03 2016 档案
bean中集合属性的配置
摘要:在实际的开发中,有的bean中会有集合属性,如下: 那么集合属性的配置如下: 或还可以如下配置,将集合属性在外部配置,可以实现共享,如下: 那么Map类型的集合属性的配置过程如下,首先,建立一个含有Map类型集合属性的bean类: 然后配置代码如下:
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Spring中Bean的配置:基于XML文件的方式
摘要:Bean的配置一共有两种方式:一种是基于XML文件的方式,另一种是基于注解的方式。本文主要介绍基于XML文件的方式 上面的配置代码中: id:Bean的名称,在IOC容器中必须是唯一的,若id,没有指定,那么Spring自动将类名作为Bean的名字,id可以指定多个名字,名字之间可用逗号,分 号,或
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JavaScript正则表达式
摘要:正则表达式(英语:Regular Expression,在代码中常简写为regex、regexp或RE)使用单个字符串来描述、匹配一系列符合某个句法规则的字符串搜索模式。搜索模式可用于文本搜索和文本替换。 什么是正则表达式? 1.正则表达式是由一个字符序列形成的搜索模式。 2.当你在文本中搜索数据时
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Java线程总结
摘要:在java中要想实现多线程,有两种手段,一种是继续Thread类,另外一种是实现Runable接口。 对于直接继承Thread的类来说,代码大致框架是: 先看一个简单的例子: 我们会发现这些都是顺序执行的,说明我们的调用方法不对,应该调用的是start()方法。当我们把上面的主函数修改为如下所示的时
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对象的复制(浅复制与深复制)
摘要:在Java中如果想将一个基本类型变量的值赋给另一个变量,直接使用等号解可以了,原始的版本改变了,副本并不会发生变化,如下: 但是如果想要复制的变量不是基本类型,而是引用类型的话,就会与上面的效果不同: 在上面的代码中,原始对象发生变化,副本对象也发生了变化,这是因为,执行p2=p1这段代码的时候,只
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java中hashCode()方法的作用
摘要:hashcode方法返回该对象的哈希码值。 hashCode()方法可以用来来提高Map里面的搜索效率的,Map会根据不同的hashCode()来放在不同的位置,Map在搜索一个对象的时候先通过hashCode()找到相应的位置,然后再根据equals()方法判断这个位置上的对象与当前要插入的对象是
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判断java中两个对象是否相等
摘要:java中的基本数据类型判断是否相等,直接使用"=="就行了,相等返回true,否则,返回false。 但是java中的引用类型的对象比较变态,假设有两个引用对象obj1,obj2, obj1==obj2 判断是obj1,obj2这两个引用变量是否相等,即它们所指向的对象是否为同一个对象。言外之意就
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文件压缩
摘要:文件的压缩 Java I/O类库中的类支持读写压缩格式的数据流。可以用它们对其他的I/O类进行封装,以提供压缩功能。 这些类不是从Reader和Writer类派生而来的,而是属于InputStream和OutputStream继承层次结构的一部分,这样做是因为压缩类库是按字节的方式而不是
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文件加锁
摘要:文件加锁 可以对同步访问的共享资源文件进行加锁,不过竞争同一个文件的两个线程可能在不同的虚拟机上;或者是一个是Java线程,另一个是操作系统中其他的某个本地线程,文件锁对其他操作系统进程是可见的,因为Java的问价加锁直接映射到了本地操作系统的加锁工具。
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java的I/O操作:文件的路径
摘要:package solutions; import java.io.*; /** * Created by Administrator on 2016/3/14. */ public class Redirecting{ public static void main(String[] args) throws IOException { PrintStream ...
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Java编程思想(一):大杂烩
摘要:在java中一切都被视为对象。尽管一切都是对象,但是操纵的标识符实际上是对象的一个引用,可以将引用想象成是遥控器(引用)来操纵电视机(对象)。没有电视机,遥控器也可以单独存在,即引用可以独立存在,并不需要有一个对象与之关联,如下: String s; 上面只是创建s这个引用,并不是对象。 *基
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今天遇到的一个问题(windows的ssh客户端连接不到虚拟机Ubuntu)
摘要:今天比较郁闷,想用windows上的ssh客户端连接虚拟机中的Ubuntu。 但是死活连不上,之前是能脸上的,所以比较郁闷。 我首先在windows上ping Ubuntu的ip地址,竟然发不了数据包,看来是联不通。 然后就在Ubuntu下ping windows的ip地址,竟然是通的。 百思不得其
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HDFS简介
摘要:Hadoop是当今最为流行的大数据分析和处理工具。 其最先的思想来源于Google的三篇论文: GFS(Google File System):是为了解决大数据存储问题的分布式文件系统,演变为hadoop中的HDFS MapReduce:是为了告诉大家怎么分析大数据,怎么处理大数据。最后演变为had
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