前端技术
HTML
CSS
Javascript
前端框架和UI库
VUE
ReactJS
AngularJS
JQuery
NodeJS
JSON
Element-UI
Bootstrap
Material UI
服务端和客户端
Java
Python
PHP
Golang
Scala
Kotlin
Groovy
Ruby
Lua
.net
c#
c++
后端WEB和工程框架
SpringBoot
SpringCloud
Struts2
MyBatis
Hibernate
Tornado
Beego
Go-Spring
Go Gin
Go Iris
Dubbo
HessianRPC
Maven
Gradle
数据库
MySQL
Oracle
Mongo
中间件与web容器
Redis
MemCache
Etcd
Cassandra
Kafka
RabbitMQ
RocketMQ
ActiveMQ
Nacos
Consul
Tomcat
Nginx
Netty
大数据技术
Hive
Impala
ClickHouse
DorisDB
Greenplum
PostgreSQL
HBase
Kylin
Hadoop
Apache Pig
ZooKeeper
SeaTunnel
Sqoop
Datax
Flink
Spark
Mahout
数据搜索与日志
ElasticSearch
Apache Lucene
Apache Solr
Kibana
Logstash
数据可视化与OLAP
Apache Atlas
Superset
Saiku
Tesseract
系统与容器
Linux
Shell
Docker
Kubernetes
[super关键字 ]的搜索结果
这里是文章列表。热门标签的颜色随机变换,标签颜色没有特殊含义。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
PostgreSQL
...,也是提升系统性能的关键环节。最近,一家知名电商公司通过优化 SQL 查询大幅提升了系统响应速度,节省了大量服务器资源。该公司原先的查询语句在处理大规模数据时,由于多次连接操作,导致查询效率低下。经过团队的技术攻关,他们采用了一种更为高效的连接策略,将原本需要两次查询的操作合并为一次,显著减少了数据库的负载。此外,他们还引入了缓存机制,对频繁访问的数据进行预加载,进一步提升了系统的整体性能。 这一案例不仅展示了SQL优化的实际效果,也为其他企业在面对类似问题时提供了宝贵的经验。除了技术手段之外,企业还需要培养一支具备深厚SQL知识和技术背景的专业团队,以便在遇到复杂问题时能够迅速找到解决方案。随着云计算和大数据技术的不断发展,SQL查询优化的重要性将会日益凸显。未来,企业和开发者们需要不断学习和探索新的优化方法,以适应日新月异的技术环境。 此外,许多数据库专家和学者也在不断研究新的SQL优化技术,比如使用机器学习算法自动优化查询计划,以及利用分布式计算框架来加速数据处理。这些新技术有望在未来几年内广泛应用于各大企业和组织,帮助它们更好地应对海量数据带来的挑战。通过持续的技术创新和实践,我们可以期待数据库查询优化领域将迎来更多的突破和发展。
2025-03-06 16:20:34
55
林中小径_
DorisDB
...略与分区优化,成功将关键业务查询速度提升了30%以上,极大地提高了数据分析效率和用户体验。 同时,随着Apache Doris社区的持续发展,其最新版本中引入了更多高级特性以降低磁盘I/O操作。例如,动态分区选择功能可以根据查询条件自动定位所需分区,减少不必要的数据读取;而Bloom Filter的实现也更加成熟,支持用户自定义配置,并已在某些复杂过滤条件下显著减少了无效磁盘访问。 另外,值得关注的是,DorisDB团队正在积极探索并行计算、列式存储等前沿技术在系统内部的整合应用,旨在进一步提升海量数据下的查询性能。近期的技术白皮书详细解读了这些新特性的设计理念和技术路线图,为数据库管理员和开发者提供了更为丰富且深入的性能调优思路。 综上所述,无论是实践经验的总结还是技术创新的前瞻,都表明DorisDB在SQL语句性能调优方面的潜力巨大,值得广大数据库从业者深入研究和实践。与时俱进地关注社区动态与技术革新,将有助于我们在实际工作中更好地驾驭这一强大的开源数据库系统,应对日益增长的数据挑战。
2023-05-04 20:31:52
526
雪域高原-t
Datax
...enplum等也同样关键。 近期,一项由Cloudflare发布的报告揭示了其在全球范围内利用优化的并行处理技术成功提升了大规模数据传输的速度和稳定性,进一步印证了本文中的观点:科学合理的并行度设置是提升系统性能的关键要素之一。研究团队通过实时分析网络带宽、CPU利用率及内存资源,动态调整任务分配策略,实现了资源利用与任务执行速度的最佳平衡。 另外,随着硬件技术的快速发展,例如高性能多核处理器以及高速网络设备的普及,为提高并行处理能力提供了更为广阔的空间。然而,这也对软件层面的并行设计提出了更高要求,如何更好地发挥硬件潜力,避免因过度并行导致的资源争抢和性能瓶颈,是当前大数据领域的重要研究课题。 同时,关于数据库系统的并行处理机制,PostgreSQL社区最近也发布了一系列改进措施,旨在优化大规模数据查询时的并行执行计划,从而提高处理海量数据的工作效率。这些实践同样可为DataX及其他类似工具在并行度优化方面提供参考和借鉴。 综上所述,并行度配置不仅是一个技术性问题,更是一个结合实际应用场景进行精细化调优的过程。在面对日益增长的数据处理需求时,理解并灵活运用并行处理原理将有助于我们在大数据时代实现更高效的数据迁移与处理。
2023-11-16 23:51:46
639
人生如戏-t
Bootstrap
...苦苦创建的下拉菜单,关键时刻却没法顺利地收回去。这个问题可能会给我们的工作带来一些小麻烦,所以今天我想借这个机会,和大伙儿一块儿琢磨琢磨,看看怎么把它给解决了哈! 接下来,我会通过一个具体的实例来详细解释这个问题以及解决方案。 假设我们要创建一个下拉菜单,其内容包括“主页”、“关于我们”、“联系我们”三个选项。我们可以在HTML文件中编写如下代码: html 下拉菜单 主页 关于我们 联系我们 这段代码会生成一个下拉菜单,并显示“主页”、“关于我们”、“联系我们”三个选项。但是,当我们试着点了一下下拉菜单那个小按钮,嘿,你猜怎么着?菜单竟然没缩回去,反而倔强地挂在屏幕底部,始终不肯离开视线。 这是因为在Bootstrap 5中,data-toggle="dropdown"这个属性的作用是用来触发下拉菜单的打开和关闭。但是在我们的例子中,我们没有正确地配置这个属性。 为了使下拉菜单能够正常地收回,我们需要将data-toggle="dropdown"修改为data-bs-toggle="dropdown"。这是因为Bootstrap 5改变了这一属性的命名方式,从data-toggle改为了data-bs-toggle。 更改后的代码如下所示: html 下拉菜单 主页 关于我们 联系我们 这样,当我们在浏览器中运行这段代码时,就可以看到下拉菜单能够在点击按钮后成功地打开和收回了。 总的来说,虽然Bootstrap 5带来了很多方便的功能,但是在实际使用过程中,我们还是需要注意一些细节问题。就拿这个例子来说吧,我们要知道Bootstrap 5这位小哥对一些常用的属性名字做了些小改动,这样一来,我们在使用这些属性的时候,就得紧跟潮流,按照它最新版本的规则来调整啦。 希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用Bootstrap 5,如果你还有其他的问题或者疑惑,欢迎留言和我一起讨论。让我们一起学习,共同进步!
2023-12-02 15:43:55
559
彩虹之上_t
Shell
...中的编写与优化已成为关键技能。 此外,2021年《Linux Journal》发布了一篇深度解析文章,回顾了bash shell的历史发展以及对未来趋势的预测,强调了bash 5.1版本引入的新特性如何提升了脚本编程的效率和灵活性,并探讨了shell与其他编程语言结合使用以解决复杂问题的可能性。 同时,开源社区也持续贡献了许多优质的shell资源和工具。例如,GitHub上一个名为"awesome-shell"的项目,它汇集了一系列精选的shell实用脚本、教程、框架和最佳实践,为shell学习者和使用者提供了与时俱进的学习资料和实战案例。 总的来说,随着技术的发展和IT行业的演进,shell作为基础且强大的工具,在提升工作效率、实现自动化运维等方面的重要性日益凸显,而关注其最新进展和应用场景,无疑将有助于我们更好地驾驭这一利器,适应不断变化的技术环境。
2023-08-08 22:29:15
82
冬日暖阳_t
AngularJS
...数据传输和分页策略的关键所在。 总而言之,随着前端技术的快速发展,针对“ng-repeat”或类似场景下的性能问题,开发人员不仅可以在具体框架内找到解决方案,还能通过借鉴行业最佳实践和前沿技术,持续提升网页应用程序的用户体验。
2023-03-17 22:29:55
398
醉卧沙场-t
Nacos
Hadoop
...oop各个组件行为的关键文件。hdfs-site.xml就是其中之一,主要用于定义与HDFS相关的各种属性,如存储空间限额、命名空间限制等。在解决“HDFS Quota exceeded”问题时,可以通过修改此文件中的相关属性值来调整HDFS的空间分配策略和命名空间限额。 动态持久卷声明(Persistent Volume Claim,PVC) , 在Kubernetes等容器编排平台中,Persistent Volume Claim是一种抽象资源对象,允许用户请求特定大小和访问模式的存储资源。在大数据存储场景下,当HDFS存储空间不足时,可以利用PVC实现存储容量的弹性扩展,即根据应用需求自动挂载合适的持久卷(Persistent Volume),从而应对数据增长带来的存储压力。
2023-05-23 21:07:25
532
岁月如歌-t
Tomcat
...明白HTTPS配置的关键在于两个方面:配置文件和SSL证书。 2.1 配置文件 配置文件是Tomcat中的server.xml文件。这是Tomcat的核心配置文件,其中包含了各种各样的设置项。而HTTPS相关的配置,主要是在标签中进行的。以下是一个典型的配置示例: xml maxThreads="150" scheme="https" secure="true" clientAuth="false" sslProtocol="TLS" keystoreFile="${catalina.base}/conf/keystore.jks" keystorePass="password"/> 在这个配置中,有几个关键点需要关注: - port:指定HTTPS的端口,这里设置为8443。 - SSLEnabled:设置为true,表示启用SSL。 - scheme:设置为https,表示使用HTTPS协议。 - secure:设置为true,表示该连接是安全的。 - clientAuth:设置为false,表示不需要客户端认证。 - sslProtocol:设置为TLS,表示使用TLS协议。 - keystoreFile:指定密钥库文件的位置。 - keystorePass:指定密钥库的密码。 2.2 SSL证书 证书是用来验证网站身份的,通常由CA(Certificate Authority)颁发。在设置HTTPS的时候,我们要确保证书乖乖地装进Tomcat里头。以下是一个生成自签名证书的例子: bash keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keystore /path/to/your/keystore.jks -validity 365 这条命令会生成一个有效期为一年的自签名证书,并将其保存到指定路径的密钥库文件中。搞定这条命令后,你得照着提示填点儿东西,比如名字啦,所属单位啥的。最后,你会被要求输入密钥库的密码。 3. 常见错误及解决方案 接下来,我们来看看在配置过程中可能会遇到的一些常见错误,以及对应的解决方案。 3.1 错误一:找不到密钥库文件 这个问题通常是由于路径配置错误导致的。比如说,你可能会把密钥库文件藏在了某个出乎意料的角落,或者是路径设置里头拼错了字。 解决方案: 1. 确认密钥库文件的实际位置。 2. 检查keystoreFile属性是否正确指向了密钥库文件的位置。 举个例子,假设你的密钥库文件实际位于/home/user/keystore.jks,而你在server.xml中配置的是/path/to/your/keystore.jks,这就导致了找不到密钥库文件的问题。正确的配置应该是: xml keystoreFile="/home/user/keystore.jks" 3.2 错误二:证书密码错误 如果你输入了错误的证书密码,Tomcat将无法读取证书,从而导致配置失败。 解决方案: 1. 确认你使用的密码是否正确。 2. 如果不确定,可以尝试重新生成一个新的证书。 你可以使用以下命令重新生成证书: bash keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keystore /path/to/new/keystore.jks -validity 365 然后,更新server.xml中的keystorePass属性为新的密码。 3.3 错误三:端口冲突 有时候,你可能会发现即使所有配置都正确,Tomcat仍然无法启动HTTPS服务。这时,很有可能是因为某个端口已经被其他应用占用。 解决方案: 1. 使用netstat命令检查当前系统中哪些端口已被占用。 2. 更改server.xml中的端口号。 例如,如果你发现8443端口已被占用,可以改为使用8444端口: xml maxThreads="150" scheme="https" secure="true" clientAuth="false" sslProtocol="TLS" keystoreFile="${catalina.base}/conf/keystore.jks" keystorePass="password"/> 4. 小结 通过这次经历,我深刻体会到配置HTTPS并不是一件简单的事情。虽然这东西能加强网站的安全性,但我们也得花更多时间和精力去搞清楚并解决各种可能出现的麻烦事儿。希望这篇文章能够帮助到那些正在配置Tomcat HTTPS的朋友,让我们一起少走弯路,更快地解决问题!
2025-01-04 15:44:17
73
雪域高原
转载文章
...“卓越性能”模式作为关键特性,旨在最大程度释放硬件潜能,减少系统后台活动对处理器、内存及存储资源的占用,以实现更流畅、响应速度更快的操作体验。尤其对于依赖强大计算能力的专业应用如3D建模、大数据分析或高性能计算场景,该模式能显著提升工作效率。 同时,随着Windows 11的发布,微软在电源管理策略上进行了更为精细化的设计,虽然“卓越性能”模式未被直接引入到新系统初始版本,但其设计理念和技术思路已被融入到了整体性能调优策略中。例如,Windows 11通过动态刷新率、智能调度等多项创新技术,在保证电池续航的同时,也兼顾了不同应用场景下的性能需求。 深入解读这一功能的发展历程,我们可以看到微软正不断借鉴并融合Linux等开源操作系统在电源管理和性能优化上的先进经验。"卓越性能"模式不仅是对现有资源利用效率的一次升级,也是对未来操作系统如何更好地适应多样化硬件配置和用户需求的一种探索与实践。 此外,业界也在密切关注此模式对环保节能的潜在影响,尤其是在数据中心等大规模部署环境下,能否在维持高效运行的同时降低能耗,成为衡量操作系统成功与否的重要指标之一。因此,“卓越性能”模式的出现及其后续演进,无疑为整个IT行业在追求性能极限与绿色可持续发展之间寻找平衡点提供了新的启示和可能的解决方案。
2023-06-26 12:46:08
386
转载
Go Iris
...性能、优化用户体验的关键技术手段。例如,Google在其2021年发布的《Cloud Run最佳实践》白皮书中强调了异步任务处理对于提升无服务器环境下的应用响应速度的重要性,并给出了基于Go语言的具体实现案例。 此外,Go官方团队也在不断优化和完善其并发模型,以适应日益复杂的异步编程场景。在最新的Go 1.16版本中,对通道(channel)操作进行了性能改进,使得在大规模并发环境下进行数据传输更为高效稳定。 深入理解并掌握异步数据加载不仅有助于提升使用Go Iris框架开发的应用程序性能,也符合当前互联网产品快速响应、实时交互的发展趋势。因此,开发者们应当紧跟技术潮流,研读更多关于Go语言并发编程与异步数据加载的实战教程与技术解析,从而在实际项目中发挥出Go语言的真正实力。
2023-03-18 08:54:46
529
红尘漫步-t
c++
...目的组件依赖关系愈发关键。许多企业级项目如KDE、LLVM等已成功运用CMake来解决这一问题,并通过优化CMakeLists.txt配置文件实现了高效的持续集成与部署流程。 此外,学术界也在深化对自动化构建工具的研究,有学者通过对CMake在实际工程应用中的深入剖析,探讨了其在提高代码复用率、降低维护成本方面的显著效果。他们提倡开发者不仅要掌握CMake的基本用法,更要能灵活运用以应对不断变化的软件开发现状,从而提升整体开发效率和项目质量。 综上所述,对于C++开发者而言,紧跟CMake的发展趋势并不断提升对其高级特性的驾驭能力,将有助于在未来软件开发过程中更好地实现项目构建的自动化与标准化。
2024-01-03 23:32:17
430
灵动之光_t
.net
...它。瞧一瞧,确保所有关键词的拼写都没毛病哈,还有那些表的名字、字段名,甚至函数名啥的,都得瞅瞅是不是准确无误。 总的来说,解决DatabaseNotFoundException:找不到数据库。的问题需要我们先找出它的原因,然后再针对性地进行修复。希望这篇小文能够帮助你更好地理解和解决这个问题。
2023-03-03 21:05:10
416
岁月如歌_t
Apache Solr
...r在这个架构中扮演着关键角色,它是集群的协调者,负责维护节点列表、分配任务以及处理冲突等。下面是一个简单的Zookeeper配置示例: xml localhost:9983 1.2 节点配置 每个Solr节点需要配置为一个Cloud节点,通过solrconfig.xml中的cloud元素启用分布式功能: xml localhost:8983 3 mycollection 这里设置了三个分片(shards),每个分片都会有自己的索引副本。 三、搭建与部署 搭建SolrCloud涉及安装Solr、Zookeeper,然后配置和启动。以下是一个简化的部署步骤: - 安装Solr和Zookeeper - 配置Zookeeper,添加Solr服务器地址 - 在每个Solr节点上,配置为Cloud节点并启动 四、数据分发与查询优化 当数据量增大,单机Solr可能无法满足需求,这时就需要将数据分散到多个节点。SolrCloud会自动处理数据的复制和分发。例如,当我们向集群提交文档时: java SolrClient client = new CloudSolrClient.Builder("http://solr1,http://solr2,http://solr3").build(); Document doc = new Document(); doc.addField("id", "1"); client.add(doc); SolrCloud会根据策略将文档均匀地分配到各个节点。 五、性能调优与故障恢复 为了确保高可用性和性能,我们需要关注索引分片、查询负载均衡以及故障恢复策略。例如,可以通过调整solrconfig.xml中的solrcloud部分来优化分片: xml 2 这将保证每个分片至少有两个副本,提高数据可靠性。 六、总结与展望 SolrCloud的搭建和使用并非易事,但其带来的性能提升和可扩展性是显而易见的。在实践中,我们需要不断调整参数,监控性能,以适应不断变化的数据需求。当你越来越懂SolrCloud这家伙,就会发现它简直就是个能上天入地的搜索引擎神器,无论多棘手的搜素需求,都能轻松搞定,就像你的万能搜索小能手一样。 作为一个技术爱好者,我深深被SolrCloud的魅力所吸引,它让我看到了搜索引擎技术的可能性。读完这篇东西,希望能让你对SolrCloud这家伙有个新奇又深刻的了解,然后让它在你的项目中大显神威,就像超能力一样惊艳全场!
2024-04-29 11:12:01
437
昨夜星辰昨夜风
转载文章
...作为其依赖注入系统的关键一环,将在未来更多地赋能开发者构建高性能、可扩展的Web应用。建议读者关注Angular官方文档更新以及行业技术博客,以便及时跟进相关技术和最佳实践的发展动态。
2023-03-31 11:22:56
528
转载
CSS
...表格呢,通常是由几个关键部分拼接起来的,就好比是搭建积木一样,需要用到 2. 直接针对表头设置CSS样式 、 、 还有 这些小部件。其中,这个 就相当于咱们在搭积木时用来稳固框架的部分,它专门负责给表格定义那个最上方的表头部分,明白吧?就是放标题那些格子的地方哈。默认情况下,所有单元格之间都会有边框线(border),包括表头部分。然而,在实际做项目的时候,我们可能想要耍个小花招,只把表头部分的边框去掉,就是为了实现某种特别的设计效果。 示例一:html Header 1 Header 2 在这个例子中,我们直接针对thead th设置了border: none,这样可以快速有效地去掉表头的边框。 3. 细化处理,精准定位表头间的边框 但有时候,我们可能只想移除表头内部单元格之间的边框,而非整个表头的边框。这时候,我们可以利用CSS选择器以及border-spacing和border-style属性进行更为细致的控制。 示例二: html Header 1 Header 2 在此示例中,我们精细地控制了表头各单元格间的边框,从而实现了只去除表头内部边框的效果。 4. 思考与讨论 在实际开发过程中,解决这类问题的关键在于对CSS选择器和边框属性的灵活运用。有时候啊,你可能会碰上一些更棘手的需求,就像是这样:根据屏幕大小的变化,灵活决定边框到底显示还是隐藏。这就像是在给不同身材的人挑选衣服一样,要懂得灵活变通,该显瘦的地方显瘦,该隐藏的地方隐藏,你说是不是这个理儿?在这种情况下,你可以尝试耍个小聪明,利用CSS媒体查询这个神器来进一步微调你的样式规则。这样一来,甭管在什么场景下,都能妥妥地呈现出最理想的视觉效果。 总的来说,使用CSS定制element table表头的border样式不仅能够满足设计需求,更能锻炼我们对CSS技术的掌握与应用能力。每一次成功地把那些不必要的边框“踢”掉,都是我们朝着“代码之美”的理想境界欢快地蹦跶一小步。在这个过程中,不断去摸索、动手实践然后总结经验教训,这绝对能让我们的前端技术修炼得更加出神入化,就像炉火熬炼铁块一样,越烧越纯熟,越来越精进。
2023-07-24 09:38:17
533
蝶舞花间_
AngularJS
...是扩展HTML功能的关键机制,允许开发者创建自定义的DOM元素或属性行为。例如,文章中的myHighlight指令可以动态改变元素背景色。通过编写指令,开发者可以封装UI组件的逻辑,提高代码复用性和可维护性,从而实现模块化的前端开发。 依赖注入(Dependency Injection,DI)服务 , 依赖注入是AngularJS的核心特性之一,它自动为应用中的各个部分提供所需的服务或对象。例如,文章中的userService服务就是通过依赖注入的方式,在不同的控制器中被获取和使用。依赖注入简化了组件之间的交互,使得代码更易于测试、理解和维护,同时也增强了组件的独立性和可复用性。
2023-06-16 16:19:28
474
蝶舞花间
Lua
...误来源后,解决问题的关键在于确保传递给table.insert的两个参数都是有效的。关于第一个参数,你可得把它搞清楚了,必须是个实实在在的table,不能是nil空空如也;而第二个参数呢,也得瞪大眼睛瞧仔细了,确保它是你真正想塞进那个表里的“良民”,也就是个有效的值。 lua -- 正确的插入操作演示 local myTable = {"Element 1", "Element 2"} -- 确保新元素存在且非nil local newElement = "New Element" table.insert(myTable, newElement) -- 此时不会出现错误 print(table.concat(myTable, ", ")) -- 输出: "Element 1, Element 2, New Element" 在实际编程过程中,我们需要时刻保持警惕,确保对变量的管理和引用是准确无误的,尤其是在进行数据结构操作如插入、删除或更新时。这种精细到每根汗毛的编程习惯,可不只是能帮我们躲开“参数错误”这类小坑,更能给咱们的程序打上一层强心针,让它的稳定性和坚固程度蹭蹭上涨。 总之,面对"bad argument 2 to 'insert' table expected, got nil"这类错误,记住一点:在执行任何修改table的操作前,请先确认所有相关变量都已正确初始化并且指向有效的值。这样一来,你就能把Lua这门超级灵活的语言玩得溜溜的,让它变成你的趁手神器,而不是绊你前进步伐的小石头。
2023-11-12 10:48:28
110
断桥残雪
Struts2
...神秘食材的任务卡,可关键的是,菜单上并没有教他具体怎么料理这些稀奇古怪的玩意儿,这样一来,大厨可就懵圈了,完全不知道从何下手。 3. 示例代码与解析 为了更好地理解这个问题,我们先看一段简单的Struts2 Action类代码示例: java public class SampleAction extends ActionSupport { public String execute() { // 执行一些业务逻辑... return "customResult"; // 返回自定义结果字符串 } } 然后,在struts.xml配置文件中,如果我们没有为"customResult"定义相应的结果类型: xml 运行程序并调用该Action时,Struts2就无法找到对应的“customResult”的结果处理器,从而抛出"No result type defined for action method return value: customResult"的错误。 4. 解决方案 要解决这个问题,我们需要在struts.xml配置文件中为"customResult"添加相应结果类型定义: xml /WEB-INF/pages/success.jsp 在这个例子中,我们指定了当execute方法返回"customResult"时,系统应该跳转到"/WEB-INF/pages/success.jsp"页面。这样一来,Struts2就能准确无误地处理Action方法的返回值了。 5. 预防与优化 为了避免这类问题的发生,我们在设计和编写Action类时应遵循以下原则: - 明确每个Action方法可能返回的所有结果类型,并在struts.xml中预先配置好。 - 在团队协作中,统一结果类型命名规则,保持良好的文档记录,方便后续维护和扩展。 - 利用Struts2的通配符结果类型或者默认结果类型等特性,简化配置过程,提高开发效率。 6. 总结 在我们的编程实践中,理解和掌握Struts2框架的工作机制至关重要。当你遇到像"No result type defined for action method return value"这样的怪咖问题时,咱们不光得摸清怎么把它摆平,更关键的是,得学会从这个坑里爬出来的同时,顺手拔点“经验值”,让自己在编程这条路上的修养越来越深厚。这样子做,咱们才能在未来的开发道路上越走越远、越走越稳当,确保每次编程的旅程都充满刺激的挑战和满满的收获。
2023-07-16 19:18:49
81
星河万里
转载文章
...已经说的很明白了。 关键在于如何快速求得各lcp的和 有一个重要的性质 排名为i和j(i<j)的最长前缀长度=min(height[i+1..j]) 对于排名为i的后缀,想要求得f[i]=∑lcp(i,j) (i<j)我们只用维护好(i,j]区间的height最小值就好,而且如果遇到某个j,height[j]比height[i]小,那么j及其后的后缀对答案的贡献就是f[j]了,j之前的后缀一共是j-i个,对答案的贡献就是height[i](j-i);反之如果height[j]>=height[i],那么height[j]以后对答案没有任何贡献(因为有比它小的height[i]存在),直接排除它,也就是说对于height的使用是存在单调性的,使用单调栈就好(一开始我还不怎么会单调栈,蛋疼了好久) 注意: 1.起初对栈底放入len+1,使得栈不为空,从而计算各个值 2.对于原式中lcp以外的东西,我们可以把它化成(n是字符串长度) (n(n+1)(2n+1)6−n(n+1)2)∗32 代码: include<bits/stdc++.h>define M 500004define LL long long using namespace std;char s[M];int w[M],cnt[M],sa[M],rank[M],tmp[M],id[M],height[M];LL ans,f[M];stack<int>S;void SA(int len,int up){int rk=rank,p=0,t=tmp,d=1;for (int i=0;i<len;i++) cnt[rk[i]=w[i]]++;for (int i=1;i<up;i++) cnt[i]+=cnt[i-1];for (int i=len-1;i>=0;i--) sa[--cnt[rk[i]]]=i;for (;;){for (int i=len-d;i<len;i++) id[p++]=i;for (int i=0;i<len;i++)if (sa[i]>=d) id[p++]=sa[i]-d;for (int i=0;i<up;i++) cnt[i]=0;for (int i=0;i<len;i++) cnt[t[i]=rk[id[i]]]++;for (int i=1;i<up;i++) cnt[i]+=cnt[i-1];for (int i=len-1;i>=0;i--) sa[--cnt[t[i]]]=id[i];swap(t,rk);p=1;rk[sa[0]]=0;for (int i=0;i<len-1;i++)if (sa[i]+d<len&&sa[i+1]+d<len&&t[sa[i]]==t[sa[i+1]]&&t[sa[i]+d]==t[sa[i+1]+d])rk[sa[i+1]]=p-1;elserk[sa[i+1]]=p++;if (p==len) break;d<<=1;up=p;p=0;} }void Height(int len){for (int i=1;i<=len;i++) rank[sa[i]]=i;int k=0,x;for (int i=0;i<len;i++){k=max(k-1,0);x=sa[rank[i]-1];while (w[i+k]==w[x+k]) k++;height[rank[i]]=k;} } main(){scanf("%s",s);int len=strlen(s);ans=((LL)len(len+1)(len2+1)/6-(LL)len(len+1)/2)3/2;for (int i=0;i<len;i++) w[i]=s[i]-'a'+1;SA(len+1,28);Height(len);S.push(len+1);for (int i=len;i>=1;i--){while(height[S.top()]>height[i]) S.pop();f[i]=(LL)height[i](S.top()-i)+f[S.top()];ans-=f[i]<<1;S.push(i);}printf("%lld",ans);} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/xym_CSDN/article/details/51485164。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-03-01 16:36:48
180
转载
PostgreSQL
...也时刻惦记着,这才是关键。只有在保证数据安全的前提下,才能更好地服务于我们的业务需求。
2024-01-14 13:17:13
207
昨夜星辰昨夜风-t
Redis
...验、实现个性化推荐的关键一环。Redis凭借其内存存储、高并发处理能力以及灵活的数据结构,成为了众多开发者在实现这一功能时的首选工具。然而,随着GDPR(欧洲通用数据保护条例)等法规的出台与实施,对用户数据的收集、存储和使用提出了更为严格的要求。 近期,一些互联网大厂在设计用户行为跟踪系统时,不仅考虑了技术层面的高效性,更注重了隐私保护机制的构建。例如,通过采用差分隐私技术,即使在记录用户阅读状态时,也能在不侵犯用户隐私的前提下提供有用的信息。同时,为了保证数据的安全性和稳定性,企业还需要建立健全的数据备份和容灾机制,确保在极端情况下仍能保障服务的连续性。 此外,针对大规模分布式系统的可扩展性问题,业界也正积极探索结合其他数据库或缓存技术(如MongoDB、Cassandra等),与Redis形成互补,以满足不同场景下的需求。在未来,随着5G、AI等新技术的发展,用户行为数据的管理和分析将更加精细化、智能化,而作为基础支撑工具的数据库系统,如Redis,也将不断进化以适应新的挑战与机遇。
2023-06-24 14:53:48
333
岁月静好_t
站内搜索
用于搜索本网站内部文章,支持栏目切换。
知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
last reboot
- 显示最近的系统重启记录。
推荐内容
推荐本栏目内的其它文章,看看还有哪些文章让你感兴趣。
2023-04-28
2023-08-09
2023-06-18
2023-04-14
2023-02-18
2023-04-17
2024-01-11
2023-10-03
2023-09-09
2023-06-13
2023-08-07
2023-03-11
历史内容
快速导航到对应月份的历史文章列表。
随便看看
拉到页底了吧,随便看看还有哪些文章你可能感兴趣。
时光飞逝
"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"