缓存可以说是无处不在,比如 PC 电脑中的内存、CPU 中的二级缓存、HTTP 协议中的缓存控制、CDN 加速技术都是使用了缓存的思想来解决性能问题。 Java架构进阶群:554355695 缓存是用
在前面的两篇文章中,我们简单的谈了谈云开发数据库与传统数据库的差异,以及云开发数据库中的权限机制,今天我们来分享一些实用的代码,快速帮助大家完成自己的小程序的部分功能。
什么是无感知,这个这样理解:在网络情况正常的情况下,用户对列表进行连续的上拉时,该列表可以无卡顿不停出现新的数据。
写在前面 列表一直是展示数据的一个重要方式,在手机端的列表展示又和PC端展示不同,毕竟手机端主要靠滑。之前手机端之前一直使用的IScroll,但是IScroll本身其实有很多兼容性BUG,想改动一下需求也很不容易,可以看我之前写的这一文章IScroll那些事——内容不足时下拉刷新(这里并不是说IScroll不好,里面对手机、浏览器兼容性都做了大量的处理,只是当遇到bug时或者想改一下需求时不时特别方便,毕竟是一个这么大的库)。因此也一直想了解一下这类列表的实现原理,万一真到时候可以自己写一个,这样自己维护自
看了官方的关于Guava Cache的介绍,感觉太过于啰嗦,我个人是很不喜欢,看了好大半天也看不懂,直到翻到了一篇国内的文章才看懂,特此记录,以备查阅。
界面的制作一直是 Python 的痛!使用 Python 制作桌面端界面是非常痛苦的过程(又难学又难看)。不过,Python 已经出现了几个基于web前端的库,他们的基本机制大同小异,如果对 界面操作性没有太大要求,那么这些库就比较适合你 。
ScrollView中嵌套listview时,当listview自动加载时,会自动滑动到scrollview到底部。
整合多数据源一般才用分包管理的办法,比 如test1包使用数据源1,test2包使用数据源 2。具体做法如下: 首先来看项目的目录结构: 图片发自简书App 在src/main/java下,有test
很多APP都是滑动到底部时点击加载更多才会加载数据,这样用户体验就会有间断感,所以我们想用户看到最后时自动加载数据 怎么做呢
今天我来给大家介绍一款备受关注的设计软件——Origin,它有许多独特的功能,可以帮助你快速完成复杂的数据分析和可视化任务。那么,究竟能为我们做些什么,让我们一起来看看。
根据上图中的缓存框架,我们常用的一些缓存实例有:LocalManualCache和LocalLoadingCache,两者唯一的区别就是LocalLoadingCache extends LocalManualCache implements LoadingCache<K,V>接口。 LocalManualCache和LocalLoadingCache两者都是对LoaclCache的包装,而LocalCache就是一个缓存的存储器,通过继承AbstractMap和实现ConcurrentMap接口,实现了支持并发的本地map(可以看成类似的ConcunrrentHashMap),LocalCache不对外暴露,因此只能通过其他方式提供实例,这就是CacheBuilder,以后建议大家也可以通过Builder的形式对外暴露实例。
阅读目录 数据维护通用流程 数据的加载 数据的修改 数据的添加 自动交换机制 使用PageX来完成数据的自动加载 非标准数据的处理 只要使用了数据库,那么管理和维护数据的工作就是不可避免的。应用程序中,对于数据库中数据的管理和维护,有两种情况。一种是与业务逻辑密切相关的数据,往往通过关系-对象映射的方法转换为对象,应用程序的运行就围绕这些对象进行,所以这类数据的管理维护的过程其实就是应用程序的运行过程。另外一种,就是很多的资料性的数据,涉及到数据表和数据字段都很多,但使用频度不高。对
版权声明:Follow your heart and intuition. https://blog.csdn.net/qq_35246620/article/details/53888211
许多 R 包中含有数据集,可以通过data函数查看或加载这些数据集,通过?获得数据集的帮助文档。 基本数据集 基本包 datasets含有 100 多个数据集(R version 4.2.0),涉及医
Oracle在年度CloudWorld大会上宣布,在数据分析云服务MySQL HeatWave增加Vector Store和新的生成式AI功能。
前面几篇文章我们介绍了 Web Scraper 应对各种翻页的解决方法,比如说修改网页链接加载数据、点击“更多按钮“加载数据和下拉自动加载数据。今天我们说说一种更常见的翻页类型——分页器。
由于各种原因,我们还是需要在Excel里实现对数据进行观察和探索,诸如能够直接看到一些更细节的数据等等。在之前一篇 Excel与PowerBI的互通 文章中给大家带来的是通过在Power BI 服务 中在下载模型数据源文件(XXX.odc),然后在Excel中打开。
作为用户体验设计师,不管是产品、交互还是UI,都习惯于站在人机交互的角度去思考产品设计问题,在这个过程中我们往往会忽略了一个重要的过程:数据传输。先看下面这张图。 用户、客户端、服务器 用户与客户端进
实现搜索结果列表下拉滑动触底时自动加载更多搜索结果的功能,通常涉及到前端页面滚动事件的监听、后端数据接口的调用以及前端列表的渲染。以下是一个基本的实现步骤和示例:
缓存分为本地缓存和远端缓存。常见的远端缓存有Redis,MongoDB;本地缓存一般使用map的方式保存在本地内存中。一般我们在业务中操作缓存,都会操作缓存和数据源两部分。如:put数据时,先插入DB,再删除原来的缓存;ge数据时,先查缓存,命中则返回,没有命中时,需要查询DB,再把查询结果放入缓存中 。如果访问量大,我们还得兼顾本地缓存的线程安全问题。必要的时候也要考虑缓存的回收策略。
Google开源的Java重用工具集库Guava里的一款缓存工具,实现的缓存功能:
使用缓存一定要防止缓存占用过多的内存,导致程序OOM。需要对缓存的内存使用量进行限制,同时还需要设置过期或刷新策略。
在Windows或者ASP.NET Web应用程序中,我们经常可以看到在Grid控件上通过Load-on-demand的方式来提高系统性能,提升用户体验。 所谓Load-on-demand就是在最初表格数据加载时只加载当前表格中用户可以看到的行数,当用户向下滚动或拖拽纵向滚动条时,再将需要显示的数据通过某种方式动态加载进来。 那么对于Silverlight,我们可以使用DataGrid通过WCF RIA Service来实现这个功能。 1. WCF RIA Service 我们将会使用WCF Se
Android-PullToRefresh(github地址)是个十分方便的下拉刷新库(也有上拉加载的功能),各个app中常见到滑到底部自动加载的功能,这里提供一个简单的实现思路:
在 for 循环中操作 redis。如果数据命中缓存还好,一旦缓存没有命中,则会访问数据库。
在默认拥有的云服务器是没有额外的数据盘的,默认Linux只有系统盘,一般的网站也足够使用,如果额外购买的数据盘安装系统之后根据不同的面板、系统的路径问题可能不会自动加载到指定的数据盘目录,需要我们手工进行加载数据盘 ,也就是我们常说的挂载。下面开始教程。
每页返回500条的数据,前端一次渲染用户体验很不好,有哪些方式可以友好的解决这个问题。
前段时间在自己的练习项目中想用到懒加载机制,查看了大多数资料只介绍了在 View Pager + Fragment 组合的情况下实现的懒加载,但是现在大多数App更多的是 Fragmentmanager 去管理主页面多个 Fragment 的显示与隐藏,然后主界面的某个或多个 Fragment 里又嵌套了多个 Fragment + ViewPager (详细见下图 ),对于这种情况,适用于第一种的方式是不能直接解决第二种的情况的,所以写下这篇文章,记录一下踩的几个坑,希望对同像我一样的初学者提供一种思考方式作为参考(如果有错误或者不合适的地方,希望各位前辈能在评论区指出,非常感谢!)。
当你首次建立一个应用的时候,为你的数据库预先安装一些硬编码的数据,是很有用处的。 有几种方法可以让Django自动创建这些数据:你可以通过fixtures提供初始数据,或者提供一个包含初始数据的sql文件。
DLL —— Dynamic Link Library(动态链接库文件),这里以Window平台为例。
常用的驱动程序名称与URL格式如上表所示,随着版本变化,会存在些许变动,如有不对,还需重新查验
Flutter的ListView组件,虽然很好用,但是数据量大的时候,在低配置的机器上会奇卡无比,所以我封装了一个ListView组件,对数据进行截断,并使用 keframe 插件进行流畅性优化,提升低配置设备的用户体验。
One-Lin3r是一个简单的轻量级框架,它的设计灵感来源于Metasploit中的web-delivery模块。
我们在刷朋友圈刷微博的时候,总会强调一个『刷』字,因为看动态的时候,当把内容拉到屏幕末尾的时候,APP 就会自动加载下一页的数据,从体验上来看,数据会源源不断的加载出来,永远没有尽头。
Guava Cache 的数据结构跟 JDK1.7 的 ConcurrentHashMap 类似,提供了基于时间、容量、引用三种回收策略,以及自动加载、访问统计等功能。
在asp.net里面一般的生命周期都比较短,如果想要比较长久的保存数据的话,一般有选择几种方式可供选择,即cookies、ViewState、Session、Cache、application等。他们各有优缺点,也各有其自己的使用范围。 我现在遇到了两个问题,第一个是如何在这几种方式里面快速、方便的切换,第二个是如何实现一个既可以区分用户,又可以区分页面,又节省服务器的资源,又比较安全的保存数据的方式。 ViewState比较符合第二个问题的要求,但是他不太安全,表面上看
经典表格就这些知识点,没了。下面我们写个简单的表格 Web Scraper 爬虫。
最近,一位常年研究股票系统的开发者 pythonstock 用 Python 写了一个股票分析系统,发布数天就获得了不少关注。
a javascript implementation of pull to refresh and up to loadmore 移动端下拉刷新、上拉加载更多插件
在做大部分真实应用的 web 项目过程中,都会有一样不可或缺的需求,那就是分页。Meteor 项目也不例外,同样会有这样的需求,本文给大家介绍的就是一个非常好用的分页包 alethes:pages。它可以实现简单的根据页数分页,也可以实现强大的滚动分页。内部还支持利用多个 collection 数据进行分页。下面我们就来详细的了解它。 注意:以下内容多是对官方包的一种简述和翻译,如果需要更详细的内容可以参考官方地址。
由于公司财政能力有限,在分批次购买了几十个世纪互联Power BI的PRO账号后,恰逢遇到了疫情,而K12线下教培行业受冲击还比较严重,大老板暂时不再松口了,所以只能让后续想使用报表的同学们先使用试用版了,也是不得已的办法。
网络爬虫又称网络蜘蛛、网络机器人,它是一种按照一定的规则自动浏览、检索网页信息的程序或者脚本。网络爬虫能够自动请求网页,并将所需要的数据抓取下来。通过对抓取的数据进行处理,从而提取出有价值的信息。
1 概述 在工业生产中,WinCC 归档的生产历史数据起到很重要的作用。一部分历史数据可以反映设备运行状态的变化,一部分历史数据可以用来分析某些参数改变对生产效果的影响,还有一部分数据用来进行生产故障分析。所以需要尽可能多的保存历史数据。但是,随着在线历史归档数据的增多,WinCC 的性能也会受到影响,所以 WinCC 提供了归档数据备份功能,在满足存储在线归档数据的基础上,还能保证历史归档数据不丢失。因此,本文档将介绍如何使用 WinCC V7.5 SP1 的归档备份功能。 2 WinCC 归档数据的限制 在 WinCC 归档组态中可以组态变量记录和报警记录的归档大小,如图 1 所示。其中单个分段就是一个 SQL 数据库文件,所有分段是 WinCC 所保存的所有的在线归档数据。
网络爬虫又称为网络蜘蛛,是一段计算机程序,它从互联网上按照一定的逻辑和算法抓取和下载互联网的网页,是搜索引擎的一个重要组成部分。简单来说,网络爬虫就是一段程序,它模拟人类访问互联网的形式,不停地从网络上抓取我们需要的数据。我们可以定制各种各样的爬虫,来满足不同的需求,如果法律允许,你可以采集在网页上看到的、任何你想要获得的数据。
我们在常见的PHP的主流框架中通常写好一个类只需写好相应的命名空间或直接实例化类就可以实现类的使用。而不需要使用原生的方式把类文件一个个用require、include引入包含进来,这归功于PHP的类自动加载机制,也是本文讨论的要点。
股市跌宕起伏。7 月初 A 股飙升,股票瞬间成为大家的热门讨论话题,「现在入场还来得及吗?」几乎成为新的问候语。
在编写面向对象(OOP) 程序时,很多开发者为每个类新建一个 PHP 文件。 这会带来一个烦恼:每个脚本的开头,都需要包含(include)一个长长的列表(每个类都有个文件)。
或许你已经对自动加载有所了解。简单描述一下:自动加载就是我们在new一个class的时候,不需要手动去写require来导入这个class.php文件,程序自动帮我们加载导入进来。这是php5.1.2(好像是)版本新加入一个功能,他解放了程序员的双手,不需要手动写那么多的require,变得有那么点智能的感觉。
制作一个极简版的 php 框架。串联一下 web 开发中需要注意的核心关键点,从零开始构建一个完整的系统,通过创建系统框架的过程,理解 web 开发中做核心的内容。
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