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XMYX-0
mysql性能优化数据库
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喝醉酒的小白
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目录问题1问题分析可能原因排查和解决方案1.检查数据库状态2.重新配置自动播种3.检查备份和恢复日志4.检查网络和权限5.检查高可用性组状态6.重新启动高可用性组总结问题21.**错误信息**2.**问题描述**3.**可能原因**4.**解决方案**4.1**检查数据库状态**4.2**重新配置自动播种**4.3**检查备份和恢复日志**4.4**检查网络和权限**5.**日志分析**6.**预
- 使用 Python + Pandas + Jupyter Notebook 进行日志分析与可视化
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在日常的系统运维和开发工作中,日志分析是一个不可或缺的环节。通过对日志的分析,我们可以快速定位系统问题、优化性能并预测潜在风险。本文将介绍如何使用Python、Pandas和JupyterNotebook对杂乱的日志文件进行清洗、分析和可视化,统计高频错误类型并生成直观的图表。实验目标使用Python、Pandas和JupyterNotebook等工具,对杂乱的日志文件进行以下操作:导入杂乱日志文
- 华为交换机日志管理完全指南:命令行操作与实战解析
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目录日志系统概述1.1华为交换机日志的重要性1.2日志类型与级别基础日志查看命令2.1实时日志查看2.2历史日志查询日志存储与管理3.1本地日志存储配置3.2日志文件管理日志服务器配置4.1配置日志远程传输4.2常用日志服务器协议日志过滤与搜索5.1关键字过滤技巧5.2时间范围查询日志告警配置6.1重要事件告警设置6.2告警级别定义日志分析实战7.1常见故障日志分析7.2安全事件识别最佳实践与注意
- 【微服务优化】ELK日志聚合与查询性能提升实战指南
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摘要在微服务架构中,由于服务众多、日志格式不统一以及数据量庞大,日志聚合与查询的效率成为了一个巨大的挑战。本文将深入探讨如何通过优化ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)日志聚合方案,提高日志收集、存储和查询效率,从而提升微服务诊断效率。我们将涵盖日志采集策略、存储优化和查询性能提升,并提供相关的代码示例,帮助开发者在高并发、高频次的微服务环境中高效地进行日志分析和故
- 高效日志管理与可视化:Loki与Grafana结合优化高频日志处理
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摘要在现代分布式系统中,日志管理是一个至关重要的环节。传统的日志系统在处理高频日志时往往表现不佳,导致查询延迟高、检索效率低。本文将介绍如何通过Loki和Grafana的结合来提升日志分析效率,详细讲解Loki的配置、日志索引优化以及Grafana面板的优化,以减少查询延迟并提高日志检索能力。文章还将提供可运行的示例Demo代码模块,帮助读者快速上手。引言随着微服务架构的普及,系统的日志量呈指数级
- 服务器优化——高可用性与资源消耗的平衡
AI天才研究院
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介基于Kubernetes的集群监控系统、日志分析平台等应用,用于持续监测和分析业务运行状态和用户体验。本文将主要从以下几个方面进行阐述:服务器硬件配置及关键指标服务负载均衡及策略选择数据库的读写分离设计文件存储系统的选型及部署方案消息队列选型、架构设计及消息分发混合云环境下的资源优化2.服务器硬件配置及关键指标服务器硬件配置在Airbnb出租车频道的服务器部署中
- Spring Boot 与 Elasticsearch 深度整合实战指南
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SpringBoot与Elasticsearch深度整合实战指南一、架构全景:Elasticsearch在微服务中的定位1.1典型应用场景解析(1)电商搜索服务架构图实时查询聚合结果JSON响应用户终端API网关搜索请求SpringBoot服务Elasticsearch集群(2)日志分析系统数据流
- 架构师之Kibana技术
heimeiyingwang
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总结了一下Kibana的关键技术点,以及实现原理、主要功能应用,应用场景等,形成了一个总结报告,一个是为了指导新手从哪些方面入手,另外是为相关技术人员加深理解,希望能给大家带来帮助。Kibana关键技术点与应用场景总结报告一、Kibana概述核心定位:基于Elasticsearch的开源数据可视化与分析平台,提供交互式仪表盘、实时搜索、数据探索及可视化功能,是ELK(Elasticsearch、L
- Python 数据库自动化脚本开发详解
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Python数据库自动化脚本开发详解在Python中进行数据库操作和自动化脚本开发是常见的任务,涉及到连接数据库、备份、监控、事务管理、日志分析等多个方面。以下将详细介绍相关的库、实现方法及最佳实践。1.在Python中连接数据库时,你通常使用哪些库或模块?请举例说明如何建立与MySQL数据库的连接。常用的Python数据库连接库mysql-connector-python:由MySQL官方提供,
- 【监控系列】ELK
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ELKStack,现常称为ElasticStack,是一个功能强大的开源工具组合,专为实时数据采集、存储、分析和可视化设计。以下是对其核心组件、工作流程、应用场景及挑战的详细解析:一、核心组件Elasticsearch角色:分布式搜索和分析引擎,基于ApacheLucene构建。功能:存储大规模数据,支持近实时搜索。提供倒排索引、结构化查询、全文检索和聚合分析。分布式架构支持水平扩展和高可用性。L
- 微服务透传日志traceId
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问题在微服务架构中,一次业务执行完可能需要跨多个服务,这个时候,我们想看到业务完整的日志信息,就要从各个服务中获取,即便是使用了ELK把日志收集到一起,但如果不做处理,也是无法完整把一次业务请求的日志完整链路串联起来。有人说,可以在日志中加入某个业务参数,比如订单id等,但是不可能所有业务都是有这样的参数给你用的。解决方案在打印日志的时候加入一个可以贯穿整个业务请求的唯一标识,我们把它称trace
- 如何排查常见的 Windows 应用程序错误和崩溃
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当像AdobePhotoshop这样的关键应用程序在系统上崩溃时,系统管理员必须分析崩溃的原因并修复问题。通常,Windows应用程序崩溃会以日志的形式记录错误信息,可以使用事件查看器查看和分析这些日志。本文介绍如何通过事件日志分析来分析应用程序错误和崩溃的根本原因。什么是应用程序错误或崩溃?以及与它们相关的常见事件ID应用程序崩溃或错误是指破坏软件程序正常运行的意外故障,这可以通过多种方式表现出
- Hadoop/Spark 生态
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Hadoop/Spark生态是大数据处理的核心技术体系,专为解决海量数据的存储、计算和分析问题而设计。以下从底层原理到核心组件详细讲解,帮助你快速建立知识框架!一、为什么需要Hadoop/Spark?传统单机瓶颈:数据量超过单机存储极限(如PB级数据)计算任务无法在合理时间内完成(如TB级日志分析)核心解决思路:分布式存储:数据拆分到多台机器存储(如HDFS)分布式计算:任务拆分到多台机器并行处理
- 【自学笔记】ELK基础知识点总览-持续更新
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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ELK基础知识点总览1.ELK简介2.Elasticsearch基础Elasticsearch配置示例(`elasticsearch.yml`)3.Logstash基础Logstash配置示例(`logstash.conf`)4.Kibana基础Kibana中创建可视化示例5.其他重要概念总结ELK基础知识点总览1.ELK简介
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- 【ffuf 详细使用教程】
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ffuf详细使用教程一、ffuf核心功能与安装验证1.功能概述2.安装验证二、目录/文件爆破(基础与进阶)1.基础命令2.过滤与优化3.递归扫描三、子域名枚举(高效实战)1.基础命令2.多级子域名爆破3.结果优化四、参数模糊测试(漏洞探测)1.GET参数模糊2.POST数据模糊3.JSON参数模糊五、实战案例1.目标:example.com2.发现漏洞示例六、高级技巧与优化1.代理与日志分析2.结
- DeepSeek-V3升级版上线千帆,效果加强、能力飙升!
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3月24日晚,DeepSeek最新推出DeepSeek-V3-0324版本,在数学推理、代码生成能力以及长上下文理解能力方面直线飙升。目前,百度智能云千帆大模型平台已正式上架DeepSeek-V3-0324大模型,企业用户和开发者登录千帆即可快速体验。此次接入的模型已全面融合千帆推理链路,集成百度独家内容安全算子,实现模型安全增强与企业级高可用保障,同时支持完善的BLS日志分析和BCM告警,助力用
- Python 正则表达式超详细解析:从基础到精通
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Python正则表达式超详细解析:从基础到精通一、引言在Python编程的广阔领域中,文本处理占据着极为重要的地位。而正则表达式,作为Python处理文本的强大工具,能够帮助开发者高效地完成诸如查找、替换、提取特定模式字符串等复杂任务。无论是在数据清洗、网页爬虫,还是日志分析、自然语言处理等应用场景中,正则表达式都展现出了无可比拟的优势。本文将深入且全面地剖析Python正则表达式,从最基础的概念
- ES日志分析
喝醉酒的小白
elasticsearch大数据搜索引擎
日志分析总结:核心错误类型日志中高频出现Client.Timeoutexceeded错误,表明向elasticsearch-logging:9200发起的请求(如获取索引状态/_all/_stats、节点状态/nodes/stats)因超时失败,属于网络请求超时问题。可能原因分析Elasticsearch服务异常:检查elasticsearch-logging服务是否正常运行,是否存在崩溃、重启或
- Centos使用docker搭建Graylog日志平台
moxiaoran5753
centosdockergraylog
日志管理系统有很多,比如ELK,Graylog,Loki+Grafana+Promtail适用场景:1.如果需求复杂,服务器资源不受限制,推荐使用ELK(Logstash+Elasticsearch+Kibana)方案;2.如果需求仅是将不同服务器上的日志采集上来集中展示和检索,且需要一个轻量级的框架,那使用PLG(Promtail+Loki+Grafana)最合适不过了。3.Graylog专注于
- Graylog日志系统超详细部署和配置
kim_liao123
部署elasticsearchdocker
Graylog日志系统部署和配置1.软件介绍:Graylog是一个开源的日志聚合、分析、审计、展现和预警工具。功能上和ELK类似,但又比ELK要简单,依靠着更加简洁,高效,部署使用简单;官方文档:https://docs.graylog.org/en/3.3/pages/users_and_roles.html以下所有部署方式都来源与官方文档2.软件准备:服务端:Mongo:存储graylog的一
- docker(10、日志管理4)5、Graylog 日志系统(1、部署Graylog日志系统,2、Graylog管理日志)
junior1206
k8sdocker
部署Graylog日志系统Graylog是与ELK可以相提并论的一款几种式日志管理方案,支持数据收集、检索、可视化Dashboard。将实践用Graylog来管理Docker日志Graylog架构Graylog架构如下图所示:Graylog负责接收来自各种设备和应用的日志,并未用户提供Web访问接口。Elasticsearch用于索引和保存Graylog接收到的日志MongoDB负责保存Grayl
- mysql笔记
m0_67015473
mysql笔记
mysql日志分析错误日志日志默认开启,查询showvariableslike“%error_log%”,日志存在于/var/log/mysqld.log二进制日志日志默认开启,记录所有的DDL(Create等)和DML(insert等),但不包括数据查询(SELECT、SHOW)语句作用:灾难时的数据恢复mysql的主从复制查询showvariableslike“%log_bin%”,日志存在于
- Hadoop 集群规划与部署最佳实践
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2009年2月2日,ApacheHadoop项目诞生。它是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储、处理和分析海量的数据。Hadoop具有高容错性、可靠性、可扩展性、适应性等特征,因而广泛应用于数据仓库、日志分析、网络流量监测、推荐引擎、搜索引擎等领域。由于Hadoop采用“分而治之”的架构设计理念,因此可以轻松应对数据量、计算能力和存储成本的增长。2013年底,
- Elasticsearch + Docker:实现容器化部署指南
IT成长日记
elasticsearchdocker容器化部署
Elasticsearch是一款强大的分布式搜索和分析引擎,广泛应用于日志分析、全文检索、实时数据分析等场景。而Docker作为一种轻量级的容器化技术,能够帮助开发者快速部署和管理应用。将Elasticsearch与Docker结合,不仅可以简化部署流程,还能提高资源利用率和系统可维护性。1环境准备1.1安装Docker安装操作请参考:Docker入门指南:1分钟搞定安装+常用命令,轻松入门容器化
- AlphaFolding填补蛋白质动态结构预测空白!复旦大学等提出4D扩散模型,成果入选AAAI 2025
HyperAI超神经
ScienceAI人工智能深度学习机器学习扩散模型蛋白质结构AI4S4D
蛋白质的功能很大程度上取决于其3D结构。19世纪中期,科学界普遍认为蛋白质结构是固定的、刚性的,类似「锁与钥匙」模型(lock-and-keymodel),即蛋白质与配体的结合是由固定的三维结构决定的。然而,当DanielKoshland提出酶与底物结合时会发生构象变化的观点后,传统思维开始受到挑战。1980年代,分子动力学模拟(MolecularDynamics,MD)兴起,首次从计算角度揭示了
- Hive 实际应用场景及对应SQL示例
小技工丨
大数据随笔hivesqlhadoop大数据数据仓库
Hive实际应用场景及对应SQL示例一、日志分析场景**场景说明:**处理大规模日志数据(如Web访问日志),分析用户行为或系统运行状态。SQL示例:--统计每日UV(用户访问量)SELECTdate,COUNT(DISTINCTuser_id)ASdaily_uvFROMweb_logsWHEREevent_type='page_view'GROUPBYdate;技术要点:使用DIST
- Chapter 9: Using Templates in Practice_《C++ Templates》notes
郭涤生
c/c++c++开发语言笔记
UsingTemplatesinPracticeStep1:UnderstandTemplateDefinitionsandtheInclusionModelKeyConceptCodeExampleExplanationStep2:TackleLinkerErrorswithExplicitInstantiationKeyConceptCodeExampleTestCaseStep3:Decod
- Kafka集群部署实战
Gold Steps.
技术博文分享kafka分布式
服务背景ApacheKafka作为分布式流处理平台,在金融交易系统、物联网数据处理、实时日志分析等场景中发挥关键作用。某电商平台日均处理订单消息1.2亿条,峰值QPS达5万,采用Kafka集群实现订单状态流转、用户行为追踪和库存同步等功能。以下是经过生产验证的集群部署方案及典型故障处理经验。集群运维最佳实践1.容量规划建议指标推荐值监控阈值分区数量/Broker≤4000≥3500告警副本同步延迟
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C