Lua os.execute，io.popen（read、write模式） 可用方式 命令 过程 命令 结果 os.execute 执行-等待执行完毕 一次性 无，需外部文件存储 hr=io.popen(..,'r') 执行-不等待执行完毕 一次性 —— hr:read、hr:close 等待执行完毕 —— 有 hw=io.popen(..,'w') 执行-不等待执行
InnoDB引擎与其他mysql引擎最大的区别是其引入了事务的概念，使用事务可以保证 事务的四大特性原子性： 要么全部成功，要么全部失败。**隔离性：**各个事务的执行不能被其他事务干扰。持久性： 操作执行结果会被持久化到磁盘。一致性： 事务执行结果必须从一个一致状态到另一个一致状态，中间不
一、题目 点此看题 二、解法 首先考虑 \(m=0\) 的情况怎么做，发现如果某个点连出去一个菊花的情况，我们都有点搞不定。不难感受到本题直接确定起始点再验证的思路是困难的，我们不妨考虑逐步筛选起始点。 套用类似归纳的方法，假设我们现在有集合 \(S\) 表示可能的起始点，其中的点可能管
使用iostat分析IO性能 iostat用于输出CPU和磁盘I/O相关的统计信息. 1.不加选项执行iostat [patrickxu@vm1 ~]$ iostatLinux 2.6.32-279.19.3.el6.ucloud.x86_64 (vm1) 06/11/2017 _x86_64_ (8 CPU) avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle 0.08
/** 六 java9增强的自动关闭资源的try语句块(java7事实上已经有了自动关闭try语句块) 写法: try(){}-catch-finally 综上:需要关闭的资源,数据库连接,网络连接 1 要么在小括号里声明且初始化(java7)注意'且'字 2 (推荐)要么在try自动关闭语句之前初始
This view is read-only 在IDEA Help -> Edit Custom VM Options 中添加如下代码，然后重启IDEA即可。 -Deditable.java.test.console=true
一、JSONPath 介绍 XML 格式的优点之一是可以使用很多工具来分析、转换和有选择地从 XML 文档中提取数据。 XPath 就是这些强大的工具之一。而对于 JSON 文档，也有类似的 JSONPath 规范（可以说是事实上的业内标准）。 通俗易懂地讲，就是可以通过形如 $.tool.jsonpath.creator 的「路径
Java 控制台输入的三种方式 我们最熟悉的从控制台读取一个字符或者一个字符串都知道用Scanner，那么除了Scanner还有没有其他的呢，答案是有的，我们来看看。 1. System.in.read() System.in.read() System.in.read()返回一个整型字节数据，该数据表示的是字节因此是Unicode的第一个字
事务四大特性：原子性(Atomicity):事务是不可分割的最小操作单元，要么全部成功，要么全部失败。一致性(Consistency):事务完成时，必须使所有的数据都保持一致状态。隔离性(Isolation):数据库系统提供的隔离机制，保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。持久性(Durability):事务
测试工具 Sysbench 是一个基于 LuaJIT 的可编写脚本的多线程基准测试工具。它最常用于数据库基准测试，但也可用于创建不涉及数据库服务器的任意复杂工作负载，本次测试将采用Sysbench 的多线程测试功能对AtomData OP版进行了读写模式的性能测试 工具安装 详见：https://www.cnblogs.co
220510总结 从此加入快读大军乐 inline int read(){ int x=0,f=1;char ch=getchar(); while(ch<'0'||ch>'9'){if(ch == '-') f=-1 ; ch=getchar();} while(ch>='0'&&ch<='9'){x=(x<<1)+(x<<3)+(ch
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应用
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应
链接 洛谷 题目大意 给定一棵树，多组询问，每组询问给定 \(k\) 个点，你可以删掉不同于那 \(k\) 个点的 \(m\) 个点，使得这 \(k\) 个点两两不连通，要求最小化 \(m\)，如果不可能输出 \(-1\)。询问之间独立。 思路 虚树板题。 虚树 针对一些有多组特殊点的树上问题。 如果只有一组特殊点，就是
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1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 答：1.关系数据库已经很流行 2.关系数据库在大数据时代已经不能满足要求•首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理•在实际大数据应用
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应用
题目传送门（洛谷） 题目传送门（codeforces） 题意 \(A,B,C\) 三个等差数列，给定 \(B\) 和 \(C\) 的首项、公差、项数，求有多少种可能的 \(A\)。 做法 首先，先来判断那些一定无解的情况： \(C\) 的公差不是 \(B\) 的公差的倍数； \(C\) 与 \(B\) 根本不相交； \(C\) 中元素 \(B\) 中没有——
一 系统简介 1.简介 该系统可以实时显示噪声量大小，并进行一段时间的噪声统计。 2.特性 实现噪声值的统计 实现了噪声显示 完整的主题和样式控制 多线程的运行模式 二 源码解析 1.串口db值获取： def uart_recv_header(serial): cnt=0 while True:
1.请分析SparkSQL出现的原因，并简述SparkSQL的起源与发展。 因为关系数据库已经很流行，而且关系数据库在大数据时代已经不能满足要求。首先，用户需要从不同数据源执行各种操作，包括结构化、半结构化和非结构化数据。其次，用户需要执行高级分析，比如机器学习和图像处理。在实际大数据应用
read命令 read 变量名1 变量名2 -输入内容 1、不加任何变量名 read [root]- mike 20 male 输入内容 mike 20 male 保存在变量 REPLY，${REPLY} 进行引用 2、加一个变量 read NAME [rooot]- mike 20 male 输入内容 mike 20 male 不论怎样全部保存在 唯一的NAME变量中
一般说使用umcompyle6 *.pyc命令就可以,但是也会遇到反编译不出来的情况， core.pyc 这个文件反编译出来的结果是 # uncompyle6 version 3.8.0 # Python bytecode 3.7.0 (3394) # Decompiled from: Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul 8 2019, 20:34:20) [MSC v.1916 64 bi
斗主地 题目描述 点此看题 解法 首先考虑 \(30\) 分的做法，我们可以设计 \(f[i][j]\) 表示前 \(i\) 轮第 \(j\) 个位置的期望分数，\(g[i][j]\) 表示对于现在这一轮的 \(a\)，第一堆取走了 \(i\) 个，第二堆取走了 \(j\) 个的概率，转移很容易写。 结论是：一次函数洗牌之后的期望仍然是一次
最后一个小时脑力大爆发，生生的把规律找出来了，还看出来几个错误的地方，我真是个天才啊哈哈哈哈 遗憾的是，第一题和第二题只会最最最最基础的暴力 但是猜第一题结论的时候属实是给我爽了一会...... T1 魔法球 其实二分是非常显然的，但是check的时候出现了一点点小问题 我一直都在想实际
魔法球 不难发现是否合法具有单调性，同时保留的一定是权值最大的若干个 通过贪心也可以得到删去球的顺序一定是将待删去的球从大到小操作，并且在保留球之外被加的是最小的若干个 考察一个 \(\Theta(n)\) 判定方式，即从后向前找到每个球的每个权值的出路：被保留的球和没被删去的球，如果
