- 基于Spring Boot的多级缓存架构实现
天才选手Yoke
springbootjavaspringboot缓存架构
基于SpringBoot的多级缓存架构实现以下是一个基于SpringBoot的多级缓存架构实现示例多级缓存架构实现方案1.依赖配置(pom.xml)org.springframework.bootspring-boot-starter-cachecom.github.ben-manes.caffeinecaffeineorg.springframework.bootspring-boot-star
- Redis+Guava(二级缓存,Caffeine)
yan0219n
工具redisguava缓存
/***本地缓存*/privateCachelocalCache=CacheBuilder.newBuilder().concurrencyLevel(16)//并发级别.initialCapacity(1000)//初始容量.maximumSize(1000)//缓存最大长度.expireAfterAccess(1,TimeUnit.HOURS)//缓存1小时没被使用就过期.build();Ca
- [WinError 182] 操作系统无法运行 %1 Error loading “.......\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll“
研志必有功
人工智能pytorch深度学习
目录报错原因解决方法报错原因这个是conda环境里面的包出问题了,必须对相关依赖包进行更新解决方法使用win+R启动命令行或者终端,输入condaactivateenv_name(环境名称)进入环境后,再输入以下命令condaupdate-nbaseconda对环境下的所有包进行更新后就不会再报错
- Ubuntu系统下交叉编译hdf5
linux运维
一、参考资料hdf5/release_docs/INSTALL_Autotools.txt安装HDF5caffe移植到arm平台HDF5-1.14.3编译Ubuntu系统下HDF5源码安装使用步骤(基于ubuntu22.04版本)二、交叉编译hdf5hdf5依赖zlib,因此编译hdf5之前务必编译zlib库。此外,建议安装szip库,虽然不是必须的。1.下载源码下载hdf5:Indexof/ft
- java本地缓存组件之caffeine为什么是性能之王?
rider189
java开发语言
读者专属福利:零基础java自学视频,从入门到精通1.基于Window-TinyLFU的淘汰算法Caffeine采用Window-TinyLFU(WindowedTinyLeastFrequentlyUsed)算法,结合了LRU(最近最少使用)和LFU(最不经常使用)的优势,解决了传统算法的缺陷:窗口缓存(WindowCache):保留最近访问的少量条目(类似LRU),用于捕捉突发性短期热点数据。
- 【深入探索 Caffeine:Java 缓存利器】
提前退休了-程序员阿飞
java缓存spring
引言咱搞软件开发的时候,缓存可是提升系统性能的关键。用好了缓存,能大大减少对数据库、远程服务这些后端数据源的访问,系统响应更快,吞吐量也能提高。Java里有不少不错的缓存框架,不过Caffeine性能好、功能多,越来越受开发者欢迎了。接下来我就跟你好好唠唠Caffeine的原理、特点还有咋用,让你能把这个厉害的缓存工具用得明明白白。什么是Caffeine?Caffeine是一个基于Java8开发的
- Java本地缓存技术选型(Guava Cache、Caffeine、EhCache)
子龙技术
java
前言对一个java开发者而言,提到缓存,第一反应就是Redis。利用这类缓存足以解决大多数的性能问题了,我们也要知道,这种属于remotecache(分布式缓存),应用的进程和缓存的进程通常分布在不同的服务器上,不同进程之间通过RPC或HTTP的方式通信。这种缓存的优点是缓存和应用服务解耦,支持大数据量的存储,缺点是数据要经过网络传输,性能上会有一定损耗。与分布式缓存对应的是本地缓存,缓存的进程和
- 从零开始 CMake 学习笔记 (A)hello-cmake
OOOrchid
混合计算c++cmake
从零开始CMake学习笔记(A)hello-cmake最近基于Caffe2C++项目开发算子时,接触到了C++,查找的资料基本又杂又多,官方文档又缺少自己动手的小实验,因此有必要跟着github上的案例学习学习,顺带记录下自己的学习笔记留待后用。定义:CMake可以编译源代码、制作程序库、产生适配器(wrapper)、还可以用任意的顺序建构执行档。CMake支持in-place建构(二进档和源代码
- Caffeine缓存
qq_45825178
java缓存
一、添加Caffeine提供了四种缓存添加策略:手动加载,自动加载,手动异步加载和自动异步加载。1、手动加载cache.get(key,k->value),当在缓存中不存在该key对应的缓存元素的时候,进行计算生成并直接写入至缓存内,而当该key对应的缓存元素存在的时候将会直接返回存在的缓存值。当缓存的元素无法生成或者在生成的过程中抛出异常而导致生成元素失败,cache.get会返回null。ca
- Springboot(四十九)SpringBoot3整合jetcache缓存
camellias_
springboot缓存后端
上文中我们学习了springboot中缓存的基本使用。缓存分为本地caffeine缓存和远程redis缓存。现在有一个小小的问题,我想使用本地caffeine缓存和远程redis缓存组成二级缓存。还想保证他们的一致性,这个事情该怎么办呢?Jetcache框架为我们解决了这个问题。JetCache是一个由阿里巴巴开发的基于Java的缓存系统封装,旨在通过统一的API和注解简化缓存的使用。JetC
- Redis+Caffeine多级缓存架构代码实战
web2u
缓存缓存redis架构javaspring数据库
构建本地Caffeine缓存privatefinalCacheLOCAL_CACHE=Caffeine.newBuilder().initialCapacity(1024).maximumSize(10_000L)//最大10000条//缓存5分钟后移除.expireAfterWrite(Duration.ofMinutes(5)).build();Caffeine简介Caffeine是一个高性能
- 运用Faster RCNN、YOLO经典目标检测算法对滑坡图像进行检测
AngeliaZ
FasterRCNNYOLO
本次实验采用的操作系统为Ubuntu16.04平台,编程环境基于Python,GPU为NVIDIAGeForce740m,在基于深度学习框架CAFFE下进行实验。实验输出结果
- 本地缓存Caffeine
赤橙红的黄
缓存缓存caffe
1、简介Caffine是一款高性能的近似LFU(最近最少频率使用)准入策略的本地缓存组件,Caffeine的底层数据存储采用ConcurrentHashMap,使用WindowTinyLfu回收策略,提供了一个近乎最佳的命中率。适用范围:变更频率低、实时性要求低的数据应用场景:常用数据的枚举值(如类目);依赖第三方系统一些不频繁变更的键值对(先在本地缓存中查找,若存在则返回,若不存在再调用第三方系
- Linux的cuda安装找不到路径,Cuda安装详细步骤
Tom K
为了学习Caffe新买了笔记本,安装cuda时遇到了很多问题,不过好在都成功的解决了。网上有很多cuda的安装教程,每个人的电脑配置不同遇到的问题也不一样,现在就我自己的安装配置情况总结一下具体的安装步骤,因为有同学的正确指导,在实际的安装过程中并没有遇到什么特别大的难题,每一步都很仔细,都查清楚了才开始执行下一步:笔记本主要参数笔记本型号:惠普WASD15-AX019TX(X1G89PA)内存:
- 落地 dnn对象检测
没学上了
dnn人工智能神经网络
"C:\opencv\opencv\sources\samples\dnn\models.yml"下载opencv的深度模型框架,例如caffe,copyMobileNetSSD_deploy.prototxt和MobileNetSSD_deploy.caffemodel所在的位置,其中prototxt需要后面生成,这两个文件用于std::stringmodel_text_file和std::st
- 简述Caffe、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX、DarkNet、PyTorch 等模型
科学的发展-只不过是读大自然写的代码
断纱检测caffetensorflowpytorch
以下是对Caffe、TensorFlow、TensorFlowLite、ONNX、DarkNet和PyTorch等模型的简述:Caffe:Caffe(ConvolutionArchitectureForFeatureExtraction)是一个用于特征抽取的卷积框架,它是一个清晰、可读性高且快速的深度学习框架。Caffe由加州伯克利大学的贾扬清开发,起初是一个用于深度卷积网络的Python框架(无
- python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型
小明技术分享
python神经网络深度学习
人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性,众多深度学习框架提供了Python接口,其中较为流行的深度学习库如下:第一:CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架,具备清晰、可读性高和快速的特性,在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义,容易上手,无须通过代码构建网络;网络训练速度快,能够训练大型数据集与S
- 缓存失效算法
孜泽
本地缓存java后端本地缓存缓存失效算法
缓存失效算法主要是进行缓存失效的,当缓存中的存储的对象过多时,需要通过一定的算法选择出需要被淘汰的对象,一个好的算法对缓存的命中率影响是巨大的。常见的缓存失效算法有FIFO、LRU、LFU,以及Caffeine中的WindowTinyLFU算法。FIFOFIFO算法是一种比较容易实现也最容易理解的算法。它的主要思想就是和队列是一样的,即先进先出(FirstInFirstOut)一般认为一个数据是最
- 自建stgcn数据集并训练
青年夏日科技工作者
AI编程
参考了许多博文,慢慢地也就把st-gcn跑出来了,参考的文章一会附在文章里面,实测有用。1.安装st-gcn复现STGCNCPU版(ubuntu16.04+pytorch0.4.0+openpose+caffe)_Significance的博客-CSDN博客复现旧版STGCNGPU版(win10+openpose1.5.0)_Significance的博客-CSDN博客22.准备训练数据集官方使用
- 使用onnxruntime-web 运行yolov8-nano推理
CHEN_RUI_2200
机器学习YOLO
ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)模型具有以下两个特点促成了我们可以使用onnxruntime-web直接在web端上运行推理模型,为了让这个推理更直观,我选择了试验下yolov8识别预览图片:1.跨平台兼容性ONNX是一种开放的格式,可以在不同的深度学习框架之间共享模型,如PyTorch、TensorFlow、MXNet和Caffe2。这使得用户可以在一个框架中训练模
- 分布式二级缓存组件实战(Redis+Caffeine实现)
鸨哥学JAVA
程序员Java编程redis缓存分布式
所谓二级缓存缓存就是将数据从读取较慢的介质上读取出来放到读取较快的介质上,如磁盘-->内存。平时我们会将数据存储到磁盘上,如:数据库。如果每次都从数据库里去读取,会因为磁盘本身的IO影响读取速度,所以就有了像redis这种的内存缓存。可以将数据读取出来放到内存里,这样当需要获取数据时,就能够直接从内存中拿到数据返回,能够很大程度的提高速度。但是一般redis是单独部署成集群,所以会有网络IO上的消
- 使用 Caffeine 和 Redis 实现高效的二级缓存架构
微技术
redis架构数据库缓存
在现代应用开发中,缓存是提升系统性能的关键手段。为了兼顾本地缓存的高性能和分布式缓存的扩展能力,常见的实现方式是结合使用Caffeine和Redis实现二级缓存架构。本文将详细介绍如何通过SpringBoot实现一个Caffeine+Redis二级缓存,并通过合理的架构设计和代码实现,确保缓存的一致性、性能和容错性。一、需求与挑战1.多级缓存的需求:•一级缓存(Caffeine):快速响应,存储本
- 如何确保热点产品查询延迟控制在10ms以内?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构开发语言
为了确保热点产品查询的延迟控制在10ms以内,可以采取一系列优化措施和技术手段。以下是一个思维导图的结构和一个简化的Java架构代码示例,用于展示如何实现这一目标。思维导图结构低延迟查询数据预加载热点数据预测提前加载到内存缓存使用高性能缓存内存级缓存(如Caffeine)分布式缓存(如Redis)缓存一致性管理弱一致性模型缓存更新策略(写后失效、读时更新等)并发处理多线程/异步编程线程池管理数据库
- Spring Cache自定义过期时间
背景要求:对数据做统计分析,时间截止到当天零点根据要求,每天查询的数据范围都是截止前一天结束,第二天需要查询新数据。那么缓存只保留一天。使用caffeine简单举个例子,主要依赖有:org.springframework.bootspring-boot-starter-web2.7.18org.springframework.bootspring-boot-starter-cache2.7.18c
- 2018-05-12
段智耀
今天妈妈日记的时候,我正愁没有的说,突然外面哗哗的下起了大雨,而且还打雷,真是吓死宝宝了,不一会儿,刚刚出去散步的叔叔,一个个的都跑回来了,头发都淋湿了。他们都说,外面下大雨了。幸好这场雨没有感到我们春游的时候下,要不然就糟了。唉呀!下吧下吧。就当给小花小草浇浇水吧。但是,小雨啊你慢点。别把那些好看的小花小草打坏了,他们都是有生命的啊!
- 深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架
EwenWanW
深度学习人工智能pytorch深度学习编译器
深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天,目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch,亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore,目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn
- Caffeine 与 Guava Cache
雨季里的向日葵
java
一、概要1.1背景在项目开发中,为提升系统性能,减少IO开销,本地缓存是必不可少的。最常见的本地缓存是Guava和Caffeine,Caffeine是基于GoogleGuavaCache设计经验改进的结果,相较于Guava在性能和命中率上更具有效率。1.2应用场景愿意消耗一些内存空间来提升速度预料到某些键会被多次查询缓存中存放的数据总量不会超出内存容量二、GuavaCache2.1GuavaCac
- OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块---caffe2_detectron_ops_gpu.dll
努力的小柚
python运行问题pythonpytorch
代码复现记录:问题:OSError:[WinError126]找不到指定的模块。Errorloading"C:\Anaconda\Anaconda3\envs\TIN\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"oroneofitsdependencies.在搜索很多关于无法查找到caffe2_detectron_ops_gpu
- caffe/PyTorch/TensorFlow 在Jupyter Notebook GPU中运用
俊俏的萌妹纸
caffe人工智能深度学习
在JupyterNotebook中使用Caffe框架并利用GPU加速,可以实现多种效果和目的,主要集中在深度学习领域。以下是一些主要的应用场景:快速训练模型:GPU加速可以显著提高模型训练的速度。对于大型数据集和复杂的神经网络结构,使用GPU可以大大减少训练时间。实时数据增强:在训练过程中,可以实时地对输入数据进行变换和增强,以提高模型的泛化能力。GPU加速使得这些操作更加高效。大规模数据处理:深
- Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)
SnailTyan
文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成,环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us
- 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