(文末有彩蛋~) 近两年,信息流行业处于一个增长缓慢甚至停滞的状态,包括今日头条、腾讯看点在内的信息流产品都在寻求自己的破局之路。与此同时,抖音、快手等新形态内容却实现了爆发式增长。研究发现,抖音、快手都具有用户覆盖面大、差异化小的普适特点,相比之下虎扑、小红书这类垂直领域的天花板都比较低。什么内容具备普适特点呢?有两类,一类是打发时间、放松解压的搞笑内容,一类是明星八卦、话题谈资的热点内容,这两类内容具有低门槛、 快消费、易传播的特点。为了进一步降低内容消费的门槛,我们把消费场景放在了
【问题答案】 断网数据上传后,后台查询仍无数据为数据上传异常导致,建议按照以下步骤操作: 1.在前台安装根目录下的localdata文件夹内保存有历史的销售数据,安装office自带的工具access打开销售数据备份文件‘saleflow.hbp’,密码为9876。打开方式 为先运行access工具,再选择文件saleflow.hbp’(文件类型选择全部),输入密码即可打开。 2.销售流水备份在表‘t_rm_saleflow_bak’中,双击打开。将oper_date整列选中,右键单击这一列,选则“按升序排序”。按时间找到后台缺失的销售数据(假设时间从2013年8月1号至2104年1月23号),从第一条开始,先将这一条数据选中拉黑,然后将鼠标拉到最底端,找到最后一条记录,按住shift键,单击最后一条记录,这样就可以将8月1号到最后一条数据全部选中,然后ctrl+C复制,接着打开t_rm_saleflow,然后将刚刚复制的内容粘贴进去,即ctrl+V,点击保存。 3.收银流水备份在表t_rm_payflow_bak中,将oper_date整列选中,右键单击这一列,选则“按升序排序”。然后按时间找到后台缺失的数据(假设时间从2013年8月1号至2014年1月23号),从第一条开始,将第一条缺失的数据选中拉黑,然后将鼠标拉到最底端,找到最后一条记录,按住shift键,单击最后一条记录,这样就可以将8月1号到最后一条数据全部选中,然后ctrl+C,接着打开t_rm_payflow,然后将刚刚复制的内容粘贴进去,即ctrl+V。粘贴好之后,点击保存。 注:销售流水和收银流水数据需要一致,否则无法上传。 4.断网数据上传后台查询不到的原因:可能为数据保存在销售数据的错误表中,需要清除数据后重新上传。 备份数据库后执行语句完整清除异常数据,保证能成功重传: use hbposv8 --分店则改为hbposv8_branch go delete t_rm_saleflow_error delete t_rm_saleflow_temp delete t_rm_payflow_error delete t_rm_payflow_temp 5.完成上述操作后,重新进入前台此时数据交换会重新将您制作的断网数据上传到后台。
rownum是oracle才有的写法,rownum在oracle中可以用于取第一条数据,或者批量写数据时限定批量写的数量等
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但是selenium无法定位到这类窗口,百度说是目前selenium不支持处理模态窗口。
在操作系统中,我们执行一个指令去磁盘取数据,那么他会从磁盘取出4KB数据,这个4KB就是一个局部单位,而这4KB数据就是你的指令中取出的数据周围的数据,因为操作系统认为你下一次的数据会从这条数据的周围中取。每次从磁盘读取数据在这里称为一次磁盘IO。那么在Mysql的操作当中,也有这么一个原理。
默认的文件缓存,在执行该文件后,会在项目中storage/framework/cache/生成缓冲方件
最近工作中有遇到查询分组第一条的问题,由此想到了一些关于 select 返回数据的顺序的几个问题。
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心急的直接看代码:GitHub – chenjiangtao/mybatis-pagehelper-datatables
在某些面试题中会遇到这样的问答或笔试题:“limit 0,1 和 limit 1有什么区别?” 要准确回答这个问题就等深入明白limit一个参数和两个参数的本质区别。
看到标题,有的童鞋心中暗想“数据删除有什么可提的呢?不就是执行个delete语句吗?有什么难的呀?”其实呢数据删除没有你想的这么简单,一般情况下公司会明确的要求数据只能逻辑删除,不能物理删除。那什么优势逻辑删除,什么又是物理删除呢?
在开发过程中,经常做的一件事,也是最基本的事,就是从数据库中查询数据,然后在客户端显示出来。当数据少时,可以在一个页面内显示完成。然而,如果查询记录是几百条、上千条呢?直接一个页面显示完全的话,表格得多长啊。。。。。。这时,我们可以用分页技术。
众所周知,Spark的核心是RDD(Resilient Distributed Dataset)即弹性分布式数据集,属于一种分布式的内存系统的数据集应用。Spark主要优势就是来自RDD本身的特性,RDD能与其他系统兼容,可以导入外部存储系统的数据集,例如,HDFS、HBase或者其他Hadoop数据源。 1、RDD的基本运算 RDD运算类型说明转换(Transformation)转换运算将一个RDD转换为另一个RDD,但是由于RDD的lazy特性,转换运算不会立刻实际执行,它会等到执行到“动作”运算,才会
连接MongoDB 连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient,一般来说传入MongoDB的IP及端口即可,第一个参数为地址host,第二个参数为端口port,端口如果不传默认是27017。 conn = MongoClient("localhost") MongoClient(host='127.0.0.1',port=27017)
该方法就是获取查询数据中的第一条数据,第二个参数默认为true,为true时如果查询出的结果大于1一条程序会报错,这里的getOne方法与mapper中的getOne方法有些不同,当第二个参数为false时与mapper中的一样,当获取的数据大于等于一条时,只取第一条数据,控制台会有警告。
有些网页中通常会有一个分页的样式,点击上一页或者下一页或者是具体的某一页的页码,页面中可以显示具体的从数据库查询的对应的数据。
好久好久没写博客了。。最近忽略了学习安全。今天抽时间回头重温了一下floor的报错注入,收获颇多
日志数量虽然不多,但不可能一股脑的塞给用户,难看不说,还拖累服务器性能,因而分页必不可少
g. Album::where(‘artist’, ‘=’, ‘Matt Nathanson’) – update(array(‘artist’ = ‘Dayle Rees’)); 指定查询条件,更新数据
初学者来说,要找到一个可以利用的异步场景来进行学习Node.js的异步编程并不容易,而爬虫是最适合用来学习Node.js的异步特性的。可能很多人用过Python,Java做过爬虫,但是其实Node.js的异步特性决定了用Node.js实现爬虫其实会更加轻松。本篇文章就是教大家用Node.js完成一个简单的爬虫:爬取CNode社区首页的所有帖子标题和链接。
函数 功能DB::table($tablename)获取正确带前缀的表名,转换数据库句柄DB::delete($tablename, 条件,条数限制)删除表中的数据DB::insert($tablename, 数据(数组),是否返回插入ID,是否是替换式,是否silent)插入数据操作DB::update($tablename, 数据(数组)条件)更新操作DB::fetch(查询后的资源)从结果集中取关联数组,注意如果结果中的两个或以上的列具有相同字段名,最后一列将优先。DB::fetch_first($s
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
本文将介绍python3中的pymysql模块对mysql进行增,删,改,查日常数据操作;实验的环境Ubuntu 16.04 mysql5.7.20 python3.5.2 数据库的安装忽略,如果也是ubuntu可直接通过 sudo apt-get install mysql-server pymysql是专门用于操作MySQL 的python模块.python2.x也支持(还有MySQLdb),但在python3中目前只支持pymysql 安装 #pip3 install pymysql
java8才有的特性 Optional防空利器 📷 方法引用 就是这个奇葩语法:: 简洁之极 📷 filter 上面Optional方便过滤空集合对象,这里的filter是过滤空元素 如果集合add空null,就容易NPE啦 📷 map 集合变形,业务代码最常见的 📷 输出名字集合数据 📷 list转换map 📷 输出结果 key就是id,value是student对象 📷 limit 就像mysql的limit num 关键字 📷 输出 第一条数据 skip mysql的limit num,num 关键字
背景:当一个用户有多个订单线路时,第N个订单取第N个线路的明细打印,那么会出现三种情况:
大家好,我是你们的老朋友Alex。最近一直在学习SQL注入,发现了很多很多有趣的东西。我就分享我的一篇有关floor,rand,group by报错注入的笔记吧! https://www.bejson
创建数据库目录: MongoDB的数据存储在data目录的db目录下,但是这个目录在安装过程不会自动创建,所以你需要手动创建data目录,并在data目录中创建db目录。
最近在开发一个比较大型的项目,主要采用Activex控件做底层操作,采用Javascript做逻辑控制和处理,采用Ajax实现服务端与客户端之间的交互,而在实际应用中发现,采用Ajax方式,对数据库的访问效率远远无法满足系统的需求,所以就设计开发出了客户端数据集/服务端数据集。
随着今日头条内部代码的不断升级改版,现在网上一些爬取今日头条街拍美图的代码显然不能适用,我利用周末的时间研究了一下如何用Ajax爬取今日头条街拍美图,今天就和大家分享一下这个项目。
MongoDB 提供范围广泛的索引类型和功能以及特定于语言的排序顺序,以支持对数据的复杂访问模式。 MongoDB 索引可以按需创建和删除来适应不断变化的应用程序需求和查询模式,并且可以在文档中的任何字段上声明,包括嵌套在数组中的字段。本文介绍一下 MongoDB 中的索引底层结构、索引遍历过程、建索引以及如何使用。
在上一篇文章中,讲到了MongoDB在导入驱动、MongoDB的连接,数据的插入等。 在.Net Core中使用MongoDB的入门教程(一) 本篇文章将接着上篇文章进行介绍MongoDB在.Ne
LRU(Least Recently Used)最近最少使用缓存策略,根据历史数据记录,当数据超过了限定空间的时候对数据清理,清理的原则是对很久没有使用到过的数据进行清除。
在Python 2中,连接MySQL的库大多是使用MySQLdb,但是此库的官方并不支持Python 3,所以这里推荐使用的库是PyMySQL。 本节中,我们就来讲解使用PyMySQL操作MySQL数据库的方法。 1. 准备工作 在开始之前,请确保已经安装好了MySQL数据库并保证它能正常运行,而且需要安装好PyMySQL库。 2. 连接数据库 这里,首先尝试连接一下数据库。假设当前的MySQL运行在本地,用户名为root,密码为123456,运行端口为3306。这里利用PyMySQL先连接MySQL
对象操作 查询 //1.简单查询 $admin=Admin::model()->findAll($condition,$params); $admin=Admin::model()->findAll("username=:name",array(":name"=>$username)); $infoArr= NewsList::model()->findAll("status = '1' ORDER BY id DESC limit 10 "); //2. findAllByPk(该方法是根据主键
为什么要使用Charles? 监视手机上App发送的请求 1.1 模拟某一个App,查看该App返回在哪一缓解返回的数据,并且数据结构是怎样的。 1.2 查看后台返回的数据有没有问题。 模拟不同网
任何一个系统,分页查询都是必不可少的吧 ,MySQL中的分页查询 就是 limit呗 ,你有没有感觉到 越往后翻页越慢 ,常见的SQL如下
吐槽 程序汪进新公司,发现团队都用java8函数式语法 开始看lambda语法感觉很不习惯,还有点反感 后来慢慢学起来,用习惯了发现非常爽 大大提高了开发效率 在这个加班加的冒烟的IT界 加快开发效率
关系型数据库是基于关系模型的数据库,而关系模型是通过二维表来保存的,所以它的存储方式就是行列组成的表,每一列是一个字段,每一行是一条记录。表可以看作某个实体的集合,而实体之间存在联系,这就需要表与表之间的关联关系来体现,如主键外键的关联关系。多个表组成一个数据库,也就是关系型数据库。
上篇文章 聊到 Python 处理 Mysql 数据库最常见的两种方式,本篇文章继续说另外一种比较常用的数据库:Sqlite
1.技术路线 python 3.6.0 scrapy 1.4.0 2.任务 爬取腾讯招聘网站的自动翻页的数据采集 3.分析 注意 URL组成 https://hr.tencent.com/po
今天讲解如何用python爬取芒果TV、腾讯视频、B站、爱奇艺、知乎、微博这几个常见常用的影视、舆论平台的弹幕和评论,这类爬虫得到的结果一般用于娱乐、舆情分析,如:新出一部火爆的电影,爬取弹幕评论分析他为什么这么火;微博又出大瓜,爬取底下评论看看网友怎么说,等等这娱乐性分析。
本文讲述实现ViewPager循环滑动效果有两种方案:方案1通过在数据集的两侧添加两条数据,扩展后的数据集元素数量为原来的两倍,实现循环滑动效果;方案2是使ViewPager的size非常长,利用循环数据填充,取中间的位置作为用户看到的起始页面。具体实现细节可参考文章中的代码示例。
获取结果的第一条数据,可以用first() 截取返回的前几天数据,可以用limit() 截图中间的几个数据用切片操作
图是不同于前面两种数据结构的另一种新的数据结构,线性表中元素与元素之间是被串起来的,每个数据元素只有一个直接前驱和一个直接后继,是一种一对一的数据结构;在树的结构中,数据元素之间有明显的层次关系,并且每一层上的数据元素可能和下一层中多个元素相关,但只能和上一层中的一个元素相关,是一种一对多的数据结构举个例子就是你可以有多个孩子,但是只能有一对父母。但现实中的情况是,人与人之间的关系是复杂的,不是简单的线性关系,也不全是层级关系,而可能交叉相互关系,也就是多对多的数据情况,这就图的一个概念,图是一种多对多的数据结构。
在数据列表里,数据是一条一条循环出来的,如果我们想实现打印单条数据,打印出来的每条数据都是相同的
本文给出一些函数接口,末尾给出一些调用堆栈,为感兴趣的朋友做一个参考,也为自己做一个笔记。
作为非关系数据库的代表--Mongo,可以说是让人又爱又恨,让人爱的是它的便捷性,让人恨的是它的配置,实在是坑多。那么今天我们就来深入剖析它吧。
最近有一张2000W条记录的数据表需要优化和迁移。2000W数据对于MySQL来说很尴尬,因为合理的创建索引速度还是挺快的,再怎么优化速度也得不到多大提升。
这几天做项目因为数据太多,需要对信息进行上下翻页展示,就自己写了翻页的代码 大致功能就是页面只显示几条信息,按上一页、下一页切换内容,当显示第一页时上一页和首页选项不可选,当页面加载到最后一页时下一页和尾页选项不可选
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