最近更新的博客【华为OD机试模拟题】用C++实现-最多获得的短信条数（2023.Q1））文章目录最近更新的博客使用说明删除指定目录题目输入输出示例一输入输出说明Code使用说明参加华为od机试，一定要注意不要完全背诵代码，需要理解之后模仿写出，通过率才会高。华为OD清单查看地址：https://blog.csdn.net/hihell/catego

数据同步的方式数据同步的2大方式基于SQL查询的CDC(ChangeDataCapture)：离线调度查询作业，批处理。把一张表同步到其他系统，每次通过查询去获取表中最新的数据。也就是我们说的基于SQL查询抽取；无法保障数据一致性，查的过程中有可能数据已经发生了多次变更；不保障实时性，基于离线调度存在天然的延迟;工具软件以Kettle（ApacheHop最新版）、DataX为代表,需要结合任务调度系统使用。基于日志的CDC：实时消费日志，流处理，例如MySQL的binlog日志完整记录了数据库中的变更，可以把binlog文件当作流的数据源；保障数据一致性，因为binlog文件包含了所有历史变更

ubuntu配置多网段IP我window本地已经配置好多个网段ip了，本地ping24网段能够ping通。但在虚拟机上却没办法ping通。ping不通的话，mount也没办法mount。因此我才想在虚拟机也配置多个网段IP。在网上找很多答案都是要修改/etc/network/interface，但是我的ubuntu上面根本就没有这个文件，后来搜了一下ubuntu没有/etc/network/interface文件，才知道，我的ubuntu的版本是新的，因此配置IP已经不是用这种方式了。而是到/etc/netplan这个文件夹去修改配置文件。1.到/etc/netplan路径下找到01-netw

急促的告警铃声响彻寂静的夜晚。对运维人来说，晚间值守耗费更大的精力，往往一个简单的磁盘使用率告警通知，就不得不爬起来进行处理，毕竟告警无小事，对于小问题，运维人也不能心存侥幸心理。虽然有着值班人员和团队的支撑，但频繁的告警还是让运维人员精疲力竭，如何让系统的稳定性提高，减轻一线人员的工作量，减轻一线人员的压力？通过智能运维，实现故障自愈将成为不可避免的选择。故障自愈是提升企业网络系统可用性和降低故障处理的人力投入，实现故障自愈从"人工处理"到"无人值守"的变革。通过实时发现告警，进行预诊断分析，判断告警类型和级别，如果是一般告警，平台进行自动恢复，如果是严重复杂告警则通过告警通知、运维工单等形

高科技摄像头特别是海康萤石摄像头，已经不再只局限于简单的视频功能，特别是智能AI的普及，摄像头也华丽变身成了一个个独立的智能个体，可以实现人脸抓拍，人形检测，客流统计等店铺值守场景，也可以实现安全帽识别，车辆识别，非法入侵识别等智慧工地场景。但用户也许会问，摄像头又不会说话，他得知的这些信息怎么告诉我们，还是说需要配一个主机去处理，这成本又有点太高了。这点正是萤石云要为大家解决的，下面来介绍下如何让设备更简便智能的说话。API（应用程序编程接口）提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。形象一点API可以理解为一个管道，通过该管道，可以传入约定好的命令，来获得摄像头的反馈，

分析nginx访问日志，有哪些IP访问过nginx。命令参考：awk'{print$1}'logs/access.log|sort|uniq-c|sort-nr-k1输出的效果案例：1053192.168.3.15893192.168.3.10818192.168.0.81、添加IP白名单文件在nginx目录的conf中添加文件ip.conf，注意白名单文件不用添加任何注释，可以有空行viip.conf192.168.3.111;192.168.3.101;192.168.0.1121;2、配置nginx.conf编辑http节点：http{#...#geoIPwhitelistgeo$rem

模块之间的关系我们可以了解到一共有这么多服务，我们先启动这三个服务其中rouyi–api模块是远程调用也就是提取出来的openfeign的接口ruoyi–commom是通用工具模块其他几个都是独立的服务ruoyi-api模块api模块当中有几个提取出来的OpenFeign的接口分别为文件，日志，用户服务我们以RemoteUserService接口为例子：其中contextId="remoteUserService"为bean的名称，value=ServiceNameConstants.SYSTEM_SERVICE为接口的描述，fallbackFactory=RemoteUserFallback

1.打开AnacondaPrompt，查看虚拟环境中安装了那些kerneljupyterkernelspeclist目前环境中有两个环境，一个是我们的base环境，另一个是我们新安装的tensorflowGPU版本。如果要删除新安装的GPU版本，直接按照上面的路径删除文件夹即可。接下来正式在jupyternotebook中配置GPU。2.打开AnacondaPrompt，安装ipykernelcondainstallipykernel3.接下来创建ipykernel文件condainstall-n环境名称ipykernel我的GPU版本为tensorflow,所以执行以下命令即可：condai

Aproblemoccurredconfiguringrootproject'MyApplication2'.>Couldnotresolveallfilesforconfiguration':classpath'.  >Couldnotresolvecom.android.tools.build:gradle:7.4.2.   Requiredby:     project:>com.android.application:com.android.application.gradle.plugin:7.4.2     project:>com.android.library:com.andr

简介：我们都知道在Android开发中，当我们的程序在与用户交互时，用户会得到一定的反馈，其中以对话框的形式的反馈还是比较常见的，接下来我们来介绍几种常见的对话框的基本使用。前置准备：（文章最后附有所有代码）我们首先先写一个简单的页面用于测试这几种Dialog（对话框）代码如下，比较简单，就不做解释了一、提示对话框（即最普通的对话框）首先我们给普通对话框的按钮设置一个点击事件，然后通过AlertDialog.Builder来构造一个对象，为什么不直接Dialog一个对象，是因为Dialog是一个基类，我们尽量要使用它的子类来进行实例化对象，在实例化对象的时候，需要将当前的上下文传过去，因为我这