必读: 基于框架的程序要成功运行,对于JAR包的版本,配置文件的正确性有着苛刻的要求,任何一个地方出错了,都会导致框架程序运行失败。 如果你是第一次学习本框架,务必严格按照教程的指导,完全模仿操作,直到成功看到运行效果。 第一次成功之后,信心,思路都会有较好的铺垫,然后再根据自己的疑惑,在“成功”的代码上做原本想做的改动和调整,这样可以大大节约学习的时间,提高效率,切勿一来就擅自改动,给自己的学习
一、枚举的介绍,以如下的枚举为例子进行介绍enum Size {
Small, Medium, Large, ExtraLarge;
}如上的声明定义了一个类,它有4个实例不可能再构造出新的对象,即:Size size = new Size(); 编译时不会通过的既然枚举是一个类,那么他有什么特殊的方法呢?1、toString()如上如果想要获取Small对应的字符串“Small”,那么可
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2023-07-21 00:47:34
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处理JSON对于JSON的处理一般都是基于Ajax前端技术来实现的,可以实现页面的局部刷新数据显示。 在Springmvc处理JSON是非常简单的。 分为三步走: 一、前台提交请求Ajax 二、后台处理请求@ResponseBody 三、前台接收返回的JSON数据 dataType<!-- 前台提交请求 一般都是利用ajax -->
<a href="testJson"
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2024-04-08 09:59:33
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1、请求数据包括哪几部分呢?它包括以下几个部分 :请求参数 。cookie信息。请求头信息。我们在前面说过JavaWEB中就有获取请求参数的类,HttpServletRequest有以下几个方法来获取请求数据。Request.getParameter(参数名); Request.getParameterMap();Request.getCookies();Request.getHeader();2
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2024-03-30 23:07:36
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先给出一个基本的配置(web.xml中配置),后面再对这个配置做详细说明。<servlet>
<servlet-name>springmvc</servlet-name>
<servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class>
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2024-03-20 16:24:47
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前言:本篇主要介绍SpringMVC如何处理Json数据,包括接收和响应json数据。本篇文章重点以下问题:处理json数据示例HttpMessageConverter<T>1. 处理Json数据的样例总共三步:1. 加入 jar 包(开发过程中,这一步也就无需考虑了):2. 编写目标方法,使其返回 JSON 对应的对象或集合;3. 在方法上添加 @Resp
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2024-03-16 00:24:42
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在做前端页面优化时,大厂都会通过将多个资源文件以逗号分隔,一次性下载下来,减少请求数,从而提升页面加载速度。除了静态资源请求外,在页面初始化时,有时我们会用ajax发起多个异步请求,若这些请求有先后顺序则更难处理,还要确保请求A调用结束才可调用请求B。如果对多个ajax异步请求不进行合并处理,则至少会有2点不足: 1)增加页面加载时间; 2)如果请求有先后顺序的话,会增加开发难度,代码质量不可控。
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2024-04-18 17:30:04
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在实际的工作环境下,许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题,它的主要
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2012-06-27 16:33:00
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在实际的工作环境下,许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题,它的主要难点有以下几个方面:一、数据量过大,数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据,那么大不了每条去逐一检查,人为处理,如果有上百条数据,也可以考虑,如果数据上到千万级别,甚至过亿,那不是手工能解决的了,必须通过工具或者程序进行处理,尤其海量的数据中,什么情况都可能存在,例如,数据中某处格式出了问题,尤其在程序处理时,前面还能正常
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精选
2015-07-05 02:19:01
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优化:表分区,索引分区 (优化①粗略的进行表分区,优化②为精确数据分区)为什么要表分区?当一个表的数据量太大的时候,我们最想做的一件事是什么?将这个表一分为二或者更多分,但是表还是这个表,只是将其内容存储分开,这样读取就快了N倍了 原理:表数据是无法放在文件中的,但是文件组可以放在文件中,表可以放在文件组中,这样就间接实现了表数据存放在不同的文件中。能分区存储的还有:表、索引和大型对象数据 。S
原创
2016-02-23 15:09:19
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【摘要】有研究表明,全球数据总量每两年翻一番,各企业都在处理和存储这些海量数据。这些数据主要由结构化数据、非结构化数据等类型数据构成。企业对数据了解得越透彻,就能够越准确地判断数据的价值及风险。结构化的数据:即有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据,国籍:中华人民共和国,民族:汉,性别:男,这都叫结构化数据。对于ICT领域来说,就是以固定的格式存储到数据库里的数据(Oracle/
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2020-05-14 16:54:00
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很多人会用SpringMVC,但对它的处理请求的方式并不清楚,当我们学习一个知识的时候,了解它会让我们更好地使用它,下面我们来看看SpringMVC是如何处理请求的。请求流程的方式先上图:SpringMVC框架也是一个基于请求驱动的Web框架,并且使用了前端控制器模式(是用来提供一个集中的请求处理机制,所有的请求都将由一个单一的处理程序处理来进行设计,再根据请求映射规则分发给相应的页面控制器(动作
原创
2020-12-17 17:54:25
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Spring提供了多种方式将异常转换为响应:
1.特定的Spring异常将会自动映射为指定的HTTP状态码;
2.异常上可以添加@ResponseStatus注解,从而将其映射为某一个HTTP状态码;
3.在方法上可以添加@Excepti
Spring MVC的请求处理流程DispatcherServlet的处理流程图核心处理流程步骤DispatcherServlet 的初始化过程 DispatcherServlet的处理流程图核心处理流程步骤检测是否是文件上传, 并处理根据 Request 获取 HandlerExecutionChain 2-1: 首先解析 Request 的请求的Path 2-2: 根据 Path 在返回 H
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2024-03-20 15:41:36
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SQL SERVER高并发解决方案主要是从以下几个方面: 1.SQL语句优化: A.尽可能的精确查询条件及查询字段,缩小查询范围(包括使用分页查询); B.查询条件中尽可能少用:like,(not)in,(not)is null,order by,distinct,count(*),!=,; C.不要对查询的字段进行函数运算, 如:aa. substring(aa123,1,2)=aa,
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2024-02-13 20:20:14
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有大半年时间在做大数据分析,主要产品为OI。OI 用到了flume,spark,graphite。学习了大数据的开发。优点:flume,spark源代码的学习,performance调优 OI项目的框架:用flume做数据收集,spark做数据分析,graphite做数据显示,seyren做告警系统项目的难点:spark和flume的框架的学习,performance的调优遇到的问题:1
# 如何处理Java中的脏数据
在开发过程中,我们经常会遇到数据库中存在脏数据的情况,即数据不符合预期或者不完整导致系统无法正常运行。在Java中,我们可以通过一些技术手段来处理脏数据,避免对系统造成不良影响。本文将介绍如何处理Java中的脏数据,并通过一个实际问题来说明解决方法。
## 实际问题
在一个在线商城系统中,用户订单信息保存在数据库中。但由于系统出现故障,部分订单数据出现了脏数据
原创
2024-04-21 05:58:39
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# 解决数据溢出问题的方案
数据溢出是指在计算机程序中,当数据超出了所能表示的范围时,会导致计算结果错误或者程序崩溃。在Python中,整数溢出是一个常见的问题,可以通过以下几种方式来解决:
## 1. 使用大数库
Python中提供了一个`decimal`库,用于处理大数运算。这个库使用固定精度的十进制数进行计算,避免了整数溢出的问题。下面是一个使用`decimal`库计算阶乘的例子:
原创
2023-08-16 08:19:57
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标准IO函数库隐藏了buffer大小和分配的细节,使得我们可以不用关心预分配的内存大小是否正确的问题。虽然这使得这个函数库很容易用,但是如果我们对函数的原理不熟悉的话,也容易遇到很多问题。 1 流和FILE实体(Streams and FILE Objects)前面的章节中,IO集中在文件描述符,每一个打开的文件都对应一个文件描述符,通过文件描述符对文件进行操作。现在使用了标准IO库,讨
Kafka开发快速上手构建生产者Properties prop = new Properties();
new KafkaProducer<String, String>(prop);配置相关类,ProducerConfig生产者常见配置#限制发送的消息最大值
max.request.size
#重试次数
retries
#重试时间间隔
rtry.backoff.ms
#是否保证