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在Android平台上,集成了一个嵌入式关系型数据库—SQLite,SQLite3支持NULL、INTEGER、REAL(浮点数字)、TEXT(字符串文本)和BLOB(二进制对象)数据类型,虽然它支持的类型只有五种,但实际上sqlite3也接受varchar(n)、char(n)、decimal(p,s)等数据类型,只不过在运算或保存时会转成对应的五种数据类型。SQLite最大的特点是你可以把各种
- 图片加载框架Glide与Picasso原理剖析
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图片加载框架Glide与Picasso原理剖析一、前言图片加载是Android应用开发中的一个重要环节,良好的图片加载机制可以提升应用性能和用户体验。Glide和Picasso是目前最流行的两个图片加载框架,本文将深入分析这两个框架的核心原理和实现机制。二、图片加载基础2.1图片加载的挑战内存管理OOM(OutOfMemory)问题内存缓存策略图片复用性能优化异步加载图片压缩缓存机制用户体验加载占
- Android 里SQLite和ROOM框架简单介绍
大林不要掉头发
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简单的AndroidSQLite使用最简单的SQLite在Android开发中,SQLite是一个轻量级的关系型数据库管理系统,经常用于存储和管理应用程序的数据。如果你刚刚学习Android数据库的使用,你一定要学习SQLite的使用。以下是一个简单的示例,展示了如何在Android应用中创建SQLite数据库、创建表、插入数据以及查询数据。创建SQLite数据库、创建表publicclassDB
- 【Android】使用Room数据库解决本地持久化
吃汉堡吃到饱
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- Spring Boot + EasyExcel导入导出,简直太好用了!
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背景老项目主要采用的POI框架来进行Excel数据的导入和导出,但经常会出现OOM的情况,导致整个服务不可用。后续逐步转移到EasyExcel,简直不能太好用了。EasyExcel是阿里巴巴开源插件之一,主要解决了poi框架使用复杂,sax解析模式不容易操作,数据量大起来容易OOM,解决了POI并发造成的报错。主要解决方式:通过解压文件的方式加载,一行一行地加载,并且抛弃样式字体等不重要的数据,降
- 如何在Android中实现SQLite数据库操作
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在Android中实现SQLite数据库操作通常涉及以下几个步骤:创建数据库助手类、定义数据库表结构、执行SQL查询和更新操作等。以下是一个基本的实现指南:1.添加依赖在Android项目中,SQLite是内置支持的,因此不需要额外添加依赖。如果你使用的是较新的Android架构组件,可以考虑使用Room持久化库,它是对SQLite的一个抽象层,但这里我们直接使用SQLite。2.创建数据库助手类
- InSAR个人笔记(三)ISCE之DInSAR处理--topsApp.py
玊363
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数据下载1、哨兵1slc数据下载研究区的选定:首先确定研究区内的范围(经纬度),其次确定下载数据的时间,最后保证两张SAR影像是重复轨道拍摄的(哨兵单颗卫星时间周期为12天,星座为24天)(1)下载网址:SAF:https://search.asf.alaska.edu/#/?zoom=5.000¢er=123.354,25.990https://search.asf.alaska.edu/#/?
- K8S日常问题优化
沉默的八哥
运维运维kubernetes
在实际工作中,优化Kubernetes的性能和成本通常需要结合资源利用率分析、集群配置调整以及自动化工具的整合。以下是我在项目中实践过的一些典型优化场景和解决方案:一、资源利用率优化1.合理配置Requests/Limits问题:许多团队未准确设置Pod的requests和limits,导致资源浪费或频繁OOM。优化方法:使用Prometheus+Grafana监控Pod的实际CPU/内存使用量。
- Spark数据倾斜的问题
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Spark数据倾斜业务背景Spark数据倾斜表现Spark的数据倾斜,包括SparkStreaming和SparkSQL,表现主要有下面几种:1、Excutorlost,OOM,Shuffle过程出错2、DriverOOM3、单个Excutor执行器一直在运行,整体任务卡在某个阶段不能结束4、正常运行的任务突然失败数据倾斜产生的原因以Spark使用场景为例,我们再做数据计算的时候会涉及类似coun
- Excel百万数据导入内存溢出(OOM)解决方案,以及HSSFworkbook,XSSFworkbook,SXSSFworkbook失败分析
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一.问题背景Excel百万数据导入,每行50+列,出现内存溢出,尝试HSSFworkbook,XSSFworkbook,SXSSFworkbook均未解决。查阅资料,采取StreamingReader的方式,问题解决。二.HSSFworkbook,XSSFworkbook,SXSSFworkbook分析序号类版本限制描述1HSSFworkbookExcel2003及以前,扩展名为.xls65536
- JVM——15.定位 堆外内存 OOM
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文章目录1.ByteBuffer堆外内存介绍2.ByteBuffer堆外内存申请、释放(源码分析)2.1堆外内存申请2.2堆外内存释放3.什么情况会发生堆外内存OOM4.模拟堆外内存OOM4.1模拟14.2模拟24.3模拟35.堆外内存OOM的定位及解决1.ByteBuffer堆外内存介绍在介绍OOM那篇文章中,对堆外内存进行了介绍,就直接把它复制过来;ByteBuffer和DirectByteB
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调色教程通过Lr软件丰富的工具和功能,对风景照片在色彩、影调等方面进行调整。例如利用基本参数调整选项,精准控制照片亮度、对比度、色温、色调等基础要素;运用HSL面板可对不同色彩的色相、饱和度以及明亮度进行单独调节;利用曲线工具能灵活塑造画面影调等。最终把照片原本的色彩风格转变为以焦糖暖色调为主导的复古风格,为风景画面增添独特的艺术魅力和怀旧氛围。预设信息调色风格:复古风格预设适合类型:人像,街拍,
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- 如何在androidstudio开发环境中查看sqlite数据库(按新版本Android Studio Giraffe提供详细步骤和操作说明,附截图,代码)鹿溪IT工作室提供
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Androidstudio的常见教程数据库sqliteandroidstudio
在AndroidStudio中查看SQLite数据库是开发过程中非常常见的需求。以下是详细步骤,适用于新版本的AndroidStudio(如AndroidStudioGiraffe或更高版本)。步骤1:确保使用Room或SQLiteOpenHelper在Android开发中,通常使用以下两种方式操作SQLite数据库:SQLiteOpenHelper:传统方式,手动管理数据库。Room:Googl
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- Redis数据类型--布隆过滤器类型详解及应用
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数据结构Redis无论什么数据类型,存储的时候都是以键值对key-value形势存储,并且所有的key都是String类型,本文讨论的数据类型是value的数据类型。布隆过滤器概述:布隆过滤器(BloomFilter)是1970年由布隆提出的,Redis4.0版本已插件的形式引入到Redis中,布隆过滤器是一种占用空间非常小的概率数据结构,效率高,有一定的误判率,而且无法删除元素,主要用于去重场景
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调色教程在城市霓虹灯夜景拍摄中,由于现场光线复杂等因素,照片可能无法完全呈现出当时的视觉感受。通过Lr调色,可以弥补拍摄时的不足。例如,运用基本调整面板中的曝光、对比度、阴影等工具,可以处理出画面的整体明暗关系;利用HSL(色相、饱和度、明亮度)工具,可以针对霓虹灯等主体或背景特定色彩进行精准调整;借助曲线工具,可以灵活打造独特的影调。预设信息调色风格:橙色风格预设适合类型:人像,街拍,城市,自拍
- BitMap实现用户签到、UV统计
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1.Redis的BitMap概述在Redis中,BitMap并非一种独立的数据结构,而是基于String类型数据结构实现的一种存储方式。由于String类型的最大上限是512M,换算成bit位就是2^32个,这决定了BitMap可操作的最大范围。BitMap非常适合用于处理大量的布尔值,能以极小的空间存储大量的标志位信息,常用于签到统计、活跃用户统计等场景。2.BitMap常用操作命令SETBIT
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varviewer=newViewer(document.getElementById('yyzh_img'),{url:'data-original',toolbar:{zoomIn:4,zoomOut:4,oneToOne:false,reset:true,prev:false,play:{show:false,size:'large',},next:false,rotateLeft:true
- Echarts柱状图(横坐标倾斜显示以及加滑动条)
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1.显示滑动条主要代码dataZoom:[ { type:"slider",//slider表示有滑动块的, show:true, xAxisIndex:[0],//表示x轴折叠 start:1,//数据窗口范围的起始百分比,表示1% end:100,//数据窗口范围的结束百分比,表示35%坐标 bottom:"20"
- redis-实战篇(11)用户签到
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11、用户签到11.1、用户签到-BitMap功能演示我们针对签到功能完全可以通过mysql来完成,比如说以下这张表用户一次签到,就是一条记录,假如有1000万用户,平均每人每年签到次数为10次,则这张表一年的数据量为1亿条每签到一次需要使用(8+8+1+1+3+1)共22字节的内存,一个月则最多需要600多字节我们如何能够简化一点呢?其实可以考虑小时候一个挺常见的方案,就是小时候,咱们准备一张小
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调色介绍黄昏时分有着独特而迷人的光线,使此时拍摄的人像自带一种浪漫、朦胧的氛围。通过Lr调色,可以进一步强化这种特质并根据不同的风格需求进行创作。Lr(Lightroom)作为专业的图像后期处理软件,提供了丰富的调色工具和功能模块,比如基本面板中的曝光、对比度、色温、色调等基础参数调节,HSL(色相、饱和度、明亮度)面板针对不同色彩单独调整的功能,以及曲线工具对影调细致控制等。运用这些工具能实现对
- JVM虚拟机内存配置详解
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内容转自:http://www.dev26.com/blog/article/419前段时间在一个项目的性能测试中又发生了一次OOM(Outofswapsapce),情形和以前网店版的那次差不多,比上次更奇怪的是,此次搞了几天之后啥都没调整系统就自动好了,死活没法再重现之前的OOM了!问题虽然蹊跷,但也趁此机会再次对JVM堆模型、GC垃圾算法等进行了一次系统梳理;基本概念堆/HeapJVM管理的内
- Android Room数据库中的主键重置
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在Android开发中,尤其是使用Room数据库时,管理数据库的主键(PrimaryKey)是非常重要的一个环节。本文将详细探讨如何在重新安装应用后重置Room数据库中的主键,并结合实际操作实例来阐释整个过程。Room数据库的主键在Room中,主键通常由@PrimaryKey注解定义。如果你希望主键自动生成,可以使用autoGenerate=true属性。以下是两个简单的实体类示例:@Entity
- Android Kotlin中Room数据库的参数传递
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在Android开发中,Room数据库是一个非常强大且灵活的持久化存储解决方案。通过Room库,我们可以轻松地与SQLite数据库进行交互。然而,当我们尝试在查询中传递参数时,可能会遇到一些问题。本文将通过一个实际案例来讨论如何在Kotlin中使用Room数据库时正确传递参数。问题背景假设我们正在开发一个待办事项(To-DoList)应用,使用Kotlin编写。应用中,我们需要根据ID查找特定的待
- 《深度学习实战》第12集:大模型的未来与行业应用
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深度学习实战|第12集:大模型的未来与行业应用随着深度学习技术的快速发展,大模型(如GPT、LLaMA、Bloom等)已经成为人工智能领域的核心驱动力。本篇博客将探讨大模型的发展趋势及其在医疗、金融、教育等行业的实际应用,并通过2个实战项目展示如何使用开源大模型构建问答系统。此外,我们还会分析大模型的前沿技术方向。图示:大模型发展历程与行业应用场景1.大模型发展历程图以下是大模型从早期到现在的关键
- 2025人工智能AI与电商革命:人工智能如何塑造在线市场的未来报告300+份汇总解读|附PDF下载
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原文链接:https://tecdat.cn/?p=40894在当今数字化时代,电子商务与人工智能的融合正重塑商业格局。本报告汇总洞察基于Prosus、Dealroom.co发布的《TheAIxEcommerceRevolution:HowAIisshapingtheFutureofOnlineMarketplaces》及文末308份电子商务和人工智能行业研究报告的数据,报告合集已分享在交流群,阅
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场景题:有40亿个QQ号如何去重?仅1GB内存场景题也有一些套路可以考虑,比如去重、判断给定数据是否存在1.大数据去重1.1现在有40亿个QQ号如何去重?仅1GB内存参考链接:https://juejin.cn/post/7396332696660131849介绍2种方法:Bitmap和布隆过滤器方法一:Bitmap首先介绍下什么是位图Bitmap位图是使用bit数组表示的,它只存储0或者1,因此
- Hive Exception: Too many counters: 2001 max=2000 的解决方法
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在hive任务的执行过程中,可能出现Toomanycounters的异常。如果执行引擎时tez,则说明当前作业的counters数量超过tez默认的counters限制。Exception:Toomanycounters:2001max=2000atorg.apache.tez.common.counters.Limits.checkCounters(Limits.java:88)atorg.ap
- Redis :01---Redis简介和安装
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一、Redis简介·Redis官网:https://redis.io/·Redis是一种基于键值对(key-value)的NoSQL数据库·与很多键值对数据库不同的是,Redis中的值可以是由string(字符串)、hash(哈希)、list(列表)、set(集合)、zset(有序集合)、Bitmaps(位图)、HyperLogLog、GEO(地理信息定位)等多种数据结构和算法组成,因此Redis
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
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- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
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equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
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public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
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SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
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mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
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c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,