1,代码如下: #include<iostream> #include<list> #include<algorithm> #include<iterator> #include<vector> using namespace std; class IntSequence { private: int value; public: //constructor IntSequence(int initialValue):value(initialV

Boost.Python简单概括:是Boost库的一部分:用来在C++代码中调用python代码以及在Python代码中调用C++代码,并且避免用户直接操作指针. 以下内容搬运自:https://wiki.python.org/moin/boost.python/GettingStarted 简介 BoostPython库让C++和Python几乎无缝结合,是Boost库的一个功能. 用BoostPython库,能快速.容易地将C++输出到Python,使得Python接口和C++接口非常像.它

boost::assign通过对"+="和","的重载非常方便的填充标准容器(std::vector,std::set,std::list,std::map),使用boost::assign需要#include<boost/assign.hpp> 1.使用boost::assign对标准容器插入数据 int main(){ using namespace boost::assign; //对std::vector std::vector<int&g

一.Sql Server插入方案介绍 关于 SqlServer 批量插入的方式,有三种比较常用的插入方式,Insert.BatchInsert.SqlBulkCopy,下面我们对比以下三种方案的速度 1.普通的Insert插入方法 public static void Insert(IEnumerable<Person> persons) { using (var con = new SqlConnection("Server=.;Database=DemoDataBase;User

std::vector<boost::shared_ptr <ITEM> > srcItemList;  // 数据源 std::vector<ITEM>  destItemList;            // 目的数据 std::copy(destItemList.begin(),destItemList.end(),  std::back_inserter(srcItemList)); std::back_inserter为后端插入

要学会使用迭代器和容器以及算法,需要学习下面的新技术. 一.流和迭代器 本书的很多例子程序使用I/O流语句来读写数据.例如: int value; cout << "Enter value: "; cin >> value; cout << "You entered " << value << endl; 对于迭代器,有另一种方法使用流和标准函数.理解的要点是将输入/输出流作为容器看待.因此,任何接受迭代器

简易计算器 #简易计算器,蠢新一枚,功能尚不完善,本为个人练习,仅供参考 while 1: a = input('请输入第一个运算数:').strip()#可输入前后带空格的数字 if a.lower() == 'exit':#不区分大小写的实现 break c = input('请输入运算符(仅限+,-,*,/,**):').strip() if c.lower() == 'exit': break b = input('请输入第二个运算数:').strip() if b.lower() ==

一.Mongodb简介  官网地址:http://www.mongodb.org/ MongoDB是一个高性能,开源,无模式的文档型数据库,是当前NoSql数据库中比较热门的一种.MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能 最丰富,最像关系数据库的.它在许多场景下可用于替代传统的关系型数据库或键/值存储方式.它是由C++语言编写的一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,它的目的在于为WEB应 用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.MongoDB是一个介于

最近在AWS上面需要部署一组多区域RDS集群,AWS的多区域简单理解就是RDS一主一从分别在当地的两个机房(两个区域).所以就有了下面各方面的测试. 我们需要测试什么? Primary挂掉时,Secondary是否会自动升级为Primary提供服务,切换期间中断多久? 发生切换后,数据是否有丢失? TPS&QPS分别是多少(配置不同得到的值会不同). 测试的基础环境? RDS服务类db.m4.2xlarge(8核32G,通用SSD). RDS因为是MySQL,版本MySQL 5.7.21. 由于

MongoDB 的部署方案有单机部署.复本集(主备)部署.分片部署.复本集与分片混合部署.混合的部署方式如图: 分片集群的构造 (1)mongos :数据路由,和客户端打交道的模块.mongos本身没有任何数据,他也不知道该怎么处理这数据,去找config server (2)config server:所有存.取数据的方式,所有shard节点的信息,分片功能的一些配置信息.可以理解为真实数据的元数据. (3)shard:真正的数据存储位置,以chunk为单位存数据. Mongos本身并不持久化

在这里收集下我自己对Mongodb的一些优缺点方面的认识,或者是通过其它比较可靠的网文上引用或者摘录的作为依据,这个是一个渐进的过程,也是随着我对Mongodb认识的加深而不断扩展的. (1)Mongodb的不足之处 1.在集群分片中的数据分布不均匀 2.单机可靠性比较差 3.大数据量持续插入,写入性能有较大波动 4.磁盘空间占用比较大 (2)Mongodb的过人之处 1.无模式 2.查询与索引方式灵活,是最像SQL的Nosql 2.支持复制集.主备.互为主备.自动分片等特性

算法不依赖与容器(使用迭代器),但大多数依赖于元素类型.如find需要==运算符,其他算法可能要求支持<运算符. 算法永远不会执行容器的操作,永远不会改变底层容器的大小(添加或删除元素). accumulate(v.cbegin(), v.cend(), string(“ ”)) 算法累加运算符,第3个参数的类型决定了使用哪个+号运算符. equal(v1.cbegin(), v1.cend(), v2.cbegin()),逐个比较两个序列.第二个序列至少与第一个序列一样长. 容器和元素类型都不

一:IK分词器简介  IK Analyzer是一个开源的,基于java语言开发的轻量级的中文分词工具包.从2006年12月推出1.0版开始, IKAnalyzer已经推出了4个大版本.最初,它是以开源项目Luence为应用主体的,结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件.从3.0版本开 始,IK发展为面向Java的公用分词组件,独立于Lucene项目,同时提供了对Lucene的默认优化实现.在2012版本中,IK实现了简单的分词 歧义排除算法,标志着IK分词器从单纯的词典分词向模拟语义分词衍化.

使用泛型算法必须包含头文件#inlucde <algorithm> 标准库还定义一组泛化的算术算法,其命名习惯与泛型算法相同,包含头文件#include <numeric> find vector<int>::const_iterator result =  find(vec.begin(), vec.end(), search_value) 找到就返回指向该元素的迭代器,没找到就返回第二个迭代器实参 vector<string> vec = {"

列表list 列表是python中的基础数据类型之一,其他语言中也有类似于列表的数据类型,比如js中叫数组,他是以[]括起来,每个元素以逗号隔开,而且他里面可以存放各种数据类型比如: li = [‘alex’,123,Ture,(1,2,3,’wusir’),[1,2,3,’小明’,],{‘name’:’alex’}] 列表相比于字符串,不仅可以储存不同的数据类型,而且可以储存大量数据,32位python的限制是 536870912 个元素,64位python的限制是 1152921504606

一. 什么是NoSQL NoSQL(NoSQL = Not Only SQL ),意即"不仅仅是SQL",它是一种非关系型数据库. 二. 为什么要有NoSQL 在现代的计算系统上每天网络上都会产生庞大的数据量,而传统的关系型数据库在应付超大规模,超大流量以及高并发的时候力不从心,首先,对数据库存储的容量要求越来越高,单机无法满足需求,很多时候需要用集群来解决问题,而RDBMS(关系型数据库)由于要支持join,union等操作,一般不支持分布式集群.其次,在大数据大行其道的今天,很多的

简单注解:mongos 路由进程, 应用程序接入mongos再查询到具体分片,监听端口默认27017config server 路由表服务, 每一台都具有全部chunk的路由信息 shard为数据存储分片, 每一片都可以是复制集(replica set) 部署分片集群 #配置mongoDB shareding时,使用hosts域名代替IP地址好处非常多,可以在很多迁移的地方,直接更换迁移服务器,IP地址变了也没关系#例如在迁移config服务器时,只需要在mongos服务器里面把配置的confi

目录 Django杂篇(1) bulk_create Pagination 创建多对多表关系的常用方法 form校验组件的应用 渲染页面 展示错误信息 校验数据 常用字段 Django杂篇(1) 这里我们介绍以下Django常用的一些小工具,分别是: bulk_create,一种将数据批量插入数据库的方法,效率较高 Pagination,自定义的一种分页器,重点在于其思路和使用 多对多表关系的创建方法,常见的有三种 form校验组件的应用,其主要作用就是按照我们的要求校验数据的格式,并取到符合条

log4j 输出级别 fatal(致命信息)>error(错误信息)>warn(警告信息)>info(普通信息)>debug(调试信息)>all(所有) log4j.propreties log4j-xx.jar封装后需要用到的配置文件,文件名固定不可修改. log4j.propreties配置文件的编写 log4j.rootLogger=info,console,logfile //若为info则显示info与更高级别的输出信息  console为控制台 logfile文件

cb41a_c++_STL_算法_填充新值fill_generatefill(b,e,v)fill_n(b,n,v),填充n个vgenerate(b,e,p)generate_n(b,n,p) generate_n(back_inserter(ilist), 5, rand);//插入5个随机数,rand是个随机数函数 STL算法-修改性算法for_each()copy()copy_backward()transform()merge()swap_ranges()fill()fill_n() g

迭代器令算法不依赖于容器,但算法依赖于元素类型的操作. 算法永远不会执行容器的操作.算法永远不会改变底层容器的大小. accumulate定义在头文件numeric中,接受三个参数,前两个指出需要求和的元素的范围,第三个参数是和的初值.accumulate的第三个参数的类型决定了函数中使用哪个加法运算符以及返回值的类型. // 对vec中的元素求和,和的初值是0 int sum = accumulate(vec.cbegin(), vec.cend(), 0); // 将vector中所有str