- 分布式系统中的负载均衡
樽酒ﻬق
架构设计负载均衡网络运维
目录分布式系统中的负载均衡引言1.什么是负载均衡?1.1负载均衡的目标2.负载均衡的类型2.1网络负载均衡(NetworkLoadBalancing)2.2应用负载均衡(ApplicationLoadBalancing)2.3全局负载均衡(GlobalLoadBalancing)2.4计算负载均衡(ComputeLoadBalancing)3.负载均衡算法3.1轮询(RoundRobin)3.2加
- Multi-view graph convolutional networks with attention mechanism
小源er
图论和图神经网络机器学习机器学习深度学习人工智能
摘要传统的图卷积网络关注于如何高效的探索不同阶跳数(hops)的邻居节点的信息。但是目前的基于GCN的图网络模型都是构建在固定邻接矩阵上的即实际图的一个拓扑视角。当数据包含噪声或者图不完备时,这种方式会限制模型的表达能力。由于数据的测量或者收集会不可避免的会出现错误,因此基于固定结构的图模型表达能力是不充分的。本文提出了基于注意力机制的多视图图卷积网络,将拓扑结构的多个视图和基于注意力的特征聚合策
- STM32 —— 嵌入式系统、通用计算机系统、物联网三层架构
Exhausted、
stm32单片机stm32嵌入式硬件物联网架构
目录一、嵌入式系统的概念二、通用计算机系统与嵌入式系统的比较用途硬件软件性能与功耗开发与维护三、嵌入式系统与物联网的关系四、物联网的三层架构1.感知层(PerceptionLayer)2.网络层(NetworkLayer)3.应用层(ApplicationLayer)三层架构的协作流程一、嵌入式系统的概念嵌入式系统一般由嵌入式微处理器、外围硬件设备、嵌入式操作系统以及应用程序等4部分组成,并且分为
- 一切皆是映射:DQN训练加速技术:分布式训练与GPU并行
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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深度强化学习的兴起近年来,深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术,DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略,从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络(DeepQ-Network,DQN)是DRL的一种经典算法,它利用
- uni-app——计时器和界面交互API
阿常11
uni-app移动应用开发uni-app
API基本概要概念说明API(应用程序接口)是预先定义的方法集合,用于实现特定功能。在uni-app中,通过全局对象uni调用API,例如uni.getSystemInfoSync获取设备信息。API分类与调用规则事件监听型以on开头,如uni.onNetworkStatusChange监听网络变化。数据操作型获取数据:以get开头,如uni.getStorage读取本地缓存。设置数据:以set开
- H3C Network命令详解
weixin_30471561
转载于:https://www.cnblogs.com/fanweisheng/p/11156926.html
- Linux修改/设置服务器ip地址
大橙子房
Linuxlinux服务器centos
1.用户切换到root用户su-#普通用户切换到root用户2.cd到network-scripts目录下cd/etc/sysconfig/network-scriptsll#ll查看文件目录#找到ifcfg-exx这个格式的文件,我这里的是ifcfg-ens33#大家可能都不相同,但是前面的ifcfg-exx这些是一样的3.编辑ifcfg-ens33(每个人的文件名都不一样,要自己看文件名是什么
- 三分钟让你搞懂云计算中的CDN是什么?
云上的阿七
云计算
随着互联网的快速发展,网站的访问速度和稳定性越来越受到重视。而在众多提升网站性能的技术中,CDN(内容分发网络)无疑是一个非常重要的工具。今天,我们就来聊聊云计算中的CDN是什么,以及它是如何为网站带来显著好处的。CDN是什么?CDN,全称ContentDeliveryNetwork,翻译过来就是“内容分发网络”。它是一种分布式的网络架构,通过将网站的静态资源(如图片、视频、JavaScript文
- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析
深度学习
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。适用场景:广泛应用于图像处理相关的
- 华为eNSP(Enterprise Network Simulation Platform)实战指南
博睿谷IT99_
程序人生安全网络协议云计算
ENSP必会命令全集:VLAN/OSPF/ACL配置+排错指令华为eNSP是网络工程师学习和模拟企业网络部署的核心工具,支持路由器、交换机、防火墙等设备的配置与调试。以下从安装配置、实验场景、故障排查三个方面提供全流程指南。一、eNSP安装与配置1.安装准备系统要求:Windows7/10/11(推荐64位)4GB以上内存,20GB硬盘空间安装前关闭杀毒软件和防火墙(避免拦截虚拟组件)必备组件:V
- Infura 简介
倒霉男孩
区块链知识区块链web3
文章目录Infura简介Infura的主要功能Infura的替代方案(类似服务)AlchemyQuickNodeAnkrMoralisPocketNetwork什么时候选择Infura?Infura简介Infura是一个区块链基础设施即服务(BaaS,BlockchainasaService),提供高可用性的以太坊(Ethereum)节点和IPFS存储访问,让开发者可以轻松连接区块链网络,而无需自
- Ubuntu18.04虚拟机掉电重启后网卡丢失只剩下lo回环网卡ens33网卡不见了
新潮技术研究社
Qt开发问题大全算法爬虫大数据百万案例大全ubuntulinuxvmwareifconfig
某天,Ubuntu18.04虚拟机掉电重启后网卡丢失只剩下lo回环网卡执行操作:1.查看所有网卡,ifconfig-a2.执行sudodhclientens333.查看网卡驱动是否还在:lspci–v4.使能网卡:ifconfigens33up5.重启网络服务:/etc/init.d/networkingrestart6.测试:sudoaptupdate7.这里,关键的一步是,dhclienten
- 如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源
yxx122345
算法
计算理论过程见:transformer中多头注意力机制的参数量是多少?1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿(7billion)。这些参数主要分布在以下几个部分:Transformer层:多头注意力机制(Multi-HeadAttention)前馈神经网络(Feed-ForwardNetwork)嵌入层(EmbeddingLayer):词嵌入(TokenEmbeddings)位置编码(
- 注意力机制+多尺度卷积
一只小小的土拨鼠
解构前沿:文献精读深度学习python人工智能YOLO深度学习
多尺度卷积先提供丰富的特征信息,注意力机制再从中筛选出关键信息,这样结合起来,不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率,显著提升模型性能,还可以增强模型的可解释性。MPARN:multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法:论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构,称为多尺度路
- 在kali linux中配置hadoop伪分布式
we19a0sen
三数据分析分布式linuxhadoop
目录一.配置静态网络二.配置主机名与IP地址映射三.配置SSH免密登录四.配置Java和Hadoop环境五.配置Hadoop伪分布式六.启动与验证一.配置静态网络原因:Hadoop集群依赖稳定的网络通信,动态IP可能导致节点失联。静态IP确保节点始终通过固定地址通信。操作步骤:#修改网络配置文件sudovim/etc/network/interfaces#添加内容(根据实际网络修改):autoet
- PHPer看docker容器的管理详解
PHP开源社区
PHP架构dockerpythonmysqlphp
查询容器信息dockerinspcet查询信息,包括运行情况、存贮位置、配置参数、网络设置等。查询容器的运行状态dockerinspect-f{{.State.Status}}【容器】查询容器的IPdockerinspect-f{{.NetworkSettings.IPAddress}}【容器】查询容器日志信息Ωdockerlogs【容器】-f实时打印最新的日志dockerstats实时查看容器所
- 论文阅读:Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring
行走的歌
文献阅读图像处理计算机视觉机器学习深度学习图像去雨图像处理
这是一篇去模糊的文章,后来发现直接套用不合适,无法获取到相应的特征,遂作罢,简单记录一下。2019CVPR:DMPHN这篇文章是2019CVPR的一篇去模糊方向的文章,师兄分享的时候看了一下,后来也发现这个网络结构在很多workshop以及文章中都见过。文章:ArXiv代码:Github在去模糊领域,目前的多尺度和尺度循环模型存在一些问题:1)由粗到细方案中的去卷积/上采样操作导致运行时间昂贵;2
- 【ComfyUI专栏】ComfyUI引用Embedded和HyperNetwork超网络
雾岛心情
ComfyUIComfyUIAIGC
大家如果使用过WebUI,那么一定知道界面中存在的Embedding和HyperNetworks。在界面中我们直接点击相应的嵌入式和超网络就能直接使用。ComfyUI的界面设计不如WEBUI直观,但我们仍可通过Text-Encoder输入Embedding来实现Embedding的引入。在C站(Civitai)上,我们可以看到种类繁多的Embedding资源。这些文件通常体积较小,大多只有几十KB
- 深入解析Quantum-GABP:量子神经网络的实现与应用
m0_57781768
神经网络量子计算人工智能
深入解析Quantum-GABP:量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天,量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。量子神经网络(QuantumNeuralNetworks,QNN)凭借其巨大的计算潜力和独特的量子特性,逐渐吸引了研究者的关注。其中,Quantum-GABP(量子广义反向传播算法)作为一种高效的量子神经网络训练算法,展现出极大的应用前景。本文将深入探讨Quantum-G
- 031-Linux 网络诊断工具 nmap:网络扫描与漏洞检测
程序员--青青
python网络开发语言gaussdb服务器
031-Linux网络诊断工具nmap:网络扫描与漏洞检测在网络安全管理和故障排除中,网络扫描是一个非常重要的过程。它能够帮助发现网络中可能存在的漏洞、未授权的服务或设备等问题。nmap(NetworkMapper)是Linux系统中常用的一个强大工具,专门用于网络扫描、端口检测、服务识别以及漏洞检测等任务。本文将介绍nmap的基本功能及其常用用法,帮助你更好地进行网络诊断和安全分析。1.nmap
- 量子神经网络(Quantum Neural Network):结合量子计算的 AI 新探索
盼达思文体科创
人工智能和深度学习量子计算人工智能神经网络
一、引言在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)和量子计算成为了两个备受关注的领域。量子神经网络(QuantumNeuralNetwork,QNN)作为这两个领域的交叉点,正吸引着越来越多的研究兴趣。QNN试图将量子计算的强大能力与传统神经网络的学习能力相结合,为解决复杂的人工智能问题提供新的思路和方法。二、量子计算基础(一)量子比特(Qubit)量子比特是量子计算的基本信息单位,与传统的比特不
- 网络神经架构的概念及其实际应用
2301_81121233
网络爬山算法近邻算法霍夫曼树剪枝哈希算法柔性数组
###网络神经架构的概念**网络神经架构(NeuralNetworkArchitecture)**是指用于构建和组织人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks,ANN)的结构和方法。这些架构通常由多个层次的节点(神经元)组成,通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式,来处理复杂的数据输入并生成相应的输出。网络神经架构通常由以下几个部分组成:1.**输入层(InputLayer
- 如何使用 Python 实现生成对抗网络
NoABug
python生成对抗网络tensorflow
如何使用Python实现生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是一种能够生成高质量、逼真图像的深度学习模型。GAN模型由两个神经网络组成:一个生成器和一个判别器。生成器的任务是以噪声为输入,生成看似真实的图像;而判别器则需要根据输入的图像,判断该图像是真实的还是由生成器生成的。下面我们将通过Python代码来实现一个简单的GAN模型。首先,我们
- GAN模型的Python应用——生成对抗网络
代码编织匠人
python生成对抗网络开发语言
GAN模型的Python应用——生成对抗网络生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)是深度学习中的一种重要模型,已经被广泛应用于图像、文本生成等领域。GAN模型由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)。生成器用于生成假样本,判别器用于评估真实性。两个神经网络相互博弈,通过一次次迭代训练,最终生成器可以生成足以骗过
- 【前端入门】应该了解和知道的几个国内外前端开发资源网站
爱上大树的小猪
前端
与大家分享一下几个国内外前端开发资源网站国际资源MDNWebDocs(MozillaDeveloperNetwork)用途:MDN是Web技术领域最全面的文档库之一,涵盖了HTML、CSS、JavaScript以及浏览器API等。链接:https://developer.mozilla.orgW3Schools用途:适合初学者学习Web技术,提供从基础到进阶的教程,同时还有在线练习环境。链接:ht
- Transformer 架构深度剖析
时光旅人01号
人工智能技术科普transformer深度学习人工智能condaopencv计算机视觉
一、Transformer架构核心设计1.1整体架构Transformer由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)堆叠而成,每个层包含:多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)前馈网络(Feed-ForwardNetwork,FFN)残差连接(ResidualConnection)和层归一化(LayerNorm)关键特性:完全基于注意力机制,摒弃了循环和卷积结构
- 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN
@金色海岸
sklearndnncnn
DNNDNN(DeepNeuralNetworks,深度神经网络)是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数,需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN(convolutionalNeuralNetworks,卷积神经网络)是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取,通过池化层进行降维,相比较全连接的神经网络,卷积神经网络降低了模型复杂度,减少了模型的参数,
- 京准电钟分享:水利系统NTP网络时间服务器应用
北京华人开创公司
时钟系统北斗卫星授时NTP时间同步网络服务器运维时间同步时钟同步NTP服务器网络时间服务器
京准电钟分享:水利系统NTP网络时间服务器应用京准电钟分享:水利系统NTP网络时间服务器应用1.项目背景水利控制系统涵盖水文监测、闸门控制、泵站调度、数据采集与传输等多个子系统,设备分布广泛且需协同工作。系统内各设备(如PLC、RTU、SCADA服务器、传感器等)的时间一致性直接影响数据记录的准确性、事件报警的时序性以及故障分析的可靠性。为实现全系统高精度时间同步,需部署NTP(NetworkTi
- 京准电钟推荐:智能交通系统NTP时间同步服务设计方案
北京华人开创公司
时钟系统NTP时间同步卫星同步时钟ntp时钟同步时间同步网络授时网络校时
京准电钟推荐:智能交通系统NTP时间同步服务设计方案京准电钟推荐:智能交通系统NTP时间同步服务设计方案针对智能交通系统的NTP(NetworkTimeProtocol)时间同步方案设计,需确保交通设备(如信号灯、摄像头、传感器、服务器等)的时间高度一致,以提高系统协同效率和数据分析准确性。以下是完整的方案框架:一、需求分析同步精度核心设备(如信号控制机、边缘服务器)需达到**毫秒级(1-10ms
- Adaptive AUTOSAR之状态管理模块(STM)
weixin_42130902
AdaptiveAUTOSAR架构
1.STM简介状态管理(STM)负责根据从其他AUTOSAR自适应平台应用程序或自适应应用程序接收的信息确定其任何内部状态机的状态。STM使用提供的网络管理字段(NetworkHandle)控制(部分网络)的状态。STM与执行管理(EXM)交互,以请求功能组和机器状态,以输入由项目需求确定的特定状态。功能组状态可能还依赖于网络管理(NM)状态。STM通过ara::com服务提供对其内部状态的访问。
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数