- 哈希表理论与算法总结
Cachel wood
算法与数据结构散列表算法哈希算法spark大数据分布式计算机网络
文章目录一、哈希表的基本概念二、哈希函数的设计原则三、哈希冲突解决策略1.**开放寻址法(OpenAddressing)**2.**链地址法(拉链法,SeparateChaining)**3.**再哈希法(Rehashing)**四、哈希表的时间与空间复杂度五、哈希表的应用场景六、经典算法问题与哈希表应用1.**两数之和(LeetCode1)**2.**无重复字符的最长子串(LeetCode3)*
- 比特币:固若金汤的数字堡垒与它的四道防线
第一道防线:机密信函——无法破解的哈希加密将每一笔比特币交易比作一封在堡垒内部传递的机密信函。解释“哈希”(Hashing)就是一种军事级的加密术(SHA-256),能将信函内容(交易细节)转换成一串独一无二的、无法逆向破译的“密文”。没有密钥,任何人都无法窥探信函的真实内容,从而保护了交易的隐私与完整性。第二道防线:守卫的试炼——工作量证明(PoW)机制将“矿工”比作是竞争上岗的堡垒“守卫”。描
- Haproxy搭建web群集
2401_83683659
服务器运维
一、理论Haproxy用于群集调度。Haproxy的调度算法RR(roundrobin)轮询算法。ABC三个节点10个访问请求A:147B:258C:369LC(leastconnections)最小连接数算法ABC三个节点谁当前活跃连接数最少就把访问请求给谁。SH(sourcehashing)基于来源访问调度算法,可基于来源IP、cookie等进行调度。ABC三个节点基于ip来源第一个客户访问被
- 负载均衡集群--Haproxy群集
把梦想藏在蘑菇里
运维nginxlinux
文章目录WEB集群调度器HaproxyHaproxy概述Haproxy应用Haproxy常用调度算法SH(SourceHashing)leastconnroundrobin:动态算法,(加权)轮询;Haproxy日志管理Haproxy参数优化使用Haproxy搭建web群集案例环境服务配置配置步骤配置内容haproxy代理调度配置haproxy日志管理相关软件WEB集群调度器目前常见的Web集群调
- Nginx负载均衡策略:一致性哈希详解
墨夶
Nginx学习资料1nginx负载均衡哈希算法
在高并发的Web应用环境中,负载均衡是确保系统稳定性和性能的关键技术之一。Nginx作为高性能的反向代理服务器和负载均衡器,提供了多种负载均衡算法来分配客户端请求。其中,一致性哈希(ConsistentHashing)是一种特别适合动态环境下使用的算法,能够最大限度地减少缓存失效和会话中断的问题。本文将详细介绍Nginx中的一致性哈希负载均衡策略,包括其工作原理、配置方法以及实际案例分析。引言随着
- 文献学习(part38)--Adaptive hash retrieval with kernel based similarity
GUI Research Group
机器学习算法聚类
学习笔记,仅供参考,有错必纠关键词:哈希;k-NN;内核;二进制索引;归一化欧氏距离文章目录Adaptivehashretrievalwithkernelbasedsimilarity摘要简介ContributionsandoverviewRelatedwork基于内核的哈希方案查询自适应距离归一化核相似度KernelreconstructivehashingKRHwithsupervisedin
- 25.4.17学习总结
The_cute_cat
学习
关于bcrypt算法BCrypt的主要特点和优点:加盐(Salting):BCrypt会自动为每个密码生成一个随机的盐值(salt)并将其与密码组合在一起,然后再进行哈希。盐值是随机数据,用于防止彩虹表攻击。这意味着即使两个用户使用相同的密码,他们的哈希值也会不同。慢哈希(SlowHashing):BCrypt被设计成一个运算量大的哈希函数,需要更多的计算时间。这种设计使得暴力破解(尝试所有可能的
- Redis 哈希槽(Hash Slot)与一致性哈希环(Consistent Hashing)核心对比
xiaolingting
redisredis哈希算法数据库redishash槽一致性哈希redis分片集群
1.核心原理与设计目标维度一致性哈希环哈希槽(RedisCluster)设计理念通过虚拟节点将数据均匀分布到环状空间,减少节点变动时的数据迁移量。将数据划分为固定数量的槽位(16384个),槽位分配给物理节点,通过槽位迁移实现动态扩展。适用场景分布式缓存(如Memcached)、负载均衡等需要高灵活性的场景。RedisCluster等强一致性分布式数据库,强调数据分片与集群管理的便捷性。数据分布逻
- 每日一博 - 一致性哈希:分布式系统的数据分配利器
小小工匠
【每日一博】哈希算法一致性哈希
文章目录概述1、一致性哈希算法的诞生背景2、一致性哈希的基本原理3、一致性哈希的优势和挑战4、虚拟节点的引入5、Java代码实现概述在现代分布式系统中,如何高效地将数据分布在多个服务器上,同时保证扩展性和容错性,是一个至关重要的问题。一致性哈希算法(ConsistentHashing)正是为了解决这些挑战而设计的。今天,我们来深入探讨这个经典的分布式算法,包括它的基本原理、优缺点,以及实际应用中的
- vue项目上线后强制清除缓存
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有时前端代码上线后,用户无法获取最新的代码显示,需要清除浏览器缓存,比较麻烦。我们可以通过给打包编译后的js文件、css文件名称添加时间戳来达到用户刷新时重新获取最新的js、css文件,进而获得最新代码vue.config.js文件lettimeStamp=newDate().getTime();module.exports={filenameHashing:false,configureWebp
- 字符串问题的江湖奇宝:进制哈希
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江湖中,剑客以快制胜,而算法竞赛里,字符串哈希(StringHashing)便是那柄出招如电的快剑。各种字符串问题纷乱复杂,各种字符串算法招式繁复,需苦练内功心法。但字符串哈希算法却只凭一招:将字符串化作数字,以数论为刃,至简之道斩尽来犯之敌。但此招并非无懈可击。若遇精心构造的数据,它可能一剑刺空,露出破绽。然而,在绝大多数情况,它仍是侠客们最趁手的兵器——七分准,三分险,却快得让人无从招架。m.
- spring security学习入门指引
LCY133
web开发spring学习java
学习SpringSecurity可以从以下几个方面逐步深入,结合理论与实践,以下是具体的学习路径建议:1.基础准备•熟悉Spring框架:先掌握SpringCore、SpringMVC和SpringBoot的基础,理解依赖注入(DI)、AOP、Bean生命周期等核心概念。•理解安全基本概念:了解认证(Authentication)、授权(Authorization)、加密(Hashing/Encr
- 深度解析A/B测试中的哈希分桶策略:从原理到实战的流量分层方案
燃灯工作室
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一、技术原理与数学基础1.1哈希分桶的核心机制核心公式:桶编号=Hash(用户ID+实验层种子)modN基于**双重哈希(DoubleHashing)**实现流量的完全正交切割:{∀u∈U,Layerij(u)=H(H(u∣∣seedj)∣∣seedi)mod N∀i≠k,H(⋅)满足P(Layeri(u)=m∩Layerk(u)=n)=1/(N2)\begin{cases}\forallu\i
- 基于一致性哈希的分布式Top-K
留白1108
哈希算法分布式算法TopK
基于一致性哈希的分布式Top-K在分布式系统中,数据的高效存储和快速查询是一个常见的挑战。一致性哈希(ConsistentHashing)是一种常用于分布式存储和负载均衡的技术,而Top-K查询则是数据分析中的经典问题。本文将通过一个Java实现的案例,展示如何结合一致性哈希和多线程技术,高效地完成分布式环境下的Top-K计算。实现思路一致性哈希分片:将数据通过一致性哈希算法分配到不同节点。局部T
- 通俗易懂的一致性哈希原理
eternity_zzy
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一致性哈希(Consistenthashing)算法是由MIT的Karger等人与1997年在一篇学术论文(《Consistenthashingandrandomtrees:distributedcachingprotocolsforrelievinghotspotsontheWorldWideWeb》)中提出来的,用于解决分布式缓存数据分布问题。在传统的哈希算法下,每条缓存数据落在那个节点是通过
- [论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri
2301_80732299
论文阅读
摘要随着多模态数据的激增,人们不再满足于单一的数据检索模式来获取信息。深度哈希检索算法以其存储效率高、查询速度快等优点受到广泛关注。目前,现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息,导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。(2)现有的无监督方法通常构造相似矩阵来指导哈希码学习,存在不准确的相似度问题,导
- node.js内置模块之---crypto 模块
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面试学习路线阿里巴巴node.js
crypto模块的作用在Node.js中,crypto模块提供了多种加密功能,包括哈希、对称加密、非对称加密和数字签名等。通过crypto模块,可以进行各种加密和解密操作,保护敏感数据的安全性。crypto模块1.哈希算法(Hashing)哈希函数(如SHA、MD5等)用于将输入数据映射为一个固定长度的字符串(哈希值)。它是单向的,不可逆的,通常用于数据完整性验证。createHash(algor
- 双线性函数的紧凑超平面散列(Compact Hyperplane Hashing with Bilinear Functions)阅读笔记
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机器学习主动学习机器学习
Abstract超平面散列(Hyperplanehashing)的目的是快速搜索到离超平面最近的点,并在使用支持向量机(SVM)扩大主动学习方面显示出实际效果。存在问题:不幸的是,现有的随机方法需要长哈希码才能达到合理的搜索精度,因此会降低搜索速度和内存开销。解决方法:为此,论文(CompactHyperplaneHashingwithBilinearFunctions)提出了一种新的超平面哈希技
- Rust入门实战 编写Minecraft启动器#4下载资源
首发于Enaium的个人博客首先我们需要添加几个依赖。model={path="../model"}parse={path="../parse"}reqwest={version="0.12",features=["blocking","json"]}file-hashing={version="0.1"}sha1={version="0.10"}reqwest用于发送请求,file-hashin
- 哈希算法篇——散落的秘密与精准的归宿,混沌中的秩序之美(上)
诚丞成
常用算法讲解哈希算法算法
文章目录引言:混沌中的秩序之美第一章:哈希的本质——化繁为简的魔法第二章:经典哈希函数——一座算法的博物馆第三章:哈希表的奇迹——从无序到有序的转变3.1哈希函数的基本实现3.2基本的哈希表实现3.3哈希算法的实际应用小结引言:混沌中的秩序之美在信息科学的星空下,有一种算法宛如一位洞悉混沌的智者,能够以其独特的规则,在无限的可能性中找到秩序。这便是哈希算法(HashingAlgorithm),一个
- 快速计算距离Annoy算法原理及Python使用
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快速计算距离Annoy算法基本原理高维稀疏数据进行快速相似查找,可以采用learningtohash参考:Minhashing&LSH&Simhash技术汇总,但高维稠密数据查找则采用annoy如何从海量文本中快速查找出相似的TopN文本Annoy(ApproximateNearestNeighborsOhYeah)快速算法,在实际应用中发现无论计算速度和准确性都非常不错。原始2D数据分布图:1.
- 2020-04-18
汪乔桉
HashMap底层实现原理及面试问题①HashMap的工作原理HashMap基于hashing原理,我们通过put()和get()方法储存和获取对象。当我们将键值对传递给put()方法时,它调用键对象的hashCode()方法来计算hashcode,让后找到bucket位置来储存值对象。当获取对象时,通过键对象的equals()方法找到正确的键值对,然后返回值对象。HashMap使用链表来解决碰撞
- sklearn:机器学习 分类特征编码category_encoders
Cachel wood
python机器学习和数据挖掘分类数据挖掘人工智能pythonpandassklearn机器学习
文章目录category_encoders简介OrdinalEncoder序列编码OneHotEncoder独热编码TargetEncoder目标编码BinaryEncoder二进制编码BaseNEncoder贝叶斯编码LeaveOneOutEncoder留一法HashingEncoder哈希编码CatBoostEncodercatboost目标编码CountEncoder频率编码WOEEncod
- Redis详解(六)渐进式rehash机制
fedorafrog
#NoSQL
在Redis中,键值对(Key-ValuePair)存储方式是由字典(Dict)保存的,而字典底层是通过哈希表来实现的。通过哈希表中的节点保存字典中的键值对。我们知道当HashMap中由于Hash冲突(负载因子)超过某个阈值时,出于链表性能的考虑,会进行Resize的操作。Redis也一样。在redis的具体实现中,使用了一种叫做渐进式哈希(rehashing)的机制来提高字典的缩放效率,避免re
- sklearn.preprocessing 特征编码汇总
Cachel wood
python机器学习和数据挖掘sklearn人工智能pythonpandasydata机器学习
文章目录常见特征种类one-hot编码特征哈希(`Featurehashing`)基于统计的类别编码对循环特征的编码目标编码(Targetencoding)K折目标编码(K-FoldTargetencoding)用于数据分析的特征可能有多种形式,需要将其合理转化成模型能够处理的形式,特别是对非数值的特征,特征编码就是在做这样的工作。常见特征种类二值数据:只有两种取值的变量(不一定是0/1,但是可以
- 【推荐系统】DSSM双塔召回
sdbhewfoqi
推荐系统机器学习深度学习数据挖掘
召回综述:【推荐系统】推荐系统主流召回方法综述目录一、DSSM概念二、实践召回模型负例如何选择?是否做Norm?(应用trick)温度超参是什么?-->Loss要带温度超参2.1.美图架构图2.2.淘系架构图优化版本2.3.全民k歌架构图优化方法一、DSSM概念在推荐中的应用1、输入层wordhashing2、中间层(常用的DNN模型)3、匹配层将doc和query(item和user)的embe
- [转载]一个速度快内存占用小的一致性哈希算法
gensmusic
转载自:http://colobu.com/2016/03/22/jump-consistent-hash/一个速度快内存占用小的一致性哈希算法JumpConsistentHash一致性哈希最早由MIT的Karger提出,在发表于1997年的论文ConsistentHashingandRandomTrees:DistributedCachingProtocolsforRelievingHotSpo
- 【SparkML实践7】特征选择器FeatureSelector
周润发的弟弟
Spark机器学习spark-ml
本节介绍了用于处理特征的算法,大致可以分为以下几组:提取(Extraction):从“原始”数据中提取特征。转换(Transformation):缩放、转换或修改特征。选择(Selection):从更大的特征集中选择一个子集。局部敏感哈希(LocalitySensitiveHashing,LSH):这类算法结合了特征转换的方面与其他算法。FeatureSelectorsVectorSlicerVe
- 论文阅读-在分布式数据库环境中对哈希算法进行负载均衡基准测试
向来痴_
分布式数据库负载均衡论文阅读
论文名称:BenchmarkingHashingAlgorithmsforLoadBalancinginaDistributedDatabaseEnvironment摘要现代高负载应用使用多个数据库实例存储数据。这样的架构需要数据一致性,并且确保数据在节点之间均匀分布很重要。负载均衡被用来实现这些目标。几乎所有负载均衡系统的核心都是哈希算法。自经典一致性哈希引入以来,已经为此目的设计了许多算法。负
- An End-to-End Learning-Based Metadata Management Approach for Distributed File Systems——论文阅读
妙BOOK言
论文阅读论文阅读分布式
TC2022Paper,元数据论文阅读汇总“multiplemetadataserver(MDS)”多个元数据服务器“localitypreservinghashing(LPH)”局部保持哈希“MultipleSubsetSumProblem(MSSP).”多子集和问题“polynomial-timeapproximationscheme(PTAS)”多项式时间近似方法背景分布式元数据的挑战目前的
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla