java项目概览：XmlManage.javapackagecom.jialin;importjava.io.File;importjava.io.FileWriter;importjava.io.IOException;importjava.util.HashMap;importjava.util.Iterator;importjava.util.List;importjava.util.Map;importorg.dom4j.Attribute;imp
系统 2019-08-29 22:40:24 2534
又将项目重构了一次，花了n久时间发现还是不能一步到位直观的将GDataXML集成到项目，上次写过一篇相关的文章，我这次没搞好又回去看了下，虽然最后问题解决了但我还是感觉上次那篇文章简直是一团糟这次来直观点，直接上几张图：1。添加libxml2.dylib2.OtherLinkerFlags设置为-lxml23。Cocos2dLibraries是box2d源码的放置目录，将UserHeaderSearchPaths设置为/usr/include/libxml
系统 2019-08-12 09:30:37 2534
正常data目录下的数据库文件只要表结构文件frm文件...甚是不解钻研过后知道mysql的默认数据库引擎模式呗设置成了InnoDBinnodb表没有没有MYD和.MYI，其数据文件对应于ibdata1文件中要让.myd和.myi的数据库文件也出现，则转换表类型innodb为myisam.解决方法:Sql中InnoDB类型转换为MyISAM命令ALTERTABLE表名engine=MyISAM;连编码一起转ALTERTABLE表名engine=MyISAM
系统 2019-08-12 01:54:45 2534
在SQL结构化查询语言中，LIKE语句有着至关重要的作用。LIKE语句的语法格式是：select*from表名where字段名like对应值（子串），它主要是针对字符型字段的，它的作用是在一个字符型字段列中检索包含对应子串的。假设有一个数据库中有个表table1，在table1中有两个字段，分别是name和sex二者全是字符型数据。现在我们要在姓名字段中查询以“张”字开头的记录，语句如下：select*fromtable1wherenamelike"张*"
系统 2019-08-12 01:54:01 2534
dp[k]是非递增的，然后对于同样的转移代价，我们只需要找到i最小的dp[i]及可。所以可以用单调队列维护一个递减的序列，存储转移代价，即一段中的最大值。对于每个转移代价下的dp[i]+a[j]，把它压入set中。每次找到最小的值来更新dp[k]。维护队列,set,有比较麻烦的边界条件，要好好处理。#include#include#include#includeusingnamespacest
系统 2019-08-12 01:52:04 2534
SQL优化技巧：1.有效地降低逻辑读（onsistentgets）是sql优化的基本原则之一2.通过物化视图，可以优化sql；另外，还可以在视图上创建索引的比如：对视图的降序索引createindexidx_descondemo_view(numUserTypedesc,numRankdesc,numUserIddesc);3.创建表关键字段的索引，也是可以达到优化sql作用但要注意，潜在的数据类型转换，会造成索引失败。比如：articleID字段类型是n
系统 2019-08-12 01:51:48 2534
1、下载tomcat去官方网址：http://tomcat.apache.org/下载最新版2、下载解压后，自己可以随便放在哪个文件夹下，自己记得路径即可。比如Users/你的用户名/Documents/可重命名为tomcat3、用终端terminal进入到tomcat文件夹目录bin文件夹下，输入以下命令：shstartup.sh此时tomcat服务就启动了在浏览器中畭http://localhost:8080/就可以看到一个网页虚拟目录就是可以通过设置
系统 2019-08-12 01:33:35 2534
原文:《BI那点儿事》Cube的存储关系OLAP(ROLAP)ROLAP的基本数据和聚合数据均存放在关系数据库中；ROLAP存储模式使得分区的聚合存储在关系数据库的表(在分区数据源中指定)中。但是，可为分区数据使用ROLAP存储模式，而不在关系数据库中创建聚合。使用ROLAP的维度的数据实际上存储在用于定义维度的表中。相对查询性能低。多维OLAP(MOLAP)MLOAP的基本数据和聚合数据均存放在多维数据库中；MOLAP存储模式使得分区的聚合和其源数据的复
系统 2019-08-12 01:32:49 2534
在Javascript中，有对应的事件能够监听复制和粘贴，那就是oncopy和onpaste。oncopy：demo：你能复制我吗？使用场景：非常多站点上的页面内容是不同意复制的，这样能够防止用户或者程序恶意的去抓取页面数据。曾经的起点阅读小说时，就是不同意复制内容，如今更狠，把左键选择内容和右键菜单也都屏蔽了。onpaste：demo
系统 2019-08-12 01:32:01 2534
接着上篇继续。数据获取之后并不能直接分析或使用，因为里面有很多无效的垃圾数据，所以必须要经过处理才可以。数据处理的主要内容包括数据清洗、数据抽取、数据交换和数据计算等。数据清洗数据清洗是数据价值链中最关键的一步。垃圾数据即使是通过最好的分析也可能会产生错误的结果，并造成较大的误导。数据清洗就是处理缺失数据以及清除无意义的信息，如删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪音数据，筛选掉与分析主题无关的数据等等。重复值的处理步骤如下：1利用DataFrame
系统 2019-09-27 17:47:29 2533
