- 微服务世界的“导航仪”!Spring Cloud五大注册中心选型指南,从此不再迷路!
码农技术栈
微服务微服务springcloud架构springbootjava后端
引言:为什么微服务需要“导航仪”?想象一下,你走进一座巨大的迷宫(微服务集群),里面有成百上千个房间(服务实例),每个房间都在动态变化位置(服务扩缩容)。注册中心就像迷宫里的导航仪,实时记录所有房间的位置,告诉你怎么最快找到目标。没有它?你可能会永远迷失在“服务调用”的迷宫里!注册中心的核心作用服务注册:服务启动时,主动上报自己的地址和状态。服务发现:调用方通过注册中心查询目标服务的位置。健康监测
- C++系列(十):面向对象编程终极指南!从封装到多态,彻底掌握类与对象的核心奥秘
傅里叶的耶
C++语言系列(教程+实战)c++类和对象
引言面向对象编程(OOP)是现代软件开发的核心范式,C++通过封装、继承和多态三大特性提供了强大的面向对象能力。这些特性使代码更易维护、扩展和复用,是构建复杂系统的基石。本章将深入探讨C++类和对象的方方面面,从基础封装到高级多态应用,帮助您掌握面向对象编程的精髓。最后,如果大家喜欢我的创作风格,请大家多多关注up主,你们的支持就是我创作最大的动力!如果各位观众老爷觉得我哪些地方需要改进,请一定在
- MCP Streamable HTTP 样例(qbit)
pythonagent
前言模型上下文协议(ModelContextProtocol,MCP),是由Anthropic推出的开源协议,旨在实现大语言模型与外部数据源和工具的集成,用来在大模型和数据源之间建立安全双向的连接。本文代码技术栈Python3.11.8FastMCP2.10.3MCP的传输机制StandardInput/Output(stdio)StreamableHTTPServer-SentEvents(SS
- 2025 轻松部署 ERPNext
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在数字化转型浪潮不断推进的2025年,企业对高效、灵活的企业资源计划(ERP)系统需求日益增长。作为一款开源且功能全面的ERP系统,ERPNext以其模块化、易用性和强大的自定义能力,受到越来越多中小企业的青睐。然而,部署ERPNext仍然是许多企业信息化过程中的一大挑战。本文将介绍如何借助云平台实现快速、轻松、安全地部署ERPNext系统。什么是ERPNext?ERPNext是一个开源的ERP系
- 从零开始:构建支持上下文窗口的AI原生应用实战指南
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI-nativeai
从零开始:构建支持上下文窗口的AI原生应用实战指南关键词:大语言模型(LLM)、上下文窗口、AI原生应用、token管理、对话状态保持、向量检索、记忆压缩摘要:本文从AI原生应用的核心需求出发,系统讲解支持上下文窗口的应用构建全流程。通过解析上下文窗口的技术本质、关键挑战及解决方案,结合Python代码实战和真实场景案例,帮助开发者掌握从需求分析到落地部署的完整方法。内容涵盖上下文窗口管理策略、t
- 检索增强生成(RAG)技术演进:从论文到工业级应用
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战ai
检索增强生成(RAG)技术演进:从论文到工业级应用关键词:RAG、检索增强生成、大语言模型、知识检索、工业应用、技术演进、AI系统架构摘要:本文深入探讨检索增强生成(RAG)技术从学术研究到工业应用的完整演进历程。我们将从基础概念出发,逐步解析RAG的核心原理、架构设计、实现细节和优化策略,并通过实际案例展示如何构建高效可靠的工业级RAG系统。文章还将分析当前技术挑战和未来发展方向,为读者提供全面
- 手机FunASR识别SIM卡通话占用内存和运行性能分析
手机FunASR识别SIM卡通话占用内存和运行性能分析--本地AI电话机器人上一篇:手机无网离线使用FunASR识别SIM卡语音通话内容下一篇:手机通话语音离线ASR识别商用和优化方向一、前言书接上一文《阿里FunASR本地断网离线识别模型简析》,我们其实在2023年底的时候输出过一版基于离线FunASR的ASR转文字方案。当时为了减少模型文件的数量和大小,只引入了【vad_res】、【asr_o
- 颠覆人机交互!多模态 AI Agents 大模型如何用 5 大模式开启智能新时代?
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型与AIAgent智能体系列七颠覆人机交互!多模态AIAgents大模型如何用5大模式开启智能新时代?一、从“单一感知”到“多模态融合”:A
- 深入剖析开源AI阅读器项目Saga Reader基于大模型的文本转换与富文本渲染优化方案
魑魅丶小鬼
人工智能
引言AI阅读器作为一种新型的内容消费工具,正在改变人们获取和处理信息的方式。本文将介绍SagaReader项目中如何利用大型语言模型(LLM)进行网页内容抓取、智能优化和富文本渲染,特别是如何通过精心设计的提示词(prompt)引导LLM生成样式丰富的HTML内容,提升用户阅读体验。关于SagaReader基于Tauri开发的著名开源AI驱动的智库式阅读器(前端部分使用Web框架),能根据用户指定
- 实操 SpringBoot+MCP!
清风孤客
springboot后端java人工智能
引言随着人工智能的飞速发展,大语言模型(LLM)正在革命性地重塑用户与软件的交互范式。想象一下这样的场景:用户无需钻研复杂的API文档或者在繁琐的表单间来回切换,只需通过自然语言直接与系统对话——“帮我查找所有2023年出版的图书”、“创建一个新用户叫张三,邮箱是
[email protected]”。这种直观、流畅的交互方式不仅能显著降低新用户的学习曲线,更能大幅削减B端系统的培训成本和实施
- 【SpringBoot】Spring Boot 高并发优化终极指南,涵盖线程模型、JVM 调优、数据库访问、缓存策略等 15+ 核心模块
夜雨hiyeyu.com
javaspringbootjvmspringjava后端性能优化系统架构
SpringBoot高并发优化终极指南,涵盖线程模型、JVM调优、数据库访问、缓存策略等15+核心模块一、线程模型深度调优(核心瓶颈突破)1.Tomcat线程池原子级配置2.异步任务线程池隔离策略二、JVM层终极调参(G1GC深度优化)1.内存分配策略2.GC日志分析技巧三、缓存策略原子级优化1.三级缓存架构实现2.缓存穿透/雪崩防护四、数据库访问极致优化1.连接池死亡参数配置2.分页查询深度优化
- 如何学习智能体搭建
如何学习智能体搭建前言随着人工智能的发展,智能体(Agent)成为自动化、交互式应用和自主决策系统中的核心角色。本书将从零基础出发,系统讲解智能体的基本原理、常见框架、实战搭建与进阶技巧,帮助你快速上手并应用于实际项目。目录智能体基础认知智能体的核心组成主流智能体开发框架本地智能体与云端智能体选型智能体的任务自动化与插件集成智能体的知识检索与上下文管理智能体的多模态扩展智能体安全与可控性智能体实战
- 板凳-------Mysql cookbook学习 (十一--------4)
唐宇迪机器学习实战课程笔记https://blog.csdn.net/weixin_54338498/article/details/128818007?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ECtr-1-12881
- Char Studio 使用入门:高效构建企业级对话系统的实战指南
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人工智能产品经理语言模型自然语言处理架构
数字化浪潮推动下,企业与用户的交互模式正经历深刻变革,对话系统作为核心交互手段,其重要性日益凸显。然而,众多企业在构建对话系统时,却深陷诸多困境,难以自拔。一、开篇痛点场景:企业对话系统开发的典型困境企业在自行开发对话系统时,往往面临预算超支、周期漫长以及维护成本居高不下等问题。开发团队需要投入大量时间和精力进行底层技术架构的搭建,例如自然语言处理算法的研究、对话逻辑的设计等,这不仅消耗了大量的人
- AAAI—24—Main—paper(关于Multi—Modal的全部文章摘要)
我们生活在一个由多种模态(Multimodal)信息构成的世界,包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等等,当研究的问题或者数据集包含多种这样的模态信息时我们称之为多模态学习多模态机器学习旨在处理学习(视觉,听觉,语言等)不同模态融合交织的信息。下游任务(1)视觉问答1.视觉问答(visualquestionanswering,VQA).给予视觉输入(图像或视频),VQA代表了正确提供一个问题
- 前端面试的话术集锦第 25 篇博文——CSS面试题上
互联网全栈开发实战
面试专栏-前端后端面试前端面试css跳槽职场和发展职场发展求职招聘
这是记录前端面试的话术集锦第二十五篇博文——CSS面试题上,我会不断更新该博文。❗❗❗1.介绍一下标准的CSS的盒子模型?与低版本IE的盒子模型有什么不同的?标准盒子模型:宽度=内容的宽度(content)+border+padding+margin低版本IE盒子模型:宽度=内容宽度(content+border+padding)+margin2.box-sizing属性用来控制元素的盒子模型的解
- 云成本优化的核心原则与框架
极客奇点
云服务降本增效云计算成本优化FinOps降本增效
一、引言:云成本失控的挑战据Flexera2022年报告,全球企业32%的云支出被浪费,主因包括资源闲置、配置超配、缺乏成本可见性等。面对此现状,FinOps(财务运营)作为云成本管理的核心框架,通过“成本可视-分配-优化”闭环,成为企业降本增效的关键手段。二、FinOps核心理念与三支柱框架FinOps的本质是打破财务、技术、业务的壁垒,建立数据驱动的成本治理文化。其框架由三大支柱构成:┌───
- 3DXML 转换为 SOLIDWORKS 技术指南:含迪威模型网在线转换方案
在工业设计协同工作中,不同CAD软件的文件格式转换是常见需求。3DXML作为DassaultSystèmes旗下CATIA软件的轻量型三维数据格式,因体积小、便于传输,被广泛用于模型预览和跨平台共享。但当需要在SOLIDWORKS中进行深入设计或工程分析时,需将3DXML格式转换为SOLIDWORKS兼容格式。本文将为技术人员和学生详细介绍转换全流程,并推荐实用的在线转换平台——迪威模型网。一、3
- 【Python进阶】Python网络协议与套接字编程:构建客户端和服务器
1、网络通信基础与网络协议1.1网络通信模型概述网络通信是信息时代基石,它如同现实世界中的邮递系统,将数据从一处传递到另一处。其中,OSI七层模型与TCP/IP四层或五层模型是理解和构建网络通信的基础。1.1.1OSI七层模型与TCP/IP四层/五层模型OSI(开放系统互连)参考模型提出了七层结构,从物理层到应用层,每一层都有其特定的功能和职责,例如物理层关注的是信号如何在介质上传输,而应用层则处
- 【Flask】问题RuntimeError: A ‘SQLAlchemy’ instance has already been registered on this Flask app的处理方法
Tzq@2018
#flaskflask
【Flask】RuntimeError:A‘SQLAlchemy’instancehasalreadybeenregisteredonthisFlaskapp.Importandusethatinstanceinstead.一、解决方案1.1、单例模式管理SQLAlchemy实例1.2、正确初始化应用1.3、模型文件中使用全局实例二、错误原因分析三、完整正确代码示例四、关键注意事项五、替代方案:延
- 服务间远程调用
tomorrow.hello
架构网络服务器运维
1.协议分层模型通信协议通常按照分层模型进行设计,常见的分层模型包括OSI七层模型和TCP/IP四层模型。OSI七层模型包括应用层、表示层、会话层、传输层、网络层、数据链路层和物理层;而TCP/IP四层模型则包括应用层、传输层、网络层和网络接口层。每个层次都有其特定的功能和职责,确保数据的完整传输和错误处理。2.传输协议传输协议主要包括TCP、UDP、HTTP、HTTPS、FTP、SMTP、SS
- 神经网络初步学习3——数据与损失
X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言:该部分需要一定的机器学习与数学基础(很浅的基础),如果有不理解的地方可以自行查阅。(1)区别这里不妨以图像识别为例子:(1)在传统的机器学习视角中:我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量,例如常见的SIFT、SURF和HOG等,随后需要我们选择合适的分类器(例如:SVM、KNN等分类器),接着把我们的参数训练出来。(2)而在神经网络的视角中:我们只需要把图片喂给它
- AI驱动的个人工作革命:基于DeepSeek构建全场景智能工作助理(含源代码+多应用场景)
AI_DL_CODE
DeepSeek深度应用人工智能DeepSeek个人智能助理LangChain任务自动化知识管理大模型应用
摘要:本文详细阐述基于DeepSeek大模型构建个人工作助理的完整技术方案,通过LangChain实现任务分解、知识检索与工具调用的智能协同。方案融合向量数据库、多模态交互与个性化学习算法,构建涵盖邮件处理、会议管理、文档生成等15大核心工作场景的自动化系统。文中提供可运行代码、完整部署指南及效能测试数据,实现邮件处理效率提升13倍、会议纪要生成时间缩短100%、任务安排错误率降低83%的显著优化
- 构建你的AI应用开发平台:如何在Ubuntu上使用Docker部署Dify
kaixin_啊啊
商业合作cpolar人工智能ubuntudocker
文章目录前言1.Docker部署Dify2.本地访问Dify3.Ubuntu安装Cpolar4.配置公网地址5.远程访问6.固定Cpolar公网地址7.固定地址访问前言本文主要介绍如何在LinuxUbuntu系统使用Docker快速部署大语言模型应用开发平台Dify,并结合cpolar内网穿透工具实现公网环境远程访问本地Dify服务!Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后
- [特殊字符] AlphaGo:“神之一手”背后的智能革命与人机博弈新纪元
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人工智能Python#OTHER人工智能算法数据挖掘机器学习alphagogoogle围棋
从围棋棋盘到科学前沿的通用人工智能范式突破本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心定义与历史意义AlphaGo是由谷歌DeepMind团队开发的围棋人工智能程序,其里程碑意义在于:首破人类围棋壁垒:2016年以4:1击败世界冠军李世石九段,成为首个在完整对局中战胜人类顶尖棋手的AI。
- 隐马尔可夫模型(HMM):观测背后的状态解码艺术
大千AI助手
人工智能Python#OTHER数据挖掘人工智能机器学习算法HMM马尔科夫概率论
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心概念:双重随机过程隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)是一种通过可观测序列推断隐含状态序列的概率图模型,包含两个核心随机过程:隐含状态链:不可观测的马尔可夫过程${q_t}$P(qt∣qt−1,qt−2,…,q1)=P(
- 【目标检测】Yolov7 的 ELAN 和 E-ELAN 模块演进(涉及到分组卷积,cardinality,梯度路径)
Jiangnan_Cai
深度学习目标检测YOLO人工智能
感觉从YOLOv6开始,YOLOv6系列感觉优化点都着重于推理速度上面,YOLOv6的RepBlock重参数化,给我的感觉就是算子融合进行加速。而YOLOv7,为了在各种架构的边缘设备上获得极致的推理速度。YOLOv7的工作:新的bagoffreebies(有效的训练技巧,不会增加推理的计算量)有规划的重参数化模型(不同边缘设备架构,不同的重参数化方法)新的动态标签分配方法为了更好的理解YOLOv
- threejs的transformControls拖拽结束的异常
transformControls拖拽结束以后会以结束点的射线拾取重新选中新的模型,这里发现是监听事件的问题//创建TransformControlsconsttransformControls=newTransformControls(camera,renderer.domElement);consttransformControlsHelper=transformControls.getHel
- 量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战
量化价值投资中的深度学习技术:TensorFlow实战关键词:量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要:本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带,用小学生都能听懂的语言解释复杂概念,再通过手把手的TensorFlow实战案例,教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发,揭示深度学习如何像"超级分析
- MBSE 深度解析,基于模型的系统工程
北城笑笑
软件工程硬件工程
目录前言一、基础概述1.1中文全称与基本定义1.2MBSE的起源与背景1.2.1提出的背景与动因1.2.2MBSE的思想萌芽1.3MBSE与传统工程的区别二、发展历程2.1MBSE的演进阶段2.1.1探索期(2000年以前)2.1.1定义期(2000–2010年)2.1.1应用期(2010–2020年)2.1.1智能融合期(2020年至今)2.2主流建模语言与标准2.2主流建模语言与标准2.2.1
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro