android10以后的版本才完全支持深色模式，测试下面两种方法判断系统是否深色模式都是有效的。publicstaticbooleanisDarkMode1(){if(Build.VERSION.SDK_INT
RocketMQ 核心特性实战详解
愤怒的代码
RocketMQ实战rocketmq
RocketMQ核心特性实战详解本文基于RocketMQ4.x+rocketmq-spring-boot-starter2.3.1，从零搭建，逐步讲解RocketMQ11大核心特性，每一段代码都能直接跑。0.项目环境准备依赖引入在pom.xml文件添加：org.apache.rocketmqrocketmq-spring-boot-starter2.3.1配置文件application.ymlse
传统检测响应慢？陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
2501_92473147
算法计算机视觉目标检测
开篇痛点：实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域，实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而，传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点：误报率高（复杂光照或遮挡场景下检测不稳定）和响应延迟（高分辨率视频流处理FPS低于30）。实测数据显示，城市交通监控系统误报率达15%，导致安保资源浪费；客户反馈表明，延迟超100ms时，目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）基于历史对话重新生成Query？
985小水博一枚呀
AI大模型学习路线人工智能学习langchainRAG
【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）基于历史对话重新生成Query？【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）基于历史对话重新生成Query？文章目录【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）基于历史对话重新生成Q
【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）其他Query优化相关策略？
985小水博一枚呀
AI大模型学习路线人工智能学习langchain
【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）其他Query优化相关策略？【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）其他Query优化相关策略？文章目录【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）其他Query优化相关策略？一
初始化列表与类型转换（C++）
2401_89195731
c++开发语言
初始化列表和构造函数体在C++中都是用于给类的成员变量赋初值区别：初始化列表是给每个成员变量定义初始化的地方，即使有成员变量没有给它显式在初始化列表初始化，它也会走初始化列表初始化时机初始化列表：在对象创建时，成员变量通过初始化列表被直接初始化，这发生在构造函数体执行之前。构造函数体内赋值：成员变量首先被默认初始化，然后在构造函数体内通过赋值语句进行赋值。性能差异初始化列表：通常更高效，因为它避免
LLM中 最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention）的作用现代LLM（如GPT系列、Qwen等）均基于Transformer架构，其核心是自注意力机制。在
android中百度定位、城市选择列表，右侧字母展示
好久好久没光顾过自己空空的博客了，做项目的时候都是逛着别人的博客急着把功能实现，近来闲下来了总结总结。这个城市选择功能也是当时做项目急着实现从哪找来的框架不记得了，然后改改用到项目中来的。非常感谢提供最初源码的博主，主要的区别是添加了搜索功能、定位功能，把以前的操作本地数据库sqlite的部分，改为操作对assest文件的操作，封装的有百度地图定位方法、可删除的edittext。百度地图的key需
AI Agent开发学习系列 - langchain之Chains的使用(7)：用四种处理文档的预制链轻松实现文档对话
alex100
AIAgent学习人工智能langchainprompt语言模型python
在LangChain中，四种文档处理预制链（stuff、refine、mapreduce、mapre-rank）是实现文档问答、摘要等任务的常用高阶工具。它们的核心作用是：将长文档切分为块，分步处理，再整合结果，极大提升大模型处理长文档的能力。stuff直接拼接所有文档内容到prompt，一次性交给大模型处理。适合文档较短、token不超限的场景。refine递进式摘要。先对第一块文档生成初步答案
C++STL-set
s15335
C++STLc++开发语言
一.基础概念set也是一种容器，像vector,string这样，但它是树形容器。在物理结构上是二叉搜索树，逻辑上还是线性结构。set容器内元素不可重复，multiset内容器元素可以重复；这两个容器，插入的元素都是有序排列。二.基础用法1.set对象创建1.默认构造函数sets1;2.初始化列表sets2_1={9,8,7,6,5};//56789sets2_2({9,8,7,7,6,5});/
python相关内容二
湫默
python开发语言
1.技术面试题（1）详细描述单调栈的工作原理和应用场景答：工作原理：维护一个栈结构，栈中元素保持单调递增或单调递减的顺序。遍历数据时，新元素入栈前，弹出栈顶所有不满足单调关系的元素，再将新元素入栈，确保栈的单调性。应用场景：解决下一个元素更大的问题，如数组中后面一个元素比前面一个入栈的元素大，则需要上一个元素出栈，然后大的那个元素入栈。（2）详细描述单调队列的工作原理和应用场景答：工作原理：维护队
数据结构：导论
梁辰兴
数据结构学习笔记数据结构导论算法时间复杂度空间复杂度
目录一，数据结构的研究内容二，基本概念与术语（一）数据、数据元素、数据项与数据对象（二）数据结构（三）数据类型与抽象数据类型️三，抽象数据类型的表示与实现⚙️四，算法与算法分析⚖️（一）算法的定义及特性（二）评价算法优劣的基本标准⏱️（三）算法的时间复杂度（四）算法的空间复杂度章结一，数据结构的研究内容数据结构是计算机科学的核心基础，其研究内容可概括为三大维度：数据组织形式：探索如何将现实世界中的
android去除gps漂移代码,GPS漂移过滤算法
扇贝君
GPS漂移过滤算法基本思想：逐点过滤，再经过基础过滤后，进行判断运动状态，静止状态和运动中。如果静止，则使用电子围栏；如果运动，则先过滤大速度，再过滤加速度，然后过滤距离(包括超大距离，和速度相关距离)。对于要过滤的点，采用之前最近的可靠点，进行替换，同时，无效次数+1，如果后面是有效点，则无效次数-1，如果无效次数归0，认为这个点才是真正可靠点(无效次数为正时，都为要被替换的点)。如果遇到不定点
不同行业的 AI 数据安全与合规实践：7 大核心要点全解析
观熵
人工智能DeepSeek私有化部署
不同行业的AI数据安全与合规实践：7大核心要点全解析关键词AI数据安全、行业合规、私有化部署、数据分类分级、国产大模型、隐私保护、DeepSeek部署摘要随着国产大模型在金融、医疗、政务、教育等关键领域的深入部署，AI系统对数据安全与行业合规提出了更高要求。本文结合DeepSeek私有化部署实战，系统梳理当前各行业主流的数据安全合规标准与落地策略，从数据分类分级、访问控制、审计追踪到敏感信息识别与
【Android】安卓四大组件之广播接收器（Broadcast Receiver）：从基础到进阶
m0_59734531
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在Android开发中，广播接收器（BroadcastReceiver）是一个非常重要的组件，它能帮助应用接收来自系统或其他应用的事件通知，实现跨组件、跨应用的通信。大家可以把广播接收器想象成一个“收音机”。它的作用是监听系统或应用发出的“广播消息”，并在收到消息后执行相应的操作。（一）基础概念BroadcastReceiver用于监听系统或应用发出的广播事件，实现跨组件通信。其特点是发送方无需关
上位机知识篇---文件系统
Atticus-Orion
上位机知识篇文件系统windowslinuxFATNTFSext4ZFS
文章目录前言1.FAT（FileAllocationTable）版本FAT12FAT16FAT32优势兼容性好简单轻量适合小文件存储劣势不支持大文件性能较差缺乏高级功能使用场景2.NTFS（NewTechnologyFileSystem）优势支持大文件和大分区高性能日记功能权限控制劣势兼容性差不适合嵌入式设备使用场景3.exFAT（ExtendedFileAllocationTable）优势支持大
【Android】安卓四大组件之内容提供者（ContentProvider）：从基础到进阶
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AndroidandroidJavaContentProvider安卓四大组件
你手机里的通讯录，存储了所有联系人的信息。如果你想把这些联系人信息分享给其他App，就可以通过ContentProvider来实现。。一、什么是ContentProviderContentProvider是Android四大组件之一，负责实现跨应用程序的数据共享与访问，通过统一接口封装数据存储细节，提供标准化操作方式。其中主要功能包括：数据抽象层：将应用内部的数据（如SQLite数据库、文
深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包
Atticus-Orion
上位机知识篇图像处理篇深度学习篇深度学习人工智能NPU昇腾CANN
介绍昇腾NPU是华为推出的神经网络处理器，具有强大的AI计算能力，而CANN工具包则是面向AI场景的异构计算架构，用于发挥昇腾NPU的性能优势。以下是详细介绍：昇腾NPU架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。集成了多个CPU核心，包括控制CPU和AICPU，前者用于控制处理器整体运行，后者承担非矩阵类复杂计算。此外，还拥有AICore
400多个免费在线编程与计算机科学课程
zhufafa
基础理论课程理论计算机基础免费
来源：medium作者：DhawalShah五年前，麻省理工学院和斯坦福大学等学校首先向公众开放免费的在线课程。如今，全球有700多所学校创造了数以千计的免费在线课程。从入门到精通系列，是作者通过ClassCentral的课程数据库整理的400多个免费在线课程的简介和链接（来源于ClassCentral，一个在线课程搜索引擎），根据课程难度分为入门、进阶和高阶三大类，每门课程还有星级评分（统计自C
STM32F1单片机驱动42步进电机
All right 1
STM32学习单片机stm32嵌入式硬件
我们使用的单片机是STM32F103ZET6，电机是42步进电机（额定电流是1A）、驱动是TMC2209；但是暂时使用2160这个外接驱动（注意：2160为大电流电机驱动不能长时间带动这个42电机，否则会发烫烧电机）。开启一个定时器2外设中断：为电机提供步进脉冲；开启三个GPIO口：作为EN、STEP、DIR控制；42步进电机：步距角1.8°、16细分、3200步每圈。一、代码：tim.c:/*U
《C++性能优化指南》 linux版代码及原理解读 第一章
v俊逸
C++性能优化指南性能优化C++性能优化性能优化
概述：目录概述：性能优化的必要性：C++代码优化策略总结用好的编译器并用好编译器使用更好的算法使用更好的库减少内存分配和复制移除计算使用更好的数据结构提高并发性优化内存管理性能优化的必要性：按照当今的CPU运行速度来说，执行一条指令所需要的时间是10的-9次方的时间单位，如此快速的执行速度是否就没有性能优化的必要了呢？其实不然，性能优化与CPU的执行速度并无非常大的关系，试想一下，一段代码，如果用
在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网！
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseek
简介您是否想在Obsidian内免费使用类似于ChatGPT的本地LLM？如果是，那么本指南适合您！我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤，这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1：UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1，DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
AnythingLLM教程系列之 12 AnythingLLM 上的 Ollama 与 MySQL+PostgreSQL
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程mysqlpostgresql数据库anythingllmollama
简介一款全栈应用程序，可让您将任何文档、资源或内容转换为上下文，任何LLM都可以在聊天期间将其用作参考。此应用程序允许您选择要使用的LLM或矢量数据库，并支持多用户管理和权限。本文将介绍如何在AnythingLLM上将Ollama与MySQL+PostgreSQL连接起来。系列文章如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI应用程序，可以执行RAG、A
AnythingLLM教程系列之 09 AnythingLLM 支持自定义音频转录提供程序
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama3anythingllmllm
什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序，可以执行RAG、AI代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT，但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI
AnythingLLM教程系列之 04 AnythingLLM 允许您以正确的格式导出聊天日志，以构建 GPT-3.5 和 OpenAI 上其他可用模型的微调模型（教程含安装步骤）
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama3aianythinllmllama
什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序，可以执行RAG、AI代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT，但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI
Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法：
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。
第一种：
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)
java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式：
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：
32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问：
→ 请简单介绍一下什么是轻量级？
轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。
mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等)
数据库为一
多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下： scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据：
地址表：
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景：
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题）
问题：（折腾两天。。。。）
1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式：
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况
*/
private stati
看别人的博客，觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
[JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则，应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构：array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下：
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验：http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码，实现TAB页切换效果，TAB标签根据内容自适应宽度，点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码：
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令：./bin/hbase rest s
JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释）
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正！
print.html代码：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下：
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务，由于阿里的kvstore收费相当高，打算自建，自建后就需要自己维护，所以就有了一个想法，针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点，想自己开发一个cache层，将需要用到list，set，map等redis方法的继续使用redis来完成，将整条记录放在memcache下，即findbyid，save等时就memcache，其它就对应使用redi
开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题：
我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
