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前言 如今随着互联网的发展，数据的量级也是成指数式的增长，从GB到TB到PB。对数据的各种操作也是愈加的困难，传统的关系性数据库已经无法满足快速查询与插入数据的需求,这个时候NoSQL的出现暂时解决了这一危机。它通过降低数据的安全性，减少对事务的支持，减少对复杂查询的支持，来获取性能上的提升。 但是，在有些场合NoSQL一些折衷是无法满足使用场景的，就比如有些使用场景是绝对要有事务与安全指标的。这个时候NoSQL肯定是无法满足的，所以还是需要使用关系性数据库。如何使用关系型数据库解决海量存储的问题呢？ 此时就需要做数据库集群，为了提高查询性能将一个数据库的数据分散到不同的数据库中存储，为应对此问题就出现了——MyCat 。 在前不久，我偶然翻到了一个MyCat笔记，那是我向一个阿里大神求得的。 笔记比较详细的介绍了他对于MyCat的理解，结合了实战进行分析讲解。 对MyCat感兴趣的朋友可以拿去看看。 下面将这份文档的内容以图片的形式展现出来，但篇幅有限只能展示部分，如果你需要**“高清完整的pdf版” ，可以直接 点击「 MyCat 」备注：CSDN** 即可免费领取。 这份笔记从：MyCat简介→MyCat入门→MyCat配置文件详解→MyCat分片→MyCat高级→MyCat高可用集群搭建→MyCat架构剖析→MyCat综合案例 进行了详细的分析讲解。 MyCat 简介

MIB file的开始和结束 所有的MIB file的都以DEFINITIONS ::= BEGIN关键字开始，以END结束。我们所有添加的节点均应在此之间。 XXX-TEST-MIB DEFINITIONS ::= BEGIN …… …… END 模块引用区域 在MIB开始关键字后，即是模块引用区域，利用IMPORTS标识，所有的模块引用及群组的引用均使用FROM关键字说明其出处,引用使用分号（;）结束。 注：分号，英文全角分号。 在一个MIB file中，所有引用到的数据类型均应有引用。 如： IMPORTS enterprises FROM RFC1155-SMI Integer32 FROM SNMPv2-SMI DisplayString FROM SNMPv2-TC; MIB核心部分（对象标识，标量节点，表格对象的定义） 对象标识 对象标识用关键字OBJECT IDENTIFIER声明，它的主要功能是用来将一类功能的对象结合起来。展开或折叠此对象标识即可展开或折叠此类功能的所有对象。 在ASN.1中，对象标识符类型描述对象的抽象信息，MIB树中的每一个标号是用对象标识符描述的。 例如： xxx OBJECT IDENTIFIER ::= {enterprises 22566} xxx是一个子树支，它定义在enterprises树支下，“22566”

题目传送门： CF407E 。 题意简述： 给定非负整数 $k,d$ 和一个长度为 $n$（$1\le n\le 2\times 10^5$）的整数序列 $a$。 求这个序列中最长的一个连续子串 $a[l:r]$ 满足：添加不超过 $k$ 个整数，再排序后，可以形成公差为 $d$ 的等差数列。 若有多个满足条件取最左侧的那个。 题解： 首先特判 $d=0$ 的情况，这时相当于求最长连续段。 易发现若一些数要组成一个公差为 $d$ 的等差数列，必须要满足这些数模 $d$ 同余。 所以依次考虑每个模 $d$ 同余的连续子串，将其中每个数除以 $d$ 向下取整，转化为 $d=1$ 的情况。 转化为一个经典问题，要求连续子串的值域满足某些条件，而条件仅和子串中的最值、子串端点的位置有关。 假设子串为 $a[l:r]$，这里的条件是：$\max{a[l:r]}-\min{a[l:r]}+l\le k+r$ 且 $a[l:r]$ 中无重复元素。 考虑右端点 $r$ 从 $1$ 开始逐步向右推，每次求出最佳的合法左端点位置。 对于两个限制，前者使用两个单调栈和线段树解决，后者限定了一个 $l$ 的下限，维护每个值的上一次出现位置，每次向右推时更新即可。 求位置时需要查询一段区间内的最靠左的值 $\le k+r$ 的位置，这可以通过线段树维护最小值简单地做到。 下面是代码，时间复杂度 $

我们在操作数据库的时候，我们总会遇到很多错误。下面整理了一下常见的错误。 错误1 FATAL: connection limit exceeded for non-superusers 原因：非超级用户的连接数（max_connections - superuser_reserved_connections）超过了设定值 解决办法：增加max_connections设定值，但如果增加了过多的话，数据库负担太大还容易产生内存错误。可以记住pg-pool等工具来辅助解决。 错误2 FATAL: sorry, too many clients already 原因：数据库服务器的连接数超过了max_connections设定值。 解决办法：和错误1解决办法类似。 错误3 LOG: checkpoints are occurring too frequently 原因：checkpoint处理正频繁发生。 解决办法：增加 checkpoint_segments的值。 错误4 LOG: archive command failed with exit code (X) 原因： archive_command 失败了。 解决办法：因为有可能是硬盘没空间了，所以可以把数据库的log删除一些。 错误5 LOG: number of page slots needed (X) exceeds max

题目： 解题思路： liweiwei-深度优先遍历 + 剪枝、有序数组模拟 https://leetcode-cn.com/problems/permutation-sequence/solution/hui-su-jian-zhi-python-dai-ma-java-dai-ma-by-liwei/ 代码： import java.util.Arrays; public class Solution { /** * 记录数字是否使用过 */ private boolean[] used; /** * 阶乘数组 */ private int[] factorial; private int n; private int k; public String getPermutation(int n, int k) { this.n = n; this.k = k; calculateFactorial(n); // 查找全排列需要的布尔数组 used = new boolean[n + 1]; Arrays.fill(used, false); StringBuilder path = new StringBuilder(); dfs(0, path); return path.toString(); } /** * [@param](https://my.oschina.net/u

题目来源：NAIPC2018 D: Missing Gnomes 题目描述 A family of n gnomes likes to line up for a group picture. Each gnome can be uniquely identified by a number 1..n written on their hat. Suppose there are 5 gnomes. The gnomes could line up like so: 1, 3, 4, 2, 5. Now, an evil magician will remove some of the gnomes from the lineup and wipe your memory of the order of the gnomes. The result is a subsequence, perhaps like so: 1, 4, 2. He then tells you that if you ordered all permutations of 1..n in lexicographical order, the original sequence of gnomes is the first such permutation which contains the

原文：华为官网技术支持：EVPN配置举例 组网需求 如下图的组网图所示，Router1为企业分支网关，Router2为企业总部网关，由于分支与总部之间用户的业务需求不同，则将其规划为不同网段。企业分支的PC_1与总部的PC_2终端用户所属VLAN ID分别为VLAN 10、VLAN 20。现企业希望通过分支与总部之间通过BGP EVPN方式动态建立VXLAN隧道实现用户间互通 通过VXLAN三层网关通信组网图 配置思路 采用如下思路配置不同网段用户通过BGP EVPN方式动态建立VXLAN隧道实现互通： 分别在Router1、Router2、Router3上配置路由协议，保证网络三层互通。 分别在Router1、Router2上配置VXLAN接入业务选择部署方式。 配置BGP EVPN对等体关系。 在Router1和Router2上配置源端VTEP的IP地址。 在Router1和Router2上配置VPN实例。 在Router1和Router2上配置三层网关。 在Router1与Router2之间配置BGP对邻居发布IP前缀类型的路由。 操作步骤 配置路由协议。 配置Router1。Router2和Router3的配置与Router1类似，这里不再赘述。配置OSPF时，需要发布设备上的32位Loopback接口地址。 <Huawei> system-view [Huawei]

(一) 建表规约 1. 【强制】表达是与否概念的字段，必须使用is_xxx的方式命名，数据类型是unsignedtinyint （ 1表示是，0表示否），此规则同样适用于odps建表。 说明：任何字段如果为非负数，必须是unsigned。 2. 【强制】表名、字段名必须使用小写字母或数字；禁止出现数字开头，禁止两个下划线中间只 出现数字。数据库字段名的修改代价很大，因为无法进行预发布，所以字段名称需要慎重考虑。 正例：getter_admin，task_config，level3_name 反例：GetterAdmin，taskConfig，level_3_name 3. 【强制】表名不使用复数名词。 说明：表名应该仅仅表示表里面的实体内容，不应该表示实体数量，对应于DO类名也是单数 形式，符合表达习惯。 4. 【强制】禁用保留字，如desc、range、match、delayed等，参考官方保留字。 5. 【强制】唯一索引名为uk_字段名；普通索引名则为idx_字段名。 说明：uk_即 unique key；idx_即index的简称。 6. 【强制】小数类型为decimal，禁止使用float和double。 说明：float和double在存储的时候，存在精度损失的问题，很可能在值的比较时，得到不 正确的结果。如果存储的数据范围超过decimal的范围

Python之Pandas：pandas.DataFrame.to_csv函数的简介、具体案例、使用方法详细攻略 目录 pandas.DataFrame.to_csv函数的简介 pandas.to_csv()函数的具体案例 pandas.DataFrame.to_csv函数的简介 DataFrame. to_csv ( path_or_buf=None , sep=',' , na_rep='' , float_format=None , columns=None , header=True , index=True , index_label=None , mode='w' , encoding=None , compression='infer' , quoting=None , quotechar='"' , line_terminator=None , chunksize=None , date_format=None , doublequote=True , escapechar=None , decimal='.' , errors='strict' ) def to_csv Found at: pandas.core.generic def to_csv( self, path_or_buf:Optional[FilePathOrBuffer]=None, sep

获取链接URL的参数 var key=getQueryStringByKey('参数名称') function getQueryStringByKey(key) { 　　　　 var returnValue = "" ; 　　　　 var str = window.location.search.toLowerCase(); 　　　　 if ($.trim(str).length == 0 ) { 　　　　returnValue = "" ; 　　 } 　　 else { 　　　　　　str = str.substr(1 ); 　　　　　　 var strArr = str.split("&" ); 　　　　　　 for ( var i = 0; i < strArr.length; i++ ) { 　　　　　　 var index = strArr[i].indexOf("=" ); 　　　　　　 var keyStr = strArr[i].substring(0 , index); 　　　　　　 if (key.toLowerCase() == keyStr) { 　　　　　　　　　　returnValue = strArr[i].substr(index + 1 ); 　　　　　　　　　　 break ; 　　　　 　　　　} 　　 　　} 　　　　} return