//功能:    根据一个URL地址将数据保存到指定路径下,支持断点续传//参数:    url            --需要访问的URL地址//         SavePath       --需要保存的路径//DownedSize 已经下载的大小// totalSize 文件总大小//返回值:  ture --成功 false --失败bool HttpGet::DownFile(const QUrl &url,const QString &SavePath,int DownedS

 工作过程中,各种业务需求在访问数据库的时候要求有order by排序.有时候不必要的或者不合理的排序操作很可能导致数据库系统崩溃.如何处理好order by排序呢?本文从原理以及优化层面介绍 order by .一 MySQL中order by的原理  1 利用索引的有序性获取有序数据  当查询语句的 order BY 条件和查询的执行计划中所利用的 Index 的索引键(或前面几个索引键)完全一致,且索引访问方式为 rang,ref 或者 index 的时候,MySQL 可以利用索引顺序而直

Join 的实现原理 在MySQL 中,只有一种Join 算法,也就是Nested Loop Join,没有其他很多数据库所提供的Hash Join,也没有Sort Merge Join.顾名思义,Nested Loop Join 实际上就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据,然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据,然后合并结果.如果还有第三个参与Join,则再通过前两个表的Join 结果集作为循环基础数据,再一次通过循环查询条件到第三个表中查询数据,如此往复. 下面

案例分析: select c.* from hotel_info_original c left join hotel_info_collection h on c.hotel_type=h.hotel_type and c.hotel_id =h.hotel_id where h.hotel_id is null 这个sql是用来查询出 c 表中有 h 表中无的记录,所以想到了用 left join 的特性(返回左边全部记录,右表不满足匹配条件的记录对应行返回 null)来满足需求,不料这个查

MySQL 分区表原理及数据备份转移实战 1.分区表含义 分区表定义指根据可以设置为任意大小的规则,跨文件系统分配单个表的多个部分.实际上,表的不同部分在不同的位置被存储为单独的表.用户所选择的.实现数据分割的规则被称为分区函数,这在MySQL中它可以是模数,或者是简单的匹配一个连续的数值区间或数值列表,或者是一个内部HASH函数,或一个线性HASH函数. 分表与分区的区别在于:分区从逻辑上来讲只有一张表,而分表则是将一张表分解成多张表. 2.分区表优点 1)分区表更容易维护.对于那些已经失去保

php根据汉字获取拼音(php基于拼音搜索实现原理) 代码一:获取字符串汉字首字母,兼容GBK和UTF-8 <?php function getfirstchar($s0){   //获取单个汉字拼音首字母.注意:此处不要纠结.汉字拼音是没有以U和V开头的     $fchar = ord($s0{0});     if($fchar >= ord("A") and $fchar <= ord("z") )return strtoupper($s0

前言 前面我们已经了解了MySQLQueryOptimizer的工作原理,学习了Query优化的基本原则和思路,理解了索引选择的技巧,这一节我们将围绕Query语句中使用非常频繁,且随时可能存在性能隐患的Join语句,继续我们的Query优化之旅. Join 的实现原理 在寻找Join语句的优化思路之前,我们首先要理解在MySQL中是如何来实现Join的,只要理解了实现原理之后,优化就比较简单了.下面我们先分析一下MySQL中Join的实现原理. 在MySQL中,只有一种Join算法,就是大名鼎

文章目录 一.什么是Kafka 二.Kafka的基本使用 1. 单机环境搭建及命令行的基本使用 2. 集群搭建 3. Java API的基本使用 三.Kafka原理浅析 1. topic和partition的存储 2. 消息分段及索引查找原理 3. 日志清理策略 4. 副本高可用机制 5. 数据同步原理 6. 消息分发策略 7. 消费原理 一.什么是Kafka Kafka也是一款消息队列中间件,与ActiveMQ和RabbitMQ不同的是,它不是基于JMS和AMQP规范开发的,而是提供了类似JM

\[\newcommand{\vct}[1]{\boldsymbol{#1}} \newcommand{\mat}[1]{\begin{bmatrix}#1\end{bmatrix}} \newcommand{\opn}[1]{\operatorname{#1}} \mathscr{\text{Defining }\LaTeX\text{ Macros...}} \]   我并没有透彻理解涉及知识点的严谨描述形式,所以本文大量用语是基于让读者理解而非让读者以此为研究依据的,烦请注意.   设现有

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam

一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀 修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件 使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),

KVM 虚拟化原理探究- overview 标签(空格分隔): KVM 写在前面的话 本文不介绍kvm和qemu的基本安装操作,希望读者具有一定的KVM实践经验.同时希望借此系列博客,能够对KVM底层有一些清晰直观的认识,当然我没有通读KVM的源码,文中的内容一部分来自于书籍和资料,一部分来自于实践,还有一些来自于自己的理解,肯定会有一些理解的偏差,欢迎讨论并指正.本系列文章敬代表我个人观点和实践,不代表公司层面. KVM虚拟化简介 KVM 全称 kernel-based virtual mac

H5单页面手势滑屏切换是采用HTML5 触摸事件(Touch) 和 CSS3动画(Transform,Transition)来实现的,效果图如下所示,本文简单说一下其实现原理和主要思路. 1.实现原理 假设有5个页面,每个页面占屏幕100%宽,则创建一个DIV容器viewport,将其宽度(width) 设置为500%,然后将5个页面装入容器中,并让这5个页面平分整个容器,最后将容器的默认位置设置为0,overflow设置为hidden,这样屏幕就默认显示第一个页面. <div id="v

.NET Core中间件的注册和管道的构建(1)---- 注册和构建原理 0x00 问题的产生 管道是.NET Core中非常关键的一个概念,很多重要的组件都以中间件的形式存在,包括权限管理.会话管理.路由等.所以搞明白中间件是如何注册并最终构建成管道的很重要.园子里很多先驱早已经开始了这方面的研究学习,也写了很多文章,不过我看了后有些地方还不是特别明白.毕竟每个人都是不同的,有些内容作者觉得是常识不需要多写的地方对我来说可能就是个盲区.幸好.NET Core整个项目都是开源的,找到源码看了下解

python自动化测试(2) 自动化基本技术原理 1   概述 在之前的文章里面提到过:做自动化的首要本领就是要会 透过现象看本质 ,落实到实际的IT工作中就是 透过界面看数据. 掌握上面的这样的本领可不是容易的事情,必须要有扎实的计算机理论基础,才能看到深层次的本质东西. 2   应用软件逻辑结构 数据库应用系统 可能是最典型的网络应用程序了,关于它的软件架构如下: 一般在逻辑上分为4层: 用户界面层 UI 为终端用户提供交互的人机界面 业务逻辑层 BLL 将数据库抽象出来的对象进行拼接成具体

3月份开始从客户端转后台,算是幸运的进入全栈工程师的修炼阶段.这段时间一边是老项目的客户端加服务器两边的维护和交接,一边是新项目加加加班赶工,期间最长经历了连续工作三天只睡了四五个小时的煎熬,人生也算是完整了...写博客也算是又一次废了... 一边赶项目,一边看TCP/IP相关的书,本科学的网络知识一直都是一知半解,现在终于有机会深入研究一下了. TCP/IP主要就是各种协议,各种接口.校验这个概念,一直都不陌生.之前在客户端用的最多的校验是MD5.CRC校验,在逻辑层网络协议,客户端文件等用的

在完成Struts2的HelloWorld后,对Struts2的工作原理进行学习.Struts2框架可以按照模块来划分为Servlet Filters,Struts核心模块,拦截器和用户实现部分,其中需要用户实现的部分只有三个,那就是struts.xml,Action,Template(JSP),如下图: 2.3.31中的org.apache.struts2.dispatcher.ActionContextCleanUp已经被标记为@Deprecated Since Struts 2.1.3,2

先出2个考题: 1. 上面打印的是几,captureNum2 出去作用域后是否被销毁?为什么? 同样类型的题目: 问:打印的数字为多少? 有人会回答:mutArray是captureObject方法的局部变量,mutArray指针 保存到栈上,那么当执行完captureObject方法后,出去了作用域mutArray变量就会被系统自动释放. 所以当执行captureBlk([[NSObject alloc] init]); 的时候,mutArray为nil,每次打印的为0. 当然上面说的是错的.

主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一.在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用.一般我们提到降维最容易想到的算法就是PCA,下面我们就对PCA的原理做一个总结. 1. PCA的思想 PCA顾名思义,就是找出数据里最主要的方面,用数据里最主要的方面来代替原始数据.具体的,假如我们的数据集是n维的,共有m个数据$(x^{(1)},x^{(2)},...,x^{(m)})$.我们希望将这m个数据的维度从n维降到n'维