概述 最简单的一个 LED 的实验之后,自然是增加几个 LED,咱排成一排来玩吧.最后,再把一排的 LED 排成一个 8 字来玩——七段数码管. 示例程序 流水灯 第一个出场的肯定是经典的流水灯,也叫跑马灯 // ---------------------------------------------------------------------------- // flowingLEDS.ino // // Created 2015-05-31 // By seesea <seesea25

思路: 1.创建数据库服务器登录用户 2.创建指定数据库的用户,并且和服务器用户联系起来 3.给数据库的用户添加角色 代码实现: 1.创建名为login的服务器登录用户dba,尼玛dbpwd,默认数据库mydb create login dba with password='dbpwd', default_database=mydb 2.创建数据库用户dba,并且连接服务器用户login,默认框架dbo create user dba for login dba with default_sch

读文件:BufferedReader 从字符输入流中读取文本,缓冲各个字符,从而提供字符.数组和行的高效读取. 可以指定缓冲区的大小,或者可使用默认的大小.大多数情况下,默认值就足够大了. 通常,Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求.因此,建议用 BufferedReader 包装所有其 read() 操作可能开销很高的 Reader(如 FileReader 和 InputStreamReader).例如, BufferedReader in   = n

当有一些耗费内存比较多的操作时,可以通过android:process指定一个新的进程.保证程序运行. 例如: 一个后台长期运行的service: <service android:name="com.example.service.xxxxxService" android:exported="false" android:persistent="true" android:process=":remote1">

读文件: BufferedReader 从字符输入流中读取文本,缓冲各个字符,从而提供字符.数组和行的高效读取. 可以指定缓冲区的大小,或者可使用默认的大小.大多数情况下,默认值就足够大了. 通常,Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求.因此,建议用 BufferedReader 包装所有其 read() 操作可能开销很高的 Reader(如 FileReader 和 InputStreamReader).例如, BufferedReader in   =

在Perl开发中,非常可能会碰到一些不同格式的文件--XML.PDF.CSV及RSS文件等,和一些不同的二进制数据格式.Perl应用程序须要操作这些文件,对它们进行读写. 此时.能够求助于全面Perl档案网络(CPAN),简化文件操作工作. CPAN拥有数量庞大.用于处理不同文件格式的Perl模块.本文列出了10个这种模块.开发者能够使用它们对自己定义文件格式进行操作. 包名 描写叙述 DBI 此模块提供了不依赖数据库的包装,同意Perl与数据库进行通讯.它支持数据库连接和管理.支持运行查询.事

读: File file=new File(this.filePath);BufferedReader br=new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(file),"utf-8")); String line=null;        while((line=br.readLine())!=null){            if(!line.trim().equals("")){  

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ CRUD操作(三) 主要内容: 原子性和事务(Atomicity and Transactions),读隔离.一致性和新近性,分布式查询(Distributed Queries),分布式写操作,模拟两阶段任务提交,在副本集中执行配额读取 1 原子性和事务(Atomicity and Transactions) 在MongoDB中,写操作在单文档级别具有原子性,即使修改一个文档中的多个嵌入式文档也是如此. 当一个写操作修

[原文地址]https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作(二) 主要内容: 更新文档,删除文档,批量写操作,SQL与MongoDB映射图,读隔离(读关注),写确认(写关注) 1 更新文档 1.1 更新 MongoDB提供下列方法用于更新一个集合 db.collection.updateOne() 更新使用指定过滤器匹配到的文档,即使过滤器匹配到多个文档,也只会更新一个文档. 3.2版本新增特性. db.collection.updateMany(

一  登录数据库 1 用户无密码: mysql -uroot -p mysql-> 2 用户有密码: MySQL -root -p[passwd] mysql-> 二  创建数据库: 查询: mysql> show databases; +--------------------+ | Database | +--------------------+ | information_schema | | mysql | | test | | test_1 | | zabbix | +---

jQuery Ajax 操作函数 jQuery 库拥有完整的 Ajax 兼容套件.其中的函数和方法允许我们在不刷新浏览器的情况下从服务器加载数据. 函数 描述 jQuery.ajax() 执行异步 HTTP (Ajax) 请求. .ajaxComplete() 当 Ajax 请求完成时注册要调用的处理程序.这是一个 Ajax 事件. .ajaxError() 当 Ajax 请求完成且出现错误时注册要调用的处理程序.这是一个 Ajax 事件. .ajaxSend() 在 Ajax 请求发送之前显示

继上一节WCF分布式开发步步为赢系列的(4):WCF服务可靠性传输配置与编程开发,本节我们继续学习WCF分布式开发步步为赢的第(5)节:服务契约与操作重载.这里我们首先讲解OOP面向对象的编程中方法重载,重载的意义,WCF服务编程开发如何实现操作重载,随后是代码分析部分,给出了服务端服务契约定义和实现操作重载的注意的问题和实现过程,然后详细介绍了客户端实现操作重载的方式.最后是本文的总结部分.本节的结构是:[1]重载概念[2]操作重载[3]代码实现分析[4]运行结果[5]总结 [1]重载概念:

信号量的值与相应资源的使用情况有关,当它的值大于 0 时,表示当前可用的资源数的数量:当它的值小于 0 时,其绝对值表示等待使用该资源的进程个数.信号量的值仅能由 PV 操作来改变.        在 Linux 下,PV 操作通过调用semop函数来实现.该函数定义在头文件 sys/sem.h中,原型如下:      int  semop(int  semid,struct sembuf  *sops,size_t nsops):      函数的参数 semid 为信号量集的标识符:参数 s

HBase经过七年发展,终于在今年2月底,发布了 1.0.0 版本.这个版本提供了一些让人激动的功能,并且,在不牺牲稳定性的前提下,引入了新的API.虽然 1.0.0 兼容旧版本的 API,不过还是应该尽早地来熟悉下新版API.并且了解下如何与当下正红的 Spark 结合,进行数据的写入与读取.鉴于国内外有关 HBase 1.0.0 新 API 的资料甚少,故作此文. 本文将分两部分介绍,第一部分讲解使用 HBase 新版 API 进行 CRUD 基本操作:第二部分讲解如何将 Spark 内的

1. ElasticSearch的Index 1. 索引初始化 在创建索引之前 对索引进行初始化操作 指定shards数量和replicas数量 curl -XPUT 'http://192.168.10.1:9200/library' -d { "settings":{ "index":{ "number_of_shards":5, "number_of_replicas":1, } } } 2. 查看索引信息 GET 地址

在日常录入EXCEL表格的单元格里 ,我们输入一些一般性的日期内容,如:2017-10-17 或 2017/10/17时,EXCEL会自动识别为日期并按单元格设计格式显示,单元格中存储的值也是日期格式的值. 但我们进行不规范的日期输入时,如在单元格中输入:2017.10.10或2017.10.10或20171010时,EXCEL不会自动识别这些内容为日期,而只会识别为字符串(文本),且在单元格中存储的也只是文本而已. 我们通过编写VBA代码可以轻松解决此问题,让EXCEL完美识别输入的任何日期内

一. 计算机的小数计算一定范围内精确,超过范围只能取近似值: 计算机存储的浮点数受存储bit位数影响,只能保证一定范围内精准,超过bit范围的只能取近似值. java中各类型的精度范围参见:http://blog.csdn.net/longshenlmj/article/details/47616481 编程时注意: doulbe类型的数,不能用等号判定是否相等(或者是一定范围内可以).因为两次同样的计算(除法)结果可能出现小数部分不同.甚至极端的时候,初始化两个小数时,都可能不相等(用数值和字

主键冲突 主键冲突的时候,可以选择更新或者替换进行处理 更新 主键冲突,更新操作. Insert into 表名[(字段列表:包含主键)] values(值列表) on duplicate key update 字段 = 新值; -- 主键冲突: 更新 insert into my_class values('0810','B205') -- 冲突处理 on duplicate key update -- 更新教室 room = 'B205'; 替换 主键冲突: 替换 Replace into

Window是无限数据流处理的核心,Window将一个无限的stream拆分成有限大小的”buckets”桶,我们可以在这些桶上做计算操作.本文主要聚焦于在Flink中如何进行窗口操作,以及程序员如何从window提供的功能中获得最大的收益. 窗口化的Flink程序的一般结构如下,第一个代码段中是分组的流,而第二段是非分组的流.正如我们所见,唯一的区别是分组的stream调用keyBy(…)和window(…),而非分组的stream中window()换成了windowAll(…),这些也将贯穿

[0]-操作成功完成. [1]-功能错误. [2]-系统找不到指定的文件. [3]-系统找不到指定的路径. [4]-系统无法打开文件. [5]-拒绝访问. [6]-句柄无效. [7]-存储控制块被损坏. [8]-存储空间不足,无法处理此命令. [9]-存储控制块地址无效. [10]-环境错误. [11]-试图加载格式错误的程序. [12]-访问码无效. [13]-数据无效. [14]-存储器不足,无法完成此操作. [15]-系统找不到指定的驱动器. [16]-无法删除目录. [17]-系统无法将

常用操作: 生成一新用户: 在两个集群当中都创建相同的管理用户 radosgw-admin user create --uid=admin --display-name=admin --access_key=admin --secret=123456 这里为了测试方便使用了简单密码 此时admin还仅仅是普通的权限,需要通过cap添加user的capabilities,例如: radosgw-admin caps add --uid=admin --caps="users=read, write