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Nanayai
需求明确:webview页面可以手指缩放,并且不要那个原生控件;实现思路:1.使用h5+封装好的方法:设置scalable属性,并在html中设置meta标签:user-scalable=yes或不设置,minimum-scale和maximum-scale需要注意不要都设为1:mui.openWindow({url:"someThing",id:"someThing",styles:{scala
- Flink window 源码分析4:WindowState
北_鱼
Flinkflink大数据bigdata
Flinkwindow源码分析1:窗口整体执行流程Flinkwindow源码分析2:Window的主要组件Flinkwindow源码分析3:WindowOperatorFlinkwindow源码分析4:WindowState本文分析的源码为flink1.18.0_scala2.12版本。reduce、aggregate等函数中怎么使用WindowState?主要考虑reduce、aggregate
- synchronized锁升级过程【AI笔记,仅供自己参考】
在Java中,synchronized是一种内置的同步机制,用于保证多线程环境下代码的原子性、可见性和有序性。从JDK1.6开始,为了减少锁带来的性能开销,Java对synchronized做了大量优化,引入了锁升级机制(LockEscalation)。一、什么是锁升级?锁升级是指JVM在运行时根据对象的使用情况,对对象的锁状态进行动态优化的过程。它不是“升级为更重的锁”,而是从轻量级锁逐步升级到
- Mat的构造函数
LQTGO
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然后我们看看Mat常用的构造函数:1、Mat::Mat()无参数构造方法;2、Mat::Mat(introws,intcols,inttype)创建行数为rows,列数为col,类型为type的图像;3、Mat::Mat(Sizesize,inttype)创建大小为size,类型为type的图像;4、Mat::Mat(introws,intcols,inttype,constScalar&s)创建
- 全面的Spark学习资料合集:从基础到高级应用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Spark是一个受到数据科学界青睐的大数据处理框架,以其高效、易用和可扩展性著称。本资料合集包括了Spark的基础学习材料、实战案例分析和高级应用实践,内容覆盖从Scala编程语言基础到Spark核心功能使用,再到大数据领域的实际应用。适合不同层次的学习者深入学习Spark,无论是初学者还是有经验的开发者,都能从中找到有价值的学习资源,帮助理解和掌握Spark
- Flink:处理有界流数据的wordcount
小易学编程
flink大数据
数据源:helloworldhelloflinkhelloscala有界流:packagechapter02importorg.apache.flink.streaming.api.scala._/***ClassName:BoundedStreamWordCount*Package:chapter02*Description:**@Author小易日拱一卒*@Create2025-06-272:
- Grafana Loki Helm Chart从2.x升级到3.0的完整指南
芮川琨Jack
GrafanaLokiHelmChart从2.x升级到3.0的完整指南前言GrafanaLoki3.0版本的HelmChart是一个重要的里程碑版本,它整合了之前两个独立的Chart(loki和loki-simple-scalable)为一个统一的解决方案。本文将详细介绍如何从2.x版本平滑升级到3.0版本,帮助用户理解升级过程中的关键变化和注意事项。升级前的准备工作在进行任何升级操作前,请务必:
- RDS Proxy提高数据库可扩展性可用性GenAI
taibaili2023
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亚马逊云科技-RDSProxy改善数据库可扩展性GenAI关键字:[yt,AmazonRDSProxy,DatabaseScalability,RdsProxy,ConnectionPooling,SeamlessFailover,IamAuthentication]本文字数:400,阅读完需:2分钟导读演讲者介绍了”亚马逊云科技-RDSProxy改善数据库可扩展性GenAI”。在演讲中,他阐释了
- Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction
zzfive
生成模型论文阅读kotlin开发语言android
论文链接:VisualAutoregressiveModeling:ScalableImageGenerationviaNext-ScalePrediction文章目录简介预测下一个token自回归模型范式分析VAR详解分词实现细节幂律缩放定律零样本泛化能力结论简介本文提出的视觉自回归建模/VAR这种新范式,其将图像的自回归学习重新定义为从粗到细的“下一个尺度预测”或“下一个分辨率预测”,与常规的
- Saprk中RDD詳解
文子轩
一.常用的transfromRDD算子通過並行化scala創建RDDvalrdd1=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))查看該RDD的分區數量rdd1.partitions.lengthres23:Int=4使用filter算子valrdd2=sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,1,10)).map(*2).sortBy(
- 感受大师的代码风格_opencv源代码结构分析一
最近在调用opencv的时候,我总是去看看opencv的原代码.在那些烦琐的宏定义里面感觉自己还是很有意思的.cvGet2D(constCvArr*arr,inty,intx);//第一个坐标是y坐标,第二个是x坐标CV_IMPLCvScalarcvGet2D(constCvArr*arr,inty,intx)//CV_IMPL宏定义extern"C"{CvScalarscalar={{0,0,0
- Opencv学习_2 (opencv结构&显示图像)
opencv结构:1:主要包含:cxcorecvmachinelearninghighguicvcamcvaux2:cxcore:基础结构:CvPoint,CvSize,CvScalar等数组结构:cvCreateImage,cvCreateMat等动态结构:CvMemStorage,CvMemBlock等绘图函数:cvLine,cvRectangle等数据保存和运行时类型信息:CvFileSto
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FlinkSQL函数详解自定义函数除了内置函数之外,FlinkSQL还支持自定义函数,我们可以通过自定义函数来扩展函数的使用FlinkSQL当中自定义函数主要分为四大类:1.ScalarFunction:标量函数特点:每次只接收一行的数据,输出结果也是1行1列典型的标量函数如:upper(str),lower(str),abs(salary)2.TableFunction:表生成函数特点:运行时每
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- 网络安全核心技术解析:权限提升(Privilege Escalation)攻防全景
引言在网络安全攻防对抗中,权限提升(PrivilegeEscalation)是攻击链条中关键的「破局点」。攻击者通过突破系统权限壁垒,往往能以有限权限为跳板,最终掌控整个系统控制权。本文将从攻击原理、技术路径、实战案例到防御体系,全方位解析这一网络空间的「钥匙窃取」艺术。一、权限提升的本质与分类1.1核心定义权限提升指攻击者通过技术手段,将当前运行进程或用户的权限等级突破系统预设的访问控制机制,获
- Embabel:下一代企业级JVM AI智能体框架的革命引言:AI时代的Java生态新机遇
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软件开发jvm人工智能java
在生成式AI(如ChatGPT、Claude、Gemini)席卷全球的背景下,Python凭借其丰富的AI工具链(如PyTorch、LangChain)成为主流开发语言。然而,在企业级软件开发领域,Java和JVM生态(如Kotlin、Scala)长期以来占据主导地位,尤其是在金融、电信、电商等对稳定性、可扩展性、事务管理要求极高的场景。RodJohnson(Spring框架创始人)敏锐地发现了这
- Scala实现网页数据采集示例
Scala可以轻松实现简单的数据采集任务,结合AkkaHTTP(高效HTTP客户端)和Jsoup(HTML解析库)是常见方案。Scala因为受众比较少,而且随着这两年python的热门语言,更让Scala不为人知,今天我将结合我所学的知识实现一个简单的Scala爬虫代码示例。以下就是我整理的一个完整示例,演示如何抓取网页标题和链接:示例代码importakka.actor.ActorSystemi
- kafka 每条消息只会保存到某一个分区
scan724
kafka
也就是说Kafka的消息组织方式实际上是三级结构:主题-分区-消息。主题下的每条消息只会保存在某一个分区中,而不会在多个分区中被保存多份。官网上的这张图非常清晰地展示了Kafka的三级结构,如下所示其实分区的作用就是提供负载均衡的能力,或者说对数据进行分区的主要原因,就是为了实现系统的高伸缩性(Scalability)。不同的分区能够被放置到不同节点的机器上,而数据的读写操作也都是针对分区这个粒度
- 2025年跑深度学习电脑配置-深度学习显卡推荐
OpenCV图像识别
人工智能深度学习智能电视人工智能
2025年跑深度学习任务,电脑配置需从处理器、内存、显卡、存储、散热与电源、扩展性、网络连接等多方面综合考量,以下是具体分析:处理器(CPU)多核高性能:深度学习涉及大量并行计算任务,需要处理器具备强大的多核处理能力。英特尔至强Scalable处理器(SapphireRapids或后续架构)和AMDEPYC处理器(Genoa或后续架构)是不错的选择。英特尔至强Scalable处理器提供卓越的单核性
- Scala 简介
froginwe11
开发语言
Scala简介引言Scala是一种多范式编程语言,它结合了面向对象和函数式编程的特性。自从2003年由MartinOdersky教授在EPFL开发以来,Scala已经成为了在Java虚拟机(JVM)上运行的高效编程语言。本文将为您详细介绍Scala的起源、特点、应用场景以及学习资源。Scala的起源与发展起源Scala的灵感来源于多种编程语言,包括Java、C++、Self、Haskell和ML。
- SVG格式深度解析与Path应用实战:从原理到企业级全场景开发(实战版)
一、简介在数字图形领域,SVG(ScalableVectorGraphics)凭借其矢量特性、可编辑性和交互能力,成为现代设计和开发的核心工具。本文将从SVG的基础原理出发,深入解析其技术特性,并与主流图像格式(如JPEG、PNG、PLT等)进行对比分析。通过企业级应用案例,结合代码示例和Mermaid图表,帮助开发者全面掌握SVG的应用场景与开发技巧,实现从零到一的高效实践。二、SVG格式的核心
- 大数据分析技术的学习路径,不是绝对的,仅供参考
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学习大数据数据分析学习方法
阶段一:基础筑基(1-3个月)1.编程语言:Python:掌握基础语法、数据结构、流程控制、函数、面向对象编程、常用库(NumPy,Pandas)。SQL:精通SELECT语句(过滤、排序、分组、聚合、连接)、DDL/DML基础。理解关系型数据库概念(表、主键、外键、索引)。MySQL或PostgreSQL是很好的起点。Java/Scala:深入理解Hadoop/Spark等框架会更有优势。初学者
- SVG 安装使用教程
小奇JAVA面试
安装使用教程SVG
一、SVG简介SVG(ScalableVectorGraphics,可缩放矢量图形)是一种基于XML的图像格式,用于描述二维图形。与传统的PNG、JPG等位图格式不同,SVG不会因放大而失真,适合展示图标、图表、动画和交互图形。二、SVG的应用场景网站图标和UI元素数据可视化(与ECharts、D3.js等结合)响应式Web设计中的矢量图动画和交互图形三、SVG安装环境(无需专门安装)3.1浏览器
- SVG VSCode:深度解析与最佳实践
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开发语言
SVGVSCode:深度解析与最佳实践引言SVG(可缩放矢量图形)作为一种矢量图形格式,因其高度的可缩放性和矢量特性,在网页设计中得到了广泛应用。而VSCode(VisualStudioCode)作为一款流行的代码编辑器,同样在开发者中备受欢迎。本文将深入探讨SVG在VSCode中的使用,包括其优势、配置方法以及最佳实践。SVG简介什么是SVG?SVG(ScalableVectorGraphics
- SOFA RPC SPI机制原理
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SOFARPC(ScalableOpenFinancialArchitectureRemoteProcedureCall)是一个高可扩展性、高性能、生产级的JavaRPC框架。其SPI(ServiceProviderInterface)机制为框架提供了强大的扩展能力,允许开发者在不修改框架核心代码的情况下,对框架的各个功能组件进行定制和扩展。以下将详细介绍SOFARPC的SPI机制原理。1.Jav
- Hadoop、Spark、Flink 三大大数据处理框架的能力与应用场景
一、技术能力与应用场景对比产品能力特点应用场景Hadoop-基于MapReduce的批处理框架-HDFS分布式存储-容错性强、适合离线分析-作业调度使用YARN-日志离线分析-数据仓库存储-T+1报表分析-海量数据处理Spark-基于内存计算,速度快-支持批处理、流处理(StructuredStreaming)-支持SQL、ML、图计算等-支持多语言(Scala、Java、Python)-近实时处
- Rust标量、复合类型与自定义类型、第三方并发结构
穗余
Rustrust数据结构python
以下是Rust中标量类型、对象类型(含结构体、复合类型、堆分配类型)以及常用第三方并发数据结构的完整分类、示例和区别对比,帮助你系统掌握它们的本质异同:一、标量类型(ScalarTypes,存储于栈上)标量是最基本的值类型,固定大小,存储在栈上,实现Copy,性能极高。类别示例类型示例代码特性说明整数i8i128,u8u128,isize,usizeletx:u32=42;固定大小,快速拷贝浮点数
- spark数据处理练习题番外篇【上】
一.单选题(共23题,100分)1.(单选题)maven依赖应该加在哪个文件中?A.pom.xmlB.log4j.propertiesC.src/main/scala.resourceD.src/test/scala.resource正确答案:A:pom.xml;Maven依赖应该添加在pom.xml文件中,这是Maven项目的核心配置文件。解释:pom.xml(ProjectObjectMode
- opencv —— floodFill 漫水填充法 实现证件照换背景
老干妈就泡面
opencv人工智能计算机视觉
漫水填充:floodFill函数简单来说,漫水填充就是自动选中与种子像素相连的区域,利用指定颜色进行区域颜色填充。Windows画图工具中的油漆桶功能和Photoshop的魔法棒选择工具,都是漫水填充的改进和延伸。//第一个版本intfloodFill(InputOutputArrayimage,PointseedPoint,ScalarnewVal,Rect*rect=0,ScalarloDif
- 记一次移动端H5开发所遇到的问题与细节,以及ios兼容
想要飞翔的小猪
H5移动端开发vuehtml5h5移动端ios兼容
第一次弄移动端H5项目开发,虽然是简单的页面展示,但也遇到了很多细节问题与兼容问题,尤其是h5视频标签video,一.移动端禁止缩放兼容主要属性是user-scalable=no",width:视口的宽度,width=device-width:宽度是设备的宽度initial-scale:初始化缩放,-initial-scale=1.0:不缩放user-scalable:是否允许用户自行缩放,取值0
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo