- 《5G网络切片诊断技术:性能指标关联分析与故障溯源》
团结湖到了
笔记
1.研究背景与问题5G网络通过网络切片技术实现多业务场景(如eMBB、uRLLC、mMTC)的隔离与定制化服务。但切片间资源抢占、跨层协议异常(如NR-RAN与核心网接口故障)等问题,常导致切片性能劣化(如时延突增、吞吐量骤降)。传统网络诊断方法难以适应切片的动态拓扑与多维度性能指标(如用户面时延、控制面信令成功率),亟需构建面向切片的智能诊断体系,解决“指标异常-故障根源”的关联分析与快速溯源问
- 电商用户行为可视化大屏--大数据项目
一.项目目的1.深入了解服务:用户的浏览路径、购买频率、商品评价等数据,能够精准地刻画用户画像。了解用户的年龄、性别、地域等基本信息,以及他们的兴趣爱好、消费习惯等更深入的特征,从而为个性化的营销和服务提供依据。2.优化用户体验:通过分析用户在页面之间的跳转时间、购物车的使用情况等,找出可能存在的流程不畅或设计不合理的地方。3.提高运营效率:对商品销售数据、库存数据等进行关联分析,有助于合理安排库
- 木马免杀 学习方案
浩策
信息收集学习网络安全安全系统安全web安全安全架构网络攻击模型
目录️1.Web页面源码分析用于信息收集的技术点技术点与技术栈2.敏感文件读取的信息收集分析前后分析️细化步骤与网络安全分析3.信息收集的前后关联与技术栈前后关联分析技术栈总结4.全局总结⚔️5.攻击技术链攻击链可视化️1.Web页面源码分析用于信息收集的技术点Web页面源码分析是红队渗透测试的初始步骤,通过检查HTML、JavaScript、CSS和其他资源,识别潜在漏洞、暴露的敏感信息、文件路
- 【数据挖掘】期末复习模拟题(暨考试题)
chaser&upper
数据分析随笔小记数据挖掘python聚类
数据挖掘-期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归Titanic数据清洗KNN鸢尾花Kmeans聚类KNN电影分类频繁k项集混淆矩阵OverlookMOOC总结挑战全网最全题库
- 从混沌到宝藏:数据治理、清洗与资产化的炼金术
鼓掌MVP
人工智能
当全球最大零售商沃尔玛将尿布与啤酒并排陈列时,其背后是TB级交易数据的深度清洗与关联分析。这一反直觉的决策最终提升销售额35%,揭示了脏数据中可能蕴藏的最大商业价值——前提是经过严格的治理与清洗流程。2021年,某国际车企因客户数据未脱敏泄露被GDPR重罚8.7亿欧元;2023年,医疗AI模型因训练数据偏见导致误诊率激增50%——这些触目惊心的案例印证了未经治理的数据不是资产,而是负债。本文将深入
- 安全大模型智驱网络和数据安全效能跃迁
芯盾时代
安全网络人工智能网络安全
从2023年ChatGPT开始,网络安全行业就一直尝试和AI大模型来结合,解决网络安全的痛点,例如告警多,专家少,新的APT攻击层出不穷,已有的基于规则的防护手段失灵,如何使用大模型的泛化能力来提升对未知威胁的检测能力,如何用大模型的推理能力、关联分析能力来自动化的分析安全事件,并对安全事件进行溯源,如何利用大模型的NLP能力自动化的生成安全报告等等,成了AI大模型和网络安全业务相结合的重点领域。
- Neo4j 的 Cypher 查询语言基础
CarlowZJ
数据库neo4j数据库
目录一、概念讲解(一)Cypher查询语言简介(二)基本语法结构(三)常用操作二、代码示例(一)创建图数据模型(二)基本查询操作(三)数据更新与删除三、应用场景(一)社交网络分析(二)推荐系统(三)知识图谱查询四、注意事项(一)性能优化(二)查询结果准确性(三)事务管理五、总结六、引用摘要在数据关联分析日益重要的今天,Neo4j作为一款功能强大的图数据库,其独特的图数据模型和高效的查询性能使其在众
- 【八股战神篇】RabbitMQ高频面试题
小粥的编程笔记
八股战神篇rabbitmq分布式java面试
简述RabbitMQ五种模式?延伸请介绍一下RabbitMQ的特点延伸简述RabbitMQ的发布与订阅模式延伸RabbitMQ如何保证消息不丢失?延伸RabbitMQ如何保证消息有序?延伸专栏简介八股战神篇专栏是基于各平台共上千篇面经,上万道面试题,进行综合排序提炼出排序前百的高频面试题,并对这些高频八股进行关联分析,将每个高频面试题可能进行延伸的问题进行分析排序选出高频延伸八股题。面试官都是以点
- react-native在模拟器中访问本地服务踩坑
zwjapple
react-native
localhost,127.0.0.1不能通信。可以在模拟器中测试与本地开发环境中的服务进行交互,但需要确保以下几点:网络配置:模拟器通常会有自己的网络设置,与主机(本地开发环境)的网络隔离。许多模拟器(例如AndroidEmulator或iOSSimulator)支持通过localhost或127.0.0.1访问主机上的服务,但有时需要使用主机的特定IP地址(例如10.0.2.2在Android
- 解析PDF文本,需要将PDF跨页按需合并处理
zounianfaverynice
pdf
一:#PDF跨页合并处理的逻辑难点PDF跨页合并处理(如将多页合并为单页或重新组织页面内容)面临多个技术挑战,以下是主要难点分析:##1.内容连续性处理难点**分页内容断裂问题**:-表格、图像或段落经常被分页截断-需要智能识别内容是否应该跨页保持连续-合并时需处理分页符导致的空白或截断内容**上下文关联分析**:-识别跨页的关联内容(如"续表"标识)-维持脚注、参考文献与正文的对应关系-处理交叉
- 【八股战神篇】Java集合高频面试题
小粥的编程笔记
八股战神篇面试java
专栏简介八股战神篇专栏是基于各平台共上千篇面经,上万道面试题,进行综合排序提炼出排序前百的高频面试题,并对这些高频八股进行关联分析,将每个高频面试题可能进行延伸的问题进行分析排序选出高频延伸八股题。面试官都是以点破面从一个面试题不断深入,目的是测试你的理解程度。本专栏将解决你的痛点,助你从容面对。本专栏已更新Java基础高频面试题、Java集合高频面试题、MySQL高频面试题、JUCJava并发高
- Kibana vs Grafana:日志分析能力深度对比与移动应用案例
就叫飞六吧
grafana
KibanavsGrafana:日志分析能力深度对比与移动应用案例一、核心能力对比能力维度Kibana(ELKStack)Grafana(Loki/Prometheus)全文搜索✅支持任意字段模糊匹配❌仅支持标签过滤+内容扫描复杂聚合分析✅支持多字段统计、分桶❌仅支持简单统计安全审计✅细粒度权限控制+审计日志❌基础权限管理机器学习✅内置异常检测算法❌需外接工具关联分析❌需额外配置✅原生关联指标与日
- Python 爬虫实战:抓取新浪体育英超赛事转播收视率,了解球迷关注度
西攻城狮北
python爬虫实战案例新浪体育
目录一、引言二、项目准备(一)环境搭建(二)目标网页分析三、发送HTTP请求获取网页内容四、解析网页内容提取数据五、数据清洗六、数据存储七、数据可视化与分析八、进一步优化与拓展(一)处理分页数据(二)应对反爬虫机制(三)数据关联分析九、总结一、引言在当今数字化时代,数据蕴含着巨大的价值。对于体育领域而言,了解赛事的转播收视率以及球迷关注度能够帮助相关方做出更明智的决策,无论是赛事组织者、赞助商还是
- 镜像和容器的深度介绍和关系
西城男孩(0t0)
服务器经验分享
镜像与容器的技术解构:从虚拟化本质到云原生生态的深度关联分析在云计算与分布式系统领域,容器技术的崛起彻底改变了软件交付与部署的范式。作为容器技术的核心要素,镜像与容器的概念及其相互关系不仅是技术实现的关键,更折射出软件定义基础设施的演进逻辑。当我们深入探究"镜像"与"容器"时,实则是在解构现代软件工程中资源抽象、隔离与复用的本质。本文将从技术演进、运行机制、生态价值等维度,系统剖析镜像与容器的内在
- 【Python数据驱动决策】数据分析与可视化全流程实战指南
满怀1015
Python进阶精讲Python应用数据分析和可视化python数据分析开发语言
目录前言技术背景与价值当前技术痛点解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块说明技术选型对比二、实战演示环境配置要求核心代码实现案例1:销售数据清洗案例2:月度销售趋势分析案例3:产品关联分析(热力图)运行结果验证三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析四、最佳实践推荐方案✅常见错误❌调试技巧五、应用场景扩展适用领域创新应用方向生态工具链结语技术局限性未来发展趋
- 1数据挖掘概述
m0_63161039
数据挖掘数据挖掘人工智能
目录1.1数据挖掘的定义与目标一、数据挖掘的定义二、数据挖掘的核心目标三、现实应用价值1.2数据挖掘的典型任务(分类、聚类、关联分析、异常检测等)一、分类任务(有监督学习)二、聚类任务(无监督学习)三、关联分析(模式挖掘)四、异常检测(离群点分析)五、其他常见任务(补充)总结:任务对比与选择1.3数据挖掘的挑战(数据复杂性、可扩展性、隐私保护等)一、数据复杂性:数据多、杂、乱,处理起来像“拼图”二
- 数据挖掘与数据分析
坤岭
数据挖掘与数据分析数据挖掘数据分析人工智能
目录数据挖掘与数据分析一.数据的本质二.什么是数据挖掘和数据分析三.数据挖掘和数据分析有什么区别案例及应用1.基于分类模型的案例2.基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例6.基于协同过滤的案例7.基于社会网络分析的案例8.基于文本分析的案例结语数据挖掘与数据分析在当今数字化的时代,数据成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。数据的价值在于其所蕴含的信
- 高光谱相机:温室盆栽高通量植物表型光谱成像研究
中达瑞和-高光谱·多光谱
数码相机
传统植物表型测量依赖人工观察与手工记录,存在效率低、主观性强、无法获取多维数据(如生化成分、三维形态)等缺陷。例如,叶片氮含量需破坏性取样检测,根系表型需挖掘植株,导致数据不连续且难以规模化。此外,基因测序技术的快速发展(如全基因组关联分析GWAS)远超表型数据的获取能力,形成“基因型-表型数据鸿沟”,限制了作物育种的精准性。高光谱成像(400-2400nm)技术的成熟,使得非侵入性获取植物生化(
- 知识图谱与多模态推理在测试开发中的实践价值
霍格沃兹测试开发学社
知识图谱人工智能测试工具大语言模型单元测试重构压力测试
测试开发中的核心痛点与解决思路在复杂的软件系统中,测试团队常面临以下挑战:业务链路复杂:微服务架构下,跨模块的依赖关系难以全面覆盖多模态数据割裂:日志、截图、性能指标等数据缺乏关联分析维护成本攀升:UI自动化测试因界面频繁变更导致脚本失效知识图谱与多模态推理为解决这些问题提供了系统性方案。一、知识图谱:结构化测试知识的应用1.1什么是知识图谱?定义:知识图谱是一种用图结构(Nodes-Entiti
- Python 实现的综合评价系统数学建模详解(灰色关联分析法1.0)
狗蛋不是狗
数学建模Python编程灰色关联分析数据分析数据预处理关联度计算狗蛋不是狗
一、引言在众多领域中,我们常常需要分析多个因素之间的关联程度。灰色关联分析(GreyRelationalAnalysis,GRA)作为一种有效的数据分析方法,能够在数据有限、信息不完全明确的情况下,定量地描述因素之间的关联关系。它通过比较序列曲线之间的几何形状相似程度来判断因素间的关联程度,具有计算简单、结果直观等优点。本文将详细介绍灰色关联分析的原理,并结合Python代码示例展示其具体实现过程
- 技术解析:矩阵工作室“一机一IP“架构设计与实现方案
IP小栗
网络安全web安全
作为专注IP技术服务的技术团队,我们从工程角度分享经过生产验证的解决方案。###一、技术挑战-平台检测维度升级:▸IP段关联分析▸TCP协议栈指纹识别▸行为时序模式检测###二、工程实现方案**1.企业级静态IP方案**```python#设备-IP绑定示例device_ips={'device1':{'ip':'192.0.2.1','asn':'AS15169'},'device2':{'ip
- 《深度剖析SQL游标:复杂数据处理场景下的智慧抉择》
sql
在数据库领域的广袤天地中,SQL游标宛如一把独特的钥匙,为复杂数据处理场景开启了一扇充满可能的大门。它以一种细腻且精准的方式,穿梭于数据库的记录之间,为众多棘手的数据处理难题提供了解决之道。复杂数据处理场景的挑战随着数据量的爆炸式增长和业务需求的日益繁杂,数据库面临的挑战愈发严峻。在复杂数据处理场景中,常常需要对数据进行逐行处理,这种精细化的操作并非简单的批量查询所能满足。例如,在涉及数据关联分析
- GWAS 全基因组关联分析 | summary statistic 概括统计 | meta-analysis 综合分析
weixin_30432179
数据结构与算法
有很多概念需要明确区分:人有23对染色体,其中22对常染色体autosome,另外一对为性染色体sexchromosome,XX为女,XY为男。染色体区带命名:在标示一特定的带时需要包括4项:①染色体号;②臂的符号;③区号;④在该区内的带号。1p22表示为1号染色体短臂2区2带。等位基因其实是一个集合,在同一个locus出现得基因型互为等位基因。Aa不能叫等位基因,正确的逻辑是:A和a是一组等位基
- 【数学建模】灰色关联分析模型详解与应用
烟锁池塘柳0
数学建模数学建模算法
灰色关联分析模型详解与应用文章目录灰色关联分析模型详解与应用引言灰色系统理论简介灰色关联分析基本原理灰色关联分析计算步骤1.确定分析序列2.数据无量纲化处理3.计算关联系数4.计算关联度灰色关联分析应用实例实例:某企业生产效率影响因素分析灰色关联分析在各领域的应用灰色关联分析的Python实现灰色关联分析的局限性结论引言在数据分析领域,我们经常面临样本量少、信息不完全、数据不确定性高的情况。传统的
- Python 数据分析实战:电商平台用户行为洞察与营销策略优化
萧十一郎@
pythonpython数据分析开发语言
目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1用户行为随时间的变化2.4.2商品关联分析2.4.3用户购买转化率分析2.4.4用户价值分析(RFM模型)三、主要的代码难点解析3.1数据收集与导入3.2数据清洗-时间戳处理3.3数据分析-商品关联分析3.4数据分析-用户购买转化率分析3.5数据分析-用户价值分析(RFM模型)四、可能改进的代
- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
@金色海岸
sklearn学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- 数据挖掘导论Pangaea-Ning Tan 读书笔记——(第一,二,三章)
小黄人的黄
数据挖掘数据挖掘
《数据挖掘导论》Pang-NingTan,MichaelSteinbach,VipinKumar读书笔记,第一章绪论数据挖掘任务预测任务描述任务分类任务回归任务聚类分析关联分析异常检测章节导读数据挖掘数据处理第2章第3章分类第4章决策树过拟合性能评估等第5章
- 数据挖掘|关联分析与Apriori算法详解
皖山文武
数据挖掘商务智能数据挖掘关联分析Apriori算法机器学习
数据挖掘|关联分析与Apriori算法1.关联分析2.关联规则相关概念2.1项目2.2事务2.3项目集2.4频繁项目集2.5支持度2.6置信度2.7提升度2.8强关联规则2.9关联规则的分类3.Apriori算法3.1Apriori算法的Python实现3.2基于mlxtend库的Apriori算法的Python实现1.关联分析关联规则分析(Association-rulesAnalysis)是数
- 使用OpenCV和MediaPipe库——驼背检测(姿态监控)
WenJGo
AI学习之路Python之路opencv人工智能计算机视觉算法pythonnumpy
目录驼背检测的运用1.驾驶姿态与疲劳关联分析2.行业应用案例1.教育场景痛点分析2.智能教室系统架构代码实现思路1.初始化与配置2.MediaPipe和摄像头设置3.主循环4.资源释放RGB与BGR的区别一、本质区别二、OpenCV的特殊性内存结构示意图:三、转换必要性分析转换流程图示:四、常见问题场景五、性能优化建议六、底层原理七、验证实验八、现代发展趋势整体代码效果展示驼背检测的运用1.驾驶姿
- 数据挖掘与数据分析
「已注销」
数据分析数据挖掘数据分析人工智能
目录数据挖掘与数据分析一.数据的本质二.什么是数据挖掘和数据分析三.数据挖掘和数据分析有什么区别案例及应用1.基于分类模型的案例2.基于预测模型的案例3.基于关联分析的案例4.基于聚类分析的案例5.基于异常值分析的案例6.基于协同过滤的案例7.基于社会网络分析的案例8.基于文本分析的案例结语数据挖掘与数据分析在当今数字化的时代,数据成为了我们生活和工作中不可或缺的一部分。数据的价值在于其所蕴含的信
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR