- 新零售社交电商系统小程序功能开发详细解析
v.15889726201
零售小程序
现在的购物方式是越来越有趣了,新零售社交电商系统是互联网、大数据、人工智能的技术和咱们熟悉的传统零售深度结合后产生的。它整合线上线下渠道及数据,带来全方位、多渠道、个性化购物体验。借助实时库存管理、智能推荐和无缝购物体验等功能,打破传统电商与实体店界限,其具备以下显著特点:一、系统主要功能分销管理独家推广代码机制:在这个新零售社交电商系统里,每个经销商都有一个只属于自己的推广代码。把这个代码分享给
- Spark性能调优
大数据侠客
spark相关问题汇总及解决spark性能调优
1、前言在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更
- Python学习-九大数据类型整合,详细讲解
小伙儿.
Pythonpython开发语言学习
目录1.int(整型)2.float(浮点型)3.Bool(布尔类型)4.Str(字符串类型)5.None(空值)6.List(列表)7.Tuple(元组)8.Dict(字典)9.Set(集合)(字典,列表,元组,字符串知识点可能不全,可以参考本人之前发的博客进行学习,加油。)1.int(整型)特点和用途:1.可以表示正整数、负整数和零,没有小数部分。2.取值范围取决于您所使用的Python版本和
- [碎碎念] 重启学习与博客之旅-我的每日计划
言午coding
碎碎念碎碎念
好久没在写博客了,今天我下定决心,要重新开始。我给自己定了个小目标,从今天起,每天都要写一篇博客,然后发布到CSDN和掘金上。以下是我的计划。一、每天学点新东西以后每天早上,我都得抽出至少一个小时专门用来学新技术。我打算先列个学习清单,把一直想学但没时间学的技术都写上去,然后按照自己的兴趣和工作需要,一项一项地去攻克。比如说,我最近对人工智能和大数据分析特别感兴趣,所以打算每天看点相关的专业书,或
- Java 性能优化与新特性
来恩1003
Java从入门到精通java
Java学习资料Java学习资料Java学习资料一、引言Java作为一门广泛应用于企业级开发、移动应用、大数据等多个领域的编程语言,其性能和特性一直是开发者关注的重点。随着软件系统的规模和复杂度不断增加,对Java程序性能的要求也越来越高。同时,Java语言也在不断发展,每个版本都引入了许多新特性,这些新特性不仅提高了开发效率,还改善了代码的可读性和可维护性。本文将分别介绍Java性能优化的方法和
- pandas读取大数据量的Excel文件
兮知
python基础数据分析pandasexcel数据分析
使用pandas快速读取百万行Excel数据的一种方法是使用pandas中的read_excel函数。可以使用以下代码读取Excel文件:importpandasaspddf=pd.read_excel('file_name')这个适合少量数据,如果一旦数据几十万或者上百万,那么程序就很慢有几种优化方法只读取需要的列:使用read_excel函数的usecols参数来指定需要读取的列。这可以减少读
- DeepSeek-R1:多模态AGI的实践突破与场景革命
热爱分享的博士僧
agi
一、DeepSeek-R1的核心定位DeepSeek-R1是深度求索(DeepSeek)研发的多模态通用人工智能模型,旨在突破单一模态的局限性,实现文本、图像、语音、视频等跨模态信息的深度理解、推理与生成。该模型基于统一的架构设计,通过跨模态对齐与知识共享机制,推动AI在复杂场景中的落地应用,覆盖医疗、工业、教育、娱乐等领域。二、技术架构与创新亮点统一的多模态框架采用Transformer-bas
- DeepSeek R1与OpenAI o1深度对比
码事漫谈
AI人工智能机器学习
文章目录引言技术原理DeepSeekR1OpenAIo1性能表现官方数据推理任务知识密集型任务通用能力价格对比应用场景科研与技术开发自然语言处理(NLP)企业智能化升级教育与培训数据分析与智能决策部署与集成DeepSeekR1OpenAIo1伦理考量DeepSeekR1OpenAIo1未来展望DeepSeekR1OpenAIo1引言在科技飞速发展的当下,人工智能领域中的大型语言模型(LLMs)正以
- 林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库
天才代号23
大数据数据库hadoopnosql大数据
林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲笔记NoSQL数据库特点灵活的可扩展性灵活的数据模型和云计算结合查询性能差未形成通用的行业标准维护更加复杂NoSQL数据库有四大类型键值数据库:redis列族数据库:HBase、Cassandra文档数据库:MongoDB图数据库:Neo4j键值数据库数据模型:键是一个字符串对象,值可以是任意类型的对象典型
- OLAP引擎比较
小手追梦
hadooprpcjava
一,sparksql与dorisspark虽然是一个计算引擎,但sparksql也支持符合通用语法的sql查询,延迟为分钟级。doris是一个OLAP数据库,支持对大数据的复杂查询,延迟为秒级。doris比sparksql快,主要原因在于针对场景不同导致的架构不同。sparksql启动一个查询,需要进行资源调度、任务调度、任务分发,耗时更久。doris是常驻进程,启动一个doris查询后,快速的对
- 大数据组件ClickHouse介绍(场景、优劣势、性能)
坚持是一种态度
大数据开发ClickHouse大数据clickhouse数据库列式数据库
大数据组件ClickHouse介绍简介使用场景优势与劣势优势劣势性能单个查询吞吐量处理短查询的延时时间处理大量短查询数据写入性能查询性能简介clickhouse是一个高性能的列式存储分析数据库管理系统,由俄罗斯搜索引擎公司yandex开发。clickhouse具有以下特点高性能:clickhouse优化了查询和数据压缩算法,支持多维度数据分析和快速聚合查询。分布式:clickhouse采用共享无状
- DB2-Db2StreamingChangeEventSource
DataLu
DB2-debezium数据库数据库开发大数据开源
提示:Db2StreamingChangeEventSource类主要用于从IBMDb2数据库中读取变更数据捕获(CDC,ChangeDataCapture)信息。CDC是一种技术,允许系统跟踪数据库表中数据的更改,这些更改可以是插入、更新或删除操作。在大数据和实时数据处理场景中,CDC可以用来同步数据到其他系统,比如数据仓库、数据湖或者流处理平台如ApacheKafka。文章目录前言一、核心功能
- MySQL实战教程:从小白到大神的进阶之路!
奔跑吧邓邓子
项目实战mysql数据库
目录一、MySQL概述1、MySQL简介1.1MySQL的历史背景1.2MySQL的特点1.3MySQL的应用场景1.4MySQL的版本2、MySQL发展历程2.1MySQL的起源2.2MySQL的早期发展2.3MySQL的成熟与普及2.4MySQL的商业化与收购2.5MySQL的持续创新3、MySQL应用场景3.1Web应用程序3.2企业级应用3.3大数据分析3.4移动应用3.5云计算3.6物联
- 【详细讲解】hive优化
songqq27
大数据hive
1、开启本地模式大多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过,有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下,为查询触发执行任务消耗的时间可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况,Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集,执行时间可以明显被缩短。用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值
- 大规模分布式存储(1)-- 概念、挑战和分类
叹了口丶气
HDFS全方位实战分布式分类数据库
随着数据的激增,我们已经进入到了一个数据时代,无论是云计算,大数据还是互联网公司的各种应用,其后台存储平台的目标都是要构建低成本、高性能、可扩展、易用的分布式存储系统。相比传统的分布式存储系统,互联网公司的分布式存储系统具有两个特点:规模大和成本低。本文主要介绍一下什么是大规模分布式存储系统,以及分布式存储系统有哪些类别。一、分布式存储的概念1.1大规模分布式存储系统的定义大规模分布式存储系统的定
- 探索2025年最流行的移动端前端框架
程序猿000001号
前端框架
探索2025年最流行的移动端前端框架正文:在当今快速发展的移动互联网时代,选择合适的前端框架对于开发高效、响应迅速的移动应用至关重要。以下是一些目前非常流行且备受开发者青睐的移动端前端UI框架。VantVant是一个轻量、可靠的移动端Vue组件库,适用于各种业务场景。它提供了丰富的组件和良好的文档支持,是许多电商应用的首选。ElementPlusElementPlus是基于Vue3的桌面端组件库,
- 大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建抑郁非抑郁推文识别模型
艾派森
大数据分析案例合集机器学习人工智能python数据挖掘回归
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴,希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集
- AI光速发展的时代,普通人怎么才能上车?
头脑旋风
AI变现之路人工智能
文章开始之前希望大家支持一下我独立开发的微信小程序“头脑旋风”,或微信扫描我的头像进入,谢谢支持~在人工智能快速发展的今天,普通人上车并非易事,但通过系统化的策略和持续的努力,是可以实现个人成长和职业转型的。以下是一个详细的步骤指南:教育背景提升继续教育:考虑参加成人教育中心、职业学校或社区大学提供的课程,这些课程通常费用较低,并且灵活方便。在线学习平台:利用Coursera、edX、Udacit
- move移动语义详解
Say-hai
C++c++面试
move移动语义移动语义是C++11引入的一种机制,用于提高程序的性能和资源管理效率,特别是在涉及大数据对象的场景下。移动语义通过转移资源所有权,而不是复制资源,减少了不必要的拷贝操作。一、为什么需要移动语义?当对象需要被复制时(如函数返回值或传参),通常会调用复制构造函数(copyconstructor)。复制操作往往意味着需要分配新资源并将原资源的数据拷贝到新资源中;而如果不需要保留原对象的内
- AI时代,大厂要被重新定义
AI浩
编程哲学人工智能
在DeepSeekV3和DeepSeekR1爆火之后,李彦宏的预言又被人扒出来活了。他说:“中国不会再有OpenAI出现了,OpenAI能够成功是因为大厂都不会看好这个方向,现在,国内大厂都参与进来了,别的公司成功的概率就非常低了”。这样的观点放在互联网和移动互联网的时代,是非常正确的。从曾经的电商大战,到后来的团购争夺、再到后来的滴滴快滴的打车大战和共享单车之间厮杀无一例外的都是大厂背后的较量。
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive豆瓣图书数据分析可视化大屏 豆瓣图书爬虫 图书推荐系统
qq_79856539
javawebjava大数据hadoop课程设计
系统总体目标基于Spark的个性化书籍推荐系统是一种基于大数据技术的智能推荐系统,它可以根据用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的书籍推荐。该系统采用Spark技术,可以实现大数据的实时处理,从而提高推荐系统的准确性和可靠性。此外,该系统还可以根据用户的习惯和偏好,提供更加个性化的书籍推荐,从而满足用户的需求。系统的使用者包含普通用户和管理员两类,普通用户是系统的主要服务对象,主流人群是经常查看
- 企业数字化规划蓝图、企业数字化运营分析管理大数据平台建设方案
公众号:优享智库
数字化转型数据治理主数据数据仓库大数据
**企业数字化规划蓝图及运营分析管理大数据平台建设方案****一、企业数字化规划蓝图**1.**数字化目标设定**企业在规划数字化进程时,首先需要明确数字化目标。这些目标应当与企业的整体战略和发展规划相一致,包括但不限于提高运营效率、优化客户体验、创新业务模式等。同时,目标应具体、可衡量,以便于后续的实施和评估。2.**技术平台规划**技术平台是支撑企业数字化的基础。在规划阶段,需要确定所需的技术
- 使用Flink进行流式图处理
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
使用Flink进行流式图处理1.背景介绍1.1大数据时代的到来随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展,数据呈现出爆炸式增长。根据IDC的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB。传统的批处理系统已经无法满足对实时数据处理的需求。因此,流式计算应运而生,成为大数据处理的重要组成部分。1.2流式计算的概念流式计算是一种新兴的数据处理范式,它能够持续不断地处理来自各种数据源的数据流。与传统的批处
- python与excel整合全教程
刘同学Python学习日记
pythonexcel开发语言
Python与Excel的整合非常强大,尤其适合处理大数据、自动化表格操作以及进行高级数据分析。以下是一个全教程,涵盖常用的Python库及其应用:1.准备工作安装必要的库:使用以下命令安装常用库:pipinstallopenpyxlpandasxlrdxlsxwriterpywin32openpyxl:用于操作Excel的.xlsx文件(推荐)。pandas:强大的数据分析工具,支持读取和写入E
- Spring AI 在微服务中的应用:支持分布式 AI 推理
drebander
AI编程springAI
1.引言在现代企业中,微服务架构已成为开发复杂系统的主流方式,而AI模型推理也越来越多地被集成到业务流程中。如何在分布式微服务架构下高效地集成SpringAI,使多个服务可以协同完成AI任务,并支持分布式AI推理,是企业面临的关键挑战。本篇文章将探讨:在微服务架构中如何部署SpringAI服务;如何通过分布式AI推理提高推理性能与扩展性;典型应用场景,如电商推荐、智能客服、实时分析等。2.Spri
- 高并发场景下的秒杀系统架构设计与实现
一休哥助手
系统架构
引言秒杀系统是一种高并发场景的典型应用,广泛存在于电商平台、抢票系统和促销活动中。秒杀活动的特点是短时间内吸引大量用户同时访问并尝试抢购商品,这对系统的高并发处理能力、稳定性和用户体验提出了极高的要求。在秒杀系统中,常见的挑战包括高并发流量的处理、库存超卖的防范、接口的高效响应以及系统的容错能力等。本文将从秒杀系统的核心需求入手,详细解析秒杀系统的架构设计、实现关键技术及优化方案,为构建高效稳定的
- 如何写一份合格的大数据简历(附简历模板)教程
itLeeyw573
老板必点的高分简历sqliteoraclemysqlsqlzookeeperkafkabigdata
一、简历的重要性简历是求职者给招聘者的第一印象,一份合格的简历能够快速让招聘者了解你的基本信息、工作经历、技能特长等,从而决定是否给予你面试机会。它是开启理想工作大门的钥匙,所以一定要重视起来。【编辑/下载】:大数据开发简历范文二、简历结构基本信息:包含姓名、性别、联系方式(电话、邮箱)、求职意向。姓名要突出显示,联系方式务必准确无误,求职意向明确且具体,比如“Java开发工程师”,让招聘者一眼就
- 如何使用formlinker,重构微软表单创建的数字生产力法则?
流形填表
重构microsoftc#
仅需三步:上传文件-下载文件-导入文件到微软表单凌晨两点的格式炼狱:被浪费的300万小时人类创造力剑桥大学的实验室曾捕捉到一组震撼数据:全球教育工作者每年花在调整试题格式上的时间,足够建造3座迪拜哈利法塔。当北京某高校的周教授第13次因PDF转Word导致的公式错位而错过末班车时,他未曾意识到——这些机械劳动本质上是一场集体性的数字自残。微软最新调研揭开了更残酷的真相:87%的在线测验创建者,会在
- MongoDB 大俗大雅,上来问分片真三俗 -- 4 分什么分
Austindatabases
mongodb数据库
开头还是介绍一下群,如果感兴趣PolarDB,MongoDB,MySQL,PostgreSQL,Redis,OceanBase,SqlServer等有问题,有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖,可以解决你的问题。加群请联系liuaustin3,(共2710人左右1+2+3+4+5+6+7+8+9)(123456群均已爆满,7群400+,开8群9群)这是MongoDB宣传周的第五篇,这周真漫长,
- 大数据技术在数据安全治理中的应用
罗思付之技术屋
综合技术探讨及方案专栏大数据
摘要面对新形势下的数据安全治理挑战,顺应数据安全领域的技术发展趋势,针对大型国企在数据安全治理实际应用中突出的关键权限人员识别问题,提出了一种基于图算法的关键权限人员识别技术。该技术可以发现系统中潜在的权限影响因素,并可从多个角度衡量不同含义的权重影响力,识别结果可解释性强。针对数据安全治理中的用户与实体行为异常检测问题,提出一种基于生成对抗网络的用户与实体行为异常检测方法,实验结果表明,所提方法
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不