- Hadoop中MapReduce和Yarn相关内容详解
接上一章写的HDFS说,Hadoop是一个适合海量数据的分布式存储和分布式计算的一个平台,上一章介绍了分布式存储,这一章介绍一下分布式计算——MapReduce。一、MapReduce设计理念map——>映射Reduce——>归纳mapreduce是一种必须构建在hadoop之上的大数据离线计算框架。因为mapreduce是给予磁盘IO来计算存储文件的,所以它具有一定的延时性,因此一般用来处理离线
- 一文说清楚Hive
Hive作为ApacheHadoop生态的核心数据仓库工具,其设计初衷是为熟悉SQL的用户提供大规模数据离线处理能力。以下从底层计算框架、优点、场景、注意事项及实践案例五个维度展开说明。一、Hive底层分布式计算框架对比Hive本身不直接执行计算,而是将HQL转换为底层计算引擎的任务。目前支持的主流引擎及其特点如下:计算引擎核心原理优点缺点适用场景MapReduce基于“Map→Shuffle→R
- 【Python高阶开发】2. Dask分布式加速实战:TB级生产日志分析效率提升指南
摘要:随着工业4.0的深入推进,工业生产日志数据量呈指数级增长,某汽车制造厂日均产生2TB生产日志,传统单机Pandas处理面临内存不足、耗时过长、资源利用率低三大瓶颈。本文基于Dask分布式计算框架,构建工业级日志分析解决方案,通过“集群部署-高效加载-数据处理-性能优化”四步法,实现日志分析效率5倍提升。详细阐述Dask核心原理(任务调度、延迟计算、数据分区),对比单机与分布式架构差异,提供从
- 数据科学与大数据技术专业的核心课程体系及发展路径全解析
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CDA数据分析师证书含金量高,适应了未来数字化经济和AI发展趋势,难度不高,行业认可度高,对于找工作很有帮助。一、课程体系三维地图二、核心课程能力矩阵课程模块关键技能行业应用场景工具链分布式计算Spark调优用户行为日志分析AWSEMR/Databricks数据挖掘特征工程金融反欺诈模型Scikit-learn实时数据处理Flink窗口计算物联网设备监控Kafka+Flink数据治理元数据管理企业
- 深入解析Hadoop资源隔离机制:Cgroups、容器限制与OOM Killer防御策略
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hadoop布道师Hadoop资源隔离机制Cgroups容器限制OOMKiller
Hadoop资源隔离机制概述在分布式计算环境中,资源隔离是保障多任务并行执行稳定性的关键技术。Hadoop作为主流的大数据处理框架,其资源管理能力直接影响集群的吞吐量和任务成功率。随着YARN架构的引入,Hadoop实现了计算资源与存储资源的解耦,而资源隔离机制则成为YARN节点管理器(NodeManager)最核心的功能模块之一。资源隔离的必要性在共享集群环境中,典型问题表现为"资源侵占"现象:
- AI系统Spark原理与代码实战案例讲解
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AI系统Spark原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:Spark、大数据处理、分布式计算、机器学习、数据挖掘、实时流处理1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代,海量数据的高效处理和分析已成为各行各业的迫切需求。传统的数据处理方式难以应对数据量激增、数据类型多样化以及实时性要求高等挑战。为了解决这些问题,Ap
- Apache Ignite 的并发控制:实现高性能事务处理的关键
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AI实战AI人工智能与大数据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
1.背景介绍随着大数据时代的到来,数据量的增长和计算能力的提升使得传统的数据库和计算模型已经无法满足业务需求。为了应对这些挑战,分布式计算和存储技术得到了广泛的研究和应用。ApacheIgnite是一款高性能的分布式数据库和计算平台,它可以提供实时性能和高可用性,同时支持事务处理和并发控制。在这篇文章中,我们将深入探讨ApacheIgnite的并发控制机制,以及如何实现高性能事务处理。我们将从以下
- 深入解析Hadoop中的推测执行:原理、算法与策略
码字的字节
hadoop布道师hadoop算法推测执行
Hadoop推测执行概述在分布式计算环境中,任务执行速度的不均衡是一个普遍存在的挑战。Hadoop作为主流的大数据处理框架,通过引入推测执行(SpeculativeExecution)机制有效缓解了这一问题。该技术本质上是一种乐观的容错策略,当系统检测到某些任务执行明显落后于预期进度时,会自动在其它计算节点上启动相同任务的冗余副本,最终选择最先完成的任务结果作为输出。核心设计动机推测执行的诞生源于
- 深入解析Hadoop中的Region分裂与合并机制
码字的字节
hadoop布道师hadoop大数据分布式Region分裂合并
Hadoop与Region的基本概念Hadoop的分布式架构基础作为大数据处理的核心框架,Hadoop通过分布式存储和计算解决了海量数据的处理难题。其架构核心由HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce组成,前者负责数据的分布式存储,后者实现分布式计算。在HDFS中,数据被分割成固定大小的块(默认128MB)分散存储在集群节点上,而MapReduce则通
- 数据并表技术全面指南:从基础JOIN到分布式数据融合
熊猫钓鱼>_>
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引言在现代数据处理和分析领域,数据并表(TableJoin)技术是连接不同数据源、整合分散信息的核心技术。随着企业数据规模的爆炸式增长和数据源的日益多样化,传统的数据并表方法面临着前所未有的挑战:性能瓶颈、内存限制、数据倾斜、一致性问题等。如何高效、准确地进行大规模数据并表,已成为数据工程师和架构师必须掌握的关键技能。数据并表不仅仅是简单的SQLJOIN操作,它涉及数据建模、算法优化、分布式计算、
- 告别内存焦虑!用Dask打开Python大数据并行计算的“任意门“
小张在编程
python大数据开发语言
引言当你在Jupyter里用Pandas读取20GB的CSV文件,看到内存占用率从10%飙升到90%,最后弹出"MemoryError"时;当你想对亿级数据做分组聚合,却发现单线程计算要等上半小时——这些场景是不是像极了用小推车搬运万吨货物?Python生态中,Dask库就像一台"并行计算推土机",能把大数据拆分成小块并行处理,让你的普通电脑也能拥有分布式计算的能力。本文将从原理到实战,带你掌握这
- 安全运维的 “五层防护”:构建全方位安全体系
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在数字化运维场景中,异构系统复杂、攻击手段隐蔽等挑战日益突出。保旺达基于“全域纳管-身份认证-行为监测-自动响应-审计溯源”的五层防护架构,融合AI、零信任等技术,构建全链路安全运维体系,以下从技术逻辑与实践落地展开解析:第一层:全域资产纳管——筑牢安全根基挑战云网基础设施包含分布式计算(Hadoop/Spark)、数据流处理(Storm/Flink)等异构组件,通信协议繁杂,传统方案难以全面纳管
- javaSE(从0开始)day04
目录一、Java语言的特性:1.面向对象(Object-Oriented)2.平台无关性(WriteOnce,RunAnywhere)3.强类型语言(StronglyTyped)4.自动内存管理(垃圾回收,GarbageCollection)5.多线程支持6.安全性7.健壮性(Robust)8.分布式计算9.高性能10.丰富的类库11.动态性12.解释与编译并存二、输入与输出:1.输出:2.输入:
- 想要了解大模型,看懂这一篇就够了!大模型工作流程及核心参数介绍!
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若想深入探究大模型核心参数的效果与作用,就务必先弄清大模型的工作流程,明确核心参数在流程各阶段的效能与功能,知晓其具体含义。一,大模型的工作流程大模型运行时的工作原理可以概括为输入处理→特征提取→模型推理→结果生成四个核心阶段,整个过程融合了深度学习架构、自然语言处理技术以及分布式计算能力。从用户输入到大模型输出,整个工作的处理流程如下:输入文本→分词→嵌入+位置编码→Transformer多层处
- 【量化系统实战】深入解析:大规模数据管理与分布式计算,打造你的量化“超级工厂”
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前言随着量化策略的不断演进,以及对高频数据、另类数据(新闻、社交媒体、卫星图像等)需求的日益增长,许多朋友可能都会遇到一个棘手的问题:当数据量达到TB甚至PB级别,复杂的因子计算和超大规模回测在单机上变得举步维艰,系统效率严重受限。本文将作为量化系统构建系列的进阶篇,聚焦于大规模数据管理(BigDataManagement)和分布式计算(DistributedComputing)。我们将详细阐述如
- 探索AI人工智能领域多智能体系统的技术原理
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探索AI人工智能领域多智能体系统的技术原理关键词:AI人工智能、多智能体系统、技术原理、智能体交互、分布式计算摘要:本文深入探索了AI人工智能领域多智能体系统的技术原理。首先介绍了多智能体系统的背景,包括其目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了多智能体系统的核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行清晰展示。详细讲解了核心算法原理,结合Python源代码进行说明,并给出了相关
- 大数据 ETL 工具 Sqoop 深度解析与实战指南
一、Sqoop核心理论与应用场景1.1设计思想与技术定位Sqoop是Apache旗下的开源数据传输工具,核心设计基于MapReduce分布式计算框架,通过并行化的Map任务实现高效的数据批量迁移。其特点包括:批处理特性:基于MapReduce作业实现导入/导出,适合大规模离线数据迁移,不支持实时数据同步。异构数据源连接:支持关系型数据库(如MySQL、Oracle)与Hadoop生态(HDFS、H
- Linux集群管理实战:5个必知的核心技术与工具
操作系统内核探秘
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Linux集群管理实战:5个必知的核心技术与工具关键词:Linux集群、负载均衡、高可用性、分布式计算、集群监控、自动化部署、资源调度摘要:本文将深入探讨Linux集群管理的5个核心技术领域,包括负载均衡、高可用性、分布式计算、集群监控和自动化部署。通过实际案例和代码示例,我们将一步步解析这些技术的原理、实现方式以及在实际生产环境中的应用场景,帮助读者掌握构建和管理高效Linux集群的关键技能。背
- 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
- Hadoop、HDFS、Hive、Hbase区别及联系
静心观复
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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(
- 【AI Infra】基础学习汇总篇
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系列综述:目的:本系列是个人整理为了学习训练框架优化的,整理期间苛求每个知识点,平衡理解简易度与深入程度。来源:材料主要源于【DeepEP官方介绍】进行的,每个知识点的修正和深入主要参考各平台大佬的文章,其中也可能含有少量的个人实验自证。结语:如果有帮到你的地方,就点个赞和关注一下呗,谢谢!!!请先收藏!!!,后续继续完善和扩充(●’◡’●)文章目录一、分布式与并行基础分布式计算高性能并行GPU硬
- MapReduce分布式计算框架:从原理到实战
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mapreduce前端大数据分布式计算python人工智能
大家好!今天我们来聊聊大数据处理领域的一个重要框架——MapReduce。作为Google提出的经典分布式计算模型,MapReduce极大地简化了海量数据的处理流程。无论你是大数据新手还是有一定经验的开发者,这篇文章都会让你对MapReduce有更深入的理解。我们还会通过实际代码示例来展示它的强大功能!一、MapReduce是什么?想象你有一个装满10亿本书的图书馆,现在需要统计所有书中"大数据"
- 【字节跳动】数据挖掘面试题0003:有一个文件,每一行是一个数字,如何用 MapReduce 进行排序和求每个用户每个页面停留时间
MapReduce是一种适合处理大规模数据的分布式计算框架,其核心思想是将计算任务分解为Map(映射)和Reduce(归约)两个阶段。对文件中的数字进行排序,可以利用MapReduce的特性来实现。要使用MapReduce对文件中的数字进行排序,需要实现一个MapReduce作业,将数字作为键处理,利用Hadoop的默认排序机制对键进行排序。以下是实现步骤和示例代码:文章大纲题目一:有一个文件,每
- Spark on Docker:容器化大数据开发环境搭建指南
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SparkonDocker:容器化大数据开发环境搭建指南关键词:Spark、Docker、容器化、大数据开发、分布式计算、开发环境搭建、容器编排摘要:本文系统讲解如何通过Docker实现Spark开发环境的容器化部署,涵盖从基础概念到实战部署的完整流程。首先分析Spark分布式计算框架与Docker容器技术的核心原理及融合优势,接着详细演示单节点开发环境和多节点集群环境的搭建步骤,包括Docker
- 【人工智能】 AI的进化之路:大模型如何重塑技术格局
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界本文深入探讨了人工智能大模型的进化历程及其对技术格局的深远影响。从早期神经网络到现代大模型的突破,文章分析了关键技术进步,如Transformer架构、预训练机制和分布式计算。结合数学公式和代码示例,详细阐述了大模型的训练原理、优化方法及实际应用场景。文
- ES 和 lucene 的区别是什么?
晚夜微雨问海棠呀
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Elasticsearch(ES)和Lucene都是用于全文搜索和分析的工具,但它们在功能和使用场景上有一些重要的区别:基础与角色:Lucene是一个开源的信息检索软件库,提供了一个高性能、全功能的文本搜索引擎。它是许多搜索应用的核心,包括Elasticsearch。Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,构建在Lucene之上。它不仅提供了Lucene的所有功能,还增加了分布式计算
- DeepSeek:AI驱动的效率革命与实战案例解
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人工智能aiDeepSeek
在人工智能技术的浪潮中,DeepSeek作为一款专注实现AGI(通用人工智能)的先锋工具,正通过其强大的自然语言处理(NLP)与分布式计算能力,重新定义高效办公的边界。以下通过技术解析与实战案例,展现DeepSeek如何赋能个人与企业,开启职场效率革命。一、技术革新:DeepSeek的核心竞争力深度学习赋能DeepSeek的技术架构基于BERT、Transformer等先进深度学习模型,通过构建复
- VLLM:虚拟大型语言模型(Virtual Large Language Model)
大霸王龙
语言模型人工智能自然语言处理
VLLM:虚拟大型语言模型(VirtualLargeLanguageModel)VLLM指的是一种基于云计算的大型语言模型的虚拟实现。它通常是指那些由多个服务器组成的分布式计算环境中的复杂机器学习模型,这些模型能够处理和理解大量的文本数据。VLLM的核心是“大型语言模型”,这是一种通过深度神经网络训练的算法,能够在理解和生成人类语言方面表现出极高的能力。解释:虚拟:意味着这个模型不是在单个物理设备
- 实时解码技术:基于FPGA芯片的即时错误诊断与修正系统,实现计算过程中的动态纠错
百态老人
fpga开发
以下基于资料构建的基于FPGA的实时动态纠错系统技术框架,涵盖原理、实现路径与典型应用:一、FPGA芯片的核心特性支撑实时动态纠错FPGA(现场可编程门阵列)的硬件可重构性和并行架构是动态纠错系统的物理基础:可编程逻辑单元(CLB)与分布式计算:FPGA内部由可配置逻辑块(CLB)和查找表(LUT)构成,支持并行执行多个逻辑运算,为实时错误检测提供硬件级并发能力。计算过程分散在空间分布的基本单元中
- 基于Hadoop大数据分析应用场景与实战
跨过山河大海
一、Hadoop的应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom:Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发,允许将数据载入内存作反复
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
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编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
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POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri