- 【GreatSQL优化器-13】直方图
数据库mysql
【GreatSQL优化器-13】直方图一、直方图介绍GreatSQL的优化器负责将SQL查询转换为尽可能高效的执行计划,但因为数据环境不断变化有可能导致优化器对查询数据了解不够充足,可能无法生成最优的执行计划进而影响查询效率,因此推出了直方图(histogram)功能来解决该问题。直方图用于统计字段值的分布情况,向优化器提供统计信息。利用直方图,可以对一张表的一列数据做分布统计,估算WHERE条件
- 【Elasticsearch】bucket_sort
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
Elasticsearch的`bucket_sort`聚合是一种管道聚合,用于对父多桶聚合(如`terms`、`date_histogram`、`histogram`等)的桶进行排序。以下是关于`bucket_sort`的详细说明:1.基本功能`bucket_sort`聚合可以对父聚合返回的桶进行排序,支持以下排序依据:•`_key`:基于桶的键值(例如时间戳或词项)。•`_count`:基于桶中
- 【Elasticsearch】bucket_path路径规则
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
{"aggs":{"sales_per_month":{"date_histogram":{"field":"order_date","calendar_interval":"month"},"aggs":{"total_sales":{"sum":{"field":"sales"}},"tshirt_sales_sum":{"sum":{"field":"tshirt_sales"}},"tsh
- 20. elasticsearch进阶_数据可视化与日志管理
与海boy
数据可视化elasticsearch
20.数据可视化本章概述一.`elasticsearch`实现数据统计1.1创建用户信息索引1.1.1控制台创建`aggs_user`索引1.1.2`aggs_user`索引结构初始化1.1.3`aggs_user`索引的`EO`对象1.1.4用户类型枚举1.1.5数据初始化1.2内置统计聚合1.2.1`terms`与`date_histogram``terms``date_histogram`1
- 【Elasticsearch】分桶聚合功能概述
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
这些聚合功能可以根据它们的作用和应用场景分为几大类,以下是分类后的结果:1.基础聚合(BasicAggregations)•Terms(字段聚合)根据字段值对数据进行分组并统计。例子:按产品类别统计销售数量。•Histogram(直方图)将数值数据分桶并统计每个桶内的数据数量。例子:按年龄区间统计用户数量。•Datehistogram(日期直方图)按固定时间间隔对日期数据进行分桶并统计。例子:按月
- Python:AttributeError: module ‘utils‘ has no attribute ‘centroid_histogram‘
dantamiao
设计师小白的代码之路python
在测试以下文章的内容时,出现了一些小问题,以下是解决的路径。(1条消息)阿里巴巴-鹿班实验室算法实现系列——颜色识别_夜雨寒风的博客-CSDN博客_颜色识别算法代码报错:AttributeError:module'utils'hasnoattribute'centroid_histogram'解决方法1:手动安装模块
- 力扣 84. 柱状图中最大的矩形
pursuit_csdn
力扣热题100leetcode算法
https://leetcode.cn/problems/largest-rectangle-in-histogram题目给一个数组num表示位置i上圆柱的高度,求圆柱可以勾勒出的矩形的最大面积思路枚举圆柱i,以该圆柱为高,计算其可以组成的矩形的最大面积。记录这过程中的最大值用单调栈记录,当前圆柱i,左边第一个比当前圆柱低的下标left用单调战记录,当前圆柱i,右边第一个比当前圆柱低的下标righ
- 【GAE】《High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimation》译读笔记
songyuc
笔记
High-DimensionalContinuousControlUsingGeneralizedAdvantageEstimation摘要Policygradientmethods在reinforcementlearning中是一种具有吸引力的方法,因为它们直接优化累积奖励,并且可以很直接地与非线性functionapproximators如neuralnetworks一起使用。其两个主要挑战是
- Prometheus监控数据类型
xianyuLuo.
kubernetesprometheus
Prometheus监控数据类型类型特点常用命名常用函数Counter计数器,只增不减*_total*_sum*_countrate:求增长率topk:Top前N的信息Gauge反映当前状态,可增可减一般不带后缀直接使用指标,表示当前状态delta:可以获取样本在一段时间返回内的变化情况predict_linear:数据的变化趋势进行预测Histogram/Summary数据分区间计算带指标的总和
- 直方图匹配(Histogram Matching)
姜太公钓鲸233
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直方图匹配(HistogramMatching),也被称为直方图规定化(HistogramSpecification)或直方图修正(HistogramEqualization),是一种图像处理技术,用于调整图像的直方图,以使其与某个目标直方图相匹配。目标直方图通常是用户定义的或者是希望获得的期望分布。直方图匹配的目标是改变图像的像素值分布,从而使其在视觉上更接近目标直方图。这对于图像增强、风格迁移
- 科研绘图系列:R语言柱状图分布(histogram plot)
生信学习者1
SCI科研绘图系列r语言数据可视化
文章目录介绍加载R包读取数据画图介绍柱状图(BarChart)是一种常用的数据可视化图表,用于展示和比较不同类别或组的数据。它通过在二维平面上绘制一系列垂直或水平的柱子来表示数据的大小,每个柱子的长度或高度代表一个数据点的数值。柱状图非常适合于展示分类数据的分布和比较。柱状图的特点:直观比较:柱状图可以直观地展示不同类别之间的数值比较,易于理解。分类展示:数据按照类别或组别进行分组展示,每个类别用
- 【ElasticSearch-聚合查询】ES聚合统计及springboot对比实现
皮卡皮卡皮·
ElasticSearchelasticsearchspringbootjenkins
文章目录ElasticSearch聚合操作一、数据准备1.IndexMapping2.IndexData二、BucketAggregation1.Terms(词项聚合)2.Range(范围聚合)3.Histogram(直方图聚合)三、MetricsAggregations1.Avg、Sum、Min、MaxAggregation2.StatsAggregation(统计聚合)3.ExtendedSt
- elasticsearch 之 histogram 直方图聚合
huan1993
1.简介直方图聚合是一种基于多桶值聚合,可从文档中提取的数值或数值范围值来进行聚合。它可以对参与聚合的值来动态的生成固定大小的桶。2.bucket_key如何计算假设我们有一个值是32,并且桶的大小是5,那么32四舍五入后变成30,因此文档将落入与键30关联的存储桶中。下面的算式可以精确的确定每个文档的归属桶bucket_key=Math.floor((value-offset)/interval
- echarts-stat直方图分布,XY轴没有与主图对应的问题
积跬步的小毛驴
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echarts-stat直方图分布,XY轴没有与主图对应的问题https://echarts.apache.org/examples/en/editor.html?c=bar-histogram官方示例效果图:散点图比较离散的情况下,效果很好做一些假数据,数据比较密集,集中的情况下,XY轴与散点图不对应根据官方给的自定义renderItem进行方案修改https://blog.51cto.com/
- ES实战-高级聚合
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ES实战elasticsearch
多桶型聚合1.词条聚合–terms2.范围聚合–range3,直方图聚合–histogram/日期直方图4.嵌套聚合5.地理距离聚合include(包含)exclude(不包含)GET/get-together/_search?pretty{"size":0,"aggs":{"tags":{"terms":{"field":"tags.verbatim","include":".*search.*
- SPSS绘图:直方图的绘制
数据科学作家
SPSSSPSS学习SPSS入门SPSS绘图图形绘制直方图SPSS操作
直方图(Histogram)又称质量分布图,是一种以组距为底边、以频率为高度的一系列连接起来的直方型矩形图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型,纵轴表示分布情况。通过绘制直方图可以较为直观地传递有关变量的数据变化信息,使数据使用者能够较好地观察变量数据波动的状态,使数据决策者能够依据分析结果确定在什么地方需要集中力量改进工作。绘制直方图时,可选择带上正态分布
- pytorch训练指标记录之tensoboard,wandb
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详解Tensorboard及使用教程_tensorboard怎么用-CSDN博客文章浏览阅读5.1w次,点赞109次,收藏456次。目录一、什么是Tensorboard二、配置Tensorboard环境要求安装三、Tensorboard的使用使用各种add方法记录数据单条曲线(scalar)多条曲线(scalars)直方图(histogram)图片(image)渲染(figure)网络(graph
- Between Multiple Variables
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BetweenMultipleVariablesScatter/Bubblechartshelpyoutospottrends,comparemagnitudes,andidentifyclustersacrossthreefactorssimultaneously.Scatterandbubblechartsareusedtodisplaydatapointsonatwo-dimensional
- 绘制频率分布直方图的三种方法,总结的很用心
WitsMakeMen
工具
直方图能帮助迅速了解数据的分布形态,将观测数据分组,并以柱状条表示各分组中观测数据的个数。简单而有效的可视化方法,可检测数据是否有问题,也可看出数据是否遵从某种已知分布。本次案例通过生成深圳市疫情个案数据集中所有患者的年龄参数直方图。分别使用Matplotlib、Pandas、Seaborn模块可视化Histogram。其中,Matplotlib和Pandas样式简单,看上去吸引力不大。Seabo
- 微服务监控 - 监控自己的服务
CatchZeng
原文:https://makeoptim.com/service-mesh/prometheus-client客户端库指标类型Counter(计数器)Gauge(计量器)Histogram(直方图)Summary(摘要)Demo提供metrics接口添加自己的指标小结上一篇讲解了使用Exporter监控Kubernetes集群应用。本篇主要向大家介绍如何监控自己的服务。要想自己的服务能够被监控,必
- Fluent 动网格应用:2.5D 网格重构 Fluent dynamic mesh application: 2.5D remeshing
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ANSYSANSYSFluentCFD
1概述Overview2.5D网格重构是一种快速网格重构方法,主要应用于涡旋压缩机等存在复杂平面运动且无法简化为二维计算的问题。2.5Dremeshingisafastremeshingmethod,mainlyusedforproblemswithcomplexplanarmotionthatcannotbesimplifiedtotwo-dimensional,suchascentrifuga
- 【知识---图像特征提取算法--颜色直方图(Color Histogram)原理、特点、应用场合及代码】
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- 【知识---图像特征提取算法--方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients, HOG)原理、特点、应用场合及代码】
fyc300
算法计算机视觉人工智能linuxpython图像处理
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言方向梯度直方图(HistogramofOrientedGradients,HOG)原理:方向梯度直方图的特点:方向梯度直方图的不足:方向梯度直方图的应用场合:方向梯度直方图的代码示例:总结前言图像特征提取是计算机视觉领域中的一个重要任务,它有助于将图像转换为可用于分析和识别的数值表示。方向梯度直方图(Histogramof
- opencv小笔记(IndexError: too many indices for array分析和UserWarning:missing from current font分析)
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今天在测试下边代码时出现了报错IndexError:toomanyindicesforarray:arrayis2-dimensional,but3wereindexed这段报错的意思是索引错误:数组的索引过多:数组是二维的,但有3个索引在将matplotlib部分的代码注释掉,只选择用cv.imshow来展示图片时,没有出现报错。importnumpyasnpimportcv2ascvimpor
- 实践:物理机实时监控UI之grafana(SimpleJson)+gRPC
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导语在时序分析及监控展示领域,Grafana无疑是开源解决方案中的翘楚,其灵活的插件机制,支持各种漂亮的面板、丰富的数据源以及强大的应用。典型的面板有Graph、Text、Singlestat、PieChart、Table、Histogram等,支持的数据源有ES、Graphite、InfluxDB、OpenTSDB、MySQL、Druid、Prometheus、SimpleJson等,提供的应用
- LeetCode84. Largest Rectangle in Histogram——单调栈
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文章目录一、题目二、题解一、题目Givenanarrayofintegersheightsrepresentingthehistogram’sbarheightwherethewidthofeachbaris1,returntheareaofthelargestrectangleinthehistogram.Example1:Input:heights=[2,1,5,6,2,3]Output:10
- 机器学习 | Python算法LightGBM
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机器学习模型(ML)机器学习python算法
LightGBM(LightGradientBoostingMachine)是一种基于梯度提升框架的机器学习算法,专门用于解决分类和回归等问题。它是由微软团队开发的,旨在提供高效、快速和准确的梯度提升算法实现。与传统的梯度提升方法相比,LightGBM在许多方面具有优势:高效性:LightGBM使用了一种称为“基于直方图的学习”(Histogram-basedLearning)的技术,它能够高效地
- 38_深入聚合数据分析_实战hitogram按价格区间统计电视销量和销售额
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38_深入聚合数据分析_实战hitogram按价格区间统计电视销量和销售额histogram:类似于terms,也是进行bucket分组操作,接收一个field,按照这个field的值的各个范围区间,进行bucket分组操作"histogram":{"field":"price","interval":2000},interval:2000,划分范围,02000,20004000,40006000
- 1985-A new method for gray-level picture thresholding using the entropy of the histogram
是聪聪黄吖
阈值分割matlab图像处理阈值分割
1论文简介《Anewmethodforgray-levelpicturethresholdingusingtheentropyofthehistogram》是由Kapur于1985年发表在COMPUIERVISION,GRAPHICSANDIMAGEPROCESSING上的论文。该论文首次提出利用最大熵原理计算图像分割阈值,即选取阈值使得图像分割出来的部分的一阶灰度统计的信息量最大(一维熵最大)。
- 统计灰度图像的灰度值分布并绘制
清纯世纪
绘图python开发语言
1、numpy方法函数:numpy.histogram(a,bins=10,range=None,normed=None,weights=None,density=None)参数说明:a:输入数据数组;bins:指定统计的区间个数,可以是一个整数,也可以是一个数组,默认值为10;range:表示的是范围,范围仅为(a.min(),a.max());表示统计范围的最小值和最大值,默认值Nonewei
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
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javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen