程序员如何在AI时代保持核心竞争力随着AIGC（如ChatGPT、MidJourney、Claude等）大语言模型的相继涌现，AI辅助编程工具逐渐普及，程序员的工作方式正在发生深刻的变革。

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这是否意味着如果我neo4j/neo4j在FROM指令中声明，则在运行映像时，neo数据库将自动运行并且可在端口7474的容器中使用？仅当您不覆盖CMD和时ENTRYPOINT。但是图像

Redis的过期策略主要是指管理和删除那些设定了过期时间的键，以确保内存的有效使用和数据的及时清理。

缓存击穿(热点key)：部分key(被高并发访问且缓存重建业务复杂的)失效,无数请求会直接到数据库，造成巨大压力1.互斥锁：可以保证强一致性线程一：未命中之后，获取互斥锁，再查询数据库重建缓存，写入缓存

生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。

1、TOP和MySQLLIMIT子句内容在SQL中，不同的数据库系统对于限制查询结果的数量有不同的实现方式。

notnull,ageintunsigned,highdecimal(3,2),genderenum('男','女','中性','保密','妖')default'保密',cls_idintunsigned);在对数据库插入如上带有中文带有默认值的字段的时

Redis有哪些危险命令？Redis的危险命令主要有以下几个：1.keys客户端可查询出所有存在的键。2.flushdb删除Redis中当前所在数据库中的所有记录，并且此命令从不会执行失败。

【文章来源微信公众号：每天学编程】01、程序员的特性技术出身的职场人特性很明显，与做市场、业务出身的职场人区别尤其明显。

-for,while和do-while性能相当-避免使用for-in循环，==除非遍历一个属性量未知的对象==es5:for-in遍历的对象便不局限于数组，还可以遍历对象。原因：for-in每次迭代操作会同时搜索实例或者原型属性，for-in循环的每次迭代都会产生更多开销，因此要比其他循环类型慢，一般速度为其他类型循环的1/7。因此，除非明确需要迭代一个属性数量未知的对象，否则应避免使用for-i

1.2研究现状目前,主流的个性化推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。这些方法在一定程度上缓

的值是新生代和老生代的和的最大值，我们在jvm参数里通常还会加一个参数-XX:MaxPermSize来指定持久代的最大值，那么我们认识的Java堆的最大值其实是-Xmx和-XX:MaxPermSize的总和，在分代算法

本站以分享各种运维经验和运维所需要的技能为主《python零基础入门》：python零基础入门学习《python运维脚本》：python运维脚本实践《shell》：shell学习《terraform》持续更新中

前言买了一本算法4，每天看一点，对每个小结来个学习总结，输出驱动输入。本篇笔记针对第一章基础1.1基础编程模型1.1节总结了相关的语法、语言特性和书中将会用到的库。

文章目录前言一、Rows函数解释二、代码实现三、总结前言在使用Go语言进行数据库操作时，GORM（GoObject-RelationalMapping）库是一个常用的工具。

目录前言一、现状与挑战二、出路与机遇三、案例分析与启示四、结语前言40岁Java程序员的出路：挑战与机遇并存在科技日新月异的今天，IT行业始终保持着高速的发展态势，而Java作为其中的重要一员，其地位依然稳固且充满挑战

1.冒泡排序冒泡算法是一种基础的排序算法，这种算法会重复的比较数组中相邻的两个元素。如果一个元素比另一个元素大（小），那么就交换这两个元素的位置。重复这一比较直至最后一个元素。

接口测试用例设计方式针对每个必填参数，都设计一条参数为空的测试用例必填参数不存在传的参数值在数据库中不存在添加数据接口，传入已有的数据重复添加编辑数据接口，各个字段分别编辑，合并编辑参数数据类型限制，针对每个参数设计一条参数值类型不符合的逆向用例参数自身取值范围

一、案列分析1.1案例概述现在已经进入了大数据(BigData)时代，数以万计用户的互联网服务时时刻刻都在产生大量的交互，要处理的数据量实在是太大了，以传统的数据库技术等其他手段根本无法应对数据处理的实时性

一个基本的网站访问量一般不会太大，单个数据库完全足够。那时候更多使用的静态网页html，服务器根本没有太大压力。这时候网站的瓶颈是什么？-数据量如果太大，一个机器放不下。

数据库锁设计的初衷是处理并发问题。作为多用户共享的资源，当出现并发访问的时候，数据库需要合理地控制资源的访问规则。而锁就是用来实现这些访问规则的重要数据结构。

将用户经常查询的数据放在缓存(内存)中，用户去查询数据就不用从磁盘上(关系型数据库数据文件)查询，从缓存中查询，从而提高查询效率，解决了高并发系统的性能问题。2、为什么要使用缓存减少和数据库的交互次

NoSQL，泛指非关系型的数据库。

目录前言一、CRD二、创建数据库表（Mysql）二、控制器开发1.使用kubernetes的examplecontroller模板2.在controller.go中新增数据表监听方法3.修改tools工具生成资源对象结构体定义这里记录开发

文章目录一、前言二、迭代器2.1创建迭代器2.2自定义迭代器2.3处理大型文件三、生成器四、生成器表达式五、实际应用案例5.1数据库查询5.2网络数据流处理六、总结一、前言在Python中，迭代器与生成器是两种非常强大的工具

CommonCrawl介绍‌‌CommonCrawl是一个非营利组织，致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。

300.最长递增子序列1.dp定义：dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度2.递推公式：if(nums[i]>nums[j])dp[i]=max(dp[i],dp[j]+1);注意这里不是要dp[i]与dp[j]+1进行比较，而是我们要取dp[j]+1的最大值。3.初始化：每一个i，对应的dp[i]（即最长递增子序列）起始大小至少都是1.classSolution{

比如小编的朋友，是个程序员，世人眼中的闷骚男，他专注于编程，每天24小时除了吃饭睡觉，脑子里想的都是代码，空间、微博也全是代码，最大的业余爱好就是打打游戏，他对老婆就特别专一。综上所

数据库的大部分场景下是从磁盘读取，如果数据从内存进行读取，速度较比磁盘要快得多。但因为内存的容量有限，所以一般只会把使用和查询较多的数据缓存起来，以便快速反应，其他使用率不太多的继续存放在磁盘。

程序员宝藏库：https://gitee.com/sharetech_lee/CS-Books-Store当然可以啦！现在日常能够用到和想到的场景，绝大多数都可以用Python实现。

而且Python应用场合更广泛，运维、网站开发、数据处理、科学研究都可以。

以下是对Web体系架构中存在的安全问题及解决方案的详细分析：Web体系架构存在的安全问题注入攻击SQL注入：攻击者通过在输入字段中插入恶意SQL代码，操控后台数据库，窃取、篡改或删除数据。

✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的个人主页个人网站：小嗷犬的技术小站个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录UMAP简介理论基础特点与优势应用场景在Python中使用UMAP安装umap-learn库使用UMAP可视化手写数字数据集UMAP简介UMAP（UniformManifoldApproximatio

intn1,n2;//n1表示第一个集合中的点数，n2表示第二个集合中的点数inth[N],e[M],ne[M],idx;//邻接表存储所有边，匈牙利算法中只会用到从第一个集合指向第二个集合的边，所以这里只用存一个方向的边

2.2.MySQL2.3.PostgreSQL三、语法规范四、注释五、MySQL脚本中的标点符号一、简介1、SQL是结构化查询语言（StructureQueryLanguage），专门用来操作/访问关系型数据库的通用语

以下是一些常见的数据库优化器：1.CBO（Cost-BasedOptimizer）应用场景：广泛应用于关系型数据库中，如Oracle、PostgreSQL、MySQL等。

java.sql.SQLIntegrityConstraintViolationException:Duplicateentry'2'forkey't_pay.PRIMARY'当项目中出现上述异常表示，唯一的键已存在，再次向数据库插入相同唯一键的数据

华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选目录目录题目备注1052.爱生气的书店老板2024-4LCR058.我的日程安排表I技术二面

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算法学起来！

2.什么是算法算法（Algorithm）就是定义良好的计算过程，他取一个或一组的值为输入，并产生出一个或一组值作为输出。简单来说算法就是一系列的计算步骤，用来将输入数据转化成输出结果。

在许多企业级应用中，可能需要访问多个数据库。MyBatis可以通过配置多个数据源和动态切换数据源来支持多数据库操作。下面介绍如何在MyBatis中配置和使用多个数据源。

分布式环境下分布式锁有三种方式：基于数据库分布式锁基于Redis分布式锁基于zk分布式锁本帖只介绍Redis分布式锁为什么需要用到分布式锁？

="yyds":print("Bye")return#清空控制台输出os.system("cls"ifos.name=="nt"else"clear")try:#连接到MySQL数据库conn=pymysql

1——华为云抢先发布Redis5.02——DigitalOceanK8s服务正式上线3——红帽宣布收购混合云提供商NooBaa4——微软发布多项AzureKubernetes服务更新1华为云抢先发布Redis5.012

【题目类型：动规+双指针】题目内容有N个基站采用链式组网，按照从左到右编码为1到N编号。已知定义“业务”概念为三元组(基站起始编号，基站结束编号，利润)，意味着需要占据基站起始编号到基站结束编号的所有基站，打通信号流，可以获得对应利润。现在外部存在多个“业务"需求待接纳，但基站使用具有排他性，也就是说一旦某一个业务占据某个基站，其他业务不可以再使用此基站。那么接纳哪些业务需求，可以使得利润最大化?

连接池的性能优化是提高数据库访问效率和应用程序响应速度的关键。以下是一些优化连接池性能的策略：1.选择合适的连接池大小连接池的大小应根据应用程序的并发需求和数据库服务器的处理能力来确定。

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

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