- 用户实操 | GBase 8a MPP Cluster慢SQL分析排查和优化方法
GBASE数据库
数据库GBASE南大通用GBASE
本期供稿|中国农业银行研发中心蔡鹍鹏01排查和优化方法SQL任务历史性能对比分析:通过开启GBase8a的audit_log审计日志,可以连续收集周期性任务的执行时间,通过对比相同SQL任务历史执行时长可以判定相同任务SQL长周期内的执行耗时趋势,通过对比发现执行性能异常情况,并进行针对性的分析。如,相同SQL任务在一定周期内执行时间逐渐变长,则需要结合表内数据量变化趋势、SQL任务类型需要访问全
- GBase 8a数据库多并发insert性能缓慢的优化
GBASE数据库
数据库国产数据库GBaseGBASE南大通用
原文链接:https://www.gbase.cn/community/post/4847更多精彩内容尽在南大通用GBase技术社区,南大通用致力于成为用户最信赖的数据库产品供应商。多并发insert缓慢优化场景分析在业务上或者数据迁移时,经常会出现对同一张表进行多并发的insertvalues操作,GBase8a虽然支持标准的sql插入方式,但同一般的关系型数据库对比,8a的强项在于大事务和大数
- 30.4:Python如何安装Pandas库? (课程共4100字)
小兔子平安
Python完整学习全解答pythonpandas开发语言
课程概述(课程共4100字)①安装Pandas库打开命令提示符或终端窗口,输入以下命令来安装Pandas:当安装完成后,可以使用以下命令来验证Pandas是否已正确安装:②数据处理和分析读写数据数据清洗和预处理数据分组和聚合数据可视化③Python学习的深入讨论Python的应用领域Python的优点和缺点学习Python的建议学习Python的挑战课程总结课程概述Python是一种功能强大的编程
- 基于 GBase 数据库的海量数据处理与性能优化
big crab
数据库oracle
一、引言随着大数据时代的到来,海量数据的存储和高效处理成为各行业的核心需求。GBase系列数据库(包括GBase8a、GBase8s和GBase8c)以其强大的性能、灵活的存储架构以及高效的查询优化功能,成为处理大规模数据的理想选择。本文将从GBase数据库的特性出发,探讨如何在实际应用中进行海量数据的高效处理,同时提供相关代码示例,帮助开发者更好地理解和应用GBase数据库。二、GBase数据库
- 分析投资策略数据
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投资策略
投资策略分析(在实习最后一周,当然要再多学一点金融相关知识啦,于是就有了这篇文章,以下均出于个人对投资策略的浅薄见解,欢迎大家提出建议)任务:分析私募排排网上的数据,并根据不同的策略进行分析,写出报告由于本人之前对投资部分了解较少,所以名词解释会占相当大一部分篇幅,大家可以直接移步后面部分!私募投资投资策略分析数据名词解释投资策略名词解释股票策略债券策略期货及衍生品策略多资产策略组合基金对筛选出来
- python画二维矩阵图_基于python 二维数组及画图的实例详解
weixin_39785400
python画二维矩阵图
1、二维数组取值注:不管是二维数组,还是一维数组,数组里的数据类型要一模一样,即若是数值型,全为数值型#二维数组importnumpyasnplist1=[[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78],[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]]list3=[1.73,1.68,1.71,1.89,1.78]list4=[54.4,59.2,63.6,88.4,68.7]list
- gbase导入sql文件_GBase数据库——常用命令
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gbase导入sql文件
1数据库操作与维护1.1数据库启停[root@OMMB-66-V10-001~]#servicegcwarestopStoppingGCMonitsuccess!SignalingGCRECOVER(gcrecover)toterminate:[OK]Waitingforgcrecoverservicestounload:.....[OK]SignalingGCSYNC(gc_sync_serve
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- java web 项目中封装的下拉列表小组件:实现下拉列表使用者前后端0行代码 ...
weixin_34383618
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导读:主要从4个方面来阐述,1:背景;2:思路;3:代码实现;4:使用一:封装背景像easyui之类的纯前端组件,也有下拉列表组件,但是使用的时候,每个下拉列表,要配一个URL,以及设置URL反回来的值和select的text,和value的对应关系,这有2个问题:一使用者必须知道URL,二,如果页面有10个下拉表表,要请求后台10次,肯定影响性能,而我想要的是使用者只要申明用哪个数据字典就行了,
- IDEA接入GPT王炸秘籍,开发分析界面与ChatGPT直接无缝衔接
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大家好,我是数行天下,普通中间群体是凭借技术或业务在各行各业打工的重要群体,是AI技术的实践和推动者,个体的数字化程度越高就越能在百年未有之变局的AI时代赢得先机。各行各业数据分析、系统开发人员,科研领域研究人员,设计师,及各单位文字工作者等,谁能快速学习、加快效率,产出的内容更优质,在内卷化日益严重的环境中就更有竞争力。由于各种限制,大部分人无法有效使用GPT,即使费力注册成功也因为科学上网时间
- dialog element 删掉标题_ElementUI 销毁Dialog数据(简单粗暴)
鸿宇太子哥
dialogelement删掉标题
在使用element开发通过之中使用Dialog弹窗创建数据或者数据回显在经常不过了。而且数据创建和数据编辑正常都是使用同一组件。出现的问题:title="提示弹窗":visible.sync="dialogVisible"width="30%"destroy-on-close>使用dialog提供的属性destroy-on-close也并不能实现实时的dialog销毁,进行创建和编辑数据正常的切
- matlab 延迟算子,时间序列分析-----2---时间序列预处理
这块必被安排
matlab延迟算子
既然有了序列,那怎么拿来分析呢?时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。1、描述性时序分析通过直观的数据比较或绘图观测,寻找序列中蕴含的发展规律,这种分析方法就称为描述性时序分析。描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点,它通常是人们进行统计时序分析的第一步。2、统计时序分析(1)频域分析方法原理:假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动发展过程:1)早期的频
- 了解SQL Server不同版本(如Express、Standard、Enterprise)的功能差异和适用场景。
web15117360223
面试学习路线阿里巴巴express大数据数据库
一、SQLServerExpress版本(一)功能特点数据库大小限制:SQLServerExpress版本数据库的最大大小限制为10GB。这对于小型应用程序、个人项目或者初学者学习和开发简单的数据库应用是足够的。例如,一个小型的学生成绩管理系统,用于记录班级学生的成绩、课程信息等,其数据量通常不会超过这个限制。资源使用限制:该版本使用的内存限制为1GB,处理器核心数也有限制。这使得它在资源占用方面
- ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测
别团等shy哥发育
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ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文:文章:1、ARIMA模型理论基础 ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写,其中AR表示的是自回归模型,MA表示的是
- 记GBase8a一次简单的典型sql优化
GBase技术大咖
GBase8a数据库sql性能优化
原文地址:https://www.gbase.cn/community/post/3549某客户反映一条业务测试sql查询缓慢(3节点集群),百万级数据量用时6-8s,不满足小于1秒的业务需求!由于客户刚使用8a不久,希望远程进行优化演示。客户sql也比较简单,为两表关联分页查询,sql如下:SELECT*FROMAAAAa,BBBBbWHEREa.AAC001_JY=to_char(b.AAC0
- OpenWebUI,RAG+外部知识库+AI写文的开源应用
m0_74824780
人工智能开源
引言自从去年AI火起来之后,很多人便热衷于寻找适合自用的AI开源项目,把各家大模型API接入到自己的AI程序里,便可以通过AI辅助完成一系列日常任务,比如内容翻译/润色/总结/撰写、格式转换、数据分类、代码分析、角色扮演等等。一般情况下,大模型依靠自身训练数据便能够完成的任务质量偏高,像翻译总结、格式转换之类,市面上所有的AI程序基本都能够满足这一点需求;但是需要结合外部资料/超长上文信息/实时信
- 基于iNeuOS工业互联网平台的板材实时质检系统
iNeuOS工业互联网
iNeuOS工业互联网人工智能物联网
1.项目背景刨花板生产线由于原料、生产工艺等原因,会有一些产品板面出现颤纹、漏砂、胶斑、胶块、大刨花、粉尘斑、板面划痕和油污等缺陷。表面缺陷会降低板材强度、影响板材外观和二次加工,给企业带来经济损失。目前针对刨花板的瑕疵识别工作主要以人工检测为主,缺陷种类繁多和视觉疲劳导致漏检率和误检率较高,极大限制了工厂的生产效率和产品质量。同时,工厂现有刨花板产线质检环节无法积累生产过程数据、无法形成有效数据
- linux下共享内存和消息队列实现多进程间数据收发
hsy12342611
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linux下进程通信的方式有很多,共享内存,消息队列,管道等。共享内存可以传输大量数据,但是多个进程同时读取共享内存就会出现脏读,可以借助消息队列实现多进程消息发送和接收。这种组合方式在实际开发中应用还是很多的,接下来就看一下。目录1.共享内存操作api(1)创建共享内存(2)挂载共享内存到当前进程(3)取消挂载(4)共享内存控制函数-可以删除2.消息队列操作api(1)创建消息附列(2)往消息队
- 深入探讨:CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法
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外盘期货高频历史行情数据集数据分析数据挖掘金融python数据库
深入探讨:CME期货CBOT高频合约历史行情数据分析方法为了促进学习和研究,我们在此分享一部分匿名处理的外盘期货高频历史行情数据集。外盘期货分钟高频历史行情数据链接:https://pan.baidu.com/s/19zhe1CCpDM56amDKO2nMwQ?pwd=4wpq提取码:4wpq请注意,分享这些数据的目的是为了教育和研究,不构成任何投资建议。交易量与价格关系分析交易量与价格之间的关系
- 【论文精读】MotionLM
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自动驾驶深度学习论文阅读
【论文精读】MotionLM1背景2存在的问题3具体方案轨迹转运动序列模型轨迹去重和聚类loss1背景团队:Waymo时间:2023.9代码:简介:采用自回归的方式做轨迹生成,能够更好地建模交互,且避免模态坍缩,在数据集达到了SOTA。2存在的问题轨迹回归方面:原本xy预测认为空间过大,有的xy很大(t大速度快的时候),有的xy很小(t小速度慢的时候)。3具体方案Encoder采用了之前的论文Wa
- GBase 8a慢SQL优化案例-2 通过分析函数改写不等值关联排序取值
dudulang8088
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某气象现场一条查询语句,大数据场景下,单个机构查询耗时5分钟以上,需要分析,SQL语句如下:SELECTt.station_no,t.collect_time_stamp,t.r2020,t.topFROM(SELECTt1.station_no,t1.collect_time_stamp,t1.r2020,(SELECTCOUNT(*)+1FROM(SELECTstation_no,--站点编号
- 【PCIe XDMA开发】XDMA与MIG位宽一致性要求
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在基于FPGA的PCIeXDMA与MIG(MemoryInterfaceGenerator)协同设计中,位宽一致性对传输效率有重要影响,但具体实现需结合系统架构和性能需求综合考虑。一、位宽一致性的必要性数据路径对齐要求XDMA的AXI接口位宽(如128/256/512位)需与MIG的物理接口位宽保持一致15。若两者不一致,需插入位宽转换模块(如AXIDataWidthConverter),这会引入
- 数字内容体验未来趋势:五大平台横向对比与深度解析
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内容概要当前,企业数字化转型的核心战场正逐步向数字内容体验的精细化运营转移。随着用户行为碎片化与需求多元化趋势加剧,AI驱动的智能推荐系统、基于数据决策的动态优化能力,以及跨渠道的品牌一致性维护,已成为衡量内容平台竞争力的三大核心维度。本文将围绕这三大支柱,通过横向对比主流平台的技术架构与落地实践,揭示未来数字内容体验的演进方向。首先,AI驱动不仅改变了内容分发的效率,更通过深度学习算法实现用户行
- 数据驱动业务增长,E-MapReduce 真实案例解析
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在大数据时代,数据已经成为企业核心竞争力的关键因素之一。无论是电商、金融、物流还是制造业,企业都在探索如何更高效地处理、分析和利用海量数据,以实现精准决策、优化运营并提升业务增长。然而,面对PB级甚至EB级的数据规模,传统的本地大数据计算架构往往难以满足性能和成本的要求。如何在保证计算效率的同时降低运维成本,成为企业数据战略中的关键挑战。阿里云E-MapReduce(EMR)作为一款云原生的大数据
- 全面解析:AI大模型入门教程,让你的学习之路不再迷茫,这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了!
AGI大模型老王
人工智能学习大模型AI大模型大模型学习大模型教程大模型入门
前言AI大模型,作为当前人工智能领域的热点,凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力,受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者,本教程都将带你从入门到实践,逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义:AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型,能够处理复杂的数据和任务。应用:广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力:掌握大模
- 共享内存的数据结构 ——循环队列+信息量 ——互斥锁、多进程的消费者模型 源码模型 测试代码 C++
sevenysq
数据结构c++centoslinux
前言:简单来说,共享内存不能自动扩展,申请多少就是多少,而且只能用C++内置的数据类型。也不能用STL容器,例如vector会自动扩展,容易造成内存泄漏,越界等问题。移动语义也不能用。要想实现多进程的生产/消费者模型只能采用循环队列。循环队列类值得一提的是这里面头尾指针的移动算法:(指针+1)取最大长度的余数。其他都很简单。#include#include#include#include#incl
- GBase 数据库的高性能架构与优化实践
big crab
数据库架构
引言随着信息技术的快速发展,数据库作为支撑各行各业数据存储和处理的核心技术之一,承担着越来越重要的角色。在现代企业中,大数据量、复杂查询和高并发处理已成为普遍需求。GBase数据库作为国内领先的数据库产品之一,提供了卓越的性能和灵活的架构设计,能够高效处理复杂的事务、分析查询和海量数据。本文将探讨GBase数据库的高性能架构,并结合实际案例展示其优化实践。一、GBase数据库架构概述GBase数据
- Linux 基于共享内存的循环队列实现
打工人你好
Linux网络linux服务器
Linux基于共享内存的循环队列实现Linux基于共享内存的循环队列实现一、共享内存与循环队列基础1.1共享内存特性1.2循环队列优势二、系统关键技术分析2.1共享内存操作APIshmget()创建共享内存shmat()映射共享内存2.2模板类设计要点三、循环队列核心方法实现3.1初始化方法3.2入队操作3.3出队操作四、共享内存实践要点4.1使用流程4.2关键注意事项五、进程同步问题解决方案5.
- vue若依框架dicts中字典项的使用:表格展示与下拉框示例
豆豆(前端开发+ui设计)
vue.js前端javascript
在若依框架的开发中,字典项的使用可以帮助我们更方便地管理和展示一些具有固定取值范围的数据,比如颜色类型、人员类型等。下面将详细介绍若依框架中字典项在表格和下拉框中的使用方法。1.若依字典项的配置在若依框架中,我们首先需要在系统管理-字典管理中配置所需的字典。假设我们要配置两个字典:颜色(color)和人员类型(personnel_type)。具体配置如下:颜色字典(color)字典标签字典值红色1
- shell脚本定时备份mysql数据库
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系列文章目录1.mysqldump常用命令语法2.编写命令3.将命令写入shell脚本4.写入定时任务示例系统:centos7mysql版本:5.7一、mysqldump命令全量备份(数据+结构):mysqldump-uroot-p123456-A>备份文件路径指定库备份(数据+结构):mysqldump-uroot-p123456库名>备份文件路径多个库备份(数据+结构):mysqldump-u
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
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UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一