网站很多功能都是由js实现的的，本文主要介绍了让博客园博客自动生成章节目录索引的多个js代码,需要的朋友可以参考下，希望能帮助到大家。第一种：只支持一级目录，作为段落不支持分类一个好的博文除了博文的质量要好以外，好的组织结构也能让读者阅读的更加舒服与方便，我看园子里面有一些园友的博文都是分章节的，并且在博文的前面都带有章节的目录索引，点击索引之后会跳转到相应的章节阅读，并且还可以回到目录顶端，其中
先上图，图里面的431也可以是别的基准源（比如LT1004之类的）甚至可以是一个简单的稳压二极管。需要说明的时，此电路并非本人原创，也不知道作者是谁，偶然看到后，分析了一番觉得设计得很精妙。实际使用时工作也很稳定，所以分享给大家。电压基准芯片大家都用过吧？比如最常见的431，串一个电阻连接到VCC和地之间，就可以获得2.495V的基准电压。虽然简单，但是我们实际使用时候肯定都会遇到这样的情况，那就
bcp linuxbcp（Bulk Copy Program）是 SQL Server 提供的一个命令行工具，用于在 SQL Server 实例和数据文件之间高效地复制大量数据。尽管 bcp 主要与 Windows 环境相关联，但也可以在 Linux 系统上使用，通常是通过安装 SQL Server 的 Linux 版本来获得。基础概念bcp 工具允许用户以批处理模式
1，右边索引导航我自定义一个View：WordsNavigator.javapackage com.txhl.testapp.cus;
import android.annotation.SuppressLint;
import android.content.Context;
import android.graphics.Canvas;
import android.graphics.Pai
first_value()和last_value()字面意思已经很直观了，取首尾记录值。 例:查询部门最早发生销售记录日期和最近发生的销售记录日期select
dept_id
,sale_date
,goods_type
,sale_cnt
,first_value(sale_date) over (partition by dept_
使用Jmeter执行压测时，当需要执行大量线程并发时，通常由于压力机本身配置限制，以及单压力机网络流量带宽上限，导致单台压力机无法有效施压。此时性能的瓶颈在于压力机，而不是系统应用服务器，就需要使用Jmeter的分布式压测技术，以达到执行大量线程并发施压的目的。如何判断瓶颈是否出现在压力机身上呢：当单台压力机线程数增加，比如从300线程增加到500线程，服务器接口tps却不再等比例增加；并且接口响
非参重建（3D Clothed Human Reconstruction）Title: AvatarCap: Animatable Avatar Conditioned Monocular Human Volumetric CaptureAuthor: Tsinghua UniversityAbstract: 本文提出了AvatarCap，通过少量(约20次)的扫描来进行单目人体体积捕捉，实现高保
在建立索引过程中，生成的索引文件的格式有很多种。然而，在默认情况下，却使用复合索引，即在本地磁盘的索引目录中生成了一些.扩展名为.cfs的索引文件，即复合索引格式文件。如下图：下面来回顾一下前面的IndexWriter的addDocument方法 1. public void
2. /**写入内存*/
3. SegmentInfo newSegmentInfo = buildS
目录标题索引原理前言索引索引分类按照用途分类按照数据结构分类按照关联列分*索引的数据结构*哈希表和搜索树实现二叉树搜索树(AVL、红黑树) vB-树系列二叉平衡搜索树和多叉平衡搜索树b树和b+树索引优缺点索引原则索引命中规则InnoDB 中的 聚簇索引(clustered index) vs 非聚簇索引（b+树）事务特性数据库储存策略事务的实现[ 隔离级别]()并发控制的实现加锁时间戳机制多版本
创建Index创建Index的DDL语法为： 1. CREATE INDEX {index_name}
2. ON {data_table} ({columns_to_index})
3. INCLUDE ({columns_to_cover})Global Index v.s. Local IndexGlobal IndexGlobal index适合大量读、小量写的场景：性能的
字典是一组{}大括号括起来的键、值组合。键（key）
值（value）
映射
A B
|---| |---|
| a |-->| m |
| b |-->| n |
| c |-->| p |
| d |-->| q |
|---| |---|
创建和访问字典
>>> dict1 = { '李宁':'一切皆有可能','耐克':'J
目录 系统设计 4.1 搜索引擎模型模型包括爬虫、索引生成、查询以及系统配置部分。爬虫包括：网页抓取模块、网页减肥模块、爬虫维持模块。索引生成包括：基于文本文件的索引、基于数据库的索引。查询部分有Ajax、后台处理、前台界面模块。如图4所示。4.2 数据库的设计本课题包含一张用于存放抓取回来的网页信息如表1。4.3模块设计该模型按照功能划分为三个部分，一是爬虫抓取网页部分，二是
重新索引互联网 Facebook 雇佣公关抹黑 Google 的过程已经水落石出。问题是： Google 那么多产品， Facebook 为何对 Social Circle 这么敏感？Google ：索引互联网Google 号称自己的使命是“索引互联网”。这件事的难点并非派出多少爬虫，而是对收集来的海量内容做排序：怎样让真正重要的网页，的排到 Google 搜索结果的前面来？Google 的搜索结
同步数据的时候 有索引会比较慢 可以暂时禁用索引
--禁用索引
ALTER INDEX PK_T_AUTH_USERROLE_ID UNUSABLE;
--恢复索引
ALTER INDEX UK_T_AUTH_USER_EMP_CODE REBUILD;
--查看索引状态
select status from user_indexes where index_name=‘UK_T_AUTH_US
不论是 聚集索引，还是非聚集索引，都是用B+树来实现的。我们在了解这两种索引之前，需要先了解B+通过总结，我发现自己以前很多很模糊的概念都清晰了很多。不论是 聚集索引，还是非聚集索引，都是用B+树来实现的。我们在了解这两种索引之前，需要先了解B+树。如果你对B树不了解的话，建议参看以下几篇文章：BTree,B-Tree,B+Tree,B*Tree都是什么 B+ 树的结构图:B+ 树的特点:所有关
摘要：本文对B树索引的结构、内部管理等方面做了一个全面的介绍。同时深入探讨了一些与B树索引有关的广为流传的说法，比如删除记录对索引的影响，定期重建索引能解决许多性能问题等。 1.B树索引的相关概念 索引与表一样，也属于段（segment）的一种。里面存放了用户的数据，跟表一样需要占用磁盘空间。只不过，在索引里的数据存放形式与表
本主题讨论了三个主题：商业背景基于 DolphinScheduler 构建的功能的架构和实现社区贡献1业务背景为什么要在 DolphinScheduler 上构建功能？首先，我简单介绍一下思科网讯的产品组合。旧金山思科网讯是一家开发和销售在线会议、视频会议、云呼叫服务和联络中心作为服务应用程序的软件公司。我的团队设计并搭建了大数据平台，服务于上述组合产品的数据注入和工作负载的数据处理。我们以 We
什么是BI工具？BI工具即商业智能（Business Intelligence）分析工具的英文缩写。它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其
TiSpark 是 PingCAP 为解决用户复杂 OLAP 需求而推出的产品。它通过 Spark 提供的拓展机制与内置的 TiKV Client Java，在 Spark 之上直连 TiKV 进行读写，具有事务性读取、事务性写入与删除等能力。其中在事务性读取中基于 Spark Extension 实现了下推（详情可见 TiSpark 用户指南）。为了帮助读者更好地理解、运用 TiSpark，本文
1.3.技术选型消息Broker，目前常见的实现方案就是消息队列（MessageQueue），简称为MQ.目比较常见的MQ实现ActiveMQRabbitMQRocketMQKafka几种常见MQ的对比：RabbitMQActiveMQRocketMQKafka公司/社区RabbitApache阿里Apache开发语言ErlangJavaJavaScala&Java协议支持AMQP，XMP
目录 1.数据驱动的高交互可视化图形语法 AntV - G22.企业级中后台 UI 解决方案 Fusion Design3.设计语言 & 前端框架 Ant Design4.基于 G2 封装的 React 图表库 BizCharts5.企业级 Node.js 框架 Egg6.基于 React 的前端框架 umi7.前端构建和工程化工具 Dawn8.页面逻辑原型 Ant UX9.跨容器的渲
ODS、DWD、DWS、ADS是数据仓库分层架构中的关键层级，每层职责分明且数据加工逻辑逐层递进
一、ODS层（操作数据存储层）
核心定位
存储来自业务系统的原始数据，保留数据最原始的形态，仅做基础清洗（如去重、空值过滤）和格式化（如JSON解析、时间字段标准化）。
关键特征
数据保真性：不进行业务逻辑处理，保留所有字段以备回溯。
短期存储：通常保留7-3
包管理工具 nvm npm yarn cnpm npx pnpmnpm、cnpm、yarn、pnpm、npx、nvm的区别： npm、cnpm、yarn、pnpm、npx、nvm的区别： 包管理工具：npm、npx、yarn、cnpm、pnpm： 包管理工具详解npm 、 yarn 、 cnpm 、 npx 、 pnpm： 第六节：pnpm剖析(简介、硬/软链接、实操、配置、原理：1. nvmnv
第9章企业级调优9.1 Fetch抓取Fetch抓取是指，Hive中对某些情况的查询可以不必使用MapReduce计算。例如：SELECT * FROM employees;在这种情况下，Hive可以简单地读取employee对应的存储目录下的文件，然后输出查询结果到控制台。在hive-default.xml.template文件中hive.fetch.task.conversion默认是more
Hive HQL学习HQL学习 1.hive的数据类型2.hive_DDL2.1创建、删除、修改、使用数据库 Default数据库，默认的，优先级相对于其他数据库是最高的2.2重点：创建表_内部表_外部表hive通过sql来分析hdfs上结构化的数据，将数据文件映射为表的结构1. – create table person(
2. – id int,
3. – na
Hive 是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括： 文件格式：Text File，Sequence File 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么语言，利用 stdin/stdout 传输数据 用户自定义函数: Substr, Trim, 1 – 1 用户自定义聚合
hivehive架构执行流程1、用户写入sql执行查询发送给driver 2、driver把sql发送给compiler拿到执行计划 3、compiler从metastore获取元数据（sql语句查询表对应hdfs文件） 4、compiler把物理执行计划发回给driver 5、driver把物理计划交给执行引擎 6、执行引擎把mr作业交给yarn进行mapreduce作业 7、结果写到节点返回执
实验目的 1、了解hive的安装部署 2、了解hive的工作原理 实验环境 1、Linux Ubuntu 14.04 2、hadoop-2.6.0-cdh5.4.5 3、hadoop-2.6.0-eclipse-cdh5.4.5.jar 4、hive安装包hive-1.1.0-cdh5.4.5.tar.gz 5、mysql-connector-java-5.1.26-bin.jar 实
实验指导：11.1 实验目的1. 学会创建Hive的表；2. 显示Hive中的所有表；3. 显示Hive中表的列项；4. 修改Hive中的表并能够删除Hive中的表。11.2 实验要求1. 要求实验结束时；2. 每位学生均能够完成Hive的DDL操作；3. 能够在Hive中新建，显示，修改和删除表等功能。11.3 实验原理Hive没有专门的数据存储格式，也没有为数据建立索引，用户可以非常自由的组织