问题描述:由单片机的VCC引脚供电,使用L298N控制两个电机,发现左右两个轮子的转速老是不一样,更多的情况是左轮转速高(左轮电机接OUT1和OUT2),右轮转速低(右轮电机接OUT3和OUT4)甚至不转(需要用手戳一下才转).       在这种情况下,如果让下车前行,它很有可能走的不是直线,甚至会以右轮为圆心原地打转.为了解决这个问题,我做了以下几种猜想并加以验证: 猜想1:右电机卡壳或其他原因造成其电阻过大. 实验:交换左右轮 结果:情况与问题描述没有区别.这说明不是电机的问题.   猜想

背景 近期为了保障线上数据库的稳定性,我决定针对一些大表的历史数据有计划地进行备份迁移,但是呢,发现一个奇特的现象,Navicat统计行数和表自身count统计数竟然不一致!?0.0 Navicat Navicat作为数据库管理工具,在业界广受欢迎,先甭管你电脑上现在正在运行的Navicat是正版还是盗版(你不说我也知道),不可否认的是,在我从事17年从事后端开发以来,尝试了很多同类工具,Navicat在功能上完全碾压其他数据库管理工具,尤其是细节方面,在这里不一一列举了,总之一个字,就是很好用

mysql的字段类型是timestamp(0), java的类型的是util.Date, 在插入数据的时候发现, 数据库的实际数据秒数比预想的数据偶尔会大1秒. 问题的原因: mysql的timestamp(0), 没有保留毫秒, 插入的时候, mysql会计算毫秒数, 所以会偶发数据库的秒数比参数大1秒. 解决方案: 1: timestamp(0) 改为 timestamp(3), 保留3位的毫秒数 2: 参数的毫秒值设置为0 3: 修改数据库的字段类型, 存储时间戳 或者 用字符串存储, 4

一.相关的技术准备 1. 关于内存的介绍:https://blog.csdn.net/u013641333/article/details/82732526 2. PGA_AGGREGATE_TARGET -此参数用来指定所有session总计可以使用最大PGA内存.这个参数可以被动态的更改,取值范围从10M -- (4096G-1 )bytes. https://blog.csdn.net/shuaiyu133/article/details/7369001 3.关于自动分配内存 https:

操作dede_arctiny表,将和栏目对应的typeid所有文章去掉即可.

在昨天晚上2017年8月24日,深夜升级的时候发现你了一个问题:简单的把问题描述一下:新增的一个付款单中的金额为最大值9999999999999999 ,但是保存后返回来的却是10000000000000000,这个问题就会造成下次编辑的时候如果不改变金额的值就会造成数据库错误. 问题点:存进去的数和现实的数不一致,自动加1了. 问题定位:在server端返回的数据经过浏览器解析后将response中的数据自动进行了加1,这个过程是将json转换成可查看的javascript对象提供预览. 在这

[DESCRIPTION] 状态栏显示的wifi信号强度与wifisetting列表不一致(不同步) [ANALYSIS] 1.apk都是接收RSSI_CHANGED intent,并调用WifiManager.calculateSignalLevel()方法计算信号个数 2.WifiSettings界面和状态栏的调用点各自是AccessPoints.java和NetworkController(Gemini).java,能够看到两个地方所传给WifiManager.calculateSigna

以前总是追求新东西,发现基础才是最重要的,今年主要的目标是精通SQL查询和SQL性能优化.  本系列主要是针对T-SQL的总结. [T-SQL基础]01.单表查询-几道sql查询题 [T-SQL基础]02.联接查询 [T-SQL基础]03.子查询 [T-SQL基础]04.表表达式-上篇 [T-SQL基础]04.表表达式-下篇 [T-SQL基础]05.集合运算 [T-SQL基础]06.透视.逆透视.分组集 [T-SQL基础]07.数据修改 [T-SQL基础]08.事务和并发 [T-SQL基础]09

1. Python简介: Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/), 是一种面向对象.解释型计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年发明,第一个公开发行版发行于1991年. Python是纯粹的自由软件, 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议[1]  . Python语法简洁清晰,特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进. Python具有丰富和强大的

之前2篇日志整理了BCP大致的用法,这次整理一下它的兄弟 Bulk Insert 的写法以及和bcp那边的结合的用法. 首先,Bulk Insert 语句要在连接了Sql Server 服务器之后才执行的,和bcp 不一样,bcp 是以命令来执行,而Bulk Insert 相当于一个执行一个操作语句 然后这里列举一下Bulk Insert 的用法,和对应bcp 的参数的对应关系. bulk insert t4 from 'D:\t3.txt' with( DataFileType = 'char

公司的11g的dataguard主备不同步,检查步骤如下: Primary:查询主库的最大日志 SQL> select max(sequence#) from v$archived_log;SQL> select max(sequence#) from v$archived_log where applied='YES'; standby:查询备库的最大日志SQL> select max(sequence#) from v$archived_log;SQL> select max(

Awk总结笔记 介绍 90年代 new awk :nawk Linux 的是gawk 我们简化awk 用法 #  awk [options ] ‘scripts’ file1 file2 .... # awk [options ] ‘PATTERN {action }’ file1 file2 .... 读入文本先切片如下 切5片 每片$n  整行$0 每行片数不一样 Print 内置变量 以下为awk内置变量: ARGC        命令行参数个数 FILENAME    当前输入文档的名称

这几天看<代码大全>中的第十三章---不常见的数据类型,里面讲解到了C语言中的struct以及对指针的解释,联想到以前看过相关的关于C语言中stuct长度的文章,只是现在有些淡忘了,因此今天把保存的资料重新拿出来温习一遍,同时写下这篇文章,对以前相关资料总结的同时顺便梳理一下已有的知识. 一.基本数据类型在内存中的长度 关于基本的数据类型,在不同的机器上占据的长度不一样.为了能够对数据的组合类型(这里只包括了struct和union)能够有一个清晰地认识,这里首先对基本的数据类型在不同位数(3

                                   1.目的(原创文章,转载请注明出处-) 主要为指引开展android平台应用的稳定性测试,尽可能地在应用发布前发现crash及anr等问题并修复,android平台的应用均适用并可定制接入. 主要达到下班前执行,第二天上班时查看分析测试日志的目的,实现了以下核心功能: a.可批量同时对多台android手机进行测试: b.可对一台android设备选择模式为连续多次测试: c.输入保存monkey运行时日志文件和用logcat

lucene 的评分机制 elasticsearch是基于lucene的,所以他的评分机制也是基于lucene的.评分就是我们搜索的短语和索引中每篇文档的相关度打分. 如果没有干预评分算法的时候,每次查询,lucene会基于一个评分算法来计算所有文档和搜索语句的相关评分. 使用lucene的评分机制基本能够把最符合用户需要的搜索放在最前面. 当然有的时候,我们可能想要自定义评分算法,这个就和lucene的评分算法没有什么关系了.当然,我们大多数应该还是会根据自己的需求,来调整lucene本身的算

在并行系统中并发问题永远不可忽视.尽管PHP语言原生没有提供多线程机制,那并不意味着所有的操作都是线程安全的.尤其是在操作诸如订单.支付等业务系统中,更需要注意操作数据库的并发问题. 接下来我通过一个案例分析一下PHP操作数据库时并发问题的处理问题. 首先,我们有这样一张数据表: mysql> select * from counter; +----+-----+ | id | num | +----+-----+ |  1 | 0 | +----+-----+ 1 row in set (0.

dataguard 归档丢失(主库中无此丢失归档处理),备库基于SCN恢复 环境: OS: CentOS 6.5 DB: Oracle 10.2.0.5 1.主备库环境 主库: SQL> select dbid,name,LOG_MODE,open_mode,db_unique_name,DATABASE_ROLE,PROTECTION_MODE from v$database; DBID NAME LOG_MODE OPEN_MODE DB_UNIQUE_NAME DATABASE_ROLE

最近在搞spark机器学习项目时,碰到了一些小问题.两个数据集要联到一起.比如rdd1=("abc","cde","dfc"),rdd2=(1,2,3)要连接成 rdd3=(("abc",1),("cde",2),("dfc",3)),当然,小数据集的时候用zip就可以了.大数据集的时候就有问题了.每个partiton的数据条数不一致.报错. 尝试着用别的方法解决问题.把他们全部map成

一．二进制格式器(Binary Formatter) vs XML格式器(XML Formatter): 下面我先向大家介绍两种不同的格式器,分别用它们如何实现序列化机制和反序列化机制,请看下面的代码: #region Binary Serializerspublic static System.IO.MemoryStream SerializeBinary(object request) { System.Runtime.Serialization.Formatters.Binary.Bina

经验和积累蛮重要!向大神学习! ---------------------------------------------------------------------- Mapping: 在source --> source qualifier 之后,我去掉了一列 Event_number,然后导入target表中. 然后,在workflow中 source里面的SQL query 填了一个筛选条件: 选出Airs_On='CBS' 的所有行(列起初和source保持一致). 最后跑这个wo

1. 幻读 幻读(Phantom Read)又称为虚读,是指在一个事务内两次查询中数据条数不一致,幻读和不重复读有些类型,同样是在两次查询过程中,不同的是,幻读是由于其他事务做了插入记录的操作,导致记录数有所增加. 例如:银行在做统计报表时统计account表中所有用户的总金额时候,此时总共有三个账户,总共金额为3000元,这时候新增了一个用户账户,并且存入1000元,这时候银行再次统计就会发现账户总金额为4000,造成了幻读情况 2. 演示幻读: (1)首先我们设置b账户的隔离级别 b账户:由