卓夫文暄

鄱湖桃花颂

图文卓夫文暄

多日的冷雨

天空间隔的放晴

院墙外伸出的桃枝

竟然在春风细雨的雕刻中出树香梢几树花

远处蛇叽山成片的桃林

恰似袁枚笔下

二月春归风雨天

碧桃花下感流年

残红尚有三千树

不及初开一朵鲜

枝干上空出来的花萼

嫁接一行苏轼诗词

“争花不待叶，密缀欲无条。”

年复一年

用心丈量灵魂之涯

以无限的想象瞻望精神家园的桃花源记

烟水茫茫，鄱湖原乡醉

山峦翠，乱红如雨

犹记旧时路

人面不知何处去

桃花依旧笑春风

图文卓夫文暄

你可能感兴趣的:(鄱湖桃花颂)

[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
Apache Iceberg数据湖基础 Aurora_NeAr 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
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
Apache Gravitino 安装和配置指南牧沛琚Immortal
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
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 大数据架构数据湖 Spark Iceberg Amoro 对象存储
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 2301_80727036 语言模型 elasticsearch jenkins
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SQL Server深度实践 spring boot spark CDC DATALAKE
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 weixin_43212959 aws 云计算
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
【软考高级系统架构论文】论数据湖技术及其应用 _Richard_ 软考高级系统架构论文系统架构
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
Doris 数据集成 Apache Paimon 猫猫姐 Doris doris
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 lvy- #Date Pipeline.大数据数据库 python
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 hive hadoop 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 chat2tomorrow SQL2API 数据仓库低代码平台数据仓库架构 sql2api 大数据低代码数据湖
目录一、概念对比：结构化vs全类型数据二、技术架构对比1.数据仓库架构特点2.数据湖架构特点三、典型应用场景数据仓库适合：数据湖适合：四、数据湖仓一体：趋势还是折中？五、总结：如何选型？结语在大数据时代，“数据仓库”和“数据湖”常被同时提及，甚至被误认为是同一类技术方案。然而，二者在架构设计、数据处理方式、应用场景等方面存在显著差异。本文将从多个维度对比数据仓库与数据湖，帮助你厘清概念，选型不再困
Doris数据集成 Apache Iceberg 猫猫姐 Doris doris iceberg
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
大数据、数据挖掘技术收集（Vivo互联网技术） XiaoQiong.Zhang 数据挖掘大数据
Hudi在vivo湖仓一体的落地实践用户行为分析模型实践（四）——留存分析模型用户行为分析模型实践（三）——H5通用分析模型用户行为分析模型实践（二）——漏斗分析模型用户行为分析模型实践（一）——路径分析模型AB实验遇到用户不均匀怎么办？——vivo游戏中心业务实践经验分享HBaseCompaction原理与线上调优实践vivo游戏黑产反作弊实践Kafka实时数据即席查询应用与实践Hive和Spa
why starrocks? 优化数据架构：省钱、高效、简单 big-data1 架构
在大数据处理中，企业常面临成本高、系统复杂、维护困难的挑战。通过存算分离、湖仓一体和架构简化，可以显著降低成本、提升效率、简化管理。以下从三个方面详细说明如何实现这些目标。1.降本增效：从硬件到人力全面优化（1）硬件成本：更低的存储和计算费用存算分离降低存储成本传统存算一体架构要求所有数据都存放在高性能SSD或NVMe磁盘上，以保证查询速度。但很多冷数据（如历史日志）访问频率低，却占用了昂贵的存储
2024年赣州旅游投资集团招聘考试笔试题库及答案㏕追忆似水年华あ旅游人工智能大数据
1.下列说法中，错误的是：D.广东省与广西壮族自治区因位于珠江东西两侧而得名解析：A正确：山东、山西以太行山为界（山东西侧为山西）。B正确：湖南、湖北以洞庭湖为界（湖南在湖之南，湖北在湖之北）。C正确：河南、河北以黄河为界（河南在河之南，河北在河之北）。D错误：广东（"广南东路"简称）和广西（"广南西路"简称）得名于宋代行政区划"广南路"，非珠江位置（广西在珠江上游，广东在下游，但非东西对称）。2
从 GreenPlum 到镜舟数据库：杭银消费金融湖仓一体转型实践镜舟科技金融湖仓一体镜舟数据库数据仓库 StarRocks 存算分离
作者：吴岐诗，杭银消费金融大数据应用开发工程师本文整理自杭银消费金融大数据应用开发工程师在StarRocksSummitAsia2024的分享引言：融合数据湖与数仓的创新之路在数字金融时代，数据已成为金融机构的核心竞争力。杭银消费金融作为一家持牌消费金融机构，虽以金融业务为核心，却始终保持着强烈的科技创新精神，发明专利的话屈居行业第二。面对业务高速发展带来的数据挑战，公司开始了一场围绕数据基础设施
数据库、数据仓库、数据中台、数据湖相关概念行云流水行云流水数据库数据库数据仓库
文章目录序言1数据库，数据仓库，数据中台，数据湖-概念对比释义1.1概念产生的时间顺序1.2在使用功能方面对比1.3在使用工具方面对比2数据仓库2.1数据仓库的发展阶段2.2数据仓库的设计2.3数据仓库常用工具，方法2.3.1分析型数据库和关系数据库区别2.3.2常用ETL工具2.3.3常用的任务调度工具介绍序言简单的回顾记录一下，数据库，数据仓库，数据中台，数据湖的概念。避免混淆了。1数据库，数
Deep Lake 简介
DeepLake简介DeepLake是由Activeloop开发的一款开源深度学习数据湖（DeepLearningDataLake），专为人工智能时代设计，旨在解决深度学习项目中数据管理的复杂性与低效问题。核心特点特性说明多模态数据支持支持图像、视频、音频、文本、点云等多种数据类型，适用于各类AI场景。张量存储数据以张量格式存储，兼容主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）。数据
java 高阶函数_高阶函数和Java的Lambda 李省逸 java 高阶函数
2017年的第一天，我坐在独墅湖边，写下这篇文章。独墅湖.jpeg在数学和计算机科学中，高阶函数是至少满足下列一个条件的函数：接受一个或多个函数作为输入输出一个函数java世界迎来新的一等公民——函数java8引入了函数式编程。函数式编程重点在函数，函数变成了Java世界里的一等公民，函数和其他值一样，可以到处被定义，可以作为参数传入另一个函数，也可以作为函数的返回值，返回给调用者。利用这些特性，
博睿数据×华为，共筑智慧金融新未来博睿数据Bonree 运维
日前，第十三届华为全球智慧金融峰会HiFS2025（国内场）在东莞松山湖开幕。本届峰会以“智在必行，众绘数字金融新篇章”为主题，共同探讨核心转型，稳步从单点智能向多体智能跃升，不断深化AI价值场景落地，建设领先的AI平台。博睿数据作为华为金融行业核心合作伙伴出席峰会，共同发布“分布式新核心解决方案5.5“，博睿数据为该方案注入强大的智能可观测能力，这标志着双方在深化技术协同创新、推动金融机构从数字
Paimon（数据湖框架）概述 lzhlizihang 数据湖框架 Paimon 数据湖大数据 hdfs
文章目录一、数据湖二、什么是Paimon三、Paimon中的数据存储格式四、Paimon的核心特性五、Paimon的大规模实时更新六、LSM数据结构的核心思想一、数据湖数据湖就是：一种能够满足海量存储和海量分析的系统架构方案（不是数据库，也不是技术架构，是一种概念、一种方案和思路）其中HDFS实现了海量数据存储，Spark、MR、Flink等实现了海量数据分析所以说，Hadoop生态本质上就是数据
Apache Doris 2.1.10 版本正式发布 SelectDB技术团队 apache 数据仓库 doris
亲爱的社区小伙伴们，ApacheDoris2.1.10版本已正式发布。2.1.10版本对湖仓一体、半结构化数据类型、查询优化器、执行引擎、存储管理进行了若干改进优化。欢迎大家下载使用。官网下载：https://doris.apache.org/downloadGitHub下载：https://github.com/apache/doris/releases行为变更AuditLog中的SQLHash
揭秘大数据领域数据架构的关键技术大数据洞察大数据架构 ai
揭秘大数据领域数据架构的关键技术关键词：大数据、数据架构、关键技术、数据仓库、数据湖摘要：本文深入探讨大数据领域数据架构的关键技术。从大数据背景出发，详细介绍数据架构的核心概念，剖析其核心算法原理与操作步骤，结合数学模型与公式加深理解。通过项目实战案例展示代码实现与解读，探讨实际应用场景。同时推荐相关工具、资源及论文著作，最后总结大数据数据架构的未来发展趋势与挑战，并解答常见问题，为读者全面揭秘大
Python, Go, Rust 开发40年来转移支付资金去向溯源与查询APP Geeker-2025 python golang rust
以下是一个基于**Python、Go、Rust**开发的“40年来转移支付资金去向溯源与查询系统”技术方案，结合多语言优势实现资金全流程追踪与效能分析：---###**一、系统架构设计**```mermaidgraphTDA[多源数据]-->B(Python数据湖引擎)B-->C{Rust核心计算层}C-->D[Go微服务集群]D-->E[前端可视化]F[区块链存证]-->CG[审计监管端]-->
大数据领域的数据工程：从理论到实践 AI天才研究院 ChatGPT AI大模型企业级应用开发实战大数据 ai
大数据领域的数据工程：从理论到实践关键词：数据工程、大数据处理、ETL/ELT、数据湖、数据仓库、数据治理、云计算摘要：本文系统解析大数据领域的数据工程体系，从理论架构到实战落地展开深度探讨。首先构建数据工程核心概念框架，解析数据集成、存储、处理、治理的技术原理；其次通过Python和PySpark代码实现数据清洗、分布式处理等关键算法；结合真实项目案例演示数据管道搭建与优化；最后分析金融、电商等
Java序列化进阶篇 g21121 java序列化
1.transient 类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化，然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化，想要人为的去阻止这些属性被序列化，就需要用到transient 关键字。
escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解 aigo JavaScript Web
原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数，分别是： escape,encodeURI,encodeURIComponent，相应3个解码函数：,decodeURI,decodeURIComponent 。下面简单介绍一下它们的区别 1 escape()函
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移 Cb123456 添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移 Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移: 个人觉得是平移，不过网上的都是漫游，通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧. 具体实现: 一、引入命名空间 using ESRI.ArcGIS.Geometry; using ESRI.ArcGIS.Controls; 二、代码实现.
Java集合框架概述天子之骄 Java集合框架概述
集合框架集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。简单介绍： Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
旗正4.0页面跳转传值问题何必如此 java jsp
跳转和成功提示 a) 成功字段非空forward 成功字段非空forward，不会弹出成功字段，为jsp转发，页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
全网唯一:移动互联网服务器端开发课程 cocos2d-x小菜 web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了！ App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇，近两年新增创业者，几乎全部选择了移动互联网项目！传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计，AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
Log4J通用配置|注意问题笔记 7454103 DAO apache tomcat log4j Web
关于日志的等级那些去百度就知道了！这几天要搭个新框架配置了日志记下来！做个备忘！ #这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~! log4j.rootLogger=INFO,allLog # DAO层 log记录到dao.log 控制台和总日志文件 log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager darkranger sql c windows SQL Server XP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动.. 发现需要启动客户端协议 : TCP/IP 需要打开 SQL Server Configuration Manager... 却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..?? 解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
[置顶] 做有中国特色的程序员 aijuans 程序员
从出版业说起网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有些技术书读得可
document.domain 跨域问题 avords document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入：javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值，不过是有限制的，你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如：javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
关于管理软件的一些思考 houxinyou 管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱. 在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下. 做为管理软件,就像现在讲究MVC这
NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型) bijian1013 redis 数据库 NoSQL
一.Redis的数据类型 1.String类型及操作 String是最简单的类型，一个key对应一个value，string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化的对象。 Set方法：设置key对应的值为string类型的value
Tomcat 一些技巧征客丶 java tomcat dos
以下操作都是在windows 环境下一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME 在 tomcat 安装目录，bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加 set JAVA_HOME=JAVA 安装目录 set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre 即可；二、查看Tomcat 版本在 tomcat 安装目
【Spark七十二】Spark的日志配置 bit1129 spark
在测试Spark Streaming时，大量的日志显示到控制台，影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上)，可以通过修改Spark的日志配置的方式，不让Spark Streaming把它的日志显示在console 在Spark的conf目录下，把log4j.properties.template修改为log4j.p
Haskell版冒泡排序 bookjovi 冒泡排序 haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search，要么是冒泡排序，真的不想用写C写冒泡排序了，贴上个Haskell版的，思维简单，代码简单，下次谁要是再要我用C写冒泡排序，直接上个haskell版的，让他自己去理解吧。 sort [] = [] sort [x] = [x] sort (x:x1:xs) | x>x1 = x1:so
java 路径配置文件读取 bro_feng java
这几天做一个项目，关于路径做如下笔记，有需要供参考。取工程内的文件，一般都要用相对路径，这个自然不用多说。在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。读取文件使用方式： 1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties") 2. properties.load(MyTest.
读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式 bylijinnan 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/ package design.pattern; /* * 个人理解：简单工厂模式就是IOC; * 客户端要用到某一对象，本来是由客户创建的，现在改成由工厂创建，客户直接取就好了 */ interface IProduct {
SVN与JIRA的关联 chenyu19891124 SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功，今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤：一、搭建好SVN环境，尤其是要把SVN的服务注册成系统服务二、装好JIRA，自己用是jira-4.3.4破解版三、下载SVN与JIRA的插件并解压，然后拷贝插件包下lib包里的三个jar，放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下，再
JWFDv0.96 最新设计思路 comsci 数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展，工作流产品的应用范围也不断的在扩展，开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了)，实时生产控制和其它比较重要的工程领域，而
vi 保存复制内容格式粘贴 daizj vi 粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具，功能强大无比，但对于复制带有缩进格式的内容时，粘贴的时候内容错位很严重，不会按照复制时的格式排版，vi能不能在粘贴时，按复制进的格式进行粘贴呢？答案是肯定的，vi有一个很强大的命令可以实现此功能。在命令模式输入:set paste，则进入paste模式，这样再进行粘贴时
shell脚本运行时报错误：/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法 dongwei_6688 shell脚本
出现原因：windows上写的脚本，直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致解决办法： 1. 比如文件名为myshell.sh，vim myshell.sh 2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式，如果显示fileformat=dos，证明文件格式有问题 3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了，然后:w
高一上学期难记忆单词 dcj3sjt126com word english
honest 诚实的；正直的 argue 争论 classical 古典的 hammer 锤子 share 分享；共有 sorrow 悲哀；悲痛 adventure 冒险 error 错误；差错 closet 壁橱；储藏室 pronounce 发音；宣告 repeat 重做；重复 majority 大多数；大半 native 本国的，本地的，本国
hibernate查询返回DTO对象，DTO封装了多个pojo对象的属性 frankco POJO hibernate查询 DTO
DTO-数据传输对象；pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。简单讲：DTO起到业务数据的传递作用，pojo则与持久层数据库打交道。有时候我们需要查询返回DTO对象，因为DTO
Partition List hcx2013 partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x. You should preserve the original relative order of th
Spring MVC测试框架详解——客户端测试 jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试，接下来再看看如果测试Rest客户端，对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器，然后发送真实的请求到相应的控制器；这种方式的缺点就是速度慢；自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式，也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器，而是模拟一
关于推荐个人观点 liyonghui160com 推荐系统关于推荐个人观点
回想起来，我也做推荐了3年多了，最近公司做了调整招聘了很多算法工程师，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，从实践中走过来，我只想说【不是这样的】第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候，那时候，机器学习和大数据都是没有的概念，什么大数据处理开源软件根本不存在，我们用多台计算机web程序记录用户行为，用.net的w
不间断旋转的动画 pangyulei 动画
CABasicAnimation* rotationAnimation; rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"]; rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
自定义annotation sha1064616837 java enum annotation reflect
对象有的属性在页面上可编辑，有的属性在页面只可读，以前都是我们在页面上写死的，时间一久有时候会混乱，此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大，可以帮我们省去很多代码，让代码看上去简洁。下面这个例子主要用到了 1.自定义annotation：@interface，以及几个配合着自定义注解使用的几个注解 2.简单的反射 3.枚举
Spring 源码 up2pu spring
1.Spring源代码 https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x 注：兼容svn检出 2.运行脚本 import-into-eclipse.bat 注：需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7 build.gradle compileJava { sourceCompatibilit
利用word分词来计算文本相似度 yangshangchuan word word分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式：方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity 用法如下： String text1 = "我爱购物"; String text2 = "我爱读书"; String text3 =

按字母分类： A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 其他