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[ etc rc.d rc .d 目录 ]的搜索结果
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...1.1 Linux 目录及文件的基本操作 一、pwd命令 Linux中用pwd命令来查看当前工作目录的完整路径。 在不确定当前位置时,就会用pwd来判定当前目录在文件系统内的确切位置 命令格式:pwd 【选项】 常用参数 :-P pwd -P 显示出实际路径。而非使用连接(link)路径 注意:选项-P 是大写的P,不要搞错。 使用pwd 显示了当前的路径 实例2. 使用pwd -P显示了返回连接的真实路径 二、cd命令 1.命令格式: cd【目录名】 2.命令功能: cd的命令作用是切换当前工作目录 参数以实例表示 实例1 切换工作目录到/opt/soft 实例2 切换工作目录至当前目录的上一级目录 实例3 返回前一个目录,至/opt/soft目录 实例4 切换工作目录到当前用户的家目录 三、ls命令 ls命令的含义是list显示目录与文件的信息。注意不加参数它显示除隐藏文件外的所有文件及目录的名字。 ls的格式 ls【选项】…【文件/目录】… 下面是常用的ls命令的应用 实例1 ls -l 以格式显示文件 这里显示的文件属性第一个字符‘-‘表示这是一个普通文件,第二个字段表示权限,第三个字段表示链接数,第四个字段表示所有者,第五个字段表示所属组,第六个字段表示文件大小,第七个字段表示时间,第八个地段表示文件名。 实例2 ls -a 查看包含以 . 开始的隐藏文件与目录信息 显示隐藏文件 实例3 ls-lh 以易读的格式显示文件的大小 以人性化更清晰的显示文件 实例4 ls– i 显示文件或目录的inode(i节点)编号 i节点可以看作是一个指向磁盘上该文件存储区的地址 四、touch 命令 touch命令可创建一个文件或者更改文件时间 实例1 touch a.txt 创建一个a.txt文件 一开始使用ls命令查看当前目录显示没有文件,然后使用touch命令创建了一个a.txt文件 实例2更改a.txt的时间 可以看到文件名没有改变,只有时间改变了 五、mkdir命令 mkdir命令可以创建一个目录 命令格式: mkdir 【选项】【文件名】 命令选项参数: -p : 递归创建目录 -v : 创建新目录显示信息 实例1 mkdir abc 创建一个空目录 实例2 mkdir -p test/test1 递归创建多个目录 实例3 mkdir-v hao 创建新目录显示信息 六、cp 命令 cp命令用来对一个或多个文件,目录进行拷贝 命令格式: cp【选项】【参数】 命令选项 -r 递归的复制子文件或子目录 -a 复制时保留源文档的所有属性(包括权限、时间等) 实例1 cp -a a.txt test 复制a.txt的所有属性复制到test 实例2 cp -r text /opt 复制text下的所有子文件到opt下 七、rm 命令 rm命令可以删除不需要的文件或者目录 命令格式 rm 【选项】【文件】 选项:-i 删除前,提示是否删除 -f 不提示,强制删除-r 递归删除,删除目录以及目录下的所有内容 实例1 rm -i a.txt删除a.txt 并显示提示 实例2 rm -f text 强制删除text 实例3 rm -r test 递归删除test下所有子文件 实例4 rm -rf hao 递归强制删除文件 八、mv命令 mv命令用来移动或者重命名文件或目录 实例1 mv a.txt b.txt 将a.txt改名为b.txt 实例2 mv b.txt /opt 将b.txt 移动到opt下 九、 find 命令 find命令用来搜索文件或目录 命令格式: find 【命令选项】【路径】【表达式选项】 命令选项: -empty 查找空白文件或目录 -group 按组查找 -name 按文档名称查找 -iname 按文档名称查找,且不区分大小写 -mtime 按修改时间查找 -size 按容量大小查找 -type 按文档类型查找,文件(f),目录(d),设备(b,c),链接(l)等 -user 按用户查找 -exec 对找到的档案执行特定的命令 -a 并且 -o 或者 查找当前目录下所有的普通文件 find ./ -type f 查找大于1mb的文件后列出文件的详细信息‘ find ./ -size +1M -exec ls – l {} ; 查找计算机中所有大于1mb的文件 find / -size +1M -a -type f 查找当前目录下名为hello.doc 的文档 find -name hello.doc 查找/root目录下所有名称以.log 结尾的文档 十、du命令 用来计算文件或目录的容量大小 命令格式: du 【选项】 【文件或目录】 命令选项: -h 人性化显示容量信息 -a 查看所有目录以及文件的容量信息 -s 仅显示总容量 实例1 du -h /opt 实例2 du -a /opt 实例3 du -s /opt 2.1.2查看文件内容 一、 cat 命令 cat命令用来查看文件内容 命令格式: cat 【选项】 【文件】 选项命令 -b 显示行号,空白行不显示行号 -n 显示行号,包含空白行 实例1. cat /opt/test 查看test里面的内容 实例2.cat -n /opt/test 显示行号 二、more命令和less命令 more命令可以分页查看文件内容,通过空格键查看下一页,q键则退出查看。 less命令也可以分页查看文件内容,空格是下一页,方向键可以上下翻页,q键退出查看 命令格式: more 【文件名】 用来查看指定文件 more -num 【文件名】 可以指定显示行数 less 【文件名】 查看指定文件 三、head 命令 head 命令可以查看文件头部内容,默认显示前10行 命令格式 head -6 【文件名】 显示的是文件前6行 head -n -6 【文件名】 显示除了最后6行最后的行 head -c 10 【文件名】显示前十个字节的数据 四、tail 命令 tail命令用来查看文件尾部内容,默认显示后10行 命令格式: tail -6 【文件名】 显示最后6行 tail -f 【文件名】即时显示文件中新写入的行 五、wc 命令 wc命令用来显示文件的行、单词与字节统计信息 命令格式: wc 【选项】【文件】 选项: -c 显示文件字节统计信息 -l 显示文件行数统计信息 -w 显示文件单词统计信息 实例1 依次显示文件的行数,单词数,字节数 实例2 使用-c选项显示文件的字节信息 实例3 使用-l 选项显示文件行数 实例4 使用-w选项显示文件单词个数 六、grep命令 grep命令用来查找关键字并打印匹配的值 命令格式: grep【选项】 匹配模式【文件】 选项: -i 查找时忽略大小写 -v 取反匹配 -w 匹配单词 –color 显示颜色 实例1 在test文件中过滤出包含a的行 实例2 过滤不包含a关键词的行 七、echo 命令 echo命令用来输出显示一行指定的字符串 实例1 显示一行普通的字符串 实例2 显示转义字符使用-e选项 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Zenian_dada/article/details/88669234。 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。
2023-06-16 19:29:49
512
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Nacos
...p.user.search.base=ou=people nacos.security.auth.ldap.group.search.base=ou=groups nacos.security.auth.ldap.username=cn=admin,dc=example,dc=com nacos.security.auth.ldap.password=your_ldap_admin_password 这里的示例展示了如何将Nacos与LDAP服务器进行集成,具体的URL、基础DN以及搜索路径需要根据实际的LDAP环境配置。 4. 探讨与思考 配置安全是个持续的过程,不只是启动初始的安全措施,还包括定期审计和更新策略。在企业级部署这块儿,我们真心实意地建议你们采取更为严苛的身份验证和授权规则。就像这样,比如限制IP访问权限,只让白名单上的IP能进来;再比如,全面启用HTTPS加密通信,确保传输过程的安全性;更进一步,对于那些至关重要的操作,完全可以考虑启动二次验证机制,多上一道保险,让安全性妥妥的。 此外,时刻保持Nacos版本的更新也相当重要,及时修复官方发布的安全漏洞,避免因旧版软件导致的风险。 总之,理解并实践Nacos的安全访问配置,不仅是保护我们自身服务配置信息安全的有力屏障,更是构建健壮、可靠云原生架构不可或缺的一环。希望这篇文能实实在在帮到大家,在实际操作中更加游刃有余地对付这些挑战,让Nacos变成你手中一把趁手的利器,而不是藏在暗处的安全隐患。
2023-10-20 16:46:34
335
夜色朦胧_
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...le) as source:audio = r.record(source) 将语音转化为文本 print('文本内容:', r.recognize_sphinx(audio)) recognize_sphinx() 参数中language='en-US' 默认是英语print('文本内容:', r.recognize_sphinx(audio, language='zh-CN')) 普通话识别问题 speech_recognition 默认识别英文,是不支持中文的,需要在Sphinx语音识别工具包里面下载对应的 普通话包 和 语言模型 。 安装步骤: 下 载 地 址:https://sourceforge.net/projects/cmusphinx/files/Acoustic%20and%20Language%20Models/ 点击 Mandarin下载cmusphinx-zh-cn-5.2.tar.gz并解压. 在python安装目录下找到Lib\site-packages\speech_recognition 点击进入pocketsphinx-data文件夹,会看到一个en-US文件夹,再新建文件夹zh-CN 在这个文件夹中添加进入刚刚解压的文件,需要注意:把解压出来的zh_cn.cd_cont_5000文件夹重命名为acoustic-model、zh_cn.lm.bin命名为language-model.lm.bin、zh_cn.dic中dic改为dict格式。即与en-US文件夹中命名一样。 参考:https://blog.csdn.net/qq_32643313/article/details/99936268 致以感谢 后序 浅显的学习语音识别,不足之处甚多,深究后,将更新文章。 感谢跟随老师的代码在未知领域里探索,希望我能走的更高更远 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_46092061/article/details/113945654。 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。
2023-01-27 19:34:15
278
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SpringBoot
...bash mvn archetype:generate -DgroupId=com.example -DartifactId=springboot-mongoapp -DarchetypeArtifactId= spring-boot-starter-parent -DinteractiveMode=false 这行命令的意思是使用Maven的archetype功能来生成一个新的SpringBoot项目,该项目的组ID为com.example, artifactID为springboot-mongoapp,父依赖为spring-boot-starter-parent。这个命令会自动为你创建好所有的项目文件和目录结构,包括pom.xml和src/main/java/com/example/springbootmongoapp等文件。 4. 配置SpringBoot和MongoDB 在创建好项目之后,我们需要进行一些配置工作。首先,我们需要在pom.xml文件中添加SpringDataMongoDB的依赖: xml org.springframework.boot spring-boot-starter-data-mongodb 这行代码的意思是我们需要使用SpringDataMongoDB来处理MongoDB的相关操作。然后,我们需要在application.properties文件中添加MongoDB的连接信息: properties spring.data.mongodb.uri=mongodb://localhost:27017/mydb 这行代码的意思是我们的MongoDB服务器位于本地主机的27017端口上,且数据库名为mydb。 5. 使用MongoTemplate操作MongoDB 在配置完成后,我们就可以开始使用MongoTemplate来操作MongoDB了。MongoTemplate是SpringDataMongoDB提供的一个类,它可以帮助我们执行各种数据库操作。下面是一些基本的操作示例: java @Autowired private MongoTemplate mongoTemplate; public void insert(String collectionName, String id, Object entity) { mongoTemplate.insert(entity, collectionName); } public List find(String collectionName, Query query) { return mongoTemplate.find(query, Object.class, collectionName); } 6. 使用Repository操作MongoDB 除了MongoTemplate之外,SpringDataMongoDB还提供了Repository接口,它可以帮助我们更加方便地进行数据库操作。我们完全可以把这个接口“继承”下来,然后自己动手编写几个核心的方法,就像是插入数据、查找信息、更新记录、删除项目这些基本操作,让它们各司其职,活跃在我们的程序里。下面是一个简单的示例: java @Repository public interface UserRepository extends MongoRepository { User findByUsername(String username); void deleteByUsername(String username); default void save(User user) { if (user.getId() == null) { user.setId(UUID.randomUUID().toString()); } super.save(user); } @Query(value = "{'username':?0}") List findByUsername(String username); } 7. 总结 总的来说,SpringBoot与MongoDB的集成是非常简单和便捷的。只需要几步简单的配置,我们就可以使用SpringBoot的强大功能来操作MongoDB。而且你知道吗,SpringDataMongoDB这家伙还藏着不少好东西嘞,像数据映射、查询、聚合这些高级功能,全都是它的拿手好戏。这样一来,我们开发应用程序就能又快又高效,简直像是插上了小翅膀一样飞速前进!所以,如果你正在琢磨着用NoSQL数据库来搭建你的数据存储方案,那我真心实意地拍胸脯推荐你试试SpringBoot配上MongoDB这个黄金组合,准保不会让你失望!
2023-04-09 13:34:32
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岁月如歌-t
PostgreSQL
...电商网站,而你的产品目录里有成千上万种商品,如果直接把所有商品一次性展示给用户,不仅页面加载速度会慢得让人抓狂,而且用户也很难找到他们想要的商品。这时候,分页功能就显得尤为重要了。这家伙能帮我们把海量数据切成小块,吃起来方便,还能让咱们用得更爽,系统也跑得飞快! 1.2 为什么需要排序? 再来聊聊排序。在数据展示中,排序功能可以帮助用户根据自己的需求快速定位到所需信息。比如说,在新闻网站上,大家通常都想第一时间看到最新的新闻动态,或者是想找那些大家都爱看的热门文章,点开看看究竟多火。这样一来,我们就能按照用户的喜好来调整数据的排列顺序,让用户看着更舒心,自然也就更满意啦! 2. PostgreSQL中的分页与排序 既然了解了为什么我们需要这些功能,那么现在让我们来看看如何在PostgreSQL中实现它们吧! 2.1 分页的基本概念 在SQL中,分页通常涉及到两个关键参数:OFFSET 和 LIMIT。OFFSET用于指定从结果集的哪个位置开始返回数据,而LIMIT则限制了返回的数据条目数量。例如,如果你想从第5条记录开始获取10条数据,你可以这样写: sql SELECT FROM your_table_name ORDER BY some_column OFFSET 5 LIMIT 10; 这里,ORDER BY some_column是可选的,但强烈建议你总是为查询加上一个排序条件,因为没有明确的排序规则时,返回的数据可能会出现不一致的情况。 2.2 实战演练:分页查询实例 假设你有一个名为products的表,里面存储了各种产品的信息,你想实现一个分页功能来展示这些产品。首先,你得搞清楚用户现在要看的是哪一页(就是每页显示多少条记录),然后用这个信息算出正确的OFFSET值。这样子才能让用户的请求对上数据库里的数据。 sql -- 假设每页显示10条记录 WITH page AS ( SELECT product_id, name, price, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY product_id) AS row_number FROM products ) SELECT FROM page WHERE row_number BETWEEN (page_number - 1) items_per_page + 1 AND page_number items_per_page; 这里的page_number和items_per_page是根据前端传入的参数动态计算出来的。这样,无论用户请求的是第几页,你都可以正确地返回对应的数据。 2.3 排序的魅力 排序同样重要。通过在查询中添加ORDER BY子句,我们可以控制数据的输出顺序。比如,如果你想按价格降序排列产品列表,可以这样写: sql SELECT FROM products ORDER BY price DESC; 或者,如果你想让用户能够自由选择排序方式,可以在应用层接收用户的输入,并相应地调整SQL语句中的排序条件。 3. 结合分页与排序 实战案例 接下来,让我们将分页和排序结合起来,看看实际效果。咱们有个卖东西的网站,得弄个页面能让大伙儿按不同的标准(比如说价格高低、卖得快不快这些)来排产品。这样大家找东西就方便多了。 sql WITH sorted_products AS ( SELECT FROM products ORDER BY CASE WHEN :sort_by = 'price' THEN price END ASC, CASE WHEN :sort_by = 'sales' THEN sales END DESC ) SELECT FROM sorted_products LIMIT :items_per_page OFFSET (:page_number - 1) :items_per_page; 在这个例子中,:sort_by、:items_per_page和:page_number都是从用户输入或配置文件中获取的变量。这种方式使得我们的查询更加灵活,能够适应不同的业务场景。 4. 总结与反思 通过这篇文章,我们探索了如何在PostgreSQL中有效地实现数据的分页和排序功能。别看这些技术好像挺简单,其实它们对提升用户体验和让系统跑得更顺畅可重要着呢!当然啦,随着项目的不断推进,你可能会碰到更多棘手的问题,比如说要应对大量的同时访问,还得绞尽脑汁优化查询速度啥的。不过别担心,掌握了基础之后,一切都会变得容易起来。 希望这篇技术分享对你有所帮助,也欢迎你在评论区分享你的想法和经验。让我们一起进步,共同成长! --- 这就是我关于“如何在数据库中实现数据的分页和排序功能?”的全部内容啦!如果你对PostgreSQL或者其他数据库技术有任何疑问或见解,记得留言哦。编程路上,我们一起加油!
2024-10-17 16:29:27
54
晚秋落叶
Hive
...ther Resource Negotiator (YARN),以及用于数据处理的MapReduce编程模型。Hadoop设计目标是支持跨集群的海量数据分布式存储和计算,实现高效、可靠、可扩展的数据处理能力。 Hive SQL , Hive SQL是一种针对Apache Hive定制的类SQL查询语言,也称为HiveQL。尽管与传统的SQL相似,但Hive SQL在功能上有所简化和调整,旨在适应大规模数据集的查询和分析需求。通过Hive SQL,用户可以使用熟悉的SQL语法操作存储在Hadoop中的数据,同时支持对数据进行ETL(抽取、转换、加载)等操作,并能执行聚合、过滤等多种复杂查询。 数据分区 , 在Hive中,数据分区是一种物理数据组织策略,类似于数据库中的表分区。通过指定一个或多个列作为分区键,Hive可以将大表的数据按照分区键的值划分成多个子目录,每个子目录包含符合特定分区键值的数据文件。这样不仅可以优化查询性能,只扫描需要的分区,还能更好地管理数据,提高查询效率。 LLAP(Live Long and Process) , LLAP是Apache Hive项目的一个重要特性,全称为Low Latency Analytical Processing。它引入了内存计算和并发处理机制,为Hive提供了交互式查询服务。在LLAP模式下,查询任务的一部分会在内存中持久运行,从而极大地减少了查询响应时间,提高了Hive在处理大量实时或近实时查询时的表现。
2023-06-17 13:08:12
589
山涧溪流-t
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...元组Tuple 文章目录 Java中的元组Tuple 1. 概念 2. 使用 2.1 依赖Jar包 2.2 基本使用 2.2.1 直接调用 2.2.2 自定义工具类 2.2.3 示例代码 1. 概念 Java中的Tuple是一种数据结构,可存放多个元素,每个元素的数据类型可不同。Tuple与List集合类似,但是不同的是,List集合只能存储一种数据类型,而Tuple可存储多种数据类型。 可能你会说,Object类型的List实际也是可以存储多种类型的啊?但是在创建List的时候,需要指定元素数据类型,也就是只能指定为Object类型,获取的元素类型就是Object,如有需要则要进行强转。而Tuple在创建的时候,则可以直接指定多个元素数据类型。 Tuple具体是怎么的数据结构呢? 元组(tuple)是关系数据库中的基本概念,关系是一张表,表中的每行(即数据库中的每条记录)就是一个元组,每列就是一个属性。 在二维表里,元组也称为行。 以上是百度百科中的"元组"概念,我们将一个元组理解为数据表中的一行,而一行中每个字段的类型是可以不同的。这样我们就可以简单理解Java中的Tuple数据结构了。 2. 使用 2.1 依赖Jar包 Maven坐标如下: <dependency><groupId>org.javatuples</groupId><artifactId>javatuples</artifactId><version>1.2</version></dependency> 引入相关依赖后,可以看出jar包中的结构很简单,其中的类主要是tuple基础类、扩展的一元组、二元组…十元组,以及键值对元组;接口的作用是提供【获取创建各元组时传入参数值】的方法。 2.2 基本使用 2.2.1 直接调用 以下以三元组为例,部分源码如下: package org.javatuples;import java.util.Collection;import java.util.Iterator;import org.javatuples.valueintf.IValue0;import org.javatuples.valueintf.IValue1;import org.javatuples.valueintf.IValue2;/ <p> A tuple of three elements. </p> @since 1.0 @author Daniel Fernández/public final class Triplet<A,B,C> extends Tupleimplements IValue0<A>,IValue1<B>,IValue2<C> {private static final long serialVersionUID = -1877265551599483740L;private static final int SIZE = 3;private final A val0;private final B val1;private final C val2;public static <A,B,C> Triplet<A,B,C> with(final A value0, final B value1, final C value2) {return new Triplet<A,B,C>(value0,value1,value2);} 我们一般调用静态方法with,传入元组数据,创建一个元组。当然了,也可以通过有参构造、数组Array、集合Collection、迭代器Iterator来创建一个元组,直接调用相应方法即可。 但是,我们可能记不住各元组对象的名称(Unit、Pair、Triplet、Quartet、Quintet、Sextet、Septet、Octet、Ennead、Decade),还要背下单词…因此,我们可以自定义一个工具类,提供公共方法,根据传入的参数个数,返回不同的元组对象。 2.2.2 自定义工具类 package com.superchen.demo.utils;import org.javatuples.Decade;import org.javatuples.Ennead;import org.javatuples.Octet;import org.javatuples.Pair;import org.javatuples.Quartet;import org.javatuples.Quintet;import org.javatuples.Septet;import org.javatuples.Sextet;import org.javatuples.Triplet;import org.javatuples.Unit;/ ClassName: TupleUtils Function: <p> Tuple helper to create numerous items of tuple. the maximum is 10. if you want to create tuple which elements count more than 10, a new class would be a better choice. if you don't want to new a class, just extends the class {@link org.javatuples.Tuple} and do your own implemention. </p> date: 2019/9/2 16:16 @version 1.0.0 @author Chavaer @since JDK 1.8/public class TupleUtils{/ <p>Create a tuple of one element.</p> @param value0 @param <A> @return a tuple of one element/public static <A> Unit<A> with(final A value0) {return Unit.with(value0);}/ <p>Create a tuple of two elements.</p> @param value0 @param value1 @param <A> @param <B> @return a tuple of two elements/public static <A, B> Pair<A, B> with(final A value0, final B value1) {return Pair.with(value0, value1);}/ <p>Create a tuple of three elements.</p> @param value0 @param value1 @param value2 @param <A> @param <B> @param <C> @return a tuple of three elements/public static <A, B, C> Triplet<A, B, C> with(final A value0, final B value1, final C value2) {return Triplet.with(value0, value1, value2);} } 以上的TupleUtils中提供了with的重载方法,调用时根据传入的参数值个数,返回对应的元组对象。 2.2.3 示例代码 若有需求: 现有pojo类Student、Teacher、Programmer,需要存储pojo类的字节码文件、对应数据库表的主键名称、对应数据库表的毕业院校字段名称,传到后层用于组装sql。 可以再定义一个对象类,但是如果还要再添加条件字段的话,又得重新定义…所以我们这里直接使用元组Tuple实现。 public class TupleTest {public static void main(String[] args) {List<Triplet<Class, String, String>> roleList = new ArrayList<Triplet<Class, String, String>>();/三元组,存储数据:对应实体类字节码文件、数据表主键名称、数据表毕业院校字段名称/Triplet<Class, String, String> studentTriplet = TupleUtils.with(Student.class, "sid", "graduate");Triplet<Class, String, String> teacherTriplet = TupleUtils.with(Teacher.class, "tid", "graduate");Triplet<Class, String, String> programmerTriplet = TupleUtils.with(Programmer.class, "id", "graduate");roleList.add(studentTriplet);roleList.add(teacherTriplet);roleList.add(programmerTriplet);for (Triplet<Class, String, String> triplet : roleList) {System.out.println(triplet);} }} 存储数据结构如下: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35006663/article/details/100301416。 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。
2023-09-17 17:43:51
258
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Datax
.... 配置DataX主目录 DataX默认将bin目录下的脚本添加至系统PATH环境变量中,以便于在任何路径下执行DataX命令。根据上述解压后的目录结构,设置如下环境变量: bash export DATAX_HOME=绝对路径/to/datax-最新版本-number/bin export PATH=$DATAX_HOME:$PATH 2. 配置DataX运行时依赖 在conf目录下找到runtime.properties文件,配置JVM参数及Hadoop、Spark等运行时依赖。以下是一份参考样例: properties JVM参数配置 设置内存大小为1G yarn.appMaster.resource.memory.mb=1024 yarn.appMaster.heap.memory.mb=512 executor.resource.memory.mb=512 executor.heap.memory.mb=256 executor.instances=1 如果有Hadoop环境 hadoop.home.dir=/path/to/hadoop hadoop.security.authentication=kerberos hadoop.conf.dir=/path/to/hadoop/conf 如果有Spark环境 spark.master=local[2] spark.executor.memory=512m spark.driver.memory=512m 3. 配置DataX任务配置文件 在conf目录下创建一个新的XML配置文件,例如my_data_sync.xml,用于定义具体的源和目标数据源、数据传输规则等信息。以下是简单的配置示例: xml 0 0 五、启动DataX任务 配置完成后,我们可以通过DataX CLI命令行工具来启动我们的数据同步任务: bash $ ./bin/datax job submit conf/my_data_sync.xml 此时,DataX会按照my_data_sync.xml中的配置内容,定时从MySQL数据库读取数据,并将其写入到HDFS指定的路径上。 六、总结 通过本文的介绍,相信您已经对DataX的基本安装及配置有了初步的认识和实践。在实际操作的时候,你可能还会碰到需要根据不同的业务情况,灵活调整DataX任务配置的情况。这样一来,才能让它更好地符合你的数据传输需求,就像是给它量身定制了一样,更加贴心地服务于你的业务场景。不断探索和实践,DataX将成为您数据处理与迁移的强大助手!
2024-02-07 11:23:10
362
心灵驿站-t
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...ONTIKI_SOURCEFILES)} }PROJECT_OBJECTFILES = ${addprefix $(OBJECTDIR)/,${call oname, $(PROJECT_SOURCEFILES)} } 定义CONTIKI_OBJECTFILES变量 首先用oname函数,将CONTIKI_SOURCEFILES所对应的源文件名,改为目标文件名,如process.c将会变为process.o 再在文件名前边加上前缀$(OBJECTDIR)/,前边我们知道这个变量为obj_native,故process.c会变为obj_native/process.o 这个变量应该是代表即将生成的Contiki操作系统的目标文件名 定义PROJECT_OBJECTFILES变量 功能同上 这个变量应该是代表即将生成的项目中的目标文件名 PROJECT_SOURCEFILES这个变量为空,所以PROJECT_OBJECTFILES也为空。 Provide way to create $(OBJECTDIR) if it has been removed by make clean$(OBJECTDIR):mkdir $@ $@是自动化变量,表示规则中的目标文件集。我们知道OBJECTDIR为obj_native,所以$@为obj_native。 mkdir $@生成obj_native目录。 但是这个依赖关系链,怎么会涉及到obj_native的? 调试了一下: 在生成CONTIKI_OBJECTFILES所代表的文件时,目录不存在,会先找依赖关系生成目录,再生成具体文件。 所以mkdir obj_native会被执行。 (2) ifdef APPSAPPDS = ${wildcard ${foreach DIR, $(APPDIRS), ${addprefix $(DIR)/, $(APPS)} }} \${wildcard ${addprefix $(CONTIKI)/apps/, $(APPS)} \${addprefix $(CONTIKI)/platform/$(TARGET)/apps/, $(APPS)} \$(APPS)}APPINCLUDES = ${foreach APP, $(APPS), ${wildcard ${foreach DIR, $(APPDS), $(DIR)/Makefile.$(APP)} }}-include $(APPINCLUDES)APP_SOURCES = ${foreach APP, $(APPS), $($(APP)_src)}DSC_SOURCES = ${foreach APP, $(APPS), $($(APP)_dsc)}CONTIKI_SOURCEFILES += $(APP_SOURCES) $(DSC_SOURCES)endif The project's makefile can also define in the APPS variable a list of applications from the apps/ directory that should be included in the Contiki system. hello-world这个例子没有定义APPS变量,故这段不会执行。 我们假设定义了APPS变量,其值为APPS += antelope unit-test。 相关知识点: wildcard函数: 返回所有符合pattern的文件名,以空格隔开。 $(wildcard pattern) The argument pattern is a file name pattern, typically containing wildcard characters (as in shell file name patterns). The result of wildcard is a space-separated list of the names of existing files that match the pattern. foreach函数: The syntax of the foreach function is: $(foreach var,list,text) The first two arguments, var and list, are expanded before anything else is done; note that the last argument, text, is not expanded at the same time. Then for each word of the expanded value of list, the variable named by the expanded value of var is set to that word, and text is expanded. Presumably text contains references to that variable, so its expansion will be different each time. The result is that text is expanded as many times as there are whitespace-separated words in list. The multiple expansions of text are concatenated, with spaces between them, to make the result of foreach. 每次从list中取出一个词(空格分隔),赋给var变量,然后text(一般有var变量)被拓展开来。 只要list中还有空格分隔符就会一直循环下去,每一次text返回的结果都会以空格分隔开。 ${wildcard ${foreach DIR, $(APPDIRS), ${addprefix $(DIR)/, $(APPS)} }} 先分析${foreach DIR, $(APPDIRS), ${addprefix $(DIR)/, $(APPS)} } 其中DIR是变量(var),$(APPDIRS)是列表(list),这个例子中没有定义APPDIRS这个变量,估计是用于定义除了$CONTIKI/apps/之外的apps目录。 ${addprefix $(DIR)/, $(APPS)}是text。我们假设定义了APPDIRS为a b。 那么第一次:DIR 会被赋值为a,${addprefix $(DIR)/, $(APPS)},又我们假定APPS为antelope unit-test,所以最终会被拓展为a/antelope a/unit-test。 DIR 会被赋值为b,${addprefix $(DIR)/, $(APPS)},又我们假定APPS为antelope unit-test,所以最终会被拓展为b/antelope b/unit-test。 最终这两次结果会以空格分隔开,即a/antelope a/unit-test b/antelope b/unit-test ${wildcard a/antelope a/unit-test b/antelope b/unit-test} 返回空,因为找不到符合这样的目录。 所以最终这句语句,实现的功能是,返回$APPDIRS目录中,所有符合$APPS的目录。 ${wildcard ${addprefix $(CONTIKI)/apps/, $(APPS)} 这句语句返回$(CONTIKI)/apps/目录下所有符合$APPS的目录,即contiki-release-2-7/apps/antelope contiki-release-2-7/apps/unit-test ${addprefix $(CONTIKI)/platform/$(TARGET)/apps/, $(APPS)} 这句语句返回$(CONTIKI)/platform/$(TARGET)/apps/目录下所有$APPS的目录,即contiki-release-2-7/platform/native/apps/antelope contiki-release-2-7/platform/native/apps/unit-test。 在contiki-release-2-7/platform/native目录下,并没有apps目录,后边有差错处理机制。 $(APPS) 在当前目录下的所有$APPS目录,即antelope unit-test。 在hello-world例子中,并没有这些目录。 所以APPDS变量是包含所有与$APPS有关的目录。 APPINCLUDES变量是所有需要导入的APP Makefile文件。 在所有APPDS目录下,所有Makefile.$(APPS)文件。 在我们的假设条件APPS = antelope unit-test, APPDIRS = 只会导入contiki-release-2-7/apps/antelope/Makefile.antelope contiki-release-2-7/apps/unit-test/Makefile.unit-test 其余的均不存在,所以在include指令前要有符号-,即出错继续执行后续指令。 contiki-release-2-7/apps/antelope/Makefile.antelope: 分别定义了两个变量,antelope_src用于保存antelope这个app的src文件,antelope_dsc用于保存antelope这个app的dsc文件。 contiki-release-2-7/apps/unit-test/Makefile.unit-test: 分别定义了两个变量,unit-test_src用于保存unit-test这个app的src文件,unit-tes_dsc用于保存unit-test这个app的dsc文件。 变量APP_SOURCES APP_SOURCES = ${foreach APP, $(APPS), $($(APP)_src)} 取出所有APPS中的src文件变量,这个例子是$(antelope_src) 和$(unit-test_src) 变量APP_SOURCES DSC_SOURCES = ${foreach APP, $(APPS), $($(APP)_dsc)} 取出所有APPS中的dsc文件变量,这个例子是$(antelope_dsc) 和$(unit-test_dsc) CONTIKI_SOURCEFILES += $(APP_SOURCES) $(DSC_SOURCES) 这段话的最终目的: 将$APPS相关的所有源文件添加进CONTIKI_SOURCEFILES变量中。 (3) target_makefile := $(wildcard $(CONTIKI)/platform/$(TARGET)/Makefile.$(TARGET) ${foreach TDIR, $(TARGETDIRS), $(TDIR)/$(TARGET)/Makefile.$(TARGET)}) Check if the target makefile exists, and create the object directory if necessary.ifeq ($(strip $(target_makefile)),)${error The target platform "$(TARGET)" does not exist (maybe it was misspelled?)}elseifneq (1, ${words $(target_makefile)})${error More than one TARGET Makefile found: $(target_makefile)}endifinclude $(target_makefile)endif 这断代码主要做的就是,找到在所有TAGET目录下找到符合的Makefile.$(TARGET)文件,放到target_makefile变量中。 再检查是否存在或者重复。并做相应的错误提示信息。 ${error The target platform "$(TARGET)" does not exist (maybe it was misspelled?)} ${error More than one TARGET Makefile found: $(target_makefile)} 我们这个例子中 TARGET = native 并且 TARGETDIRS为空 所以最后会导入$(CONTIKI)/platform/native/Makefile.native 接下去要开始分析target和cpu的makefile文件了。 转载于:https://www.cnblogs.com/songdechiu/p/6012718.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34399060/article/details/94095820。 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。
2023-03-28 09:49:23
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...tarter在项目根目录下。 2.在文件夹db-count-starter下创建一份settings.grale文件,添加以下内容。 include 'db-count-starter' 3.在db-count-starter文件夹下创建build.gradle的文件,然后添加如下的代码。 apply plugin: 'java' repositories { mavenCentral() maven { url "https://repo.spring.io/snapshot" } maven { url "https://repo.spring.io/milestone" } } d ependencies { compile("org.springframework.boot:spring-boot:1.2.3.RELEASE") compile("org.springframework.data:spring-data-commons:1.9.2.RELEASE") } 4.接着,我们在fb-count-starter下创建这个目录结构src/main/java/org/test/bookpubstarter/dbcount 5.在新创建的文件下面,让我们添加实现接口CommandLineRunner文件,名称叫做DbCountRunner.java. public class DbCountRunner implements CommandLineRunner { protected final Log logger = LogFactory.getLog(getClass()); private Collection<CrudRepository> repositories; public DbCountRunner(Collection<CrudRepository> repositories) { this.repositories = repositories; } @Override public void run(String... args) throws Exception { repositories.forEach(crudRepository -> logger.info(String.format( "%s has %s entries", getRepositoryName(crudRepository.getClass()), crudRepository.count()))); } private static String getRepositoryName(Class crudRepositoryClass) { for (Class repositoryInterface : crudRepositoryClass.getInterfaces()) { if (repositoryInterface.getName().startsWith( "org.test.bookpub.repository")) { return repositoryInterface.getSimpleName(); } } return "UnknownRepository"; } } 6.我们创建一个DbCountAutoConfiguration.java来实现DbCountRunner。 @Configuration public class DbCountAutoConfiguration { @Bean public DbCountRunner dbCountRunner(Collection<CrudRepository> repositories) { return new DbCountRunner(repositories); } } 7.我们需要告诉Spring Boot我们新创建的JAR包含自动装配的类。我们需要在db-count-starter/src/main下创建resources/META-INF文件夹。 8.在resources/META-INF下创建spring.factories文件,添加如下内容。 org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=org.test .bookpubstarter.dbcount.DbCountAutoConfiguration 9.在主项目的build.gradle下添加如下代码 compile project(':db-count-starter') 10.启动项目,你将会看到控制台的信息下: 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.StartupRunner : Welcome to the Book Catalog System! 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : AuthorRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : PublisherRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : BookRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner :ReviewerRepository has 0 entries 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.BookPubApplication : Started BookPubApplication in 8.528 seconds (JVM running for 9.002) 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.StartupRunner : Number of books: 1 4.2.2代码说明 因为Spring Boot的starter是分隔的,独立的包,仅仅是添加更多的类到我们已经存在的项目资源中,而不会控制更多。为了独立技术,我们的选择很少,创建分开的配置在我们项目中或创建完全分开的项目。更好的方法是通过创建项目文件夹去转换们的项目到Gradel Multi-Project Build和子项目依赖于根目录到build.gradle。Gradle实际是创建JAR的包,但是我们不需要放入到任何地方,仅仅通过compile project(‘:db-count-starter’)来包含。 Spring Boot Auto-Configuration Starter并没有做什么,而是Spring Java Configuration类注释了@Configuration和代表性的spring.factories文件在META-INF的文件夹下。 当应用启动时,Spring Boot使用SpringFactoriesLoader,这个类是Spring Core中的,目的是为了获得Spring Java Configuration,这些配置给了org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration。这样之下,这些调用会收集spring.factories文件下的所有jar包或其它调用的路径和成分到应用的上下文的配置中。除此之了EnableAutoConfiguration,我们可以定义其它的关键接口使用,这些可以自动初始化在启动期间与如下的调用相似: org.springframework.context.ApplicationContextInitializer org.springframework.context.ApplicationListener org.springframework.boot.SpringApplicationRunListener org.springframework.boot.env.PropertySourceLoader org.springframework.boot.autoconfigure.template.TemplateAvailabilityProvider org.springframework.test.contex.TestExecutionListener 具有讽刺的是,Spring Boot Starter并不需要依赖Spring Boot的包,因为它编译时间上的依赖。如果我们看DbCountAutoConfiguation类,我们不会看到任何来自org.springframework.book的包。这仅仅的原因是我们的DbCountRunner实现了接口org.sprigframework.boot.CommandLineRunner. 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/owen_william/article/details/107867328。 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。
2023-02-10 20:49:04
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Apache Lucene
...va // 创建索引目录 Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("/path/to/index")); // 创建索引写入器 IndexWriterConfig config = new IndexWriterConfig(new StandardAnalyzer()); IndexWriter indexWriter = new IndexWriter(directory, config); // 添加文档到索引 Document doc = new Document(); doc.add(new TextField("content", "这是文档的内容", Field.Store.YES)); indexWriter.addDocument(doc); indexWriter.close(); 这段代码展示了如何利用Lucene创建索引并添加文档的基本步骤。这里用了TextField来存文档内容,这样一来,搜索起来就灵活多了,想找啥就找啥。 3. 全文检索中的文本自动摘要 为什么我们需要它? 文本自动摘要是指通过算法自动生成文档摘要的过程。这不仅有助于提高阅读效率,还能有效节省时间。想象一下,如果你能在搜索引擎里输入关键词后,直接看到每篇文章的重点内容,那该有多爽啊!在Lucene里实现这个功能,就意味着我们能让信息的处理和展示变得更聪明、更贴心。 思考过程: 当我们处理大量文本时,手动编写摘要显然是不现实的。因此,开发一种自动化的方法就显得尤为重要了。这不仅仅是技术上的挑战,更是提升用户体验的关键所在。 4. 实现文本自动摘要 策略与技巧 实现文本自动摘要主要涉及两个方面:选择合适的摘要生成算法,以及如何将这些算法集成到Lucene中。 摘要生成算法: - TF-IDF:一种统计方法,用来评估一个词在一个文档或语料库中的重要程度。 - TextRank:基于PageRank算法的思想,用于提取文本中的关键句子。 代码示例(使用TextRank): java import com.huaban.analysis.jieba.JiebaSegmenter; import com.huaban.analysis.jieba.SegToken; public class TextRankSummary { private static final int MAX_SENTENCE = 5; // 最大句子数 public static String generateSummary(String text) { JiebaSegmenter segmenter = new JiebaSegmenter(); List segResult = segmenter.process(text, JiebaSegmenter.SegMode.INDEX); // 这里简化处理,实际应用中需要构建图结构并计算TextRank值 return "这是生成的摘要,简化处理..."; // 真实实现需根据具体算法调整 } } 注意:上述代码仅作为示例,实际应用中需要完整实现TextRank算法逻辑,并将其与Lucene的搜索结果结合。 5. 集成到Lucene 让摘要成为搜索的一部分 为了让摘要功能更加实用,我们需要将其整合到现有的搜索流程中。这就意味着每当用户搜东西的时候,除了给出相关的资料,还得给他们一个简单易懂的内容概要,这样他们才能更快知道这些资料是不是自己想要的。 代码示例: java public class LuceneSearchWithSummary { public static void main(String[] args) throws IOException { Directory directory = FSDirectory.open(Paths.get("/path/to/index")); IndexReader reader = DirectoryReader.open(directory); IndexSearcher searcher = new IndexSearcher(reader); QueryParser parser = new QueryParser("content", new StandardAnalyzer()); Query query = parser.parse("搜索关键词"); TopDocs topDocs = searcher.search(query, 10); for (ScoreDoc scoreDoc : topDocs.scoreDocs) { Document doc = searcher.doc(scoreDoc.doc); System.out.println("文档标题:" + doc.get("title")); System.out.println("文档内容摘要:" + TextRankSummary.generateSummary(doc.get("content"))); } reader.close(); directory.close(); } } 这段代码展示了如何在搜索结果中加入文本摘要的功能。每次搜索时,都会调用TextRankSummary.generateSummary()方法生成文档摘要,并显示给用户。 6. 结论 展望未来,无限可能 通过本文的学习,相信你已经掌握了在Lucene中实现全文检索文本自动摘要的基本思路和技术。当然,这只是开始,随着技术的发展,我们还有更多的可能性去探索。无论是优化算法性能,还是提升用户体验,都值得我们不断努力。让我们一起迎接这个充满机遇的时代吧! --- 希望这篇文章对你有所帮助,如果有任何问题或想了解更多细节,请随时联系我!
2024-11-13 16:23:47
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夜色朦胧
Etcd
Etcd的监视与诊断工具:一窥其强大功能 Etcd,作为分布式键值存储系统,在微服务架构中扮演着至关重要的角色。它的工作就像个超级管家,核心任务就是确保整个集群状态时刻保持一致,就相当于让一群各自忙碌的小机器人们步调完全一致。而且这位超级管家还为服务发现、配置管理这些重要环节搭建了稳固的基础平台,甚至在处理分布式锁这类复杂问题上也提供了强大的支撑,真可谓是个不可或缺的幕后英雄。本文将深入探讨Etcd的监视和诊断工具,以帮助我们更好地理解和管理这一关键组件。 1. 监视工具 Prometheus和ETCD-Exporter Prometheus 是一款流行且强大的开源监控解决方案,它可以无缝集成到Etcd的监控体系中。安装个etcd-exporter,这小家伙就像个特工,专门从etcd那里悄悄抓取各种数据指标,比如节点健康状况、请求响应速度、存储空间的使用情况等等,然后麻利地把这些信息实时报告给Prometheus。这样一来,我们就有了第一手的数据资料,随时掌握系统的动态啦! yaml prometheus.yml 配置文件示例 global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: 'etcd' static_configs: - targets: ['localhost:9101'] etcd-exporter监听端口 metrics_path: '/metrics' 同时,编写针对Etcd的Prometheus查询语句,可以让我们洞察集群性能: promql 查询过去5分钟内所有Etcd节点的平均写操作延迟 avg(etcd_request_duration_seconds_bucket{operation="set", le="+Inf"})[5m] 2. 内建诊断工具 etcdctl etcdctl 是官方提供的命令行工具,不仅可以用来与Etcd进行交互(如读写键值对),还内置了一系列诊断命令来排查问题。例如,查看成员列表、检查leader选举状态或执行一致性检查: bash 查看集群当前成员信息 etcdctl member list 检查Etcd的领导者状态 etcdctl endpoint status --write-out=table 执行一次快照以诊断数据完整性 etcdctl snapshot save /path/to/snapshot.db 此外,etcdctl debug 子命令提供了一组调试工具,比如dump.consistent-snap.db可以导出一致性的快照数据,便于进一步分析潜在问题。 3. 日志和跟踪 对于更深层次的问题定位,Etcd的日志输出是必不可少的资源。通过调整日志级别(如设置为debug模式),可以获得详细的内部处理流程。同时,结合分布式追踪系统如Jaeger,可以收集和可视化Etcd调用链路,理解跨节点间的通信延迟和错误来源。 bash 设置etcd日志级别为debug ETCD_DEBUG=true etcd --config-file=/etc/etcd/etcd.conf.yaml 4. 性能调优与压力测试 在了解了基本的监控和诊断手段后,我们还可以利用像etcd-bench这样的工具来进行压力测试,模拟大规模并发读写请求,评估Etcd在极限条件下的性能表现,并据此优化配置参数。 bash 使用etcd-bench进行基准测试 ./etcd-bench -endpoints=localhost:2379 -total=10000 -conns=100 -keys=100 在面对复杂的生产环境时,人类工程师的理解、思考和决策至关重要。用上这些监视和诊断神器,咱们就能化身大侦探,像剥洋葱那样层层深入,把躲藏在集群最旮旯的性能瓶颈和一致性问题给揪出来。这样一来,Etcd就能始终保持稳如磐石、靠谱无比的运行状态啦!记住了啊,老话说得好,“实践出真知”,想要彻底驯服Etcd这匹“分布式系统的千里马”,就得不断地去摸索、试验和改进。只有这样,才能让它在你的系统里跑得飞快,发挥出最大的效能,成为你最得力的助手。
2023-11-29 10:56:26
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清风徐来
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... request.setCharacterEncoding("GB2312");String username=request.getParameter("username");String pwd=request.getParameter("pwd");String sex=request.getParameter("sex");String year=request.getParameter("year");String month=request.getParameter("month");String day=request.getParameter("day");String age=request.getParameter("age");String hobbies[]=request.getParameterValues("hobbies");String course[]=request.getParameterValues("course");String cv=request.getParameter("cv");%>注册个人信息如下:<br><table border=2><tr><td><% out.print("用户名");%></td><td><% out.print("密码"); %></td><td><% out.print("性别"); %></td><td><% out.print("出生日期"); %></td><td><% out.print("年龄"); %></td><td><% out.print("爱好"); %></td><td><% out.print("所学课程"); %></td><td><% out.print("个人简历"); %></td></tr><tr><td><% out.print(username); %></td><td><% out.print(pwd); %></td><td><% out.print(sex); %></td><td><% out.print(year+"年"+month+"月"+day+"日"); %></td><td><% out.print(age); %></td><td><% if(hobbies==null){out.println("无");}else{ for(int m=0;m<hobbies.length;m++){out.print(handleStr(hobbies[m])+" ");} }%></td><td><% if(course==null){out.println("无");}else{ for(int n=0;n<course.length;n++){out.print(handleStr(course[n])+" ");} }%></td><td><% out.print(cv); %></td></tr></table></font></body></HTML> 3.运行结果 4.总结分析 在大体功能实现的基础上,虽然实现了用户信息登录与记录,但是此界面只能输入并记录一个用户 ,无法实现多用户,有待改正。另外,在登录界面年龄下拉列表没用考录闰年与平年的区别,把每个月份都设置为了31天。 求大佬改正。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Pluto_ssy/article/details/121049221。 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。
2023-08-15 09:02:21
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...为海贼王全集的分章节目录介绍,还有本人在观看时候记录的精彩打斗剧集,可以方便大家直接定位想看的章节和精彩内容, 源文件已经上传到我的资源中,有需要的可以去看看, 我主页中的思维导图中内容大多从我的笔记中整理而来,相应技巧可在笔记中查找原题, 有兴趣的可以去 我的主页 了解更多计算机学科和考研的精品思维导图整理 本文可以转载,但请注明来处,觉得整理的不错的小伙伴可以点赞关注支持一下哦! 博客中思维导图的高清PDF版本,可关注公众号 一起学计算机 点击 资源获取 获得 目录 0.精彩打斗剧集 0.剧场版 1.东海冒险篇1-60 2.阿拉巴斯坦篇61-130 3.TV原创篇131-143 4.空岛篇144-195 5.海军要塞G8196-206 6.长链岛篇207-226 7.司法岛篇227-325 8.旗帜猎人篇326-336 9.恐怖三桅帆船篇337-383 10.香波地群岛篇384-407 11.女儿岛篇408-421 12.海底监狱篇422-456 13.大事件篇457-504 14.新世界前篇505-516 15.鱼人岛篇517-574 16.Z的野心篇575-578 17.庞克哈萨德篇579-628 18.德雷斯罗萨篇629-746 19.银之要塞篇747-750 20.佐乌篇751-782 21.托特兰篇783-877 22.世界会议篇878-889 23.和之国篇890-至今 我的更多精彩文章链接, 欢迎查看 经典动漫全集目录 精彩剧集 海贼王 动漫 全集目录 分章节 精彩打斗剧集 思维导图整理 火影忍者 动漫 全集目录 分章节 精彩打斗剧集 思维导图整理 死神 动漫 全集目录 分章节 精彩打斗剧集 思维导图整理 计算机专业知识 思维导图整理 Python 北理工慕课课程 知识点 常用代码/方法/库/数据结构/常见错误/经典思想 思维导图整理 C++ 知识点 清华大学郑莉版 东南大学软件工程初试906 思维导图整理 计算机网络 王道考研 经典5层结构 中英对照 框架 思维导图整理 算法分析与设计 北大慕课课程 知识点 思维导图整理 数据结构 王道考研 知识点 经典题型 思维导图整理 人工智能导论 王万良慕课课程 知识点 思维导图整理 红黑树 一张导图解决红黑树全部插入和删除问题 包含详细操作原理 情况对比 各种常见排序算法的时间/空间复杂度 是否稳定 算法选取的情况 改进 思维导图整理 人工智能课件 算法分析课件 Python课件 数值分析课件 机器学习课件 图像处理课件 考研相关科目 知识点 思维导图整理 考研经验--东南大学软件学院软件工程 东南大学 软件工程 906 数据结构 C++ 历年真题 思维导图整理 东南大学 软件工程 复试3门科目历年真题 思维导图整理 高等数学 做题技巧 易错点 知识点(张宇,汤家凤)思维导图整理 考研 线性代数 惯用思维 做题技巧 易错点 (张宇,汤家凤)思维导图整理 高等数学 中值定理 一张思维导图解决中值定理所有题型 考研思修 知识点 做题技巧 同类比较 重要会议 1800易错题 思维导图整理 考研近代史 知识点 做题技巧 同类比较 重要会议 1800易错题 思维导图整理 考研马原 知识点 做题技巧 同类比较 重要会议 1800易错题 思维导图整理 考研数学课程笔记 考研英语课程笔记 考研英语单词词根词缀记忆 考研政治课程笔记 Python相关技术 知识点 思维导图整理 Numpy常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Pandas常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Matplotlib常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 PyTorch常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Scikit-Learn常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Java相关技术/ssm框架全部笔记 Spring springmvc Mybatis jsp 科技相关 小米手机 小米 红米 历代手机型号大全 发布时间 发布价格 常见手机品牌的各种系列划分及其特点 历代CPU和GPU的性能情况和常见后缀的含义 思维导图整理 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43959833/article/details/115670535。 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。
2024-01-12 18:13:21
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Hadoop
...、端点地址、本地缓存目录等。这一步骤需要根据你选择的云存储服务进行具体设置。 步骤4: 启动HCSG服务,并通过命令行或图形界面验证其是否成功运行且能够正常访问云存储。 五、HCSG的实际应用案例 案例1: 数据备份与恢复 在企业环境中,HCSG可以作为数据备份策略的一部分,将关键业务数据实时同步到云存储,确保数据安全的同时,提供快速的数据恢复选项。 案例2: 大数据分析 对于大数据处理场景,HCSG能够提供本地缓存加速,使得Hadoop集群能够更快地读取和处理数据,同时,云存储则用于长期数据存储和归档,降低运营成本。 案例3: 实时数据流处理 在构建实时数据处理系统时,HCSG可以作为数据缓冲区,接收实时数据流,然后根据需求将其持久化存储到云中,实现高效的数据分析与报告生成。 六、总结与展望 Hadoop Cloud Storage Gateway作为一种灵活且强大的工具,不仅简化了数据迁移和存储管理的过程,还为企业提供了云存储的诸多优势,包括弹性扩展、成本效益和高可用性。嘿,兄弟!你听说没?云计算这玩意儿越来越火了,那HCSG啊,它在咱们数据世界里的角色也越来越重要了。就像咱们生活中离不开水和电一样,HCSG在数据管理和处理这块,简直就是个超级大功臣。它的应用场景多得数不清,无论是大数据分析、云存储还是智能应用,都有它的身影。所以啊,未来咱们在数据的海洋里畅游时,可别忘了感谢HCSG这个幕后英雄! 七、结语 通过本文的介绍,我们深入了解了Hadoop Cloud Storage Gateway的基本概念、核心组件以及实际应用案例。嘿,你知道吗?HCSG在数据备份、大数据分析还有实时数据处理这块可是独树一帜,超能打的!它就像是个超级英雄,无论你需要保存数据的安全网,还是想要挖掘海量信息的金矿,或者是需要快速响应的数据闪电侠,HCSG都能搞定,简直就是你的数据守护神!嘿,兄弟!你准备好了吗?我们即将踏上一段激动人心的数字化转型之旅!在这趟旅程里,学会如何灵活运用HCSG这个工具,绝对能让你的企业在竞争中脱颖而出,赢得更多的掌声和赞誉。想象一下,当你能够熟练操控HCSG,就像一个魔术师挥舞着魔杖,你的企业就能在市场中轻松驾驭各种挑战,成为行业的佼佼者。所以,别犹豫了,抓紧时间学习,让HCSG成为你手中最强大的武器吧!
2024-09-11 16:26:34
110
青春印记
Saiku
...开来,接着麻溜地跳进目录里头。然后,就像启动魔法咒语一样,咱们运行那个特定的启动脚本,就比如说叫“start-saiku.sh”。最后,只需在你的浏览器地址栏输入localhost,再加上指定的那个端口数字,嗖一下,就能打开Saiku酷炫的界面啦! (2) 配置数据源 - 虽然不能给出具体代码示例,但在此环节,你需在Saiku的配置文件中添加你的数据库连接信息,就像人类在面对新环境时需要找到“水源”一样重要。例如,为MySQL配置数据源时,需要填写诸如URL、用户名、密码以及数据立方体名称等详细参数。 4. 在云端服务器配置和使用Saiku (1) 远程部署 - 当Saiku需要在云端服务器上运行时,我们需要考虑网络延迟、安全性和资源分配等问题。首先,你可以通过SSH这类工具,把Saiku服务像打包行李一样上传到服务器上。接着,就像启动一台新电脑那样,在服务器上输入神秘的启动命令,确保这个服务能够在云端畅快地跑起来。 (2) 跨域访问与安全配置 - 如果你的应用跨越了不同网络环境,可能会遇到跨域问题。这时,你可以在Nginx或Apache等反向代理服务器上做相应配置,允许外部网络访问Saiku服务。同时,别忘了加强安全性,比如启用HTTPS,配置防火墙规则等。 5. 针对复杂网络环境的高级配置技巧 - 在复杂的网络环境下,可能涉及多个子网、VPC或者混合云架构,这就需要更精细的路由规划和网络策略设定。比如说,假如Saiku服务藏在一个私有子网里头,而用户又在另一个不同的网络环境里玩,这时候可能就需要捣鼓一下NAT网关啦,或者搞个VPC对等连接什么的,目的就是为了确保大家能既安全又准确地“摸”到Saiku服务。 6. 结语 配置和使用Saiku的过程,就像是在迷宫中寻找出路,需要我们不断地尝试、理解并解决问题。尽管没有具体的代码片段,但每个步骤背后都蕴含着丰富的技术细节和实践经验。只有彻底搞懂每一步操作背后的门道和原理,你才能在任何网络环境里都像老司机那样,轻松玩转这款强大的数据分析神器。 以上内容虽未包含实际代码,但在实践中,每一项配置和设置都会转化为对配置文件或系统参数的具体操作。希望这篇指南能像一位贴心的朋友,手把手带你掌握在各种网络环境下配置和使用Saiku的大招秘籍,而且读完之后,你还能兴奋地想要去解锁更多关于它的新技能呢!
2023-08-17 15:07:18
167
百转千回
MySQL
... name varchar(45) DEFAULT NULL, age int(11) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; 这个表将包含学生的ID、姓名和年龄字段。 步骤四:编写Sqoop脚本 现在我们可以使用Sqoop将HDFS中的数据导入到MySQL表中。以下是一个基本的Sqoop脚本示例: bash -sqoop --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test \ -m 1 \ --num-mappers 1 \ --target-dir /user/hadoop/students \ --delete-target-dir \ --split-by id \ --as-textfile \ --fields-terminated-by '|' \ --null-string 'NULL' \ --null-non-string '\\N' \ --check-column id \ --check-nulls \ --query "SELECT id, name, age FROM students WHERE age > 18" 这个脚本做了以下几件事: - 使用--connect选项连接到MySQL服务器和测试数据库。 - 使用-m和--num-mappers选项设置映射器的数量。在这个例子中,我们只有一个映射器。 - 使用--target-dir选项指定输出目录。在这个例子中,我们将数据导出到/user/hadoop/students目录下。 - 使用--delete-target-dir选项删除目标目录中的所有内容,以防数据冲突。 - 使用--split-by选项指定根据哪个字段进行拆分。在这个例子中,我们将数据按学生ID进行拆分。 - 使用--as-textfile选项指定数据格式为文本文件。 - 使用--fields-terminated-by选项指定字段分隔符。在这个例子中,我们将字段分隔符设置为竖线(|)。 - 使用--null-string和--null-non-string选项指定空值的表示方式。在这个例子中,我们将NULL字符串设置为空格,将非字符串空值设置为\\N。 - 使用--check-column和--check-nulls选项指定检查哪个字段和是否有空值。在这个例子中,我们将检查学生ID是否为空,并且如果有,将记录为NULL。 - 使用--query选项指定要从中读取数据的SQL查询语句。在这个例子中,我们只选择年龄大于18的学生。 请注意,这只是一个基本的示例。实际的脚本可能会有所不同,具体取决于您的数据和需求。 步骤五:运行Sqoop脚本 最后,我们可以使用以下命令运行Sqoop脚本: bash -sqoop \ -Dmapreduce.job.user.classpath.first=true \ --libjars $SQOOP_HOME/lib/mysql-connector-java-8.0.24.jar \ --connect jdbc:mysql://localhost:3306/test \ -m 1 \ --num-mappers 1 \ --target-dir /user/hadoop/students \ --delete-target-dir \ --split-by id \ --as-textfile \ --fields-terminated-by '|' \ --null-string 'NULL' \ --null-non-string '\\N' \ --check-column id \ --check-nulls \ --query "SELECT id, name, age FROM students WHERE age > 18" 注意,我们添加了一个-Dmapreduce.job.user.classpath.first=true参数,这样就可以保证我们的自定义JAR包在任务的classpath列表中处于最前面的位置。 如果一切正常,我们应该可以看到一条成功的消息,并且可以在MySQL中看到导出的数据。 总结 本文介绍了如何使用Apache Sqoop将HDFS中的数据导出到MySQL数据库。咱们先给环境捯饬得妥妥当当,然后捣鼓出一个MySQL表,再接再厉,编了个Sqoop脚本。最后,咱就让这个脚本大展身手,把数据导出溜溜的。希望这篇文章能帮助你解决这个问题!
2023-04-12 16:50:07
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素颜如水_t
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该支付接口支持支付宝、QQ钱包、微信支付和财付通四种支付方式,商户通过注册申请可获取商户ID与KEY。接口提供了查询商户信息、结算规则、订单及结算记录的API,并支持订单退款操作。在发起支付请求时需指定商户ID、支付方式、订单号等参数,同时采用MD5签名算法确保数据安全。通知机制包括服务器异步通知和页面跳转通知,均要求商户系统进行有效响应。整个流程中,商户ID、签名字符串以及MD5签名算法贯穿各个关键环节,实现对支付状态的有效跟踪与管理。
2023-12-18 16:55:58
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MySQL
目录: 一、引言 二、为什么要使用无限极分类? 三、什么是递归? 四、如何使用递归来处理无限极分类? 五、不使用递归,如何处理无限极分类? 六、案例分析 七、结论 八、参考资料 一、引言 在日常工作中,我们经常需要对一些数据进行分类,例如商品分类、用户等级等。其中,无限极分类是一种非常常用的数据分类方式,它可以用来表示一种层次结构,如商品分类中的父类、子类等。然而,在处理这种数据时,我们常常会遇到一个问题:如何快速、有效地将无限极分类转换为层级结构呢? 二、为什么要使用无限极分类? 首先,我们需要了解一下什么是无限极分类。无限极分类就像一棵大树,它的构造挺有趣。在这样的树形结构中,每一个小节点都有一个自己的‘老爹’节点,而这个‘老爹’呢,它还可能是其他许多小节点的‘老爹’。这样的构造方式,其实就像家谱一样,可以展示出各种级别的层次关系。比如说在商品分类里,就有爷爷辈的大类别、爸爸辈的中类别、儿子辈的小类别,甚至还有孙子辈的更细分的类别呢! 其次,无限极分类的优点在于它可以方便地进行扩展。假如我们想要新增一个类别,就像在家族树上添个新枝丫一样简单,你只需要在它的“老爸”类别下加一个新的“小子类别”,这样一来,数据的一致性和完整性就能轻轻松松地保持住啦! 三、什么是递归? 那么,如何使用递归来处理无限极分类呢?这就需要用到递归的概念。递归啊,就是那种函数自己调用自己的神奇操作。你想象一下,这个函数有点像一个超级有耐心的小助手,一遍又一遍地做着同一件事情,但每次做的时候都比上次更进一步。通过这种自我迭代的过程,我们竟然能解开很多看起来超级复杂、让人挠头的问题呢! 在处理无限极分类时,我们可以使用递归的方式,从根节点开始,一层一层地遍历下去,直到找到所有的叶子节点。然后,我们可以根据每层的节点,构建出相应的层级结构。 四、如何使用递归来处理无限极分类? 接下来,我们来看一下如何使用递归来处理无限极分类。假设我们有一个无限极分类的数据库表,其中包含id、parent_id和name三个字段。喏,你听我说哈,id呢,就相当于每个小节点的身份证号,是独一无二的。而parent_id呢,顾名思义,就是每个小节点它爹——父节点的身份证号啦。至于name嘛,简单易懂,那就是给每个小节点起的专属昵称哈! 我们可以定义一个函数,输入参数是一个父节点的id,输出是一个层级结构的数组。具体操作如下: php function getTree($id){ $sql = "SELECT FROM node WHERE parent_id = '$id'"; $result = mysqli_query($conn, $sql); $arr = array(); while($row = mysqli_fetch_assoc($result)){ $arr[] = $row; } foreach($arr as $value){ if($value['child'] > 0){ $arr = array_merge($arr, getTree($value['id'])); } } return $arr; } 以上就是使用递归来处理无限极分类的一个简单示例。这个例子嘛,我们先从某个特定的老爸节点下手,把它的所有小崽子(子节点)都给挖出来。接着呢,对每一个小崽子,如果它们自己还有更下一代的小崽子,那我们就得像孙悟空钻进葫芦娃的肚子里那样,一层层地往里递归调用这个过程,把那些隐藏更深的孙子辈节点也给找全了。最后呢,咱们把这一大家子所有的节点都聚到一块儿,拼成一个完整的、层层分明的家族结构。 然而,递归虽然强大,但也有它的局限性。当数据量大时,递归可能会导致栈溢出,影响程序的执行效率。因此,我们需要寻找其他的解决方案。 五、不使用递归,如何处理无限极分类? 那么,如果不使用递归,我们该如何处理无限极分类呢?答案就是使用非递归的方式,也就是我们常说的迭代法。 迭代法的基本思想是从根节点开始,每次只处理一层数据,直到处理完所有的数据。这种方法压根儿不需要递归调用,所以你完全不用担心什么栈溢出的问题。而且实话跟你说,通常情况下,它的工作效率要比递归高不少! 接下来,我们来看一下如何使用迭代法处理无限极分类。假设我们已经有了一个无限极分类的数据库表,其中包含id、parent_id和name三个字段。我们可以按照以下步骤进行处理: 1. 创建一个空的层级结构数组,用于存储所有的节点; 2. 获取根节点,将其添加到层级结构数组中; 3. 遍历所有的节点,对于每一个节点,如果它还没有被处理过,则对其进行处理,将其添加到层级结构数组中,然后处理它的所有子节点。 具体的代码实现如下: php function getTree($root){ $tree = array(); $queue = array($root); while(count($queue) > 0){ $node = array_shift($queue); $tree[$node['id']] = array( 'id' => $node['id'], 'parent_id' => $node['parent_id'], 'name' => $node['name'], 'children' => array() ); if($node['child'] > 0){ $queue = array_merge($queue, getChildren($conn, $node['id'])); } } return $tree; } function getChildren($conn, $id){ $sql = "SELECT FROM node WHERE parent_id = '$id'"; $result = mysqli_query($conn, $sql); $arr = array(); while($row = mysqli_fetch_assoc($result)){ $arr[] = $row; } return $arr; } 以上就是在非递归的情况下,处理无限极分类的一个简单示例。在举这个例子的时候,我们首先动手整了个空荡荡的层级结构数组出来,接着找准了那个根节点,把它给塞进了这个层级结构数组里头。然后,我们就像在超市排队结账一样,用一个队列来装那些等待被处理的节点。每当轮到一个节点时,我们就把它从队列里拽出来,塞进层级结构数组这个大篮子里,并且仔仔细细地处理它所有的“孩子”——也就是子节点。最后一步,咱们就像玩接龙游戏一样,把已经处理过的节点从队列里拿出来,然后美滋滋地接着处理下一个排着队的节点,就这么一直玩下去,直到队列里一个节点都不剩,就表示大功告成了! 总结来说,无论是使用递归还是非递归,都可以有效地处理无限极分类。但是,不同的方法适用于不同的场景,我们需要根据实际情况选择合适的方法。
2023-08-24 16:14:06
59
星河万里_t
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...-name>Archetype Created Web Application</display-name> </web-app> <!DOCTYPE web-app PUBLIC"-//Sun Microsystems, Inc.//DTD Web Application 2.3//EN""http://java.sun.com/dtd/web-app_2_3.dtd" ><web-app><display-name>Archetype Created Web Application</display-name></web-app> 改后: [html] view plain copy print ? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaee http://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_2_5.xsd"> <display-name>Archetype Created Web Application</display-name> </web-app> <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><web-app version="2.5"xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/javaeehttp://java.sun.com/xml/ns/javaee/web-app_2_5.xsd"><display-name>Archetype Created Web Application</display-name></web-app> 2.修改项目的设置,在Navigator下打开项目.settings目录下的org.eclipse.jdt.core.prefs [html] view plain copy print ? eclipse.preferences.version=1 org.eclipse.jdt.core.compiler.codegen.inlineJsrBytecode=enabled org.eclipse.jdt.core.compiler.codegen.targetPlatform=1.5 org.eclipse.jdt.core.compiler.compliance=1.5 org.eclipse.jdt.core.compiler.problem.assertIdentifier=error org.eclipse.jdt.core.compiler.problem.enumIdentifier=error org.eclipse.jdt.core.compiler.problem.forbiddenReference=warning org.eclipse.jdt.core.compiler.source=1.5 eclipse.preferences.version=1org.eclipse.jdt.core.compiler.codegen.inlineJsrBytecode=enabledorg.eclipse.jdt.core.compiler.codegen.targetPlatform=1.5org.eclipse.jdt.core.compiler.compliance=1.5org.eclipse.jdt.core.compiler.problem.assertIdentifier=errororg.eclipse.jdt.core.compiler.problem.enumIdentifier=errororg.eclipse.jdt.core.compiler.problem.forbiddenReference=warningorg.eclipse.jdt.core.compiler.source=1.5 把1.5改成1.6 [html] view plain copy print ? eclipse.preferences.version=1 org.eclipse.jdt.core.compiler.codegen.inlineJsrBytecode=enabled org.eclipse.jdt.core.compiler.codegen.targetPlatform=1.6 org.eclipse.jdt.core.compiler.compliance=1.6 org.eclipse.jdt.core.compiler.problem.assertIdentifier=error org.eclipse.jdt.core.compiler.problem.enumIdentifier=error org.eclipse.jdt.core.compiler.problem.forbiddenReference=warning org.eclipse.jdt.core.compiler.source=1.6 eclipse.preferences.version=1org.eclipse.jdt.core.compiler.codegen.inlineJsrBytecode=enabledorg.eclipse.jdt.core.compiler.codegen.targetPlatform=1.6org.eclipse.jdt.core.compiler.compliance=1.6org.eclipse.jdt.core.compiler.problem.assertIdentifier=errororg.eclipse.jdt.core.compiler.problem.enumIdentifier=errororg.eclipse.jdt.core.compiler.problem.forbiddenReference=warningorg.eclipse.jdt.core.compiler.source=1.6 3.打开org.eclipse.wst.common.component [html] view plain copy print ? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project-modules id="moduleCoreId" project-version="1.5.0"> <wb-module deploy-name="test"> <wb-resource deploy-path="/" source-path="/target/m2e-wtp/web-resources"/> <wb-resource deploy-path="/" source-path="/src/main/webapp" tag="defaultRootSource"/> <wb-resource deploy-path="/WEB-INF/classes" source-path="/src/main/java"/> <wb-resource deploy-path="/WEB-INF/classes" source-path="/src/main/resources"/> <property name="context-root" value="test"/> <property name="java-output-path" value="/test/target/classes"/> </wb-module> </project-modules> <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project-modules id="moduleCoreId" project-version="1.5.0"><wb-module deploy-name="test"><wb-resource deploy-path="/" source-path="/target/m2e-wtp/web-resources"/><wb-resource deploy-path="/" source-path="/src/main/webapp" tag="defaultRootSource"/><wb-resource deploy-path="/WEB-INF/classes" source-path="/src/main/java"/><wb-resource deploy-path="/WEB-INF/classes" source-path="/src/main/resources"/><property name="context-root" value="test"/><property name="java-output-path" value="/test/target/classes"/></wb-module></project-modules> 把 project-version="1.5.0"改成 project-version="1.6.0" [html] view plain copy print ? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project-modules id="moduleCoreId" project-version="1.6.0"> <wb-module deploy-name="test"> <wb-resource deploy-path="/" source-path="/target/m2e-wtp/web-resources"/> <wb-resource deploy-path="/" source-path="/src/main/webapp" tag="defaultRootSource"/> <wb-resource deploy-path="/WEB-INF/classes" source-path="/src/main/java"/> <wb-resource deploy-path="/WEB-INF/classes" source-path="/src/main/resources"/> <property name="context-root" value="test"/> <property name="java-output-path" value="/test/target/classes"/> </wb-module> </project-modules> <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><project-modules id="moduleCoreId" project-version="1.6.0"><wb-module deploy-name="test"><wb-resource deploy-path="/" source-path="/target/m2e-wtp/web-resources"/><wb-resource deploy-path="/" source-path="/src/main/webapp" tag="defaultRootSource"/><wb-resource deploy-path="/WEB-INF/classes" source-path="/src/main/java"/><wb-resource deploy-path="/WEB-INF/classes" source-path="/src/main/resources"/><property name="context-root" value="test"/><property name="java-output-path" value="/test/target/classes"/></wb-module></project-modules> 4.打开org.eclipse.wst.common.project.facet.core.xml [html] view plain copy print ? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <faceted-project> <fixed facet="wst.jsdt.web"/> <installed facet="java" version="1.5"/> <installed facet="jst.web" version="2.3"/> <installed facet="wst.jsdt.web" version="1.0"/> </faceted-project> <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><faceted-project><fixed facet="wst.jsdt.web"/><installed facet="java" version="1.5"/><installed facet="jst.web" version="2.3"/><installed facet="wst.jsdt.web" version="1.0"/></faceted-project> 把<installed facet="java" version="1.5"/>改成<installed facet="java" version="1.6"/>,把 <installed facet="jst.web" version="2.3"/>改成 <installed facet="jst.web" version="2.5"/> [html] view plain copy print ? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <faceted-project> <fixed facet="wst.jsdt.web"/> <installed facet="java" version="1.6"/> <installed facet="jst.web" version="2.5"/> <installed facet="wst.jsdt.web" version="1.0"/> </faceted-project> <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><faceted-project><fixed facet="wst.jsdt.web"/><installed facet="java" version="1.6"/><installed facet="jst.web" version="2.5"/><installed facet="wst.jsdt.web" version="1.0"/></faceted-project> 都改好之后在打开看看,已经把Dynamic web module改成了2.5 好了,大功搞成,这是一种解决办法,但是治标不治本,更高级的就是自定义catalog,然后安装到本地,再创建的时候啥都有了,比如把现在流行的s(struts2)sh,ssi,s(springmvc)sh 创建catalog,包括包结构,部分代码啥的都有,下次写吧。 -------------------------------------------------------------------------------------------------------- Eclipse或STS中如何显示.setting等文件? 解决方案: 1.点击左上角的”小三角“,鼠标停在上面可以看见它叫”view menu“ 2.点击后,弹出的下拉菜单里选择”Filters“ 3.将.resources前面的勾去掉,选择ok,这样配置完,就可以看见.setting和.classpath和.project如果用git管理项目,还可以看到.gitignore 4.上面3步骤基本就完成了,我们可以直接在这些文件里面改东西,例如改版本,当视图操作不成功的时候,不妨这里试试。 5.如果使用git作为项目管理工具,还可以看到.gitignore的文件,可以在这里配置不需要加入版本管理的文件。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/jyw935478490/article/details/50459809。 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。
2024-02-23 12:52:12
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MemCache
...ched配置文件(/etc/memcached.conf)的一部分: php-template Default MaxItems per key (65536). default_maxbytes 67108864 四、解决Memcached进程占用CPU高的方案 1. 调整Memcached配置 根据Memcached配置不当的原因,我们可以调整相关参数来降低CPU资源消耗。例如,可以减少过期时间、增大最大数据大小等。以下是修改过的配置文件的一部分: php-template Default MaxItems per key (131072). default_maxbytes 134217728 Increase expiration time to reduce CPU usage. default_time_to_live 14400 2. 控制与Memcached的交互频率 对于因大量客户端交互导致的高CPU资源消耗问题,我们可以采取一些措施来限制与Memcached的交互频率。例如,可以在服务器端添加限流机制,防止短时间内产生大量请求。或者,优化客户端代码,减少不必要的网络通信。 3. 提升硬件设备性能 最后,如果其他措施都无法解决问题,我们也可以考虑提升硬件设备性能,如增加CPU核心数量、扩大内存容量等。但这通常不是最佳解决方案,因为这可能会带来更高的成本。 五、结论 总的来说,Memcached进程占用CPU过高是一个常见的问题,其产生的原因是多种多样的。要真正把这个问题给揪出来,咱们得把系统工具和实际操作的经验都使上劲儿,得像钻井工人一样深入挖掘Memcached这家伙的工作内幕和使用门道。只有这样,才能真正找到问题的关键所在,并提出有效的解决方案。 感谢阅读这篇文章,希望对你有所帮助!
2024-01-19 18:02:16
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醉卧沙场-t
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...el执行时默认从当前目录查找配置文件,支持的配置文件格式有:.babelrc,.babelrc.js,babel.config.js和package.json。它们的配置项都是相同,作用也是一样的,只需要选择其中一种,推荐使用.js结尾的文件,这样可以在配置文件中进行编程控制,如下: module.exports = function (api) {api.cache(true);const presets = [ ... ];const plugins = [ ... ];return {presets,plugins};} 也可以直接使用module.exports = {},没有必要一定是一个function。 在编写配置文件中,最主要的就是设置plugins(插件)和presets(预设),每个插件或预设都是一个npm包,插件和预设会在编译过程中把我们的ES6+代码转换成ES5。 二、插件和预设的关系 babel中的插件太多,以es2015为例: @babel/plugin-transform-arrow-functions @babel/plugin-transform-block-scoped-functions @babel/plugin-transform-block-scoping .... 如果只采用插件的话,我们需要配置非常多的插件数组,如果项目使用了es2016又得增加一堆,而且我们压根也记不住哪个es版本里该使用哪些插件。 preset就是解决这个问题的,它是一系列插件的集合,以@babel/preset-env为例,假设项目中安装的npm包版本是2020年1月发布的,那么这个预设里包含了2020年1月以前所有进入到stage4阶段的语法转换插件。 可能有小伙伴会问,假如我设置了一个语法插件,指定某个预设里又包含了插件,此时会发生什么?这就涉及到插件和预设的执行顺序了,具体的规则如下: 插件比预设先执行 插件执行顺序是插件数组从前向后执行 预设执行顺序是预设数组从后向前执行 三、插件和预设的参数 不配置参数的情况下,每个插件或预设都是数组中的一个字符串成员,例:preset:["@babel/preset-env","@babel/preset-react"],如果某个插件或预设需要配置参数,成员项就需要由字符串换成一个数组,数组的第一项是插件或预设的名称字符串,第二项为对象,该对象用来设置插件或预设的参数,格式如下: {"presets": [["@babel/preset-env",{"useBuiltIns": "entry"}]]} 四、插件和预设的简写 插件或可以在配置文件里用简写名称,如果插件的npm包名称的前缀为 babel-plugin-,可以省略前缀。例如"plugins": ["babel-plugin-transform-decorators-legacy"]可以简写为"plugins": ["transform-decorators-legacy"]。 如果npm包名称的前缀带有作用域@,例如@scope/babel-plugin-xxx,短名称可以写成@scope/xxx。 到babel7版本时,官方的插件大多采用@babel/plugin-xxx格式的,没有明确说明是否可以省略@babel/plugin-,遇到这中npm包时,最好还是采用全称写法比较稳妥。 预设的短名称规则跟插件差不多,前缀为babel-preset-或带有作用域的包@scope/babel-preset-xxx的可以省略掉babel-preset-。 babel7里@babel/preset-前缀开头的包,例如@babel/preset-env的短名称是@babel/env,官方并没有给出明确说明以@babel/preset-xxx卡头的包是否都可以采用简写,因此最好还是采用全称。 五、混乱的babel6预设 如果直接接触babel7的前端同事都知道es预设直接用@babel/preset-env就行了,但是如果要维护和迭代基于babel6的项目呢?各个项目中使用的可能都不一样,babel-preset-es20xx、babel-preset-stage-x、babel-preset-latest这些预设是啥意思? babel-preset-es20xx: TC39每年发布的、进入标准的ES语法转换器预设,最后一个预设是babel-preset-es2017,不再更新。 babel-preset-stage-x: TC39每年草案阶段的ES语法转换器预设。x的值是0到3,babel7时已废弃,不再更新。 babel-preset-latest: TC39每年发布的、进入标准的ES语法转换器预设。在babel6时等于babel-preset-es2015、babel-preset-es2016、babel-preset-es2017。该包从 v2 开始,需要@babel/core@^7.0.0,也就是需要babel7才能使用,既然要升级到babel7,不如使用更加强大的@babel/preset-env。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/douyinbuwen/article/details/123729828。 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。
2024-01-16 22:15:54
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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:
pgrep process_name
- 查找与进程名匹配的进程ID。
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