今天上班的时候，开发的同事拿过来一个.zip的压缩包文件，说是要把里面的数据倒入到数据库里面，本来想着是成型的SQL，只需要复制粘贴一下，倒入到数据库中就可以了。拿到的时候，才发现问题没我想的那么简单，我首先看到的是一个压缩包，大概30多M，解压之后，发现里面的内容是个.sql的数据文件，文件的大小是645M左右，这么大的文件，要是手动粘贴上去，那简直太变态了。第一反应这个是不是mysqldump出来的备份数据，要是这样的话，就可以直接在命令行中进行恢复了。于是打开看了一下里面的内容，发现这是一个标准的Navicat导出的sql文件，里面全都是各种的插入语句，到这里，一下子释然了，因为这样的就sql文件可以直接通过MySQL的source命令来倒入到数据库中，因为数据量很大，为了避免出错，我重新看了看source的语法，这里简单说明下。
MySQL5.7下面，误操作导致的drop table db1.tb1; 的恢复方法：
一般我们分析大数据，也许会想到Spark、Storm，但前提得会JAVA等编程语言，不然拿到数据也无法做分析。而Hive而解决了这个问题，只需要会Sql语言即可做mapreduce的大数据分析任务。今天我们创建测试数据用Hive进行mapreduce的实际分析。
不知道大家有没有感觉到，当你五年工作经验的时候其实并没有比一年经验的同学更加资深，停留在应用阶段，沉浸在迭代业务代码流水中，工作内容就是接口的封装、调用，框架的API调用...想改变自己什么时候都不晚，do now，众多框架中Mybatis框架代码轻量，设计精巧很适合作为你的第一份源码，接下来我会从最开始的本地环境搭建，到源码分析、Debug，总结等阶段，全流程的来解读MyBatis，一起进步吧。
Explain 是我们常用的查询分析工具，可以对查询语句的执行方式进行评估，给出很多有用的线索。
这是之前使用R语言完成的一道简单的数据统计题目链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/27092971
用过的备份方式有:mysqldump、mysqlhotcopy、BACKUP TABLE 、SELECT INTO
本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
定义一个操作中算法的骨架，而将一些步骤延迟到子类中，模板方法使得子类可以不改变算法的结构即可重定义该算法的某些特定步骤。
节选自 《Netkiller MySQL 手札》 MySQL 数据库将latin1 转换为 UTF-8有几种方案。 导出，iconv转换，再倒入 MySQL 5.x 以后可能支持导出UTF8,在导入UTF8 通过convert 函数转换。 第一种与第二种都需要做导出操作，会涉及到锁表，需要数据库管理员操作。 最后一种方法基本不影响正常业务，只需要update 权限即可做数据转换。 13.10. 转换 latin1 到 UTF-8 UPDATE category SET name=convert(
发现网上很多坑爹货，有很多意思表达不全，比如jdbc连接mysql数据库的时候，设置字符集编码
前几天开发突然有这么一个需求，想导一份200多G的MySQL数据出来到另一台机器上，而且时间有点赶，第一时间就想要使用Xtrabackup来全备与增备。但想到之前使用Xtrabackup来备份恢复的时候出现了各种坑，就问了下同事有什么好建议来快速导出导入数据，后来知道了可以使用select into outfile导出表数据，就冒着尝试一下的心里去弄了一下，得到的结果是惊人的，个人感觉速度要比Xtrabackup快很多。
大多数情况下，应用架构设计不好，引入什么新存储，引入什么DDD，治标不治本，都是扯淡。
由于MySQL数据库独有的插件式体系结构，使得MySQL可以更换不同的存储引擎，不同的存储引擎负责对MySQL数据库中的数据进行管理。
这个方案就跟停机迁移一样，步骤几乎一致，唯一的一点就是那个导数的工具，是把现有库表的数据抽出来慢慢倒入到新的库和表里去。但是最好别这么玩儿，有点不太靠谱，因为既然分库分表就说明数据量实在是太大了，可能多达几亿条，甚至几十亿，你这么玩儿，可能会出问题。
导读：对于很多大型网站来说，一些不起眼的小功能反而是实现的难点。对于知乎来说，已读服务会随着用户量和内容数量的增长而平方级增长，而且响应时间要求很短，因此是一个有实现难度的系统。本文作者介绍了知乎已读服务的架构设计和演进过程，并对很多技术取舍做了深入剖析，十分值得阅读。
市面上成熟的笔记软件很多，但要么是拥有各种各样的限制，如同步次数，广告，要么是导出麻烦，无法完全拥有自己的数据，所以，使用通用的协议进行文本编辑+支持快速同步的网盘是我能接触到的最合适的方案。
在传统的数据编程时代，我们今天听到过ETL（数据抽取、转换工具），可以用来从数据源提取数据，经过数据清洗后，放到数据仓库中，如熟知的Logstash， Flume。在大数据的时代，传统的RDBMS中的结构化数据如何倒向大数据的数据库如HBase中呢？这时侯，会用到Sqoop工具。
服务器配置： 数据库rds、redis、nacos、nginx、node、git、域名、OSS、java、maven 安装Java\maven\nginx\Mysal JAVA yum install java-1.8.0-openjdk : java -version vim /etc/profile.d/java.sh JAVA_HOME=“/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk” source /etc/profile.d/java.sh 验证：echo $JA
问题描述 3ml 5ml 杯子各一个，两个杯子没有刻度，只知道最大容量，并且不能借助其它容器，拼出 4ml 的容量 思路 凑配问题 解法一 将3ml杯子装满水倒入5ml杯子，此时5ml杯中有3ml水 重复步骤一，此时3ml杯中剩1ml水，5ml杯中有5ml水 将5ml杯子中的水倒出去，此时5ml杯中没有水 将3ml杯中的1ml水倒入5ml杯中，此时5ml杯中有1ml水 把3ml杯子倒满，倒入5ml杯中，此时5ml杯中有1ml+3ml=4ml水 解法二 将5ml杯子装满水倒入3ml杯子，此时5ml
mysqldump备份 Mysqldump是mysql自带工具。备份出来的文件是一个可以直接倒入的sql脚本。该sql文件中实际上包含了多个CREATE 和INSERT语句，使用这些语句可以重新创建表和插入数据。 #!/bin/bash aiserver_bak() { user="root" passwd="xxxx" db_name="ai_server" backup_path="/data/mysql-backup/ai_server" date=$(date +"%Y%m%d%H%M%S") um
例：mysqldump -u dbadmin -p myblog > /home/zhangy/blog/database_bak/myblog.sql
“ 关键字: “点餐 小程序" 01 ———— 【总体介绍】 微信点餐小程序 这是采用小程构建的高效微信点餐小程序解决方案。后台使用的java1.8，数据库采用mongodb4.0，服务器即可搭建。 02 ———— 【安装使用】 1、将项目下载，倒入微信开发工具，修改app.js 中的host 为上面的api地址，即可查看。 2、运行后端代码 food.jar。这是小程序的后端程序。 3、主要功能 商户列表：支持按距离和月销量和评价星级展示，支持商户收藏，方便用
由于近期疫情又严重了起来，很多地方都已经开始居家隔离，宅在家中就开始研究菜谱了。然而这位程序员不仅仅是想做菜，还想写一个程序员能看懂的菜谱，供更多的程序员一起做菜。因此就有了这个开源社区菜谱。
相信很多人都听说过泊松分酒的问题，泊松在一次闲暇时，提出过一个有趣的问题，后称为：“泊松分酒”。在我国古代也提出过类似问题，遗憾的是没有进行彻底探索，其中流传较多是：“韩信走马分油”问题。大致描述如下：
有12品脱啤酒一个（品脱是英容量单位，1品脱=0.568升），想从中倒出6品脱。但是没有6品脱的容器，只有一个8品脱的容器和一个5品脱的容器。怎样的倒法才能使8品脱的容器中恰好装入6品脱啤酒？
主要考察项目相关以及编程能力。相关知识能说多少说多少，面试官不会打断你，主要看技术深度 。 编程题手写有困难的情况下，必须介绍分析思路、准备用什么方法
5L倒入3L ,此时5L剩2L. 3L倒掉，将5L中剩余的2L倒入3L. 5L装满，5L倒入3L杯3L满，此时5L剩4L.
像制作其他的饮品且制作方法类似时我们就可以使用多态，想要添加新的饮品时不需要动原来的代码，很方便。
mysql 创建数据库时指定编码很重要，很多开发者都使用了默认编码，乱码问题可是防不胜防。制定数据库的编码可以很大程度上避免倒入导出带来的乱码问题。 网页数据一般采用UTF8编码，而数据库默认为latin 。我们可以通过修改数据库默认编码方式为UTF8来减少数据库创建时的设置，也能最大限度的避免因粗心造成的乱码问题。 我们遵循的标准是，数据库，表，字段和页面或文本的编码要统一起来 我们可以通过命令查看数据库当前编码：mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'character%'; 发现很多对应的都是 latin1，我们的目标就是在下次使用此命令时latin1能被UTF8取代。 第一阶段： mysql设置编码命令
通过实验掌握缓冲区溢出的原理，通过使用缓冲区溢出攻击软件模拟入侵远程主机理解缓冲区溢出危害性，并理解防范和避免缓冲区溢出攻击的措施。
开头先讲一下自己的亲身经历，05年的时候，也就是12年前，我去T公司面试，当时T公司在这个城市非常有名,有很多高手(号称小微软).我当时也是抱着初生牛犊不怕虎，想去会一会.在通过第一轮的笔试(当时考算法,程序,还有IQ)和初级面试后，进入第二轮,来了一个中国台湾技术经理，问了一些问题之后出了一道题,要求3分钟给出答案，这道题就是今天下面要讲的~~这3分钟我当时是又惊又囧，10多年过去了我现在依然记忆犹新(也许我以后会写一篇"10年了外企面试的那些往事") 📷 今天先说正题，没有想到十多年后，我无意
制作饮品的过程大致为：煮水、冲泡、倒入杯中、加入调料。 #include<iostream> using namespace std; class AbstractDrink { public: virtual void Boil() = 0; virtual void Brew() = 0; virtual void PourInCup() = 0; virtual void PutSomething() = 0; void makeDrink() {
http://www.cnblogs.com/renyuan/archive/2012/09/24/2699654.html
1.倒入jar包（两个） c3p0-0.9.1.2.jar machange-commons-java-0.2.15.jar (不要忘记导入数据库驱动jar包)
从1到100排列成一排，总共100个数，每一轮抽走奇数位置的数，问最后剩下哪个数？
Linux监控平台介绍： zabbix监控介绍： 安装zabbix： 1. 2. 3. 1. https://www.zabbix.com/download 官网下载地址可以下载最新的的zabbix
接下来，我们拿一个容积10毫升的小勺，从2号杯子里舀出10毫升咖啡，倒入1号杯。于是1号杯变成了牛奶和咖啡的混合液：
Unreal Engine 的强大之处在于它提供给了开发者众多的游戏模板，开发者根据自己想要开发的游戏类型，选择对应的游戏模板即可快速的生成一个可操作的游戏 Demo，非常强大。本篇文章的内容就让我带大家来实现如何给第三人称模板的游戏设置自定义的角色以及添加移动动画。
根据文章内容撰写该文的摘要总结
注意，下面是 n，不是 10。网上的题目好多是 1-10 楼。。。。应该都是被简化的，分析起来并不友好。
0x00: 什么是漏洞及漏洞分类 1. 漏洞是指信息系统在生命周期的各个阶段（设计、实现、运维等过程）中产生的某类问题，这些问题会对系统的安全（机密性、完整性、可用性）产生影响。 2. 漏洞的分类:本地漏洞(比如:权限提升类漏洞)、远程漏洞 基于技术类型的分类:内存破坏类、逻辑错误类、输入验证类、设计错误类、配置错误类、栈缓冲区溢出、堆缓冲区溢出、静态数、释放后重用、二次释放。
我们先这样来想象一个生活中的场景， 就是我们在银行柜台进行办理业务的时候，会进行这几步: Step1:进门取号 Step2:填写单据 Step3:等待叫号 Step4:窗口办理
先让四分钟和七分钟的沙漏同时开始漏沙，等到四分钟的漏完时，再把四分钟的倒过来重新漏，届时，七分钟的将先漏完，漏完即开始计时（这是九分钟的计时起点），这时距四分钟的再次漏完还有一分钟，等到四分钟的漏完了再倒过来两次刚好就是九分钟。
项目地址：https://github.com/Nealyang/React-Express-Blog-Demo
有两个容量分别为 x升 和 y升 的水壶以及无限多的水。请判断能否通过使用这两个水壶，从而可以得到恰好 z升 的水？ 如果可以，最后请用以上水壶中的一或两个来盛放取得的 z升 水。
这篇文章是我准备用Java写一个RestAPI的时候，学习Spring boot用的。在看这篇文章的时候，我具备了用Python的Flask 和Golang 的beego 写应用的基础，并对MVC模式有很大的了解，同时，我也具有了Java的基础知识（虽然，仅仅是看了Java的基础书籍。）。所以，如果你并不具备以上的条件，你可能会有些看不懂。不过，我会尽量在翻译的时候夹带一些私货，以便能够让大家尽量能看懂。当然由于水平有限，翻译有可能不准确，请小伙伴们见谅，也请小伙伴们不吝斧正。另外，对于Java的又臭又长深有体会（毕竟作为Pythoner,Goer和半个swifter 更喜欢那些简洁的表达。由于想写Android应用，以及用Java编写后台应用的一条龙服务。当年还想用swift写后台应用，太天真了！Swift到现在写的还不如OC的性能，而且还大很多。）
在C语言中，有一个经典的算法：交换两个变量的值。现在有两个数a和b，需要将a的值给b，b的值给a。下面我来分享几个方法完成这个算法吧！
数据湖听起来很简单：把数据或信息汇集到一个结合处理速度和存储空间的大数据系统――Hadoop集群或内存解决方案，那样业务部门就能访问数据，获取新的洞察力。不过，与IT行业的许多技术一样，现实比梦想困难
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
云直播
