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赵师的工作日
mysql大数据数据库
作者:赵师的工作日(赵明中)现役OracleACE、MySQL8.0ocp、TiDBPCTA\PCTP、ElasticsearchCertifiedEngineer微信号:mzzhao23微信公众号:赵师的工作日墨天轮社区:赵师的工作日CSND:赵师的工作日数据库的种类有很多,各类数据库充分发挥各自的优势从而保证业务稳定运行,mysql轻量级、关键数据,redis缓存、快,ES搜索,Mongodb
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熙丫 13381482386
大数据
个人信息保护合规审计师"(PersonalInformationProtectionComplianceAuditor-CCRC)是中国网络安全审查认证中心与市场监管大数据中心为深入贯彻实施《个人信息保护法》,推动个人信息处理者切实履行合规审计职责,针对企事业单位及第三方机构中从事个人信息保护合规审计(简称“个保审计”)的专业人员,依据《个人信息保护法》、《网络安全从业人员能力基本要求》
- Apache Doris 实现毫秒级查询响应
随风九天
匠心数据库服务javaapacheApacheDoris
1.引言1.1数据分析的重要性随着大数据时代的到来,企业对实时数据分析的需求日益增长。快速、准确地获取数据洞察成为企业在竞争中脱颖而出的关键。传统的数据库系统在处理大规模数据时往往面临性能瓶颈,难以满足实时分析的需求。例如,一个电商公司需要实时监控销售数据以调整库存和营销策略,而传统的数据库可能需要数分钟甚至数小时才能生成报表,这显然无法满足业务需求。1.2ApacheDoris简介ApacheD
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阿里云云栖号
云栖号技术分享java开发语言后端
简介:ClickHouse社区在21.8版本中引入了ClickHouseKeeper。ClickHouseKeeper是完全兼容Zookeeper协议的分布式协调服务。本文对开源版本ClickHousev21.8.10.19-lts源码进行了解析。作者简介:范振(花名辰繁),阿里云开源大数据-OLAP方向负责人。内容框架背景架构图核心流程图梳理内部代码流程梳理Nuraft关键配置排坑结论关于我们R
- 基于大数据架构的就业岗位推荐系统的设计与实现【java或python】—计算机毕业设计源码+LW文档
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大数据架构python课程设计算法
摘要随着互联网技术的迅猛发展和大数据时代的到来,就业市场日益复杂多变,求职者与招聘方之间的信息不对称问题愈发突出。为解决这一难题,本文设计并实现了一个基于大数据架构的就业岗位推荐系统。该系统通过收集、整合并分析大量求职者简历信息、企业招聘信息以及市场动态数据,运用先进的机器学习算法,为求职者提供个性化的岗位推荐服务,同时帮助企业快速定位到合适的候选人。本文将从系统设计的背景与意义、技术基础、需求分
- 供应链工作效率如何提升
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社会供应链
提升供应链工作效率可以从以下几个关键方面入手:1.优化供应链管理数据驱动决策:利用AI和大数据分析,提高预测准确性,优化库存管理。供应链可视化:采用ERP(企业资源计划)和SCM(供应链管理)系统,实现实时跟踪和监控。流程自动化:使用RPA(机器人流程自动化)减少人为操作,提高效率。2.提高物流效率智能调度:使用AI优化配送路线,减少运输时间和成本。自动化仓储:采用自动分拣、机器人搬运、无人机配送
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- phoenix无法连接hbase shell创建表失败_报错_PleaseHoldException: Master is initializing---记录020_大数据工作笔记0180
添柴程序猿
hbase连接报错phoenix连接hbasephoenixPleaseHoldExcep
今天发现,我的phoenix,去连接hbase集群,怎么也连不上了,奇怪了...弄了一晚上org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException:Masterisinitializing[root@hadoop120bin]#ll总用量184-rwxr-xr-x.1rootroot36371月222020chaos-daemon.sh-rwxr-xr-x.1root
- 物联网-电路局“一杆一档”管理
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电路局“一杆一档”管理及设备管理维修的技术实现为了实现电路局对电杆及其安装设备的“一杆一档”管理,并结合设备管理、维修等相关工作,可以通过物联网(IoT)、地理信息系统(GIS)、大数据、人工智能(AI)和移动互联网等技术手段,构建一个智能化、数字化的管理系统。以下是详细的技术实现方案。1.实现目标“一杆一档”管理:为每根电杆建立唯一的数字化档案,记录其位置、型号、安装时间、维护记录等信息。对电杆
- 2025最新Linux系统深度优化指南:20个核心技巧与实战案例解析
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2025最新Linux系统深度优化指南:20个核心技巧与实战案例解析摘要:随着Linux在云计算、大数据、AI等领域的广泛应用,系统性能优化成为运维工程师的核心技能。本文结合2025年最新实践案例,从内核调优、资源管理、安全加固到云原生适配,全面解析Linux系统优化的20项核心技术,助力企业打造高性能、高可用的服务器环境。一、Linux系统优化的重要性与趋势在数字化转型加速的背景下,Linux系
- 大数据与hdfs创建文件夹
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注意事项:在hdfs上操作的文件,创建文件的时候注意他与linux是不一样的(模式如下:)hdfsdfs-mkdir/test1错误示例:否则,无论如何hdfsdfs-ls/test1/都没有文件的
- 【基础5】归并排序
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核心思路归并排序基本思想是将一个数组分成两个子数组,分别对这两个子数组进行排序,然后将排好序的子数组合并成一个最终的有序数组,即分治法:分:将数组递归拆分成左右两半,直到每个子数组只剩1个元素(天然有序)。治:将两个有序子数组合并为一个有序数组,直到合并成完整数组。优缺点优点缺点✅稳定排序(相等元素顺序不变)❌额外空间(需O(n)临时数组)✅时间复杂度稳定O(nlogn)❌递归可能栈溢出(极大数据
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Java中操作R:深度整合与高效应用引言随着大数据和机器学习的快速发展,R语言在数据分析和可视化方面扮演着越来越重要的角色。而Java作为一种广泛应用于企业级应用开发的语言,其强大的功能和稳定性使其成为构建高性能应用的首选。本文将探讨Java如何操作R语言,实现高效的数据分析应用。一、Java操作R的背景R语言优势:R语言拥有丰富的统计分析、数据可视化工具和机器学习算法库,是数据分析领域的首选语言
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1.背景介绍1.1大数据时代的数据挑战步入21世纪,我们见证了信息技术的爆炸式增长,数据以前所未有的速度产生、存储和使用。从社交媒体互动到科学研究,从电子商务交易到物联网传感器,各行各业都被海量数据所淹没。这种数据爆炸式增长带来了前所未有的机遇和挑战。1.1.1机遇:数据驱动型决策数据的激增为企业和组织提供了前所未有的洞察力。通过分析和理解这些数据,我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策
- AI 大模型应用数据中心建设:数据中心成本优化
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AI大模型应用数据中心建设:数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能(AI)和大模型应用的快速发展中,数据中心(DataCenter)成为了一个至关重要的组成部分。无论是进行深度学习模型的训练,还是大模型应用的推理,数据中心都需要提供充足的计算资源、存储空间和网络带宽。随着AI模型和大数据量的增长,数据中心的建设和管理成本逐渐成为AI技术落地和应用的核心挑战之一。为了优化数据中心成本,同时保持高性能
- 信号处理应用:电力系统中的信号处理_(9).基于电力系统信号的数据挖掘技术
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基于电力系统信号的数据挖掘技术1.引言电力系统中的信号处理是一个重要的研究领域,涉及电力系统的监测、故障诊断、状态评估等多个方面。随着大数据和人工智能技术的发展,数据挖掘技术在电力系统中的应用越来越广泛。本节将介绍如何利用数据挖掘技术对电力系统中的信号进行处理和分析,以提高系统的可靠性和效率。2.电力系统中的信号类型在电力系统中,信号可以分为多种类型,包括:电压信号:反映电力系统的电压水平,用于检
- CCF-GESP Python一级考试全解析:网络协议+编程技能双突破
奕澄羽邦
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第一章CCF-GESP考试全景透视1.1认证体系权威性中国计算机学会(CCF)主办的GESP编程能力等级认证,是国内首个面向青少年的编程能力标准化评估体系。Python一级考试作为入门级认证,主要考察考生对计算机基础逻辑、编程工具使用及网络基础概念的掌握程度,证书受教育部认可,为后续人工智能、大数据等领域学习奠定基石。1.2考试内容三维度编程语言:Python语法基础(变量、循环、条件判断)、函数
- 2024年大数据最新图解curator如何实现zookeeper分布式锁_curator 锁(3)
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三、Zookeeper分布式锁概述1、Zookeeper分布式锁实现思路2、Zookeeper分布式锁解决的问题3、Zookeeper分布式锁优缺点?四、InterProcessMute实现分布式锁原理1、加锁流程(acquire()方法)0)加锁流程图1)internalLock()LockDatainternalLock()方法逻辑2)LockInternals#attemptLock()--
- 物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化
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数字孪生(DigitalTwin)是一种通过虚拟模型实时映射和仿真物理设备状态的技术。它结合了物联网(IoT)、大数据、人工智能(AI)和仿真技术,能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。以下是数字孪生技术在设备状态实时仿真和优化中的应用及实现路径:一、数字孪生的核心概念1.物理实体实际的设备或系统(如工厂设备、风力发电机、汽车)。2.虚拟模型物理实体的数字化表示,通常包括几何模型、行为模型和数
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
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1.引言:数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代,传统的数据仓库(DataWarehouse,DW)因其强一致性和高效查询能力,一直是企业数据分析的核心。然而,随着数据量和数据类型的爆炸式增长,传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题,数据湖(DataLake)概念应运而生。数据湖能够存储原始数据,支持半结构化和非结构化数据,提供更灵活的计算框架,但其缺乏事务管理和数据一致性
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2025年3月某运营商大数据笔试题(真实)并附有解答和解析说明笔试题6销售区域业绩对比:有一份销售业绩数据文件regional_sales.csv,包含字段:region(销售区域)、product_category(产品类别)、sales_amount(销售金额)。请使用SQL完成以下任务:统计每个销售区域各类产品的总销售金额,结果按销售区域和产品类别排序。找出每个销售区域销售金额最高的产品类别
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一、MySQL分库分表的定义1.核心定义分库(Sharding):将数据分散到多个数据库中,以减轻单个数据库的压力。分表(Partitioning):将一个大表拆分为多个小表,通常基于某种规则(如用户ID或时间戳)。目的:提高系统的扩展性、性能和可用性。二、使用场景1.常见使用场景高并发系统:数据量巨大且访问频率高的场景(如电商平台、社交网络)。大数据存储:单表数据量超过千万甚至亿级时,需要分表以
- 探秘开源项目 MapReduce:分布式计算的新篇章
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探秘开源项目MapReduce:分布式计算的新篇章去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在大数据处理领域,一个名字始终熠熠生辉,那就是。这是一个由Google提出的并被广泛应用的编程模型,用于大规模数据集的并行计算。本文将带你深入了解这一开源实现的魅力,分析其技术原理,探讨它的应用场景,并揭示它独特的特性。项目简介该项目是ChubbyJiang对原始GoogleMapRe
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基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于Python的微博舆情分析与可视化系统旨在利用大数据和自然语言处理技术,实时抓取、分析微博平台上的用户言论,并通过可视化手段揭示舆情的动态演变规律。系统采用Python技术栈,结合网
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MapReduce是一种用于处理和生成大数据集的编程模型,以及一个用于执行该模型的关联实现。它使得在大型商用硬件集群(数千台机器)上进行并行处理海量数据成为可能。本文将深入探讨MapReduce的核心概念、工作原理、应用场景以及一些高级主题。核心概念:分而治之MapReduce的核心思想是“分而治之”。它将复杂的计算任务分解成两个主要阶段:Map阶段和Reduce阶段。Map阶段:输入数据被分割成
- 区块链大数据平台搭建系列(二):如何搭建以太坊RPC节点
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Erigon是Ethereum(执行客户端)的一个实现,效率高,用Go编写。这里我们将采用Erigon进行搭建生产环境的以太坊RPC节点。环境准备1.系统要求操作系统:Ubuntu20.04或更高版本。硬件要求:由于Erigon会存储大量区块链数据,需要至少2TB的NVMeSSD磁盘、32GB或更多的内存(推荐64GB),以及8核CPU或更高的配置以提高性能。2.安装必需的软件包运行以下命令来安装
- 大数据实战:Spark + Hive 逐笔计算用户盈亏
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简介本文将通过使用Spark+Hive实现逐笔计算区块链上用户交易数据的盈亏需求。由于我们是进行离线计算,所以我们的数据源是Hive表数据,Sink表也是Hive表,即Spark读取Hive表数据进行批计算之后写回到Hive表并供后续使用。通过本文你将会学到:如何使用SparkSQLAPI读取Hive数据源如何通过读取配置文件进行传参执行SQL如何将SparkSQL转换为JavaRDD进行处理如何
- 大数据测试总结
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总结测试要点:参考产品文档,技术文档梳理以下内容需求来源业务方应用场景数据源,数据格转,数据产出,数据呈现方式(数据消亡史),数据量级(增量,全量),更新频率,数据产出时效数据流转方式(http接口,GRPC接口,中间表,宽表等)数据多样性(不同类型维度的处理数据,例如被标识的维度数据以用户为例:客户,客服,用户,玩家等)使用数据的频次频率(相对应的查询服务数据库的压力,接口服务器的压力,评测是否
- 大数据分析服务器硬件配置如何选择
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大数据,现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能,就大数据而言,我们都是在强调他的技术,而我们在用大数据时候,经常用它的来神话它的影响。例如,广告投放精准化,社会安全管理有序,医药行业智能化等。一、建立大数据分析服务器的五个基本方面1、可视化分析:大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,
- 《DeepSeek+Langchain落地实操:RAG知识增强检索和智能体实战开发》
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langchain
大数据与人工智能实战专家—周红伟老师法国科学院数据算法博士/曾任阿里人工智能专家/曾任马上消费金融风控负责人课程背景LangChain是一项旨在赋能开发人员利用语言模型构建端到端应用程序的强大框架。它的设计理念在于简化和加速利用大型语言模型(LLM)和对话模型构建应用程序的过程。这个框架提供了一套全面的工具、组件和接口,旨在简化基于大型语言模型和对话模型的应用程序开发过程。LangChain本质上
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_