两表两列数据对比第20页

python中xpath模块详解！

库pipinstalllxml-ipip源2、解析流程与使用解析流程实例化一个etree的对象，把即将被解析的页面源码加载到该对象调用该对象的xpath方法结合着不同形式的xpath表达进行标签定位和数据提取使用导入

听风Q·2025-01-19 11:45

PG vs MySQL mvcc机制实现的异同

MVCC实现方法比较MySQL写新数据时，把旧数据写入回滚段中，其他人读数据时，从回滚段中把旧的数据读出来PostgreSQL写新数据时，旧数据不删除，直接插入新数据。

进击的CJR·2025-01-19 11:45

使用 Java 和 FreeMarker 实现自动生成供货清单，动态生成 Word 文档，简化文档处理流程。

SpringBoot+ApachePOI实现了BOM物料清单Excel表格导出，详见以下博客：SpringBoot+ApachePOI实现Exc（）el导出：BOM物料清单生成器（支持中文文件名、样式美化、数据合并

熊文豪·2025-01-19 11:14

liunx进程函数汇总(包含管道、共享内存、消息队列、信号)

liunx进程函数汇总fork函数函数功能：创建子进程头文件：#include函数原型intfork(void);返回值：函数的奇妙之处在于调用一次，返回两次，可能有3种不同的返回值成功：父进程中，fork

猫一样的妩媚·2025-01-19 11:44

C语言自定义类型

构造类型数据类型基本类型/基础类型整数类型短整型：short/shortint(2字节)整型：int(4字节)长整型：long/longint(8字节(64位系统))长长整型：longlong/longlongint

猫一样的妩媚·2025-01-19 11:43

C语言函数

函数形参和实参形参（形式参数）函数定义时指定的参数，形参是用来接收数据的，函数定义时，系统不会为形参申请内存，只有当函数调用时，才会申请内存，用于存储实参，当函数返回时，系统会自动回收形参申请的内存资源

猫一样的妩媚·2025-01-19 11:43

构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望

引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。

Mr' 郑·2025-01-19 11:43

密码体制分类

密码体制从原理上可分为两大类，即单钥体制和双钥体制。1.单钥体制单钥体制的加密密钥和解密密钥相同。系统的保密性取决于密钥的安全性，与算法的保密性无关，即由密文和加密算法不能得到明文。

旧火车·2025-01-19 11:12

程序控制的角度

速度不匹配的矛盾，非常突出只有让多道程序同时进入内存争抢CPU运行，才可以够使得CPU和外围设备充分并行，从而提高计算机系统的使用效率多道程序同时计算例多道程序同时计算例多道程序同时计算的宏观分析甲、乙两道程序独占计算机单道运行时均需

钢铁男儿·2025-01-19 11:42

ACL实验

理论基础标准访问控制列表：基于IP地址过滤数据包，访问控制列表号2000-2999扩展访问控制列表：基于源IP地址、目的IP地址、指定协议、端口和标志来过滤数据包命名访问控制列表：允许在标准和扩展访问控制列表中使用名称代替表号实验目的学习

把梦想藏在蘑菇里·2025-01-19 11:12

计算机系统的资源

硬件资源处理器、内存、外设信息资源数据、程序管理计算机系统的软硬件资源处理器资源：那个程序占有处理器运行？内存资源：程序/数据在内存中如何分布？设备管理：如何分配、去配和使用设备？

钢铁男儿·2025-01-19 11:12

Flink（十）：DataStream API (七) 状态

1.状态的定义在ApacheFlink中，状态（State）是指在数据流处理过程中需要持久化和追踪的中间数据，它允许Flink在处理事件时保持上下文信息，从而支持复杂的流式计算任务，如聚合、窗口计算、联接等

Leven199527·2025-01-19 11:41

Python中pytest-cov使用详解

它通过集成coverage.py来收集测试覆盖率数据，并生成易于理解的报告。以下是pytest-cov的详细说明以及一些使用示例：安装首先，您需要安装pytest和pytest-cov。

夏天Aileft·2025-01-19 11:41

Python学习之-Pydantic详解

前言：Pydantic是一个Python库，用于数据解析和验证。它主要基于Python类型提示来实现数据的校验和设定限制条件。在Pydantic中，BaseModel是一个核心基类，用于创建数据模型。

夏天Aileft·2025-01-19 11:11

Databricks:打造数据国度的“金砖四国”

Databricks，一个并不算熟悉的名字，是大数据国度的后起之星。成立不够一年，但却阵容强大，创始人都是开源圈子里面的重要级人物，值得关注。

weixin_33832340·2025-01-19 11:40

IP协议

IP协议为数据在网络中的传输提供了统一的标准，使得不同的计算机和网络设备能够相互通信。

·2025-01-19 11:37

计算机密码体制分为哪两类,密码体制的分类.ppt

密码体制的分类.ppt密码学基本理论现代密码学起始于20世纪50年代，1949年Shannon的《TheCommunicationTheoryofSecretSystems》奠定了现代密码学的数学理论基础。密码体制分类(1)换位与代替密码体制序列与分组密码体制对称与非对称密钥密码体制数学理论数论信息论复杂度理论数论--数学皇后素数互素模运算，模逆元同余方程组，孙子问题，中国剩余定理因子分解素数梅森

约会师老马·2025-01-19 11:10

华为OD机试C卷-- 分披萨（Java & JS & Python & C）

题目描述"吃货"和"馋嘴"两人到披萨店点了一份铁盘（圆形）披萨，并嘱咐店员将披萨按放射状切成大小相同的偶数个小块。但是粗心的服务员将披萨切成了每块大小都完全不同奇数块，且肉眼能分辨出大小。

飞码创造者·2025-01-19 10:39

php链接oracle乱码，尝试把一个php的项目转成java，

最近有个新需求，OA上的考勤信息确认，开始的时候搞了个php的版本，莫名其妙的数据库会乱码（oracle）(等有时间再写一篇php链接oracle数据库）折腾了将近一个周，乱码莫名其妙的出现，代码啥也不动

slm311·2025-01-19 10:09

Java项目重构总结

一、方案落地1、在现实生活中，能找到许多与软件行为相似的场景，比如项目重构与房子重建是比较类似，简单例子如下：比如，一道参差不齐的墙，怎么变成整齐的墙，一般来说有以下两种方案方案一：直接推到，新买砖，重新砌墙

Dson2020·2025-01-19 10:39

axios与request的区别

axios与request的区别发送数据类型的区别axios会根据要发送的数据来设置合理的Content-type，默认是application/json//data是作为请求主体被发送的数据//只适用于这些请求方法

懒大王、·2025-01-19 10:08

Java实现归并排序算法详解及优化

引言归并排序（MergeSort）是一种有效、稳定且常用的排序算法，尤其在处理大规模数据时表现良好。

捕风捉你·2025-01-19 10:08

spring-boot 整合 shardingsphere-jdbc、mybatis-plus 数据分片（文末有彩蛋）

ApacheShardingSphere是一款分布式的数据库生态系统，可以将任意数据库转换为分布式数据库，并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。

ゞ註﹎錠oo·2025-01-19 10:07

SpringBoot之@Component，@Bean与@Configuration配置

目前对于Spring帮助我们管理Bean分为两个部分，一个是注册Bean，一个装配Bean。

编码博客控·2025-01-19 10:37

一文详解大厂数据中台架构

在大数据发展的黄金期，几乎所有的高科技企业都在思考一个问题：海量数据作为大多数企业发展不可避免的一个趋势之后，企业该怎么去应用这部分数据资产，会对其商业产生什么影响，如何使数据对企业产生正面的推动而不是成为企业的负担

isNotNullX·2025-01-19 10:06

ShardingSphere 功能详细介绍

ShardingSphere是一个开源的分布式数据库中间件，旨在为数据库提供高可扩展性、可管理性和高可用性，支持数据的分库分表（Sharding）、数据库路由、数据同步等功能。

冰糖心158·2025-01-19 10:06

ShardingSphere 注意事项

哈希分片：适用于分布均匀的数据场景（如订单表的orde

冰糖心158·2025-01-19 10:06

网络安全，文明上网（2）加强网络安全意识

前言在当今这个数据驱动的时代，对网络安全保持高度警觉已经成为每个人的基本要求。网络安全意识：信息时代的必备防御网络已经成为我们生活中不可或缺的一部分，信息技术的快速进步使得我们对网络的依赖性日益增强。

IT 青年·2025-01-19 10:35

Shardingsphere-Proxy 5.5.0数据迁移

Shardingsphere-Proxy5.5.0数据迁移Shardingsphere系列目录：背景配置集群部署搭建Zookeeper修改shardingsphere-proxy配置重启shardingsphere-proxy

她又在丛中笑·2025-01-19 10:35

Java 归并排序算法详解

具体步骤如下：分解：将序列分成两个子序列。解决：递归地对两个子序列进行归并排序。合

licy__·2025-01-19 10:33

PVE和ESXi有何不同

1.技术基础PVE：基于DebianLinux发行版，支持KVM（Kernel-basedVirtualMachine）和LXC（LinuxContainers）两种虚拟化技术。

king-agic·2025-01-19 10:31

【机器学习实战中阶】音乐流派分类-自动化分类不同音乐风格

对于这个项目，我们需要一个具有相似大小和相似频率范围的音频曲目数据集。GTZAN流派分类数据集是音乐流派分类项目中最推荐的数据集，并且它是为了这个任务而收集的。

精通代码大仙·2025-01-19 10:01

数据分析及应用：经营分析中的综合指标解析与应用

目录1.市场份额（MarketShare）2.客户获取成本（CustomerAcquisitionCost,CAC）3.客户生命周期价值（CustomerLifetimeValue,CLV）4.客户留存率（CustomerRetentionRate,CRR）5.净推荐值（NetPromoterScore,NPS）6.转化率（ConversionRate）7.平均订单价值（AverageOrderV

莫叫石榴姐·2025-01-19 10:01

大数据公司 Databricks 详解

Databricks是一家在大数据和人工智能领域具有重要影响力的美国企业软件公司，以下是关于它的详细技术解析：1.起源与背景：Databricks成立于2013年，由来自加州大学伯克利分校AMP实验室的

Bj陈默·2025-01-19 10:00

华为OD机试D卷C卷 - 分披萨（Java & Python& JS & C++ & C ）

题目描述"吃货"和"馋嘴"两人到披萨店点了一份铁盘（圆形）披萨，并嘱咐店员将披萨按放射状切成大小相同的偶数个小块。但是粗心的服务员将披萨切成了每块大小都完全不同奇数块，且肉眼能分辨出大小。

算法大师·2025-01-19 09:00

海外代理IP选择指南：开启数据采集的便捷之旅

在这个信息爆炸的时代，数据就像是海洋中的宝藏，等待着我们去发掘。而海外代理IP，恰似那把开启宝藏的钥匙，帮助我们在浩瀚的信息海洋中畅游无阻。

Loongproxy·2025-01-19 09:29

通过代理服务器进行爬虫，能提高数据采集的效率和准确性

在信息的汪洋大海中，爬虫技术如同一位辛勤的渔夫，帮助我们捕捞那些有价值的数据珍珠。然而，面对网站设置的种种访问限制，如何确保爬虫行动的自由与安全，便成为了摆在我们面前的一道难题。

Loongproxy·2025-01-19 09:29

探讨爬虫多开代理IP的用途，以及如何配置它们

爬虫多开代理IP是爬虫开发中的得力助手，旨在提升数据采集效率与安全性。通过启用多个代理IP，爬虫能够实现并发访问，显著加速数据抓取过程。同时，这一策略有效规避了因频繁访问而被目标网站封禁IP的风险。

Loongproxy·2025-01-19 09:58

OSPF（1）：基础知识与数据包、状态机、工作过程

引言上一篇我们学习了RIP：RIP基础知识与配置，可是通过学习，我们发现RIP似乎只能运用在中小型网络中，那么中大型网络应该怎么做呢？这一篇博客我们就来学习OSPFOSPF---开放式最短路径优先协议动态路由优势评价维度：选路佳，收敛快，占用资源少RIP与OSPF比较1.OSPF本身是链路状态型协议，所以计算出的路径不会存在环路，并且使用带宽作为选路依据，所以，OSPF在选路的角度上优于RIP；2

小度爱学习·2025-01-19 09:28

Databricks 利用 AI 推进癌症研究和澳大利亚的基础设施发展

在澳大利亚，PeterMacCallum癌症中心和基础设施建设公司JohnHolland集团，选择使用云数据和AI平台Databricks来解决严重的数据碎片化问题，这些问题阻碍了他们从业务数据中获取见解的能力

科技评论AI·2025-01-19 09:28

深度强化学习(DRL)原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1人工智能的演进：从符号主义到连接主义人工智能(AI)的发展经历了漫长的历程，从早期的符号主义到如今的连接主义，标志着人工智能从基于规则的推理演变到基于数据的学习。

AI大模型应用之禅·2025-01-19 09:27

归并排序算法

归并排序1算法介绍和选择排序一样，归并排序的性能不受输入数据的影响，但表现比选择排序好的多，因为始终都是O(nlogn）的时间复杂度。代价是需要额外的内存空间。

猫一样的妩媚·2025-01-19 09:27

5分钟看懂数据中台的典型架构

数据中台典型架构包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据服务层和数据应用层。以下是数据中台的分层概述：一、数据采集层数据采集层作为数据中台的基础，主要负责获取各种数据源。

java全套学习资料·2025-01-19 09:27

Spring Boot 中使用 ShardingSphere-Proxy

ShardingSphere-Proxy作为独立的代理层，处理数据库分库分表、路由和负载均衡等功能，而应用程序通过JDBC连接到代理服务，而不是直接连接数据库。

冰糖心158·2025-01-19 09:57

全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略

导语：Databricks是一家由ApacheSpark创始团队成员创立的公司，同时也是一个统一分析平台，帮助企业构建数据湖与数据仓库一体化（Lakehouse）的架构。

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-01-19 09:27

C#中委托和函数类的关系

函数类并不完全等同于委托，但两者之间确实有密切关系。在C#中，委托是一个类型，用来封装具有特定参数和返回值的方法。你可以将委托理解为函数的“引用类型”或者“类”。

艾米理·2025-01-19 09:26

20250118 PPT画的论文插图如何导出高分辨率图片：修改电脑注册表

在PowerPoint中导出高分辨率图片的步骤如下：1.调整幻灯片尺寸：打开PowerPoint，点击“设计”选项卡。在“自定义”区域选择“幻灯片大小”。选择“自定义幻灯片大小”。在弹出的对话框中，将幻灯片的尺寸设置为更大的数值（比如宽度设置为40英寸，高度设置为30英寸），这有助于提高导出图片的分辨率。2.导出为图片：完成幻灯片设计后，点击“文件”菜单。选择“导出”。选择“更改文件类型”中的“P

HI_Forrest·2025-01-19 09:26

el-date-picker时间选择框开始时间和结束时间校验

需求：有两个时间选择框,一个是开始时间,一个是结束时间，要求结束时间一定要大于开始时间。

月亮慢慢圆o·2025-01-19 09:56

敏感字段加密【华为OD机试】（Python）

题目给定一个由多个命令字组成的命令字符串：字符串长度小于等于127字节，只包含大小写字母，数字，下划线和偶数个双引号；命令字之间以一个或多个下划线_进行分割；可以通过两个双引号“”来标识包含下划线_的命令字或空命令字

codereasy·2025-01-19 09:55

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