EUI库 - 9 - 数据集合 - 数据容器

C++ Primer(第五版)学习笔记_7_标准模板库_multiset多重集合容器 多重集合容器multiset与set一样,也是使用红黑树来组织元素数据的,唯一不用的是,multiset允许重复的元素键值插入.其结构示意图如下: 1.multiset元素插入 #include <iostream> #include <stdio.h> #include <vector> #include <set> #include <string> usi

1:local库是MongoDB的系统库,记录着时间戳和索引和复制集等信息 gechongrepl:PRIMARY> use local switched to db local gechongrepl:PRIMARY> show tables me oplog.rs replset.minvalid slaves startup_log system.indexes system.replset temp 2:local库下的每个集合分别记录的内容 local库下面的me集合保存了服务器名称

首先要创建一个搭建一个springmvc的工程,至于如何搭建这里就不说了.给出比较重要的配置,项目目录结构如下,弄的比较简单,因为最近遇到一个需要传递List集合数据的问题,所以就当做实验. web.xml配置: springmvc.xml配置: 接下来是三个简单的POJO类: 给出了类的属性,getter,setter和toString方法就不贴了,下面是我用fidder模拟表单的一个请求: 然后就是controller类的代码,及接受到的数据 有什么问题我们可以交流交流!

C++ Primer 学习笔记_14_标准模板库_bitset位集合容器 bitset容器是一个bit位元素的序列容器,每个元素只占一个bit位,取值为0或1,因而很节省内存空间.下图是一个bitset的存储示意图,它的10个元素只使用了两个字节的空间. 使用bitset需要声明头文件"#include <bitset>" 1.创建bitset对象 创建bitset对象时,必须要指定容器的大小.bitset对象的大小一经定义,就不能修改了.下面这条语句就定义了bitset对

工作中经常用到的linq根据传入数据集合查询对应子级数据,整理共享,希望大家都能用得上,代码中doublesArray 为父节点对应ID数据集合,再根据ID数据集合查询全部子级数据. //获取缓存数据 object obj = Caching.GetCache(CacheKey + UModel.RoleId); if (obj != null)//判读缓存数据是否null { SysFunList = (DataSet)obj; } else { string strSql = "select

随着业务量的增长,数据库也是成倍增长,原来一直使用的全库备份不再适合现在的数据库了,动辄就备份10G-20G,太占用磁盘空间,所以就考虑用更简洁更快速更节省磁盘空间的备份方法,这就想到了使用binlog日志来进行备份和恢复,下面是具体实施的方法: 环境介绍: 操作系统:Centos 7.2 数据库:Mysql 5.6 一.安装Mysql和改配置文件 安装就不具体介绍了,网上教程很多,配置文件需要添加以下选项: vim /etc/my.cnf log_bin = mysql-binlog    #

背景: 上一篇博文DICOM:DICOM万能编辑工具之Sante DICOM Editor介绍了DICOM万能编辑工具,在日常使用过程中发现,"只要Sante DICOM Editor打不开的数据,基本可以判定此DICOM文件格式错误(准确率达99.9999%^_^)".在感叹Sante DICOM Editor神器牛掰的同时,想了解一下其底层是如何实现的.通过日常使用以及阅读软件帮助手册推断其底层依赖库很可能是dcmtk,就如同本人使用dcmtk.fo-dicom.dcm4che3等

条件过滤在列表中是常用的功能,使用mysql数据库和sphinx进行搜索需要安装sphinx引擎 mysql命令行中, show engine sphinx states; 可以查看是否有  sphinxex引擎,如果没有则需要安装,否则无法使用这样的语句: select * from documents where group_id = 2 and query='@title 测试;mode=extended'; 安装sphinx引擎大家可以参考: http://blog.zhuyin.org

上节讲到当容器运行期间产生的数据是不会在写镜像里面的,重新用此镜像启动新的容器就会初始化镜像,会加一个全新的读写入层来保存数据.如果想做到数据持久化,Docker提供数据卷(Data volume)或者数据容器卷来解决问题,另外还可以通过commit提交一个新的镜像来保存产生的数据.那么,来一一看下各自的使用方法. 一.数据卷 数据卷特性: 可以绕过UFS文件系统,为一个或多个容器提供访问. 完全独立于容器的生存周期,因此不会在删除容器时删除其挂在的数据卷. 数据卷特点: 数据卷在容器启动初始化