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在MySQL数据库中,LENGTH()函数是一个非常常用的字符串函数,用于计算字符串的字节长度。理解并掌握LENGTH()函数的用法,对于处理字符串数据、优化查询以及进行数据验证都非常有帮助。本文将详细介绍LENGTH()函数的用法,并通过实例演示其在实际中的应用。1.LENGTH()函数的基本语法LENGTH()函数的基本语法如下:LENGTH(str)str:要计算长度的字符串或字段。可以是字
- MySQL的多租户和多云部署架构设计
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引言MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统,被广泛应用于大型企业和云计算环境中。随着云计算的兴起,多租户和多云部署的需求逐渐增加。本文将探讨MySQL在多租户和多云部署架构设计方面的考虑和实践。一、多租户部署架构设计多租户是指在一个系统中,通过虚拟化技术将多个租户隔离开来,每个租户都拥有自己的独立环境和资源。在MySQL的多租户部署架构设计中,需要考虑以下几个方面:数据库隔离、数据安全和性能优
- 麒麟服务器操作系统Redis部署手册
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DM数据守护(DataWatch)介绍DM数据守护(DataWatch)是一种集成化的高可用、高性能数据库解决方案,是数据库异地容灾的首选方案。达梦数据守护可快速恢复服务,只需数秒时间就可以将备库切换为主库对外提供数据库服务。DM数据守护提供多种解决方案,可以配置成实时主备、MPP主备、DMDSC主备或读写分离集群。实时主备由一个主库以及一个或者多个配置了实时(Realtime)归档的备库组成,其
- 麒麟服务器操作系统PostgreSQL环境部署手册
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软件简介PostgreSQL是一个免费的对象-关系数据库服务器(ORDBMS),在灵活的BSD许可证下发行。ORDBMS(对象关系数据库系统)是面向对象技术与传统的关系数据库相结合的产物,查询处理是ORDBMS的重要组成部分,它的性能优劣将直接影响到DBMS的性能。软件环境操作系统环境操作系统版本操作系统架构银河麒麟服务器操作系统V10SP系列X86-64银河麒麟服务器操作系统V10SP系列ARM
- 【python】11. 输入输出
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11.输入输出Python两种输出值的方式:表达式语句和print()函数。第三种方式是使用文件对象的write()方法,标准输出文件可以用sys.stdout引用。如果你希望输出的形式更加多样,可以使用str.format()函数来格式化输出值。如果你希望将输出的值转成字符串,可以使用repr()或str()函数来实现。str():函数返回一个用户易读的表达形式。repr():产生一个解释器易读
- 查询、插入、更新、删除数据的SQL语句(SQLite)
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以下以SQLite数据库为例,展示在C++中使用SQLite库来执行查询、插入、更新和删除数据的操作示例代码。首先确保你已经安装了SQLite库,并且在C++项目中包含了相关的头文件。#include#include#include//回调函数,用于查询结果处理staticintcallback(void*NotUsed,intargc,char**argv,char**azColName){fo
- 使用Python和Django构建支持多语言的博客网站
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随着互联网的发展,博客已经成为人们获取信息和分享想法的重要平台。但是不同国家和地区的用户语言各异,这给博客的国际化带来了挑战。本文将介绍如何使用Python和Django这两个强大的Web开发框架,来构建一个支持多语言的博客网站。Django框架概述Django是一个开源的Web应用框架,由Python写成。它鼓励快速开发和干净的设计。通过提供大量常用组件,Django可以更快地构建高质量的Web
- nebula graph传统使用Docker进行项目发版
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解决问题合集NebulaGraph数据库dockerjava容器
nebulagraph传统使用Docker进行项目发版1.nebulagraph服务2.搭建ES集群3.注意事项3.1图数据库的启动顺序3.2模糊查询失效1.nebulagraph服务1.在测试服务器中执行如下命令dockercommit85b6e2b8xxxxxx_nebula_es:1.0.0.2执行dockerimages之后能看到新的镜像xxx_nebula_es:1.0.0.2这里将测试
- python pip及常用国内镜像源
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pip常用国内镜像源pip默认从国外的python下载会很慢,建议使用一些国内的镜像源,常用的国内镜像源如下:#清华镜像源https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple#中科大镜像源https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple#阿里云镜像源https://mirrors.aliyun.com/pypi/simplepip安装组件时
- 零基础上手Python数据分析 (7):Python 面向对象编程初步
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写在前面回顾一下,我们已经学习了Python的基本语法、数据类型、常用数据结构和文件操作、异常处理等。到目前为止,我们主要采用的是面向过程(ProceduralProgramming)的编程方式,即按照步骤一步一步地编写代码,解决问题。这种方式对于简单的任务已经足够,但当程序变得越来越复杂,代码量越来越大时,面向过程编程可能会显得力不从心,代码难以组织、复用和维护。代码复杂性带来的挑战:面向过程v
- Nginx + CertBot 配置HTTPS泛域名证书(Rocky Linux 9.4)
#安装nginx此步省略,以nginx安装在'/usr/local/nginx-1.23.3'目录为例#1.安装certbot#更新包列表sudodnfupdate#安装EPEL仓库:EPEL仓库提供了许多有用的软件包,包括certbotsudodnfinstall-yepel-release#安装Certbot和Nginx插件。dnfinstall-ycertbotpython3-certbot
- OCR提取+识别方案
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- OpenAI Agents SDK 中文文档 中文教程 (7)
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- oracle 时间格式化 to——datetime,精通 Oracle+Python,第 2 部分:处理时间和日期
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作者:PrzemyslawPiotrowskiOracle和Python的日期处理介绍2007年9月发布从Python2.4版开始,cx_Oracle自身可以处理DATE和TIMESTAMP数据类型,将这些列的值映射到Python的datetime模块的datetime对象中。因为datetime对象支持原位的运算操作,这可以带来某些优势。内置的时区支持和若干专用模块使Python成为一台实时机器
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在Python中,**kwargs是一个特殊语法,用于在函数定义中接收任意数量的关键字参数(即键值对参数),并将这些参数以字典形式存储。它是Python中处理动态参数的强大工具,适用于需要灵活传递参数的场景。1.基本语法定义方式:在函数参数列表中使用**kwargs(名称可以自定义,但通常遵循kwargs约定)。参数类型:kwargs是一个字典,键是参数名,值是对应的参数值。示例defprint_
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目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1跨境电商消费者地域分布分析2.4.2跨境电商商品销售与价格关系分析2.4.3跨境电商行业未来发展预测三、主要的代码难点解析3.1数据收集3.2数据清洗-销售数据处理3.3数据分析-跨境电商消费者地域分布分析3.4数据分析-跨境电商商品销售与价格关系分析3.5数据可视化四、可能改进的代码4.1数据收集
- 使用LangGraph迁移MapReduceDocumentsChain进行长文档的摘要
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在大数据处理和文本分析领域,MapReduce是一种非常重要的策略,用于处理和分析大型数据集。具体到文本处理方面,MapReduceDocumentsChain구현了一种map-reduce策略,可以有效地处理长文本。本文将介绍如何从MapReduceDocumentsChain迁移到LangGraph,并探讨LangGraph在流处理、检查点恢复等方面的优势。技术背景介绍MapReduceDoc
- 用Python爬虫获取AliExpress商品信息:item_search API接口实战指南
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引言在全球化电商的浪潮中,数据的力量不容小觑。对于电商分析师、市场研究者以及在线商家而言,能够快速获取商品信息是至关重要的。AliExpress作为全球知名的跨境电商平台,提供了丰富的商品数据。本文将介绍如何使用Python爬虫结合item_searchAPI接口,按关键字搜索并获取AliExpress上的商品信息。一、为什么选择Python爬虫Python因其简洁的语法和强大的库支持,成为编写爬
- 使用DeepSeek R1大模型编写迅投 QMT 的量化交易 Python 代码
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随着人工智能技术的迅猛发展,利用AI工具提升工作效率已成为现代开发者的重要手段。在使用deepseek官方网页生成迅投QMT代码的时候,deepseek给出的代码是xtquant代码,也就是miniqmt代码,并不是我们传统意义上说的大QMT可用的代码。因此,我们需要自建一个知识库,让deepseek根据我的知识库里面的知识,去帮我生成大QMT可用的交易代码。一、建立迅投QMT的知识库建立迅投QM
- DMDDM文档数据库学习分享
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达梦新云文档数据库(简称DMDDM),是一款由达梦公司独立研发的分布式原生文档数据库产品。一、关键特性1、高性能、高可用性:DMDDM文档数据库支持快速的数据读写操作,能够满足高性能应用的需求。支持主备集群和分布式集群部署方式,单个节点故障不影响整个系统的正常运行。提供DDM-Meta、DDM-Store和DDM-Engine三个核心组件,分别负责存储数据库元数据和集群调度、存储实际的数据库数据以
- Qt上位机编程命名规范-执行版
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主要规范原则参考Qt上位机编程命名规范。1.文件/文件夹大小写分析考虑跨平台性,全小写是一种约定俗成的风格,在许多大型开源项目中(如Linux内核、Python标准库)被广泛使用。1.1.配合文件扩展名通常文件名小写配合小写扩展名(如.h,.cpp,.json),使整体风格统一:main.cppconfig.jsonutils.h1.2.文件夹和pri文件命名通常小写、下划线分开:control_
- 通过Bokeh实现大规模数据可视化的最佳实践【从静态图表到实时更新】
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本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学,从基础到精通不断进阶深入,后续还有实战项目,轻松应对面试,专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点:订阅限时19.9付费专栏,私信博主还可进入全栈VIP答疑群,作者优先解答机会(代码指导、远程服务),群里大佬众多可以
- 达梦数据库学习笔记
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达梦数据库学习资料一、操作系统安装1、配置信息CPU:4核心内存:4G网络:NAT2.安装包选择选择带GUI的服务器,勾选Java平台、KDE二、安装前准备1.数据库远程访问:关闭防火墙systemctlstopfirewalld(禁用)systemctldisablefirewalld(停止,关闭开机自启动)systemctlstatusfirewalld(查看状态)2.安装gcc包rpm-qa
- 轻松帮你搞清楚Python爬虫数据可视化的流程
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Python爬虫数据可视化的流程主要是通过网络爬取所需的数据,并利用相关的库将数据分析结果以图形化的方式展示出来,帮助用户更直观地理解数据背后的信息。Python爬虫+数据可视化步骤1.获取目标网站的数据使用`requests`或者`selenium`库从网页上抓取信息。对于动态加载内容的页面可以考虑结合JavaScript渲染引擎。2.解析HTML内容提取有用信息常见工具如BeautifulSo
- 达梦数据库学习之旅
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一、开篇:走进达梦数据库的世界在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,数据已然成为企业乃至国家发展的核心驱动力,而数据库作为数据存储、管理与高效运用的关键基础设施,其重要性不言而喻。达梦数据库,作为国产数据库领域的璀璨明珠,正凭借其卓越性能、高度可靠性以及强大的自主可控特性,在金融、电信、政务等诸多关键行业崭露头角,逐步打破国外数据库产品长期以来的垄断格局。对于广大技术爱好者与从业者而言,深入学习达梦数据
- 利用Pinecone和Hybrid Search实现高效向量检索
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在当今数据驱动的世界中,快速准确的信息检索变得尤为重要。Pinecone作为一个功能强大的向量数据库,提供了广泛的功能,包括HybridSearch。本文将详细介绍如何使用Pinecone和HybridSearch构建高效的信息检索系统。1.技术背景介绍Pinecone是专为高效向量检索设计的数据库,可以处理高维数据。HybridSearch结合了密集向量和稀疏向量检索的优势,在提高检索准确性的同
- python使用Bokeh库实现实时数据的可视化
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python信息可视化数据分析
Python语言以其丰富的数据科学生态系统而闻名,其中Bokeh库作为一种功能强大的可视化工具,为实时数据的可视化提供了优秀的支持,本文将介绍如何使用Bokeh库实现实时数据的可视化,并提供相关代码实例,需要的朋友可以参考下使用Python的Bokeh库进行实时数据可视化的实现Bokeh简介实时数据可视化的需求使用Bokeh实现实时数据可视化的步骤代码示例Bokeh的进阶应用总结使用Python的
- Python解决“特定数组的逆序拼接”问题
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Python解决“特定数组的逆序拼接”问题问题描述测试样例解决思路代码问题描述小U得到了一个数字n,他的任务是构造一个特定数组。这个数组的构造规则是:对于每个i从1到n,将数字n到i逆序拼接,直到i等于n为止。最终,输出这个拼接后的数组。例如,当n等于3时,拼接后的数组是[3,2,1,3,2,3]。测试样例样例1:输入:n=3输出:[3,2,1,3,2,3]样例2:输入:n=4输出:[4,3,2,
- 【达梦数据库学习】数据库体系架构-逻辑结构理解
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1.1数据库和实例在有些情况下,数据库的概念包含的内容会很广泛。如在单独提到DM数据库时,可能指的是DM数据库产品,也有可能是正在运行的DM数据库实例,还可能是DM数据库运行中所需的一系列物理文件的集合等。但是,当同时出现DM数据库和实例时,DM数据库指的是磁盘上存放在DM数据库中的数据的集合,一般包括:数据文件、日志文件、控制文件以及临时数据文件等。实例一般是由一组正在运行的DM后台进程/线程以
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
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GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。