前言xml是可扩展标记语言，由一系列的元素、属性、值节点等构成的一个树形结构，除了可读性差一点，别的用于存储一些结构化的数据还是比较方便的。这个功能在Unity3d端的实现是比较方便快捷的：voidGetXML1(){stringfilePath=Application.streamingAssetsPath+"/xml1.xml";if(File.Exists(filePath)){XmlDocumentxmlDoc=newXmlDocument();xmlDoc.Load(filePath);XmlNodeListnodes=xmlDoc.SelectSingleNode("rootite
——算法、线性表——概念明晰：随机存取、顺序存取、随机存储和顺序存储随机存取、顺序存取、随机存储和顺序存储这四个概念是完全不一样的，切不可将之混淆很多人包括我可能认为随机存取就是随机存储，顺序存取就是顺序存取，其实不是这样。下面完整的介绍一下这4个概念1、存取结构分为随机存取和非随机存取（又称顺序存取）1、随机存取就是直接存取，可以通过下标直接访问的那种数据结构，与存储位置无关。例如数组。非随机存取就是顺序存取，不能通过下标访问了，只能按照存储顺序存取，与存储位置有关，例如链表。2、顺序存取就是存取第N个数据时，必须先访问前（N-1）个数据（list）;随机存取就是存取第N个数据时，不需要
就像IT人离不开Linux系统一样，网安人也离不开KaliLinux，作为攻击性防御和渗透测试的代名词，越来越多的人开始学习Kali。如果你也对kali感兴趣，又想深入了解这方面内容，不妨收藏一下这份KaliLinux安全渗透教程，共444页9个章节。文章详细介绍了KaliLinux基本配置、信息收集、漏洞扫描、密码攻击、无线网络渗透测试等内容，全篇图文并茂，通俗易懂，涵盖了Kali基本的核心知识点，系统性很强，感兴趣的朋友可以看一下。目录Linux安全渗透简介配置KaliLinux高级测试实验室信息收集漏洞扫描漏洞利用权限提升密码攻击无线网络渗透测试![图片](https://img-blo
🌈个人主页:Aileen_0v0🔥热门专栏:华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法💫个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~”#mermaid-svg-x4sPmqTXA4yupW1n{font-family:"trebuchetms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-x4sPmqTXA4yupW1n.error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-x4sPmqTXA4yupW1n.error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#
文章目录Git常用命令初始化与配置克隆与状态查看添加与提交删除与重命名查看日志与差异分支管理远程仓库操作标签与版本控制其他命令Git常用命令初始化与配置gitinit#初始化本地git仓库（创建新仓库）gitconfig--globaluser.name“xxx”#配置用户名gitconfig--globaluser.email“xxx@xxx.com”#配置邮件gitconfig--globalcolor.uitrue#gitstatus等命令自动着色克隆与状态查看gitclonegit+ssh://git@192.168.53.168/VT.git#clone远程仓库gitstatus#查
投递简历26份，邀约面试10家，其中有一线大厂，有独角兽，也有B轮+的创业型公司，通过这些丰富的经历，笔者总结了面试中普遍的三类问题，分享给大家。互联网降薪裁员风波似乎还没完全进入尾声，我却做出了换工作的决定。现在想想，多多少少也是有点疯狂了，也算是兑现承诺。分享一下这次求职数据：投递简历26份，邀约面试10家，最终offer沟通阶段3家，简历通过率为38%，offer率为30%，整体感觉下来还算顺利。简历通过率取决于：简历与岗位匹配度；offer率取决于面试表现。我找工作靶向性还是挺强的，原则是精准筛选，绝不海投。目标公司层次是大型&上市公司，目标职位是用户增长&留存&交易方向。简历上的项目
Nginx的页面优化----------------隐藏版本号-------------------可以使用Fiddler工具抓取数据包，查看Nginx版本，也可以在CentOS中使用命令curl-Ihttp://192.168.233.61显示响应报文首部信息。curl-Ihttp://192.168.233.61方法一：修改配置文件方式vim/usr/local/nginx/conf/nginx.confhttp{includemime.types;default_typeapplication/octet-stream;server_tokensoff;#添加，关闭版本号…}system
环境搭配想要针对公司集群环境学习一下Flink对接MySQLCDC写入Hive的方法，并对过程进行记录。公司环境为CDH6.3.2搭建的集群，MySQL使用的是AWSRDS，对应MySQL5.7版本。CDH6.3.2的Hadoop和Hive分别是3.0.0和2.1.1。但是由于开源版本的Hive2.1.1不支持Hadoop3.x的版本，因此使用Hadoop前最后的版本2.9.2。整个环境组件版本如下：MySQL5.7Hadoop2.9.2Hive2.1.1zookeeper3.4.10Kafka2.3.0Flink1.13.5搭建MySQL参考MySQL5.7版本在CentOS系统安装保姆级教
1背景最近组里来了许多新的小伙伴，大家在一起聊聊技术，有小兄弟提到了MySQL的优化器的内部策略，想起了之前在公司出现的一个线上问题，今天借着这个机会，在这里分享下过程和结论。排查的过程中，也是学习的过程，下面把排查的过程和分析记录下来，以供大家参考。2过程和分析2.1问题发现20年的某个下午，突然收到大量慢查询的告警，同时业务运营在群里反馈红包相关页面加载慢，怀疑系统出问题了，问题发到群里之后，经过日志定位和代码review多重确认，有一条sql成了重点怀疑对象，最终确定的原因是MySQL查询过程中，优化器没有选择最优的索引导致的。图片需要说明的是，这里使用的MySQL版本是5.7版本。存储
一、插入数据优化普通插入：在平时我们执行insert语句的时候，可能都是一条一条数据插入进去的，就像下面这样。INSERTINTO`department`VALUES(1,'研发部(RD)','2层'),INSERTINTO`department`VALUES(2,'人事部(RD)','1层'),INSERTINTO`department`VALUES(3,'后勤部(RD)','4层'),INSERTINTO`department`VALUES(3,'财务部(RD)','4层'),现在我们考虑以下三个方面对insert操作进行优化。1、采用批量插入（一次插入的数据不建议超过1000条）,执行批
