一、数据库概述1、什么是数据（Data）      描述事物的符号记录称为数据，描述事物的符号既可以是数字，也可以是文字、图片，图像、声音、语言等，数据由多种表现形式，它们都可以经过数字化后存入计算机。     ...

--我是在2018年第一次接触scala，之后再数仓过程中经常做Hbase与spark的etl。之后换了工作后有半年多没有再写过scala【现在基本都是写python】,重新拾起scala！！ 我会在上课笔记为主，同时会借鉴scala犀牛书和scala机器学习等，加入一些自己的思考。感谢尚硅谷韩老师。为什么学...

先来看一段简单的代码，shiro.ini为配置文件，类为用于说明流程的代码测试类：#shiro.ini[users]zhang=123wang=1234 1#shiro.ini2[users]3zhang=1234wang=123@TestpublicvoidtestHelloWorld(){//获取Secu...

我们基于这个持久层接口GirlDao：publicinterfaceGirlDao{List<Girl>findByAge(intage);GirlfindById(longid);intinsertGirl(Girlgirl);intupdateGirl(Girlgirl);intdeleteGirl(l...

传统的JDBC来做DAO层，做了下面这几件事：加载驱动获取连接执行SQL语句获取操作结果封装信息返回操作结果而实际上DAO层最关心的是什么呢，就是后面三点就完事，JDBC显得太繁琐：执行SQL语句获取操作结果封装信息返回操作结果所以说MyBatis作为持久层框架的出现，必然是有一个核心对象来只做上面这些事情，这个对象叫...

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《图解密码技术》（点击查看详情）密码主要是一种能够让消息内容变得无法解读的技术。除此之外，还有另外一种技术，不是将消息内容变得无法解读，而是能够隐藏信息，这种技术叫做隐写术。隐写术的第一个典型就是大家都知道的藏头诗：我画蓝江水悠悠，爱晚亭上枫叶愁。秋月溶溶照佛寺，香烟袅袅绕经楼。 1我画蓝江水悠悠，2爱晚亭上...

一、引言UNIX系统中大多数文件I/O只需用到5个函数：open、read、write、lseek以及close。这些函数经常被称为不带缓冲的I/O（unbufferedI/O）。术语不带缓冲指的是每个read和write都调用内核中的一个系统调用。这些不带缓冲的I/O函数不是ISOC的组成部分，但是，它们是POSIX...

以下内容引用自http://wiki.jikexueyuan.com/project/servlet/overview.html：一、什么是Servlets？JavaServlet是运行在Web或应用服务器上的程序，作为在来自Web浏览器或其他HTTP客户机的请求和在HTTP服务器上的数据库或应用程序的中间层。使用Se...

AJAX全称AsynchronousJavaScriptandXML，即异步的JavaScript和XML。不是新的编程语言，而是一种使用现有标准的新方法。在不重新加载整个页面的情况下，AJAX可以与服务器交换数据并更新部分网页。总而言之，AJAX是一种在无需重新加载整个网页的情况下，能够更新部分网页的技术。可以通过在...

网上找了一张图，很生动形象的展示了DBS=DBMS+DB+DBA+其他   简单的来说：数据库看作一组相关的数据数据库管理系统（DBMS）看作管理和控制这组数据的软件数据库系统包括与数据库相互作用的应用程序、DBMS和数据库在内的所有东西数据库系统（DatabaseSystem，DBS）由...

    UML视频从总体上来说，条理清楚，知识点也没有那么散，而且在视频中还简单点的介绍了一下设计模式，额。。。你这是在吊我的胃口吗？？不过我还是很喜欢的，总体上很赞！UML视频主要是从四个方面开始入手：UML的概述，RUP，设计模式，还有典型的案例分析。其中主要的部分就是UML...

图像分割是计算计视觉研究中的经典难题，已成为图像理解领域关注的一个热点，　　图像分割作为图像技术领域的一个经典难题，自上世纪七十年代以来吸引了众多研究人员的研究热情并为之付出了巨大努力，提出了很多图像分割算法。这些分割算法分割性能的优劣，是用相关图像分割质量测度来进行评价的。但由于对算法分割是否成功的客观判定标准至今未...

一年前，我负责的一个项目中需要权限管理。当时凭着自己的逻辑设计出了一套权限管理模型，基本原理与RBAC非常相似，只是过于简陋。当时google了一些权限管理的资料，从中了解到早就有了RBAC这个东西。可惜一直没狠下心来学习。更详细的RBAC模型非常复杂。本文只做了一些基础的理论性概述。本文资料完全来自互联网。 ...

本文记录几个在广告和推荐里面rank阶段常用的模型。广告领域机器学习问题的输入其实很大程度了影响了模型的选择，因为输入一般维度非常高，稀疏，同时包含连续性特征和离散型特征。模型即使到现在DeepFM类的方法，其实也都很简单。模型的发展主要体现于对特征的充分挖掘上，比如利用低阶和高阶特征、尝试自动学习交叉特征而非手动、尝...