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Activity 的

一个Android项目程序一定会在多个 Activity ,在Activity对象的切换过程中,难免会有一些Activity对象被系统回收,那么,这个Activity中的也会消失,打个比方:一个 那么再次启动这个Activity的候EditText的又得重新输入,这是极大的影响用户的体验的。那么我们该如何解决这个问题呢。 我们可以把它理解为当Activity要被摧毁,onSaveInstanceState(Bundle b)方法被调用,将在Bundle对象中,并且在应用程序的某个角落(内)中,当这个Activity 被重新创建,这个传入onCreate(Bundle savedInstanceSatte) 中。 通过一个Activity类中的方法实现了Activity

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mysql过程----表 temporary

本文链接:https:blog.csdn.netluo4105articledetails51501328 在过程中可以使用表,下面有一个分割字符串的例子语法1.创建:create temporary table 表名(列信息);2.删除:drop table 表名; 3.清空:truncate table 表名;注意:1.在mysql中,表一但建立,销毁的条件是session中断,所以为了避免创建过程中出现 “table XX already exists”的错误,将建表语句改为CREATE TEMPORARY TABLE if not exists 表名(列信息);2.表只有在用户退出连接(session 中断),清空,不然一直累积,若有需求,需要在表使用之后清空表例子一个和java的spilt作用相似过程CREATE DEFINER=`root`@`%` PROCEDURE `str_spilt

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    Kubernetes 需要限制吗?

    简介Node节点通常还可以具有本地的,由本地挂载的可写入设备或者 RAM来提供支持。(Ephemeral) 意味着对所不提供长期可用性的保证。 这个目录初始内容为空,当Pod从Node上移除,emptyDir中的会被永久删除。注释:容器的 crashing 事件并不会导致 emptyDir 中的被删除。默认在哪个位置? 需要限制吗? 创建Pod会根需求调度到满足的节点,Pod使用超过限制的会对其做驱逐处理来保证不会耗尽节点上的磁盘空间。 限制内emptyDir 也是一种,因此也需要限制使用。

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    ne.age; pr.other = ne.other; for(var i in ne){ pr = ne; } 注意:var pr =ne;这个不叫拷贝,只是赋值;浅拷贝中被拷贝的对象中有引用类型, var k in ne){ pr = ne } }else{ pr = ne; } } ne.name = lisi; ne.other.color = blue; 深拷贝,被拷贝的属性是引用类型,并且是组的情况 object){ temp=this.deepcopy(); }else{ temp=this; } } return temp; } 让每一个对象都有deepcopy的属性,对应着DeepCopy方法,在拷贝

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    通过《网络采集和解析》一文,我们已经知道了如何从指定的页面中抓取,以及如何保抓取的结果,但是我们没有考虑过这么一种情况,就是我们可能需要从已经抓取过的页面中提取出更多的,重新去下载这些页面对于规模不大的网站倒是问题也不大 使用NoSQLRedis简介Redis是REmote DIctionary Server的缩写,它是一个用ANSI C编写的高性能的key-value系统,与其他的key-value系统相比,Redis Redis支持的持久化(RDB和AOF两种方式),可以将内中的在磁盘中,重启的候可以再次加载进行使用。 Redis不仅仅支持简单的key-value类型的,同还提供hash、list、set,zset、hyperloglog、geo等类型。 配置底层有多少个库。 配置Redis的持久化机制 - RDB。 配置Redis的持久化机制 - AOF。 配置访问Redis服务器的验证口令。

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    之文件

    try { 向文件写入内容 FileOutputStream os = openFileOutput(file.txt, Context.MODE_PRIVATE); String text = 写到文件 FileNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } }文件位置 datadatafiles目录下openFileOutput和openFileInput方法可以获得操作文件的OutputStream以及InputStream对象,而且可以通过流对象处理任何文件的 Environment.getExternalStorageDirectory().getCanonicalPath() + + filename; 这里就不要用openFileOutput了,那个是往手机内中写的 如何判断虚拟和物理两种SDK在默认情况下,会将一部分空间分给虚拟的SD卡使用(一部分用于安装Android操作系统)android.os.Enviroment.isExternalStorageRemovalbe

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    混合云代来,你的ready了吗?

    起初,混合云只是为公有云提供的加上某些访问网关,以作为备份的用途,用于放某些价值密度低的归档型。 由于底层使用对象的性能和延难以预期,企业内部经常访问的,需要通过内部缓来实现,缓的规模以及企业与公有云带宽的限制,会一定程度上影响用户实读写的体验,适用于日常办公或备份等场景 在某IoT客户实际应用场景中,用户每天生成约2TB,一部分需要在一定周期内保在热层中,随后趋冷,可通过YRCloudFile自动下刷至对象。 高性能特性可满足AI、视频渲染、HPC等应用需求,元集群和集群可随按需扩展,单集群可支持百亿文件的。 然而,公有云计算资源的优势,在缺乏新一代混合云文件系统支撑,无法得到全面释放,焱融科技帮助客户轻松应对混合云新架构下的挑战,充分发挥价值,提升企业效率。----

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    SCT定律:,计算,

    其实没有SCT定律,这个是我根分布式CAP定律瞎造的。不过呢,从大这个行业来说,我们始终都是在,计算和间进行权衡,博弈以及突破。某种程度上来说,当拥有其中两者,可能很难兼顾第三者。 比如为了加快计算,我们会通过构建Cube,物化视图或者中间表(仓里的分层)来完成,但这样对的要求会更高,要能支撑更大的量,同需要支持更新,而且在覆盖写的候,读不受影响。 再比如,做的家常便饭是增量全量同步,这主要是为了解决搬迁的问题。早期的仓是要求都汇总到一个分布式上的,所以必然会遇到增量全量同步的问题。 首先是上,早先的仓已经不能满足更新,事务,版本等方面的要求了,同对AI的支持也力有不逮,所以现在开始演化为湖。 其次是同步方面的问题,我们希望解决的是延上的问题(间),传统的模式是利用canal等工具读取binlog到kafka,然后kafka后面接一个计算系统,将写入到一个可更新的,比如hbase,

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    (1):从看人类文明-器发展历程

    显然你可以看出,这张卡片上能少的可怜,事实上几乎没有人真的用它来。一般它是用来保不同计算机的设置参的。打孔卡原理有空的地方为1,无孔的地方为零。 它是70年代晚期和80年代期个人电脑的非常流行方式,如ZX Spectrum,Commodore 64和Amstrad CPC使用它来。 典型盒带的典型率是2kbs,每面大约可以660KB间约为90分钟。现在的一张DVD9光盘,可以保4500张这样老式磁带的,如果现在要把这些全部读出来,那要整整播放281天。 因为人们的生活,信息开始越来越膨胀,使得信息犹为重要。致使得到快速的发展。最后,我们用现在流行的DVD与以前的产品相比较,就可以直观的看出的发展。 20世纪70年代中期到21世纪初是最主要的设备。软盘的记录格式软盘,需要将软盘按一定的格式划分成若干个小区域。

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    介绍了主流的方案,包括:内,文件,库和消息队列,以及序列化反序列化的方法。很多候,工具就在那里,我们只是不知道它们的在而已。 比如说在client端,有很多 embedded database 可以使用,并不需要局限于 sqlite;而当我们于缓服务器中,json 未必是最好的序列化方式,有些场合可以考虑 protobuf 在内中处理,除了一般程序语言自带的 map list set 之外,还有很多性能卓绝的结构可以考虑,比如 bloomfilter,各种 tree 等。 对于每一个请求,你都要走一遍可能涉及到读库或者读缓的 blacklist 操作,这样不经济。 ,直接放过,如果命中了,这有可能是一个要被拒绝的请求,这候才需要访问库(或者缓)详细查询。

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    3.

    在内部文件的读取   **内部(internal storeage)     ram:运行期的内      (相当于电脑的内)     rom;的内     (相当于电脑的硬盘)   * * 所有设备,都会被划分成若干个区块,每个区块有固定的大小* 设备的总大小 = 区块大小 * 区块量   一般的术语:手机自带的32G,指的是手机的外部空间   实例:进行保用户名和密码 还有缓中一般是放一些内中一些直接读取的。               步骤得到了SharedPreferences对象之后, 就可以开始向SharedPreferences文件中了,主要可以分为三步实现。1. 调用 commit()方法将添加的提交,从而完成操作。

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    SharedPreferences

    Android应用开发SharedPreferences的使用方法 SharedPreferences是Android中最容易理解的技术,实际上SharedPreferences处理的就是一个 key-value(键值对)SharedPreferences常用来一些轻量级的。 1、使用SharedPreferences保方法如下: 实例化SharedPreferences对象(第一步)  SharedPreferences mySharedPreferences= getSharedPreferences SharedPreferences.Editor对象(第二步)  SharedPreferences.Editor editor = mySharedPreferences.edit();  用putString的方法保 , Toast.LENGTH_LONG).show(); 执行以上代码,SharedPreferences将会把这些在test.xml文件中,可以在File Explorer的datadata相应的包名

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    Android

    Android的几种形式Internal Storage Store private data on the device memory. Android平台中嵌入了一个关系型库SQLite,和其他库不同的是SQLite不区分类型,例如一个字段声明为Integer类型, 我们也可以将一个字符串入, 一个字段声明为布尔型, 除非是主键被定义为Integer,这只能64位整创建库的表可以不指定类型,例如: CREATE TABLE person(id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT 我们在更新或安装apk一般将其放到外部设备中来进行安装,但是如果一个手机没有外部设备该怎么办呢?总不能就不给更新或者安装了。 清除缓&清除清除会清除datadata包名中的所有文件清楚缓会清楚getCacheDir()目录下的内容,也就是datadatacache

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    05

    Python3中,urllib.request.urlretrieve根文件的URL下载文件。 程序从http:pythonscraping.com下载logo图片,然后在程序运行的文件夹里保为logo.jpg文件。

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    Prometheus库-内中的结构

    今天,笔者就来介绍下Prometheus的结构。由于篇幅较长,所以笔者分为两篇,本篇主要是描述Prometheus监控在内中的结构。下一篇,主要描述的是监控在磁盘中的结构。 可以观察到,监控都是由一个一个点组成,所以可以用下面的结构来保最基本的单元type sample struct { t int64 v float64}同我们还需要注意到的信息是,我们需要知道这些点属于什么机器的哪种监控 是真正保的内块,将在后面讲到。 而hash值是依labelSets的值而算出来。点的为了让Prometheus在内和磁盘中保更大的量,势必需要进行压缩。 总结Prometheus作为当今最流行的库,其中有非常多的值得我们借鉴的设计和机制。这一篇笔者主要描述了监控在内中的结构。下一篇,将会阐述监控在磁盘中的结构,敬请期待!

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    3-之文件(1)

    一 简单介绍:我们前面很少将提取的或者获取的源码保下来;其实日常的工作中在解析出后接下来就是。 w 以只写模式打开文件,若该文件在,打开会清空文件中原有的内容。 若文件在,会清空其原有内容(覆盖文件);反之,则创建新文件。 (content) f.write(n+ == * 20 + n) print(已写入......)以with as的方式实现好处:不需要调用close()方法以上写入还可以使用: file = JSON文件:先官方话了解一下: JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。 这些特性使JSON成为理想的交换语言。易于人阅读和编写,同也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。

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    SpringBoot 2.0 + InfluxDB+ Sentinel 实监控

    目前 Sentinel 采用内态的方式监控和规则,监控最长间为 5 分钟,控制台重启后丢失。 MetricsRepository 接口定义了以下功能:save 与 saveAll:对应的监控queryByAppAndResourceBetween:查询某段间内的某个应用的某个资源的监控 对于监控,用户需要根自己的精度,来考虑如何这些监控。显然我们要使用目前最流行的库InfluxDB解决方案,不要问什么?闭眼享受就可以了。 选型InfluxDB是一个开源分布式序、事件和指标库。使用 Go 语言编写,无需外部依赖。应用:性能监控,应用程序指标,物联网传感器和实分析等的后端。 强大的类SQL语法内置http支持,使用http读写基于事件:它支持任意的事件无结构(无模式):可以是任意量的列可度量性:你可以实对大量进行计算持续高并发写入、无更新、压缩、低查询延支持

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    间你用对了吗?

    ❝本文来源于快手小粉丝咖啡的投稿,全文一起聊了聊,在库里如何做间,从 DateTime、Timestamp、值型间戳3 个类型,从理论+代码来分析如何做选择。 间的类型及对比1、前言我们平在开发中不可避免的要间,比如我们要记录某条的创建间、更新间等等。库中有多种类型可以间,那不同类型我们要怎么选择? 2.2、日期范围和空间:这个类型能保大范围的值,从1000年到9999年,精度为秒。它把日期和间封装到格式为YYYYMMDDHHMMSS的整中,与区无关。使用8个字节的空间。 会发现不同区下 date_time 的会有一定问题。因此,当我们使用 DateTime 进行间,要警惕客户端区的变化,区的变化可能会导致出现问题。 库如何间?你真的知道吗?END

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    无处不在的是否让崩溃边缘?

    而他们给出的建议是,如果不采取根本性的措施,那么用于和保护所有这些的系统会濒崩溃边缘。本文却有不同看法。在这篇文章中,我们不仅将洪流视为一个问题,还将它视为一次优化的机遇。 这项技术可作为现代企业策略的一部分,从根本上改变企业性能及与此相关的开销。对企业策略的迫切需求企业确实面诸多挑战。 随着分析和人工智能(AI)应用对业务的重要性与日俱增,这意味着必须是可访问和可查询的,且通常要近乎实的,但当今的架构在设计情况并非如此。 实的流传输应用(例如,金融服务领域中的应用)需要采集,并将在非常靠近计算节点的超快速设备中。上述这些需求会直接影响某些层的识别和方式。 的总体拥有成本(TCO)一如既往地重要,但是成本计算难度却在不断增加。这个成本不仅仅是指在类似保险库的冷和保护的成本,还涉及在需要访问和分析所产生的操作成本。

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    SQLite

    SQLite1.修改activity_main.xml: 2.建立MyDatavaseHelper:package com.example.sharepreferencetest; import

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