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數(shù)字化人才認(rèn)證
') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機(jī)數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調(diào)用 initGeetest 進(jìn)行初始化 // 參數(shù)1:配置參數(shù) // 參數(shù)2:回調(diào),回調(diào)的第一個(gè)參數(shù)驗(yàn)證碼對(duì)象,之后可以使用它調(diào)用相應(yīng)的接口 initGeetest({ // 以下 4 個(gè)配置參數(shù)為必須,不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶(hù)后臺(tái)檢測(cè)極驗(yàn)服務(wù)器是否宕機(jī) new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機(jī)時(shí)表示是新驗(yàn)證碼的宕機(jī) product: "float", // 產(chǎn)品形式,包括:float,popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說(shuō)明請(qǐng)參見(jiàn):http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計(jì)時(shí)完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請(qǐng)輸入'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var errTxt = '請(qǐng)輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'!'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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mysql表數(shù)據(jù)量太大,達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù),除了分庫(kù)分表,還有沒(méi)有其他解決方式?

mysql表數(shù)據(jù)量太大,達(dá)到了1億多條數(shù)據(jù),除了分庫(kù)分表,還有沒(méi)有其他解決方式?
2023-04-26
當(dāng)MySQL表的數(shù)據(jù)量達(dá)到1億多條時(shí),分庫(kù)分表是一個(gè)常見(jiàn)的解決方案。但是,分庫(kù)分表并不總是適合每種情況,且實(shí)施起來(lái)可能會(huì)非常復(fù)雜。因此,本文將探討一些其他可以考慮的解決方式。 數(shù)據(jù)清理 在1億多條 ...

一般mysql超過(guò)多長(zhǎng)時(shí)間,會(huì)被認(rèn)為是慢查詢(xún)?

一般mysql超過(guò)多長(zhǎng)時(shí)間,會(huì)被認(rèn)為是慢查詢(xún)?
2023-04-24
MySQL是一種常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng),它可以在大多數(shù)Web應(yīng)用程序中存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。在MySQL中,如果查詢(xún)語(yǔ)句執(zhí)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng),則會(huì)被認(rèn)為是慢查詢(xún)。但是,這個(gè)“過(guò)長(zhǎng)”的時(shí)間實(shí)際上是一個(gè)相對(duì)的概念,因?yàn)樗Q ...
大量讀寫(xiě)的mysql表怎么優(yōu)化?
2023-04-24
當(dāng)一個(gè)MySQL表面臨大量讀寫(xiě)的需求時(shí),我們需要考慮一系列的優(yōu)化策略以提高其性能和可靠性。在本文中,我將介紹一些重要的MySQL表優(yōu)化技術(shù)。 使用適當(dāng)?shù)拇鎯?chǔ)引擎 MySQL 有多種存儲(chǔ)引擎,每種存儲(chǔ)引擎都有其獨(dú)特的優(yōu) ...
Spark排序的原理?
2023-04-18
Spark是一款開(kāi)源的分布式計(jì)算框架,支持運(yùn)行在集群中的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)。在Spark中,排序是一項(xiàng)非常重要的操作,它能夠讓我們更加高效地處理和分析大量數(shù)據(jù)。本文將探討Spark排序的原理以及其實(shí)現(xiàn)方式。 Spark排 ...

kafka中producer中的配置參數(shù)linger.ms的含義是什么,一直不太理解 ?

kafka中producer中的配置參數(shù)linger.ms的含義是什么,一直不太理解 ?
2023-04-18
Kafka是一個(gè)流式數(shù)據(jù)平臺(tái),被廣泛用于大規(guī)模實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和消息隊(duì)列系統(tǒng)。在Kafka中,producer是一種向Kafka broker發(fā)送消息的組件。producer通過(guò)配置參數(shù)來(lái)控制如何將消息發(fā)送到broker。 其中,ling.ms是produ ...
為什么用 kafka 做日志采集,而不是rocketmq?
2023-04-13
Kafka和RocketMQ都是消息中間件系統(tǒng),常見(jiàn)于大規(guī)模分布式系統(tǒng)中。它們的共同點(diǎn)在于可以實(shí)現(xiàn)異步通信,解耦系統(tǒng)各個(gè)組件之間的依賴(lài),并且支持高并發(fā),高可用的消息傳遞。 然而,在日志采集這個(gè)特定的場(chǎng)景下,我們更傾 ...
mysql怎么查看連接池是否已滿(mǎn)?
2023-04-13
MySQL 是一款基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)的開(kāi)源軟件,常用于管理和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。在使用 MySQL 進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)連接時(shí),會(huì)涉及到連接池的概念。連接池是一種預(yù)先創(chuàng)建的數(shù)據(jù)庫(kù)連接集合,連接池中的連接與數(shù)據(jù)庫(kù)保持長(zhǎng)時(shí)間連接, ...

SSD使用Linux文件系統(tǒng)選擇Lvm還是btrfs好?

SSD使用Linux文件系統(tǒng)選擇Lvm還是btrfs好?
2023-04-11
當(dāng)使用SSD作為存儲(chǔ)設(shè)備時(shí),在選擇Linux文件系統(tǒng)時(shí),LVM和Btrfs都是不錯(cuò)的選擇。這兩種文件系統(tǒng)都有其自身的優(yōu)勢(shì)和缺點(diǎn),因此必須根據(jù)具體情況進(jìn)行選擇。 LVM(邏輯卷管理器) LVM是一種靈活的存儲(chǔ)管理工具。 ...
Presto為什么比Spark SQL快?
2023-04-10
Presto是一個(gè)分布式SQL查詢(xún)引擎,常用于大規(guī)模數(shù)據(jù)分析。與之相似的Spark SQL也是一個(gè)分布式SQL查詢(xún)引擎,但是在一些特定情況下,Presto比Spark SQL更快。以下是幾個(gè)原因: Presto采用迭代式計(jì)算,而不是批處理計(jì) ...
Linux頁(yè)表中虛擬內(nèi)存地址如何映射到硬盤(pán)數(shù)據(jù)塊地址?
2023-04-10
Linux是一種流行的操作系統(tǒng),其在內(nèi)存管理方面采用了虛擬內(nèi)存技術(shù)。虛擬內(nèi)存是一種將物理內(nèi)存和硬盤(pán)空間結(jié)合起來(lái)使用的技術(shù),在Linux中,這個(gè)過(guò)程是由頁(yè)表來(lái)實(shí)現(xiàn)的。 頁(yè)表是一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它將虛擬地址映射到物理地 ...
Mysql分表后怎么查詢(xún)效率高?
2023-04-07
MySQL是一種常用的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng),可以很好地處理大量數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)量巨大時(shí),為提高查詢(xún)效率,可以使用分表技術(shù)。本文將介紹如何在MySQL中進(jìn)行分表,并提高查詢(xún)效率。 一、什么是分表 分表是指將一個(gè)大型表拆 ...

mysql的大小表前后順序?qū)nner join的效率有影響嗎?

mysql的大小表前后順序?qū)nner join的效率有影響嗎?
2023-04-07
MySQL是一種流行的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng),內(nèi)聯(lián)連接(inner join)是其中最常用的數(shù)據(jù)查詢(xún)操作之一。在使用內(nèi)聯(lián)連接時(shí),有人會(huì)考慮表的大小和順序是否會(huì)影響查詢(xún)效率。這篇文章將探討這個(gè)問(wèn)題,并給出結(jié)論。 首 ...

MySql 對(duì)于兩億的大表(主要用來(lái)讀),有什么有效的優(yōu)化參數(shù)設(shè)置的方法?

MySql 對(duì)于兩億的大表(主要用來(lái)讀),有什么有效的優(yōu)化參數(shù)設(shè)置的方法?
2023-04-06
MySQL是一款廣泛使用的開(kāi)源關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng),許多企業(yè)和公司都選擇使用MySQL作為他們的數(shù)據(jù)庫(kù)。在處理大型數(shù)據(jù)時(shí),MySQL需要進(jìn)行優(yōu)化以提高性能和效率。本文將探討如何通過(guò)參數(shù)設(shè)置來(lái)優(yōu)化MySQL以應(yīng)對(duì)兩億行的 ...
kafka消費(fèi)者組數(shù)量較大對(duì)性能有什么影響?
2023-04-04
Kafka 是一個(gè)高性能、可擴(kuò)展的分布式消息系統(tǒng),常用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理。在 Kafka 中,消費(fèi)者組是一種重要的概念,它允許多個(gè)消費(fèi)者共同消費(fèi)同一個(gè)主題(topic)的消息,并且可以實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡和容錯(cuò)機(jī)制 ...
kafka topic數(shù)據(jù)如何寫(xiě)入hdfs?
2023-04-04
Apache Kafka是一種分布式流處理平臺(tái),它可以將大量數(shù)據(jù)以流的形式傳輸和處理。Hadoop Distributed File System(HDFS)是Apache Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的一個(gè)分布式文件系統(tǒng),它在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。本文將探討如 ...
Impala和Hive之間有什么關(guān)系?
2023-04-04
Impala和Hive都是在Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中使用的關(guān)系型數(shù)據(jù)處理工具,它們可以讓用戶(hù)通過(guò)SQL查詢(xún)大規(guī)模數(shù)據(jù)集,并且能夠與其他Hadoop組件無(wú)縫集成。雖然它們解決了相似的問(wèn)題,但它們之間的設(shè)計(jì)目標(biāo)和實(shí)現(xiàn)方式不同,下面 ...
如何優(yōu)化加快 SQL 查詢(xún)速度 ?
2023-03-31
SQL查詢(xún)是我們?nèi)粘9ぷ髦薪?jīng)常要處理的任務(wù)之一。它可以從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中提取所需的數(shù)據(jù),以便進(jìn)行分析和決策。在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí),查詢(xún)速度可能會(huì)很慢,因此優(yōu)化SQL查詢(xún)是非常重要的。下面是一些優(yōu)化SQL查詢(xún)的方法: ...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于小目標(biāo)檢測(cè)嗎?
2023-03-31
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)是一種廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型。CNN通過(guò)不斷堆疊卷積層、池化層和全連接層等組件,可以自動(dòng)從原始圖像中提取出有意義的特征,從而實(shí)現(xiàn)諸如圖像 ...

如何獲取kafka某一topic中最新的offset?

如何獲取kafka某一topic中最新的offset?
2023-03-31
獲取 Kafka 中某個(gè) topic 最新的 offset 是一個(gè)常見(jiàn)的需求,特別是在數(shù)據(jù)處理和監(jiān)控中。下面將簡(jiǎn)單介紹如何獲取 Kafka 中某個(gè) topic 的最新 offset。 在 Kafka 中,每個(gè)消息都有一個(gè)唯一的偏移量(offset),它 ...
linux不小心用rm -rf把系統(tǒng)庫(kù)目錄(/lib)刪了怎么辦?
2023-03-30
如果不小心使用rm -rf命令刪除了Linux系統(tǒng)中的/lib目錄,這可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)無(wú)法正常啟動(dòng),并且可能會(huì)損壞關(guān)鍵的系統(tǒng)文件。在這種情況下,需要采取緊急措施,以盡快恢復(fù)系統(tǒng)的正常運(yùn)行。 首先,應(yīng)該立即停止對(duì)系統(tǒng)的任 ...
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