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PhpStorm表单提交时获取不到post数据的解决方法

解决PhpStorm表单提交时获取不到post数据问题,将apache服务器目录映射到本地目录,更改PhpStorm配置,实现其直接调用本地服务器打开浏览器调试程序,解决Apache/2.4.23 (Win64...博主运行PHP环境:windows+PhpStorm+wamp 初学php,用echo $_POST["variable"]和var_dump($_POST) 都获取不到post数据。...PhpStorm这个内置服务器使用63342端口,而且服务器内部有问题,导致POST方法异常; 而如果把项目放在Apache服务器的工作目录下,在地址栏输入localhost,此时使用的是Apache服务器...参考资料: 1.知乎:木子林夕的回答 2.HolyNova的博文:Apache HTTP 服务器目录映射到本地目录 声明:本文由w3h5原创,转载请注明出处:《PhpStorm表单提交时获取不到post...数据的解决方法》 https://www.w3h5.com/post/14.html

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c++ 在windows下获取时间和计算时间差的几种方法总结

参考链接: C++程序计算标准偏差 一、标准C和C++都可用  1、获取时间用time_t time( time_t * timer ),计算时间差使用double difftime( time_t timer1...关于代码中的sleep函数,需要注意的是: 1)在windows下,为Sleep函数,且包含windows.h 2)关于sleep中的数,在Windows和Linux下1000代表的含义并不相同,Windows...2、clock_t clock(),clock()  获取的是计算机启动后的时间间隔,得到的是CPU时间,精确到1/CLOCKS_PER_SEC秒。...而C语言time函数获得是从1970年1月1日0时0分0秒到此时的秒数。需要gmtime函数转换为常用的日历(返回的是世界时间,要显示常用的时间,则为localtime函数)。  ...结构体一样的效果       cout<< start.year << endl;   }    c语言的gmtime方法的示范代码如下:  #include    #include <

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    VLookup等方法在大量多列数据匹配时的效率对比及改善思路

    为尽可能减少相关程序及不同工作簿之间可能造成的干扰,分别对四种方法建立单独的工作簿,每次仅打开一个工作簿进行独立操作,如下图所示: 公式法统一在第一行写上公式,然后统一向下扩展填充至所有行...,从开始填充起计算至填充完成的时间,如下图所示: 四、4种数据匹配查找方法 1、VLookup函数,按常用全列匹配公式写法如下图所示: 2、Index+Match函数,按常用全列匹配公式写法如下图所示...(Power Query数据合并法单独执行数据刷新)并计算时间,结果如下表所示: 从运行用时来看: VLookup函数和Index+Match函数的效率基本一样; Lookup函数在大批量数据的查找中效率最低...于是,我首先用Match函数构建一个辅助列,用于获取匹配位置,如下图所示: 然后,通过Index函数,直接根据辅助列的位置从订单表里读取相应的数据,如下图所示: 分不同情况执行如下: 单独填充位置列...七、结论 在批量性匹配查找多列数据的情况下,通过对Index和Match函数的分解使用,先单独获取所需要匹配数据的位置信息,然后再根据位置信息提取所需多列的数据,效率明显提升,所需匹配提取的列数越多,

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    (数据分享)江苏降水量数据的获取途径及方法:2000年1月-2010年12月小时级数据

    本文章分享的是江苏2000年1月-2010年12月欧洲中心数据30km分辨率的降水数据,平台有欧洲气象中心数据、nasa数据的历史数据、预测数据。...图片数据简介:降水是指从天空降落到地面上的液态或固态(经融化后)水,未经蒸发、渗透、流失,而在水平面上积聚的深度。...降雨数据对预测和防范洪涝灾害、对水文水资源系统的预报预测、及生态环境变化都有着极其重要的意义,为农业水利等相关部门工作及制定相应的政策措施提供决策支持。...数据来源:羲和能源大数据平台数据格式:CSV格式(可用EXCEL打开、编辑)的数据表格时间序列:2000年1月-2010年12月数据范围:江苏操作步骤:1、输入地理位置或者精确经纬度坐标,查询数据的起止时间进行设置...2、注意选择数据源:历史数据数据源来源于欧洲中期天气预报中心、美国国家航空航天局;预测数据主要来源于德国气象局。

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    关于yolov3在训练自己数据集时容易出现的bug集合,以及解决方法

    早先写了一篇关于yolov3训练自己数据集的博文Pytorch实现YOLOv3训练自己的数据集 其中很详细的介绍了如何的训练自定义的数据集合,同时呢笔者也将一些容易出现的bug写在了博文中,想着的是可以帮助到大家...问题2:在生成将voc生成txt时,打开txt后是空白 [在这里插入图片描述] 这是因为voc_label.py下的classes = "name" 和你标注的不一致。...[在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 问题4 windows环境下路径问题 问题描述:有些小伙伴在按照笔者的步骤进行自定义数据集训练时,出现了如下的报错信息: [在这里插入图片描述] 问题的原因...:由于笔者是在linux环境下进行的实验,所以没有出现这种情况。...解决方法: 打开dataset.py,把162行换成163行即可 [在这里插入图片描述] 总结:由于笔者能力有限,在叙述上难免有不准确的地方,还请谅解。

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    VLookup及Power Query合并查询等方法在大量多列数据匹配时的效率对比及改善思路

    为尽可能减少相关程序及不同工作簿之间可能造成的干扰,分别对四种方法建立单独的工作簿,每次仅打开一个工作簿进行独立操作,如下图所示: 公式法统一在第一行写上公式,然后统一向下扩展填充至所有行...,从开始填充起计算至填充完成的时间,如下图所示: 四、4种数据匹配查找方法 1、VLookup函数,按常用全列匹配公式写法如下图所示: 2、Index+Match函数,按常用全列匹配公式写法如下图所示...(Power Query数据合并法单独执行数据刷新)并计算时间,结果如下表所示: 从运行用时来看: VLookup函数和Index+Match函数的效率基本一样; Lookup函数在大批量数据的查找中效率最低...于是,我首先用Match函数构建一个辅助列,用于获取匹配位置,如下图所示: 然后,通过Index函数,直接根据辅助列的位置从订单表里读取相应的数据,如下图所示: 分不同情况执行如下: 单独填充位置列...七、结论 在批量性匹配查找多列数据的情况下,通过对Index和Match函数的分解使用,先单独获取所需要匹配数据的位置信息,然后再根据位置信息提取所需多列的数据,效率明显提升,所需匹配提取的列数越多,

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    【java基础之ConcurrentHashMap源码分析】

    在日常的开发中,我们最长用到的键值对存储结构的是HashMap,但是我们知道,这个类是非线程安全的,在高并发的场景下,在进行put操作的时候有可能进入死循环从而使服务器的cpu使用率达到100%;sun...计算,获得hash值;     3、如果当前的数组为空,说明这是第一插入数据,则会对table进行初始化;     4、插入数据,这里分为3中情况:       1)、插入位置为空,直接将数据放入table...hash的方法是先获取到key的hashCode,然后对hashCode进行高16位和低16位异或运算,然后再与 0x7fffffff 进行与运算。...高低位异或运算可以保证haahCode的每一位都可以参与运算,从而使运算的结果更加均匀的分布在不同的区域,在计算table位置时可以减少冲突,提高效率,我们知道Map在put操作时大部分性能都耗费在解决...的方法来保证每次线程都能获取到最新的值;   casTabAt(Node[] tab, int i,Node c, Node v): 这个方法是通过cas的方式来获取i位置的元素

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    【八股文Java】图解Java线程池实现原理(ThreadPoolExecutor)

    ,异常是否吞掉,线程是否退出的不同影响 解决方法: (1)显示捕获异常处理。...任务的整个执行使用try、catch来捕获异常处理。 (2)使用future模式,异常封装到future对象中,使用future的get方法捕获取异常。 (3)相互依赖的任务共享线程池导致死锁。...线程饥饿锁"导致故障 (4)线程池中使用ThreadLocal没重新设值,导致隐式传参数据混乱。...队列容量告警:容量使用率 = (queueSize / queueCapacity) * 100 比如 threshold 阈值配置 80,表示容量使用率达到 80% 时触发告警。...任务执行超时告警:重写 ThreadPoolExecutor 的 beforeExecute() 和 afterExecute() 方法,记录任务执行时间。

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    arraydeque方法_arrayset

    二.数据结构 为了更好的理解使用线性数组实现的双端队列,这里我们先来图解线性数组实现基本数据结构-队列: 如上图所示,head指向队头,入队加元素时,tail队尾向后移动,出队时从head出取出元素并移除...,这样就利用了线性数组实现先进先出的队列数据结构,当head等于tail时,则表示队列为空。...假设,如果能将前面空出来的空间也利用起来进行存储末尾的元素,则空间使用率将提高,这里就需要有个循环的思维,把这种线性的弯曲成一个圆环,这样就可以反复使用空出来的空间,入队时使用出队空余出来的空间,就解决以上的问题...在了解初始化后的数据构成后,再首先来看下addFirst方法 3....,在第一次调用这个方法后,数据变化如下: 根据图的变化来分析下代码实现。

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    LinkedBlockingDeque详解

    以first结尾的方法,表示插入、获取或移除双端队列的第一个元素。以 last 结尾的方法,表示插入、获取或移除双端队列的最后一个元素。...但本质上并没有优化锁的竞争情况,因为不管是从队首还是队尾,都是在竞争同一把锁,只不过数据插入和获取的方式多了。...); //这边会加锁,并调用添加头结点插入的核心方法 final ReentrantLock lock = this.lock; //获取可响应中断的锁,保证阻塞时间到期后可重新获得锁...); //这边会加锁,并调用添加尾结点插入的核心方法 final ReentrantLock lock = this.lock; //获取可响应中断的锁,保证阻塞时间到期后可重新获得锁...获取当前尾结点 Node l = last; //尾结点不存在 返回null if (l == null) return null; //获取当前尾结点的上一个结点

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    Java14 处理 NullPointerException 新方式,真的太香了!

    SAP在2006年为其商业JVM实现了增强型的 NullPointerException。...JEP 358通过在方法、文件名和行号旁边描述为 null 的变量,带来了一个详细的 NullPointerException 消息。它通过分析程序的字节码指令来工作。...首先,只有当JVM本身抛出一个 NullPointerException 时,才会进行详细的消息计算,如果我们在Java代码中显式抛出异常,则不会执行计算。...其次,**JEP 358 ** 懒汉式地计算消息,这意味着只有当我们打印异常消息时才调用增强的NullPointerException,而不是当异常发生时就调用。...提供近 3W 行代码的 SpringBoot 示例,以及超 4W 行代码的电商微服务项目。 获取方式:点“在看”,关注公众号并回复 666 领取,更多内容陆续奉上。 文章有帮助的话,在看,转发吧。

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    站在架构的角度思考线程池的设计和原理

    线程池可以 解决两个不同问题:由于减少了每个任务调用的开销,它们通常可以在执行大量异步任务时提供增强的性能,并且还可以提供绑定和管理资源(包括执行集合任务时使用的线程)的方法。...当新任务在方法 execute(java.lang.Runnable) 中提交时,如果运行的线程少于 corePoolSize,则创建新线程来处理请求,即使其他辅助线程是空闲的。...获取所有可用的数据对象(还可以指定获取数据的个数),通过该方法,可以提升获取数据效率;不需要多次分批加锁或释放锁。...,其内部也维持着一个数据缓冲队列(该队列由一个链表构成),当生产者往队列中放入一个数据时,队列会从生产者手中获取数据,并缓存在队列内部,而生产者立 即返回;只有当队列缓冲区达到最大值缓存容量时(LinkedBlockingQueue...在被许多消息队列所采用的"插入-获取-删除"范式中,在把一个消息从队列中删除之前,需要你的处理过程明确的指出该消息已经被处理完毕,确保你的数据被安全的保存直到你使用完毕。 3.

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    InnoDB索引物理空间使用率统计

    当标记删除记录较多(>40%),页面物理空间使用率较低时,数据文件将因此膨胀,IO分散,数据访问效率降低。...我们设计此功能时的首要目标是不能影响用户对数据的正常使用,计算速度快,锁占用时间少,尽可能让统计数据更加准确。 「第二部分 页面使用空间统计方法」 InnoDB中一棵Btree对应一个索引。...当遇到写入非常频繁的场景时,物理空间的增量统计会对用户的正常数据库使用造成一定影响。 2) 数据库重启后,每个表、索引的物理空间使用率初值需要重新获取。这里有两种可能的方案。 采用全量的方法计算一遍。...InnoDB索引在数据文件中的分布示意图如下图所示。顺序IO的关键点是在InnoDB的数据文件中识别出目标Btree对应的页面集合。在获取到页面集合后,只需要对页面编号进行排序,然后顺序访问即可。...如何获取Btree对应所有的页面集合呢?下面我们来了解一下InnoDB的页面管理方法:InnoDB物理结构分为表空间、段、区、页几个层级。其中,区是64个连续页面。

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    【Java多线程-4】CompletionService详解

    CompletionService是一个接口,使用创建时提供的 Executor 对象(通常是线程池)来执行任务,并在内部维护了一个阻塞队列(QueueingFuture),当任务执行结束就把任务的执行结果的...task):提交线程任务,交由 Executor 对象去执行,并将结果放入阻塞队列; take():在阻塞队列中获取并移除一个元素,该方法是阻塞的,即获取不到的话线程会一直阻塞; poll():在阻塞队列中获取并移除一个元素...,该方法是非阻塞的,获取不到即返回 null ; poll(long timeout, TimeUnit unit):从阻塞队列中非阻塞地获取并移除一个元素,在设置的超时时间内获取不到即返回 null...(f)); return f; } 从submit 方法的源码中可以确认两点: 线程任务确实是由 Executor 对象执行的; 提交某个任务时,该任务首先将被包装为一个QueueingFuture...继续追查 QueueingFuture,可以发现: 该类重写了 FutureTask 的done方法,当计算完成时,把Executor执行的计算结果放入BlockingQueue中,而放入结果是按任务完成顺序来进行的

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    java并发线程池---了解ThreadPoolExecutor就够了

    如果允许任务丢失,这可能是最好的一种解决方案。在线程池不空闲的时候,提交的任务都将丢弃,当有空闲的线程时提交的任务会执行。...ExecutorService接口上扩展了在指定时间执行某认为的功能,在某个固定的延时之后执行或周期性执行某个任务。...关闭线程池(很少使用,除了切换数据源时需要控制)-intsmaze 希望程序执行完所有任务后退出,调用ExecutorService接口中的shutdown(),shutdownNow()方法。...用完一个线程池后,应该调用该线程池的shutdown方法,将启动线程池的关闭序列。调用shutdown方法后,线程池不在接收新的任务,但是会将以前所有已经提交的任务执行完。...在《java并发编程实践》一书中给出了一个估算线程池大小的经验公式: Ncpu=CPU的数量 Ucpu=目标CPU的使用率,0<=Ucpu<=1 W/C=等待时间与计算时间的比率 为保持处理器达到期望的使用率

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    jdk1.8 Optional类从入门到实战

    其在 java.util 包中,主要目的是为了解决 Java 程序中广泛存在的空指针异常(NullPointerException)问题,同时提供了一种更优雅的方式来处理可能为 null 的对象。...在 Java 8 之前,处理 null 值往往依赖于显式的 null 检查,这种方式不仅增加了代码的复杂度,而且容易出错。...创建 Optional 对象使用 Optional.of(value) 创建:当你确定对象不为 null 时使用,如果 value 是 null,会立即抛出 NullPointerException。...extends T> other) 获取值:与 orElse 类似,但提供的是通过 Supplier 接口延迟计算的默认值。使用 orElseThrow(Supplier方法的返回类型,避免返回 null 值。在Java Stream操作中,与 map、flatMap 等操作结合使用,进行复杂的数据转换和处理。

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    Android 发热监控实践

    CPU 使用率 CPU 使用率的采集通过读取解析 Proc stat 文件的方式进行计算。...故我们可以通过反射代理 ServiceManager 的方式,以 LocationManager 为例进行监听,拦截对应 LocationManager 内对应的方法,记录我们期望获取的数据。...我们在需要记录每个元器件在不同状态的工作时间之后,通过以下计算方式,可以得出元器件的发热贡献排行,即: 元器件 电量消耗(发热贡献)  ~~  电流量 * 运行时长 * 电压(一般为固定值,可忽略) 线程堆栈...上文说到 在计算 CPU 使用率的时读取进程下所有线程的 Stat 文件,我们可以获取到子线程的 CPU 使用率,对其使用率进行倒排,筛选超过阈值(当前定义 50% ) 或 占用 Top N 的线程进行存储...增加温度采样频率的同时,汇总 CPU 使用率和实时堆栈等瞬时数据作为数据支撑,但考虑到数据体量的情况,数据上报聚合裁剪方式仍在逐步探索更为合理的方式,力求在两者之间找到一个平衡点。

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    性能测试中关注的指标

    异常举例:用户态时间高可能是由于应用程序的计算密集型任务导致的。例如,一个数据处理应用程序在进行大量计算时。 系统CPU时间(sy) 定义:CPU在系统模式下花费的时间。...备注:延迟如果出现问题,那么需要排查网络传输过程中的网元设备的发送时延、传播时延、处理时延、排队时延等等。 抖动 定义:数据包传输时间的变动。 计算方法:最大延迟 - 最小延迟。...例如,数据库性能瓶颈导致查询处理速度慢。 应用资源 并发数 定义:在同一时刻系统处理的请求数量。...可用内存数 定义:衡量内存的使用情况,反映系统的内存资源消耗。 计算方法:通过系统监控工具获取内存使用率。 单位:百分比(%)。...磁盘IO 定义:衡量磁盘的使用情况,反映系统的I/O操作。 计算方法:通过系统监控工具获取磁盘使用率。 单位:百分比(%)。

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    Java并发编程学习11-任务执行演示

    实际上,许多任务都是存在延迟的计算,比如:执行数据库查询从网络上获取资源计算某个复杂的功能对于这些延迟的任务,Callable 其实是个更好的任务表示形式,它的主入口点(即 call)将返回一个值,并可能抛出一个异常...它的构造函数中会创建一个 BlockingQueue 来保存计算结果。当计算完成时,调用 FutureTask 中的 done 方法。...一个门户网站从多个数据源并行地获取数据,但可能只会在指定的时间内等待数据,如果超出了等待时间,那么将只显示已经获得的数据。...注意:传递给 get 方法的 timeout 参数的计算方法是,将 指定时限 减去 当前时间。...在获取不同公司报价的过程中,可能会调用 Web 服务、访问数据库、执行一个 EDI 事务或其他机制。在这种情况下,页面应该只显示在指定时间内收到的信息。

    11811
    领券