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资讯microsoft
《2024年微软数字防御报告》揭示了一个复杂的全球网络安全格局,每天发生超过6亿次网络攻击。报告强调了勒索软件、网络钓鱼和身份泄露事件的增加,以及网络犯罪团伙和国家行为者之间的合作。它强调了人工智能在攻击和防御中的重要作用,敦促组织采取主动的、多层次的策略来应对这些不断演变的威胁。核心观点每天有6亿次网络攻击针对微软客户。勒索软件攻击比去年增加了2.75倍。技术诈骗激增400%,每天发生超过10万
- AI如何帮助电商企业进行数据分析
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
电商数据分析,人工智能,机器学习,深度学习,推荐系统,预测模型,客户画像1.背景介绍在当今数字化时代,电商行业蓬勃发展,数据成为企业最重要的资产。电商企业每天都会产生海量的数据,包括用户行为、商品信息、交易记录等。如何有效地分析这些数据,挖掘其中的价值,对于电商企业的运营、营销和发展至关重要。传统的数据分析方法往往难以应对海量数据的处理和复杂分析需求,而人工智能(AI)技术的出现为电商数据分析带来
- 交换机和路由器的区别
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智能路由器网络
交换机(Switch)和路由器(Router)都是网络中常见的设备,它们各自有不同的功能和作用。以下是交换机和路由器之间的主要区别:1.工作层级交换机(Switch):主要工作在数据链路层(OSI模型的第2层),也可以工作在网络层(第3层),这种交换机称为“三层交换机”。交换机通过MAC地址来识别和转发数据帧,它根据设备的硬件地址来决定将数据发送到哪个端口。路由器(Router):主要工作在网络层
- OpenCV相机标定与3D重建(54)解决透视 n 点问题(Perspective-n-Point, PnP)函数solvePnP()的使用
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述根据3D-2D点对应关系找到物体的姿态。cv::solvePnP是OpenCV库中的一个函数,用于解决透视n点问题(Perspective-n-Point,PnP),即通过已知的3D点及其对应的2D图像点来估计物体的姿态(旋转和平移)。这个函数可以处理任意数量的点
- 神经架构搜索在大模型效率优化中的应用
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神经架构搜索,大模型,效率优化,自动机器学习,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习模型取得了令人瞩目的成就,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。然而,随着模型规模的不断扩大,训练和部署这些大模型也带来了巨大的挑战。计算资源消耗巨大:大模型的训练需要大量的计算资源,例如高性能GPU和TPU,这导致训练成本高昂,难以普及。内存占用量大:大模型的参数量庞大,需要大量的内存进行存储和
- 中间件以及主流中间件产品:IBM MQSeries和BEA Tuxedo介绍
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架构设计研究中间件
中间件简介中间件(Middleware)是一类位于操作系统和应用程序之间的软件层,负责提供通用服务,简化分布式系统开发和集成。中间件的目标是屏蔽底层操作系统和网络的复杂性,为应用程序提供统一的接口和支持。中间件的功能消息传递:提供可靠的消息队列服务,支持异步通信。事务管理:支持分布式事务管理,保证数据一致性。服务集成:连接不同的应用程序和系统,促进跨平台和多语言环境下的协作。负载均衡和高可用性:确
- Data Mesh:《华为数据之道》中的数据治理和**Data Mesh**架构的理念差异
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《华为数据之道》中的数据治理和DataMesh架构的理念有一定的差异,尽管两者都强调如何有效管理和利用数据,但它们的侧重点、方法论和适用场景有所不同。以下是它们的异同、优劣势及适用场景的详细比较:1.数据治理与DataMesh的定义数据治理(《华为数据之道》中的数据治理)数据治理是一个全面的过程,旨在通过规范化、标准化、系统化的数据管理,使数据成为企业的核心资产。书中提出了数据治理的五化模型(标准
- 前端必备:Node.js中child_process模块深度解析
前端没钱
NodeJs系列文档持续更新前端node.js
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- 有用过kafka的延迟队列功能的人吗
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- C++单例模式实现
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- CDP中的Hive3之Hive Metastore(HMS)
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CDP中的Hive3之HiveMetastore(HMS)1、CDP中的HMS2、HMS表的存储(转换)3、HWC授权1、CDP中的HMSCDP中的HiveMetastore(HMS)是一种服务,用于在后端RDBMS(例如MySQL或PostgreSQL)中存储与ApacheHive和其他服务相关的元数据。Impala、Spark、Hive和其他服务共享元存储。与HMS的连接包括HiveServe
- 卷积神经网络(CNN):深度学习中的核心模型
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引言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是深度学习领域的一种重要模型,广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。CNN凭借其卓越的特征提取能力和参数共享机制,已成为计算机视觉任务中最主流的算法之一。本文将深入探讨CNN的基本原理、结构组件、应用场景及其发展方向。CNN的基本原理CNN是一种特殊的前馈神经网络(FeedforwardNeura
- ARM体系与架构
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ARM体系与架构硬件基础ARM处理器什么是哈佛结构和冯诺依曼结构?冯诺依曼结构采用指令和数据统一编址,使用同条总线传输,CPU读取指令和数据的操作无法重叠。哈佛结构采用指令和数据独立编址,使用两条独立的总线传输,CPU读取指令和数据的操作可以重叠。利弊冯诺依曼结构主要用于通用计算机领域,需要对存储器中的代码和数据频繁的进行修改,统一编址有利于节约资源。哈佛结构主要用于嵌入式计算机,程序固化在硬件中
- 深度学习图像算法中的网络架构:Backbone、Neck 和 Head 详解
肥猪猪爸
#深度学习深度学习算法人工智能数据结构神经网络计算机视觉机器学习
深度学习已经成为图像识别领域的核心技术,特别是在目标检测、图像分割等任务中,深度神经网络的应用取得了显著进展。在这些任务的网络架构中,通常可以分为三个主要部分:Backbone、Neck和Head。这些部分在整个网络中扮演着至关重要的角色,它们各自处理不同的任务,从特征提取到最终的预测输出,形成了一个完整的图像处理流程。本文将详细介绍这三部分的作用以及它们在目标检测和图像分割中的应用,帮助大家更好
- ARM架构与嵌入式系统开发全流程教程
夏勇兴
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:ARM架构因其低功耗、高性能和灵活性而广泛应用于嵌入式系统、移动设备等多种计算平台。本教程将深入介绍ARM处理器的类型,包括Cortex系列、ARMv8-A架构,以及Thumb和Thumb-2指令集。同时,涵盖ARM编程基础知识,包括汇编语言、C/C++编程和软件开发工具链,以及嵌入式系统中的应用和入门级教程,帮助初学者逐步掌握ARM处理器的工作原理和嵌入式系
- 自动化构建艺术项目:Makefile实战指南
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在IT行业中,"artc"可能是一个结合艺术与技术的项目,而"Makefile"作为Unix/Linux环境下的自动化构建工具,对于简化代码编译与链接过程至关重要。本文将解析Makefile的基本结构,包括目标、依赖和命令,并通过实例展示如何构建艺术项目。此外,还会讨论Makefile在艺术项目资源处理中的应用,展示它是如何通过自动化手段将艺术元素融入编程设计
- 如何最小改变架构,快速实现流控的?(第34讲)
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《架构师之路:架构设计中的100个知识点》34.快速流控传统架构,为何不是默认流控的?站点与服务,服务与服务上下游之间,一般如何采用两种通讯模式:其一,RPC直接调用。其二,MQ推送模式。画外音:这也是MQ的默认模式。这两种模式,都可能造成流量冲击:流量从端到站点,到服务,到数据库,流量会一路透传下来,引发雪崩。举个秒杀业务的栗子。1.上游:端上发起抢购操作;2.下游:完成秒杀业务逻辑(库存检查,
- 重新分配字符使所有字符串都相等
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给你一个字符串数组words(下标从0开始计数)。在一步操作中,需先选出两个不同下标i和j,其中words[i]是一个非空字符串,接着将words[i]中的任一字符移动到words[j]中的任一位置上。如果执行任意步操作可以使words中的每个字符串都相等,返回true;否则,返回falseclassSolution{publicbooleanmakeEqual(String[]words){in
- Hive 窗口函数与分析函数深度解析:开启大数据分析的新维度
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Hive窗口函数与分析函数深度解析:开启大数据分析的新维度在当今大数据蓬勃发展的时代,Hive作为一款强大的数据仓库工具,其窗口函数和分析函数犹如一把把精巧的手术刀,助力数据分析师们精准地剖析海量数据,挖掘出深藏其中的价值宝藏。本文将带领大家深入探索HiveQL中这些神奇函数的奥秘,从版本演进、功能特性到丰富多样的实际应用示例,全方位地呈现它们在大数据处理领域的卓越魅力。一、版本回溯与知识宝库指引
- 【Python Tips】多线程池加速独立运行程序——ThreadPoolExecutor
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在处理数量庞大的数据集或者大批量的循环操作时,程序如果单一运行往往会十分缓慢。假如硬件设备内存足够,CPU性能够好,同时每次循环内的任务都独立(如访问一个文件夹内大量文件)。这种时间复杂度的问题可以尝试使用多线程来处理加速。下面记录使用Python标准库中的高级接口——concurrent.futures.ThreadPoolExecutor来实现多线程加速。以一个写入txt文件的操作为例,假如有
- Node.js - 模块化与包管理工具
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1.前言模块化是代码组织的方式,而包管理工具是管理模块的工具。在现代项目开发中,模块化和包管理工具几乎是不可分割的一部分,它们一起构成了高效的开发工作流。包代表了一组特定功能的源码集合,包管理工具可以对包进行下载安装,更新删除,上传等操作常用的包管理工具有npm,yarn,cnpm,本文讲解Node.js中模块化与包的管理,使用。2.代码的模块化2.1代码模块化的声明与导入//index.jsfu
- maven生命周期
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笔记Javajava面试题mavenmaven生命周期
Maven有以下三个标准的生命周期:clean:项目清理的处理default(或build):项目部署的处理site:项目站点文档创建的处理每个生命周期都有这个特点:不管用户要求执行的命令对应生命周期中的哪一个阶段,Maven都会自动从当前生命周期的最初位置开始执行,直到完成用户下达的指令一个完整的项目构建过程通常包括清理、编译、测试、打包、集成测试、验证、部署等步骤,Maven从中抽取了一套完善
- Maven常见知识点
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知识点MavenJava程序员面试
一、Maven有哪些优点和缺点优点如下:简化了项目依赖管理:易于上手,对于新手可能一个"mvncleanpackage"命令就可能满足他的工作便于与持续集成工具(jenkins)整合便于项目升级,无论是项目本身升级还是项目使用的依赖升级。有助于多模块项目的开发,一个模块开发好后,发布到仓库,依赖该模块时可以直接从仓库更新,而不用自己去编译。maven有很多插件,便于功能扩展,比如生产站点,自动发布
- 搜索技术中的关键问题探讨
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搜索算法
引言在信息爆炸的时代,搜索技术作为连接用户与海量信息的桥梁,其重要性不言而喻。从召回相关信息到对结果进行排序,再到处理一系列衍生问题,搜索技术涵盖了多个关键环节。本文将深入剖析搜索技术中常见的召回、排序以及其他相关重要问题,旨在为该领域的研究与实践提供一个整体的Framework视角~一、常见召回通路及其作用在搜索场景中,召回通路是从海量数据中筛选出与用户查询相关信息的重要途径。不同的召回通路各有
- Maven 生命周期
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Maven生命周期1.Maven构建生命周期Maven构建生命周期就是Maven将一个整体任务划分为一个个的阶段,类似于流程图,按顺序依次执行。也可以指定该任务执行到中间的某个阶段结束。Maven的内部有三个构建生命周期,分别是clean,default,site。其中default生命周期的核心阶段如下所示:defaultlifecycle2.如何使用构建生命周期来完成构建工作可以指定某个生命周
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适配器模式是一种结构型设计模式,主要用于将一个类的接口转换成另一个接口,以便原本由于接口不兼容而无法一起工作的类能够协同工作。该模式通过创建一个适配器类,将目标接口与适配者接口连接起来,实现不同接口之间的兼容性。适配器模式的两种形式类适配器类适配器通过继承适配者类并实现目标接口来工作。在Java中,由于不支持多继承,通常采用组合的方式,即适配器类包含一个适配者对象,并将目标接口的方法调用委托给该对
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Java中的ByteArrayInputStream类是一个字节数组输入流,它允许我们以字节的形式读取字节数组。本文将详细介绍ByteArrayInputStream的用法、特点以及代码示例,并展示运行结果。一、ByteArrayInputStream概述定义:ByteArrayInputStream类位于java.io包中,是InputStream类的子类。它使用字节数组作为输入源,可以方便地对
- 频域增强通道注意力机制EFCAM模型详解及代码复现
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深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络condapython
背景与动机在深度学习领域,如何有效处理时间序列数据一直是一个重要的研究方向。近年来,频域分析技术在时间序列处理中展现出了巨大潜力,特别是离散余弦变换(DCT)因其能够高效捕捉低频信息并避免高频噪声干扰而受到广泛关注。FECAM模型的开发正是基于这一背景,旨在结合频域分析和通道注意力机制,以提高模型对时间序列数据的特征提取和表示能力。通过这种创新方法,FECAM模型能够更有效地捕捉时间序列中的关键特
- Airflow:深入理解Airflow Sensor
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数据分析工程#Airflow#python数据集成数据工程Airflow
ApacheAirflowSensors是实现特定感知的任务,它可以持续监控外部条件或事件,并阻止下游任务的执行,直到满足指定的条件。它们对于编排复杂的工作流是必不可少的,在这些工作流中,任务需要在继续之前等待外部依赖关系变得可用。在这个全面的指南中,我们将详细探讨ApacheAirflowSensors,包括它们的类型,工作原理和常见的用例。关于具体每个内置Sensor应用实例,读者可以参考之前
- Node.js、Vue 和 React 的关系和区别
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Node.js、Vue和React是前端和后端开发中常用的技术,它们各自有不同的作用,但可以协同工作来构建现代化的Web应用。为了通俗易懂地理解它们的关系,我们可以用一个餐厅的比喻来说明。1.Node.js:厨房的后台Node.js是一个基于JavaScript的运行时环境,主要用于构建服务器端应用程序。它就像餐厅的厨房,负责处理数据和逻辑。作用:提供后端服务,比如处理数据库、用户认证、文件上传等
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
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javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
bylijinnan
java设计模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后