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需求明确:webview页面可以手指缩放,并且不要那个原生控件;实现思路:1.使用h5+封装好的方法:设置scalable属性,并在html中设置meta标签:user-scalable=yes或不设置,minimum-scale和maximum-scale需要注意不要都设为1:mui.openWindow({url:"someThing",id:"someThing",styles:{scala
- Flink window 源码分析4:WindowState
北_鱼
Flinkflink大数据bigdata
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
- synchronized锁升级过程【AI笔记,仅供自己参考】
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- 全面的Spark学习资料合集:从基础到高级应用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Spark是一个受到数据科学界青睐的大数据处理框架,以其高效、易用和可扩展性著称。本资料合集包括了Spark的基础学习材料、实战案例分析和高级应用实践,内容覆盖从Scala编程语言基础到Spark核心功能使用,再到大数据领域的实际应用。适合不同层次的学习者深入学习Spark,无论是初学者还是有经验的开发者,都能从中找到有价值的学习资源,帮助理解和掌握Spark
- Flink:处理有界流数据的wordcount
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数据源:helloworldhelloflinkhelloscala有界流:packagechapter02importorg.apache.flink.streaming.api.scala._/***ClassName:BoundedStreamWordCount*Package:chapter02*Description:**@Author小易日拱一卒*@Create2025-06-272:
- Grafana Loki Helm Chart从2.x升级到3.0的完整指南
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GrafanaLokiHelmChart从2.x升级到3.0的完整指南前言GrafanaLoki3.0版本的HelmChart是一个重要的里程碑版本,它整合了之前两个独立的Chart(loki和loki-simple-scalable)为一个统一的解决方案。本文将详细介绍如何从2.x版本平滑升级到3.0版本,帮助用户理解升级过程中的关键变化和注意事项。升级前的准备工作在进行任何升级操作前,请务必:
- RDS Proxy提高数据库可扩展性可用性GenAI
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亚马逊云科技-RDSProxy改善数据库可扩展性GenAI关键字:[yt,AmazonRDSProxy,DatabaseScalability,RdsProxy,ConnectionPooling,SeamlessFailover,IamAuthentication]本文字数:400,阅读完需:2分钟导读演讲者介绍了”亚马逊云科技-RDSProxy改善数据库可扩展性GenAI”。在演讲中,他阐释了
- Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction
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论文链接:VisualAutoregressiveModeling:ScalableImageGenerationviaNext-ScalePrediction文章目录简介预测下一个token自回归模型范式分析VAR详解分词实现细节幂律缩放定律零样本泛化能力结论简介本文提出的视觉自回归建模/VAR这种新范式,其将图像的自回归学习重新定义为从粗到细的“下一个尺度预测”或“下一个分辨率预测”,与常规的
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- 感受大师的代码风格_opencv源代码结构分析一
最近在调用opencv的时候,我总是去看看opencv的原代码.在那些烦琐的宏定义里面感觉自己还是很有意思的.cvGet2D(constCvArr*arr,inty,intx);//第一个坐标是y坐标,第二个是x坐标CV_IMPLCvScalarcvGet2D(constCvArr*arr,inty,intx)//CV_IMPL宏定义extern"C"{CvScalarscalar={{0,0,0
- Opencv学习_2 (opencv结构&显示图像)
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FlinkSQL函数详解自定义函数除了内置函数之外,FlinkSQL还支持自定义函数,我们可以通过自定义函数来扩展函数的使用FlinkSQL当中自定义函数主要分为四大类:1.ScalarFunction:标量函数特点:每次只接收一行的数据,输出结果也是1行1列典型的标量函数如:upper(str),lower(str),abs(salary)2.TableFunction:表生成函数特点:运行时每
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引言在网络安全攻防对抗中,权限提升(PrivilegeEscalation)是攻击链条中关键的「破局点」。攻击者通过突破系统权限壁垒,往往能以有限权限为跳板,最终掌控整个系统控制权。本文将从攻击原理、技术路径、实战案例到防御体系,全方位解析这一网络空间的「钥匙窃取」艺术。一、权限提升的本质与分类1.1核心定义权限提升指攻击者通过技术手段,将当前运行进程或用户的权限等级突破系统预设的访问控制机制,获
- Embabel:下一代企业级JVM AI智能体框架的革命引言:AI时代的Java生态新机遇
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在生成式AI(如ChatGPT、Claude、Gemini)席卷全球的背景下,Python凭借其丰富的AI工具链(如PyTorch、LangChain)成为主流开发语言。然而,在企业级软件开发领域,Java和JVM生态(如Kotlin、Scala)长期以来占据主导地位,尤其是在金融、电信、电商等对稳定性、可扩展性、事务管理要求极高的场景。RodJohnson(Spring框架创始人)敏锐地发现了这
- Scala实现网页数据采集示例
Scala可以轻松实现简单的数据采集任务,结合AkkaHTTP(高效HTTP客户端)和Jsoup(HTML解析库)是常见方案。Scala因为受众比较少,而且随着这两年python的热门语言,更让Scala不为人知,今天我将结合我所学的知识实现一个简单的Scala爬虫代码示例。以下就是我整理的一个完整示例,演示如何抓取网页标题和链接:示例代码importakka.actor.ActorSystemi
- kafka 每条消息只会保存到某一个分区
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也就是说Kafka的消息组织方式实际上是三级结构:主题-分区-消息。主题下的每条消息只会保存在某一个分区中,而不会在多个分区中被保存多份。官网上的这张图非常清晰地展示了Kafka的三级结构,如下所示其实分区的作用就是提供负载均衡的能力,或者说对数据进行分区的主要原因,就是为了实现系统的高伸缩性(Scalability)。不同的分区能够被放置到不同节点的机器上,而数据的读写操作也都是针对分区这个粒度
- 2025年跑深度学习电脑配置-深度学习显卡推荐
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2025年跑深度学习任务,电脑配置需从处理器、内存、显卡、存储、散热与电源、扩展性、网络连接等多方面综合考量,以下是具体分析:处理器(CPU)多核高性能:深度学习涉及大量并行计算任务,需要处理器具备强大的多核处理能力。英特尔至强Scalable处理器(SapphireRapids或后续架构)和AMDEPYC处理器(Genoa或后续架构)是不错的选择。英特尔至强Scalable处理器提供卓越的单核性
- Scala 简介
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Scala简介引言Scala是一种多范式编程语言,它结合了面向对象和函数式编程的特性。自从2003年由MartinOdersky教授在EPFL开发以来,Scala已经成为了在Java虚拟机(JVM)上运行的高效编程语言。本文将为您详细介绍Scala的起源、特点、应用场景以及学习资源。Scala的起源与发展起源Scala的灵感来源于多种编程语言,包括Java、C++、Self、Haskell和ML。
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一、简介在数字图形领域,SVG(ScalableVectorGraphics)凭借其矢量特性、可编辑性和交互能力,成为现代设计和开发的核心工具。本文将从SVG的基础原理出发,深入解析其技术特性,并与主流图像格式(如JPEG、PNG、PLT等)进行对比分析。通过企业级应用案例,结合代码示例和Mermaid图表,帮助开发者全面掌握SVG的应用场景与开发技巧,实现从零到一的高效实践。二、SVG格式的核心
- 大数据分析技术的学习路径,不是绝对的,仅供参考
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阶段一:基础筑基(1-3个月)1.编程语言:Python:掌握基础语法、数据结构、流程控制、函数、面向对象编程、常用库(NumPy,Pandas)。SQL:精通SELECT语句(过滤、排序、分组、聚合、连接)、DDL/DML基础。理解关系型数据库概念(表、主键、外键、索引)。MySQL或PostgreSQL是很好的起点。Java/Scala:深入理解Hadoop/Spark等框架会更有优势。初学者
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- SVG VSCode:深度解析与最佳实践
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SVGVSCode:深度解析与最佳实践引言SVG(可缩放矢量图形)作为一种矢量图形格式,因其高度的可缩放性和矢量特性,在网页设计中得到了广泛应用。而VSCode(VisualStudioCode)作为一款流行的代码编辑器,同样在开发者中备受欢迎。本文将深入探讨SVG在VSCode中的使用,包括其优势、配置方法以及最佳实践。SVG简介什么是SVG?SVG(ScalableVectorGraphics
- SOFA RPC SPI机制原理
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SOFARPC(ScalableOpenFinancialArchitectureRemoteProcedureCall)是一个高可扩展性、高性能、生产级的JavaRPC框架。其SPI(ServiceProviderInterface)机制为框架提供了强大的扩展能力,允许开发者在不修改框架核心代码的情况下,对框架的各个功能组件进行定制和扩展。以下将详细介绍SOFARPC的SPI机制原理。1.Jav
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一、技术能力与应用场景对比产品能力特点应用场景Hadoop-基于MapReduce的批处理框架-HDFS分布式存储-容错性强、适合离线分析-作业调度使用YARN-日志离线分析-数据仓库存储-T+1报表分析-海量数据处理Spark-基于内存计算,速度快-支持批处理、流处理(StructuredStreaming)-支持SQL、ML、图计算等-支持多语言(Scala、Java、Python)-近实时处
- Rust标量、复合类型与自定义类型、第三方并发结构
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以下是Rust中标量类型、对象类型(含结构体、复合类型、堆分配类型)以及常用第三方并发数据结构的完整分类、示例和区别对比,帮助你系统掌握它们的本质异同:一、标量类型(ScalarTypes,存储于栈上)标量是最基本的值类型,固定大小,存储在栈上,实现Copy,性能极高。类别示例类型示例代码特性说明整数i8i128,u8u128,isize,usizeletx:u32=42;固定大小,快速拷贝浮点数
- spark数据处理练习题番外篇【上】
一.单选题(共23题,100分)1.(单选题)maven依赖应该加在哪个文件中?A.pom.xmlB.log4j.propertiesC.src/main/scala.resourceD.src/test/scala.resource正确答案:A:pom.xml;Maven依赖应该添加在pom.xml文件中,这是Maven项目的核心配置文件。解释:pom.xml(ProjectObjectMode
- opencv —— floodFill 漫水填充法 实现证件照换背景
老干妈就泡面
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漫水填充:floodFill函数简单来说,漫水填充就是自动选中与种子像素相连的区域,利用指定颜色进行区域颜色填充。Windows画图工具中的油漆桶功能和Photoshop的魔法棒选择工具,都是漫水填充的改进和延伸。//第一个版本intfloodFill(InputOutputArrayimage,PointseedPoint,ScalarnewVal,Rect*rect=0,ScalarloDif
- 记一次移动端H5开发所遇到的问题与细节,以及ios兼容
想要飞翔的小猪
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第一次弄移动端H5项目开发,虽然是简单的页面展示,但也遇到了很多细节问题与兼容问题,尤其是h5视频标签video,一.移动端禁止缩放兼容主要属性是user-scalable=no",width:视口的宽度,width=device-width:宽度是设备的宽度initial-scale:初始化缩放,-initial-scale=1.0:不缩放user-scalable:是否允许用户自行缩放,取值0
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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