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这个unsigned long bufSize，最终的值是4096的倍数。我理解的没有错吧？
文档时的操作一致，所以请大家放心食用。点击下方标尺处任意位置（某一数字），就添加了一个左对齐制表符。然后在需要对齐的数字前按「Tab」键，就能轻松实现快速对齐了，效果图如下。其实当我们需要对齐多行内容时都可以这样操作。怎么样，这总比一个一个敲空格简单吧。
创建MySQL数据库 在使用MySQL监控前，需要提前准备一个多活实例和两个MySQL数据库。您可以选择在华为云官网购买两个MySQL数据库，也可以自己在本地两台机器上部署两个MySQL数据库。 此处以在华为云购买MySQL数据库为例，建议将两个数据库部署在同一
创建MySQL数据库 在实现两个MySQL数据库同步，需要准备一两个MySQL数据库。此处以在华为云购买MySQL数据库为例，实现数据源之间的数据同步。 请参考RDS for MySQL的购买实例，创建两个MySQL数据库实例，并在两个实例上分别创建一个数据库。
拿s2举例：3.结构体总大小为最大对齐数（每个成员变量除了第一个成员都有一个对齐数）的整数倍。 4.如果嵌套了结构体的情况，嵌套的结构体对齐到自己的最大对齐数的整数倍处，结构体的整体大小就是所有最大对齐数（含嵌套的结构体的对齐数）的整数倍。为什么要对齐？大部分的参考资料料都是如是说的：
dlib人脸对齐(python) 注意：程序都是0开始编号关键点的 这个人脸对齐是平面的对齐，只能图片中的人脸换成垂直的，不能获取人脸3维姿态，比如侧脸，低头，抬头. 1 68 和 51 关键点 2 人脸对齐 a 定位图片中的人脸
3D的人脸对齐，能找到特征点： https://github.com/cleardusk/3DDFA 这个也是，有2d和3d的： https://github.com/1adrianb/face-alignment
方执行样本对齐，建立起描述相同样本的特征和标签之间的对应关系。在实际生产业务中往往使用手机、身份证等唯一性较高的字段作为id列，但出于用户隐私保护的考虑，这些数据不建议使用明文的方式进行样本对齐，TICS建议使用SHA256的散列算法对原始数据进行处理后再投入样本对齐功能中。以j
的存储速度，编译器会对 struct 的存储进行优化，即进行字节对齐。 对齐方式： 它们的字节对齐标准就是它的所有成员中字节数最大的数据的字节数。
MySQL存储的时候，定义varchar字段一般会指定一个比较近似的值 如果是在已经存储数据的表中，可以直接查看已知最大长度，可以对这个字段长度进行一定的优化 SELECT max(length(column_name)) FROM table_name; 1 指定varchar长度的原则是：
BY可以对多个字段进行分组，GROUP BY关键字后面跟需要分组的字段，MYSQL根据多字段的值来进行层次分组，分组层次从左到右，即先按照第1个字段分组，然后在第1个字段值相同的记录中，再根据第2个字段的值进行分组，以此类推。 GROUP BY与ORDER BY一起使用(分组排序)
从第二个成员开始，要对齐到某个【对齐数】的整数倍的偏移处 ==对齐数：结构体成员自身大小和默认对齐数的较小值== VS：8 Linus环境默认不设对齐数（对齐数是结构体成员的自身大小） 结构体的总大小，必须是最大对齐数旳整数倍 每个结构体成员都有一个对齐数，==其中最大==的对齐数就是最大对齐数
concat() 2、concat_ws() 3、group_concat()Mysql 有函数可以对字段进行拼接concat()将多个字段使用空字符串拼接为一个字段mysql> select concat(id, type) from mm_content limit 10;
mysql的多字段like优化有什么好办法没？比如用户模糊查找，需要like 姓名，昵称，手机号，备注，地址之类的，怎么样优化效率能高一点呢？
BY可以对多个字段进行分组，GROUP BY关键字后面跟需要分组的字段，MYSQL根据多字段的值来进行层次分组，分组层次从左到右，即先按照第1个字段分组，然后在第1个字段值相同的记录中，再根据第2个字段的值进行分组，以此类推。 GROUP BY与ORDER BY一起使用(分组排序)
bsp;/*取消指定对齐，恢复缺省对齐*/ 第一个变量b的自身对齐值为1，指定对齐值为2，所以，其有效对齐值为1，假设C从0x0000开始，那么b存放在0x0000，符合 0x0000%1=0; 第二个变量，自身对齐值为4，指定对齐值为2，所以有效对齐值为2，所以顺序存放在
初始化sort_buffer，确定放入name、city、age这三个字段； 从索引city找到第一个满足city='杭州’条件的主键id，也就是图中的ID_X； 到主键id索引取出整行，取name、city、age三个字段的值，存入sort_buffer中； 从索引city取下一个记录的主键id；
alter column `col3` set default '3aa'; 2.几点使用建议其实不止非空字段可以设置默认值，普通字段也可以设置默认值，不过一般推荐字段设为非空。mysql> alter table `test_tb` add column `col4` varchar(20)
致相同。 在MySQL 8.0.13之前，JSON列不能有非空的默认值。 JSON 类型比较适合存储一些列不固定、修改较少、相对静态的数据。MySQL支持JSON格式的数据之后，可以减少对非关系型数据库的依赖。 3、varchar、text、json类型字段的区别 这三种类
表最多只能有1024个分区。（2）MySQL5.1中，分区表达式必须是整数，或者返回整数的表达式。在MySQL5.5中提供了非整数表达式分区的支持。（3）如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么多有主键列和唯一索引列都必须包含进来。即：分区字段要么不包含主键或者索引列，要么包含
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