- SQL之分析函数/开窗函数案例分析与题目练习
QQ糖~~~~
mysqloracleoraclesqlmysql
开窗函数简介:与聚合函数一样,开窗函数也是对行集组进行聚合计算,但是它不像普通聚合函数那样每组只返回一个值,开窗函数可以为每组返回多个值,因为开窗函数所执行聚合计算的行集组是窗口。在ISOSQL规定了这样的函数为开窗函数,在Oracle中则被称为分析函数。下面有一些习题来练习一下:数据表(Oracle):T_Person表保存了人员信息,FName字段为人员姓名,FCity字段为人员所在的城市名,
- python方差分析误差棒_一文讲透,带你学会用Python绘制带误差棒的柱状图和条形图...
加勒比考斯
python方差分析误差棒
Python数据可视化,作为数据常用的必备技能,是目前大数据和数据分析的一个热门,而matplotlib库作为Python中最为常用和经典的二维绘图库,受到了很多人的青睐,最近已经和大家共同探讨了多种类型的图表的绘制,其中关于误差棒图,咱们已经在上次一起讨论过了,今天咱们继续深入研究误差棒图相关的知识。那今天咱们聊点什么呢?咱们一起探讨一下如何在Python中绘制带误差棒的柱状图和条形图吧!首先,
- 低代码系统-产品架构案例介绍、得帆云(九)
露临霜
低代码
得帆云DeCode低代码平台(aPaaS)-私有化名词概念平台能力底层技术支撑能力低代码二开集成能力无代码内置拖拉拽设计能力前台能力用户中心,包括流程、消息、租户管理(指通过管理账号可以分配不同数据库)管理能力根据前台展示的对应的管理能力得帆低代码平台核心功能还是跟其他产品一致,不过多租户是特色,得益于他平台的架构,底层运维上有优势,没有跟部署运维割裂开来,得到了良好的提升。
- 【自然语言处理(NLP)】序列数据研究(创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析)
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类(自然)语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言,并且能够以有意义的方式回应和操作这些信息。N
- Oracle数据库中用View的好处
limts
数据库oracle
学习Oracle中存在一个问题,View的作用是什么,直接用sql或者存成表不就ok么?为什么要用View而不是直接执行sql或者存表?对比直接执行sql,百度整理了三个比较认可的理由。View与执行sql的好处如下:1、简化查询:View通常对应复杂的sql执行而成,并不是每个人都知道这个复杂的sql,封装成View后,其他人可以通过简单的select得到结果,从而简化查询或查询结果编辑;2、数
- 电商项目-数据同步解决方案(三)商品上架同步更新ES索引库
kong7906928
项目功能Java框架elasticsearch搜索引擎数据同步
一、需求分析和业务逻辑主要应用技术有:Feign远程调用,消息队列-RabbitMQ,分布式搜索引擎-ElasticSearch,Eureka,Canal商品上架将商品的sku列表导入或者更新索引库。数据监控微服务需要定义canal监听器,监听商品表的改变,一旦发现商品表内容改变,需要将商品的SPUID发送到消息队列中。实现思路:(1)在数据监控微服务中监控tb_spu表的数据,当tb_spu发生
- hive数据类型
qzWsong
hive
数字类型TINYINT(1字节整数)SMALLINT(2字节整数)INT/INTEGER(4字节整数)BIGINT(8字节整数)FLOAT(4字节浮点数)DOUBLE(8字节双精度浮点数)示例:createtablet_test(astring,bint,cbigint,dfloat,edouble,ftinyint,gsmallint)时间类型TIMESTAMP(时间戳)(包含年月日时分秒毫秒的
- hive数据操作,导入导出
qzWsong
hive
数据导入导出将数据文件导入hive的表方式1:导入数据的一种方式:手动用hdfs命令,将文件放入表目录;方式2:在hive的交互式shell中用hive命令来导入本地数据到表目录hive>loaddatalocalinpath'/root/order.data.2'intotablet_order;方式3:用hive命令导入hdfs中的数据文件到表目录hive>loaddatainpath'/ac
- 语言模型的价值定位与技术突破:从信息处理到创新认知
XianxinMao
语言模型人工智能chatgpt
标题:语言模型的价值定位与技术突破:从信息处理到创新认知文章信息摘要:当前语言模型的核心价值主要体现在信息综合与处理能力上,用户友好的交互界面是其成功关键。在模型计算机制方面,推理能力的实现包括chain-of-thought和自适应计算两种范式,而内部计算过程研究将成为未来重点。数据质量方面,需要权衡人工标注与合成数据的使用比例,后者展现出显著潜力但仍需完善质量控制机制。基础模型评估应建立在多维
- C语言类型
czme
c语言
C语言有多种基本数据类型,主要分为整型、浮点型、字符型。整型用于表示整数,像int,通常占4个字节,能表示一定范围的整数。还有shortint(短整型)占2个字节、longint(长整型)占的字节数可能因系统不同而不同,一般比int长,用于表示更大范围的整数。浮点型用于表示带有小数部分的数,如float(单精度浮点型),它占4个字节,精度相对较低;double(双精度浮点型)占8个字节,精度更高,
- 【杂谈】-为什么Python是AI的首选语言
视觉与物联智能
杂谈python人工智能开发语言深度学习机器学习
为什么Python是AI的首选语言文章目录为什么Python是AI的首选语言1、为何Python引领人工智能发展1.1可用性和生态系统1.2用户群和用例1.3效率辅助2、AI项目对Python开发人员的要求3、如何开启你的AI学习之旅人工智能的广泛应用正在软件工程领域引发范式转变。Python凭借其易用性、成熟的生态系统以及满足人工智能和机器学习(ML)工作流数据驱动需求的能力,迅速成为人工智能开
- Flink之kafka消息解析器2
怎么才能努力学习啊
flinkkafka大数据
概要昨天的话题,FlinkSource消费kafka数据自定义反序列化,获取自己想要的数据和类型实现过程publicclassTestWithMetadataDeserializationSchemaimplementsKafkaRecordDeserializationSchema{第一步:自定义实现这个接口,这里的泛型一般的都是自定义类@Overridepublicvoiddeserializ
- Flink之kafka消费数据
怎么才能努力学习啊
flinkkafka大数据
场景:本地构建Flink程序问题描述消费Kafka的数据时,使用Flink新的KakfaSource。会报如下错误KafkaSourcekafkaSource=KafkaSource.builder().setBootstrapServers(kafkaProperties.getProperty("kafka.bootstrap.servers")).setTopics("test2").set
- Pyside6(PyQT5)中的QTableView与QSqlQueryModel、QSqlTableModel的联合使用
深蓝海拓
pyside6系统学习pyside6学习笔记数据库pythonpyqtqt
QTableView是QT的一个强大的表视图部件,可以与模型结合使用以显示和编辑数据。QSqlQueryModel、QSqlTableModel都是用于与SQL数据库交互的模型,将二者与QTableView结合使用可以轻松地展示和编辑数据库的数据。QSqlQueryModel的简单应用importsysfromPySide6.QtWidgetsimportQApplication,QMainWin
- QAbstractItemModel简介
深蓝海拓
pyside6系统学习pyside6学习笔记qtpyqtpython
QAbstractItemModel是Qt框架中用于构建复杂数据模型的基类。它提供了模型/视图架构中的核心功能。QAbstractItemModel的子类主要分为几大类,分别用于处理不同类型的数据结构和界面需求。以下是一些常见的子类及其用途:1.表格模型QAbstractTableModel:用于处理二维表格数据。适用于类似Excel表格的视图(如QTableView)。需要重写rowCount(
- YOLOv10改进,YOLOv10添加ASFF检测头(自适应空间特征融合),添加小目标检测层(四头检测)+CA注意机制,全网首发
挂科边缘
YOLOv10改进YOLO目标检测目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习
摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略,称为自适应空间特征融合(ASFF)。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法,从而提高了特征的尺度不变性,并引入了几乎免费的推理开销。#理论介绍目标检测在处理不同尺度的目标时,常采用特征金字塔结构。然而,这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题,即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突,导致精度下降。ASFF方法通过学习每个尺度特征的自适
- Spring Boot 集成 Redis 全解析
翻晒时光
springbootspringbootredis
在当今快速发展的互联网应用开发中,性能和效率是至关重要的因素。Redis作为一款高性能的内存数据库,常被用于缓存、消息队列、分布式锁等场景,能够显著提升应用程序的响应速度和吞吐量。SpringBoot以其强大的自动配置和快速开发特性,成为众多Java开发者的首选框架。将SpringBoot与Redis集成,可以充分发挥两者的优势,构建出高效、稳定的应用系统。本文将详细介绍SpringBoot集成R
- TiDB架构分析
梦江河
大数据tidb数据库
TiDB有三部分组成:存储层:TiKV计算层:TiDB调度层:PD(PlaceDriver)存储元数据存储层TiKV1)通过range分区算法将数据分成一个个region;2)每个region默认有3个副本,一个leader副本和两个follower副本,这些副本分布在不同节点上,通过raft协议保证数据一致性;3)如果副本数量发生了变化,pd会及时感知,做出应对措施;计算层TiDB将SQL请求映
- 深入Java编程:经典课程设计案例剖析
脑叔
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Java课程设计是提高编程技能的重要途径,包含了Java基础语法、面向对象编程、异常处理、集合框架、IO流、多线程、网络编程、数据库连接、GUI编程、设计模式以及单元测试等多个方面。本集合详细介绍了这些关键知识点,并通过经典案例教学,帮助学生和开发者巩固理论知识,提升解决实际问题的能力,为未来的软件开发工作奠定坚实基础。1.Java基础语法精讲1.1Java程
- TiDB架构分析以及总结
微 亻言
数据库
1TiDB1.1产品简介TiDB是PingCAP公司的自主设计、研发开源的分布式开源数据库,是一款支持在线处理与在线分析处理的融合性分布式数据库产品,具备水平扩容,金融级高可用、实时HTAP、云原生的分布式数据库、兼容MySQL5.7协议和MySQL生态等重要特性。目标是为用户提供一站式OLTP(OnlineTransactionalProcessing)、OLAP(OnlineAnalytica
- 量化交易系统有哪些关键要素?如何构建一个简单的量化交易系统?
财云量化
python炒股自动化量化交易程序化交易量化交易系统关键要素构建步骤股票量化接口股票API接口
炒股自动化:申请官方API接口,散户也可以python炒股自动化(0),申请券商API接口python炒股自动化(1),量化交易接口区别Python炒股自动化(2):获取股票实时数据和历史数据Python炒股自动化(3):分析取回的实时数据和历史数据Python炒股自动化(4):通过接口向交易所发送订单Python炒股自动化(5):通过接口查询订单,查询账户资产股票量化,Python炒股,CSDN
- 速通Docker === Docker 镜像分层存储机制
前端 贾公子
java开发语言
目录分层存储的概念分层存储的实现镜像层容器层分层存储的优势1.镜像轻量化2.快速构建与部署3.高效的镜像共享4.版本控制分层存储的示例容器层的临时性与数据持久化总结Docker的分层存储机制是其核心特性之一,它使得镜像的构建、共享和部署变得高效且灵活。分层存储机制通过将镜像和容器的数据存储在不同的层中,实现了镜像的轻量化和快速部署。分层存储的概念Docker镜像是由一系列只读层(Read-Only
- 代码随想录算法训练营第十二天|栈与队列总结
Rachela_z
开发语言python
栈里面的元素在内存中是连续分布的么?陷阱1:栈是容器适配器,底层容器使用不同的容器,导致栈内数据在内存中不一定是连续分布的。陷阱2:缺省情况下,默认底层容器是deque,那么deque在内存中的数据分布是什么样的呢?答案是:不连续的,下文也会提到deque。栈经典题目1.栈在系统中的应用,递归的实现是栈:每一次递归调用都会把函数的局部变量、参数值和返回地址等压入调用栈中2.括号匹配问题3.字符串去
- Apache Doris主要应用场景和一些实际案例
临水逸
apache
ApacheDoris是一个现代化的分布式分析型数据库,具备高性能、实时性和高并发性等特点,被广泛应用于多种场景。以下是Doris的主要应用场景和一些实际案例。应用场景1.实时数据分析数据流处理:Doris可以实时ingest(引入)和分析数据流,适用于监控系统、实时用户行为分析等场景。实时仪表盘:Doris适用于构建实时可视化仪表盘,为运营和业务决策提供实时数据支持。2.数据仓库OLAP(在线分
- 亿级表优化「TIDB 分区篇」,值得收藏
彭亚川Allen
数据库oracle
这是亿级别表优化的第二篇,对第一篇感兴趣的可以看看。亿级表优化思路之SQL篇-掘金写作背景距上次写亿级别优化已经有一个多月了,这段时间也没闲着,Q1对模型做了梳理,重构了这部分业务,主要做了下面这些优化数据模型优化(终于狠下心做了减法,去掉了2个模型)。做了分区表,数据日增量非常快,单表遇到读写瓶颈。复杂SQL优化,上次优化遗留的顽疾。数据清洗(流失数据、已删除数据备份归档)。所以,我还是总结这段
- TiKV - 读写与Coprocessor
m0_75231205
tidb
数据的写入日志持久化在rocksdbraft中,kv持久化在rocksdbkv中,Raft保证了数据的多副本一致性。raftstorepool:线程池,收到写请求,将写请求转化为raft日志,持久化日志,将日志发送给其他日志所在节点,其他的raftstorepool负责接收,将日志持久化到rocksdbraft中,当副本大多数TiKV节点返回append成功了,就认为Raft日志做的修改,它com
- TiDB 6.0 新特性
m0_75231205
tidb
PlacementRulesinSQL:提供SQL接口,利用SQL接口,去精细化数据库表,表中的分区所在的位置,指定表放置在哪个区上,哪个节点上小表缓存:解决分布式数据库的热点问题,当表比较小不容易被打散,而访问又比较频繁,修改又比较少,用小表缓存这个功能,就能够提升小表的吞吐量内存悲观锁:在事务的性能上有很大提升TopSQL:提供了非常便利的手段,能够找到某个TiKV,某个TiDB,某个时段的T
- TiDB Server
m0_75231205
tidb
TiDBServer架构TiDB作为SQL层,对外暴露MySQL协议的连接,负责接受客户端的连接,执行SQL的解析和优化,生成执行计划,到TiKV中,将数据读取,到TiDBServer中的缓存中去,再返回给用户解析SQL,将实际的数据读取、请求,转化为TiKV节点TiDBServer作用处理客户端的连接ProtocolLayerSQL语句的解析与编译Parse、Compile关系型数据与KV的转化
- C++98标准库的魔法书:实用函数与类的终极指南
咔哆TryBid
c++
C++98库函数详解[更新中]类Or函数原型含义cinistream&cin(istream&is);从标准输入读取数据coutostream&cout(ostream&os);向标准输出写入数据cerrostream&cerr(ostream&os);向标准错误输出写入数据istream用于从输入流读取数据ostream用于向输出流写入数据fstream用于读写文件流strstream用于处理字
- Python内置模块collections使用
懒大王爱吃狼
Python基础python开发语言Python基础学习python学习
Python的collections模块提供了一系列有用的容器数据类型,这些数据类型扩展了内置的字典、列表、集合和元组等数据结构,提供了更丰富的功能。以下是一些常用的collections模块中的数据类型及其用法:1.namedtuplenamedtuple是一个工厂函数,用于创建可以通过属性名访问元素内容的元组子类。fromcollectionsimportnamedtuple#创建一个名为Pe
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
----------------
- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
chengxuyuancsdn
jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
comsci
设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
dcj3sjt126com
c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
flyvszhb
sqlmysql
http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html
1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY ,
name VARCHAR
- 转:MyBatis Generator 详解
happyqing
mybatis
MyBatis Generator 详解
http://blog.csdn.net/isea533/article/details/42102297
MyBatis Generator详解
http://git.oschina.net/free/Mybatis_Utils/blob/master/MybatisGeneator/MybatisGeneator.
- 让程序员少走弯路的14个忠告
jingjing0907
工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D