为了解决这些不安全的问题，MySQL 提供了一些锁，也内置了一些锁给我们使用。 锁的分类 设计思想分类：乐观锁、悲观锁。 按锁定粒度分类：全局锁、表锁、页锁、行锁。 按属性分类：共享锁、排他锁。...上又来一个意向锁 IX，这两个 IX 是兼容的，因为如果这时候要是不兼容，那么就麻烦了，意味着我们在数据库中操作两个不同的行还会互相阻塞，这显然是不正确的。...乐观锁、悲观锁 乐观锁和悲观锁是两种锁的设计思想，并不是真正的锁。它们其实也不属于 MySQL 数据库的范畴，由于我们开发过程中常常和数据库结合使用，所以这里也提一下。...MySQL 中 行锁，Java 中的 synchronized 关键字、ReentrantLock 都是悲观锁的思想。...乐观锁是我们在代码层面用程序结合数据库版本号字段来实现的。在我们操作的数据库表中增加一个版本号 version 字段，初始值为 1 ，每修改一次 version = version + 1 。
大家好，又见面了，我是全栈君，今天给大家准备了Idea注册码。 SELECT TOP 100 Percent sysobjects.name, sy...
什么是数据库？ 数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。 每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。...所谓的关系型数据库，是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。...4.许多的行和列组成一张表单 5.若干的表单组成database ---- RDBMS 术语 在我们开始学习MySQL 数据库前，让我们先了解下RDBMS的一些术语： 数据库: 数据库是一些关联表的集合...数据表: 表是数据的矩阵。在一个数据库中的表看起来像一个简单的电子表格。 列: 一列(数据元素) 包含了相同类型的数据, 例如邮政编码的数据。...索引：使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构。类似于书籍的目录。 参照完整性: 参照的完整性要求关系中不允许引用不存在的实体。
RDD设计背景 RDD被设计用来减少IO出现的，提供了一中抽象的数据结构，不用担心的底层数据的分布式特性。只需将具体的应用逻辑将一些列转换进行处理。不同的RDD之间的转换操作形成依实现管道话。...一般我们都会把行动操作的结果存入到数据存储结构中，如数据库hbase.等 RDD的操作流程。一般如下。 通过RDD读取外部数据库或者数据源进行创建。...RDD在操作中是属于惰性调用，只有到达‘’行动‘’这个操作之后，才会开始进行真正的计算。...高效的容错性。 分布式共享内存。键值存储、内存数据库等。为了实现容错必须在集群节点进行数据的复制，或者记录日志。简单的说，在这些节点之间会发生大量的数据传输，对于数据密集型应用而言会带来很大的开销。...具体的划分方法是：在DAG之间进行反向解析，从输出数据到数据库或者形成集合那个位置开始向上解析，遇到宽依赖就断开，聚到窄依赖就把当前的RDD加入到当前的阶段中。
·路由：在URL中采用#号来作为当前视图的地址,改变#号后的参数，页面并不会重载。...单页Web应用（single page web application，SPA）是当今网站开发技术的弄潮儿，很多传统网站都在或者已经转型为单页Web应用，新的单页Web应用网站（包括移动平台上的）也如雨后春笋般涌现在人们的面前...单页web应用开发流程 用循环的视角审视Web应用开发 框定一个一致的SPA图形用户界面（GUI）和模型 将SPA的原则带回服务器端 聚集于对合适的应用进行早期SPA开发 SPA...SPA的主要目标是围绕着Web 2.0页面时间交互原则重构Web应用，以便体验可容易地转化到多个设备中，并对用户有效。...这会产生一种要对应用服务器进行重构的诱因，其目的是为了以1:1的比例来支持SPA。就最大程度上而言，该模型应该让自己的变量及命名空间本地化，并通过应用的服务器端与其他SPA交互。
什么是数据结构？ 简而言之，数据结构是一个以特定形式存储数据的容器。这种“形式”允许数据结构在某些操作中更加高效。 为什么我们需要数据结构？...使用堆栈评估后缀表达式 对堆栈中的值进行排序 检查表达式中的平衡括号 队列 与堆栈类似，队列是另一种线性数据结构，以顺序方式存储元素。...计算图表中的边数 找到两个顶点之间的最短路径 树 树是一种分层数据结构，由顶点（节点）和连接它们的边组成。...树类似于图形，但区分树和图形的关键点是树中不存在循环。树结构广泛用于人工智能和复杂算法，以提供解决问题的有效存储机制。这是一个简单树的图像，以及树数据结构中使用的基本术语： ?...哈希数据结构的性能取决于以下三个因素： 哈希函数 哈希表的大小 碰撞处理方法 这是一个如何在数组中映射哈希的说明。该数组的索引是通过哈希函数计算的。 ?
对于习惯使用于C++的大佬来说， 容器的使用极大的方便了编程的需要，尤其对于参加算法竞赛的同学们，不必再自己去写类函数(当然了，类函数已经明明白白的)。...作为python的使用者，开发者也为大家提供了已经打包好的函数库，import 即可。 今天为大家介绍一些python中数据结构的使用。...等待时间 empty 如果队列为空，返回True,反之False qsize 显示队列中真实存在的元素长度 maxsize 最大支持的队列长度,使用时无括号 join 实际上意味着等到队列为空，再执行别的操作...Function Explanation heappush(heap, x) 将x压入堆中 heappop(heap) 从堆中弹出最小的元素 heapify(heap) 让列表具备堆特征 heapreplace...(heap, x) 弹出最小的元素，并将x压入堆中 nlargest(n, iter) 返回iter中n个最大的元素 nsmallest(n, iter) 返回iter中n个最小的元素 2)Example
入库过程后的自动优化，是为了解决传统分布式数据库甚至Hadoop平台也非常常见的：在用户使用一段时间后，发现如果没有对数据库的存储进行人工定时维护，则会引起性能大幅下降的问题。...以柏睿数据的全内存分布式数据库RapidsDB来具体解释，RapidsDB的3个自动优化手段，就是解决核心的3个性能影响因素：第一个是，无论做增删改操作，数据库都会自动对相关的列存行段中的数据自动重新排序...，保证优秀的查询性能。...IO读写性能可以在整个使用过程中，一直保存在极高的状态中。目前知道的是，这个全内存分布式数据库RapidsDB已经在国有某大行普惠金融项目应用中运行超过10个月，产品自动优化证明了它的能力和价值。...中间经历过几次10TB级的数据加载，每天10GB级的数据新增和更新，以及定时的滚动式删除。过程中，技术团队无需对数据库做任何优化干预，相同场景的数据操作没有任何性能下降的迹象。
二叉树 二叉树是一个树形数据结构，每个节点最多可以有两个子节点，称为左子节点和右子节点。 满二叉树（Full Tree） ：二叉树中的每个节点有 0 或者 2 个子节点。 ?...数组中的下标代表树中的节点，每个节点的父节点或子节点的下标可以通过位运算获得。数组中的每个元素都包含了预计算的区间值之和，在整个树更新的过程中，这些计算的值也同样会被更新。...大数据 堆 堆是一种基于树的满足某些特性的数据结构：整个堆中的所有父子节点的键值都满足相同的排序条件。堆分为最大堆和最小堆。...在最大堆中，父节点的键值永远大于等于所有子节点的键值，根节点的键值是最大的。最小堆中，父节点的键值永远小于等于所有子节点的键值，根节点的键值是最小的。...Hash Map ： hash map 是一个存储键值间关系的数据结构。HashMap 通过哈希函数将键转化为桶或者槽中的下标，从而便于指定值的查找。
ISP中的Demosaic是用来做什么的? 我们平时所看到的彩色图像每个像素由三个分量组成，分别为红(R)绿(G)蓝(B)。...而CMOS传感器，其输出的数据格式为每个像素点只有一个颜色分量，称为Bayer数据。 这就需要我们对其进行进一步处理以恢复出缺失的两个分量，这一过程就叫做Demosaic。 整个流程如下：
数据库索引背后的数据结构 在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用（指向）数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。这种数据结构，就是索引。 ?...在B-Tree中按key检索数据的算法非常直观： 首先从根节点进行二分查找，如果找到则返回对应节点的data 否则对相应区间的指针指向的节点递归进行查找，如果找到则返回对应节点的data 如果找不到，则重复过程...B+Tree B+Tree是B-Tree的一种变种。一般来说，B+Tree比B-Tree更适合实现外存储索引结构，具体原因与外存储器原理及计算机存取原理有关，将在下篇文章中讨论。 ?...B+Tree的特性 区别于B-Tree: 每个节点的指针上限为2d而不是2d+1 内节点不存储data，只存储key；叶子节点不存储指针 带有顺序访问指针的B+Tree 一般在数据库系统或者文件系统中，...数据库的索引全扫描 index和索引范围扫描 range 就是基于此实现的。
简单说，一个对象调用了它所"拥有"的方法，那么，这个方法中的 this 将指向这个对象(对象属性引用链中只有上一层或者说最后一层才在调用位置中起作用，例:a.b.c.func()，func 中的 this...，那么实际上对象中的属性持有的只是存在栈内存里函数的地址引用。...); } var obj = { a: 0 }; var o = { a: 2 }; var newFunc = func.bind(obj); newFunc.apply(o); //0 为了解决灵活性的问题...new 绑定 传统语言中，构造函数是类中的一些特殊方法，使用 new 初始化类时会调用类中的构造函数。而 js 中的所谓"构造函数"其实只是普通的函数，它们不属于某个类，也不会实例化一个类。...实际上 js 中并不存在构造函数，只有对于函数的构造调用。
在本教程中，我们将了解内存泄漏的潜在原因是什么，如何在运行时识别它们，以及如何在我们的应用程序中处理它们。 2....Java中内存泄漏类型 在任何应用程序中，数不清的原因可能导致内存泄漏。在本节中，我们将讨论最常见的问题。...例如数据库连接，输入流或者会话对象。 忘记关闭这些资源会导致持续占有内存，从而使他们无法GC。如果异常阻止程序执行到达处理关闭这些资源的代码，则甚至可能发生这种情况。...请查看我们的 Java Profilers指南， 了解不同类型的分析器，如Mission Control，JProfiler，YourKit，Java VisualVM和Netbeans Profiler...使用java.lang.ref包，我们使用对象的特殊引用，而不是直接引用对象，这些对象可以很容易地进行垃圾回收。 引用队列旨在让我们了解垃圾收集器执行的操作。
在多线程编程中，保证数据的原子性操作是非常重要的。Java 提供了一系列的原子类来支持这一需求，其中之一就是 AtomicInteger。...本文将介绍 AtomicInteger 类的基本概念、用法以及在多线程环境中的应用场景。 1. AtomicInteger 的简介 在多线程编程中，保证数据的原子性操作是至关重要的。...控制并发资源： 在一些并发编程模型中，可能需要限制同时访问某个资源的线程数量。...多个线程可以并发地向 AtomicInteger 中累加数据，而不需要额外的同步操作。比如多个线程统计某个数据源的数据量，最后将结果累加到同一个 AtomicInteger 对象中。...通过本文的介绍，希望读者能够对 AtomicInteger 类有一个更加深入的了解，并在实际的多线程编程中加以应用。
python manage.py makemigrations 这个命令是创建数据库迁移脚本，针对已经app已经修改的model生成迁移脚本 python manage.py migrate 这个命令是数据库执行迁移脚本同步到数据库...错误 数据库的命令稍有不慎可能就会掉坑。特别是migrate命令，由于django的数据库中包含了migrations的记录，如果migrations文件丢失，很可能造成migrate失败。...所以有必要将migrations文件加入版本控制，保证开发时的migrations记录和文件相匹配。...如果migrate出现了失败，很可能是因为migration文件包含的变更信息由于当前数据库的约束无法完完成。这时就应该去数据中找到这些记录或键的位置，删掉重做即可。...一般这些数据存在的表为：外键约束对应的表、auth_permission、django_content_type和django_migrations.
选择题 1.向一个栈顶指针为top的链栈中插入一个结点s,执行( ）。...=m 6.在栈中存取数据的原则是( ）。 A.先进先出 B.后进先出 C.后进后出 D.随意进出 7.经过队下栈运算后，x 的值是( ）。...A.带尾指针的非循环队列 B.带尾指针的循环队列 C.带头指针的非循环队列 D.带头指针的循环队列 12.循环队列为空队列的条件是( ）。 A.Q.rear==Q.front B....(Q.rear+1)%MaxSize==Q.front C.Q.rear=0 D.Q.front=0 13.在一个链队中，假定front 和rear 分别为队首和队尾指针、则删除一个结点的操作为( ）。...( ）7.将插入和删除限定在表的同一端进行的线性表是队外。 ( ）8.队列是一种对进队列、出队列操作的次序做了限制的线性表 ( ）9.栈和队列没有区别，都是受限的线性表。
下图显示一个队列的抽象模型。?2.队列的数组实现 如同栈的情形一样，对于队列而言任何表的实现都是合法的。像栈一样，对于每一种操作，链表实现和数组实现都给出快速O(1)运行时间。下面讨论队列的数组实现。...对于每一个队列数据结构，保留一个数组Queue[ ]以及位置Front和Rear，它们代表列表的两端。还要记录实际存在与队列中的元素的个数Size。...然而，队列中也许只存在几个元素，因为若干元素可能已经出队了。像栈一样，即使在有许多操作的情况下队列也常常不是很大。简单的解决方法是，只要Front或Rear到达数组的尾端，它就又绕回到开头。...在保证Enqueue的次数不会大于队列的大小的应用中，使用回绕是没有必要的。向栈一样，除非主调例程肯定队列为空，否则Dequeue很少执行。因此对这种操作，只要不是关键的代码，错误的调用常常被跳过。...一般来说这并不是无可非议的，因为你可能得到的时间节省量是极小的。通常编写某些队列的例程来结束本节。首先在给出队列的声明。正如对栈的数组实现所做的那样，添加一个最大大小的域。
️1搜索 1.1概念和场景 Map和set是一种专门用来进行搜索的容器或者数据结构，其搜索的效率与其具体的实例化子类有关。 以前常见的搜索方式有： 1....Key-Value 模型，比如： 统计文件中每个单词出现的次数，统计结果是每个单词都有与其对应的次数：的次数> 而Map中存储的就是key-value的键值对，Set中只存储了Key...K getKey() 返回 entry 中的 key V getValue() 返回 entry 中的 value V setValue(V value) 将键值对中的value替换为指定value...System.out.println(set); 这里大家可以参照注释进行了解关于Set的常用方法使用。...Set最大的功能就是对集合中的元素进行去重 4.Set中的Key不能修改，如果要修改，先将原来的删除掉，然后再重新插入 5.TreeSet中不能插入null的key，HashSet可以
在常规拼接中，情况是返回一个全新的序列。...index在列表中查找指定值第一次出现的索引。...要创建转换表，可对字符串类型str调用方法maketrans，这个方法接受两个参数：两个 长度相同的字符串，它们指定要将第一个字符串中的每个字符都替换为第二个字符串中的相应字 符。...为此， 可使用模块copy中的函数deepcopy。...squared is 36', 7: '7 squared is 49', 8: '8 squared is 64', 9: '9 squared is 81'} 集合 集合是python语言提供的内置数据结构
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一、什么是递归 所谓递归，简单点来说，就是一个函数直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解。...引用知乎大佬的例子： 我们可以把” 递归 “比喻成 “查字典 “，当你查一个词，发现这个词的解释中某个词仍然不懂，于是你开始查这第二个词。...可惜，第二个词里仍然有不懂的词，于是查第三个词，这样查下去，直到有一个词的解释是你完全能看懂的，那么递归走到了尽头，然后你开始后退，逐个明白之前查过的每一个词，最终，你明白了最开始那个词的意思。...，mult(1)的结果出栈，与mult(2)的结果出栈相乘，再与随后出栈的mult(3)的结果相乘…..以此类推 递归的本质就是栈的出入过程，所以实际上当深度过深，超过了jvm规定允许的栈最大深度的时候...比如之前的文章中提到连续乘除问题就是一个典型的例子。
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