干货：Docker镜像存储系统Speedy
Speedy是京东公司开发的Docker镜像存储系统。架构图：speedy模块DockerRegistryDriver：ChunkMasterChunkServerImageServer模块说明Doc
单点登录之cas集成sonar的配置方法详解
导读这篇文章主要介绍了单点登录之cas集成sonar的相关知识，本文通过示例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下一、修改sonar配置conf/so
3|the summary of web study
常见图片格式的区别svg:适合简单的图形（怎么放大都不会失帧）背景图的使用会发现整个屏幕都是重复的图片【是因为默认的图片是平铺的】body{background-image:url(https://ss1.bdstatic.com/70cFuXSh_Q1Y...
天猫车站携手优质汽修保养门店，共建养车新江湖
3月30日,天猫车站认证体系发布暨认证挂牌仪式在杭州阿里巴巴西溪园区报告厅正式启动。大会上,天猫车站介绍认证体系将从机能设施、服务接待品质、运营管理、顾客关系以及维修技术五大维度对优质门店进行审核,通过审核的门店将获得天猫车站的挂牌。认证的过程也是标准导入的过程,这将助力门店提升服务品质;同时,天猫车站还发布了对认证店的“六大支持”,涵盖专业人才培训、门店管理升级、标准流程优化、行业数据洞察、智能技术支持等众多维度,可以说一应俱全、面面俱到地助力认证门店在行业新零售落地中开创发展新格局。<pstyle="margin:5px0px10px;padding:0px;color:rgb(68,68,68);line-height:28.8px;
“暑期”摘镜 个性化飞秒成首选
近日记者从医院了解到，随着端午节和暑假的临近，做近视手术的患者激增。据统计，高峰期时做近视手术的患者人数比平时高出两到三倍，人群以学生、教师、办公室人员为主，其中选择准分子激光手术的患者占80%以上。
成熟安全的个性化飞秒引领“量眼定制”时代
北京大学第三医院眼科主任医师陈跃国教授表示：“准分子激光手术(以下简称LASIK)已经在安全性和有效性方面提供了保障。近年来，个性化飞秒LASIK(以下简称个性化飞秒)的出现则重新定义了‘视觉质量’的标准。”
距今已有26年历史的LASIK，其专业技术早已趋于成熟，安全性也得到验证。据美国食品药品管理局(FDA)2016年数据显示，当前LASIK手术中产生并发症的几率为0%1。在LASIK基础上发展起来的个性化飞秒，不仅兼具LASIK的优势，还能够使得医生根据每个患者
云计算发展现状及优势
云计算的发展现状
美国市场研究公司评选出2Ol1年对多数组织最具战略意义的十大技术和趋势，云计算居首。可见，云计算正是最符合条件的战略技术，是时代发展的必然趋势。戴尔数据中心解决方案部门在最近戴尔迈向云计算之旅的演讲中形容云计算的热度时这样说：“有人认为云计算无所不能，甚至能够解决全球的饥饿问题。”毫无疑问，云计算已经成为IT业的主旋律：无论是亚马逊、Google，还是IBM、微软几乎都异口同声的将“云”定为未来的发展重心。
2010年可以称为“中国的云计算落地之年”，20l
网络安全扫描工具
网络安全是指网络系统的硬件、软件及其系统中的数据受到保62616964757a686964616fe58685e5aeb931333264626532护，不因偶然的或者恶意的原因而遭受到破坏、更改、泄露，系统连续可靠正常地运行，网络服务不中断。网络安全从...
hibernate一对一单向 注解
一、one―to―one关系在数据库中如何体现，在JavaBean中如何体现，在
Hibernate中如何映射one－to－one关系。
1、数据库中：一个表的外健对应另一个表的主健，外健要加上Unique约束(外健关联)。或者是两个表共享一个主健,表现为子表中的pk同时引用了父表的pk作外健而存在（主健关联，子表中的pk和fk为一个字段）。
2、javaBean中：在JavaBean中增加一个属性，即另外一个对象的引用，可以单向也可以双向。
3、在hibernate中：
A、主健映射：都是one－to－one要用foreign生成策略。
以汽车car和发动机Engine（一对一关系）为例：
a、主表Car.hbm.xml的写法
2020年云计算市场规模将达到2000亿美元
随着云计算提供商IBM公司，微软，以及谷歌公司日前公布了季度财务报告，亚马逊公司也将很快跟进推出，调查机构Synergy研究集团对全球主要的云计算供应商以及在云端运行的软件开发商的发展进行了预测。然而，对于向企业数据中心销售硬件和软件的提供商来说，这些并不是什么好消息。
在日前发布的一份报告中，Synergy表示，预计未来五年，云计算和SaaS服务的全球收入将以每年23%-29%的年均增长速度增长，并在2020年达到2000亿美元。与此同时，超大规模云提供商采用的基础设施的年销售额将每年增长11%。
公共云市场将增长最快，平均每年增长29%，其次是数据中心托管或托管私有云服务，平均每年增长为26%，企业SaaS每年增长为23%。亚太地区将成长增长最快的地区，其次是欧洲，中东和非洲和北美
深度：别扯什么高达上，大数据是中小企业的痛
不知不觉大数据火了好几年了，除了满天飞的书籍和一些所谓专家级的对大数据的不同见解，赚足了眼球与人民币，以至于有段时间我都想辞去百万年薪去创业做大数据培训去。慢慢的，越来越觉得大数据是忽悠人的产业，本人也是从事大数据行业多年的行者，很多人都在讨论大数据的应用，颠覆，创新等等，今天从成本的角度来阐述，大数据未来是中小企业的痛。
大数据的创新需要良好的土壤
国内大数据的真正落地的应用，除了传统的搜索，推荐，广告，精准营销外，也没有其它有价值的创新，而这些其实早在大数据概念之前存在好多年了。国内像百度，腾讯，阿里在大数据的发力点都不同，而唯有阿里较为成功（仅指在大数据的各种组织与分享会上），通过一系列的可视化报告和公关手段，迎合了发展的需求，但没有什么是靠大数据来颠覆其内部产品的。
最后谈一谈电商行业。相比当当，1号店
impala 查询表结构
你可以先用hive或者手写map/reduce程序。建议你直接使用hive，hive也像mysql一样可以建表。表里的数据就是对应从本地load到hadoop上的文件，格式自己定。然后用JDBC可以像操作mysql一样操作hive（sql语法稍有不同）
搜索了一下hive没有实现递归，那么你引用的帖子里的sql那就没法用了。
so，
这个问题可以用自表关联的方法来解决。
多说无益，如下
sql:
select*from(
selectb.id,b.name,max(a.score)scorefromtable_aa
jointable_ab
whereb.id>a.id
andb.scoreisnull
anda.scoreisnotnull
groupbyb.id,b.name
unionall
select*from
svg变流器
一、工作原理不同
(1)SVC可以被看成是一个动态的无功源。根据接入电网的需求，它可以向电网提供容性无功，也可以吸收电网多余的感性无功，把电容器组通常是以滤波器组接入电网，就可以向电网提供无功，当电网并不需要太多的无功时，这些多余的容性无功，就由一个并联的电抗器来吸收。
电抗器电流是由一个可控硅阀组控制，借助于对可控硅触发相角的调整，就可以改变流过电抗器的电流有效值，从而保证SVC在电网接入点的无功量正好能将该点电压稳定在规定范围内，起到电网无功补偿的作用。
(2)SVG以大功率电压型逆变器为核心，通过调节逆变器输出电压的幅值和相位，或者直接控制交流侧电流的幅值和相位，迅速吸收或发出所需的无功功率，实现快速动态调节无功功率的目的。
二、响应速度
一般SVC的响应速速是20—40ms；而SVG的响应速度不大于5ms，能更好的抑制电压波动和闪变，在相同的补偿容量下，SVG对电压波动和闪变的补偿效果最好。
三、低电压特性
SVG具有电流源的特性，输出容量受母线电压的影响很小。这一优点使SVG用于电压控制时具有很大的优势，系统电压越低，越需要动
postgresql行转列
selectmnameas姓名,
sum(casefnamewhen'语文'thenscoreelse0end)语文,
sum(casefnamewhen'数学'thenscoreelse0end)数学,
sum(casefnamewhen'英语'thenscoreelse0end)英语,
sum(casefnamewhen'历史'thenscoreelse0end)历史
frommembera,Fb,scorecwherea.mid=c.midandb.fid=c.fidgroupbymname
你可先建立一个自定义函数，脚本如下：--获取城市名称createfunctiongetcitynamereturnsvarchar(1000)begindeclare@sqlvarchar(1000)
photoshop教学大纲
很有前景的，平面后期，方向我觉得影楼，平面广告公司，建筑效果图。都可以担任。只要你坚持下来。就一定会学好的。后期就是体力活，考验的就是耐心和细心。还有刻苦专研精神。学历不重要我都是高中毕业就学了三维动画。也不是挺过来了！基础的话我想半年就可以了！但深入学习是离不开时间经验的积累！，自学和去培训机构学习都可以！我建议你多去网上和当地咨询一下学校的口碑，不要交了钱学不到知识。希望能够帮助你吧！
PS学习快的一两个星期，慢的一两个月
PS免费学习http://ps.onegreen.org/Article/2007/2969.html
PS基础视频教程：http://www.cxzzl.com.cn/cxzzlschool/index.asp?boardid=103
PS进阶视频教程：http://www.cxzzl.com.cn/cxzzlschoo
tensorflow python3.6
首先要下载python3.6:
接着下载：
numpy-1.13.0-cp36-none-win_amd64.whl
安装这两个：
安装python 3.6成功，接着安装numpy.
接着安装tensorflow:
最后测试一下：
python3.6 + tensorflow安装完毕，高深的AI就等着你去开发了！
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接着下载：
numpy-1.13.0-cp36-none-win_amd64.whl
安装这两个：
安装python 3.6成功，接着安装numpy.
接着安装tensorflow:
最后测试一下：
mybatis二级缓存
一级缓存：
就是Session级别的缓存。一个Session做了一个查询操作，它会把这个操作的结果放在一级缓存中。
如果短时间内这个session（一定要同一个session）又做了同一个操作，那么hibernate直接从一级缓存中拿，而不会再去连数据库，取数据。
它是内置的事务范围的缓存，不能被卸载。
二级缓存：
就是SessionFactory级别的缓存。顾名思义，就是查询的时候会把查询结果缓存到二级缓存中。
如果同一个sessionFactory创建的某个session执行了相同的操作，hibernate就会从二级缓存中拿结果，而不会再去连接数据库。
这是可选的插件式的缓存，在默认情况下，SessionFactory不会启用这个插件。
可以在每个类或每个集合的粒度上配置。缓存适配器用于把具体的缓存实现与Hibernate集成。
严格意义上说，SessionFactory缓存分为两类：内置缓存和外置缓存。我们通常意义上说的二级缓存是指外置缓存。
内置缓存与session级别缓存实现方式相似。前者是SessionFactor
