这套Base Admin是一套简单通用的后台管理系统，主要功能有：权限管理、菜单管理、用户管理，系统设置、实时日志，实时监控，API加密，以及登录用户修改密码、配置个性菜单等
java后端：SpringBoot + Thymeleaf + WebSocket + Spring Security + SpringData-Jpa + MySql
强烈推介IDEA2020.2破解激活，IntelliJ IDEA 注册码，2020.2 IDEA 激活码
当你在局部刷新肯定是把html在通过ID定位覆盖，你只要把代码高亮的执行直接写在这个局部刷新的html下面即可
Base Admin是一套简单通用的后台管理系统，主要功能有：权限管理、菜单管理、用户管理，系统设置、实时日志，实时监控，API加密，以及登录用户修改密码、配置个性菜单等。比较适合一些接私活的小伙伴来快速的上手。
其实本文不知道算不算一个知识点分享，过程很美妙，但结果很失败。我们在利用OptaPlanner的Real-Time planning(实时规则)功能，设计实时在线规划服务时，遇到一个属于OptaPlanner7.8.0.Final版本的Bug。在实现实时在线规划服务的过程中，我做过很多尝试。因为需要实时在线的服务，因此，需要设计多线程并发为外界请求提供响应，需要实现消息队列来管理并发请求的时序等问题。这些Java方面的并发处理，我们暂时不详述，这方面的牛的人太多了，我只是新手，站在别人的肩膀上实现的代码而已。在本文我着重介绍一下，我在尝试使用OptaPlanner的Real-Time Planning功能时遇到的问题，最终确认问题出自OptaPlanner引擎自身, 并通过JIRA向OptaPlanner 团队提交issue过程。 关于OptaPlanner的Real-time planning 先看看正常情况下，我们对OptaPlanner的应用场景。平时我们使用OptaPlanner时，不外乎以下几个， 构建Problem对象 + 构建Solver对象-> 启动引擎 -> 执行规划 -> 结束规划 -> 获得方案-> 获取结果方案,如下图。 这种应用模式下，引擎处于一个非实时状态，只是一个调用 -> 获取规划结果的简单交互过程。
1. 一些数据2. 热点隔离3. 动静分离4. 基于时间分片削峰5. 数据分层校验6. 实时热点发现7. 关键技术优化点7.1 Java处理大并发动态请求优化7.2 同一商品大并发读问题7.3 同一数据大并发更新问题8. 大促热点问题思考
大家还记得2013年的小米秒杀吗？三款小米手机各11万台开卖，走的都是大秒系统，3分钟后成为双十一第一家也是最快破亿的旗舰店。经过日志统计，前端系统双11峰值有效请求约60w以上的QPS ，而后端cache的集群峰值近2000w/s、单机也近30w/s，但到真正的写时流量要小很多了，当时最高下单减库存tps是红米创造，达到1500/s。
“动静分离”就是瞄着这个大方向去的。所谓“动静分离”，其实就是把用户请求的数据（如HTML页面）划分为“动态数据”和“静态数据”。简单来说，“动态数据”和“静态数据”的主要区别就是看页面中输出的数据是否和URL、浏览者、时间、地域相关，以及是否含有Cookie等私密数据。 比如说： 1、很多媒体类的网站，某一篇文章的内容不管是你访问还是我访问，它都是一样的。所以它就是一个典型的静态数据，但是它是个动态页面 2、我们如果现在访问淘宝的首页，每个人看到的页面可能都是不一样的，淘宝首页中包含了很多根据访问者特征推荐的信息，而这些个性化的数据就可以理解为动态数据了 也就是所谓“动态”还是“静态”，并不是说数据本身是否动静，而是数据中是否含有和访问者相关的个性化数据
「使用线程池 ThreadPoolExecutor 过程中你是否有以下痛点呢？」 1.代码中创建了一个 ThreadPoolExecutor，但是不知道那几个核心参数设置多少比较合适 2.凭经验设置参数值，上线后发现需要调整，改代码重启服务，非常麻烦 3.线程池相对开发人员来说是个黑盒，运行情况不能及时感知到，直到出现问题 如果你有以上痛点，动态可监控线程池（DynamicTp）或许能帮助到你。 如果看过 ThreadPoolExecutor 的源码，大概可以知道它对核心参数基本都有提供 set / get
最初的秒杀系统的原型是淘宝详情上的定时上架功能，由于有些卖家为了吸引眼球，把价格压得很低。但这给的详情系统带来了很大压力，为了将这种突发流量隔离，才设计了秒杀系统，文章主要介绍大秒系统以及这种典型读数据的热点问题的解决思路和实践经验。
文章《一分钟了解nohup和&的功效》留了一个“nohup.out为啥没有包含stdout输出”的尾巴，今天把坑填了。
在深度学习和计算机图形学等领域，使用GPU进行加速已经成为常见的做法。然而，GPU的显存是一种有限的资源，我们需要时刻关注显存的使用情况，以避免显存溢出导致的程序错误。NVIDIA提供了一个命令行工具nvidia-smi，能够实时查看GPU的状态和显存使用情况。本文将介绍如何使用nvidia-smi命令在终端实时刷新GPU显存。
如果看过 ThreadPoolExecutor 的源码，大概可以知道它对核心参数基本都有提供 set / get 方法以及一些扩展方法，可以在运行时动态修改、获取相应的值。
Netdata 是一款 Linux 性能实时监测工具.。以web的可视化方式展示系统及应用程序的实时运行状态（包括cpu、内存、硬盘输入/输出、网络等linux性能的数据）。炫酷的界面来显示你的服务器性能。还能显示Nginx ，Java项目等性能，具体操作的参考github上
今天带大家体验一下腾讯Cloud Studio 云端开发环境，来感受一下通过浏览器开发项目带来的丝滑体验！
随着各行各业移动互联和云计算技术的普及发展，大数据计算已深入人心，最常见的比如 flink、spark 等。这些大数据框架，采用中心化的 Master-Slave 架构，依赖和部署比较重，每个任务也有较大开销，有较大的使用成本。RocketMQ Streams 着重打造轻量计算引擎，除了消息队列，无额外依赖，对过滤场景做了大量优化，性能提升 3-5 倍，资源节省 50%-80%。
webpack的原生支持上述2、3点内容，再结合官方提供的开放工具DevServer也可以很方便的做到第一点。DevServer会启动一个HTTP服务器用于服务网页请求，同时会帮助启动webpack，并接收webpack发出的文件变更信号，通过websocket协议自动刷新网页做到实时预览。
整理了一些Linux的常用操作命令，需要熟记。技术分享微信公众号：JavaQ ，欢迎围观哦！ man rm （ rm --help ） 查看帮助 cd 进入目录 ps -ef|grep java 查看进程 pstree |grep java 查看进程树 kill somePid 杀掉某进程 kill -9 $(ps -ef|grep udpserver | grep java|awk '{print $2}' ) 删除 udpserver 进程 rpm -aq|grep
Java提供Fork/Join框架用于并行执行任务，核心的思想就是将一个大任务切分成多个小任务，然后汇总每个小任务的执行结果得到这个大任务的最终结果。
top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。下面详细介绍它的使用方法。top是一个动态显示过程,即可以通过用户按键来不断刷新当前状态.如果在前台执行该命令,它将独占前台,直到用户终止该程序为止.比较准确的说,top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视.它将显示系统中CPU最“敏感”的任务列表.该命令可以按CPU使用.内存使用和执行时间对任务进行排序；而且该命令的很多特性都可以通过交互式命令或者在个人定制文件中进行设定.
在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时，需要关注下CPU、GPU以及内存占用量，如果数据运算超出了负荷，会产生难以预测的错误。本文将演示如何用简单地方式，实时监控Ubuntu或者Windows的CPU、GPU以及内存占用量，教会大家如何实时监控电脑状态。
◆ 简介 虽然大多数人都熟悉Uber，但并非所有人都熟悉优步货运, 自2016年以来一直致力于提供一个平台，将托运人与承运人无缝连接。我们正在简化卡车运输公司的生活，为承运人提供一个平台，使其能够浏览所有可用的货运机会，并通过点击一个按钮进行预订，同时使履行过程更加可扩展和高效。 为托运人提供可靠的服务是优步货运获得他们信任的关键。由于承运人的表现可能会大大影响货运公司服务的可靠性，我们需要对承运人透明，让他们知道我们对他们负责的程度，让他们清楚地了解他们的表现，如果需要，他们可以在哪些方面改进。 为了实现
在 Linux 系统中，watch 命令是一项极其实用的工具，它允许用户定期运行指定的命令并实时查看其输出。这对于监控系统状态、实时查看日志文件、以及定期运行自定义脚本等场景都提供了极大的便利。
在Java Web应用程序开发中，处理响应是一个常见的任务。有时，您可能需要向客户端发送字节数据，而不仅仅是文本或HTML内容。这可以用于传输各种内容，如图像、文件、视频等。本文将详细介绍如何在Java中使用Response对象输出字节数据，并提供示例代码以帮助您更好地理解这个过程。
今天给大家分享一套基于Spring Boot开发的脚手架，用来做毕设或者接私活都非常方便。
top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器
在很多业务需求中,我们都可能需要先让php给浏览器输出,然后在后台慢慢处理其他不用输出耗时的业务.
都说Windows 是Linux最好的发行版，可是你的IDE不支持WSL运行那又有何用呢？
使用 IDEA 开发 JAVA 项目的过程中，我们完成一个功能的编写后，需要调试，往往需要重新启动项目，那么，我们有什么方法跳过重新启动呢？
需求：模拟英文聊天程序，要求： (1) 从键盘录入英文字符，每录一行就把它转成大写输出到控制台； (2) 保存聊天记录到字节流文件。
你要把一个视频，拷贝到你的电脑硬盘里，这个可以看做是一种数据的流动，按照流动的方向，以内存为基准，分为 输入input 和 输出 output ，即流向内存是输入流，流出内存的输出流。
" 说到 Elasticsearch ，其中最明显的一个特点就是 near real-time 准实时 —— 当文档存储在Elasticsearch中时，将在1秒内以几乎实时的方式对其进行索引和完全搜索。那为什么说 ES 是准实时的呢？ "
任务的监控和使用 有几种方式监控spark应用：Web UI，指标和外部方法 Web接口 每个SparkContext都会启动一个web UI，默认是4040端口，用来展示一些信息： 一系列调度的stage和task RDD大小和内存的使用概况 环境变量信息 excutors的相关信息 可以通过http://<driver-node>:4040访问，如果有多个sparkcontext运行在同一个节点，那么端口会依次为4040、4041、4042。 注意这些信息只有在应用执行期间才能看到。如果想要执行完
IntelliJ IDEA 2021.1 EAP版本已经发布了很久，就在今天，终于等到正式版的发布。这个大版本最大的更新内容，就是支持WSL 2和JAVA 16了。而且除了支持WSL 2，也支持其他形式的“ssh 远程运行”，就像clion那样；让你的java程序开发在本地，而运行在远程。
top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时监控系统的运行状态，主要显示系统中各个进程的资源使用情况，并根据cpu及内存等进行排序，类似于windows系统中的任务管理器，可以实时查看系统的各种资源状态，是测试工程师尤其是性能测试工程师必须要掌握的命令。
关于配置的常规方案是将配置信息抽离写入 xml、properties文件中，然后随着应用一块打包发布。如果有开发、测试、预发、生产等多套环境，则通过配置各自独立的文件以区分不同的环境。具备一定的扩展性，但每次配置参数变更都要重新发布应用，灵活性较差。
今天给大侠带来基于FPGA的实时图像边缘检测系统设计，由于篇幅较长，分三篇。今天带来第二篇，中篇，话不多说，上货。
话说上回，我们提到了Power BI连接数据的三种方式：导入（Import），直接查询（Direct Query）和实时连接（Live Connection）。我们日常工作和学习中，用得最多的可能是导入方式。该方式在功能上没有任何限制，最大限度地发挥了Power BI集数据清洗、建模、可视化等为一体的优势。但该方法也有不足。比如当数据量相对较大时（如几张表的记录有几十万条以上），导入和刷新数据，都会耗费相当长的时间，也占本地空间较多。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-watch.html
一方面，不少甲方都想做这么酷炫的大屏，用于公司展厅、日常经营监控，还有些特殊行业如交通、运输、工厂制造，会做更高级的3D建模等。
1.查看什么进程占用端口： netstat -antp | fgrep <port> 2.查看进程资源： jps -l jmap -heap 21046
Red Eye Camera（以下简称“REC”或“IFD-x”或“设备”）是基于红外阵列高精度温度传感
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