服务器的长连接通讯。整体方案分为以下几个部分:系统整体架构与数据流协议设计与消息格式服务器端实现示例ESP32-S3端实现示例运行流程与示例下面将对各部分进行详细说明。ESP32-S3没想到私有化大模型速度也能这么快ESP3
- 大模型微服务架构:拆解AI应用的资源密码
陈乔布斯
大模型AI人工智能人工智能架构微服务AI大模型pythonAPI
引言:为什么大模型应用需要微服务架构?想象你经营一家网红餐厅,刚开始只有一个厨师负责所有菜品(类似单体架构)。随着生意火爆,顾客需要川菜、粤菜、甜品等多种选择,单个厨师忙不过来,还经常出错。于是你招聘了川菜师傅、粤菜师傅、甜品师,每人专注一个领域(类似微服务架构),效率和质量立刻提升——这就是大模型应用从单体架构转向微服务的核心原因。随着ChatGPT、文心一言等大模型技术的爆发,互联网企业正将大
- 深入理解 FastAPI 异步编程:从 async/await 到并发实战
佑瞻
fastapi
在开发高性能Web应用时,我们常常面临这样的困惑:明明硬件配置不断升级,可系统在高并发场景下还是显得力不从心。是框架选择有误?还是代码架构存在短板?今天我们就以FastAPI为切入点,深入剖析异步编程的核心逻辑,揭开并发处理的神秘面纱,让你的API服务在高负载下依然能保持丝滑体验。一、快速决策:何时该用asyncdef在FastAPI中定义路由函数时,我们首先面临一个关键选择:用def还是asyn
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo