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超融合人工智能
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- Go 1.3 相比 Go 1.2 有哪些值得注意的改动?
go
本系列旨在梳理Go的releasenotes与发展史,来更加深入地理解Go语言设计的思路。https://go.dev/doc/go1.3Go1.3版本在Go1.2发布六个月后推出,该版本重点在于实现层面的改进,没有包含语言层面的变更。主要改进包括:实现了精确的垃圾回收(GC),对编译器工具链进行了大规模重构以加快编译速度(尤其对于大型项目),全面的性能提升,增加了对DragonFlyBSD、So
- AUTOSAR从入门到精通-端到端(End-to-End)方案(三)
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数学建模自动驾驶人工智能
目录前言算法原理端到端是什么?端到端模型的算法演进和产品形态端到端自动驾驶中的关键技术1.基础神经网络架构2.大模型预训练与微调技术3.模型剪枝与压缩4.车云协同的数据闭环技术驱动因素大模型与生成式AI技术的引入数据与算力需求的升级当前的技术挑战算力与实时性测试验证方法的不足模型的可解释性问题端到端自动驾驶系统HE-Drive相关工作HE-Drive的核心组件VLM引导的轨迹评分器端到端技术的优势
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前端包管理工具深度对比:npm、Yarn、cnpm、pnpm一、核心特性对比工具诞生时间核心特点存储结构npm2010Node.js官方包管理器,逐步改进性能嵌套结构(v3+扁平化)Yarn2016确定性安装、并行下载、workspaces扁平化结构cnpm2014淘宝镜像专用客户端,解决国内网络问题嵌套结构(与npm兼容)pnpm2017硬链接+符号链接,节省磁盘空间内容寻址存储(CAS)二、核
- 斯坦福大学报告:阿里巴巴AI大模型贡献全球第三,中国科技竞争力显著提升
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近日,斯坦福大学人工智能研究所(HAI)发布的《2025年人工智能指数报告》显示,阿里巴巴在全球重要大模型贡献榜单中位列第三,成为唯一进入前三甲的中国科技企业。这一排名不仅彰显了阿里在AI领域的领先地位,更标志着中国在全球人工智能竞赛中的快速崛起。技术突破:性能与效率双领先报告指出,2024年全球AI大模型领域呈现中美双强格局。中国贡献的15个重要大模型中,阿里巴巴独占6席,仅次于谷歌(7个)和O
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显存是显卡(GPU)专用的高性能内存,负责存储渲染所需的纹理、帧缓冲、几何数据等。其设计直接影响图形性能、分辨率和复杂场景处理能力苹果统一内存(UnifiedMemory)、集成显卡共享内存(IntegratedGraphicsMemory)和独立显存(DedicatedVRAM)是三种不同的内存架构设计,各自适用于不同的场景和硬件需求。1.苹果统一内存(UnifiedMemory)定义:苹果在M
- 紫光展锐5G SoC T8300:影像升级,「定格」美好世界
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影像能力已成为当今衡量智能手机性能的重要标尺之一。随着消费者对手机摄影需求日益提升,手机厂商纷纷在影像硬件和算法上展开激烈竞争,力求为用户带来更加出色的拍摄体验。紫光展锐专为全球主流用户打造的畅享影音和游戏体验的5GSoC——T8300,采用6nm工艺,八核CPU及双核GPU架构。搭载了展锐第7代Vivimagic影像引擎,配备全新第7代四核ISP,集成新一代影像算法,为用户带来了前所未有的摄影体
- 3674P矢量网络分析仪
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3674P矢量网络分析仪110GHz简述Ceyear3674系列矢量网络分析仪是技术创新的巅峰之作,可以轻松应对半导体芯片测试、材料测试、天线测试、高速线缆测试、微波部组件测试等带来的严峻挑战。出色的射频特性、灵活的硬件配置和丰富的软件功能相辅相成,只需一次连接即可完成多种测量任务。创新的人机交互设计可帮助您快速便捷地完成所需的测量设置,超大触摸屏为您带来灵活、高效的操作体验。国产110GHz矢量
- 公钥基础设施 (Public-key infrastructure PKI)
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公钥基础设施PKI1.功能2.设计3.认证方法3.1证书机构(CA)3.2信任网络(Wot)3.3简单的公共关键基础设施(SKPI)3.4分散的PKI3.5基于区块链的PKI4.使用密码学上,公开密钥基础建设借着数字证书认证机构(certificateauthorityCA)将用户的个人身份跟公开密钥链接在一起。对每个证书中心用户的身份必须是唯一的。链接关系通过注册和发布过程创建,取决于担保级别,
- 入侵检测系统 Intrusion detection system
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Wikipedia入侵检测系统1.与防火墙的比较2.入侵检测类别2.1分析活动2.1.1网络入侵检测系统2.2.2主机入侵检测系统2.2检测方法2.2.1基于签名2.2.2基于异常3.IDS放置入侵检测系统入侵检测系统(IDS)是监控网络或系统恶意活动或违反政策的设备或软件应用程序。任何入侵活动或违规行为通常通过安全信息和事件管理(SIEM)系统向管理员报告或集中收集。SIEM系统结合了来自多个来
- 跨端开发指南
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不定期更新,建议关注收藏点赞常见的跨端开发方案框架支持平台使用语言特点FlutteriOS,Android,Web,Windows,macOS,LinuxDart性能好,UI高度还原,Google推出ReactNativeiOS,AndroidJavaScript/TypeScriptFacebook推出,生态强,适合已有React经验UniAppiOS,Android,小程序,WebVue.js
- Node.js net模块详解
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Node.js的net模块提供了基于TCP或IPC的网络通信能力,用于创建服务器和客户端。以下是net模块的核心API详解,包含类、方法、事件及示例。1.模块引入constnet=require('net');2.核心类与方法2.1net.Server类用于创建TCP或IPC服务器。方法server.listen(port[,host][,backlog][,callback])监听指定端口和主机
- 神经网络背后的数学原理
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神经网络背后的数学原理数学建模神经网络数学原理数学建模标题民科味道满满。其实这篇小短文就是自我娱乐。物理世界是物种多样,千姿百态。可以从不同的看待眼中的世界,包括音乐、绘画、舞蹈、雕塑等各种艺术形式。但这些主观的呈现虽然在各人眼中是物理写实的,但是经过大脑处理后有了不同的结果。各自的大脑有着不同的世界建模,对万物的联系edge有着不同的权重。看到一朵红色的花,这是牛饲料,这是绘画的风景,这是物理学
- 告别性能焦虑:Mamba架构如何超越Transformer处理长文本
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引言:告别长文本处理的“性能焦虑”在自然语言处理领域,Transformer模型一直是处理序列数据的首选。然而,当面对长文本时,Transformer的计算复杂度和内存消耗会急剧增加,成为性能瓶颈。有没有一种方法,既能处理长序列,又能保持高效呢?Mamba,一种基于状态空间模型(SSM)的新型架构,给出了答案。它不仅能高效处理长序列,还在多个任务上展现出超越Transformer的性能。本文将深入
- ESP32S3制作“赛博小狗”查询不到验证码的问题,如何接入ai
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在跟随博主制作“赛博小狗”的时候发现用flash_download_tool_3.9.8_5输入完程序后找不到,屏幕虽然开始了配网模式,如果不跳转(联上小智的网络,打开浏览器搜索192.168.4.1,就会跳出界面了,如果你没有链接使用的话是不会弹出的,显示网络有问题的),完成之后如果发现博主给的代码烧录了之后不会报验证码,可以试着烧录其他ai的,比如说我烧录的就是虾哥的ai,完成配网之后,你的小
- 【包管理器】主流包管理器_对比_应用场景
七灵微
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不定期更新,建议关注收藏点赞。链接:npm专题目录主流包管理器简介对比主流包管理器简介主流的包管理器其实有不少,不同语言和平台都有各自的一套系统。前端(JavaScript/TypeScript)名称简介开发者特点npmNode.js默认包管理器Node.js官方最主流、生态最大YarnFacebook出品Facebook更快、更稳定、支持离线缓存pnpm新一代高性能管理器社区快、占空间小、支持模
- 新书速览|深入探索Mamba模型架构与应用
全栈开发圈
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《深入探索Mamba模型架构与应用》本书内容Mamba是一种新型的深度学习架构,在保持对序列长度近似线性扩展性的同时,提供了与Transformers相当的建模能力。《深入探索Mamba模型架构与应用》旨在帮助读者探索Mamba在不同领域实现卓越性能的潜力,并深入理解和应用这一新兴的模型架构。《深入探索Mamba模型架构与应用》配套示例源码、PPT课件、配图PDF文件与读者微信交流群服务。《深入探
- Java学习手册:Java异常处理机制
佩奇的技术笔记
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在Java编程中,异常处理是确保程序健壮性和稳定性的关键机制。异常是指程序运行过程中出现的错误或异常情况,如除以零、文件找不到或网络连接失败等。Java提供了强大的异常处理机制,帮助开发者捕获和处理这些异常情况,从而避免程序崩溃并提供友好的错误处理逻辑。本文将深入探讨Java异常处理的核心概念、机制和最佳实践,帮助读者掌握异常处理的关键技巧。异常的分类在Java中,异常分为两大类:Error:表示
- DeepSpeed多卡训练问题梳理
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环境背景内网centos8.3_x86_64环境gcc版本8.3.1python版本3.8nvidia驱动对应cuda版本为11.6(通过nvida-smi可以获取)cudatoolkit版本为11.3(通过nvcc-V可以获取)依赖安装由于内网环境没有网络,需要通过外网执行以下命名获取所有的依赖库以及依赖的依赖并导入内网。pipdownload-rrequirement.txt-d./在内网通过
- 时序数据库 TDengine + Tableau,数据可视化一步到位!
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如果你是个数据控,或者对仪表盘有点执念,那么你一定听说过Tableau。这个被誉为“BI可视化天花板”的工具,如今可以和TDengine无缝联动啦!是的,你没看错:高性能时序数据库+强大可视化分析平台=数据分析的全新打开方式。下面我们就带你快速了解一下这次集成能带来什么、适合谁、以及如何快速上手。TDengine+Tableau能带来什么?一句话总结:让你的时序数据不仅跑得快,还看得清。具体来说,
- 【高性能缓存Redis_中间件】一、快速上手redis缓存中间件
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一、铺垫在当今的软件开发领域,消息队列扮演着至关重要的角色。它能够帮助我们实现系统的异步处理、流量削峰以及系统解耦等功能,从而提升系统的性能和可维护性。Redis作为一款高性能的键值对数据库,不仅提供了丰富的数据结构,还具备实现消息队列的能力。本篇文章将带您入门Redis消息队列,介绍其基础概念,并通过简单的实践让您初步掌握其使用方法。二、消息队列概述2.1消息队列的基本概念消息队列(Messag
- 前端框架全景:React、Vue、Angular与新兴力量
地下铁里的风
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一、引言在数字化时代,前端框架不仅是构建网页的基石,更是推动网络创新的引擎。随着用户对交互体验的要求日益提高,选择合适的前端框架对于提升产品竞争力、增强用户体验至关重要。目前,市场上活跃着几位重量级玩家:React、Vue、Angular,它们以各自的特色和优势,主导着前端开发的潮流。而新兴的Svelte和Ember等框架,也正以其独特的技术魅力,逐渐在特定领域崭露头角。关注这些框架的活跃度和发展
- Matlab分布式和并行编程
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工程师和科学家们面临着用更少的时间建立复杂系统模型的需求,他们使用分布式和并行计算来解决高性能计算的问题。这些分布式的环境由多处理器和多核计算机来实现。并行计算工具箱和Matlab分布式计算服务器允许你在Matlab中建模和开发分布式和并行应用,并在多核处理器和多核计算机中执行他们,而且并不离开你的及时开发环境。用这种方法来执行模型,你可以解决更大的问题,覆盖更多的仿真情景并减少桌面资源。开发分布
- Armadillo 库在 C++ 机器学习中,真有那么神?看分布式模型效果
讳疾忌医丶
C++性能优化手册c++机器学习分布式
作为一名深耕C++算法多年的技术专家,我深知C++在高性能计算领域的无可替代性。当机器学习遇上亿级样本和万级特征的超大规模数据集时,单机计算的瓶颈如内存溢出、训练时间过长等问题暴露无遗。而今天,我将带你走进一个基于C++实现的分布式随机森林回归模型,利用MPI和OpenMP的并行计算能力,结合Armadillo的高效矩阵运算,彻底打破这些限制。这不仅是一场技术的狂欢,更是对性能极致追求的实践。准备
- JVM底层详解
爱编程的王小美
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JVM底层详解目录JVM概述JVM内存模型垃圾回收机制类加载过程JIT编译JVM调优JVM监控与故障排查JVM与多线程JVM与性能优化JVM发展历程与未来JVM实战案例分析JVM高级特性JVM安全机制JVM与容器化一、JVM概述1.1什么是JVMJava虚拟机(JavaVirtualMachine,JVM)是Java平台的核心组件,它是一个抽象的计算机,能够执行Java字节码。JVM的主要职责是:
- 2025年AI语音克隆工具全面评估与选型指南
赛博AI Lewis
人工智能人工智能
粉丝问:最近要用AI做视频,但是不想用自己的音频,问有没有什么好工具?以下仅供参考,截止2025.04.12更新评估。2025年AI语音克隆工具全面评估与选型指南(基于多维度技术对比、应用场景及伦理风险分析)一、核心评估维度与行业标准技术性能克隆相似度:声音特征的还原精度,如音色、语调、口音等(CosyVoice2.0达到95%以上相似度)。生成质量:音频自然度与抗噪能力(F5-TTS在英文生成中
- 【深度学习】CNN的研发背景及其与其他模型的对比分析
学废了wuwu
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前言卷积神经网络(CNN)是深度学习中最重要的模型之一,尤其在计算机视觉领域占据主导地位。但CNN的起源是什么?它与其他模型(如DNN、RNN、Transformer)有何异同?本文将系统梳理CNN的研发背景,并对比分析其与其他模型的关联,帮助读者深入理解CNN的核心思想及应用场景。CNN的研发背景1.生物视觉的启发(1960s)CNN的设计灵感来源于**人类视觉皮层(VisualCortex)*
- GPT-4与GPT-4o的核心区别
不会啊~
简报人工智能
GPT-4与GPT-4o的核心区别:功能定位GPT-4:作为OpenAI于2023年3月发布的旗舰模型,主打多模态处理能力,可处理文本、图像和音频,但依赖外部工具(如DALL-E生成图像)。GPT-4o(Omni):专为高效能计算和专业场景优化,是原生多模态模型,支持文本、图像、音频、视频的直接输入与输出,无需调用外部工具,响应延迟低至320毫秒(比GPT-4快93%)。性能表现维度GPT-4GP
- 论文阅读:医学图像数据集扩充方法研究进展
BulingQAQ
论文阅读图像生成论文阅读计算机视觉人工智能
摘要背景:计算机辅助诊断(CAD)训练样本受成像成本、标记成本和涉及患者隐私等因素的影响,导致训练图像多样性不足且难以获取。本文贡献:对医学图像数据集扩充方法的研究进展进行综述。对比分析基于几何变换和基于生成对抗网络的扩充方法;介绍基于生成对抗网络扩充方法的改进及其适用场景;讨论医学图像数据集扩充领域的一些亟待解决的问题并对其未来发展趋势进行展望。0.引言医学图像成像模态:磁共振成像(magnet
- 计算机毕设选题指南
晴天毕设工作室
计算机网络
选择计算机专业毕业设计题目是一个非常重要的步骤,因为这将直接影响到接下来几个月的学习、研究以及最终成果的质量。下面是一些选题时可以参考的方向和技巧:1.结合兴趣首先要考虑的是个人的兴趣方向。如果你对某个领域感兴趣,例如人工智能、大数据分析、网络安全等,在这个领域的课题会让你更有动力去深入探索。2.实际应用价值尽量选取有现实意义的问题作为研究对象。比如开发一款能够帮助老年人更方便地使用智能手机的应用
- 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