LDRZmt
LDRZmt

一拖二快充线缆方案

一拖二快充线缆方案_第1张图片

随着PD3.1适配器在市场上的普及，如何更好地适应这些适配器成为了我们面临的问题。而LDR6020P和LDR6020这两种适配器则为我们提供了解决方案。 LDR6020P拥有三组6路CC通道，可以支持智能分配功率。同时，它还集成了LDO与两组Type-C口VBUS电压通路，非常适合单接快充双接5V的场景。这种适配器外围简单，成本低廉，非常适合在各种场景下使用。 而LDR6020则拥有三组6路CC通道，非常适合Type-C三口应用。这种适配器采用高电压直通，低电压通过DC-DC降压的方式，当双口电压相等也采用直通。功率采用智能分配：单接完全透传适配器功率，当同时接笔记本电脑与手机，优先保障笔记本电脑大功率充电，剩余功率分配给手机。一拖二快充线缆方案_第2张图片LDR6020拥有三组6路CC通道，非常适合Type-C三口应用，此方案是采用高电压直通，低电压通过DC-DC降压的方式，当双口电压相等也采用直通。 功率采用智能分配：单接完全透传适配器功率，当同时接笔记本电脑与手机，优先保障笔记本电脑大功率充电，剩余功率分配给手机。一拖二快充线缆方案_第3张图片下面给大家看看分配方案的情况一拖二快充线缆方案_第4张图片

一拖二快充线缆方案_第5张图片

一拖二快充线缆方案_第6张图片

一拖二快充线缆方案_第7张图片

一拖二快充线缆方案_第8张图片

一拖二快充线缆方案_第9张图片

一拖二快充线缆方案_第10张图片

一拖二快充线缆方案_第11张图片

在未来的发展中，PD3.1适配器将会更加普及，我们将会面临更多的挑战和机遇。而LDR6020P和LDR6020这两种适配器的出现，为我们提供了更好的解决方案。它们不仅支持智能分配功率，还拥有多种通道和电压通路，可以满足各种场景下的使用需求。同时，它们的成本低廉，外围简单，非常适合在各种场景下使用。 随着科技的不断进步，我们相信未来还会有更多的创新产品出现，为我们带来更多的便利和体验。共同推动PD3.1适配器的发展和应用。一拖二快充线缆方案_第12张图片

以上两种线缆方案都非常适合在各种场景下使用，而且它们还拥有智能分配功率的功能，可以更好地适应PD3.1适配器的使用

你可能感兴趣的:(大数据)

  • Docker快速部署Hive服务 长路 ㅤ    运维Docker配置Hive环境大数据远程调试
    文章目录前言Docker快速配置hive环境资料获取前言博主介绍：✌目前全网粉丝4W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。涵盖技术内容：Java后端、大数据、算法、分布式微服务、中间件、前端、运维等。博主所有博客文件目录索引：博客目录索引(持续更新)CSDN搜索：长路视频平台：b站-Coder长路Docker快速配置hive环境Ap
  • 从UI设计到数字孪生实战：构建智慧教育的个性化学习平台
    hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：数字孪生重构智慧教育的技术范式在教育数字化转型加速推进的背景下，传统在线教育正面临"个性化不足、学习体验单一、效果评估滞后"的瓶颈。教育部数据显示，采用数字孪生技术的智慧教育平台，学生学习效率平均提升35
  • 每天一道大厂SQL题【Day25】脉脉真题实战(一)每日活跃用户_用户每日登陆脉脉会访问app不同的模块,现有两个表 表1记录了每日脉脉活跃用户的ui(1)
    文章目录每天一道大厂SQL题【Day25】脉脉真题实战(一)每日活跃用户每日语录第25题：1.需求列表1.初级题:每日活跃用户思路分析(1)创建表(2)思路答案获取加技术群讨论附表文末SQL小技巧后记每天一道大厂SQL题【Day25】脉脉真题实战(一)每日活跃用户大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大
  • Spring Boot 项目启动时按需初始化加载数据 我叫晨曦啊 springbootspringbootjava后端
    1、新建类，类上添加注解@Component，该类用于在项目启动时处理数据加载任务；2、该类实现ApplicationRunner接口，并重写run方法；3、在重写的run方法里处理数据加载任务；注意：有定时加载数据需求的话，添加定时任务即可；一次性加载大数据量时可能内存溢出；同一个项目中，可以定义多个ApplicationRunner的实现类；存在多个ApplicationRunner的实现类时
  • 云原生--微服务、CICD、SaaS、PaaS、IaaS 青秋. 云原生docker云原生微服务kubernetesserverlessservice_meshci/cd
    往期推荐浅学React和JSX-CSDN博客一文搞懂大数据流式计算引擎Flink【万字详解，史上最全】-CSDN博客一文入门大数据准流式计算引擎Spark【万字详解，全网最新】_大数据spark-CSDN博客目录1.云原生概念和特点2.常见云模式3.云对外提供服务的架构模式3.1IaaS（Infrastructure-as-a-Service）3.2PaaS（Platform-as-a-Servi
  • Apache SeaTunnel × Hive 深度集成指南：原理、配置与实践 数据库
    在大数据处理的复杂生态中，数据的高效流转与整合是实现数据价值的关键。ApacheSeaTunnel作为一款高性能、分布式、易扩展的数据集成框架，能够快速实现海量数据的实时采集、转换和加载；而ApacheHive作为经典的数据仓库工具，为结构化数据的存储、查询和分析提供了坚实的基础。将ApacheSeaTunnel与Hive进行集成，能够充分发挥两者的优势，构建起高效的数据处理链路，满足企业多样化的
  • 大数据平台之ranger与ldap集成，同步用户和组 无级程序员 大数据大数据hadoop
    ranger可以通过ranger-usersync与linux系统同步用户，但是，还有个问题，就是我们的hiveserver一般是集群，可以是多台服务器，那么我们空间同步哪一台呢，而且如果用户多了，如何管理用户登录密码呢，所以，还是要用ldap比较合理。首先是安装openldap:yum-yinstallopenldapcompat-openldapopenldap-clientsopenldap
  • vue-scrollto实现页面组件锚点定位 长路 ㅤ    前端vue.js前端javascript
    文章目录前言背景操作指南安装及配置步骤vue组件中使用参考文章前言博主介绍：✌目前全网粉丝3W+，csdn博客专家、Java领域优质创作者，博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。涵盖技术内容：Java后端、大数据、算法、分布式微服务、中间件、前端、运维等。博主所有博客文件目录索引：博客目录索引(持续更新)视频平台：b站-Coder长路背景vue中在hash模式下，页面的动态渲染
  • SQL Server 临时表、表变量与WITH语句的用法与区别 Favor_Yang SQL调优及高级SQL语法编写数据库sqlsqlserver
    引言在SQLServer数据处理中，临时表、表变量和WITH语句（CTE）是关键的中间结果集管理工具。临时表适合大数据量操作，表变量优化小数据量场景，而CTE则简化复杂查询逻辑。三者选择需综合考量数据量级、事务需求及代码可读性。本文将深入解析其工作机制，通过实测对比指导场景化选型。1.临时表（TemporaryTables）定义与创建通过#（本地）或##（全局）前缀创建物理表：--本地临时表CRE
  • 从0到1：Vue.js与D3.js搭建AI大数据动态看板
    一、引言在当今AI和大数据盛行的时代，数据如同企业的“石油”，蕴含着巨大的价值。随着数据量呈指数级增长，如何从海量数据中快速提取有价值的信息，并以直观、易懂的方式呈现出来，成为了数据分析领域的关键挑战。数据看板作为一种强大的数据可视化工具，能够将复杂的数据转化为直观的图表、图形和指标，帮助用户快速理解数据背后的含义，做出更明智的决策。无论是企业的管理层、业务分析师还是数据科学家，都可以通过数据看板
  • Flink ClickHouse 连接器：实现 Flink 与 ClickHouse 无缝对接 Edingbrugh.南空 大数据flinkflinkclickhouse大数据
    引言在大数据处理领域，ApacheFlink是一款强大的流处理和批处理框架，而ClickHouse则是一个高性能的列式数据库，专为在线分析处理（OLAP）场景设计。FlinkClickHouse连接器为这两者之间搭建了一座桥梁，使得用户能够在Flink中方便地与ClickHouse数据库进行交互，实现数据的读写操作。本文将详细介绍FlinkClickHouse连接器的相关内容，包括其特点、使用方法
  • 【前端开发】Uniapp分页器：新增输入框跳转功能
    基于UniApp官方扩展组件库uni-ui中的uni-pagination分页器组件，针对大数据量场景进行优化主要优化以下内容：新增输入框跳转功能：在原有分页器基础上，新增了一个输入框区域，允许用户直接输入目标页码进行跳转双向页码绑定优化：实现了输入框与当前页码的双向绑定机制。当用户通过其他方式（如点击上一页、下一页、页码按钮）切换页面时，输入框会自动更新显示当前页码。同时，当用户在输入框中输入页
  • 大数据技术之Flink
    第1章Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming表Flink和Streaming对比FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活（窗口必须是批次的整数倍）状态有没有流式SQL有没有1.4Flink的应用场景1.5Flink分层API第2章Flink快速上手2.1创建项目在准备
  • 如何在YashanDB中实现多级缓存策略 数据库
    随着大数据时代的到来，数据存储和访问的效率要求越来越高。数据库技术在面对海量数据、高并发访问时，性能瓶颈逐渐凸显，尤其是响应时间和系统吞吐量成为开发者和DBA关注的重点。为了解决这些问题，缓存策略被引入作为一种有效的解决方案。然而，不同类型的缓存（如内存缓存、磁盘缓存等）之间需要协调工作，以达到最佳性能。在此背景下，YashanDB作为一个云原生数据库，支持多级缓存策略，为数据访问提供了灵活的加速
  • 蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计，中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务 hyperai
    蛋白质作为生命活动的主要承担者，在人体生理功能中扮演关键角色。然而传统研究面临结构解析成本高昂、功能注释严重滞后、新型蛋白质设计效率低下等挑战。近年来，生命科学对蛋白质复杂特性解析的需求日益迫切，大数据、深度学习、多模态计算等技术的突破性发展，为构建蛋白质智能计算体系提供了全新的发展契机。蛋白质智能计算体系的构建，使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果，为药物发现与生
  • 管理大数据存储的十大技巧 weixin_34238633 大数据数据库运维
    在1990年，每一台应用服务器都倾向拥有直连式系统(DAS)。SAN的构建则是为了更大的规模和更高的效率提供共享的池存储。Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储，这有助于Hadoop管理数据本地化，但也放弃了共享存储的规模和效率。如果你拥有多个实例或Hadoop发行版，那么你就将得到多个横向扩展的存储集群。而我们所遇到的最大挑
  • 【计算机毕业设计】基于Springboot的办公用品管理系统+LW 枫叶学长(专业接毕设) Java毕业设计实战案例课程设计springboot后端
    博主介绍：✌全网粉丝3W+,csdn特邀作者、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容：
  • 深入解析Spring Boot与Kafka集成：构建高性能消息驱动应用 Uranus^ JavaSpringBootKafka消息队列分布式系统
    深入解析SpringBoot与Kafka集成：构建高性能消息驱动应用引言在现代分布式系统中，消息队列是实现异步通信和解耦的关键组件之一。ApacheKafka作为一种高性能、分布式的消息队列系统，被广泛应用于大数据处理、实时流处理以及事件驱动的架构中。本文将深入探讨如何在SpringBoot应用中集成Kafka，构建高性能的消息驱动应用。Kafka简介ApacheKafka是一个分布式流处理平台，
  • 掌握大数据领域数据湖的部署要点
    掌握大数据领域数据湖的部署要点关键词：数据湖,大数据部署,数据治理,存储架构,元数据管理,数据质量,湖仓一体摘要：在数据爆炸的时代，企业面临着"数据多却用不好"的困境——结构化数据藏在数据库里，非结构化数据堆在服务器上，半结构化数据散落在日志文件中。数据湖就像一个"智能中央仓库"，能统一存储所有类型的数据，并通过灵活的管理让数据"活起来"。本文将用"图书馆管理员建仓库"的故事，从概念理解、架构设计
  • （阳：算法霸权 / 阴：数据确权）→当GDPR类法规覆盖53%经济体量时，催生出隐私计算新范式 百态老人 人工智能机器学习深度学习算法
    当GDPR类法规覆盖53%经济体量时，隐私计算新范式的兴起可归因于以下多维度因素的相互作用：一、算法霸权与数据确权的矛盾激化算法霸权的危害大型科技公司通过算法歧视、大数据杀熟等手段形成垄断优势，利用数据优势操控用户行为，导致消费者权益受损。这种"算法黑箱"不仅加剧市场不公平，还阻碍数据要素的自由流动。例如，算法框架的底层逻辑掌握在少数企业手中，产生"数据黑箱"问题。数据确权的立法需求数据权属不明确
  • 解析大数据领域结构化数据的管理模式 大数据洞察 大数据ai
    解码结构化数据：大数据时代的高效管理模式与实践指南关键词结构化数据、大数据管理、数据建模、分布式数据库、数据仓库、数据治理、性能优化摘要在大数据的洪流中，结构化数据犹如隐藏在波涛之下的磐石，虽然不如非结构化数据那般引人注目，却是企业决策的基石。本文深入剖析了大数据环境下结构化数据的管理模式，从传统关系型数据库到现代分布式系统，从数据建模到存储架构，全面解读了结构化数据管理的核心技术与实践方法。通过
  • ClickHouse【理论篇】01：什么是ClickHouse
    ClickHouse是一款开源的列式数据库管理系统（Column-OrientedDBMS），专为高性能实时数据分析（OLAP,OnlineAnalyticalProcessing）场景设计。它由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发（2016年开源），目前由独立基金会ClickHouse,Inc.维护，广泛应用于大数据分析、日志处理、用户行为洞察等领域。一、核心定位：OLAP场景的“性能标杆”传统关
  • 【大数据入门核心技术-DolphinScheduler】（二）DolphinScheduler安装部署-集群模式 forest_long 大数据技术入门到21天通关大数据sparkhivehadoop交互flinkmapreduce
    目录一、部署模式1、单机模式2、伪集群模式3、集群模式二、部署安装1、下载2、创建mysql元数据库3、配置一键部署脚本4、初始化数据库5、一键部署DolphinScheduler6、访问DolphinSchedulerUI三、启停命令一、部署模式DolphinScheduler支持多种部署模式，包括单机模式（Standalone）、伪集群模式（PseudoCluster）、集群模式（Cluste
  • 利用已有的 PostgreSQL 和 ZooKeeper 服务，启动dolphinscheduler-standalone-server3.1.9 镜像 云游 大数据平台zookeeperdockerpostgresql工作流任务调度
    ApacheDolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。适用于企业级场景，提供了一个可视化操作任务、工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。ApacheDolphinScheduler旨在解决复杂的大数据任务依赖关系，并为应用程序提供数据和各种OPS编排中的关系。解决数据研发ETL依赖错综复杂，无法监控任务健康状态的问题。DolphinSchedule
  • Alpha系统联结大数据、GPT两大功能，助力律所管理降本增效 资讯分享周 大数据gpt
    如何通过AI工具实现法律服务的提质增效,是每一位法律人都积极关注和学习的课题。但从AI技术火爆一下,法律人一直缺乏系统、实用的学习资料,来掌握在法律场景下AI的使用技巧。今年5月,iCourt携手贵阳律协大数据与人工智能专业委员会,联合举办了《人工智能助力律师行业高质量发展巡回讲座》,超过100家律所的律师参与活动。讲座上,iCourtAIGC研究员、AlphaGPT产品研发负责人兰洋,为贵州律协
  • 电商API性能优化：策略体系与实施要点 Joe13265449558 性能优化电商返回值淘宝API接口京东
    电商API性能优化策略介绍在电商领域，API（应用程序编程接口）作为连接电商平台与外部系统、服务或应用的关键桥梁，其性能直接关系到用户体验、业务效率以及系统的整体稳定性。随着电商业务的快速发展，API接口面临着高并发、大数据量处理等挑战，因此，对电商API进行性能优化显得尤为重要。本文将从多个维度探讨电商API性能优化的策略。一、数据库优化策略数据库是电商API接口的核心组件之一，其性能直接影响A
  • ECharts 智慧医疗大屏制作实例详解
    在大数据时代，数据可视化已成为信息传递和决策支持的重要手段。ECharts作为一款功能强大、易于上手的开源可视化库，凭借其丰富的图表类型、灵活的配置项和良好的跨平台兼容性，广泛应用于企业级数据大屏、BI报表、实时监控等场景。本教程以“智慧医疗大屏”为例，完整演示了从页面搭建、图表配置到动态交互与响应式适配的全过程。通过循序渐进的讲解，读者将掌握如何使用ECharts构建专业、美观、可交互的数据可视
  • 大数据 ETL 工具 Sqoop 深度解析与实战指南
    一、Sqoop核心理论与应用场景1.1设计思想与技术定位Sqoop是Apache旗下的开源数据传输工具，核心设计基于MapReduce分布式计算框架，通过并行化的Map任务实现高效的数据批量迁移。其特点包括：批处理特性：基于MapReduce作业实现导入/导出，适合大规模离线数据迁移，不支持实时数据同步。异构数据源连接：支持关系型数据库（如MySQL、Oracle）与Hadoop生态（HDFS、H
  • Python（28）Python循环语句指南：从语法糖到CPython字节码的底层探秘 一个天蝎座白勺程序猿 Python爬虫入门到高阶实战python开发语言
    目录引言一、推导式家族全解析1.1基础语法对比1.2性能对比测试二、CPython实现揭秘2.1字节码层面的秘密2.2临时变量机制三、高级特性实现3.1嵌套推导式优化3.2条件表达式处理四、性能优化指南4.1内存使用对比4.2执行时间优化技巧五、最佳实践建议六、总结Python爬虫相关文章（推荐）引言在Python编程中，循环语句是控制流程的核心工具。传统for循环虽然直观，但在处理大数据时往往面
  • 大数据分析技术的学习路径，不是绝对的，仅供参考 水云桐程序员 学习大数据数据分析学习方法
    阶段一：基础筑基（1-3个月）1.编程语言：Python：掌握基础语法、数据结构、流程控制、函数、面向对象编程、常用库（NumPy,Pandas）。SQL：精通SELECT语句（过滤、排序、分组、聚合、连接）、DDL/DML基础。理解关系型数据库概念（表、主键、外键、索引）。MySQL或PostgreSQL是很好的起点。Java/Scala：深入理解Hadoop/Spark等框架会更有优势。初学者
  • java数字签名三种方式 知了ing javajdk
    以下3钟数字签名都是基于jdk7的 1，RSA String password="test"; // 1.初始化密钥 KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA"); keyPairGenerator.initialize(51
  • Hibernate学习笔记 caoyong Hibernate
    1>、Hibernate是数据访问层框架，是一个ORM(Object Relation Mapping)框架，作者为:Gavin King 2>、搭建Hibernate的开发环境      a>、添加jar包:      aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
  • 设计模式之装饰器模式Decorator（结构型） 漂泊一剑客 Decorator
    1. 概述        若你从事过面向对象开发，实现给一个类或对象增加行为，使用继承机制，这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法，或者须要给方法添加更多的功能（魅力），你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。      
  • 读取磁盘文件txt，并输入String 一炮送你回车库 String
    public static void main(String[] args) throws IOException {    String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");    System.out.println(fileContent);   
  • js三级联动下拉框 3213213333332132 三级联动
    //三级联动 省/直辖市<select id="province"></select> 市/省直辖<select id="city"></select> 县/区 <select id="area"></select>
  • erlang之parse_transform编译选项的应用 616050468 parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
             最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码，之前看过C++/lua写的服务器引擎代码，引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能，这也是现在很多游戏服务器的优化方向，在引擎层面去解决数据同步和数据持久化，数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
  • JAVA JSON的解析 darkranger java
    // { // “Total”：“条数”， // Code: 1, // // “PaymentItems”:[ // { // “PaymentItemID”:”支款单ID”, // “PaymentCode”:”支款单编号”, // “PaymentTime”:”支款日期”, // ”ContractNo”:”合同号”， //
  • POJ-1273-Drainage Ditches aijuans ACM_POJ
    POJ-1273-Drainage Ditches http://poj.org/problem?id=1273 基本的最大流，按LRJ的白书写的 #include<iostream> #include<cstring> #include<queue> using namespace std; #define INF 0x7fffffff int ma
  • 工作流Activiti5表的命名及含义 atongyeye 工作流Activiti
    activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装 activiti5一共23张表 Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。 ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 （图片，规则，等等）。 A
  • android的广播机制和广播的简单使用 百合不是茶 android广播机制广播的注册
          Android广播机制简介 在Android中，有一些操作完成以后，会发送广播，比如说发出一条短信，或打出一个电话，如果某个程序接收了这个广播，就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播，就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”，也就是不管你接收方如何处理。另外，广播可以被不只一个应用程序所接收，当然也可能不被任何应
  • Spring事务传播行为详解 bijian1013 javaspring事务传播行为
            在service类前加上@Transactional，声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。         Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
  • eidtplus operate 征客丶 eidtplus
    开启列模式: Alt+C 鼠标选择   OR   Alt+鼠标左键拖动 列模式替换或复制内容(多行): 右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作 OR Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致) -------------------------------------------------------
  • 【Kafka一】Kafka入门 bit1129 kafka
    这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765)，这里把它单独取出来，作为Kafka的入门吧   下载Kafka http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz 2.10表示Scala的版本，而0.8.1.1表示Kafka
  • Spring 事务实现机制 BlueSkator spring代理事务
    Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象，其实是代理对象的实例，并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象，那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢？为了说明问题，假设有个Service类叫AService，它的Spring事务代理类为AProxyService，AService实现了一个接口
  • bootstrap源码学习与示例：bootstrap-dropdown（转帖） BreakingBad bootstrapdropdown
    bootstrap-dropdown组件是个烂东西，我读后的整体感觉。 一个下拉开菜单的设计： <ul class="nav pull-right"> <li id="fat-menu" class="dropdown">
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator 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/ /* * 中介者模式（Mediator）：用一个中介对象来封装一系列的对象交互。 * 中介者使各对象不需要显式地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。 * * 在我看来，Mediator模式是把多个对象（
  • 常用代码记录 chenjunt3 UIExcelJ#
      1、单据设置某行或某字段不能修改 //i是行号,"cash"是字段名称 getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false); //取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了 getBillC
  • 搜索引擎与工作流引擎 comsci 算法工作搜索引擎网络应用
          最近在公司做和搜索有关的工作，(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了，偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍，我发现这样一个关系(仅仅是猜想)   -----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论，至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
  • oracle Health Monitor daizj oracleHealth Monitor
    About Health Monitor Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database. About Health Monitor Checks Health M
  • JSON字符串转换为对象 dieslrae javajson
        作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.   
  • C语言学习八结构体，综合应用，学生管理系统 dcj3sjt126com C语言
    实现功能的代码： # include <stdio.h> # include <malloc.h> struct Student { int age; float score; char name[100]; }; int main(void) { int len; struct Student * pArr; int i,
  • vagrant学习笔记 dcj3sjt126com vagrant
    想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant   1. vagrant virtualbox 下载安装 https://www.vagrantup.com/downloads.html https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads   查看安装在命令行输入vagrant     2.
  • 14.性能优化-优化-软件配置优化 frank1234 软件配置性能优化
    1.Tomcat线程池 修改tomcat的server.xml文件： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
  • 一个不错的shell 脚本教程 入门级 HarborChung linuxshell
    一个不错的shell 脚本教程 入门级 建立一个脚本 　　Linux中有好多中不同的shell，但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程，因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash（但是在大多数情况下，这些脚本同样可以在 bash的大姐，bourne shell中运行）。 　　如同其他语言一样
  • Spring4新特性——核心容器的其他改进 jinnianshilongnian spring动态代理spring4依赖注入
    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
  • Linux设置tomcat开机启动 liuxingguome tomcatlinux开机自启动
    执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6 然后把以下英文部分复制过去。（注意第一句#!/bin/sh如果不写，就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。 #!/bin/bash # # /etc/rc.d/init.d/tomcat # init script for tomcat precesses
  • 第13章 Ajax进阶（下） onestopweb Ajax
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • Troubleshooting Crystal Reports off BW blueoxygen BO
    http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE   Quite useful, especially this part: SAP BW connectivity For t
  • Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle javajvm多线程单元测试
    #1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收 测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置，那么使它成为
  • 正则表达式大全 yang852220741 html编程正则表达式
    今天向大家分享正则表达式大全，它可以大提高你的工作效率 正则表达式也可以被当作是一门语言，当你学习一门新的编程语言的时候，他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义，但是很多时候，你不得不阅读一些教程，或文章来理解这些简单的描述模式。 一、校验数字的表达式 数字：^[0-9]*$ n位的数字：^\d{n}$ 至少n位的数字：^\d{n,}$ m-n位的数字：^\d{m,n}$
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他