- markdown语法教学
7忆--栅
markdownvscode笔记visualstudiocode其他
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- Typora用法
是小崔啊
其他编程知识typora
Typora用法文章目录Typora用法一:typora快捷键1:任务列表2:文字常用修饰3:文本语法3.1:标题层级3.2:水平分割线3.3:表情3.4:超链接3.5:插入图片3.6:代码3.7:引用3.8:表注3.9:参考链接3.10:有序无序列表3.11:表格二:typora作图1:流程图2:时序图3:状态图4:类图5:饼状图6:甘特图三:数学公式1:分数和乘法2:开根号3:上下标4:向量点
- excel直接时间戳10位转时间公式
Sca_jie
excelexcel
=TEXT((A1/86400)+DATE(1970,1,1)+8/24,"yyyy-mm-ddhh:mm:ss")//A1是时间戳单元格
- Python 数据分析:numpy,抽提,基本索引。听故事学知识点怎么这么容易?
好开心啊没烦恼
numpypython数据分析numpy开发语言数据挖掘人工智能机器学习
目录1示例代码2欢迎纠错3免费爬虫------以下关于Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML图表FLowchart流程图导出与导
- Python 数据分析:numpy.transpose() ,转换维度。听故事学知识点怎么这么容易?
好开心啊没烦恼
numpynumpypython开发语言数据分析数据挖掘人工智能机器学习
目录1一维数组2二维数组3三维数组4欢迎纠错5免费爬虫------以下关于Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,丰富你的文章UML图表FLowch
- Python 编辑器:Geany,不是内部或外部命令,系统找不到指定路径
目录1找到设置选项2开始设置2.1complie2.2execute3欢迎纠错4免费爬虫------以下关于Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题,有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能,
- AI对话导出工具 (AI Chat Exporter)——支持 ChatGPT, Grok 和 Gemini 平台
ALGORITHM LOL
人工智能chatgpt
AI对话导出工具(AIChatExporter)轻松将AI对话导出为标准Markdown格式支持ChatGPT,Grok和Gemini平台相关代码已开源至Github欢迎Star✨功能特点多平台支持:同时支持ChatGPT,Grok和Gemini三大AI平台完整内容保留:精确导出所有对话内容,包括代码块、数学公式、链接和格式化文本标准Markdown格式:输出符合标准的Markdown格式,确保最
- 矩阵的行列式和逆矩阵的行列式的关系
音程
数学矩阵线性代数
矩阵的行列式和它的逆矩阵的行列式之间有明确的数学关系。我们来详细解释这个关系。✅前提条件:要讨论逆矩阵的行列式,首先必须满足矩阵是可逆的(即:非奇异矩阵),也就是说:矩阵AAA是一个方阵(行数等于列数)且其行列式det(A)≠0\det(A)\neq0det(A)=0核心公式:设AAA是一个n×nn\timesnn×n的可逆矩阵,则其逆矩阵A−1A^{-1}A−1存在,并且满足以下关系:det
- 常见的强化学习算法分类及其特点
ywfwyht
人工智能算法分类人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何采取行动以最大化累积奖励。以下是一些常见的强化学习算法分类及其特点:1.基于值函数的算法这些算法通过估计状态或状态-动作对的价值来指导决策。Q-Learning无模型的离线学习算法。通过更新Q值表来学习最优策略。更新公式:Q(s,a)←Q(s,a)
- 非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用
数据库管理艺术
数据库专家之路大数据AI人工智能MCP&AgentSQL实战数据库nosql网络ai
非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用关键词:非关系型数据库、关系型数据库、崛起原因、应用场景、数据库领域摘要:本文主要探讨了非关系型数据库在数据库领域的崛起与应用。首先介绍了非关系型数据库的背景,包括目的、预期读者等内容。接着详细解释了非关系型数据库、关系型数据库等核心概念,并阐述了它们之间的关系。然后深入讲解了非关系型数据库的核心算法原理、数学模型和公式。通过项目实战展示了非关系型数据库的实际
- 深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化
AI云原生与云计算技术学院
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深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词:AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要:本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手,详细解释了相关核心概念,如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系,介绍了核心算法原理和具体操作步骤,还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探
- 从 “啃书焦虑” 到 “项目通关”:NLP 学习的破局之道
木旭林晖
自然语言处理学习人工智能
嘿,你好。在CSDN上潜水这么久,我总能看到很多像你我当年一样,怀揣着NLP大厂梦的同学。我猜,你的收藏夹里一定塞满了“NLP必读清单”,书架上可能还放着那本厚得像砖头一样的《统计学习方法》或者“龙书”。每天深夜,你可能都在跟一个又一个复杂的数学公式死磕。什么最大熵模型、什么CRF(条件随机场)的推导……你觉得自己离“精通”越来越近,但心里却越来越慌。为什么慌?因为你打开招聘软件,看到JD(职位描
- 具身智能基础
frostmelody
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1.MuJoCo:高保真物理仿真的核心引擎技术本质定义:MuJoCo(Multi-JointDynamicswithContact)是由EmoTodorov开发的物理仿真引擎,专注于多关节系统接触动力学的高效计算。核心突破:约束动力学模型:采用约束优化(而非传统弹簧阻尼模型)模拟物体接触,避免穿透和数值不稳定(公式:min12q˙TMq˙+q˙Tf\text{min}\frac{1}{2}\dot
- 人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用
AI天才研究院
LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践:代码实例和详细解释说明5.1基于
- 【excel使用小知识:绝对定位和相对定位】
在Excel中,绝对定位和相对定位是用于定义单元格引用方式的两种重要机制,直接影响公式在复制或填充时的行为。以下是详细解释和对比:一、相对定位(RelativeReference)定义:相对定位是Excel的默认引用方式,公式中的单元格地址会随着公式复制或填充的位置变化而自动调整。示例:在单元格A1中输入公式:=B1+C1将公式向下填充到A2时,公式会自动变为:=B2+C2将公式向右填充到B1时,
- 三光吊舱激光测距模块技术解析!
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一、激光测距模块运行方式1.脉冲式测距(直接ToF)原理:通过发射激光脉冲并计算其从发射到反射返回的时间差(Δt),利用公式距离=(光速×Δt)/2计算目标距离。适用场景:适用于远距离(如1~3km),但精度受大气衰减和噪声影响较大。典型参数:测程达3km,精度±2m(如SH150S1吊舱)。2.相位式测距(间接ToF)原理:对激光束进行幅度调制,通过检测发射波与反射波的相位差计算距离,精度可达毫
- Word 中批量转换 LaTeX 公式为标准数学格式的终极方法(附宏设置教程)
小灰兔的小白兔
wordc#开发语言
在学术写作中,我们常常需要将LaTeX格式的公式插入到Word文档中。但如果你有一大段公式使用$...$或LaTeX命令,手动转换无疑非常耗时。本文将介绍一种“一键转换所有LaTeX公式为Word数学公式”的方法,只需设置一次宏,后续即可像“格式刷”一样使用!原理简介MicrosoftWord实际上内置了对LaTeX的识别能力,但需要配合“公式编辑框”使用。借助宏(Macro)功能,我们可以批量触
- 《三生原理》如何优化注意力机制?
AI辅助创作:《三生原理》通过融合《周易》哲学的数理模型,对注意力机制进行了多维度优化,主要体现在动态计算重构、位置编码革新与训练效率提升三方面,具体路径如下:一、动态筛网替代传统注意力计算三级筛网分层过滤初级筛网:基于素数参数化公式(p=3(2n+1)+2(2n+m+1))预判无效特征交互,压缩注意力计算范围,减少多头冗余计算45%。中级判据:引入五行属性权重动态分配机制,依据模
- 核密度估计KDE和概率密度函数PDF(深入浅出)
赵孝正
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目录1.和密度估计(KDE)核密度估计的基本原理核密度估计的公式核密度估计的应用Python中的KDE实现示例代码结果解释解释结果总结2.概率密度函数(PDF)概率密度函数(PDF)是怎么工作的:用图画来解释解释这个图:问题解答:总结3.核密度估计(KDE)和概率密度函数(PDF)之间的关系故事开始:第一种方法:概率密度函数(PDF)第二种方法:核密度估计(KDE)总结一下:问题解答:1.和密度估
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层归一化层归一化(LayerNormalization)是一种神经网络中常用的归一化技朧,用于在训练过程中加速收敛、稳定训练,并提高模型的泛化能力。与批归一化(BatchNormalization)类似,层归一化是一种归一化技朧,但是它是对每个样本的特征进行归一化,而不是对整个批次的特征进行归一化。层归一化的计算公式如下:[LayerNorm(x)=γx−μσ2+ϵ+β][\text{LayerN
- 随机过程chap1基本概念
八点叫什么
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思维导图(受伤了,一整张的太大塞不上来)重点知识辨析一维概率密度求解指路例题5、例题6两道例题给出了求解概率密度的两种思路:显式分布直接套原概率密度公式求解(如正态分布)隐式分布先求分布函数再进行求导得概率密度函数(如指数分布)带入原题细致分析——ex5<
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叶子202422
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- 2015 United Kingdom and Ireland Programming Contest (UKIEPC 2015)
Owen_Q
数学字符串模拟
2015年的icpc英国站,不到一百只过题队伍,可以算是icpc在英国刚起步的时候。ProblemBMountainBiking思路:作为本场的签到题,读懂题意之后,这题倒是更像一道数学题。给定n个坡面的角度,求解到达坡道底端的速度利用经典力学动力学公式即可直接求出./*AuthorOwen_Q*/#includeusingnamespacestd;typedeflonglongll;consti
- [M数学] lc2829. k-avoiding 数组的最小总和(推公式+贪心模拟+好题)
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文章目录1.题目来源2.题目解析1.题目来源链接:2829.k-avoiding数组的最小总和参考:灵神题解前置题:xxx题单:待补充2.题目解析2025年03月27日00:01:32方法一:贪心模拟依据两数之和的思想,从i=1开始填,总共需要填n个数。如果当前的i不可用,那就一直i++,找到一个可用的i如果k0{form[i]{i++}ifk>i{m[k-i]=true}res+=ii++n--
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大数据洞察
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- 机器学习4——参数估计之贝叶斯估计
平和男人杨争争
山东大学机器学习期末复习机器学习人工智能
贝叶斯估计问题建模:后验概率公式:P(ωi∣x,D)=P(x∣ωi,Di)P(ωi)∑j=1cP(x∣ωj,Dj)P(ωj)P\left(\omega_i\mid\mathbf{x},\mathcal{D}\right)=\frac{P\left(\mathbf{x}\mid\omega_i,\mathcal{D}_i\right)P\left(\omega_i\right)}{\sum_{j=1
- Markdown编辑器 写文章方法
Joel Jin
笔记
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- 从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术
AI天才研究院
AgenticAI实战AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战ai
从零开始理解零样本学习:AI人工智能必学技术关键词:零样本学习、人工智能、机器学习、知识迁移、语义嵌入摘要:本文旨在全面深入地介绍零样本学习这一在人工智能领域具有重要意义的技术。首先阐述零样本学习的背景和基本概念,通过详细的解释和直观的示意图让读者建立起对零样本学习的初步认识。接着深入剖析其核心算法原理,结合Python代码进行详细说明,同时引入相关数学模型和公式并举例阐释。通过项目实战部分,带领
- LeetCode--38.外观数列
dying_man
leetcode算法
前言:之前我不是说,我后续可能会讲一下递归吗,现在它来了,这道题会用到回溯的方法,并且比较纯粹哦解题思路:1.获取信息:(下面这些信息差不多是力扣上面的题目信息了,所以我这一环节在这次题解中的意义不大)外观数列是一个数位字符串序列,由递归公式定义:countAndSay(1)="1"countAndSay(n)是countAndSay(n-1)的行程长度编码。行程长度编码(RLE)是一种字符串压缩
- Transformer底层原理解析及基于pytorch的代码实现
LiRuiJie
人工智能transformerpytorch深度学习
1.Transformer底层原理解析1.1核心架构突破Transformer是自然语言处理领域的革命性架构,其核心设计思想完全摒弃了循环结构,通过自注意力机制实现全局依赖建模。整体架构图如下:以下是其核心组件:1)自注意力机制(Self-Attention)-输入序列的每个位置都能直接关注所有位置-数学公式(缩放点积注意力):-Q:查询矩阵(当前关注点)-K:键矩阵(被比较项)-V:值矩阵(实际
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数