- [特殊字符] 实时数据洪流突围战:Flink+Paimon实现毫秒级分析的架构革命(附压测报告)——日均百亿级数据处理成本降低60%的工业级方案
Lucas55555555
flink大数据
引言:流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示,实时数据处理需求年增速达240%,但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后,端到端延迟从分钟级压缩至800ms,计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期:2025年ApachePaimon1.0正式发布,支持秒级快照与湖仓一体,成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖:实时数仓
- 华为OD机试_2025 B卷_观看文艺汇演问题(Python,100分)(附详细解题思路)
蜗牛的旷野
华为OD机试Python版华为odpython算法
题目描述为了庆祝中国共产党成立100周年,某公园将举行多场文艺表演,很多演出都是同时进行,一个人只能同时观看一场演出,且不能迟到早退,由于演出分布在不同的演出场地,所以连续观看的演出最少有15分钟的时间间隔,小明是一个狂热的文艺迷,想观看尽可能多的演出,现给出演出时间表,请帮小明计算他最多能观看几场演出。输入描述第一行为一个数N,表示演出场数,1=last_end+15:count+=1last_
- 森林公园负氧离子监测系统:构建生态健康环境的关键技术
柏峰电子
人工智能
森林公园负氧离子监测系统:构建生态健康环境的关键技术【BF-FLZ】随着城市化进程的加快和人们健康意识的提升,森林公园作为城市"绿肺"的重要功能日益凸显。负氧离子被誉为"空气维生素",其浓度水平直接影响公园生态环境质量和游客健康体验。建立科学的森林公园负氧离子监测系统,不仅能为公园生态环境评估提供量化指标,还可为游客提供健康出行参考,同时为公园生态管理决策提供数据支撑,具有重要的生态价值和社会意义
- Apache Iceberg数据湖基础
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apache
IntroducingApacheIceberg数据湖的演进与挑战传统数据湖(Hive表格式)的缺陷:分区锁定:查询必须显式指定分区字段(如WHEREdt='2025-07-01')。无原子性:并发写入导致数据覆盖或部分可见。低效元数据:LIST操作扫描全部分区目录(云存储成本高)。Iceberg的革新目标:解耦计算引擎与存储格式(支持Spark/Flink/Trino等);提供ACID事务、模式
- 掌握大数据领域数据湖的部署要点
掌握大数据领域数据湖的部署要点关键词:数据湖,大数据部署,数据治理,存储架构,元数据管理,数据质量,湖仓一体摘要:在数据爆炸的时代,企业面临着"数据多却用不好"的困境——结构化数据藏在数据库里,非结构化数据堆在服务器上,半结构化数据散落在日志文件中。数据湖就像一个"智能中央仓库",能统一存储所有类型的数据,并通过灵活的管理让数据"活起来"。本文将用"图书馆管理员建仓库"的故事,从概念理解、架构设计
- 瑞幸咖啡美国首开两店,全球化战略持续升级
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互联网大数据人工智能
近日,瑞幸咖啡位于美国纽约曼哈顿的两家PICKUP快取店开启试营业。首日,两家门店客流涌动,热闹非凡,这不仅彰显了瑞幸咖啡品牌在美国的吸引力和市场潜力,更标志着瑞幸咖啡向“创造世界级咖啡品牌”的愿景迈出了关键一步。此次试营业门店共有两家,分别位于纽约中城和毗邻纽约大学(NYU)的华盛顿广场公园。两地均处曼哈顿核心地带,汇聚了大量学生、上班族及游客,为瑞幸咖啡提供了密集的客源,同时也带来了高要求、高
- HarmonyOS免密认证方案 助力应用登录安全升级
HarmonyOS SDK
应用场景harmonyos安全华为
6月21日,2025年华为开发者大会"安全与隐私分论坛"在松山湖顺利举办。本论坛聚焦App治理与监管、星盾安全2.0的核心能力等进行深度分享与探讨。其中,HarmonyOSPasskey免密认证方案作为安全技术创新成果备受瞩目。该方案基于FIDO协议实现,支持用户在应用内、网页上乃至跨设备间实现无缝且安全的免密登录体验。火山引擎飞连作为伙伴代表,在现场分享了基于HarmonyOSPasskey免密
- 数据编织趋势探秘
今天跟大家聊聊数据编织(DataFabric)的概念Gartner在2022年重要战略技术趋势中重点提到数据编织(DataFabric)这个概念,本质上是在谈怎么实现“数据找人而不是人找数据”的愿景为什么DataFabric将会成为一种趋势,为什么越来越多的企业将在未来采用这样的方式进行部署?1、在传统IT时代,无论是早年的“数据仓库”还是近几年的“数据湖”和“大数据”时代,其实数据利用都是集中式
- 深圳程序员“车居”四年:省钱、自由与质疑并存
程序员陆通
产品经理AI编程
这几年失业,大龄被裁的程序员越来越多,关于程序员的故事,今天看看这位。近日,深圳一位程序员张运来因选择“车居”生活引发广泛关注。他在深圳工作期间,连续四年没有租房,而是选择住在自己的汽车里。每到周五,他便驾车300公里返回阳江老家陪伴家人,周一再赶回深圳上班。平日里,他在公园公共卫生间简单洗漱,每晚停车费仅需6元,每天总花销约100元。张运来表示,这种生活方式让他三年多节省了近十万元。面对部分网友
- Apache Gravitino 安装和配置指南
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ApacheGravitino安装和配置指南gravitino世界上最强大的数据目录服务,提供高性能、地理分布和联邦化的元数据湖。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gra/gravitino1.项目基础介绍和主要的编程语言项目基础介绍ApacheGravitino是一个高性能、地理分布式和联邦化的元数据湖。它直接管理不同来源、类型和区域的元数据,并为用户提供统
- Python基础(吃洋葱小游戏)
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下面我将为你设计一个"吃洋葱小游戏"的Python实现方案,使用Pygame库开发。这个游戏模拟吃洋葱的过程,玩家需要收集不同种类的洋葱以获得高分,同时避免吃到辣椒。吃洋葱小游戏-Python实现方案1.游戏设计概念游戏目标:玩家控制角色吃掉尽可能多的洋葱获得高分核心机制:洋葱从屏幕上方随机下落玩家左右移动角色接住洋葱不同洋葱有不同分值(普通洋葱+10,红洋葱+20,紫洋葱+50)辣椒会扣减生命值
- 现代数据湖架构全景解析:存储、表格式、计算引擎与元数据服务的协同生态
讲文明的喜羊羊拒绝pua
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本文全面剖析现代数据湖架构的核心组件,深入探讨对象存储(OSS/S3)、表格式(Iceberg/Hudi/DeltaLake)、计算引擎(Spark/Flink/Presto)及元数据服务(HMS/Amoro)的协作关系,并提供企业级选型指南。一、数据湖架构演进与核心价值数据湖架构演进历程现代数据湖核心价值矩阵维度传统数仓现代数据湖存储成本高(专有硬件)低(对象存储)数据时效性小时/天级分钟/秒级
- 使用Airbyte连接Shopify进行数据集成实践
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语言模型elasticsearchjenkins
在当今的数据驱动时代,数据集成平台如Airbyte变得尤为重要。它不仅可以让从API、数据库和文件到仓库或数据湖的ELT流程变得高效,还提供了丰富的连接器,支持各种数据源的集成。尽管Airbyte的Shopify连接器已经不再推荐使用,但它的使用方法仍然能为我们揭示一些重要的实践技巧。技术背景介绍Airbyte是一个开源的数据集成平台,专注于从各种数据源将数据提取、加载到目标数据仓库或者数据湖中。
- 火山引擎发布大模型生态广场MCP Servers,LAS MCP助力AI数据湖构建
资料来源:火山引擎-开发者社区近日,火山引擎发布大模型生态广场——MCPServers,借助字节跳动生态能力,通过“MCPMarket(工具广场)+火山方舟(大模型服务)+Trae(应用开发环境)”深度协同,实现工具调用、模型推理到应用部署的全链路开发闭环,助力开发者以“模块化组装”模式告别复杂手动开发流程。火山引擎大模型生态广场MCPServers的核心架构由三部分组成:1.MCPMarket(
- 湖仓一体实时数据采集与存储实践
danny-IT技术博客
企业级SQLServer深度实践springbootsparkCDCDATALAKE
文章目录湖仓一体实时数据采集与存储实践1.实时数仓演进:从传统数仓到湖仓一体1.1传统数仓的局限性:批处理延迟与数据孤岛1.2湖仓一体(Lakehouse)的核心价值1.3典型行业场景解析案例1:金融实时风控案例2:电商库存同步2.CDC实时数据捕获技术选型2.1主流CDC技术对比Debezium实战配置2.2数据捕获模式详解全量快照模式增量日志模式2.3异常处理策略断点续传实现数据一致性保障3.
- 如何使用AWS S3进行文档对象加载
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技术背景介绍AmazonSimpleStorageService(AmazonS3)是AmazonWebServices(AWS)提供的对象存储服务,具备高扩展性和高可用性,常用于备份、存档及数据湖构建。在AI应用中,S3也成为存储和访问大数据集的重要组件。在这篇文章中,我们将探讨如何使用S3FileLoader从S3存储桶中加载文档对象。核心原理解析Python的Boto3库是与AWS服务交互的
- 洛谷 3953 NOIP2017提高组Day1 T3 逛公园
weixin_30824479
【题解】先建反向图,用dijkstra跑出每个点到n的最短距离dis[i]设f[u][k]表示dis(u,n)2#include3#include4#defineLLlonglong5#definergregister6#defineN2000107usingnamespacestd;8intT,n,m,k,p,tot,last[N],dis[N],pos[N],f[N][60];9boolin[
- 洛谷 P3953 [NOIP2017 提高组] 逛公园
11011b
DP算法c++数据结构
开始刷题单啦~,这部分的洛谷好题作为个人训练记录和以后复习用,有兴趣的可以一起做做题目链接:P3953[NOIP2017提高组]逛公园题意都是中文就不翻译了题解:这是一道记忆化+搜索的题目,我们可以先用迪杰斯特拉求出每个点距离起点1的最短距离,然后建反向边(e_f),因为k很小,所以我们可以枚举k,从终点往起点搜索,因为每个点距离1的最短路径都已经求出来了,那么假设当前枚举的是x,和最短路径相差l
- 洛谷P3953 [NOIP2017]逛公园
dezhen7015
K3#include4#include5#include6#include7#include8usingnamespacestd;9constintmxn=100010;10intread(){11intx=0,f=1;charch=getchar();12while(ch'9'){if(ch=='-')f=-1;ch=getchar();}13while(ch>='0'&&chq;31intn,
- 洛谷 P3953 [ NOIP 2017 ] 逛公园 —— 最短路DP
aodan5477
数据结构与算法
题目:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3953主要是看题解...还是觉得好难想啊...dfsDP,剩余容量的损耗是边权减去两点最短路差值...表示对于最短路来说多走了这么多...还要注意该点能否到达n号点,不能就不走了(剪枝);%p那个地方会爆int吗?反正%=pRE了一个点...(然而改成ll还是RE)代码如下:#include#include#in
- 洛谷刷题笔记——P3953 [NOIP2017 提高组] 逛公园
参考资料:洛谷_风休住大佬的题解[NOIP2017提高组]逛公园题目描述策策同学特别喜欢逛公园。公园可以看成一张NNN个点MMM条边构成的有向图,且没有自环和重边。其中111号点是公园的入口,NNN号点是公园的出口,每条边有一个非负权值,代表策策经过这条边所要花的时间。策策每天都会去逛公园,他总是从111号点进去,从NNN号点出来。策策喜欢新鲜的事物,它不希望有两天逛公园的路线完全一样,同时策策还
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论文真题近年来,随着移动互联网、物联网、工业互联网等技术的不断发展,企业级应用面临的数据规模不断增大,数据类型异常复杂。针对这一问题,业界提出“数据湖(DataLake)”这一新型的企业数据管理技术。数据湖是一个存储企业各种原始数据的大型仓库,支持对任意规模的结构化、半结构化和非结构化数据进行集中式存储,数据按照原有结构进行存储,无须进行结构化处理;数据湖中的数据可供存取、处理、分析及传输,支撑大
- 猫眼APP抢周董、JJ、邓紫棋演唱会票脚本分享
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针对Android设备模拟点击的合法技术方案(仅限测试学习):```pythonimporttimeimportsubprocessfromdatetimeimportdatetime#======配置区域======TARGET_PACKAGE="com.sankuai.movie"#猫眼APP包名CLICK_COORDINATES=(500,1500)#需替换为实际按钮坐标(通过开发者选项-指
- Doris 数据集成 Apache Paimon
猫猫姐
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Doris数据集成ApachePaimon湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。为便于用户快速入门,我们将通过系列文章介绍ApacheDoris与各类主流数据湖格式及存储系统的湖仓一体架构搭
- [Data Pipeline] MinIO存储(数据湖) | 数据层 Bronze/Silver/Gold
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第三章:MinIO存储(数据湖)欢迎回来,数据探险家们!在第一章:MySQL数据库(源系统)中,我们看到了原始咖啡销售数据的起点。在第二章:Spark作业(数据处理)中,我们学习了Spark作业如何作为强大的工作者来清洗、转换和准备这些数据。现在,处理后的数据去往何处?Spark作业在后续步骤中从哪里获取数据?我们需要一个中心位置,一个为海量多样化数据设计的大型存储区域。这就引出了我们的第三个关键
- Hive集成Paimon
Edingbrugh.南空
数据湖hive大数据hivehadoop数据仓库
引言在大数据领域,数据存储与处理技术不断演进,各类数据管理工具层出不穷。ApacheHive作为经典的数据仓库工具,以其成熟的生态和强大的批处理能力,长期服务于海量数据的存储与分析;而ApachePaimon作为新兴的流式湖仓存储引擎,具备实时写入、高效查询和统一批流处理等特性,为数据管理带来了新的活力。将Hive与Paimon进行集成,能够充分融合两者优势,实现数据的高效存储、实时处理与灵活分析
- 数据仓库 vs 数据湖:架构、应用场景与技术差异全解析
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- 雁门萨氏:代际家国担当,数字时代续写传奇
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当第八届数字中国峰会的璀璨光芒再次聚焦福州,这座承载千年历史的古城深处,雁门萨氏跨越数百年的家族史诗,正激荡起全新的时代回响。从甲午海战中萨镇冰为“海权图强”浴血奋战,铁血舰长萨师俊与中山舰生死共存,到萨本栋在抗战硝烟里铸就厦大“南方之强”的美誉,再到萨师煊在数字领域的荒芜之地夯筑起坚实的“信息基石”,这个家族以代际接力的坚韧与担当,书写出一部波澜壮阔的中国近代自立自强奋斗史。榕城朱紫坊萨氏大院那
- Doris数据集成 Apache Iceberg
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Doris数据集成ApacheIcebergApacheIceberg是一种开源、高性能、高可靠的数据湖表格式,可实现超大规模数据的分析与管理。它支持ApacheDoris在内的多种主流查询引擎,兼容HDFS以及各种对象云存储,具备ACID、Schema演进、高级过滤、隐藏分区和分区布局演进等特性,可确保高性能查询以及数据的可靠性及一致性,其时间旅行和版本回滚功能也为数据管理带来较高的灵活性。Ap
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
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建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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- 使用switch条件语句需要注意的几点
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1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文