最近工作需要使用图形数据库来构建知识图谱，目前基于Java使用最广泛的有两个开源框架 (1) neo4j 社区版 免费 企业版 收费 (2) Titan 全开源 我们此次选择了neo4j的社区版，主要是项目紧，neo4j比较稳定，Titan可能比较新，虽然Titan肯定是未来的主流，我个人是看好Titan的，Neo4j没法存储巨大的一张关系图 ，因为他不支持分片，而Titan是天生分布式的，可以构建在Hbase，Cassandra之上外加+ES或者Solr存储索引，非常强大，再此不在过多 对比两个图形数据库
7788的术语我就不多说了，简而言之，就是一种破解md5或者sha1这种哈希散列算法的一种办法。
终于更新了！Kali官方近日正式宣布推出Kali Linux 2017.1滚动发行版，它带来了一系列令人兴奋的更新和功能。与所有新版本一样，您可以使用更新的软件，提供更多更好的硬件支持的更新的内核以及一系列更新的工具——同时这个版本还有一些惊喜。 支持RTL8812AU无线网卡注入 不久之前，我们收到了一个安装RTL8812AU无线芯片组的驱动程序的功能请求。这些驱动程序不是标准Linux内核的一部分，并且已被修改为允许注入。为什么这很重要呢？ 该芯片组支持802.11 AC，使得它成为第一批能进行注入相关
EntityFramework Core有许多新的特性，其中一个重要特性便是批量操作。批量操作意味着不需要为每次Insert/Update/Delete操作发送单独的命令，而是在一次SQL请求中发送批量组合指令。
这是一次来自生产实践的真实案例，某客户核心生产库由于进行新老存储替换变更操作后，Oracle RAC 两个节点均无法打开，数据库遭遇严重故障。
今天这文章写的很水，看官莫喷。最近写NXP的东西感觉力不从心，重新把51撸一次找找感觉。起名字好难。
作为一个 Golang 开发，你可能在项目中遇到过包的循环依赖问题。Golang 不允许循环依赖，如果检测到代码中存在这种情况，在编译时就会抛出异常。本文会讨论循环依赖是如何发生的以及如何处理。
虽然索引大大提高了查询速度，同时却会降低更新表的速度，如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时，MySQL不仅要保存数据，还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段，都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名(字段名1(长度)，字段名2(长度))
这里只展示了核心的html代码。 一些css样式表，静态资源（图片）没有展示，如果大家有想象力的话自己可以在此基础上进行深层次的打造，结合js，打造出属于你的网站。 需要在此基础上进行学习的新人们可以在百度网盘下载资源进行学习即可。
差不多去年的时候，发布了一些旨在支持容器工作负载（container workload）的新文件系统类型。PuzzleFS是Ariel Miculas在2023年Kangrejos聚会上提出的一个新的选手，但它具有一些自己的特点，包括一种新颖的压缩机制和使用Rust编写的实现。
abap中 跨session传递数据-export database SAP系统中有两种内存：
题目： 给你一个包含 n 个整数的数组 nums，判断 nums 中是否存在三个元素 a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？请你找出所有满足条件且不重复的三元组。
编辑手记：在系统测试、上线和优化的过程中，抓住核心环节、不放过任何可疑，这是DBA的基本要求之一，在这个案例中，高频度调用的存储过程引起了注意。 客户新上线的一套重要生产系统，某个存储过程每小时调用约11万次，每次调用的逻辑读超过了10，000，消耗的 CPU 占数据库 CPU Time 的25-30%。很显然，这样一个存储过程是值得优化的。 不幸的是，这个存储过程的业务逻辑很复杂，光是参数就有9个。而存储过程所在的包其代码超过了1万行。通过复查代码的方式，耗时耗力，还不一定能够找出问题。 诊断性能
已经基于行级锁的话，就没有办法从软件层面提升并发度了，否则会事务冲突。所以思路：行级锁、物理层面提升。
模块化编程在前端领域已非常普遍，应用程序中将各种功能细分成独立的模块（单独文件）进行开发。module bundler 将所有文件串联起来变成了必须。
说实话一直想做一个可以生成图表的文件，但是一直研究不明白，曾经也看过很多的类似技术的文件，D3.js，Hcharts，Echarts都看过，但是看不下去，一个是api写的很死板，一个是自己事情比较多，今天不是很忙，简单的看了一下，写一个简单的生成图表，很简单，没有什么技术含量， 只是为了抛砖引玉，我写的只是稍微改了一点官方的例子，谁用的比较厉害的，是echarts的高阶玩家的，可以教我一下，一定虚心学习！谢谢了！
ProtoBuf： 是一套完整的 IDL（接口描述语言），出自Google，基于 C++ 进行的实现，开发人员可以根据 ProtoBuf 的语言规范生成多种编程语言（Golang、Python、Java 等）的接口代码，本篇只讲述 Golang 的基础操作。据说 ProtoBuf 所生成的二进制文件在存储效率上比 XML 高 3~10 倍，并且处理性能高 1~2 个数量级，这也是选择 ProtoBuf 作为序列化方案的一个重要因素之一。 安装 1.安装 protoc ：Protoc下载地址(https://
[1] TOC: 以图搜图-【案例】将图搜结果转换为虚拟图之后输出 [2] ONgDB图数据库存储过程插件ongdb-lab-apoc: https://github.com/ongdb-contrib/ongdb-lab-apoc/wiki
我相信大家在数据库优化的时候都会说到索引，我也不例外，大家也基本上能对数据结构的优化回答个一二三，以及页缓存之类的都能扯上几句，但是有一次阿里P9的一个面试问我：你能从计算机层面开始说一下一个索引数据加载的流程么？（就是想让我聊IO）
简单来说：“jQuery是一个快速、简洁的JavaScript框架，是继Prototype之后又一个优秀的JavaScript代码库（框架）于2006年1月由John Resig发布。jQuery设计的宗旨是“write Less，Do More”，即倡导写更少的代码，做更多的事情。它封装JavaScript常用的功能代码，提供一种简便的JavaScript设计模式，优化HTML文档操作、事件处理、动画设计和Ajax交互
MySQL从5.1版本开始支持分区的功能。分区是指根据一定的规则，数据库把一个表分解成多个更小的、更容易管理的部分。就访问数据库的应用而言，逻辑上只有一个表或一个索引，但是实际上这个表可能由数十个物理分区对象组成，每个分区都是一个独立的对象，可以独自处理，可以作为表的一部分进行处理。分区对应用来说是完全透明的，不影响应用的业务逻辑。 MySQL分区的优点主要包括以下4个方面： 和单个磁盘或者文件系统分区相比，可以存储更多数据。 优化查询：在Where子句中包含分区条件时，可以只扫描必要的一个或多个分区来
hash是密码学和平时的程序中经常会用到的一个功能，如果hash算法设计的不好，会产生hash碰撞，甚至产生碰撞攻击。
总共用时 28 秒，如果开启两条线程来执行上面的操作（假设处理器为多核 CPU），如下所示：
原文地址:http://blog.csdn.net/u011202334/article/details/50585777
Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自
作者：Slav Ivanov@blog.slavv.com 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前，我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元（约480元人民币）。按照使用两年计算，我给这套系统的总预算是1700美元（约1165
最近线上有一套集群的存储存在瓶颈，导致经常会有报警，如果按照存储现状和稍后的假期的数据增长，很可能会带来一些意料之外的问题，所以整体评估后，决定对已有的集群先做在线扩容，待假期结束后再做缩容。
来源：量子位 作者：Slav Ivanov@blog.slavv.com 编译：问耕 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文教你万元打造一个深度学习系统。 Macbook这种轻薄的笔记本，是搞不了深度学习的。亚马逊P2云服务，会给堆积越来越多的账单，换个便宜的服务，训练时间又太长…… 没办法，已经十多年没用过台式机的我，只能重新着手DIY装机，搭建一套自己的深度学习系统。以下是我的系统搭建和测试过程。 硬件清单 之前，我在AWS亚马逊云服务上的花费是每月70美元（约480元人民币）。按照使用两年计算
官方释义：将序列的每个元素投影到 IEnumerable<TResult> 并将结果序列合并为一个序列。
图数据库是基于图论实现的一种NoSQL数据库，其数据存储结构和数据查询方式都是以图论为基础的，图数据库主要用于存储更多的连接数据
MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL 高效 获取数据的数据结构，而MYSQL使用的数据结构是：B+树
从OracleDatabase 12c第2版（12.2）开始，可以在尚未指定为 INMEMORY 的对象的列级别指定 INMEMORY 子句。
💖作者简介：大家好，我是泽奀。全栈领域新星创作者🥇 📝个人主页：weixin_52632755的博客_泽奀_CSDN博客 🎉点赞➕评论➕收藏 == 养成习惯😋 📖本系列：也会跟着我男神哔哩哔哩江科大的视频为主！ https://blog.csdn.net/weixin_52632755/category_11316267.html 介绍两个比较好用的软件 1、网易有道词典 2、福昕阅读器（PDF） 网易有道词典对我这种英语渣渣来说就是福星了 福昕阅读器我个人认为也是我比较喜欢去用
什么是控制反转？什么是依赖注入？这些类型的问题通常会遇到代码示例，模糊解释以及StackOverflow上标识为“ 低质量答案 ”的问题。
分区是一种表的设计模式，通俗地讲表分区是将一大表，根据条件分割成若干个小表。但是对于应用程序来讲，分区的表和没有分区的表是一样的。换句话来讲，分区对于应用是透明的，只是数据库对于数据的重新整理。本篇文章给大家带来的内容是关于MySQL中分区表的介绍及使用场景，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
索引类似大学图书馆建书目索引，可以提高数据检索的效率，降低数据库的IO成本。MySQL在300万条记录左右性能开始逐渐下降，虽然官方文档说500~800w记录，所以大数据量建立索引是非常有必要的。MySQL提供了Explain，用于显示SQL执行的详细信息，可以进行索引的优化。
在上篇文章里，我们从Joern入手大致介绍了CPG(Code Property Graph)的设计理念和简单逻辑
本篇文章主要深入解析Go语言中的指针，从指针的概念、获取变量地址，声明指针，空指针，获取指针的值，操作指针改变变量的数值，使用指针传递函数的参数，以及指针的指针等方面进行讲解和示例演示。
考虑到免费开源，OpenCV 就可以很好的实现这个功能。 这里使用OpenCV提供好的人脸分类模型xml：haarcascade_frontalface_alt_tree.xml。 同时利用Dlib官方给的人脸识别预测器“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”进行68点标定（利用OpenCV进行图像化处理，在人脸上画出68个点，并标明序号）。
我们用一个例子来逐渐引出啥是索引。话说大老板东哥有一天想体验一下快递小哥的生活，就去自家快递公司准备干活了，一进仓库看到一地的快递，兴冲冲的就问旁边的快递小哥 “这么多快递，我要找一个人的快递怎么办？”。快递小哥说 “你可以一件件找，直到找到你要的那件快递”，东哥一听脸顿时黑了 “淦！上十万件快递你要我一件件找，是想累死我，然后继承我的白条吗？” 说完一甩手扭头就会豪宅去了。 第二天，快递公司老板去找东哥说 “领导，我们已经改进了，再去指导指导呗”。东哥一听，哎呀！动作挺快，然后就又到快递公司了，问 “你们想出什么办法了吗”。快递小哥连忙回答 “我们给所有的快递都编了号，做了一个表格，只要从表格中找到编号就可以找到快递了”，东哥心想，我从上十万的名单里找出了编码，还要去上十万的快递里扒出快递，还是太累了就说 “我时间有限有没有更快的办法”。 快递公司老板一听，这还得了，大 BOOS 不满意了，得亏有备用方案，就说 “领导，我们还有个方案，我们做个快递柜，1 ~ 10 号快递放 0 号，10 ~ 20 放 1 号，依次类推，只要找到了快递编码，很快就可以找到快递了”。东哥一听，不错哈！这么干就快多了，但是我还要从上十万的表格中找出编码，难受啊！一脸的难受。快递公司老板冷汗直流，这是嫌找编码满了啊，该怎么办，BOOS 一怒，回家种地。这时一个程序员站住来说 “领导，我们还有个方案，我们把表格进行优化，按照姓名首字母来分类，就可以很快的找到指定的名字和编码”。东哥大喜，升职加薪！ 从上面的例子可以推出，如果没有索引，必须遍历整个表，直到指定快递被找到为止；有了索引之后，即可在索引中查找。由于索引是经过某种算法优化过的，因而查找次数要少的多。可见，索引是用来定位的。官方来讲就是：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。
2、主干道方向通行30秒，辅干道方向通行20秒，单独左转信号15秒；先直行信号，后左转信号。
STC89C52RC是 STC公司生产的一种低功耗、高性能CMOS8位微控制器，具有 8K字节系统可编程Flash存储器。STC89C52使用经典的MCS-51内核，但做了很多的改进使得芯片具有传统51单片机不具备的功能。在单芯片上，拥有灵巧的8 位CPU 和在系统可编程Flash，使得STC89C52为众多嵌入式控制应用系统提供高灵活、超有效的解决方案。
在Go语言的编程实践中，内存管理和数据复制是经常遇到的问题。特别是在处理复杂数据结构或自定义类型时，如何正确、高效地复制数据变得尤为重要。深拷贝与浅拷贝是处理数据复制时常用的两种策略，它们各自有着不同的应用场景和优缺点。
match是匹配规则，(n)表示所有节点，语法要求加上小括号。 return n表示返回匹配到的所有节点
分区表就是按照某种规则将同一张表的数据分段划分到多个存储位置。对数据的分区存储提高了数据库的性能，被分去存储的数据在物理上是多个文件，但在逻辑上仍然是一个表，对表的任何操作都和没有分区之前一样。在执行增删改查等操作时，数据库会自动通过找到对应的分区，然后执行操作。
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