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lucene查询的时候也是先评分排序,最后才获取文档甚至获取文档都不是必须的?是的,你的理解完全正确。1.Lucene查询流程=先评分&排序,后可选地取回文档-IndexSearcher.search(...)在内部先创建`Weight`、`Scorer`,再交给Collector遍历倒排表。-Collector(如TopScoreDocCollector)一边遍历一边实时计算score并维护一个
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吵吵叭火
大数据#Doris数据仓库大数据
目录前言一、业务背景二、数据中台1.0—Lambda三、新架构的设计目标四、数据中台2.0—ApacheDoris4.1新架构数据流转4.2新架构收益五、新架构的落地实践5.1模型选择5.1.1Unique模型5.1.2Aggregate模型5.2资源管理5.3批量建表5.4计算实现5.4.1实时计算5.4.2准实时计算通过JavaUDF生成增量/全量数据基于Doris的大表优化DorisBork
- Flink 流处理的核心基石【时间语义、水位线、状态、检查点、反压 】
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大数据flink核心时间语义水位线状态检查点反压
Flink流处理的核心基石【时间语义、水位线、状态、检查点、反压】,这些概念相互协作,构建了Flink高吞吐、低延迟、高容错的实时计算能力。以下是这些核心技术的深度解析及其内在联系:一、五大基石的内在联系驱动触发计算持久化保护恢复时间语义水位线状态管理检查点反压二、核心组件深度解析1.时间语义(TimeSemantics)核心作用:定义事件的时间维度//设置事件时间语义(关键配置)env.setS
- C++树状数组详解
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C++树状数组深度解析第1章引言:为什么需要树状数组1.1动态序列处理的挑战在现代计算机科学中,我们经常需要处理动态变化的序列数据,这类数据具有以下特点:实时更新:数据点会随时间不断变化频繁查询:需要快速获取特定区间的统计信息大规模数据:通常涉及数百万甚至数十亿个数据点考虑一个实时股票分析系统:需要监控数千只股票的价格变化,并实时计算:某只股票在特定时间段内的平均价格多只股票之间的价格相关性价格波
- 如何利用AWS Lambda作为Serverless数据库进行大数据处理
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作者:禅与计算机程序设计艺术Serverless数据库一直是构建数据分析应用的主要选择之一。它能帮助客户节省运行服务所需的服务器成本、快速弹性扩展和自动伸缩能力,并且能提升整体性能,有效减少运维和开发资源投入。但是,在实际生产环境中,它们也面临着很多技术上的挑战,比如如何让Serverless数据库服务可以像传统数据库一样,做到高并发处理、实时计算等。而AWSLambda为Serverless数据
- 鬼泣:追踪
能帮到你的话,就给个赞吧文章目录追踪:敌人的攻击应带有一定的追踪性实现:攻击应带有一定的追踪区间,在此区间内实现追踪玩家区间:由动画通知状态ANS实现追踪:由warping实现Tick:在区间内持续性计算Warp并执行实现追踪示例:如图:追踪区间内实时计算并执行warp,这样即可实现追踪效果。第二个执行warp则会执行最后一次wrap数据问题warping追踪和转向同时进行最后影响如何追踪:敌人的
- 数据仓库 实时计算_如果您的云数据仓库没有分开存储和计算,为什么您会浪费金钱...
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导语在电力行业抽水蓄电场景中,电力集团可以基于DolphinDB搭建轻量化实时数仓,有效破解高频数据写入、万亿级数据存储和秒级实时计算等核心难题。同时,该方案助力集团降本增效,提升运维效率,并实现对多个电站数据的统一管理与调度,加快数字化转型步伐。一、行业背景构建清洁低碳、安全高效的新型能源电力系统是实现“双碳”目标的一大关键任务。其中,抽水蓄能作为当前最成熟、最具规模化应用前景的物理储能技术,正
- AI+实时计算如何赋能金融系统?DolphinDB 在国泰君安期货年度中期策略会的演讲
6月25日,国泰君安期货2025年度中期策略会在上海顺利开幕。本次策略会以“观势明变,本固枝荣”为主题,特邀15位重量级行业嘉宾和52位明星分析师发表精彩观点,DolphinDB受邀出席会议并作主题演讲。实时计算如何赋能量化投研交易下午13:30分,AI投资主题分论坛正式启幕,DolphinDB创始人周小华博士在随后登台发言,带来了题为《AI+实时计算赋能量化金融》的精彩发言。演讲中,周小华博士首
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RTOS实时系统的发散创新与深度探索实时操作系统(RTOS)作为嵌入式系统的重要组成部分,在现代科技领域扮演着至关重要的角色。本文将带您走进RTOS的世界,一起探索其背后的技术原理、创新应用和发展趋势。一、RTOS实时系统概述RTOS(Real-TimeOperatingSystem)即实时操作系统,是一种专为满足实时计算需求而设计的操作系统。它能够快速响应外部事件并做出相应处理,具有高度的可靠性
- 工业物联网(IIoT)高保真架构案例
深山技术宅
物联网物联网架构数据库
以下是为您精心设计的工业物联网(IIoT)高保真架构案例,涵盖底层设备接入、边缘计算、云边协同及安全体系,全部基于真实工业场景提炼,附带技术决策要点和雷区警示:案例一:钢铁厂轧机预测性维护系统架构拓扑云端边缘层设备层ProfinetModbusTCPS7-300MQTTIIoT平台时序数据库数字孪生体维护工单系统边缘计算节点实时计算引擎FFT频谱分析温度场重建异常检测模型边缘网关轧机振动传感器红外
- 大数据领域Flink的SQL应用实战
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据flinksqlai
大数据领域Flink的SQL应用实战关键词:FlinkSQL、大数据处理、实时计算、流处理、批处理、动态表、TableAPI摘要:本文深入探讨ApacheFlink的SQL生态体系,从核心概念、架构原理到实战应用展开系统解析。通过剖析FlinkSQL的流批统一处理模型、动态表语义、时间窗口机制等关键技术,结合具体代码案例演示数据接入、复杂事件处理、状态管理等核心功能。详细讲解如何利用FlinkSQ
- 广告系统中后链路数据为什么要使用流批一体技术?流批一体技术是什么?
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运维视角下的广告业务pythonjavac++javascriptphpai
在大规模广告系统的后链路(离线和实时特征计算、模型训练与上线、效果监控等)中,往往既有对海量历史数据的批量计算需求(离线特征、离线模型训练、报表汇总),又有对在线请求的低延迟实时计算需求(实时特征、在线打分、实时监控/告警)。传统将二者割裂、用Lambda架构(Batch+Speed层)分别实现,带来了:•代码与业务逻辑重复•数据语义/计算结果不一致•运维成本、调度复杂度翻倍•开发调试效率低流批一
- 从零开始学Flink:揭开实时计算的神秘面纱
一、为什么需要Flink?当你在电商平台秒杀商品时,1毫秒的延迟可能导致交易失败;当自动驾驶汽车遇到障碍物时,10毫秒的计算延迟可能酿成事故。这些场景揭示了一个残酷事实:数据的价值随时间呈指数级衰减。传统批处理(如Hadoop)像老式火车,必须等所有乘客(数据)到齐才能发车;而流处理(如Flink)如同磁悬浮列车,每个乘客(数据)上车即刻出发。Flink的诞生,让数据从"考古材料"变为"新鲜血液"
- AI原生时代:智能推荐系统的架构设计与优化
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AI原生时代:智能推荐系统的架构设计与优化关键词:AI原生、智能推荐系统、架构设计、算法优化、个性化推荐、深度学习、实时计算摘要:本文深入探讨AI原生时代下智能推荐系统的架构设计与优化策略。我们将从基础概念出发,逐步解析推荐系统的核心组件和工作原理,并通过实际案例展示如何构建高性能的推荐系统。文章涵盖从数据收集、特征工程、算法选择到系统优化的全流程,同时展望未来发展趋势和挑战。背景介绍目的和范围本
- 大数据领域分布式存储的块存储技术优势
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大数据领域分布式存储的块存储技术优势关键词:分布式存储、块存储、大数据、数据可靠性、高IOPS、弹性扩展、CRUSH算法摘要:在大数据时代,海量数据的存储与高效访问对底层存储系统提出了严苛要求。分布式块存储作为大数据基础设施的核心技术之一,凭借其高IOPS(输入输出每秒)、强一致性、灵活扩展等特性,成为数据库、机器学习、实时计算等场景的首选存储方案。本文将系统解析分布式块存储的技术原理,对比其与文
- 大数据领域数据中台的架构设计与优化思路
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大数据领域数据中台的架构设计与优化思路关键词:数据中台、架构设计、数据治理、数据服务、实时计算、湖仓一体、优化策略摘要:本文系统解析大数据领域数据中台的核心架构与优化方法,从技术原理、工程实现到行业实践展开深度探讨。通过分层架构设计、数据治理体系构建、计算引擎优化等关键技术模块的剖析,结合具体代码实现与数学模型,阐述数据中台在数据资产化、服务标准化、业务赋能等方面的核心价值。同时提供制造业、零售业
- Python 实现实时数据流处理:Flink 与 Kafka
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```htmlPython实现实时数据流处理:Flink与KafkaPython实现实时数据流处理:Flink与Kafka在当今的大数据时代,实时数据流处理变得越来越重要。无论是电商、金融还是物联网等领域,都需要对海量的实时数据进行高效处理和分析。Flink和Kafka是两个非常流行的工具,分别用于实时计算和消息队列。本文将介绍如何使用Python结合Flink和Kafka来实现实时数据流处理。什
- 【ClickHouse】RollingBitmap
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ClickHouse的RollingBitmap是一种基于Bitmap的数据结构,用于高效处理数据的动态变化和时间窗口计算。以下是关于ClickHouseRollingBitmap的相关信息:RollingBitmap的应用场景RollingBitmap主要用于需要处理动态数据和时间窗口计算的场景,例如:-实时数据处理:在广告投放、用户行为分析等场景中,需要实时计算用户在特定时间窗口内的行为数据。
- Flink SQL 编程详解:从入门到实战难题与解决方案
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FlinkSQL编程详解:从入门到实战难题与解决方案ApacheFlink是当前流批一体实时计算的主流框架之一,而FlinkSQL则为开发者提供了用SQL语言处理流式和批量数据的能力。本文将全面介绍FlinkSQL的基础概念、编程流程、典型应用场景、常见难题及其解决方法,并给出实用调优建议,帮助你快速上手并高效应对实际开发中的挑战。一、FlinkSQL基本概念TableAPI&SQL:Flink提
- 华为云大数据服务实战:从数据湖到智能分析
AI云原生与云计算技术学院
AI云原生与云计算华为云ai
华为云大数据服务实战:从数据湖到智能分析关键词:华为云、大数据服务、数据湖、智能分析、数据仓库、实时计算、机器学习摘要:本文深入探讨华为云大数据服务的完整技术栈,从基础的数据湖构建到高级的智能分析应用。我们将系统性地介绍华为云大数据解决方案的架构设计、核心组件和最佳实践,包括数据采集、存储、处理、分析和可视化全流程。通过实际案例和代码示例,展示如何利用华为云大数据服务实现企业级数据管理和智能分析,
- GO 分布式锁总结
敲得一手好代码
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最近项目中需要实时计算一些数据,整体上是一个树的深度搜索过程,但是考虑到有并发请求的可能,同一时间只能允许有一个进行中的计算,防止最终数据的混乱。因此需要使用分布式锁来解决。因此自己总结了一下一些常见的方案,以及自己的实现。在同一台机器上,我们可以通过多个进程共享某个互斥量等多种多样的方式,大体上是测试并加锁的逻辑,来实现对临界区的访问控制。对于分散的机器上的进程,也需要一个共享的协调者,只需要保
- Flink基于Yarn多种启动方式详解
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Flink基于Yarn多种启动方式详解随着大数据实时计算需求的日益增长,Flink已成为业界主流的流处理引擎。而在企业级大数据平台中,资源管理和作业调度一般交由Yarn完成。Flink与Yarn深度集成后,不仅充分利用Hadoop生态资源,还能灵活应对各种作业调度和资源隔离需求。本文将系统介绍FlinkonYarn的多种启动方式、适用场景、配置方法及常见问题。一、Yarn简介Yarn(YetAno
- 深入解读Flink on Yarn高可用、组件集成与资源调度优化
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Flinkflink大数据
深入解读FlinkonYarn高可用、组件集成与资源调度优化FlinkonYarn作为企业级实时计算平台的主流部署模式,除了具备弹性资源管理和作业隔离能力,还可通过高可用配置保障集群稳定运行,通过与Kafka/HBase等组件集成实现数据全链路实时处理,并通过资源调度优化提升整体吞吐和稳定性。本文将系统介绍这三大关键能力的原理、配置与最佳实践。一、FlinkonYarn高可用(HA)配置详解1.高
- Flink初始及搭建集群环境(技术选型与实战详解)
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Flink初始及搭建集群环境(技术选型与实战详解)一、Flink简介Flink(ApacheFlink)是一个分布式、高性能、始于流计算的通用数据处理引擎。它能够处理有界(批处理)和无界(流处理)数据流,并以高吞吐、低延迟和强一致性著称。Flink广泛应用于实时数据分析、事件驱动应用、ETL、数据湖建设等场景。二、为什么选择Flink?——主流流处理框架对比在大数据实时计算领域,主流的流处理框架包
- 大数据领域 Hive 与 Spark 的集成应用
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶大数据hivesparkai
大数据领域Hive与Spark的集成应用关键词:Hive,Spark,大数据集成,数据处理,分布式计算,元数据管理,性能优化摘要:本文深入探讨ApacheHive与ApacheSpark在大数据处理中的集成应用。通过分析两者的技术架构与核心优势,揭示如何通过集成实现离线批处理、实时计算、数据仓库管理的深度融合。文中详细阐述集成原理、数据交互机制、性能优化策略,并结合具体代码案例演示完整开发流程,最
- 云、边、端
what_2018
云原生devopsservice_mesh
在面向新一代信息基础设施的物联网体系架构中,数据处理以及基于数据的智能服务变得越来越重要。前两年出现了一个比较热的词,叫做"边缘计算",是指把简单的、需要实时计算和分析的过程放到离终端设备更近的地方,以保证数据数据处理的实时性,同时也减少数据传输的风险。最近又出现了一个新的热词,叫做“云边协同”,其含义跟边缘计算相差不是很大,只是强调“云-边-端”这样的架构,终端负责全面感知,边缘负责局部的数据分
- 大数据领域数据产品的智慧游戏应用案例与发展方向
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据游戏单例模式ai
大数据领域数据产品的智慧游戏应用案例与发展方向关键词:大数据、数据产品、智慧游戏、游戏分析、用户画像、实时计算、推荐系统摘要:本文深入探讨大数据技术在智慧游戏领域的创新应用与发展趋势。我们将从核心技术原理出发,分析游戏数据产品的架构设计,通过实际案例展示大数据如何赋能游戏产业,包括用户行为分析、实时匹配系统、个性化推荐等关键应用场景。文章还将探讨AI与大数据的融合趋势,以及未来智慧游戏可能的发展方
- 边缘计算模块
伸头看云朵
边缘计算
本文来源:腾讯元宝边缘计算模块是一种部署在网络边缘(靠近数据源)的集成化硬件/软件设备,用于实时处理本地数据,减少云端依赖,提升响应速度与安全性。以下是其核心要点:1.核心组成硬件部分处理器:高性能微处理器(如ARMCortex系列)或FPGA,支持实时计算。通信模块:支持Wi-Fi、4G/5G、蓝牙等协议,确保低延迟数据传输。传感器接口:连接温度、湿度、加速度等传感器,直接采集环境数据。电源管理
- Flink 运维监控与指标采集实战(Prometheus + Grafana 全流程)
晴天彩虹雨
Flink+Kafka实时数仓实战flink运维prometheus
一、引言:为什么Flink运维监控如此重要?在实时计算场景中,Flink作业7×24小时运行,对性能、资源、故障感知、状态变化的实时监控非常关键。没有有效的运维可观测体系:不知道任务是否在稳定运行发生问题难以快速定位无法感知背压、延迟、反压等状态因此,构建完善的Flink运维监控体系是保障实时数据平台稳定的关键。二、Flink自带的监控体系概览Flink默认通过Metrics系统提供以下监控能力:
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!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
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st