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Redis中的键值过期操作
作为关系型数据库中一项非常重要的基础功能——事务,在 Redis 中是如何处理并使用的?
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漂亮又好用的Redis可视化客户端汇总
如何手撸一个队列?队列详解和面试题汇总(含答案)(下)
如何手撸一个队列?队列详解和面试题汇总(含答案)(上)
面试题:如何设计一个高并发的系统?
获得好工作的秘密:有效的准备面试。
RocketMQ 可视化环境搭建和基础代码使用(下)
RocketMQ 可视化环境搭建和基础代码使用(上)
解决SpringBoot多模块发布时99%的问题?SpringBoot发布的8个原则和4个问题的解决方案
经典面试题 | 讲一下垃圾回收器都有哪些?
但凡问到 JVM(Java 虚拟机)通常有 99% 的概率一定会问,在 JVM 中如何判断一个对象的生死状态?
关于垃圾回收算法的这道面试题,几乎是所有 3 年以上的 Java 面试中必问的题目,甚至有些好一点的公司会在校招时问到面试者。那么本文就系统的讲一下垃圾回收的算法,和 Hotspot 虚拟机执行垃圾回收的一些实现细节,比如安全点和安全区域等。
JVM(Java 虚拟机)算是面试必问的问题的了,而但凡问 JVM 一定会问的第一个问题就是:讲一讲 JVM 的组成?那本文就注重讲一下 JVM 的组成。
提到Java虚拟机(JVM),可能大部分人的第一印象是“难”,但当让我们真正走入“JVM世界”的时候,会发现其实问题并不像我们想象中的那么复杂。唯一真正令我们恐惧的,其实是恐惧本身。而作为整个JVM系列的首篇,本文将带你解除刚开始学习JVM时的种种疑惑。比如:什么是JVM?为什么学习JVM?怎么有效的学习JVM?带着以上的这些问题,让我们一起走入JVM的世界吧。
阿里面试题BIO和NIO数量问题附答案和代码
Java 200+ 面试题补充③ Dubbo 模块
本文是前文《Java 最常见的 200+ 面试题》的第二个补充模块,第一模块为:《Java 200+ 面试题补充 ThreadLocal 模块》。
Java 200+ 面试题补充 ThreadLocal 模块
== 和 equals 的区别
在开始学习深克隆和浅克隆之前,我们先来看下面代码,有什么问题? class CloneTest { public static void main(String[] args) throws CloneNotSupportedException { // 等号赋值( 基本类...
一、简介 提起Java不得不说的一个开发场景就是Web开发,也是Java最热门的开发场景之一,说到Web开发绕不开的一个技术就是JSP,因为目前市面上仍有很多的公司在使用JSP,所以本文就来介绍一下Spring Boot 怎么集成JSP开发,以及生产环境的详细部署方法。
一、关于Spring Boot 在开始了解Spring Boot之前,我们需要先了解一下Spring,因为Spring Boot的诞生和Spring是息息相关的,Spring Boot是Spring发展到一定程度的一个产物,但并不是Spring的替代品,Spring Boot是为了让程序员更好的使用Spring。
一、搭建Java环境 系统环境 Ubuntu 18.04.1 JDK 8 IDEA 2018.2 1.下载JDK 官网地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 选择相应的版本,点击jdk,进入下载页面,选择“Linux x64”版本的后缀为“xxx.tar.gz”的Liunx压缩包。
使用Docker部署RabbitMQ集群 RabbitMQ系列文章 RabbitMQ在Ubuntu上的环境搭建 深入了解RabbitMQ工作原理及简单使用 RabbitMQ交换器Exchange介绍与实践 RabbitMQ事务和Confirm发送方消息确认——深入解读 使用Docker部署RabbitMQ集群 你不知道的RabbitMQ集群架构全解 概述 本文重点介绍的Docker的使用,以及如何部署RabbitMQ集群,最基础的Docker安装,本文不做过多的描述,读者可以自行度娘。
RabbitMQ事务和Confirm发送方消息确认——深入解读 RabbitMQ系列文章 RabbitMQ在Ubuntu上的环境搭建 深入了解RabbitMQ工作原理及简单使用 RabbitMQ交换器Exchange介绍与实践 RabbitMQ事务和Confirm发送方消息确认——深入解读 使用D...
RabbitMQ交换器Exchange介绍与实践 RabbitMQ系列文章 RabbitMQ在Ubuntu上的环境搭建 深入了解RabbitMQ工作原理及简单使用 RabbitMQ交换器Exchange介绍与实践 RabbitMQ事务和Confirm发送方消息确认——深入解读 使用Docker部署RabbitMQ集群 你不知道的RabbitMQ集群架构全解 导读 有了Rabbit的基础知识之后(基础知识详见:深入解读RabbitMQ工作原理及简单使用),本章我们重点学习一下Rabbit里面的exchange(交换器)的知识。
深入了解RabbitMQ工作原理及简单使用 RabbitMQ系列文章 RabbitMQ在Ubuntu上的环境搭建 深入了解RabbitMQ工作原理及简单使用 RabbitMQ交换器Exchange介绍与实践 RabbitMQ事务和Confirm发送方消息确认——深入解读 使用Docker部署RabbitMQ集群 你不知道的RabbitMQ集群架构全解 RabbitMQ简介 在介绍RabbitMQ之前实现要介绍一下MQ,MQ是什么? MQ全称是Message Queue,可以理解为消息队列的意思,简单来说就是消息以管道的方式进行传递。
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为什么不用CentOS而用Ubuntu作为生产环境的运行平台?这个我也比较好奇,公司订的只能沿用传统,从使用成本的角度来说,此举也是值得肯定的。 测试环境 腾讯云 Ubuntu 16.04 阿里云 Ubuntu 16.
Ubuntu apt-get和pip源更换 更新数据源为国内,是为了加速安装包的增加速度。 更换apt-get数据源 输入:sudo -s切换为root超级管理员; 执行命令:vim /etc/apt/sources.
往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六)OpenCV添加中文(五)图片人脸检测——Dlib版(四)视频人脸检测——OpenCV版(三)图片人脸检测——OpenCV版(二)OpenCV环境搭建(一) 更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai 前言 Dlib的人脸识别要比OpenCV精准很多,一个是模型方面的差距,在一方面和OpenCV的定位有关系,OpenCV是一个综合性的视觉处理库,既然这么精准,那就一起赶快来看吧。
OpenCV添加文字的方法putText(...),添加英文是没有问题的,但如果你要添加中文就会出现“???”的乱码,需要特殊处理一下。 下文提供封装好的(代码)方法,供OpenCV添加中文使用。 往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六)OpenCV添加中文(五)图片人脸检测——Dlib版(四)视...
上几篇给大家讲了OpenCV的图片人脸检测,而本文给大家带来的是比OpenCV更加精准的图片人脸检测Dlib库。 往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六)OpenCV添加中文(五)图片人脸检测——Dlib版(四)视频人脸检测——OpenCV版(三)图片人脸检测——OpenCV版(二)OpenCV环境搭建(一)更多更新,欢迎访问我的github:https://github.
视频人脸检测是图片人脸检测的高级版本,图片检测详情点击查看我的上一篇《图片人脸检测——OpenCV版(二)》 往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六)OpenCV添加中文(五)图片人脸检测——Dlib版(四)视频人脸检测——OpenCV版(三)图片人脸检测——OpenCV版(二)OpenCV环境搭建(一)更多更新,欢迎访问我的github:https://github.com/vipstone/faceai 实现思路: 调用电脑的摄像头,把摄像的信息逐帧分解成图片,基于图片检测标识出人脸的位置,把处理的图片逐帧绘制给用户,用户看到的效果就是视频的人脸检测。
Tesseract的OCR引擎最先由HP实验室于1985年开始研发,至1995年时已经成为OCR业内最准确的三款识别引擎之一。2005年,Tesseract由美国内华达州信息技术研究所获得,并求诸于Google对Tesseract进行改进、消除Bug、优化工作。
图片人脸检测 人脸检测使用到的技术是OpenCV,上一节已经介绍了OpenCV的环境安装,点击查看. 往期目录 视频人脸检测——Dlib版(六)OpenCV添加中文(五)图片人脸检测——Dlib版(四)视频人脸检测——OpenCV版(三)图片人脸检测——OpenCV版(二)OpenCV环境搭建(一)更多更新,欢迎访问我的github:https://github.
此环境搭建是OpenCV的python(一下简称py)开发环境搭建,建立在py3的环境和语法上实现的。 windows系统搭建 系统环境:windows 10 + python 3.6 + OpenCV 3.4.1 一、安装python python的安装之前在python自学笔记的项目中描述了,在这不做重复说明,有需要的朋友,点击查看:python环境安装 二、安装numpy模块 根据上文提示,现在我们已经正确安装了python和pip(安装和管理python包的工具),在正式安装OpenCV之前,首先我们要安装numpy模块。
前言 最早接触python的时候,他并没有现在这么火,我也没把他太当回事,那时候我对python的印象就是给运维人员使用的一门很古老的语言,显然随着tensorflow(以下简称tf)的兴起,python开始频繁的进入我们视野,不知不觉他就火成了今天这个样子。
本文介绍fabric.js框架使用,以及使用fabricjs打造一个高级画板程序. 高级画板功能介绍 全局绘制颜色选择 护眼模式、网格模式切换 自由绘制 画箭头 画直线 画虚线 画圆/椭圆/矩形/直角三角形/普通三角形/等边三角形 文字输入 图片展示及相关移动、缩放等操作 删除功能 (文末附:画板GitHub地址&fabric.
nginx安装 Ubuntu直接从常规源中安装 apt-get install nginx 安装的目录 配置文件:/etc/nginx/ 主程序文件:/usr/sbin/nginx Web默认目录:/usr/share/nginx/http/ 日志目录:/var/log/n...
业务情景 两台服务器,一台阿里云ECS云服务器(专用网络),另一台是阿里云数据库MongoDB,处于安全考虑MongoDB是不运行外网连接的,那接下来就看怎么实现公网访问。 看到上面红色的网络类型描述,有些人可能已经看出问题所在了,小小的提示:问题出现在开放端口上! 专用网络和经典网络的大致区...
在过去的三年时间了,作为曾经的研发部经理,我和我的技术总监始终在为一件事而努力着,那就是选择一门合适我们团队的技术语言。 我们研发团队一共有9个人,分为三个小组:移动手机组、后端接口组、web前端组,如果按照大公司的做法,我们完全不必为每组应该选择什么技术语言而担心,我们可以在每组中选择一个组长,由他全权负责即可,公司层面只要最终的结果即可,可事情并没有那么简单。
MongoDB已经日益成为流程和主流的数据库了,原因有两个:第一个就是技术优势,第二就是便利性,个人使用部署都很方便。 MongoDB的优缺点,以及使用场景 优点: 面向文档存储(自由读高,不需要定义表的结构,即存即用) 更高的写入负载,插入,更改快速 高效存储二进制大对象(照片、视频等) 复制和故障切换支持 Auto-Sharding自动分片支持云级扩展性 缺点 不支持事物 占用空间大 使用场景 所以MongoDB更擅长处理大数量的自由度高切不重要的表单。
几经折腾,买的笔记本终于到了,刚开始买的是一个稍微大一点15.6的,用起来挺好,就是不方便携带,而来上海之后因为没带仅有的那台台式电脑,所以必须买一个小一点,方便携带的,好背着它来回穿梭在上、下班之间,你还别说,这个13.3的这台电脑虽然屏幕小点,但携带真是非常的方便,只有1.2kg,比我们小时候上学背的那书包,可轻了不少。
应用情景 经典使用情景:js的一些事件,比如:onresize、scroll、mousemove、mousehover等; 还比如:手抖、手误、服务器没有响应之前的重复点击; 这些都是没有意义的,重复的无效的操作,设置对整个系统的影响还可能是致命的,所以我们要对重复点击的事件进行相应的处理! 节流函数 所谓的节流函数顾名思义,就是某个时刻限制函数的重复调用。