1.tomcat启动闪退，查看tomcat下logs目录的catalina报错日志。2.打开catalina.2023-01-11.log。报错信息如下org.apache.catalina.core.StandardServer.await无法在地址[localhost]和端口[8005]上创建服务器关闭套接字（基本端口[8005]和偏移量[0]） java.net.BindException:Addressalreadyinuse:JVM_Bind 3.8005端口被占用。解决：（1）以管理员身份打开cmd窗口Win+R-->cmd-->按ctrl+shift+enter以管理员身份运行
1.tomcat启动闪退，查看tomcat下logs目录的catalina报错日志。2.打开catalina.2023-01-11.log。报错信息如下org.apache.catalina.core.StandardServer.await无法在地址[localhost]和端口[8005]上创建服务器关闭套接字（基本端口[8005]和偏移量[0]） java.net.BindException:Addressalreadyinuse:JVM_Bind 3.8005端口被占用。解决：（1）以管理员身份打开cmd窗口Win+R-->cmd-->按ctrl+shift+enter以管理员身份运行
漏洞简介ApacheRocketMQ是一款低延迟、高并发、高可用、高可靠的分布式消息中间件。CVE-2023-37582中，由于对CVE-2023-33246修复不完善，导致在ApacheRocketMQNameServer存在未授权访问的情况下，攻击者可构造恶意请求以RocketMQ运行的系统用户身份执行命令。影响版本ApacheRocketMQ环境搭建参考ApacheRocketMQ远程代码执行漏洞CVE-2023-33246的环境搭建还是为了方便进行调试，我们再linux下搭建RocketMQ的相关服务，利用源码启动一共需要运行两个服务org.apache.rocketmq.names
一、系统选型和应用现状首先来介绍一下小米集团OLAP系统选型与应用现状。1、系统选型在小米内部，OLAP引擎主要的应用场景是BI看板和报表分析。早期通过引入Kylin来满足面向主题式的报表分析的需求，当时没有集团层面通用的BI平台，都是各个业务部门自建自己的BI看板。后来小米决定要建立全集团通用的BI平台，Kylin的灵活性就不太够了，我们就需要做一次选型，选择一款在各个业务场景之间更通用的OLAP方案，通过调研我们选择了SparkSQL+Kudu+HDFS这种方案。计算层使用了SparkSQL，存储层使用了Kudu和HDFS。存储层做了冷热数据的分离，热数据会写入到Kudu，冷数据会存储在H
实践环境Win10JavaJDK1.8代码实现pom.xml配置4.0.0com.shoukeexample1.01.8${java.version}${java.version}4.1.2org.apache.poipoi-ooxml${poi.ooxml.version}读取Excel代码实现exmple.xmlimportorg.apache.poi.ss.usermodel.*;importorg.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook;importjava.io.FileInputStream;importjava.util.Iterator;p
项目场景：使用hive分析、处理数据时问题描述执行hive语句后，报错：FAILED:ExecutionError,returncode2fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask在网上找了很多有关这个问题的帖子，虽然它们都给出了该问题的不同情况的解决方法，但是并没讲解怎么去寻找自己是因为什么原因导致出现这个问题的，只能盲目的试各种解决方法。解决方案：点击运行后弹出的链接，到网页里查看报错信息 可以看到我报错的原因是：Error:Couldnotfindorloadmainclassorg.apache.hadoop.mapreduce.
项目场景：使用hive分析、处理数据时问题描述执行hive语句后，报错：FAILED:ExecutionError,returncode2fromorg.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask在网上找了很多有关这个问题的帖子，虽然它们都给出了该问题的不同情况的解决方法，但是并没讲解怎么去寻找自己是因为什么原因导致出现这个问题的，只能盲目的试各种解决方法。解决方案：点击运行后弹出的链接，到网页里查看报错信息 可以看到我报错的原因是：Error:Couldnotfindorloadmainclassorg.apache.hadoop.mapreduce.
功能说明：将试卷导出word，并可以打印，装订，效果图：下面是实现代码：packagecom.xxxxx.business.course.utils;importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importcom.deepoove.poi.xwpf.NiceXWPFDocument;importcom.xxxxx.business.course.domain.*;importcom.xxxxx.business.utils.UtilTools;importcom.xxxxx.business.utils.domain.JudgeRule;importcom.xx
Sease[1]与AlessandroBenedetti（ApacheLucene/SolrPMC成员和提交者）和EliaPorciani（Sease研发软件工程师）共同为开源社区贡献了ApacheSolr中神经搜索的第一个里程碑。它依赖于ApacheLucene实现[2]进行K-最近邻搜索。特别感谢ChristinePoerschke、CassandraTargett、MichaelGibney和所有其他在贡献的最后阶段提供了很大帮助的审稿人。即使是一条评论也受到了高度赞赏，如果我们取得进展，总是要感谢社区。让我们从简短的介绍开始，介绍神经方法如何改进搜索。我们可以将搜索概括为四个主要领域：
1、TLS1.0和TLS1.1是什么？TLS协议其实就是网络安全传输层协议，用于在两个通信应用程序之间提供保密性和数据完整性，TLS1.0和TLS1.1是分别是96年和06年发布的老版协议。2、为什么要禁用TLS1.0和TLS1.1传输协议TLS1.0和TLS1.1协议使用的是弱加密算法，比如DES、SHA-1、MD5、RC4等。比较容易受攻击，目前新版本的TLS协议已经更新到TLS1.2、TLS1.3，高版本的TLS协议会对一些浏览器和系统兼容有影响，但是从互联网通信安全考虑，建议还是禁用TLS1.0和TLS1.1，启用TLS1.2和TLS1.33、Apache禁用TLS1.0和TLS1.1
