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num){ //判断电话号码的长度是否满足要求 if (num==null || num.length() !=11){ return false; } //判断电话号码是否全部是数字
phone | String | 否 | 13488888888 | 收、寄件人的电话号码(手机和固定电话均可,只能填写一个,顺丰速运和丰网速运必填,其他快递公司选填。如座机号码有分机号,分机号无需上传。) | **注:如需物流状态高级状态名称及状态值需要
要你输入手机号进行下一步。 可是，当你输入号码后，却显示此电话号码无法用于验证，即使更换其他号码进行验证，也是一样的结果。 在你尝试已经注册过谷歌的号码，甚至尝试使用美国的手机号时，也会看到提示“此电话号码已多次用于验证”。 即使是美国的手机号也同样显示上面的情况。
大批量插入数据 如果一次性需要插入大批量数据，使用insert语句插入性能较低 可以使用MySQL数据库提供的load 指令进行数据插入 # 客户端连接服务端时，加上参数
安全性:小心使用drop 和truncate，尤其没有备份的时候，否则哭都来不及。 使用上，想删除部分数据行用delete，注意带上where子句。 回滚段要足够大；想删除表。当然用drop；想保留表而将所有数据删除。如果和事务无关，用truncate即可。 如果和事务有关,或者想触发trigger
一句话识别接口，用于短语音的同步识别。一次性上传整个音频，响应中即返回识别结果。
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1、windowsa、新建一个clear.bat本文转载自异步社区。原文链接：https://www.epubit.com/articleDetails?id=Nd4a6d5ec-baec-429e-a29f-f989bb5debe9
000条记录的电话本中查找名为Steve的电话号码。然而，电话本中的记录是以随意顺序存储的。要在这样一个目录中查找你朋友的电话号码，你需要按顺序在目录中浏览每个条目。这将非常耗时，你如何解决此问题呢？ 节省时间和高效搜索数据的简单解决方案是排序。
perf工具产生的临时文件，gs_checkperf主要是集群内监控执行采集节点各项指标如磁盘CPU内存等指标和巡检时会产生，执行动作完成后临时文件就不需要了，临时文件是历史动作有失败时会保留，评估可以直接删除，删除一定经客户许可。解决方案定时任务定时清理临时文件删除一定经客户许
高分拿礼品的学员而言，首推是一次性满分通过。如果是想通过刷分方式拿高分的话，那么最好是只看题不选答案，否则一旦刚好达标60分，就不会再有考试刷分的机会。我在这里就栽了跟头。 以上是我第一次参与HCIA职业认证训练营的学习经历和体会总结。虽然我与HCIA考
相关疑难杂症的专家，无论是你再数据库运维中踩过的雷、躺过的坑，他定能专业的角度帮你答疑解惑。不信，你看！菊长1分钟帮助小毛解决了MySQL临时表空间难题。://bbs-img-cbc-cn.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/data/attachm
目录 目录top打开Linux系统任务管理控制台ps进程查询指令kill进程关闭指令一个小实验一次性计划任务周期性计划任务 top打开Linux系统任务管理控制台 快捷键： P M k q r ? > < 进程优先级设定： nice
快照类型为全量快照时，快照策略可选择一次性和周期性，如下图所示： 设置全量周期性快照策略，可指定星期或日期，选择触发时间点。 设置全量一次性快照策略，可指定具体日期和触发时间。 当
对于电商公司，能否在双11前后，临时增加ECS的带宽。待双十一过了之后再减下来，要怎么操作？
【硬核】Volcano：在离线作业混部管理平台，实现智能资源管理和作业调度 摘要：本文结合华为CCE团队在混合部署方面的研究和实战，介绍了混合部署的背景、概念、混部技术的设计方案和实际落地情况，以及对未来的计划和展望。 【干货】当心，你搞的Scrum可能是小瀑布
行这样的代码，为什么不可以一次性生成我需要的画布呢？答案是可以的！ 使用plt.subplots(m,n)，可以一次性生成m行n列的字图 注意前面需要figure和ax进行接收 调用就和我们数组一样！ 使用plt.subplots(m,n)一次性绘制 # -*- coding:
browserjs 看官方文档生成临时url访问, AK/SK也是硬编码，这还是会有安全问题，如何解决啊
是一个双因素认证应用系统，利用 OTP 一次性密码协议，支持 Android 和 iOS。可通过扫描二维码或者手工输入方式轻松添加 Token。 FreeOTP 实现了开放的标准，这意味着系统中不包含收费组件，FreeOTP 提供 HOTP 和 TOTP 的实现。
本篇文章介绍使用python抓取贷款及理财平台的数据，并将数据拼接和汇总。最终通过tableau进行可视化。与之前的python爬虫文章 不同之处在于之前是一次性抓取生产数据表，本次的数据需要每天重复抓取及存储，并汇总在一起进行分析和可视化。
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