好了，你填写了所有的输入域，提交了这个表单（没有任何验证错误），瞧：你又回到了相同的表单，所有的格子里面都是空的。发生了什么，数据都到哪儿去了？
tapestry是平行于struts/Spring MVC/webwork /jsf等开发工具的语言。tapestry是基于组件的开发工具。它具有组件的可重用性。因为大量重复使用的Tapestry组件，以及高度复用的表现层逻辑，使得工作效率大幅度提升。Tapestry组件是一个“黑盒子”，用于表现HTML响应，以及响应HTTP请求。
上一篇文章对PHP的一些类型和运算符进行了简单的讲解。PHP入门之类型与运算符 这篇简单讲解一下流程控制。结尾有实例，实例内容是用switch分支和for循环分别做一个计算器和金字塔。
在前面一章，我们看到了Tapestry如何处理简单地链接，甚至于处理能在URL中传递信息的链接。在本章，我们将会看到Tapestry如何以不同的方式做同样的事情，以及相当多其它的事情，如HTML表单。
哈希表是一种能高效进行数据读取/写入的数据结构，通过哈希函数可以将任意的数据映像到固定长度的随机字符串，由于函数具有单向性与唯一性，因此这个随机字符串可以作为辨识数据的指纹，即Key。读取哈希表的数据(Value)，只需提供key，哈希表即可取得映像到该键值的完整数据。
这大约等同于12万张DVD存储量，放256GB的SD存储卡上，能装满2320张。该数字一举刷新了磁带存储密度的世界纪录，且相关研究已发表于《IEEE磁学汇刊》。
JEMSF框架 前言 今天我们准备向广大开发人员推荐一种新的框架，暂时取名JEMSF，如果您已经对Struts、Tapestry以及Spring和Hibernat有一些了解，那么应该可以更好的理解下面的文章，JEMSF是我在工作生涯中最大的一个创造，经历了很多考验和应用的试验，最后形成JEMSF。 序 一种新的事物的诞生需要经历很多的考验，我自认为JEMSF是一个很好的WEB应用框架，很久以前（2002年）JEMSF就已经出了第一个版本，定义为JEMSF Beta 1.0.0，回忆那一段美好的过程，其实是开创JEMSF艰苦的过程，我心情特别激动。我从2001年开始撰写JEMSF的基础库文件，通过和国外的一些工程师和一些学校的老师进行充分和长期的沟通，我得到了很多我以前从来没有的经验和知识；通过对Struts的研究，我领会到Struts的精神所在；通过日以继夜的撰写和修正，使我懂得新生物的创造过程的艰辛；通过不断的试验我得到了一种肯定，如果我放弃了JEMSF，那么我觉得我的生命可能会很没有意义。 今天，你看到的是JEMSF3.0的版本，已经在超过10个大中型项目进行实施。不凡有: http://xiamen.airchina.com.cn(中国国航厦门营业部) http://www1.widetrust.com.cn/AirAgent/Login.jsp (航空服务系统) http://www.vspd.cn:8081(TelAgent呼叫管理系统) http://www.vspd.cn:83(PID Manager预定系统) http://www.2617788.com(厦门大华假日同行网) 等电子商务网站和应用系统等这些大型电子商务应用网站。他们有的是在线预定系统，有的是实时销售系统，有的是大型运价文件发布系统。还有一些没有列入的系统，比如不能公开的航空公司的内部应用系统。这些系统每天要处理的数据量超过10000条，特别是前面几个，每天的订单量超过20000个。这些似乎不是我们要关心的数据，但是这些是证明了JEMSF诞生的必要性，是我准备向外界发布JEMSF的基础，没有得到很好的实验和考验之前我似乎没有什么底气拿出JEMSF，而现在，我可以大胆的拿出去了，和所有的开发人员共享我的创造。 1、JEMSF框架简介 JEMSF是一个J2EE应用开发基础框架，类似流行的Struts、Spring等实用框架。如果您已经对Struts框架有一些了解，那么开始JEMSF框架的学习将会变得更加容易。JEMSF简化了J2EE应用开发过程，为J2EE开发人员提供了基础组件，以便J2EE开发人员充分的发挥他们在业务逻辑上的才能，缩短基础组件的开发周期，从而缩短项目的开发周期。 JEMSF跨越MVC的3个层次（界面层V、控制层C、模型层M），不但提供基础的数据源的访问和界面简易标签，也提供控制逻辑的控制器，同时提供数据流与控制流分开控制，极大的方便开发人员进行应用系统的开发和设计。 JEMSF的基础组成部分：中央控制器组件，实现请求事件的综合控制，利用XML技术，采用配置文件方式实现控制请求；数据传输组件，实现层次间（比如MVC的控制层和模型层、表示层与控制层）或是对象间（比如一个控制类和一个显示页面）数据的有效传输和管理，在Web应用中可以结合Session和Application实现数据的有效转移，在普通应用中可以实现数据合理组织和分发；错误处理机制，有效的管理错误分类，实现错误描述统一性和程序的规范性；数据库操作组件，实现数据库操作的封装和保护，结合XML文件，摆脱了SQL语句和程序的紧耦合，实现数据库连接池的自动化管理，对于开发人员而言，数据库的操作变得极其的简单，代码可复用性极大的提高。数据库结果集操作也得到优化，对数据库的传入和传出参数有更好的对象给予支持；界面简易标签组件，把页面的基本对象全部封装成简易的对象，方便控制每个基本组件的特性，也支持验证过程；简单工具集合，提供对字符串、日期的操作，后期在不断的扩展中可以不断的增加工具内容，支持不断的扩张。 以下内容简要讨论Struts架构和Tapestry以及JEMSF框架对比。我们将看到这三个框架是如何清晰地区分控制，事务逻辑和外观，从而简化了开发应用程序过程的。我们还将介绍这三个框架提供的类如何使得开发工作更加简单，这些类包括： 控制程序流程的类 实现和执行程序事务逻辑的类 自定义的标记库使得创建和验证HTML表单更加容易 Struts框架具有组件的模块化，灵活性和重用性的优点，同时简化了基于MVC的web应用程序的开发。 JEMSF也是一个J2EE应用开发基础框架，类似流行的Struts、Tapestry等实用框架，并加入了数据库处理模块，是开发人员不必在Struts基础上结合Spring和Hihernat，JEMSF已经基本具备了他
这篇教程帮助人们来创建基于 Tapestry 的 web 应用程序。你是否有过使用 Tapestry 早期版本或者其它 web 框架的经历，这一点并不重要。事实上，从某些立场来看，对于一般的 web 开发了解的越少，你就能学得更好……因为那样你要忘掉的就不太多啦！
l Web应用程序文件放在 src/main/webapp（包括src/main/webapp/WEB-INF）
如果开发中使用到了 Tapestry 这个框架，如果事先没有设置过的话，开发的时候 html 是不会热加载的，也就是说修改了 html 文件，不能刷新浏览器后立马看到修改完的效果，必须先重新启动应用服务器（比如 Tomcat）才行。
我们身处一个海量数据时代，企业的数据量爆炸式增长，历史数据对企业的重要性，在于以史明鉴。磁带库存储目前在企业领域中一直在对企业的历史数据进行存储，并且发挥着重要的作用。
首先创建一个空的应用程序。Tapestry提供了一个Maven原型（archetype，一种项目模板）来简化操作。
在这个游戏中，计算机会选择一个介于1到10之间的数字。你尝试猜出这个数字，点击一些链接。最后，计算器会告诉你确认目标数字你需要猜多少次。即使是像这样一个简单的示例，也能体现Tapestry中的几个重要概念：
在我们深入代码之前，首先必须整好开发环境。你应该已经有了一些，或者因为各种原因，在你的开发机上全都已经有了。
CVE-2021-27850 【https://github.com/kahla-sec/CVE-2021-27850_POC】
在2018年，Java仍然是世界上最流行的编程语言。它拥有一个巨大的生态系统，在全世界有超过900万Java开发人员。虽然Java不是最直接的语言，但是您不需要从头编写Java程序。有许多优秀的Java框架可以编写在Java虚拟机上运行的web和移动应用程序、微服务和REST api。
随着更新、更好、更快的存储介质的到来，一个字节的数据能够以多种不同的方式进行存储。字节是数字信息的单位，通常指八位，比特位是一个信息单位，可以表示为0或1，表示逻辑状态。让我们跟随时光的脚步简单地走一走，先了解一下比特和字节的起源。
首先，我的面试经历和一下面霸、收割机大佬相比，不是特别丰富，只是略有感悟，分享这几个月来的心路历程，也让后来者可以借鉴一下而已。
在数字化转型浪潮中，如何存储和利用好数据，是企业面临的首要问题。相比于传统互联网全面拥抱云，产业互联网在数字化转型过程中，通常第一步是利用云存储来归档数据。
本文作者：赖守锋，2001年毕业于湖北工业大学，从事多年智能控制器和存储服务器的硬件和驱动开发。在腾讯主要负责存储机型及存储部件的规划，应用咨询及故障处理相关工作。 前言 2016中国大数据产业峰会上，pony以腾讯的天津数据中心的事例，讲述了数据中心的存储和安全，考虑备灾中心的建设问题。公司从战略高度关注数据中心的数据安全性。 数据中心的数据安全性是一个多方面的问题，从IDC的风，火，水，电的建设，再到从小到一个存储bit，再到一个sector，一个硬盘，一台存储服务器，一个存储服务器集群再到一
在网上看到了这篇文章，有标题党嫌疑，虽然作者说得有点极端，但是把大部分时间投入到学习那些基础的、不变的知识中去，这个观点我也认可，翻译过来大家看看。
磁带首次用于数据存储是在1951年。从90年代IT技术开始普及，出现了更多的磁带技术。但是到2000年，很多磁带技术逐步地淡出市场，LTO成为磁带存储行业的主流，并占据了99%以上的市场。
我们是程序员， 我们需要紧跟最新的技术，每天都学习新的编程语言，框架，类库，对于最新的工具，我们学得越多越好。
TensorFlow™ 是一个采用 数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。
雷蒙布卢姆(Raymond Blum)领导着一支站点可靠性工程师团队，主要负责谷歌数据的保密性和安全性。当然，谷歌永远也不会透露那些数据的总量是多少，但是从其高管的言语中来看，那些数据总量没达到YB
作为开发者，我们需要时刻让自己跟上最新的技术发展。我们每天都要学习编程语言、框架和库。我们不断学习现代化的工具，提升自己的技能。
时光如白驹过隙，坐在时代的列车里，我们一路向前；近三十年来，无数事物在车窗前掠影而过，一度流行，又一度黯淡。磁带，就是一个时代的符号。彼时，磁带因其低廉、可靠及易用等特性，一度成为音乐最主流的载体，将流行音乐传遍大街小巷。后来，随着 CD 和 MP3走进大众视野，磁带逐步退出历史舞台。如今，磁带作为音乐载体早被时代淘汰.....但磁带作为存储载体，近几十年却从未过时：在冷数据场景，磁带存储凭借其极低的成本和极长的寿命，在企业存储市场始终占有一席之地。今天的故事就此展开，来聊聊腾讯的深度归档存储与磁带的那些事。欢迎阅读~
为了表示给定链表中的环，我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。如果 pos 是 -1，则在该链表中没有环。
1、外部排序指的是大文件的排序，即待排序的记录存储在外存储器上，在排序过程中需进行多次的内、外存之间的交换。
现有的存储系统经过长期发展，种类及其繁多，架构也各不相同，仅靠一文不可能讲得完全详尽。笔者试图在各个存储系统中，按照从底层到上层的思路，抽象出某些共性，也就是：物理层、协议层、架构层、连接层四个层次。这种层次划分不一定对所有存储系统通用，但可以帮助初学者对市面上主流的存储技术架构建立一个大体的认识，接下来我们由下往上详细分析。
最近在学习驱动编程方面的内容，在这将自己的一些心得分享出来，供大家参考，与大家共同进步，本人学习驱动主要是通过两本书——《独钓寒江 windows安全编程》 和 《windows驱动开发技术详解》。 驱动开发过程中，主要使用的C语言，虽说C中定义了许多数据类型，但是一般来说在编码上还是习惯与使用WDK的规范，虽说这个不是必须的，比如有这样一句
我们新建Maven选择框架的时候，面临许多选择，那么现在就让我们来看看，这些框架都是什么含义。
直接附加存储（Directed Attached Storage，DAS）作为一种最简单的外接存储方式，通过数据线直接连接在各种服务器或客户端扩展接口上。它本身是硬件的堆叠，不带有任何存储操作系统，因而也不能独立于服务器对外提供存储服务。DAS常见的形式是外置磁盘阵列，通常的配置就是RAID控制器+一堆磁盘。DAS安装方便、成本较低的特性使其特别适合于对存储容量要求不高、服务器数量较少的中小型数据中心。
微观上来说，它就是指的数据存储、计算机存储、硬盘存储。而宏观上呢，所有物品、信息的保管和保存，皆可称为存储。
近日，在全球分布式云大会上，昆腾中国资深解决方案架构师赵丙涛深入地分析了企业数据存储的痛点，并给出解决之道。
一、概述 数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正确和完整。问题可以理解为应用程序自己认为的数据状态与最终写入到磁盘中的数据状态是否一致。比如一个事务操作，实际发出了五个写操作，当系统把前面三个写操作的数据成功写入磁盘以后，系统突然故障，导致后面两个写操作没有写入磁盘中。此时应用程序和磁盘对数据状态的理解就不一致。当系统恢复以后，数据库程序重新从磁盘中读出数据时，就会发现数据再逻辑上存在问题，数据不可用。 二、Cache引起的数据一致性问题 引起数据一致性问题的一个主要原因是位于数据I/O路径上的各种Cache或Buffer（包括数据库Cache、文件系统Cache、存储控制器 Cache、磁盘Cache等）。由于不同系统模块处理数据IO的速度是存在差异的，所以就需要添加Cache来缓存IO操作，适配不同模块的处理速度。这些Cache在提高系统处理性能的同时，也可能会“滞留”IO操作，带来一些负面影响。如果在系统发生故障时，仍有部分IO“滞留”在IO操作中，真正写到磁盘中的数据就会少于应用程序实际写出的数据，造成数据的不一致。当系统恢复时，直接从硬盘中读出的数据可能存在逻辑错误，导致应用无法启动。尽管一些数据库系统（如Oracle、DB2）可以根据redo日志重新生成数据，修复逻辑错误，但这个过程是非常耗时的，而且也不一定每次都能成功。对于一些功能相对较弱的数据库（如SQL Server），这个问题就更加严重了。 解决此类文件的方法有两个，关闭Cache或创建快照（Snapshot）。尽管关闭Cache会导致系统处理性能的下降，但在有些应用中，这却是唯一的选择。比如一些高等级的容灾方案中（RPO为0），都是利用同步镜像技术在生产中心和灾备中心之间实时同步复制数据。由于数据是实时复制的，所以就必须要关闭Cache。 快照的目的是为数据卷创建一个在特定时间点的状态视图，通过这个视图只可以看到数据卷在创建时刻的数据，在此时间点之后源数据卷的更新（有新的数据写入），不会反映在快照视图中。利用这个快照视图，就可以做数据的备份或复制。那么快照视图的数据一致性是如何保证的呢？这涉及到多个实体（存储控制器和安装在主机上的快照代理）和一系列的动作。典型的操作流程是：存储控制器要为某个数据卷创建快照时，通知快照代理；快照代理收到通知后，通知应用程序暂停IO操作（进入 backup模式），并flush数据库和文件系统中的Cache，之后给存储控制器返回消息，指示已可以创建快照；存储控制器收到快照代理返回的指示消息后，立即创建快照视图，并通知快照代理快照创建完毕；快照代理通知应用程序正常运行。由于应用程序暂停了IO操作，并且flush了主机中的 Cache，所以也就保证了数据的一致性。 创建快照是对应用性能是有一定的影响的（以Oracle数据库为例，进入Backup模式大约需要2分钟，退出Backup模式需要1分钟，再加上通信所需时间，一次快照需要约4分钟的时间），所以快照的创建不能太频繁。 三、时间不同步引起的数据一致性问题 引起数据不一致性的另外一个主要原因是对相关联的多个数据卷进行操作（如备份、复制）时，在时间上不同步。比如一个Oracle数据库的数据库文件、 Redo日志文件、归档日志文件分别存储在不同的卷上，如果在备份或复制的时候未考虑几个卷之间的关联，分别对一个个卷进行操作，那么备份或复制生成的卷就一定存在数据不一致问题。 此类问题的解决方法就是建立“卷组（Volume Group）”，把多个关联数据卷组成一个组，在创建快照时同时为组内多个卷建立快照，保证这些快照在时间上的同步。之后再利用卷的快照视图进行复制或备份等操作，由此产生的数据副本就严格保证了数据的一致性。 四、文件共享中的数据一致性问题 通常所采用的双机或集群方式实现同构和异构服务器、工作站与存储设备间的数据共享，主要应用在非线性编辑等需要多台主机同时对一个磁盘分区进行读写。
反转一个单链表。 Reverse a singly linked list. 示例: 输入: 1->2->3->4->5->NULL 输出: 5->4->3->2->1->NULL 进阶: 你可以迭
反转一个单链表。 Reverse a singly linked list. 示例: 输入: 1->2->3->4->5->NULL 输出: 5->4->3->2->1->NULL 进阶: 你可以迭代
目前，在对象存储领有很多的使用场景。通常来说，支持AWS的S3协议，就可以把它归类于对象存储。对象存储还有一些特征，比如没有目录数的结构，所以理论上可以存储无限量的对象或者是文件，而且性能不会有太大的降低。
Remove all elements from a linked list of integers that have value val.
二级存储旨在通过更经济、更安全的存储介质长期保留相对不关键和不活跃的数据，这些数据不需要像主存储中的数据那样频繁访问。
现有的存储系统经过长期发展，种类及其繁多，架构也各不相同，按照从底层到上层的思路，大致可以分为：物理层、协议层、架构层、连接层四个层次。接下来我们由下往上详细分析。
变量是一种使用方便的占位符，用于引用计算机内存地址，变量创建后会占用一定的内存空间。
概述 线性表中的链表是我们都很熟悉的结构了, 链表的增删优于数组, 但是不支持随机访问, 链表在查找时, 只能从头节点向后遍历, 那么针对链表, 能不能解决其访问效率的问题呢? 跳表来了, 顾名思义,
“数据就是新石油”，这句话似乎已是陈词滥调，但至少证明它所陈述的是一种事实。尽管数据不会像石油一样燃烧，却总是可以从中挖掘出巨大的价值。
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