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【leetcode】1360. Number of Days Between Two Dates

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题目如下： Write a program to count the number of days between two dates. The two dates are given as strings, their format is YYYY-MM-DD as shown in the examples. Example 1: Input: date1 = "2019-06-29", date2 = "2019-06-30" Output: 1 Example 2: Input: date1 = "2020-01-15", date2 = "2019-12-31" Output: 15 Constraints: The given dates are valid dates between the years 1971 and 2100 . 解题思路：我直接用的python的库求解的。代码如下： class Solution(object): def daysBetweenDates(self, date1, date2): """ :type date1: str :type date2: str :rtype: int """ import datetime d1 = datetime.datetime.strptime(date1, '%Y-%m-%d') d2

kubeadm安装kubernetes-v1.13.1

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kubeadm安装kubernetes-v1.13.1 centos虚拟机使用kubeadm安装k8s-v1.13.1。机器信息如下：主机名 ip master 192.168.239.200 node1 192.168.239.201 node2 192.168.239.202 环境准备设置主机名 192.168.239.200 master 192.168.239.201 node1 192.168.239.202 node2 关闭swap swapoff -a sed -i 's/.*swap.*/#&/' /etc/fstab 关闭防火墙 systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld 关闭selinux setenforce 0 配置相关参数 net.ipv4.ip_forward=1 net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1 net.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=1 vm.swappiness=0 sysctl -p docker安装安装docker的yum源 yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce

[python] 小demo

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BZ的python是个小白哈！源论坛地址：http://www.pythonla.com/thread-3.html 注明下出处哈！！！ 2014.12.15 题目：有1、2、3、4个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？都是多少？ 1 list = [] 2 count = 0 3 for i in range(1,5): 4 for j in range(1,5): 5 if i != j: 6 for k in range(1,5): 7 if i != k and j != k: 8 num.append(i*100+j*10+k) 9 count += 1 10 print(count) 11 print(list) 上边是BZ写的笨办法。在论坛中发现大神写的，我给赋在下边哈（特别简洁，膜拜啊）： 1 lis = set([1,2,3,4]) 2 l = [ x*100+y*10+z for x in lis for y in lis-set([x]) for z in lis-set([x])-set([y])] 3 print len(l),l 题目：企业发放的奖金根据利润提成。利润(I)低于或等于10万元时，奖金可提10%；利润高于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可可提成7.5%；20万到40万之间时

Python高级应用程序设计任务

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Python高级应用程序设计任务要求用Python实现一个面向主题的网络爬虫程序，并完成以下内容：（注：每人一题，主题内容自选，所有设计内容与源代码需提交到博客园平台）一、主题式网络爬虫设计方案（15分） 1.主题式网络爬虫名称　　去哪儿网攻略信息爬取 2.主题式网络爬虫爬取的内容与数据特征分析　　爬取内容：文章链接、标题、简要秒速信息、发布者、发布者个人标签、出发日期、天数、拍照数量、出行的类型、旅行的标签、途经、行程路线、人均消费、观看数、点赞数、评论数　　数据特征分析：旅游出行类别分析旅游出行各类别所占比例分析对出行类别、出行描述与人均消费可视化图分析各月份旅游量分析出行天数、人均消费、观看数散点图分析 3.主题式网络爬虫设计方案概述（包括实现思路与技术难点）　　实现思路：编写 HandleQuNar 类，HandleQuNar 类中 __init__ () 初始化方法，初始化爬虫过程中的 User-Agent；handle_travel()方法对url迭代，采用requests库的get()获取对应的html网页，利用BeautifulSoup的find_all方法获取每一页的10个li进行遍历，利用find等方法获取标签内相应的文本并对获取的数据进行处理。每爬取完一个li(攻略信息)，将其设置成字典的格式，调用save()方法进行保存

5169. Number of Days Between Two Dates

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Write a program to count the number of days between two dates. The two dates are given as strings, their format is YYYY-MM-DD as shown in the examples. Example 1: Input: date1 = "2019-06-29", date2 = "2019-06-30" Output: 1 Example 2: Input: date1 = "2020-01-15", date2 = "2019-12-31" Output: 15 Constraints: The given dates are valid dates between the years 1971 and 2100 . import java.time.LocalDate; import java.time.Month; import java.time.temporal.ChronoUnit; class Solution { public int daysBetweenDates(String date1, String date2) { LocalDate dateBefore = LocalDate.parse(date1); LocalDate

MVC<2:路由映射原理2>

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（原文请参考 http://artech.cnblogs.com/ ）总的来说，我们可以通过RouteTable的静态属性Routes得到一个基于应用的全局路由表，通过上面的介绍我们知道这是一个类型的RouteCollection的集合对象，我们可以通过调用它的MapPageRoute进行路由映射，即注册URL模板与某个物理文件的匹配关系。路由注册的核心就是在全局路由表中添加一个Route对象，该对象的绝大部分属性都可以通过MapPageRoute方法的相关参数来指定。接下来我们通过实现演示的方式来说明路由注册的一些细节问题。目录一、变量默认值二、约束三、对现成文件的路由四、注册路由忽略地址五、直接添加路由对象我们已前面介绍的关于获取天气预报信息的路由地址，我们在创建的ASP.NET Web应用中创建一个Weather.aspx页面，不过我们并不打算在该页面中呈现任何天气信息，而是将基于该页面的路由信息打印出来。该页面主体部分的HTML如下所示，我们不仅将基于当前页面的RouteData对象的Route和RouteHandler属性类型输出来，还将存储于Values和DataTokens字典的变量显示出来。 1: <body> 2: <form id="form1" runat="server"> 3: <div> 4: <table> 5: <tr> 6: <td

Shell学习15天（grep详解）- 09day

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（一） grep 家族 grep, egrep, fgrep - 打印匹配给定模式的行总览 SYNOPSIS grep [options] PATTERN [FILE...] grep [options] [-e PATTERN | -f FILE] [FILE...] 描述 DESCRIPTION grep ：搜索以 FILE 命名的文件输入 (或者是标准输入，如果没有指定文件名，或者给出的文件名是 - 的话)，寻找含有与给定的模式 PATTERN 相匹配的内容的行。默认情况下， grep 将把含有匹配内容的行打印出来。另外，也可以使用两个变种程序 egrep 和 fgrep 。 Egrep 与 grep -E 相同。 Fgrep 与 grep -F 相同。 egrep: 扩展grep，将模式 PATTERN 作为一个扩展的正则表达式来解释 fgrep: 固定grep（fixed grep) ,快速grep （fast grep），它按照字面解释所有字符。以上的 \w \W \b 是grep里面的，不是正则里面的。（二） grep 命令使用 grep 程序的输入可以来自标准输入或管道，而不仅仅是文件，例如： 2.1 标准输入： 2.2 管道 pa aux | grep 'sshd' 2.3 文件 grep 'alice' /etc/passwd /etc/shadow

MYSQL表分区操作错误1503解决方案

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在对表进行分区时，如果分区字段没有包含在主键字段内，如表A的主键为ID,分区字段为createtime ，按时间范围分区，代码如下： CREATE TABLE T1 ( id int(8) NOT NULL AUTO_INCREMENT, createtime datetime NOT NULL, PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=1 DEFAULT CHARSET=utf8 PARTITION BY RANGE(TO_DAYS (createtime)) ( PARTITION p0 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2010-04-15')), PARTITION p1 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2010-05-01')), PARTITION p2 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2010-05-15')), PARTITION p3 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2010-05-31')), PARTITION p4 VALUES LESS THAN (TO_DAYS('2010-06-15')), PARTITION p19 VALUES LESS ThAN MAXVALUE); 错误提示：#1503 A

面试官系列，深入数据库分区分库分表

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一、为什么要分库分表软件时代，传统应用都有这样一个特点：访问量、数据量都比较小，单库单表都完全可以支撑整个业务。随着互联网的发展和用户规模的迅速扩大，对系统的要求也越来越高。因此传统的MySQL单库单表架构的性能问题就暴露出来了。而有下面几个因素会影响数据库性能: 数据量 MySQL单库数据量在5000万以内性能比较好，超过阈值后性能会随着数据量的增大而变弱。MySQL单表的数据量是500w-1000w之间性能比较好，超过1000w性能也会下降。磁盘因为单个服务的磁盘空间是有限制的，如果并发压力下，所有的请求都访问同一个节点，肯定会对磁盘IO造成非常大的影响。数据库连接数据库连接是非常稀少的资源，如果一个库里既有用户、商品、订单相关的数据，当海量用户同时操作时，数据库连接就很可能成为瓶颈。为了提升性能，所以我们必须要解决上述几个问题，那就有必要引进分库分表，当然除了分库分表，还有别的解决方案，就是NoSQL和NewSQL，NoSQL主要是MongoDB等，NewSQL则以TiDB为代表。二、分区分库分表的原理 1、什么是分区、分表、分库（1）分区就是把一张表的数据分成N个区块，在逻辑上看最终只是一张表，但底层是由N个物理区块组成的，分区实现比较简单，数据库mysql、oracle等很容易就可支持。（2）分表

netcore v2-从路由获取输入数据

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/**************************InutController.cs****************************************/ using Microsoft.AspNetCore.Mvc; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Threading.Tasks; namespace PocoDemo { public class InputController:Controller { //go/to/newyork/for/4/days public IActionResult Go() { var city = RouteData.Values["city"]; var days= RouteData.Values["days"]; return Ok(string.Format("In {0} for {1} days", city, days)); } } } /***************************Startup.cs***********************************************. using System; using System.Collections

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