- 遨游防爆智能终端“问诊”工业制造,开出数据采集“良方”
AORO_BEIDOU
制造
在数据驱动的时代,唯有采集足够规模的工业数据,方能支撑起基于工业大数据的深度分析与智能决策,从而驱动传统产业的蜕变与升级。但是,数据采集之路并非坦途,面临着设备协议多样、接口不一等挑战。技术难题求解,往往要在市场找良方。AOROM5-5G防爆智能终端遨游通讯防爆智能终端其独特之处在于全景前瞻架构的设计理念。在产品定义之初,便充分考虑了未来可能的数据采集需求,预留了丰富的接口,可根据企业的实际需求,
- Elasticsearch冷热分离与索引生命周期管理
Cloud_Tech
elasticsearch大数据数据分析数据库阿里云
本文介绍在Elasticsearch集群上,通过生命周期管理ILM(IndexLifecycleManagement)功能,实现冷热数据分离的实践流程。通过本实践,您既可以实现在保证集群读写性能的基础上,自动维护集群上的冷热数据,又能通过优化集群架构,降低企业生产成本。背景信息当今大数据时代,数据时刻在更新变化。尤其是随着时间的积累,存储在Elasticsearch中的数据会越来越多,当数据达到一
- 什么是预训练?
卡卡大怪兽
自然语言处理
一、介绍预训练模型诞生背景:对于某种特殊任务只存在少量的相关训练数据,以至于模型不能从中学习到有用的规律(标注资源稀缺,无大数据支持)举例:想对一批法律领域的文件进行关系抽取,就需要投入大量的精力(意味着时间和金钱的大量投入)在法律领域的文件中进行关系抽取的标注,然后将标注好的数据“喂”给模型进行训练。但是即使是标注了几百万条这样的数据(实际情况中,在一个领域内标注几百万条几乎不可能,因为成本非常
- 如何使用DeepSeek进行高效数据挖掘与分析
Small踢倒coffee_氕氘氚
笔记经验分享迭代器模式
##摘要随着大数据时代的到来,数据挖掘与分析技术在各行各业中扮演着越来越重要的角色。DeepSeek作为一种先进的数据挖掘工具,能够帮助用户从海量数据中提取有价值的信息。本文将详细介绍DeepSeek的功能、使用方法及其在实际应用中的优势,旨在为用户提供一份全面的使用指南。##关键词DeepSeek、数据挖掘、数据分析、机器学习、大数据##引言###背景在当今信息爆炸的时代,数据已成为企业决策的重
- 大数据面试临阵磨枪不知看什么?看这份心理就有底了-大数据常用技术栈常见面试100道题
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大数据面试职场和发展面试题数据仓库算法
目录1描述Hadoop的架构和它的主要组件。2MapReduce的工作原理是什么?3什么是YARN,它在Hadoop中扮演什么角色?4Spark和HadoopMapReduce的区别是什么?5如何在Spark中实现数据的持久化?6SparkStreaming的工作原理是什么?7如何优化Spark作业的性能?8描述HBase的架构和它的主要组件。9HBase的读写流程是怎样的?10HBase如何处理
- 2023年上海市浦东新区网络安全管理员决赛理论题样题
afei00123
网络安全&云安全考证狂魔web安全安全网络安全阿里云
目录一、判断题二、单选题三、多选题一、判断题1.等保1.0至等保2.0从信息系统拓展为网络和信息系统。正确(1)保护对象改变等保1.0保护的对象是信息系统,等保2.0增加为网络和信息系统,增加了云计算、大数据、工业控制系统、物联网、移动物联技术、网络基础设施等保护对象,实现了全方面的覆盖。其实不管保护对象如何变化,都需对要求部分进行全面的安全测评。(2)分类结构统一等保2.0实现基本、设计、测评要
- 基于springboot+vue在线小说阅读平台系统(源码+lw+部署文档+讲解等)
QQ3295391197
Java毕业设计项目springbootvue.js后端
前言博主介绍:✌全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌主要内容:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。精彩专栏推荐订
- 《DataWorks:为人工智能算法筑牢高质量数据根基》
人工智能深度学习
在当今数字化时代,人工智能(AI)技术的迅猛发展深刻地改变着各个行业的面貌。从智能推荐系统到医疗影像诊断,从自动驾驶到自然语言处理,AI正以前所未有的速度渗透到我们生活和工作的方方面面。而在这一系列AI应用的背后,高质量的训练数据是其能够发挥强大效能的关键所在。就如同巧妇难为无米之炊,没有优质的数据,再先进的AI算法也难以施展拳脚。阿里巴巴的DataWorks,作为一款强大的大数据开发治理平台,在
- 基于Generator生成器的分离式导出CSV
引言最近在工作中需要实现一个数据导出功能。由于之前都是使用现成的工具或库,换了一家公司后,发现需要从零开始构建这个功能。最初我计划实现一个异步导出功能,但上级认为过于复杂,建议采用同步方式。于是,我开始寻找一种高效的同步导出方案。在这个过程中,我发现了PHP中的生成器(Generator),这是一个非常强大的工具,特别适合处理大数据场景。本文将详细介绍生成器的概念、工作原理、优势以及如何利用生成器
- DAMA数据管理知识体系全接触-数据治理-大数据
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运维专栏架构师专栏大数据专栏架构安全
第1章数据管理1.1引言数据管理的定义:是为了交付、控制、保护并提升数据和信息资产的价值,在其整个生命周期中制定计划、制度、规程和实践活动,并执行和监督的过程。数据管理专业人员的定义:是指从事数据管理各方面的工作(从数据全生命周期的技术管理工作,到确保数据的合理利用及发挥作用),并通过其工作1.1.1业务驱动因素数据管理的主要驱动力:使组织能够从其数据资产中获取价值。1.1.2目标1)理解并支撑企
- 【大数据专题】Flink题库
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大数据专栏大数据flink
1.简述什么是ApacheFlink?ApacheFlink是一个开源的基于流的有状态计算框架。它是分布式地执行的,具备低延迟、高吞吐的优秀性能,并且非常擅长处理有状态的复杂计算逻辑场景2.简述Flink的核心概念?Flink的核心概念主要有四个:EventStreams、State、Time和Snapshots。(1)EventStreams:即事件流,事件流可以是实时的也可以是历史的。Flin
- 工作流调度必看!2025年这四大核心趋势你不能不懂
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在数字化时代,数据如同流淌在企业血管中的血液,源源不断地为业务决策输送养分。而大数据工作流调度系统,就像是一位精准的指挥家,协调着数据处理流程中的各个环节,确保数据的高效流动与价值释放。那么,究竟什么是大数据工作流调度系统?它在当前的技术版图中处于何种地位?又将朝着怎样的未来趋势演进?让我们一探究竟。大数据工作流调度系统:概念与架构大数据工作流调度系统是用于管理和协调数据处理流程的核心工具,其核心
- Java软件架构中的服务拆分与数据库分片实践
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Java软件架构中的服务拆分与数据库分片实践大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们来聊聊在大型Java系统中的服务拆分与数据库分片。随着电商、金融等行业系统规模的不断扩大,传统的单体架构往往难以满足性能和扩展性要求,服务拆分与数据库分片已成为高并发、大数据场景下的核心解决方案。本文将从理论和实践两个方面,详细探讨Java架构中的服务拆分与数据库分片策
- 初学者如何用 Python 写第一个爬虫?
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面试学习路线阿里巴巴python爬虫开发语言
??欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。??博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark
- 14个Flink SQL性能优化实践分享
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在大数据处理领域,ApacheFlink以其流处理和批处理一体化的能力,成为许多企业的首选。然而,随着数据量的增长,性能优化变得至关重要。本文将深入浅出地探讨FlinkSQL的常见性能问题、调优方法、易错点及调优技巧,并提供代码示例。1.常见性能问题1.1数据源读取效率低并行度不足:默认的并行度可能无法充分利用硬件资源。--设置并行度SET'parallelism.default'=16;1.2状
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数据分析螺丝钉
LeetCode刷题与模拟面试算法leetcodepython数据结构职场和发展
作者介绍:10年大厂数据\经营分析经验,现任大厂数据部门负责人。会一些的技术:数据分析、算法、SQL、大数据相关、python欢迎加入社区:码上找工作作者专栏每日更新:LeetCode解锁1000题:打怪升级之旅python数据分析可视化:企业实战案例备注说明:方便大家阅读,统一使用python,带必要注释,公众号数据分析螺丝钉一起打怪升级题目描述首先,字母异位词是指由相同字母以不同顺序组成的单词
- 树莓集团董事长谋略:构建全国第五代产业园的智慧
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树莓集团董事长以其高瞻远瞩的谋略,致力于构建全国第五代产业园,展现出非凡的智慧。在规划理念上,董事长突破传统产业园的模式,将第五代产业园定位为“智慧、绿色、创新、融合”的综合性园区。在智慧方面,引入物联网、大数据、人工智能等先进技术,实现园区的智能化管理。例如,通过智能传感器实时监测园区内的能源消耗、环境质量等数据,进行智能化调控,提高园区的运营效率和管理水平。在绿色发展方面,董事长注重可持续发展
- 启智平台上传较大数据集
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1.安装anconda2.安装openi(python38)C:\Users\33659>pipinstall-Uopeni-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple3.输入token获取token的方式见官方教程:https://openi.pcl.ac.cn/docs/index.html#/api/tokenopenilogin(python38)C
- 数据挖掘与数据分析两者的区别
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随着大数据爆发式增长,市场上对大数据相关人才的需求与日俱增,导致大数据行业人才需求紧缺,引发了关于大数据的学习浪潮,在这个过程中,人们也会不时将数据分析与数据挖掘的关系混淆,什么是数据挖掘?与数据分析有什么联系吗?又或者说数据挖掘与数据分析有什么区别呢?让我们带着这些问题,一起往下解惑吧。数据分析简单的说,就是对数据进行分析,比较专业的说法是,数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行
- 数据挖掘与数据分析
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数据挖掘数据挖掘数据分析人工智能
数据挖掘和数据分析是两个密切相关但有所区别的领域,它们都涉及从数据中提取有价值的信息,但在目标、方法和技术上有所不同。数据挖掘vs.数据分析特征数据挖掘数据分析目标从大数据中自动发现知识和模式通过系统分析数据,得出有意义的结论重点数据模式的自动发现、预测模型的构建数据理解、数据清洗、数据总结、假设验证方法机器学习、聚类、回归、关联规则、深度学习等统计学方法、数据可视化、数据清理、假设检验等应用实时
- 《基于大数据的相州镇新农村商务数据分析与研究》开题报告
Python数据分析与机器学习
毕业论文/研究报告大数据数据分析数据挖掘算法人工智能python
目录一、选题依据1.选题背景2.国内外研究现状与水平(1)国外研究现状(2)国内研究现状3.发展趋势4.研究意义二、研究内容1.学术构思与思路(1)主要研究内容(2)拟解决的关键问题或技术2.拟采取的研究方法、技术路线、实施方案及可行性分析(1)研究方法(2)技术路线(3)实施方案(4)可行性分析三、参考文献一、选题依据1.选题背景随着信息技术的快速发展,尤其是互联网技术的普及,农村商务环境正在经
- Flink如何做流计算?大数据世界的“实时魔法”
狮歌~资深攻城狮
strutsservletjava
Flink如何做流计算?大数据世界的“实时魔法”揭秘✨嘿,各位小伙伴!今天咱们来聊聊Flink是怎么做流计算的。想象一下,你身处一个数据如水流般源源不断的大数据世界,Flink就像是一位神奇的魔法师能够实时处理这些流动的数据,为我们揭示其中的奥秘。那它到底是怎么施展魔法的呢?让我们一起来揭开这个神秘的面纱吧一、流计算是啥玩意儿?在深入了解Flink的流计算之前,咱们得先搞清楚流计算到底是什么。简单
- 数据挖掘的建模流程
慢跑的Liam
算法数据挖掘算法流程模型构建
1、定义数据挖掘目标任务理解指标确定2、数据取样建模抽样(大数据是用过滤后的全量数据)抽样之前需要衡量数据质量衡量的标准主要有以下几点:资料完整无缺,各类指标齐全数据准确无误,反映的都是正常状态下的数据数据抽样的方式:随机抽样等距抽样分层抽样从起始位置开始抽样分类抽样实时采集3、数据探索数据质量分析1.数据质量分析是数据挖掘分析结论有效性的基础2.缺失值分析3.异常值分析是用来检测数据是否有录入错
- 避免Hive和Spark生成HDFS小文件
穷目楼
数据库大数据大数据sparkhivehadoop
HDFS是为大数据设计的分布式文件系统,对大数据做了存储做了针对性的优化,但却不适合存储海量小文件。Hive和spark-sql是两个在常用的大数据计算分析引擎,用户直接以SQL进行大数据操作,底层的数据存储则多由HDFS提供。对小数据表的操作如果没做合适的处理则很容易导致大量的小文件在HDFS上生成,常见的一个情景是数据处理流程只有map过程,而流入map的原始数据数量较多,导致整个数据处理结束
- 人工智能时代的伦理挑战与隐私保护
经海路大白狗
狗哥梦话职场人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,我们不得不正视其带来的伦理挑战和隐私保护问题。人工智能的应用已经深入到社会的方方面面,从医疗健康到金融服务,从教育到娱乐,无所不在。然而,与其广泛应用相伴随的是数据隐私泄露、算法歧视性和信息透明度不足等问题,这些问题不仅仅影响到个人权利,也损害了社会的公平和信任。1.AI技术的伦理挑战在AI技术快速发展的同时,一些伦理问题逐渐显现出来。例如,“大数据杀熟”现象,即通过分
- 大数据与人工智能:数据隐私与安全的挑战_ai 和 数据隐私
程序员七海
大数据人工智能安全
前言1.背景介绍随着人工智能(AI)和大数据技术的不断发展,我们的生活、工作和社会都在不断变化。这些技术为我们提供了许多好处,但同时也带来了一系列挑战,其中数据隐私和安全是最为关键的之一。数据隐私和安全问题的出现,主要是因为大数据技术的特点和人工智能算法的运行过程。大数据技术的特点包括数据量的庞大、数据类型的多样性、数据来源的多样性和数据更新的快速性。这些特点使得大数据技术具有强大的计算和分析能力
- Python大数据处理实验报告(三)
小李独爱秋
python开发语言pycharm大数据
实验目的本次实验的目的是练习使用Python编程语言和相关库进行网络爬虫和数据处理任务。具体来说,您将学习以下内容:使用Python中的requests库和BeautifulSoup库来爬取当当网某一本书的网页内容,并将其保存为html格式文件。学习使用Python中的requests库和正则表达式来爬取豆瓣网上某本书的前50条短评内容,并计算评分的平均值。了解如何使用Python中的reques
- 数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
《数据清洗与统计分析原理与代码实战案例讲解》关键词:数据清洗、统计分析、Python、R语言、数据预处理、数据分析、机器学习、大数据摘要:本文将深入探讨数据清洗与统计分析的原理,并通过丰富的实战案例展示如何在实际项目中应用这些技术。我们将详细讲解数据清洗的基本概念、流程和方法,以及统计分析的各种技术和应用。通过本文的学习,您将掌握数据清洗与统计分析的核心技能,提升数据处理和分析的能力,为后续的数据
- Kafka 迁移 AutoMQ 时 Flink 位点管理的挑战与解决方案
后端java
编辑导读:AutoMQ是一款与ApacheKafka100%完全兼容的新一代Kafka,可以做到至多10倍的成本降低和极速的弹性。凭借其与Kafka的完全兼容性可以与用户已有的Flink等大数据基础设施进行轻松整合。Flink是重要的流处理引擎,与Kafka有着密切的关系。本文重点介绍了当用户需要将生产Kafka集群迁移到AutoMQ时,如何处理好Flink的位点来确保整体迁移的平滑过渡。引言在云
- 大数据经典技术解析:Hadoop+Spark大数据分析原理与实践
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.简介大数据时代已经来临。随着互联网、移动互联网、物联网等新兴技术的出现,海量数据开始涌现。而在这些海量数据的基础上进行有效的处理,成为迫切需要解决的问题之一。ApacheHadoop和ApacheSpark是目前主流开源大数据框架。由于其易于部署、高容错性、并行计算能力强、适应数据量大、可编程、社区支持广泛等特点,大大提升了大数据应用的效率和效果。本文通过对Hado
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro