- 掌握Apache Flink:实时数据处理与分析实操
泓三宝
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:ApacheFlink是一个高效的开源流处理框架,专为实时数据处理和分析设计。本文将通过一个具体的代码示例,深入讲解Flink的核心概念如DataStream、FlatMap和ReduceMap,并展示如何将这些概念应用于实际场景。通过解析“wiki-edits”数据流的实例,我们将探讨如何使用Flink的API进行数据转换、聚合和实时分析,包括窗口和触发器的
- 一文搞懂FLINK框架支持的所有源算子(包含代码实现)
每天五分钟玩转人工智能
Flink技术实战flink大数据源算子批模式流模式
本文重点源算子是FLINK流式计算框架中的第一个操作符,它用于从外部数据源(如文件、消息队列、套接字等)读取数据,并将数据转化为FLINK的数据流DataStream,然后构建进行转换处理,所以source就是FLINK整个处理程序的输入端。FLINK提供了以下几种常用的源算子1.FileSource:FileSource是FLINK中最常用的源算子之一,它用于从文件中读取数据。FileSourc
- Flink 2.0 DataStream算子全景
Edingbrugh.南空
大数据flinkflink人工智能
在实时流处理中,ApacheFlink的DataStreamAPI算子是构建流处理pipeline的基础单元。本文基于Flink2.0,聚焦算子的核心概念、分类及高级特性。一、算子核心概念:流处理的"原子操作1.数据流拓扑(StreamTopology)每个Flink应用可抽象为有向无环图(DAG),由源节点(Source)、算子节点(Operator)和汇节点(Sink)构成,算子通过数据流(S
- Flink DataStream API详解(一)
bxlj_jcj
Flinkflink大数据
一、引言Flink的DataStreamAPI,在流处理领域大显身手的核心武器。在很多实时数据处理场景中,如电商平台实时分析用户购物行为以实现精准推荐,金融领域实时监控交易数据以防范风险,DataStreamAPI都发挥着关键作用,能够对源源不断的数据流进行高效处理和分析。接下来,就让我们一起深入探索FlinkDataStreamAPI。二、DataStream编程基础搭建在开始使用FlinkDa
- Flink DataStream API详解(二)
一、引言咱两书接上回,上一篇文章主要介绍了DataStreamAPI一些基本的使用,主要是针对单数据流的场景下,但是在实际的流处理场景中,常常需要对多个数据流进行合并、拆分等操作,以满足复杂的业务需求。Flink的DataStreamAPI提供了一系列强大的多流转换算子,如union、connect和split等,下面我们来详细了解一下它们的功能和用法。二、多流转换2.1union算子union算
- 69、Flink 的 DataStream Connector 之 Kafka 连接器详解
猫猫爱吃小鱼粮
Flink-1.19从0到精通flinkkafka大数据
1.概述Flink提供了Kafka连接器使用精确一次(Exactly-once)的语义在Kafkatopic中读取和写入数据。目前还没有Flink1.19可用的连接器。2.KafkaSourcea)使用方法KafkaSource提供了构建类来创建KafkaSource的实例。以下代码片段展示了如何构建KafkaSource来消费“input-topic”最早位点的数据,使用消费组“my-group
- Spring Boot+Flink CDC —— MySQL 同步 Elasticsearch (DataStream方式)
拉裤兜兜子
mysqlspringbootflink
一、前置条件对于自建MySQL,需要先开启Binlog写入功能,配置binlog-format为ROW模式,my.cnf中配置如下[mysqld]log-bin=mysql-bin#开启binlogbinlog-format=ROW#选择ROW模式server_id=1#配置MySQLreplaction需要定义,不要和canal的slaveId重复授权链接MySQL账号具有作为MySQLslav
- flink sql 知其所以然(七):不会连最适合 flink sql 的 ETL 和 group agg 场景都没见过吧?
大数据羊说
ApacheFlink实战技巧实时计算sqlflinkbigdata
感谢您的小爱心(关注+点赞+再看),对博主的肯定,会督促博主持续的输出更多的优质实战内容!!!1.序篇-本文结构前面的章节铺垫了那么多,终于在本节走入一条query了。针对datastreamapi大家都比较熟悉了,还是那句话,在datastream中,你写的代码逻辑是什么样的,它最终的执行方式就是什么样的。但是对于flinksql的执行过程,大家还是不熟悉的。因此本文通过以下章节使用ETL,gr
- 详解 Flink Table API 和 Flink SQL 之表操作
文刀小桂
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一、表环境配置/**表环境的主要功能:1.注册Catalog和表2.执行SQL查询3.注册用户自定义函数(UDF)4.DataStream和表之间的转换*/publicclassTestTableEnvironment{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{//1.配置老版本planner的流式处理表环境StreamTableEnvir
- Flink之DataStream
james二次元
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ApacheFlink的DataStreamAPI是用于处理无限(流)或有限(批)数据流的核心编程模型,适用于事件驱动、实时分析、ETL等场景。相比FlinkTableAPI,DataStreamAPI提供了更强的灵活性和底层控制能力。一、基本概念1.1DataStreamDataStream是Flink中的核心抽象,用于表示一个元素流(eventstream),可以是:无限流(unbounded
- 流数据实时计算是一种处理和分析实时数据流的技术
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流数据实时计算是一种处理和分析实时数据流的技术,它允许企业从连续生成的数据(如日志文件、传感器数据、在线交易等)中即时提取价值。这种计算模式对于需要快速决策和响应的应用场景至关重要,如实时监控、在线推荐、欺诈检测等。ApacheFlink是实现流数据实时计算的流行框架之一。2.1数据流数据流(DataStream)是由连续生成的数据元素组成的序列,这些数据元素可以是来自各种源的记录、事件、或者其
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文章目录概要入门WebFluxWebClient概要在SpringMvc框架下,http的请求是同步的,在某些场景下为了提供性能,可以采用异步的方式来进行优化。WebFlux便是提供了异步的技术栈响应式编程(reactiveprogramming)是一种基于数据流(datastream)和变化传递(propagationofchange)的声明式(declarative)的编程范式WebFlux经
- Flink读取Kafka数据写入IceBerg(HiveCatalog)
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Readmejava8flink1.13kafka3iceberg0.13链路:Kafka->Flink->IceBerg(HiveCatalog)代码importorg.apache.flink.api.common.serialization.SimpleStringSchema;importorg.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStrea
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传送门:Flink系统性学习笔记Flink1.10这篇文章主要从源码角度讲一下FlinkDataStream中带Watermark生成的时间戳分配器。我们通常通过DataStream的assignTimestampsAndWatermarks方法分配时间戳并生成Watermark。assignTimestampsAndWatermarks方法可以传入两种时间戳分配器:周期性生成Watermark的
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risc123456
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- flink核心特性
24k小善
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ApacheFlink核心特性详解一、流处理与批处理的统一Flink的核心设计理念之一是将流处理和批处理统一在一个框架中。这种统一性使得Flink在处理实时数据和批量数据时具有高度的灵活性和一致性。1.流处理与批处理的统一计算引擎流处理作为批处理的特例:Flink将批处理视为有限流(FiniteStream),从而实现了流处理和批处理的统一。统一API:Flink提供了DataStream和Dat
- Flink入门-通过DataStream Api实现消费欺诈检测
似水_逆行
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1信用卡消费欺诈信用卡消费欺诈是指在信用卡的使用过程中,通过不正当手段获取或使用信用卡资金,侵犯他人或银行的财产权益的行为。这种行为可能包括但不限于盗刷、伪造信用卡、冒用他人信用卡、恶意透支等2模拟场景我们模拟不同账户的信用卡消费记录,通过分析实时的消费记录,针对常见的消费欺诈进行检测,检测出来的欺诈行为进行告警。3核心流程与代码1)通过TransactionSource构建消费记录,主要包含ac
- Flink-DataStream快速上手
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文章目录1.安装部署安装2.执行任务Standalone模式启动/停止执行任务Yarn模式Session-cluster模式启动yarn-session执行任务Per-Job-Cluster模式3.执行环境EnvironmentgetExecutionEnvironment(常用)createLocalEnvironmentcreateRemoteEnvironmentSource、SinkTra
- Flink之DataStream API 概述
小虎牙_43437171
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DataStreamAPI概述前言一、DataStreamAPI应用实例DataStream程序主要包含3部分:1、StreamExecutionEnvironment初始化:该部分主要创建和初始化StreamExecutionEnvironment,提供通过DataStreamAPI构建Flink作业需要的执行环境,包括设定ExecutionConfig、CheckpointConfig等配置信
- Flink--初识 DataStream Connector Kafka
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目录1.增加POM文件2.使用Kafka作为Source2.1创建Topic2.2Code3.使用Kafka作为Sink3.1CodeFlink作为比较适合流式处理的计算框架,在流式处理当中,比较搭配的消息中间件为Kafka本次使用的Kafka版本为2.1.0-cdh6.2.0Flink版本为1.11.2,Scala版本为2.12.10官网FlinkprovidesanApacheKafkacon
- 【使用Apache Flink 实现滑动窗口流式计算】
我明天再来学Web渗透
后端技术总结apacheflinklinq开发语言
什么是Flink?ApacheFlink是一个用于分布式流式处理和批处理的开源实时计算引擎。它具备低延迟、高吞吐量和exactly-once语义的特点,适用于各种实时数据处理场景。Flink的核心概念作业(Job):Flink程序的执行单元。数据流(DataStream):表示连续的数据流,可以进行转换和计算。窗口(Window):用于对无限数据流进行有界的数据切片处理。状态(State):用于保
- Flink (十三) :Table API 与 DataStream API 的转换 (一)
Leven199527
Flinkflinksql数据库
TableAPI和DataStreamAPI在定义数据处理管道时同样重要。DataStreamAPI提供了流处理的基本操作(即时间、状态和数据流管理),并且是一个相对低级的命令式编程API。而TableAPI抽象了许多内部实现,提供了一个结构化和声明式的API。这两个API都可以处理有界流和无界流。有界流需要在处理历史数据时进行管理。无界流通常出现在实时处理场景中,可能会先通过历史数据初始化。为了
- Flink(十):DataStream API (七) 状态
Leven199527
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1.状态的定义在ApacheFlink中,状态(State)是指在数据流处理过程中需要持久化和追踪的中间数据,它允许Flink在处理事件时保持上下文信息,从而支持复杂的流式计算任务,如聚合、窗口计算、联接等。状态是Flink处理有状态操作(如窗口、时间戳操作、聚合等)的核心组成部分。2.状态的类型Flink提供了强大的状态管理机制,允许应用程序在分布式环境中处理状态,保证高可用性和容错性。Flin
- 2、Flink 在 DataStream 和 Table 之间进行转换
猫猫爱吃小鱼粮
FlinkSQLflink大数据
1.概述TableAPI和DataStreamAPI都可以处理有界流和无界流。DataStreamAPI提供了流处理的基础(时间、状态和数据流管理);TableAPI抽象了许多内部内容,并提供了一个结构化和声明性的API;在处理历史数据时,需要管理有边界的流;无边界流出现在实时处理场景中,这些场景可能需要先使用历史数据进行初始化。为了高效执行,这两个API都以优化的批处理执行模式处理有界流。由于批
- flink---window
搞数据的小杰
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Window介绍DataStream:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/dev/datastream/operators/windows/SQL:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/dev/table/
- Flink实践场景-通过DataStream KeyedProcessFunction统计每小时的出租车司机的收入
似水_逆行
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一、场景说明以及依赖请查看上一篇介绍Flink实践场景-通过DataStreamApi统计每小时的出租车司机的收入-CSDN博客二、KeyedProcessFunction介绍在Flink中,KeyedProcessFunction是一种特殊类型的处理函数,它允许你对数据流中的每个键(key)分别进行处理。这种处理函数特别适用于需要对每个键维护独立状态或定时器的场景。按照上述说法,本人之前的错误理
- Flink SQL w/ Blink Planner执行流程解析(上篇)
码农老K
javasqlflinkhive大数据
Foreword大数据领域SQL化的风潮方兴未艾(所谓"EverybodyknowsSQL"),Flink自然也不能“免俗”。FlinkSQL是Flink系统内部最高级别的API,也是流批一体思想的集大成者。用户可以通过简单明了的SQL语句像查表一样执行流任务或批任务,屏蔽了底层DataStream/DataSetAPI的复杂细节,降低了使用门槛。那么,一条FlinkSQL语句是如何转化成可执行的
- flink报错找不到类java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/flink/streaming/api/datastream/DataStream
搞数据的小杰
flinkjavaapache
问题:解决方法:把这个Adddependencieswith"provided"scopetoclasspath勾选上
- 2024年最新Flink教程,从基础到就业,大家一起学习--Flink DataStream API-第一篇+源码讲解
长风清留扬
flinkjava大数据大数据javaflink
本文涉及到大量的底层原理知识,包括运行机制图解都非常详细,还有一些实战案例,所以导致本篇文章会比较长,内容比较多,由于内容太多,很多目录可能展示不出来,需要去细心的查看,非常适合深入了解学习flink的小伙伴们,如果你们喜欢这篇文章可以多多关注,大家一起学习,还可以在评论区留言谈论一下问题。往期回顾:2024年最新Flink教程,从基础到就业,大家一起学习--基础篇_flinktutorials提
- (九)基于 Flink DataStream API 应用案例
springk
Flink全景解析flink大数据实时数据实时数据处理开发语言
在11.11购物节大促活动中,天猫、京东等商家会对外发布购物节对应的交易金额、单量等信息,下面我们以2023.11.11购物节大促为背景,完成如下任务的计算:问题1:每隔1秒统计购物节当日从零点开始,截止到当前时间总交易额。问题2:基于销售的商品,按照品牌分类,每小时统计对应品牌下的总订单量。基于上面的应用场景,结合DataStreamAPI,完成技术方案设计,并输出实现代码。目录问题1详解问题2
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
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seo商业与市场IT资源免费资源
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HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
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Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不