901-1000

最新推荐文章于 2024-03-29 14:34:06 发布
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MyLinChi
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【Bash Shell】备份恢复脚本（901-1000）
老韩的Linux云计算架构师进阶之路
11-13 257
这些备份恢复脚本涵盖了从基础文件备份到高级灾难恢复的各个方面，提供了完整的备份解决方案。每个脚本都设计为简洁高效，可以直接执行或集成到自动化备份系统中。实际使用时请根据具体环境和需求调整参数，并定期测试恢复流程以确保备份的有效性。
9+99+99+......+9999999
u010464763的专栏
09-04 2465
package com.example.www; /*\  * 9+99+99+......+9999999  */ public class Sum { public static void main(String[] args) { long temp = 0l ,sum = 0l ; for (int i = 0 ;i temp += Math.pow(10,i)*9 ;
一小时刷完英语口语常用3000词汇（绿色护眼版）day10-词汇901-1000
Arnold的博客
01-11 228
poundminutepercentshapesizedepartmentdreamhobbymarketpairpiecesalesignsmokingvoicewelcomeblackbrowngoldengrayredyellowdeeptalllongshorthighlownarrowwidesmallsharpflatstraightthincloudy。
如何产生10个100-1000的随机数
qq_20909411的博客
06-21 7206
假设max = 1000;min=100; random.nextInt(1000)应该是0-1000之间的数 max-min+1 应该是901。 取余数所得的数应该是0-900吧。 最后再加上最小数（100）， (0-900)最小数一起加，得出100-1000 。 import java.util.Random; public class RandomTest { public static v...
AI计算平台设计方案：901-基于3U VPX的图像数据AI计算平台
03-29 1423
数据发送过程描述（PC-FPGA）:为了实现数据发送，主机软件从主机内存固定位置读出图像处理数据发送到DMA的H2C通道，写入到板载第二组DDR3的0-4GB的空间,主机软件通过寄存器通知fdma_ctrl的读ddr3模块取出对应地址ddr3的数据，通过rd_fifo把数据128bit位宽变化到16bit后，给到tlk2711子卡的发送模块，最后数据以1.6Gbps的线速率通过txp口发送出去。发送端：数据存在飞腾主板中，飞腾通过PCIE写入FPGA的DDR中，FPGA取走数据，通过光纤发送端口发送出去。
力扣OJ（0801-1000）
nameofcsdn的博客
04-02 2203
。。。
[python]多线程socket端口探测(包含top50-1000)
sGanYu
03-16 5445
# 多线程扫描工具 import optparse import queue import socket import sys import threading # 定义端口扫描类 # 要想创建一个线程对象，只要继承类threading.Thread，然后在__ init__里边调用threading.Thread.__init__()方法 class PortScaner(threading.Thread): def __init__(self, ip, portqueue, timeout.
题目：1-1000放在含有1001个元素的数组中，只有唯一的一个元素值重复，其它均只出现一次
健康平安的活着的专栏
01-24 1319
数组a[1,2,3.....1000,x],x为重复的元素；注意可能不在最后一个位置，在1-到1001任意一个位置。 思想：将数组a中的1001个元素累加的和减去1,2,3...1000累加的和，之差即就是重复的元素 不bb了，上代码： public class AAA { public static void main(String args[]){ int re...
错误1311。没有找到源文件：D:\MSOCache\All Users\{90150000-0015-0804-1000-0000000FF1CE}-D\AccLR.CAB。请确认存在该文件，并且您
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04-27 1万+
错误1311。没有找到源文件：D:\MSOCache\All Users\{90150000-0015-0804-1000-0000000FF1CE}-D\AccLR.CAB。请确认存在该文件，并且您有权访问该文件。 在给office添加功能时，遇到这个问题，我修复office即可解决问题。 ...
实现UDP、TCP的多线程端口探测（包含TOP-50-1000）
sGanYu
03-19 3295
# 多线程扫描工具 import optparse import queue import socket import sys import threading # 定义端口扫描类 # 要想创建一个线程对象，只要继承类threading.Thread，然后在__ init__里边调用threading.Thread.__init__()方法 class PortScaner(threading.Thread): def __init__(self, ip, portqueue, timeout.
Html5自适应模板901-1000
10-06
这个“Html5自适应模板901-1000”集合显然是一系列专为现代网页设计打造的模板，旨在提供良好的用户体验，无论用户是通过桌面电脑还是移动设备访问。 自适应网页设计（Responsive Web Design, RWD）是这些模板的...
讯优UZ901-2.1备份有控.rar
06-12
因此，我将以讯优UZ901-2.1备份有控为背景，结合互联网搬运整理收集、传播学习和文献参考、商业用途限制、版权问题等方面，创作一篇关于数字内容版权管理的知识点文章。 在当今互联网时代，数字化内容的创作、传播...
MISRA C规则901-1000详解：掌握库函数与接口设计的智慧
文章详细解析了MISRA C的规则901-1000，并通过案例分析展示了这些规则在实际开发中的应用。最后，展望了MISRA C规则的发展趋势，并提出了个人见解和建议，以促进更安全、高效和规范化的编程实践。 # 关键字 MISRA C...
基于Python_Flask框架与MySQL_57数据库构建的轻量级企业级后台管理系统_集成用户权限管理_角色分配_数据可视化仪表盘_日志记录_文件上传下载_多模块CRUD操作_.zip
12-20
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一个使用Python编程语言实现数据挖掘领域核心经典算法的综合性开源代码库与学习资源项目_该项目系统性地涵盖了从数据预处理到模型评估的完整数据挖掘流程包含决策树算法如ID3_C4.zip
12-20
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基于Vue.js与JavaScript的古籍文字检测识别系统源码及部署指南
12-20
**项目概述：** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`，基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引：** 1. **获取项目文件**后，进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令： ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢，可通过指定镜像源加速： ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器： ```bash npm run dev ``` 启动后，可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署：** - 生成测试环境产物： ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本： ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令：** - 预览构建后效果： ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览： ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复： ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明：** 本系统代码经过完整功能验证，运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员，可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改，以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
EI复现基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度（Matlab代码实现）
12-20
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型，重点研究了包含P2G-CCS（电转气-碳捕集与封存）耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本，通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行，提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建（涵盖经济性与环保性）、约束条件处理及求解方法，并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证，实现了科研级复现。此外，文档附带网盘资源链接，提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员；熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标：①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文；②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用；③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响；④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议：建议结合提供的网盘资源，先通读文档理解整体思路，再逐步调试代码，重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系；可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
【Ćuk转换器】Ćuk转换器将输入的直流电压转换为输出的直流电压，同时输出电压的极性相反（Simulink仿真实现）
12-20
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（26页PPT）智慧水务解决方案数字孪生.pptx
最新发布
12-20
（26页PPT）智慧水务解决方案数字孪生.pptx
查询表中901-1901、1901-2901条数据
10-25
<think>好的，用户现在需要查询表中的901-1901条和1901-2901条数据。之前的问题已经涉及到了如何从第二个表获取901到1091条数据，以及如何从901开始分页查询。现在用户的需求更复杂了，需要分两个区间获取数据。首先，我需要考虑用户可能的场景，比如数据分页、大数据处理或者数据迁移。用户可能是在处理分页显示，或者需要分批次处理大量数据，比如导出或分析。 接下来，我需要确定用户使用的方法。之前讨论过使用OFFSET和LIMIT的分页方法，但用户现在需要的是两个连续的区间，可能需要多次查询或者更高效的游标分页。不过，如果用户的数据量非常大，使用OFFSET可能会导致性能问题，尤其是在后面的页面。比如，查询1901-2901条数据时，OFFSET会达到1900，这时候性能下降明显。 我需要回顾之前的回答，用户是否已经了解游标分页的优势。在之前的回复中，游标分页被推荐用于大数据量的情况，因为它避免了OFFSET的性能问题。因此，可能需要再次强调游标分页的重要性，并给出具体的实现示例。 同时，用户可能希望应用层处理这些查询，比如使用Python代码来分批次获取数据。这时候需要考虑如何分批拉取数据，避免内存溢出。例如，分多次查询，每次获取一定数量的数据，然后合并结果。 另外，用户可能关心如何验证查询是否正确，特别是分页时是否遗漏或重复数据。需要提供验证方法，比如检查记录数、排序是否正确，以及使用唯一标识符确保连续性。 还需要注意用户可能的错误点，比如OFFSET的起始位置是否正确，LIMIT的数量是否正确计算。例如，901-1901条数据共有1001条，而1901-2901条数据也是1001条，这时候需要确认LIMIT的值是否正确设置，避免多取或少取。 此外，用户可能希望了解如何优化查询性能，尤其是在处理大数据量时，索引的重要性。需要提醒用户确保排序字段有索引，以加快查询速度。 最后，可能需要考虑用户是否需要将结果合并或分页处理，比如将两个区间的查询结果合并后进行进一步处理，或者分页展示。 总结下来，回答需要包括SQL查询方法（传统分页和游标分页）、应用层实现、性能优化以及验证方法，并指出不同方法的优缺点和适用场景。</think>要查询表中 **901-1901 条** 和 **1901-2901 条** 数据（每段 1001 条），需结合 **分页逻辑** 和 **排序字段**，避免性能问题。以下是具体方案及实现。 --- ### ✅ 方法 1：传统分页（基于 OFFSET 和 LIMIT） 通过 `LIMIT` 和 `OFFSET` 直接截取目标范围，但需注意性能问题。 #### SQL 示例 ```sql -- 查询 901-1901 条数据（共 1001 条） SELECT * FROM table2 ORDER BY id ASC LIMIT 1001 OFFSET 900; -- 查询 1901-2901 条数据（共 1001 条） SELECT * FROM table2 ORDER BY id ASC LIMIT 1001 OFFSET 1900; ``` #### 📌 关键点说明 - **OFFSET 计算**：第 `n` 条数据的 `OFFSET` 为 `n-1`（因索引从 0 开始）。 - **LIMIT 数量**：`1901 - 901 + 1 = 1001`，需确保 `LIMIT` 值正确。 - **排序字段**：必须指定 `ORDER BY`（如 `id` 或 `timestamp`），否则结果顺序不可预测。 #### ⚠️ 性能问题 - 当 `OFFSET` 值较大（如 `OFFSET 1900`）时，数据库需扫描并丢弃前面的所有行，导致性能下降。 - **适用场景**：数据量较小（如万级以下）时使用。 --- ### ✅ 方法 2：游标分页（基于上一页最后一个 ID） 使用 **游标分页**（Cursor-based Pagination）替代传统分页，显著提升性能。 #### SQL 示例 ```sql -- 假设上一页最后一条数据的 id 为 last_id -- 查询 901-1901 条数据（需先获取 last_id=900 的数据） SELECT * FROM table2 WHERE id > 900 -- 从第 901 条开始 ORDER BY id ASC LIMIT 1001; -- 查询 1901-2901 条数据（假设上一页最后一条 id=1900） SELECT * FROM table2 WHERE id > 1900 ORDER BY id ASC LIMIT 1001; ``` #### 📌 关键点说明 - **WHERE 条件**：直接过滤掉前 900 条（或前一页的最后一条），避免扫描前面的所有行。 - **性能优势**：即使数据量极大（如百万级），查询速度依然稳定。 - **依赖索引**：需为 `id` 或排序字段添加索引： ```sql CREATE INDEX idx_table2_id ON table2(id); ``` #### ⚠️ 注意事项 - **无法跳页**：游标分页只能逐页翻页（无法直接跳转到第 10 页）。 - **数据一致性**：若数据在查询期间被修改（如插入/删除），需加锁或使用事务保证一致性。 --- ### ✅ 方法 3：应用层分页（Python 示例） 若需避免 SQL 分页或跨表合并，可在应用层拉取数据后进行切片。 #### 🧩 Python 示例 ```python def get_table2_data(start, end): conn = sqlite3.connect("example.db") cursor = conn.cursor() # 1. 拉取前 end 条数据（按 id 升序） cursor.execute(f"SELECT * FROM table2 ORDER BY id ASC LIMIT {end}") all_data = cursor.fetchall() # 2. 切片获取目标范围（Python 切片左闭右开） result = all_data[start-1:end] # 索引 start-1 对应第 start 条 conn.close() return result # 查询 901-1901 条数据 part1 = get_table2_data(901, 1901) # 查询 1901-2901 条数据 part2 = get_table2_data(1901, 2901) ``` #### 📌 关键点说明 - **一次性拉取**：需加载前 `end` 条数据到内存，适合数据量较小（如千级）。 - **切片逻辑**：Python 切片 `all_data[start-1:end]` 包含 `end - (start-1)` 条数据。 - **排序一致性**：确保拉取时的排序与业务逻辑一致（如 `ORDER BY id`）。 #### ⚠️ 注意事项 - **内存占用**：若数据量极大（如百万级），需分批次拉取或使用生成器。 - **数据一致性**：若数据在拉取过程中被修改，需加锁或使用事务保证一致性。 --- ### ✅ 方法 4：流式分批拉取（优化内存占用） 若数据量极大，避免一次性加载所有数据，可使用分批拉取 + 流式处理。 #### 🧩 Python 流式处理示例 ```python def fetch_batch(cursor, batch_size=1000, offset=0): cursor.execute(f"SELECT * FROM table2 ORDER BY id ASC LIMIT {batch_size} OFFSET {offset}") return cursor.fetchall() def get_table2_range(start, end): conn = sqlite3.connect("example.db") cursor = conn.cursor() batch_size = 1000 result = [] current_pos = 0 # 当前已读取的数据量 while current_pos < end: batch = fetch_batch(cursor, batch_size, current_pos) if not batch: break # 计算当前批次中需要保留的数据范围 batch_start = max(0, start - current_pos - 1) batch_end = min(len(batch), end - current_pos) if batch_start < batch_end: result.extend(batch[batch_start:batch_end]) current_pos += len(batch) conn.close() return result # 查询 901-1901 条数据 part1 = get_table2_range(901, 1901) # 查询 1901-2901 条数据 part2 = get_table2_range(1901, 2901) ``` #### 📌 关键点说明 - **分批拉取**：每次拉取 1000 条数据，避免内存溢出。 - **动态匹配范围**：根据当前已读取的位置动态计算需要保留的数据段。 - **适用场景**：适合处理超大数据量（如百万级以上）。 --- ### 🧠 扩展思考 #### 1. **时间范围分页** 若数据按时间排序（如 `timestamp`），可结合时间范围分页： ```sql -- 查询 2023-10-01 到 2023-10-02 的数据 SELECT * FROM table2 WHERE timestamp BETWEEN '2023-10-01' AND '2023-10-02' ORDER BY timestamp ASC LIMIT 1001; ``` #### 2. **动态游标生成** 在应用层动态生成游标（如返回每页的最后一个 ID）： ```json { "data": [...], "next_cursor": 1900 // 下一页的起始 ID } ``` #### 3. **大数据量优化** - **分片存储**：将数据按时间或 ID 分片，减少单表查询压力。 - **缓存中间结果**：将高频访问的分页结果缓存到 Redis。 --- ###
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