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Lz__Heng
故障处理运维Linux运维服务器linux
问题描述服务器无法正常访问,检查操作系统监控,CPU使用率过高SSH远程登录服务器报错:-bash:fork:Cannotallocatememory排查思路该报错一般为pid进程数量超出,可以排查当前操作系统pid数量和相关设置如下:#查看当前操作系统的内核PID_max参数设置sysctl-a|greppid#默认为32768#查看当前操作系统systctl中是否有对pid的大小进行额外设置c
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清风序来
数据库sqlmybatis数据库
目录前言1避免使用select*2用unionall代替union3小表驱动大表4.批量操作5多用limit6in中值太多7增量查询8高效的分页9用连接查询代替子查询10join的表不宜过多11join时要注意12控制索引的数量13选择合理的字段类型14提升groupby的效率15索引优化前言sql优化是一个大家都比较关注的热门话题,无论你在面试,还是工作中,都很有可能会遇到。如果某天你负责的某个
- 浅谈Qt和C++的关系
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Qt和C++Qt是QML和JavaScript的C++扩展功能工具包,并且Qt是由C++开发的,所以C++贯穿了整个Qt的项目。我会着重从c++的角度来介绍Qt。从C++的角度分析Qt,然后你会发现Qt通过内省数据的机制实现了许多现代语言的特性。这个是通过Qt的基础类QObject来实现的。Qt使用源对象信息实现了信号和槽的回调绑定。每个信号都能绑定任意数量的槽函数或者其他的信号。当一个信号弄一个
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引言在跨平台应用开发中,网络图片在不同设备上的适配展示是常见挑战。本文将基于HarmonyOSnext的ArkUI-X框架,通过一个休闲娱乐日历应用,展示如何实现网络图片在华为和iOS设备上的完美适配。应用每日通过API获取搞笑日历图片,并在不同设备上智能适配显示。开发环境操作系统:macOS开发工具:DevEcoStudio5.0.4测试设备:华为Nova12Ultra、iPhone13Pro开
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本文通过记忆翻牌游戏实现,揭秘网络图片在HarmonyOS与iOS设备上的渲染差异,并提供专业级优化方案。基于ArkUI-X的Web组件技术,我们实现了一套代码双端运行的混合架构。一、跨平台实现架构//ArkTS核心实现importweb_webviewfrom'@ohos.web.webview';@Entry@ComponentstructIndex{controller:web_webvie
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【HarmonyOSnext】ArkUI-X休闲益智儿童拼图【进阶】一、前言:当拼图遇上跨端开发最近在开发一款跨平台的儿童拼图游戏时,我深刻体会到了ArkUI-X框架的威力——同一套代码竟能同时在华为Mate60Pro和iPhone15上流畅运行!这不仅节省了开发成本,更重要的是确保了多端用户体验的一致性。今天我们就来聊聊这个项目的核心技术点,特别是拖动坐标计算和图片剪影生成这两个让人"又爱又恨"
- 基于opencv的鱼群检测和数量统计识别鱼群密度带界面
完整项目点文末名片查看获取一、项目简介本项目旨在通过计算机视觉技术,实现对视频中鱼类数量的自动检测与计数。利用OpenCV库进行图像处理,包括背景减除、形态学操作、轮廓检测等步骤,最终在视频帧中标记出鱼类并统计其数量。该系统可广泛应用于水产养殖、生态监测等领域,有助于提高工作效率和数据准确性。二、环境准备在开始项目之前,需要确保以下环境和工具已安装:Python:推荐使用Python3.6及以上版
- 相机的光圈
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数码相机
光圈(Aperture)是镜头中一个控制光线进入相机的开口,它在摄影中起着至关重要的作用。光圈的大小决定了进入相机传感器的光线数量,并影响曝光、景深、以及拍摄效果。光圈参数通常用f/值(光圈值)来表示,常见的参数包括f/1.4,f/2.8,f/5.6,f/22等。以下是光圈的几个主要方面的详细解释:1.光圈值(f/值)光圈值(f/值)是衡量光圈大小的标准。光圈的f值是焦距与光圈直径的比值。较低的f
- 15.OCR训练
Echo``
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目录1.OCR训练2.助手训练13.助手训练24.算子训练5.OCR训练联合编程6.练习1.OCR训练*OCR训练*1.分类器文件*.omc*2.halcon官方的*1.局限性只能识别数字和字母*2.样式比较单一*3.样本数量较少*...**3.训练方法*1.助手训练*1.打开OCR助手*2.选择图片*3.选择训练区域*4.分割*5.字体*6.训练文件*7.新*8.学习*9.加入训练样本*10.保
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扶子
python点云处理numpypythonopen3d经验分享点云拟合圆mesh
1、功能介绍:使用numpy和open3d进行二维圆拟合与三维可视化的完整示例。主要功能是对带有噪声的二维点云数据进行最小二乘法圆拟合,并使用open3d创建三角网格来可视化拟合出的圆形区域。2、代码部分:importnumpyasnpimportopen3daso3d#参数设置radius=5.0#圆的半径center=[0,0]#圆心num_points=200#点的数量noise_level
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题目:给你一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target,找出candidates中可以使数字和为目标数target的所有不同组合,并以列表形式返回。你可以按任意顺序返回这些组合。candidates中的同一个数字可以无限制重复被选取。如果至少一个数字的被选数量不同,则两种组合是不同的。对于给定的输入,保证和为target的不同组合数少于150个。解题思路:总体上这道题采用
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题目:数字n代表生成括号的对数,请你设计一个函数,用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。解题思路:我觉得本质上来说,就是从数组中[‘(’,‘)’]可重复地选择元素,生成一个长度为2n的括号组合。为了使这个括号组合是有效的,那么在选择的过程中就有一些约束:1、左括号的数量不能超过n。2、左括号的数量不能小于有括号的数量。3、当左括号和有括号的数量都等于n时,就是收获结果的时候。4、因为我们的pa
- 四个机器学习模型对比道路裂缝检测识别分类模型
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深度学习实战项目机器学习分类人工智能
完整源码项目包获取→点击文章末尾名片!一、课题综述1.1.课题简介在机器学习的研究领域中,传统分类算法模型数量众多,适合的应用场景也各不相同。1.2.课题目标(示例)本课题使用的数据集来自于数据分析与数据挖掘竞赛Kaggle,该竞赛为数据科学领域著名的国际性赛事之一。课题使用的数据集为带标签的图像数据集,包含带有裂痕和不带有裂痕的桥梁、墙和人行道图片。课题的目标为对于目标数据集,搭建相应的传统机器
- 远程光伏电站网络解决方案:SD-WAN与传统方式的双剑合璧
北极光SD-WAN组网
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在“双碳”目标驱动下,光伏行业迎来了爆发式增长。然而,光伏电站由于数量多、分布广且位置偏远,其远程运维管理面临巨大挑战。传统的网络接入方式(如VPN和专线)虽然成熟稳定,但在成本、灵活性和扩展性上存在明显不足。而近年来兴起的**SD-WAN(软件定义广域网)**技术,凭借其智能化、敏捷性和成本优势,为光伏行业提供了更为灵活高效的网络解决方案。但从实际场景来看,完全“抛弃”传统方式并不可取,而是需要
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读芯片信息出错3
汽车生态系统正在快速发展,新的连接技术将推动汽车进入物联网领域,其好处与威胁并存。随着每辆车的电子控制单元(ECU)的数量增加,以及汽车与互联网,用户以及彼此之间的连接,其复杂性和攻击面呈指数级增长。空中远程诊断和软件更新,紧急呼叫,互联网服务,车载支付,移动应用以及信息娱乐和交通信息等新功能都增加了车辆的攻击面。汽车电子网络安全标准化白皮书(2018)中,通过对近年来出现的各类汽车安全事件的搜集
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简单来说,它们允许一个函数接收不定数量的参数。这在我们预先不知道会传递多少个参数给函数时非常有用。*args(任意数量的位置参数)*args用于在一个函数中接收任意数量的位置参数(positionalarguments)。当你在函数定义中使用*args时,Python会将所有传入的多余的位置参数收集到一个元组(tuple)中。这个名字args只是一个约定俗成的惯例(arguments的缩写),你也
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十二测试录
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作为职场人,学一门技能是用来解决日常工作问题的,没必要从头到尾把这块知识弄透,没那么多时间。基于此,十二根据自己的经验,把软件测试从业者需要掌握的SQL知识,整理如下;只要跟着这个顺序,从头到尾执行即可。前置准备事项:1、在自己电脑上安装一个mysql数据库,文章见->虚拟机Centos下安装Mysql完整过程(图文详解)_虚拟机安装mysql-CSDN博客2、找一个mysql客户端链接工具:初学
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专门用于处理图像、视频等网格数据的深度学习模型。它通过卷积层自动提取数据的特征,并利用空间共享权重和池化层减少参数量和计算复杂度,成为计算机视觉领域的核心技术。以下是CNN的详细介绍:一、核心思想CNN的核心目标是从图像中自动学习层次化特征,并通过空间共享权重和平移不变性减少参数量和计算成本。其关键组件包括:卷积层(
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NVidia,CVPR20233DOccupancyPredictionChallengeworkshoppaper:https://arxiv.org/pdf/2307.1492code:https://github.com/NVlabs/FB-BEV大参数量imagebackboneInternImage-H,1B外部数据集预训练:object365nuscenes:有点云label,强化网络
- 英国留学生顺利拿到offer!博士学历+微软MOS国际认证加buff!
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在全球化职场竞争日益激烈的当下,英国留学生若想提升自身竞争力,考取高含金量的国际证书是一条有效途径。MicrosoftOfficeSpecialist(MOS)国际认证作为微软官方推出的办公软件专业认证,在全球168个国家和地区得到认可,每年吸引近百万人次报考,已成为众多外企筛选人才的重要标准。正值暑假,不少同学计划利用这段时间备考MOS,本文将结合实际经验,为大家提供一套系统的备考方案。一、为何
- 世赛背景下,中职物联网应用与服务赛项实训解决方案
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物联网世赛物联网应用与服务世界职业院校技能大赛技能大赛物联网应用
一、世赛背景与物联网应用赛项概述1.1世赛发展历程及对中职教育的影响世界技能大赛(WorldSkillsCompetition,简称世赛)自1950年创立以来,已经成为全球范围内展示职业技能水平的重要赛事。截至2024年,世赛已成功举办46届,参赛国家和地区数量不断增加,从最初的20多个发展到如今的80多个,参赛选手超过1000名。世赛涵盖了从传统制造业到现代信息技术等众多领域,其中物联网应用与服
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为什么网络安全缺口很大,而招聘却很少?2020年我国网络空间安全人才数量缺口超过了140万,就业人数却只有10多万,缺口高达了93%。这里就有人会问了:1、网络安全行业为什么这么缺人?2、明明人才那么稀缺,为什么招聘时招安全的人员却没有那么多呢?首先来回答第一个问题,从政策背景、市场需求、行业现状来说。政策背景自从斯诺登棱镜门事件曝光之后,网络空间站成为现代战场第一战场,网络安全能力也被各国列为了
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1、TCP与UDP名称TCPUDP方式先奏后斩先斩后奏优点防外挂,慢但不出错用户体验好常用游戏MMORPGFPS、MOBA、IO类2、弱联网与实时联网名称弱联网实时联网方式只在必要时链接频率很高特点频率低频率高特点对宽带要求不高对宽带要求高常用游戏卡牌、放置挂机、轻度休闲、SLGFPS、MOBA、IO类
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在vue3项目中使用el-upload实现文件上传template将文件拖到此处,或点击上传是否更新已经存在的用户数据仅允许导入xls、xlsx格式文件。下载模板确定取消相关属性说明limit:允许上传文件的最大数量accept:接受上传的文件类型headers:设置上传的请求头部action:请求URLdisabled:是否禁用上传on-progress:文件上传时的钩子on-success:文
- 深入理解 Linux `poll` 模型:`select` 的增强版
蜗牛沐雨
异步编程并发编程C++linux网络编程并发编程
在LinuxI/O多路复用模型中,poll紧随select之后,作为其功能更强大、限制更少的继任者。虽然select在处理并发连接方面迈出了重要一步,但其自身的一些缺陷促使了poll的诞生。poll模型同样允许单个进程同时监控多个文件描述符,等待I/O事件,但在文件描述符数量限制和接口使用上进行了优化。poll为什么比select更优?select的一个主要痛点是其对文件描述符数量的硬性限制(通常
- STM32和C++ 实现配置文件导入、导出功能
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STM32stm32c++嵌入式硬件
一.配置文件导出功能//导出流程//1.客户端→设备:导出配置请求,例如:GetFlashData[d6fe30323454]:{ini},其中[]里面是设备序列号//2.设备→客户端:配置文件元数据(总大小、块数量)//3.设备→客户端:发送块1(包含块序号和大小)//4.设备→客户端:发送块n(包含块序号和大小)//5.设备→客户端:发送结束帧(包含crc校验值)//6.拼接块1-n的数据到缓
- 小模型和大模型的区别在哪里?
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人工智能深度学习机器学习
小模型和大模型在多个方面存在显著差异,主要体现在参数量、训练与运行速度、处理数据的准确性及应用场景上。参数量:大模型通常包含数十亿甚至数万亿个参数,这使得它们能够捕捉更复杂的数据模式和关系。相比之下,小模型的参数数量相对较少,通常在几百万到几千万之间,这限制了它们处理复杂任务的能力,但同时也意味着它们可以更快地训练和部署。训练与运行速度:由于参数数量的差异,小模型的训练和推理速度通常比大模型快。这
- 使用 Laravel + Redis 优化 MySQL 多字段 DISTINCT 查询性能
在高并发业务场景中,频繁执行MySQL的SELECTDISTINCT查询可能会成为性能瓶颈。本文将介绍一个实际案例,并通过Laravel+Redis缓存机制实现查询优化。背景需求我们有一个MySQL表,数据量约为50万条,字段结构如下:表字段:a,b,c,d,e,f,g字段特征:每个字段都是枚举类型,枚举值数量从几十到两百不等字段a已建立索引数据量:500,000条记录查询需求:每次查询时,字段a
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc