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Cachel wood
算法与数据结构散列表算法哈希算法spark大数据分布式计算机网络
文章目录一、哈希表的基本概念二、哈希函数的设计原则三、哈希冲突解决策略1.**开放寻址法(OpenAddressing)**2.**链地址法(拉链法,SeparateChaining)**3.**再哈希法(Rehashing)**四、哈希表的时间与空间复杂度五、哈希表的应用场景六、经典算法问题与哈希表应用1.**两数之和(LeetCode1)**2.**无重复字符的最长子串(LeetCode3)*
- 比特币:固若金汤的数字堡垒与它的四道防线
第一道防线:机密信函——无法破解的哈希加密将每一笔比特币交易比作一封在堡垒内部传递的机密信函。解释“哈希”(Hashing)就是一种军事级的加密术(SHA-256),能将信函内容(交易细节)转换成一串独一无二的、无法逆向破译的“密文”。没有密钥,任何人都无法窥探信函的真实内容,从而保护了交易的隐私与完整性。第二道防线:守卫的试炼——工作量证明(PoW)机制将“矿工”比作是竞争上岗的堡垒“守卫”。描
- Haproxy搭建web群集
2401_83683659
服务器运维
一、理论Haproxy用于群集调度。Haproxy的调度算法RR(roundrobin)轮询算法。ABC三个节点10个访问请求A:147B:258C:369LC(leastconnections)最小连接数算法ABC三个节点谁当前活跃连接数最少就把访问请求给谁。SH(sourcehashing)基于来源访问调度算法,可基于来源IP、cookie等进行调度。ABC三个节点基于ip来源第一个客户访问被
- 负载均衡集群--Haproxy群集
把梦想藏在蘑菇里
运维nginxlinux
文章目录WEB集群调度器HaproxyHaproxy概述Haproxy应用Haproxy常用调度算法SH(SourceHashing)leastconnroundrobin:动态算法,(加权)轮询;Haproxy日志管理Haproxy参数优化使用Haproxy搭建web群集案例环境服务配置配置步骤配置内容haproxy代理调度配置haproxy日志管理相关软件WEB集群调度器目前常见的Web集群调
- 万字详解:向量数据库:原理、索引技术与选型指南
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战数据库
万字详解:向量数据库:原理、索引技术与选型指南关键词:向量数据库、向量检索、相似性搜索、ANN算法、HNSW、量化技术、嵌入模型、多模态搜索、RAG架构摘要:本文深入剖析向量数据库的核心原理、索引技术和实际应用场景。从向量表示学习的基础概念出发,详细介绍了向量相似度计算方法、主流索引算法(如HNSW、IVF、LSH等)的工作机制,以及向量量化技术。文章对比分析了当前主流向量数据库产品的技术特点与性
- Nginx负载均衡策略:一致性哈希详解
墨夶
Nginx学习资料1nginx负载均衡哈希算法
在高并发的Web应用环境中,负载均衡是确保系统稳定性和性能的关键技术之一。Nginx作为高性能的反向代理服务器和负载均衡器,提供了多种负载均衡算法来分配客户端请求。其中,一致性哈希(ConsistentHashing)是一种特别适合动态环境下使用的算法,能够最大限度地减少缓存失效和会话中断的问题。本文将详细介绍Nginx中的一致性哈希负载均衡策略,包括其工作原理、配置方法以及实际案例分析。引言随着
- 文献学习(part38)--Adaptive hash retrieval with kernel based similarity
GUI Research Group
机器学习算法聚类
学习笔记,仅供参考,有错必纠关键词:哈希;k-NN;内核;二进制索引;归一化欧氏距离文章目录Adaptivehashretrievalwithkernelbasedsimilarity摘要简介ContributionsandoverviewRelatedwork基于内核的哈希方案查询自适应距离归一化核相似度KernelreconstructivehashingKRHwithsupervisedin
- 25.4.17学习总结
The_cute_cat
学习
关于bcrypt算法BCrypt的主要特点和优点:加盐(Salting):BCrypt会自动为每个密码生成一个随机的盐值(salt)并将其与密码组合在一起,然后再进行哈希。盐值是随机数据,用于防止彩虹表攻击。这意味着即使两个用户使用相同的密码,他们的哈希值也会不同。慢哈希(SlowHashing):BCrypt被设计成一个运算量大的哈希函数,需要更多的计算时间。这种设计使得暴力破解(尝试所有可能的
- Redis 哈希槽(Hash Slot)与一致性哈希环(Consistent Hashing)核心对比
xiaolingting
redisredis哈希算法数据库redishash槽一致性哈希redis分片集群
1.核心原理与设计目标维度一致性哈希环哈希槽(RedisCluster)设计理念通过虚拟节点将数据均匀分布到环状空间,减少节点变动时的数据迁移量。将数据划分为固定数量的槽位(16384个),槽位分配给物理节点,通过槽位迁移实现动态扩展。适用场景分布式缓存(如Memcached)、负载均衡等需要高灵活性的场景。RedisCluster等强一致性分布式数据库,强调数据分片与集群管理的便捷性。数据分布逻
- 每日一博 - 一致性哈希:分布式系统的数据分配利器
小小工匠
【每日一博】哈希算法一致性哈希
文章目录概述1、一致性哈希算法的诞生背景2、一致性哈希的基本原理3、一致性哈希的优势和挑战4、虚拟节点的引入5、Java代码实现概述在现代分布式系统中,如何高效地将数据分布在多个服务器上,同时保证扩展性和容错性,是一个至关重要的问题。一致性哈希算法(ConsistentHashing)正是为了解决这些挑战而设计的。今天,我们来深入探讨这个经典的分布式算法,包括它的基本原理、优缺点,以及实际应用中的
- vue项目上线后强制清除缓存
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有时前端代码上线后,用户无法获取最新的代码显示,需要清除浏览器缓存,比较麻烦。我们可以通过给打包编译后的js文件、css文件名称添加时间戳来达到用户刷新时重新获取最新的js、css文件,进而获得最新代码vue.config.js文件lettimeStamp=newDate().getTime();module.exports={filenameHashing:false,configureWebp
- 字符串问题的江湖奇宝:进制哈希
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江湖中,剑客以快制胜,而算法竞赛里,字符串哈希(StringHashing)便是那柄出招如电的快剑。各种字符串问题纷乱复杂,各种字符串算法招式繁复,需苦练内功心法。但字符串哈希算法却只凭一招:将字符串化作数字,以数论为刃,至简之道斩尽来犯之敌。但此招并非无懈可击。若遇精心构造的数据,它可能一剑刺空,露出破绽。然而,在绝大多数情况,它仍是侠客们最趁手的兵器——七分准,三分险,却快得让人无从招架。m.
- spring security学习入门指引
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学习SpringSecurity可以从以下几个方面逐步深入,结合理论与实践,以下是具体的学习路径建议:1.基础准备•熟悉Spring框架:先掌握SpringCore、SpringMVC和SpringBoot的基础,理解依赖注入(DI)、AOP、Bean生命周期等核心概念。•理解安全基本概念:了解认证(Authentication)、授权(Authorization)、加密(Hashing/Encr
- 深度解析A/B测试中的哈希分桶策略:从原理到实战的流量分层方案
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一、技术原理与数学基础1.1哈希分桶的核心机制核心公式:桶编号=Hash(用户ID+实验层种子)modN基于**双重哈希(DoubleHashing)**实现流量的完全正交切割:{∀u∈U,Layerij(u)=H(H(u∣∣seedj)∣∣seedi)mod N∀i≠k,H(⋅)满足P(Layeri(u)=m∩Layerk(u)=n)=1/(N2)\begin{cases}\forallu\i
- 基于一致性哈希的分布式Top-K
留白1108
哈希算法分布式算法TopK
基于一致性哈希的分布式Top-K在分布式系统中,数据的高效存储和快速查询是一个常见的挑战。一致性哈希(ConsistentHashing)是一种常用于分布式存储和负载均衡的技术,而Top-K查询则是数据分析中的经典问题。本文将通过一个Java实现的案例,展示如何结合一致性哈希和多线程技术,高效地完成分布式环境下的Top-K计算。实现思路一致性哈希分片:将数据通过一致性哈希算法分配到不同节点。局部T
- 通俗易懂的一致性哈希原理
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一致性哈希(Consistenthashing)算法是由MIT的Karger等人与1997年在一篇学术论文(《Consistenthashingandrandomtrees:distributedcachingprotocolsforrelievinghotspotsontheWorldWideWeb》)中提出来的,用于解决分布式缓存数据分布问题。在传统的哈希算法下,每条缓存数据落在那个节点是通过
- [论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri
2301_80732299
论文阅读
摘要随着多模态数据的激增,人们不再满足于单一的数据检索模式来获取信息。深度哈希检索算法以其存储效率高、查询速度快等优点受到广泛关注。目前,现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息,导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。(2)现有的无监督方法通常构造相似矩阵来指导哈希码学习,存在不准确的相似度问题,导
- node.js内置模块之---crypto 模块
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面试学习路线阿里巴巴node.js
crypto模块的作用在Node.js中,crypto模块提供了多种加密功能,包括哈希、对称加密、非对称加密和数字签名等。通过crypto模块,可以进行各种加密和解密操作,保护敏感数据的安全性。crypto模块1.哈希算法(Hashing)哈希函数(如SHA、MD5等)用于将输入数据映射为一个固定长度的字符串(哈希值)。它是单向的,不可逆的,通常用于数据完整性验证。createHash(algor
- 双线性函数的紧凑超平面散列(Compact Hyperplane Hashing with Bilinear Functions)阅读笔记
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机器学习主动学习机器学习
Abstract超平面散列(Hyperplanehashing)的目的是快速搜索到离超平面最近的点,并在使用支持向量机(SVM)扩大主动学习方面显示出实际效果。存在问题:不幸的是,现有的随机方法需要长哈希码才能达到合理的搜索精度,因此会降低搜索速度和内存开销。解决方法:为此,论文(CompactHyperplaneHashingwithBilinearFunctions)提出了一种新的超平面哈希技
- Rust入门实战 编写Minecraft启动器#4下载资源
首发于Enaium的个人博客首先我们需要添加几个依赖。model={path="../model"}parse={path="../parse"}reqwest={version="0.12",features=["blocking","json"]}file-hashing={version="0.1"}sha1={version="0.10"}reqwest用于发送请求,file-hashin
- 哈希算法篇——散落的秘密与精准的归宿,混沌中的秩序之美(上)
诚丞成
常用算法讲解哈希算法算法
文章目录引言:混沌中的秩序之美第一章:哈希的本质——化繁为简的魔法第二章:经典哈希函数——一座算法的博物馆第三章:哈希表的奇迹——从无序到有序的转变3.1哈希函数的基本实现3.2基本的哈希表实现3.3哈希算法的实际应用小结引言:混沌中的秩序之美在信息科学的星空下,有一种算法宛如一位洞悉混沌的智者,能够以其独特的规则,在无限的可能性中找到秩序。这便是哈希算法(HashingAlgorithm),一个
- 快速计算距离Annoy算法原理及Python使用
召唤师的峡谷
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快速计算距离Annoy算法基本原理高维稀疏数据进行快速相似查找,可以采用learningtohash参考:Minhashing&LSH&Simhash技术汇总,但高维稠密数据查找则采用annoy如何从海量文本中快速查找出相似的TopN文本Annoy(ApproximateNearestNeighborsOhYeah)快速算法,在实际应用中发现无论计算速度和准确性都非常不错。原始2D数据分布图:1.
- 2020-04-18
汪乔桉
HashMap底层实现原理及面试问题①HashMap的工作原理HashMap基于hashing原理,我们通过put()和get()方法储存和获取对象。当我们将键值对传递给put()方法时,它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode,让后找到bucket位置来储存值对象。当获取对象时,通过键对象的equals()方法找到正确的键值对,然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞
- sklearn:机器学习 分类特征编码category_encoders
Cachel wood
python机器学习和数据挖掘分类数据挖掘人工智能pythonpandassklearn机器学习
文章目录category_encoders简介OrdinalEncoder序列编码OneHotEncoder独热编码TargetEncoder目标编码BinaryEncoder二进制编码BaseNEncoder贝叶斯编码LeaveOneOutEncoder留一法HashingEncoder哈希编码CatBoostEncodercatboost目标编码CountEncoder频率编码WOEEncod
- Redis详解(六)渐进式rehash机制
fedorafrog
#NoSQL
在Redis中,键值对(Key-ValuePair)存储方式是由字典(Dict)保存的,而字典底层是通过哈希表来实现的。通过哈希表中的节点保存字典中的键值对。我们知道当HashMap中由于Hash冲突(负载因子)超过某个阈值时,出于链表性能的考虑,会进行Resize的操作。Redis也一样。在redis的具体实现中,使用了一种叫做渐进式哈希(rehashing)的机制来提高字典的缩放效率,避免re
- 海量数据相似数据查找方法(ANN):【高维稀疏向量的相似查找——MinHash, LSH, SimHash】【稠密向量的相似查找——Faiss、Annoy、ScaNN、Hnswlib】
u013250861
#RS/召回层#LLM/数据处理算法
主要分为高维稀疏向量和稠密向量两大方向。高维稀疏向量的相似查找——minhash,lsh,simhash针对高维稀疏数据情况,如何通过哈希技术进行快速进行相似查找。例如,推荐系统中item-user矩阵。如果你有item数量是百万级别,user是千万级别,这个矩阵是十分稀疏的。你如何计算每一个item的TopN相似item呢?同样海量文本场景,文本集合可以看成doc-word稀疏矩阵,如何求解每个
- sklearn.preprocessing 特征编码汇总
Cachel wood
python机器学习和数据挖掘sklearn人工智能pythonpandasydata机器学习
文章目录常见特征种类one-hot编码特征哈希(`Featurehashing`)基于统计的类别编码对循环特征的编码目标编码(Targetencoding)K折目标编码(K-FoldTargetencoding)用于数据分析的特征可能有多种形式,需要将其合理转化成模型能够处理的形式,特别是对非数值的特征,特征编码就是在做这样的工作。常见特征种类二值数据:只有两种取值的变量(不一定是0/1,但是可以
- 【推荐系统】DSSM双塔召回
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召回综述:【推荐系统】推荐系统主流召回方法综述目录一、DSSM概念二、实践召回模型负例如何选择?是否做Norm?(应用trick)温度超参是什么?-->Loss要带温度超参2.1.美图架构图2.2.淘系架构图优化版本2.3.全民k歌架构图优化方法一、DSSM概念在推荐中的应用1、输入层wordhashing2、中间层(常用的DNN模型)3、匹配层将doc和query(item和user)的embe
- [转载]一个速度快内存占用小的一致性哈希算法
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转载自:http://colobu.com/2016/03/22/jump-consistent-hash/一个速度快内存占用小的一致性哈希算法JumpConsistentHash一致性哈希最早由MIT的Karger提出,在发表于1997年的论文ConsistentHashingandRandomTrees:DistributedCachingProtocolsforRelievingHotSpo
- 【SparkML实践7】特征选择器FeatureSelector
周润发的弟弟
Spark机器学习spark-ml
本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。FeatureSelectorsVectorSlicerVe
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟