- Docker容器如何实现分布式微服务:从0到1的深度解析
cda2024
docker分布式微服务
在当今云计算和大数据时代,企业面临的最大挑战之一是如何快速、稳定地部署和管理复杂的软件应用。传统的单体架构已难以满足现代互联网应用的需求,而分布式微服务架构成为了解决这一难题的关键。但问题随之而来:如何高效地构建和管理分布式微服务?Docker容器技术的出现为这个问题带来了新的曙光。它不仅简化了应用程序的打包和部署过程,还为微服务架构提供了强大的支持。本文将深入探讨Docker容器如何实现分布式微
- 2025年7月-9月广深地区学术会议征稿邀稿 | 2025年7-9月广州学术会议、深圳学术会议参会投稿 | 广深参会 EI 检索会议推荐 | 期待在广东与您相见,共襄学术盛举!
会议名称【点击会议名称查看详情】会议时间会议地点第四届能源与电力系统国际学术会议(ICEEPS2025)2025年7月17-19日广州第七届电子与通信,网络与计算机技术国际学术会议(ECNCT2025)2025年7月18-20日广州2025年人工智能与基础模型国际学术会议(AIFM2025)2025年7月18-20日广州第六届经济管理与大数据应用国际学术会议(ICEMBDA2025)2025年7月
- Python爬企查查网站数据的爬虫代码如何写?
cda2024
python爬虫开发语言
在大数据时代,数据的获取与分析变得尤为重要。企业信息查询平台“企查查”作为国内领先的企业信用信息查询工具,提供了丰富的企业数据资源。对于数据科学家和工程师而言,能够从这些平台高效地抓取数据,无疑是一项重要的技能。本文将详细介绍如何使用Python编写爬虫代码,从企查查网站抓取企业数据,并探讨其中的技术难点和解决方案。为什么选择Python?Python是一门广泛应用于数据科学和网络爬虫开发的语言,
- 如何利用AWS Lambda作为Serverless数据库进行大数据处理
AI天才研究院
AI人工智能与大数据自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术Serverless数据库一直是构建数据分析应用的主要选择之一。它能帮助客户节省运行服务所需的服务器成本、快速弹性扩展和自动伸缩能力,并且能提升整体性能,有效减少运维和开发资源投入。但是,在实际生产环境中,它们也面临着很多技术上的挑战,比如如何让Serverless数据库服务可以像传统数据库一样,做到高并发处理、实时计算等。而AWSLambda为Serverless数据
- 大数据领域数据产品的零售行业应用创新模式
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据零售单例模式ai
大数据领域数据产品的零售行业应用创新模式关键词:大数据、零售行业、数据产品、应用创新、客户洞察、智能决策、数字化转型摘要:本文深入探讨了大数据技术在零售行业中的应用创新模式。我们将从零售行业数字化转型的背景出发,分析大数据产品如何重塑零售价值链,包括客户洞察、供应链优化、精准营销和智能决策等方面。文章将详细介绍相关技术原理、算法实现和实际应用案例,为零售企业提供可操作的大数据应用框架和创新思路。1
- 大数据如何助力企业文化“软实力”升级?深挖数据背后的文化密码
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大数据高阶实战秘籍大数据
大数据如何助力企业文化“软实力”升级?深挖数据背后的文化密码今天我们聊一个听起来很“软”的话题——企业文化,但从一个不太“软”的角度来看:大数据如何参与企业文化的建设与提升。企业文化往往被看作无形资产,是团队凝聚力、创新力的源泉。但传统“喊口号”式的文化建设常常效果有限。大数据技术的兴起,给我们提供了洞察员工心理、量化文化影响的新思路,让文化建设从“感性”走向“理性”,从“盲目”变得“精准”。一、
- Docker快速部署Hive服务
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运维Docker配置Hive环境大数据远程调试
文章目录前言Docker快速配置hive环境资料获取前言博主介绍:✌目前全网粉丝4W+,csdn博客专家、Java领域优质创作者,博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。涵盖技术内容:Java后端、大数据、算法、分布式微服务、中间件、前端、运维等。博主所有博客文件目录索引:博客目录索引(持续更新)CSDN搜索:长路视频平台:b站-Coder长路Docker快速配置hive环境Ap
- 从UI设计到数字孪生实战:构建智慧教育的个性化学习平台
hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言:数字孪生重构智慧教育的技术范式在教育数字化转型加速推进的背景下,传统在线教育正面临"个性化不足、学习体验单一、效果评估滞后"的瓶颈。教育部数据显示,采用数字孪生技术的智慧教育平台,学生学习效率平均提升35
- 每天一道大厂SQL题【Day25】脉脉真题实战(一)每日活跃用户_用户每日登陆脉脉会访问app不同的模块,现有两个表 表1记录了每日脉脉活跃用户的ui(1)
文章目录每天一道大厂SQL题【Day25】脉脉真题实战(一)每日活跃用户每日语录第25题:1.需求列表1.初级题:每日活跃用户思路分析(1)创建表(2)思路答案获取加技术群讨论附表文末SQL小技巧后记每天一道大厂SQL题【Day25】脉脉真题实战(一)每日活跃用户大家好,我是Maynor。相信大家和我一样,都有一个大厂梦,作为一名资深大数据选手,深知SQL重要性,接下来我准备用100天时间,基于大
- Spring Boot 项目启动时按需初始化加载数据
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1、新建类,类上添加注解@Component,该类用于在项目启动时处理数据加载任务;2、该类实现ApplicationRunner接口,并重写run方法;3、在重写的run方法里处理数据加载任务;注意:有定时加载数据需求的话,添加定时任务即可;一次性加载大数据量时可能内存溢出;同一个项目中,可以定义多个ApplicationRunner的实现类;存在多个ApplicationRunner的实现类时
- 云原生--微服务、CICD、SaaS、PaaS、IaaS
青秋.
云原生docker云原生微服务kubernetesserverlessservice_meshci/cd
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- Apache SeaTunnel × Hive 深度集成指南:原理、配置与实践
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在大数据处理的复杂生态中,数据的高效流转与整合是实现数据价值的关键。ApacheSeaTunnel作为一款高性能、分布式、易扩展的数据集成框架,能够快速实现海量数据的实时采集、转换和加载;而ApacheHive作为经典的数据仓库工具,为结构化数据的存储、查询和分析提供了坚实的基础。将ApacheSeaTunnel与Hive进行集成,能够充分发挥两者的优势,构建起高效的数据处理链路,满足企业多样化的
- 大数据平台之ranger与ldap集成,同步用户和组
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ranger可以通过ranger-usersync与linux系统同步用户,但是,还有个问题,就是我们的hiveserver一般是集群,可以是多台服务器,那么我们空间同步哪一台呢,而且如果用户多了,如何管理用户登录密码呢,所以,还是要用ldap比较合理。首先是安装openldap:yum-yinstallopenldapcompat-openldapopenldap-clientsopenldap
- vue-scrollto实现页面组件锚点定位
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文章目录前言背景操作指南安装及配置步骤vue组件中使用参考文章前言博主介绍:✌目前全网粉丝3W+,csdn博客专家、Java领域优质创作者,博客之星、阿里云平台优质作者、专注于Java后端技术领域。涵盖技术内容:Java后端、大数据、算法、分布式微服务、中间件、前端、运维等。博主所有博客文件目录索引:博客目录索引(持续更新)视频平台:b站-Coder长路背景vue中在hash模式下,页面的动态渲染
- SQL Server 临时表、表变量与WITH语句的用法与区别
Favor_Yang
SQL调优及高级SQL语法编写数据库sqlsqlserver
引言在SQLServer数据处理中,临时表、表变量和WITH语句(CTE)是关键的中间结果集管理工具。临时表适合大数据量操作,表变量优化小数据量场景,而CTE则简化复杂查询逻辑。三者选择需综合考量数据量级、事务需求及代码可读性。本文将深入解析其工作机制,通过实测对比指导场景化选型。1.临时表(TemporaryTables)定义与创建通过#(本地)或##(全局)前缀创建物理表:--本地临时表CRE
- 从0到1:Vue.js与D3.js搭建AI大数据动态看板
一、引言在当今AI和大数据盛行的时代,数据如同企业的“石油”,蕴含着巨大的价值。随着数据量呈指数级增长,如何从海量数据中快速提取有价值的信息,并以直观、易懂的方式呈现出来,成为了数据分析领域的关键挑战。数据看板作为一种强大的数据可视化工具,能够将复杂的数据转化为直观的图表、图形和指标,帮助用户快速理解数据背后的含义,做出更明智的决策。无论是企业的管理层、业务分析师还是数据科学家,都可以通过数据看板
- Flink ClickHouse 连接器:实现 Flink 与 ClickHouse 无缝对接
Edingbrugh.南空
大数据flinkflinkclickhouse大数据
引言在大数据处理领域,ApacheFlink是一款强大的流处理和批处理框架,而ClickHouse则是一个高性能的列式数据库,专为在线分析处理(OLAP)场景设计。FlinkClickHouse连接器为这两者之间搭建了一座桥梁,使得用户能够在Flink中方便地与ClickHouse数据库进行交互,实现数据的读写操作。本文将详细介绍FlinkClickHouse连接器的相关内容,包括其特点、使用方法
- 【前端开发】Uniapp分页器:新增输入框跳转功能
基于UniApp官方扩展组件库uni-ui中的uni-pagination分页器组件,针对大数据量场景进行优化主要优化以下内容:新增输入框跳转功能:在原有分页器基础上,新增了一个输入框区域,允许用户直接输入目标页码进行跳转双向页码绑定优化:实现了输入框与当前页码的双向绑定机制。当用户通过其他方式(如点击上一页、下一页、页码按钮)切换页面时,输入框会自动更新显示当前页码。同时,当用户在输入框中输入页
- 大数据技术之Flink
第1章Flink概述1.1Flink是什么1.2Flink特点1.3FlinkvsSparkStreaming表Flink和Streaming对比FlinkStreaming计算模型流计算微批处理时间语义事件时间、处理时间处理时间窗口多、灵活少、不灵活(窗口必须是批次的整数倍)状态有没有流式SQL有没有1.4Flink的应用场景1.5Flink分层API第2章Flink快速上手2.1创建项目在准备
- 如何在YashanDB中实现多级缓存策略
数据库
随着大数据时代的到来,数据存储和访问的效率要求越来越高。数据库技术在面对海量数据、高并发访问时,性能瓶颈逐渐凸显,尤其是响应时间和系统吞吐量成为开发者和DBA关注的重点。为了解决这些问题,缓存策略被引入作为一种有效的解决方案。然而,不同类型的缓存(如内存缓存、磁盘缓存等)之间需要协调工作,以达到最佳性能。在此背景下,YashanDB作为一个云原生数据库,支持多级缓存策略,为数据访问提供了灵活的加速
- 蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计,中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务
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蛋白质作为生命活动的主要承担者,在人体生理功能中扮演关键角色。然而传统研究面临结构解析成本高昂、功能注释严重滞后、新型蛋白质设计效率低下等挑战。近年来,生命科学对蛋白质复杂特性解析的需求日益迫切,大数据、深度学习、多模态计算等技术的突破性发展,为构建蛋白质智能计算体系提供了全新的发展契机。蛋白质智能计算体系的构建,使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果,为药物发现与生
- 管理大数据存储的十大技巧
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大数据数据库运维
在1990年,每一台应用服务器都倾向拥有直连式系统(DAS)。SAN的构建则是为了更大的规模和更高的效率提供共享的池存储。Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储,这有助于Hadoop管理数据本地化,但也放弃了共享存储的规模和效率。如果你拥有多个实例或Hadoop发行版,那么你就将得到多个横向扩展的存储集群。而我们所遇到的最大挑
- 【计算机毕业设计】基于Springboot的办公用品管理系统+LW
枫叶学长(专业接毕设)
Java毕业设计实战案例课程设计springboot后端
博主介绍:✌全网粉丝3W+,csdn特邀作者、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容:
- 深入解析Spring Boot与Kafka集成:构建高性能消息驱动应用
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JavaSpringBootKafka消息队列分布式系统
深入解析SpringBoot与Kafka集成:构建高性能消息驱动应用引言在现代分布式系统中,消息队列是实现异步通信和解耦的关键组件之一。ApacheKafka作为一种高性能、分布式的消息队列系统,被广泛应用于大数据处理、实时流处理以及事件驱动的架构中。本文将深入探讨如何在SpringBoot应用中集成Kafka,构建高性能的消息驱动应用。Kafka简介ApacheKafka是一个分布式流处理平台,
- 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
- (阳:算法霸权 / 阴:数据确权)→当GDPR类法规覆盖53%经济体量时,催生出隐私计算新范式
百态老人
人工智能机器学习深度学习算法
当GDPR类法规覆盖53%经济体量时,隐私计算新范式的兴起可归因于以下多维度因素的相互作用:一、算法霸权与数据确权的矛盾激化算法霸权的危害大型科技公司通过算法歧视、大数据杀熟等手段形成垄断优势,利用数据优势操控用户行为,导致消费者权益受损。这种"算法黑箱"不仅加剧市场不公平,还阻碍数据要素的自由流动。例如,算法框架的底层逻辑掌握在少数企业手中,产生"数据黑箱"问题。数据确权的立法需求数据权属不明确
- 解析大数据领域结构化数据的管理模式
大数据洞察
大数据ai
解码结构化数据:大数据时代的高效管理模式与实践指南关键词结构化数据、大数据管理、数据建模、分布式数据库、数据仓库、数据治理、性能优化摘要在大数据的洪流中,结构化数据犹如隐藏在波涛之下的磐石,虽然不如非结构化数据那般引人注目,却是企业决策的基石。本文深入剖析了大数据环境下结构化数据的管理模式,从传统关系型数据库到现代分布式系统,从数据建模到存储架构,全面解读了结构化数据管理的核心技术与实践方法。通过
- ClickHouse【理论篇】01:什么是ClickHouse
ClickHouse是一款开源的列式数据库管理系统(Column-OrientedDBMS),专为高性能实时数据分析(OLAP,OnlineAnalyticalProcessing)场景设计。它由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发(2016年开源),目前由独立基金会ClickHouse,Inc.维护,广泛应用于大数据分析、日志处理、用户行为洞察等领域。一、核心定位:OLAP场景的“性能标杆”传统关
- 【大数据入门核心技术-DolphinScheduler】(二)DolphinScheduler安装部署-集群模式
forest_long
大数据技术入门到21天通关大数据sparkhivehadoop交互flinkmapreduce
目录一、部署模式1、单机模式2、伪集群模式3、集群模式二、部署安装1、下载2、创建mysql元数据库3、配置一键部署脚本4、初始化数据库5、一键部署DolphinScheduler6、访问DolphinSchedulerUI三、启停命令一、部署模式DolphinScheduler支持多种部署模式,包括单机模式(Standalone)、伪集群模式(PseudoCluster)、集群模式(Cluste
- 利用已有的 PostgreSQL 和 ZooKeeper 服务,启动dolphinscheduler-standalone-server3.1.9 镜像
云游
大数据平台zookeeperdockerpostgresql工作流任务调度
ApacheDolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统。适用于企业级场景,提供了一个可视化操作任务、工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。ApacheDolphinScheduler旨在解决复杂的大数据任务依赖关系,并为应用程序提供数据和各种OPS编排中的关系。解决数据研发ETL依赖错综复杂,无法监控任务健康状态的问题。DolphinSchedule
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla