2018-09-04

最新推荐文章于 2020-06-22 10:03:09 发布
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第二天上课，还是觉得没什么好听的，虽然好像不会emmm，但是上课是真的无聊。
课是少的可怜，平均一天两节课。第一节是编译原理，第二节是 Database System。
第一节课让我想想讲了啥，没看课件，我也不知道emmm。我唯一记得老师说北航的计算机学生的要求，学习完数字电路和计算机组成原理需要自己做一个CPU，有自己的指令系统，然后学习完OS，需要自己做一个OS，跑在CPU上，学完编译原理，在OS上做一个编译器，写一个简单的程序，跑起来。大概有30%的学生完成。
听完，嗯？？？？？放到我们学校，也就3%吧？？？？？我现在都懂了啥emmmmm。
得了，拉倒吧。
the second class is Database System. Because this course request English when we study. OK, who cares.
I have learn something about databese in summer vacation. The class is also boring. I tihnk the process may be solwly for me.We have three part that will be studyed. The first part is many concept about database.Studying how to use SQL is the second part. The last part is to unstander why we should do in this way.
part 1: I should know what is database processing. OK, to be honest, I don’t know until I write this blog. I think it doesn’t matter. The most important is to know what is the nature and characteristics of databases. And we will learn the personal database system and the enterprise-class database system.
For a interrupt, teacher said metadata. what is the metadata. It is data about data. More specifically it describe data. For example. the property, resource search, history and so on.
OK, we go on. We should understand database design through three aspect existing data, new systems development, database redesign.
And then the characteristics of database.

  • The purpose of a database is to help people keep track of things.
  • A relational database stores data in tables. The tables has rows and columns, like those in a spreadsheet.
  • Data are recorded facts and numbers.
  • A database usually has multiple tables. Each table contains data about a different type of thing.
  • Each row records the data for a specific instance.
  • Each column of a table stores a characteristic common to all rows. Columns are also konwn as fields.
  • Each row in a table is uniquely identified by a primary key. And the primary key is used to create relationships to other tables.

There are so many notes should be remembered. Of course, I don’t recite them at all. I will review them before the final exam. Yeah.

应该差不多了，老师都不给PPT，说是之前的学生拿PPT做了很坏的事情，嗯？？？？算了，大不了，一张张拍嘛，多大点事。
溜了溜了，最近感觉全身都累，莫名的。承受不住开学的现实吗，怎么可能。

每日一句：我都不知道自己曾经这样，毫无指望地喜欢过你。

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jq实现 特殊日期格式转换//2018-12-03T17:17:36.000+08:00 转化为2018-12-03 00:00:00（正则表达式的方法）
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含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
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含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建和模拟PET系统的核心结构与工作原理。该仿真模型涵盖了PET的前级整流、中间直流环节以及后级逆变部分，能够实现电能的高效转换与隔离，适用于研究PET在智能电网、新能源接入等场景下的动态特性与控制策略。通过Simulink平台，用户可对系统进行稳态与暂态性能分析，验证控制算法的有效性。; 适合人群：电气工程、电力电子及相关专业的高校师生、科研人员以及从事电力系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示电力电子变压器的工作原理；②支撑科研项目中对PET控制策略（如电压、电流双闭环控制）的设计与验证；③为新型电力系统中电能变换装置的开发提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合电力电子技术基础知识学习本仿真模型，重点关注各模块的参数设置与控制逻辑实现，建议动手搭建模型并进行仿真实验，以加深对PET系统运行机制的理解。
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）
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12-16
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开，重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型，结合碳交易成本与能源调度成本，提出优化调度策略，以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现，验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性，为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群：具备一定电力系统、能源系统背景，熟悉Matlab编程，从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响；②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用；③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法；④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程，重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式，可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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【云原生运维】基于Kubernetes的CI/CD全流程自动化：Spring Boot应用在容器化环境下的持续集成与部署实践
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内容概要：本文详细展示了在Kubernetes环境下实现CI/CD全流程的完整示例，涵盖从代码提交、自动化构建、测试、安全扫描到多环境部署的各个环节。技术栈包括GitLab CI、Docker、Helm、Kustomize、Trivy等工具，并以Spring Boot应用为例，提供了Dockerfile、Kubernetes资源配置、Helm Chart结构以及蓝绿部署、金丝雀发布等高级部署策略的具体实现。同时，文章还介绍了GitOps（ArgoCD）、HPA自动扩缩容、Prometheus监控告警等增强能力，并强调了安全性、可靠性、可观测性和成本优化的最佳实践。; 适合人群：具备一定Kubernetes、容器化和DevOps基础知识，从事后端开发、运维或平台工程的技术人员，尤其是希望落地标准化CI/CD流程的团队成员； 使用场景及目标：①构建基于Kubernetes的企业级持续交付流水线；②实现安全可控的多环境自动化部署；③集成监控告警与弹性伸缩机制提升系统稳定性；④推动GitOps理念在团队中的实践落地； 阅读建议：建议结合实际Kubernetes集群环境，逐步复现文档中的各个步骤，重点关注CI/CD配置逻辑、部署策略差异及最佳实践部分，并将其适配到自身项目体系中进行持续优化。
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12-16
内容概要：本文介绍了基于Redis实现分布式Session的解决方案，重点阐述了将Session集中存储于Redis集群的技术思路与优势。文中指出，传统的tomcat-redis-session-manager仅适用于Tomcat容器层的HttpSession同步，存在应用层适配局限；相比之下，推荐使用Spring Session与Redis结合的方式，实现更灵活的应用层Session管理。通过将sessionId作为key、session数据作为value存储在Redis中，可在多台应用服务器间共享Session，确保高可用性和横向扩展能力。同时，文章对比了多种保证Session一致性的架构方案，包括Session同步法、客户端存储法、反向代理Hash一致性以及后端统一存储法，并强调后端统一存储为最优选择。; 适合人群：具备Java Web开发基础，熟悉分布式架构、Redis及Session机制的1-3年经验后端研发人员； 使用场景及目标：①解决传统Web服务器集群中Session不一致问题；②实现服务无状态化设计，提升系统可扩展性与容灾能力；③在微服务或负载均衡环境下构建统一的Session管理中心； 阅读建议：学习时应结合Spring Session实际集成案例，理解其与Redis的协作机制，并深入掌握不同Session共享方案的适用边界与设计权衡。
INSERT INTO choose(id,student_id,course_id,choose_time,score) VALUES (1 ,'201810101101',1001,'2018-09-01 00:00:00',50), (2 ,'201810101101',1002,'2018-09-02 00:00:00',55), (3 ,'201810101102',1001,'2018-09-03 00:00:00',60), (4 ,'201810101102',1002,'2018-09-
10-17
<think>我们正在查看用户提供的SQL插入语句： INSERT INTO choose(id,student_id,course_id,choose_time,score) VALUES (1 ,'201810101101',1001,'2018-09-01 00:00:00',50), (2 ,'201810101101',1002,'2018-09-02 00:00:00',55), (3 ,'201810101102',1001,'2018-09-03 00:00:00',60), (4 ,'201810101102',1002,'2018-09- 问题：语句未完成，因为第四个记录后面缺少了结束部分（包括时间戳和分数，以及整个语句的结束符）。 用户要求可能是完成这条语句，或者优化它。 观察前三个记录，每个值列表有5个值：id, student_id, course_id, choose_time, score。 第四个记录只有4个值：4 ,'201810101102',1002,'2018-09- 后面缺少了具体的日期和分数，并且整个VALUES列表没有用右括号和分号结束。 因此，首先需要完成这个插入语句。 但是，用户提到“优化或完成SQL插入语句”，所以我们也可以考虑优化。 完成语句： 根据上下文，我们可以假设第四个记录的日期可能是类似于前几个的日期，比如'2018-09-04 00:00:00'，分数假设为65（或其他值，但这里没有提供，只能假设）。 但注意：用户并没有给出具体缺失的值，所以我们可以提示用户补充，或者如果只是示例，我们可以任意补充完整。 优化： 1. 如果插入的数据量很大，一次性插入多条数据使用一条INSERT语句是比多条INSERT语句要快的，因为减少了与数据库的通信次数。 2. 但是这里只有4条记录（其中一条不完整），所以优化意义不大。 3. 我们可以考虑省略id列（如果id是自增主键），这样就不用指定id值，数据库会自动生成。 - 但是语句中指定了id，所以我们需要确认表结构：choose表中的id是否是自增的？如果是，我们不应该插入具体的id值，因为可能会与自增序列冲突。 - 但是根据语句，用户指定了id，所以可能不是自增的，或者用户希望自己指定。 4. 另外，日期时间可以使用更简洁的写法，比如'2018-09-01'，因为时间部分为00:00:00，如果数据库的列是DATE类型，那么可以只写日期。但这里列choose_time的类型可能是DATETIME或TIMESTAMP，所以需要写完整。不过，在MySQL中，日期字符串可以自动转换，但如果需要精确时间，最好写全。 5. 可以检查数据类型是否匹配：student_id是字符串类型（因为有单引号），course_id是整数（无引号），choose_time是字符串（日期格式），score是数值。 所以，我们需要用户确认： - 第四个记录的日期和分数是多少？ - id列是否是自增主键？如果是，则应该移除id列和对应的值。 然而，用户并没有提供表结构，所以我们需要假设。 根据引用[2]中的表结构创建语句，用户创建表时指定了列名和类型。但这里没有choose表的结构。 因此，我们只能根据当前语句推断： - id 是整数，并且用户指定了值，所以可能不是自增，或者是自增但用户仍然想指定。 考虑到语句未完成，我们首先完成它，并给出两种优化建议。 完成语句示例（假设缺失的日期为'2018-09-04 00:00:00'，分数为65）： INSERT INTO choose(id,student_id,course_id,choose_time,score) VALUES (1 ,'201810101101',1001,'2018-09-01 00:00:00',50), (2 ,'201810101101',1002,'2018-09-02 00:00:00',55), (3 ,'201810101102',1001,'2018-09-03 00:00:00',60), (4 ,'201810101102',1002,'2018-09-04 00:00:00',65); -- 这里补充完整并以分号结束 优化建议： 1. 如果id是自增主键，则不应该插入id值，让数据库自动生成。语句可以改为： INSERT INTO choose(student_id,course_id,choose_time,score) VALUES ('201810101101',1001,'2018-09-01 00:00:00',50), ('201810101101',1002,'2018-09-02 00:00:00',55), ('201810101102',1001,'2018-09-03 00:00:00',60), ('201810101102',1002,'2018-09-04 00:00:00',65); 2. 如果插入的数据量很大（比如上千条），建议使用批量插入（就像这样），而不是单条插入。 另外，还可以考虑使用预处理语句来提高安全性和性能（特别是当插入数据来自用户输入时，防止SQL注入），但这里都是固定值，所以暂时不需要。 由于用户没有提供完整的信息，我们只能给出这样的回答。 注意：用户上一次的问题和回答中没有相关信息，所以主要参考当前问题。 因此，回答分为两部分： 1. 完成当前语句（假设缺失值）。 2. 给出优化建议。 同时，我们注意到引用[1]中有一个插入语句，它是插入多行的，但没有指定id（可能是因为表结构不同）。所以我们的优化建议1是合理的。 </think>### 完成并优化 SQL 插入语句 #### 1. **完成未结束的语句** 您的语句缺少第4条记录的结束部分和语句终止符。根据上下文补充完整（假设日期为`'2018-09-04 00:00:00'`，分数为`65`）： ```sql INSERT INTO choose(id, student_id, course_id, choose_time, score) VALUES (1, '201810101101', 1001, '2018-09-01 00:00:00', 50), (2, '201810101101', 1002, '2018-09-02 00:00:00', 55), (3, '201810101102', 1001, '2018-09-03 00:00:00', 60), (4, '201810101102', 1002, '2018-09-04 00:00:00', 65); -- 补全缺失字段和分号 ``` #### 2. **优化建议** **(1) 移除自增主键的显式插入** 如果`id`是自增主键（如`AUTO_INCREMENT`），应省略显式插入以避免冲突： ```sql INSERT INTO choose(student_id, course_id, choose_time, score) VALUES ('201810101101', 1001, '2018-09-01 00:00:00', 50), ('201810101101', 1002, '2018-09-02 00:00:00', 55), ('201810101102', 1001, '2018-09-03 00:00:00', 60), ('201810101102', 1002, '2018-09-04 00:00:00', 65); ``` **(2) 批量插入性能优化** - ✅ **多行单语句**：当前写法（单语句插入多行）比逐行插入效率更高 [^1]。 - ⚠️ **超大数据量拆分**：若插入超 1000 行，建议分批执行（如每批 500 行）避免锁表。 **(3) 数据类型显式转换** 对非字符串字段（如`course_id`）避免隐式转换： ```sql -- 明确数值类型（假设 course_id 是整数） VALUES (1, '201810101101', 1001, ...) -- 移除非数值类型的引号 ``` **(4) 事务保护** 添加事务确保原子性： ```sql START TRANSACTION; INSERT INTO choose(...) VALUES (...); COMMIT; -- 全部成功则提交，失败则 ROLLBACK ``` #### 3. **潜在问题排查** - ❌ **主键冲突**：若`id`非自增，需确保值唯一（当前`id=1~4`无冲突）。 - ❌ **外键约束**：确认`student_id`和`course_id`在被引用表中存在（如`student`表）。 - ️ **时间格式**：`choose_time`字段若为`TIMESTAMP`，需确保值在合法范围内（如不过早）。 ### 最终优化后的语句 ```sql -- 假设 id 是自增主键（推荐写法） INSERT INTO choose(student_id, course_id, choose_time, score) VALUES ('201810101101', 1001, '2018-09-01 00:00:00', 50), ('201810101101', 1002, '2018-09-02 00:00:00', 55), ('201810101102', 1001, '2018-09-03 00:00:00', 60), ('201810101102', 1002, '2018-09-04 00:00:00', 65); ```
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