- 金融数据有哪些,有用的股票API接口数据
nance99
金融pythongit
一、金融数据有哪些,有用的股票API接口行情数据金融大数据是为金融机构、个人投资者以及金融应用开发者提供专业的数据和行情报价API服务,满足不同用户在投资过程中丰富多样的行情数据分析和投资研究,以API接口形式为用户提供行情数据API服务,提供的数据包括市场行情、财报、宏观等,还有基于文本分析的股票关联数据。对金融机构或者投资者而言,金融数据是企业财富。实时数据对企业成功至关重要,股票行情数据种类
- 2024 年 MathorCup 数学应用挑战赛——大数据竞赛 赛道 B:电商品类货量预测及品类分仓规划 思路和代码 持续更新中
2025年数学建模美赛
数学建模2024年大数据第五届MathorCupB题
2024年所有数学建模类比赛的个人思路和代码都会发布到专栏内,会结合最新的chatgpt发布思路,开赛一天后恢复原价99,不代写论文,不回复私信.没有群,只需订阅一次目录问题分析与解决思路问题1:货量预测模型问题2:一品一仓分仓规划问题3:一品多仓分仓规划总结这类大数据竞赛的重点在于构建一个全面的预测和优化模型,通过数据处理、时间序列分析以及运筹优化来完成货量预测和分仓规划。下面是一个解决问题的整
- 基于知识图谱的用户画像构建与应用
cooldream2009
AI技术知识图谱知识图谱人工智能
目录前言1.知识图谱在用户画像中的作用1.1数据整合与清洗1.2多维关系挖掘1.3动态更新能力1.4可解释性2.用户画像构建过程中的知识图谱应用2.1数据采集2.2知识图谱构建2.2.1实体节点构建2.2.2关系建模2.3用户画像生成2.3.1静态特征2.3.2动态特征2.3.3关系网络3.基于知识图谱的用户画像应用场景3.1精准营销3.2内容推荐3.3用户需求预测3.4风险控制结语前言随着大数据
- 智能运维分析决策系统:赋能数字化转型的智慧引擎
我的运维人生
运维运维开发技术共享
智能运维分析决策系统:赋能数字化转型的智慧引擎在数字化转型的大潮中,企业运维管理正经历着从传统手动运维向智能化、自动化运维的深刻转变。智能运维分析决策系统(AIOps,ArtificialIntelligenceforITOperations)作为这一转变的核心驱动力,通过融合大数据、机器学习、人工智能等先进技术,实现了对运维数据的深度洞察与智能决策,极大地提升了运维效率与质量,为企业数字业务的连
- 第11篇:你知道ElasticSearch聚合分析能力有多强?
老王随聊
elasticsearch搜索引擎大数据
背景:目前国内有大量的公司都在使用Elasticsearch,包括阿里、京东、滴滴、今日头条、小米、vivo等诸多知名公司。除了搜索功能之外,Elasticsearch还结合Kibana、Logstash、ElasticStack还被广泛运用在大数据近实时分析领域,包括日志分析、指标监控等多个领域。本节内容:ElasticSearch强悍聚合分析能力详解。目录1、ES的聚合Aggregations
- Elasticsearch聚合分析:未来发展趋势
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1大数据时代的分析需求随着互联网、物联网、移动互联网等技术的快速发展,全球数据量呈现爆炸式增长,我们正步入一个前所未有的大数据时代。海量数据的背后蕴藏着巨大的商业价值,如何高效地存储、管理、分析和挖掘这些数据,成为企业和组织面临的重大挑战。1.2Elasticsearch:分布式搜索和分析引擎Elasticsearch作为一个开源的分布式搜索和分析引擎,凭借其高性能、可扩展性和易用
- 软件工程之信息系统集成
我叫吴桂鑫
计算机基础知识软件工程信息系统集成
现在的软件开发工作大多数是集成,所有部分都从头开发效率会很低,问题也会更多,成本也会更高。系统集成就是将各类资源有机、高效地整合到一起,形成一个完整的系统。信息系统集成包括网络集成、数据集成和应用集成等。网络集成、数据集成和应用集成分别用于解决系统的互连性、互通性和互操作性。(1)网络集成(企业局域网)重点是系统中异构网络的互连。(2)数据集成(大数据)重点是系统中异构数据集的互通使用和统一管理。
- 【笔记总结】华为云:应用上云后的安全规划及设计
通信_楠木
笔记华为云安全系统架构安全架构
一、背景和问题数字化时代,随着信息技术的飞速发展,企业和各类组织纷纷将自身的应用程序迁移至云端。云计算凭借其诸多优势,如成本效益、可扩展性、灵活性以及便捷的资源共享等,已然成为了现代业务运营的重要支撑。今年,我所在企业也将IT系统全面迁移上云,究其原因是为了在激烈的市场竞争中保持敏捷性和创新性,需要快速部署新的应用并实现高效的数据处理,云平台提供的丰富资源和便捷的服务模式使其能够迅速满足这些需求。
- 网络安全态势感知:企业数字化转型的 “安全密钥”
知白守黑V
安全运营网络安全态势感知网络
在数字经济飞速发展的当下,网络安全已经成为企业平稳运营的关键所在。从大型企业的数据泄露事故,到中小企业遭遇的各类网络攻击,网络安全威胁无处不在。而网络安全态势感知产品,作为应对复杂网络威胁的关键技术,正逐渐成为企业守护数字资产的“智慧大脑”。一、态势感知:全景掌控,精准防御你可以把网络安全态势感知想象成企业网络的“超级侦察兵”。它借助大数据分析、机器学习这些先进技术,就像是拥有了超级强大的“洞察力
- Coze,Dify,FastGPT,对比
云连山
AI编程AI编程
在当今AI技术迅速发展的背景下,AIAgent智能体成为了关键领域,Coze、Dify和FastGPT作为其中的佼佼者,各有千秋。平台介绍-FastGPT:由环界云计算公司发起,是基于大语言模型(LLM)的开源知识库问答系统。其亮点是支持Flow可视化工作流编排,在知识问答领域表现出色,拥有庞大用户群体,包括数百家企业付费客户等。网址为https://fastgpt.cn/。-Dify:苏州语灵人
- Kafka:架构与核心机制
J老熊
kafka架构分布式面试系统架构后端
ApacheKafka是一种高吞吐量的分布式消息队列,广泛应用于实时数据流处理和大数据架构中。本文将详细探讨Kafka的架构、Replica管理、消息读取、分区策略、可靠性保障等核心机制。1.Kafka的架构1.1组件概述Kafka的架构由多个组件构成,主要包括以下部分:Broker:Kafka集群中的服务器,每个Broker存储一部分消息。Kafka集群通常由多个Broker组成,以提高可用性和
- 车联网安全
黄一113530
网络安全网络安全渗透测试
1、智能汽车安全如何分类?智能汽车终极发展阶段是无人驾驶,车联网则是无人驾驶实现的基础,然而车联网技术应用过程中却会带来信息安全问题,具体可分为以下三种:一、用户隐私汽车智能化是建立在车辆动态数据收集及应用上的,如车辆行驶、车体、动力、安全及环境数据等层面,尤其是车辆行驶数据一直都被视为变现的大数据金矿,无论是车联网前装的车商,还是车联网后装的互联网科技公司,都在用户不知情的情况下收集车主驾驶历史
- 【趋势】《2024—2026金融科技十大趋势预测》一览
学客汇
商业研究商业观察人工智能大数据金融科技科技洞察IT趋势金融行业预测
本白皮书基于新华三在金融行业的前沿实践和IDC的全球研究成果,深入分析了金融科技领域的十大关键趋势,旨在为金融机构提供前瞻性的战略指导和业务创新的参考。导言当前,在地缘政治冲突加剧、商业经济市场环境高度不确定、数字化业务加速发展的背景下,金融行业处于深度变革的潮流中,金融机构亟需重新思考其在技术支出、业务决策及业务创新发展等方面的投资重点。此外,金融机构也越来越需要借助大数据和AI技术来提升业务的
- 【爬虫】使用 Scrapy 框架爬取豆瓣电影 Top 250 数据的完整教程
m0_74825360
面试学习路线阿里巴巴爬虫scrapy
前言在大数据和网络爬虫领域,Scrapy是一个功能强大且广泛使用的开源爬虫框架。它能够帮助我们快速地构建爬虫项目,并高效地从各种网站中提取数据。在本篇文章中,我将带大家从零开始使用Scrapy框架,构建一个简单的爬虫项目,爬取豆瓣电影Top250的电影信息。Scrapy官方文档:ScrapyDocumentation豆瓣电影Top250:豆瓣电影Top250本文的爬虫项目配置如下:系统:Windo
- 不同hive集群中基于表的数据一致性比对
AA赵师傅
hadoop数据管理hive数据验证数据迁移hadoop
前阵子博主遇到一个需求,因对hadoop集群进行数据迁移,数据迁移完毕后进行两个hive库的数据一致性的比对,不仅对源表数据进行比对,而且要同时使用两个集群加工相同数据,对加工后的数据进行数据一致性比对。博主已知的数据迁移方法有两种,第一种就是hadoopdistcp功能来进行集群间数据的复制,那么基本就不用做源表的数据验证了,集群间数据复制失败会报错提示。第二种方法就是数据的导入导出了,把原集群
- Hadoop、Hive、Hbase集群间的数据迁移
这个操蛋的人生!!!
一、hadoop集群间拷贝数据:迁移之前需要把两个集群的所有节点都互通/etc/hosts文件(重要,包括各个数据节点)两个集群版本不相同hadoopdistcphftp://192.168.57.73:50070/hive3/20171008/hive3/如果两个集群的版本相同,则可以使用hdfs协议,命令如下:hadoopdistcphdfs://namenodeip:9000/foohdfs
- Hive面试题汇总
大数据侠客
hive相关问题汇总及解决hivehadoop数据仓库面试
Hive定义Hive是建立在Hadoop上的数据仓库基础构架。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。它提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种
- 数据项目相关的AWS云计算架构设计
weixin_30777913
云计算数据仓库awssparkpython
电商数据平台架构高性能:使用AmazonEC2的计算优化实例处理业务逻辑和数据计算,搭配AmazonElastiCache内存缓存,加速数据读取。应用负载均衡器(ALB)在EC2实例间分发流量,实现负载均衡。高可用性:采用多可用区(Multi-AZ)部署,将EC2实例、数据库等资源分布在多个可用区。使用AmazonRDS并开启多AZ部署,实现数据库自动故障转移。利用AWSAutoScaling根据
- CDH大数据平台
梦龙zmc
大数据大数据
CDH概念CDH(ClouderaDistributionIncludingApacheHadoop)是由Cloudera公司提供的一个集成了ApacheHadoop以及相关生态系统的发行版本。CDH是一个大数据平台,简化和加速了大数据处理分析的部署和管理。CDH提供Hadoop的核心元素-可伸缩存储和分布式计算-以及基于web的用户界面和重要的企业功能。CDH是Apache许可的开放源码,是唯一
- Spring Boot集成RocketMQ实现分布式事务
missterzy
分布式与微服务消息队列(MQ)java-rocketmqspringbootrocketmq
RocketMQ是由阿里巴巴集团开发的一款高性能、高可靠、分布式的开源消息中间件,它在2012年对外开源,并于2016年捐赠给Apache软件基金会,随后在2017年成为了Apache的顶级项目。RocketMQ的设计旨在满足互联网业务场景中的海量消息传递需求,尤其擅长处理高并发、大数据量以及实时计算场景。主要特点和功能包括:1.分布式架构:RocketMQ采用了分布式部署架构,允许生产者、消费者
- Java 大视界 -- Java 大数据中的自然语言生成技术与实践(63)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据自然语言生成基于规则模型基于统计模型基于深度学习模型新闻写作智能客服
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 动态规划详解-最小路径和问题【python】
数据分析螺丝钉
LeetCode刷题与模拟面试动态规划算法leetcodepython数据结构
作者介绍:10年大厂数据\经营分析经验,现任大厂数据部门负责人。会一些的技术:数据分析、算法、SQL、大数据相关、python欢迎加入社区:码上找工作作者专栏每日更新:LeetCode解锁1000题:打怪升级之旅python数据分析可视化:企业实战案例备注说明:方便大家阅读,统一使用python,带必要注释,公众号数据分析螺丝钉一起打怪升级1.问题介绍和应用场景最小路径和问题是一个常见的动态规划问
- Java 大视界 -- Java 大数据中的知识图谱构建与应用(62)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据知识图谱信息抽取知识融合智能搜索智能推荐风险评估
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- [Python从零到壹] 七十七.图像识别及经典案例篇之目标检测入门普及和ImageAI对象检测详解
Eastmount
Python从零到壹python目标检测ImageAI图像是被基础系列
欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智
- 使用 Azure Functions 开发 Serverless 应用:详解与实战
孟章豪
azureserverlessflask
使用AzureFunctions开发Serverless应用:详解与实战随着云计算的发展,Serverless(无服务器架构)已成为构建现代应用的重要模式。它能够让开发者专注于业务逻辑,而不需要关注底层的服务器管理、扩展等问题。AzureFunctions是微软提供的Serverless计算服务,具有高度的可扩展性和易用性。本篇博客将详细介绍如何使用AzureFunctions开发Serverle
- 用 Java 的思路快速学习 Scala
进朱者赤
其他大数据scalaScala
引言Scala是一种结合了面向对象和函数式编程的现代编程语言,广泛应用于大数据处理框架如ApacheSpark和ApacheFlink。对于熟悉Java的开发者来说,Scala的学习曲线相对平缓。本文将通过类比Java中的概念,帮助Java开发者快速上手Scala。1.基本语法1.1.数据类型以下是Scala和Java数据类型的汇总表格:Scala数据类型Java数据类型说明Intint32位整数
- python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN
weixin_39629269
python鸢尾花数据集knn
欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】1KNN算法基本介绍K-NearestNeighbor(k最邻近分类算法),简称KNN,是最简单的一种有监督的机器学习算法。也是一种懒惰学习算法,即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息,直到测试样本到达才开始进行分类决策。KNN算法的核心思想:要想确定测试样本属于哪一类,就先寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本,然后判断这K个样本中大部分所
- 函数计算 FC 诚邀您参加【Cloud Up 挑战赛】赢取丰厚奖品!
github
亲爱的开发者们,函数计算FC团队向你们发出诚挚邀请,加入我们即将举办的【CloudUp挑战赛】,这不仅是一场技术盛宴,更是一次展示才华与创新的机会。从互联网应用开发到AI、大数据,再到现代化应用开发,本次赛事覆盖了所有你渴望掌握的技能点,旨在为你提供一个实践平台,将理论知识转化为解决实际业务问题的能力。挑战赛为期三周,活动时间为2024年11月25日至12月13日,立即参与:https://dev
- 未来商贸物流:人工智能与大数据的深度融合
呆码科技
临沂软件开发软件开发商贸物流科技人工智能
未来商贸物流:人工智能与大数据的深度融合在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,商贸物流行业正站在变革的十字路口,而人工智能与大数据宛如一对闪耀的双子星,为其照亮前行的道路,深度融合之下,一个全新的未来画卷正徐徐展开。智能预测需求:精准把握市场脉搏传统的商贸物流往往依赖过往经验和粗略的市场调研来预估货物需求,这就如同在迷雾中摸索,充满不确定性。而如今,借助大数据的海量存储与超强分析能力,以及人工智能的深度
- 【大数据之路11】多范式编程语言 Scala
程序员老五
大数据scala开发语言
多范式编程语言Scala1.Scala概述1.Scala介绍2.学习Scala的必要性1.基于编程语⾔⾃身2.基于活跃度2.Scala基础语法1.HelloScala2.变量定义1.变量与常量2.Scala自动类型识别3.lazy懒加载3.数据类型1.相关概述1.Scala数据类型列表2.测试代码3.Scala数据类型结构图2.Scala基本类型操作3.编码规范4.流程控制1.if2.块表达式3.
- 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){
if(h==NULL) //??????
- 《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
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
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[
编辑]
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
IXHONG
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”
nannan408
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
qiufeihu
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,