- 在docker中安装FastDFS容器,并且阿里云服务器配置
童小纯
项目部署(阿里云版)中间件大全---全面详解docker阿里云容器
1、拉取FastDFS镜像dockerpulldelron/fastdfs2、创建tracker容器dockerrun-dti--network=host--nametracker--privileged=true-v/var/fdfs/tracker:/var/fdfs-v/etc/localtime:/etc/localtimedelron/fastdfstracker3、创建storage容
- c++瓷砖
橙子亿
c++开发语言
今天的题目叫“瓷砖”,是“DFS深度优先搜索递归”一类的。题目描述在一个w×h的矩形广场上,每一块1x1的地面都铺设了红色或黑色的瓷砖。小谢同学站在某一块黑色的瓷砖上,他可以从此处出发,移动到上、下、左、右四个相邻的且是黑色的瓷砖上。现在他想知道,通过重复上述移动所能经过的黑色瓷砖数。输入第一行为两个数h和w,2≤w,h≤50,之间有一个空格隔开。以下为一个w行h列的二维字符矩阵,每个字符为“.”
- DFS,回溯实现全排列
未来的JAVA高级开发工程师
算法Javajava算法
packagecom.cjh.dfs;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importjava.util.Scanner;publicclassDFS1{staticList>list=newArrayListt=newArrayListt){if(t.size()==n){list.add(newArrayList<>(t));retur
- Hadoop 与 Spark:大数据处理的比较
王子良.
大数据经验分享hadoopspark大数据
欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- Hive(11):Transactional Tables事务表
不死鸟.亚历山大.狼崽子
hivehivehadoop数据仓库
1Hive事务背景知识Hive本身从设计之初时,就是不支持事务的,因为Hive的核心目标是将已经存在的结构化数据文件映射成为表,然后提供基于表的SQL分析处理,是一款面向分析的工具。且映射的数据通常存储于HDFS上,而HDFS是不支持随机修改文件数据的。这个定位就意味着在早期的Hive的SQL语法中是没有update,delete操作的,也就没有所谓的事务支持了,因为都是select查询分析操作。
- Hadoop分布式文件系统-HDFS架构
Fancs2024
hadoophadoophdfs
一、HDFS的简介HDFS全称HadoopDistributedFileSystem,是分布式文件管理系统。主要是为了解决大数据如何存储的问题,跟一般文件系统不同的是,它可以通过扩展服务器结点来扩充存储量,可以用低成本的硬件构建出支持高吞吐量的文件系统。二、HDFS的特点高容错性:一个HDFS集群会包含非常多的结点,HDFS将文件分块存储,并且会保存多个副本到不同的机器节点上以保证数据的安全,而且
- 基于MRS-Hudi构建数据湖的典型应用场景介绍
华为云技术精粹
云计算华为云
一、传统数据湖存在的问题与挑战传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化。虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题:问题一:不支持事务由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误。为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写
- 深入MapReduce——引入
黄雪超
大数据基础#深入MapReducemapreduce大数据hadoop
引入前面我们已经深入了HDFS的设计与实现,对于分布式系统也有了不错的理解。但HDFS仅仅解决了海量数据存储和读写的问题。但要想让数据产生价值,一定是需要从数据中挖掘出价值才行,这就需要我们拥有海量数据的计算处理能力。下面我们还是老样子,来数据一下要实现海量计算处理能力,有些什么核心痛点大数据计算核心痛点量级大在稍微大一点的互联网企业,需要计算处理的数据量都开始以PB计了。而传统的计算处理模型中,
- HUDI-0.11.0 BUCKET index on Flink 特性试用
_Magic
BigDataflinkhudi
1.背景在0.10.1版本下,使用默认的index(FLINK_STATE),在upsert模式下,几十亿级别的数据更新会消耗大量内存,并且检查点(checkpoint)时间过长。因此,切换到0.11.0的BUCKET索引。当前环境:Flink1.13.2+Hudi0.11.0(master2022.04.11)+COW+HDFS。关键配置项:index.type=BUCKEThoodie.buc
- 蓝桥杯Python组最后几天冲刺———吐血总结,练题总结,很管用我学会了
晚风时亦鹿
学习笔记Python算法笔记python
一、重要知识要点1、穷举法2、枚举法3、动态规划4、回溯法5、图论6、深度优先搜索(DFS)7、广度优先搜索(BFS)8、二叉树9、递归10、分治法、矩阵法11、排列组合12、素数、质数、水仙花数13、欧几里得定理gcd14、求最大公约数、最小公倍数15、海伦公式(求三角形面积)16、博弈论17、贪心18、二分查找法19、hash表20、日期计算21、矩形快速幂22、树形DP23、最短路径24、最
- Hadoop是什么,怎么部署安装?
狮歌~资深攻城狮
hadoop大数据分布式
Hadoop是什么?Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式系统基础架构,主要用于处理和存储大规模数据集。它包括两个核心组件:Hadoop分布式文件系统(HDFS)和HadoopYARN(YetAnotherResourceNegotiator)。HDFS提供了一个高吞吐量的数据访问接口,允许用户在集群中存储大量数据。它通过将文件分割成多个块并分布在集群的不同节点上来实现高可靠性和可
- acwing深度优先dfs
一缕叶
算法深度优先算法图论
n个数全排列#includeusingnamespacestd;constintN=10010;intn;intpath[N];boolst[N];voiddfs(intu){if(u==n){for(inti=0;i>n;dfs(0);return0;}
- C++爬楼梯——dfs、递归、动态规划、递推
*TQK*
编程语言知识点算法练习数据结构c++算法
什么是动态规划:给定一个问题,我们把他拆成一个个子问题,直到子问题可以直接解决。然后把子问题的答案保存起来,以减少重复计算。再根据子问题的答案反推,得出原问题解的一种方法递归的过程:"递"的过程是分解子问题的过程;(dfs是第归的一种)“归”的过程是产生答案的过程。“递”的过程是自顶向下。“归”的过程是自底向上,“底”代表的是已知最小子问题的答案递归适用于以下情况:1.问题具有递归结构:问题可以自
- 分布式存储的技术选型之HDFS、Ceph、MinIO对比
Linux运维老纪
勇敢向前迎接运维开发之挑战分布式hdfsceph云原生运维开发大数据云计算
分布式存储的技术选型比:HDFS、Ceph、MinIO对比一文读懂分布式存储在当今数字化时代,数据呈爆炸式增长,分布式存储技术应运而生,成为大数据存储与管理的得力助手。它将数据分散存于多台独立设备,构建起一个庞大而可靠的虚拟存储体系,有效突破了传统集中式存储的性能瓶颈,大幅提升了可靠性、可用性及存取效率,轻松应对海量数据的存储挑战。分布式存储的应用场景极为广泛。在大数据处理领域,如互联网公司应对海
- HDFS Disk Balancer 介绍&使用
_Magic
BigDatahdfshadoop大数据
一、介绍一句话介绍:用于HDFSDataNode单节点内多个数据盘数据均衡。官网介绍如下:Diskbalancerisacommandlinetoolthatdistributesdataevenlyonalldisksofadatanode.ThistoolisdifferentfromBalancerwhichtakescareofcluster-widedatabalancing.Datac
- [前端算法]动态规划
摇光93
算法算法动态规划
最优子结构,重叠子问题爬楼梯递归+记忆化搜索自顶向下varclimbStairs=function(n){letmap=[]functiondfs(n){if(n=coins[j]){dp[i]=Math.min(dp[i],dp[i-coins[j]]+1);}}}if(dp[amount]===Infinity){return-1;}returndp[amount];}01背包问题functi
- hadoop常用命令
我要用代码向我喜欢的女孩表白
hadoopnpm大数据
Yarn查看提交到资源调度器的任务(任何用yarn资源的都可以看,比如spark、tez、mapreduce)看正在运行的yarn任务yarnapplication-list杀死对应的yarn任务yarnapplication-kill{application_Id}(id可以通过-list看到)hdfs查看hdfs目录hdfsdfs-ls/(查看本集群的目录)hdfsdfs-lshdfs://i
- OpenBayes 一周速览|一键部署Qwen2.5-Coder,0编程经验实现代码生成自由!
公共资源速递5个数据集:Coil-100图像数据集Muharaf手写阿拉伯文数据集CollectiveActivity集体活动视频数据集MultimodalSpectroscopic化学多模光谱数据集CDFSOD-benchmark跨域小样本对象检测基准数据集3个教程:一键部署Qwen2.5-CoderInkSight将手写文字数字化DemoGLM-4-Voice端到端中英语音对话模型访问官网立即
- flume系列之:flume落cos
快乐骑行^_^
日常分享专栏flume系列
flume系列之:flume落cos一、参考文章二、安装cosjar包三、添加hadoop-cos的相关配置四、flume环境添加hadoop类路径五、使用cos路径六、启动/重启flume一、参考文章Kafka数据通过Flume存储到HDFS或COSflumetocos使用指南二、安装cosjar包将对应hadoop版本的hadoop-cos的jar包(hadoop-cos-{hadoop.ve
- Hadoop 和 Spark 的内存管理机制分析
王子良.
经验分享hadoopspark大数据
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- leetcode 87. 扰乱字符串
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题目:87.扰乱字符串-力扣(LeetCode)dfs+状态记录。dfs:以两个字符串[a1,a2,a3,a4]和[b1,b2,b3,b4]为例,可以往下搜以下几种情况,一种情况为true就能返回trueF([a1],[b1])&&F([a2,a3,a4],[b2,b3,b4])F([a1],[b4])&&F([a2,a3,a4],[b1,b2,b3])F([a1,a2],[b1,b2])&&F(
- 大数据学习(五):如何使用 Livy提交spark批量任务--转载
zuoseve01
livy
Livy是一个开源的REST接口,用于与Spark进行交互,它同时支持提交执行代码段和完整的程序。Livy封装了spark-submit并支持远端执行。启动服务器执行以下命令,启动livy服务器。./bin/livy-server这里假设spark使用yarn模式,所以所有文件路径都默认位于HDFS中。如果是本地开发模式的话,直接使用本地文件即可(注意必须配置livy.conf文件,设置livy.
- 图论DFS:黑红树
Python_enjoy
C++洛谷题解每周更新栏目深度优先图论算法
我的个人主页{\large\mathsf{{\color{Red}我的个人主页}}}我的个人主页往{\color{Red}{\Huge往}}往期{\color{Green}{\Huge期}}期文{\color{Blue}{\Huge文}}文章{\color{Orange}{\Huge章}}章DFS算法:记忆化搜索DFS算法:全排列问题DFS算法:洛谷B3625迷宫寻路此系列更新频繁,求各位读者点赞
- 算法打卡:第十一章 图论part02
菜鸟求带飞_
数据结构与算法数据结构java算法图论
今日收获:岛屿数量(深搜),岛屿数量(广搜),岛屿的最大面积1.岛屿数量(深搜)题目链接:99.岛屿数量思路:二维遍历数组,先判断当前节点是否被访问过&是否是陆地。如果满足条件则岛屿数量加1,再通过深度优先遍历将其上下左右的陆地设置为访问过。注意:每次传入dfs函数的节点都是符合结果收集条件的,所以不用写结束条件。也可以将判断条件(访问过/不是陆地)写入dfs的结束条件中。方法:importjav
- hive小文件合并机制_hive小文件的问题弊端以及合并
做生活的创作者
hive小文件合并机制
小文件的弊端1、HDFS中每个文件的元数据信息,包括位置大小分块信息等,都保存在NN内存中,在小文件数较多的情况下,会造成占用大量内存空间,导致NN性能下降;2、在读取小文件多的目录时,MR会产生更多map数,造成GC频繁,浪费集群资源;3、现在大数据平台文件总数超过30亿,单个NS文件数超过4亿的时候,读写性能会急剧下降,影响到所有读写该NS的任务性能;4、如果队列限制最大map数是20000,
- Java 大视界 -- 解锁 Java 与 Hadoop HDFS 交互的高效编程之道(二)
青云交
大数据新视界Java大视界HDFSJava流代码示例性能优化读写操作大数据Hadoopjava
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
- 使用 Hadoop 实现大数据的高效存储与查询
王子良.
经验分享大数据hadoop分布式
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- hdfs和hive对于小文件的处理方案
二进制_博客
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一、hdfs如何处理小文件小文件问题的危害小文件问题对HDFS的性能和稳定性产生显著影响,主要包括:占用过多的存储空间:每个小文件都会占用一个独立的Block,导致存储资源的浪费。降低数据处理效率:HDFS是为处理大文件而设计的,小文件会导致大量的Map任务启动,增加处理时间和资源消耗。NameNode内存压力增大:NameNode需要维护所有文件和目录的元数据信息,小文件过多会导致NameNod
- 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
武子康
大数据离线数仓大数据数据仓库java后端hadoophive
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!Java篇开始了!目前开始更新MyBatis,一起深入浅出!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis(已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)Flink(已更完)ClickHouse(已
- pyspark 中删除hdfs的文件夹
TDengine (老段)
大数据sparkhadoophdfsmapreduce
在pyspark中保存rdd的内存到文件的时候,会遇到文件夹已经存在而失败,所以如果文件夹已经存在,需要先删除。搜索了下资料,发现pyspark并没有提供直接管理hdfs文件系统的功能。寻找到一个删除的方法,是通过调用shell命令hadoopfs-rm-f来删除,这个方法感觉不怎么好,所以继续找。后来通过查找hadoophdfs的源代码发现hdfs是通过java的包org.appache.had
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
public class NIOServer {
private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
char x2;
double x3;
float x4;
printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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java
junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
toknowme
tomcat7
Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持