- ELK接入SpringBoot【Docker Compose】
bilibilidicks
elkspringbootdocker
安装Docker-Composecurl-Lhttps://github.com/docker/compose/releases/download/1.17.1/docker-compose-`uname-s`-`uname-m`-o/usr/local/bin/docker-compose随便找个地,创建docker-compose.yml文件,把这坨文本复制进去version:'3'servi
- 使用 nodejs 和 ElasticSearch 快速搭建全文检索
dbLenis
数据库java编程语言大数据linux
点击蓝色“有关SQL”关注我哟加个“星标”,天天与10000人一起快乐成长上次群友问我,Python怎么学,我说四个小时足够了,你们不信。这次,我用2个小时,仅仅用Google,快速搭建了一个nodejs+Elasticsearch的小Demo.足可见,在有搜索的年代,快速上手一门技术,已经不是什么难事。1安装1.1下载地址https://nodejs.org/en/download提供windo
- Nodejs基础使用Elasticsearch(二)
小黑前端攻城狮
elasticsearchnode.jsvue.jsjavascript
/*链接到elasticsearch数据库*/varelasticsearch=require('elasticsearch');varclient=newelasticsearch.Client({host:'192.168.1.107:9200',log:'error'});1.统计索引数据:client.count({index:['telegram_message','telegram_u
- SpringBoot整合easy-es
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面试学习路线阿里巴巴springbootelasticsearch后端
一、easy-es简介EasyES是一款基于Elasticsearch官方提供的RestHighLevelClient开发的ORM框架,旨在简化开发流程并提高效率。EasyES在保持RestHighLevelClient原有功能的基础上进行增强,而不做任何改变。它采用与Mybatis-Plus相似的语法,使得开发者可以无缝迁移至EasyES,无需额外学习成本。EasyES的核心理念是将简单、易用性
- 在nodejs中使用ElasticSearch(一)安装,使用
konglong127
nodejselasticsearch大数据搜索引擎
使用docker安装ElasticSearch和Kibana1)创建相应的data文件夹和子文件夹用来持久化ElasticSearch和kibana数据2)提前创建好elasticsearch配置文件data/elasticsearch/config/elasticsearch.yml文件#========================ElasticsearchConfiguration====
- 在nodejs中使用ElasticSearch(二)核心概念,应用
konglong127
nodejselasticsearch大数据搜索引擎
核心概念1、索引(index)索引在Elasticsearch7之后,相当于关系型数据库中的表,之前相当于关系型数据库中的数据库。#创建索引PUT/my_index#获取指定索引GET/my_index#获取所有索引GET/_cat/indices?v#模糊匹配索引POST*index*/_search#删除索引DELETE/my_index#创建索引,同时指定索引结构#number_of_sha
- 谈谈 ES 6.8 到 7.10 的功能变迁(6)- 其他
INFINI Labs
elasticsearchjenkins大数据
这是ES7.10相较于ES6.8新增内容的最后一篇,主要涉及算分方法和同义词加载的部分。自定义算分:script_score2.0Elasticsearch7.0引入了新一代的函数分数功能,称为script_score查询。这一新功能提供了一种更简单、更灵活的方式来为每条记录生成排名分数。script_score查询由一组函数构成,包括算术函数和距离函数,用户可以根据需要混合和匹配这些函数,以构建
- ES from size聚合查询10000聚合查询,是每个分片先聚合,再统计。还是所有节点查询1万条后,再聚合
C18298182575
elasticsearchelasticsearch大数据搜索引擎
在Elasticsearch中,聚合查询的执行过程是分布式的,Elasticsearch会先在每个分片(shard)上执行本地聚合,然后再在协调节点(coordinatingnode)上对所有分片的聚合结果进行全局汇总。具体过程如下:1.聚合查询的执行过程1.1分片级别的本地聚合查询分发:当你在Elasticsearch中执行一个聚合查询时,协调节点会将查询分发到索引的每个分片(shard)上。本
- 在nodejs中使用ElasticSearch(三)通过ES语义检索,实现RAG
konglong127
nodejselasticsearch搜索引擎node.js全文检索后端
RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种结合了信息检索和生成模型的技术,旨在提高生成模型的知识获取和生成能力。它通过在生成的过程中引入外部知识库或文档(如数据库、搜索引擎或文档存储),帮助生成更为准确和丰富的答案。RAG在自然语言处理(NLP)领域,特别是在对话生成、问答系统和文本摘要等任务中,具有非常重要的应用。它的核心思想是,生成模型不仅依赖于模型内部的知识,
- 首发实测:地表最强AI?马斯克发布新一代AI模型Grok3
Code_流苏
AI漫谈先知实用软件与高效工具人工智能grok3AI实测首发测评AI
近年来,人工智能的迅猛发展让人们对其未来充满了无限期待。尤其是以马斯克为首的企业家们,始终走在AI技术的前沿。就在近期,马斯克宣布推出新一代AI模型——Grok3。这一消息无疑引起了行业的广泛关注,大家都在猜测,这款新AI模型究竟有何独特之处,是否能够在众多强大AI模型中脱颖而出?名人说:悟已往之不谏,知来者之可追。——《归去来兮辞》陶渊明创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的
- Grok 3 vs. DeepSeek vs. ChatGPT:2025终极AI对决
一点一木
人工智能人工智能chatgpt前端
2025年,AI领域的竞争愈发激烈,三个重量级选手争夺霸主地位:Grok3(由xAI开发)、DeepSeek(国内AI初创公司)和ChatGPT(OpenAI产品)。每个模型都有自己独特的优势,无论是在深度思考、速度、编程辅助、创意输出,还是在成本控制方面,都展现出强大的实力。但究竟谁能脱颖而出?没有一个万能的答案。最终的选择取决于你的AI需求和应用场景。在这场史诗级对决中,我将深入探讨这些模型的
- Grok-3和DeepSeek-R1,谁更胜一筹?
xiaocang668888
人工智能DeepSeek
关于Grok-3(xAI研发)与DeepSeek-R1(深度求索公司产品)的技术竞合,需从核心定位、场景穿透力和战略生态三重维度展开深度解构。两大模型代表两种技术演化路径的终极对决,其胜负取决于问题域的边界定义。一、基础能力的对称平衡能力维度Grok-3DeepSeek-R1参数量级混合专家模型(MoE)架构,总参量4.2T,活跃参数860B稠密神经架构,320B全激活参数知识保鲜动态知识注入(每
- DeepSeek效应初现:Grok-3补刀ChatGPT,OpenAI已在ICU?
东方佑
量子变法chatgpt人工智能
嘿,技术小伙伴们!今天咱们聊聊最近在AI界引发轰动的新闻——DeepSeek和xAI相继用R1和Grok-3证明了预训练ScalingLaw并非OpenAI的护城河。这意味着什么呢?让我们一探究竟!开场白首先,让我们看看最新的“全能冠军”——Grok3。这款被誉为“地球上最聪明的AI”的模型不仅证明了ScalingLaw的有效性,还进一步攻破了OpenAI的技术壁垒。深度探讨:ScalingLaw
- elk+redis+logstash+kibana保姆式教程
weixin_51711897
elkredisjenkins
主机名ip描述elasticsearch-1192.168.5.94es集群elasticsearch-2192.168.5.95es集群elasticsearch-1192.168.5.96es集群redis192.168.5.97redis存储收集日志logstash192.168.5.98将redis数据传到es中kibana192.168.5.99将日志数据显示出来报错Couldnotin
- windows10 ELK保姆级教程以及踩坑记录 适用于新版8.1.3
bug柯南
ELKjava
elk其实就是ElasticSearch(ES)、Logstash和Kibana三个开源的工具组成。1.ES是个开源的分布式搜索引擎,它的特点是:分布式、零配置、自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。2.Logstash是一个完全开源的工具,开源对日志进行收集、分析、并将其储存以后使用。3.Kibana也是一个完全开源的免费的工具,它为Logsta
- Linux中es启动成功,windows服务器访问不了的解决方案
码代码的小仙女
笔记linuxwindowselasticsearch
1.在Linux服务器中安装elasticsearch。在bin目录下执行./elasticsearch报错信息:org.elasticsearch.bootstrap.StartupException:java.lang.RuntimeException:cannotrunelasticsearchasrootatorg.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch
- java.lang.NoSuchMethodError: org.elasticsearch.client.RestClient.performRequest(Ljava/lang/String;Lj
频繁输入,积极输出
eses
es创建索引时,报:java.lang.NoSuchMethodError:org.elasticsearch.client.RestClient.performRequest(Ljava/lang/String;Ljava/lang/String;Ljava/util/Map;Lorg/apache/http/HttpEntity;[Lorg/apache/http/Header;)Lorg/e
- ElasticSearch基础入门(四)桶、度量
全端工程师
elasticsearchelasticsearch
ElasticSearch基础入门(四)聚合一、基本概念1.桶(bucket)2.度量(metrics)二、聚合为桶三、桶内度量四、桶的嵌套五、直方图分桶(阶梯)六、范围分桶(range)一、基本概念通过聚合,我们会得到一个数据的概览。我们需要的是分析和总结全套的数据而不是寻找单个文档。ElasticSearch中的聚合,常见的有两种,桶和度量。1.桶(bucket)桶,是按照一定的方式对数据进行
- ElasticSearch的常用命令
qqqweiweiqq
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GET_search{"query":{"match_all":{}}}PUT/dangdang/DELETE/dangdangDELETE/emsGET/_cat/indices?vPUT/ems{"settings":{"number_of_replicas":1,"number_of_shards":1}}GET/gunspoc/_mapping反正一个index下面就只有一个typePUT
- 基于 Elasticsearch 和 Milvus 的 RAG 运维知识库的架构设计和部署落地实现指南
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最近在整理一些业务场景的架构设计和部署落地实现指南先放一个【基于RAG的运维知识库(ElasticSearch+Milvus)的详细实现指南】,其中包含了详尽的技术实现细节、可运行的示例代码、原理分析、优缺点分析和应用场景分析。架构描述:基于RAG的运维知识库(ElasticSearch+Milvus)部署指南1.极其详细的部署步骤(包含详尽的技术实现细节和分步骤、可运行的示例代码-也只能给示例代
- 掌握 ElasticSearch 聚合查询:Aggregations 入门与实战
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掌握ElasticSearch聚合查询:Aggregations入门与实战一、引言(Introduction)二、数据准备(DataPreparation)2.1创建索引(CreateIndex)2.2批量导入数据(BulkImportData)三、聚合查询基础(AggregationBasics)3.1什么是聚合查询?(WhatareAggregations?)3.2聚合查询的基本结构(Basi
- 掌握 ElasticSearch 四种match查询的原理与应用
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文章目录一、引言(Introduction)二、准备工作:创建索引和添加示例数据三、`match`查询四、`match_all`查询五、`multi_match`查询六、`match_phrase`查询七、总结(Conclusion)一、引言(Introduction)在信息爆炸的时代,快速准确地找到所需信息至关重要。全文检索技术应运而生,它允许我们对文本内容进行深入搜索,而不仅仅是简单的关键词匹
- ElasticSearch基础入门(六)使用Spring Data ElasticSearch添加、修改、删除数据
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ElasticSearch基础入门(六)使用SpringDataElasticSearch添加、修改、删除文档一、概述二、新增文档1.新增一条2.批量新增三、修改文档四、删除文档一、概述SpringData的强大之处,就在于你不用写任何DAO处理,自动根据方法名或类的信息进行CRUD操作。只要你定义一个接口,然后继承Repository提供的一些子接口,就能具备各种基本的CRUD功能。我们想要操作
- 掌握 ElasticSearch的 _source 过滤
全端工程师
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掌握ElasticSearch的_source过滤1.引言2.`_source`元数据基础2.1什么是`_source`字段?2.2`_source`的基本用法3.禁用`_source`3.1如何禁用`_source`字段3.2禁用`_source`的利弊3.3最佳实践建议4.`_source`数据源过滤4.1为什么需要数据源过滤?4.2两种过滤方式4.2.1在Mapping中定义(不推荐)4.2
- 操作es聚合操作并显示其他字段_Elasticsearch 之聚合分析入门
weixin_39944595
操作es聚合操作并显示其他字段
本文主要介绍Elasticsearch的聚合功能,介绍什么是Bucket和Metric聚合,以及如何实现嵌套的聚合。首先来看下聚合(Aggregation):什么是Aggregation?首先举一个生活中的例子,这个是京东的搜索界面,在搜索框中输入“华为”进行搜索,就会得到如上界面,搜索框就是我们常用的搜索功能,而下面这些,比如分类、热点、操作系统、CPU类型等是根据ES的聚合分析获得的相关结果。
- 【大数据】es ElasticSearch常用操作:查询与聚合篇
roshy
大数据
0说明基于es5.4和es5.6,列举的是个人工作中经常用到的查询(只是工作中使用的是JavaAPI),如果需要看完整的,可以参考官方相关文档https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.4/search.html。1查询先使用一个快速入门来引入,然后后面列出的各种查询都是用得比较多的(在我的工作环境是这样),其它没怎么用的这里
- 使用Idea创建springboot项目
奔跑吧邓邓子
SpringBoot深入浅出常见问题解答(FAQ)高效运维javaidea
提示:“奔跑吧邓邓子”的高效运维专栏聚焦于各类运维场景中的实际操作与问题解决。内容涵盖服务器硬件(如IBMSystem3650M5)、云服务平台(如腾讯云、华为云)、服务器软件(如Nginx、Apache、GitLab、Redis、Elasticsearch、Kubernetes、Docker等)、开发工具(如Git、HBuilder)以及网络安全(如挖矿病毒排查、SSL证书配置)等多个方面。无论
- es 生产集群的部署架构是什么?每个索引的数据量大概有多少?每个索引大概有多少个分片?
忍者算法
elasticsearch架构大数据
Elasticsearch生产集群部署架构及面试解析在后端面试中,Elasticsearch(ES)是一个经常被问到的技术点,尤其是涉及到生产环境的部署架构。面试官往往希望通过这个问题来验证你是否有真正的生产经验,而不仅仅是玩过一些Demo。如果你对ES的生产环境一无所知,可能会在这个问题上暴露短板。因此,提前了解并掌握一些基本的生产环境参数,对于面试至关重要。一、为什么面试官会问这个问题?面试官
- docker快速安装带认证Es和Kinbana
大大大大肉包
dockerdockerelasticsearch容器
es安装1、进行拉取镜像dockerpullelasticsearch:7.17.16dockerpullkinbana:7.17.162、查看下载的镜像:dockerimages;3、创建虚拟网络:dockernetworkcreatees-net4、创建挂载目录mkdir-p/usr/local/elasticsearch/pluginsmkdir-p/usr/local/elasticsea
- 几种AI模型在算法工作中的使用测评——Grok3,Deepseek,Chatgpt,Kimi,Claude(持续更新)
不断学习加努力
算法ai
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一、Grok3二、Deepseek-R1三、Chatgpt-4o四、Kimi五、Claude-3.5总结前言在工作中现在已经离不开这AI模型了。于是我单开一个博客,记录在使用过程中的这几种模型使用感受。大家的感受也可以在评论区畅所欲言,我会抽空放进博客中。当然ai编程主要用的还是cluade3.5.一、Grok3嘿嘿,最吸
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓