- 从零入门:云迁移原理详解与华为Rainbow实战指南
来自于狂人
网络云计算
(全文较长,建议收藏后分段阅读)一、云迁移基础:新手必懂的10个核心概念1.云迁移的定义与战略价值权威定义:Gartner将云迁移定义为"将企业IT资产、应用和工作负载从传统本地环境(物理服务器、私有数据中心)迁移到云平台(公有云/混合云)的过程"。其本质是通过云技术实现资源弹性扩展、成本优化和业务创新。典型应用场景:业务系统上云:ERP(如SAP)、CRM(如Salesforce)等核心系统迁移
- IP 证书全面解析:功能、类型与申请指南
Arwen303
tcp/ipphp网络协议
一、IP证书的核心功能身份验证:验证IP地址的所有权,防止非法用户冒充服务端,适用于无域名或域名不可靠的场景。数据加密:通过SSL/TLS协议对传输数据进行加密,支持RSA、ECC及国密算法(如SM2),保障通信机密性。防域名劫持:当域名解析被篡改时,用户可直接通过IP访问安全服务,避免流量重定向风险。动态网络支持:适配负载均衡、云迁移等场景,支持多IP绑定或IP范围证书。二、IP证书与域名证书的
- 云蝠智能Voice Agent技术解析
行业痛点在数字化转型加速的今天,企业客户联络场景正面临效率与成本的双重挑战。Gartner2024年报告显示,传统人工客服中心存在三大核心痛点:人力成本占比超60%、日均处理量仅300-500通、服务质量因情绪波动导致满意度差异达30%。云蝠智能推出的VoiceAgent语音智能体,基于神鹤AI大模型与全栈自研技术架构,重新定义了企业级语音交互的技术边界与商业价值。作为国家高新技术企业,云蝠智能自
- 生成式引擎优化(GEO):重构AI时代的搜索营销范式
GEO优化助手
GEO优化生成式引擎优化AI搜索优化重构人工智能AI搜索营销生成式引擎优化搜索引擎GEO优化
2025年,生成式AI的渗透率已突破临界点。据Gartner预测,传统搜索引擎流量将在2026年前减少25%,而AI聊天机器人的市场占有率将超过40%。在这个背景下,生成式引擎优化(GEO)应运而生,成为企业争夺AI推荐位的核心战略。不同于传统SEO的"链接游戏",GEO的本质是构建AI可理解、可信任的内容体系,使品牌信息自然融入AI的回答过程。一、GEO的核心逻辑:从链接到语言模型的范式跃迁1.
- 阿里云内容审核之图片审核 spring boot 项目
大佐不会说日语~
阿里云云计算安全springboot
内容审核-阿里云视觉智能开放平台阿里云的图片审核服务是一种高效的内容安全解决方案,用于自动检测和过滤图片中的不适当内容。以下是关于阿里云图片审核服务:审核方式:阿里云图片审核服务采用两种主要方式来检测图片内容:MD5比对:通过比较上传图片的MD5值与素材库中的MD5值来获取审核结果。卷积神经网络(CNN)技术:使用CNN技术进行特征提取、各部分特征汇总,并通过分类器预测识别来进行审核。内容安全服务
- 在linux内核中修改TCP MSS值
林散
转自:http://blog.csdn.net/force_eagle/article/details/4592271在linux内核中修改TCPMSS值MTU:MaxitumTransmissionUnit最大传输单元MSS:MaxitumSegmentSize最大分段大小MSS最大传输大小的缩写,是TCP协议里面的一个概念。MSS就是TCP数据包每次能够传输的最大数据分段。为了达到最佳的传输效
- MTU MSS 设置对网络环境的影响
iteye_3759
嵌入式网络操作系统
MTU:MaxitumTransmissionUnit最大传输单元MSS:MaxitumSegmentSize最大分段大小PPPoE:PPPOverEthernet(在以太网上承载PPP协议)[分析过程]先说说这MTU最大传输单元,这个最大传输单元实际上和链路层协议有着密切的关系,让我们先仔细回忆一下EthernetII帧的结构DMAC+SMAC+Type+Data+CRC由于以太网传输电气方面的
- linux内核中修改TCP MSS值
ʚ兔子的先森ɞ
#AndroidnetworkLinuxtcp/iplinux网络
在linux内核中修改TCPMSS值0.前言1.MSS相关概念2.协商TCPMSS过程0.前言 最近在解决一些网络相关的问题的时候,我发现许多客户的需求可以不用费劲周折在代码中找到修改的位置,可以直接修改内核中一些网络相关的参数,在大部分情况下即可满足需求,减少时间和精力的消耗(俗称偷懒)。1.MSS相关概念 MTU:MaxitumTransmissionUnit最大传输单元 MSS:Max
- 新手向:基于Python的桌面便签与待办事项管理工具
超级小识
有趣的项目基础项目python开发语言
在数字化时代,高效的任务管理已成为提升个人和组织生产力的关键因素。根据Gartner最新调查显示,使用专业任务管理工具的用户比不使用者的工作效率平均提升42%。本文将手把手教你用Python构建一个轻量级桌面便签与待办事项工具,这个项目特别适合Python初学者和希望提升工作效率的职场人士。我们将使用Python标准库中的Tkinter作为GUI框架,搭配SQLite进行本地数据存储,无需复杂框架
- 生成式引擎优化(GEO)在制造业的深度应用:从知识工程到产业链协同的范式重构
GEO优化助手
生成式引擎优化GEO优化AI搜索优化重构人工智能GEO优化chatgpt搜索引擎
制造业营销正经历从产品导向到知识赋能的范式跃迁。在生成式AI重构信息生态的背景下,用户决策路径已从"搜索-筛选-点击"转向"提问-获取整合答案"。Gartner预测,到2026年传统搜索引擎流量将下降26%,而AI生成内容的用户渗透率将突破75%。这一变革迫使制造业必须重构营销体系,生成式引擎优化(GEO)作为应对AI搜索时代的关键技术,正在重塑制造业的知识传播、专业咨询、供应链协同等核心环节。一
- 供应链可视化工具:穿透全球贸易的迷雾
花海如潮淹
人工智能机器学习大数据
⚡企业的三重供应链炼狱1.多级库存的幽灵黑洞某消费电子公司因无法追踪三级供应商库存,错判芯片缺口30%,导致新品延期损失**$1.8亿**(Gartner2024报告)。更致命的是,53%的企业无法实时查看二级以下库存(IDC全球供应链调研),计划体系形同虚设。2.物流黑箱的蝴蝶效应红海危机中某车企因未实时监控绕行航线,2000辆新车滞留港口45天(马士基航运数据)。传统跟踪依赖邮件问询,异常响应
- 算力网赋能工业互联网:智能调度与安全融合创新
智能计算研究中心
其他
内容概要工业互联网的深化发展正面临数据处理效率与系统安全性的双重挑战,而算力网通过技术融合与资源协同,成为破解这一难题的核心路径。当前,工业场景中设备互联规模持续扩大,实时数据流处理需求激增,传统集中式计算架构在响应速度与能耗控制方面显现瓶颈。算力网通过构建智能调度机制,实现任务优先级动态划分与资源弹性分配,在智能检测、故障预测等场景中,将平均响应延迟降低40%以上。行业观察:Gartner研究显
- TCP 粘包/拆包的原因及解决方法
青城楼主
avaNIO学习时,发现,如果客户端连续不断的向服务端发送数据包时,服务端接收的数据会出现两个数据包粘在一起的情况,这就是TCP协议中经常会遇到的粘包以及拆包的问题。发生TCP粘包或拆包有很多原因,现列出常见的几点,可能不全面,欢迎补充,1、要发送的数据大于TCP发送缓冲区剩余空间大小,将会发生拆包。2、待发送数据大于MSS(最大报文长度),TCP在传输前将进行拆包。3、要发送的数据小于TCP发送
- 元宇宙经济:虚实交融下的数字文明新范式
boyedu
元宇宙域名区块链元宇宙
元宇宙经济:虚实交融下的数字文明新范式一、定义与范围:权威机构视角下的经济版图1.1核心定义与分类Gartner定义:元宇宙是包含物理世界数字孪生、增强现实(AR)叠加层、虚拟原生空间的立体生态。其经济系统以区块链为基础,涵盖虚拟货币、NFT、DeFi、DAO等核心要素,形成与现实经济平行且互通的数字文明。中国产业分类(智研咨询):工业元宇宙:通过数字孪生技术实现工业降本增效,如宝武钢铁的AR智能
- 【TCP/IP】20. 因特网安全
熬夜超级玩家
#TCP/IPtcp/ip网络协议网络
20.因特网安全20.因特网安全20.1安全威胁20.2安全服务20.3基本安全技术20.3.1密码技术20.3.2报文鉴别技术20.3.3身份认证技术20.3.4数字签名技术20.3.5虚拟专用网(VPN)技术20.3.6防火墙技术20.3.7防病毒技术20.4IP层安全20.5传输层安全20.6应用层安全20.6.1安全超文本传输协议(S-HTTP)20.6.2电子邮件安全(S/MIME)本章
- 既然 IP 层会分片,为何 TCP 层还需要 MSS?
这是一个非常经典且深入的问题!IP分片和TCP的MSS(MaximumSegmentSize)看似功能重叠,实则设计目标完全不同。MSS的存在正是为了规避IP分片的缺陷。以下是逐层解析:一、IP分片的核心问题IP层虽然支持分片(Fragmentation),但存在三大致命缺陷:问题后果1.分片丢失导致整个包重传若任一分片丢失,TCP层需重传整个原始数据包(所有分片),浪费带宽。2.重组消耗资源接收
- 全球 AI HR 浪潮下的中国实践:从效率革命到战略重构
weixin_54980836
人工智能重构
一、全球AIHR的技术跃迁与价值重构在DeepSeek、ChatGPT引发的生成式AI革命中,人力资源管理领域正经历着从“工具替代”到“认知重构”的范式转变。Gartner《2025年人力资源技术趋势报告》指出,AI在HR场景的应用已从简历筛选、薪资计算等基础效率工具,升级为支持组织战略决策的“数字伙伴”。这种转变的底层逻辑,源于大模型技术带来的三大突破:多模态交互能力:AI已能同时处理文本、语音
- 低代码平台的性能测试实践与挑战
测试者家园
智能化测试性能测试人工智能低代码智能化测试人工智能性能测试软件开发和测试工程策略软件测试
一、引言近年来,低代码平台(Low-CodePlatform)正在快速改变企业软件开发方式。Gartner预测,到2025年,超过70%的应用开发将基于低代码或无代码技术。通过“拖拉拽建模+图形化逻辑+一键发布”,企业大幅缩短了从需求到交付的周期,实现了真正的“业务人员可编程”。但与此同时,一个被忽视的问题悄然浮现:低代码虽“低门槛”,但不等于“低复杂性”;表面简洁的背后,隐藏着深不可测的运行时系
- Apipost vs Apifox 终极对决:企业级API工具选型指南
在软件开发中,接口就像建筑的地基,设计得好坏直接决定了整个系统的稳定性和可维护性。一个优秀的接口设计不仅能提升开发效率,还能降低系统复杂度,让代码更加健壮。今天我将为你详细解析接口设计的核心原则和最佳实践,让你的API设计水平上一个台阶。而在API开发领域,工具的选择直接影响着开发流程的流畅度和团队协作效率。优秀的API工具应当像润滑剂一样无缝融入开发流程,而非成为额外负担。根据Gartner20
- 代码大模型崛起:垂直领域的技术革命与千亿市场争夺战
Liudef06小白
人工智能语言模型垂直模型
代码大模型崛起:垂直领域的技术革命与千亿市场争夺战全球软件工程师缺口达数千万,人力成本突破6000亿美元的压力下,一场由AI驱动的编程效率革命正以颠覆性姿态重塑开发领域。2025年,全球软件开发领域迎来关键转折点。据Gartner预测,全球软件开发支出将突破1.2万亿美元,其中人力成本占比高达50%,达6000亿美元。与此同时,全球软件工程师缺口持续扩大,预计未来十年将达到数千万量级。在这一背景下
- 敏捷开发
NPCZ
敏捷流程
在软件开发领域,敏捷开发是目前行业内最普遍被采用的方法论,而快速开发更多作为一种“加速手段”融入各类开发模式中(包括敏捷)。以下从工具和实践两个层面具体说明:一、普遍使用的开发方法论:敏捷开发根据多项行业调研(如2023年StackOverflow开发者调查、Gartner报告),全球超过70%的软件开发团队采用或部分采用敏捷开发相关实践,核心原因在于:适配现代需求特点:互联网时代需求变化快,敏捷
- 从 MDM 到 Data Fabric:下一代数据架构如何释放 AI 潜能
大卫的 AI 办公摸鱼手册
人工智能与主数据元数据专栏fabric架构人工智能
从MDM到DataFabric:下一代数据架构如何释放AI潜能——传统治理与新兴架构的范式变革与协同进化引言:AI规模化落地的数据困境在人工智能技术快速发展的今天,企业对AI的期望已从“单点实验”转向“规模化落地”。然而,Gartner数据显示,仅有20%的AI项目能够真正实现工业化部署,其核心瓶颈在于数据质量、实时性和治理复杂性。传统主数据管理(MDM)虽能解决基础数据标准化问题,但在应对多源异
- 数据编织趋势探秘
今天跟大家聊聊数据编织(DataFabric)的概念Gartner在2022年重要战略技术趋势中重点提到数据编织(DataFabric)这个概念,本质上是在谈怎么实现“数据找人而不是人找数据”的愿景为什么DataFabric将会成为一种趋势,为什么越来越多的企业将在未来采用这样的方式进行部署?1、在传统IT时代,无论是早年的“数据仓库”还是近几年的“数据湖”和“大数据”时代,其实数据利用都是集中式
- Gartnet《Solution Path for Implementing Hybrid Cloud Applications With On-Premises Data》学习心得
架构师学习成长之路
大数据架构
一、引言随着企业数字化转型的深入,混合云架构逐渐成为一种中长期的现实选择。软件架构师们在将应用逻辑迁移到云端的同时,往往面临着数据层难以同步迁移的困境。Gartner的这份报告《SolutionPathforImplementingHybridCloudApplicationsWithOn-PremisesData》为我们提供了一条实施混合云应用的清晰路径,涵盖了从迁移策略的确定、应用与数据层的整
- Gartner《Choosing Event Brokers to Support Event-DrivenArchitecture》心得
架构师学习成长之路
架构事件管理
一、概述随着企业数字化转型的加速,事件驱动架构(EDA)在应用和集成架构中扮演着越来越重要的角色。事件代理作为EDA的核心组件,其选择对于整个系统的性能、可靠性和可扩展性都有着深远的影响。二、关键发现需求与功能不匹配的代价高:事件代理功能的多样性使得在选择时必须精准匹配需求。例如,若一个系统需要高吞吐量和低延迟,而选择了不适合的代理,后期修改架构和代码的代价极高。四核心领域需关注:客户端连接:涉及
- 高防CDN:网络安全的“盾牌”与加速利器
上海云盾-高防顾问
web安全网络安全
在数字化时代,网络安全和访问速度是网站运营的两大核心挑战。尤其是面对日益频繁的DDoS攻击和全球用户对快速访问的需求,高防CDN(高防御内容分发网络)成为企业和开发者的重要选择。本文将用通俗易懂的方式,解析高防CDN的概念及其工作原理。什么是高防CDN?高防CDN是融合了CDN加速与DDoS防护能力的网络安全服务。它不仅通过全球分布的节点缓存内容,提升用户访问速度,还能识别并抵御大规模流量攻击(如
- 派拉软件重磅推出AI网关,破解大模型时代企业AI流量管理难题!
派拉软件
人工智能身份与访问控制安全安全apiAI网关
从ChatGPT到DeepSeek、Sora......AI技术正以惊人的速度渗透到企业和员工的各个办公与业务场景。然而,随着AI模型调用量的激增,企业逐渐面临多模型管理混乱、数据安全风险、成本失控等问题。如何高效、安全地驾驭AI流量?答案正在AI网关。一、AI网关是什么?为何而生?早在2023年,Gartner就预测在2026年,超80%的企业将使用生成式AI(GenAI)应用程序编程接口(AP
- 2025 AI编程工具全景图:七强横评与实战落地实战指南
杜哥无敌
AI应用人工智能
—深度拆解最新技术趋势,赋能开发者效率革命一、市场现状与演进趋势:从辅助工具到开发核心引擎2025年,AI编程工具已从“代码补全插件”进化为覆盖需求分析、编码、测试、部署的全流程智能伙伴。据Gartner数据,全球75%开发者依赖AI生成代码,头部企业25%的新代码由AI生成后人工审核。技术演进呈现三大特征:多模型协同:主流工具集成GPT-4o、Claude3.7、Gemini2.0等模型,动态切
- 敏感数据流动治理:API 调用中的动态脱敏技术实践
KKKlucifer
rxjavaandroid
在数字化转型加速推进的当下,API已成为企业数据流通的"神经网络",但伴随而来的敏感数据泄露风险正呈指数级增长。Gartner报告显示,2023年全球企业数据泄露事件中,39%源于API接口滥用,而传统静态脱敏技术在复杂业务场景下的防护效能已下降42%。动态脱敏技术作为应对API数据流动安全的核心方案,通过实时识别、智能处理、动态响应的全流程防护,正成为企业构建数据安全流动体系的关键技术支撑。保旺
- 信息安全与网络安全---引言
薄荷椰果抹茶
信息安全与网络安全安全网络安全
仅供参考文章目录一、计算机安全1.1CIA三元组1.2影响等级1.3计算机安全的挑战二、OSI安全体系结构2.1安全攻击2.2安全服务2.3安全机制三、基本安全设计准则四、攻击面和攻击树(重点)4.1攻击面4.2攻击树五、习题与答案一、计算机安全(1)对某个自动化信息系统的保护措施(2)其目的在于实现信息系统资源的完整性、机密性、以及可用性1.1CIA三元组C:机密性数据机密性Dataconfid
- 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><