- 【20年架构师韩艳威整理】CentOS Stream10磁盘管理第4章
韩公子的Linux大集市
Bash入门centoslinux运维
文章目录优化细化1:磁盘识别与扫描(增强版)优化细化2:GPT分区高级操作优化细化3:文件系统优化参数优化细化4:LVM元数据管理优化细化5:LVM高级扩容技巧优化细化6:LVM快照管理优化细化7:LVM精简配置优化细化8:故障处理与恢复优化细化9:性能监控与调优优化细化10:安全与权限管理终极操作对比表:普通分区vsLVM灾难恢复检查清单以下是对CentOSStream10中BashShell磁
- 用 InsCode AI IDE 开发健身 APP:零基础也能打造专属健康管家
大力出奇迹985
inscode人工智能ide
本文将围绕零基础者使用InsCodeAIIDE开发健身APP展开,从开发门槛、功能实现、数据管理、迭代优化、场景适配五个方面,阐述如何借助该工具打造专属健康管家,最后总结其优势与价值。对于零基础开发者而言,InsCodeAIIDE极大降低了健身APP的开发门槛。传统开发需要掌握复杂的编程语言和框架,而该工具提供了可视化拖拽界面,就像搭积木一样,只需将预设的功能模块组合,就能完成基础界面搭建。比如首
- Unity Catalog技术解析:数据与AI的统一元数据管理平台
包幸慈Ferris
UnityCatalog技术解析:数据与AI的统一元数据管理平台什么是UnityCatalogUnityCatalog是一个开创性的开源元数据管理系统,专为现代数据与AI环境设计。作为业界首个真正通用的数据与AI资产目录,它解决了企业在多引擎、多格式环境下的元数据管理难题。核心特性解析1.多模态支持架构UnityCatalog的架构设计突破了传统元数据管理的局限:格式无关性:原生支持DeltaLa
- Kafka 去 ZooKeeper 化实战:KRaft 架构高可用部署实践与运维提升之道
derek2026
部署实践kafka运维持续部署
Kafka去ZooKeeper化实战:KRaft架构高可用部署实践与运维提升之道一、为什么选择Kafka-Kraft架构?Kafka作为分布式消息系统的标杆,长期依赖ZooKeeper进行元数据管理。但Kafka-Kraft模式通过引入自管理的元数据仲裁机制,彻底摆脱了ZooKeeper依赖,带来三大核心优势:部署简化:减少运维组件,降低系统复杂度性能提升:元数据操作延迟降低40%稳定性增强:消除
- 数据赋能(238)——数据管理——数据分类管理
lh1793
数据
概述通过数据分类,可以明确不同数据的敏感性和重要性,从而对不同类别的数据实施不同的安全策略,提高数据的安全性。数据分类有助于更好地了解数据的分布和特征,使得数据的管理、查询和利用更加高效。很多国家和地区都有关于数据保护和隐私保护的法律法规,数据分类是满足这些合规要求的重要手段。原则定义数据分类管理是在数据管理过程中,根据数据的性质、用途、价值等因素,将数据划分为不同类别,并对各类数据实施相应的管理
- 这个“看不见的问题”,才是工业数据管理的终极难题
CSDN资讯
TDengine大数据
在谈论#工业数据管理时,我们常常会听到“4V”这样的术语,而在#大数据领域,也有类似的版本,甚至扩展成了5V、6V、乃至8V。但一个问题随之而来:这些被广泛引用的数据特征,真的代表了用户的痛点吗?真的切中了工业企业在实际应用中最棘手的挑战吗?TDengine解决方案架构师陈展隆结合自己多年服务工业客户的经验,分享了他对这个问题的深入观察与思考。或许,我们该重新思考:数据管理的“用户”到底是谁?又是
- ArcPy:自动化制图语言详解与实践
蓝虫虫
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:ArcPy是Esri公司提供的Python库,为ArcGIS软件用户提供自动化地理处理和地图制作的工具。通过Python脚本,ArcPy允许用户进行复杂的数据管理和空间分析,特别适合处理大量数据。它与ArcGISDesktop和ArcGISPro紧密集成,并提供了丰富的API,让开发者能定制GIS解决方案。本文将介绍ArcPy的基本结构、使用方法、与ArcGI
- 数据空间技术在智慧水库管理平台中的赋能
小赖同学啊
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数据空间技术在智慧水库管理平台中的赋能:设备到应用的数据传输优化数据空间技术为智慧水库管理平台提供了革命性的数据传输、处理和安全保障能力。以下是数据空间技术在设备到应用数据传输过程中的全面赋能方案:数据空间赋能架构设计中心层区域层设备层数据预处理边缘计算本地决策协议转换数据聚合安全传输元数据管理数据治理访问控制数据服务长期存储业务应用系统数据分析平台数据仓库区域数据空间网关中心数据空间平台边缘数据
- 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
YangYang9YangYan
大数据
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
- 数据湖vs数据仓库:非结构化数据存储的终极对决
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能数据仓库ai
数据湖vs数据仓库:非结构化数据存储的终极对决关键词:数据湖,数据仓库,非结构化数据,数据存储,Schema-on-Read,Schema-on-Write,数据治理摘要:本文深入对比数据湖与数据仓库在非结构化数据存储领域的核心差异,从技术架构、数据处理范式、应用场景等维度展开分析。通过数学模型、代码实战和典型案例,揭示两者在非结构化数据管理中的优势与局限,为企业数据架构选型提供决策参考。1.背景
- C++ - 仿 RabbitMQ 实现消息队列--服务端核心模块实现(三)
目录队列数据管理代码实现测试代码绑定信息(交换机-队列)管理代码实现测试代码队列数据管理当前队列数据的管理,本质上是队列描述信息的管理,描述当前服务器上有哪些队列。定义队列描述数据类队列名称是否持久化标志是否独占标志是否自动删除标志其他参数定义队列数据持久化类(数据持久化的sqlite3数据库中)创建/删除队列数据表新增队列数据移除队列数据查询所有队列数据定义队列数据管理类创建队列,并添加管理(存
- 汽车行业数字化——解读52页汽车设计制造一体化整车产品生命周期PLM解决方案【附全文阅读】
智慧化智能化数字化方案
制造业数字化方案解读馆制造汽车整车产品生命周期PLM汽车行业数字化汽车零部件数字化
本文概述了汽车整车行业设计制造一体化PLM(产品生命周期管理)解决方案的关键要点及最新发展。PLM作为集成化管理系统,旨在通过业务流程导向优化产品设计、制造及全生命周期管理。其核心在于强大的数据管理能力,确保数据准确性、一致性与高效流通。设计制造一体化策略的实施,不仅提升了产品设计与制造流程的协同效率,还显著增强了企业的市场竞争力与应用价值。随着企业互联网化的深入,PLM系统全面向云端转型,。最新
- Metadata Remote v1.0.0发布:智能音乐元数据管理工具正式亮相
强定辉
MetadataRemotev1.0.0发布:智能音乐元数据管理工具正式亮相MetadataRemote(简称mdrm)是一款专注于音乐文件元数据管理的创新工具,它通过现代化的Web界面为音乐收藏爱好者提供了强大的元数据编辑能力。在经历了社区用户的积极测试和反馈后,项目团队正式发布了1.0.0版本,标志着该工具已经达到生产可用状态。核心功能解析智能元数据推断引擎MetadataRemote内置的智
- 智能时代数据库的“革新跃迁”:KES V9 2025 开启下一代数据管理新纪元
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一、场景重塑产业格局:数据库“融合进化”AI浪潮奔涌而至,数字产业格局加速重构。云计算、移动互联、万物互联(IoT)、人工智能(AI)等技术的深度融合与快速落地,正以前所未有的速度重塑着企业的应用形态。新业务场景层出不穷——从高并发的在线交易、实时精准的分析决策,到海量物联网设备监控、基于图关系的风控反欺诈,再到AI驱动的智能推荐与内容生成,应用场景的多样性与复杂性已突破传统数据库的能力边界。这对
- pytest教程-32-初识hook(钩子)函数
米兔软件测试
pytest教程pytest
领取资料,咨询答疑,请➕wei:June__Go上一小节我们学习了测试数据管理插件-pytest-datadir,本小节我们讲解一下pytest的hook钩子函数。钩子(Hook)在pytest中是一种特殊机制,它允许用户在测试执行的特定阶段插入自定义代码。这些特定的阶段包括测试的准备、执行和结束等。钩子函数在pytest中以pytest_为前缀,后面跟上特定事件的名称,例如pytest_runt
- 7、探索C++ STL容器:高效编程的利器
x1y2z
C++编程实战:从入门到精通C++STL容器std::array
探索C++STL容器:高效编程的利器1.引言在现代C++编程中,标准模板库(StandardTemplateLibrary,STL)为我们提供了丰富的容器类,极大地简化了数据管理和操作。STL容器不仅提供了高效的内存管理,还具备强大的功能和灵活性,帮助我们编写更简洁、更高效的代码。本文将深入探讨STL容器的不同类型及其应用场景,帮助读者更好地理解和运用这些工具。2.存储固定数量的对象当我们知道在程
- Java学习第六十六部分——分布式系统架构
慕y274
java学习架构
目录一、前言提要二、核心目标三、核心组件与技术1.服务拆分与通信2.服务注册与发现3.配置中心4.负载均衡5.熔断、降级与限流6.API网关7.分布式数据管理8.分布式追踪与监控9.容器化与编排四、典型Java分布式技术栈组合五、关键挑战与解决方案六、设计原则七、总结归纳一、前言提要Java分布式系统架构是一种利用多台计算机(节点)协同工作,共同完成单个计算机难以胜任的大型任务(高并发、大数据量、
- C++ - 仿 RabbitMQ 实现消息队列--服务端核心模块实现(二)
久念祈
模拟消息队列rabbitmq数据库网络
目录交换机数据管理交换机数据类交换机数据持久化类交换机数据管理类测试交换机数据管理定义交换机数据类交换机名称交换机类型是否持久化标志是否自动删除标志其他参数定义交换机数据持久化类(数据持久化的sqlite3数据库中)创建/删除交换机数据表新增交换机数据移除交换机数据查询所有交换机数据查询指定交换机数据(根据名称)定义交换机数据管理类声明交换机,并添加管理(存在则OK,不存在则创建)删除交换机获取指
- 微软Fabric重塑数据管理:Forrester报告揭示高ROI
在数字化转型加速的今天,微软公司推出的MicrosoftFabric数据管理平台正以其卓越的经济效益和全面的技术能力引领行业变革。根据ForresterConsulting最新发布的总体经济影响(TEI)研究报告,该平台展现出令人瞩目的商业价值:实现379%的投资回报率(ROI),创造979万美元净现值(NPV),且投资回收期短于6个月。这些数据充分证明了该平台在企业数据管理领域的战略价值。作为新
- Docker数据管理中的数据卷
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在生产环境中使用Docker时,经常需要对数据进行持久化,这就有点像Redis里面的持久性一样的,或者需要在多个容器之间在进行数据共享,这就是Docker中我们说的数据管理操作。容器中管理数据主要有两种方式:数据卷(DataVolumes):容器内数据直接映射到本地主机环境;数据卷容器(DataVolumeContainers):使用特定容器维护数据卷;【数据卷】数据卷(DataVolumes)是
- 【机器学习应用】基于集成学习的电力负荷预测系统实战案例
基于集成学习的电力负荷预测系统实战案例一、系统概述二、系统架构2.1整体架构图2.2架构分层说明2.3系统各个模块之间的调用流程三、系统功能3.1功能模块图3.2核心功能说明3.2.1用户认证模块3.2.2数据管理模块3.2.3预测任务模块3.2.4模型服务模块四、重点技术解析4.1Flask框架4.2Celery异步任务4.3机器学习模型五、构建与部署步骤5.1环境准备5.2代码获取5.3配置修
- 呼叫中心数据分析:从理论到实践
君子心理
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文档深入探讨了呼叫中心数据分析的核心概念、方法和实践应用。内容涵盖呼叫中心功能、数据来源、数据管理、关键性能指标(KPIs)、分析方法、案例研究、优化策略、数据可视化、安全合规性以及未来趋势。通过这份详尽的笔记,读者可以了解如何利用数据驱动策略提升呼叫中心的运营效率和服务质量,并最终提升客户体验。1.呼叫中心的功能与运作模式1.1呼叫中心概述呼叫中心,也常被
- Spring事务注解详解:确保你的应用数据的一致性
fei飛fei飞
springjava后端
想象一下,你正在开发一个电商平台,用户下单后系统需要更新库存、生成订单、扣除用户余额。如果在这个过程中出现了错误,如何确保数据的一致性?这时候,Spring的事务注解就派上用场了!它们让你能够以简单的方式管理复杂的数据库操作,确保你的应用程序在面对挑战时依然稳如泰山。接下来,让我们深入探讨Spring事务注解的奥秘,帮助你在数据管理上游刃有余。1.什么是事务?事务是一个逻辑操作单元,它由一系列的数
- Zookeeper 在 Kafka 中的作用详解:分布式协调服务的核心价值
lxb_不卑不亢
消息队列MQ进阶实战分布式zookeeperkafkarocketmq
摘要ApacheKafka是一个高吞吐、分布式的流处理平台,广泛应用于大数据和实时系统中。而ApacheZookeeper,则是Kafka背后不可或缺的“隐形英雄”。本文将深入剖析Zookeeper在Kafka架构中的核心作用,帮助开发者全面理解其在分布式协调、元数据管理、故障恢复等方面的关键地位。一、Zookeeper简介Zookeeper是一个开源的分布式协调服务,最初由Hadoop生态发展而
- Kafka 控制器(Controller)详解:架构、原理与实战
锅锅来了
#Kafka运维实战kafka架构分布式
目录Kafka控制器(Controller)详解:架构、原理与实战一、控制器的核心职责1.元数据管理2.分区状态机3.故障恢复4.集群操作协调二、传统ZooKeeper模式下的控制器1.控制器选举机制2.控制器与ZooKeeper的交互3.潜在问题三、KRaft模式下的控制器1.架构革新2.控制器节点配置3.Raft协议实现4.优势Kafka控制器(Controller)详解:架构、原理与实战Ka
- 睿是信息携手Arctera,深化服务中国市场,共筑数据管理新未来
科技云报道
安全架构
睿是信息携手Arctera,深化服务中国市场,共筑数据管理新未来2025年6月23日,为了更加深入服务中国大陆地区的广大用户,上海睿是信息科技有限公司(以下简称“睿是信息”)与全球数据管理领域的领导者Arctera,双方正式达成战略合作,自2025年7月7日起,睿是信息正式成为Arctera中国区独家总代理,全面负责Arctera在中国地区的运营、销售和技术支持服务。此次合作标志着双方将携手深化服
- 重磅!TDengine 入选 2024 中国物联网创新产品榜
在全球数字化浪潮和#AI技术驱动下,#物联网产业正经历新一轮革新升级。面对跨境合规、本地化需求多样、技术标准差异等挑战,如何以更高效、更智能的方式推动#物联网数据价值释放,成为行业共同关注的课题。近日,在2025中国物联网企业出海与创新发展峰会暨“2024物联之星”年度榜单颁奖典礼上,#TDengine凭借在#时序数据管理领域的持续突破,荣登“2024年度中国物联网行业创新产品榜”。作为物联网领域
- 时序数据库在数据库领域的应用前景
数据库管理艺术
数据库时序数据库strutsai
时序数据库在数据库领域的应用前景关键词:时序数据库、时间序列数据、物联网、监控系统、金融分析、大数据、实时分析摘要:本文深入探讨了时序数据库在现代数据管理中的关键作用和应用前景。我们将从时序数据的基本特性出发,分析时序数据库的核心架构和设计原理,比较主流时序数据库产品的技术特点,并通过实际案例展示其在物联网、金融科技、运维监控等领域的应用价值。文章还将提供时序数据库选型指南,探讨未来技术发展趋势,
- 时序数据库在工业物联网领域的核心优势与应用价值
时序数据说
时序数据库物联网数据库iotdb大数据
一、工业物联网的数据挑战与需求工业物联网(IIoT)正在重塑全球制造业格局,通过连接设备、传感器和控制系统,实现了生产过程的数字化与智能化。然而,这一转型也带来了前所未有的数据管理挑战:海量数据:单个工厂可能部署数万个传感器,每秒产生数千万数据点高速写入:工业设备常需毫秒级数据采集,对数据库写入性能要求极高严格时效:质量控制、故障预测等场景要求实时数据分析长期存储:设备生命周期数据需保存数年甚至数
- 时序数据库的工业级对决:对比 Apache IoTDB 和 InfluxDB
时序数据说
时序数据库apacheiotdb数据库大数据开源
在数字化浪潮中,物联网(IoT)与工业大数据领域蓬勃发展,时序数据呈爆发式增长。时序数据库作为管理这类数据的核心工具,其性能、功能和适应性直接影响到整个系统的运行效率与价值实现。ApacheIoTDB和InfluxDB作为时序数据库领域的佼佼者,被广泛应用于各类场景。深入剖析二者区别,对开发者、企业架构师和数据管理者而言,不仅能为项目选型提供科学依据,还能助力挖掘数据的最大价值。一、诞生背景与社区
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
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 / Plain 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,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,