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荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- 大数据之路:阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述
为什么需要数据建模核心痛点数据冗余:不同业务重复存储相同数据(如用户基础信息),导致存储成本激增。计算资源浪费:未经聚合的明细数据直接参与计算(如全表扫描),消耗大量CPU/内存资源。数据一致性缺失:同一指标在不同业务线的口径差异(如“活跃用户”定义不同),引发决策冲突。开发效率低下:每次分析需重新编写复杂逻辑,无法复用已有模型。数据建模核心价值性能提升:分层设计(ODS→DWD→DWS→ADS)
- 大数据技术笔记—spring入门
卿卿老祖
篇一spring介绍spring.io官网快速开始Aop面向切面编程,可以任何位置,并且可以细致到方法上连接框架与框架Spring就是IOCAOP思想有效的组织中间层对象一般都是切入service层spring组成前后端分离已学方式,前后台未分离:Spring的远程通信:明日更新创建第一个spring项目来源:科多大数据
- Gerapy爬虫管理框架深度解析:企业级分布式爬虫管控平台
Python×CATIA工业智造
爬虫分布式pythonpycharm
引言:爬虫工程化的必然选择随着企业数据采集需求指数级增长,传统单点爬虫管理模式面临三重困境:管理效率瓶颈:手动部署耗时占开发总时长的40%以上系统可靠性低:研究显示超过65%的爬虫故障源于部署或调度错误资源利用率差:平均爬虫服务器CPU利用率不足30%爬虫管理方案对比:┌───────────────┬─────────────┬───────────┬───────────┬──────────
- 大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法
2401_88470328
大数据精准获客数据分析数据挖掘大数据需求分析bigdata
大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法在当今信息爆炸的时代,企业如何通过海量的数据精准获取潜在客户,并提高转化率,已经成为营销策略中的关键环节。大数据精准获客的核心思路在于数据驱动、多渠道触达以及优化转化路径,从而实现高效的市场推广和客户转化。数据驱动原理和机制数据驱动的核心在于通过分析用户行为数据,挖掘潜在客户的需求和喜好,从而制定更加精准的
- 一地鸡毛—一个中年男人的日常2021241
随止心语所自欲律
2021年8月31日,星期二,阴有小雨。早起5:30,跑步10公里。空气清新,烟雨朦胧,远山如黛,烟雾缭绕,宛若仙境。空气中湿气很大,朦胧细雨拍打在脸上,甚是舒服,跑步的人明显减少。早上开会,领导说起逐年大幅度下滑的工作业绩,越说越激动,说得脸红脖子粗。开完会又讨论了一下会议精神,心情也有波动,学习热情不高。心里还有一个大事,是今日大数据分析第1次考试,因自己前期没学,而且计算机编程方面没有任何基
- Hive详解
一:Hive的历史价值1,Hive是Hadoop上的KillerApplication,Hive是Hadoop上的数据仓库,Hive同时兼具有数据仓库中的存储引擎和查询引擎的作用;而SparkSQL是一个更加出色和高级的查询引擎,所以在现在企业级应用中SparkSQL+Hive成为了业界使用大数据最为高效和流行的趋势。2,Hive是Facebook的推出,主要是为了让不动Java代码编程的人员也能
- 智慧施工:AI技术赋能建筑安全监测新纪元
开发AI智能应用,就下载InsCodeAIIDE,一键接入DeepSeek-R1满血版大模型!智慧施工:AI技术赋能建筑安全监测新纪元在现代建筑行业中,施工安全始终是核心关注点之一。随着科技的飞速发展,人工智能(AI)和大数据分析逐渐成为提升施工安全的重要工具。本文将探讨如何利用智能化软件和大模型API来构建高效的施工安全监测系统,并介绍一款强大的开发工具——InsCodeAIIDE的应用场景及其
- 智慧工地系统:建筑行业数字化变革的引领者
青云智慧园区
java
在建筑行业积极迈向数字化转型的浪潮中,智慧工地系统凭借“数据驱动、智能管控、协同增效”的核心优势,深度融合物联网、大数据、人工智能等前沿技术,构建起覆盖工程项目全生命周期的精细化管理体系。以下将从系统架构、核心功能模块、应用价值以及未来展望等方面,全方位剖析智慧工地系统如何实现施工全过程的智能化、高效化管理。一、系统架构:打造一体化协同管理平台智慧工地系统采用先进的分层架构设计,以底层的数据采集层
- Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用hivehadoop数据仓库ai
Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案关键词:Hive、Hudi、增量大数据处理、数据集成、数据湖摘要:本文主要探讨了Hive与Hudi集成的增量大数据处理方案。我们将深入了解Hive和Hudi的核心概念,剖析它们之间的关系,详细阐述集成的算法原理与操作步骤,通过实际项目案例展示如何进行开发环境搭建、代码实现与解读。同时,会介绍该集成方案的实际应用场景、相关工具和资源,探讨未来发展趋势与挑战。
- 获取三网实时访客---无忧获客大数据
无牛_abc3
很多传统行业的公司与企业对于运营商大数据的理解还是很基础的,大多数都是在买资源程度的认识。一些敢于尝试运营商大数据获客的传统企业自然会受益颇多。运营商大数据所提供的获客服务也非常简单,就是将自身的用户数据资源、针对不同的企业去制定有个性化需求的获客标准,运营商大数据根据不同的企业,和行业去进行精准客户的部署和分配,让相关合作的企业通过运营商提供的CRM平台进行一个有效的触达。运营商大数据已经在全国
- DeepSeek在大数据领域正掀起一场深刻的变革
智海观潮
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随着人工智能技术的飞速发展,DeepSeek作为一款行业领先的开源大模型,正在大数据领域掀起一场深刻的变革。其强大的数据处理和分析能力,为各行业带来了新的机遇和变革,推动数据与业务的深度融合。以下是DeepSeek在大数据领域的一些典型的潜在应用:1.加速数据处理与分析流程在传统的大数据应用中,数据收集、预处理和分析往往是一个繁琐且耗时的工程。DeepSeek凭借其高效的算法和强大的计算能力,极大
- IoTDB智能分析节点AINode:时序数据分析的新引擎
时序数据说
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在大数据与物联网的驱动下,时序数据处理需求激增,如何高效存储、管理并实时分析海量时序数据成为技术挑战。作为专为时序数据设计的数据库,IoTDB通过引入智能分析节点(AINode),将机器学习能力原生集成到数据库中,实现了“数据存储-分析-决策”的一体化闭环。本文将深入解析AINode的核心功能、技术优势及实际应用场景。AINode:IoTDB的智能分析引擎AINode是IoTDB推出的第三种内生节
- Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略:从Pandas到深度学习的异常检测进阶
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Python入门到进阶python爬虫pandas
目录背景与需求分析第一章:结构化数据清洗实战(Pandas核心技法)1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章:深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测(时序数据)2.2图神经网络异常检测(关系型数据)第三章:综合案例实战案例1:金融交易反欺诈系统案例2:工业传感器异常检测第四章:性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章:方法论总结与展望5.1方法论框架5.
- Python【一】Python全方位知识指南
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目录背景:为什么Python成为开发者必备技能?一、Python是什么?二、Python能做什么?六大核心应用场景1.自动化办公2.网络爬虫3.数据分析三、零基础入门Python:环境搭建与学习路径1.环境搭建(Windows/Mac详细步骤)2.基础语法速成(7天掌握)四、实战项目推荐(*****)五、学习建议与避坑指南(新手常见错误)六、总结:**背景:
- Python爬虫【三十五章】爬虫高阶:基于Docker集群的动态页面自动化采集系统实战
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目录一、技术演进与行业痛点二、核心技术栈深度解析2.1动态渲染三件套2.2Docker集群架构设计2.3自动化调度系统三、进阶实战案例3.1电商价格监控系统1.技术指标对比2.实现细节3.2新闻聚合平台1.WebSocket监控2.字体反爬破解四、性能优化与运维方案4.1资源消耗对比测试4.2集群运维体系五、总结与未来展望六、Python爬虫相关文章(推荐)一、技术演进与行业痛点在Web3.0时代
- Python爬虫【三十二章】爬虫高阶:动态页面处理与Scrapy+Selenium+BeautifulSoup分布式架构深度解析实战
目录引言一、动态页面爬取的技术背景1.1动态页面的核心特征1.2传统爬虫的局限性二、技术选型与架构设计2.1核心组件分析2.2架构设计思路1.分层处理2.数据流三、代码实现与关键技术3.1Selenium与Scrapy的中间件集成3.2BeautifulSoup与ScrapyItem的整合3.3分布式爬取实现3.3.1Scrapy-Redis部署3.3.2多节点启动四、优化与扩展4.1性能优化策略
- Python爬虫【三十三章】爬虫高阶:动态页面破解与验证码OCR识别全流程实战
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Python入门到进阶python爬虫ocr
目录一、技术背景与行业痛点二、核心技术与实现路径2.1动态页面处理方案对比2.2Selenium深度集成实践2.3OCR验证码破解方案1.预处理阶段:2.识别阶段:3.后处理阶段三、典型应用场景解析3.1电商价格监控系统1.技术架构2.实现效果3.2社交媒体舆情分析1.特殊挑战2.优化方案:四、合规性与风险控制五、总结Python爬虫相关文章(推荐)一、技术背景与行业痛点在Web3.0时代,网站反
- Python爬虫【三十四章】爬虫高阶:动态页面处理与Playwright增强控制深度解析
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目录一、技术演进背景与行业挑战二、核心技术栈深度解析2.1动态渲染双引擎架构2.2浏览器指纹伪装方案2.3BeautifulSoup集成实践三、进阶应用场景突破3.1电商价格监控系统3.1.1技术架构创新3.1.2实现效果3.2社交媒体舆情分析3.2.1无限滚动模拟3.2.2WebSocket监控3.2.3Canvas指纹防护四、性能优化与合规方案4.1资源消耗对比测试4.2反爬对抗升级方案五、总
- Python爬虫【三十一章】爬虫高阶:动态页面处理与Scrapy+Selenium+Celery弹性伸缩架构实战
目录引言一、动态页面爬取的技术挑战1.1动态页面的核心特性1.2传统爬虫的局限性二、Scrapy+Selenium:动态爬虫的核心架构2.1技术选型依据2.2架构设计2.3代码实现示例三、Celery:分布式任务队列的引入3.1为什么需要Celery?3.2Celery架构设计3.3代码实现示例3.4Scrapy与Celery的集成四、优化与扩展4.1性能优化4.2分布式部署4.3反爬对抗五、总结
- 《剑指offer》-算法篇-排序
小新学习屋
数据结构与算法算法leetcode职场和发展数据结构与算法
题目最小的K个数数组中的逆序对代码实现最小的K个数题目描述:输入n个整数,找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,。思路:按照各种排序算法,找到排序结果的前K个数。思路1:最简单的方案,对数组进行排序,取最小的k个思路2:借鉴快速排序的思想,找partition的基准点povit,比较povit和k值的大小思路3:大数据处理的思想,
- 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
- 优查查PROB版本使用介绍,优查查官网查询入口
无忧达人
优查查最新版本PROB版本上线,优查查PROB版本的查询报告更全面,同时价格还是以前的价格,优查查大数据信用查询一次的价格是30,当然这个价格只限本文介绍的渠道,渠道我会放在文末,大家自行获取即可。优查查使用起来非常的流程,可以快速查询出来我们自身有没有信用稳定,优查查官网查询入口,每个人都可以使用优查查一键查询自己的信用,只能查询自己的信用,别人的信用是查询不了的。优查查使用入口放在文末了,划到
- 十年爬虫经验告诉你爬虫被封怎么办
congqian8750
爬虫
十年爬虫经验告诉你爬虫被封怎么办现在很多站长都会有抓取数据的需求,因此网络爬虫在一定程度上越来越火爆,其实爬虫的基本功能很简单,就是分析大量的url的html页面,从而提取新的url,但是在实际操作中通常都会遇到各种各样的问题,比如说抓取数据的过程中需要根据实际需求来筛选url继续爬行;或者说为了能正常爬取,减少别人服务器的压力,你需要控制住爬取的速度和工作量···但是即便再小心,很多时候也会遇到
- 【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 微博文章数据可视化分析-文章分类下拉框实现
java1234_小锋
NLPNLLP微博舆情分析python自然语言处理flask
大家好,我是java1234_小锋老师,最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程,持续更新中,计划月底更新完,感谢支持。今天讲解微博文章数据可视化分析-文章分类下拉框实现视频在线地址:2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫)视频教程(火爆连载更
- Scrapy 爬虫 IP 被封问题的解决方案
杨胜增
scrapy爬虫tcp/ip
Scrapy爬虫IP被封问题的解决方案在使用Scrapy进行网络爬虫开发时,IP被封是一个常见的问题。当爬虫频繁地向目标网站发送请求时,目标网站可能会检测到异常流量,并将爬虫的IP地址加入黑名单,导致后续请求无法正常访问。本文将详细介绍Scrapy爬虫IP被封问题的原因及解决方案。问题描述在运行Scrapy爬虫时,可能会遇到以下类似的情况:请求返回403Forbidden错误,表示服务器拒绝了请求
- Python requests设置代理的3种方法
爱睡觉的圈圈
代理服务python网络开发语言代理模式
在进行网络爬虫或数据采集时,经常需要使用代理来避免IP被封或突破访问限制。本文介绍Pythonrequests库设置代理的3种常用方法。方法一:基础代理设置最简单的代理设置方式:importrequests#设置代理proxies={'http':'http://proxy_ip:port','https':'https://proxy_ip:port'}#发送请求response=request
- 代理IP的类型详解:数据中心vs住宅IP
前言做爬虫的时候,代理IP是绕不开的话题。但很多人对代理IP的分类不太了解,经常花了钱却买到不合适的代理,结果还是被封。今天详细聊聊代理IP的分类,特别是数据中心IP和住宅IP的区别,帮你选到最适合的代理。代理IP基础分类按协议分类HTTP代理#只支持HTTP协议proxy={'http':'http://username:
[email protected]:8080'}HTTPS代理#支持HT
- 如何避免IP被加入黑名单:实用防护指南
爱睡觉的圈圈
代理服务tcp/ip网络协议网络
前言IP被封是爬虫开发者最头疼的问题。很多人以为换个User-Agent就能解决,结果还是被秒封。现代反爬虫系统已经非常智能,不仅看IP访问频率,还会分析浏览器指纹、行为模式、TLS指纹等多个维度。要想真正避免被封,需要从多个角度进行防护。今天分享一套完整的IP保护方案,结合Selenium、指纹浏览器等成熟工具,让你的爬虫更像真实用户。反爬虫检测原理网站如何识别爬虫#现代反爬虫系统的检测维度de
- 爬虫入门:为什么你的爬虫需要代理IP?
前言作为一名在爬虫领域摸爬滚打多年的程序员,我经常收到新手朋友的疑问:"为什么我的爬虫跑了一会儿就不工作了?"今天,我就来详细讲解为什么爬虫需要代理IP,以及如何正确使用代理IP来提升爬虫的稳定性和效率。一、爬虫面临的挑战1.1反爬虫机制的普及现代网站都配备了各种反爬虫机制,最常见的包括:反爬虫机制IP限制User-Agent检测验证码行为分析请求频率限制1.2IP封禁的痛点让我们看一个典型的爬虫
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号