小河悠悠
小河悠悠

redis使用摘要

redis分为服务端和客户端


//在windows下练习:

下载好redis的压缩包后,解压,分别打开 redis-server.exe和redis-cli.exe

然后就可以在redis-cli.exe的黑框命令行里练习了redis的命令了

//

也可以安装php的扩展,用php去调用redis服务端,php的redis的语法和命令行有的不一致

//

支持的几个类型

1字符串 不说了

2队列, 想象成从左到右的一条线

lpush 向左边插入数据

lpop 弹出左边的数据

rpush

rpop

...

3.hash表 :h开头的一系列函数

hset(myhash1, field1, value1)：向名称为myhash1的hash表中添加元素field1,

myhash1相当于一个表格,field1是表中的一项

类似这样:  只有两列,自定义字段和值


如: 表名字  h1,有如下数据

 键 值
111 {aaaa}
ssdsd ddsds11
ssss1 11111



4 set类型

定义一个set,然后往这个set里添加值,重复的值会自动过滤

sadd set_name1 123

sadd set_name1 1234abc

redis提供了比较两个set的功能, 如查找两个set相同值,不同的值等








你可能感兴趣的:(redis使用摘要)

  • Java并发核心：线程池使用技巧与最佳实践！ | 多线程篇(五) bug菌¹ Java实战(进阶版)javaJava零基础入门Java并发线程池多线程篇
    本文收录于「Java进阶实战」专栏，专业攻坚指数级提升，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！环境说明：Windows10+IntelliJIDEA2021.3.2+Jdk1.8本文目录前言摘要正文何为线程池？为什么需要线程池？线程池的好处线程池使用场景如何创建线程池？线程池的常见配置源码解析案例分享案例代码演示案例运行
  • 旧系统UI焕新陷阱：保留业务习惯与引入新交互的平衡点把控 贝格前端工场 ui交互
    摘要**想给老旧系统换上“高颜值新衣”，却遭遇员工集体吐槽“不会用”？满心期待新交互能提升效率，结果用户操作频频出错，业务进度反而被拖慢？旧系统UI焕新本是优化体验的好机会，可在保留多年养成的业务操作习惯，与引入更先进便捷的新交互方式之间，却横亘着巨大鸿沟。稍有不慎，就会陷入“改了不如不改”的尴尬境地。这场关于“守旧”与“创新”的博弈，究竟该如何破局？一、旧系统UI焕新：一场甜蜜又棘手的改造工程旧
  • 【Coze搞钱实战】3. 避坑指南：对话流设计中的6个致命错误（真实案例） AI_DL_CODE Coze平台对话流设计客服Bot避坑用户流失封号风险智能客服配置故障修复指南
    摘要：对话流设计是智能客服Bot能否落地的核心环节，直接影响用户体验与业务安全。本文基于50+企业Bot部署故障分析，聚焦导致用户流失、投诉甚至封号的6大致命错误：无限循环追问、人工移交超时、敏感词过滤缺失、知识库冲突、未处理否定意图、跨平台适配失败。通过真实案例拆解每个错误的表现形式、技术根因及工业级解决方案，提供可直接复用的Coze配置代码、工作流模板和检测工具。文中包含对话流健康度检测工具使
  • Qwen3 大模型实战：使用 vLLM 部署与函数调用（Function Call）全攻略 曦紫沐 大模型大模型部署Qwen3vLLM函数调用
    文章摘要本文将带你从零开始，深入掌握如何使用Qwen3-8B大语言模型，结合vLLM进行高性能部署，并通过函数调用（FunctionCall）实现模型与外部工具的智能联动。我们将详细讲解部署命令、调用方式、代码示例及实际应用场景，帮助你快速构建基于Qwen3的智能应用。一、Qwen3简介与部署环境准备Qwen3是通义千问系列的最新一代大语言模型，具备强大的自然语言理解和生成能力，尤其在函数调用、工
  • 你竟然还在用克隆删除？Conda最新版rename命令全攻略！ 曦紫沐 Python基础知识conda虚拟环境管理
    文章摘要Conda虚拟环境管理终于迎来革命性升级！本文揭秘Conda4.9+版本新增的rename黑科技，彻底告别传统“克隆+删除”的繁琐操作。从命令解析到实战案例，手把手教你如何安全高效地重命名Python虚拟环境，附带版本检测、环境迁移、故障排查等进阶技巧，助你提升开发效率10倍！一、颠覆认知：Conda居然自带重命名功能？很多开发者仍停留在“Conda无法直接重命名环境”的认知阶段，实际上自
  • 大模型量化终极对决：FP8 vs AWQ INT4，谁才是性能与精度的王者？ 曦紫沐 大模型人工智能大模型量化FP8AWQ_INT4
    摘要在大模型部署与优化中，量化技术是突破性能瓶颈的关键。FP8量化与AWQINT4量化作为当前主流方案，分别以“高精度”和“极致压缩”为核心优势。本文通过表格对比二者的数据格式、精度损失、硬件依赖及适用场景，助您在不同需求下精准选择最优方案。一、数据格式：浮点与整数的底层差异FP8量化采用浮点数（FP8），包含E4M3（4位阶码+3位尾数）和E5M2（5位阶码+2位尾数）两种格式，保留动态范围；而
  • 基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略 AI算力网络与通信 AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构python人工智能开发语言ai
    基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略关键词：Python、AI健康助手、机器学习、自然语言处理、Flask、部署、健康管理摘要：本文将详细介绍如何使用Python开发一个AI健康助手，从需求分析、技术选型到核心功能实现，再到最终部署上线的完整过程。我们将使用自然语言处理技术理解用户健康咨询，通过机器学习模型提供个性化建议，并展示如何用Flask框架构建Web应用接口。文章包含大量实际代
  • Flutter权限插件详解：permission_handler使用指南 AI移动开发前沿 AI移动端开发宝典flutterai
    Flutter权限插件详解：permission_handler使用指南关键词：Flutter、权限插件、permission_handler、权限管理、移动开发摘要：本文围绕Flutter开发中常用的权限插件permission_handler展开详细介绍。首先阐述了在Flutter应用开发中处理权限的背景和重要性，接着深入解析permission_handler的核心概念、架构以及工作原理，通
  • GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧：让模型更懂你的需求 AIGC应用创新大全 AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络AIGCai
    GPT-4在AIGC中的微调技巧：让模型更懂你的需求关键词：GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要：AIGC（人工智能生成内容）正在重塑内容创作行业，但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”，或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比，从微调的底层逻辑讲到实战技巧，带你掌握让GPT-4“更懂
  • 神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制？ AI算力网络与通信 AI人工智能与大数据技术AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构架构ai
    神经形态计算如何突破冯·诺依曼架构限制？关键词：神经形态计算、冯·诺依曼架构、内存墙、存算一体、脉冲神经网络、类脑芯片、低功耗计算摘要：本文将从“冯·诺依曼架构的前世今生”讲起，用“图书馆管理员搬书”的生活案例类比其核心矛盾，再通过“人脑神经元工作模式”的比喻引入神经形态计算的核心原理。我们将一步步拆解冯·诺依曼架构的三大限制（内存墙、高功耗、非结构化数据处理弱），并对应解析神经形态计算的三大突破
  • AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战AIGCchatgptai
    AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词：AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，ChatGPT（文本生成）与DALL·E（图像生成）的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理，结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程，并揭示提升内容
  • 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
    数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
  • AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力
    AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力关键词：数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要：本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用，重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发，详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景，并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后，文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
  • 数据中台中的数据科学工作台：Jupyter集成方案 AI大数据智能洞察 大数据与AI人工智能jupyter信息可视化ideai
    数据中台中的数据科学工作台：Jupyter集成方案关键词：数据中台、数据科学工作台、JupyterNotebook、数据科学、机器学习、数据可视化、协作开发摘要：本文深入探讨了在数据中台架构中集成JupyterNotebook作为数据科学工作台的完整解决方案。我们将从数据中台的基本概念出发，详细分析Jupyter在数据科学工作流中的核心作用，介绍多种集成方案和技术实现细节，并通过实际案例展示如何构
  • 【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成：让模型学会小红书“爽感”写作，转化率提升300% AI_DL_CODE 大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
    摘要：在内容营销竞争白热化的当下，普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用，通过参数化提示向量优化，将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”，从情绪化数据集构建到爆款元素复刻，完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调，使文案点击率从2.1%提升至8.7%，爆文率提高5倍，单条文案带货超8万元。核心创新
  • 使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具 PythonAI编程架构实战家 信息可视化python开发语言ai
    使用Python和Gradio构建实时数据可视化工具关键词：Python、Gradio、数据可视化、实时数据、Web应用、交互式界面、数据科学摘要：本文将详细介绍如何使用Python和Gradio框架构建一个实时数据可视化工具。我们将从基础概念开始，逐步深入到核心算法实现，包括数据处理、可视化技术以及Gradio的交互式界面设计。通过实际项目案例，读者将学习如何创建一个功能完整、响应迅速的实时数据
  • Python Gradio：实现交互式图像编辑 PythonAI编程架构实战家 Python编程之道python开发语言ai
    PythonGradio：实现交互式图像编辑关键词：Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要：本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始，逐步介绍Gradio的核心功能，并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能，同时提供完整的项目实战案例
  • 如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习ai
    如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
  • 程序员职业发展：元学习比技术更重要？ AI天才研究院 AI人工智能与大数据学习ai
    程序员职业发展：元学习比技术更重要？关键词：程序员职业发展、元学习、技术、学习能力、知识更新摘要：在快速发展的科技领域，程序员面临着技术不断更新换代的挑战。本文深入探讨了在程序员职业发展中，元学习与技术的重要性对比。通过分析元学习的核心概念、其在职业发展中的作用，结合技术的特点和局限，阐述了元学习为何可能在长远的职业发展中更为关键。同时，提供了实际的案例和操作步骤，介绍了相关的工具和资源，最后对未
  • 企业级RAG的数据方案选择 - 向量数据库、图数据库和知识图谱 南七小僧 AI技术产品经理网站开发人工智能数据库知识图谱人工智能
    如何为企业RAG选择合适的数据存储方式摘要:本文讨论了矢量数据库、图数据库和知识图谱在解决信息检索挑战方面的重要性，特别是针对企业规模的检索增强生成（RAG）。看看海外人工智能企业Writer是如何利用知识图谱增强企业级RAG。要点概要：矢量数据库高效存储数据，但缺乏上下文和关联信息。图数据库优先考虑数据点之间的关系，受益于关系结构。知识图谱在语义存储方面表现出色，由于其能够编码丰富的上下文信息，
  • 大厂都在用的前端缓存策略，你掌握了吗？ AI架构全栈开发实战笔记 前端缓存ai
    大厂都在用的前端缓存策略，你掌握了吗？关键词：前端缓存、HTTP缓存、ServiceWorker、CDN缓存、缓存策略、性能优化、浏览器缓存摘要：本文将深入探讨前端开发中常用的缓存策略，从浏览器缓存到ServiceWorker，从HTTP缓存头到CDN缓存，全面解析大厂都在使用的高效缓存技术。通过生动的比喻和实际代码示例，帮助开发者理解并掌握这些提升Web应用性能的关键技术。背景介绍目的和范围本文
  • 基于物联网及数字孪生技术的数字农业系统设计与实现 hrbcodefarmer
    作者：曲井致摘要:数字农业是我国农业现代化的重要组成部分,是实现乡村振兴战略的有力抓手｡物联网技术是实现数字农业的重要技术手段，数字孪生是物联网技术的重要技术，能够实现现实世界中事务在网络世界的数字映射，为了实现农业现代化，进一步解放人力物力，对远程监控和操控数字农业的深入研究具有非常重要的意义。在应用传感器检测技术和无线通信技术的基础上，大力发展数字农业，为我国农业现代化奠定了基础。本文从数字农
  • 从零开始构建深度学习环境：基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践（适合初学者） 荣华富贵8 程序员的知识储备2程序员的知识储备3深度学习pytorch人工智能
    摘要：深度学习正在引领人工智能技术的革新，而对于初学者来说，正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程，指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN，以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正，到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程，
  • Consul 与 Hive：云原生数据仓库集成 AI云原生与云计算技术学院 AI云原生与云计算数据仓库consulhiveai
    Consul与Hive：云原生数据仓库集成关键词：Consul、Hive、云原生、数据仓库集成、服务发现摘要：本文深入探讨了Consul与Hive在云原生环境下的数据仓库集成。首先介绍了集成的背景和相关概念，包括Consul的服务发现机制和Hive作为数据仓库的特点。接着详细阐述了核心概念及联系，通过文本示意图和Mermaid流程图展示其架构。对集成所涉及的核心算法原理进行了讲解，并给出Pytho
  • 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。
  • 多通道 ISP（双 ISP）并行处理机制解析：架构演进、资源调度与实战配置路径 观熵 影像技术全景图谱：架构调优与实战接口隔离原则架构影像Camera
    多通道ISP（双ISP）并行处理机制解析：架构演进、资源调度与实战配置路径关键词：双ISP、并行图像处理、多Sensor管线、分布式调度、ISP平衡调度、帧同步、多路输入、SoC图像架构摘要：随着智能手机多摄系统的普及，传统单通道ISP架构已无法满足同时驱动多颗高分辨率摄像头、并发处理视频与拍照任务的性能需求。为此，各大SoC厂商纷纷引入“双ISP”或“多通道ISP”设计，用于提升吞吐能力、降低延
  • 【Python高阶开发】1. Pandas工业级时序数据处理实战：从振动传感器数据到轴承故障预警系统 AI_DL_CODE pythonpandas时序数据处理振动传感器工业数据清洗特征工程
    摘要：在工业设备健康监测中，振动传感器数据是评估设备状态的核心依据，但高频噪声干扰、数据传输缺失、多设备时间戳错位等问题严重影响分析准确性。本文基于PythonPandas构建工业级时序数据处理流水线，提出"时间校正-缺失填充-噪声过滤-特征提取"四步清洗法，针对工业场景设计专用策略：短时缺失采用线性插值、长时缺失标记异常，振动数据结合移动平均与Z-score检测保留真实特征。通过时域（峰值、峭度
  • 小程序领域的盈利模式全解析 AI 小程序开发2020 小程序开发项目实战小程序开发宝典小程序notepad++ai
    小程序领域的盈利模式全解析：从"小工具"到"现金牛"的变现密码关键词：小程序盈利模式、广告变现、电商闭环、会员体系、私域流量、跨平台变现、商业生态摘要：本文以"如何让小程序从功能工具进化为盈利引擎"为主线，系统解析当前主流的7大盈利模式。通过生活场景类比、真实案例拆解和行业数据支撑，帮助开发者和企业理解不同模式的适用场景、落地路径与优化策略，最终找到适合自身业务的"变现组合拳"。背景介绍目的和范围
  • 小程序开发的金融小程序安全保障：小程序领域的重要课题 AI 小程序开发2020 金融小程序安全ai
    小程序开发的金融小程序安全保障：小程序领域的重要课题关键词：金融小程序、安全保障、数据加密、身份认证、风险控制、合规要求、安全审计摘要：随着金融科技的发展，金融小程序已成为金融服务的重要入口。本文深入探讨金融小程序开发中的安全保障问题，从技术架构、数据安全、身份认证、风险控制等多个维度进行全面分析。我们将详细介绍金融小程序安全防护的核心技术原理，包括加密算法、安全通信协议、风险识别模型等，并通过实
  • Java高并发解决方案：线程池ThreadPoolExecutor详解 AI应用架构探索者 AI人工智能与大数据应用开发AI实战javapython开发语言ai
    Java高并发解决方案：线程池ThreadPoolExecutor详解关键词：Java高并发、线程池、ThreadPoolExecutor、阻塞队列、拒绝策略、线程复用、任务调度摘要：在Java高并发场景中，线程池是解决线程频繁创建/销毁、资源浪费和线程管理混乱的“瑞士军刀”。本文将以“餐厅服务团队”为类比，用小学生都能听懂的语言，从线程池的核心参数、工作流程、实战配置到调优技巧，全面解析Thre
  • Nginx负载均衡 510888780 nginx应用服务器
    Nginx负载均衡一些基础知识: nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配 1)、轮询（默认）       每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 2)、weight       指定轮询几率，weight和访问比率成正比
  • RedHat 6.4 安装 rabbitmq bylijinnan erlangrabbitmqredhat
    在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功 机器版本： [root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
  • FilenameUtils工具类 eksliang FilenameUtilscommon-io
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述 这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
  • xml文件解析SAX 不懂事的小屁孩 xml
    xml文件解析:xml文件解析有四种方式， 1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析) 2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析) 3.DOM4J生成和解析XML文档 4.JDOM生成和解析XML 本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler import org.xml.sax.Attributes;
  • 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区 酷的飞上天空 mysql
    使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf8 -*- import pymysql import datetime import calendar #要分区的表 table_name = 'my_table' #连接数据库的信息 host,user,passwd,db =
  • 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见 蓝儿唯美 架构
    Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据  “我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
  • spring学习——控制反转与依赖注入 a-john spring
           控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。  
  • 用spool+unixshell生成文本文件的方法 aijuans xshell
    例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下: 　　set pages 50000; 　　set lines 200; 　　set trims on; 　　set heading off; 　　spool /oracle_backup/log/test/dept.lst; 　　select deptno||','||dname||','||loc
  • 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP) asia007 学习基础知识
    OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法） 是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。 　　OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
  • 浅谈java转成json编码格式技术 百合不是茶 json编码java转成json编码
    json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言       在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了   JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非   常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
  • web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis) bijian1013 javaweb.xmlSSIspring配置
    指定Spring配置文件位置 <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value> /WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml, /WEB-INF/
  • Installing SonarQube（Fail to download libraries from server） sunjing InstallSonar
    1.  Download and unzip the SonarQube distribution 2.  Starting the Web Server The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
  • 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查 bit1129 mongodb
    一、创建复本集   假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：   mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0 mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0 mongod --port 27019 -
  • Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染 白糖_ Flash
    今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能   HTML5 Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。 这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
  • Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa bozch laravel
    昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误： ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
  • 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜 bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class Nim { /**编程之美 NIM游戏分析 问题： 有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头， 能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
  • lunce创建索引及简单查询 chengxuyuancsdn 查询创建索引lunce
    import java.io.File; import java.io.IOException; import org.apache.lucene.analysis.Analyzer; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Docume
  • [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术 comsci it
           和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....        所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
  • flashback transaction闪回事务查询 daizj oraclesql闪回事务
       闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个： （1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。 （2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。 （3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
  • Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件 游其是你 FilenameFilter
    这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
  • C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型 { return 10; //向主调函数返回10 } void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值 { //return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾 } in
  • 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl dcj3sjt126com centos
    今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again   处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。 &n
  • 单例模式 shuizhaosi888 单例模式
    单例模式      懒汉式 public class RunMain { /** * 私有构造 */ private RunMain() { } /** * 内部类，用于占位，只有 */ private static class SingletonRunMain { priv
  • Spring Security（09）——Filter 234390216 Spring Security
    Filter 目录 1.1     Filter顺序 1.2     添加Filter到FilterChain 1.3     DelegatingFilterProxy 1.4     FilterChainProxy 1.5
  • 公司项目NODEJS实践0.1 逐行分析JS源代码 mongodbnginxubuntunodejs
      一、前言         前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。         网上有很多nod
  • java.lang.Math liuhaibo_ljf javaMathlang
    System.out.println(Math.PI); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1.2)); System.out.println(Math.abs(1)); System.out.println(Math.abs(111111111)); System.out.println(Mat
  • linux下时间同步 nonobaba ntp
    今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误  PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
  • ZooKeeper3.4.6的集群部署 roadrunners zookeeper集群部署
    ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。   1、准备工作 我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。   数据存储目录
  • Java高效读取大文件 tomcat_oracle java
    　　读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： 　　Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); 　　FileUtils.readLines(new File(path)); 　　这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
  • 微信支付api返回的xml转换为Map的方法 xu3508620 xmlmap微信api
    举例如下： <xml>    <return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>    <return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>    <appid><
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他