前些天写了点总结并插入时间和日期，记得勾掉了那个自动更新的，但是刚才打开时发现当时的日期和时间变成现在的了，我就纳闷了，然后我去看那插入日期和时间的那个框，里面确实没有勾选自动更新，于是百度，百度都说只要把那个自动更新的勾去掉了就不会自动更新了，但是我的怎么就自动更新了呢？是这样的，在你完成插入操作之前要把那个自动更新的勾去掉，再去插入时间和日期，这样插入的时间和日期就不会自动更新了，我当时是用的快捷键插入的时间和日期，然后再去去掉那个自动更新的勾，这样其
系统 2019-08-12 09:26:43 2676
AnySQL.net»BlogArchive»静态编译的MySQL易挂起«静态编译的MySQL易挂起»MySQL»http://www.anysql.net/mysql/mysql-hang-with-static-ldflags.html2009-06-22准备试用MySQL,先用它来存放收集的一些性能数据,就找了一台16GB的x86_64机器,自已下载了源代码进行编译.编译成功,建库也成功,直接用LinuxLVM下的逻辑卷做Innodb的数据文件,以为
系统 2019-08-12 01:53:28 2676
--基于时间SQL函数--getdate()--返回当前系统日期和时间。DateAdd--在向指定日期加上一段时间的基础上，返回新的datetime值。DATEADD(datepart,number,date)--例：向当天的时间增加5天selectdateadd(dd,5,getdate())datediff--返回跨两个指定日期的日期和时间边界数。DATEDIFF(datepart,startdate,enddate)--例：返回2005-01-01与
系统 2019-08-12 01:53:25 2676
高水位线好比水库中储水的水位线，用于描述数据库中段的扩展方式。高水位线对全表扫描方式有着至关重要的影响。当使用delete操作表记录时，高水位线并不会下降，随之导致的是全表扫描的实际开销并没有任何减少。本文给出高水位线的描述，如何降低高水位线，以及高水位线对全表扫描的影响。一、何谓高水位线如前所述，类似于水库中储水的水位线。只不过在数据库中用于描述段的扩展方式。可以将数据段或索引段等想象为一个从左到右依次排开的一系列块。当这些块中未填充任何数据时，高水位线
系统 2019-08-12 01:52:10 2676
在HowTomcatWorks（十四）中，本人并没有对javax.servlet.Filter及javax.servlet.FilterChain做详细的描述，本文在这里做一下补充FilterChain接口只有一个方法，方法声明如下：publicvoiddoFilter(ServletRequestrequest,ServletResponseresponse)throwsIOException,ServletException;在tomcat中，org.
系统 2019-08-12 01:33:13 2676
基于twitter的可视化数据分析–麦子麦–DBWinds基于twitter的可视化数据分析描述：搜集了一个大约200M的带地理位置的tweets，建立了一个词库，带每一个词进行赋权，介于-1-1之间，然后可以输入一个词，将会对tweets库进行查找，筛选出所有满足的tweets，然后再分析每一条tweet，根据词库计算出每一条tweet的值，然后将tweets根据地理位置显示在地图上，并且根据每个州对tweets进行分类，讲每个州的tweets的值平均，
系统 2019-08-12 01:32:04 2676
用于存储session的memcache/usr/bin/memcached-m64-c2048-f1.10-l192.168.2.10-p11200-n1024-I5242880-uapache&-rmaximizecorefilelimit-c客户端连接数-fslab最小chunk（存储单元，实际存储数据的单元）增长因子（slab1比slab2大多少倍）-nchunk的最小大小-Islab的大小，一个用户1k，5m大约存能够5000个在线/usr/bi
系统 2019-08-12 01:32:01 2676
不知道有没有更简单的办法？我的解法：num=input("请输入一个五位数？")a=num[:1]b=num[1:2]c=num[2:3]d=num[3:4]f=num[4:5]print(a,b,c,d,f)ifa==fandb==d:print("是回文数")else:print("不是")
系统 2019-09-27 17:51:01 2675
概述降维是机器学习中十分重要的一种思想。在机器学习中，我们会经常处理一些高维数据，而高维数据情形下，会出现距离计算困难，数据样本稀疏等问题。这类问题是所有机器学习方法共同面临的问题，我们也称之为“维度灾难”。在高维特征中，也容易出现特征之间存在线性相关，也就是说有的特征是冗余的，因此降维也是必要的。降维的优点（必要性）：去除噪声降低算法的计算开销（改善模型的性能）使得数据更容易使用使得数据更容易理解（几百个维度难以理解，几个维度可视化易理解）降维的方法有很
系统 2019-09-27 17:47:48 2675
ThreadLocal与synchronizedJava良好的支持多线程。使用java,我们可以很轻松的编程一个多线程程序。但是使用多线程可能会引起并发访问的问题。synchronized和ThreadLocal都是用来解决多线程并发访问的问题。大家可能对synchronized较为熟悉，而对ThreadLocal就要陌生得多了。并发问题。当一个对象被两个线程同时访问时，可能有一个线程会得到不可预期的结果。一个简单的java类StudnetJava代码pu
系统 2019-08-29 23:48:58 2675
