最近实在受不了中国访问AWS首尔区域了 ，决定把整个环境迁移到新加坡，服务器迁移倒是比较简单，但数据库迁移遇到很大的麻烦。 原以为DynamoDB 全局表可以很容解决跨区域数据同步的问题，结果发现DynamoDB全局表只能...

之前的EC2实例是健在美国西海岸Oregon的,发现国内访问速度不行，于是想把它迁到南加州或者新加坡等机房。 AWS速度探测工具，首先先用测试一下哪个区域比较快，你可以多用几条线路测试几遍。 ...

近日，AWS中国北京区域推出第二个EC2可用区（Availability Zone）。已经加入AWS中国北京区域有限预览阶段的用户，可以马上开始使用北京区域的第两个可用区资源，利用AWS独有的多可用区的架构部署高可用的系统应用，...

Amazon DynamoDB 是一项完全托管的 NoSQL 数据库服务，提供快速而可预测的性能，能够实现无缝扩展。使用 Amazon DynamoDB，客户可以将运行和扩展分布式数据库的管理工作负担交给 AWS，因而无需担心硬件预配、设置和...

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Git 是当前最流行的版本控制程序之一，文本包含了 Git 的一些基本用法 创建 git 仓库 初始化 git 仓库  mkdir project # 创建项目目录  cd project # 进入到项目目录  git init # 初始化 ...

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撰写这篇手册，并不简单的因为区块链是一个热门话题，更因为随着研究的深入，你会发现这是一个相当复杂的领域。关于这一话题的信息来源无外乎三个方面：技术文档和代码，商业机构的宣传，研究机构或个人的整理。但是...

转自：https://www.zhihu.com/question/26493945 作者：YaqiLYU ...来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 ...相信很多来到这里的人和我第一次到这里一样，都是想找一

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http://blog.csdn.net/leezy_2000/article/details/29407747#comments 程序员生存定律这书是陆续发的，所以做个目录让想从头读的方便些： 前言：解码程序人生

日积月累第五天。今天感觉没有什么收获，本来也打算温习一下git呢...Git 在Wikipedia上的定义：它是一个免费的、分布式的版本控制工具，或是一个强调了速度快的源代码管理工具。 2.1 取得项目的 Git 仓库

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THE MYTHICAL MAN-MONTH   人月神话   FREDERICK P. BROOKS, JR.   翻译：Adams Wang                  关于作者 Frederick P. Brooks，Jr ....授，北卡来罗来纳大学位于美国北卡来罗来纳

2 安装msysgit 3 要配置用户名和油箱  git config --global user.name  我的命令就是：git config --global user.name mchdbagh  git config --global user.email  我的命令就是：git config --global

1.抽象：抽象就是忽略一个主题中与当前目标无关的那些方面，以便更充分地注意与当前目标有关的方面。抽象并不打算了解全部问题，而只是选择其中的一部分，暂时不用部分细节。抽象包括两个方面，一是过程抽象，二是...

Git详解之一 Git起步

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HADOOP笔记   赵永生 2448221146@qq.com 2015.12.20                                       ...一、Hadoop 1. hadoop安装流程 1.1 centOS6.5mini安装

1.iptables启动指令: service iptables start重启指令: service iptables restart关闭指令: service iptables stop保存指令: service iptables save相关配置: /etc/sysconfig/iptables2.操作: vim /etc/sysconfig/...

双人贪吃蛇，别踩白方块，玫瑰花，矿井逃生等多种C语言游戏代码等你来实践！

深入浅出Lua学习 深入浅出Lua学习

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。

目 录 第1章 Java语言概述 1 实例001 输出“Hello World” 2 实例002 输出控制台传递的参数 2 实例003 输出由“*”组成的三角形 3 实例004 输出符号表情 5 第2章 Eclipse开发工具 6 实例005 下载并运行Eclipse工具 7 实例006 为Eclipse安装汉化包 8 实例007 使用Eclipse注释代码 10 实例008 使用Eclipse格式化代码 11 实例009 安装WindowBuilder插件 12 实例010 开发计算器界面 14 第3章 Java语言基础 15 实例011 输出错误信息与调试信息 16 实例012 从控制台接收输入字符 16 实例013 重定向输出流实现程序日志 17 实例014 自动类型转换与强制类型转换 19 实例015 加密可以这样简单（位运算） 20 实例016 用三元运算符判断奇数和偶数 21 实例017 不用乘法运算符实现2×16 22 实例018 实现两个变量的互换 （不借助第3个变量） 23 第4章 流程控制 25 实例019 判断某一年是否为闰年 26 实例020 验证登录信息的合法性 27 实例021 为新员工分配部门 28 实例022 用switch语句根据消费 金额计算折扣 29 实例023 判断用户输入月份的季节 31 实例024 使用while循环语句与自增 运算符循环遍历数组 33 实例025 使用for循环输出杨辉三角形 34 实例026 使用嵌套循环在控制台上 输出九九乘法表 35 实例027 使用while循环计算1+ 1/2!+1/3!…1/20！ 36 实例028 使用for循环输出空心的菱形 38 实例029 终止循环体 39 实例030 循环体的过滤器 41 第5章 数组及其常用操作 43 实例031 获取一维数组的最小值 44 实例032 将二维数组中的行列互换 45 实例033 利用数组随机抽取幸运观众 47 实例034 用数组设置JTable表格的 列名与列宽 49 实例035 使用按钮控件数组实现 计算器界面 51 实例036 通过复选框控件数组实现 添加多个复选框控件 52 实例037 使用选择排序法对数组排序 53 实例038 使用冒泡排序法对数组排序 55 实例039 使用快速排序法对数组排序 57 实例040 使用直接插入法对数组排序 59 实例041 使用sort()方法对数组排序 61 实例042 反转数组中元素的顺序 63 第6章 面向对象入门 65 实例043 自定义图书类 66 实例044 温度单位转换工具 67 实例045 成员变量的默认初始化值 68 实例046 单例模式的应用 69 实例047 汉诺塔问题求解 70 实例048 编写同名的方法 71 实例049 构造方法的应用 72 实例050 统计图书的销售量 73 实例051 两只完全相同的宠物 74 实例052 重新计算对象的哈希码 76 实例053 使用字符串输出对象 77 实例054 Java对象的假克隆 78 实例055 Java对象的浅克隆 80 实例056 Java对象的深克隆 82 实例057 序列化与对象克隆 84 实例058 深克隆效率的比较 87 第7章 面向对象进阶 89 实例059 经理与员工的差异 90 实例060 重写父类中的方法 92 实例061 计算几何图形的面积 93 实例062 简单的汽车销售商场 95 实例063 使用Comparable接口自定 义排序 96 实例064 策略模式的简单应用 98 实例065 适配器模式的简单应用 100 实例066 普通内部类的简单应用 102 实例067 局部内部类的简单应用 103 实例068 匿名内部类的简单应用 104 实例069 静态内部类的简单应用 105 实例070 实例化Class类的几种方式 107 实例071 查看类的声明 108 实例072 查看类的成员 110 实例073 查看内部类信息 112 实例074 动态设置类的私有域 113 实例075 动态调用类中方法 115 实例076 动态实例化类 116 实例077 创建长度可变的数组 117 实例078 利用反射重写toString()方法 119 第8章 字符串与包装类 121 实例079 将数字格式化为货币字符串 122 实例080 货币金额大写格式 123 实例081 String类格式化当前日期 125 实例082 字符串大小写转换 126 实例083 字符与Unicode码的转换 128 实例084 判断用户名是否正确 129 实例085 用户名排序 130 实例086 判断网页请求与FTP请求 132 实例087 判断文件类型 133 实例088 判断字符串是否为数字 135 实例089 验证IP地址的有效性 136 实例090 鉴别非法电话号码 137 实例091 将字符串转换成整数 139 实例092 整数进制转换器 140 实例093 获取字符串中汉字的个数 141 实例094 批量替换某一类字符串 142 实例095 查看数字的取值范围 144 实例096 ASCII编码查看器 145 实例097 判断手机号的合法性 146 实例098 用字符串构建器追加字符 147 实例099 去掉字符串中的所有空格 148 实例100 Double类型的比较 149 第9章 Java集合类框架 151 范例101 用动态数组保存学生姓名 152 实例102 用List集合传递学生信息 153 实例103 Map集合二级联动 155 实例104 不重复随机数组排序 157 实例105 for循环遍历ArrayList 159 实例106 Iterator遍历ArrayList 159 实例107 ListIterator逆序遍历ArrayList 160 实例108 制作电子词典 161 实例109 制作手机电话簿 162 第10章 常用数学工具类 164 实例110 角度和弧度的转换 165 实例111 三角函数的使用 166 实例112 反三角函数的使用 167 实例113 双曲函数的使用 168 实例114 指数与对数运算 169 实例115 高精度整数运算 170 实例116 高精度浮点运算 171 实例117 七星彩号码生成器 173 实例118 大乐透号码生成器 174 第11章 错误处理 177 实例119 算数异常 178 实例120 数组下标越界异常 179 实例121 空指针异常 180 实例122 类未发现异常 181 实例123 非法访问异常 182 实例124 文件未发现异常 183 实例125 数据库操作异常 184 实例126 方法中抛出异常 185 实例127 方法上抛出异常 186 实例128 自定义异常类 187 实例129 捕获单个异常 188 实例130 捕获多个异常 189 第12章 输入/输出 191 实例131 显示指定类型的文件 192 实例132 以树结构显示文件路径 193 实例133 查找替换文本文件内容 194 实例134 设置Windows系统的文件 属性 195 实例135 文件批量重命名 196 实例136 快速批量移动文件 197 实例137 删除文件夹中的.tmp文件 198 实例138 将图片文件保存到数据库 199 实例139 从数据库读取图片文件 200 实例140 窗体动态加载磁盘文件 201 实例141 删除文件夹中所有文件 202 实例142 创建磁盘索引文件 203 实例143 控制台记录器 205 实例144 防止创建多个字符串对象 206 实例145 合并多个文本文件 207 实例146 对大文件实现分割处理 208 实例147 将分割后的文件重新合并 209 实例148 读取属性文件单个属性值 210 实例149 向属性文件中添加信息 211 实例150 在复制文件时使用进度条 212 实例151 从XML文件中读取数据 213 实例152 读取Jar文件属性 214 实例153 电子通讯录 215 实例154 批量复制指定扩展名文件 217 实例155 分类保存文件 218 实例156 搜索指定文件夹中的文件 219 实例157 实现文件锁定功能 220 实例158 简单的投票软件 221 实例159 压缩所有文本文件 222 实例160 将压缩包解压到指定文件夹 223 实例161 压缩所有子文件夹 225 实例162 深层文件夹压缩包的释放 226 实例163 解决压缩包中文乱码 227 实例164 Apache实现文件解压缩 228 实例165 把窗体压缩成ZIP文件 229 实例166 解压缩Java对象 230 实例167 文件压缩为RAR文档 231 实例168 解压缩RAR压缩包 233 实例169 为RAR压缩包添加注释 234 实例170 获取压缩包详细文件列表 235 实例171 从RAR压缩包中删除文件 237 实例172 在压缩文件中查找字符串 238 实例173 重命名RAR压缩包中文件 239 实例174 创建自解压RAR压缩包 240 第13章 枚举类型与泛型 242 实例175 查看枚举类型的定义 243 实例176 枚举类型的基本特性 244 实例177 增加枚举元素的信息 245 实例178 选择合适的枚举元素 246 实例179 高效的枚举元素集合 248 实例180 高效的枚举元素映射 249 实例181 使用枚举接口遍历元素 250 实例182 使用泛型实现栈结构 251 实例183 自定义泛型化数组类 253 实例184 泛型方法与数据查询 254 实例185 使用通配符增强泛型 256 实例186 泛型化的折半查找法 257 第14章 Swing入门 259 实例187 从上次关闭位置启动窗体 260 实例188 始终在桌面最顶层显示窗体 261 实例189 设置窗体大小 262 实例190 根据桌面大小调整窗体大小 263 实例191 自定义最大化、最小化和 关闭按钮 265 实例192 禁止改变窗体的大小 267 实例193 指定窗体标题栏图标 267 实例194 设置闪烁的标题栏 269 实例195 实现带背景图片的窗体 270 实例196 背景为渐变色的主界面 271 实例197 随机更换窗体背景 273 实例198 椭圆形窗体界面 275 实例199 钻石形窗体 276 实例200 创建透明窗体 277 实例201 信息提示对话框 278 实例202 设置信息提示对话框的图标 279 实例203 指定打开对话框的文件类型 280 实例204 为保存对话框设置默认文件名 282 实例205 支持图片预览的文件选 择对话框 283 实例206 颜色选择对话框 285 实例207 信息输入对话框 286 实例208 定制信息对话框 287 实例209 拦截事件的玻璃窗格 289 实例210 简单的每日提示信息 290 实例211 震动效果的提示信息 292 实例212 制作圆形布局管理器 293 实例213 制作阶梯布局管理器 295 实例214 密码域控件简单应用 296 实例215 文本域设置背景图片 297 实例216 文本区设置背景图片 298 实例217 简单的字符统计工具 299 实例218 能预览图片的复选框 300 实例219 简单的投票计数软件 301 实例220 单选按钮的简单应用 302 实例221 能显示图片的组合框 303 实例222 使用滑块来选择日期 305 实例223 模仿记事本的菜单栏 308 实例224 自定义纵向的菜单栏 309 实例225 复选框与单选按钮菜单项 311 实例226 包含图片的弹出菜单 312 实例227 工具栏的实现与应用 314 实例228 修改列表项显示方式 315 实例229 列表项与提示信息 316 实例230 表头与列的高度设置 317 实例231 调整表格各列的宽度 319 实例232 设置表格的选择模式 321 实例233 为表头增添提示信息 323 实例234 单元格的粗粒度排序 325 实例235 实现表格的查找功能 326 实例236 应用网格布局设计计算 器窗体 327 第15章 多线程 329 实例237 查看线程的运行状态 330 实例238 查看JVM中的线程名 331 实例239 查看和修改线程优先级 333 实例240 休眠当前线程 335 实例241 终止指定线程 336 实例242 线程的插队运行 337 实例243 使用方法实现线程同步 339 实例244 使用特殊域变量实现线程同步 341 实例245 简单的线程通信 342 实例246 新建有返回值的线程 344 实例247 使用线程池优化多线程编程 346 实例248 哲学家的就餐问题 348 第16章 网络通信 350 实例249 获得内网的所有IP地址 351 实例250 获取网络资源的大小 352 实例251 解析网页中的内容 354 实例252 网络资源的单线程下载 355 实例253 网络资源的多线程下载 357 实例254 下载网络资源的断点续传 359 实例255 建立服务器套接字 362 实例256 建立客户端套接字 363 实例257 设置等待连接的超时时间 364 实例258 获得Socket信息 365 实例259 接收和发送Socket信息 367 实例260 关闭Socket缓冲 369 实例261 使用Socket通信 371 实例262 防止Socket传递汉字乱码 375 实例263 使用Socket传递对象 377 实例264 使用Socket传输图片 379 实例265 使用Socket传输音频 381 实例266 使用Socket传输视频 384 实例267 一个服务器与一个客户端 通信 385 实例268 一个服务器与多个客户端 通信 387 实例269 客户端一对多通信 389 实例270 客户端一对一通信 391 实例271 基于Socket的数据库编程 393 实例272 使用Proxy创建代理服务器 396 实例273 使用ProxySelector选择 代理服务器 397 实例274 聊天室服务器端 399 实例275 聊天室客户端 401 第17章 数据库操作 405 实例276 JDBC连接MySQL数据库 406 实例277 连接SQL Server 2005数据库 407 实例278 JDBC连接Oracle数据库 408 实例279 获取SQL Server指定数据 库中的数据表信息 409 实例280 获取MySQL指定数据库 中的数据表名称 411 实例281 查看数据表结构 412 实例282 动态维护投票数据库 414 实例283 SQL Server数据备份 416 实例284 SQL Server数据恢复 419 实例285 MySQL数据备份 422 实例286 MySQL数据恢复 424 实例287 动态附加数据库 425 实例288 生成SQL数据库脚本 426 实例289 表中字段的描述信息 429 实例290 将员工信息添加到数据表 430 实例291 添加数据时使用数据验证 431 实例292 插入用户登录日志信息 432 实例293 生成有规律的编号 433 实例294 生成无规律的编号 435 实例295 插入数据时过滤危险字符 436 实例296 复选框保存到数据库 437 实例297 把数据复制到另一张表中 438 实例298 批量插入数据 439 实例299 更新指定记录 440 实例300 在删除数据时给出提示信息 442

AStar技术，浏览器插件，/出国/人士常用，是个T—Z，很稳定，分享给大家。 ---------------以下资源具体描述（cou50zi）:Zipkin 是一款开源的分布式实时数据追踪系统（Distributed Tracking System），基于 Google Dapper 的论文设计而来，由 Twitter公司开发贡献。其主要功能是聚集来自各个异构系统的实时监控数据，用来追踪微服务架构下的系统延时问题。应用系统需要进行装备（instrument）以向 Zipkin 报告数据。