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这是个是全部的jsp 页面: <% @page pageEncoding = " UTF-8 " contentType = " text/html; charset=UTF-8 " %> < html > < link rel ="icon" href ="../../../static/images/favicon.png" > < title > 会员列表 </ title > < link type ="text/css" rel ="stylesheet" href ="../../../static/layui/css/layui.css" > < style type ="text/css" > body { height : 100% ; width : 100% ; /* overflow: hidden; */ background-size : cover ; margin : 0 auto ; } .body_bg { /* height: 1000px;; */ text-align : center ; display : block ; padding-left : 15px ; padding-right : 15px ; } .t_title { height : 65px ; font-size : 20px ; display : block

这是个是全部的jsp 页面: <% @page pageEncoding = " UTF-8 " contentType = " text/html; charset=UTF-8 " %> < html > < link rel ="icon" href ="../../../static/images/favicon.png" > < title > 会员列表 </ title > < link type ="text/css" rel ="stylesheet" href ="../../../static/layui/css/layui.css" > < style type ="text/css" > body { height : 100% ; width : 100% ; /* overflow: hidden; */ background-size : cover ; margin : 0 auto ; } .body_bg { /* height: 1000px;; */ text-align : center ; display : block ; padding-left : 15px ; padding-right : 15px ; } .t_title { height : 65px ; font-size : 20px ; display : block

给定一个二叉树，返回其节点值的锯齿形层次遍历。（即先从左往右，再从右往左进行下一层遍历，以此类推，层与层之间交替进行）。 例如： 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7] , 3 / \ 9 20 / \ 15 7 返回锯齿形层次遍历如下： [ [3], [20,9], [15,7] ] 其实就是用两个栈，存储的时候用一个栈，遍历的时候倒进另一个栈。 当时的写法我真是佩服自己。。 //当时的废话 二叉树层次遍历的升级版，我的思路是把队列和栈结合起来，存储的时候用队列，遍历的时候用栈。 主要难点在于存储的时候存储顺序，从左往右遍历的时候按先左后右的顺序存节点，从右往左遍历的时候，按先右后左的顺序存节点。 然后就是千万不要在头脑昏昏沉沉地时候做题，基本大部分时间都浪费在了改BUG上，这里写错，那里写漏。。。我现在好痛苦，我要死了。 如果把if(order)放进while(count--)里的话，代码会更短，但是耗时会久一点。 /* * * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * struct TreeNode *left; * struct TreeNode *right; * }; */ /* * * Return an array of arrays of size

在 上一篇 文章中，通过Spring Web应用的瑕疵引出改善的措施，我们讲解了领域驱动开发的相关概念和设计策略。本文主要讲解领域模型的几种类型和DDD的简单实践案例。 架构风格 在《实现领域驱动设计》一书中提到了几种架构风格：六边形架构、REST架构、CQRS 和事件驱动等。在实际使用中，落地的架构并非是纯粹其中的一种，而很有可能户将上述几种架构风格结合起来实现。 分层架构 分层架构的一个重要原则是每层只能与位于其下方的层发生耦合。分层架构可以简单分为两种，即严格分层架构和松散分层架构。在严格分层架构中，某层只能与位于其直接下方的层发生耦合，而在松散分层架构中，则允许某层与它的任意下方层发生耦合。DDD分层架构中比较经典的三种模式：四层架构、五层架构和六边形架构。 四层架构 Eric Evans在《领域驱动设计－软件核心复杂性应对之道》这本书中提出了传统的四层架构模式： User Interface为用户界面层（或表示层），负责向用户显示信息和解释用户命令。这里指的用户可以是另一个计算机系统，不一定是使用用户界面的人。 Application为应用层，定义软件要完成的任务，并且指挥表达领域概念的对象来解决问题。这一层所负责的工作对业务来说意义重大，也是与其它系统的应用层进行交互的必要渠道。应用层要尽量简单，不包含业务规则或者知识，而只为下一层中的领域对象协调任务，分配工作

参考地址: https://blog.ibireme.com/2015/11/12/smooth_user_interfaces_for_ios/ 很久以前就看过这篇文章,但是也只是看过就过了,没有去整理思路,最近有时间把一些点整理一下. 通读下来可以 总结一下对性能优化,在这里也就是提高界面流畅度的宗旨只有一句话唯而已:把能异步执行的都尽量异步执行. 在我这篇里主要记录一下 文本的异步绘制 ,先上两个视频,异步处理前后的差异,我直接把 YYFPSLabel 拿过来用了,检测FPS的变化情况: 可以看到,在滑动很快的时候,FPS最低已经达到了20几. 经过异步绘制处理之后,可以看到无论如何滑动,FPS一直保持在60. 这是我写的一个小demo: https://github.com/alan12138/Interview-question/tree/master/3/AsyncLabel ,也就是上面运行案例的代码. 前后对比的效果就是将cell中的label使用UILabel和使用自定义label之后的效果. 首先, 其实这种优化是对流畅度非常敏感的界面来说的,一般场景很少需要做这样的优化,并且,只有在文字非常多且复杂,滑动非常快的时候才能明显的感觉到差别. 如果项目中某个地方需要优化,而你也想尝试一下使用YYAsyncLayer,并且对文字的处理比较简单

vue-layer弹框插件 安装 npm i --save vue-layer 引用 import layer from ' vue-layer ' Vue.prototype.$layer = layer(Vue); 参数说明 { type: 0 , // 0（信息框，默认）1（页面层）2（iframe层）3（加载层）4（tips层） title: ' 信息 ' , content: '' , area: ' auto ' , offset: ' auto ' , icon: - 1 , btn: ' 确定 ' , time: 0 , shade: true , // 是否显示遮罩 yes: '' , cancel: '' , tips: [ 0 ,{}], // 支持上右下左四个方向，通过1-4进行方向设定,可以设定tips: [1, '#c00'] tipsMore: false , // 是否允许多个tips shadeClose: true , // 点击遮罩是否关闭 } 方法 layer.alert(content, [options, yes]); // options和yes可以省略， 如果您不愿意写options，则可以直接写确定按钮的函数，即yes // content 可以为html layer.confirm(content, [options, yes,

利用Veeam保护SAP HANA数据库 前言 针对越来越多的SAP HANA备份需求，我们Team翻译、整理、借鉴了Veeam 的SAP HANA 大神 Clemens Zerbe 和 Ali Salman 的文章，本着力求实用的原则。希望能给我们中国的Partner一些实际的帮助，本文会在以后以多个章节的形式进行体现。 <a name="1.1.1">本文主要内容</a> SAP HANA 介绍 关于SAP HANA 常用术语 关于SAP HANA 体系架构 SAP HANA 备份的重要性 Veeam Plug-in for SAP HANA Veeam 通过SAP HANA认证 Veeam SAP HANA插件介绍 Veeam SAP HANA插件安装过程 Veeam SAP HANA插件配置过程 用Veeam进行SAP HANA 的备份 用Veeam进行SAP HANA的还原 有价值的白皮书推荐阅读 本文的原文链接 <a name="1.2">SAP HANA 介绍</a> SAP HANA 是个内存数据平台，可以在本地数据中心，物理和虚拟化和公有云平台中实施。HANA High-performance ANalytical Appliance)是高性能分析设备的缩写，其设计目的是使分析应用程序更快，使 企业级用户在全球范围内更方便地使用SAP HANA，SAP

点击上方 IT牧场 ，选择 置顶或者星标 技术干货每日送达！ 一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。 1、IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。 第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库。 2、CPU瓶颈 第一种：SQL问题，如SQL中包含join，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。 第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。 二、分库分表 1、水平分库 概念： 以字段为依据，按照一定策略（hash、range等），将一个库中的数据拆分到多个库中。 结果： 每个库的结构都一样； 每个库的数据都不一样，没有交集； 所有库的并集是全量数据； 场景： 系统绝对并发量上来了，分表难以根本上解决问题，并且还没有明显的业务归属来垂直分库。 分析： 库多了，io和cpu的压力自然可以成倍缓解。 2、水平分表 概念：

作者 ： 尜尜人物 cnblogs.com/littlecharacter/p/9342129.html 本文目录 一、数据库瓶颈 IO瓶颈 CPU瓶颈 二、分库分表 水平分库 水平分表 垂直分库 垂直分表 三、分库分表工具 四、分库分表步骤 五、分库分表问题 非partition key的查询问题 非partition key跨库跨表分页查询问题 扩容问题 六、分库分表总结 七、分库分表示例 一、数据库瓶颈 不管是IO瓶颈，还是CPU瓶颈，最终都会导致数据库的活跃连接数增加，进而逼近甚至达到数据库可承载活跃连接数的阈值。在业务Service来看就是，可用数据库连接少甚至无连接可用。接下来就可以想象了吧（并发量、吞吐量、崩溃）。 1、IO瓶颈 第一种：磁盘读IO瓶颈，热点数据太多，数据库缓存放不下，每次查询时会产生大量的IO，降低查询速度 -> 分库和垂直分表。 第二种：网络IO瓶颈，请求的数据太多，网络带宽不够 -> 分库。 2、CPU瓶颈 第一种：SQL问题，如SQL中包含 join ，group by，order by，非索引字段条件查询等，增加CPU运算的操作 -> SQL优化，建立合适的索引，在业务Service层进行业务计算。 第二种：单表数据量太大，查询时扫描的行太多，SQL效率低，CPU率先出现瓶颈 -> 水平分表。 二、分库分表 1、水平分库 概念： 以字段为依据

圆形进度条，不确定进度条： 　　<!-- 原生圆形进度条 不确定进度条 --> < ProgressBar android:layout_width ="wrap_content" android:layout_height ="wrap_content" /> <!-- 自定义圆形进度条 不确定进度条 android:indeterminateDrawable="@drawable/progress_bar1" --> < ProgressBar android:layout_width ="wrap_content" android:layout_height ="wrap_content" android:indeterminateDrawable ="@drawable/progress_bar1" android:layout_marginTop ="20dp" /> android:indeterminateDrawable="@drawable/progress_bar1" 的progress_bar1.xml： <? xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> < rotate xmlns:android ="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:pivotX ="50