• MyBatis缓存机制与优化配置解析
    MyBatis缓存机制与优化配置解析
    MyBatis缓存机制通过减少数据库访问提升查询性能,分为一级缓存和二级缓存。1.一级缓存是SqlSession级别的默认缓存,生命周期与SqlSession一致,在同一个会话中重复查询可命中缓存,执行更新操作或事务提交/回滚后缓存清空;2.二级缓存是Mapper级别的共享缓存,需在MapperXML添加<cache/>或使用@CacheNamespace注解开启,并确保对象可序列化,适用于跨SqlSession的缓存共享;优化建议包括针对读多写少的数据启用缓存、设置合理过期时间、结合第三方缓
    文章 · java教程   |  1个月前  |   481浏览 收藏
  • JavaScript获取当前小时数方法详解
    JavaScript获取当前小时数方法详解
    getHours()方法用于获取本地时间的小时数,返回0到23之间的整数。使用时先创建Date对象,再调用getHours(),如consthours=newDate().getHours();。其与getUTCHours()的区别在于前者返回本地时间,后者返回UTC时间。处理返回值时可用于判断上午下午或格式化时间字符串。需注意时区差异和夏令时可能影响结果,跨时区建议使用getUTCHours()。若用于显示,通常需转换为字符串并格式化。
    文章 · 前端   |  1个月前  |   481浏览 收藏
  • JSasync/await使用全解析
    JSasync/await使用全解析
    async/await在JavaScript中用于处理异步操作,建立在Promise之上,使代码更像同步代码。使用步骤包括:1.使用async关键字定义函数,返回Promise。2.在async函数内使用await暂停执行,直到Promise解析或拒绝。3.使用try/catch块处理错误。4.优化性能时,可结合Promise.all并行执行独立操作。
    文章 · 前端   |  1个月前  |   481浏览 收藏
  • PHPMyAdmin安全删除数据方法
    PHPMyAdmin安全删除数据方法
    用户在phpMyAdmin中执行SQL删除操作时,最常见的误区和风险包括:1.忘记或错误编写WHERE子句导致全表删除;2.对事务性理解不足,在不支持事务的存储引擎(如MyISAM)上无法回滚;3.混淆环境误删生产数据;4.忽视级联删除引发连锁反应。这些错误一旦发生,可能导致不可逆的数据丢失,因此必须通过严谨流程、预验证机制、权限控制及备份策略来规避风险。
    文章 · php教程   |  1个月前  |   数据备份 安全 数据删除 phpmyadmin SQL语句 481浏览 收藏
  • JavaScript中Symbol.asyncIterator的异步迭代用法
    JavaScript中Symbol.asyncIterator的异步迭代用法
    在JavaScript中,Symbol.asyncIterator用于实现异步迭代,使对象可通过forawait...of循环处理异步数据流。1.定义Symbol.asyncIterator方法,返回一个包含next()方法的对象;2.next()方法返回Promise,resolve后返回{value,done};3.可使用异步生成器简化实现。例如模拟异步数字生成、处理异步错误时可在循环中使用try...catch捕获异常。此外,可利用异步迭代器逐行读取大型文件,避免内存过载,通过fs和readline
    文章 · 前端   |  1个月前  |   481浏览 收藏
  • PHPCMS数据优化技巧分享
    PHPCMS数据优化技巧分享
    PHPCMS网站数据优化需从数据库调优、缓存机制和内容生命周期管理三方面系统性推进。1.数据库层面,对v9_news、v9_content等核心表的catid、inputtime、status字段建立合适索引,使用复合索引提升查询效率;2.将数据库引擎迁移至InnoDB以支持行级锁和事务,定期执行OPTIMIZETABLE回收碎片空间;3.启用Memcache或Redis作为内存缓存层,减少数据库重复查询;4.使用PHPOpCache缓存编译后的脚本,提升解析效率;5.为静态资源接入CDN,加快用户访问速
    文章 · php教程   |  1个月前  |   481浏览 收藏
  • PHPMyAdmin连接超限解决方法
    PHPMyAdmin连接超限解决方法
    解决PHPMyAdmin“连接过多”问题需从配置调整、查询优化和用户行为管理三方面入手。1.检查当前连接数并调整max_connections参数,根据服务器资源适当增加最大连接数;2.通过慢查询日志定位耗时SQL,使用EXPLAIN分析执行计划并优化,如添加索引或重写语句;3.合理设置wait_timeout和interactive_timeout以释放空闲连接;4.使用连接池减少频繁连接开销,并限制PHP进程数量;5.监控连接状态,利用SHOWPROCESSLIST或第三方工具及时发现异常连接;6.必
    文章 · php教程   |  1个月前  |   优化查询 phpmyadmin 连接过多 max_connections 监控连接数 481浏览 收藏
  • BOM获取文件权限方法详解
    BOM获取文件权限方法详解
    BOM无法直接访问用户文件系统。1.浏览器采用沙盒机制隔离Web应用,防止恶意行为;2.用户必须主动授权才能交互文件,如通过<inputtype="file">选择文件获取临时访问权;3.FileSystemAccessAPI允许在用户明确许可下进行更细粒度的读写操作,但每次仍需用户确认。这些设计保障了用户隐私与系统安全。
    文章 · 前端   |  4星期前  |   481浏览 收藏
  • Java动态数据源切换配置与实现方法
    Java动态数据源切换配置与实现方法
    动态数据源切换可通过自定义管理器实现,1.创建类管理连接池;2.存储数据源信息;3.实现根据key获取连接逻辑;4.使用ThreadLocal存储当前线程数据源key;5.手动切换数据源并处理事务。
    文章 · java教程   |  4星期前  |   java 事务处理 threadlocal abstractroutingdatasource 动态数据源切换 481浏览 收藏
  • Java文件复制方法及优化技巧
    Java文件复制方法及优化技巧
    在Java中,使用文件流复制文件是常见且有效的方法。1.使用FileInputStream和FileOutputStream读取和写入文件。2.使用缓冲区提高效率,避免内存溢出。3.注意缓冲区大小、异常处理和资源管理。4.高级用法可使用FileChannel和transferFrom方法提升性能。
    文章 · java教程   |  4星期前  |   481浏览 收藏
  • Python计算余弦相似度方法全解析
    Python计算余弦相似度方法全解析
    余弦相似度适合高维稀疏文本数据。1.通过TF-IDF或CountVectorizer将文本转化为数值向量;2.使用numpy或scipy计算向量间的余弦相似度;3.该方法不依赖文档长度,适用于推荐系统、图像处理、基因分析等场景;4.注意数据预处理、零向量处理及特征工程对结果的影响。
    文章 · python教程   |  3星期前  |   481浏览 收藏
  • JavaScript中map方法的作用是什么?怎么用?
    JavaScript中map方法的作用是什么?怎么用?
    JavaScript的map方法用于遍历数组并生成新数组,且不改变原始数组。1.map通过回调函数处理每个元素,返回新数组;2.回调函数常用参数为元素值,也可使用索引或原数组;3.必须显式返回值,否则新数组对应位置为undefined;4.适用于数据转换、对象属性提取、结构转换等场景;5.不可直接用于非数组对象,但可通过Array.prototype.map.call或Array.from处理类数组对象;6.遇到稀疏数组时空槽会被跳过,undefined值则会正常处理;7.相较于forEach,map更符
    文章 · 前端   |  2星期前  |   481浏览 收藏
  • 禁用按钮保持原样方法分享
    禁用按钮保持原样方法分享
    本文探讨了在Web开发中禁用HTML按钮时,如何避免其默认的灰色外观,从而保持原有的视觉风格。通过简单的CSS规则,开发者可以覆盖浏览器内置的禁用样式,确保用户界面的一致性和美观性,同时保留按钮的禁用功能。文章将提供详细的CSS代码示例和相关注意事项,帮助开发者实现这一需求。
    文章 · 前端   |  2星期前  |   481浏览 收藏
  • 学Java要学什么?Java学习路线全解析
    学Java要学什么?Java学习路线全解析
    学Java需要掌握以下内容:1.基础语法,包括变量、数据类型、运算符和控制结构;2.面向对象编程(OOP),如类、对象、封装、继承和多态;3.Java标准库(API),如集合框架、I/O流和多线程;4.异常处理,使用try-catch-finally编写健壮代码;5.框架和工具,如Spring、Hibernate和Maven,建议在掌握基础后学习。
    文章 · java教程   |  2星期前  |   481浏览 收藏
  • Python操作HDF5,h5py库使用详解
    Python操作HDF5,h5py库使用详解
    h5py是Python中操作HDF5文件的首选库,它提供类似字典和数组的接口,适合处理大规模科学数据。1.它支持HDF5的层次结构,通过“组”和“数据集”组织数据;2.提供高效读写能力,并支持分块和压缩特性,提升大数据处理性能;3.允许添加元数据(属性),增强数据自描述性;4.使用with语句确保文件安全关闭,避免资源泄露;5.通过切片操作实现按需读取,减少内存占用;6.支持多语言访问,便于跨平台共享。相比CSV,h5py更适合复杂、大规模数据;相比Parquet,其在多维数组任意切片上更灵活,但缺乏SQ
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