某些时候需要爬取网页中指定信息时,通常需要一些框架解析网页行成dom模型,然后来操作节点来获取相应的信息.在java中很显然就是Jsoup,而在Golang里,应该就是这个goquery了吧. goquery github地址 https://github.com/PuerkitoBio/goquery 安装 由于它依赖 Go语言的 net/html 包以及css选择库 cascadia, 因此我们要先手动安装net/html包,后者不需要我们手动安装. 运行 go get https://gi

Linux Centos 迁移Mysql 数据位置 由于业务量增加导致安装在系统盘(20G)磁盘空间被占满了, 现在进行数据库的迁移. Mysql 是通过 yum 安装的. Centos6.5Mysql5.1 yum 安装的 mysql 服务 查看 mysql 的安装路径 执行查询 SQL show variables like '%dir%'; datadir 就是数据路径 转移操作 新建 mysql 数据目录 mkdir /data/mysqlData 停止mysql服务 service m

有三种类型,memory,storage和calldata,一般只有外部函数的参数(不包括返回参数)被强制指定为calldata.这种数据位置是只读的,不会持久化到区块链 storage存储或memory内存memory存储位置同我们普通程序的内存类似,即分配,即使用,动态分配,越过作用域即不可被访问,等待被回收.而对于storage的变量,数据将永远存在于区块链上. 总结¶强制指定的数据位置:    •    外部函数的参数(不包括返回参数): calldata,效果跟 memory 差不多 

Chrome浏览器在Windows系统上安装过程,没有设置安装位置的步骤,所以默认是安装在C盘的.并且,若Chrome作为主要浏览器使用,随着时间的积累,数据文件会非常多.增加系统盘的负荷. Windows用户变更程序及数据位置的步骤 ===1. 找到原始位置,安装后的默认文件夹包括:程序位置:C:\Program Files (x86)\Google数据位置:C:\Users\用户名\AppData\Local\Google ===2. 移动以上2部分到非系统盘,比如D盘(不放心,也可以先复制

选择需要调换位置的项,按住Shift键,拖动数据,移动到BC列中间线处,出现C4:C5时,放开键盘鼠标即可: 若是不按住Shift键,则数据移动到C列:

1 /*36 [程序 36 移动位置] 2 题目:有 n 个整数,使其前面各数顺序向后移 m 个位置,最后 m 个数变成最前面的 m 个数,比如输入数字 3 为 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0,m=4,则结果为 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 4 */ 5 6 /*分析 7 * 1.初始化数组a,并从键盘获得值 8 * 2.声明m,并从键盘或者m值是多少 9 * 3.再创建一个m大的数组b,用于临时存放a中最后m个数 10 * 4.将a中剩下的数向后移动==========不需要

Merkle 树 图 1.5.6.1 - Merkle 树示例 默克尔树(又叫哈希树)是一种二叉树,由一个根节点.一组中间节点和一组叶节点组成.最下面的叶节点包含存储数据或其哈希值,每个中间节点是它的两个孩子节点内容的哈希值,根节点也是由它的两个子节点内容的哈希值组成. 进一步的,默克尔树可以推广到多叉树的情形. 默克尔树的特点是,底层数据的任何变动,都会传递到其父亲节点,一直到树根. 默克尔树的典型应用场景包括: 快速比较大量数据:当两个默克尔树根相同时,则意味着所代表的数据必然相同. 快速定

代码: t = [-10,-3,-100,-1000,-239,1] # 交换 -10和1的位置 t[5], t[t[5]-1] = t[t[5]-1], t[5] 报错: IndexError: list assignment index out of range 数组: >>> t [-10,-3,-100,-1000,-239,-10] 为什么? 等式右边 t[t[5]-1] 相当于 t[0] ,是对值-10的引用.首先是将t[5]的引用指向-10,此时 t[5] 的值变为-10,

查看位置: show variables like '%datadir%'; /var/lib/mysql

JENKINS_HOME: C:\Documents and Settings\AAA\.jenkins /root/.jenkins jenkins迁移只需要备份JENKINS_HOME的内容即可 .

chrome浏览器:C:\Users\Username\AppData\Local\Google\Chrome\User Data\Default\Local Storage 中,虽然后缀名是.localstorege 但是实际上就是sqlite的数据库文件

1.smartimageview使用 <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" xmlns:tools="http://schemas.android.com/tools" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent"

写在前面 Solidity 是以太坊智能合约编程语言,阅读本文前,你应该对以太坊.智能合约有所了解, 如果你还不了解,建议你先看以太坊是什么 这部分的内容官方英文文档讲的不是很透,因此我在参考Solidity官方文档(当前最新版本:0.4.20)的同时加入了深入分析部分,欢迎订阅专栏. 数据位置(Data location) 在系列第一篇,我们提到 Solidity 类型分为两类: 值类型(Value Type) 及 引用类型(Reference Types), 前面我们已经介绍完了值类型,接下

通过TADOQuery的方法Locate,输入字符,查找到定位到对应的数据位置,优点快速定位,缺点是只匹配查找到的和第一个位置,无法连续定位下一个! //定位qrymembertype.Locate('Cname', Cname, [loCaseInsensitive]); 'Cname'列名Cname 所匹配的值loCaseInsensitive, loPartialKey] 不区分大小写,部分匹配[loCaseInsensitive] 不区分大小写[loPartialKey] 部分匹配[]

package yw.fanxing; /** * 自定义泛型测试 * * 写一个方法,将任意数组的任意两个位置的数据进行交换 * * @author yw-tony * */ public class CustomGTest { /** * 程序的入口main方法 * @param args */ public static void main(String[] args) { String[] strs = { "yw", "sun", "xiao&q

网络流是什么?为什么网络流中需要存在缓存数据?为什么PF中要采用缓存网络数据的机制?带着这几个疑问,让我们好好详细的了解一下在网络数据交互中我们容易忽视以及薄弱的一块.该部分为PF现有的网络流模型,但是在这里只讲解最本质的概念,而没有详细说明代码,如果有兴趣的不妨先看了这部分再去看下代码,一切或许会豁然开朗. 网络流 如果你不知道计算机中流数据模型的定义,那么你就可以试想一下河流,有着固定起点和终点的河流.将流水从某一个地方送向另一个地方的通道,我们现实中一般叫做渠道,这种渠道在计算机之间就是网

很多情况下大家都采用实际测量的数据进行定位算法的性能分析和验证,但是实际测量的工作量太大.数据不全面.灵活性较小,采用仿真的方法获取RSS数据是另一种可供选择的方式.本文介绍射线跟踪技术的基本原理,以及如何得到用于定位仿真的RSS数据.在此基础上得到位置指纹库与一组测试数据,用于以后定位算法的验证.(本文的原理介绍并不严谨,但求快速理解) 对数距离损耗模型 在自由空间中,没有任何障碍物,信号从发射源向四面八方呈球面形状发射出去,各个方向上没有任何区别,因此信号的功率和距离的平方呈反比:\(P \

目录 前言 整体介绍 前台界面 后台控制 总结 一.前言        之前Geotrellis数据导入集群采用的是命令行的方式,即通过命令行提交spark任务来ingest数据,待数据导入完毕再启动主程序进行数据的调用.这样造成的一个问题就是数据导入与数据处理不能无缝对接,并且只能由管理员导入数据导入数据流程也很麻烦,用户想要导入自己的数据几乎不可能.本文为大家介绍一种自动数据导入方式--通过浏览器前端界面实现交互式数据导入. 二.整体介绍        通过浏览器方式导入,摆脱了SHELL的

GPS数据读取与处理 GPS模块简介 SiRF芯片在2004年发布的最新的第三代芯片SiRFstar III(GSW 3.0/3.1),使得民用GPS芯片在性能方面登上了一个顶峰,灵敏度比以前的产品大为提升.这一芯片通过采用20万次/频率的相关器提高了灵敏度,冷开机/暖开机/热开机的时间分别达到42s/38s/8s,可以同时追踪20个卫星信道.是目前市场上应用最为广泛,同时性价比也非常高的一款芯片,因此在本设计中同样采用以此芯片为核心的GPS模块. GPS模块的数据格式 对GPS模块的数据处理本

大数据第一天 1.Hadoop生态系统 1.1 Hadoop v1.0 架构 MapReduce(用于数据计算) HDFS(用于存储数据) 1.2 Hadoop v2.0 架构 MapReduce(用于数据计算,Hadoop提供计算框架) 其他非Hadoop计算框架 YARN(用户管理和分配集群资源,包括软硬件资源) HDFS(用于存储数据) 1.3 Hive(基于MR的数据仓库) 类似SQL,通常用于离线数据处理(采用MapReduce) 可以理解为HQL->MR的语言翻译器 用途:用于日志.

在跟进项目的过程中,才体会到自己之前闷头看书再写小小的测试程序验证的学习方式很没有效率,知道动态关联,却也只是会参数化式的动态关联,这种关联是我们预先知道要提交的数据而进行的关联:更高一级的可能就是使用loadrunner自带的自动关联,对jsessionid和DSId进行关联,除此之外一无所知. 在项目中碰到的情况是:对输入框A进行参数化,假定当前参数数据为a1,参数化之后点击“查询”按钮,Server 返回a1的数据,选中a1进行提交.在这个过程中,根据参数不同Server返回的数据不同,且