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python编程：从入门到实践--学习笔记--基础知识第二章：变量和简单数据类型第三章：列表简介第四章：操作列表第五章：if语句第六章：字典第七章：用户输入和while循环第八章：函数传递实参第九章：类继承第十章

各内存分区的介绍系统内的程序分为程序段和数据段，具体也可以细分成以下几个部分:（1）text段，是代码段。用来存放程序代码的，通常是只读，可以直接在ROM或Flash中执行，无需加载到RAM。

Redis的持久化机制1.简介Redis有两种持久化机制，分别是RDB和AOF，RDB：每个一段时间保存一个快照；AOF：保存每次写的操作指令；2.RDB（1）RDB的概念RDB：每隔一段时间，把内存中的数据写入磁盘的临时文件

文章目录sqlite3_exec函数介绍callback回调函数代码示例sqlite3_exec函数介绍sqlite3_exec是SQLite数据库库中的一个函数，用于执行一条或多条SQL语句。

是NoSQL数据库之一2.缓存穿透,缓存击穿,缓存雪崩/**缓存穿透*/它会先查询Redis,Redis没有会查询数据库,数据库也没有这就是缓存穿透业界主流解决方案:布隆过滤器布隆过滤器的使用步骤布隆过滤器的使用步骤

一、Redis简介Redis（RemoteDictionaryServer）是一个开源的、使用C语言编写的NoSQL数据库，它基于内存运行并支持持久化，采用key-value的存储形式。

地址前缀列表IPPrefixList优点（与ACL比较）：1.性能及可控性高于ACL2.能同时精确匹配网络号和前缀长度（ACl无法匹配掩码/前缀长度）3.前缀列表不能用于数据包的过滤（ACl可以过滤数据包

环境检查当前数据库集群环境运行状态，包括主从复制状态和SSH能力检查主从复制状态在MHA的manager服务器执行命令：asterha_check_repl--conf={MHA路径}/conf/app.cnf

2、data：也称为数据段，其中主要用于存放初始化过的全局变量、静态局部变量。3、bss：也称为静态数据段，主要用于存放未初始化过的全局变量、静态局部变量。Ps：该段内存在进程运行前自动清理为04

数据库的概念SQL（StructuredQueryLanguage）是一种专门用来与数据库进行交互的编程语言，它允许用户查询、更新和管理关系型数据库中的数据。

目录集群(Cluster)基本概念数据分片算法哈希求余⼀致性哈希算法哈希槽分区算法(Redis使⽤)集群搭建(基于docker)第⼀步:创建⽬录和配置第⼆步:编写docker-compose.yml第三步

联合索引（CompositeIndex或Multiple-ColumnIndex）是数据库索引的一种类型，它由多个列组合在一起创建。

MapReduce：在大型集群上简化数据处理概要MapReduce是一种编程模型，它是一种用于处理和生成大型数据集的实现。

它的基本思想是将热点数据缓存在高速的存储系统（如Redis、Memcached）中，从而减轻数据库等持久层的压力，并加快请求响应速度。

2.前缀列表在后面被引用时是无法对数据包进行过滤的实验拓扑二.实验目的R4路由器中只引入子网LoopBack的最后一位为单数的子网实验配置R1:untermosyssysR1intg0/0/0ipadd192.168.12.124qospfrouter-id1

然而，随着人们对数据隐私和自主权的日益关注，集中化的智能家居系统逐渐暴露出其固有的缺陷。

通过USB将手动条形码读取器连接到计算机，显着地将PHP(或任何其他Web编程语言)的可用性扩展到涉及文档和产品管理的任务，例如在数据库中查找书记录或列出特定客户的所有帐单。

创建索引fromelasticsearchimportElasticsearches=Elasticsearch('192.168.1.1:9200')mappings={"mappings":{"type_doc_test":{#type_doc_test为doc_type"properties":{"id":{"type":"long","index":"false"},"serial":{"

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但是，各种原因仍可能导致iPhone数据丢失。“如何在iPhone上恢复丢失的笔记？”幸运的是，这篇文章将向您展示一些有效的解决方案，即使

146.LRU缓存请你设计并实现一个满足LRU(最近最少使用)缓存约束的数据结构。

一，数据采集的概念在处理海量事务时，我们经常需要针对特定条件进行数据的精准获取，这一过程被称为数据采集。数据采集的核心在于从多样化的数据存储形式中，根据具体需求进行有针对性的数据提取。

选择排序的时间复杂度为O(n²)，不适合大数据集，但由于其实现简单，通常被用于教学和理解基本排

1945年出生于西班牙的瓦伦西亚，很早就开始展示他的艺术天赋。9岁时，他的父亲，一位著名的医生和狂热的艺术爱好者，雇用了私人教师来指导罗约的绘画和雕塑。

MyBatis是一个基于Java的持久层框架，所谓的持久层框架就是专门用来将数据进行持久化的框架，也就是说将数据存储到数据库中的框架。学习并掌握Mybatis，首先就要了解Mybatis的核心组件。

在一个jar包工程中，采用MVC架构，分为表现层，业务层，数据访问层，所有的业务模块，都放在这个工程中集成，如下图所示:随着软件行业规模的增长，这种单体架构的弊端也越来越多，包括:耦合性高，某个地方出问题

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Supplier提供型接口Predicate断言型接口常用apistream，parallelStream获取流式对象filter过滤sorted排序map映射，转换peek遍历执行某个操作reduce聚合，将数据流聚合成一个对象

有两种写法可以调用接口获取返回数据（如下）：写法一：/***模拟post进行url请求*@paramstring$url*@paramstring$param*/functionrequest_post

PHP常用的算法涵盖了多种场景，包括排序、加密、搜索、数据结构、字符串处理等。在实际开发中，根据业务需求，会选择合适的算法来优化性能和解决问题。

如果等待大模型形成完整的答案再展示给用户，明显会给用户不好的体验。所以，现在市面上大多数的AI应用，在给用户结果时，都是以流式输出的方式展示给用户的。所谓的流式

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但是，微服务架构也有很多问题需要注意，例如如何设计合理的划分服务接口、如何在服务间实现高效通信、如何保证数据一致性等。因此要想成功地使用微服务架构，我们需要遵循一些最佳实践。以下是一些微服务架构的

#yuminstall-ypercona-toolkit-3.1.0-2.el7.x86_64.rpm2.常用工具使用介绍2.1pt-archiver归档表#重要参数--limit100每次取100行数据用

：前端使用uni-app的uni.request发送post请求时，携带data参数会被json序列化对于POST方法且header[‘content-type’]为application/json的数据

在Windows下有用过Navicat和Heidisql，都是很强大的工具。因为Navicat是收费的，转到Linux环境下就一下使用Heidisql了。安装：系统环境：Centos7.2一、首先修改yum的源为阿里云：1、备份mv/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.backup2、下载新的CentO

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当出现异常时，我们需要记录页面源码、网络请求数据、截图等信息来方便我们诊断问题，基本上就够用了。但是，这两天遇到一个棘手的异常，时不时页面会弹出：“系统繁忙，请稍候再试！”

usingUnityEngine;usingSystem;usingSystem.Data;usingSystem.Collections;usingMySql.Data.MySqlClient;usingMySql.Data;usingSystem.IO;publicclassSqlAccess{publicstaticMySqlConnectiondbConnection;//如果只是在本地的

目录数据库原理数据库简介文件存储对数据的存储需求一直存在。保存数据的方式，经历了手工管理、文件管理等阶段，直至数据库管理阶段。

无论从数据量还是访问量，OceanBase不再能够是一个单机系统，即使一台单机能服务高达几个TB的数据、提供几万QPS的服务能力，因此，分布式系统不可避免，然而，内部如何实现拆表(拆库)以及如何实现数据库的事务

1usingMySql.Data.MySqlClient;2usingSystem;3usingSystem.Data;45publicclassMySqlAccess6{7publicstaticMySqlConnectionmySqlConnection;//连接类对象89privatestaticstringhost;//IP地址。如果只是在本地的话，写localhost就可以。10priv

1系统约定安装文件下载目录：/data/softwareMysql目录安装位置：/usr/local/mysql数据库保存位置：/data/mysql日志保存位置：/data/log/mysql执行如下命名

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以数组方式读文件deflistReader():withopen("user.csv",encoding="UTF-8")ascsvFile:#读文件csvData=csv.reader(csvFile)#数据集合

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1.存储Error（txt文件）importnumpyasnp#Errorerror_u=np.linalg.norm(exact_u_current-predict_np_u,2)/np.linalg.norm(exact_u_current,2)error_v=np.linalg.norm(exact_v_current-predict_np_v,2)/np.linalg.norm(exact