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index的那个元素 :even // 匹配所有索引值为偶数的元素，从 0 开始计数 :odd // 匹配所有索引值为奇数的元素，从 0 开始计数 :gt(index)// 匹配所有大于给定索引值的元素 :lt(index)// 匹配所有小于给定索引值的元素 :not(元素选择器)
同步原理详解 具体主从同步原理详解： Slave 上执行start slave，Slave IO线程会 通过master创建的授权用户连接上master,并请求master从指定的文件和位置之后发送bin-log日志类容。
0处开始查找指定元素，返回指定元素的索引 int index = list.indexOf("张三"); ///index 2 /// ///从索引0处开始查找指定元素，如果存在返回元素索引，否则返回-1 int index2 = list.indexOf
分类细分博文题目博文链接备份恢复原理数仓GaussDB(DWS)全量备份总结Link侵略如火，GaussDB(DWS)数仓高可用容灾利器之逻辑备份Link未雨绸缪，数据保护之NBU介质备份Link增量备份中的cbm设计Link其疾如风，GaussDB（DWS）增量备份核心设计LinkGaussDB
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如果函数调用成功，返回对应I/O上已准备好的文件描述符数目，如返回0表示已超时, 返回小于0表示函数失败 epoll工作原理 当进程调用epoll_create时，内核创建一个红黑树，红黑树的结点包含对应的事件，重复添加的事件就可以通过红黑树而高效的识别出来(红黑树的插入时间效率是
</align> <align=left>第一个就是哈希，哈希指的就是一个原文，生成一个哈希值，这个值是独一无二的，例如不同的字符串生成的哈希值都是不同的。反过来，使用哈希值是不能推出原文的。通过哈希值我们就可以确认，他是这个文本的一个指纹，是独一无二的。
TransmittableThreadLocal 实现原理 JDK 的I nheritableThreadLocal 类可以完成父线程到子线程的值传递。
目录 Flink安装部署 Local本地模式 原理 操作 测试 Flink安装部署 Flink支持多种安装模式 - Local—本地单机模式，学习测试时使用- Standalone—独立集群模式，Flink自带集群，开发测试环境使用
1、数据库恢复的原理 数据库恢复的原理主要是在数据库发生故障之后，建立冗余数据，在故障发生之后利用冗余数据来完成数据库恢复。数据转储和建立日志文件是建立冗余数据常用的技术手段。一般情况下两种技术手段会同时使用。
charAt() 方法 这个方法我相信之前仔细看过那个条件控制篇的文章的小伙伴一定不会陌生，那个里面有一个字符的数据输入，就用到了这个方法进行索引获取。 charAt() 方法用于返回指定索引处的字符。索引范围为从 0 到 length() - 1。
数据库建表一般不使用命令，直接用可视化工具操作即可，一般都安装一个 Navicat 在自己的电脑上（远程也用这个连接），当然九成九使用的也是被免费版本；常用的索引是主键索引，外键索引，唯一索引，关联索引；公司里面一般会使用常用的 DAO 框架，所以很少直接写 SQL 语句，如果你会写
知识图谱的应用 知识图谱可以应用于多个领域，如搜索引擎、智能客服、自然语言处理、数据分析等。以下是几个知识图谱的应用案例： 搜索引擎 知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户的搜索意图，提供准确的搜索结果。
堆排序实现Go 排序库支持任何按整数编制索引的集合，其元素具有定义的顺序关系，并支持在两个索引之间交换元素：当然，任何连续的数字容器都可以满足此接口。
估算环境光照强度首先需要找到暗通道图像中灰度值最高并占图像总像素数量01%的像素点，记录它们对应的坐标索引，然后根据坐标索引在输入的有雾图像中找到对应像素点，计算有雾图像中对应像素点的灰度平均值作为环境光照强度A。
但是比起MyISAM存储引擎，InnoDB引擎写的处理效率差一些，并且会占用更多的磁盘空间以保留数据和索引。
基本原理： 将大量无标签文本数据进行预训练，然后将其用于各种下游任务，例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。 ChatGLM3-6B 是ChatGLM3系列中的开源模型，保留前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性。
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obj[k] = vsetitem(obj, k, v)索引删除del obj[k]delitem(obj, k)索引obj[k]getitem(obj, k)切片seq[i: j]getitem(seq, slice(i, j))切片赋值seq[i:j] = valuessetitem
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