思维导图 第一章 鹉哥：训练你的海盗大脑 学习和阅读的重要性 我们需要不断提升技能和方法，才能满足组织的期待 学习的四种途径 学习是一个非常重要的渠道。 平时，我们学习的时候一般会有四种途径：人、网、事、书 阅读就是在可以利用的时间里，以你自己能理解的程度去学习 人、读物、输出，这三个是构成阅读最核心也是最基础的要素 鹉哥的七个建议 将MVP理解成用最快 、最简明的方式建立一个可用的产品原型，这个原型要表达出你的产品最终想要的效果，然后通过迭代来完善细节 要时刻关注你的大脑。 不能让大脑感到害怕和紧张，而是要让大脑觉得是在做某件有意思的事，让大脑觉得非常好玩，增强执行的意愿，并给予大脑奖励的暗示 要在精力充沛的时候去阅读，不要在筋疲力尽的状态下阅读，后者的效果会非常差 在阅读的时候 我们通过简单的标记，眼睛一下子就能看到这些重要的内容 带着你的问题和目的去读书，这样一来你就能从一本书中很快地找到需要的内容 在冥想的时候，我们什么都不用去关注，只关注自己的一呼一吸即可。
* asterisk # 读法很多： pound pound sign hash number （sign） sharp （garden）fence octothorp 括号内的单词可以省略。
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问题描述 Tom教授正在给研究生讲授一门关于基因的课程，有一件事情让他颇为头疼：一条染色体上有成千上万个碱基对，它们从0开始编号，到几百万，几千万，甚至上亿。 比如说，在对学生讲解第1234567009号位置上的碱基时，光看着数字是很难准确的念出来的。 你的任务是帮他设计这样一个系统：给定一个阿拉伯数字串，你帮他按照中文读写的规范转为汉语拼音字串，相邻的两个音节用一个空格符格开。 输出格式 是一个由小写英文字母，逗号和空格组成的字符串，表示该数的英文读法。 1234567009 样例输出 shi er yi san qian si bai wu shi liu wan qi qian ling jiu 思路： 与报时助手类似，重点在于合适的字符串的选取
问题描述 Tom教授正在给研究生讲授一门关于基因的课程，有一件事情让他颇为头疼：一条染色体上有成千上万个碱基对，它们从0开始编号，到几百万，几千万，甚至上亿。 比如说，在对学生讲解第1234567009号位置上的碱基时，光看着数字是很难准确的念出来的。 所以，他迫切地需要一个系统，然后当他输入12 3456 7009时，会给出相应的念法： 十二亿三千四百五十六万七千零九 用汉语拼音表示为 shi er yi san qian si bai 你的任务是帮他设计这样一个系统：给定一个阿拉伯数字串，你帮他按照中文读写的规范转为汉语拼音字串，相邻的两个音节用一个空格符格开。 输出格式 是一个由小写英文字母，逗号和空格组成的字符串，表示该数的英文读法。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 #include #include#include //使用静态对象库//#pragma comment(lib, “C:\\Program Files\\MySQL\\MySQL Connector mysqlclient.lib”)//使用动态链接库//确保 libmysql.dll 在系统路径中可以搜到 #pragma comment(lib, “C:\\Program Files\\MySQL\\MySQL Connector version: %s \n”, mysql_get_client_info());//simpleUsage();//return 0; printf(“Initializing MySQL Connector sprintf_s(usr,1024, “default_user_name”); sprintf_s(pwd,1024, “default_user_password”); } // 连接 localhost 上的服务器
作者：迷途小书童爱读书 微信号：g0415shenweri 08f43b73360a7e978ec41ed8027e3404_1.jpg 读法学论文写作笔记 核心观点 论文是有条理地论证作者观点的文章 选题 一个好选题，是好文章的一半。一些富有洞见的问题，即使作者给了一个蹩脚的回答，仍然激发人们思索。 选题的基本要求有三：1、要有问题意识 2、要有创新可能 3、切合个人情况 创新 创新是学术的生命。 在着手某项研究之前，一定要做好文献检索工作，特别是对相关主题研究文献的检索。 切合实际 好题目也不是人人能写的。别人的好题目，你却不一定做得了或者适合去做。 所以，有了选题的意向，还要几何自己的知识结构是否足以驾驭，能不能获得相关资料，是否有足够时间，以及他是不是符合自己的学术规划或者职业规划 选题过程 选题过程一般分为三大阶段：从阅读或者讨论中获得灵光一闪的思路 学术论文的脚注或者篇末，一般会提供作者在论证中参引的文献。一些优良的论文甚至可以把此前重要文献一网打尽。
/usr/bin/env python #-*- coding:utf-8-*- from mysql import connector def connect(): config={ 'database':'test', 'charset':'utf8'#默认即为utf8 } try: return connector.connect (**config) except connector.Error as e: print('connect fail! not isinstance(datas, list): id = cur.lastrowid #返回主键 conn.commit() except connector.Error (conn, sql, datas): try: cur = conn.cursor() cur.execute(sql, datas) except connector.Error
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前言： debezium提供了多种基于kafka的连接器，方便对RDB做数据流处理，包括:MongoDB,Oracle,Mysql,SqlServer,Postgresql,可扩展性强，代码可控，本篇介绍基于 log_bin = mysql-bin binlog_format = ROW #binlog_row_image = FULL (这一行如果在mysql5.6之前的版本可以不用加，5.6之后的版本要加上 /0.8.3.Final/debezium-connector-mysql-0.8.3.Final-plugin.tar.gz 解压压缩包：tar -zxvf debezium-connector-mysql -0.8.3.Final-plugin.tar.gz 把debezium-connector-mysql下所有的jar包复制到kafka的lib下：cp *.jar /opt/cloudera/parcels
这个通用的 Kafka Connector 会尝试追踪最新版本的 Kafka 客户端。不同 Flink 发行版之间其使用的客户端版本可能会发生改变。 现在的 Kafka 客户端可以向后兼容 0.10.0 或更高版本的 Broker。对于大多数用户使用通用的 Kafka Connector 就可以了。 但对于 0.11.x 和 0.10.x 版本的 Kafka 用户，我们建议分别使用专用的 0.11 和 0.10 Connector。有关 Kafka 兼容性的详细信息，请参阅 Kafka官方文档。 下面是老版本的 Connector 介绍： Maven 开始支持版本 消费者与生产者类名 Kafka版本 备注 flink-connector-kafka-0.8_2.11 1.0.0 FlinkKafkaConsumer08 flink-connector-kafka_2.11 1.7.0 FlinkKafkaConsumer、FlinkKafkaProducer >= 1.0.0 这是一个通用的 Kafka 连接器，会追踪最新版本的
Connector是Tomcat最核心的组件之一，负责处理一个WebServer最核心的连接管理、Net IO、线程（可选）、协议解析和处理的工作。 一、连接器介绍 在开始Connector探索之路之前，先看看Connector几个关键字 NIO：Tomcat可以利用Java比较新的NIO技术，提升高并发下的Socket性能 AJP：Apache JServ Protocol，AJP的提出当然还是为了解决java亘古不变的问题——性能，AJP协议是基于包的长连接协议，以减少前端Proxy与Tomcat连接Socket连接创建的代价，目前Apache 通过JK和AJP_ROXY的方式支持AJP协议，需要注意的是，虽然Nginx作为代理服务器性能强劲，但其只能通过HTTP PROXY的方式与后端的Tomcat联系，因此如果从作为代理服务器的角度上讲， 通过对如上名词的组合，Tomcat组成了如下的Connector系列： Http11Protocol：支持HTTP1.1协议的连接器 Http11NioProtocol：支持HTTP1.1 协议+ NIO
什么是MySQL Connector/Python？ 简单来说就是Python用来连接并访问MySQL的第三方库； 安装mysql-connector-python sht-sgmhadoopcm-01.telenav.cn:mysqladmin:/usr database='testdb') cursor = cnx.cursor() tomorrow = datetime.now().date() + timedelta(days=1) #下面是两种格式的insert cursor.execute(add_employee, data_employee) emp_no = cursor.lastrowid #打印最后一次插入emp_no列值，作为salaries表的emp_no 列值,要求employees表的emp_no必须是自增主键才行， data_salary = { 'emp_no': emp_no, 'salary': 50000, 'from_date': tomorrow
在当今社会，只要我们把信息分享到网上，自己也可以在任何地方进行访问 第二章 怎样阅读一本书才更合适 06任何书都可以用10分钟读完的小技巧 “三分之一阅读法”。 这种方法的要点是，一页只读三分之一内容即可 我读书的时候，一页只读左侧的三分之一，然后就翻页 09 10分钟阅读，也能深化理解力 我读第一遍的时候，都用黑笔； 读第二遍的时候用红笔。 我推荐的方法是把读到的内容讲给别人听，或写成文章 16不可忽视的仪式感，帮你更快进入状态 工作之中，当我感觉身体特别疲惫、精神难以集中的时候，也会去那种收费的临时休息室小睡一觉。 醒来之后，身心就像重新启动一样，又恢复了当初的活力 酒店的大堂或咖啡馆，平时人比较少，桌子之间的距离也比较远，私密性比较强 为集中精神，需要一定的仪式感，合适的场所也必不可少 17意想不到的小工具帮你提升读书效率 而去甲肾上腺素的主要作用是提高人的专注力和学习能力，让头脑保持清醒 读书的时候，为了给自己增加紧迫感，我推荐大家使用厨房中做饭时使用的计时器 使用计时器，已经成为我时间管理的一个必不可少的仪式 我使用的计时器是一个价格
要使用此连接器，添加以下依赖项： <dependency> <groupId>org.apache.flink</groupId> <artifactId>flink-connector-filesystem 每当遇到一个新的时间就会创建一个新的分桶。例如，如果你有一个包含分钟的最细粒度时间格式，那么你每分钟都会获得一个新的分桶。 每个分桶本身就是一个包含部分文件的目录：Sink 的每个并行实例都会创建自己的那部分文件，当部分文件变得太大时，会紧挨着其他文件创建一个新的部分文件。 当满足这两个条件中的任何一个时，会启动一个的部分文件。 Sink 实例的索引，count 是由于批次大小或者滚动时间间隔而创建的部分文件的运行编号。
在那里，您还可以找到各种支持的平台和处理器的所有可用分发包以及 PDF 文件的 JCo 3.1 文档。 请注意，您不能在一个进程中同时使用 JCo 3.0 和 JCo 3.1。 因此，应用程序绝不能将 JCo 打包到它自己的部署单元中，这意味着不要将 sapjco3.jar 存档或其内容打包到应用程序的 *.war 或 *.ear 存档中。 要安装适用于 Windows 的 JCo，请将相应的分发包解压缩到自己的任意目录 {sapjco3-install-path}。 这将破坏已安装在同一系统上的其他 JCo 版本的可操作性。 此外，如果 sapjco3.dll 将来在相应的 Windows 系统目录中被替换，您可能会面临当前安装也不再工作的风险。 注意：此接口的实现由 JCo 运行时提供。不支持应用开发人员提供的其他实现。
https://jerry.blog.csdn.net/article/details/86743059 今天我发现自己的硬盘空间又紧张了，无意中发现cloudconnector的log 于是我把这些日志文件都清掉，因为最近春节放假，暂时不会用Cloud connector，所以决定把它停掉。 ? ?
Created by Jerry Wang, last modified on Oct 04, 2014 执行report ESH_IX_CRT_INDEX_OBJECT_TYPE report的输入能够在 Connector Administration Cockpit的Job log里找到: ?
server.xml 配置 为connector对象设置除executor外的其它属性信息 把当前connector添加到StandardService.connectors 数组中。 在这创建connector的socket服务，使用serverSocket监听入站连接。 JIoEndpoint.startInternal() 方法 ? （server.xml的connector中配置的线程池） 根据server.xml中的connector中的acceptorThreadCount属性来确定创建几个接受请求处理的线程。 到此 Connector的整理流程就结束了。 简单梳理下 1. Connector 根据协议来选择协议的处理类，tomcat默认的处理类是Http11Protocol。 2. 处理 connector 可配置的部分参数 参数值根据自己项目做响应修改。
Flink 版本：1.13 Kafka Connector 提供了从 Kafka topic 中消费和写入数据的能力。 1. 依赖 无论是使用构建自动化工具（例如 Maven 或 SBT）的项目还是带有 SQL JAR 包的 SQL 客户端，如果想使用 Kafka Connector，都需要引入如下依赖项： <dependency 获取元数据 如下 Connector 元数据可以在表定义中通过元数据列来获取： Key 数据类型 说明 R/W topic STRING NOT NULL Kafka 记录的 Topic 名称 R partition Connector 参数 参数选项 是否必填项 默认值 数据类型 说明 connector 必填 无 String 指定使用的 Connector 名称，对于 Kafka 为 ‘kafka’ topic 原文：Apache Kafka SQL Connector
1、测试Spark3 （1）官网文档 http://doris.apache.org/master/zh-CN/extending-doris/spark-doris-connector.html#% E7%89%88%E6%9C%AC%E5%85%BC%E5%AE%B9 （2）将doris-spark-1.0.0-SNAPSHOT.jar复制到Spark的jars目录 ? （1）同样将doris-spark-1.0.0-SNAPSHOT.jar复制到Spark的jars目录 ?
之前我写的一篇文章用的是elasticsearch 6.0版本的。但是mongo connector只支持到5.x版本，因此我选用了5.5版本。 python-3.6.4-amd64.exe ,调出cmd-> pip install elastic2-doc-manager[elastic5] #等待安装完毕 pip install mongo-connector [elastic5] mongo-connector -m 192.168.20.80:27017 -t 192.168.20.81:9200 -d elastic2_doc_manager 将会有 log输出到相应位置，可以打开查看，如果输出以下日志，并且任务管理器显示了mongo-connector进程，证明启动成功。 结尾 搭建的时候，遇到不少阻力，搭建时竟然保证版本的对应性。其次mongo connector的同步效率并不如意，而且是单线程跑的，偶尔会挂，有需求的可以写一个守护进程程序提高可用性。
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