- 一、数据库设计1.数据库设计范式数据库设计范式是关系型数据库中的一种规范化设计方法，目的是提高数据的一致性、完整性和准确性。常见的数据库设计范式有以下几种：• 第一范式（1NF）：每个列都是原子性的，不可再分。• 第二范式（2NF）：在满足1NF的基础上，非主键列必须完全依赖于主键，而不能依赖于主键的一部分。• 第三范式（3NF）：在满足2NF的基础上，任何非主键列之间都不能有传递依赖关系，... 一、数据库设计1.数据库设计范式数据库设计范式是关系型数据库中的一种规范化设计方法，目的是提高数据的一致性、完整性和准确性。常见的数据库设计范式有以下几种：• 第一范式（1NF）：每个列都是原子性的，不可再分。• 第二范式（2NF）：在满足1NF的基础上，非主键列必须完全依赖于主键，而不能依赖于主键的一部分。• 第三范式（3NF）：在满足2NF的基础上，任何非主键列之间都不能有传递依赖关系，...
- 一、MySQL索引1.索引的概念索引是一种用于快速定位和访问数据的数据结构。在计算机科学中，索引通常是一种按照特定方式组织的数据结构，它可以加快在大型数据集中查找数据的速度。索引可以根据不同的属性进行排序，例如字母顺序、数字顺序或时间顺序等。通过使用索引，可以在数据集中快速定位特定的数据，避免了对整个数据集进行搜索的时间和资源浪费。常见的索引类型包括哈希索引、B树和B+树等。2.索引的分类•... 一、MySQL索引1.索引的概念索引是一种用于快速定位和访问数据的数据结构。在计算机科学中，索引通常是一种按照特定方式组织的数据结构，它可以加快在大型数据集中查找数据的速度。索引可以根据不同的属性进行排序，例如字母顺序、数字顺序或时间顺序等。通过使用索引，可以在数据集中快速定位特定的数据，避免了对整个数据集进行搜索的时间和资源浪费。常见的索引类型包括哈希索引、B树和B+树等。2.索引的分类•...
- 一.初识Redis (1) 概述Redis诞生于2009年全称是Remote Dictionary Server 远程词典服务器，是一个基于内存的键值型NoSQL数据库。这里有两个关键字：键值型NoSql其中键值型，是指Redis中存储的数据都是以key、value对的形式为单位存储，而value的形式多种多样，可以是字符串、数值、甚至json：而NoSql可以翻译做Not Only S... 一.初识Redis (1) 概述Redis诞生于2009年全称是Remote Dictionary Server 远程词典服务器，是一个基于内存的键值型NoSQL数据库。这里有两个关键字：键值型NoSql其中键值型，是指Redis中存储的数据都是以key、value对的形式为单位存储，而value的形式多种多样，可以是字符串、数值、甚至json：而NoSql可以翻译做Not Only S...
- 华为官方再30号更新了后台，具体更新了一下内容：上次通过Astro进行了0代码大屏幕暂时的构建，我将再次基础上进行零代码构建应用的测试。优化高级页面，支持固定背景，背景图片设置新增两个属性设置：固定背景：选中此属性后，页面背景图片基于视窗固定，不随页面内容滚动；覆盖页面：选中此属性后，页面背景图片会根据页面大小等比缩放以覆盖页面背景区，不会拉伸背景图片，此模式可能会导致背景图片部分不可见；优... 华为官方再30号更新了后台，具体更新了一下内容：上次通过Astro进行了0代码大屏幕暂时的构建，我将再次基础上进行零代码构建应用的测试。优化高级页面，支持固定背景，背景图片设置新增两个属性设置：固定背景：选中此属性后，页面背景图片基于视窗固定，不随页面内容滚动；覆盖页面：选中此属性后，页面背景图片会根据页面大小等比缩放以覆盖页面背景区，不会拉伸背景图片，此模式可能会导致背景图片部分不可见；优...
- 全球栖息地异质性这些数据集包含14个指标，根据中分辨率成像分光仪（MODIS）获取的增强植被指数（EVI）图像的纹理特征，以多种分辨率量化全球生境的空间异质性。关于这些指标的更多信息以及对其在生物多样性建模中的效用的评价。该数据集以1公里、5公里和25公里的分辨率生成，这里只列出了1公里的资产，只需根据需要用_5公里和_25公里替换_1公里。数据集细节在30角秒（赤道约1公里）、2.5角分（... 全球栖息地异质性这些数据集包含14个指标，根据中分辨率成像分光仪（MODIS）获取的增强植被指数（EVI）图像的纹理特征，以多种分辨率量化全球生境的空间异质性。关于这些指标的更多信息以及对其在生物多样性建模中的效用的评价。该数据集以1公里、5公里和25公里的分辨率生成，这里只列出了1公里的资产，只需根据需要用_5公里和_25公里替换_1公里。数据集细节在30角秒（赤道约1公里）、2.5角分（...
- 全球共识土地覆盖这些数据集整合了多个全球遥感衍生的土地覆盖产品，并提供了关于1公里分辨率下12种土地覆盖类别流行程度的共识信息。有关整合方法和数据集评价的其他信息。前言 – 床长人工智能教程数据集详情目前有两个版本的共识土地覆盖数据集。完整版是整合GlobCover（2005-06；v2.2）、MODIS土地覆盖产品（MCD12Q1；v051）、GLC2000（全球产品；v1.1）和DIS... 全球共识土地覆盖这些数据集整合了多个全球遥感衍生的土地覆盖产品，并提供了关于1公里分辨率下12种土地覆盖类别流行程度的共识信息。有关整合方法和数据集评价的其他信息。前言 – 床长人工智能教程数据集详情目前有两个版本的共识土地覆盖数据集。完整版是整合GlobCover（2005-06；v2.2）、MODIS土地覆盖产品（MCD12Q1；v051）、GLC2000（全球产品；v1.1）和DIS...
- 声明式事务概念事务基本概念①什么是事务数据库事务( transaction)是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。事务由事务开始与事务结束之间执行的全部数据库操作组成。②事务的特性A：原子性(Atomicity)一个事务(transaction)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事... 声明式事务概念事务基本概念①什么是事务数据库事务( transaction)是访问并可能操作各种数据项的一个数据库操作序列，这些操作要么全部执行,要么全部不执行，是一个不可分割的工作单位。事务由事务开始与事务结束之间执行的全部数据库操作组成。②事务的特性A：原子性(Atomicity)一个事务(transaction)中的所有操作，要么全部完成，要么全部不完成，不会结束在中间某个环节。事...
- 前言在公司的系统里，由于数据量较大，所以配置了多个数据源，它会根据用户所在的地区去觉得查询那个一个数据库。这样就产生了动态切换数据源的场景。今天，就模拟一下在主库查询订单信息查询不到的时候，切换数据源去历史库里面查询。 数据库准备新建两个数据库db1和db2，db1作为主库，db2作为历史库两个库中都有一个订单表biz_order，主库中没有数据，历史库中有我们要查询的数据。 代码编写 1... 前言在公司的系统里，由于数据量较大，所以配置了多个数据源，它会根据用户所在的地区去觉得查询那个一个数据库。这样就产生了动态切换数据源的场景。今天，就模拟一下在主库查询订单信息查询不到的时候，切换数据源去历史库里面查询。 数据库准备新建两个数据库db1和db2，db1作为主库，db2作为历史库两个库中都有一个订单表biz_order，主库中没有数据，历史库中有我们要查询的数据。 代码编写 1...
- 现阶段交付的算法产品，绝大多数涉及到数据库的使用。它承载的内容包括：用户权限管理、数据集信息、异步推论的结果、个性化配置等等。在OCR场景下，数据集体量通常较大（一个数据集几十万张图片），而数据库往往部署在客户共享数据库中（同时运行大量其他业务），甚至只能和算法镜像共享同一台服务器，因此在后台研发中尤其要关心数据库性能瓶颈。 现阶段交付的算法产品，绝大多数涉及到数据库的使用。它承载的内容包括：用户权限管理、数据集信息、异步推论的结果、个性化配置等等。在OCR场景下，数据集体量通常较大（一个数据集几十万张图片），而数据库往往部署在客户共享数据库中（同时运行大量其他业务），甚至只能和算法镜像共享同一台服务器，因此在后台研发中尤其要关心数据库性能瓶颈。
- 环境搭建源码：https://www.ujcms.com/uploads/jspxcms-9.0.0-release-src.zip下载之后解压然后用idea导入先创建数据库导入数据库文件然后导入源码然后配置好数据库连接加载maven依赖根据本地数据库版本情况 记得调整数据库依赖版本然后启动后台地址：http://127.0.0.1:8080/cmscp/index.do因为刚开始代码也那么... 环境搭建源码：https://www.ujcms.com/uploads/jspxcms-9.0.0-release-src.zip下载之后解压然后用idea导入先创建数据库导入数据库文件然后导入源码然后配置好数据库连接加载maven依赖根据本地数据库版本情况 记得调整数据库依赖版本然后启动后台地址：http://127.0.0.1:8080/cmscp/index.do因为刚开始代码也那么...
- 一直是面试的时候的高频考点,并且实战中getshell常用相关联的面试题为sql注入getshell的条件和方式首先有关os-shell的处理函数被定义在plugins/generic/taskeover.py文件中代码简要分析首先isStackingAvailable函数是判断是否支持堆叠注入，如果允许该函数返回Trueconf.direct主要是当用户配置了直接连接数据库时存在数据，为一... 一直是面试的时候的高频考点,并且实战中getshell常用相关联的面试题为sql注入getshell的条件和方式首先有关os-shell的处理函数被定义在plugins/generic/taskeover.py文件中代码简要分析首先isStackingAvailable函数是判断是否支持堆叠注入，如果允许该函数返回Trueconf.direct主要是当用户配置了直接连接数据库时存在数据，为一...
- 文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/java-tutorial 】或者公众号【AIShareLab】回复 java 也可获取。 零基础学MySQL 解决之道 文件、数据库为了解决上述问题,使用更加利于管理数据的东东-数据库，它能更有效的管理数据。举一个生活化的案例说明：如果说图书馆是保存书籍的,那么数据库就是保存数据的。 MySQ... 文章和代码已经归档至【Github仓库：https://github.com/timerring/java-tutorial 】或者公众号【AIShareLab】回复 java 也可获取。 零基础学MySQL 解决之道 文件、数据库为了解决上述问题,使用更加利于管理数据的东东-数据库，它能更有效的管理数据。举一个生活化的案例说明：如果说图书馆是保存书籍的,那么数据库就是保存数据的。 MySQ...
- MySQL 删除数据库使用普通用户登陆 MySQL 服务器，你可能需要特定的权限来创建或者删除 MySQL 数据库，所以我们这边使用 root 用户登录，root 用户拥有最高权限。在删除数据库过程中，务必要十分谨慎，因为在执行删除命令后，所有数据将会消失。drop 命令删除数据库drop 命令格式：drop database <数据库名>;例如删除名为 RUNOOB 的数据库：mysql>... MySQL 删除数据库使用普通用户登陆 MySQL 服务器，你可能需要特定的权限来创建或者删除 MySQL 数据库，所以我们这边使用 root 用户登录，root 用户拥有最高权限。在删除数据库过程中，务必要十分谨慎，因为在执行删除命令后，所有数据将会消失。drop 命令删除数据库drop 命令格式：drop database <数据库名>;例如删除名为 RUNOOB 的数据库：mysql>...
- @TOC 前言今天，我们一起来学习知识图谱中的Neo4J。首先，什么是知识图谱？先摘一段百度百科：Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程... @TOC 前言今天，我们一起来学习知识图谱中的Neo4J。首先，什么是知识图谱？先摘一段百度百科：Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库，它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎，但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎，该引擎具有成熟数据库的所有特性。程...
- 前置知识 内存泄漏（memory leak）可达性分析算法来判断对象是否是不再使用的对象，本质都是判断一个对象是否还被引用。那么对于这种情况下，由于代码的实现不同就会出现很多种内存泄漏问题（让JVM误以为此对象还在引用中，无法回收，造成内存泄漏）。＞ 是否还被使用？是＞ 是否还被需要？否编辑 严格来说，只有对象不会再被程序用到了，但是GC又不能回收他们的情况，才叫内存泄漏。但实际情况很多... 前置知识 内存泄漏（memory leak）可达性分析算法来判断对象是否是不再使用的对象，本质都是判断一个对象是否还被引用。那么对于这种情况下，由于代码的实现不同就会出现很多种内存泄漏问题（让JVM误以为此对象还在引用中，无法回收，造成内存泄漏）。＞ 是否还被使用？是＞ 是否还被需要？否编辑 严格来说，只有对象不会再被程序用到了，但是GC又不能回收他们的情况，才叫内存泄漏。但实际情况很多...
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