NetBeansVisualWebPack5.5入门指南
oracle分区表1.表空间及分区表的概念表空间:是一个或多个数据文件的集合,所有的数据对象都存放在指定的表空间中,但主要存放的是表,所以称作表空间。分区表:当表中的数据量不断增大,查询数据的速度就会变慢,应用程序的性能就会下降,这时就应该考虑对表进行分区。表进行分区后,逻辑上表仍然是一张完整的表,只是将表中的数据在物理上存放到多个表空间(物理文件上),这样查询数据时,不至于每次都扫描整张表。2.表分区的具体作用Oracle的表分区功能通过改善可管理性、性
系统 2019-08-12 01:54:39 3145
pgAdminIII昨天又更新了,我装了PostgreSQL7.5后用旧的pgAdminIII就报错,下载最新的pgAdminIII就好了。不习惯SELECT*FROM"A"呜,为什么表名还要加上双引号,郁闷.下载地址:http://www.pgadmin.org/snapshots/pgadmin3-win32.zipPostgreSQL安装参考:http://www.cnblogs.com/huqingyu/archive/2004/07/24/270
系统 2019-08-12 01:52:36 3145
redis资源比较零散,引用nosqlfan上的文章,方便大家需要时翻阅。大家看完所有的,如果整理出文章的,麻烦知会一下,方便学习。1.Redis是什么?十五分钟介绍Redis数据结构Redis系统性介绍一个很棒的Redis介绍PPT强烈推荐!非同一般的Redis介绍Redis之七种武器锋利的Redisredis适用场景与实现【翻译】Redis协议2.Redis内部实现Redis源码分析系列文章Redis运行流程源码解析Redis2.6Lua脚本功能实现分
系统 2019-08-12 01:52:19 3145
在学习JSP/Servlet的过程中,配置Tomcat的虚拟目录可能是我们遇到的第一个比较麻烦的问题,说是麻烦是针对我们初学者而言,对于高手那都不是问题。反正我是弄了一天才配置好,发现网上给出的很多配置方法都行不通,最后还是在一本参考书上寻找到答案。所以说大家以后在网上寻找资料需要仔细鉴别。总的来说Tomcat的虚拟目录的配置有两种方式:1.修改server.xml2.Tomcat\conf\Catalina\localhost文件路径下添加一个xml配置
系统 2019-08-12 01:33:02 3145
InfoQ发布了一个关于规则引擎的介绍Real-WorldRuleEngines,原文http://www.infoq.com/articles/Rule-EnginesONJava上也有两篇文章:GiveYourBusinessLogicaFrameworkwithDroolshttp://www.onjava.com/lpt/a/6093UsingDroolsinYourEnterpriseJavaApplicationhttp://www.onjav
系统 2019-08-12 01:31:43 3145
前几天配pgcluster,改错了pg_hba.conf文件,查了好一阵子。这个文件网上也有写的,现在把下面两篇博文合起来放在这儿备查。http://swingfly.iteye.com/blog/508465http://francs3.blog.163.com/blog/static/4057672720113243113534/还有篇文章写的不错,也加在最后,原文地址在下面http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c11273c
系统 2019-08-29 23:09:00 3144
这是小D第一篇博客,有什么错误还请各位指正。小D也是刚接触Hadoop,因为在淘宝实习,有很多算法要在分布式环境下实现,所以这几天一直在看Hadoop,边用边学。最近实现的一个算法需要reduce输出很多参数,每个参数的格式不一样,而且要做为下一次mapreduce的输入,大家都知道Hadoop的分布式操作系统HFS是以目录为节点读取文件的,每个reduce输出一个分片,所以必须把要输出的文件根据类型的不同输出到不同的目录中去。因为淘宝还在用Hadoop0
系统 2019-08-12 09:29:27 3144
在时间序列中,我们需要基于该时间序列当前已有的数据来预测其在之后的走势,三次指数平滑(Triple/ThreeOrderExponentialSmoothing,Holt-Winters)算法可以很好的进行时间序列的预测。时间序列数据一般有以下几种特点:1.趋势(Trend)2.季节性(Seasonality)。趋势描述的是时间序列的整体走势,比如总体上升或者总体下降。下图所示的时间序列是总体上升的:季节性描述的是数据的周期性波动,比如以年或者周为周期,如
系统 2019-08-12 01:32:42 3144
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系统 2019-08-29 23:51:37 3143