go ldap ad域 Windows NT时间与Unix时间转换规避golang原生time包的Duration时间段Window NT 时间转换为 Unix 时间Unix 时间转换为 Window NT 时间用户过期期限处理python里面的写法 AD域来自windows，其设计了Window NT时间(表示从1602年1月1日UTC时间开始的100纳秒数)因为要将AD域用户的account
使用场景公司内部使用Django作为后端服务框架的Web服务，当需要使用公司内部搭建的Ldap 或者 Windows 的AD服务器作为Web登录认证系统时，就需要这个Django-auth-ldap第三方插件插件介绍Django-auth-ldap是一个Django身份验证后端，可以针对LDAP服务进行身份验证。有许多丰富的配置选项可用于处理用户，组和权限，便于对页面和后台的控制 插件介绍地址：D
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2024-05-13 16:44:20
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一，部分LDAP专用名词的解释ObjectclassLDAP对象类，是LDAP内置的数据模型。每种objectClass有自己的数据结构，比如我们有一种叫“电话薄”的objectClass，肯定会内置很多属性(attributes)，如姓名(uid)，身份证号(uidNumber)，单位名称(gid)，家庭地址(homeDirectory)等，同时，还有一种叫“同学录”的objectClass
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2024-08-01 16:06:51
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# MySQL 多级部门查询的实用指南
在企业管理中，部门结构通常是层级化的，例如公司可能有多个部门，每个部门下又可能有多个子部门。为了有效地管理这些部门，我们通常需要从数据库中以树状图的形式获取部门信息。通过 MySQL 的多级查询，我们可以实现这一需求。
## 1. 数据库设计
为了示范多级部门查询，我们首先需要设计一个简单的数据库表来存储部门信息。
### 表结构设计
假设我们有一
# 如何实现 MySQL 查询多级部门的部门名称
在大型企业中，部门通常具有多级结构，这意味着某些部门可能是其他部门的子部门。为了实现从数据库中查询多级部门的名称，我们将使用 MySQL 数据库来进行操作。本文将为你详细讲解整个流程，并提供必要的 SQL 代码示例。
## 1. 整体流程概述
首先，我们要了解整个查询的过程。我们可以将其分解成以下几个步骤：
| 步骤 | 内容描
文章目录1、概述2、where 条件查询3、group by 分组查询常用的聚合函数group by + 聚合函数4、having筛选5、order by 排序6、limit 分页 1、概述在MySQL的查询中，select主要有5中子句类型，主要包括where 条件查询group by 分组查询having 筛选order by 排序limit 分页准备演示的表结构及示例数据CREATE TA
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2024-10-03 15:02:20
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工程概览duubo-api ：工共接口工程，包含pojodubbo-consumer-web：服务消费者工程dubbo-provider-service：服务提供者工程确认以下主要环境具备zookeeper （192.168.7.100:2181）mysql （127.0.0.1:3306）1.准备测试数据在mysql数据库新建测试用的数据执行如下sql脚本,新建employee_tbl表SET
LDAP简介 LDAP（轻量级目录访问协议，Lightweight Directory Access Protocol)是实现提供被称为目录服务的信息服务。目录服务是一种特殊的数据库系统，其专门针对读取，浏览和搜索操作进行了特定的优化。目录一般用来包含描述性的，基于属性的信息并支持精细复杂的过滤能力。目录一般不支持通用数据库针对大量更新操作操作需要的复杂的事务管理或回卷策略。而目录服务的更新则一
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2024-08-06 19:02:43
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MyBatis多对多级联查询级联关系是数据库实体的概念，有3种级联关系，分别为1对1级联，1对多级联，多对多级联。 级联的优点：关联数据十分方便。 缺点：级联过多会增加数据库系统的复杂度，同时降低系统性能。 如果表A引用了表B的主键，A表就是主表，B表就是父表，当查询表A数据时，通过A的外键将B的相关记录返回，这就是级联查询。例如，当查询一个人的个人信息，可以通过身份证号返回他的身份信息。 其实，
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2023-12-10 11:45:31
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# 使用 MySQL 查询多级部门人数
## 一、前言
在开发过程中，我们常常需要从数据库中查询部门人数信息，特别是在多级部门结构中。这对于公司组织架构分析和人员统计尤为重要。本文将详细介绍如何在 MySQL 中实现这一目标，给出完整的流程和代码示例，帮助你顺利完成这一任务。
## 二、整体流程
以下是实现该查询功能的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-10-28 05:41:52
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# Java多级部门数据权限设计指南
在现代企业中，部门数据权限控制是信息安全的重要一环。这不仅关系到数据的安全性，也与每个员工的日常工作密切相关。在这篇文章中，我将带您逐步学习如何在Java中实现多级部门数据权限的设计，包括整个流程、具体代码实现，和一些辅助图表。
## 一、项目流程概述
为了更清晰的了解整个设计过程，我们可以将其分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-14 07:34:05
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# MySQL 多级部门汇总数据
在企业管理中，多级部门（如总公司、分公司、部门等）之间的数据汇总是一个常见且复杂的任务。通过对 MySQL 的灵活运用，可以有效地实现多级部门的数据汇总功能。本文将为你详细讲解如何在 MySQL 中进行多级部门汇总，并简单介绍相关的 SQL 技巧与示例。
## 一、基本概念
在任何企业中，部门之间通常有着明确的层级结构。例如，一个大型公司可能会有总公司的管理
原创
2024-10-06 04:10:56
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在企业管理中，多级部门结构是一种常见的组织形式。理解如何统计和分析各个部门的人数对于资源分配、人力管理以及绩效评估等都有重要意义。通过MySQL数据库来获取多级部门人数，不仅可以提升数据处理效率，还可以为决策提供有效支持。接下来，我将详细讲解如何实现这个过程。
### 适用场景分析
在大多数企业中，员工通常会被分配到不同的部门，而部门可能还会有子部门。为了实施有效的管理，我们需要能够快速获取每个
一 关键字 join 多表建立交叉连接 cross join。 on 关键字 后面跟筛选条件。二 分类 内连接 inner jion 外连接 left / right join 全连接 union 三 子查询 子查询就是select语句嵌套select语句，可以理解为子查询是一张表子查询是将一个查询语句嵌套在另一个查询语句中。内层查询语句的查询结果
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2023-08-09 15:00:59
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前面几篇从代码角度记录了midpoint框架的了解，接下来的几篇文章将在业务场景上以普通用户的角度记录下midpoint的使用。本次的业务场景基于midpoint提供的示例——多租户用户管理，该示例的官网介绍如下：https://wiki.evolveum.com/display/midPoint/Multitenant+User+Management+for+SaaS该示例代码需要配合Openl
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2024-04-28 01:17:23
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# MySQL多级部门与用户表设计
在现代企业管理中，部门和员工之间的关系往往呈现出多级结构。为了有效管理这些关系，我们需要为部门和用户设计合适的数据库表。在本文中，我将详细介绍如何设计一个MySQL多级部门和用户表，包括设计流程、代码实现和一些注意事项。
## 设计流程
在进行数据库设计前，我们需要明确每一步的任务和实现方法。下面用表格展示了整个设计的基本步骤：
| 步骤 |
# Python中LDAP查询部门是否存在
## 简介
LDAP（Lightweight Directory Access Protocol，轻量级目录访问协议）是一种用于访问和维护分布式目录信息服务的协议。Python提供了LDAP模块，可以方便地与LDAP服务器进行交互，并实现各种操作，如查询、添加、修改和删除。
本文将介绍如何使用Python中的LDAP模块查询部门是否存在。我们将使用
原创
2023-08-31 04:32:33
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1.jumpserver:堡垒机 官网：https://jumpserver.org 功能： 身份验证 authentication 授权控制 authorization 账号管理 accounting 安全审计 auditing &
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2024-08-19 14:52:41
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从这篇开始，我们进入H264的学习实践，主要分三个阶段学习H264基本结构；了解具体编码压缩技术；分析了解相关开源库 x264和h264bitstream。这篇我们来一起学习H264的基本结构目录H264/AVC的目标和方案H264分层结构- VCL和NALNALU HEAD解析NALU payloadI/P/B帧的特点切片Slice和宏块资料收获一、H264/AVC的目标和方案音视频编码的标准由
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2024-01-29 10:15:22
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本方案将对部分数据库操作方式进行级别定制，级别分别为：
禁用：不允许使用的数据库操作方式
限用：需要通过技术组讨论通过方可使用的操作规范
慎用：使用时需要以性能为优先考虑条件，在不会对性能产生较大影响的情况下方可考虑使用。
建议：在同等实现的情况下，需要优先考虑的实现方式
其它不在列的数据库一般增、删、改、查的操作方式暂无限制。
为了让应用程序
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2024-06-19 04:11:23
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