InnoDB存储引擎最早由Innobase Oy公司开发（属第三方存储引擎）。从MySQL 5.5版本开始作为表的默认存储引擎。该存储引擎是第一个完整支持ACID事务的MySQL存储引擎，特点是行锁设计、支持MVCC、支持外键、提供一致性非锁定读，非常适合OLTP场景的应用使用。目前也是应用最广泛的存储引擎。
目前大部分运营后台的设计和开发都是由后端同学来做，产品经理对界面标准要求并不高，大多数都是能用就行。其实，只要花些心思，运营后台也可以做的很美，提升运营同学的日常使用体验。下面跟大家分享两个我做的运营后台中的订单详情设计
今天给大家分享一个SpringBoot整合Tess4j库实现图片文字识别的小案例，希望xdm喜欢。文末有案例代码的Git地址，可以自己下载了去玩玩儿或继续扩展也行。
在华为全联接大会2023鲲鹏DevKit分论坛上，鲲鹏DevKit的技术专家们详细解读了鲲鹏DevKit 23.0版本即将上线的最新能力，并且邀请了华海智汇、志凌海纳等行业伙伴，共同分享基于鲲鹏DevKit的原生开发实践。
WebKit Inside: CSS 的解析 介绍了 CSS 样式表的解析过程，这篇文章继续介绍 CSS 的匹配时机。 无外部样式表 内部样式表和行内样式表本身就在 HTML 里面，解析 HTML 标签构建 DOM 树时内部样式表和行内样式就会被解析完毕。因此如果 HTML 里面只有内部样式表和行内
CSS 样式表引入有3种方式: 外部样式表、内部样式表、行内样式，不同的引入方式，解码样式表的字符集原理不一样。 外部样式表 外部样式表由 link 标签引入，当 WebKit 解析到 link 标签时就会构造 CachedCSSStyleSheet 对象。这个对象持有 CachedResource
贝塞尔曲线的切线及其AABB问题 先聊点别的 2023 年抖音上居然还看到很多前端培训 各种直播前端教学（虽然是录播）但看起来还是有大批前往前端卷啊 说明了什么，很可能说明其它行业更难卷 这不是行业不景气业务下降了么.. 互联网行业是肉眼可见的不景气 业务量也下降了，业务相关的工作也变的不再饱和 我
MySQL 索引、事务与存储引擎 MySQL 索引 1．索引的概念 ●索引是一个排序的列表，在这个列表中存储着索引的值和包含这个值的数据所在行的物理地址（类似于C语言的链表通过指针指向数据记录的内存地址）。 ●使用索引后可以不用扫描全表来定位某行的数据，而是先通过索引表找到该行数据对应的物理地址然后
为什么会存在这个 大概在2021年中左右，我决定未来5-8年还是在搞技术，所以我就在想我该如何完善自己的知识体系，要怎么样才能成为一个合格的、专业的前端工程师，如果后面不止于前端，我要怎么样才能在这个行业走的更远。所以就有了先提升基础的知识点的想法，虽然专业是软件工程，但是这些基础真的基本都还给书本
一：背景 1. 讲故事 最近在看 SQL SERVER 2008 查询性能优化，书中说当一个表创建了聚集索引，那么表中的行会按照主键索引的顺序物理排列，这里有一个关键词叫：物理排列，如果不了解底层原理，真的会被忽悠过去，其实仔细想一想不可能实现严格的 物理排列 ，那对性能是非常大的损害，本篇我们就从
一：背景 1. 讲故事 一直在追这个系列的朋友应该能感受到，我给这个行业中无数的陌生人分析过各种dump，终于在上周有位老同学找到我，还是个大妹子，必须有求必应 😁😁😁。 妹子公司的系统最近在某次升级之后，在高峰期会遇到 CPU 爆高的现象，有些单位你懂的，很强势，所以就苦逼了程序媛，不管怎么
1-java stream peek vs map;; 2-java各种map;; 3-mysql列变行;; 4-java @Conditional;; 5-redis命名空间;; 等等等等...
本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发 转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 1、行业背景 智能仓储物流是以信息交互为主线，使用条形码、射频识别、传感器、全球定位系统等先 进的物联网技术，集成自动化、信息化、人工智能技术，通过信息集成、物流全过程
本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发 转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 在金融行业，我们经常会有审计审查的需求，对某个计算结果进行审查，但是这个计算结果可能依赖多个单元格，而且会有会有多级依赖的情况，如果让我们的从业人员靠眼睛找，工作量巨大
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pandas的数据检索功能是其最基础也是最重要的功能之一。 pandas中最常用的几种数据过滤方式如下： 行列过滤：选取指定的行或者列 条件过滤：对列的数据设置过滤条件 函数过滤：通过函数设置更加复杂的过滤条件 本篇所有示例所使用的测试数据如下： import pandas as pd import
pandas 作为一种常用的数据分析工具，提供了广泛的数据修改方法。 既可以针对行或者列的数据进行修改，也可以对具体单个元素进行修改，还可以基于条件选择要修改的行或者列的数据。 1. 增加数据 1.1 增加行数据 pandas的DataFrame增加一行或者多行数据之前是使用append方法。 im
在`pandas`中，索引（`index`）是用于访问数据的关键。 它为数据提供了基于标签的访问能力，类似于字典，可以根据标签查找和访问数据。 而`pandas`的轴（`axis`）是指数据表中的一个维度，可以理解为表格中的行和列。 通过指定轴，我们可以对数据进行切片、筛选、聚合等操作。 下面简要介
转载请注明出处： 安装protocbuf插件 idea 建议下载一个 protobuf的插件, 可以有代码提示. 这里直接去pluging里搜就行了. 在idea的plugins中搜索proto，然后下载如下的插件就行（最多下载的那个），点击install，然后重启就可以。 gRPC项目构建 新建M
转载请注明出处： 在实际应用过程中，我们查看日志文件时，经常会根据一定自定义的词语过滤，查看所有相关的数据行。最近遇到用cat查看文件，需要根据多关键词进行不同的场景过滤，在这里进行一个简单的总结： 1.过滤多个关键词同时存在 cat file.log |grep -e '关键词1' |grep -
