- 【第11章】亿级电商平台订单系统-海量数据架构设计
cherry5230
架构系统架构架构分布式
1-1本章导学课程导学课程定位：大型系统架构设计核心难点解析核心项目：BToB电商平台订单系统（年交易额200亿级）本章知识体系1.核心概念辨析海量数据vs大数据本质区别解析常见认知误区说明2.方法论框架海量数据处理核心思想分布式计算原理数据分片策略弹性扩展机制3.数据库架构设计方法论体系读写分离模式分库分表策略数据分区方案缓存层设计4.数据处理体系海量数据处理之道批处理与流处理数据压缩技术异步处
- Bigemap Pro：国产数据要素设计软件(DED)正式发布
Bigemap软件
信息可视化
在数字化时代，数据如同新时代的石油，蕴含着巨大的价值。从商业决策到科研探索，从城市规划到环境监测，海量数据的高效处理、精准分析与直观可视化，已成为各行业突破发展瓶颈、实现转型升级的关键所在。历经十年精心打磨与自主研发，BigemapPro这款国产数据要素设计软件犹如一匹黑马，强势闯入数据应用领域。接下来，就让我们一同揭开BigemapPro的神秘面纱，深入探寻其独特魅力，见证它如何重塑基础数据应用
- 智能费用审核平台：赋能千行百业，重塑财务审查新生态
人工智能
在数字经济浪潮席卷全球的今天，企业财务管理正经历着前所未有的变革。传统费用审核模式已难以应对日益复杂的商业环境和海量数据处理需求，低效、高错、高风险成为制约企业发展的桎梏。北京中烟创新科技有限公司（简称：中烟创新）智能费用审核平台应运而生，以技术创新重塑财务审查生态，为企业开启智能化财务管理的新纪元。这不仅是一场技术革新，更是一次管理理念的跃迁——通过AI赋能，实现从"事后纠错"到"事前预防"、从
- 大数据和人工智能概念全面解析
就犯得上方法
一、大数据和人工智能大数据是伴随着信息数据爆炸式增长和网络计算技术迅速发展而兴起的一个新型概念。根据麦肯锡全球研究所的定义，大数据是一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据能够帮助各行各业的企业从原本毫无价值的海量数据中挖掘出用户的需求，使数据能够从量变到质变，真正产生价值
- 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践（一文读懂AIGC）
人工智能
【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能（AI）通过算法模拟人类智能，利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络（如ChatGPT），经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务，显著提升效率，但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合，未来需平衡技术创新与伦理风险，推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述（一）什么是
- pandas 读取某一单元格的值_07-Pandas Excel新建/读取/填充（一）
扇贝编程
pandas读取某一单元格的值
Excel是微软的经典之作，几乎可以满足我们日常工作的所有需求，但是在处理海量数据时，Excel在效率及性能方面就显得很吃力。正因为Pandas在数据处理方面有着独特的优势，所有掌握pandas库处理excel格式的数据就显得十分必要。目录excel文档新建读取excel文档行列操作空值自动填充行列函数运算excel数据排序excel数据按条件筛选#1.创建excel文件在jupyter中导入pa
- 深度解析ECharts.js：构建现代化数据可视化的利器
斯~内克
WebGLecharts信息可视化前端
引言：数据可视化的新时代挑战在数字化转型浪潮中，数据可视化已成为企业决策和用户体验的关键环节。面对海量数据的呈现需求，传统表格已无法满足用户对直观洞察的渴求。作为百度开源的JavaScript可视化库，ECharts.js凭借其强大的功能和灵活的扩展性，正在成为前端开发者的首选工具。本文将从核心技术解析、实践指南到性能优化，带您全面掌握这个可视化利器。一、ECharts核心技术架构剖析1.1分层渲
- [利用RAG和Elasticsearch打造智能检索系统：详解实现过程]
afTFODguAKBF
elasticsearchjenkins大数据python
引言在信息爆炸的时代，如何高效地从海量数据中提取有用信息成为了一个重要课题。通过结合RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）和Elasticsearch，一种强大的信息检索和生成系统可以被实现。本文将详细介绍如何利用RAG和Elasticsearch打造一个智能检索系统。主要内容1.环境设置首先，我们需要设置必要的环境变量来访问Elasticsearch实例和OpenA
- 第七章Solr：企业级搜索应用
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
第七章Solr：企业级搜索应用1.背景介绍1.1搜索引擎的重要性在当今信息时代,数据量呈指数级增长,海量数据中蕴含着极其宝贵的信息和知识。然而,如何快速、准确地从大数据中检索出所需的信息,一直是企业和组织面临的巨大挑战。传统的数据库查询方式已经无法满足现代搜索需求,因此高效的搜索引擎应运而生。1.2什么是SolrApacheSolr是一个高性能、可扩展、云就绪的企业级搜索平台,由Apache软件基
- Hive函数大全：从核心内置函数到自定义UDF实战指南（附详细案例与总结）
一个天蝎座 白勺 程序猿
大数据开发从入门到实战合集hivehadoop数据仓库
目录背景一、Hive函数分类与核心函数表1.内置函数分类2.用户自定义函数（UDF）分类二、常用函数详解与实战案例1.数学函数2.字符串函数3.窗口函数4.自定义UDF实战三、总结与优化建议1.核心总结2.性能优化建议3.常问问题背景Hive作为Hadoop生态中最常用的数据仓库工具，其强大的函数库是高效处理和分析海量数据的核心能力之一。Hive函数分为内置函数和用户自
- 探索高效查找的艺术：解锁二分查找的神奇力量
孤舟独钓寒江
算法java算法开发语言数据结构
在这个信息爆炸的时代，每一秒都有海量数据在我们指尖穿梭。想象一下，若能在眨眼间从这浩瀚数据中精准捕获所需信息，岂不是如同拥有超能力一般？而这，正是“二分查找”——这一算法界璀璨明珠所赋予我们的力量！文章目录跨越数据海洋的极速之旅：揭秘二分查找的非凡魅力！一、超速直击：二分查找，时间的魔术师！二、简约而不简单：算法之美，尽在掌握！三、解密二分查找的魔法公式向未来进发跨越数据海洋的极速之旅：揭秘二分查
- 深入理解MySQL索引：原理、数据结构与优化策略
大骨熬汤
mysql数据结构数据库
深入理解MySQL索引：原理、数据结构与优化策略MySQL是当今最流行的开源关系型数据库管理系统之一，其强大的性能与灵活的可扩展性使得它广泛应用于各种规模的应用程序中。在数据库的日常操作中，索引起着至关重要的作用，能够极大地提高查询效率。然而，索引的设计与使用并不总是那么直观，尤其是在面对复杂查询、海量数据和频繁更新时，如何有效地设计和优化索引成为一项重要的挑战。本文将深入探讨MySQL索引的底层
- Java性能优化：让你的程序飞起来！
杨凯凡
Java高级java
大家好！今天我们来聊聊Java的性能优化。无论是开发高并发的Web应用，还是处理海量数据，性能优化都是Java程序员必须掌握的技能。通过优化代码、调整JVM参数以及使用性能分析工具，我们可以显著提升程序的运行效率。准备好了吗？让我们开始吧！一、代码优化技巧：从细节提升性能代码优化是性能优化的基础。通过改进代码逻辑、减少资源消耗，我们可以显著提升程序的性能。1.减少对象创建频繁创建对象会增加垃圾回收
- 一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别
a小胡哦
人工智能ManusAiagent
在人工智能蓬勃发展的当下，新术语和新技术层出不穷。AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”，但不少人对它们的区别感到困惑。今天，我们就以Manus这类AIAgent为例，深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，
- 海量数据查询加速：Presto、Trino、Apache Arrow
晴天彩虹雨
apache大数据hive数据仓库
1.引言在大数据分析场景下，查询速度往往是影响业务决策效率的关键因素。随着数据量的增长，传统的行存储数据库难以满足低延迟的查询需求，因此，基于列式存储、向量化计算等技术的查询引擎应运而生。本篇文章将深入探讨Presto、Trino、ApacheArrow三种主流的查询优化工具，剖析其核心机制，并通过案例分析展示它们在实际业务中的应用。2.Presto：分布式SQL查询引擎2.1Presto介绍Pr
- 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高，传统的诊断方法往往依赖于医生的经验，容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征，能够从海量数据中提取出有用的信息，辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用，并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
- 图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）
AI专题精讲
图神经网络入门到精通人工智能
小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
- MongoDB在Spring商城用户行为记录中的应用
小小初霁
mongodbspring数据库
一、MongoDB的优势灵活Schema用户行为数据结构多变（如点击、搜索、下单），MongoDB的文档模型无需固定字段，适应快速迭代。高吞吐写入支持批量插入，适合高并发场景（如秒杀活动的用户操作记录）。复杂查询优化支持聚合管道、地理空间查询、全文索引，便于多维分析。水平扩展通过分片（Sharding）应对海量数据存储。二、用户行为数据建模1.基础行为记录集合（如user_actions）{"us
- DeepSeek选择方向的优势
AIWritePaper官方账号
DeepSeekAIWritePaperChatGPT人工智能deepseekAIWritePaper机器学习大数据
DeepSeek选择方向的优势在学术研究与论文发表的征程中，DeepSeek凭借其独特的优势，正逐渐成为研究者们不可或缺的得力助手。以下将从多个维度深入剖析DeepSeek选择方向的卓越之处。一、高效的数据处理能力DeepSeek能够迅速处理海量数据，自动识别数据模式，精准定位关键趋势与关联。这一能力使研究者无需耗费大量时间在数据的海洋中苦苦搜寻，从而为论文研究节省宝贵时间，显著提升研究效率。二、
- 场景题：100G的文件里有很多id，用1G内存的机器排序，怎么做？
海量数据排序思路核心方案：外排序（分治+多路归并）MapReduce外排序是指数据量太大，无法全部加载到内存中，需要将数据分成多个小块进行排序，然后将排序后的小块合并成一个大的有序块1.分块排序（Map阶段）分块策略按1G内存容量限制，将100G文件拆分为200个500MB分块（保留内存用于排序计算和系统开销）内存排序每个分块加载至内存后：①使用快速排序（时间复杂度O(nlogn)）②去重优化：若
- 如何设计高效的数据湖架构？
晴天彩虹雨
架构大数据数据仓库
1.引言在大数据时代，数据湖（DataLake）逐渐成为企业存储和处理海量数据的重要基础设施。相比于传统数据仓库，数据湖能够支持结构化、半结构化和非结构化数据，同时提供更灵活的存储与计算能力。然而，如何合理设计数据湖架构，优化存储策略、Schema演进以及数据生命周期管理，是数据架构师必须深入思考的问题。本篇文章将深入探讨数据湖架构的设计方法，结合Hudi、Iceberg、DeltaLake等技术
- Deep Lake：人工智能时代的数据湖
开源项目精选
人工智能
DeepLake是一款由Activeloop开发的开源深度学习数据湖，旨在解决深度学习数据管理的挑战。它提供高效的多模态数据管理、类似Git的版本控制、强大的查询和可视化功能，并与MLOps生态系统无缝集成，助你轻松驾驭海量数据，加速模型训练！Stars数8,458Forks数652主要特点多模态数据支持：支持图像、视频、音频、文本、点云等各种数据类型。张量存储：以深度学习框架友好的张量格式存储数
- AIGC是怎么为拥有5000家门店的行业头部企业做内容分发？
Tezign_space
AIGC人工智能科技经验分享传媒音视频
在AI的发展过程中，我们也曾走过弯路。最初，我们都沉浸在通过海量数据训练出超级智能的幻想中，但随着时间的推移，我们逐渐意识到，在商业应用中，技术的稳定性和可靠性远比单纯的先进性更为重要。特别是在面向企业的应用场景中，客户需要的是稳定、可靠的服务，而不是可能出错的概率性结果。所以，我们现在需要做的是将工程技术与AI进行深度融合。通过工程手段来提升AI的稳定性和降低成本，这样我们才能在商业场景中更好地
- 关联规则算法：揭秘数据中的隐藏关系，从理论到实战
秋声studio
机器学习算法详解关联规则算法数据挖掘Apriori算法FP-Growth算法大数据优化数据预处理增量式更新
引言在当今数据驱动的时代，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了各行各业的核心挑战。关联规则算法作为数据挖掘领域的重要工具，能够帮助我们发现数据中隐藏的关联关系，从而为决策提供支持。无论是电商平台的商品推荐，还是医疗领域的疾病诊断，关联规则算法都展现出了强大的应用潜力。本文将从基础概念出发，逐步深入探讨关联规则算法的核心原理、经典算法及其优化策略。无论你是数据挖掘的初学者，还是希望进一步了解关联
- ClickHouse 作用，优缺点。
mldsh13
clickhouse
ClickHouseClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统(DBMS)，专门设计用于实时分析(OLAP)。它最初由俄罗斯的Yandex开发，后来成为了开源项目，被广泛应用于需要高性能数据分析和查询的场景。作用：实时分析：ClickHouse专注于快速查询和分析大量数据，使其特别适用于数据分析、报告和实时仪表板等应用场景。大规模数据处理：能够处理海量数据，支持分布式架构，可以水平扩
- 领域大模型之微调技术和最佳实践
程序员莫玛
人工智能深度学习语言模型金融
BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域，如营销、医疗保健、金融。在本指南中，您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。-介绍-大型语言模型（LLM）的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小，即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说，L
- AI-NAS：当存储遇上智能，开启数据管理新纪元
DeepSeek+NAS
人工智能大数据winnas安卓nasWindowsnasAINAS
在数据爆炸的时代，NAS（网络附加存储）已成为个人和企业存储海量数据的利器。然而，面对日益庞大的数据量，传统的NAS系统在文件管理和搜索效率上逐渐力不从心。AI-NAS应运而生，它将NAS与人工智能（AI）能力深度融合，为数据管理带来革命性的变化。AI-NAS的核心优势在于其智能化能力：智能文件分类与整理：告别繁琐的手动分类，AI-NAS能够自动识别文件类型、内容，并根据预设规则或学习用户习惯，将
- SQL Server 性能优化最佳实践
Morris只会敲命令
性能优化
引言在数据驱动的业务场景中，SQLServer作为企业级关系型数据库的核心，其性能直接影响业务系统的吞吐量和响应速度。无论是应对高并发交易、复杂分析查询，还是处理海量数据写入，性能瓶颈往往隐藏在索引设计、查询逻辑、锁竞争或资源配置中。本文将深入剖析SQLServer性能优化的关键技术，从诊断工具使用到实战调优策略，提供一套完整的优化闭环方案。一、性能分析：定位瓶颈的科学方法1.1内置监控工具实战1
- 数据集与云计算：云端数据集的管理与应用
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
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
- Hadoop：分布式计算平台初探
dccrtbn6261333
大数据运维java
Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce提供了对数据的计算，HDFS提供了海量数据的存储。MapReduceMapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释M
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步：使用U盘制作虚拟光驱：
1）下载安装UltraISO：注册码可以在网上搜索。
2）启动UltraISO，点击“文件”—》“打开”按钮，打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是：
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换，而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换，那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式，也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候，默认保存文件的编码，一般跟简体中文操作系统（如windows2000，windowsXP）的编码一致，即GBK。
在简体中文系统下，ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下，ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明，尽管SQL注入（SQLi）型攻击记录详尽且为人熟知，但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明，目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的，要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析，指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中，SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装：
1，java中，对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节（尤其是私有数据）
2，目的：使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据（如属性），从而使软件错误能够局部化，减少差错和排错的难度。
3，简单来说，“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4，封装的特性：
4.1设置
- [Andengine]Error：can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了，以前也没注意，只当是一个不理解的bug，因为所有的texture，textureregion都没有问题，但是就是提示错误。
昨天和美工要图片，本来是要背景透明的png格式，可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改，因为没有png这个保存选项。
我就看了一下，和她要了psd的文件，还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务，基于java的filter实现繁体到简体的转换，于是写了一个demo，给各位博友奉上，欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法，然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图：调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图，显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中，可以通过使用@value，对一些如xxx.properties文件中的文件，进行键值对的注入，例子如下：
1.首先在applicationContext.xml中加入：
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties：
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验，通常有两种方式：
1、在Action类中通过validatexx方法验证，这种方式很简单，在此不再赘述；
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证，当用户提交表单请求后，struts会优先执行xml文件，如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟，有时会发现自己很幼稚，也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了；
2. 要改变自己，不能这样一直在原来区域，要突破安全区舒适区，才能提高自己，往好的方面发展；
3. 多反省多思考；要会用工具，而不是变成工具的奴隶；
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是，可以将数组排序（由小到大）得到新的数组，
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作，导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误，如下：
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符，比如说：
abcd (空格)cdefg；
存入数组时，空格作为一个字符占有一个字节的空间，我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法：
有两种方式启用本镜像服务：
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中（系统全局配置）。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中（针对单个项目配置）。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询，切记要添加禁用 packagist 的设置，如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法，返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位，
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离，la，lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆，三个圆焦点的部分就是所求
但是，由于三个点的距离可能不准，不一定会有结果，
所以是三个圆环的焦点，环的宽度开始为0，没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中，很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。相比于select，epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中，它是采用轮询来处理的，轮询的fd数目越多，自然耗时越多。并且，在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件（下）
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰：
兵者，国之大事，死生之地，存亡之道，不可不察也。
故经之以五事，校之以计，而索其情：一曰道，二曰天，三曰地，四曰将，五
曰法。道者，令民于上同意，可与之死，可与之生，而不危也；天者，阴阳、寒暑
、时制也；地者，远近、险易、广狭、死生也；将者，智、信、仁、勇、严也；法
者，曲制、官道、主用也。凡此五者，将莫不闻，知之者胜，不知之者不胜。故校
之以计，而索其情，曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下：
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1：机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接：zoj 3822 Domination
题目大意：给定一个N∗M的棋盘，每次任选一个位置放置一枚棋子，直到每行每列上都至少有一枚棋子，问放置棋子个数的期望。
解题思路：大白书上概率那一张有一道类似的题目，但是因为时间比较久了，还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子，并且消耗k步的概率（k≤i∗j）,因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上，同理
