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- Python七彩花朵
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- Vue3+Vite+TS+Axios整合详细教程
老马聊技术
VueViteTSvue.js
1.Vite简介Vite是新一代的前端构建工具,在尤雨溪开发Vue3.0的时候诞生。类似于Webpack+Webpack-dev-server。其主要利用浏览器ESM特性导入组织代码,在服务器端按需编译返回,完全跳过了打包这个概念,服务器随起随用。生产中利用Rollup作为打包工具,号称下一代的前端构建工具。vite是一种新型的前端构建工具,能够显著的提升前端开发者的体验。它主要有俩部分组成:一个
- 视频分析:让AI看懂动态画面
随机森林404
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引言:动态视觉理解的革命在数字信息爆炸的时代,视频已成为最主要的媒介形式。据统计,每分钟有超过500小时的视频内容被上传到YouTube平台,而全球互联网流量的82%来自视频数据传输。面对如此海量的视频内容,传统的人工处理方式已无法满足需求,这正是人工智能视频分析技术大显身手的舞台。视频分析技术赋予机器"看懂"动态画面的能力,使其能够自动理解、解释甚至预测视频中的内容,这一突破正在彻底改变我们与视
- 小学家长和老师最喜欢的出题神器!
暑假到了,家里的学生也放假了,大家每天都是怎么度过的?今天我给家长们推荐一款神器:小学生数学习题生成器,相信家长们一定非常喜欢!小学生数学习题生成器就像一位聪明的“数学小管家”。输入年级、知识点、题量和难度,几秒就能吐出一份量身定制的练习卷,加减乘除、应用题、图形、数列应有尽有,覆盖每个学习阶段。核心亮点:进度精准同步:从一年级的数数到六年级的综合题,它紧扣教材,按知识点推送练习,像私人导师一样帮
- 目前主流图像分类模型的详细对比分析
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闲聊linux运维服务器
以下是目前主流图像分类模型的详细对比分析,结合性能、架构特点及应用场景进行整理:一、主流模型架构分类与定量对比模型名称架构类型核心特点ImageNetTop-1准确率参数量(百万)计算效率典型应用场景ResNetCNN残差连接解决梯度消失,支持超深网络(如ResNet-152)76.1%25.6中等通用分类、目标检测ViTTransformer将图像分割为patches,用标准Transforme
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人形机器人作为复杂的移动操作平台,其运动精度直接影响任务执行可靠性。与工业机械臂相比,人形机器人需同时处理浮动基座动力学、多体耦合误差及非结构化环境适应,使得运动学误差分析更具挑战性。传统编程式动作控制已无法满足复杂场景需求,而全身动作捕捉系统通过提供高精度运动数据,成为突破这一瓶颈的关键技术。一、技术原理:从传感器到数字孪生的精准映射1.1动作捕捉系统的技术架构全身动作捕捉系统通常由惯性传感器、
- 异构推理系统动态负载调度与资源分配实战:多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析
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异构推理系统动态负载调度与资源分配实战:多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析关键词异构调度、Kubernetes调度器、GPU任务绑定、MIG分配、推理流量调度、服务亲和性、任务隔离、资源优先级、边缘协同、动态算力管理摘要在AI推理系统的生产级部署中,单一自动扩缩容机制已无法满足实际复杂环境中对资源利用率、任务延迟与系统稳定性的多重要求。特别是在GPU/NPU/CPU并存的异构计算集群中,运行
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源网荷储一体化项目:引领零碳未来,赋能智慧园区【下载地址】源网荷储一体化项目规划报告下载分享源网荷储一体化项目规划报告下载项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/28e74项目介绍在当前全球能源转型的大背景下,“源网荷储”一体化项目应运而生,成为推动可再生能源高效利用和智慧园区建设的重要抓手。本项目提供了一份详尽的规划
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论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分:可逆残差模型堆叠解码器部分:指针网络自回归对于一次任务而言,推理阶段:编码器部分:一次解码器部分:循环N次,直至任务结束在训练阶段,使用强化学习,对于一个N个节点的TSP实例,算法中会以不同的起点,跑N次,得到N个轨迹,以满足TSP的对称特性,表示这都是属于一个TSP问题的(真实)解然后会计算这样表示归一化奖励,得到一个advantage,然
- 扩散模型(Diffusion Model)简介
参考:Diffusionmodel—扩散模型-CSDN博客;由浅入深了解DiffusionModel-知乎;https://arxiv.org/abs/2308.093881.概述 扩散模型是一种生成模型。可用在视觉生成任务上,如图像超分辨率、去模糊、JPEG伪影移除、阴影移除、去雾/霾/雨等等。 扩散模型分为前向(扩散)过程和逆过程。前向过程逐步为图像增加逐像素噪声,直到图像满足高斯噪声;逆
- ResNet:深度卷积神经网络的里程碑
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一、引言在深度学习的发展历程中,深度卷积神经网络(CNN)不断演进,旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而,随着网络层数的增加,传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题,训练变得愈发困难。2015年,由微软研究院提出的ResNet(ResidualNetworks,残差网络)横空出世,它以独特的残差学习思想,成功攻克了这些难题,在ImageNet竞赛中大放异彩,开创了深度神经网
- Vue入门
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vue1、vue概述(1)概念vue.js(读音/vjuː/,类似于view)是一套构建用户界面的渐进式框架。Vue只关注视图层,采用自底向上增量开发的设计。随着项目业务场景的复杂,传统模式(html+jquery)已无法满足需求,就出现了Angular/React/Vue等框架(2)特点1、Vue的目标是通过尽可能简单的API实现响应的数据绑定和组合的视图组件。2、Vue.JS是优秀的前端Jav
- Java程序员能菜到什么程度?看完这些代码我裂开了!
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家人们,今天咱来唠唠那些让人一言难尽的Java代码。咱搞Java开发,都想写出高效、简洁又好维护的代码,可总有那么些让人怀疑人生的代码出现。下面我就给大伙分享几个真实场景里的“神操作”,结合完整代码,看看这些代码能离谱到啥地步。变量命名之乱,堪比迷宫探险咱先说说变量命名。这就好比给孩子取名字,好名字让人一听就记住,要是乱取,那可就麻烦大了。之前我接手一个电商项目,里面有个计算商品总价的功能。我打开
- 以科技为刃,铸强国之基
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七七事变的硝烟早已散尽,但历史的伤疤始终在警示我们:国力孱弱便会沦为砧板之肉,唯有自身强大,才能守护家园与和平。在当代世界,科技实力已成为衡量国家综合国力的核心标尺,科技强国之路,便是中华民族抵御风险、实现复兴的必由之路。筑牢基础研究的根基,是科技强国的“定盘星”。基础研究如同深埋地下的根系,决定着科技之树的枝繁叶茂。当年我国在艰苦条件下自主研发“两弹一星”,正是基础科学突破带来的跨越式发展。如今
- 一文看尽LLM对齐技术:RLHF、RLAIF、PPO、DPO……
Python算法实战
大模型理论与实战算法深度学习人工智能transformer大模型RLHFppo
最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批了。不同以往的是,当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多,HC在变少,岗位要求还更高了。最近,我们又陆续整理了很多大厂的面试题,帮助一些球友解惑答疑,分享技术面试中的那些弯弯绕绕。《大模型面试宝典》(2024版)正式发布喜欢本文记得收藏、关注、点赞。更多实战和面试交流,文末加入我们为了对齐LLM,各路研究者妙招连连。LLM很强大了,但
- python 为什么推荐使用虚拟环境(如 venv)?它解决了什么问题?
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Pythonpython虚拟环境
简单来说,虚拟环境(VirtualEnvironment)是一个独立的、隔离的Python运行环境。我们可以把它想象成一个“项目专属工具箱”。你正在盖一栋房子(项目A),需要特定型号的螺丝刀和锤子(依赖库版本)。然后你又要去修一辆车(项目B),需要另一套完全不同的工具。你肯定不希望把所有工具都混在一个大箱子里,那样会造成混乱和冲突。虚拟环境就是为你的每个项目(房子、车)创建一个专属的、干净的工具箱
- FairyGUI 实现 Boss 双层血条动画
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涉及到一个问题的话先去了解前因后果,涉及到的UI框架,全部吃懂吃透。一:理解血条系统的组成1.boss血条一般包括:红色血条:表示当前血量,随伤害立即减少;白色血条(残影):慢慢减少,产生一种“缓冲”的受伤视觉效果;血条分段(如2条血表示不同阶段);血条消失/出现动画;血条附加信息:如Boss名字、阶段数、状态效果等。二:准备环境Unity+FairyGUI准备血条UI元素:使用两张图层叠加实现红
- 从“电话催维修“到“手机看进度“——售后服务系统开发如何重构客户体验
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面向服务智能化升级的关键期,售后服务体验已成企业核心竞争力。当客户面临家电故障时,"报修流程繁琐""进度不透明""备件延迟"等问题常让体验雪上加霜。软件开发团队需思考:如何通过售后服务系统开发将焦虑等待转化为"一键报修、实时进度"的省心体验?实践表明,解决这些痛点正是赢得客户信赖的关键。一、客户痛点:传统售后服务的三大"顽疾"在与数百名家电用户的深度访谈中,我们发现三个反复被提及的高频痛点:报修流
- 智慧储能园区一体化管控平台 | 图扑数字孪生
在全球能源绿色低碳转型与“双碳”目标推动下,储能产业正迎来迅猛的爆发式增长。据预测数据显示,到2030年全球储能装机容量将攀升至411GW/1194GWh。中国作为全球新能源领域的重要力量,正积极构建“源网荷储”一体化的新型电力系统。在此背景下,储能园区作为电力系统灵活调节的关键,其安全高效运营成为行业发展的核心要素。在传统储能园区运维模式中,众多设备运行数据分散混乱,无法协同分析,导致异常情况的
- 第0章:开篇词 - 嘿,别怕,AI应用开发没那么神!
嘿,各位未来的AI大神们,我是阿威。在敲下这行字的时候,我猜你可能正坐在你的HermanMiller或者宜家电竞椅上,屏幕上还留着VSCode的残影,脑子里可能还在回响着产品经理那句“这个需求很简单”。你可能是一个身经百战的Web后端,也可能是一个像素眼的前端大师,或者是一个在移动端AppStore里摸爬滚打多年的老兵。我们都一样,是代码世界的“手艺人”,是数字世界的“建筑师”。我们相信逻辑,我们
- ZLibrary镜像网址,Z-Library入口网站及最新官网(2025更新)
Z-Library是一家电子图书馆,被誉为全球最大的科学图书和学术文献免费资源之一。它创办于2009年,截至2025年3月1日,已收录超过2300万本图书和8483万篇学术文章。从各种知名文学著作,理工学科,人文艺术、到学术论文等应有尽有!支持PDF、epub、mobi等多种格式图书资源下载绝对是你找书的不二选择。现在找到一个网友弄的zlibrary入口汇总网站,有官方入口,也有最新镜像入口,客户
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预训练模型+CBAM模块知识点回顾:resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调预训练模型+CBAM模块知识点回顾ResNet结构解析残差块:ResNet的核心是残差块,它通过残差连接解决了深层网络的梯度消失问题。残差块允许梯度直接传播到后面的层,从而使得网络能够训练得更深。网络结构:ResNet由多个残差块组成,每个残差块包含两个或三个卷积层,以及一个
- 野火-鲁班猫2:USB WIFI
hhqust
#嵌入式硬件linux
拿到了鲁班猫2开发板裸板之后,发现并没有板载WIFI和BT模块。虽然有两个以太网接口,但是无线网络连接还是感觉更好一些。恰好手头上有一个大约10年前的买的360USB随身Wifi。插到开发板一试,直接可用。1.节外生枝但故事并没有这样结束。考虑到这个360随身WIFI年事已高,且USB连接器上甚至出现了锈迹,我决定买个新的USBWIFI。USBWIFI这种在我印象里的小众电子产品还是有不少选择的,
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- EasyExcel 初使用—— Java 实现多种写入 Excel 功能
Java雪荷
EasyExceljavaexcel开发语言github
前言大家好,我是雪荷。之前有一篇博客(EasyExcel初使用——Java实现读取Excel功能_javaeasyexcel.read-CSDN博客)介绍了Java如何读取Excel表格,那么此篇博客就和大家介绍下Java如何利用EasyExcel写入Excel。EasyExcel官方网址:EasyExcel官方文档-基于Java的Excel处理工具|EasyExcel前置准备引入依赖先创建一个S
- 【图像超分】论文复现:密集残差链接Transformer!DRCT的Pytorch源码复现,跑通超分源码,获得指标、模型复杂度、结果可视化,核心模块拆解与源码对应,注释详细!
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)pytorch深度学习超分辨率重建图像处理计算机视觉pythontransformer
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通DRCT源码,获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果,修正论文中FLOPs的计
- 典型的几种神经网络
Victor Zhong
AI框架神经网络人工智能深度学习
骨干网络CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络)三级目录CNN(卷积神经网络)包括输入层、隐藏层、输出层:输入层一般为一张图片(w,h,d),输入层数据一般要做归一化处理;隐藏层包含特有的卷积层(卷积核有权重系数)、池化层(没有权重系数)、全连接层,还有残差块?和Inception模块?。;输出层:RNN(循环神经网络)单向的RNN示意图:三级目录
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数