相信大家对于学校们糟糕的网络环境和运维手段都早有体会，在此就不多做吐槽了。今天我们来聊一聊SQL注入相关的内容。
缓存机制的主要目的是提高应用程序的性能。作为 ASP.NET 开发人员，你可能会意识到 ASP.NET Web 窗体以及 ASP.NET MVC 可以使用 Cache 对象缓存应用程序的数据。这通常被称为服务器端数据缓存，并且常作为框架的内置功能。虽然 ASP.NET Core 中并没有这样的 Cache 对象，但是你可以很容易地实现内存缓存。本文将向你说明如何实现。
函数其实就是一段可以多次调用的代码。 1、函数的定义 格式 def 函数名(参数1[ = 默认值1], 参数2[ = 默认值2], ...): ... return 表达式 函数名的命名规则： 函数名可以是字母、数字或下划线组成的字符串，但是不能以数字开头。 例如加法操作： def addFunc(x, y): return x + y print addFunc(1, 2)#3 2、函数的参数 在Python中，任何的变量都是对象，所以参数只支持引用传递的方式，在
在Python中，任何的变量都是对象，所以参数只支持引用传递的方式，在这样的情况下，形式参数和实际参数都指向的是内存中的同一个存储空间。
Spout呢，是Topology中数据流的源头，也是Storm针对数据源的编程单元。一般数据的来源，是通过外部数据源来读取数据项(Tuple)，并读取的数据项传输至作业的其他组件。编程人员一般可通过OutputFieldsDeclarer类的declareStream()方法来声明多个流，指定数据将要发送的流，然后使用SpoutOutputCollector的emit方法将数据发送。
Pandas 是基于 NumPy 的一个非常好用的库，正如名字一样，人见人爱。之所以如此，就在于不论是读取、处理数据，用它都非常简单。昨天介绍了 最常见的Pandas数据类型Series的使用，今天讲的Pandas的另一个最常见的数据类型DataFrame的使用。
数组使用有序列表存储同一类型的多个值。相同的值可以多次出现在一个数组的不同位置中。
本文大纲： Design 全时态数据模型 研究动机 数据模型 数据模型示例 历史态数据存储 数据转储时机 存储格式 存储模式 转储效率 历史态数据可见性判断 Design 本节讨论T-TDSQL的关键之处，即影响T-TDSQL架构的设计之处。一是新的数据模型—全时态数据模型，表达了T-TDSQL的双时态语义，其中对于数据的事务时态，首次提出全态数据的概念，以刻画数据的生命周期。二是对于新的数据模型，如何在基于关系模型的数据库中实现存储，全时态数据的存储，使得具有全时态语义的数据有了计算的依据；本文提出
此前已经采用 Array类和ArrayList类来把数据像列表一样组织在一起. 尽管这两种数据结构可以方便的把数据组织起来进行处理, 但是它们都没有为设计和实现实际问题的解决方案提供真正的抽象。 堆栈(stack)和队列(queue)是两种面向列表(list-oriented)的数据结构, 它们都提供了易于理解的抽象. 堆栈中的数据只能在表的某一端进行添加和删除操作, 反之队列中的数据则在表的一端进行添加操作而在表的另一端进行删除操作. 堆栈被广泛用于从表达式计算到处理方法调用的任何编程语言的实现中. 而队列则用在区分优先次序的操作系统处理以及模拟现实世界的事件方面, 比如银行出纳柜台的队列, 以及建筑物内电梯的操作。 C#为使用这些数据结构提供了两种类：Stack 类和Queue类. 本章将会讨论如何使用这些类并且介绍一些实用的例子。
不为形参在栈上分配内存，形参的参数名作为实参变量的别名指向同一位置，必须使用ref关键字，并且事先需要被赋值；
字典是一种存储多个相同类型的值的容器。每个值(value)都关联唯一的键(key),键作为字典中的这个值数据的标识符。字典中的数据项并没有具体顺序,我们在需要通过标识符(键)访问数据的时候使用字典。
Class文件是一组以8位字节为基础单位的二进制字节流，各个数据项目严格按照顺序排列在Class文件中，中间没有任何分隔符。 如果一个数据需要8位以上的空间，则会按照高位在前（最高为字节在地址最低位，最低位字节在地址最高位）的方式分割成若干个8位字节进行存储。 Class文件只有两种数据类型：无符号数和表。 无符号数：属于基本数据类型，以u1, u2, u4, u8来分别代表一个字节、两个字节、4个字节和8个字节的无符号数，无符号数可以用来描述数字、索引引用、数量值或者按照utf-8编码构成的字符串值。 表
当然，你现在没上大学或者不是计算机专业，那你现在应该知道了，他们有个必修课叫《数据结构导论》
前言 昨天双11，什么也没买。因为没有想到什么必需的用品，何况也没有钱。身为屌丝的我，只能敲敲代码，写一写总结，岂不美滋滋哉。今天看了《五亿探长雷洛》这部电影，非常喜欢刘德华饰演的雷洛，因此雷洛照片
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 列表 更多内容请见👇 Python 入门基础专栏 Python 字符串 Python 常用字符串方法 ---- Python 列表 1.创建列表 1.1 list 函数 1.2 方括号 1.3 空列表 2.列表基本操作 2.1 元素修改 2.2 元素删除 2.3 切片赋值 2.4 多重赋值 3.列
我们都知道C语言中变量的类型决定了变量存储占用的空间。当我们要使用一个变量保存年龄时可以将其声明为int类型，当我们要使用一个变量保存某一科目的考试成绩时可以将其声明为float。
之前在深入了解数据库理论的时候，了解到事物的不同隔离级别可能存在的问题。为了更好的理解所以在MySQL数据库中测试复现这些问题。关于脏读和不可重复读在相应的隔离级别下都很容易的复现了。但是对于幻读，我发现在可重复读的隔离级别下没有出现，当时想到难道是MySQL对幻读做了什么处理？
抽象数据类型(ADT - Abstract Data Types) ------------> " 栈 " 是一个有次序的数据集,每个数据仅从" 栈顶 " 一端加入到数据集中,从数据集中移除,栈具有后进先出LIFO的特性.
原文地址已经不可考。。。一、概念数据模型概述数据模型是现实世界中数据特征的抽象。数据模型应该满足三个数据库
Python提供了5中内置的序列类型：bytearray、bytes、list、str与tuple，序列类型支持成员关系操作符（in）、大小计算函数（len()）、分片（[]），并且是可可迭代的。
注：上面提到的B树索引并没有指出是B-Tree和B+Tree索引，但是B-树和B+树的定义是有区别的。
提到数据库索引，大家肯定很熟悉，在日常工作中经常会接触到。这几天看了不少相关文章、书籍和课程。决定自己总结一篇文章，虽然我写的这篇文章肯定不如网上各路大神的好文，但是自己总结一遍总归记得更牢固。这应该也是一种好的学习习惯，别人写的字再漂亮都是别人的，自己写的字就算再潦草起码自己也能认识吧 。
通过不断的缩小要查询的数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时将随机的事件变成顺序事件。
在上一篇探秘Java：一个对象的生成（上）中笔者较为详细地介绍了对象生成相关的基本知识，在学习这些基础知识的过程中可以发现有一个关键性角色贯穿了一个对象生成的整个生命周期——类型信息。可以说没有了类型信息，Java中的对象就成了无源之水、无本之木。为什么类型信息对于Java对象来说这么重要呢？下面我们就来具体了解一下。
数据结构(Data structure）是指一组相互 之间存在一种或多种特定关系的数据的组织方式和它们在计算机内的存储方式，以及定义在该组数据上的一组操作。
伪指令不是真正的指令，并没有与之对应的的机器码，不会被执行。伪指令所起的作用主要是对汇编过程进行控制。
MySQL凭借着出色的性能、低廉的成本、丰富的资源，已经成为绝大多数互联网公司的首选关系型数据库。虽然性能出色，但所谓“好马配好鞍”，如何能够更好的使用它，已经成为开发工程师的必修课，我们经常会从职位描述上看到诸如“精通MySQL”、“SQL语句优化”、“了解数据库原理”等要求。我们知道一般的应用系统，读写比例在10:1左右，而且插入操作和一般的更新操作很少出现性能问题，遇到最多的，也是最容易出问题的，还是一些复杂的查询操作，所以查询语句的优化显然是重中之重。 本人从13年7月份起，一直在美团核心业务系统部做慢查询的优化工作，共计十余个系统，累计解决和积累了上百个慢查询案例。随着业务的复杂性提升，遇到的问题千奇百怪，五花八门，匪夷所思。本文旨在以开发工程师的角度来解释数据库索引的原理和如何优化慢查询。
假设初始值没有提供足够的信息(或者没有初始值),那你须要在变量后面声明类型,用冒号切割。
大家好，我是苏州程序大白。下面讲讲C#中基础搜索算法。 数据搜索是基础的计算机编程工作, 而且人们对它的研究已经很多年了. 本章只会看到搜索问题的一个内容, 即根据给定的数值在一个列表（数组）中进行搜索. 有两种对列表内数据进行搜索的方法：顺序搜索和二叉搜索. 当数据项在列表内随机排列的时候可以使用顺序搜索, 而当数据项在列表内有序排列的时候则会用到二叉搜索。
一 索引的原理 1. 索引原理 索引的目的在于提高查询效率，与我们查阅图书所用的目录是一个道理：先定位到章，然后定位到该章下的一个小节，然后找到页数。相似的例子还有：查字典，查火车车次，飞机航班等 本质都是：通过不断地缩小想要获取数据的范围来筛选出最终想要的结果，同时把随机的事件变成顺序的事件，也就是说，有了这种索引机制，我们可以总是用同一种查找方式来锁定数据。 数据库也是一样，但显然要复杂的多，因为不仅面临着等值查询，还有范围查询(>、<、between、in)、模糊查询(like)、并集查询(or)等等
class文件中的信息是一项一项排列的， 每项数据都有它的固定长度， 有的占一个字节， 有的占两个字节， 还有的占四个字节或8个字节， 数据项的不同长度分别用u1, u2, u4, u8表示， 分别表示一种数据项在class文件中占据一个字节， 两个字节， 4个字节和8个字节。 可以把u1, u2, u3, u4看做class文件数据项的类型 。
select * from product where pname like "小_";
最近发现很多开始学习编程的小伙伴苦于编程入门比较困难，而且有很多想学习编程却苦于没有资源的小伙伴，所以今天在这里为大家爆肝Python基础入门的相关技术，适合刚开始接触Python或苦于编程入门的小伙伴们，建议收藏认真阅读！相信会对大家的Python学习助一臂之力的！
Bolt是Topology中的数据处理的单元，也是Storm针对处理过程的编程单元。Topology中所有的处理都是在这些Bolt中完成的，编程人员可以实现自定义的处理过程，例如，过滤、函数、聚集、连接等计算。如果是复杂的计算过程，往往需要多个步骤和使用多个Bolt。
该文介绍了在技术社区中如何从海量数据中获取特定字段（OrderID）的查询优化方法，包括使用索引、避免使用通配符、使用DISTINCT、GROUP BY和UNION等，以便更快地获取并分析数据。
在网络上看了几篇关于幻读的文章，总有些不对劲的地方，要么是解释过于官方看不懂，要么压根儿就是错的，于是我找到了著名论文 A Critique of ANSI SQL Isolation Levels ，对幻读问题做了归纳和总结，希望能帮助大家真正理解幻读，大纲如下：
整型(Int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。Python3 整型是没有限制大小的，可以当作 Long 类型使用，所以 Python3 没有 Python2 的 Long 类型。
division -部 section -节 paragraphs -段 部是最高层，下面包含节，节下面包含段
大家好，从本文开始将逐渐更新Python教程指南系列，为什么叫指南呢？因为本系列是参考《Python3程序设计指南》，也是作者的学习笔记，希望与读者共同学习。
一个查询语句的结果是虚拟表，将（查询出）这张虚拟表（的sql语句）保存下来，他就变成了一个视图（mysql中还是以表的形式存在的）
数组就是一组元素的内存位置，各个内存位置可以存储相同数据类型的数据项，而我们可以用相同的变量名引用所有的内存地址 初始化数组 int myA[5]={1,2,3,4,5}; 也可以这样 int myA[5]={1,2,3} ; //这样前3个值是有初始值的，后2个是默认值0 也可以为所有的元素一同初始化值 int myA[5]={3}; 还可以省略数组的长度，数组的元素数量就是数组的长度 int MyA[] ={1,2,3}; 使用for循环数组 for(int v : MyA) { cout<<v<<
MySQL支持诸多存储引擎，而各种存储引擎对索引的支持也各不相同，因此MySQL数据库支持多种索引类型，如BTree索引，哈希索引，全文索引等等。
举凡后端面试，面试官不言数据库则已，言则必称SQL优化，说起SQL优化，网络上各种“指南”和“圣经”难以枚举，不一而足，仿佛SQL优化已然是妇孺皆知的理论常识，然后根据多数无知（Pluralistic ignorance）理论，人们印象里觉得多数人会怎么想怎么做，但这种印象往往是不准确的。那SQL优化到底应该怎么做？本次让我们褪去SQL华丽的躯壳，以最浅显，最粗俗，最下里巴人的方式讲解一下SQL优化的前因后果，前世今生。
MySQLD Exporter 插件基于标准的 MySQLD Exporter 实现。Rainbond 自带的 Prometheus 监控系统 rbd-monitor 会收集 Exporter 中的数据，并通过监控面板展示出来。用户可以自定义展示哪些关键性能数据的指标，这是监控 Mysql 数据库服务的不二之选。
使用加法赋值运算符(+=)也可以直接在数组后面添加一个或多个拥有相同类型的数据项:
一、磁盘IO 磁盘IO是非常高昂的操作，计算机操作系统做了一些优化，当一次IO时，不光把当前磁盘地址的数据，而是把相邻的数据也都读取到内存缓冲区内，因为局部预读性原理告诉我们，当计算机访问一个地址的数据的时候，与其相邻的数据也会很快被访问到。每一次IO读取的数据我们称之为一页(page)。具体一页有多大数据跟操作系统有关，一般为4k或8k，也就是我们读取一页内的数据时候，实际上才发生了一次IO，这个理论对于索引的数据结构设计非常有帮助。 二、索引数据结构 索引是B+树的数据结构。 磁盘块=数据项+指针
现在互联网应用中对数据库的使用多数都是读较多，比例可以达到 10:1。并且数据库在做查询时 IO 消耗较大， 所以如果能把一次查询的 IO 次数控制在常量级那对数据库的性能提升将是非常明显的，因此基于 B+ Tree 的索引结构出现了。
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