如何实现上图所示效果：左右两列的列宽由列内最宽单元格的宽度决定，进度条列占据剩余空间。（兼容到IE8就好了）
DelphiPI组件控件安装工具是一款用于安装Delphi组件的工具，对应delphi的不同版本，安装控件的时候有的需要先编译其他包，然后才能安装上这个控件，安装完成之后要在tool里的环境选项里的系统查找路径里填上控件的目录，这样delphi启动时才能找到你安装的控件。
以下是一些常见的crontab -e命令编辑的选项，以 Markdown 表格的形式列出其名称、介绍以及优缺点：
文章目录 HDFS的特性 HDFS的缺点 HDFS的特性 海量数据存储 ：HDFS 可横向扩展，其存储文件可以支持PB级别数据 高容错性 ：节点丢失，系统依然可用，数据保存多个副本，副本丢失后自动恢复。可建构在廉价（与小型机大型机比）的机器上，实现线性扩展（随着节点数量的增加，集群的存储能力增加） 大文件存储 ：DFS采用数据块的方式存储数据，将一个大文件切分成多个小文件，分布存储 HDFS的缺点 不能做到低延迟数据访问：HDFS 针对一次性读取大量数据继续了优化，牺牲了延迟性。 不适合大量的小文件存储：
timer的计数使用了标准头文件<ctime>里的clock()函数，它返回自进程启动以来的clock计数，每秒的clock数由宏CLOCKS_PER_SEC定义，CLOCKS_PER_SEC的值因操作系统而不同，在win32下是1000，而在linux下则是1000000，页就是说在win32下的精度是毫秒，在linux下的精度是微妙。
对于大多数初学者而已，面对一堆源码时是这样的 要准备好了喲 老司机要教你弯道超车，专业碰瓷了 第一步：看目录结构 1. 了解各目录的作用 2. 了解各目录的层级关系 3. 了解各目录下各文件的作用 看着这些熟悉的字眼，你难道没有臆想连篇一下？ 难道没有充分的陶醉一下？ 如果没有，那你不适合继续下去，去点点点吧，估计也不适合你，你该回去洗洗碎了吧 第二步：看结构 随便打开一个.py文件，看该源码Structure结构 左看右看，上看下看，看清楚所有的class及该class下的方法和变量 上点下点，把左边树所
因为在前面几期的分享中,大家看到的更多是HDFS的底层原理,内部结构,并没有谈到其自身优势和劣势的一个比较！因此,本次小菌为大家带来的就是HDFS的特性以及缺点分析。
文章目录 什么是微服务 单体痛点 什么是服务化 从单体到微服务 微服务概念 微服务的特点 微服务的优缺点 微服务的两大门派 SpringCloud和Dubbo dubbo整合第三方 通信协议对比 文档 微服务的拆分 适合 不适合 拆分的两种姿势 服务扩展 微服务重要模块 什么是微服务 单体痛点 📷 什么是服务化 📷 从单体到微服务 微服务通过网关 和 各服务之间api的调用 📷 📷 微服务概念 架构、自动化部署、最小化管理 📷 微服务的特点 📷 📷 微服务的优缺点 📷 📷 微服务的两大门派 SpringCl
Hadoop分布式文件管理系统。旨在对不同系统上的文件进行统一的管理。它是一个文件系统，用于存储文件，通过目录树来定位文件，其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
CSE中的E2E层表示经典层次中的Transport Layer和Application Layer。这里主要讲的是TCP。
最近日常逛逛技术平台，偶然间发现了一个非常牛逼的可视化学习网站。东哥之前在公众号和技术群里也推荐过一些，但和这个相比我觉得真是太逊色了。
开发中，通常会自建MySQL数据库方便个人开发测试。这里利用Docker安装MySQL 5.7。
要求：天气因素有温度、湿度和刮风等，通过给出数据，使用决策树算法学习分类，输出一个人是运动和不运动与天气之间的规则树。
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统。
HDFS Hadoop Distributed File System 关键词 高度容错 高吞吐量 流式数据访问 前提与目标 前提 目标 大规模分布式系统硬件错误是常态 错误检测和快速、自动恢复实现高容错 应用更关注数据批量处理，而非用户交互处理 提高批量读取吞吐量，而非降低随机读取延迟 应用具有很大的数据集，文件大小在G-T字节 通过横向扩展集群节点，提高整体数据传输带宽 假定应用满足“一次写入多次读取”的文件访问模型 数据一致性 移动计算比移动数据更划算 将计算移动到数据附近，降低拷贝数据产生的网络阻塞
订阅了罗永浩在得到上的干货日志，今天是第一期。主要讲的是你是否适合创业？听（看）完以后，心情久久不能平静。不适合创业的六条理由（怕麻烦、没长性、抗压能力差、犹豫不决、不想受委屈、想平衡家庭工作的人），我占到两条。适合创业的两条理由，我也具备。人生就是一个无法兼顾的妥协。渴望有更多的时间陪老婆孩子，渴望赚大钱。现实情况却无法让我可以长性忍受低薪去创业，也无法做到不陪伴家人去全心投入创业。 感谢老罗的干货日志，我会每期都认真去听。我在简书上分享他的文章内容，不确定是否有版权问题，建议大家想听的可以去得到上购买。
1、Oracle日志原理 史记讲解法 日志记录方式 2、实际日志产生过程 3、归档模式
HDFS是大数据存取的基础，很多数据都依赖于HDFS，如HBase数据库。作为Hadoop的基础，HDFS的数据读取机制有很多细节。我们今天来看一下。
随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。
前言 Mysql 的索引是我们常用的，但实际了解多少呢？下面通过几个案例小问题来测验下，后面会有答案及相关解释 测试问题 问题1 下面的索引适合这个查询吗？ CREATE INDEX tbl_idx ON tbl (date_column) SELECT COUNT(*) FROM tbl WHERE EXTRACT(YEAR FROM date_column) = 2017 选项： A 很适合 B 不适合 问题2 下面的索引适合这个查询吗？ CREATE INDEX tbl_idx ON tbl
下载：https://github.com/cc20110101/RedisView
现在云原生在技术领域的地位业内上已经形成了普遍共识。随着全员上云、全员云原生，各家公司，不论是大厂、中小企业，还是数字化中的传统公司，都在不惜重金储备云原生人才。 就拿 Kubernetes 开发来说，月薪普遍在 25K~50K，做到专家或架构师，80K/ 月也是正常，轻轻松松年薪百万。 很多时候，选择大于努力，抓住技术发展的大势，个人成就才能事半功倍。容器、K8s、微服务这些技术，是未来想做出点成绩的后端乃至运维，都必须要掌握的技术。 那么，如何让自己在竞争中占据优势，并赢得面试官或领导的青睐？首先有节
课程链接：https://www.imooc.com/video/16287 Hadoop简介 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。 详情见：Hadoop基本介绍 一、 HDFS概念及优缺点 应用场景与特点 普通的成百上千的机器 按TB甚至PB为单位的大量的数据 简单便捷的文件获取 HDFS概念 数据块是抽象块而非整个文件作为存储单元，默认大小为64MB，一般设置为128M，备份
今天看完大壮老师《用Python玩转数据》的网络数据获取，决定来上手操作一下。就尝试抓取业界享誉好评《统计学习方法》的前100条评论，计算出平均得分。
前言 本文主要分享过去一年自己给Vue社区生态贡献代码的经历。 希望自己的经历能给予想尝试/了解如何参与开源贡献的朋友们帮助和参考。 团队的力量 在开始介绍经历之前，我想先跟大家聊聊我对开源贡献的看法。 一个开源项目能火起来的原因可能有很多种,比如解决了某个痛点,提升了某种效率. 但是要活下来却是一定离不开持续维护与迭代,持续不断地为你的用户、下游解决问题和痛点。举个 🌰: 📷 假设我们开源了某个UI库 (基于Vue2),获得了很多用户的喜爱. 而后,Vue2随着发展发布了Vue3,但是我们因为种种原因 (
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要看所有数据。大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。
最近经常和朋友聊起可视化的事情，发现不少人新手经常不会选择合适的图表，从而导致做出来的数据分析报告不尽如人意，今天就针对图表选择来分享一些技巧
让我选最核心的特性的话，我会选择第二个。在大数据领域，我们也是一步步进化的，从最早的数据存储采用纯文本，到后面ORC/Parquet等面向读的格式。但是他们都存在一个一个很大的问题，就是不可变，只增。但现实中的业务场景里太需要Upsert这个功能了。有了这个功能，对架构来说真的是如沐春风。
随着数据量越来越大，在一个操作系统存不下所有的数据，那么分配到更多的操作系统管理磁盘中，但是不方便管理和维护，迫切需要一种系统来管理多台机器上的文件，这就是分布式文件管理系统。HDFS只是分布式文件管理系统中的一种。
好的开始是成功的一半，选择一个好的项目是企业六西格玛管理成功的关键。然而，在项目选择的过程中也经常出现一些问题和错误，如:
继我的上篇博客：Oracle索引知识学习笔记，再记录一篇MySQL的索引知识学习笔记，本博客是我在学习尚硅谷的学习教程后，做的笔记，当然我不是为了所谓宣传，仅仅是学习记录的笔记。本来可以不分享出来，不过，分享出来的笔记不仅可以给网上的学习者参考学习，同时写在csdn比较方便，可以支持图片上传，也方便自己以后查找复习
#!/bin/sh ############################## ## 名称: MvOtherCdrTo251.sh ## 描述: /ocs/data/output目录下的25开头(251,257,258除外)对应目录下的/normal/bak下的文件 全部转移到/ocs/data/output/251/normal/bak ## 参数: 暂无 ## 作者: 小工匠 ## 日期: 2017-06-17 ## 版本：V1.0 ## 备注：使用时注意修改TARGET_MENU的值，测试用，取的是
但是，由于 iPhone X 的「异型」屏幕，以及底部的「小白条」的存在，不少开发者都头疼应该如何适配这块略显奇怪的屏幕。
在数据库中，索引是分很多种类的（千万不要狭隘的认为索引只有 B+ 树，那是因为我们平时使用的基本都是 MySQL）。而不同的种类很显然是为了应付不同的场合，那索引到底有那些种类呢？下面就让我们来大致的了解下。
一群拥有各种语言丰富编程经验的Matlab高级用户，对现有的科学计算编程工具感到不满——这些软件对自己专长的领域表现得非常棒，但在其它领域却非常糟糕。他们想要的是一个开源的软件，它要像C语言一般快速而有拥有如同Ruby的动态性；要具有Lisp般真正的同像性而又有Matlab般熟悉的数学记号；要像Python般通用、像R般在统计分析上得心应手、像Perl般自然地处理字符串、像Matlab般具有强大的线性代数运算能力、像shell般胶水语言的能力，易于学习而又不让真正的黑客感到无聊；还有，它应该是交互式的，同时又是编译型的……
现在云原生在技术领域的地位业内基本上已经形成了普遍共识。 一方面大厂的持续加码，阿里、字节等大厂，基本上都完成了云原生化，所有业务百分百上云！ 头部公司的示范效应，加上K8s等技术应用在降本增效方面实实在在的好处，让云原生不再只是大厂的自嗨，很多中型公司、传统行业等都在跟进，向着云原生化的方向演进！ 按现在全员上云、全员云原生的趋势，容器、K8s、微服务这些技术，是未来想做出点成绩的后端乃至运维，必须掌握的技术栈了。 之前请教过一个做云原生的大佬，他是这么跟我说的： 云原生的世界里没有纯后台开发，只管业务逻
内容为慕课网的《高并发 高性能 高可用 MySQL 实战》视频的学习笔记内容和个人整理扩展之后的笔记，这一节的内容是对于InnoDb的存储结构进阶了解，同时介绍为什么会使用B+索引作为最终数据结构，但是实际上InnoDb在具体实现中也并没有完全遵循B+的格式，而是在内部做了很多“手脚”，这也是所谓理论和实践之间的差异。
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执行器对元组格式的要求非常灵活，例如select 1;表达式结果、select a,b,c from t;投影临时结果等等。
with as的写法, 有一个专有名词, 叫common table expression, 简称CTE,很多开发人员把使用这种写法当成一个提高SQL执行效率的方法, 事实究竟如何, 请往下看.
《Flask Web开发 基于Python的Web应用开发实战》，O'Reilly"动物书系列"的"狗书"，应该是很多Flask初学者被推荐使用的入门书，但是这本书真的适合初学者吗？
索引用于快速找出在某个列中有一特定值的行。不使用索引，MySQL必须从第1条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。 表越大，花费的时间越多。如果表中查询的列有一个索引，MySQL能快速到达一个位置去搜寻到数据文件的中间，没有必要看所有数据。 大多数MySQL索引(PRIMARY KEY、UNIQUE、INDEX和FULLTEXT)在B树中存储。只是空间列类型的索引使用R-树，并且MEMORY表还支持hash索引。
索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。
Sigil 是一个开源的 Linux、Windows 和 MacOS 上的 EPUB 编辑器。你可以使用 Sigil 创建一个新的 EPUB 格式的电子书，或编辑现有的 EPUB 电子书（以 .epub 扩展结尾的文件）。
因为项目的需要，学习使用了 Hadoop，和所有过热的技术一样，“大数据”、“海量” 这类词语在互联网上满天乱飞。Hadoop 是一个非常优秀的分布式编程框架，设计精巧而且目前没有同级别同重量的替代品。另外也接触到一个内部使用的框架，对于 Hadoop 做了封装和定制，使得更满足业务需求。我最近也想写一些 Hadoop 的学习和使用心得，但是看到网上那么泛滥的文章，我觉得再写点笔记一样的东西实在是没有价值。倒不如在漫天颂歌的时候冷静下来看看，有哪些不适合 Hadoop 解决的难题呢？
zookeeper 是一个非常优秀的项目，非常成熟，被大量的团队使用，但对于服务发现来讲，zookeeper 真的是一个错误的方案。
SDN并不适合所有公司。通过可编程与自动化，它们都承诺可以简化IT人员的工作。但是，这要依据你公司的具体情况来定，不适合的话就可能得不偿失。 IT管理软件公司SolarWinds称，IT公司在评估SDN时要需要考虑八件事情。 1. 公司所处的行业 SolarWinds副总裁 Sanjay Castelino 称, SDN适合云供应商或工作负载扩展显著的公司。金融服务公司和零售都属于此行列，因为这些行业的动态属性要求IT操作更为灵活。 有些公司则不适合，如出版和医疗。这两个行业相对比较稳定而且不是每天都
Hadoop作为大数据主流的基础架构选择，至今仍然占据着重要的地位，而基于Hadoop的分布式文件系统HDFS，也在大数据存储环节发挥着重要的支撑作用。今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲HDFS分布式文件管理系统。
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