一.时间处理的方法 1.获取当前时间 new DateTime.now(); 2.设置时间 new DateTime(2020, 11, 11, 12, 37 , 36); 3.解析时间 DateTime.parse('2018-10-10 09:30:36'); 4.时间加减 // 加10分钟 now.add(new Duration(minutes: 10)) // 减2小时 now.add(new Duration(hours: -2)) 5.比较时间 var d3 = new DateT

凡事涉及到高性能貌似都是高大上的东西,所以嘛我也试试:其实这个时间戳ID的生成主要为了解决我们公司内部的券号生成,估计有小伙伴认为券号生成有这么麻烦嘛,搞个自增ID完全可以用起来,或者时间取毫微米时间戳等. 如果以上真是这样简单的话,那我要说道说道:首先自增ID资源耗尽的时候,特别礼券号生成的越频繁,毕竟bigInt也有耗尽那天(当然如果有更长数字字段就是慢慢耗呗),而且依靠数据库进行被动生成,在有些业务上比较软肋:我还有一个同事说搞一张表定时去自增生成ID,这样就能随时取已经存在的ID资源数据

NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐 变量名 变量方法 路径 解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名空间 %run命令 %run 执行所有文件 %run -i 访问变量 Ctrl-C中断执行 %paste可以粘贴剪切板的一切文本 一般使用%cpaste因为可以改 键盘快捷键 魔术命令 %timeit 检测任意语句的执行时间 %magic显示魔术命令的详细文档 %xdel v 删除变量,并清除其一切引用 注册

T-SQL语句用于管理SQL Server数据库引擎实例,创建和管理数据库对象,以及查询.插入.修改和删除数据. Ø 变量 . 局部变量(Local Variable) 局部变量是用户可以自定义的变量,它的作用范围是仅在程序内部,在程序中通常用来储存从表中查询到的数据或当做程序执行过程中的暂存变量.使用局部变量必须以@开头,而且必须用declare命令后才能使用. 基本语法: 声明变量 declare @变量名 变量类型 [@变量名 变量类型] 为变量赋值 set @变量名 = 变量值; sel

SQL Server T-SQL高级查询 高级查询在数据库中用得是最频繁的,也是应用最广泛的. Ø 基本常用查询 --select select * from student; --all 查询所有 select all sex from student; --distinct 过滤重复 select distinct sex from student; --count 统计 select count(*) from student; select count(sex) from student

T-SQL语句用于管理SQL Server数据库引擎实例,创建和管理数据库对象,以及查询.插入.修改和删除数据. Ø 变量 . 局部变量(Local Variable) 局部变量是用户可以自定义的变量,它的作用范围是仅在程序内部,在程序中通常用来储存从表中查询到的数据或当做程序执行过程中的暂存变量.使用局部变量必须以@开头,而且必须用declare命令后才能使用. 基本语法: 声明变量 declare @变量名 变量类型 [@变量名 变量类型] 为变量赋值 set @变量名 = 变量值; sel

基本常用查询 --select select * from student; --all 查询所有 select all sex from student; --distinct 过滤重复 select distinct sex from student; --count 统计 select count(*) from student; select count(sex) from student; select count(distinct sex) from student; --top 取

name like 'ja%'; select * from student where name not like '%[j,n]%'; select * from student where name like '%[j,n,a]%'; select * from student where name like '%[^ja,as,on]%'; select * from student where name like '%[ja_on]%'; --in 子查询 , ); --not in

SQL Server T-SQL高级查询 高级查询在数据库中用得是最频繁的,也是应用最广泛的. Ø 基本常用查询 --select select * from student; //查询student表中所有字段.   --all 查询所有 select all sex from student;   --distinct 过滤重复 select distinct sex from student;   --count 统计 select count(*) from student; selec

高级查询在数据库中用得是最频繁的,也是应用最广泛的.   Ø 基本常用查询   --select select * from student; --all 查询所有 select all sex from student; --distinct 过滤重复 select distinct sex from student; --count 统计 select count(*) from student; select count(sex) from student; select count(di

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config alias preload debug map base charset timeout noConflict config 可以使用 config 方法来配置seajs. seajs.config({ alias: { //~~~类似requirejs的paths 'es5-safe': 'es5-safe/0.9.2/es5-safe', 'json': 'json/1.0.1/json', 'jquery': 'jquery/1.7.1/jquery' }, preload:

--select select * from student; --all 查询所有 select all sex from student; --distinct 过滤重复 select distinct sex from student; --count 统计 select count(*) from student; select count(sex) from student; select count(distinct sex) from student; --top 取前N条记录 s

tarjan算法讲解.   全网最详细tarjan算法讲解,我不敢说别的.反正其他tarjan算法讲解,我看了半天才看懂.我写的这个,读完一遍,发现原来tarjan这么简单! tarjan算法,一个关于 图的联通性的神奇算法.基于DFS(迪法师)算法,深度优先搜索一张有向图.!注意!是有向图.根据树,堆栈,打标记等种种神(che)奇(dan)方法来完成剖析一个图的工作.而图的联通性,就是任督二脉通不通..的问题.了解tarjan算法之前你需要知道:强连通,强连通图,强连通分量,解答树(解答树只是

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一.时间序列基础 1. 时间戳索引DatetimeIndex 生成20个DatetimeIndex from datetime import datetime dates = pd.date_range(start='2019-04-01',periods=20) dates 用这20个索引作为ts的索引 ts = pd.Series(np.random.randn(20),index=dates) ts 不同索引的时间序列之间的算术运算在日期上自动对齐 ts + ts[::2] pandas使

hadoop的生态系统 1, hbase简介 –HBase–HadoopDatabase,是一个高可靠性.高性能.面向列.可伸缩.实时读写的分布式数据库 –利用HadoopHDFS作为其文件存储系统,利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务 –主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库) 高可用; 多备份, 分布式 高性能: 比mapreduce的性能高出许多 面向列: 存储模式是列族和列的存储模型 可伸缩:

转载请注明来源:http://blog.csdn.net/loongshawn/article/details/50710132 <构建基于阿里云OSS文件上传服务> <构建基于OSS的第三方文件上传RESTful接口> 1. 阿里云OSS服务介绍 对象存储(Object Storage Service,简称OSS),是阿里云提供的海量.安全和高可靠的云存储服务.在OSS中每一个文件都有一个key.通过这个key来指向不同的文件对象. 同一时候大家要明确.在OSS中是没有目录的概念

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