行列转换在数据库，开发语言中都是一个津津乐道的话题，今天来简单演示一个使用sed所作的特殊行列转换。 日志的内容如下： append data from MIG_TEST.MO1_MEMO_EXT_2 to MIG_TEST.MO1_MEMO 1936470 rows created. Elapsed: 00:01:01.53 Commit complete. Elapsed: 00:00:00.03 append data from MIG_TEST.MO1_MEMO_EXT_3 to MIG_TEST
Vue3 中的 v-memo 是一种高效的优化组件重渲染的指令。它可以阻止组件元素在没有必要的情况下进行重新渲染，从而提高应用程序的性能。
今天查看awr报告的时候，发现一条sql语句异常。 Elapsed Time (s) Executions Elapsed Time per Exec (s) %Total %CPU %IO SQL Id SQL Module SQL Text 6,621.0523,310.522.3510.0993.140cdthzpx2jn4qJDBC Thin ClientSELECT MEMO_ID FROM MEMO W... sql语句很简单。 SELECT MEMO_ID FROM MO1_MEMO WH
在平时的工作中，有时候需要insert一批数据，这些数据可能是临时表，外部表，普通表，子查询等形式，类似下面的格式 insert into xxxx (select xxxxx from xxx where xxxxx); 如果其中有冗余数据的时候，整个Insert会自动rollback,一条数据也插不进去，错误类似下面的形式。 insert /*+ append */into mo1_memo select *from MO1_MEMO_EXT_92; * ERROR at line 1: ORA-000
给定一个整数数组 nums ，找到一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
在我们使用SpringOauth2过程中，一般情况下会使用JwtTokenStore来颁发及校验令牌字符串，相比较于JdbcTokenStore这种令牌存储形式来说性能要高很多。
Vue3 为我们提供了几项开箱即用的重大性能改进，但也引入了一些额外的手动功能，可以帮助提高我们的应用性能。
React.memo 是一个高阶组件 (HOC)，可用于包装组件并记住其渲染的输出。这意味着只有当组件的 props 发生变化时，React 才会重新渲染组件。这对于防止不必要的重新渲染和提高应用程序的性能很有用。
给定一个正整数 n，将其拆分为至少两个正整数的和，并使这些整数的乘积最大化。 返回你可以获得的最大乘积。
给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。
LCS-LENGTH（Longest Common Subsequence Length）问题的带备忘的版本通常指的是使用动态规划（Dynamic Programming, DP）和备忘录（Memoization）来优化算法性能，避免重复计算。通过维护一个表（即“备忘录”）来存储已经计算过的子问题的解，从而在解决新问题时可以直接查找已存储的结果，而不是重新计算。
Multiple solutions of Fibonacci(Python or Java) Violence law(Top-down) It can be solved directly according to the known conditions (f (0) = 0, f (1) = 1 F(N) = F(N - 1) + F(N - 2), for N > 1) Python Code class Solution: def fib(self, N: int) -> int: if N =
前几天有个同事碰到了一个MySQL数据恢复的问题，他运行了一条update语句，结果忘记了加where条件，结果等反应过来已经晚了。我简单确认了下，是否存在备份，没有，是否开启了日志，没有。所以这个恢复无从谈起。 当然后来他也花了些功夫逐条数据修复，事情过去了，数据恢复的重要性，人为操作的重要性就不言而喻了，但是有些时间工作职责还是需要下移。我觉得还是需要好好总结下数据恢复的问题。我会从以下几个方面来谈。 目录 ⊙ 手工恢复数据的简单示例 ⊙使用开源工具恢复数据的配置 ⊙ 使用开源工具
本文主要使用它作为示例来对比算法和实现方式（R与Rcpp）对计算效率的影响，以及在 R 中如何简单使用 C++。
1.添加Memo类，至少包含id，name，thing，date四个属性，date可以暂时使用字符串表示，比如‘1.2’，‘3.8’，暂时不用考虑时间相关模块
查询操作 比较运算符 英文 数学符号 $lt Lower Than < $lte Lower Than or Euqal <= $gt Greater Than > $gte Greater Than or Equal >= $ne Not Equal != 逻辑运算符 含义 $or 或运算 $in 元素 In 集合（数组） $nin 元素 not In 集合（数组） $not 取反 //查询集合内所有文档，pretty格式化查询结果 db.inventory.find( {} ) db.invento
public class Main { /* 0 1 2 3 4 5 * 0 1 1 2 3 5 8 13 ... * * */ public static int fib1(int n) { // 方法一:递归法 if (n <= 1) return n; return fib1(n - 1) + fib1(n - 2); } public static int fib2(in
目录[-] copy-对象拷贝模块；提供了浅拷贝和深拷贝复制对象的功能, 分别对应模块中的两个函数 copy() 和 deepcopy()。 1.浅拷贝(Shallow Copies) copy() 创建的 浅拷贝 是一个新的容器，它包含了对原始对象的内容的引用。也就是说仅拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。即浅复制只复制对象本身，没有复制该对象所引用的对象。比如,当创建一个列表对象的浅拷贝时，将构造一个新的列表，并将原始对象的元素添加给它。 import copy class MyClass
给定一个只包含正整数的非空数组。是否可以将这个数组分割成两个子集，使得两个子集的元素和相等。
React16的memo和PureComponent作用类似，只不过前者只适用于函数组件，后者适应于类组件。
贪心策略的选取将对贪心算法能否得到最优解起到了决定性的作用。最优子结构指的是，大问题分解成小问题时，使用拟定好的贪心策略一样能得到小问题的最优解。
算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
我们可以看到此处随着n的增大，时间是几何倍数增长，由此我们可知斐波那契数列的时间复杂度为O(2^n)
T0 = 0, T1 = 1, T2 = 1, 且在 n >= 0 的条件下 Tn+3 = Tn + Tn+1 + Tn+2
在django中，可以使用form来进行表单验证，甚至自动生成样式（虽然不怎么好看）
上一小节我们学习了 react 中类组件的优化方式，对于 hooks 为主流的函数式编程，react 也提供了优化方式 memo 方法，本小节我们来了解下它的用法和实现原理。
Switch 新的语法，case label -> 表达式|throw 语句|block
1.go test命令是一个按照约定和组织进行测试的程序 2.竞争检查器 go run -race 附带一个运行期对共享变量访问工具的test,出现WARNING: DATA RACE 说明有数据竞争 3.理想情况下是应该避免掉多余的工作的,称为duplicate suppression(重复抑制/避免)
一个特定类型的方法和操作函数是并发安全的，那么所有它的访问方法和操作都是并发安全的。导出包级别的函数一般情况下都是并发安全的，package级的变量没法被限制在单一的goroutine，所以修改这些变量必须使用互斥条件。 竞争条件指的是程序在多个goroutine交叉执行操作时，没有给出正确的结果。只要有两个goroutine并发访问同一个变量，且至少其中的一个是写操作的时候就会发生数据竞争。 避免数据竞争的方法： >> 方法不要去写变量，此时指只在第一次创建时写入，后续不再对该变量进行修改。
什么是记忆化搜索呢？记忆化搜索其实就是带了"备忘录"的递归，给递归加上一个"备忘录"，递归每次返回的时候，将结果放到"备忘录"里面，在每次进入递归的时候，往"备忘录"里面看看，当前需要递归的数据时候在"备忘录"里存在，如果存在，那么就可以直接取此次的结果，不用进行这次的递归。
你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。
今天在做imp和impdp的性能测试时，发现如果表中存在lob字段，加载真是慢的厉害，每秒钟大概1000条的样子，按照这种速度，基本上不用干活了。 比如5千万条记录，50000000/1000/60/60=13.89小时，时间是无法接受的。 所以尝试使用impdp来看看性能的提升。 导出的表里面有9千万条记录，而且做了分区，分区大概有300个。如果使用全表导出导入，在之前的测试中，测试5千万数据，大概会有3个多小时，也算是比较长的时间，而且随着数据量的增大，时间还会不断的增长。 个人尝试从分区的角度做些工作
在第0阶，可以选择走到第1阶或者第2阶，第1阶可以走第2阶或者第3阶，第二阶可以走第3阶或者第4阶...。如此继续就生成了上图递归解答树。注意如果直接递归会超时，当前实现使用了记忆化储存子解。
在海量的数据迁移中，如果某个表特别大，可以考虑对表中的分区进行切分，比如某个表有100g,还有100个分区，那么可以考虑针对这100个分区，那么可以考虑把这100个分区看成100个表进行并行抽取，如果某个分区数据比较多，可能生成5个dump，那么着100个分区，就可能生成105个分区以上。 那么如果有100多个表，那么可能分区都算进来就可能有上千个。如何对这上千个dump进行最快的加载呢。 可以考虑基于分区的并行切分，里面可能还涉及一些算法的知识。 目前生成了如下的数据报告，我们需要基于这个报告来对如下的
在《React Hooks 学习笔记 | State Hook（一）》和 《React Hooks 学习笔记 | useEffect Hook（二）》这两篇文章里我们分别学习了 State Hook 和 useEffect Hook，从本篇文章起，我们将讨论下如何应用 Hook 其他的函数提升组件的性能。
最近使用 Python 一个项目，发现 Python 的深拷贝 copy.deepcopy 实在是太慢了。 相关背景 在 Python 中, 我们有两种拷贝对象的方式：浅拷贝和深拷贝。浅拷
对于经常调用的函数，特别是递归函数或计算密集的函数，记忆（缓存）返回值可以显着提高性能。而在 Python 里，可以使用字典来完成。
本文章介绍了Delphi XE5 Android手机端转换Ansi字符串，本代码是“浙江-樵夫”开发的一个程序，用来对字符串进行转换，主要代码是：
收到社区同学的反馈，希望 MMClassification 支持 kfold-cross-valid 交叉验证功能，开发同学立马安排起来，计划 24 小时内支持该特性。 然而，开发的时候却遇到了难题：深拷贝生成的 Config 对象没有 dump 方法。于是打印对象的类型想一探究竟，发现深拷贝生成的对象并不是 Config 类型。那么真相只有一个，深拷贝出了问题。下面是描述问题的示例：
但是如果父组件给子组件传递有状态的值时，子组件又会触发更新 目前发现只有传递对象子组件才会触发更新，单个值不会，待考究
最优子结构指的是一个问题的最优解可以由其子问题的最优解构造而成。换句话说，如果我们可以通过解决子问题来解决原问题，那么这个问题就具有最优子结构性质。
这个不用多说了，学校老师讲递归的时候似乎都是拿这个举例。我们也知道这样写代码虽然简洁易懂，但是十分低效，低效在哪里？假设 n = 20，请画出递归树：
# 题目链接 # DFS+记忆化 解题思路 每次有两种选择，一种是Copy All，一种是Paste，可以用dfs模拟两次选择，找到满足恰好打印出n个'A'的最少的操作次数，需要注意的是要判断当前状态是否可以Copy All或者Paste，如当前已经执行了一次Copy All，下一次就无需复制了，如果当前剪贴板上没有字符，那么也不要进行Paste操作，如果没有判断，会永远递归下去，直到栈溢出。 通过dfs很容易看出，当当前字符数cur和剪贴板字符数last一定时，dfs总是返回相同的最小操作次数，因此可以
作为一名非科班出身的程序员，我是参加工作之后才开始接触算法，学算法至今有将近五年的时间，期间输出文字约 100 多万，从算法小白到写出百万阅读的算法文章，这一路历程，有心酸也有掌声。
70. 爬楼梯 （medium） 方法1.动态规划 思路：因为每次可以爬 1 或 2 个台阶，所以到第n阶台阶可以从第n-2或n-1上来，其实就是斐波那契的dp方程 复杂度分析：时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1) Js: var climbStairs = function (n) { const memo = []; memo[1] = 1; memo[2] = 2; for (let i = 3; i <= n; i++) { memo[i] =
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