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zru_9602
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Redis数据持久化方式详解1.引言Redis是一个高性能的键值存储系统,广泛应用于缓存、消息队列、实时分析等领域。默认情况下,Redis使用内存来存储数据,这使得它能够提供极低的延迟和高吞吐量。然而,由于数据是驻留在内存中的,一旦服务器发生故障(如断电或崩溃),所有的数据都将丢失。为了应对这种情况,Redis提供了多种数据持久化方式,确保数据能够在系统故障时得到保存,并在重启后恢复。本教程将详细
- 破局并发困境:Python 协程 async/await 深度解析与实战指南
清水白石008
pythonPython题库python开发语言
破局并发困境:Python协程async/await深度解析与实战指南一、写在前面:为什么我们仍在为并发编程头疼?在构建高性能的网络服务、实时数据处理系统、自动化调度工具时,你可能遇到过这些困境:多线程写起来麻烦,线程之间切换的开销不容忽视;多进程占用大量内存,IPC(进程间通信)复杂又笨重;I/O密集型任务跑得慢,CPU明明闲着却像在等月亮升起。正因为如此,Python在3.5之后正式引入了as
- 中国软件供应链安全厂商推荐︱悬镜安全聚焦全球数字经济大会·中国信通院最新成果发布
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2025年7月3日,由全球数字经济大会组委会主办,中国信息通信研究院、中国通信标准化协会承办的全球数字经济大会—云智算安全论坛暨第三届“SecGo论坛”在京召开。北京市经济和信息化局副局长顾瑾栩、中国通信标准化协会副理事长兼秘书长代晓慧、中国信通院党委副书记王晓丽、中国信通院云计算与大数据研究所副所长栗蔚出席会议。在成果发布环节,中国信通院对云智算安全行业发展、产业创新有突出贡献的个人予以表彰,悬
- 为什么stm32串口发送数据没有反应_学习笔记之STM32 USART串口应用
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一、USART简介通用同步异步收发器(USART)提供了一种灵活的方法与使用工业标准NRZ异步串行数据格式的外部设备之间进行全双工数据交换。USART利用分数波特率发生器提供宽范围的波特率选择。(文章下方有USART串口视频资料)STM32的串口资源相当丰富的,功能也相当强劲。STM32F103ZET6最多可提供5路串口,有分数波特率发生器,支持同步单向通信和半双工单线通信,支持LIN(局部互连网
- Redis精通之路:起源、应用、高级特性一网打尽!
奔跑吧邓邓子
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目录一、Redis简介1、Redis起源与发展(1)Redis的起源(2)Redis的发展(3)Redis的优势2、Redis特点(1)支持多种数据结构(2)高性能(3)持久化机制(4)高可用性(5)灵活的过期策略(6)支持事务管理(7)支持管道技术(8)监控和故障排查3、Redis应用场景(1)缓存(2)消息队列(3)排行榜(4)社交网络(5)实时分析(6)地理信息存储(7)分布式锁二、Redi
- 从 MDM 到 Data Fabric:下一代数据架构如何释放 AI 潜能
大卫的 AI 办公摸鱼手册
人工智能与主数据元数据专栏fabric架构人工智能
从MDM到DataFabric:下一代数据架构如何释放AI潜能——传统治理与新兴架构的范式变革与协同进化引言:AI规模化落地的数据困境在人工智能技术快速发展的今天,企业对AI的期望已从“单点实验”转向“规模化落地”。然而,Gartner数据显示,仅有20%的AI项目能够真正实现工业化部署,其核心瓶颈在于数据质量、实时性和治理复杂性。传统主数据管理(MDM)虽能解决基础数据标准化问题,但在应对多源异
- 锁查询及处理
瀚高PG实验室
数据库postgresql瀚高数据库
文章目录环境症状问题原因解决方案环境系统平台:N/A版本:6.0症状数据库锁表后,对锁住的表无法进行改动,严重时会影响业务正常运转。问题原因多个会话在同一时间段对相同的数据做了改动,且第一个会话没有立即释放。解决方案1、创建测试表highgo=#select*fromhgjob_test033;id|name|timestart|count----+-------+----------------
- 数据编织趋势探秘
今天跟大家聊聊数据编织(DataFabric)的概念Gartner在2022年重要战略技术趋势中重点提到数据编织(DataFabric)这个概念,本质上是在谈怎么实现“数据找人而不是人找数据”的愿景为什么DataFabric将会成为一种趋势,为什么越来越多的企业将在未来采用这样的方式进行部署?1、在传统IT时代,无论是早年的“数据仓库”还是近几年的“数据湖”和“大数据”时代,其实数据利用都是集中式
- 浅谈数据管理架构 Data Fabric(数据编织)及其关键特征、落地应用
Aloudata
DataFabric多源异构数据集成数据管理
伴随着企业从数字化转型迈向更先进的数智化运营新阶段,对看数、用数的依赖越来越强,但数据的海量增长给数据管理带来一系列难题,如数据类型和加工链路日益复杂,数据存储和计算引擎更加分散,数据需求响应与数据质量、数据安全风险难以兼顾,数据流通过程中的合规性冲突,以及混合多云环境下的“数据孤岛”等。简言之,进入数智化时代,企业数据管理正变得异常复杂和艰难,传统的数据管理架构往往依赖于单一、物理集中的数据仓库
- 操作系统一致性模型全解析:强一致性 vs 最终一致性
操作系统内核探秘
网络ai
操作系统一致性模型全解析:强一致性vs最终一致性关键词:操作系统、一致性模型、强一致性、最终一致性、数据同步摘要:本文深入探讨了操作系统中的一致性模型,重点解析了强一致性和最终一致性这两种常见的模型。通过生动形象的比喻和实际案例,详细介绍了这两种一致性模型的概念、原理、适用场景以及它们之间的区别。同时,还给出了相关的代码示例,帮助读者更好地理解和应用这两种一致性模型。希望读者通过本文能够对操作系统
- 编织数据的实时脉络——构建基于MySQL的数据编织平台,实现实时数据治理
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在当今数字化转型加速的时代,企业面临着前所未有的挑战与机遇。随着业务复杂度和数据量的不断增长,传统的数据管理方式已难以满足现代企业的需求。数据编织(DataFabric)作为一种新兴的数据架构,它通过集成、管理和提供对分散在不同系统中的数据访问来简化复杂的数据环境,为企业提供了更加高效的数据管理和利用途径。本文将详细介绍如何构建一个基于MySQL的数据编织平台,帮助您实现对企业内部数据流动的全面掌
- Python 中如何使用 Conda 管理版本和创建 Django 项目
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文章目录引言一、思维导图二、Conda基础操作1.安装Conda2.创建和管理环境创建新环境激活环境查看所有环境删除环境3.安装和管理包安装包查看已安装的包更新包删除包三、使用Conda环境创建Django项目1.激活Conda环境2.创建Django项目3.启动开发服务器4.创建Django应用5.配置项目和应用配置**settings.py**定义模型迁移数据库四、总结引言在Python开发中
- .NET Core配置系统详解:JSON、环境变量与多源配置
目录一、配置系统架构全景1.1配置系统核心组件1.2配置源加载顺序对比二、JSON配置深度解析2.1多环境JSON配置实战2.2JSON配置结构最佳实践三、环境变量配置策略3.1环境变量命名规范3.2环境变量与JSON对比四、多配置源融合技术4.1配置提供程序组合示例4.2自定义配置提供程序五、配置数据消费模式5.1配置绑定技术对比5.2选项模式最佳实践六、高级配置场景6.1动态配置更新6.2多租
- 一个简单的故事介绍极大似然估计
极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)是一种在统计中用于估计参数的方法,其核心思想是找到使观测数据出现的概率最大的参数值。故事背景假设我们有一个不均匀的六面色子,但我们不知道每一面出现的真实概率。传统上,一个均匀的六面色子每一面出现的概率应该是1/6,但这个色子因为某些原因(比如制造上的误差)导致各面出现的概率不同。我们的任务是,通过投掷这个色子多次,来估计
- VUE——Ajax【请求方式】
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VUE疑难杂症vue.jsajax前端
一、XMLHttpRequest示例1.GET请求(获取数据)//创建对象constxhr=newXMLHttpRequest();//配置请求(异步GET)xhr.open('GET','https://api.example.com/users/123',true);//设置响应类型为JSON(可选)xhr.responseType='json';//监听请求状态变化xhr.onreadyst
- vue中ajax同步_Vue 同步异步存值取值实现案例
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1.vue中各个组件之间传值1.父子组件父组件–>子组件,通过子组件的自定义属性:props子组件–>父组件,通过自定义事件:this.emit(′事件名′,参数1,参数2,...);2.非父子组件或父子组件通过数据总数Bus,this.root.$emit(‘事件名',参数1,参数2,…)3.非父子组件或父子组件更好的方式是在vue中使用vuex方法1:用组件之间通讯。这样写很麻烦,并且写着写着
- JVM中的各类引用
JVM中的各类引用欢迎来到我的博客:TWind的博客我的CSDN::Thanwind-CSDN博客我的掘金:Thanwinde的个人主页对象众所不周知,Java中基本所有的对象都是分配在堆内存之中的,除开基本数据类型在栈帧中以外,其他的对象全部都分配在堆中众所不周知,堆内存是JVM中十分重要的一个区域,以至于想尽办法的开发出更加有效率,精巧的GC来回收这一部分的空间你new了一个引用类型的对象之后
- GNN多任务预测模型实现(二):将EXCEL数据转换为图数据
走的远一些
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目录一.引言二.加载和检查数据三.提取特征和标签四.标准化特征五.构建节点索引六.构建边及其特征七.总结八.结语一.引言在图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)的多任务学习场景中,数据预处理是至关重要的一步。尤其是当我们的数据存储在表格格式(如Excel文件)中时,如何有效地将其转换为图数据格式,是搭建GNN模型的基础。二.加载和检查数据第一步是加载数据并检查其格式。我们通
- JS 读取JSON数据
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JSON数据:varinfos={"name":"Aimee","age":18,"boyfriend":true,"dog":{"name":"旺财","sex":"男","color":"yellow"},"cars":[{"name":"宝马","type":"X11系列"},{"name":"爱玛","type":"C11系列"},{"name":"婴儿","type":"B15系列"}]
- Ajax 入门
凌冰_
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一、Ajax概念Ajax(AsynchronousJavaScriptandXML)是一种在不刷新整个页面的情况下,与服务器进行异步通信并更新部分网页的技术。尽管名称中包含“XML”,但现代Ajax更多使用JSON作为数据格式。二、核心概念异步通信:无需刷新整个页面,可在后台与服务器交换数据。核心技术:XMLHttpRequest(XHR):原生JavaScriptAPI(旧版)FetchAPI:
- 7、垃圾回收调优
很小心的小新
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查看虚拟机参数:java-XX:PrintFlagsFinal-verson|findstr“GC”调优领域:内存锁竞争cpu占用io确定目标:低延迟还是高吞吐量,选择适合的回收器响应时间优先:CMS、G1,ZGC高吞吐量:PArallelGC最快的GC是不发生GC查看FullGC前后的内存占用,考虑下面几个问题数据是不是太多了resultSet=statement。executeQuery(“s
- Redis常见性能问题及解决方案:实战应用指南
Redis作为高性能的内存数据库,在缓存、消息队列、实时统计等场景中被广泛应用。然而,在实际生产环境中,Redis的性能问题可能成为系统的瓶颈。本文结合实战经验,总结7大常见性能问题及其解决方案,并提供实际案例,帮助开发者快速定位并优化性能。1.内存问题:内存不足与碎片化问题表现:Redis内存达到上限,触发OOM(OutOfMemory)错误,导致写操作失败。内存碎片率过高(通过INFOmemo
- HDFS与HBase有什么关系?
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1、HDFS文件存储系统和HBase分布式数据库HDFS是Hadoop分布式文件系统。HBase的数据通常存储在HDFS上。HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。Hbase是Hadoopdatabase,即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库,HBase基于列的而不是基于行的模式。
- Hbase和关系型数据库、HDFS、Hive的区别
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目录1.Hbase和关系型数据库的区别2.Hbase和HDFS的区别3.Hbase和Hive的区别1.Hbase和关系型数据库的区别关系型数据库Hbase存储适合结构化数据,单机存储适合结构化和半结构数据的松散数据,分布式存储功能(1)支持ACID(2)支持join(3)使用主键PK(4)数据类型:int、varchar等(1)仅支持单行事务(2)不支持join,把数据糅合到一张大表(3)行键ro
- PostgreSQL 窗口函数学习指南
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PostgreSQL是一个功能强大的开源关系数据库管理系统,广泛应用于数据分析、Web应用和企业级解决方案中。窗口函数是PostgreSQL中的一项强大特性,允许用户在查询结果中进行复杂的计算和分析,而无需使用子查询或连接。本文将深入探讨PostgreSQL的窗口函数,包括其基本概念、语法、常见用法和实际示例,帮助读者掌握这一重要工具。1.窗口函数的基本概念窗口函数是一种特殊的函数,它在结果集的“
- GreatSQL通过伪装从库回放Binlog文件
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GreatSQL通过伪装从库回放Binlog文件一、适用场景说明1、主库误操作恢复利用Binlog在其他实例解析、回放,根据gtid只回放到指定位点。2、网络隔离环境同步备份恢复后可以拉去主库Binlog文件至新实例同步增量数据。3、备份恢复遇到Binlog文件过大处理恢复实例时有可能主库的Binlog超过限定大小,无法用mysqlbinlog工具恢复。以上只是列举部分场景,而且恢复的方式也并非一
- 大数据基础知识-Hadoop、HBase、Hive一篇搞定
原来是猪猪呀
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HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,其核心设计包括分布式文件系统(HDFS)和MapReduce编程模型;Hadoop是一个开源的分布式计算框架,旨在帮助用户在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。它通过利用集群的力量,提供高速运算和存储能力,特别适合处理超大数据集的应用程序。Hadoop生态圈Hadoop生态圈是一个由多个基于Hadoop开发的相
- 【图像超分】论文精读:MTKD: Multi-Teacher Knowledge Distillation for Image Super-Resolution
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习人工智能图像处理计算机视觉超分辨率重建论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)前言论文题目:MTKD:Multi-TeacherKnowledgeDistillationforImageSuper-Resolution——MTKD:图像超分辨率的多教师知识蒸馏论文
- Hadoop、HDFS、Hive、Hbase区别及联系
静心观复
大数据hadoophdfshive
Hadoop、HDFS、Hive和HBase是大数据生态系统中的关键组件,它们都是由Apache软件基金会管理的开源项目。下面将深入解析它们之间的区别和联系。HadoopHadoop是一个开源的分布式计算框架,它允许用户在普通硬件上构建可靠、可伸缩的分布式系统。Hadoop通常指的是整个生态系统,包括HadoopCommon(共享库和工具)、HadoopDistributedFileSystem(
- Redis 的常见问题及解决方案
云起川南
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1、性能问题:当Redis负载过高时,可能会出现性能下降的情况。这可能是由于大量的并发访问、数据量过大或复杂的操作导致的。解决方案:优化数据结构的使用,避免使用过于复杂的操作。考虑使用分布式Redis架构行水平扩展,分担负载。还可以对Redis进行性能监控和调优,如调整内存参数、优化key的设计等。2、数据一致性问题:在分布式系统中,Redis可能面临数据一致性的挑战,例如在多个Redis节点之间
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多