List和SList都是C++ STL中的容器，都是基于双向链表实现的，可以存储可重复元素的特点。其中，List内部的节点结构包含两个指针一个指向前一个节点，一个指向后一个节点，而SList只有一个指针指向后一个节点，因此相对来说更节省存储空间，但不支持反向遍历，同时也没有List的排序功能。双向链表的数据元素可以通过链表指针串接成逻辑意义上的线性表，不同于采用线性表顺序存储结构的`Vector`
C++ STL 标准模板库提供了丰富的容器和算法，这些模板可以灵活组合使用，以满足不同场景下的需求。本章内容将对前面学习的知识进行总结，并重点讲解如何灵活使用STL中的vector和map容器，以及如何结合不同的算法进行组合。通过灵活组合使用这些容器和算法，能够满足不同场景下的需求，实现高效的数据处理和操作。STL的设计思想是将数据结构和算法进行分离，使得开发者能够更加专注于解决问题，提高了代码的
在开始使用`TEB/PEB`获取进程或线程ID之前，我想有必要解释一下这两个名词，PEB指的是进程环境块`（Process Environment Block）`，用于存储进程状态信息和进程所需的各种数据。每个进程都有一个对应的`PEB`结构体。TEB指的是线程环境块`（Thread Environment Block）`，用于存储线程状态信息和线程所需的各种数据。每个线程同样都有一个对应的`TE
在本节，我们将继续深入探讨套接字通信技术，并介绍一种常见的用法，实现反向远程命令执行功能。对于安全从业者而言，经常需要在远程主机上执行命令并获取执行结果。本节将介绍如何利用 `_popen()` 函数来启动命令行进程，并将输出通过套接字发送回服务端，从而实现远程命令执行的功能。在实现反向远程命令执行时，我们可以使用 `_popen(buf, "r")` 函数来执行特定的命令，并将其输出重定向到一个
摘要：Fork/Join框架位于J.U.C(java.util.concurrent)中，是Java7中提供的用于执行并行任务的框架，其可以将大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务的结果后得到最终结果。 本文分享自华为云社区《如何使用Java7提供的Fork/Join框架实现高并发程序？》，作
摘要：华为云数据库营销专家Tony Chen和华为云数据库高级产品经理佳恩开展了一场关于云原生数据库与Serverless结合的直播对话。 云计算的迅猛发展推动了数据库的变革，云原生数据库成为当前数据库发展的重要方向之一。云原生数据库与Serverless的结合，则进一步加速了云原生数据库的演进。虽
PPT 用图片轻松做出高大上的精修 图片留白充分 图片很花 文字和图片中间，插入一个透明背景 单图片型 放大+色块 左右分割 上下分割 用一个容器 图形结合 多图型 图片并列
DWM 建表，需要看 DWS 需求。 DWS 来自维度（访客、商品、地区、关键词），为了出最终的指标 ADS 需求指标 DWT 为什么实时数仓没有DWT，因为它是历史的聚集，累积结果，实时数仓中不需要 DWD 不需要加工 DWM 需要加工的数据 统计主题 需求指标【ADS】输出方式计算来源来源层级
//1. 准备索引的 settings Settings.Builder settings = Settings.builder() //2. 准备索引的结构 Mappings XContentBuilder mappings = JsonXContent.contentBuilder() //3. 将 Settings 和 Mappings 封装到一个Request 对象中
boosting 查询可以帮助我们去影响查询后的 score - positive：只有匹配上positive的查询的内容，才会被放到返回的结果中 - negative：如果匹配上和positive并且也匹配上了negative，就可以降低这样的文档 score. - negative_boost：指定系数，必须小于 1.0 关于查询时，分数是如何计算的： - 搜索的关键字在文档中出现的频次越高，
大规模Windows环境下，采用Nginx反向代理服务后，操作系统会产生较多TIME_WAIT的TCP（Transmission Control Protocol）连接，操作系统默认TIME_WAIT的TCP连接回收时间是4分钟，TCP默认动态端口范围为开始端口49152，结束端口65535。这样会
[TOC] 2012年5月17日，Google 正式提出了知识图谱（Knowledge Graph）的概念，其初衷是为了优化搜索引擎返回的结果，增强用户搜索质量及体验。 假设我们想知道 “王健林的儿子” 是谁，百度或谷歌一下，搜索引擎会准确返回王思聪的信息，说明搜索引擎理解了用户的意图，知道我们要找
使用场景： 由于表数据量巨大，导致一些统计相关的sql执行非常慢，使用户有非常不好的体验，并且sql和数据库已经没有优化空间了。(并且该统计信息数据实时性要求不高的前提下) 解决方案： 整体思路：创建预处理表——通过定时任务将数据插入到结果表——统计信息时直接通过结果表进行查询——大大提高响应速度
# VuePress2.0构建项目文档系统 参考TerraMours 官网。[https://terramours.site/](https://terramours.site/) 文件结构参考： 