http://blog.csdn.net/yerenyuan_pku/article/details/72567761 SpringMVC的处理器拦截器类似于Servlet开发中的过滤器Filter,用于对处理器进行预处理和后处理.本文主要总结一下SpringMVC中拦截器是如何定义的,以及测试拦截器的执行情况和使用方法. SpringMVC中拦截器的定义和配置 SpringMVC中拦截器的定义 在SpringMVC中,定义拦截器要实现HandlerInterceptor接口,并实现该接口中提供…
一.本章要点 在Scala中函数是”头等公民“(可以作为参数,返回值,赋值给其他); 可以创建匿名函数,通常还会交给其他函数; 函数参数可以给出需要稍后执行的行为; 许多集合方法都接受函数参数,将函数应用到集合中的值; 有许多语法上的简写让你以简短且易读的方式表达函数参数; 可以创建操作代码块的函数,像是内建的控制语句 二.作为值的函数 在Scala中,函数是头等公民,和数字一样,在变量中存放函数: import scala.math._ val num=3.14 val fun=ceil _…
[声明] 欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 生命壹号:http://www.cnblogs.com/smyhvae/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/smyhvae/p/4050825.html [正文]                                                                                                                                     …
摘自Apache Flink官网 最早的streaming 架构是storm的lambda架构 分为三个layer batch layer serving layer speed layer 一.在streaming中Flink支持的通知时间 Flink官网写了个了解streaming和各种时间的博客 https://www.oreilly.com/ideas/the-world-beyond-batch-streaming-101#F2 1.Processing time:执行时候的机器系统时…
前面我们学习了很多JVM相关的理论知识,那么本节将重点讲述的是工具的使用,正所谓:工欲善其事,必先利其器.因此,本节介绍常用的性能监控工具,用于性能监控和问题排查. 一.系统性能监控 系统性能工具用于确定系统运行的整体状态,基本定位问题所在. Linux – uptime • 系统时间 • 运行时间 n 例子中为7分钟 • 连接数 n 每一个终端算一个连接 • 1,5,15分钟内的系统平均负载 n 运行队列中的平均进程数 – Top • 第一行同uptime • 第三行到第五行是CPU和内存的使…
一.概述: 官方对Realm(领域)的描述:https://www.infoq.com/articles/apache-shiro 其功能本质上是一个安全特定的DAO,用于链接数据持久层(任何形式的都可以:数据库.properties文件,xml文件等),获取数据给Shiro使用. 二.数据库的搭建: 创建数据库及表: DROP DATABASE IF EXISTS `apptest`; CREATE DATABASE `apptest` DEFAULT CHARACTER SET utf8 ;…
一.数组 1).数组的多种初始化方式 下面总结了初始化数组的多种方式,以及如何对指向数组的引用赋值,使其指向另一个数组对象.值得注意的是:对象数组和普通数组的各种操作基本上都是一样的:要说有什么不同的话就是对象数组默认值为null,而基本数组视本身情况而定. package lkl; import java.util.Arrays; ///下面演示了数组的初始化 //包括对象数组和普通数组 class Base{ private static long counter; private fina…
一.Session简单介绍 在WEB开发中,服务器可以为每个用户浏览器创建一个会话对象(session对象),注意:一个浏览器独占一个session对象(默认情况下).因此,在需要保存用户数据时,服务器程序可以把用户数据写到用户浏览器独占的session中,当用户使用浏览器访问其它程序时,其它程序可以从用户的session中取出该用户的数据,为用户服务. 二.Session和Cookie的主要区别 Cookie是把用户的数据写给用户的浏览器. Session技术把用户的数据写到用户独占的sess…
在强化学习(十一) Prioritized Replay DQN中,我们讨论了对DQN的经验回放池按权重采样来优化DQN算法的方法,本文讨论另一种优化方法,Dueling DQN.本章内容主要参考了ICML 2016的deep RL tutorial和Dueling DQN的论文<Dueling Network Architectures for Deep Reinforcement Learning>(ICML 2016). 1. Dueling DQN的优化点考虑 在前面讲到的DDQN中,…
该书提前看完了,重点看了第四章和第六章,第七章以后只是大致浏览了一下,如果以后工作中涉及这一块再仔细研究一下,大概花了二十天的样子,主要了解了进程间的通信方式.socket编程以及五种I/O模式,看的过程中只是了解了基本概念,还没有实战经验,只看一遍书是不可能完全掌握的,重在了解基本概念,以后看到就不那么陌生了,更有亲近感,在此结贴了,后续打算学习一下设计模式了,加油,非计算机科班出身,知识面还需要不断扩展.…