遇到的问题 参考:mongo中时间跟实际时间相差8小时 Mongo中一个Collection有一个字段用来存放数据的插入时间,但记录的时间比实际时间晚了8小时. 查询得知存储在mongodb中的时间是标准时间UTC +0:00,而中国时区是+8.00, 请问有什么办法保证Collection中的插入时间和实际时间一致吗? GMT: 格林威治时间 UTC:标准时间 ISO: 标准时间 CST:北京时间 时间加Z:代表标准时间(一般和UTC时间一致) enterDate: { type: Date,

当将PHP时间戳转化为正常的时间格式一般的操作方法如下: $mytime=time(); echo $mytime.'<br />'; echo date('Y-m-d H:i:s',$mytime); 这样做的后果就是前后相差了8个小时,主要原因是php5.1以上时间戳会与实际时间相差8小时. 解决办法如下: 1.最简单的方法就是不要用php5.1以上的版本--显然这是不可取的方法!!! 2.修改php.ini.打开php.ini查找date.timezone 去掉前面的分号= 后面加Asi

在iOS开发中,经常会遇到各种各样的时间问题,8小时时差,时间戳,求时间间隔,农历等等.解决办法网上比比皆是,但大多零零散散,很多资料并没有说明其中问题.这里集中总结一下,以便于以后查阅和供大家参考.有我自己的理解,错漏之处请大家吐槽. NSDate的8小时问题 NSDate转字符串时间 初始化一个NSDate时间[NSDate date],获取的是零时区的时间(格林尼治的时间: 年-月-日 时:分:秒: +时区),而北京时间是东八区时间,因为时区不同,所以打印的时间相差了8小时.此刻表示的时间

Hash是把锋利的刀子,处理海量数据时经常用到,大家可能经常用hash,但hash的有些特点你是否想过.理解过.我们可以利用我们掌握的概率和期望的知识,来分析Hash中一些有趣的问题,比如: 平均每个桶上的项的个数 平均查找次数 平均冲突次数 平均空桶个数 使每个桶都至少有一个项的项个数的期望 本文hash的采用链地址法发处理冲突,即对hash值相同的不同对象添加到hash桶的链表上. 每个桶上的项的期望个数 将n个不同的项hash到大小为k的hash表中,平均每个桶会有多少个项?首先,对于任意

Description 给你两个整数N和K,要求你输出N!的K进制的位数. Input 有多组输入数据,每组输入数据各一行,每行两个数——N,K Output 每行一个数为输出结果. Sample Input 2 5 2 10 10 10 100 200 Sample Output 1 1 7 69 HINT 对于100%的数据,有2≤N≤2^31, 2≤K≤200,数据组数T≤200. Source Solution 安利一个高深的公式:Stirling公式 用这个公式,当n较大时很精确,而且

Java项目统一UTC时间方案 作者:Gods_巨蚁 引言 近期团队的个别项目在进行框架升级后,部分时间值存在8小时误差,原因是错误的将数据库中的时间数据理解成了UTC时间(旧版本认为是北京时间) 考虑到未来项目对于时间理解的一致性,我决定将项目统一为使用UTC时间,经调研,形成本文 mysql数据库时区及时间时间类型说明 数据库时区 mysql数据库拥有时区设置,默认使用系统时区 可通过如下语句查询当前时区 show variables like '%time_zone%'; 下图为我个人机器

题目描述 输入 第一行正整数 N M 输出 一行(有换行符),L,表示水平延伸最远的整数距离 (不大于答案的最大整数) 样例 #1 Input: 1 100 Output: 49 #2 Input: 2 100 Output: 74 题解 数论 一个结论:桌面上摆$n$本长度为$l$的书,不掉出桌面,能够伸出桌面的最大长度为$\frac 12l*H_n$,其中$H_n=\sum\limits_{i=1}^n\frac 1i$. 证明:设i本书按该条件摆放,它们的重心距离最下面的书的边缘的距离为$

最近开始接触数据库,现在普遍用的都是Mysql数据库,简单的了解了一下sql语句,没有太深入的学习,然后就开始找相关的ORM框架,然后锁定了Sequelize,个人感觉很强大,搜索了一些文档,但是很让人费解,讲的每一部分都是那么的官方,不太容易理解,记录一下学习路程.本文档以koa+Sequelize进行编码测试. 准备工作 在尝试使用Sequelize之前先确认是否安装了Mysql数据库,安装node,这里使用的Mysql 5.6版本. 首先要创建一个项目执行命令如下: mkdir 文件夹名称

HyperLogLog 实现一个功能 统计网站的UV (user view),区别PV (page view) 数据去重 统计总数 同一个用户的反复点击进入记为 1 次 解决方案 最简单的思路是记录集合A中所有不重复元素的集合S,当新来一个元素x,若S中不包含元素x,则将x加入S,否则不加入,集合A的基数就是集合S中元素的数量 数据量大时存在的问题 存储内存会线性增长 集合S中的元素数量增多时,需要用布隆过滤器(检索一个元素是否在一个集合中) hashmap.set 内存占用大 假设定义Hash

在现实的世界中,任何事情都有两面性,在程序的世界中,亦然! 我们不论是在使用一门新的语言,还是一门新的技术,在了解它有多么的让人兴奋,让人轻松,多么的优秀之余,还是很有必要了解一些他的局限性,方便你在实际开发过程中 遇到这些的时候 明白应该怎么处理,在涉及到这些地方的时候,能预先的判断,文章翻译自Mongo DB 官网,翻译的不好,还望大家谅解,同时本人也在使用Mongo DB 对空间地理编码进行一些操作, 希望大家多多交流 多多指教,在此先行谢过!!! 该笔记提供了一些关于使用Mongo DB

用过Mongo的人都知道,Mongo使用的是Bson类型,有string,int,date,bool等数据类型,具体就不详述了. 在使用Mongo 的C#官方驱动时会碰到一个问题,如何将Bson中的数据类型与C#中的数据类型匹配起来. 以下就是我在实际项目中碰到的需要匹配的数据类型. id 比如说所有的Mongo文档里都有一个_id,如果没有标识,直接在对象类中定义一个_id属性,那么在数据读取或保存时就会报错. 因此在对象类中应当如下进行定义: [BsonId] public ObjectId

!/bin/shBACK_DB=ALLOUT_DIR=/home/jianyeruan/app/mongo #临时备份目录TAR_DIR=/home/jianyeruan/app/mongotar #备份存放路径DATE=`date +%Y%m%d%H` #获取当前系统时间DB_USER=username #数据库账号DB_PASS=123456 #数据库密码DAYS=7 #DAYS=7代表删除7天前的备份,即只保留最近7天的备份TAR_BAK="$BACK_DB.$DATE.tar.gz&qu

误差和残量 数值求解方程\(f(x)=0\)的根,有多种方法测算结果的近似程度.最直接的方法是计算误差.第\(n\)步迭代结果与真值\(x^\*\)的差即为第\(n\)步迭代的误差: \begin{equation*}e_n=x_n-x^*\end{equation*} 但是,我们一般是不知道真实值\(x^\*\)的,否则,我们也不会费劲去算了.所以,直接计算误差是不可能的,需要我们另辟蹊径. 一个可能的方法是,程序一直运行,直到结果不再变化.这个方法通常还是很管用的.有时候,程序结果不再变化并

到今天为止,Mongo开发的权限管理系统功能就做完了,剩下的就是完善构架,优化结构,只是现在c#操作Mongo的各种操作基本都掌握了 说到权限管理系统,其实再简单不过了,在关系型数据的是时代,我们通常建一个菜单表,菜单用内建来管理子菜单,然后再建一个角色表(或用户表),然后再建一个角色和菜单的对应关系表,存上菜单id和角色id的对应关系.当然了,方法很多,我只是 举了一个相对比较常见的设计方式. 用上Mongo之后我本来照搬以前的设计思路,完成了权限管理,完成之后突然觉得这样不太好吧.比较Mon

上一篇:每篇半小时1天入门MongoDB——1.MongoDB介绍和安装 配置环境变量 Win10系统为例 右键单击“此电脑”——属性——高级系统设置——高级——环境变量,添加C:\Program Files\MongoDB\Server\3.0\bin;.注意:要以;隔开各种变量. 这样的话就可以直接在CMD命令窗口中输入mongo 表示环境变量设置成功,并已经连接到默认数据库test中. 我们可以输入mongod --help来查看相关的帮助信息 C:\Users\zouqi>mongod

第七章 建议学习时间4小时  课程共10章 学习方式:详细阅读,并手动实现相关代码 学习目标:此教程将教会大家 安装Node.搭建服务器.express.mysql.mongodb.编写后台业务逻辑.编写接口,最后完成一个完整的项目后台,预计共10天课程. 注:由于使用Nodejs操作mongodb的时候,会有两个很蛋疼的地方,1.修改nodejs文件后需要重新命令行 node node.js去运行,2.数据库需要使用命令行查询,不能直接可视化操作 所以有了这章,给大家介绍两个插件来解决这两个问

-背景: 鉴于我们使用mongo作为数据库,期间少不了需要添加索引和对业务表进行设计.因此以下我对mongo索引及表设计原则做了一些分享.希望对大家有用,如有错误还望指正~ MongDB的索引类型简介: -单键索引.复合索引.多键索引.地理空间索引.全文本索引和哈希索引 1,单建索引 db.table.createIndex({"user_id":1}) 1:升序 -1:降序 使用说明:只要查询中包含user_id即可使用索引 无论是在find条件中 还是在sort中 1,-1都会使用

除了特殊注释外,本文的测试结果均基于 spring-data-mongodb:1.10.6.RELEASE(spring-boot-starter:1.5.6.RELEASE),MongoDB 3.0.6 我们在学习了一门编程语言时,一定要明白语句底层的意义,比如 User user= new User(); 它在堆中开辟了一个空间用于存放User(),并且在栈中新增了一个指向这个堆空间的指针user.那么,mongo shell中的 var user = db.user.find(); 到底做

一.背景 不多说,请看第一篇<Docker Mongo数据库主从同步配置方法> 二.具体操作方法 1.创建目录,如创建~/test/mongo_sr1和-/test/mongo_sr2两个目录 mkdir -p ~/test/mongo_sr1 ~/test/mongo_sr2 2.启动容器 #容器mongo_rs1 docker run --name mongo_rs1 -v ~/test/mongo_sr1:/mongodb -p 37117:27017 -d mongo mongod -

前几天看了一篇文章<High Performance JSON PostgreSQL vs. MongoDB> 发布在Percona Live Europe 2017 作者是<Dominic Dwyer Wei Shan Ang>,作者的观点是PostgreSQL更好,恰巧没有玩过postgresql,仅仅听说过. 码农的第一特征就是相信实验,故postgresql走起 上一篇文章<mongodb索引--1亿条记录的查询从55.7秒到毫秒级别> 我们做了一个mongo的

准: bias描述的是根据样本拟合出的模型的输出预测结果的期望与样本真实结果的差距,简单讲,就是在样本上拟合的好不好.要想在bias上表现好,low bias,就得复杂化模型,增加模型的参数,但这样容易过拟合 (overfitting),过拟合对应上图是high variance,点很分散.low bias对应就是点都打在靶心附近,所以瞄的是准的,但手不一定稳. 确: varience描述的是样本上训练出来的模型在测试集上的表现,要想在variance上表现好,low varience,就要简化