select DATE_FORMAT(CURDATE(),'%Y%m%d') DateId,elt(interval(curnum,0, 10000,20000,30000,40000,50000, 100000,200000,300000, 500000,1000000,2000000,3000000,5000000,10000000,30000000), '1W以下','1W-2W','2W-3W','3W-4W','4W-5W','5W-10W', '10W-20W', '20W-30W'…

Given a sorted integer array without duplicates, return the summary of its ranges. Example 1: Input: [0,1,2,4,5,7] Output: ["0->2","4->5","7"] Explanation: 0,1,2 form a continuous range; 4,5 form a continuous range. Exa…

敌兵布阵 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 128367    Accepted Submission(s): 53788 Problem Description C国的死对头A国这段时间正在进行军事演习,所以C国间谍头子Derek和他手下Tidy又开始忙乎了.A国在海岸线沿直线布置了N个工兵营地,Derek和Tidy的任务…

HDU1754 I Hate It Time Limit:3000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Description 很多学校流行一种比较的习惯.老师们很喜欢询问,从某某到某某当中,分数最高的是多少. 这让很多学生很反感. 不管你喜不喜欢,现在需要你做的是,就是按照老师的要求,写一个程序,模拟老师的询问.当然,老师有时候需要更新某位同学的成绩.   Input 本题目包含多组测试,请处理到文件结束.…

在成熟领先的企业级数据库系统中,并行查询可以说是一大利器,在某些场景下他可以显著的提升查询的相应时间,提升用户体验.如SQL Server, Oracle等, Mysql目前还未实现,而PostgreSQL在2015实现了并行扫描,相信他们也在朝着更健壮的企业级数据库迈进.RDBMS中并行执行的实现方式大抵相同,本文将通过SQL Server为大家详细解析SQL Server并行执行的原理及一些实践. 准备知识 硬件环境-在深入并行原理前,我们需要一些准备知识,用以后面理解并行.首先是当下的硬件…

第六章:Specialized Layers   类别 用途 CAEmitterLayer 用于实现基于Core Animation粒子发射系统.发射器层对象控制粒子的生成和起源 CAGradientLayer 用于绘制一个颜色渐变填充图层的形状(所有圆角矩形边界内的部分) CAEAGLLayer/CAOpenGLLayer 用于设置需要使用OpenGL ES(iOS)或OpenGL(OS X)绘制的内容与内容储备. CAReplicatorLayer 当你想自动生成一个或多个子层的拷贝.复制器…

首先接上篇的要做一个NSEnumerator 类的延展阅读. 枚举(NSEnumerator) (1)依附于集合类(NSArray,NSSet,NSDictionary),没有用来创建实例的接口. (2)NSEnumerator的nextObject方法可以遍历每个集合元素,结束返回nil,通过与while结合使用可遍历集合中所有项 (3)对可变数组进行枚举操作时,不能通过添加或删除对象这种类方式来改变数组容器. 遍历数组每个索引处的对象,你可以编写一个0到[array count]的循环,而N…

从我第一次听到Nosql这个概念到如今已经走过4个年头了,但仍然没有具体的去做过相应的实践.最近获得一段学习休息时间,购买了Nosql技术实践一书,正在慢慢的学习.在主流观点中,Nosql大体分为4类,键值存储数据库,列存储数据库,文档型数据库,图形数据库. 今天主要快速的浏览了文档型数据库中目前市场占有率的最高的MongoDB数据库.记得初次见到和关注这个数据库还是我刚来上海的时候,公司将该数据库作 为新建的项目管理系统的后台数据库,当时还是很向往的,只是无缘参与那个项目,也就一直没有和该数据…

sharding Vertical Sharding 把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard) 实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主要包括:切分策略.节点路由.全局主键生成.跨节点排序/分组/表关联.多数据源事务处理和数据库扩容等 因为表多而数据多,这时候适合使用垂直切分,把关系紧密(比如同一模块)的表切分出来放在一个server上 如果表并不多,但每张表的数据非常多,这时候适合水平切分,即把表的数据按某种规则(比如按ID散列)切分到多个数据库(server)上.…

Druid首先是一个数据库连接池,但它不仅仅是一个数据库连接池,它还包含一个ProxyDriver,一系列内置的JDBC组件库,一个SQL Parser. 支持的数据库 Druid支持所有JDBC兼容的数据库,包括Oracle.MySql.Derby.Postgresql.SQL Server.H2等等. Druid针对Oracle和MySql做了特别优化,比如Oracle的PS Cache内存占用优化,MySql的ping检测优化. 扩展JDBC Druid在DruidDataSourc和Pr…

在连续傅里叶级数(或积分)变换中,信号所对应的离散频谱(或连续频谱)为(或),其频率是无限离散分布的(或频谱的分布范围是无限区间的).很显然,单位时间内,频率较低(简称低频,即较小)的简谐波相对频率较高(简称高频,即较大)的简谐波在空间的变化要平稳得多.例如,时所对应的直流分量在空间是不变化的(信号在整个区间的平均值),其它成分的信号则随频率的增大而更加快速变化. 对于一个在有限区间分布的信号,其连续频谱在频率域的分布往往是无限区间的.实际信号处理时,我们通常只能在有限区间内做傅里叶分析(除非理…

//intput array A,output array result.   count array count . //all the elements is in te range of 0~k. //if k=O(n),the complexity is Θ(n) //counting sort is stable for(i=0;i<n;i++)result[i]=0; for(i=1;i<=n;i++)count[a[i]]++; for(i=1;i<=n;i++)count…

05年的题目绝对是自2000年以来难度最大的.后三题的难度系数分别为0.2.0.2.0.3,而前面几年的题目中每年最多只出现一道难度系数为0.2的题目,其难度可见一斑. 强烈推荐这个 PPT,每道题都讲得很清楚:http://wenku.baidu.com/view/878beb64783e0912a2162aa7.html 第一题:谁拿了最多奖学金 模拟 第二题:过河 动态规划+优化 首先看到题目的数据范围就已经让人心生畏惧了.1e9这么大的数字,无论从空间还是时间都无法承受. 动态规划是很容…

原文地址:http://www.uml.org.cn/sjjm/201211212.asp数据库分库分表(sharding)系列 目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进…

转自:http://blog.csdn.net/xiazdong/article/details/6280345 CPU调度   用于多道程序 以下先讨论对于单CPU的调度问题. 回顾多道程序,同时把多个进程导入内存,使得一个进程在CPU中执行I/O时,一个进程用来填补CPU的时间. 通常进程都是在CPU区间和I/O区间之间转换. CPU调度程序称为短期调度程序,从内存调度到CPU. 在内存中等待的就绪队列的节点是PCB.有许多不同的队列实现方法. 抢占调度和非抢占调度(协作):前者为一个进程还…

这一章节主要介绍我们在进行数值分析常用的二分.三分和一个近似求解区间积分的辛普森法. 首先介绍二分. 其实二分的思想很好理解并且笔者在之前的一些文章中也有所渗透,对于二次函数甚至单元高次函数的零点求解.线段树还有<algorithm puzzle>当中的“切割钢条”问题,都是基于二分思想. 下面我们通过具体的问题来应用二分这种数值分析的策略. Ex1:按揭贷款 以P%的年利率借贷N元后,在M个月内,以每月还C元的方式还贷.贷款期限内,按照如下形式计算贷款余额. (1)    贷款余额从余额N元…

作为一种数据存储层面上的水平伸缩解决方案,数据库Sharding技术由来已久,很多海量数据系统在其发展演进的历程中都曾经历过分库分表的Sharding改造阶段.简单地说,Sharding就是将原来单一数据库按照一定的规则进行切分,把数据分散到多台物理机(我们称之为Shard)上存储,从而突破单机限制,使系统能以Scale-Out的方式应对不断上涨的海量数据,但是这种切分对上层应用来说是透明的,多个物理上分布的数据库在逻辑上依然是一个库.实现Sharding需要解决一系列关键的技术问题,这些问题主…

总文件夹:http://blog.csdn.net/iloveas2014/article/details/38304477 1.3.3 HSB与RGB之间的互转公式及HSL和HSV对色彩属性理解的异同 首先,HSL和HSV对H的定义一致,公式例如以下: max=min意味着R,G,B三个值始终相等,仅仅能是白,灰,黑这三类颜色了,色相值在这样的情况下没有不论什么意义,所以让它等于0. 然后,HSB模式将色相环等分成三个120度的区间(图 1.28). 图 1.28色相环的区间分布 [0,60]…

使用CAGradientLayer可以实现颜色的渐变, 我们先看下头文件 @interface CAGradientLayer : CALayer @property(nullable, copy) NSArray *colors;//颜色渐变的数组 @property(nullable, copy) NSArray<NSNumber *> *locations;//渐变颜色的区间分布,locations的数组长度和color一致,默认是nil,会平均分布 @property CGPoint…

原创文章 原文首发我实验室公众号 猎户安全实验室 然后发在先知平台备份了一份 1 @序 攻防之初,大多为绕过既有逻辑和认证,以Getshell为节点,不管是SQL注入获得管理员数据还是XSS 获得后台cookie,大多数是为了后台的登录权限,假若我们获得一枚口令,都是柳暗花明.不管口令复杂与否,只要在构造的字典内都是爆破之结晶. Web形态及业务之错综,我们暂可将能够自定义字典的请求归类到爆破,以便信息的提炼和知识的逻辑推理. 本文主要收集了常用的一些爆破相关的零碎点和技巧点. 2 账户探测 探…

React Native(下文简称 RN)开源已经一年多时间,国内各大互联网公司都在使用,携程也在今年 5 月份投入资源开始引入,并推广给多个业务团队使用,本文将会分享我们遇到的一些问题以及我们的优化方案. 一.背景和使用情况介绍 为什么会引入 React Native? 1. AppSize 占用 携程旅行 App 从 11 年开始开发,至今已有 5 年多时间,随着各项业务功能的全面移动化,以及公司"Mobile first"策略的指引下,App 功能越来越多,越来越臃肿,Size…

作者:战斗民族就是干 转载请注明地址:http://www.cnblogs.com/prayers/p/8822417.html Facet 开门见山,facet解决的就是筛选,我是把它理解为一种聚合. 例如,商品属性中的品牌名称.例如:搜索召回了100个sku,这100个sku里面包含在20个品牌里面,那我如何聚合出这20个品牌呢?solr给我们提供了强大的API,facet,基本用例如下 http://localhost:8080/solr/b2b/select?q=*:*&wt=json&a…

CAGradientLayer使用: CAGradientLayer*gradient = [CAGradientLayerlayer]; gradient.frame = subLayer.frame; gradient.colors = [NSArrayarrayWithObjects:(id)[UIColorredColor].CGColor, (id)[UIColoryellowColor].CGColor, (id)[UIColorgreenColor].CGColor,nil]; g…

数据库分库分表(sharding)系列     目录; (一) 拆分实施策略和示例演示 (二) 全局主键生成策略 (三) 关于使用框架还是自主开发以及sharding实现层面的考量 (四) 多数据源的事务处理 (五) 一种支持自由规划无须数据迁移和修改路由代码的Sharding扩容方案 (一) 拆分实施策略和示例演示 第一部分:实施策略 图1.数据库分库分表(sharding)实施策略图解 1.准备阶段 对数据库进行分库分表(Sharding化)前,需要开发人员充分了解系统业务逻辑和数据库sch…

介绍 Druid首先是一个数据库连接池,但它不仅仅是一个数据库连接池,它还包含一个ProxyDriver,一系列内置的JDBC组件库,一个SQL Parser. 支持的数据库 Druid支持所有JDBC兼容的数据库,包括Oracle.MySql.Derby.Postgresql.SQL Server.H2等等. Druid针对Oracle和MySql做了特别优化,比如Oracle的PS Cache内存占用优化,MySql的ping检测优化. 扩展JDBC Druid在DruidDataSourc…

线段树是一种二叉搜索树,它的每一个结点对应着一个区间[L, R],叶子结点对应的区间就是一个单位区间,即L == R.对于一个非叶子结点[L, R],它的左儿子所表示的区间是[L, (L +R)/2],右儿子所代表的的区间是[(L + R) / 2 +1, R]. 拿一个简单的例子来说,我们需要维护一个数列,每次进行以下两种操作: 修改一个元素 查询一段区间的最大值 这是一道经典的RMQ(range minimum/maximum query,区间最值查询问题)问题,用线段树怎么解决呢?更新是点…

0x01 :序言 I am a slow walker, but I never walk backwards. 成长于被爱,学着爱人 成长的故事 也是年少的星期六结束的故事 就仿佛我和BugPhobia团队共同的成长 从模仿到拒绝模仿 任由挑灯.辗转.迷茫.前进的无数日夜 令那些岁月的烦恼和喜悦控制住自己 在耳边轻唱 祝你万事胜意 一切终比想象的,好一点点 ——致以BugPhobia团队的Beta阶段软件开发的终结篇章 0x02 :软件工程项目经理的理解 To the world,you ma…

pandas简介 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的.Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具.pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法. Series:一维数组,与Numpy中的一维array类似.二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效…

项目发起人访谈:http://www.iteye.com/magazines/90 github主页:https://github.com/alibaba/druid druid 项目,我想我能用很短的话进行总结:首先,是个数据库连接池,这也就意味着,需要建立线程池,让connection (JDBC中的接口)与真实的线程见不是强关联.其次,我想要,能够建立监测的机制,记录有哪些sql语句,每条sql语句的执行时间,哪些sql语句我想禁止等等.其实,类似于拦截器机制,我要在connection上…

早期的时候,项目基于ES+echart写了一些仪表盘的展示页面,虽然ES配合这种char界面有着天然的优势,但实际写起代码来,还是很多重复的劳动,在一次偶然中发现Grafana,看到它提供了很多仪表盘式的图型,功能很强大,于是下载下来试了下效果不错.因为全部都是鼠标操作,都不用写代码,真正智能套件. 如题,应用Grafana之前,你需要对es聚合查询知识有一定了解 先看效果 因为网上这种图比较多,这里就不细看了,目前Grafana如何使用的文章不多,下面是我总结的一些经验,其中有一部份是从官网查…