前言 长话短说，事情的起因是这样的，由于工作原因需要分析网站日志，服务器是windows，iis日志，在网上找了找，github找了找，居然没找到，看来只有自己动手丰衣足食。 那么分析方法我大致可分为三种： 1. 基于时间：将请求url按时间段分类，那么我们根据每个时间段的url数量及攻击数量就可以大致判断出哪个时间段有apt类型攻击，哪个时间段是扫描器行为； 2. 基于攻击ip：正常的攻击肯定会有请求被记录（当然你要是有0day当我没说，正常的探测总会有吧=。=！），然后每个ip去分析； 3. 基于访问请
市面上的网校系统源码语言组成有很多种，有采用ASP的，有采用PHP的，但是仔细统计下，其实最多的还是使用Java编写的，那为何网校系统源码通常都由Java写成？有何优点？
保持Session的方法：有人说设session.timeout=-1，或小于0的数。这种方法肯定是不行的，session计算时间以分钟为单位，必须是大于等于1的整数。又有人说设session.timeout=99999。这种同样不行，session有最大时间限制。我经过测试发现最大值为24小时，也就是说你最大可以session.timeout=1440，1441都是不可以有，呵呵。本人测试环境：win2003+IIS6.0+ASP3.0。
市面上的在线教育系统源码语言组成多种多样，有ASP的，有PHP的，但是使用Java编写的在线教育系统源码还是占大多数，那为何在线教育系统源码通常都由Java写成？相比起其他语言，有何优势？
我们先来看看prometheus里的数据模型是怎么样的，只有知道了数据结构，才能理解对后续这些数据如何描点，如何计算出相应指标值。
.NET Core / ASP.NET Core 1 RTM发布两周后，社区也很积极，收到了非常多的反馈，上周五微软的scott Hunter 在dotnet团队官方博客上发布了.NET Core全新
找工作的金九银十，很多人又双叒叕被笔试中用例设计大题难住了！本文章特意整理了最近学员反馈的 5 大用例设计大题，附超详细解答！
在2月1日之前，有 A,B,C 三家企业下过订单，而2月1号到3月1号有 A,D,E 企业下过订单，找到存在2月1号到3月1号而不存在 2月1号之前的客户，也就是 D,E企业就是新客户。
游戏开服前两天（2022-08-13至2022-08-14）的角色登录和登出日志如下
在告警监控场景中，值守人员经常需要按时间段查询告警列表或其它相关信息。尤其在需要进行实时分析的自动化告警评估和推荐业务中，由于需要对时间段内全部告警进行评估，如果每次都要从数据库中加载完整数据，会产生很高的I/O负载，响应速度也不尽如人意。
17年编程生涯的三大经验总结 今年将迎来我编程的第十七个年头。我的编程之旅始于九十年代末，上大学的时候，主要涉足基于表格的网页设计，传统的ASP，和Microsoft Access数据库。原来只是当作
今年将迎来我编程的第十七个年头。我的编程之旅始于九十年代末，上大学的时候，主要涉足基于表格的网页设计，传统的ASP，和Microsoft Access数据库。原来只是当作业余爱好的编程现在已经成为了我的事业和激情。我一生一半的时间都在学习、蹒跚、成功、失败，并且经常情不自禁地为代码美丽和复杂的天性而折腰。
活动表中有两个字段：startDate、endDate，分别代表开始时间、结束时间。现在需要查询某一时间段内正在进行的活动，实际只要满足活动的时间段和查询条件的时间段有交集即可，包含以下图片中的四种情况。使用表达式startDatePara <= endDate && endDatePara >= startDate可以确定
今年将迎来我编程的第十七个年头。我的编程之旅始于九十年代末，上大学的时候，主要涉足基于表格的网页设计，传统的ASP，和Microsoft Access数据库。原来只是当作业余爱好的编程现在已经成为了我
ASP.NET 成功的其中一个原因在于它降低了 Web 开发人员的门槛。即便您不是计算机科学博士也可以编写 ASP.NET 代码。我在工作中遇到的许多 ASP.NET 开发人员都是自学成材的，他们在编写 C# 或 Visual Basic® 之前都在编写 Microsoft® Excel® 电子表格。现在，他们在编写 Web 应用程序，总的来说，他们所做的工作值得表扬。 但是与能力随之而来的还有责任，即使是经验丰富的 ASP.NET 开发人员也难免会出错。在多年的 ASP.NET 项目咨询工作中，我发现某
这个是我在修专业课《Web应用开发技术》时的结课作业，分组是按5人一组的。结果由于我是大四老学长回来补修的。就自己单干了。采用了asp.net技术开发的，前端用了一些CSS框架进行美化。数据交互采用AJAX，数据库用的SQL Sever。
MySQL Enterprise Monitor是MySQL官方提供的一款监控和管理MySQL数据库的工具。 其功能之一包括MySQL Query Analyzer工具，通过MySQL Query Analyzer可以帮助用户识别慢查询和瓶颈，监视在MySQL服务器上执行的SQL语句，并显示每个查询的详细信息、执行次数和执行时间等有关性能的详细信息。
作者：datonli，腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 开发在定位问题时需要查找日志，但企业微信业务模块日志存储在本机磁盘，这会造成以下问题： 日志查找效率低下：一次用户请求涉及近十个模块，几十台机器，查找日志需要登录机器 grep 日志文件。这一过程通常需要耗费 10 分钟以上，非常低效； 日志保存时间短：单机磁盘存储容量有限，为保存最新日志，清理脚本周期清理旧日志文件腾出磁盘空间，比如：现网一核心存储 7 天日志占用了 90%的磁盘空间，7 天前日志都会被清理，用户投诉因日志被清理而得不到解决；
线上某核心业务采用了国内某云厂商 Mongo RDS ，版本为 4.2 ，采用4分片集群。
在后台会针对商品SKU配置售卖开始时间startTime和售卖结束endTime，现在想做一查询功能在查询框中输入一个查询开始时间和查询结束时间，查询在这段时间范围内售卖的SKU并展示出来，比如现在是12月，之前配置了一个SKU它的售卖时间是10月1日至11月6日，那么输入框中输入9月1日-10月1日、10月1日-11月6日、11月6日至12月1日等，都已查到此配置。
之前我们知道，加锁可防止脏写：即若两个事务同时尝试写入同一对象，则锁可确保第二个写必须等第一个写完成事务（中止或提交）才能继续。
在项目开发中缓存可以说是一直的存在，但是缓存技术具体该怎么用用在哪里，对于大多数开发人员来说并不知道，甚至有些开发人员认为缓存使用过于复杂。那么通过这篇文章各位读者可以充分理解缓存的使用和原理。
现居珠海，先后担任专职 Oracle 和 MySQL DBA，现在主要负责 MySQL、mongoDB 和 Redis 维护工作。
线上疫苗预约微信小程序，用户关注小程序能自动微信授权登录，可以预约自己需要的疫苗，疫苗分为免费和自费，同一时间同一疫苗不能重复预约。管理员后台批量审核疫苗预约，审核不通过的话自费疫苗自动退款
本文共1300字，建议阅读6分钟。 本文与你探讨多维分析初始状态时该预先汇总哪些组合。
Queueing 请求文件顺序的的排序 Stalled 是浏览器得到要发出这个请求的指令到请求可以发出的等待时间，一般是代理协商、以及等待可复用的TCP连接释放的时间，不包括DNS查询、建立TCP连接
当前通过微信公众号开展气象服务是一种非常重要的方式。微信除了作为全民社交APP之外，还有订阅号、服务号、小程序等多种媒体传播方式，公众气象服务已经越来越多的借助微信平台进行二次开发并对外提供服务。今天给大家分享一个针对微信公众号后台数据监控的气象业务系统，该系统功能是实时对微信端展示的气象数据、产品以及服务器进行监控和报警，通过为运维管理员及时发送报警短信的方式，快速定位数据缺失种类并采取及时有效措施，从而解决微信前端数据不正常或者更新不及时问题。
本项目基于RuoYi进行搭建，在若依基础上进行功能构建、数据连接。 一、项目概述 此项目为模拟风电场监控项目，模拟一个电厂、六台风机，数据采用随机数实时插入到时序数据库中，再由websocket+quartz从时序数据库中取出推送到界面展示。其中统计信息存放在关系型数据库中。 在线演示地址: http://tenddb.zsis.net:8080 账号:root1 密码:123456 演示环境没有删除、修改权限权限。 二、系统设计 2.1 设计目标 1.显示机组的运行数据，如机组的瞬时发电功率、累计发电
公司业务使用到Greenplun数据库，根据查询的时间戳来不断的将每个时间段之间的数据，进行数据交换，但是今天发现，mysql的时间戳没有小数点后6位，即精确度到毫秒级的，所以对于这个问题，将和Greenplum数据库的时间戳后6位保持一样。当然了最大位数是6位，也可以是1-6之间的整数。可以根据自己的业务进行设计。这样进行查询每个时间段之间的数据就不会出现丢失数据和重复数据的情况了。
近年来随着我国计算机水平的发展，如今的天气网站信息多，想要获取有效的信息需要的时间太长。为了解决社会人员和专业气象人员获取符合自己的并符合自己意向的天气信息，利用Hive对这些天气信息进行收集和分析势在必行。所以需要一种能够具有分析天气系统，可供用户利用自身优势，分析天气信息，从而尽快找到心仪的天气。
SAP系统里有很多标准的报表可以查询指定时间段的期初期末库存，出库入库的数量金额等信息。
近年来，随着气象观测技术的不断提升和气象大数据的快速发展，越来越多的企业开始将气象数据应用于商业领域。其中，历史天气预报 API 作为一种可获取历史气象数据的接口，具有广泛的商业应用价值。
在 MySQL 中的日期和时间系列的最后一部分中，我们将通过编写 SELECT 查询来将迄今为止学到的所有知识付诸实践，以获得对数据的与日期相关的细节。
机票价格越来越平民化，有时候折算下来，甚至比火车还要便宜。因而，乘飞机出游也成了许多人的选择。
yii gridview功能强大，但是时间筛选比较麻烦，与数据库的存储格式有关，本文的时间格式是date类型 那么问题来了，/【当下浏览的服务器和开发工具是哪些】/yii只提供关于时间的text搜索格式，就是只能查找精确日期比如2017-8-10。万能的客户说这样不行，我要搜索时间段！我只要一个输入框！我要自动提交！ 注意要点： 1.首先要在gridview中引入相关js，实现双日期，这里选择了jquery.daterangepicker.js，简单大方（缺点：不能选择年份，需要手动点击，我这里不会大幅度跨年份，可用） 2.要在searchmodel里面对数据进行处理，进行时间查询 3.坑：选择日期后，输入框没有光标，需要二次点击，然后回车才能实现数据刷新，与原装gridview体验相差较大 4.梯：在检测到输入日期数据后，使用jq模拟回车提交动作，完美实现了类似gridview的原装体验，丝般顺滑 view中
背景： 在实际操作中会经常将时间数据以 varchar 类型存入数据库，因为业务要求需要查询最近时间内的数据，所以需要根据时间排序
今天收到一封报警邮件，这引起了我的注意。当然过了一会，有收到了CPU使用率恢复的邮件。 报警邮件内容如下： ZABBIX-监控系统: ------------------------------------ 报警内容: Disk I/O is overloaded on ora_statdb2_s_xxx@xxxxx ------------------------------------ 报警级别: PROBLEM ------------------------------------ 监控项目
心脏是人类胚胎中的第一个功能性实体器官，从中胚层开始发育到心管、心腔、心肌、隔膜以及最后的动脉、肺动脉和心脏隔间的形成，这一系列复杂的过程，是基因表达按照时间顺序相互作用的结果，并与发育各阶段的空间和功能程序相一致。然而，前期的人类和小鼠心脏发育研究都没有很好地解决心脏基因表达的空间程序。
2023年8月27日，随着新业务的接入，我们开始进行项目的灰度发布。然而，直到2023年8月31日下午，我们才发现一个新字段并没有进行字段刷新，导致所有数据都是默认值，从而无法继续进行灰度测试。在业务方的要求下，我们需要进行批量更新字段。鉴于我们已经知道了时间范围，我们决定在白天进行批量更新数据。正是在这个过程中，故障发生了！
网上分库分表的资料很多，这里主要是重新整理和梳理一下。如有和其他文章类似片段或解决方案，纯属前人总结或者业内标准。
本文共5500字，建议阅读10+分钟。 一个物理表的数据量太大时，就会影响查询和计算的性能。
Chaplin，携程资深PMO，平时喜欢解决系统相关的问题，包括但不限于分布式/大数据量/性能/体验等，不畏复杂但更喜欢简单。
摘要：UAV.Monitor提供了对全维监控指标的预警功能，各类型的监控指标均可配置预警策略，当预警策略被触发后，可通过邮件、HTTP调用等方式进行通知报警，并会根据预警时间频率等对报警动作进行压制。
井显生，2019年加入去哪儿，现负责国内机票出票、退款、改签核心业务。在领域驱动设计(DDD)、高并发有大量实践经验。
GIthub上有两个Druid。其中一个是阿里的数据库连接池，另一个是列式存储的分布式数据存储系统。我曾经一度认为是一个东西，本文介绍后一种Druid。
作者 | Micah Lerner 译者 | 明知山 策划 | 蔡芳芳 本文对论文“Druid：一个实时分析数据存储系统”进行了概括总结，对 Druid 的架构、存储格式、查询 API 等进行了简要介绍。如需深入了解更多的细节，请查看论文原文。 这篇论文研究的是什么 Druid 是一个开源数据库，可以实现低延迟的近实时和历史数据分析。Druid 最初是由广告技术公司 MetaMarkets 开发的，后来被 Snap 收购，现在已被 Netflix、Confluent 和 Lyft 等公司应
我们都知道Redis是一种基于内存的单进程单线程数据库（Redis6.0开始之后支持多线程啦！），处理速度都非常快。那么为何Redis又能慢呢？原来，这里说的慢是指Redis可以设置一些参数达到慢处理的结果。
今天带大家一起学习一个小众，但很厉害的可视化库mplfinance，一起掌握最灵活的python库来创建漂亮的金融可视化。
Elasticsearch作为一款基于Lucene打造的分布式搜索引擎，常用于搜索和日志场景，而在数据分析场景，Elasticsearch也提供了聚合Aggregations API支持完成复杂的查询分析，并且可以使用Kibana完成数据的可视化。本文就如何使用Elasticsearch进行数据分析做一个简单的介绍。
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