Android Url的一些常见处理
日常开发的时候,会遇到各种各样的Url.这里就总结一些常见的Url遇到的一些问题,以及对应的处理方式
常见问题
参数问题
重定向问题
Url长度问题
Url传递过程中编码问题
1.Url 参数处理
1.1 获取Url 指定参数的值
/**
* 获取Url的原来参数值
*/
fun getQueryParameterValue(url: String, key: S
数据结构与算法
mysql之count(*)
在不同的 MySQL 引擎中，count(*) 有不同的实现方式。
MyISAM 引擎把一个表的总行数存在了磁盘上，因此执行 count(*) 的时候会直接返回这个数，效率很高；即没有where条件的过滤情况下，直接返回总数。
而 InnoDB 引擎就麻烦了，它执行 count(*) 的时候，需要把数据一行一行地从引擎里面读出来，然后累积计数。
对于 count(字段) 来说：
如果这个“字
566.【数据库自动化测试流程构建】各模块简介
从客户端到服务端简单介绍下整个数据库自动化测试的各个模块：
一、客户端功能模块
选择测试环境：包括单机版、集群版，指定自动构建的测试环境，提交后，将由服务端调用k8ssdk 在kubernetes中创建基础的数据环境；
选择jar版本：数据库版本迭代时发布的jar包，在测试环境启动时会根据该参数实时下载jar包；
选择测试数据集：包括ssb、tpch数据集，在测试环境启动时会根据该参数自动下载对
MongoDB字符串替换
一、更新普通字段
1.1 样例
db.dynamic.updateMany(
{member_icon:{"$exists":true}},
[{
$set: {member_icon: {
$replaceOne: { input:"$member_icon", find:"oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com", replacement:"oss
【STL源码剖析】从源码看 list：从迭代器到算法
半桔：个人主页
🔥 个人专栏: 《Linux手册》《手撕面试算法》《C++从入门到入土》
🔖源码之前，了不秘密。
文章目录
前言
一. list 概述
二. list 的节点
三. list 迭代器
3.1 定义
3.2 构造
3.3 重载
四. list 数据结构
五. li
flutter的异步操作 future、async、await
Future对象表示异步操作的结果，我们通常通过then（）来处理返回的结果
async用于标明函数是一个异步函数，其返回值类型是Future类型
await用来等待耗时操作的返回结果，这个操作会阻塞到后面的代码
isolate异步并行多个任务，Future是异步串行多个任务
1、 future作为函数的返回对象
在普通函数中，return返回的为T，那么在async函数中返回的是Future&l
Springboot——多数据源事务、切换数据源+事务
前言
项目有多个数据源，根据配置文件配置的连接数来自动生成多数据源配置，并且使用 aop切换数据源，使用的是 AbstractRoutingDataSource 重写 determineCurrentLookupKey 方法。
在切换数据源之前 @Transactional 先执行，此时会去获取数据源，如果不使用用前置通知(@Before)，那么此时数据源还没有切换就会获取默认的数据源 ，这种情况
Mysql数据库查询好慢，除了索引，还能因为什么？
我熟练应用ctrl c和ctrl v 开发curd代码好多年了。
mysql查询为什么会慢，关于这个问题，在实际开发经常会遇到，而面试中，也是个高频题。
遇到这种问题，我们一般也会想到是因为索引。
那除开索引之外，还有哪些因素会导致数据库查询变慢呢？
有哪些操作，可以提升mysql的查询能力呢？
今天这篇文章，我们就来聊聊会导致数据库查询变慢的场景有哪些，并给出原因和解决方案。
数据库查询流程
我
LeetCode 72. Edit Distance 题解
LeetCode 72. Edit Distance 题解题目描述给你两个单词 word1 和 word2，请你计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。你可以对一个单词进行如下三种操作：
插入一个字符
删除一个字符
替换一个字符
示例 1：输入：word1 = "horse", word2 &#
模型量化与剪枝：让神经网络在边缘设备上“瘦身”运行
引言：AI的“下沉”时代在过去十年，深度学习的辉煌主要属于云端。强大的GPU集群日以继夜地训练着越来越大的模型，从ResNet到GPT，参数数量呈指数级增长。然而，真正的智能化不应只局限于数据中心。当AI想要走出机房，融入我们的日常生活——比如在智能手表上监测心率异常、在无人机上实时识别农田病虫害、或在生产线上通过摄像头进行毫秒级的缺陷检测——我们遇到了一个根本性的矛盾：边缘设备有限的资源与巨型模
