- day15|前端框架学习和算法
universe_01
前端算法笔记
T22括号生成先把所有情况都画出来,然后(在满足什么情况下)把不符合条件的删除。T78子集要画树状图,把思路清晰。可以用暴力法、回溯法和DFS做这个题DFS深度搜索:每个边都走完,再回溯应用:二叉树搜索,图搜索回溯算法=DFS+剪枝T200岛屿数量(非常经典BFS宽度把树状转化成队列形式,lambda匿名函数“一次性的小函数,没有名字”setup语法糖:让代码更简洁好写的语法ref创建:基本类型的
- 图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战
周童學
数据结构与算法深度优先算法图论
图论算法经典题目解析:DFS、BFS与拓扑排序实战图论问题是算法面试中的高频考点,本博客将通过四道LeetCode经典题目(均来自"Top100Liked"题库),深入讲解图论的核心算法思想和实现技巧。涵盖DFS、BFS、拓扑排序和前缀树等知识点,每道题配有Java实现和易错点分析。1.岛屿数量(DFS遍历)问题描述给定一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的二维网格,计算岛屿的数量。岛屿由水平或
- ZooKeeper在Hadoop中的协同应用:从NameNode选主到分布式锁实现
码字的字节
hadoop布道师分布式zookeeperhadoop分布式锁
Hadoop与ZooKeeper概述Hadoop与ZooKeeper在大数据生态系统中的核心位置和交互关系Hadoop的架构与核心组件作为大数据处理的基石,Hadoop生态系统由多个关键组件构成。其核心架构主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator)两大模块。HDFS采用主从架构设计,由NameNo
- 算法入门:BFS与DFS详解(C++实现)
Jay_515
算法算法
深度优先与广度优先是算法世界的两大基石,掌握它们如同获得探索算法宇宙的钥匙一、初识BFS与DFS什么是BFS和DFS?BFS(广度优先搜索):逐层遍历数据结构,先访问离起点最近的节点DFS(深度优先搜索):沿着分支深入到底部,再回溯探索其他分支核心应用场景算法典型应用场景BFS最短路径问题、社交网络好友推荐、连通块分析DFS路径存在性判断、拓扑排序、解决回溯问题、图连通性检测二、BFS算法详解算法
- HDFS常用命令
BenChuat
大数据学习hdfshadoop大数据
常用命令说明:-put和-get:上传和下载文件,是HDFS和本地文件系统交互的关键命令。-rm和-mkdir:删除和创建文件/目录,-rm支持递归删除。-ls和-cat:文件查看操作中最常用的命令,分别用于列出文件和查看内容。权限管理:通过-chmod、-chown和-chgrp命令对HDFS文件的权限、所有者和所属组进行管理。检查文件状态:通过-stat和-checksum命令,可以查看文件的
- 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
- 226. 翻转二叉树
bbruyew
力扣刷题数据结构算法深度优先leetcodec语言
题目给你一棵二叉树的根节点root,翻转这棵二叉树,并返回其根节点。解题思路DFS广度有限搜索层序遍历二叉树,遍历过程中交换左右子树代码/***Definitionforabinarytreenode.*structTreeNode{*intval;*structTreeNode*left;*structTreeNode*right;*};*//*DFS广度有限搜索层序遍历二叉树,遍历过程中交换左
- 大数据领域Hadoop集群搭建的详细步骤
AI天才研究院
ChatGPT实战ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶大数据hadoop分布式ai
大数据领域Hadoop集群搭建的详细步骤关键词:Hadoop集群、HDFS、YARN、大数据平台、分布式系统、集群配置、故障排查摘要:Hadoop作为大数据领域的基石框架,其集群搭建是数据工程师和运维人员的核心技能。本文从Hadoop核心架构出发,结合生产环境实践,详细讲解从环境准备、配置文件调优到集群启动验证的全流程,并涵盖常见问题排查与最佳实践。无论你是初学者还是需要优化现有集群的工程师,本文
- FastDFS
FastDFS是分布式文件系统,使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提高文件上传、下载服务内部架构FastDFS架构包括Trackerserver和StorageserverStorageserver:文件存储服务器通过组,拓展文件存储容类,各个组通过集群解决单点故障Trackerserver:追踪调度服务器监控各个Storageserver,调度存储服务文件存储到Storage
- P1019 [NOIP2000 提高组] 单词接龙c++
Charon.778
刷题记录c++深度优先算法
#includeusingnamespacestd;intn;stringarr[21];intvis[21];intmaxn;voiddfs(stringa,intx){maxn=max(maxn,x);//取最大值for(inti=1;i>n;for(inti=1;i>arr[i];}chart;cin>>t;for(inti=1;i<=n;i++){if(arr[i][0]==t){//寻找
- 题解 -- # P1019 [NOIP2000 提高组] 单词接龙
CaoGenJY
洛谷题解深度优先算法
题解–#P1019[NOIP2000提高组]单词接龙题目传送门典型搜索题,首先从每一个能够接在起始字母后面的单词开始dfs,每一次dfs尝试拼接所有能与其相接的单词(每个单词最多用两遍),然后继续dfs难点在如何拼接两个单词。对于两个单词xxx和yyy,枚举两个单词相同部分的长度,注意题目中说两个单词不能有包含关系,所以枚举的长度应该是小于min(x.length(),y.length())的,然
- Hive/Spark小文件解决方案(企业级实战)–参数和SQL优化
陆水A
大数据hivehadoopsparkpython
重点是后面的参数优化一、小文件的定义在Hadoop的上下文中,小文件的定义是相对于Hadoop分布式文件系统(HDFS)的块(Block)大小而言的。HDFS是Hadoop生态系统中的核心组件之一,它设计用于存储和处理大规模数据集。在HDFS中,数据被分割成多个块,每个块的大小是固定的,这个大小在Hadoop的不同版本和配置中可能有所不同,但常见的默认块大小包括128MB、256MB等。基于这个背
- 【图论】倍增与lca
arin876
图论算法
voiddfs(longu,longfather){dep[u]=dep[father]+1;//只在这里初始化depfor(longi=1;(1=0;i--){//跳到同一个深度if(dep[fa[x][i]]>=dep[y])x=fa[x][i];if(x==y)returnx;}for(inti=20;i>=0;i--){if(fa[x][i]!=fa[y][i]){//一起跳x=fa[x]
- C++与Hive、Spark、libhdfs、ACID交互技巧
KENYCHEN奉孝
C++开发语言springC++hivespark
C++与Hive交互的实例以下是C++与Hive交互的实例代码片段,涵盖连接、查询、数据操作等常见场景。假设使用libhdfs或thrift接口实现,部分示例需要结合Hive环境配置。基础连接与查询示例1:通过Thrift连接HiveServer2#include#include#includeusingnamespaceapache::thrift;usingnamespaceapache::h
- 【c++】200*200 01灰度矩阵求所有的连通区域坐标集合
聿默
#c++c++矩阵深度优先
1.题目题目要求:给定一个200x200的01灰度矩阵,求所有的连通区域坐标集合。连通区域:相邻的1(上下左右,或者也可以包括对角线,这里通常使用4连通或8连通)。这里我们假设使用4连通(上下左右)即可,但题目没有明确,我们可以先按4连通实现,如果需要8连通可以稍作修改。2.算法思想算法思想:使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS)来遍历每个连通区域。由于矩阵大小为200x200,DFS
- 蓝桥杯竞赛向(C/C++语言)之博主掌握不太好的算法篇(DFS)
CAU界编程小白
蓝桥杯篇深度优先算法蓝桥杯
大纲1.DFS回溯剪枝(刚好博主也在剪枝)2.字符串相关算法KMPmanacher字符串哈希字典树01trie树(这么多感觉要趋势了)下次一定(也有可能去更新14届蓝桥杯A组真题)//会带一点AC自动机但是不会讲因为我不会蓝桥几乎不会考(看水的字数博主沉淀了几天(回来更新了,估计可能只能讲个搜索了,字符串东西很多,下次讲,主要讲搜索的原因是什么捏,(博主刷了一会题,发现搜索做的真的很不好…需要多刷
- 代码随想录算法训练营第五十天|图论part1
xindafu
算法图论c语言
98.所有可达路径题目链接:98.所有可达路径文章讲解:代码随想录输入输出格式:头文件#includecin>>x;(给x,所以是向着x的)cout#includeusingnamespacestd;vector>ans;vectorpath;voiddfs(vector>graph,intstart,intend){if(start==end){//终止条件ans.push_back(path)
- 代码随想录算法训练营第五十二天|图论part3
xindafu
算法图论深度优先
101.孤岛的总面积题目链接:101.孤岛的总面积文章讲解:代码随想录思路:与岛屿面积差不多,区别是再dfs的时候,如果碰到越界的,需要用一个符号标记这不是孤岛再continue#include#includeusingnamespacestd;intdir[4][2]={{0,1},{0,-1},{1,0},{-1,0}};voiddfs(vector>graph,vector>&visited
- Spark大数据处理讲课笔记4.8 Spark SQL典型案例
酒城译痴无心剑
#Spark基础学习笔记(1)spark笔记sql
文章目录零、本讲学习目标一、使用SparkSQL实现词频统计(一)提出任务(二)实现任务1、准备数据文件2、创建Maven项目3、修改源程序目录4、添加依赖和设置源程序目录5、创建日志属性文件6、创建HDFS配置文件7、创建词频统计单例对象8、启动程序,查看结果9、词频统计数据转化流程图二、使用SparkSQL计算总分与平均分(一)提出任务(二)完成任务1、准备数据文件2、新建Maven项目3、修
- 【大数据学习 | Spark-Core】RDD的概念与Spark任务的执行流程
Vez'nan的幸福生活
大数据sparkoraclesqljson
1.RDD的设计背景在实际应用中,存在许多迭代式计算,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。但是,目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到HDFS中,带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销。显然,如果能将结果保存在内存当中,就可以大量减少IO。RDD就是为了满足这种需求而出现的,它提供了一个抽象的数据架构,我们不必担心底层
- 算法竞赛备赛——【图论】拓扑排序
Aurora_wmroy
算法竞赛备赛算法图论c++蓝桥杯数据结构
拓扑排序算法前置知识:1.DAG图:一个无环的有向图,即有向无环图。2.AOV网络:在⼀个表示⼯程的有向图中,⽤顶点表示活动,⽤弧表示活动之间的优先关系的有向图称为顶点表示活动的⽹(ActivityOnVertexNetwork),简称AOV⽹。拓扑排序:其实就是对⼀个DAG图构造拓扑序列的过程。拓扑排序算法:kahn(卡恩)算法(基于BFS)和基于DFS的算法。kahn(卡恩)算法可以判环时间复
- 数据库和数据仓库区别
hhhecker
Hadoop学习数据仓库数据库hive
HIve与Mysql对比HiveMysql数据存储位置HDFS本地磁盘数据格式用户定义系统决定数据更新不支持(不支持修改和删除)支持(支持增删改查)索引有,但较弱,一般很少用有,经常使用的执行MapReduceExecutor执行延迟高低可扩展性高低数据规模大小数据库与数据仓库对比数据库:传统的关系型数据库主要应用在基本的事务处理,例如银行交易之类的场景数据库支持增删改查这些常见的操作。数据仓库:
- Spark RDD 之 Partition
博弈史密斯
SparkRDD怎么理解RDD的粗粒度模式?对比细粒度模式SparkRDD的task数量是由什么决定的?一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑(例如jdbc和hdfs的split逻辑)切分成n份,每份数据对应到RDD中的一个Partition,Partition的数量决定了task的数量,影响着程序的并行度支持保存点(checkpoint)虽然RDD可以通过lineage实现faultrecove
- 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
- 大数据技术关键技术组件
大数据技术是一组用于处理、分析和管理大规模数据集的复杂方法和技术。这些数据集的特点是容量大、增长速度快,且结构多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统数据库管理和分析工具在处理此类数据时效率低下或无法胜任,因此需要专门的大数据技术栈来支持高效的数据处理和智能决策。大数据技术的关键组件通常包括:分布式存储系统:HadoopDistributedFileSystem(HDFS):一个高度可扩展
- 大数据领域HDFS的集群资源管理优化
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用大数据hdfshadoopai
大数据领域HDFS的集群资源管理优化关键词:HDFS;集群资源管理;存储优化;性能调优;副本策略;负载均衡;NameNode优化摘要:HDFS(Hadoop分布式文件系统)作为大数据领域的基石,承载着海量数据的存储与管理重任。随着数据规模爆炸式增长和业务复杂度提升,HDFS集群的资源管理面临着"存不下、跑不快、管不好"的三重挑战:存储资源浪费与不足并存、计算与存储资源匹配失衡、集群运维效率低下。本
- 深入探索Hadoop技术:全面学习指南
引言在大数据时代,高效地存储、处理和分析海量数据已成为企业决策与创新的关键驱动力。Hadoop,作为开源的大数据处理框架,以其强大的分布式存储和并行计算能力,以及丰富的生态系统,为企业提供了应对大规模数据挑战的有效解决方案。本文旨在为初学者和进阶者提供一份详尽的Hadoop技术学习指南,涵盖HDFS、MapReduce、YARN等核心组件,以及Hive、Pig、HBase等生态系统工具,助您踏上H
- 【Elasticsearch】dfsPhase
`dfsPhase`(即DFS阶段)是在每个数据节点本地执行的,而不是在协调节点执行的。在Elasticsearch的查询流程中,`dfsPhase`是为了在进行“评分”时更准确地计算全局的term频率(TF-IDF),它需要先在每个数据节点上执行一次本地的DFS操作,收集该节点上每个字段的term统计信息(如docFreq、totalTermFreq),然后将这些信息回传给协调节点。协调节点再合
- 算法工程师必备:数据结构10大经典算法详解
数据结构与算法学习
数据结构与算法宝典算法数据结构ai
算法工程师必备:数据结构10大经典算法详解关键词:数据结构、经典算法、时间复杂度、应用场景、代码实现摘要:本文是算法工程师的“算法工具箱”指南,系统讲解数据结构领域最核心的10大经典算法(快速排序、归并排序、二分查找、深度优先搜索DFS、广度优先搜索BFS、动态规划、贪心算法、KMP字符串匹配、哈希算法、并查集)。通过生活案例、代码示例、复杂度分析和实战场景,帮你彻底掌握这些算法的原理与应用,真正
- HDFS文件系统
HDFS文件系统是hadoop生态系统的核心,主要用于分布式文件存储,它具备高可用,流式读取,文件结构简单,跨平台的特点,它的集群采用的是主从结构,分为命名节点和数据节点,命名节点主要用于元数据管理(例如对目录,文件的创建,数据块与数据节点的关系维护管理)及数据节点管理(例如数据节点之间数据的复制,节点状态的维护,节点间数据的均衡),该文件系统最基本的存储单位是block即数据块,默认大小是64M
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟