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Scala
...对输入验证和异常处理机制的审查,以防止类似事件再次发生。 此外,随着区块链技术和加密货币的普及,与之相关的URL安全问题也日益凸显。黑客常常利用复杂的URL构造,诱导用户访问恶意网站,盗取加密货币钱包的私钥。为此,许多加密货币钱包服务商开始引入更高级别的身份验证机制,并加强对URL的过滤和监控,以保护用户的资产安全。 在防范这类新型攻击方面,除了依赖技术手段外,用户自身的安全意识同样重要。专家建议,用户在点击任何链接前,应仔细检查URL的拼写和格式,尽量避免访问来源不明的网站。同时,定期更新操作系统和浏览器,安装最新的安全补丁,也是抵御此类攻击的有效措施之一。对于开发者而言,不仅要关注基础的URL格式校验,还需加强对异常字符和恶意链接的检测能力,确保应用程序在面对复杂攻击时依然能够保持稳定和安全。
2024-12-19 15:45:26
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素颜如水
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...关),状态改变后场景机制的灯重新计时。 减速陷阱 主角触发陷阱后会减少主角50%移动速度,主角离开陷阱后依然会持续5秒减速效果。 地刺陷阱 每间隔3秒会伸出尖刺,持续3秒,尖刺缩回,重新开始计时。当尖刺处于伸出状态时,主角在陷阱范围,每秒会受到1点伤害。 宝箱 打开宝箱后主角可以获得一把武器 实现简述 由于实现功能较为简单,因此只简述实现思路 类组织结构 使用彩色建模的思想组织类结构,类图: SceneObject 所有场景物体包括主角、怪物、互动物体等的抽象基类,仅有init()抽象方法 Character 拥有血量和攻击力的实体继承自Character,同时实现getATK()和beDamage()抽象方法用于处理攻击和受击逻辑 SceneItem 其他场景实体继承自SceneItem,无特殊属性和方法 Scene 场景管理类,能偶根据Json文件生成场景物体,保存了实体预制体,还拥有一个静态List和静态方法用于运行时向场景中添加新实体 InteractionMI 用于处理单个实体无法处理或不属于单个实体的逻辑,包括: 幽灵追踪主角时获取角色位置 帮助实体初始化定时器组件 减速陷阱是否可以回复主角速度 主角与灯、宝箱、武器的交互 DamageMI 包含静态方法Damage()专门用于处理伤害逻辑,方便后续服务器验证等逻辑 逻辑实现 主角 Protagonist类用于处理主角相关逻辑 受击逻辑 当主角不处于无敌状态,播放受击动画,扣除血量并进入无敌状态,定时器定时一秒后关闭无敌状态 交互逻辑 用户输入交互信号后,交由InteractionMI判断交互是否成功,返回交互信息,主角播放对应动画 武器逻辑 当主角获得武器后,主角身上保存武器的引用,与武器交互直接调用武器的对应方法(Drop(),Fire()) 结算逻辑 当主角HP小于等于0时,调用Scene的静态方法,请求场景结算 怪物 石像鬼 血量无限,没有受击逻辑,当检测组件检测到主角时,调用继承的Attack方法,攻击主角 幽灵 三种状态:die、patrol,chase 死亡状态下三秒后会在第一个导航点复活 巡逻状态下检测到主角会调用继承的Attack方法攻击主角 追逐状态下会每帧获得主角位置追逐主角 其他场景物品 灯光 初始化时添加计时器用于控制自动开关,用户交互后重置计时器 开启时使用一个锥形的检测器检测幽灵是否在范围内,如果在调用Damage对幽灵造成伤害 存在一个Box Collider,当玩家进入时,调用InteractionMI的方法,将InteractionMI保存的静态SwitchableLight引用置为自己,当玩家交互时这个引用不为null,则调用这个引用的SwitchableLight的ChangeLight方法完成开关灯的交互 减速陷阱 当玩家进入时,调用InteractionMI的方法,使其内置的静态_slowDownCount计数加一,并调用玩家的SetSpeedRatio方法使玩家减速 当玩家离开,设置计时器5秒后调用InteractionMI的方法,使其内置的静态_slowDownCount计数减一,当计数为零时才可以调用玩家的SetSpeedRatio方法使玩家回复正常速度 地刺陷阱 初始化时设置计时器,每三秒改变一次状态,当玩家进入,设置计时器每一秒对玩家造成一次伤害,当玩家离开,取消计时器 宝箱 内置public GameObject GWeapon;用于保存要生成的枪的预制体 当玩家第一次与宝箱交互,播放开宝箱动画,设置计时器1.2秒后根据预制体克隆一个武器,并将武器通过Scene的静态方法加入到Scene维护的SceneObject列表中,自身保存新生成的武器的引用 当武器生成后玩家再与宝箱交互则通过InteractionMI的方法将武器父节点设为玩家,玩家获得武器的引用,自身武器引用置为null 武器 内置private Transform _parent = null;用于保存父物体 Drop方法被调用时,若父物体不为空,设置自身刚体属性,设置速度使武器有抛出效果,设置计时器1秒后恢复到没有物理效果的状态,父物体置为空 Fire方法被调用,若能够开火,则生成并初始化一个子弹,生成时将保存的父物体的Transform给子弹,保证子弹能够向角色前方发射,开火后设置开火状态为不能开火,设置计时器0.5秒后恢复开火状态 当父物体信息为空,与其他交互逻辑类似,通过InteractionMI完成武器捡起的交互逻辑 子弹 初始化时设置初速度,启动定时器1秒后若没有销毁则自动销毁,若碰撞到幽灵,对幽灵造成伤害,其他碰撞销毁自己 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Zireael2019/article/details/126690910。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-03-11 12:57:03
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...纯的人力追踪转变为大数据分析、人工智能预测等高科技方式,而如何在高科技辅助下,依然坚守人性、法律与道德底线,实现对恐怖主义的有效打击,也是值得我们深入探讨和研究的问题。通过回顾像《第六计》这样的经典影视作品,不仅可以领略到艺术表现手法的魅力,更可以激发我们在现实中面对危机时思考更为周全、深邃的战略布局与决策智慧。
2023-05-10 09:20:27
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Saiku
...的开源OLAP报表和数据分析神器,它主要靠图形界面来操作,压根儿不需要你去编写代码或者做编程啥的。因此,无法提供实际的代码示例来介绍其界面和功能区。不过,我可以按照您的要求以更加生动、详尽和口语化的方式来解析“Saiku界面的基本布局和功能区”。 Saiku界面的基本布局与功能区介绍 1. 启动与登录界面 当我们打开Saiku时,首先映入眼帘的是登录界面,就像你走进一家数据咖啡馆前需要先签到一样。当你输入用户名和密码,潇洒地点击登录按钮后,就仿佛拿到了打开Saiku世界大门的钥匙,接下来,你将踏上一段充满惊喜的数据探索旅程。 2. 主界面布局 登录成功后,你会看到Saiku的主界面,这里就像一个数据分析师的工作台,精心划分了多个功能区域。 - 菜单栏(1):位于页面顶部,如同烹饪中的调料架,包含了文件管理、新建报表、保存、加载等多种基本操作选项,帮助你在数据世界中导航自如。 - 工作区(2):占据页面中央的核心位置,这是你施展分析技巧的主要舞台,可以在此创建新的查询,查看并编辑现有的多维数据集,就像在画布上绘制一幅幅数据图像。 - 维度/度量区(3):位于工作区左侧,就好比你的工具箱,里面装满了各种维度(如时间、地点等分类标签)和度量(如销售额、客户数等数值指标),你可以拖拽它们至中间的查询设计面板,构建出复杂的数据视图。 - 结果展示区(4):当你完成查询设计并执行后,结果显示在右侧区域,像是一块实时更新的数据仪表盘,可能是一个表格、一张图表或者一个自定义的透视表,直观地呈现你的分析成果。 - 过滤器面板(5):有时候,你需要对全局数据进行精细化筛选,这时就可以借助过滤器面板,就如同戴上一副透视眼镜,只看你想看的那一部分数据。 3. 深度探究功能 Saiku还提供了丰富的交互式探索功能,例如,你可以在结果展示区直接对数据进行排序、筛选、钻取等操作,系统会立即响应并动态更新视图,这种即时反馈的体验犹如与数据进行一场即兴对话。 另外,Saiku支持用户自定义公式、设置计算成员以及保存个性化视图,这些高级功能仿佛为你配备了一套强大的数据处理装备,助你在浩瀚的数据海洋中挖掘出更有价值的信息。 总结来说,Saiku的界面设计以用户体验为核心,通过清晰明了的功能分区和直观易用的操作方式,让每一位用户都能轻松驾驭复杂的业务数据,享受数据驱动决策带来的乐趣与便利。这可不只是个普通工具,它更像是一个舞台,让你能和数据一起跳起探戈。每当你点击、拖拽或选择时,就像是在未知世界的版图上又踩下了一小步,离它的秘密更近一步,对它的理解也更深一层。
2023-10-04 11:41:45
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初心未变
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...jie)){//提交数据System.out.println("---commit---漏洞名称-------"+ldName);System.out.println("---commit---漏洞简介-------"+ldJianjie);ldName="";ldJianjie="";}String level="";if(nodeHtml.contains("vul-vh")){level="高危漏洞";}else if(nodeHtml.contains("vul-vm")){level="中危漏洞";}else if(nodeHtml.contains("vul-vl")){level="低危漏洞";}ldName=getLinkTagContent(nodeHtml)+"-----"+level+"------";// System.out.println("---漏洞名称-----"+getLinkTagContent(nodeHtml)+"-----"+level+"------");} }else{ldJianjie=getTableTagContent(node.toHtml());} } } catch (Exception e) {e.printStackTrace();} }/ 提取文件里面的文本信息 @param szFileName @return/public static String openFile(String szFileName) {try {BufferedReader bis = new BufferedReader(new InputStreamReader(new FileInputStream(new File(szFileName)), ENCODE));String szContent = "";String szTemp;while ((szTemp = bis.readLine()) != null) {szContent += szTemp + "\n";}bis.close();return szContent;} catch (Exception e) {return "";} }/ 提取标签<a>a</a>内的内容 return a;/public static String getLinkTagContent(String link){String content="";Pattern pattern = Pattern.compile("<a[^>]>(.?)</a>");Matcher matcher = pattern.matcher(link);if(matcher.find()){content=matcher.group(1);}return content;}/ 解析Table标签内的东西 @param table/public static String getTableTagContent(String table){Map<String,String> conMap=new HashMap<String,String>();String content="";Document doc = Jsoup.parse(table);Elements elList=doc.getElementsByAttributeValue("class","cmn_table plumb");Element el=elList.first();Elements trLists = el.select("tr");for (int i = 0; i < trLists.size(); i++) {Elements tds = trLists.get(i).select("td");String key="";String val="";for (int j = 0; j < tds.size(); j++) {String text = tds.get(j).text();if(j==0){key=text; }else{val=text; } }conMap.put(key, val);content+="|"+key+"-"+val;// System.out.println(key+"-"+val);}return content;} } 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/zhaoguoshuai91/article/details/51802116。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-19 10:42:16
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...定的写入策略,以优化数据管理和性能。 此外,在容器化和虚拟化日益盛行的今天,Linux对于存储资源的抽象与管理也变得更加重要。像LVM(Logical Volume Manager)这样的工具不仅可以动态调整分区大小,还可以提供快照功能,极大地增强了系统的灵活性和可用性。同时,联合文件系统如OverlayFS和aufs也为容器和虚拟机提供了高效的存储解决方案。 值得注意的是,随着硬件技术进步和存储需求的变化,Linux社区正在积极研究和发展下一代文件系统,如Btrfs和Stratis,它们旨在提供更高级别的数据完整性、可扩展性和管理便利性,以适应未来数据中心和云计算环境的需求。 总之,了解Linux中的硬盘分区原理是基础,而关注其如何适应并推动存储技术的演进与发展,则能帮助我们更好地把握操作系统层面的存储管理趋势,从而有效提升数据存储的安全性、稳定性和效率。
2023-04-26 12:47:34
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Kibana
...重要一员,以其强大的数据可视化能力赢得了广大开发者和数据分析爱好者的青睐。嘿,伙计们,这次咱们一起深入探索Kibana的奇妙世界!我将手把手地带你经历一系列实操演练和代码实例,像是探险家揭秘宝藏地图那样,一步步教你打造出一个既功能强大又一目了然的数据可视化大屏。 1. 环境准备与数据导入 首先,确保已安装并配置好Elasticsearch服务,并成功启动Kibana(假设你已经在本地环境完成这些基础设置)。接下来,我们要往Elasticsearch里塞点数据进去,这样后面才能好好分析、可视化一把。例如,我们有一个名为logs的索引,其中包含了服务器访问日志数据: json POST /logs/_doc { "timestamp": "2022-01-01T00:00:00Z", "method": "GET", "path": "/api/v1/data", "status_code": 200, "response_time_ms": 150 } 重复上述过程,填充足够多的日志数据以便进行更深入的分析。 2. 创建索引模式与发现视图 - 创建索引模式: 在Kibana界面中,进入“管理”>“索引模式”,点击“创建索引模式”,输入索引名称logs,Kibana会自动检测字段类型并建立映射关系。 - 探索数据: 进入“发现”视图,选择我们刚才创建的logs索引模式,Kibana会展示出所有日志记录。在这里,你可以实时搜索、筛选以及初步分析数据。 3. 初步构建可视化组件 - 创建可视化图表: 进入“可视化”界面,点击“新建”,开始创建你的第一个可视化图表。例如,我们可以创建一个柱状图来展示不同HTTP方法的请求次数: a. 选择“柱状图”可视化类型。 b. 在“buckets”区域添加一个“terms”分桶,字段选择method。 c. 在“metrics”区域添加一个“计数”指标,计算每个方法的请求总数。 保存这个可视化图表,命名为“HTTP方法请求统计”。 4. 构建仪表板 - 创建仪表板: 进入“仪表板”界面,点击“新建”,创建一个新的空白仪表板。 - 添加可视化组件: 点击右上角的“添加可视化”按钮,选择我们在第3步创建的“HTTP方法请求统计”图表,将其添加至仪表板中。 - 扩展仪表板: 不止于此,我们可以继续创建其他可视化组件,比如折线图显示随着时间推移的响应时间变化,热力图展示不同路径和状态码的分布情况等,并逐一将它们添加到此仪表板上。 5. 自定义与交互性调整 Kibana的真正魅力在于其丰富的自定义能力和交互性设计。比如,你完全可以给每张图表单独设定过滤器规则,这样一来,整个仪表板上的数据就能像变魔术一样联动更新,超级炫酷。另外,你还能借助那个时间筛选器,轻轻松松地洞察到特定时间段内数据走势的变化,就像看一部数据演变的电影一样直观易懂。 在整个创建过程中,你可能会遇到疑惑、困惑,甚至挫折,但请记住,这就是探索和学习的魅力所在。随着对Kibana的理解逐渐加深,你会发现它不仅是一个工具,更是你洞察数据、讲述数据故事的强大伙伴。尽情发挥你的创造力,让数据活起来,赋予其生动的故事性和价值性。 总结来说,创建Kibana可视化仪表板的过程就像绘制一幅数据画卷,从准备画布(导入数据)开始,逐步添置元素(创建可视化组件),最后精心布局(构建仪表板),期间不断尝试、调整和完善,最终成就一份令人满意的可视化作品。在这个探索的过程中,你要像个充满好奇的小探险家一样,时刻保持对未知的热情,脑袋瓜子灵活运转,积极思考各种可能性。同时,也要有敢于动手实践的勇气,大胆尝试,别怕失败。这样下去,你肯定能在浩瀚的数据海洋中挖到那些藏得深深的宝藏,收获满满的惊喜。
2023-08-20 14:56:06
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岁月静好
Tornado
...系统级别的异步I/O机制,从而提高资源利用率和系统吞吐量。当然,具体采用何种方式优化取决于实际应用场景和需求。 总的来说,Tornado与AsyncIO的联姻,无疑为Python高性能Web服务的开发注入了新的活力。在未来的发展旅程上,我们热切期盼能看到更多新鲜、酷炫的创新和突破,让Python异步编程变得更加给力,用起来更顺手,实力也更强大。就像是给它插上翅膀,飞得更高更快,让编程小伙伴们都能轻松愉快地驾驭这门技术,享受前所未有的高效与便捷。
2023-10-30 22:07:28
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烟雨江南
Gradle
...,还提供了丰富的缓存机制,可以显著减少重复构建的时间,从而加快整个开发周期。此外,Bazel的可扩展性和灵活性也使其成为大型项目中构建工具的理想选择。 与此同时,开源社区也在不断推出新的解决方案。比如,JetBrains团队推出的Kotlin Multiplatform Mobile (KMM)框架,允许开发者用同一套代码库同时开发iOS和Android应用,极大简化了跨平台开发的复杂度。KMM利用Kotlin的多平台支持特性,实现了代码共享,减少了重复劳动,提高了开发效率。 另外,对于依赖管理,Maven Central仓库最近推出了一个新的特性——动态依赖解析,使得依赖项的更新和维护变得更加简单。这一特性允许开发者轻松集成最新的库版本,而不必担心破坏现有代码的兼容性。这不仅提升了项目的可维护性,还加速了新技术的应用进程。 这些新工具和策略的涌现,无疑为开发者们提供了更多的选择和可能性。无论是通过优化现有工具的配置,还是采用全新的构建策略,都能有效提升项目的开发效率和质量。对于正在面临构建问题的开发者来说,关注这些新技术和最佳实践,将有助于找到最适合自己的解决方案。
2024-11-29 16:31:24
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月影清风
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...系统中Context机制之后,开发者们可以进一步关注以下几方面的 首先,对于Android开发的新动态,Google在Android 12版本中对Context的使用引入了一些新特性与优化。例如,为了提高隐私和安全,限制了通过Context获取设备信息的能力,要求开发者更明确地声明权限。此外,针对Context的生命周期管理,Google也推出了一些最佳实践指南,以帮助开发者更好地遵循架构组件设计原则,避免内存泄漏等问题。 其次,深入探究Android组件间的交互方式,尤其是Activity、Service和BroadcastReceiver等组件如何通过Context进行通信,是提升Android开发技能的重要一环。近期有关消息传递机制(如Jetpack库中的WorkManager、LiveData)的博客文章和技术分享,能为开发者提供更加高效且符合现代Android架构规范的Context使用范例。 再者,从设计模式角度解读Context在MVC、MVP、MVVM等不同架构中的角色转变,有助于理解其在整个应用架构中的核心地位。一些经典的软件设计书籍和专家解析文章对此有独到见解,值得深入研读。 最后,结合实际项目案例分析,了解大型项目中Context的最佳实践及常见问题处理方案。许多技术社区和开源项目会分享他们在处理多模块间Context共享、Context引用导致的内存泄漏等问题时的具体解决方案和经验总结,这对于开发者来说具有极高的实战参考价值。
2023-09-27 17:37:26
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...图表, 参见下图: 数据库ER模型 ER模型是在数据库设计中常用的数据建模工具,通常是用来描述实体的信息及实体与实体之前的关系。 在Freedgo Design提供了对ER模型的支持: 通过图标库 选择ER模型绘制数据库ER模型 通过菜单 调整图形 -> 插入 -> SQL... 导入sql DDL脚本创建数据库ER模型 BPMN模型设计 BPMN是业务流程建模与标记,是用于构建业务流程图的一种建模语言标准。 可以通过图标库 选择BPMN绘制BPMN模型 Archimate设计 Archimate是一种整合多种架构的一种可视化业务分析模型语言,属于架构描述语言(ADL),它从业务、应用和技术三个层次(Layer),物件、行为和主体三个方面(Aspect)和产品、组织、流程、资讯、资料、应用、技术领域(Domain)来进行描述。 可以通过图标库 选择BPMN绘制BPMN模型 EPC设计 EPC是用于说明业务流程工作流,是进行业务工程设计的 SAP R/3 建模概念的重要组件。 可以通过图标库 选择EPC绘制EPC模型 流程图 流程图是流经一个系统的信息流、观点流或部件流的图形代表。在企业中,流程图主要用来说明某一过程。这种过程既可以是生产线上的工艺流程,也可以是完成一项任务必需的管理过程。 流程图是揭示和掌握封闭系统运动状况的有效方式。作为诊断工具,它能够辅助决策制定,让管理者清楚地知道,问题可能出在什么地方,从而确定出可供选择的行动方案。 流程图有时也称作输入-输出图。该图直观地描述一个工作过程的具体步骤。流程图对准确了解事情是如何进行的,以及决定应如何改进过程极有帮助。这一方法可以用于整个企业,以便直观地跟踪和图解企业的运作方式。 流程图使用一些标准符号代表某些类型的动作,如决策用菱形框表示,具体活动用方框表示。但比这些符号规定更重要的,是必须清楚地描述工作过程的顺序。流程图也可用于设计改进工作过程,具体做法是先画出事情应该怎么做,再将其与实际情况进行比较。 可以通过图标库 选择流程图绘制 UX设计 Freedgo Design提供一系列UX设计的制作,可以实现IOS,安卓,以及一系列页面设计的效果制图,下面简单说明:IOS android material Bootstrap 手机应用 网站应用 平面图 Freedgo Design可以绘制平面图包括建筑平面表,房屋平面表,房屋效果图设计,在图例中提供了家庭、办公、厨房、卫生间等等图例,具体可以登录在线制图网站,查看 图例 网络架构图 Freedgo Design 可以绘制各种网络拓扑图,和机架图。 云架构 Freedgo Design 提供了各类云架构的系统架构图、系统部署图,包括AWS架构,阿里云架构、腾讯云架构、IBM、ORACLE、Azure和Google云等等。AWS 阿里云架构 腾讯云架构 IBM架构 ORACLE架构 Azure架构 GOOGLE架构 工程 Freedgo Design 提供在线基本电气图设计、在线电气逻辑图设计、在线电路原理图设计、在线接线图设计 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39605997/article/details/109976987。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-03 21:03:06
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...序并获取该程序ALV数据》 《DEMO:S/4 1809 FAGLL03H 增加字段增强》 《几个ABAP实用模板,体力活就别一行行敲了,复制粘贴得了》 《DEMO:BTE增强实现凭证创建检查》 《SAP Parallel Accounting(平行分类账业务)配置+操作手册+BAPI demo程序》 《CC02修改确认日期BAPI:Processing of change number was canceled》 《我是怎样调试BAPI的,以F-02为例》 《女儿的部分书单》 《推荐几本小说吧,反正过年闲着也是闲着,看看呗》 《我是不是被代码给耽误了……不幸沦为一名程序员……》 《三亚自由行攻略(自己穷游总结)》 《苏州游记》 《杂谈:说走就走的旅行没那么难》 《溜达:无锡》 《记码农十周年(20110214--20210214)》 《不一样的SAP干货铺群:帅哥靓妹、红包、烤羊腿!》 《杂谈:几种接口》 《干货来袭:2020年公众号内容汇总》 《DEMO search help 增强 ( vl03n KO03 等)》 《录BDC时 弹出的公司代码框问题》 《动态获取查询条件的一个小Demo》 《动态批量修改任意表任意字段的值》 WDA Demo WDA DEMO 0:开启服务 设置hosts WDA DEMO 02: 简单介绍 WDA DEMO 03: 根据选择条件查询并显示 WDA DEMO 04: select options 查询并显示 WDA DEMO 05:两个table联动展示数据 WDA DEMO 06: 创建事务代码 WDA DEMO 07 页面跳转及全局变量的使用 WDA DEMO 08 全局变量方式二 WDA DEMO 09 ALV 简单展示 WDA DEMO 1:简单查询并显示结果 WDA DEMO 10 代码模块化整理 WDA DEMO 11 根据BAPI/Function创建WDA Debug 系列 DEBUG 系列一:Dump debug DEBUG 系列二:Configure Debugger Layer DEBUG系列三:使用 F9 和 watch point DEBUG系列四:第三方接口debug DEBUG系列五:Update 模式下的function debug DEBUG系列六:后台JOB debug DEBUG系列七:保存测试参数 DEBUG系列八:Debug弹出框 debug系列九:SM13查看update更新报错 DEBUG系列十:Smartforms debug DEBUG系列十一:GGB1 debug Debug系列十二:QRFC 队列 debug 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/senlinmu110/article/details/122086258。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-12 21:25:44
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Kylin
...上让你用SQL来查询数据,还能进行复杂的多维分析(OLAP),处理起超大规模的数据来毫不含糊。这个项目最早是eBay的大佬们搞出来的,后来他们把它交给了Apache基金会,让它成为大家共同的宝贝。在用Kylin的时候,我真是遇到了一堆麻烦事儿,从设置到安装,再到调整性能,每一步都像是在闯关。嘿,今天我打算分享点实用的东西。基于我个人的经验,咱们来聊聊在配置和部署Kylin时会遇到的一些常见坑,还有我是怎么解决这些麻烦的。准备好了吗?让我们一起避开这些小陷阱吧! 2. Kylin环境搭建 首先,我们来谈谈环境搭建。搭建Kylin环境需要一些基本的软件支持,如Java、Hadoop、HBase等。我刚开始的时候就因为没有正确安装这些软件而走了不少弯路。比如我以前试过用Java 8跑Kylin,结果发现好多功能都用不了。后来才知道是因为Java版本太低了,怪自己当初没注意。所以在启动之前,记得检查一下你的电脑上是不是已经装了Java 11或者更新的版本,最好是长期支持版(LTS),这样Kylin才能乖乖地跑起来。 java 检查Java版本 java -version 接下来是Hadoop和HBase的安装。如果你用的是Cloudera CDH或者Hortonworks HDP,那安装起来就会轻松不少。但如果你是从源码编译安装,那么可能会遇到更多问题。比如说,我之前碰到过Hadoop配置文件里的一些参数不匹配,结果Kylin就启动不了。要搞定这个问题,关键就是得仔仔细细地检查一下配置文件,确保所有的参数都跟官方文档上说的一模一样。 xml 在hadoop-env.sh中设置JAVA_HOME export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64 3. Kylin配置详解 在完成环境搭建后,我们需要对Kylin进行配置。Kylin的配置主要集中在kylin.properties文件中。这个文件包含了Kylin运行所需的几乎所有参数。我头一回设置的时候,因为对那些参数不太熟悉,结果Kylin愣是没启动起来。后来经过多次尝试和查阅官方文档,我才找到了正确的配置方法。 一个常见的问题是,如何设置Kylin的存储位置。默认情况下,Kylin会将元数据存储在HBase中。不过,如果你想把元数据存在本地的文件系统里,只需要调整一下kylin.metadata.storage这个参数就行啦。这可以显著提高开发阶段的效率,但在生产环境中并不推荐这样做。 properties 设置Kylin元数据存储为本地文件系统 kylin.metadata.storage=fs:/path/to/local/directory 另一个重要的配置是Kylin的Cube构建策略。Cube是Kylin的核心概念之一,它用于加速查询响应时间。不同的Cube构建策略会影响查询性能和存储空间的占用。我曾经因为选择了错误的构建策略而导致Cube构建速度极慢。后来,通过调整kylin.cube.algorithm参数,我成功地优化了Cube构建过程。 properties 设置Cube构建策略为INMEM kylin.cube.algorithm=INMEM 4. Kylin部署与监控 最后,我们来谈谈Kylin的部署与监控。Kylin提供了多种部署方式,包括单节点部署、集群部署等。对于初学者来说,单节点部署可能更易于理解和操作。但是,随着数据量的增长,单节点部署很快就会达到瓶颈。这时,就需要考虑集群部署方案。 在部署过程中,我遇到的一个主要问题是服务之间的依赖关系。Kylin依赖于Hadoop和HBase,如果这些服务没有正确配置,Kylin将无法启动。要搞定这个问题,就得细细排查每个服务的状况,确保它们都乖乖地在运转着。 bash 检查Hadoop服务状态 sudo systemctl status hadoop-hdfs-namenode 部署完成后,监控Kylin的运行状态变得非常重要。Kylin提供了Web界面和日志文件两种方式来进行监控。你可以直接在网页上看到Kylin的各种数据指标,就像看仪表盘一样。至于Kylin的操作记录嘛,就都记在日志文件里头了。我经常使用日志文件来排查问题,因为它能提供更多的上下文信息。 bash 查看Kylin日志文件 tail -f /opt/kylin/logs/kylin.log 结语 通过这次分享,我希望能让大家对Kylin的配置与部署有一个更全面的理解。尽管在过程中会碰到各种难题,但只要咱们保持耐心,不断学习和探索,肯定能找到解决的办法。Kylin 的厉害之处就在于它超级灵活,还能随意扩展,这正是我们在大数据分析里头求之不得的呢。希望你们在使用Kylin的过程中也能感受到这份乐趣! --- 希望这篇技术文章对你有所帮助!如果你有任何疑问或需要进一步的帮助,请随时联系我。
2024-12-31 16:02:29
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诗和远方
Tomcat
...监控和控制进出网络的数据流。它可以根据预设的安全规则,阻止未经授权的访问,保护内部网络不受恶意攻击。在配置Tomcat的JMX监控时,需要确保防火墙允许特定端口的通信,以便JMX监控服务能够正常工作。 JConsole , Java提供的一个图形化JMX监控工具,用于诊断和监控Java应用程序的性能。通过JConsole,用户可以连接到正在运行的Java虚拟机(JVM),查看各种性能指标,如内存使用情况、线程状态、类装载情况等。JConsole适用于开发和运维人员,能够帮助他们及时发现和解决问题,提高系统的稳定性和性能。
2025-02-15 16:21:00
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月下独酌
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...点强化了用户身份验证机制和权限管理功能,通过改进的PAM模块和SELinux策略增强了对/etc/passwd和/etc/shadow文件访问的安全性。 此外,针对特权升级和多用户环境下的操作权限控制,sudo命令的功能优化和配置指南一直是系统管理员关注的热点。《Unix & Linux System Administration Handbook》(第七版)提供了详细的sudoers文件配置解读和实战案例分析,帮助读者更准确地掌握如何限制和授权特定用户执行具有root权限的命令。 另外,对于深度学习Linux权限管理的用户来说,Linux内核社区最近讨论的关于扩展ACL(Access Control Lists)的未来发展方向也颇具时效性和参考价值。有开发者提出将引入更精细的权限粒度控制以应对复杂的企业级应用场景,这不仅要求我们了解现有的基本权限设置和特殊权限,更要紧跟技术前沿,洞悉潜在的变化趋势。 总之,无论是在日常运维中加强用户与用户组管理,还是面对不断发展的Linux权限体系进行深入研究,都需要结合最新技术和行业动态,不断提升自身的理论素养与实践能力。
2023-01-10 22:43:08
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Hive
一、引言 在大数据分析的世界里,Apache Hive无疑扮演着关键角色,它作为Hadoop生态系统的一部分,使得非技术人员也能通过SQL查询访问Hadoop集群中的海量数据。你知道吗,头一回试着用Hive JDBC搭桥的时候,可能会遇到一个超级烦人的问题:就像在茫茫大海里找钥匙一样,就是找不到那个该死的JDBC驱动或者Hive的client jar包,真是让人抓狂!接下来,咱们一起踏上探索之旅,我保证会给你细细讲解这个难题,还贴心地送上实用的解决妙招,让你的Hive冒险路途畅通无阻,轻松愉快! 二、背景与理解 1. Hive概述 Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具,它允许用户以SQL的方式查询存储在HDFS上的数据。你知道的,想要用JDBC跟Hive来个友好交流,第一步得确认那个Hive服务器已经在那儿转悠了,而且JDBC的桥梁和必要的jar文件都得像好朋友一样好好准备齐全。 2. JDBC驱动的重要性 JDBC(Java Database Connectivity)是Java语言与数据库交互的接口,驱动程序则是这个接口的具体实现。就像试图跟空房子聊天一样,没对的“钥匙”(驱动),就感觉像是在大海捞针,怎么也找不到那个能接通的“门铃号码”(正确驱动)。 三、常见问题及解决方案 1. 缺失的JDBC驱动 - 检查环境变量:确保JAVA_HOME和HIVE_HOME环境变量设置正确,因为Hive JDBC驱动通常位于$HIVE_HOME/lib目录下的hive-jdbc-.jar文件。 - 手动添加驱动:如果你在IDE中运行,可能需要在项目构建路径中手动添加驱动jar。例如,在Maven项目中,可以在pom.xml文件中添加如下依赖: xml org.apache.hive hive-jdbc 版本号 - 下载并放置:如果在服务器上运行,可能需要从Apache Hive的官方网站下载对应版本的驱动并放入服务器的类路径中。 2. Hive Client jar包 - 确认包含Hive Server的jar:Hive Server通常包含了Hive Client的jar,如果单独部署,确保$HIVE_SERVER2_HOME/lib目录下存在hive-exec-.jar等Hive相关jar。 3. Hive Server配置 - Hive-site.xml:检查Hive的配置文件,确保标签内的javax.jdo.option.ConnectionURL和标签内的javax.jdo.option.ConnectionDriverName指向正确的JDBC URL和驱动。 四、代码示例与实战演练 1. 连接Hive示例(Java) java try { Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"); Connection conn = DriverManager.getConnection( "jdbc:hive2://localhost:10000/default", "username", "password"); Statement stmt = conn.createStatement(); String sql = "SELECT FROM my_table"; ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql); // 处理查询结果... } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } 2. 错误处理与诊断 如果上述代码执行时出现异常,可能是驱动加载失败或者URL格式错误。查看ClassNotFoundException或SQLException堆栈信息,有助于定位问题。 五、总结与经验分享 面对这类问题,耐心和细致的排查至关重要。记住,Hive的世界并非总是那么直观,尤其是当涉及到多个组件的集成时。逐步检查环境配置、依赖关系以及日志信息,往往能帮助你找到问题的根源。嘿,你知道吗,学习Hive JDBC就像解锁新玩具,开始可能有点懵,但只要你保持那股子好奇劲儿,多动手试一试,翻翻说明书,一点一点地,你就会上手得越来越溜了。关键就是那份坚持和探索的乐趣,时间会带你熟悉这个小家伙的每一个秘密。 希望这篇文章能帮你解决在使用Hive JDBC时遇到的困扰,如果你在实际操作中还有其他疑问,别忘了社区和网络资源是解决问题的好帮手。祝你在Hadoop和Hive的探索之旅中一帆风顺!
2024-04-04 10:40:57
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百转千回
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...平时的开发中,缓冲区数据收发时,如果采用缓冲区定长包,假定大小是 1k,MAX_LENGTH 为 1024。结构体如下: // 定长缓冲区struct max_buffer{int len;char data[MAX_LENGTH];}; 数据结构的大小 >= sizeof(int) + sizeof(char) MAX_LENGTH为了防止数据溢出的情况,data 的长度一般会设置得足够大,但也正是因为这样,才会导致数组的冗余。 假如发送 512 字节的数据, 就会浪费 512 个字节的空间, 平时通信时,大多数是心跳包,大小远远小于 1024,除了浪费空间还消耗很多流量。 内存申请: if ((m_buffer = (struct max_buffer )malloc(sizeof(struct max_buffer))) != NULL){m_buffer->len = CUR_LENGTH;memcpy(m_buffer->data, "max_buffer test", CUR_LENGTH);printf("%d, %s\n", m_buffer->len, m_buffer->data);} 内存释放: free(m_buffer);m_buffer = NULL; 指针数据包 为了避免空间上的浪费,我们可以将上面的长度为 MAX_LENGTH 的定长数组换为指针, 每次使用时动态的开辟 CUR_LENGTH 大小的空间。数据包结构体定义: struct point_buffer{int len;char data;}; 数据结构大小 >= sizeof(int) + sizeof(char )但在内存分配时,需要两步进行: 需为结构体分配一块内存空间; 为结构体中的成员变量分配内存空间; 内存申请: if ((p_buffer = (struct point_buffer )malloc(sizeof(struct point_buffer))) != NULL){p_buffer->len = CUR_LENGTH;if ((p_buffer->data = (char )malloc(sizeof(char) CUR_LENGTH)) != NULL){memcpy(p_buffer->data, "point_buffer test", CUR_LENGTH);printf("%d, %s\n", p_buffer->len, p_buffer->data);} } 内存释放: free(p_buffer->data);free(p_buffer);p_buffer = NULL; 虽然这样能够节约内存,但是两次分配的内存是不连续的, 需要分别对其进行管理,导致的问题就是需要对结构体和数据分别申请和释放内存,这样对于程序员来说无疑是一个灾难,因为这样很容易导致遗忘释放内存造成内存泄露。 有没有更好的方法呢?那就是今天的主题柔性数组。 2 柔性数组 什么是柔性数组? 柔性数组成员(flexible array member)也叫伸缩性数组成员,这种代码结构产生于对动态结构体的需求。在日常的编程中,有时候需要在结构体中存放一个长度动态的字符串,鉴于这种代码结构所产生的重要作用,C99 甚至把它收入了标准中: As a special case, the last element of a structure with more than one named member may have an incomplete array type; this is called a flexible array member. 柔性数组是 C99 标准引入的特性,所以当你的编译器提示不支持的语法时,请检查你是否开启了 C99 选项或更高的版本支持。 C99 标准的定义如下: struct test {short len; // 必须至少有一个其它成员char arr[]; // 柔性数组必须是结构体最后一个成员(也可是其它类型,如:int、double、...)}; 柔性数组成员必须定义在结构体里面且为最后元素; 结构体中不能单独只有柔性数组成员; 柔性数组不占内存。 在一个结构体的最后,申明一个长度为空的数组,就可以使得这个结构体是可变长的。对于编译器来说,此时长度为 0 的数组并不占用空间,因为数组名本身不占空间,它只是一个偏移量,数组名这个符号本身代表了一个不可修改的地址常量, 但对于这个数组的大小,我们可以进行动态分配,对于编译器而言,数组名仅仅是一个符号,它不会占用任何空间,它在结构体中,只是代表了一个偏移量,代表一个不可修改的地址常量! 对于柔性数组的这个特点,很容易构造出变成结构体,如缓冲区,数据包等等, 其实柔性数组成员在实现跳跃表时有它特别的用法,在Redis的SDS数据结构中和跳跃表的实现上,也使用柔性数组成员。它的主要用途是为了满足需要变长度的结构体,为了解决使用数组时内存的冗余和数组的越界问题。 柔性数组解决引言的例子 //柔性数组struct soft_buffer{int len;char data[0];}; 数据结构大小 = sizeof(struct soft_buffer) = sizeof(int),这样的变长数组常用于网络通信中构造不定长数据包, 不会浪费空间浪费网络流量。 申请内存: if ((softbuffer = (struct soft_buffer )malloc(sizeof(struct soft_buffer) + sizeof(char) CUR_LENGTH)) != NULL){softbuffer->len = CUR_LENGTH;memcpy(softbuffer->data, "softbuffer test", CUR_LENGTH);printf("%d, %s\n", softbuffer->len, softbuffer->data);} 释放内存: free(softbuffer);softbuffer = NULL; 对比使用指针和柔性数组会发现,使用柔性数组的优点: 由于结构体使用指针地址不连续(两次 malloc),柔性数组地址连续,只需要一次 malloc,同样释放前者需要两次,后者可以一起释放。 在数据拷贝时,结构体使用指针时,必须拷贝它指向的内存,内存不连续会存在问题,柔性数组可以直接拷贝。 减少内存碎片,由于结构体的柔性数组和结构体成员的地址是连续的,即可一同申请内存,因此更大程度地避免了内存碎片。另外由于该成员本身不占结构体空间,因此,整体而言,比普通的数组成员占用空间要会稍微小点。 缺点:对结构体格式有要求,必要放在最后,不是唯一成员。 3 总结 在日常编程中,有时需要在结构体中存放一个长度是动态的字符串(也可能是其他数据类型),可以使用柔性数组,柔性数组是一种能够巧妙地解决数组内存的冗余和数组的越界问题一种方法。非常值得大家学习和借鉴。 推荐阅读: 专辑|Linux文章汇总 专辑|程序人生 专辑|C语言 我的知识小密圈 本篇文章为转载内容。原文链接:https://linus.blog.csdn.net/article/details/112645639。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-21 13:56:11
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Kibana
...在Kibana中实现数据的切片? 1. 为什么我们需要数据切片? 在处理大量数据时,我们常常需要对数据进行过滤和分析,以便能够更清晰地看到特定条件下的数据特征。这就是所谓的“数据切片”。在Kibana中,数据切片可以帮助我们更高效地探索和理解我们的数据集。想象一下,你面前有一座数据的山脉,而数据切片就像是你的登山工具,帮助你在其中找到那些隐藏的宝藏。 2. Kibana中的数据切片工具 Kibana提供了多种工具来帮助我们实现数据切片,包括但不限于搜索栏、时间过滤器、索引模式以及可视化工具。这些工具凑在一起,就成了个超棒的数据分析神器,让我们可以从各种角度来好好研究数据,简直不要太爽! 2.1 使用搜索栏进行基本数据切片 搜索栏是Kibana中最直接的数据切片工具之一。通过输入关键词,你可以快速筛选出符合特定条件的数据。例如,如果你想查看所有状态为“已完成”的订单,只需在搜索栏中输入status:completed即可。 代码示例: json GET /orders/_search { "query": { "match": { "status": "completed" } } } 2.2 利用时间过滤器进行时间切片 时间过滤器允许我们根据时间范围来筛选数据。这对于分析特定时间段内的趋势非常有用。比如,如果你想要查看过去一周内所有的用户登录记录,你可以设置时间过滤器来限定这个范围。 代码示例: json GET /logs/_search { "query": { "range": { "@timestamp": { "gte": "now-7d/d", "lt": "now/d" } } } } 2.3 使用索引模式进行多角度数据切片 索引模式允许你根据不同的字段来创建视图,从而从不同角度观察数据。比如说,你有个用户信息的大台账,里面记录了各种用户的小秘密,比如他们的位置和年龄啥的。那你可以根据这些小秘密,弄出好几个不同的小窗口来看,这样就能更清楚地知道你的用户都分布在哪儿啦! 代码示例: json PUT /users/_mapping { "properties": { "location": { "type": "geo_point" }, "age": { "type": "integer" } } } 2.4 利用可视化工具进行高级数据切片 Kibana的可视化工具(如图表、仪表板)提供了强大的数据可视化能力,使我们可以直观地看到数据之间的关系。比如说,你可以画个饼图来看看各种产品卖得咋样,比例多大;还可以画个时间序列图,看看每天的销售额是涨了还是跌了。 代码示例: 虽然直接通过API创建可视化对象不是最常见的方式,但你可以通过Kibana的界面来设计你的可视化,并将其导出为JSON格式。下面是一个简单的示例,展示了如何通过API创建一个简单的柱状图: json POST /api/saved_objects/visualization { "attributes": { "title": "Sales by Category", "visState": "{\"title\":\"Sales by Category\",\"type\":\"histogram\",\"params\":{\"addTimeMarker\":false,\"addTooltip\":true,\"addLegend\":true,\"addTimeAxis\":true,\"addDistributionBands\":false,\"scale\":\"linear\",\"mode\":\"stacked\",\"times\":[],\"yAxis\":{},\"xAxis\":{},\"grid\":{},\"waterfall\":{} },\"aggs\":[{\"id\":\"1\",\"enabled\":true,\"type\":\"count\",\"schema\":\"metric\",\"params\":{} },{\"id\":\"2\",\"enabled\":true,\"type\":\"terms\",\"schema\":\"segment\",\"params\":{\"field\":\"category\",\"size\":5,\"order\":\"desc\",\"orderBy\":\"1\"} }],\"listeners\":{} }", "uiStateJSON": "{}", "description": "", "version": 1, "kibanaSavedObjectMeta": { "searchSourceJSON": "{\"index\":\"sales\",\"filter\":[],\"highlight\":{},\"query\":{\"query_string\":{\"query\":\"\",\"analyze_wildcard\":true} }}" } }, "references": [], "migrationVersion": {}, "updated_at": "2023-09-28T00:00:00.000Z" } 3. 思考与实践 在实际操作中,数据切片并不仅仅是简单的过滤和查询,它还涉及到如何有效地组织和呈现数据。这就得咱们不停地试各种招儿,比如说用聚合函数搞更复杂的统计分析,或者搬出机器学习算法来预测未来的走向。每一次尝试都可能带来新的发现,让数据背后的故事更加生动有趣。 4. 结语 数据切片是数据分析中不可或缺的一部分,它帮助我们在海量数据中寻找有价值的信息。Kibana这家伙可真不赖,简直就是个数据分析神器,有了它,我们实现目标简直易如反掌!希望本文能为你提供一些灵感和思路,让你在数据分析的路上越走越远! --- 以上就是本次关于如何在Kibana中实现数据切片的技术分享,希望能对你有所帮助。如果你有任何疑问或想了解更多内容,请随时留言讨论!
2024-10-28 15:42:51
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飞鸟与鱼
Javascript
...生的 ES 模块导入机制,在开发模式下无需打包即可直接使用源代码,从而大幅减少了编译时间,使开发者能够更快地看到代码变化的效果。 Snap.svg , Snap.svg 是一个专为现代浏览器设计的强大 JavaScript 库,主要用于简化和增强 SVG 图形的操作。它提供了一系列简洁易用的 API,允许开发者轻松地创建、修改和控制 SVG 元素。Snap.svg 支持多种复杂的图形操作,如动画、渐变、滤镜等,极大地丰富了 Web 页面的视觉表现力。同时,它具有良好的跨浏览器兼容性,几乎能在所有现代浏览器上正常工作。 模块 , 在计算机编程中,“模块”指的是一个独立的功能单元,通常包含一组相关的函数、变量和其他资源,以实现特定的任务或功能。在本文中,“模块”特指 JavaScript 中的模块化编程概念,即通过将代码分割成多个模块来提高代码的可维护性和复用性。Vite 等现代构建工具支持原生的 ES 模块规范,允许开发者直接在代码中使用 import 和 export 语法来导入和导出模块,从而简化了依赖管理和加载过程。然而,在某些情况下,如果模块路径配置不当或类型定义不匹配,可能会导致模块引入失败的问题。
2024-11-28 15:42:34
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清风徐来_
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...不言而喻。据最新统计数据显示,全球范围内Python的使用率持续攀升,尤其在数据分析、人工智能、Web开发等领域广受欢迎,这使得Python学习者的数量呈井喷式增长。 近期,国内外多家知名科技公司如Google、微软、阿里巴巴等相继推出了一系列针对Python编程的在线课程与认证项目,以满足市场需求,并助力广大求职者提升职业技能。例如,阿里云就在其官网推出了Python开发者培训课程,旨在通过系统化教学帮助学员掌握从基础语法到实战项目的全套技能。 此外,教育部门和学术界也愈发重视Python编程教育的普及,部分国家和地区已将Python纳入了中小学计算机课程体系中,以期培养未来数字化时代的创新人才。 值得注意的是,虽然Python入门门槛相对较低,但深入理解和应用仍需系统化的训练及大量的实践操作。自学虽可节省经济成本,但在时间管理、知识梳理及项目实操等方面可能面临挑战。因此,选择适合自己的学习路径至关重要,可以结合自身情况考虑是否参加培训班,或者利用丰富的在线教育资源进行自我提升。 同时,随着新兴技术的快速发展,学习Python不仅仅是为了应对眼前的就业竞争,更是为了构建个人在未来智能社会中的核心竞争力。无论选择何种方式学习,持之以恒的学习态度与勇于实践的精神都是成功的关键。对于有志于从事相关行业或提升自我的人士来说,把握住Python这一风口,无疑是在为自己的职业生涯增添重要砝码。
2023-07-01 23:27:10
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...】显示前十个字节的数据 四、tail 命令 tail命令用来查看文件尾部内容,默认显示后10行 命令格式: tail -6 【文件名】 显示最后6行 tail -f 【文件名】即时显示文件中新写入的行 五、wc 命令 wc命令用来显示文件的行、单词与字节统计信息 命令格式: wc 【选项】【文件】 选项: -c 显示文件字节统计信息 -l 显示文件行数统计信息 -w 显示文件单词统计信息 实例1 依次显示文件的行数,单词数,字节数 实例2 使用-c选项显示文件的字节信息 实例3 使用-l 选项显示文件行数 实例4 使用-w选项显示文件单词个数 六、grep命令 grep命令用来查找关键字并打印匹配的值 命令格式: grep【选项】 匹配模式【文件】 选项: -i 查找时忽略大小写 -v 取反匹配 -w 匹配单词 –color 显示颜色 实例1 在test文件中过滤出包含a的行 实例2 过滤不包含a关键词的行 七、echo 命令 echo命令用来输出显示一行指定的字符串 实例1 显示一行普通的字符串 实例2 显示转义字符使用-e选项 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Zenian_dada/article/details/88669234。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-16 19:29:49
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...? Input 输入数据的第一行有两个数n, m,代表每条手环的装饰物的数量为n,每个装饰物的初始 亮度小于等于m。 接下来两行,每行各有n个数,分别代表第一条手环和第二条手环上从某个位置开始逆时 针方向上各装饰物的亮度。 1≤n≤50000, 1≤m≤100, 1≤ai≤m Output 输出一个数,表示两个手环能产生的最小差异值。 注意在将手环改造之后,装饰物的亮度 可以大于 m。 不妨设第一个手环为S,第二个手环为T,则题意变为求∑(Si−Ti+k+C)2∑(Si−Ti+k+C)2 的最小值 我们将上式展开,可以得到 ∑(S2i+T2i+k+C2+2∗C(Si−Ti+k)−2∗SiTi+k)∑(Si2+Ti+k2+C2+2∗C(Si−Ti+k)−2∗SiTi+k) 进一步得到 ∑S2i+∑T2i+n∗C2+2∗c∗∑(Si−Ti)−2∗∑SiTi+k∑Si2+∑Ti2+n∗C2+2∗c∗∑(Si−Ti)−2∗∑SiTi+k 先抛开CC 不看,我们发现只有∑SiTi+k ∑ S i T i + k 不是常数 如何求∑SiTi+k∑SiTi+k 最大值呢?标准套路:将T数组反转,求出S与T的卷积,不难发现,∑SiTi+k∑SiTi+k 对应每一个k的取值,都是卷积中两个相差n次的项的系数之和,这里可以用FFT,将复杂度降到O(nlogn)。 求完∑SiTi+k∑SiTi+k 最大值后,我们发现只有关于C的二次项与一次项,直接用二次函数求最值的方法即可,注意C只能为整数。 /Problem: 4827User: P1atformLanguage: C++Result: AcceptedTime:592 msMemory:9108 kb/include<cstdio>include<algorithm>include<cstring>include<iostream>include<cmath>define N 200000define INF 1000000000define pi acos(-1.0)using namespace std;typedef long long ll;ll n,m,M,p=0ll,q=0ll,z=0ll,ans=INF,r[N+50],x,l;struct com{double x,y;inline com operator +(com b){com ret;ret.x=x+b.x,ret.y=y+b.y;return ret;}inline com operator -(com b){com ret;ret.x=x-b.x,ret.y=y-b.y;return ret;}inline com operator (com b){com ret;ret.x=xb.x-yb.y,ret.y=xb.y+yb.x;return ret;} }s[N+50],t[N+50]; template<class _T> inline void read(_T &x){x=0;char ch=getchar();int f=0;while (!isdigit(ch)) {if (ch=='-') f=1;ch=getchar();}while (isdigit(ch)) x=(x<<3)+(x<<1)+ch-'0',ch=getchar();if (f) x=-x; } inline void fft(com a[],int k){for (int i=1;i<n;i++) if (i<r[i]) swap(a[i],a[r[i]]);for (int i=1;i<n;i<<=1){com w,wn,X,Y;wn.x=cos(pi/i),wn.y=ksin(pi/i);for (int j=0;j<n;j+=(i<<1)){w.x=1,w.y=0;for (int _=0;_<i;_++,w=wwn){X=a[j+_],Y=wa[j+_+i];a[j+_]=X+Y,a[j+_+i]=X-Y;} } }if (k==-1) for (int i=0;i<n;i++) a[i].x/=n;}int main(){read(n),n--,read(M),memset(s,0,sizeof(s)),memset(t,0,sizeof(t));for (int i=0;i<=n;i++) read(x),p+=xx,q+=x,s[i].x=x;for (int i=0;i<=n;i++) read(x),p+=xx,q-=x,t[n-i].x=x;for (m=2n,n=1;n<=m;n<<=1) l++;for (int i=1;i<n;i++) r[i]=(r[i>>1]>>1)|((i&1)<<(l-1));fft(s,1),fft(t,1);for (int i=0;i<=n;i++) s[i]=s[i]t[i];fft(s,-1),n=m/2,z=(ll)(s[n].x+0.5);for (int i=1;i<=n;i++) z=max(z,(ll)(s[i-1].x+0.5)+(ll)(s[i+n].x+0.5));for (int i=-M;i<=M;i++) ans=min(ans,p-2z+i((n+1)i+2q));printf("%lld\n",ans);} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/P1atform/article/details/79324409。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-20 17:51:37
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随机学习一条linux命令:
grep pattern file.txt
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