- 算法竞赛的头文件选择(<iostream>和<bits/stdc++.h>)
Tech007号研究员
算法(C++)自学笔记算法c++
1.#include功能:是C++标准库中的一个头文件,主要用于输入输出操作。它包含了`cin`、`cout`、`cerr`和`clog`等标准输入输出流对象。使用场景:当只需要进行基本的输入输出操作时,可以使用`#include`。优点:只包含必要的输入输出功能,编译速度较快;代码更清晰,只引入需要的功能;可移植性高,所有C++编译器都支持。缺点:如果需要使用其他标准库(如`vector`、`a
- 量化交易系统中+如何实现实时数据分析和决策支持?
openwin_top
量化交易系统开发数据分析数据挖掘数据库架构量化交易机器学习人工智能
microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位在量化交易系统中,实现实时数据分析和决策支持是至关重要的。以下是详细的步骤和示例,说明如何实现这一目标。1.数据收集首先,需要收集实时市场数据。这些数据通常来自交易所、市场数据供应商或其他金融数据服
- python实现webrtc通过whep拉取实时音频流
眉梢i
webrtc音视频
需求背景:通过whep的方式从流媒体服务器平台(基于srs服务器改造的平台)拉取实时音频流,数据传递采用48khz、16bit、双声道音频流,接收到数据后,转换成16khz、16bit、单声道音频流,并将其以base64加密字节流方式通过websocket传递给第三方;1:通道及轨道的建立classAudioTrack(MediaStreamTrack):kind="audio"def__init
- python编写webRTC推拉流脚本,推自定义音频文件,获取音频流写入文件
眉梢i
pythonwebrtc开发语言
importasyncioimportaiohttpfromaiortcimportRTCPeerConnection,RTCSessionDescriptionfromaiortc.contrib.mediaimportMediaPlayerasyncdefsend_sdp(e_sdp):url="https://xxxxx:xxxx/rtc/v1/whip/?app=live&stream=l
- Caused by: java.io.NotSerializableException: org.apache.kafka.common.metrics.MetricConfig
Slient-猿
flinkflinkkafka
flink自定义数据源的开发过程中遇到这样一个错误。错误原因:在于KafkaConsumer的初始化放在了定义处。解决:应该放在open方法内初始化。DataStreamSourcedataStreamSource=env.addSource(newKafkaSourceFunction());//获取数据kafka消费数据获取DataStreamSourcedata=env.addSource(
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一、什么叫SparkStreaming基于SparkCore,大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理二、SparkStreaming依赖org.apache.sparkspark-streaming_2.112.1.2三、什么叫DStreamDStream:DiscretizedStream离散流,这是SparkStreaming对内部持续的实时数据流的抽象描述,即我们处理的一个实时数据流,在S
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Spark任务与SparkStreaming任务的主要差异源自于两者的应用场景不同:Spark主要处理静态的大数据集,而SparkStreaming处理的是实时流数据。这些差异体现在任务的调度、执行、容错、数据处理模式等方面。接下来,我们将从底层原理和源代码的角度详细解析Spark任务和SparkStreaming任务的差别。1.任务调度模型差异1.1Spark任务的调度模型Spark的任务调度基
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TTXS123456789ABC
#Sparksparkajax大数据
4SparkStreaming一级目录1.整体流程2.数据抽象3.DStream相关操作4.SparkStreaming完成实时需求1)WordCount2)updateStateByKey3)reduceByKeyAndWindow一级目录SparkStreaming是一个基于SparkCore之上的实时计算框架,可以从很多数据源消费数据并对数据进行实时的处理,具有高吞吐量和容错能力强等特点。S
- spark streaming python_Spark入门:Spark Streaming简介(Python版)
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SparkStreaming是构建在Spark上的实时计算框架,它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。SparkStreaming可结合批处理和交互查询,适合一些需要对历史数据和实时数据进行结合分析的应用场景。SparkStreaming设计SparkStreaming是Spark的核心组件之一,为Spark提供了可拓展、高吞吐、容错的流计算能力。如下图所示,SparkStreaming可整
- 使用 Redis Streams 实现高性能消息队列
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1.引言在后端开发中,消息队列是一个常见的组件,主要用于解耦系统、提高吞吐量以及实现异步处理。常见的消息队列包括Kafka、RabbitMQ以及ActiveMQ,但RedisStreams作为Redis5.0引入的新特性,也提供了一种高效、轻量的消息队列解决方案。本文将深入探讨RedisStreams的核心概念,并演示如何在后端服务中使用RedisStreams实现一个高性能的消息队列。2.Red
- Flink Connector 写入 Iceberg 流程源码解析_confluent icebergsinkconnector
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//添加Writer算子,有并行度SingleOutputStreamOperatorwriterStream=appendWriter(distributeStream,flinkRowType,equalityFieldIds);//添加Commit算子,并行度固定为1SingleOutputStreamOperatorcommitterStream=appendCommitter(write
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引入依赖:org.apache.poipoi-ooxml5.0.0工具类ExcelUtilpackagecom.xj.hhjk.common.util.excel;importjava.io.File;importjava.io.FileInputStream;importjava.io.FileNotFoundException;importjava.io.FileOutputStream;im
- 深入探讨:如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型
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深入探讨:如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型在现代人工智能应用中,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLM)已经成为了强大的工具,能够生成高质量的自然语言文本,并且被广泛应用于各种任务中,如对话系统、文本生成、内容总结等。然而,如何更加高效地调用这些模型,特别是在实时交互的应用中,往往是开发者面临的挑战。流式传输(Streaming)技术提供了一种解决方案
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轮询(RoundRobin)描述轮询是Nginx默认的负载均衡算法。它将前端请求按顺序分配到后端服务器,确保每个服务器都能接收到请求。公平性:每个服务器都有相同的机会接收请求。无状态:不考虑服务器的当前负载情况。upstreambackend{serverbackend1.example.com;serverbackend2.example.com;serverbackend3.example.c
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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
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Q13:SidecarContainerContext-AnexistingPodneedstobeintegratedintotheKubernetesbuilt-inloggingarchitecture(e.g.kubectllogs).Addingastreamingsidecarcontainerisagoodandcommonwaytoaccomplishthisrequirement
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推荐项目:VPD-高性能的视觉定位与导航库VPD[ICCV2023]VPDisaframeworkthatleveragesthehigh-levelandlow-levelknowledgeofapre-trainedtext-to-imagediffusionmodeltodownstreamvisualperceptiontasks.项目地址:https://gitcode.com/gh_m
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1、问题描述:后台运行vuepress时,报错nohupnpmrundoc:dev报错信息....Error:EBADF:badfiledescriptor,readEmitted'error'eventonReadStreaminstanceat:atemitErrorNT(node:internal/streams/destroy:157:8)aterrorOrDestroy(node:int
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一、前言SpringCloudStream是用于构建消息驱动的微服务应用程序的框架。本文主要介绍如何集成SpringCloudStream,以Kafka发布订阅模式(topic),实现发送消息>>消费消息。我所找到的帖子大部分都是关于binderRabbitMQ,后来又拜读了官方文档(google翻译),逐渐对SpringCloudStream有了清晰的认识。真正集成时,并没有那么顺利;我看别人都
- Java Stream API中的状态性操作与陷阱
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在Java编程中,StreamAPI为我们提供了一种高效且简洁的方式来处理集合数据。然而,在使用StreamAPI时,开发者常常会遇到状态性(stateful)操作和行为参数的问题。这些问题如果不加以注意,可能会导致代码的非确定性结果,甚至引发线程安全问题。本文将详细介绍状态性操作的原理、潜在问题以及如何避免这些问题,同时结合实例进行说明。一、状态性操作与无状态操作在StreamAPI中,操作可以
- 咱们一起学C++第二十七篇:之C++程序结构与“Hello, World!”深度剖析
一杯年华@编程空间
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咱们一起学C++第二十七篇:之C++程序结构与“Hello,World!”深度剖析在C++学习的征程中,我们共同探索,不断深入理解这门语言的奥秘。此前,我们学习了编写第一个C++程序所需的基础知识,包括iostream类的使用和命名空间的初步概念。今天,我们将进一步剖析C++程序的基本结构,详细解读经典的“Hello,World!”程序,深入理解其背后的原理和C++语言的特性,这对于我们掌握C++
- Apache Flink流处理框架
weixin_44594317
apacheflink大数据
ApacheFlink是一个分布式流处理框架和数据处理引擎,专注于以低延迟和高吞吐量处理无界和有界的数据流。它可以同时处理流式数据和批处理数据,并且提供强大的容错机制和状态管理功能。Flink常用于实时分析、复杂事件处理(CEP)、机器学习和批量数据处理等场景。1.Flink的核心概念在理解Flink的工作原理之前,先要了解它的一些核心概念:流处理(StreamProcessing):处理数据流中
- 【使用Apache Flink 实现滑动窗口流式计算】
我明天再来学Web渗透
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什么是Flink?ApacheFlink是一个用于分布式流式处理和批处理的开源实时计算引擎。它具备低延迟、高吞吐量和exactly-once语义的特点,适用于各种实时数据处理场景。Flink的核心概念作业(Job):Flink程序的执行单元。数据流(DataStream):表示连续的数据流,可以进行转换和计算。窗口(Window):用于对无限数据流进行有界的数据切片处理。状态(State):用于保
- Deepseek的api调用报错乱码问题
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最近的deepseek也是很火,但是在调用api的过程中也会出现一些大大小小的问题,所以这里也给出一种问题和他的解决方案,报错的类型如下图所示APIStreamingFailedCommandfailedwithexitcode1:powershell(Get-CimInstance-ClassNameWin32_OperatingSystem).caption'powershell'�����ڲ
- yum 安装 nginx 初始的 配置代码
雪夜里的孤狼
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usernginx;worker_processes1;error_log/var/log/nginx/error.logwarn;pid/var/run/nginx.pid;events{worker_connections1024;}http{include/etc/nginx/mime.types;default_typeapplication/octet-stream;log_format
- stream流-去重
今天学点啥6
Javajava后端
针对基本数据类型集合publicclassDistinctDemo{ publicstaticvoidmain(String[]args){ ArrayListusers=newArrayListSystem.out.println(u)); }}针对对象集合根据对象中的某一个成员变量进行去重使用filter根据集合中对象的某个成员变量进行去重publicclassDis
- 【spark床头书系列】Spark Streaming 编程权威使用指南
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SparkStreaming编程权威使用指南文章目录SparkStreaming编程权威使用指南概述快速示例基本概念链接初始化StreamingContext离散化流(DStreams)输入DStreams和Receivers基本源文件流基于自定义接收器的流作为流的RDD队列高级源自定义源接收器的可靠性在DStreams上的转换操作updateStateByKey操作transform操作窗口操作
- Spark Streaming的背压机制的原理与实现代码及分析
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spark大数据python
SparkStreaming的背压机制是一种根据JobScheduler反馈的作业执行信息来动态调整Receiver数据接收率的机制。在Spark1.5.0及以上版本中,可以通过设置spark.streaming.backpressure.enabled为true来启用背压机制。当启用背压机制时,SparkStreaming会自动根据系统的处理能力来调整数据的输入速率,从而在流量高峰时保证最大的吞
- HDFS读写流程(全面深入理解)
AnAn-66.
hadoophdfs面试hadoop
1、HDFS写流程 (1)客户端通过对FileSystem.create()对象创建建文件,DistributedFileSystem会创建输出流FSDataOutputStream。 (2)DistributedFileSystem通过RPC远程调用名称节点,在文件系统的命名空间中创建一个新的文件,此时该文件中还没有相应的数据块。 (3)名称节会执行一些检查,比如文件是否已经存在、客户端是
- HDFS的读写流程
熊與猫v
大数据hadoopbigdata
一,HDFS的读写流程1.hdfs的写入流程文上传流程如下:创建文件:①HDFSclient向HDFS写入数据,先调用DistributedFileSystem.create()②RPC调用namenode的create(),会在HDFS目录树中指定的路径,添加新文件;并将操作记录在edits.log中namenode.create()方法执行完后,返回一个FSDataOutputStream,它
- xml解析
小猪猪08
xml
1、DOM解析的步奏
准备工作:
1.创建DocumentBuilderFactory的对象
2.创建DocumentBuilder对象
3.通过DocumentBuilder对象的parse(String fileName)方法解析xml文件
4.通过Document的getElem
- 每个开发人员都需要了解的一个SQL技巧
brotherlamp
linuxlinux视频linux教程linux自学linux资料
对于数据过滤而言CHECK约束已经算是相当不错了。然而它仍存在一些缺陷,比如说它们是应用到表上面的,但有的时候你可能希望指定一条约束,而它只在特定条件下才生效。
使用SQL标准的WITH CHECK OPTION子句就能完成这点,至少Oracle和SQL Server都实现了这个功能。下面是实现方式:
CREATE TABLE books (
id &
- Quartz——CronTrigger触发器
eksliang
quartzCronTrigger
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208295 一.概述
CronTrigger 能够提供比 SimpleTrigger 更有具体实际意义的调度方案,调度规则基于 Cron 表达式,CronTrigger 支持日历相关的重复时间间隔(比如每月第一个周一执行),而不是简单的周期时间间隔。 二.Cron表达式介绍 1)Cron表达式规则表
Quartz
- Informatica基础
18289753290
InformaticaMonitormanagerworkflowDesigner
1.
1)PowerCenter Designer:设计开发环境,定义源及目标数据结构;设计转换规则,生成ETL映射。
2)Workflow Manager:合理地实现复杂的ETL工作流,基于时间,事件的作业调度
3)Workflow Monitor:监控Workflow和Session运行情况,生成日志和报告
4)Repository Manager:
- linux下为程序创建启动和关闭的的sh文件,scrapyd为例
酷的飞上天空
scrapy
对于一些未提供service管理的程序 每次启动和关闭都要加上全部路径,想到可以做一个简单的启动和关闭控制的文件
下面以scrapy启动server为例,文件名为run.sh:
#端口号,根据此端口号确定PID
PORT=6800
#启动命令所在目录
HOME='/home/jmscra/scrapy/'
#查询出监听了PORT端口
- 人--自私与无私
永夜-极光
今天上毛概课,老师提出一个问题--人是自私的还是无私的,根源是什么?
从客观的角度来看,人有自私的行为,也有无私的
- Ubuntu安装NS-3 环境脚本
随便小屋
ubuntu
将附件下载下来之后解压,将解压后的文件ns3environment.sh复制到下载目录下(其实放在哪里都可以,就是为了和我下面的命令相统一)。输入命令:
sudo ./ns3environment.sh >>result
这样系统就自动安装ns3的环境,运行的结果在result文件中,如果提示
com
- 创业的简单感受
aijuans
创业的简单感受
2009年11月9日我进入a公司实习,2012年4月26日,我离开a公司,开始自己的创业之旅。
今天是2012年5月30日,我忽然很想谈谈自己创业一个月的感受。
当初离开边锋时,我就对自己说:“自己选择的路,就是跪着也要把他走完”,我也做好了心理准备,准备迎接一次次的困难。我这次走出来,不管成败
- 如何经营自己的独立人脉
aoyouzi
如何经营自己的独立人脉
独立人脉不是父母、亲戚的人脉,而是自己主动投入构造的人脉圈。“放长线,钓大鱼”,先行投入才能产生后续产出。 现在几乎做所有的事情都需要人脉。以银行柜员为例,需要拉储户,而其本质就是社会人脉,就是社交!很多人都说,人脉我不行,因为我爸不行、我妈不行、我姨不行、我舅不行……我谁谁谁都不行,怎么能建立人脉?我这里说的人脉,是你的独立人脉。 以一个普通的银行柜员
- JSP基础
百合不是茶
jsp注释隐式对象
1,JSP语句的声明
<%! 声明 %> 声明:这个就是提供java代码声明变量、方法等的场所。
表达式 <%= 表达式 %> 这个相当于赋值,可以在页面上显示表达式的结果,
程序代码段/小型指令 <% 程序代码片段 %>
2,JSP的注释
<!-- -->
- web.xml之session-config、mime-mapping
bijian1013
javaweb.xmlservletsession-configmime-mapping
session-config
1.定义:
<session-config>
<session-timeout>20</session-timeout>
</session-config>
2.作用:用于定义整个WEB站点session的有效期限,单位是分钟。
mime-mapping
1.定义:
<mime-m
- 互联网开放平台(1)
Bill_chen
互联网qq新浪微博百度腾讯
现在各互联网公司都推出了自己的开放平台供用户创造自己的应用,互联网的开放技术欣欣向荣,自己总结如下:
1.淘宝开放平台(TOP)
网址:http://open.taobao.com/
依赖淘宝强大的电子商务数据,将淘宝内部业务数据作为API开放出去,同时将外部ISV的应用引入进来。
目前TOP的三条主线:
TOP访问网站:open.taobao.com
ISV后台:my.open.ta
- 【MongoDB学习笔记九】MongoDB索引
bit1129
mongodb
索引
可以在任意列上建立索引
索引的构造和使用与传统关系型数据库几乎一样,适用于Oracle的索引优化技巧也适用于Mongodb
使用索引可以加快查询,但同时会降低修改,插入等的性能
内嵌文档照样可以建立使用索引
测试数据
var p1 = {
"name":"Jack",
"age&q
- JDBC常用API之外的总结
白糖_
jdbc
做JAVA的人玩JDBC肯定已经很熟练了,像DriverManager、Connection、ResultSet、Statement这些基本类大家肯定很常用啦,我不赘述那些诸如注册JDBC驱动、创建连接、获取数据集的API了,在这我介绍一些写框架时常用的API,大家共同学习吧。
ResultSetMetaData获取ResultSet对象的元数据信息
- apache VelocityEngine使用记录
bozch
VelocityEngine
VelocityEngine是一个模板引擎,能够基于模板生成指定的文件代码。
使用方法如下:
VelocityEngine engine = new VelocityEngine();// 定义模板引擎
Properties properties = new Properties();// 模板引擎属
- 编程之美-快速找出故障机器
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
public class TheLostID {
/*编程之美
假设一个机器仅存储一个标号为ID的记录,假设机器总量在10亿以下且ID是小于10亿的整数,假设每份数据保存两个备份,这样就有两个机器存储了同样的数据。
1.假设在某个时间得到一个数据文件ID的列表,是
- 关于Java中redirect与forward的区别
chenbowen00
javaservlet
在Servlet中两种实现:
forward方式:request.getRequestDispatcher(“/somePage.jsp”).forward(request, response);
redirect方式:response.sendRedirect(“/somePage.jsp”);
forward是服务器内部重定向,程序收到请求后重新定向到另一个程序,客户机并不知
- [信号与系统]人体最关键的两个信号节点
comsci
系统
如果把人体看做是一个带生物磁场的导体,那么这个导体有两个很重要的节点,第一个在头部,中医的名称叫做 百汇穴, 另外一个节点在腰部,中医的名称叫做 命门
如果要保护自己的脑部磁场不受到外界有害信号的攻击,最简单的
- oracle 存储过程执行权限
daizj
oracle存储过程权限执行者调用者
在数据库系统中存储过程是必不可少的利器,存储过程是预先编译好的为实现一个复杂功能的一段Sql语句集合。它的优点我就不多说了,说一下我碰到的问题吧。我在项目开发的过程中需要用存储过程来实现一个功能,其中涉及到判断一张表是否已经建立,没有建立就由存储过程来建立这张表。
CREATE OR REPLACE PROCEDURE TestProc
IS
fla
- 为mysql数据库建立索引
dengkane
mysql性能索引
前些时候,一位颇高级的程序员居然问我什么叫做索引,令我感到十分的惊奇,我想这绝不会是沧海一粟,因为有成千上万的开发者(可能大部分是使用MySQL的)都没有受过有关数据库的正规培训,尽管他们都为客户做过一些开发,但却对如何为数据库建立适当的索引所知较少,因此我起了写一篇相关文章的念头。 最普通的情况,是为出现在where子句的字段建一个索引。为方便讲述,我们先建立一个如下的表。
- 学习C语言常见误区 如何看懂一个程序 如何掌握一个程序以及几个小题目示例
dcj3sjt126com
c算法
如果看懂一个程序,分三步
1、流程
2、每个语句的功能
3、试数
如何学习一些小算法的程序
尝试自己去编程解决它,大部分人都自己无法解决
如果解决不了就看答案
关键是把答案看懂,这个是要花很大的精力,也是我们学习的重点
看懂之后尝试自己去修改程序,并且知道修改之后程序的不同输出结果的含义
照着答案去敲
调试错误
- centos6.3安装php5.4报错
dcj3sjt126com
centos6
报错内容如下:
Resolving Dependencies
--> Running transaction check
---> Package php54w.x86_64 0:5.4.38-1.w6 will be installed
--> Processing Dependency: php54w-common(x86-64) = 5.4.38-1.w6 for
- JSONP请求
flyer0126
jsonp
使用jsonp不能发起POST请求。
It is not possible to make a JSONP POST request.
JSONP works by creating a <script> tag that executes Javascript from a different domain; it is not pos
- Spring Security(03)——核心类简介
234390216
Authentication
核心类简介
目录
1.1 Authentication
1.2 SecurityContextHolder
1.3 AuthenticationManager和AuthenticationProvider
1.3.1 &nb
- 在CentOS上部署JAVA服务
java--hhf
javajdkcentosJava服务
本文将介绍如何在CentOS上运行Java Web服务,其中将包括如何搭建JAVA运行环境、如何开启端口号、如何使得服务在命令执行窗口关闭后依旧运行
第一步:卸载旧Linux自带的JDK
①查看本机JDK版本
java -version
结果如下
java version "1.6.0"
- oracle、sqlserver、mysql常用函数对比[to_char、to_number、to_date]
ldzyz007
oraclemysqlSQL Server
oracle &n
- 记Protocol Oriented Programming in Swift of WWDC 2015
ningandjin
protocolWWDC 2015Swift2.0
其实最先朋友让我就这个题目写篇文章的时候,我是拒绝的,因为觉得苹果就是在炒冷饭, 把已经流行了数十年的OOP中的“面向接口编程”还拿来讲,看完整个Session之后呢,虽然还是觉得在炒冷饭,但是毕竟还是加了蛋的,有些东西还是值得说说的。
通常谈到面向接口编程,其主要作用是把系统设计和具体实现分离开,让系统的每个部分都可以在不影响别的部分的情况下,改变自身的具体实现。接口的设计就反映了系统
- 搭建 CentOS 6 服务器(15) - Keepalived、HAProxy、LVS
rensanning
keepalived
(一)Keepalived
(1)安装
# cd /usr/local/src
# wget http://www.keepalived.org/software/keepalived-1.2.15.tar.gz
# tar zxvf keepalived-1.2.15.tar.gz
# cd keepalived-1.2.15
# ./configure
# make &a
- ORACLE数据库SCN和时间的互相转换
tomcat_oracle
oraclesql
SCN(System Change Number 简称 SCN)是当Oracle数据库更新后,由DBMS自动维护去累积递增的一个数字,可以理解成ORACLE数据库的时间戳,从ORACLE 10G开始,提供了函数可以实现SCN和时间进行相互转换;
用途:在进行数据库的还原和利用数据库的闪回功能时,进行SCN和时间的转换就变的非常必要了;
操作方法: 1、通过dbms_f
- Spring MVC 方法注解拦截器
xp9802
spring mvc
应用场景,在方法级别对本次调用进行鉴权,如api接口中有个用户唯一标示accessToken,对于有accessToken的每次请求可以在方法加一个拦截器,获得本次请求的用户,存放到request或者session域。
python中,之前在python flask中可以使用装饰器来对方法进行预处理,进行权限处理
先看一个实例,使用@access_required拦截:
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