一篇文章搞定Markdown

本文旨在用最通俗的语言讲述最枯燥的基本知识 面试过前端的老铁都知道,对于前端,面试官喜欢一开始先问些HTML5新增元素啊特性啊,或者是js闭包啊原型啊,或者是css垂直水平居中怎么实现啊之类的基础问题,当你能倒背如流的回答这些之后,面试官脸上会划过一丝诡异的笑容,然后晴转多云,故作深沉的清一下嗓子问:从用户输入URL到浏览器呈现页面经过了哪些过程?如果你懂,巴拉巴拉回答了一堆,他又接着问:那网页具体是如何渲染出来的呢?如果你还懂,又巴拉巴拉的回答了一堆,他还会继续问:那你有哪些网页性能优化的经验

MySQL的基本操作可以包括两个方面:MySQL常用语句如高频率使用的增删改查(CRUD)语句和MySQL高级功能,如存储过程,触发器,事务处理等.而这两个方面又可以细分如下: MySQL常用语句 表(或者数据库)的CRUD 表数据的CRUD,其中表数据查询使用最多,也更复杂.查询可以按照单表还是多表可以分为:单表SELECT查询和多表的联结查询(INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN和FULL JOIN)以及组合查询UNION和UNION ALL SQL语句中各个关

客户端管理器 客户端管理器是处理客户端通信的.客户端可以是一个(网站)服务器或者一个最终用户或最终应用.客户端管理器通过一系列知名的API(JDBC, ODBC, OLE-DB -)提供不同的方式来访问数据库. 客户端管理器也提供专有的数据库访问API. 当你连接到数据库时: 管理器首先检查你的验证信息(用户名和密码),然后检查你是否有访问数据库的授权.这些权限由DBA分配. 然后,管理器检查是否有空闲进程(或线程)来处理你对查询. 管理器还会检查数据库是否负载很重. 管理器可能会等待一会儿来获

合并联接 合并联接是唯一产生排序的联接算法. 注:这个简化的合并联接不区分内表或外表:两个表扮演同样的角色.但是真实的实现方式是不同的,比如当处理重复值时. 1.(可选)排序联接运算:两个输入源都按照联接关键字排序. 2.合并联接运算:排序后的输入源合并到一起. 排序 我们已经谈到过合并排序,在这里合并排序是个很好的算法(但是并非最好的,如果内存足够用的话,还是哈希联接更好). 然而有时数据集已经排序了,比如: 如果表内部就是有序的,比如联接条件里一个索引组织表 [译者注: index-orga

一提到关系型数据库,我禁不住想:有些东西被忽视了.关系型数据库无处不在,而且种类繁多,从小巧实用的 SQLite 到强大的 Teradata .但很少有文章讲解数据库是如何工作的.你可以自己谷歌/百度一下『关系型数据库原理』,看看结果多么的稀少[译者注:百度为您找到相关结果约1,850,000个-] ,而且找到的那些文章都很短.现在如果你查找最近时髦的技术(大数据.NoSQL或JavaScript),你能找到更多深入探讨它们如何工作的文章. 难道关系型数据库已经太古老太无趣,除了大学教材.研究文

一 安装 1 安装目录下新建文件夹data,etc,logs #在bin文件下启动cmd,指定数据存储的路径mongod --dbpath D:\MongoDB\data\db 2 etc文件夹中新建mongodb.conf配置文件 #配置文件中书写的配置信息 dbpath=D:\MongoDB\data #数据库路径 logpath=D:\MongoDB\logs\mongodb.log #日志输出文件路径 logappend=true #错误日志采用追加模式,配置这个选项后mongodb的日

一 安装 pip install pymongo 二 python连接mongodb数据库的前提 确保pymongo安装完毕 mongodb数据库的服务器端(mongod)必须处于启动状态 三 连接mongodb 连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient,一般来说传入MongoDB的IP及端口即可,第一个参数为地址host,第二个参数为端口port,端口如果不传默认是27017. 方式一 client=pymongo.MongoClient(host='127.

1. 三者共性: 1.RDD.DataFrame.Dataset全都是spark平台下的分布式弹性数据集,为处理超大型数据提供便利 2.三者都有惰性机制,执行trainform操作时不会立即执行,遇到Action才会执行 3.三者都会根据spark的内存情况自动缓存运算,这样即使数据量很大,也不用担心会内存溢出 4.三者都有partition的概念,如 var predata=data.repartition(24).mapPartitions{       PartLine => {     

说在前边: 编码问题一直困扰着每一个程序员的编程之路,如果不将它彻底搞清楚,那么你的的这条路一定会走的格外艰辛,尤其是针对使用python的程序员来说,这一问题更加显著, 因为python有两个版本,这两个版本编码格式却完全不同,但我们却经常需要兼顾这两个版本,所以出现各种问题的几率就大了很多. 所以在这里我试图用一篇文章来彻底梳理整个python语言的编码问题,尽量降低以后在这方面举到问题的可能性. ps 此文一定程度上参考和引用了alex的博客:“https://www.cnblogs.co