描述Linux运行级别0-6的各自含义

数据分析：低代码平台助力大数据时代的飞跃发展快乐非自愿数据分析低代码大数据
随着信息技术的突飞猛进，我们身处于一个数据量空前增长的时代——大数据时代。在这个时代背景下，数据分析已经成为企业决策、政策制定、科学研究等众多领域不可或缺的重要工具。然而，面对海量的数据和日益复杂多变的分析需求，传统的数据分析方法往往捉襟见肘，难以应对。幸运的是，低代码平台的兴起为大数据分析注入了新的活力，成为推动大数据时代发展的重要力量。低代码平台，顾名思义，是一种通过少量甚至无需编写代码，就能
Apache Kafka的伸缩性探究：实现高性能、弹性扩展的关键 i289292951 kafka kafka
引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一，以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域，Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性，以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区（Partitioning）与水平扩展Kafk
山东省大数据局副局长禹金涛一行莅临聚合数据走访调研聚合数据 API 大数据人工智能 API
3月19日，山东省大数据局党组成员、副局长禹金涛莅临聚合数据展开考察调研。山东省大数据局数据应用管理与安全处处长杨峰，副处长都海明参加调研，苏州市大数据局副局长汤晶陪同。聚合数据董事长左磊等人接待来访。调研组一行参观了聚合数据展厅，了解了聚合数据的发展历程、数据产品、应用案例、奖项荣誉等情况。并就企业在数据处理和应用方面取得的成绩进行了深入交流。作为最早一批进入大数据行业的企业，聚合数据深耕行业十
智慧公厕的先进技术应用中期科技ZONTREE 智慧厕所智慧公厕智慧城市
公共厕所一直以来都是城市管理中一个重要的工作，但设施老化、环境脏乱、服务质量低下等问题一直困扰着城市居民。然而，随着科技的进步和数字技术的应用，智慧公厕的建设正在改变这一现状。智慧公厕通过对所在辖区内所有公共厕所的全域感知、全网协同、全业务融合和全场景智慧的赋能，“千厕一云”的公共厕所云管理模式应运而生。智慧公厕的云端多屏管理，将各个公厕连接在一起，实现信息的共享和管理的集中化。通过大数据、云计算
【Hadoop】使用Scala与Spark连接ClickHouse进行数据处理音乐学家方大刚 Scala Hadoop hadoop scala spark
风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域，ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架，而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库，特别适合在线分析处理（OLAP）。结合Scala语
一文详解大数据时代与低代码开发应用快乐非自愿大数据低代码
随着信息技术的飞速发展，我们迎来了一个崭新的时代——大数据时代。在这个时代，数据成为了一种新的资源，大数据技术的应用成为了推动社会进步的关键力量。而在大数据技术的浪潮中，低代码开发应用也逐渐崭露头角，以其高效、灵活的特点，成为大数据时代的重要支撑。大数据时代的来临随着科技的飞速发展和互联网的广泛普及，我们迎来了一个被称为“大数据时代”的全新时代。这个时代，数据无处不在，无时不刻不在增长，其规模之大
Spark面试整理-Spark是什么？不务正业的猿面试 Spark spark 大数据分布式
ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的，并于2010年开源。自那时起，Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点：速度：Spark使用了先进的DAG（有向无环图）执行引擎，可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方面
请介绍一下大数据主要是干什么的？决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施盛溪的猫猫感悟大数据英语加拿大
目录请介绍一下大数据主要是干什么的？决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施国际化学生生活大语言模型目前的问题卡尔加里经济地理和气候文化和活动教育交通绿色城市AVL树的旋转单右旋（LL旋转）单左旋（RR旋转）左右旋（LR旋转）右左旋（RL旋转）请介绍一下大数据主要是干什么的？大数据是一个涉及从极其庞大和复杂的数据集中提
GEE在灾害预警中的遥感云大数据应用及GPT模型辅助分析 AIzmjl GPT 生态遥感大数据 gpt gee 灾害预警水体湿地遥感
随着遥感技术的快速发展，云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据，我们能够实时获取灾害发生地的影像信息，为灾害预警、应急响应提供有力支持。同时，在水体与湿地监测方面，遥感云大数据也发挥着重要作用，帮助我们了解水体的分布、变化以及湿地的生态状况。近年来，GPT模型在自然语言处理领域取得了显著成果，其强大的文本生成和理解能力为遥感云大数据的应用提供了新的可能。通过将GPT模型与遥
大数据毕设图像识别-人脸识别与疲劳检测 - python opencv fawubio_A python 算法
文章目录0前言1课题背景2Dlib人脸识别2.1简介2.2Dlib优点2.3相关代码2.4人脸数据库2.5人脸录入加识别效果3疲劳检测算法3.1眼睛检测算法3.2打哈欠检测算法3.3点头检测算法4PyQt54.1简介4.2相关界面代码0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师
大数据开发（Hive面试真题-卷二） Key-Key 大数据 hive 面试
大数据开发（Hive面试真题）1、举几个Hive开窗函数例子？什么要有开窗函数，和聚集函数区别？2、说下Hive是什么？跟数据仓库区别？3、Hive架构？4、Hive数据倾斜以及解决方案？5、Hive如果不用参数调优，在map和reduce端应该做什么？6、Hive的三种自定义函数是什么？实现步骤与流程？它们之间的区别？作用是什么？7、Hive分区和分桶的区别？8、Hive的执行流程？9、Hive
【大数据面试题】014 Flink CDC 用过吗，请简要描述 Jiweilai1 一天一道面试题 flink 大数据面试 flink cdc
一步一个脚印，一天一道面试题。FlinkCDC的诞生背景FlinkCDC的全称是ChangeDataCapture（变更数据捕获）每一项技术的诞生都是为了解决某个问题，某个痛点。而FlinkCDC的诞生就是为了解决在读取，监控MySQL这样的数据库时，不会因为读取数据库，对数据库本身造成压力，影响性能。同时，保证了数据源的准确，正确。FlinkCDC原理方式一：通过查询来获取更新的数据。如查询数据
【大数据】Flink SQL 语法篇（五）：Regular Join、Interval Join G皮T #Flink SQL 大数据 flink sql Regular Join Interval Join 双流Join
《FlinkSQL语法篇》系列，共包含以下10篇文章：FlinkSQL语法篇（一）：CREATEFlinkSQL语法篇（二）：WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇（三）：窗口聚合（TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE）FlinkSQL语法篇（四）：Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇（五）：RegularJoin、I
有一点动心段duan
《有一点动心》是6月4日新上映的一部影片，在香山国际影城的支持下，与水姐观影群的伙伴们共同观看了这部影片。随着社会意识形态的不断变化，人们对感情的态度，也呈现出多元化的状态。爱情，自从人类诞生之日起，不论朝代如何更替变迁，都是生命的一大核心主题，演绎出无数个动人的故事，让经历者体验其中，让倾听者无比动容。从调查出来的大数据来看，适龄人群的不婚比例，是空前高的一个数字，越来越多的适婚人士，加入了不婚
大数据开发（Kafka面试真题-卷一） Key-Key 大数据 kafka 面试
大数据开发（Kafka面试真题）1、请解释以下ApacheKafka是什么？它在大数据系统中的角色是什么？2、请解释以下Kafka的工作原理和它与传统消息队列服务的不同之处？3、解释以下ApacheKafka的作用以及它与常见消息队列系统（如RabbitMQ）之间的区别？4、如何使用ApacheKafka来实现实时数据流处理？5、Flinkcheckpoint和Kafkaoffset的关联是什么？
什么是分布式搜索引擎罗彬桦分布式搜索引擎搜索引擎分布式
什么是分布式搜索引擎搜索引擎所谓搜索引擎，就是根据用户需求与一定算法，运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等，同时可添加其他一系列辅助模块，以为用户创造更好的网络使用环境。分布
挑战杯大数据商城人流数据分析与可视化 - python 大数据分析 laafeer python
0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是基于大数据的基站数据分析与可视化该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate课题背景随着当今个人手机终端的普及，出行群体中手机拥有率和使用率已达到相当高的比例，手
Java开发从入门到精通（七）：Java的面向对象编程OOP：常用API HACKNOE Java开发从入门到精通 java intellij-idea
Java大数据开发和安全开发（一）Java的常用API1.1Object类1.1toString1.1equals方法1.1对象克隆clone1.1Objects类1.1包装类1.1StringBuilder1.1StringBuffer1.1StringJoiner1.1Math、System、Runtime1.1BigDecimal1.1传统时间：Date日期类、SimpleDateForma
linux安装单机版spark3.5.0 爱上雪茄大数据 JAVA知识 spark 大数据分布式
一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架，正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎，以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0三、spark环境变量配置exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391exportJRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391/jr
Hadoop简介程序员小郭同学 hadoop
简介大数据简介概述大数据的说法从出现到现在，也经历了十多年时间的发展。而在这十几年的发展过程中，非常多的机构、组织都试图对大数据做出过定义，例如：研究机构Gartner给出了这样的定义："大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。再例如根据维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
数大数据时代的关键：融合数据治理与AI为企业增值_光点科技光点数据治理人工智能大数据科技
在数据驱动的今天，企业不能再将数据治理和人工智能（AI）视作孤立的实体。它们之间的协同作用已经成为推动企业增长的强大引擎。本文将探索数据治理与AI如何相互作用，形成闭环，以及企业如何利用这一关系来提升数据价值，实现数字化转型。数据治理与AI的依存共生数据治理是整理和优化数据的过程，以确保其质量、安全性和可用性。而AI，尤其是大模型，是解析和应用这些数据的工具。没有高质量的数据治理，AI无法发挥其最
2024年阿里云大数据acp认证条件腾科教育阿里云大数据云计算
阿里云大数据acp认证考试没有条件，在校大学生、应届毕业生、在职员工均可报考。acp认证考试预约流程1.账户注册，认证人员登录阿里云认证全球培训中心网站，在页面右上角点击“立即注册”2.选择专业。账户注册成功会自动返回到网站首页，认证人员根据实际需要进行报考，3,认证购买。进入专业介绍页后点击“购买认证"跳转到认证购买页，点击对应专业认证名称再点击“立即购买”，确认订单后完成支付即可。4.考试预约
Redis 的 RDB 和 AOF 龙大. Redis redis 数据库
1.RDB(RedisDatabase)定义:RDB是Redis的持久化机制之一，它会在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照。工作原理:当RDB持久化被触发时，Redis会创建一个子进程来执行实际的数据保存工作，父进程则继续处理客户端请求。子进程将内存中的数据写入到一个临时RDB文件中，完成后替换旧的RDB文件。优点:快速恢复大数据集。子进程创建的方式减少了主进程的内存消耗。RDB文件是一个紧凑
挑战杯机器学习股票大数据量化分析与预测系统 - python 挑战杯 laafeer python
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03hive数仓安装与基础使用 daydayup9527 hadoop_hive 运维 hadoop
hiveHive概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供完整的sql查询功能，本质上还是一个文件底层是将sql语句转换为MapReduce任务进行运行本质上是一种大数据离线分析工具学习成本相当低，不用开发复杂的mapreduce应用，十分适合数据仓库的统计分析hive可以用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在hadoop
Spark的数据结构——RDD bluedraam_pp Spark spark 数据结构大数据
RDD的5个特征下面来说一下RDD这东西，它是ResilientDistributedDatasets的简写。咱们来看看RDD在源码的解释。Alistofpartitions:在大数据领域，大数据都是分割成若干个部分，放到多个服务器上，这样就能做到多线程的处理数据，这对处理大数据量是非常重要的。分区意味着，可以使用多个线程了处理。Afunctionforcomputingeachsplit：作用在
Hbase集群搭建超详细教程笑看风云路集群搭建系列 hbase hbase hadoop 大数据
Hbase集群搭建前言详细步骤1、下载安装包2、解压3、修改配置文件3.1修改hbase-env.sh文件3.2修改hbase-site.xml3.3修改regionservers文件4、分发hbase目录5、启动HBase集群6、查看HBaseWebUI大家好，我是风云，欢迎大家关注我的博客，在未来的日子里我们一起来学习大数据相关的技术，一起努力奋斗，遇见更好的自己！前言HBase是一个开源的、
flink重温笔记（十五）： flinkSQL 顶层 API ——实时数据流转化为SQL表的操作那就学有所成吧(˵¯͒¯͒˵) Flink重温笔记 flink 笔记 sql 大数据学习方法数据库 KAFKA
Flink学习笔记前言：今天是学习flink的第15天啦！学习了flinkSQL基础入门，主要是解决大数据领域数据处理采用表的方式，而不是写复杂代码逻辑，学会了如何初始化环境，鹅湖将流数据转化为表数据，以及如何查询表数据，结合自己实验猜想和代码实践，总结了很多自己的理解和想法，希望和大家多多交流！Tips："分享是快乐的源泉，在我的博客里，不仅有知识的海洋，还有满满的正能量加持，快来和我一起分享这
大数据开发（Spark面试真题-卷一） Key-Key 大数据 spark 面试
大数据开发（Spark面试真题）1、什么是SparkStreaming？简要描述其工作原理。2、什么是Spark内存管理机制？请解释其中的主要概念，并说明其作用。3、请解释一下Spark中的shuffle是什么，以及为什么shuffle操作开销较大？4、请解释一下Spark中的RDD持久化（Caching）是什么以及为什么要使用持久化？5、请解释一下Spark中ResilientDistribut
基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台 weixin_34071713 大数据数据库爬虫
摘要：在中国HBase技术社区第十届Meetup杭州站上，阿里云数据库技术专家李伟为大家分享了如何基于当下流行的HBase和Spark体系构建企业级数据处理平台，并且针对于一些具体落地场景进行了介绍。演讲嘉宾简介：李伟（花名：沐远），阿里云数据库技术专家。专注于大数据分布式计算和数据库领域，具有6年分布式开发经验，先后研发Spark及自主研发内存计算，目前为广大公有云用户提供专业的云HBase数据
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 xml xsd schema namespace 命名空间
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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 Web Install curd NoSQL mongo
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 java thread 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 linux unix scp
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 form cgi
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
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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
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判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Math python
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
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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 redis cache
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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

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