背景:这篇文章还是很全面的,但是很杂乱 后面慢慢整理吧! 1 MQ 消息队列+发送队列+消息通道 接收通道名称与发送端的发送通道名称要一致,修改通道信息后要执行 start channle(chlname) 重启通道.常用的MQ命令 66.0.42.240 用户 mqm/mqm88.0.52.40 mq队列服务器:mqm/1qaz2wsx二代:88.0.65.91 vlog/1qaz2wsx监控:/cnaps/maintain/bin管理台:admin/698825 240环境:admin/12

查看本章节 查看作业目录 需求说明: 利用 jQuery 操作页面元素的方法,实现电商网站购物车页面商品数量的增加和减少操作,要求单项价格和总价随着数量的改变而改变 当用户单击"+"按钮时,文本框中的商品数量增加 1,单项价格和总价相应地增加 点击"-"按钮,文本框中的数量减 1(不能小于 1),单项价格和总价相应地减少 实现思路: 声明 calPrice() 函数,根据商品的单价和数量计算单项价格,当点击改变数量的按钮时,调用 calPrice() 函数,及时刷新

本文由云+社区发表 一.困难点 建立topic的时候,可以通过指定参数 --replication-factor 设置备份数量.但是,一旦完成建立topic,则无法通过kafka-topic.sh 或者 命令修改replica数量. 二.解决办法 ​ 实际上,我们可以考虑一种 "另类" 的办法:可以利用 kafka-reassign-partitions.sh 命令对所有分区进行重新分布,在做分区重新分布的时候,通过增加每个分区的replica备份数量来达到目的. ​ 本文将介绍如何利

在android开发中,做出漂亮的ui的应用,往往有数量庞大的xml文件.比如,我们要给一个Button加上一个selector,如果背景不是图片,就得写三个xml文件,分别是:edit_focused.xml <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <shape xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" >

减少DOM数量 减少DOM操作 批量处理DOM操作 批量处理样式修改 尽量不要使用tabel布局 尽量不要使用css表达式 string用数组join css选择符优化 1.减少DOM数量 在HTML生成DOM树的时候,DOM数量越少,HTML渲染速度越快 2.减少DOM操作 每次操作DOM,都会带来repaint和refolw 3.批量处理DOM操作: 将元素移除DOM Tree,修改完后再放回去,因此只会调用一次repaint或者reflow 4.批量修改样式 改变classname,或者用

一.写作背景 最近组内在推行checkstyle代码规范的检测,关于checkstyle的介绍可以参考:https://checkstyle.sourceforge.io, 在按照checkstyle修改问题时,遇到几个很头疼的问题,最头疼就是checkstyle对function中return数量的限制,这里有两种限制: 1.对于void返回值的function,return数量最多只允许有1个: 2.对于非void返回值的function,return数量最多只允许个有3个: 根据上面这两个

Hadoop集群的配置(二) 摘要: hadoop集群配置系列文档,是笔者在实验室真机环境实验后整理而得.以便随后工作所需,做以知识整理,另则与博客园朋友分享实验成果,因为笔者在学习初期,也遇到不少问题.但是网上一些文档大多互相抄袭,里面错误百出.笔者结合自学书籍视频等资料,完成这一套配置资料.实验结果和过程经过反复测试无误后方整理出来的.配置过程中,初学者若有实验环境,可以在真机环境下完成,若无条件,可补习下虚拟机与Linux操作系统的基础知识,以及里面对linux常规命令使用,建议读者边配置

转自:http://www.csdn.net/article/2015-01-13/2823530 一个Hive查询生成多个Map Reduce Job,一个Map Reduce Job又有Map,Reduce,Spill,Shuffle,Sort等多个阶段,所以针对Hive查询的优化可以大致分为针对MR中单个步骤的优化(其中又会有细分),针对MR全局的优化,和针对整个查询(多MR Job)的优化,下文会分别阐述. 在开始之前,先把MR的流程图帖出来(摘自Hadoop权威指南),方便后面对照.另

原文链接:https://medium.freecodecamp.com/why-i-left-gulp-and-grunt-for-npm-scripts-3d6853dd22b8#.n7m1855uf 作者:Cory House ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 我知道你在想

精通Web Analytics 2.0 : 用户中心科学与在线统计艺术 第七章:失败更快:爆发测试与实验的能量 欢迎来到实验和测试这个棒极了的世界! 如果Web拥有一个超越所有其他渠道的巨大优势,它就是你的实验和失败能以非常低的成本进行的能力. 您可以根据自己的直觉回答关于网站的,产品或运输的成本或者目标网页的布局的问题,也可以借助快速的实验解答它们,在您的网站上实时运行然后客户可以帮助您选择优胜者.实验是快速的,廉价的并且可扩展的.所以不要去猜测; 学着更快地失败. 章节内容 一  测试选项的

昨天遇到一个奇葩的问题,服务器正常运行但经常出现客户端无法连接的问题.我很好奇,在accept返回的地方断点,发现无法accept了.这就怪了,以前从没出现过这种情况.服务器网络用的asio,无法accept应该就是线程阻塞了,我暂停查看了一下所有线程,发现服务器在收到一个链接的时候,暂停了.暂停的地方是printf,连接成功之后写日志,顺便写到控制台了一份,竟然在printf暂停了.这..人与计算机之间最基本的信任呢!!我把线程数量减少到1个,仍然有这个问题,但是关闭printf之后就不会有这

在Elasticsearch中,每一个文档都有一个版本号码.每当文档产生变化时(包括删除),_version就会增大.在<版本控制>中,我们将会详细讲解如何使用_version的数字来确认你的程序不会随意替换掉不想覆盖的数据. 自增ID 如果我们的数据中没有天然的标示符,我们可以让Elasticsearch为我们自动生成一个.请求的结构发生了变化:我们把PUT——“把文档存储在这个地址中”变量变成了POST——“把文档存储在这个地址下”. 这样一来,请求中就只包含 _index和_type了:

如果有朋友对本篇文章的一些知识点不了解的话,可以先阅读此篇文章.在这篇文章中,我大概介绍了一下构建淘宝购物车页面需要的基础知识. 这篇文章主要探讨的是智能搜索框Ajax异步加载数据.jQuery的社区非常的活跃,许多朋友都在不同地方分享了很多优秀的插件.我在相关的网站上找过想实现类似功能的插件,但是没有找到.于是乎,自己动手丰衣足食.自己来搭建智能搜索框下拉列表.当然,如果有类似功能并且常维护Bug的插件,望留言交流. 源码地址:Github 淘宝购物车页面--PC端和移动端项目实战 首先需要先

正在学习storm的大兄弟们,我又来传道授业解惑了,是不是觉得自己会用ack了.好吧,那就让我开始啪啪打你们脸吧. 先说一下ACK机制: 为了保证数据能正确的被处理, 对于spout产生的每一个tuple, storm都会进行跟踪. 这里面涉及到ack/fail的处理,如果一个tuple处理成功是指这个Tuple以及这个Tuple产生的所有Tuple都被成功处理, 会调用spout的ack方法: 如果失败是指这个Tuple或这个Tuple产生的所有Tuple中的某一个tuple处理失败, 则会调

本系列会介绍OpenStack 企业私有云的几个需求: 自动扩展(Auto-scaling)支持 多租户和租户隔离 (multi-tenancy and tenancy isolation) 混合云(Hybrid cloud)支持 主流硬件支持.云快速交付 和 SLA 保证 大规模扩展性支持 私有云外围环境支持(包括支持CDN .商业SDN控制器.防火墙和VPN/专线等) 良好的可使用性(用户和运维 Dashboard 等) 向上扩展性(PaaS 和 SaaS 等支撑) 企业数据中心IT环境支持

[目标] 地图灯光编译报错 [思路] 1 我自己测c2_cwd_rt 附件为当时log 2 ExampleGame\BeastCache\PersistentCache 3 重新删除掉BeastCache文件夹 去编译 Error reading ..\..\meshes\00cea9448b1b8f51297ed76e1b9fad8c46ebcc3c.btm, error: Too many open files Error reading ..\..\meshes\0035379e8cdc1

原文地址:http://www.cnblogs.com/1024incn/p/4605502.html shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-c

整理出来的tip 减小页面的大小 在页面下载中,页面的大小至今扮演着非常重要的因素. 减小页面的大小能够通过排除不必要空格,注释,动态内嵌脚本,和放入外部文件的 CSS 等在页面结构中很小的改变都能够提高下载性能. 诸如HTML Tidy这类的工具可以从有效的HTML源文件中自动截去行首空格和额外的空行,其它工具则可以通过重新格式化源代码来压缩JavaScript或者通过混淆源码将长标识符替换为短标识符来减小文件大小. 最小化文件数量 减少一个页面引用的文件数量可以降低在下载一个页面的过程中需要

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