- SAP BW数据仓库总览
weixin_42559081
[分享]SAPBW数据仓库简介本文从一个简单的业务场景-销售分析入手,介绍SAPBW(BusinessInfomationWarehouse)实现多维分析的基本方案与实现技术;结合销售分析的实际需求,给出了销售分析管理数据仓库在SAPBW(业务信息仓库)模块中的实现过程描述。1、数据仓库的基本理论1.1数据仓库数据仓库是对数据进行提炼、加工和集成含有一定量商务信息和意义的信息。数据仓库不是为了存储
- 《半小时漫画历史》全面研究:从内容到教育价值的多维分析
喝醉酒的小白
破万卷历史
目录《半小时漫画历史》全面研究:从内容到教育价值的多维分析一、项目背景与研究概述1.1研究范围界定1.2研究方法与数据来源二、内容构成与知识体系研究2.1系列构成与分册内容概述2.2历史时期覆盖与事件选择标准2.3内容组织方式与知识呈现特点三、表现形式分析与创作特点3.1知识准确性评估与学术严谨性分析3.2幽默表达方式与语言风格特点3.3视觉设计特点与漫画风格分析四、教育应用价值与实践研究4.1在
- Hive的窗口函数
VictorWuuu
hivehadoop数据仓库
Hive的窗口函数(WindowFunctions)是其SQL功能的核心亮点之一,用于在分组数据上执行计算,同时保留原始表的行数(不压缩分组)。窗口函数特别适用于排名分析、趋势计算、移动统计等复杂场景,是处理时间序列数据和多维分析的利器。一、窗口函数的核心概念窗口函数的语法结构:function_name(arg1,arg2...)OVER([PARTITIONBYcol1,col2...]--分
- Doris与StarRocks关系解析:大数据技术演进
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用大数据ai
Doris与StarRocks关系解析:大数据技术演进关键词:Doris,StarRocks,大数据分析,OLAP,MPP架构,开源技术,数据仓库摘要:在大数据爆炸的时代,我们每天都在产生海量数据——从手机里的聊天记录到电商平台的购物清单,从社交媒体的点赞评论到智能手表的健康数据。如何从这些数据中快速找到有价值的信息,就像在图书馆的百万本书中迅速找到你需要的那一本?OLAP(在线分析处理)系统就是
- AWS架构师
咸鱼一条_o.0?!
aws云计算
AWS架构师部分定义S3(S3存储桶)EC2弹性计算云EBS弹性块存储SNAPSHOT快照AMI:EC2镜像ELB弹性负载均衡器EFSDATABASEDATAWAREHOUSEOLTPOLAPElastiCacheVPCRoute53部分定义UserGroup:用户组下的用户继承该用户组所有权限Policy:Jasonformat:类似文字描述,指定object的类型。给user和group提供权
- ClickHouse高频面试题
野老杂谈
数据库
ClickHouse高频面试题1、简单介绍一下ClickHouse2、ClickHouse具有哪些特点3、ClickHouse作为一款高性能OLAP数据库,存在哪些不足4、ClickHouse有哪些表引擎5、介绍下Log系列表引擎应用场景共性特点不支持6、简单介绍下MergeTree系列引擎7、简单介绍下外部集成表引擎ODBCJDBCMySQLHDFSKafkaRabbitMQ8、ClickHou
- Java手动打印执行过的sql
GoodStudyAndDayDayUp
javasql开发语言
1.拦截器packagecom.xxx.platform.common.interceptor;importcom.baomidou.dynamic.datasource.toolkit.DynamicDataSourceContextHolder;importcom.xxx.platform.common.aop.OLAPQuery;importcom.xxx.platform.constant
- Flink ClickHouse 连接器:实现 Flink 与 ClickHouse 无缝对接
Edingbrugh.南空
大数据flinkflinkclickhouse大数据
引言在大数据处理领域,ApacheFlink是一款强大的流处理和批处理框架,而ClickHouse则是一个高性能的列式数据库,专为在线分析处理(OLAP)场景设计。FlinkClickHouse连接器为这两者之间搭建了一座桥梁,使得用户能够在Flink中方便地与ClickHouse数据库进行交互,实现数据的读写操作。本文将详细介绍FlinkClickHouse连接器的相关内容,包括其特点、使用方法
- ClickHouse【理论篇】01:什么是ClickHouse
ClickHouse是一款开源的列式数据库管理系统(Column-OrientedDBMS),专为高性能实时数据分析(OLAP,OnlineAnalyticalProcessing)场景设计。它由俄罗斯搜索引擎公司Yandex开发(2016年开源),目前由独立基金会ClickHouse,Inc.维护,广泛应用于大数据分析、日志处理、用户行为洞察等领域。一、核心定位:OLAP场景的“性能标杆”传统关
- ClickHouse【理论篇】02:ClickHouse架构和组件
做一个有趣的人Zz
ClickHouseclickhouse架构
ClickHouse的架构设计深度适配OLAP(在线分析处理)场景,通过列式存储、向量化执行、分布式分片与副本等核心技术,实现了对海量数据的高效分析与实时查询。以下从核心存储引擎、查询处理流程、分布式架构、元数据管理、复制与分片等维度详细解析其内部架构与关键组件。一、核心存储引擎:MergeTree系列ClickHouse的存储引擎是其性能的核心,其中MergeTree系列引擎(如MergeTre
- C++异常机制深度剖析与工程哲学思考
泡沫o0
C/C++编程世界:探索C/C++的奥妙c++开发语言linuxc++11嵌入式qtarm
目录标题C++异常机制深度剖析与工程哲学思考一、异常机制的诞生与初衷1.1语义分离与错误处理的优雅设计1.2RAII与自动化资源管理二、异常机制的现实困境与多维分析2.1性能开销的深层原因2.2异常机制带来的认知与维护成本三、异常机制的未来与替代方案探索3.1异常机制的优化困境与标准委员会的努力3.2替代方案与工程实践的权衡艺术3.3工程哲学视角下的未来路径结语C++异常机制深度剖析与工程哲学思考
- 产品背景知识——API、SDK、Library、Framework、Protocol
爱吃芝麻汤圆
#产品背景知识apisdk产品背景知识
产品背景知识——API、SDK、Library、Framework、ProtocolAPI和SDKAPI(ApplicationProgrammingInterface,应用程序编程接口)和SDK(SoftwareDevelopmentKit,软件开发工具包)是软件开发中的两个核心概念,它们既有区别又有紧密联系。以下是详细解释:1.API与SDK的区别特性APISDK定义一组预定义的规则和协议,用
- Oracle 进阶语法实战:从多维分析到数据清洗的深度应用(第四课)
AI、少年郎
oracle数据库
在《Oracle树形统计再进阶》(第三课)基础上,我们跳出传统SQL聚合框架,探索Oracle特有的高级语法特性,包括多维分析神器MODEL子句、数据清洗利器正则表达式、PL/SQL存储过程优化,以及基于执行计划的查询调优技巧。这些技术能解决传统方法难以处理的复杂场景,如动态列生成、不规则数据清洗、批量数据处理等。一、MODEL子句:多维数据建模与动态透视业务场景:动态生成各部门全年度各季度请假类
- SQLite 数据库在大数据分析中的应用潜力
数据库管理艺术
数据库sqlite数据分析ai
SQLite数据库在大数据分析中的应用潜力关键词:SQLite、大数据分析、轻量级数据库、嵌入式数据库、数据仓库、OLAP、性能优化摘要:本文深入探讨了SQLite这一轻量级嵌入式数据库在大数据分析领域的应用潜力。我们将从SQLite的核心架构出发,分析其在大数据场景下的优势和限制,并通过实际案例展示如何通过优化策略和扩展技术使SQLite能够处理大规模数据集。文章包含性能对比测试、优化技巧和实际
- 高通 audio pal 配置文件
盼雨落,等风起
audio音视频
一、PAL配置文件解析1.mixer_paths.xml-硬件控制中枢核心作用:物理通路定义:建立Codec寄存器到音频端点的信号链路动态控制:运行时通过ALSAControlAPI(如amixerset"SpkrLeftPAVolume"25)实时调整参数平台适配:文件命名规则mixer_paths__.xml(如mixer_paths_sm8550-demo.xml)调试技巧:使用tinymi
- 实时数仓工具-SelectDB
清平乐的技术博客
实时数仓数据仓库
一、SelectDB简介官网:https://www.selectdb.com/1、ApacheDorisApacheDoris是一款采用MPP架构的实时分布式OLAP数据仓库,专注于高效的实时数据分析。Doris项目于2013年内部开发,2017年正式开源,目前在GitHub上获得了接近13,000星,全球已有超过5,000家企业采用,社区活跃度极高,累计贡献者超过650人,且曾连续数月在大数据
- 大数据领域 OLAP 的数据立方体增量更新
大数据洞察
大数据ai
大数据领域OLAP的数据立方体增量更新关键词:OLAP、数据立方体、增量更新、预计算、物化视图、ETL、大数据分析摘要:本文深入探讨大数据领域中OLAP数据立方体的增量更新技术。我们将从基本概念出发,详细分析数据立方体的结构和更新机制,介绍多种增量更新算法及其实现原理,并通过实际案例展示如何在分布式环境下高效维护数据立方体的时效性。文章还将讨论增量更新面临的挑战和未来发展方向,为大数据分析系统的设
- Clickhouse数据库的探索与安装
PerterTingle
华为云+Ubuntu操作系统springbootjava华为云数据库
以下是一个简洁的教程,指导你在Ubuntu系统上通过Docker下载并运行ClickHouse(一个开源的列存储数据库,专为在线分析处理OLAP设计),并确保其支持远程访问。教程基于官方文档和相关资源,适用于初学者。使用Docker部署ClickHouse教程前提条件Ubuntu系统(本教程以Ubuntu22.04为例)。已安装Docker和DockerCompose(若未安装,见下方步骤)。具有
- Flink SQL执行流程深度剖析:从SQL语句到分布式执行
Edingbrugh.南空
大数据flinkflinksql分布式
在大数据处理领域,FlinkSQL凭借其强大的处理能力和易用性,成为众多开发者的选择。与其他OLAP引擎类似,FlinkSQL的SQL执行流程大致都需要经过词法解析、语法解析、生成抽象语法树(AST)、校验以及生成逻辑执行计划等步骤。整体流程可笼统地概括为两大阶段:从SQL到Operation的转换,再从Operation到Transformation的转换,最终进入分布式执行阶段。接下来,我们将
- 数据库领域OLTP与OLAP的对比分析
数据库管理艺术
数据库ai
数据库领域OLTP与OLAP的对比分析关键词OLTP;OLAP;数据库;事务处理;数据分析摘要本文聚焦于数据库领域中OLTP(联机事务处理)与OLAP(联机分析处理)的对比分析。首先阐述两者的概念基础,包括领域背景、历史发展及问题空间定义。接着构建理论框架,从第一性原理推导其特性。在架构设计上,详细剖析系统分解与组件交互。实现机制部分进行算法复杂度等分析。探讨实际应用中的实施策略等内容。还考量高级
- 大数据领域 OLAP 的并发处理能力优化
大数据洞察
大数据ai
大数据领域OLAP的并发处理能力优化关键词:大数据、OLAP、并发处理能力、优化策略、数据架构摘要:在大数据时代,联机分析处理(OLAP)技术对于企业的决策支持和数据分析至关重要。然而,随着数据量的不断增长和用户并发请求的增加,OLAP的并发处理能力面临着巨大挑战。本文旨在深入探讨大数据领域OLAP并发处理能力的优化方法。首先介绍OLAP的背景知识,包括其目的、预期读者和文档结构等。接着阐述OLA
- 大数据领域 OLAP 的分布式查询执行计划优化
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据分布式ai
大数据领域OLAP的分布式查询执行计划优化关键词:OLAP、分布式查询、执行计划优化、查询引擎、并行计算、数据分片、成本模型摘要:本文深入探讨了大数据环境下OLAP系统的分布式查询执行计划优化技术。文章首先介绍了OLAP查询的基本概念和特点,然后详细分析了分布式环境下查询执行计划优化的核心挑战和关键技术,包括查询重写、并行执行策略、数据本地性优化等。接着通过具体算法和数学模型阐述了优化原理,并提供
- Pandas:让数据起舞的Python魔法手册
xiaoqian9997
pandaspython开发语言其他
文章目录初识Pandas:数据界的瑞士军刀两大基石:Series与DataFrame数据加载:万能格式转换器数据清洗:丑小鸭变天鹅之术1️⃣缺失值处理2️⃣重复值清理3️⃣异常值处理数据操作:切片与切块的魔法数据筛选数据变形⏱️时间序列处理(Pandas大招!)实战案例:电商销售分析全流程步骤1️⃣:数据加载与初探步骤2️⃣:数据清洗与特征工程步骤3️⃣:多维分析(揭示商业洞察)避坑指南:新手常见
- 数据库领域的秘密武器——物化视图
数据库管理艺术
数据库ai
物化视图:数据库性能优化的理论基石与工程实践关键词物化视图、预计算聚合、查询加速、存储换时间、数据库优化、一致性维护、OLAP加速摘要物化视图作为数据库领域的“秘密武器”,通过预计算和存储复杂查询结果,在OLAP(联机分析处理)、数据仓库等场景中实现了查询性能的指数级提升。本文从第一性原理出发,系统解析物化视图的理论基础、架构设计、实现机制与工程实践,覆盖从概念定义到未来演化的全生命周期。通过层次
- 硬核实战 | 3分钟Docker部署ClickHouse列存数据库
本文来自「大千AI助手」技术实战系列,专注用真话讲技术,拒绝过度包装。ClickHouse作为OLAP领域性能标杆,其列式存储引擎比传统数据库快100倍以上。本文将用Docker实战部署,并解析关键配置:安装# 拉取最新镜像(当前版本23.8)docker pull clickhouse/clickhouse-server# 运行容器(关键参数解析)docker run -d \ --name=
- DDoS攻击的多维分析与防御策略总结
酷爱码
经验分享ddos
DDoS攻击的多维分析与防御策略总结一、DDoS攻击的核心原理与演变1.1攻击体系构成DDoS(DistributedDenialofService)攻击通过分布式网络资源对目标系统发起大规模请求,其核心架构包含四个关键要素:攻击者:通过操控僵尸网络发起攻击的个体或组织主控端:用于发送攻击指令的控制节点代理机(僵尸网络):被感染的傀儡设备,执行具体攻击行为攻击目标:遭受流量洪峰冲击的服务器或网络服
- 数据分析之OLTP vs OLAP
数据处理系统主要有两种基本方法:一种注重数据操作(增删查改),另一种注重商业智能数据分析。这两种系统是:联机事务处理(OLTP)联机分析处理(OLAP)PowerBI专为与OLAP系统兼容而构建,并未针对OLTP系统进行优化。OLTP:联机事务处理OLTP(OnlineTransactionProcessing)是一种实时处理数据的方式,主要用于支持日常的业务操作,比如如ATM提款、电子商务订单、
- DuckDB + Spring Boot + MyBatis 构建高性能本地数据分析引擎
java干货
springbootmybatis数据分析
DuckDB是一款令人兴奋的内嵌式分析型数据库(OLAP),它为本地数据分析和处理带来了前所未有的便捷与高效。它无需外部服务器,可以直接在应用程序进程中运行,并提供了强大的SQL支持和列式存储带来的高性能。什么是DuckDB?DuckDB被誉为“数据科学领域的SQLite”,是一个开源的、专为分析查询设计的嵌入式数据库管理系统。它与传统的行式数据库(如SQLite,主要用于事务处理OLTP)不同,
- Doris实践——叮咚买菜基于OLAP引擎的应用实践
吵吵叭火
大数据大数据数据仓库
目录前言一、业务需求二、选型与对比三、架构体系四、应用实践4.1实时数据分析4.2B端业务查询取数4.3标签系统4.4BI看板4.5OLAP多维分析五、优化经验六、总结原文大佬介绍的这篇Doris数仓建设实践有借鉴意义的,这些摘抄下来用作沉淀学习。如有侵权请告知~前言随着叮咚买菜业务的发展,不同的业务场景对数据分析提出了不同的需求,希望引入一款实时OLAP数据库,构建一个灵活的多维实时查询和分析的
- Apache Doris实时分析数据仓库的快速入门
AWsggdrg
apache数据仓库知识图谱python
ApacheDoris是一个现代化的数据仓库,专为实时分析设计。它能够在大规模数据上快速进行分析,非常适合需要快速响应的业务场景。Doris通常被分类为OLAP数据库,并且在ClickBench(一个面向分析型数据库系统的基准测试)中表现出色。得益于其高效的向量化执行引擎,Doris也可以用作快速的向量数据库。1.技术背景介绍ApacheDoris旨在解决传统数据仓库在实时分析中的性能瓶颈问题。传
- 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
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
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。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
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