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闲人编程
Python数据分析实战精要服务器运维统计分析日志NASA服务器分布式计算PySpark
目录分布式计算入门(PySpark处理NASA服务器日志)1.引言2.分布式计算概述2.1分布式计算的基本概念2.2ApacheSpark与PySpark3.NASA服务器日志数据集介绍3.1数据背景3.2数据格式与挑战4.PySpark基础与分布式日志处理4.1PySpark基本架构4.2日志数据加载与解析4.3数据清洗与内存优化4.4GPU加速与SparkRAPIDS5.实验环境与依赖库6.数
- PySpark实现获取S3上Parquet文件的数据结构,并自动在Snowflake里建表和生成对应的建表和导入数据的SQL
weixin_30777913
pythonawssqlspark
PySpark实现S3上解析存储Parquet文件的多个路径,获取其中的数据Schema,再根据这些Schema,参考以下文本,得到创建S3路径Stage的SQL语句和上传数据到Snowflake数据库的SQL语句,同样的Stage路径只需创建一个Stage对象即可,并在S3上保存为SQL,并在Snowflake里创建对应的表,并在S3上存储创建表的SQL语句。要将存储在S3上的Parquet文件
- 机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例
Mostcow
数据分析Python机器学习随机森林回归大数据
机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例随机森林回归(RandomForestRegression):任务类型:随机森林回归主要用于回归任务。在回归任务中,算法试图预测一个连续的数值输出,而不是一个离散的类别。输出:随机森林回归的输出是一个连续的数值,表示输入数据的预测结果。算法原理:随机森林回归同样基于决策树,但在回归任务中,每个决策树的
- 强者联盟——Python语言结合Spark框架
博文视点
全栈工程师全栈全栈数据SparkPythonPySpark
引言:Spark由AMPLab实验室开发,其本质是基于内存的快速迭代框架,“迭代”是机器学习最大的特点,因此非常适合做机器学习。得益于在数据科学中强大的表现,Python语言的粉丝遍布天下,如今又遇上强大的分布式内存计算框架Spark,两个领域的强者走到一起,自然能碰出更加强大的火花(Spark可以翻译为火花),因此本文主要讲述了PySpark。本文选自《全栈数据之门》。全栈框架Spark由AMP
- Airflow和PySPARK实现带多组参数和标签的Amazon Redshift数据仓库批量数据导出程序
weixin_30777913
pythonspark云计算
设计一个基于多个带标签SQL模板作为配置文件和多组参数的PySPARK代码程序,实现根据不同的输入参数,用Airflow进行调度,自动批量地将AmazonRedshift数据仓库的数据导出为Parquet、CSV和Excel文件到S3上,标签和多个参数(以“_”分割)为组成导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。PySpark程序需要异常处理,输出带时间戳和每个运行批次和每个导出文件作业运行状
- PyCharm极速安装指南:3分钟掌握Python开发环境
三流搬砖艺术家
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目录为什么选择PyCharm?️准备工具步骤一:下载安装包⚙️步骤二:安装配置步骤三:首次启动配置步骤四:创建第一个项目效率优化技巧❗常见问题排雷社区版vs专业版为什么选择PyCharm?✅智能代码补全:媲美IDE的语法高亮与提示✅跨平台支持:Windows/macOS/Linux全兼容✅插件生态丰富:支持Web开发、数据分析等场景✅社区版免费:无功能限制,个人开发者首选️准备工具操作系统:Win
- Eclipse极速安装指南:3分钟掌握Java开发环境
三流搬砖艺术家
javajavaeclipseide
目录为什么要选Eclipse?️准备工具清单步骤一:下载安装包⚙️步骤二:安装与配置步骤三:界面优化步骤四:创建第一个项目必装效率插件推荐❗常见问题排雷效率对比表为什么要选Eclipse?✅跨平台神器:Windows/Mac/Linux全支持✅免费开源:IBM开发,全球开发者共同维护✅插件生态强大:支持Java/Python/C++等20+语言✅智能代码提示:媲美IDEA的代码补全能力️准备工具清
- Spark之PySpark
james二次元
大数据SparkPythonPySpark
PySpark是ApacheSpark的PythonAPI,它允许开发者使用Python编程语言进行大规模数据处理和分析。ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。PySpark使得Python开发者能够利用Spark强大的分布式计算能力,处理大数据集,并执行高效的并行计算。一、PySpark核心概念1.RDD(弹性分布
- PySpark查询Dataframe中包含乱码的数据记录的方法
weixin_30777913
python大数据spark
首先,用PySpark获取Dataframe中所有非ASCII字符,找到其中的非乱码字符。frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,concat_ws,explode,split,coalesce,litfrompyspark.sql.typesimportStringTypespark=SparkSes
- spark-pyspark-standalone部署模式全过程
哈哈哈哈q
spark大数据分布式
声明:1.参考视频b站黑马程序员视频,极力推荐这个视频,侵权删除https://www.bilibili.com/video/BV1Jq4y1z7VP/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=3ae466b20a9e8eabdaa10e84c99758492.第一次配置,仅作为个人记录使用。3.参考黑马程序员standalone配置
- 类库与框架、在window(pycharm)搭建pyspark库,连接Linux。
哈哈哈哈q
+sparkspark大数据分布式
类库:一堆别人写好的代码,可以直接导入使用,pandas框架:可以独立运行,软件产品,如sparkpandas用于:小规模数据集spark用于:大规模数据集pysparkpython的运行类库,内置了完全的sparkapi,可以通过pyspark类库类库来编写spark应用程序。并将其提交到spark集群中运行。搭建。。很麻烦,本地需要pycharm专业版,利用shh连接Linux中的ana库。测
- PySpark学习笔记5-SparkSQL
兔子宇航员0301
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sparkSql的数据抽象有两种。一类是dataset适用于java和Scala一类是dataframe适用于java,Scala,python将rdd转换为dataframe#方式一df=spark.createDataFrame(rdd,schema=['name','age'])#方式二schema=Structtype().add('id',integertype(),nullable=F
- pySpark学习笔记4——预处理csv数据3
小李飞刀李寻欢
NLP与推荐算法pySparkhdfsdataframecsv
嗨,各位大佬好,我是开局一手好牌,最后打得稀烂,输掉所有的菜鸟小明哥。本文仍旧是pySpark系列继续,欢迎关注,并请持续关注。入门,开始,继续。有大佬说,很多人写博文都是开篇啥的,往往只有一两篇,后来再无更新,而我不是,专注,持续深入才是我的本色。回到征途,在spark中,有很多函数可能你并不知道或者真的没有,那么就需要自己定义个函数了,这很正常,这就是udf,即望文生义——userdefine
- 《AI赋能行业实战:揭秘企业数字化转型最佳实践,落地案例深度解析!》 ---- 总目录
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构人工智能大数据AI
文章大纲金融行业落地实践浅析基于PySpark进行信用卡评分--实战案例迁移学习小样本金融风控生物信息识别大健康行业落地实践浅析传统行业深度融合升级如何深度参与创业?物联网行业案例浅析智慧园区案例浅析计算机视觉应用案例计算机视觉入门学习国外的资源国内的资源YOLO学习modelzoo计算机视觉基础目标检测YOLOv5YOLOv8自动缺陷检测(AutoDefectClassification)、零件
- Spark 基本概念
Buutoorr
spark大数据分布式scala
#官网部分解释ClusterModeOverview-Spark3.3.0DocumentationApplication:指的是用户编写的Spark应用程序/代码,一个完整的main方法程序,包含了Driver功能代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码,如main方法中有WordCount代码有哪些命令会产生一个Applicationspark/bin/pyspark【输入exi
- spark python入门_python pyspark入门篇
weixin_39686634
sparkpython入门
一.环境介绍:1.安装jdk7以上2.python2.7.113.IDEpycharm4.package:spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar.gz二.Setup1.解压spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar.gz到目录D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2.62.配置环境变量Path,添加D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2
- Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码_windows spark python
2401_84181704
程序员大数据pythonspark
算子:rdd的api的操作,就是算子,flatMap扁平化算子,map转换算子Transformation算子Action算子步骤:1-首先创建SparkContext上下文环境2-从外部文件数据源读取数据3-执行flatmap执行扁平化操作4-执行map转化操作,得到(word,1)5-reduceByKey将相同Key的Value数据累加操作6-将结果输出到文件系统或打印代码:#-*-codi
- Spark入门(Python)
nfenghklibra
pythonspark
目录一、安装Spark二、Spark基本操作一、安装Sparkpip3installpyspark二、Spark基本操作#导入spark的SparkContext,SparkConf模块frompysparkimportSparkContext,SparkConf#导入os模块importos#设置PYSPARK的python环境os.environ['PYSPARK_PYTHON']="C:\\
- PyDeequ库在AWS EMR启动集群中数据质量检查功能的配置方法和实现代码
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pythonspark大数据云计算aws
PyDeequ是一个基于ApacheSpark的PythonAPI,专门用于定义和执行“数据单元测试”,从而在大规模数据集中测量数据质量。PyDeequ框架在PySpark代码中提供了全面的数据质量检查功能,能够帮助用户&有效地监控和提升大规模数据集的数据质量。它在PySpark代码中的数据质量检查功能主要包括以下几个方面:核心组件指标计算(MetricsComputation):利用分析器(An
- spark 算子例子_Spark性能调优方法
不让爱你的人失望
spark算子例子
公众号后台回复关键词:pyspark,获取本项目github地址。Spark程序可以快如闪电⚡️,也可以慢如蜗牛?。它的性能取决于用户使用它的方式。一般来说,如果有可能,用户应当尽可能多地使用SparkSQL以取得更好的性能。主要原因是SparkSQL是一种声明式编程风格,背后的计算引擎会自动做大量的性能优化工作。基于RDD的Spark的性能调优属于坑非常深的领域,并且很容易踩到。我们将介绍Spa
- 在AWS上使用KMS客户端密钥加密S3文件,同时支持PySpark读写和Snowflake导入
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pythonspark大数据云计算数据仓库
现有AWSEMR集群上运行PySpark代码,可以读写S3上的数据文件,Snowflake数据仓库也需要导入S3上的文件到表。现在要用AWSKMS有客户端密钥加密S3上的文件,同时允许PySpark代码,可以读写S3上的数据文件,Snowflake数据仓库导入S3上的文件到表。为了实现AWSEMR上的PySpark读写KMS加密的S3文件,并让Snowflake导入这些文件,请按照以下步骤操作:一
- 性能优化案例:通过合理设置spark.shuffle.memoryFraction参数的值来优化PySpark程序的性能
weixin_30777913
pythonspark大数据
在PySpark中,合理调整spark.shuffle.memoryFraction参数可以有效优化Shuffle阶段的性能,尤其是在存在大量磁盘溢出的场景下。通过合理设置spark.shuffle.memoryFraction并结合其他优化手段,可显著减少Shuffle阶段的磁盘I/O,提升PySpark作业的整体性能。以下是优化案例的总结及分步说明:优化背景问题现象:PySpark作业在Shu
- RDD 算子全面解析:从基础到进阶与面试要点
天冬忘忧
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Spark的介绍与搭建:从理论到实践_spark环境搭建-CSDN博客Spark的Standalone集群环境安装与测试-CSDN博客PySpark本地开发环境搭建与实践-CSDN博客Spark程序开发与提交:本地与集群模式全解析-CSDN博客SparkonYARN:Spark集群模式之Yarn模式的原理、搭建与实践-CSDN博客Spark中RDD的诞生:原理、操作与分区规则-CSDN博客Spar
- anaconda中pyspark_自学大数据——9 Anaconda安装与使用pyspark
步六孤陆
首先从Anaconda官网上下载Anaconda。一、解压安装包sudobashAnaconda3-2020.07-Linux-x86_64.shchown-Rhadoop:hadoop/opt/anaconda/vi/etc/profileexportANACONDA_HOME=/opt/anacondaexportPATH=$PATH:$ANACONDA_HOME/bin:source/etc
- PySpark数据处理过程简析
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介PySpark是ApacheSpark的PythonAPI,可以用Python进行分布式数据处理,它在内存中利用了ApacheHadoopYARN资源调度框架对数据进行并行处理。PySpark可以直接使用Hadoop文件系统、HDFS来存储数据,也可以通过S3、GCS、ADLS等云存储平台保存数据。因此,在不同的数据源之间移动数据时,只需要复制一次数据就可以完成
- 2022-02-09大数据学习日志——PySpark——Spark快速入门&Standalone集群
王络不稳定
sparkbigdata大数据
第一部分Spark快速入门01_Spark快速入门【Anaconda软件安装】[掌握]使用Python编写Spark代码,首先需要安装Python语言包,此时安装Anaconda科学数据分析包。Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。Anaconda是跨平台的,有Windows、MacOS、Linux版本。#下载地址:ht
- PySpark
rainyrainbow
大数据hadoop
1.PySpark的搭建https://blog.csdn.net/qq_36330643/article/details/78429109PySpark是Spark为Python开发者提供的API,位于$SPARK_HOME/bin目录,其依赖于Py4J。在Pycharm中配置使用spark1.在Pycharm中新建python项目,解释器使用的是python3.4File=>Settings切
- 性能优化案例:通过合理设置spark.default.parallelism参数的值来优化PySpark程序的性能
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大数据sparkpython
在PySpark中,spark.default.parallelism是一个关键参数,直接影响作业的并行度和资源利用率。通过合理设置spark.default.parallelism并结合数据特征调整,可显著提升PySpark作业的并行效率和资源利用率。建议在开发和生产环境中进行多轮基准测试以确定最优值。以下是如何通过调整此参数优化性能的详细说明,结合案例和最佳实践:1.参数作用与问题场景参数意义
- 性能优化案例:通过合理设置spark.storage.memoryFraction参数的值来优化PySpark程序的性能
weixin_30777913
python大数据spark
优化PySpark程序的性能时,合理设置spark.storage.memoryFraction(或相关内存参数)是关键。合理设置spark.storage.memoryFraction需结合任务类型和内存使用监控。对于缓存密集型任务,适当提高存储内存比例;对于Shuffle密集型任务,优先保障执行内存。新版本Spark的动态内存机制简化了调优,但手动干预在极端场景下仍有效。最终需通过反复测试验证
- PySpark之金融数据分析(Spark RDD、SQL练习题)
唯余木叶下弦声
大数据大数据sparkpysparkpython数据分析sql
目录一、数据来源二、PySparkRDD编程1、查询特定日期的资金流入和流出情况2、活跃用户分析三、PySparkSQL编程1、按城市统计2014年3月1日的平均余额2、统计每个城市总流量前3高的用户四、总结一、数据来源本文使用的数据来源于天池大赛数据集,由蚂蚁金服提供,包含用户基本信息、申购赎回记录、收益率、银行间拆借利率等多个维度,本文通过PySpark实现对该数据集的简单分析。数据来源:天池
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
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能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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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
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发