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算法3-7：银行排队
题意：就是多个窗口服务，每次来的人选择一个等待时间最短的窗口。问所有人的平均等待时间
1.2K20发布于 2021-04-25 - 来自专栏coding for love
3-7 sourceMap的配置
sourceMap，顾名思义，就是对源文件的映射。比如打包压缩后的代码对应源文件中的哪一行代码，这能够极大地方便开发者的调试。
1.5K30发布于 2019-08-20 - 来自专栏python3
3-7 run vs cmd vsent
docker build -t xiaopeng163/centos-entrypoint-shell .
41320发布于 2020-01-14 - 来自专栏刷题笔记
3-7 表达式转换 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102484030 3-7 表达式转换 (20 分) 算术表达式有前缀表示法、中缀表示法和后缀表示法等形式
94710发布于 2019-11-07 - 来自专栏大数据成神之路
Flink1.16 SQL Gateway 迁移Hive SQL任务实战
使用Flink的SQL Gateway迁移Hive SQL任务 前言 我们有数万个离线任务，主要还是默认的DataPhin调度CDP集群的Hive On Tez这种低成本任务，当然也有PySpark、打 Jar包的Spark和打Jar包的Flink任务这种高成本的任务【Java和Scala都有】。 毕竟SQL上手门槛极低，是个人都能写几下并且跑起来，还可以很容易看到run成功的数据长得像不像。其实HQL任务的性能并不会好到哪里去，主要是SQL Boy便宜，无脑堆人天就可以线性提升开发速度。 但是执行引擎必须能把SQL字符串给解析成具体的执行计划或者底层任务。 Flink1.16.0使用了这么一个可插拔的插件，将HQL解析为Logical Plan逻辑计划。 可以看到流式的SQL任务，开发成本肯定比Java和Scala写DataStreaming算子低！！！利好SQL Boy。
1.7K21编辑于 2023-02-01 - 来自专栏工厂程序员
SQL Server 新增自动执行任务
第一步右击SQL Server代理，新建作业 ? 第二步选择常规，给你要执行的计划命名 ? 第三步选择步骤，然后给步骤命名，选择类型，数据库，输入你要执行的语句。 ? 最后要记得把SQL Server服务启动起，右击计算机——>管理——>服务和应用程序 ?
96160发布于 2019-09-10 - 来自专栏全栈程序员必看
sdut 3-7 类的友元函数的应用
3-7 类的友元函数的应用 Time Limit: 1000MS Memory limit: 65536K 题目描写叙述 通过本题目的练习能够掌握类的友元函数的定义和使用方法
30720编辑于 2022-07-20 - 来自专栏王磊的博客
使用SQL Server作业设置定时任务
1.开启SQL Server Agent服务 使用作业需要SQL Agent服务的支持，并且需要设置为自动启动，否则你的作业不会被执行。 以下步骤开启服务:开始-->>>运行-->>>输入"services.msc"-->>>进入服务,开启SQL Server Agent服务，并设置为自动。 如图: ? 2.新建作业 点击"SQL Server代理"，"右击作业"，选择"新建作业" ? 3.设置新建作业的名称以及说明 ? 4.设置任务的执行步骤 选择"步骤"选项,点击"新建"添加第一条步骤：插入数据,点击"确定"。 ? ? 我们还可以接着新建新的步骤，同时在新建步骤的对话框中的高级选项中做更多设置，这里就不在赘述了。
2.1K40发布于 2018-04-26 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-7 Numpy 中的矩阵运算
显然，在 Python 中，列表 * N 中的 * 运算符为重复操作，将列表中的每个元素重复 N 次。
1.2K20编辑于 2022-05-25 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-7)
代码清单3-7 void DeleteRandomNode(node* pCurrent) { Assert(pCurrent !
22410编辑于 2022-11-30 - 来自专栏大数据杂谈
如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务
有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。 大多数数据分析师可能熟悉 SQL 或 Excel。本教程是涉及帮助你将技能和技术从 EXcel 和 SQL 转移到 Python。 首先，让我们来设置 Python。 导入数据 你可以导入.sql 数据库并用 SQL 查询中处理它们。在Excel中，你可以双击一个文件，然后在电子表格模式下开始处理它。 我们将要重命名某些列，在 Excel 中，可以通过单击列名称并键入新名称，在SQL中，你可以执行 ALTER TABLE 语句或使用 SQL Server 中的 sp_rename。 如果你可以弄清楚，你将会很好地将 SQL 或 Excel 知识转移到 Python 中。
13.6K60发布于 2018-04-19 - 来自专栏数据仓库践行者
从一个sql任务理解spark内存模型
1、spark内存模型理解 上一篇在内存模型理解部分描述不当，以下是我重新整理后的，有需要的可以琢磨琢磨，不管是日常任务调优，还是面试 总会起点作用吧： ? execution与storage 两个模块可以互相借用空间（动态占用机制），但有个前提，就是对方有足够的空间(默认情况下各占 50%，由spark.memory.storageFraction参数决定，在这次任务中
97420发布于 2020-04-22 - 来自专栏爱可生开源社区
SQL审核 | 如何利用 OpenAPI 实现自己的扫描任务
，由 sqle 解析扫描 sql 、也可以将 Mybatis 传输到 sqle 中扫描解析其中的 sql ，所以 sqle 的智能扫描任务是非常强大的，那智能扫描能解析那些数据呢？ Authorization该扫描任务的访问凭证请求的 body 是 {"audit_plan_sql_list": [ { "audit_plan_sql_counter ） "audit_plan_sql_schema": "db1" #还不知道 } ] }经过发送后就可以在该扫描任务的详情页面看到你的sql图片在这个任务到达审核时间 于是我写了小工具，可以将文件或者文件夹里的 sql 扫描出来并上传到指定的扫描任务中自定义配置文件host: your IP and portpath: your sql file path eg: 并且将解析的 sql 传送到 sqle 的扫描任务中了，同时可以根据自己的实际情况增加不同的功能。
1.7K40编辑于 2022-10-21 - 来自专栏数据仓库践行者
从一个sql任务理解spark内存模型
之前是只知道内存模型理论上是怎么样的，这次拿到一个具体的任务，具体的executor来做对照分析，加深理解，在调内存参数时，也能有个依据。 ? 1、背景 下面是一个sql任务的executor界面： ? 该任务运行没有报oom，能正够正常执行完毕，但观察executor Summary页面，有大量executor GC时间过长（GC时长已经超过总任务时长的10%，一般GC时长建议控制在总任务时长的5%以内
1.9K20发布于 2020-04-21 - 来自专栏java 微风
quartz 任务调试 建表 sql 语句、create table语句
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_FIRED_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SCHEDULER_STATE; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_LOCKS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SIMPROP_TRI
1.8K30编辑于 2022-04-13 - 来自专栏网络安全攻防
【神兵利器】若依最新定时任务SQL注入
项目介绍 若依最新定时任务SQL注入可导致RCE漏洞的一键利用工具, 扫描和漏洞利用结束会自行删除所创建的定时任务 工具使用 (1) 单个检测 因为该漏洞为后台任务,所以我们需要配置Cookie请求头， 点击设置-->请求头设置-->添加Cookie即可,添加完成即可进行漏洞检测 (2) 漏洞利用 当定时任务存在SQL注入时,我们可以使用JNDI进行漏洞利用,首先我们需要下载cckuailong师傅的JNDI-Injection-Exploit-Plus
76810编辑于 2024-12-06 - 来自专栏Python数据科学
用Python执行SQL、Excel常见任务？10个方法全搞定！
有些人使用 Excel，有些人使用SQL，有些人使用Python。对于某些任务，使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。 大多数数据分析师可能熟悉 SQL 或 Excel。本篇是涉及帮助你将技能和技术从 EXcel 和 SQL 转移到 Python。 首先，让我们来设置 Python。 01 导入数据 你可以导入.sql 数据库并用 SQL 查询中处理它们。在Excel中，你可以双击一个文件，然后在电子表格模式下开始处理它。 我们将要重命名某些列，在 Excel 中，可以通过单击列名称并键入新名称，在SQL中，你可以执行 ALTER TABLE 语句或使用 SQL Server 中的 sp_rename。 如果你可以弄清楚，你将会很好地将 SQL 或 Excel 知识转移到 Python 中。
10.7K20发布于 2019-07-19 - 来自专栏爱可生开源社区
SQL 审核 | MyBatis 扫描任务现已支持更多数据源
扫描任务审核报告支持下载 本期已实现扫描任务审核报告的下载功能。当用户需要将扫描任务产生的审核报告同步给项目外的其他人，或需要对审核报告进行存档时，可以直接下载报告文件。 以下是简单的功能试用： 查看扫描任务的审核报告时，用户点击下载扫描任务报告按钮。 平台将以 CSV 格式导出当前扫描任务报告内容，用户可以在导出文件中查看报告基本信息及 SQL 审核结果。 2. 平台所有数据源类型均已支持 MyBatis 扫描任务 目前，平台支持的数据源类型都已提供 MyBatis 扫描任务，MyBatis 扫描任务监测的 SQL 将不再局限于 MySQL 数据源类型。 Server 三、完整的 Release 信息 # 社区版 新特性： [#1767] 支持导出智能扫描任务的审核报告 [#1743] 新增 MySQL审核规则 [#1764] MyBatis 智能扫描任务支持所有类型的数据源 SQL 审核 | SQLE 2.2307.0 来啦！ SQL 审核 | SQLE 2.2306.0 来啦！ SQL 审核 | SQLE 2.2305.0 来啦！
44050编辑于 2023-09-09 - 来自专栏大数据-BigData
Flink SQL Gateway提交任务到flink on k8s集群
Flink SQL Gateway是一项允许多个客户端从远程并发执行 SQL 的服务。 它提供了一种简单的方法来提交 Flink 作业、查找元数据并在线分析数据。 在Flink 1.16版本，官方即将SQL Gateway其合入Flink主线。可正式通过Flink官方包安装与启动Flink SQL Gateway。 创建Flink SQL Gateway Deployment 有了上述Flink Session集群的连接端口，那么即可通过如下描述文件启动Flink SQL Gateway Deployment -- Flink SQL Gateway，以下是使用Postman的例子： 获取Flink版本信息 打开一个Session 记下上述sessionHandle并添加到查询SQL的URL中，如下所示 -1.17/docs/dev/table/sql-gateway/overview/ 与此同时，还可以将Flink SQL Gateway Deployment封装为Helm项目，简化部署。
1.9K40编辑于 2023-10-18 - 来自专栏大数据-BigData
Flink SQL Gateway提交任务到flink on k8s集群
Flink SQL Gateway是一项允许多个客户端从远程并发执行 SQL 的服务。 它提供了一种简单的方法来提交 Flink 作业、查找元数据并在线分析数据。 在Flink 1.16版本，官方即将SQL Gateway其合入Flink主线。可正式通过Flink官方包安装与启动Flink SQL Gateway。 创建Flink SQL Gateway Deployment 有了上述Flink Session集群的连接端口，那么即可通过如下描述文件启动Flink SQL Gateway Deployment -- Flink SQL Gateway，以下是使用Postman的例子： 获取Flink版本信息 打开一个Session 记下上述sessionHandle并添加到查询SQL的URL中，如下所示 -1.17/docs/dev/table/sql-gateway/overview/ 与此同时，还可以将Flink SQL Gateway Deployment封装为Helm项目，简化部署。
1.5K30编辑于 2023-10-18
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