原创 28種美女最漂亮的拍照姿勢

  一般的站姿經過模特的演繹也變得頗有味道。兩腿分開,以左腿爲支撐全身重量的承重腿,右腿向外外稍靠前位置劈開。上身微微轉向身後,右肩有個向上送肩的動作。 身着短裙的側身照片,彎曲小腿的站姿爲畫面增加了

原创 PHP中的魔術方法總結[__construct/__destruct/__get/__set/__isset/__unset/__toString/__clone等]

1、__get、__set 這兩個方法是爲在類和他們的父類中沒有聲明的屬性而設計的 __get( $property ) 當調用一個未定義的屬性時訪問此方法 __set( $property, $value ) 給一個未定義的屬性賦值

原创 你知道Adobe RGB與sRGB在數碼攝影中的區別嗎?

  今天羣裏討論Adobe RGB與sRGB兩個色彩空間的區別。之前真的沒有太關注這個問題,今天找了一些資料。     sRGB是由惠普與微軟公司於1977年共同開發的,其中“S”可解釋爲“標準”(Standard)。Adobe RGB較之

原创 mysql主從簡明配置

配置環境: 主從配置的環境,MySQL從服務器的版本不能小於主服務器的版本,最好保持版本一致!     一. MySQL主服務器配置   1.建立用戶mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO d

原创 mysql 性能優化方案

網上有不少mysql 性能優化方案,不過,mysql的優化同sql server相比,更爲麻煩與負責,同樣的設置,在不同的環境下 ,由於內存,訪問量,讀寫頻率,數據差異等等情況,可能會出現不同的結果,因此簡單地根據某個給出方案來配置mysq

原创 念珠數量及含義

以佛、道教爲主要宗教的中國,戴手珠的習慣來自於佛教的念珠,念珠又稱作佛珠、數珠等,是人們在念佛時紀錄的工具。而唸佛是修行佛道基本方法之一,掐算着捻念珠誦經持咒唸佛,就能生諸種功德,其最大的利益在於可讓人凝聚精神、方便修行。在中國民間即使非佛

原创 海量數據處理常用思路和方法

大數據量的問題是很多面試筆試中經常出現的問題,比如 google、淘寶、百度、 騰訊 這樣的一些涉及到海量數據的公司經常會問到。 下面的方法是我對海量數據的處理方法進行了一個一般性的總結,當然這些方法可能並不能完全覆蓋所有的問題,但是這樣

原创 Hadoop分佈式文件系統:架構和設計要點

原文:http://hadoop.apache.org/core/docs/current/hdfs_design.html 一、前提和設計目標 1、硬件錯誤是常態,而非異常情況,HDFS可能是有成百上千的server組成,任何一個組件都

原创 我的友情鏈接

51CTO老楊熊貓阿黑51cto博客開發久違的事噗斯基--捲土重來萬空星閣上善若水,厚德載物匣子服務器技術

原创 linux下查看nginx,apache,mysql,php的編譯參數

有時候nginx,apache,mysql,php編譯完了想看看編譯參數可以用以下方法 nginx編譯參數: #/usr/local/nginx/sbin/nginx -V nginx version: nginx/0.6.32

原创 MySQL索引背後的數據結構及算法原理

原文地址:http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2011/07/10/mysql-index.html#nav-2-2

原创 Facebook 沒有QA 如何發佈代碼 (How Facebook Ships Code 譯文)

我對 Facebook 的運作方式着迷。這是個非常獨特的環境,很難被複制(這個方式並不適合所有的公司,即使有些公司嘗試過這麼做)。下面這些筆記來自我和Facebook的許多朋友的交談,關於他們開發、運維與軟件發佈等方面。 好像很多人都對 F

原创 NoSQL數據庫探討之一 - 爲什麼要用非關係數據庫?

隨着互聯網web2.0網站的興起,非關係型的數據庫現在成了一個極其熱門的新領域,非關係數據庫產品的發展非常迅速。而傳統的關係數據庫在應付web2.0網站,特別是超大規模和高併發的SNS類型的web2.0純動態網站已經顯得力不從心,暴露了很多

原创 memcached全面剖析–memcached的分佈式算法

memcached的分佈式 正如第1次中介紹的那樣, memcached雖然稱爲“分佈式”緩存服務器,但服務器端並沒有“分佈式”功能。 服務器端僅包括 第2次、 第3次 前阪介紹的內存存儲功能,其實現非常簡單。 至於memcached的分佈

原创 協同過濾之 User-based Collaborative Filtering

協同過濾(Collaborative Filtering)技術,是推薦系統中應用最爲廣泛的技術之一。顧名思義,“Collaborative” 本身就已經說明了協同過濾算法的主要意思,它基於一組興趣相同的用戶進行推薦。協同過濾基於這樣的假設: