本项目通过使用VS2019+物联网虚拟仿真实验平台实现物联网的智能咖啡馆项目。实现的功能有账号密码比对（使用数据库），预警拍照，实时监测温湿度、烟雾等环境数据、无线控制设备风扇、加湿器、LED等装置，智能控制餐厅、RFID卡识别，会员卡消费充值、无线通信点单（局域网）、会员信息增删改查等功能。
某上海客户的家具网站最近被新网拦截了，直接输入网站域名访问提示：当前链接地址或网站因含有违规内容，暂时无法访问。目前客户做了百度竞价推广，一天消费在500左右，由于网站打不开，损失惨重，通过朋友介绍找到我们，根据客户目前的情况我们随即成立网站安全应急响应组，针对网站被新网拦截的问题，进行紧急处理，下面记录分享一下我们的处理过程和解决办法。首先我们来看下网站被新网拦截的截图:
首先，发货客户与快递公司签订货运合同(货运单)，把货物交给快递公司来托运，并按照货运合同的付款方式付款。快递公司根据货物运输线路，为货物配车，找到合适的车辆后，与司机签订运输合同(回执单)，并按照运输合同的运费结算方式结算。司机对货物检查无误后，装车，然后发车，发车后，货物的任何损失由司机承担。
文章摘要：当单表数据达到千万以上时，通过加索引或者表分区优化提升的效果就比较有限了，应该如何应对呢？？？
随着大数据数仓技术的发展，业务或商业决策对快速、准确数据支持的依赖日益加深，对数据仓库的数据实时更新技术提出了更高要求。当前，社区版 ClickHouse 不支持唯一索引，通常使用 ReplacingMergeTree 或者 CollapsingMergeTree 等表引擎进行数据的去重和更新操作，针对新写入数据通过后台异步任务合并 Part 或者查询时实时合并 Part 来实现精确去重。但是，这种数据聚合方式的实时性和查询性能不佳，难以满足业务场景。
第一步：根据提供的 业务受理.pdm 文件生成建表文件 bos_qp.sql 第二步：由于业务受理.pdm 文件中有伪表，所以我们需要修改生成的建表文件，修改如下图所示：
与数组的连续内存空间相比，链表中的每个元素是可以存储在内存中的任意位置的，它通过指针将一组零散的内存块串联起来使用。
现在，各大平台都新增了评论区显示发言者ip归属地的功能，例如哔哩哔哩，微博，知乎等等。本文主要讲解Java中是如何获取ip属地的。
参数名默认值描述:------::--------::-------:namesrvAddr Name Server地址列表，多个NameServer地址用分号隔开clientIP本机IP客户端本机IP地址，某些机器会发生无法识别客户端IP地址情况，需要应用在代码中强制指定instanceNameDEFAULT客户端实例名称，客户端创建的多个Producer、Consumer实际是共用一个内部实例（这个实例包含网络连接、线程资源等）clientCallbackExecutorThreads4通信层异步回调线程数pollNameServerInteval30000轮询Name Server间隔时间，单位毫秒heartbeatBrokerInterval30000向Broker发送心跳间隔时间，单位毫秒persistConsumerOffsetInterval5000持久化Consumer消费进度间隔时间，单位毫秒
细心的小伙伴可能会发现，抖音新上线了 IP 属地的功能，小伙伴在发表动态、发表评论以及聊天的时候，都会显示自己的 IP 属地信息
1、隔离级别有四种： READ UNCOMMITTED（未提交读），同事务中某个语句的修改，即使没有提交，对其他事务也是可见的。这个也叫脏读。 READ COMMITTED（提交读），另一个事务只能读到该事务已经提交的修改，是大多数据库默认的隔离级别。但是有下列问题，一个事务中两次读取同一个数据，由于这个数据可能被另一个事务提交了两次，所以会出现两次不同的结果，所以这个级别又叫做不可重复读。这里的不一样的数据包括虚读（两次结果不同）和幻读（出现新的或者缺少了某数据）。 REPEATABLE READ（可重复读），这个级别不允许脏读和不可重复读，比如MYSQL中通过MVCC来实现解决幻读问题。 SERIALIABLE（可串行化），这儿实现了读锁，级别最高。
祸不单行，刚失业就肺部感染要死要活，一个多月了才基本见好。然后准备找个工作，总不能就这样饿死吧！没错，都是已读不回，大环境真的很差。怎么办，摆烂？那像我这样农村家庭，没家底的基本算是死路一条了，所以只能摸索一下创业的小路，看一看能不能勉强活下去
左边的client可以看成是客户端，客户端有很多，像我们经常你使用的CMD黑窗口，像我们经常用于学习的WorkBench，像企业经常使用的Navicat工具，它们都是一个客户端。右边的这一大堆都可以看成是Server(MySQL的服务端)，我们将Server在细分为sql层和存储引擎层。
本项目是基于 Vue 和 Spring Boot 的公司货物订单管理系统，包括了用户档案、客户档案、货物订单、订单条目、商品档案、供应商档案、系统日志、数据字典、修改密码、个人中心等基本功能。本系统主要面向中小贸易公司管理货物订单所用，降低仓管员的工作量，提高货物订单的运维水平。
索引是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。索引内部存在一个键值和对应数据的物理地址，当数据很多的时候，索引文件会很大，所以一般以文件的形式存储于磁盘中，后缀名为.myi。
其实实习面试的问题都差不多，八股+项目+算法，都必须要做好准备，只是说实习面试要求可能不会太严格，比如你实习的算法，即时没写出来，能说出大概的思路，其实也是能过的，秋招的话，可能没写出来算法，大概率就凉了。
请用正确的x-www-form-urlencoded方式提交参数，也可以参考GitHub上的demo：https://github.com/kuaidi100-api
对于技术人员来说，“管道” 相信大家都不会感到陌生，在很多技术领域都有管道的概念，例如Linux管道，CI/CD管道。同样的，MongoDB 2.2版本也新增了聚合管道功能，虽然功能发布已久，但是社区的复杂场景的实践并不多，给大家造成了聚合管道“不好用”的错觉。实际在业务场景中，适当的运用聚合往往会带来事半功倍的效果。
一、问题描述 客户端运行，提示：该数据正在被修改，无法编辑？ 解决方法1、关闭杀毒软件； 2、用KDMAINDBG.EXE跟踪检测组件； 3、在数据库的该套帐实体中的表中清空t-funcontrol的内容
汽车租赁系统总共分为两个大的模块，分别是系统模块和业务模块。其中系统模块和业务模块底下又有其子模块。
前后端分离意味着，前后端之间使⽤ JSON 来交流，两个开发团队之间使⽤ API 作为契约进⾏交互。从此，后台选⽤的技术栈不影响前台。当我们决定需要前后端分离时，我们仍然还需要⾯对⼀系列的问题：
作者：mosun，腾讯 PCG 后台开发工程师 一、虚拟内存 1.1 虚拟内存引入 我们知道计算机由 CPU、存储器、输入/输出设备三大核心部分组成，如下： CPU 运行速度很快，在完全理想的状态下，存储器应该要同时具备以下三种特性： 速度足够快：这样 CPU 的效率才不会受限于存储器； 容量足够大：容量能够存储计算机所需的全部数据； 价格足够便宜：价格低廉，所有类型的计算机都能配备； 然而，出于成本考虑，当前计算机体系中，存储都是采用分层设计的，常见层次如下： 上图分别为寄存器、高速缓存、主存和磁盘，
快递单宽表数据需要保存到kudu中，因此在第一次执行快递单明细拉宽操作时，快递单明细宽表是不存在的，因此需要实现自动判断宽表是否存在，如果不存在则创建
来源 | https://gitee.com/lionsoul/ip2region
在爬虫、自动化、数据分析、软件测试、Web 等日常操作中，除 JSON、YAML、XML 外，还有一些数据经常会用到，比如：Mysql、Sqlite、Redis、MongoDB、Memchache 等
Ip2region - 准确率99.9%的离线IP地址定位库，0.0x毫秒级查询，ip2region.db数据库只有数MB，提供了java,php,c,python,nodejs,golang,c#等查询绑定和Binary,B树,内存三种查询算法。
众多客户的打磨，已使其成为成熟的“平台型”OA。 不仅功能丰富，而且自带零代码搭建平台及快速开发平台，二次开发更快更方便。
前几天，字节跳动也开始春季校园招聘了，针对的是 24 届校招和 25 届实习的同学，经过这么一周的时间，感觉互联网大厂全部都启动春招了。
现如今系统大多为分布式SOA或者微服务，一套系统中包含多个子系统，子系统之间互相调用。
◆ 冷热分离 本文讲的第一个场景是冷热分离。简单来说，就是将常用的“热”数据和不常使用的“冷”数据分开存储。 本章要考虑的重点是锁的机制、批量处理以及失败重试的数据一致性问题。这部分内容在实际开发中的“陷阱”还是不少的。 首先介绍一下业务场景。 ◆ 1.1 业务场景：几千万数据量的工单表如何快速优化 这次项目优化的是一个邮件客服系统。它是一个SaaS（通过网络提供软件服务）系统，但是大客户只有两三家，最主要的客户是一家大型媒体集团。 这个系统的主要功能是这样的：它会对接客户的邮件服务器，自动收取发到几个
Yearning MYSQL 是一个SQL语句审核平台。提供查询审计，SQL审核等多种功能，支持Mysql，可以在一定程度上解决运维与开发之间的那一环，功能丰富，代码开源，安装部署容易！
# 瑞吉外卖-功能补充 菜品起售和停售 菜品批量启售和批量停售 菜品的批量删除 菜品删除逻辑优化 套餐管理的修改 后台按条件查看和展示客户订单 手机端减少购物车中的菜品或者套餐数量 用户查看自己订单
链表是环环相扣的，head头指针指向头结点，头结点指向首元结点，首元结点指向第二个结点…直到最后的结点。
本系列文章前面那些主要讲解的是计算机网络的理论基础，但对于即时通讯IM这方面的应用层开发者来说，跟计算机网络打道的其实是各种API接口。
这种方式风险较大，一旦Broker重启或者宕机时，会导致整个服务不可用。不建议线上环境使用,可以用于本地测试。
细心的小伙伴可能会发现，最近蘑菇新上线了 IP 属地的功能，小伙伴在发表动态、发表评论以及聊天的时候，都会显示自己的 IP 属地信息
贵金属是指在地壳中储量稀少，价格比较昂贵的金属，这类金属具有化学稳定性、耐溶性，延展性、并且光泽艳丽、因用途广泛但存量稀少，所以价格很高。通常包括金、银、铂、钌、铑、钯、锇、铱等八种金属元素。贵金属首饰包括各种发饰、颈饰、手饰、首饰、耳饰等。
最近很多人都在谈论幂等性，好吧，这回我也来聊聊这个话题，光看着俩字，一开始的确有点一头雾水，语文不好嘛，词太专业嘛，对吧 现如今我们的系统大多拆分为分布式SOA，或者微服务，一套系统中包含了多个子系统服务，而一个子系统服务往往会去调用另一个服务，而服务调用服务无非就是使用RPC通信或者restful，既然是通信，那么就有可能再服务器处理完毕后返回结果的时候挂掉，这个时候用户端发现很久没有反应，那么就会多次点击按钮，这样请求有多次，那么处理数据的结果是否要统一呢？那是肯定的！尤其再支付场景。 幂等性：就是用
中国人民银行发布《关于进一步加强支付结算管理防范电信网络新型违法犯罪有关事项的通知》（85号文），要求进一步加强支付监管，防范电信网络诈骗。该《通知》内容主要涉及六大方面：健全紧急止付和快速冻结机制、加强账户实名制管理、加强转账管理、强化特约商户与受理终端管理、广泛宣传教育、落实责任追究机制等。本文主要从产业各方系统的改造点进行详细分析。
如果表使用自增主键，那么每次插入新的记录，记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置，当一页写满，就会自动开辟一个新的页。如果使用非自增主键（如果身份证号或学号等），由于每次插入主键的值近似于随机，因此每次新纪录都要被插到现有索引页得中间某个位置， 频繁的移动、分页操作造成了大量的碎片，得到了不够紧凑的索引结构，后续不得不通过OPTIMIZE TABLE（optimize table）来重建表并优化填充页面。
文章摘要：一个小小的MySQL数据库B-Tree索引可能会带来意想不到的性能优化提升……
链表（Linked list）比数组稍微复杂一点，在我们生活中用到最常见的应该是缓存，它是一种提高数据读取性能的技术，常见的如cpu缓存，浏览器缓存，数据库缓存等。今天我们就来学习一下链表
本文首先对 HBase 做简单的介绍，包括其整体架构、依赖组件、核心服务类的相关解析。再重点介绍 HBase 读取数据的流程分析，并根据此流程介绍如何在客户端以及服务端优化性能，同时结合有赞线上 HBase 集群的实际应用情况，将理论和实践结合，希望能给读者带来启发。如文章有纰漏请在下面留言，我们共同探讨共同学习。
◆ 冷热分离二期实现思路：冷数据存放到HBase ◆ 冷热分离一期解决方案的不足 不得不说，冷热分离一期的解决方案确实能解决写操作慢和热数据慢的问题，但仍然存在诸多不足。 1）用户查询冷数据的速度依旧很慢，虽然查询冷数据的用户比例很低。 2）冷数据库偶尔会告警。 这两点不足体现在用户侧是什么样呢？那就是一旦客服在工单查询表中勾选“查询归档”checkBox，页面就会一直转圈，而后台冷数据库的IO就会飙升。 如果客服发现页面没反应，可能会多点几次“查询”按钮，那么有可能把后台服务器的请求线程占满，导致整个系统
1.简单查询： [[one()]] // 根据查询结果返回查询的第一条记录。 [[all()]] // 根据查询结果返回所有记录。 [[count()]] // 返回记录的数量。 [[sum()]] // 返回指定列的总数。 [[average()]] // 返回指定列的平均值。 [[min()]] // 返回指定列的最小值。 [[max()]] // 返回指定列的最大值。 [[scalar()]] // 返回查询结果的第一行中的第一列的值。 [[column
现已将数据集分布多个节点，但当客户端要发送请求时，如何知道应该连接哪个节点？若分区再平衡，分区和节点的映射也随之变化。
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