《ASP.NETMVC5框架揭秘》以一个模拟ASP.NETMVC内部运行机制的“迷你版MVC框架”作为开篇，其目的在于将ASP.NETMVC真实架构的“全景”勾勒出来。
接下来《ASP.NETMVC5框架揭秘》以请求消息在ASP.NETMVC框架内部的流向为主线将相关的知识点串联起来，力求将“黑盒式”的消息处理管道清晰透明地展示在读者面前。
相信精读《ASP.NETMVC5框架揭秘》的读者一定能够将ASP.NETMVC从接收请求到响应回复的整个流程了然于胸，对包括路由、Controller的激活、Model元数据的解析、Action方法的选择与执行、参数的绑定与验证、过滤
接下来《ASP.NETMVC5框架揭秘》以请求消息在ASP.NETMVC框架内部的流向为主线将相关的知识点串联起来，力求将“黑盒式”的消息处理管道清晰透明地展示在读者面前。
相信精读《ASP.NETMVC5框架揭秘》的读者一定能够将ASP.NETMVC从接收请求到响应回复的整个流程了然于胸，对包括路由、Controller的激活、Model元数据的解析、Action方法的选择与执行、参数的绑定与验证、过滤
2024/8/20 21:46:31
107.44MB
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jTDS是一个开放源代码的100%纯Java实现的JDBC3.0驱动，它用于连接MicrosoftSQLServer（6.5，7，2000，2005，2008和2012）和Sybase（10，11，12，15）。
jTDS是基于freeTDS的，并且是目前最快的可企业级应用的SQLServer和Sybase的JDBC驱动程序。
jTDS完全与JDBC3.0兼容，支持只向前和可滚动/可更新的结果集（ResultSets），并且支持完全独立的并行Statements，而且实现了所有的数据库元数据(DatabaseMetaData)和结果集元数据(ResultSetMetaData)方法。
jTDS是基于freeTDS的，并且是目前最快的可企业级应用的SQLServer和Sybase的JDBC驱动程序。
jTDS完全与JDBC3.0兼容，支持只向前和可滚动/可更新的结果集（ResultSets），并且支持完全独立的并行Statements，而且实现了所有的数据库元数据(DatabaseMetaData)和结果集元数据(ResultSetMetaData)方法。
2024/3/28 22:21:42
297KB
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普元元数据管理系统是基于CWM（公共仓库元模型）规范的企业级元数据管理系统。
支持企业复杂异构数据源的采集，提供自动采集元数据接口，可根据业务需要扩展元模型。
支持通过界面或图形的方式进行元数据及关系的维护，提供多种需求的图形化方式来进行元数据分析。
具有通过元模型定制采集模板功能，对采集模板需求变化具有很强适应性。
具有强大的元数据版本管理和元数据变更功能。
支持元数据批量导出以及分析结果导出，支持元数据全文检索功能。
具有灵活完善的用户权限管理功能。
是目前业内支持全中文内核的一款重量级产品，支持企业元数据管理系统的快速部署、支持与企业现有认证系统的无缝集成。
已经取得在多家银行成功实践的经
支持企业复杂异构数据源的采集，提供自动采集元数据接口，可根据业务需要扩展元模型。
支持通过界面或图形的方式进行元数据及关系的维护，提供多种需求的图形化方式来进行元数据分析。
具有通过元模型定制采集模板功能，对采集模板需求变化具有很强适应性。
具有强大的元数据版本管理和元数据变更功能。
支持元数据批量导出以及分析结果导出，支持元数据全文检索功能。
具有灵活完善的用户权限管理功能。
是目前业内支持全中文内核的一款重量级产品，支持企业元数据管理系统的快速部署、支持与企业现有认证系统的无缝集成。
已经取得在多家银行成功实践的经
2024/2/29 20:46:40
52.27MB
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为了加强对基于RSSI的WSN定位算法的研究，采用基本的RSSI算法和自由传播模型，建立RSSI分析系统，实现WSN节点的RSSI值的捕获、节点RSSI值的分类存储、RSSI的实时查看、对存储的节点RSSI元数据的处理和分析、绘制不同节点RSSI值和距离的统计分布图。
系统综合运用RSSI定位算法、TOA定位算法和三边定位算法，将待测节点的理论坐标与实际坐标进行对比分析，改进待测参数，从而将定位精度提高12%。
系统综合运用RSSI定位算法、TOA定位算法和三边定位算法，将待测节点的理论坐标与实际坐标进行对比分析，改进待测参数，从而将定位精度提高12%。
2024/2/25 3:19:29
1.1MB
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维护HDFS文件系统中文件和目录的信息，分为内存元数据和元数据文件两种。
NameNode维护整个元数据。
HDFS实现时，没有采用定期导出元数据的方法，而是采用元数据镜像文件（FSImage）+日子文件（edits）的备份机制。
寻路径流程：路径信息bocks[]triplets[]Client------------》INode---------------------》BlockInfo--------------------------》DataNode。
INode：文件的基本元素：文件和目录BlockInfo：文件内容对象DatanodeDescriptor:具体存储对象。
3、FSImag
NameNode维护整个元数据。
HDFS实现时，没有采用定期导出元数据的方法，而是采用元数据镜像文件（FSImage）+日子文件（edits）的备份机制。
寻路径流程：路径信息bocks[]triplets[]Client------------》INode---------------------》BlockInfo--------------------------》DataNode。
INode：文件的基本元素：文件和目录BlockInfo：文件内容对象DatanodeDescriptor:具体存储对象。
3、FSImag
2024/2/6 12:58:57
644KB
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hdfs是hadoop的分布式文件系统，即HadoopDistributedFilesystem。
下面主要讲下HDFS设计中的比较重要的点，使读者能通过简短的文章一窥HDFS的全貌，适合对HDFS有一点了解，但是对HDFS又感到困惑的初学者。
本文主要参考的是。
当数据集的大小超过了一台物理机所能存储的能力时，就需要将它进行分区并存储到若干不同的独立的计算机上，其中管理跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。
目录使用HDFS的场景HDFS的工作模式文件系统命名空间（namespace）数据复制文件系统元数据的持久化通讯协议健壮性数据组织可访问性存储空间回收HDFS适合于以流式数据访问模式来存
下面主要讲下HDFS设计中的比较重要的点，使读者能通过简短的文章一窥HDFS的全貌，适合对HDFS有一点了解，但是对HDFS又感到困惑的初学者。
本文主要参考的是。
当数据集的大小超过了一台物理机所能存储的能力时，就需要将它进行分区并存储到若干不同的独立的计算机上，其中管理跨多台计算机存储的文件系统称为分布式文件系统。
目录使用HDFS的场景HDFS的工作模式文件系统命名空间（namespace）数据复制文件系统元数据的持久化通讯协议健壮性数据组织可访问性存储空间回收HDFS适合于以流式数据访问模式来存
2024/1/3 22:57:22
511KB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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