- 实时数据流计算引擎Flink和Spark剖析
程小舰
flinkspark数据库kafkahadoop
在过去几年，业界的主流流计算引擎大多采用SparkStreaming，随着近两年Flink的快速发展，Flink的使用也越来越广泛。与此同时，Spark针对SparkStreaming的不足，也继而推出了新的流计算组件。本文旨在深入分析不同的流计算引擎的内在机制和功能特点，为流处理场景的选型提供参考。（DLab数据实验室w.x.公众号出品）一.SparkStreamingSparkStreamin
- Deepseek技术深化：驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
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
- 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
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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
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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
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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
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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
程序员_CLUB
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.
- 《剑指offer》-算法篇-排序
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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，
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码字的字节
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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
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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
- 贝融助手要交68块钱查询是合理吗？其实是很多人搞错查询渠道了
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我们都知道查询信用的平台都是需要收费，具体的收费每个平台都是不一样的，目前行业中收费基本上都是在30-100，其中大平台的收费会低一些，因为体量大可以降低自身的营业成本，这个原理和其它行业一样。贝融助手查询大数据信用收费是30（本文介绍的渠道），这个价格得益于贝融助手平台的体量，已经把价格做的非常低了，像信用行业大平台的价格基本上都是趋于行业的平均值，太高了太低了都不是正常值。贝融助手查询入口放在
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子类优先加载Flink默认采用了子优先（Child-First）的类加载策略来加载用户代码，以解决潜在的依赖冲突问题。我们可以通过源码来证明这一点。ChildFirstClassLoader的实现Flink中负责实现“子优先”加载逻辑的核心类是ChildFirstClassLoader。其关键的loadClassWithoutExceptionHandling方法定义了类加载的顺序。//...ex
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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
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“链表也能整容？聊聊‘重排链表’的那些小技巧与深层逻辑”今天我们不聊大数据，不聊AI，咱回归算法的“原点”——链表。别看它简单，里面的很多技巧在面试、在工程开发里都能救你一命。今天我就带你聊聊重排链表（ReorderList），以及它背后的思路和一些值得深挖的细节。1.先说说“重排链表”到底是啥？简单来说：给你一个单链表，比如：1->2->3->4->5要求你把它重新排列成：1->5->2->4-
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“朋友圈点赞也能造假？社交媒体数据欺诈识别的那些事”咱们先聊个现实点的：你刷朋友圈、微博、抖音的时候，有没有发现一些账号的点赞数、评论数特别整齐划一？要么都是那种无意义的“支持”“666”，要么一夜之间视频播放量暴涨，看着就不太对劲。其实，这背后很可能就是数据欺诈，而且这种现象在社交媒体上特别常见。作为一个做大数据分析的人，我最直观的感受就是：社交媒体上的数据从来不是完全干净的，里面水分多得很。如
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哪个酒店预订App更省钱？想要预订酒店却担心价格过高？试试这些超值的酒店预订App吧！【美团】：专注于三四线城市，性价比超高！经济型酒店最受欢迎，但用户忠诚度稍低。【飞猪】：阿里旗下平台，依托强大系统和大数据。受年轻人喜爱，但产品同质化较突出，需注意商家管控和用户纠纷解决。要领取优惠券，我们需要使用APP或者登录官方网站。在进入APP后，我们可以通过以下几种途径来获取内部优惠券。一、直返直返的口号
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大数据量查询计算引发数据库CPU告警问题复盘一、背景二、根因分析三、解决方案方案1：多线程+缓存方案2：利用中间表+缓存四、总结一、背景2025年7月份某天，CDP系统每天不定时推送我们的Portal服务，生产环境运营看板会展示统计数据，发现接口响应缓慢，随之而来数据库监控告警，发现数据库CPU达到了80%。由于表数据量大，计算统计复杂，多线程使用不当，导致数据库服务器爆表。其中A表数据量达到1亿
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最近在参与一个基于Elasticsearch作为底层数据框架提供大数据量(亿级)的实时统计查询的方案设计工作，花了些时间学习Elasticsearch的基础理论知识，整理了一下，希望能对Elasticsearch感兴趣/想了解的同学有所帮助。同时也希望有发现内容不正确或者有疑问的地方，望指明，一起探讨，学习，进步。介绍Elasticsearch是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文
- 结婚纪念日是婚礼当天还是领证那天？？
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领证日子和结婚日子大部分都是分开的，所以很多新人弄清楚结婚纪念日是需要过领证那天还是举办婚礼那天。两个日子都会有人过，不过根据大数据显示，大部分的人选择的是举办婚礼的日子。一、结婚纪念日按领证还是婚礼1、领证结婚证纪念日是按领结婚证的那一天算的。只有领了结婚证，两人才是合法夫妻关系，才能受法律保护。而举办婚礼只不过是告诉双方的亲友两人结婚了，邀请双方的亲友一起吃了顿饭罢了，不具备法律效应。如果只是
- Flink实战（七十）：监控（二）搭建flink可视化监控 Pushgateway+ Prometheus + Grafana （windows ）
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1Flink的配置:在flink配置⽂件flink-conf.yaml中添加：metrics.reporter.promgateway.class:org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReportermetrics.reporter.promgateway.host:localhost#promgateway主要是Pus
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一、JDBC时间类型与Java类型的对应关系JDBC类型Java类型说明TIMESTAMPjava.sql.Timestamp表示日期和时间（含毫秒）DATEjava.sql.Date仅表示日期（不含时间）TIMEjava.sql.Time仅表示时间（不含日期）说明：java.sql.Timestamp继承自java.util.Date，可精确到纳秒（实际常用毫秒）。java.sql.Date和j
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
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要求：
给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现三次。找出这个元素
注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间
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分析：
与#136类似，都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值（true/false）、null和undefined值，其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型，它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数，所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值，表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值，包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中，Java 已经是一门垂垂老矣的语言，但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java，云游于其它世界，或是每日只在遗留代码中挣扎，或许是时候抬起头，看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və]，一句话，只要你做Java项目，就应该用Guava（Github）。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库，在我看来，它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发，对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作，本文为模型中一般常用的类型的清单，便于查询和使用： AutoField：一个自动递增的整型字段，添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段；如果你不指定主键的话，系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField：布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署，Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘！
错误信息为：
Undefined exploded archive location
原因：
在工程转移过程中，导致工程的配置文件出错；
解决方法：
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了，我想大家应该都会那种低级的转换问题吧，现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式，这种格式的转换方法网上还不是很多，所以有必要总结一下，也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库，客户端登陆无问题，apache/cgi-bin程序有问题，sqlnet.log日志如下：
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前，也看了一些别人写的，基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾，算是作为学习笔记，供以后自己翻阅。首先，简单想一下这个问题：为什么要复制数组？我的个人理解：在我们在利用一个数组时，在每一次使用，我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制，以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式：①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中，当你想在建立会话或移除会话时，让系统做某些事情，比如说，统计在线用户，每当有用户登录时，或退出时，那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作，这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象，没有问题，不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像，反序列化会中断，所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象，或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象，反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件，以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候，Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制，通常情况下，这种序列化机制是很低效的，Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制，序列化的速度比java更快，但是使用Kyro时要注意，Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻，里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言，此点本人极为同意，smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言，smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱，
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构，根据一个关键字，找到所需的信息。这个过程有点像查字典，拿到一个key，去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类)，基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口，更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑：项目经理只能处理500以下的费用申请，部门经理是1000，总经理不设限。简单起见，只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自：
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名（全路径）
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
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hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了，故准备修改配置文件增加数据目录，以便扩容，但由于疏忽，把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录，但未创建实际目录，重启datanode服务时，报如下错误：
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时，如果给定的目标搜索路径是当前目录，那么它默认只搜索当前目录下的文件，而不会搜索其下面子目录中的文件内容，如果想级联搜索下级目录，需要使用一个“-r”参数：
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上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一：yii模块默认使用系统当前的主题布局文件，如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件； 如果未配置主题，那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件， 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
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设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来，这个店估计不会来电话了，安静下来写写博客也不错，没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距，基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了，陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
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二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号，方便操作这些元素
三、格式
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1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
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- Decode Ways
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1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法，而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的，调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的，这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针，这种调用可能导致一个空指针异常
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- 如何在Swift语言中创建http请求
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概述：本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
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在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
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spring事务
传播方式：
新建事务
required
required_new - 挂起当前
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&nbs
