数据 持久性 数据备份 分布式
Alembic：Python数据库迁移工具
Alembic 是一款轻量型的数据库迁移工具，它与 [SQLAlchemy](https://link.zhihu.com/?target=https%3A//mp.weixin.qq.com/s/QF41i58djnn-Hb6n8vbjew) 一起共同为 Python 提供数据库管理与迁移支持。 ......
安装解压版Redis数据库
1、上传redis-7.0.9.tar.gz压缩包到/usr/local目录 2、解压 tar -xzvf redis-7.0.9.tar.gz 3、进入目录 cd redis-7.0.9 4、编译redis：make 5、安装make install PREFIX=/usr/local/redis ......
redis基本数据结构、数据持久化机制、哨兵机制
一 什么是NoSQL？ Nosql = not only sql（不仅仅是SQL） 关系型数据库：列+行，同一个表下数据的结构是一样的。 非关系型数据库：数据存储没有固定的格式，并且可以进行横向扩展。 NoSQL泛指非关系型数据库，随着web2.0互联网的诞生，传统的关系型数据库很难对付web2.0 ......
关于数据结构树的概括
树结构是一种非常重要且广泛应用的数据结构。它以节点和边的形式组织数据，具有层次关系和递归性质。树结构在计算机科学领域中有着广泛的应用，例如文件系统、数据库索引、网络路由等。一、什么是树树是数据结构中的一种，其属于非线性数据结构结构的一种，我们前文所提到的数据结构多数都是线性的，这也是较为简单的数据结 ......
destoon根据查询标题小于5个字符的数据进行删除
最近客户有个需求，就是他采集的时候，标题有些小于5字符的短标题的垃圾数据，进行清空处理，让我进行批量删除。废话不多说，接着干。 首先在dt根目录新建delmysql.php文件，代码如下： <?php require './common.inc.php'; $mid=$_GET['mid']; $m ......
工作流Activiti7适配人大金仓数据库
参考https://blog.csdn.net/qq_43617977/article/details/128099822参考https://help.kingbase.com.cn/v8/development/client-interfaces-frame/activiti/index.html ......
100%一致性的完成Redis大数据量的对比
通过NineData可以快速、高效完成Redis差异数据对比。NineData提供了配置简单、高效和安全的数据对比服务，能在1分钟内完成800万个key的数据对比，并生成详细的对比报告。与传统对比方式相比，NineData具有简单易用、强劲性能、完善的功能和可视化界面等优势。此外，NineData还... ......
备份
name title details created_date lldxjw P7154&CF1778F&CF1276D&P8863 #P7154&CF1778F&CF1276D&P8863 P7154 题意 有两个长度为 \(N\) 的数列 \(s\) 和 \(t\)。 对于每个 \(s_i\) ......
12 | 权限提升和持久化：为什么漏洞修复了，黑客还是能够自由进出？
在进入一个系统后，黑客会进行一系列的操作来扩大自己的权限和攻击影响，这些操作可以被概括为权限提升和权限持久化。权限提升就是利用各种漏洞进行水平或者垂直的扩展，去获得新的身份和权限。权限持久化则是留下“后门”，并保持“后门”的长期有效性。 为了阻止黑客的进一步攻击行动，我们需要对应用和系统进行相应的防 ......
一篇解答数据增量同步全难点!数据同步最好的方法推荐
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指标字典-数据分析与可视化指南
指标字典,指标字典,数据分析,可视化指南,数据集,指标定义,什么是指标字典,创建指标字典的目的,指标字典的内容,创建和维护指标字典的步骤 ......
VS2019处理一个数据量较大的程序时报错误描述(Managed Debugging Assistant 'DisconnectedContext')
一、VS2019处理一个数据量较大的程序时报错误描述(Managed Debugging Assistant 'DisconnectedContext') Managed Debugging Assistant 'DisconnectedContext' : 'Transition into COM ......
java用Stream一行代码实现数据分组统计、排序、最大值、最小值、平均值、总数、合计
getAverage(): 它返回所有接受值的平均值。 getCount(): 它计算所有元素的总数。 getMax(): 它返回最大值。 getMin(): 它返回最小值。 getSum(): 它返回所有元素的总和。 示例： @GetMapping("/list") public void lis ......
2023好用的7款数据库连接工具推荐!非常详细的介绍说明2000字左右
数据库连接工具,数据库管理系统,数据可视化,数据分析,数据库查询,数据导入导出,数据备份恢复,数据库性能优化,开发者工具,数据库设计和建模,数据库版本控制 ......
实战指南，SpringBoot + Mybatis 如何对接多数据源
本文分享自华为云社区 《实战指南，SpringBoot + Mybatis 如何对接多数据源》，作者：战斧。 在我们开发一些具有综合功能的项目时，往往会碰到一种情况，需要同时连接多个数据库，这个时候就需要用到多数据源的设计。而Spring与Myabtis其实做了多数据源的适配，只需少许改动即可对接多 ......
数据采集与融合技术作业一
作业1 要求：用requests和BeautifulSoup库方法定向爬取给定网址（http://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020 ）的数据，屏幕打印爬取的大学排名信息。 输出信息： 排名 学校名称 省市 学校类型 总分 1 清华大学 北京 综合 8 ......
前端解析开闭区间类型的数据
该类可以解析开闭区间的数据，如图所示： /** * 解析某个数据 比如 suitTmp: '(0, 30]' */ export class IndexAnalyse { /** * 阈值（保留最新的括号字符串） */ thresholdValue: string; /** * 左数字 */ pri ......
DevExpress WinForms图表组件 - 直观的数据信息呈现方式！（二）
在上文中（点击这里回顾>>），我们为大家介绍了DevExpress WinForms图表控件的互动图表、图标设计器及可定制功能等，本文将继续介绍DevExpress WinForms图表控件的数据分析、大数据功能等，欢迎持续关注我们哦~ DevExpress WinForms有180+组件和UI库， ......
解密IP分片与重组：数据传输中的关键技术
本文介绍了IP分片与重组的工作原理及其在数据传输中的重要性。IP分片将大数据包分割为小分片进行传输，重组则将其重新组合为完整数据包。这种技术能适应不同网络链路的传输单元限制，提高传输效率和可靠性。随着IPv4地址枯竭，IPv6的采用越来越普遍，了解IP分片与重组对于网络优化和IPv6部署至关重要。 ......
如何将数组中元素为空的数据过滤掉？
场景：后台返回所有文件列表信息，需要将fileId有值的文件过滤出来回显到页面上。 错误处理：使用map+if判断 let arr = [ { fileId: '1', fileName: '缴费明细表' }, { fileId: '2', fileName: '支付明细表' }, { fileId ......
全球海洋测深DEM（GEBCO）数据集 下载
1、概述 GEBCO（General Bathymetric Chart of the Oceans）全球 DEM数据集（Geo-Engineering Digital Savage）是基于“全球地球系统计划”（Global Earth System Project）的最新数据集。 GEBCO 数据 ......
分布式事务提交慢的一次总结和思考
分布式事务提交慢的一次总结和思考 背景 分布式事务未提交 是应用程序出现宕机异常的很重要的一原因. 应用宕机主要可以分为: 1. 内存泄露导致的OOM宕机. 表现在系统越来越慢, 应用的内存和CPU占用量越来越高. 最终达到无响应的状态, 此时数据库一般是正常的. 2. 分布式事务未提交导致的宕机, ......
一次执行10天的SQL(数据库练习)
一次执行10天的SQL 原创 薛晓刚 四海内皆兄弟 2023-09-15 07:01 发表于上海 收录于合集 #开发理念54个 #Oracle57个 #MYSQL46个 子查询和关联查询过多的危害（从前标量子查询那篇文章的延续） 子查询过多（很有可能不少都是不必要的，或者设计导致的）会导致SQL变得 ......
使用高斯混合模型拆分多模态分布
本文介绍如何使用高斯混合模型将一维多模态分布拆分为多个分布。 高斯混合模型（Gaussian Mixture Models，简称GMM）是一种在统计和机器学习领域中常用的概率模型，用于对复杂数据分布进行建模和分析。GMM 是一种生成模型，它假设观测数据是由多个高斯分布组合而成的，每个高斯分布称为一个 ......
数据科学和计算密集型任务中的关键主题
以下是数据科学和计算密集型任务中的关键主题： 1. 数据清洗和预处理：数据科学中的第一步通常是清洗和预处理数据，包括处理缺失值、异常值、重复值和噪声等。 2. 特征工程：特征工程是从原始数据中提取有用的特征，以供机器学习模型使用。这包括特征选择、特征变换和特征生成等技术。 3. 数据可视化：数据可视 ......
数据采集实践第一次作业
作业一 要求：用requests和BeautifulSoup库方法定向爬取给定网址（http://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020 ）的数据，屏幕打印爬取的大学排名信息 o 输出信息： 排名 学校名称 省市 学校类型 总分 1 清华大学 北京 综合 ......
SequoiaDB分布式数据库2023.9月刊
本月看点速览 行业领先！巨杉数据库再度入选Gartner报告 再获认可！巨杉数据库蝉联2023「Cloud 100 China」榜单 成果斐然，巨杉数据库获评广东省信息技术应用创新优秀产品和解决方案 创新发展，巨杉数据库入选2023信创企业排行榜 行业领先！巨杉数据库再度入选Gartner报告 近日 ......
2023数据采集与融合实践作业一
作业①： 实验要求： 用requests和BeautifulSoup库方法定向爬取给定网址（http://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2020 ）的数据，屏幕打印爬取的大学排名信息。输出信息：排名 学校名称 省市 学校类型 总分1 清华大学 北京 综合 ......