- 求是网:“内卷式”竞争的突出表现和主要危害有哪些?
加百力
财经研究科技知识人工智能大数据
"内卷式"竞争主要表现为:企业层面的低价竞争、同质化竞争和营销"逐底竞争";地方政府层面的违规优惠政策、盲目重复建设和设置市场壁垒。危害体现在三个层面:微观上导致"劣币驱逐良币",损害消费者利益;中观上破坏行业生态,挤压产业链利润空间;宏观上扭曲资源配置,抑制创新活力。什么是“内卷式”竞争?概括其一般特征,是指经济主体为了维持市场地位或争夺有限市场,不断投入大量精力和资源,却没有带来整体收益增长的
- AI 图像编辑提示词参考之:背景替换
在AI图像编辑中(以FluxKontext为例),“替换背景”(BackgroundReplacement)是提升图像表现力的关键手段之一。但背景更换不仅仅是简单的视觉置换,更重要的是:确保人物主体外观不变,并与新背景在色温、色调、光影等方面自然融合。只有这样,最终图像才会呈现出“原本拍摄于该背景环境”的真实感。建议使用以下结构组织提示词:Replacethebackgroundwith[新背景]
- 数据分析常用指标名词解释及计算公式
走过冬季
学习笔记数据分析大数据
数据分析中有大量常用指标,它们帮助我们量化业务表现、用户行为、产品健康度等。下面是一些核心指标的名词解释及计算方式,按常见类别分类:一、流量与用户规模指标页面浏览量名词解释:用户访问网站或应用时,每次加载或刷新一个页面就算一次PV。它衡量的是页面被打开的总次数。计算方式:PV=∑(所有页面被加载的次数)(通常由埋点或日志直接统计)独立访客数名词解释:在特定时间范围内(如一天、一周、一月),访问网站
- Ollama平台里最流行的embedding模型: nomic-embed-text 模型介绍和实践
skywalk8163
人工智能embedding人工智能服务器
nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型,专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色,特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入,这些嵌入在语义上非常接近,从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型,是因为在Ollama网站查找这个模型,发现
- Mysql字段没有索引,通过where x = 3 for update是使用什么级别的锁
没有索引时,FORUPDATE会锁住整个表现在,你正在一本一本地翻看所有书,寻找“维修中”的书,并且你对管理员说:“在我清点和修改完之前,别人不能动这些书,也不能往这个范围里加新书!”问题1:如何锁住你找到的“维修中”的书?你每找到一本“维修中”的书,就给它贴上一个“正在处理,请勿触碰”的标签(行级排他锁)。问题2:如何防止别人“往这个范围里加新书”?这是最关键的。因为你没有“状态”的目录卡片(没
- AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。
zzywxc787
人工智能
AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。以下是具体变革方向及实际影响:1.实验设计智能化:告别“猜猜看”传统痛点:依赖经验选择测试变量(如按钮颜色、文案),忽略潜在高价值组合。AI解决方案:多臂老虎机算法(MAB):动态分配流量至表现最优的变体(如:80%流量给当前最优,20%探索新选项),减少流量浪费高达70%(Netflix案例)
- YOLOv11 技术详解:架构优化与性能提升
代码老y
YOLO架构目标跟踪
YOLOv11是目标检测领域中一个备受瞩目的新版本,它在保持实时性的同时,显著提升了检测的准确性和效率。本文将深入探讨YOLOv11的架构改进、性能优化以及它在不同应用场景中的表现。一、架构改进(一)C3K2块YOLOv11引入了C3K2块,这是对之前版本中CSP(CrossStagePartial)块的增强。C3K2块使用不同的核大小(例如3x3或5x5)和通道分离策略来优化更复杂特征的提取。这
- 【前端】【Echarts】【Liquidfill 水球图】深入理解 ECharts Liquidfill 水球图:从入门到进阶
患得患失949
Echarts学习数据大屏前端echartsjavascript
效果深入理解EChartsLiquidfill水球图:从入门到进阶在可视化数据展示中,水球图(Liquidfill)是一种极具表现力的图表。它形象地用“水位高低”表示某个百分比或完成度,非常适合展示指标进度、占比、加载状态等。本文将结合实际HTML示例,带你全面掌握如何使用ECharts+echarts-liquidfill插件绘制水球图,并通过多个实例逐步讲解配置技巧。准备工作在HTML中使用水
- 【深度学习解惑】在实践中如何发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn人工智能tensorflowpytorch神经网络机器学习
在实践中发现和修正RNN训练过程中的数值不稳定目录引言与背景介绍原理解释代码说明与实现应用场景与案例分析实验设计与结果分析性能分析与技术对比常见问题与解决方案创新性与差异性说明局限性与挑战未来建议和进一步研究扩展阅读与资源推荐图示与交互性内容语言风格与通俗化表达互动交流1.引言与背景介绍循环神经网络(RNN)在处理序列数据时表现出色,但训练过程中常面临梯度消失和梯度爆炸问题,导致数值不稳定。当网络
- 稀土-高分子复合材料:新一代功能材料的突破
DeepCeLa
稀土稀土科技磷酸镧
稀土元素(镧系及钪、钇)凭借其特殊的4f电子构型,在高分子材料改性中展现出独特价值。通过配位键合、物理掺杂或纳米复合等技术,稀土与聚合物基体结合可显著提升材料综合性能,并赋予多种特殊功能。一、核心优势稳定性升级:稀土离子(如Ce³⁺/Ce⁴⁺)通过捕获自由基和紫外光子,使材料热分解温度提升30-50℃,紫外耐受性提高5-8倍,适用于极端环境下的工程塑料。力学强化:稀土配合物可诱导聚合物结晶度提升,
- 【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习人工智能分类模型机器学习TransformerEfficientNetConvNeXt
下面给出三个在当前图像分类任务中精度表现突出的模型示例,分别基于SwinTransformer、EfficientNet与ConvNeXt。每个模型均包含:训练代码(使用PyTorch)从预训练权重开始微调(也可注释掉预训练选项,从头训练)数据集目录结构:└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分:80%训练,20%验证每个Epoch输出一次loss
- PCL改进的体素滤波器
代码探险狂人
PCL
体素滤波是一种常用的点云数据处理方法,可以用于去除噪声、平滑点云数据以及进行体素化等操作。PCL(点云库)是一个广泛使用的开源库,提供了丰富的点云处理算法和工具。在本文中,我们将介绍如何改进PCL的体素滤波器,并提供相应的源代码。体素滤波器是一种基于体素网格的滤波方法,它将点云数据划分为规则的体素网格,并对每个体素内的点进行处理。传统的体素滤波器在去除噪声和平滑数据方面表现良好,但在一些特定场景下
- 二、基础-python基础编程[基础语法、控制语句、数据类型]
HongXu_CaiYi
python相关python开发语言
目录体系划分基础语法注释&帮助变量&数据类型&类型转换变量数据类型类型转换运算符输入&输出控制台输入输出控制【分支if、循环while|for、pass】分支控制if循环控制while循环控制forpass语句数据类型操作数值类型表现形式进制转换常用操作布尔类型字符串类型使用与分类常用操作连接切片查找计算类转换类填充压缩分割拼接判定列表类型概念&定义常用操作迭代器补充元组概念与定义常用操作字典概念
- Java面向对象程序设计三大支柱--多态
打代码的小熊饼干
eclipsegithubjava
面向对象程序设计的三大支柱是封装、继承和多态。本篇文章主要讲述多态的相关知识。一、概述1.定义多态意味着父类的变化可以指向子类对象;它是同一行为具有不同表现形式或形态的能力。ps:一个类实际定义了一种类型。子类定义的类型称为子类型;父类定义的类型称为父类型。2.要实现多态需要满足一下几个条件:有继承关系有方法重写(抽象方法)有父类引用指向子类对象3.多态的优点消除类型之间的耦合关系可替换性可扩充性
- 街道垃圾识别难?陌讯视觉算法实测准确率突破95%
2501_92487900
算法边缘计算目标检测视觉检测计算机视觉
开篇痛点:街道垃圾识别的技术挑战在智慧城市和环保监管场景中,街道垃圾的实时检测一直是个难题。传统视觉算法(如YOLOv5、FasterR-CNN)在复杂街道场景下表现不佳,主要面临以下问题:光照干扰:早晚光线变化导致误检(如阴影被识别为垃圾)小目标漏检:饮料瓶、烟头等小物体在640x640输入下仅占10x10像素遮挡问题:垃圾桶周边堆积物造成特征混淆某环保科技公司实测数据显示,开源模型在真实场景中
- 学习如何有效管理YashanDB数据库数据
数据库
在数据库管理过程中,优化数据的管理和访问效率是一个关键问题。特别是在大规模数据管理的环境中,如何保证数据的完整性、高可用性以及查询性能,直接影响到系统的整体表现和业务的有效性。因此,深入理解YashanDB数据库的管理特点和有效的数据操作模式,对于提升数据库性能,确保数据安全至关重要。YashanDB的核心架构YashanDB支持三种部署方式:单机部署、分布式部署和共享集群部署。每种部署具有不同的
- Python 强化学习算法实用指南(二)
原文:annas-archive.org/md5/e3819a6747796b03b9288831f4e2b00c译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第六章:学习随机优化与PG优化到目前为止,我们已经探讨并开发了基于价值的强化学习算法。这些算法通过学习一个价值函数来找到一个好的策略。尽管它们表现良好,但它们的应用受限于一些内在的限制。在本章中,我们将介绍一类新的算法——策略梯度方法,它们通过
- 95%程序员不知道的JVM调优技巧:让GC时间从2秒降到50ms的实战案例
小筱在线
jvm测试工具
前言:为什么JVM调优如此重要?在现代Java应用开发中,JVM调优是提升应用性能的关键环节。一个经过精心调优的JVM可以显著减少垃圾回收(GC)停顿时间,提高吞吐量,从而为用户提供更流畅的体验。本文将分享一个真实案例,展示如何通过系统化的调优方法,将GC时间从2秒降低到50ms,提升近40倍的性能表现。第一章:理解JVM内存结构与GC机制1.1JVM内存结构详解(JDK1.8)Java虚拟机内存
- Split Lock(拆分锁)内核机制
Yana.com
Linux系统运维java开发语言
目录**一.什么是SplitLock?****1.原子操作:像“不可打断的快递签收”****2.SplitLock(拆分锁):违规的“拆包行为”****3.为什么会导致系统夯死?****4.触发原因****二.日志分析****当服务器真正触发SplitLockDetection时的表现****1.内核态(Kernel-Space)触发拆分锁****2.用户态(User-Space)触发拆分锁**三
- Python 网络爬虫中 robots 协议使用的常见问题及解决方法
在Python网络爬虫开发中,robots协议的正确应用是保证爬虫合规性的关键。然而,在实际使用过程中,开发者常会遇到各种问题,若处理不当,可能导致爬虫被封禁或引发法律风险。本文将梳理robots协议使用中的常见问题,并提供针对性的解决方法。一、协议解析不准确导致的合规性问题1.1误读User-agent通配符范围问题表现:将User-agent:*错误理解为适用于所有场景,忽略了特定爬虫的单独规
- 【RAG实战指南 Day 13】嵌入模型选择与性能对比
在未来等你
Java场景面试宝典RAG嵌入模型语义搜索信息检索向量数据库
【RAG实战指南Day13】嵌入模型选择与性能对比文章内容开篇欢迎来到"RAG实战指南"系列的第13天!今天我们聚焦RAG系统中的关键组件——嵌入模型。嵌入模型的质量直接影响检索效果,进而决定整个RAG系统的性能。在信息检索过程中,嵌入模型将文本转换为向量表示,其质量决定了语义搜索的准确性和召回率。本文将深入分析主流嵌入模型的技术特点、性能表现和适用场景,帮助您在项目中做出最优选择。通过本文,您将
- 代码质量-圈复杂度及其计算
damon2636
圈复杂度(CyclomaticComplexity)是一种代码复杂度的衡量标准。它可以用来衡量一个模块判定结构的复杂程度,数量上表现为独立现行路径条数,也可理解为覆盖所有的可能情况最少使用的测试用例数。圈复杂度大说明程序代码的判断逻辑复杂,可能质量低且难于测试和维护。程序的可能错误和高的圈复杂度有着很大关系。下面这个实例中,单元测试的覆盖率可以达到100%,但是很容易发现这其中已经漏掉了一个NPE
- 大模型的“涌现能力“:现象、表现与成因解析
北辰alk
AI深度学习人工智能
文章目录一、涌现能力的本质与特征1.1基本定义1.2识别标准二、三种典型涌现能力表现2.1少样本上下文学习(Few-shotIn-contextLearning)表现特征实证数据可能成因2.2思维链推理(Chain-of-ThoughtReasoning)表现特征典型案例可能成因2.3指令跟随(InstructionFollowing)表现特征能力对比可能成因三、涌现能力的理论解释3.1相变理论视
- MQTT与HTTP在物联网中的比较:为什么MQTT是更好的选择
在物联网(IoT)应用中,选择合适的通信协议是实现高效、可靠数据传输的关键。HTTP和MQTT是两种常见的协议,但它们在物联网场景中的表现却有显著差异。本文将比较这两种协议,并解释为什么MQTT在物联网应用中是更好的选择。一、HTTP与MQTT的基本概念HTTP(HyperTextTransferProtocol):HTTP是一种无状态的应用层协议,广泛应用于万维网(WWW)。它基于请求/响应模型
- Redis核心用法与通用命令全解析
Pota-to成长日记
Redisredis数据库缓存
Redis核心用法与通用命令全解析——从基础操作到高效实践一、Redis基础知识速览Redis是一款高性能的键值存储系统,支持String、Hash、List、Set、SortedSet五种核心数据结构,以及Bitmaps、HyperLogLog、Streams等扩展类型。其单线程模型和内存存储特性使其在缓存、计数器、消息队列等场景中表现出色。二、核心命令详解(附实用示例)1.通用键操作命令(1)
- Python 机器学习核心入门与实战进阶 Day 8 - 数据建模与分析项目实战预备:项目规划与需求拆解
蓝婷儿
pythonpython机器学习开发语言
✅今日目标理解数据分析/建模项目的一般流程练习项目需求理解与目标拆解明确后续模型评估指标与预期交付成果起草项目计划文档(可选写为Markdown)一、项目背景与题目建议(可选方向)项目名称简介学生成绩预测分析系统根据历史表现预测成绩是否达标、学科薄弱点等求职者简历筛选模型根据简历信息预测是否通过初筛电商用户购买预测系统分析用户行为数据预测是否购买公司销售数据趋势分析可视化+聚合分析:月销售趋势、区
- Sophix、Tinker 和 Robust 三大主流 Android 热修复框架的详细对比
以下是Sophix、Tinker和Robust三大主流Android热修复框架的详细对比,从技术原理、功能支持、性能表现到适用场景的全方位分析:一、核心原理对比特性SophixTinkerRobust修复方式混合模式(即时生效+冷启动)冷启动生效(全量DEX替换)即时生效(方法级代理替换)代码修复原理智能选择:•5.0-7.1:ArtMethodHook•8.0+:JIT编译优化•低版本:Dex合
- 论文略读: Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text via Conditional Probab
UQI-LIUWJ
论文笔记人工智能
ICLR2024判断生成的文本是人写的还是大模型写的现有的检测器主要分为两类有监督分类器在训练领域表现出色,但在面对来自不同领域或不熟悉模型生成的文本时表现变差零样本分类器免疫领域特定的退化在检测精度上可以与有监督分类器相当但目前的方法计算成本高、计算时间长——>提出了一种新的假设来检测机器生成的文本人类和机器在给定上下文的情况下选择词汇存在明显的差异人类的选择比较多样,而机器更倾向于选择具有更高
- 【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement
Bosenya12
论文阅读
这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架,专门用于少样本(few-shot)语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中,由于训练样本有限而导致传统深度神经网络(DNN)模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法,利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型,即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音,提升语音质量和可懂度。深度
- 深入解析与彻底解决 Android 集成 Flutter Boost 时页面闪烁问题
二蛋和他的大花
flutterandroidflutter
在混合开发中,将Flutter模块集成到Android应用中是一种常见的需求。然而,许多开发者在集成过程中遇到了页面闪烁的问题,这严重影响了用户体验。本文将深入分析这一问题,并提供多种解决方案,帮助开发者彻底解决这一难题。一、页面闪烁问题分析集成方式:Flutter模块集成在Android的Fragment中。从原生页面返回Flutter页面时,带有动画的组件出现闪烁。问题表现:从原生页面返回Fl
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
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183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag