- 非欧空间计算加速:图神经网络与微分几何计算的GPU优化(流形数据的内存布局优化策略)
九章云极AladdinEdu
空间计算神经网络人工智能gpu算力算法java开发语言
一、非欧空间计算的革命性意义与核心挑战在三维形状分析、社交网络建模、分子动力学模拟等领域,非欧几里得空间数据(流形数据)的处理正推动人工智能技术向更复杂的几何结构迈进。传统欧式空间优化方法在处理流形数据时面临根本性局限:黎曼度量导致距离计算失效、局部坐标系动态变化引发内存访问模式混乱、曲率变化影响并行计算效率。本文提出基于分块流形存储(BlockedManifoldStorage,BMS)与层次化
- RAGFlow 框架调研报告
it_czz
架构
RAGFlow框架调研报告1.概述RAGFlow是一个开源的检索增强生成(RAG)框架,专注于深度文档理解和高精度检索。它通过先进的文档解析能力和可视化调试功能,为企业提供了一个强大的知识库问答解决方案。1.1核心特性深度文档处理:内置DeepDoc引擎,支持复杂文档解析高精度检索:提供可视化分块和引用追踪多模态支持:支持文本、图片、PDF、Excel等多种格式开源自托管:完全开源,支持私有化部署
- JAVA HTTP大文件分片断点续传
weixin_52041354
java大文件上传java大文件秒传java大文件上传下载java文件传输解决方案jsp大文件上传java断点续传jsp加密传输
要求:开源,免费,技术支持技术:分片,分块,断点续传,加密传输,加密存储需求:大文件上传,批量上传,断点续传,文件夹上传,大文件下载,批量下载,断点下载,文件夹下载文件夹:上传下载需要支持层级结构,采用非压缩方式文件大小:100G前端:vue2,vue3,vue-cli,jquery,html,webuploader后端:java,JSP,springboot,struts服务器:linux,信创
- 长二进制串或字符串的分块存储探讨
春夜喜雨
算法C/C++分块存储内存池存储池Arena
(Owedby:春夜喜雨http://blog.csdn.net/chunyexiyu)参考:样例代码使用豆包AI提示生成1.引言在做数据处理过程中,经常面临处理字符数据量的不断增长,有时数据量可能达到GB以上,甚至几十GB的情况;当需要把这些数据缓存到内存中时,如何合理的设定数据的存储结构,如何分配这么大的内存来存储数据,可能会是我们要面对的情况。分块存储策略,是一个比较容易想到的策略,使用许多
- 数据可视化
一百天成为python专家
信息可视化numpy人工智能python机器学习开发语言
4.1可视化介绍为什么要进行数据可视化?数据可视化=把抽象的数据“看得见”目的是让数据背后的规律、异常、趋势一目了然错误案例举例:饼图太多分块→看不出比例柱状图颜色混乱→无法聚焦图表标题模糊不清→不知图中所指4.2Matplotlib可视化4.2.1Matplotlib简介什么是MatplotlibMatplotlib是一个Python绘图库,广泛用于创建各种类型的静态、动态和交互式图表。它是数据
- 河南萌新联赛2025第(二)场:河南农业大学(整除分块,二进制,树的搜索)
yi.Ist
开发语言c++算法树的遍历整除分块DFS二进制
文章目录@[toc]A、约数个数和(整除分块)思路代码扩展:取模(整除分块)思路代码B、异或期望的秘密二进制位的周期性规律核心思路代码详细解释1.快速幂函数qpow2.统计函数count3.主逻辑solve完整代码D、开罗尔网络的备用连接方案思路建树搜索扩展:插排串联(树的搜索)题目大意思路代码I、猜数游戏代码K、打瓦代码M、米娅逃离断头台思路代码小结Whenthesharpestwordswan
- 构建RAG智能体(3):处理大型文档
tilblackout
MachineLearning人工智能
在这一篇文章中,我们将探讨如何将大型文档,如PDF或YouTube视频,融入到我们的大语言模型(LLM)上下文中。我们将学习如何使用文档加载器和分块技术来处理因上下文空间有限而带来的问题。通过逐步对文档块进行重新情境化、强制转换和整合,我们将构建一个能够与大型文档进行有效对话和推理的系统。文章目录1与文档对话2加载文档3转换文档4优化摘要5综合数据处理6总结1与文档对话传统的聊天模型需要大量时间在
- 河南萌新联赛2025第二场-河南农业大学
Submit Failed
萌新联赛算法思维c++整除分块数/树
一周时间过的这么快,马上第二场的萌新联赛就结束了,对比上一场,这次罚坐的时间更长了,感觉平时学的知识在比赛中根本开不到算法题,这次的A题是一个数论中的整除分块的问题,卡了我好久好久,后来才知道是自己见识短浅了(其实就是一个模板题),卡的我没心态去开其他题了。打瓦能想出来这种题目的也是很时髦了,废话不多说,题目来源于:K-打瓦这是一道签到题,读完题之后就会发现不管输入的是啥,最后都让你输出同一个字符
- 根号分治(根号算法)
christ_lrs
学习笔记分治
是根号算法,然而不是分块;是论文,然而不是莫队;是暴力美学,然而不是暴力。例题哈希冲突RemainderProblemRemainderProblemRemainderProblem这两题貌似没有区别,我们以RemainderProblemRemainderProblemRemainderProblem作为例子来介绍。题目描述给你一个长度为500000500000500000的序列,初值为000,
- 【FAISS助力基于本地DeepSeek构建管理个性化知识库:从原理到实战详解】
若兰幽竹
#大模型大模型向量化数据库FAISS
FAISS助力基于本地DeepSeek构建管理个性化知识库:从原理到实战详解一、FAISS简介二、系统架构图三、工作原理图四、关键组件与核心代码解析1.多格式文件处理2.智能分块与向量化3.多用户隔离设计4.高效查询流程5.性能优化设计6.向量生成与存储7.文档删除实现8.多用户查询接口五、增删改查操作流程图1.添加文档流程图2.删除文档流程图3.查询文档流程图六、实际应用示例七、性能优化建议八、
- 老码农和你一起学AI:Python系列-Pandas大数据处理
chilavert318
熬之滴水穿石pandaspython
今天开始梳理一下pandas的大数据处理,在数据处理领域,Pandas凭借简洁的API和强大的功能成为Python开发者的首选工具。但当面对GB级甚至更大的数据集时,直接读取数据往往会触发“内存不足”的错误——这是因为Pandas默认将数据全部加载到内存中进行处理。此时,分块处理(Out-of-Core)技术就成为解决问题的关键。它通过将大文件拆分为小块,逐块加载并处理,最终整合结果,实现“用有限
- RAID的介绍和实战操作
一RAID的介绍RAID(RedundantAarryofIndependentDisks):廉价磁盘冗余阵列是一种通过将多个物理磁盘组合成一个逻辑单元来提高数据存储性能、可靠性或两者兼顾的技术。作用:提高性能:通过并行读写(数据分块)加速数据访问。增强容错能力:通过冗余数据(如镜像或校验)防止磁盘故障导致的数据丢失。扩展存储容量:将多个磁盘合并为更大逻辑单元。(简单说就是提高容错以及读写速率)类
- Pandas 学习教程
_pass_
Data-Alaysispandas信息可视化
目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称:'paneldata'and'pythondataanalysis'Analy:Series(一维数据)、DataFrame(二维数据)主要应用:数据清洗:处理缺失数据、重复数据等数据转换:改变数据的
- Semantic text 就是那么强大,还附带一包( BBQ )薯片!配有可配置的分块设置和索引选项。
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAI大数据elasticsearch搜索引擎全文检索人工智能ai图搜索
作者:来自ElasticKathleenDeRusso语义文本搜索现在可以自定义,支持可配置的分块设置和索引选项,用于自定义向量量化,使semantic_text在专业用例中更强大。Elasticsearch拥有大量新功能,帮助你为你的用例构建最佳搜索解决方案。深入查看我们的示例笔记本以了解更多信息,开始免费云试用,或者立即在本地机器上体验Elastic。随着Elasticsearch8.18和9
- RAG实战指南 Day 11:文本分块策略与最佳实践
在未来等你
RAG实战指南RAG检索增强生成文本分块语义分割文档处理NLP人工智能
【RAG实战指南Day11】文本分块策略与最佳实践文章标签RAG,检索增强生成,文本分块,语义分割,文档处理,NLP,人工智能,大语言模型文章简述文本分块是RAG系统构建中的关键环节,直接影响检索准确率。本文深入解析5种主流分块技术:1)固定大小分块的实现与调优技巧;2)基于语义的递归分割算法;3)文档结构感知的分块策略;4)LLM增强的智能分块方法;5)多模态混合内容处理方案。通过电商知识库和科
- 6. ETL Pipeline-SpringAI实战
起凡7
SpringAIetl嵌入式实时数据库aispring语言模型
ETLPipelineETL是提取、转换、加载的缩写,从原始的文档到数据库需要经历提取(.doc、.ppt、.xlsx等)、转换(数据结构化、清理数据、数据分块)、写入向量数据库。这个过程可以进行多种处理,确保最后的数据适合AI问答。SpringAI提供了ETL框架。它是搭建知识库框架的基石。框架介绍DocumentReader:文档读取器,读取文档,比如PDF、Word、Excel等。如:Jso
- Vulkan多线程录制Command Buffer高效指南
你一身傲骨怎能输
渲染管线CommandBuffer
文章摘要Vulkan支持多线程并行录制CommandBuffer以提升CPU效率,需遵循以下原则:每个线程使用独立CommandPool避免竞争合理分配渲染任务确保负载均衡避免线程间共享资源修改主线程统一提交所有CommandBuffer实现时需为每个线程创建独立CommandPool和CommandBuffer,任务分块后多线程并行录制,最后同步提交。注意资源隔离、同步机制及CommandPoo
- 区间求最值问题高效解决方法
东皇太星
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对于区间求最值场景,如果区间不定长度的,可以使用稀疏表进行求解,如果区间是固定长度的,则可以使用分块的思想(与稀疏表原理类似),都是通过压缩状态个数,1关于稀疏表的原理详见:稀疏表(SparseTable,ST原理及应用场景下面是一个稀疏表的python实现classSolution:def__init__(self,nums):self.nums=numsself.init_value=-999
- 大图处理优化:低分加载、Lazy Decode 与缩放算法加速实践
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影像技术全景图谱:架构调优与实战算法影像Camera
大图处理优化:低分加载、LazyDecode与缩放算法加速实践关键词:大图加载优化、LazyDecode、Region解码、缩放算法、Bitmap分块、滑动加载、内存控制、图像性能优化摘要:在相册、图片浏览器、拍摄预览和编辑器中,用户经常会处理分辨率高达上千万像素的照片(如48MP、64MP、RAW文件等),这类“大图”在加载、缩放、平移过程中容易造成内存抖动、页面卡顿甚至OOM崩溃。本篇文章将围
- 计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现
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计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现关键词:计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要:传统卷积神经网络(CNN)统治计算机视觉领域多年,但2020年一篇《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》的论文打破了这一格局——它将NLP领域的Transformer
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:JPEG编码是一种广泛使用的数字图像压缩技术,通过在FPGA上实现该编码器,可以为嵌入式系统提供高效的图像处理。FPGA的可编程逻辑单元使其成为实现JPEG编码的理想平台。实现过程包括颜色空间转换、分块、离散余弦变换(DCT)、量化和熵编码等关键步骤。此外,testbench仿真用于验证设计的功能和性能,而资源优化确保了设计的高效性和低功耗。该实现过程需要深入
- 【Java面试】10GB,1GB内存,如何排序?
用心分享技术
Java面试题java面试
一、外部排序步骤1️⃣分块排序(分割阶段)步骤:将10GB文件分割为多个内存可容纳的小块(如每个块900MB,共约11块),避免内存溢出。逐块读取到内存,使用高效排序算法(如Collections.sort()或Arrays.sort())排序。将排序后的块写入临时文件,生成11个有序子文件。关键代码:ListsplitAndSort(Fileinput)throwsIOException{Lis
- 大文件上传类设计(OC实现)
瓜子三百克
iOS开发iosoracleobjective-c
下面我将设计一个支持断点续传、多线程上传的大文件上传类,采用Objective-C实现,考虑线程安全、数据库持久化和高效上传。设计概览类文件划分FileUploadManager.h/m-上传任务管理中心FileUploadTask.h/m-单个上传任务控制ChunkUploadOperation.h/m-分块上传操作UploadDatabaseManager.h/m-数据库操作FileChunk
- Advanced RAG:下一代检索增强生成技术详解
北辰alk
AI人工智能
文章目录一、核心演进维度二、关键技术组件1.智能检索子系统2.动态知识管理3.生成控制器三、核心增强技术1.递归检索(RecursiveRetrieval)2.假设性检索(HypotheticalDocumentEmbedding)3.自适应分块(AdaptiveChunking)四、生产级架构设计完整系统架构关键优化点五、典型应用场景1.专业领域问答系统2.企业知识中枢3.实时决策支持六、评估指
- 【LLaMA 3实战:检索增强】13、LLaMA 3+RAG精准问答系统优化全指南:从检索增强到可信度提升实战
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3对话能力全解析LLaMA3AI大模型LLaMa3实战程序员的AI开发第一课AI入门
一、RAG赋能LLaMA问答系统的核心价值与瓶颈突破(一)准确性提升的三大核心挑战问题类型典型表现传统方案局限RAG+LLaMA3解决方案知识滞后型错误回答包含过时技术细节依赖模型预训练更新动态检索最新文档库上下文误解曲解问题意图或检索内容固定分块导致语义断裂语义感知分块+动态查询扩展事实幻觉虚构不存在的概念或数据缺乏外部事实校验溯源标注+多模型交叉验证(二)RAG与LLaMA3的协同优势动态知识
- RAG 每日一技(一):你的第一步就走错了?聊聊最基础的文本分块
ezl1fe
RAG每日一技人工智能后端语言模型
前言兄弟们,最近大模型是真火啊!但光火有什么用,咱得把它用在自己的项目里,解决实际问题才算牛。于是很多人撸起袖子就开干,想让大模型能回答自己文档、知识库里的问题。理想很丰满:我扔一堆文档进去,模型“嗖”一下就学会了,然后就有问必答,跟专家一样。现实很骨感:不管怎么喂数据,模型要么回答得牛头不对马嘴,要么干脆说“我不知道”。是不是感觉很熟悉?问题到底出在哪?很多时候,问题并非出在模型本身,而是出在了
- RAG系列:提升RAG检索力:三大Query变形术,助你玩转AI知识检索!
数智前沿
数字化转型人工智能RAG
之前的帖子大多在优化向量化的过程,让文本内容分块更合理和更精准,本篇重点介绍使用RAG时如何优化提示词,以提高查询结果的精准度!一、RAG的“灵魂拷问”:你真的会提问吗?在AI时代,信息检索的效率和质量,80%取决于你“怎么问”。RAG系统的本质,就是“你问得好,我答得妙”。但现实往往是——用户提问:“AI会抢我饭碗吗?”检索系统:一脸懵逼,给你扔来一堆“AI是什么”“就业趋势”……用户:???这
- 莫队算法 —— 将暴力玩出花
秒啦
算法
莫队算法——将暴力玩出花一、为什么需要莫队?——暴力法的瓶颈我们已经学会了用分块处理一些在线的区间问题。现在,我们来看一类特殊的离线区间查询问题。“离线”意味着我们可以把所有查询先读进来,再按我们喜欢的顺序去处理它们。思考一个问题:给定一个长度为N的数组,M次询问。每次询问一个区间[l,r],问区间内有多少种数字至少出现了2次?那我们回到最朴素的暴力。纯暴力:对于每个询问(l,r),都for一遍,
- 响应式API和非响应式API
响应式API与非响应式API的核心区别在于数据流处理方式、触发机制、资源利用率以及适用场景。以下是具体对比分析:一、数据流与处理模式响应式API异步与事件驱动:数据流通过事件触发自动处理,无需手动干预。例如,当数据源(如股票价格)更新时,系统立即推送变化并触发相应的界面更新[1][8]。流式处理:支持按需分块处理数据,避免一次性加载大量数据到内存。例如,SpringWebFlux的Flux可以每秒
- 华为园区网经典三层架构配置模板(含汇聚、核心)
网络工程师俱乐部
网络网络工程师华为认证
号主:老杨丨11年资深网络工程师,更多网工提升干货,请关注公众号:网络工程师俱乐部这一篇直接上华为园区网的经典三层架构配置模板,重点覆盖:核心层(双核心VRRP)汇聚层(VLAN汇聚+上联三层)接入层简要说明每层配置关键点,按模块分块直给,拎出来就能用适合小中型企业园区网部署场景,拿去直接能拉实验。场景说明&拓扑结构典型企业园区网三层架构:接入层只做VLAN接入,不三层,不配置网关汇聚层做VLAN
- 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