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m0_46150269
算法学习
力扣202.快乐数链接:link思路这道题可能会遇到无限循环的情况,如何跳出循环是关键,我们可以用哈希表快速查询是否重复出现之前遇到的结果来结束循环。另外对数字的拆解也是解这道题的关键,下面来看题解吧。解:classSolution{publicbooleanisHappy(intn){Setset1=newHashSet0){inttemp=n%10;sum+=temp*temp;n/=10;}
- 【考研计算机网络】课堂笔记4 第四章 网络层_Network Layer
刘鑫磊up
#操作系统计算机网络计算机网络
文章目录:一:网络层的功能1.异构网络互联2.路由与转发功能3.拥塞控制二:数据交换方式三:路由算法1.静态路由与动态路由1.1静态路由算法(又称非自适应路由算法)1.2动态路由算法(又称自适应路由算法)2.动态路由算法2.1距离-向量路由算法2.2链路状态路由算法2.3层次路由四:IPV41.概述2.IPV4分组2.1IPV4分组格式2.2IP数据报分片2.3网络层转发分组的流程3IPV4地址与
- 理解 Retrofit 请求头与 GsonConverterFactory 的自动处理机制
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在现代Web开发中,特别是在与RESTfulAPI进行交互时,我们经常会遇到JSON格式的数据交换。为了确保请求的正确解析和响应的准确返回,通常需要通过HTTP请求头明确指定请求体的数据类型。而Content-Type:application/json就是用来告诉服务器,当前请求体中的数据格式是JSON。为什么需要明确指定Content-Type:application/json?数据格式的明确性
- 塑料制品制造业现状 LIMS系统革新塑料制品检测流程
白码低代码
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塑料制品制造业作为现代工业的重要组成部分,其产品质量直接关系到下游应用的安全和性能。随着市场竞争的加剧,制造商们对产品质量的要求越来越高,内检实验室成为确保产品质量的关键环节。然而,传统的实验室管理方式往往存在数据孤岛、效率低下等问题,难以满足现代化生产的需求。在这样的背景下,内检实验室LIMS系统应运而生,为塑料制品制造企业带来了革命性的改变。白码内检LIMS实验室管理系统作为行业内的佼佼者,以
- 贪心算法在背包问题上的运用(Python)
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背包问题有n个物品,它们有各自的体积和价值,现有给定容量的背包,如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和?这就是典型的背包问题(又称为0-1背包问题),也是具体的、没有经过任何延伸的背包问题模型。背包问题的传统求解方法较为复杂,现定义有一个可以载重为8kg的背包,另外还有4个物品,物品的价值和质量数据如下表,不考虑背包的容量。4个物品的总质量大于8kg,所以要想在有限载重的背包携带更多质量的物品,
- 大模型架构记录7-langchain
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一Langchain的应用目录:langchain的overviewprompttemplatemodelsandoutputparsers1.什么是langchain,为什么需要langchain?问题:如何没有langchain会怎么样?一个项目可能会包括:调用多个不同的大模型(gpt4,视频生成...)向量数据库数据类型(读取,trunk的切分...)langchain是面于大模型开发的框架
- 【MyBatis-Plus 注解配置】开发中常用注解整理与介绍
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不知道朋友们会不会在SpringBoot中集成MyBatis-Plus的时候,总是这个注解那个注解,都不知道哪些是MyBatis-Plus的了,搞得晕乎乎的,所以我整理了一份MyBatis-Plus开发中常用的注解,相信看完你就知道哪些注解是MyBatis-Plus提供的了,以后在开发中就能够更加清晰了1.@TableName作用:指定实体类对应的数据库表名。用法:@TableName("user
- 【MyBatis-Plus 进阶功能】开发中常用场景剖析
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MyBatis-Plus(MP)除了封装常见的CRUD操作,还提供了一些高级功能,进一步简化复杂场景下的开发工作。本文将逐一讲解逻辑删除、自动填充、多表关联查询的原理与使用方式,让你快速掌握这些技巧!一、逻辑删除逻辑删除是指在数据库中不直接删除记录,而是通过标记(如is_deleted字段)表示数据是否有效。1.原理与配置逻辑删除是指在数据库中不直接删除记录,而是通过标记(如is_deleted字
- 【MyBatis-Plus 插件】并发控制机制——乐观锁
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乐观锁是一种非阻塞的并发控制机制,在多线程环境中确保数据一致性。MyBatis-Plus使用@Version注解和乐观锁插件轻松实现这一功能。在正式介绍乐观锁之前,我们先来聊一聊没有乐观锁时会出现的问题,以及它解决的痛点。1.没有乐观锁时的问题在多线程或高并发场景下,如果多个线程同时读取和修改同一条数据,就可能导致数据覆盖问题。问题场景:库存扣减假设一个商品的库存为10,两名用户A和B同时购买1个
- 【MyBatis-Plus 分页插件】深入分析和实战解析
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分页是Web应用开发中的高频需求,而在MyBatis的生态中,MyBatis-Plus分页插件PaginationInnerInterceptor和MyBatis的PageHelper是两种常见的实现方案。本文将通过工作机制、使用方法和细节剖析,带你循序渐进地掌握这两种方式,并为你的项目选择提供指导。一、什么是分页?分页的核心目标是减少数据传输量和前端渲染压力。通过限制每次查询的结果数量,分页能够
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- HarmonyOS NEXT<HarmonyOS第一课> DevEco Studio的使用DevEco Studio的使用 试题答案
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【习题】DevEcoStudio的使用未通过/及格分80/满分100判断题1.如果代码中涉及到一些网络、数据库、传感器等功能的开发,均可使用预览器进行预览。正确(True)错误(False)正确答案:错误(False)2.module.json5文件中的deviceTypes字段中,配置了phone,tablet,2in1等多种设备类型,才能进行多设备预览。正确(True)错误(False)正确答
- 接口测试中加密参数如何处理?
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1.加密类型及应对策略①对称加密(AES/DES)特点:加密解密使用同一密钥。处理方法:向开发获取密钥和加密算法(如AES-CBC、AES-ECB)。使用代码或工具解密响应数据:python复制fromCrypto.CipherimportAESimportbase64defdecrypt_aes(key,encrypted_data):cipher=AES.new(key.encode(),AE
- 安全中心建设关键技术之机器学习
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1.1.1功能要求针对目前广为流行的网银、掌上银行撞库行为,需要围绕撞库防护建立针对性的发现、预警、拦截体系。在本课题在大量数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测。通过机器学习重点解决目前无法在识别撞库攻击源IP地址的基础上,进一步识别出被撞库成功的账号。由于机器学习算法需要从数据中自动分析获得规律,所以必须要有历史数据。在针对撞库攻击行为分析的场景中,首先需要获取手机银行和网上银行
- 基础知识《Redis解析》
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Redis详细解析与介绍Redis(RemoteDictionaryServer)是一个开源的高性能键值对(Key-Value)数据库,支持多种数据结构(如字符串、哈希、列表、集合等),广泛应用于缓存、消息队列、实时数据分析等场景。核心特点:内存存储:数据主要存储在内存中,读写性能极高(10万+/秒QPS)。持久化支持:支持RDB(快照)和AOF(追加日志)两种持久化方式。多数据结构:支持字符串、
- 高性能缓存利器:Caffeine 在 Spring Boot 中的应用
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在现代应用程序中,缓存是提高数据检索速度、减少对数据库或其他数据源访问次数的重要手段。SpringCache提供了多种缓存实现方式,而在我们的SpringBoot项目中,我们选择了Caffeine作为默认的缓存库。Caffeine简介Caffeine是一个基于Java8的高性能、近乎最佳的缓存库。它提供了多种优化技术,如写入时复制(Copy-on-Write)和分段锁(SegmentedLocki
- 解码数字基因:数据架构如何重塑企业核心竞争力?——全面解析数据架构的战略价值与实践路径
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产业篇央国企技能篇数据架构数据模型数据资产目录企业数字化转型TOGAF
摘要:数据架构作为企业数字化转型的“基因图谱”,通过整合业务需求与IT实现,构建起数据流动的规则体系。本文系统剖析数据架构的四大核心组件(数据资产目录、数据模型、数据标准、数据分布)及其协同逻辑,揭示其在TOGAF4A架构中的桥梁作用,解读从架构规划到主数据落地的全生命周期管理。结合华为等标杆企业实践,提供兼具理论深度与实操指导的方法论框架,助力企业打造高质量数据底座。关键词:数据架构、数据模型、
- Django Neomodel:将Django与Neo4j图数据库无缝集成
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DjangoNeomodel:将Django与Neo4j图数据库无缝集成项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dj/django-neomodel项目介绍DjangoNeomodel是一个开源模块,旨在通过neomodel库,将Django框架与Neo4j图数据库结合使用。这个模块为开发者提供了一个强大的工具,使得在Django项目中使用Neo4j图数据库变得简单
- eBest AI Hub全场景接入Deepseek
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一、技术赋能,智创未来Deepseek的强大基因将为eBest产品注入新的活力即时智能响应:融合海量行业智慧与互联网搜索精华,提供秒级智能建议;多模态理解能力:突破界限,无缝融合文本、代码与图像理解,精准解析用户的需求;进化式深度学习:不断学习,持续进化,为用户提供日益完善、超越期待的服务体验。二、全场景赋能,体验再次跃升1.智能报表-数据洞察,指尖掌控升级后的智能报表功能,能够根据查询和检
- Android自动化测试工具
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细解自动化测试工具Airtest-CSDN博客以下是几种常见的Android应用自动化测试工具:Appium:支持多种编程语言,如Java、Python、Ruby、JavaScript等。可以用于Web应用程序和原生应用程序的自动化测试,并支持iOS和Android平台。Espresso:由Google开发的AndroidUI测试框架,可用于测试应用程序的用户界面和与用户的交互。Espresso支
- 審單人員效率 PPP 模型
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审单人员效率PPP模型的目的审单人员效率PPP模型的主要目的是通过系统化的计算和分析,评估审单人员的工作效率,并为管理决策提供数据支持。具体包括以下几个方面:1.量化审单人员的工作效率目的:通过审单数量、工时、折算率等指标,量化审单人员的工作效率。实现方式:计算每个审单人员的审单量(vol_o)。根据标准工时表(t_dash_ppp_checker_std_v)折算审单数量(vol_c)。结合有效
- MySQL的覆盖索引
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MySQL的覆盖索引前言当一个索引包含了查询所需的全部字段时,就可以提高查询效率,这样的索引又被称之为覆盖索引。以MySQL常见的三种存储引擎为例:InnoDB、MyISAM、Memory,对于覆盖索引提高查询效率的方式均不同,下面让我们分别讲讲:InnoDB在InnoDB中,主键索引的叶子节点存储完整的数据行,称为聚簇索引,而唯一索引、普通索引、联合索引的叶子节点只存储索引字段和主键值,称之为二
- 【Redis事务】redis中事务的使用
Rverdoser
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在Redis中,事务可以通过MULTI、EXEC、DISCARD和WATCH命令来使用。这些命令允许你将多个命令打包成一个原子操作,要么全部执行,要么全部不执行,从而确保数据的一致性和完整性。下面是这些命令的基本使用方法:1.使用MULTI开始一个事务使用MULTI命令开始一个事务块,之后的所有命令都会被放入事务队列中,直到执行EXEC命令。MULTISETkey1value1SETkey2val
- 4D雷达再上热搜!华为/小米上车
高工智能汽车
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智驾能力边界的不断抬升,对于传感器的要求仍在增加。去年至今,不管是端到端,还是大模型,本质上并没有解决摄像头(视觉感知)的物理性能缺陷;激光雷达处于成本下降区间,安全冗余作用明显,但对于恶劣天气、穿透能力以及抗干扰性仍存在劣势。而毫米波雷达“全天候全天时”工作的能力恰恰是最好的补充;同时,随着4D成像雷达技术的成熟,也解决了过去一直存在的目标识别精度有限、分辨率低以及高程探测能力有限等问题。尤其是
- Redis缓存和Mysql数据一致性问题
每天瞎忙的农民工
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在高并发环境下,保持Redis缓存和MySQL数据库的数据一致性是一个复杂但至关重要的任务。下面是对这一问题的详细讲解,并结合PHP代码示例来展示如何解决这些一致性问题。问题背景Redis缓存和MySQL数据库的主要挑战在于:缓存和数据库之间的延迟:在缓存更新与数据库更新之间,可能存在时间差,导致数据不一致。高并发下的缓存击穿:缓存被并发请求同时击穿,导致大量请求直接访问数据库。缓存雪崩:大量缓存
- 缓存使用的具体场景有哪些?缓存的一致性问题如何解决?缓存使用常见问题有哪些?
蒂法就是我
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缓存使用场景、一致性及常见问题解析一、缓存的核心使用场景1.高频读、低频写场景典型场景:商品详情页、新闻资讯、用户基本信息。特点:数据更新频率低,但访问量极高。策略:Cache-Aside(旁路缓存):优先读缓存,未命中时查数据库并回填。TTL(过期时间):设置合理过期时间(如5分钟),平衡数据新鲜度与缓存命中率。示例:publicProductgetProduct(Stringid){Produ
- Python说明
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Python的主要特点:1.**易读易写**:Python的语法简洁明了,代码可读性高。2.**跨平台**:Python可以在多种操作系统上运行,如Windows、macOS、Linux等。3.**丰富的库**:Python拥有庞大的标准库和第三方库,涵盖了从Web开发到数据科学的多个领域。4.**动态类型**:Python是动态类型语言,变量不需要显式声明类型。5.**解释型语言**:Pytho
- 使用 Excel 实现绩效看板的自动化
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引言在日常工作中,团队的绩效监控和管理是确保项目顺利进行的重要环节。然而,面临着以下问题:数据分散:系统中的数据难以汇总,缺乏一个宏观的团队执行情况视图。看板缺失:系统本身可能无法提供合适的Dashboard,导致数据分析困难。手动操作繁琐:数据采集、汇总和分析过程繁琐且耗时。本文将介绍如何利用免费的软件和工具(如Python、MySQL、Excel等)实现绩效看板的自动化。通过邮件自动推送和接收
- Go语言实战,HTTP和gRPC多服务启动与关闭的最佳实践
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在Go开发中,构建健壮的应用程序不仅需要关注核心业务逻辑,还要考虑服务的优雅启动与关闭。特别是在微服务架构中,如何优雅地启动和停止多个服务成为了系统设计中的一个重要议题。今天我们来深入探讨一款基于Go语言开发的app库,该库利用errgroup实现了服务的并发启动,并能在系统关闭时优雅地释放各项资源。一、设计原理解析在一个复杂的系统中,通常会有多个服务并行运行,如HTTP服务、gRPC服务等。如何
- Go语言分布式ID生成策略优选:UUID、Snowflake、XID、ObjectID、Krand性能对比评测
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在高并发应用场景下,如订单系统、分布式数据库主键、消息队列等,分布式ID的生成至关重要。本文将基于Go语言,对多种分布式ID生成方案进行基准测试(Benchmark),并分析其性能及适用场景,帮助开发者选择最优方案。常见分布式ID生成方案在Go语言生态中,常见的分布式ID生成方案包括:XID(github.com/rs/xid):基于MongoDBObjectID改进的方案,时间排序、唯一性强、无
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
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今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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- 基于vagrant的redis主从实验
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vagrant
平台: Mac
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系统: Centos6.5
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
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centosmemcached
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rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
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建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
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- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
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