在编辑linux脚本中不断的会用到复杂的脚本编辑，写文章记录。 Linux命令大全(手册) – 真正好用的Linux命令在线查询网站 目录 推荐书籍： Linux常用命令 Linux 常用命令 在linux shell脚本中root切换到普通用户执行脚本 Linux—shell中$(( ))、$(
文章目录 备份和恢复分类冷备热备逻辑备份mysqldumpSELECT...INTO OUTFILE恢复 二进制日志备份与恢复快照备份(完全备份)复制快照+复制的备份架构 备份和恢复 分类 （1）根据备份的方法可以分为： Hot Backup（热备）：指在数据库运行中直接备份，对正在运行的数据库没有
https://www.jianshu.com/p/f4bfd169b4ca 在之前的OOM问题复盘中，我们添加了jmap脚本来自动dump内存现场，方便排查OOM问题。 但当我反复模拟OOM场景测试时，发现jmap有时可以dump成功，有时会报错，如下： 经过网上一顿搜索，发现两种原因可能导致这个
一、背景 复杂sql查询报错 二、原因 单条s q l使用内存默认为1G 三、解决 tiup cluster edit_config tidb-test server_configs: tidb: mem-quota-query: 4294967296 # 修改大小 tiup cluster rel
| 考量维度 | 基于CSI 快照 | 基于Restic 文件复制 | | | | | | 应用性能影响 | 低，CSI 接口调用存储系统快照 | 取决于数据量，占用额外资源 | | 数据可用性 | 依赖于存储系统 | 对象存储和生产环境隔离，独立可用性，支持跨站点可用性 | | 数据一致性 | 支
对于给定的数组[x1，x2，x3，…，xn]，计算幂的累积：x1^（x2^（x3^（…^xn））的最后一位（十进制）数字。 例如，对于数组[3，4，2]，您的代码应该返回1，因为3^（4^2）=3^16=43046721。 结果的增长得快得令人难以置信。例如，9^（9^9）有超过3.69亿个数字。你
## 前言 在软件系统中，有时候面临着“一个复杂对象”的创建工作，其通常由各个部分的子对象用一定的算法构成；由于需求的变化，这个复杂对象的各个部分经常面临着剧烈的变化，但是将它们组合在一起的算法却相对稳定。如何应对这种变化？如何提供一种“封装机制”来隔离出“复杂对象的各个部分”的变化，从而保持系统中
Tomcat--文件上传--文件包含--(CVE-2017-12615)&&(CVE-2020-1938) 复现环境 采用Vulfocus靶场环境进行复现，搭建操作和文章参考具体搭建教程参考vulfocus不能同步的解决方法/vulfocus同步失败。 CVE-2017-12615 文件上传 漏洞简
摘要：目前，武汉市已将该平台推广复制到该市其他供水主体，华为云也将继续携手助力，为武汉市营商环境高质量得分提供有力支撑。 近日，住房和城乡建设部科技与产业化发展中心发布《关于发布2022年智慧水务典型案例的通知》，饮用水安全保障类、水环境综合治理类以及综合类的18个项目入选2022年智慧水务典型案例
摘要：神经网络的压缩算法是，旨在将一个庞大而复杂的预训练模型（pre-trained model）转化为一个精简的小模型。 本文分享自华为云社区《卷积神经网络压缩方法总结》，作者：嵌入式视觉 。 我们知道，在一定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终效果越好。神经网络的压缩算法是，旨在将一个
阅识风云是华为云信息大咖，擅长将复杂信息多元化呈现，其出品的一张图(云图说)、深入浅出的博文(云小课)或短视频(云视厅)总有一款能让您快速上手华为云。更多精彩内容请单击此处。 摘要：GaussDB性能调优过程需要综合考虑多方面因素，因此，调优人员应对系统软件架构、软硬件配置、数据库配置参数、并发控制
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redis，对于一个java开发工程师来讲，其实算不得什么复杂新奇的技术，但可能也很少人去深入了解学习它的底层的一些东西。下面将通过对内存统计、内存划分、存储细节、对象类型&内部编码这四个模块来学习学习redis的内存模型，手字笔录，潜心修行。
关于数据库的性能优化其实是一个很复杂的大课题，很难通过一篇帖子讲的很全面和深刻，这也就是为什么我的标题是‘浅析’，程序员的成长一定是要付出代价和成本，因为只有真的在一线切身体会到当时的紧张和压力，对于一件事情才能印象深刻，但反之也不能太过于强调代价，如果可以通过一些别人的分享就可以规避一些自己业务的问题和错误的代价也是好的。
跳表可以达到和红黑树一样的时间复杂度 O(logN)，且实现简单，Redis 中的有序集合对象的底层数据结构就使用了跳表。本篇文章从调表的基础概念、节点、初始化、添加方法、搜索方法以及删除方法出发，介绍了调表的完整代码以及调表在redis中的应用。
如今随着互联网技术快速发展，业务越来越复杂，系统的高并发和关键数据的场景越来越多。在分布式系统中，机器宕机和消息丢失也是需要重点关注的问题，其中的一个典型就是幂等性问题。
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到目前为止，我们已经使用过的所有复合数据，最终都是从数值出发构造起来的（比如我们在上一篇博客所介绍的链表和树就基于数来进行层次化构造）。在这一节里，我们要扩充所用语言的表达能力，引进将任意符号作为数据的功能。本节内容包括符号求导、如何设计集合的表示和Huffman编码树。
转载请注明出处： 目录 1.单字段索引 2.复合索引 3.多key索引 4.其他类型索引 5.索引额外属性 6.MongoDB 索引相关的常用sql命令 MongoDB 支持多种类型的索引，包括单字段索引、复合索引、多 key 索引、文本索引等，每种类型的索引有不同的使用场合。 1.单字段索引 语法
