Spring Boot推荐使用thymeleaf模板完成与页面的交互(已不支持JSP某些特性,不推荐JSP) 步骤 在一个Spring Boot Web项目基础上,也可以参考我前一篇文章建立的项目 1.pom.xml添加thymeleaf依赖 <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"  xsi:

分页: PageHelper的优点是,分页和Mapper.xml完全解耦.实现方式是以插件的形式,对Mybatis执行的流程进行了强化,添加了总数count和limit查询.属于物理分页. 一.首先注入依赖: <dependency> <groupId>com.github.pagehelper</groupId> <artifactId>pagehelper</artifactId> <version>4.2.1</versi

最近公司做一个客户导入会员的功能,以前导入都是使用csv格式导入的,但是客户反应问题挺多的,普遍是乱码(由于各种系统各种环境可能引起编码问题).最近想着就把这个导入完全改成excel导入,就研究了下phpexcel,发现读取excel还是挺方便的,这样也方便客户了,比较excel 无论用office 还是 wps 打开都是没有问题的 示例读取代码如下 /*  * $path excel文件路径  * $header_mapping 文字和数据库字段的对应关系  * excel第一行 是 字段标准

如果需要在程序中使用sdcard进行数据的存储,那么需要在AndroidMainfset.xml文件中 进行权限的配置: Java代码:   <!-- 在sd中创建和删除文件的权限 --> <uses-permission android:name="android.permission.MOUNT_UNMOUNT_FILESYSTEMS" /> <!-- 向SD卡中的写入权限 --> Java代码:   <uses-permission an

更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问

首先,我们先来认识下CreateFile函数,它的原型如下   HANDLE CreateFile( LPCTSTR lpFileName,    //指向文件名的指针 DWORD dwDesiredAccess,   //访问模式(写/读) DWORD dwShareMode,   //共享模式 LPSECURITY_ATTRIBUTES lpSecurityAttributes,//指向安全属性的指针 DWORD dwCreationDisposition,   //如何创建 DWORD d

(1)Customer和Customer Group (1)两种常用的消息模型 队列模型(queuing)和发布-订阅模型(publish-subscribe). 队列的处理方式是一组消费者从服务器读取消息,一条消息只由其中的一个消费者来处理. 发布-订阅模型中,消息被广播给所有的消费者,接收到消息的消费者都可以处理此消息. (2)Kafka的消费者和消费者组 Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型: 消费者组 (consumer group). 消费者用一个消费者组名标记自己. 一个

TensorFlow程序读取数据一共有3种方法: 供给数据(Feeding): 在TensorFlow程序运行的每一步, 让Python代码来供给数据. 从文件读取数据: 在TensorFlow图的起始, 让一个输入管道从文件中读取数据. 预加载数据: 在TensorFlow图中定义常量或变量来保存所有数据(仅适用于数据量比较小的情况). 一 预加载数据 import tensorflow as tf x1 = tf.constant([2,3,4]) x2 = tf.constant([4,0

KafkaConsumer概念 消费者和消费者群组 Kafka 消费者从属于消费者群组.一个群组里的消费者订阅的是同一个主题,每个消费者接收主题一部分分区的消息. 往群组里增加消费者是横向伸缩消费能力的主要方式. 我们有必要为主题创建大量的分区,在负载增长时可以加入更多的消费者.不要让消费者的数量超过主题分区的数量,多余的消费者只会被闲置.  除了通过增加消费者来横向伸缩单个应用程序外,还经常出现多个应用程序从同一个主题读取数据的情况. Kafka 设计的主要目标之一 ,就是要让 Kafka 主

一.Elasticsearch写人数据的过程 1)客户端选择一个node发送请求过去,这个node就是coordinating node(协调节点)2)coordinating node,对document进行路由,将请求转发给对应的node(有primary shard)3)实际的node上的primary shard处理请求,然后将数据同步到replica node4)coordinating node,如果发现primary node和所有replica node都搞定之后,就返回响应结果

在2.0版本之前,使用Spark必须先创建SparkConf和SparkContext,不过在Spark2.0中只要创建一个SparkSession就够了,SparkConf.SparkContext和SQLContext都已经被封装在SparkSession当中. 在与spark2.0交互之前必须先创建spark对象 val Spark = SparkSession .builder() .master(masterUrl) .appName(appName) .config("spark.s

一.tensorflow读取机制图解 我们必须要把数据先读入后才能进行计算,假设读入用时0.1s,计算用时0.9s,那么就意味着每过1s,GPU都会有0.1s无事可做,这就大大降低了运算的效率. 解决这个问题方法就是将读入数据和计算分别放在两个线程中,将数据读入内存的一个队列,如下图所示: 读取线程源源不断地将文件系统中的图片读入到一个内存的队列中,而负责计算的是另一个线程,计算需要数据时,直接从内存队列中取就可以了.这样就可以解决GPU因为IO而空闲的问题! 在tensorflow中,为了方便

项目中经常会有这种场景,在配置文件中配置对应关系,项目启动的时候从中读取数据存入map缓存起来,这样使用的时候就可以直接从map找到对应的映射关系. 然后遇到了这么一个诡异的问题,一个简单的映射关系如下: 1:"语文" 2:"数学" 3:"英语" 第一行的语文的映射关系无论如何都取不到,debug的时候可以看到实际上map中是存在1:"语文"这条映射关系,但是取的时候却取不到.这个很诡异啊,取2或是3的映射关系一点问题都没有,

更新记录(2014.7.24): 1.为了使本文更通俗易懂,更新了部分内容,将例子改为从内存中打开. 2.增加了将数据输出到内存的方法. 从内存中读取数据 ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体URL的字符串传递给该函数就可以了. 但其是否支持从内存中读取数据呢?这个问

这篇文章主要介绍了php从memcache读取数据再批量写入mysql的方法,可利用memcache缓解服务器读写压力,并实现数据库数据的写入操作,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下. 用 Memcache 可以缓解 php和数据库压力下面代码是解决高负载下数据库写入瓶颈问题,遇到最实用的:写入ip pv uv的时候,用户达到每分钟几万访问量,要记录这些数据,实时写入数据库必定奔溃. 用以下技术就能解决,还有如用户注册,同一时间断内,大量用户注册,可以缓存后一次性写入到数据库,代码如下  

http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/12980423 —————————————————————————————————————————————————————— ffmpeg一般情况下支持打开一个本地文件,例如“C:\test.avi” 或者是一个流媒体协议的URL,例如“rtmp://222.31.64.208/vod/test.flv” 其打开文件的函数是avformat_open_input(),直接将文件路径或者流媒体

Tomcat那些事儿 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTEwODc5Ng==&mid=2650860016&idx=2&sn=5490d13566300698fd4599d7250e279c    再有人问你Netty是什么,就把这篇文章发给他 原创: 陈彩华 Hollis 1周前 本文基于Netty4.1展开介绍相关理论模型,使用场景,基本组件.整体架构,知其然且知其所以然,希望给大家在实际开发实践.学习开源项目提供参考.这是一篇万字长

在昨天的博文(云计算之路-阿里云上:读取缓存时的“黑色0.1秒”)中我们犯了一个很低级的错误——把13ms算成了130ms(感谢陈硕发现这个错误!),从而对问题的原因作出了错误的推断,望大家谅解! 从中我们吸取到了一个教训:趁热打铁要小心,容易失去冷静,作出错误的判断. 今天我们痛定思痛,用了一个下午的时间重新分析了“黑色0.1秒”问题,这次从EnyimMemcached的源代码下手(https://github.com/enyim/EnyimMemcached). 怎么下手呢?我们用了最粗鲁.

文章很多摘录了 http://blog.163.com/liaoxiangui@126/blog/static/7956964020131069843572/ 同时基于这篇文章的基础上,补充一些学习要点,如有问题,希望指出探讨. 1 ORACLE体系结构 下图描述了oracle的体系结构.SGA(system global area)是各个进程共享的内存块,Buffer cache用来缓存数据文件的数据块(block). 2 如何在data buffer中查找数据块 data buffer存在的

相关博客列表 : FFMPEG内存操作(一) avio_reading.c 回调读取数据到内存解析 FFMPEG内存操作(二)从内存中读取数及数据格式的转换 FFmpeg内存操作(三)内存转码器 在FFMPEG的官方例程中,有个avio_reading.c 的文件,他的主要功能是将音视频文件读取到内存,如果FFMPEG需要使用输入文件的数据,则直接从内存中调用.初学FFMPEG,给avio_reading.c 文件做了一个注释,如果不对,欢迎指正. /* * Copyright (c) 2014

应用程序使用 KafkaConsumer向 Kafka 订阅主题,并从订阅的主题上接收消息 . 从 Kafka 读取数据不同于从其他悄息系统读取数据,它涉及一些独特的概念和想法.如果不先理解 这些概念,就难以理解如何使用消费者 API.所以我们接下来先解释这些重要的概念,然 后再举几个例子,横示如何使用消费者 API 实现不同的应用程序. 消费者和消费者群组 假设我们有一个应用程序需要从-个 Kafka主题读取消息井验证这些消息,然后再把它们 保存起来.应用程序需要创建一个消费者对象,订阅主题并