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【C语言】关于整型提升、截断、打印数据结果

(2)应用场景 整数打印形式有多种,常见%d和%u分别是以有符号十进制形式和无符号十进制形式来打印整数 (3)整型提升规则 无符号数在进行整型提升时高位补0,有符号数分为正数和负数,正数高位补...0,负数高位补1,换句话说就是,有符号数高位补符号位即可 明白什么时候整型提升后,我们再来讲解发生截断 2.发生截断: 其实就是一个整形数据存储到小于整型类型时,由于存放字节数有限,只能存放这个整型数据一部分...,这其实就是发生了截断 像上面的这种赋值方式就是要发生截断了 二:话不多说,直接上手操作一下就会了 200是一个整型数字,(32位下,方便表示)二进制表示形式为 00000000000000000000000011001000...截断后存到a中是11001000、 100也是一个整型数字,(32位下,方便表示)二进制表示形式为 00000000000000000000000001100100截断后存到a中是01100100...a+b就是两个整数运算,那就是整形运算,要发生整型提升后,再进行相加,相加后结果为00000000000000000000000100101100 存储到c时,由于c是char型,又要发生截断截断后存储到

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关于 xargs 参数被截断,tar 文件被覆盖问题

$ gzip -d 120150.tar.gz && tar tf 120150.tar | wc -l   3407   Linux 有个系统参数,用来控制命令行下参数长度(包含环境数据)...,这个参数是 ARG_MAX ,在正式环境上是 131072 (bytes) : $ getconf ARG_MAX   131072       凡是超过 131072 bytes 长度参数都会被截断...所以我猜想,第二批参数列表产生压缩包把第一批参数列表产生压缩包覆盖掉了,第三批又把第二批覆盖掉了。。。实际上只有最后一次传进来参数被打进了压缩包中。.../$BID.tar # 用xargs追加进去所有的文件,这次不用怕被截断了~ find . -name "${BID}_*" | xargs tar uf ..../$BID.tar.gz "$BID"_* fi 其实 xargs 这些用法区别有些类似于 http 协议中 " 幂等 " 概念, tar cf 这种命令是不 " 幂等 " , rm 这类命令则是

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MySQL5.7中使用GROUP_CONCAT数据截断问题

前天在生产环境中遇到一个问题:使用GROUP_CONCAT函数select出来数据截断了,最长长度不超过1024字节,开始还以为是navicat客户端自身对字段长度做了限制问题。...然后想到1024这个熟悉数字,会不会是C++框架在接收MySQL通过socket传输过来数据时被处理了呢?于是手工在日志中打印这个字段,发现即使数据长度超过1024字节仍然是可以完整显示。...网上搜了下GROUP_CONCAT数据截断问题,答案都指向了group_concat_max_len这个参数,它默认值正好是1024。...,也就是它限制了GROUP_CONCAT数据长度。...(Fremark)) FROM account;结果对比,可以发现已经成功解决了MySQL5.7中使用GROUP_CONCAT数据截断问题。

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关于数据质量思考

最近和几个同事聊了下关于数据一些问题,有一个问题引起了我好奇。那就是数仓体系和大数据体系数据质量差异。...,让单一数据通过连接产生更多维度意义,总体来说,大家对数据质量需要不尽相同,有些人主要关注数据准确性和一致性,有些人则关注数据实时性和相关性,因此,只要数据能满足使用目的,就可以说数据质量符合要求...而另外一拨人则是做数据统计方向,他们对于数据有着天然敏感性,他们对于数据准确性要求很高。...在我理解中,数据仓库体系应该是大数据体系一部分,或者说是前哨站,通过和两拨人沟通,我小结如下: 1)为什么统计方向数据仓库体系数据准确性要高一些,主要原因是它们对于数据质量有一套很清晰评判标准...2)大数据体系数据质量相对来说难以保障,一方面是因为大数据体系工作大多数是数据搬运工,可以从系统,规划等层面提出一些数据标准和规范,但是他们往往不是数据使用方,或者说他们数据使用方对于数据准确性没有那么敏感

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Spring事务源码分析专题(一)JdbcTemplate使用及源码分析

运行后数据库中确实插入了一条数据 对于JdbcTemplate简单使用,建议大家还是要有一定熟悉,虽然我现在在项目中不会直接使用JdbcTemplateAPI。...本文关于使用不做过多介绍,主要目的是分析它底层源码 JdbcTemplate源码分析 我们直接以其queryForObject方法为入口,对应源码如下: queryForObject方法分析 public...// 例如:获取连接,释放连接等 // 其定制化操作是通过传入PreparedStatementCallback参数来实现 public T execute(PreparedStatementCreator...psc, PreparedStatementCallback action) throws DataAccessException { // 1.获取数据库连接 Connection...,通过这篇文章是希望让大家对Spring中数据访问有一定了解,相当于热身吧,后面的文章难度会加大,下篇文章我们将介绍更高级数据访问,myBatis使用以及基本原理、事务管理以及它跟Spring整合原理

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关于数据完整讲解

1.3 ETL/ELT区别 ETL 包含过程是 Extract、Transform、Load缩写 包括了数据抽取 => 转换 => 加载三个过程 在数据源抽取后首先进行转换,然后将转换结果写入目的地...ETL 包含过程是 Extract、Load、Transform缩写 ELT过程是,在抽取后将结果先写入目的地,然后利用数据聚合分析能力或者外部计算框架,如Spark来完成转换 目前数据主流框架是...一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中大规模数据机制。...On-Line Analytical Processing ) 联机分析处理,主要是对数据分析查询 当数据积累到一定程度,需要做总结分析,BI报表=> OLAP OLTP产生数据通常在不同业务系统中...和 Flink区别 3.大数据实践 本文主要讲解了大数据概念和基础知识,帮助读者对大数据有一个基本了解。

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关于数据完整讲解

数据源抽取后首先进行转换,然后将转换结果写入目的地 ETL 包含过程是 Extract、Load、Transform缩写 ELT过程是,在抽取后将结果先写入目的地,然后利用数据聚合分析能力或者外部计算框架...Hive Hive是基于Hadoop一个数据仓库工具,用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中大规模数据机制。...OLTP( On-Line Transaction Processing ) 联机事务处理,主要是对数据增删改 记录业务发生,比如购买行为,发生后,要记录是谁在什么时候做了什么事,数据会以增删改方式在数据库中进行数据更新处理操作...,需要做总结分析,BI报表=> OLAP OLTP产生数据通常在不同业务系统中 OLAP需要将不同数据源 => 数据集成 => 数据清洗 => 数据仓库,然后由数据仓库统一提供OLAP分析 2.大数据计算...使用pyspark进行初步数据操作,数据选取Kaggle泰坦尼克号项目的数据,通过Spark读取数据,并利用Spark中ML工具对数据进行构建模型。 “整理不易,点赞三连↓

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关于懒加载数据获取

需求是:想要在页面中拿到懒加载数据和图片, 就需要通过scroll滚动来模拟用户操作 来把一些懒加载数据 真正加载出来, 最后去拿数据就可以了, 最后拿到数据后,需要自动回到顶部 难点1:懒加载数据...,没有加载情况下 盒子高度是没有撑开,也就是说我们滚动距离没法确认 难点2:懒加载时候 不确定 啥时候能确定懒加载数据加载完了?...需要某种机制来默认判断 需求明确了之后,思路: 页面加载进来之后,先把scroll滚定值调为999999 然后监听windowscroll事件, 这里有一个技巧, 当没有滚动空间时候, scroll...滚动事件即为无效滚动, 然后在我们windowscroll事件当中 写一个防抖, 当超过1、2秒时间无限滚动时, 就视为没有更多懒加载数据了, 此时回到顶部,并移除windowscroll事件...clearTimeout(timerForDebounce);     timerForDebounce = setTimeout(() => {       console.log("如果出现1秒钟无效

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关于数据仓库数据模型思考

一方面,通过原有的数据设计文档以及在数据字典中数据库关系模式,可以对企业现有的数据库中内容有一个完整而 清晰认识 ; 另一方面,数据仓库概念模型是面向企业全局建立,它为集成来自各个面向应用数据数据提供了统一概念视图...关于项目周期估算 , 主要基于 ETL 函数功能点以及加权后复杂度进行估算 , 因为 ETL 过程占据了整个数据仓库项目的 70%,;ETL 过程主要是基于 源 目的原则进行处理 , 而不同功能点具有不同复杂度...关于人员估算 , 主要取决于人员工作经验 , 素养 , 对新技术掌握能力 , 还要考虑到人员流动等方面的人员备份 ....关于硬件配置 , 既需要发挥软件功能 , 满足实际处理要求 , 也要为将来系统扩展保留一定空间 . 3....数据仓库模式 数据抽取策略 制定系统主题数据库 ETL 抽取方案来满足主题数据业务处理,数据仓库系统分析及决策支持分析需要,同时必须保证不能影响业务系统性能 数据转换策略 数据转换是指对从业务系统中抽取数据根据主题数据库系统模型要求

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关于InnoDB表数据和索引数据存储

上图红框中表明,InnoDB表数据存储是按照主键值来组织; 下图信息表明聚簇索引保存了数据行,搜索索引就能直接找到行数据,地址是:https://dev.mysql.com/doc/refman/...来自《高性能MySql》解释 《高性能MySql》5.3.5章节对于聚簇索引描述: 聚簇索引并不是一种单独索引类型,而是一种数据数据存储方式; 当表有聚簇索引是,它数据行实际上存在放在索引叶子页...(leaf page)中; 叶子页包含了行全部数据; 看来我疑问可以解释了:索引数据和表数据分开存储这种理解在InnoDB是错误,实际上InnoDB数据保存在主键索引B-Tree叶子节点;...从上图可见,并不存在表数据这样内容,只有节点页(Node pages)和叶子页(Leaf pages) 关于节点页和叶子页详情,以及每个聚簇索引结构体内容详情,请看Jeremy Cole博客图片集...反思 向数据库新增一条记录会保存索引数据和表数据,但并不代表会分别写索引文件和表数据文件,以前犯是想当然错误; 之前疑问是"索引文件中有数据行,那表数据文件有啥用",没有放过这个疑问,而是去刨根问底

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【学习】关于数据挖掘算法反思

再举一个简单栗子(好吧,多吃点栗子):比如SVM,这是一种难以收敛算法,在大数据前提下,有些人希望使用它,但又希望使用更多数据来训练模型,毕竟手里数据量太大,很多人还是希望使用尽量多数据训练,...关于文章知识点主题建模另外一种很重要模型,那就是LDA模型了。它是一种比较通用文章主题模型,它通过概率学原理,说白了就是贝叶斯,建立起知识点(也就是词),主题和文章三层关系结构。...它是一个很基础建模,很多地方就用到它,比如刚才我们说到推荐,其内部关联时候,有时候就会涉及到计算实体间相似度。   关于文本相似度,其实方法有很多。...由于个人是由做大数据偏向挖掘,基于大数据模式下数据挖掘过程,可能跟传统数据过程有很大不一样。...平时多看一些书,多学一些,跳槽时跟面试官总是能多唠一些,哈哈,提薪酬时候是不是底气就足了些?!   关于说看书内容,工作中涉及一些必须了解,必须看我就不多说了。

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关于数据抓取很多新人误区

(很多页面能用但是会他并不是真正寻找数据方法) ?...原因 Element中是最终渲染后内容,不一定是我们get网页url拿到数据,期间会有些js或者其他数据接口会改变他原始界面 简单代码 import requests from lxml.html...原因:人家是用二进制进行传输常见是用谷歌传输协议进行传输,大公司可能会自己写一套算法进行加密解析 python谷歌序列化传输(点击跳转) 四.关于加密(如今比较常见加密) RSA加密 我们解析页面或者...app反编译后找他公钥时候找不到他公钥,这时候他加密可能就是通过模和指数进行加密 AES加密 关于ASE加密有填充和无填充识别方法 其实很简单加密通一条加密数据连续2次加密加密内容,key,iv不变情况...,最后输出参数不变就是无填充.变就是填充 加密模板 直接拿取用就好了(python模板)(点击跳转) 五.关于app逆向 难点:工具使用,寻找加密经验少,C和java要会,so层要用到汇编调试,脱壳

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关于数据工厂平台路线投票

数据工厂平台,也就是快速构造各种测试数据平台。 这个重要性和实用性不言而喻。很多人都需要,隔壁小孩都馋哭了哪种。...平台基本原理其实就是 通过一些输入数据,然后操作shell/数据库/一些算法/接口/第三方等等来输出 你需要数据。 而这些数据构造有个显著特点,就是需要大量麻烦繁琐步骤。...这里我们要考虑到,输入数据从哪来? 用户手动输入 代码调用接口获取 代码调用一些文件/表格获取 代码去查数据库 以上这些,是常见入口数据。.../开发/维护 数据构造小工具。...下面展示一个小工具完成效果: 其他人进来后,看到就是如上图效果。 输入房源标题部分后,数据库发现作者已经选好了。自己可以选其他数据库也。

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关于数据实战技术

数据范围越来越广,随着不同应用爆发式增长,数据分析正在被更多行业企业所知晓并实践,比如互联网、金融、零售、医疗、以及制造业等。...首先是找到它脚掌图像,然后将脚掌信息拆分成很多小信息,这些信息包括脚趾之间距离,中心点之间距离,各个中心点连线之后不同角度、每一个脚趾边缘关键数据信息等,作为原始数据来分析。...我们希望得到真实、自然野生动物数据,要确保整个数据获取过程对它们影响要尽可能小,就是非侵入性理念。...SAS软件旗下JMP软件大中华区总经理 严雪林 虽然明显与大数据浪潮下数据分析热度背离,但这样观点却非常现实。...“值得高兴是,现在很多大厂商都构建了独立数据分析团队,尝试性做交叉销售、提升销售、交易关联性分析。企业数据应用深度、市场竞争力、整体环境变化都使得这两年数据分析热了起来。

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数据关于“人机矛盾”博弈

其次是数据获取带来挑战。 目前企业面临一个普遍困境就是挖掘与收集数据能力有限,需要满世界找数据。 不解决这个问题就会直接导致底层数据流通不畅,底层数据从大方面来说由内部和外部两个方面组成。...内部是指总行跟各分行之间,甚至是各银行之间数据共享;外部是指金融业和行业外部数据打通,比如说电商平台、医保和社保等交易场景下用户产生数据。...所以说数据作为企业核心资产是绝对不会轻易开放。 如何有效打通数据壁垒,是从业人员必须要跨过一道门槛。 大数据带来“人机矛盾”开始隐现 第三个挑战来自应用层面。...但真正挑战其实来自大数据对产业革命影响,如果没有前瞻认知很可能会让企业失去下一个世代。 大数据时代呼唤大数据思维,未来马太效应可能超乎人们想象 大数据时代正在呼唤崭新思维,也就是大数据思维。...我们知道互联网时代也有生态圈概念,大数据时代生态圈有什么不同呢 大数据可以彻底解决共享和透明问题。

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关于博客数据库分类

这个分类是在上一次修改文章分类时候加上,但一直都没有添加文章,原因很简单,因为数据库是我较弱一环,肚里确实没多少可以记录"墨水"。...所在公司分工忒细致,数据库是和运维分开,有专门管理 Oracle DBA 小组,所以我这样 SA 就被剥夺了 DB 实践运维机会。...我这个人有个不好毛病,不喜欢按部就班教科书式学习知识,讨厌有的书前几章洋洋洒洒介绍理论知识,看了就打瞌睡!最喜欢就是在实例中学习,大把大把理论,我非但记不住,甚至看着没精打采!...自己也确实建立个数据库玩过,但是脑子思维,思维太塞,不知道可以加入些什么 database、什么 table,总之就是不知道要做什么?当然运维本身知识面太广原因,也导致了精力确实不太够。...言归正传,作为一名运维屌丝,对数据库终归还是要掌握下! ? 后续在这个分类会记录一下我数据库学习笔记,希望勉励自己,能够坚持学习下去。

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