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  • 如何做到节约
    2017-03-09 17:51:00

    昨天在处理一个字符拆分的功能时,用用到了insrt()函数,偶然发现其实特可以代替模糊查询的like,经多次测试可节约效率一倍以上。

    代码如下:

     select distinct(a.deptname) from sys_depart a, gzdb_task b where instr(a.deptname,b.acceptor ) > 0;
     
     select distinct(a.deptname) from sys_depart a, gzdb_task b where a.deptname like '%'|| b.acceptor||'%';

    返回结果相同所用时间差异非常大(多次试验):

    第一条sql:

    第二条sql:

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/ckxlovejava/p/6526902.html

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  • 第一个:在弱网传输的情况下,是怎么做到节约流量的? 由于Android接触的确实不多,这个问题自然没有很愉快的答上来。 我这样回答的:将一些数据进行压缩,例如传一个字符串,先将字符串转换成字符数组的形

    马上毕业了,在毕业之际,我辞掉了以前的实习工作,主要是工作内容不太感兴趣。最近在找工作,主要是找Java和Android方面的工作。自以为学得不错,但是面试屡屡受挫。先提一下问到的一些问题吧。

    第一个:在弱网传输的情况下,是怎么做到节约流量的?

    由于Android接触的确实不多,这个问题自然没有很愉快的答上来。

    我这样回答的:将一些数据进行压缩,例如传一个字符串,先将字符串转换成字符数组的形式,然后对这个字符数组进行压缩。然后就是对很多传输对象(一般都是JSON,XML这种方式太笨重了),提取公共的部分,然后只将不同的部分传输过去(我在想,怎么知道是相同的呢...)

    自认为回答的不太好,面试官也没有多说。

    面完试,在网上搜资料,加上自己的理解,整理了下。

    首先来说一下Android与服务器的数据交互方式吧。

    1、  Socket(TCP/UDP)

    2、  NIO,还有衍生的NIO框架例如Netty

    3、  WebService(特指Soap协议下用XML传输数据)

    4、  JSON(特质http协议下用基于Rest风格的传输方式)

    这里呢,说到数据压缩,我觉得应该是指将JSON进行先压缩再传输吧。

    解决数据过大的问题,最直观的方法就是压缩数据。服务器将需要传递的数据先进行压缩,再发送给Android客户端,Android客户端接收到压缩的数据,对其解压,得到压缩前的数据。

    下面这个图应该能说明具体情况。


    引用http://www.cnblogs.com/lykbk/archive/2013/08/15/3259045.html


    那么无非就是一些压缩算法的问题了。那怎么选择压缩算法咧?这里有一个压缩算法。

    引用 http://www.cnblogs.com/answer1991/archive/2012/05/07/2487052.html

    packagecom.chenjun.utils.compress;
     
    importjava.io.ByteArrayInputStream;
    importjava.io.ByteArrayOutputStream;
    importjava.io.InputStream;
    importjava.io.OutputStream;
    importjava.util.zip.GZIPInputStream;
    importjava.util.zip.GZIPOutputStream;
     
    publicclass Compress {
        private static final int BUFFER_LENGTH =400;
       
       
        //压缩字节最小长度,小于这个长度的字节数组不适合压缩,压缩完会更大
        public static final int BYTE_MIN_LENGTH =50;
       
       
        //字节数组是否压缩标志位
        public static final byteFLAG_GBK_STRING_UNCOMPRESSED_BYTEARRAY = 0;
        public static final byteFLAG_GBK_STRING_COMPRESSED_BYTEARRAY = 1;
        public static final byteFLAG_UTF8_STRING_COMPRESSED_BYTEARRAY = 2;
        public static final byteFLAG_NO_UPDATE_INFO = 3;
       
        /** 
         * 数据压缩 
         *  
         * @param is 
         * @param os 
         * @throws Exception 
         */ 
        public static void compress(InputStream is,OutputStream os)  
                throws Exception {  
     
            GZIPOutputStream gos = newGZIPOutputStream(os);  
     
            int count;  
            byte data[] = newbyte[BUFFER_LENGTH];  
            while ((count = is.read(data, 0,BUFFER_LENGTH)) != -1) {  
                gos.write(data, 0, count);  
            }  
     
            gos.finish();  
     
            gos.flush();  
            gos.close();  
        }  
       
       
        /** 
         * 数据解压缩 
         *  
         * @param is 
         * @param os 
         * @throws Exception 
         */ 
        public static void decompress(InputStreamis, OutputStream os)  
                throws Exception {  
     
            GZIPInputStream gis = newGZIPInputStream(is);  
     
            int count;  
            byte data[] = newbyte[BUFFER_LENGTH];  
            while ((count = gis.read(data, 0,BUFFER_LENGTH)) != -1) {  
                os.write(data, 0, count);  
            }  
     
            gis.close();  
        }
       
        /**
         * 数据压缩
         * 
         * @param data
         * @return
         * @throws Exception
         */ 
        public static byte[] byteCompress(byte[]data) throws Exception { 
            ByteArrayInputStream bais = newByteArrayInputStream(data); 
            ByteArrayOutputStream baos = newByteArrayOutputStream(); 
     
            // 压缩 
            compress(bais, baos); 
     
            byte[] output =baos.toByteArray(); 
     
            baos.flush(); 
            baos.close(); 
     
            bais.close(); 
     
            return output; 
        }
       
       
        /**
         * 数据解压缩
         * 
         * @param data
         * @return
         * @throws Exception
         */ 
        public static byte[] byteDecompress(byte[]data) throws Exception { 
            ByteArrayInputStream bais = newByteArrayInputStream(data); 
            ByteArrayOutputStream baos = newByteArrayOutputStream(); 
     
            // 解压缩 
     
            decompress(bais, baos); 
     
            data = baos.toByteArray(); 
     
            baos.flush(); 
            baos.close(); 
     
            bais.close(); 
     
            return data; 
        } 
    }
    
    笔者目前在找工作。邮箱myhirra@126.com。本广告长期有效.....玩笑话。

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  • 不仅可以做到业务持续演进及全球化快速部署,在温冷数据存储资源,以及超额冗余计算资源成本节约方面也表现突出。 基于以上优势,虎牙大数据团队开始尝试使用弹性的云端资源来解决任务。经过多方对于产品性能以及...

     

    虎牙是中国第一家上市的游戏直播公司,旗下产品包括知名游戏直播平台虎牙直播、风靡东南亚和南美的游戏直播平台NimoTV等,产品覆盖PC、Web、移动三端。其中,游戏直播平台虎牙直播月活达1.5亿。

     

    如何借助于海量业务数据将全平台的优质内容与终端用户更智能、高效地连接起来,为公司运营和业务发展提供更为有效的数据能力支撑,是虎牙大数据团队(下面简称虎牙)过去和未来一直需要深入思考和探索的重要使命。为了达成以上愿景,虎牙选择与腾讯云EMR团队合作,接入大数据云端解决方案。

     

    本文将通过案例解读,带大家深入了解虎牙云端大数据实践。

     

    一、虎牙直播大数据分析场景

     

    1. 背景介绍

     

    虎牙是中国第一家上市的游戏直播公司,旗下产品包括知名游戏直播平台虎牙直播、风靡东南亚和南美的游戏直播平台NimoTV等,产品覆盖PC、Web、移动三端。其中,游戏直播平台虎牙直播月活达1.5亿

     

    2. 大数据场景介绍

     

    意识到数据对于业务的重要价值,虎牙很早就成立了近百人的专业大数据团队,这个团队拥有业内卓越的数据技术能力和业务理解力,以应对海量数据的高效存储计算、算法构建、业务价值洞察等领域化工作。

     

    经过多年的建设,该团队围绕数据在各个领域都取得了极为显著的进展,真正让数据成为优质内容与终端用户连接的催化剂。

     

     

    虎牙大数据团队基于开放Hadoop技术栈快速构建了稳健的全平台大数据平台,以支撑近百P规模的离线、实时流式数据的高效存储计算及数据科学探索;同时也在数据领域价值应用上进行精准内容推荐、经营分析、用户体验改善等数据应用价值探索。

     

    借助于全平台大数据平台,虎牙全公司各业务线可以快速、低成本地接入业务线数据,并可借助于该平台进行持续的技术演进。

     

    终端客户可以及时获取到与自身兴趣强相关的个性化优质内容(电竞、主机游戏、手机游戏、美食、二次元等),获取沉浸式的体验。

     

    作为内容供应方的主播也可以通过对自己直播数据的分析,调整演播风格及内容吸引更多用户关注。

     

    二、大数据分析的挑战

     

    基于大规模的数据增长以及业务的更高诉求,人们对数据工具提出了更为实用的要求。随着时间的流逝,传统的IDC自建大数据分析平台逐渐显现出两个问题:响应不够及时,成本高。

    1. 响应及时性挑战

     

    第一个挑战在突发任务响应的及时性上。例行任务按照时间维度可以分为月、周、天、小时、分钟,这些任务被均匀地分配到了大数据分析平台中,平台的负载也长期维持在合理(相对饱和)的范围内,很好地利用了昂贵的IDC硬件资源。

     

    但是随着大数据分析在业务价值挖掘上的作用愈加重要,突发及新增的分析任务变多了起来,此时,趋于饱和使用率的硬件资源便会成为瓶颈,从提交预算申领设备到新设备加入分析集群通常需要在两周才能完成,但这也往往导致结果延期交付。

     

    另一个随之而来的的问题是:预留更多的硬件设施也意味着性价比的降低。

     

    2. 成本挑战

     

    第二个挑战在冷数据的存储成本上。随着时间推移,越来越多的数据变成历史数据,占用硬件资源不变而使用率却在下降,如何降低冷数据的存储成本,同时在需要的时候又能快速分析,这也是一个比较有挑战的课题。

     

    三、云端大数据解决方案

     

    为应对以上大数据分析领域的挑战与瓶颈,虎牙大数据团队不断探索着更加贴合业务实际需求的解决方案。经过多年发展,沉淀出了直播领域丰富的大数据分析经验,虎牙大数据团队在逐步上云享受云平台所提供的灵活、开放、丰富的产品及服务的同时,也正与腾讯云大数据团队筹划共同推出面向行业的通用开源解决方案,实现了云厂商和互联网企业的大数据技术协同,共同推进大数据技术及行业方案的演进。

     

    云端大数据解决方案

     

    近期虎牙大数据团队接到的一个突发任务成为其与腾讯云大数据团队合作的契机。这个任务需要针对2019年全年数据进行分析,并要在周末两天内得到分析结果。

     

    按以往处理经验,在不影响原例行任务运行的前提下,需要对IDC集群进行扩容来满足突发任务的运行,很明显对此次时间紧的任务并不是最好的方案(申请新设备耗时久并且也造成长期成本浪费)。

     

    云端大数据解决方案具有灵活高效,成本节约的显著特点。不仅可以做到业务持续演进及全球化快速部署,在温冷数据存储资源,以及超额冗余计算资源成本节约方面也表现突出。

     

    基于以上优势,虎牙大数据团队开始尝试使用弹性的云端资源来解决任务。经过多方对于产品性能以及成本的考察,在与腾讯云大数据团队进行交流后,共同敲定了云端大数据解决方案:

     

    首先利用虎牙IDC环境与腾讯云的专线,将温冷数据导入到腾讯云COS中(优先导入了本次分析用到的2019年数据);然后通过腾讯云弹性MapReduce(EMR)产品创建的Hadoop集群分析已导入到COS中数据。

     

    分析任务最终顺利按时输出结果:20分钟内便利用EMR创建了上百个节点的分析集群,2小时内部署完成分析任务, 1天半后提前得出分析结果。

     

    分析任务结束后,便对EMR中的临时分析任务集群进行了销毁不再产生费用,COS作为温冷数据统一存储介质继续保留支持后续新的紧急任务(只需随时新建云端EMR Hadoop集群基于COS中数据进行分析)。

     

    四、大数据云端化带来的核心价值

     

     

    此次虎牙直播大数据解决方案的成功尝试,最直接体现了大数据分析云端化的两点价值:灵活高效以及成本节约。

     

    1. 灵活高效:分钟级集群创建

     

    得益于腾讯云EMR产品的存储与计算分离的特性,数据统一存放于COS中,EMR分析集群在任务需要时随时创建、在任务执行完毕后销毁集群,这就是云端的灵活能力;而在EMR集群创建过程中,上百节点规模集群的创建时间也仅需要10多分钟,这就是云端的高效能力。

     

    2. 成本节约:60%柔性成本节约

     

    云端大数据方案提供两层的成本节约:

     

    (1)将腾讯云对象存储COS作为温冷数据的统一存储媒介,替换掉昂贵的IDC设备,这是第一层直接的成本节约。

     

    (2)第二层的成本节约来源于EMR灵活架构的使用,EMR分析集群能直接分析COS中的数据,使得我们能够按需创建及销毁集群,不用长期维持冗余设备,非常契合突发任务的场景。

     

    结合EMR产品以往客户经验来看,会带来高达60%的柔性成本节约。

     

    五、云端数据架构的优势

     

    云厂商在云端提供了丰富的大数据产品和服务,涵盖从大数据基础设施、全链路数据工具链、领域数据价值应用在内的各个环节。

     

    基于云端的开放大数据技术和产品,企业用户可以快速构建迁移企业数据架构,甚至把已有大数据架构无缝整合到云端。

     

     

    得益于云端的海量存储/计算设施及云厂商在大数据开放技术领域的大规模投入,云端大数据产品和服务呈现出以下几个特点:

     

     

    云端大数据基础设施产品以其技术开放性、全链路覆盖、灵活性获得了互联网企业数据IT团队的一致认可,越来越多的企业也逐步意识到云厂商雄厚技术保障所带来的隐性价值认同。借助于云端大数据基础设施进行以数据驱动的业务创新、运营创新已成为新一代互联网企业的业界共识和主流趋势。

     

    虎牙与腾讯云EMR产品的合作很好地诠释了这一趋势,互利共赢,释放多元数据价值。腾讯云大数据团队将不断打磨产品,探索惠及更多行业场景的云端实践之路。

     

     

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    展开全文
  • 5个节约生命的Python小技巧

    千次阅读 2022-07-15 11:06:59
    假设有一个列表,想把列表中的每个元素与另一个列表中的相应元素相乘,如何做到这一点?因为Lambda最常被用来执行的简单操作,但不需要像defmy_function()那样正儿八经,所以Lambda又名吊儿郎当函数(瞎编的,忽略...

    Python是一种强大且易上手的语言,语法简洁优雅,不像Java那么繁琐废话,并且有一些特殊的函数或语法可以让代码变得更加简短精悍。

    根据笔者经验,下面介绍常用的5个Python小技巧:

    • 字符串操作

    • 列表推导

    • lambda 及 map() 函数

    • if、elif和else单行表达式

    • zip()函数

    1.字符串操作 (https://jq../?_wv=1027&k=UEbz4NcQ)

    Python善于用数学运算符(如+和*)对字符串进行操作: - + 拼接字符串 - * 重复字符串

    my_string = "Hi Python..!"print(my_string * 2)#Hi Python..!Hi Python..!print(my_string + " I love Python" * 2)#Hi Python..! I love Python I love Python
    

    也可以用切片操作[::-1]轻松反转一个字符串,并且不限于字符串(如列表翻转)!

    my_string = "Hi Python..!"print(my_string[::-1])# !..nohtyP iHmy_list = [1,2,3,4,5]
    print(my_list[::-1])# [5, 4, 3, 2, 1]
    

    下面是对一个单词列表进行了反转拼接成字符串:

    word_list = ["awesome", "is", "this"]print(' '.join(word_list[::-1]) + '!')
    #this is awesome!
    

    用.join()方法,‘’(空格)连接反转列表中的所有单词,并加上一个惊叹号!。

    2.列表推导 (https://jq../?_wv=1027&k=UEbz4NcQ)

    列表推导,一个可以改变你世界观的技巧!这是一个非常强大、直观和可读的方法,可以对列表进行快速操作。

    假设,有一个随机的函数,返回一个数字的平方并加上5:

    def stupid_func(x):
        return x**2 + 5
    

    现在,想把函数stupid_func()应用于列表中的所有奇数,如果不用列表推导,笨办法如下:

    def stupid_func(x):
        return x**2 + 5my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    new_list = []for x in my_list:     if x % 2 != 0:
             new_list.append(stupid_func(x))
    print(new_list)#[6, 14, 30]
    

    如果用列表推导,代码瞬间变的优雅:

    def stupid_func(x):
        return x**2 + 5my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    print([stupid_func(x) for x in my_list if x % 2 != 0])#[6, 14, 30]
    

    列表推导的语法:[ expression for item in list ],如果觉得不够花哨,还可以加上一个判断条件,比如上面的"奇数"条件: [expression for item in list if conditional]。本质上如下代码的功能:

    for item in list:
         if conditional:
             expression
    

    Very Cool!。不过还可以更进一步,直接省去stupid_func()函数:

    my_list = [1, 2, 3, 4, 5]print([x ** 2 + 5 for x in my_list if x % 2 != 0])#[6, 14, 30]
    

    3.Lambda & Map函数 (https://jq../?_wv=1027&k=UEbz4NcQ)

    Lambda看上去有点点奇怪,但奇怪的东西一般功能都很强大,一旦你掌握就很直观,省去大量废话代码。

    基本上,Lambda函数是一个小型的匿名函数。为什么是匿名的?

    因为Lambda最常被用来执行的简单操作,但不需要像def my_function()那样正儿八经,所以Lambda又名吊儿郎当函数(瞎编的,忽略忽略)。

    改进上面的例子:def stupid_func(x)可以用一行Lambda函数来代替:

    stupid_func = (lambda x : x ** 2 + 5)
    print([stupid_func(1), stupid_func(3), stupid_func(5)])#[6, 14, 30]
    

    那么为什么要使用这种奇怪的语法呢?当想进行一些简单操作而不需要定义实际函数时,这就变得很有用。

    以一个数字列表为例。假设对列表进行排序?一种方法是使用 sorted() 方法:

    my_list = [2, 1, 0, -1, -2]
    print(sorted(my_list))#[-2, -1, 0, 1, 2]
    

    sorted()函数可以完成排序,但假设想按每个数的平方进行排序呢?此时可用lambda函数来定义排序键key,这也是sorted()方法用来决定如何排序的:

    my_list = [2, 1, 0, -1, -2]
    print(sorted(my_list, key = lambda x : x ** 2))#[0, -1, 1, -2, 2]
    

    Map函数

    map是python内置函数,会根据提供的函数对指定的序列做映射。假设有一个列表,想把列表中的每个元素与另一个列表中的相应元素相乘,如何做到这一点?使用lambda函数和map!

    print(list(map(lambda x, y : x * y, [1, 2, 3], [4, 5, 6])))
    #[4, 10, 18]
    

    与下面这种常规废话代码,简单而优雅:

    x, y = [1, 2, 3], [4, 5, 6]
    z = []for i in range(len(x)):
        z.append(x[i] * y[i])print(z)
    #[4, 10, 18]
    

    4.if-else 单行表达 (https://jq.com/?_wv=1027&k=UEbz4NcQ)

    在你的代码的某个地方,可能会有这样废话的条件语句:

    x = int(input())if x >= 10:    print("Horse")
    elif 1 < x < 10:    print("Duck")else:    print("Baguette")
    

    当运行程序时,提示从input()函数中输入一个信息,比如输入5,得到Duck。但其实也可以一行代码完成整个事情:

    print("Horse" if x >= 10 else "Duck" if 1 < x < 10 else "Baguette")
    

    一行代码简单直接! 翻阅你的旧代码,会发现很多判断都可以规约为一个if-else单行表达式。

    5.zip()函数 (https://jq..com/?_wv=1027&k=UEbz4NcQ)

    还记得map()函数部分两个列表元素按位相乘吗?

    zip()使之更加简单。假设有两个列表,一个包含名,一个包含姓,如何有序地合并它们呢?使用zip()!

    first_names = ["Peter", "Christian", "Klaus"]
    last_names = ["Jensen", "Smith", "Nistrup"]print([' '.join(x) for x in zip(first_names, last_names)])
    #['Peter Jensen', 'Christian Smith', 'Klaus Nistrup']
    

    上面列出的5个快速小技巧,希望对你有用。

    -END-

    扫码添加请备注:python

     

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  • 旋转的摄像头,采集好某处叶子的图片,提取叶子颜色等 特征 ,跟训练好的一些叶子的结果对比,判别被害虫侵蚀到什么程度了,然后告诉后台 ,农场主进行有差别地精准喷洒农药,做到提高效率,节约成本。该课题为 基于...
  • 旋转的摄像头,采集好某处叶子的图片,提取叶子颜色等 特征 ,跟训练好的一些叶子的结果对比,判别被害虫侵蚀到什么程度了,然后告诉后台 ,农场主进行有差别地精准喷洒农药,做到提高效率,节约成本。该课题为 基于...
  • 首先最主要的是效率要上来,框架的目的在于节约开发时间,提高效率理所应当的应该成为最重要的指标。 其次提高代码质量,“快”的同时应该尽可能保证“好”,后期维护的时间也需要尽可能降低,只有好的代码质量才能...
  • Netflix是如何利用内部Spot市场来节约成本的 原文:The Eternal Cost Savings of Netflix’s Internal Spot Market 翻译:雁惊寒 摘要:本文简单介绍了Netflix公司利用其内部的spot市场节省了92%的视频编码成本...
  • AppTrans Pro是一款非常实用的手机数据转移工具,有了它你将可以轻松的将Android手机上数据转移到你的ios设备上,甚至是将iTunes中的数据进行备份还原,其间还可做到不删除现有的数据。并且,它支持的数据类型不仅仅...
  • 一般项目做到后期,在测试的时候,需要在测试版本和正式版本之间进行频繁的切换,怎么办呢?土豪的话可以考虑使用两台机器,同时测试,然而为了方便测试,节约成本,最好的办法当然是在同一台机器上安装不同的版本。...
  • JavaScript中的混淆器

    2021-01-20 14:09:51
    压缩 compress: 去掉空格,换行,注释等,格式紧凑,节约存储空间。 混淆 obfuscate/garble:替换变量名或方法名,让js不容易看懂。也做到了压缩的效果。 加密 encrypt:一般用eval方法加密,效果与混淆相似。也...
  • 第一条 技术建议项目必须做到: 1.经过试验和应用,并有完整的原始记录,图纸资料和技术总结。 2.按照技术建议(现代化优秀管理)成果报表逐项填写,并经单位主管和受益单位签证。 3.凡属于提高工效、提高产品质量...
  • 下面是参考网络资源总结的一些在Java编程中尽可能要做到的一些地方。使用单例可以减轻加载的负担,缩短加载的时间,提高加载的效率,但并不是所有地方都适用于单例,简单来说,单例主要适用于以下三个方面:第一,...
  • 结果表明:此方案完全能够做到对绕组的更换维修,达到卡车主发电机的使用要求,为哈尔乌素露天矿节约了维修成本,提高了MT5500B电动轮卡车的使用率,对提高哈尔乌素露天矿的经济效益具有重大的意义。
  • 如果第一次用wepy开发,强烈建议仔细阅读一下这篇文章,一定对你有帮助,会帮你节约很多宝贵的时间。开发过程中也建议大家时不时的回来阅读一次,巩固加强记忆。 wepy中的组件 组件里面的坑还不是一般的多! 首先...
  • 远程分布式在线机械设备状态监测与故障诊断正在步入快速发展时期,这类系统具有既可以保证监测实时性、义能实现信息共享的优点,同时还可在总体上节约监测诊断系统的成本。远程分布式在线监测与故障诊断系统中一个...
  • 贴片机按速度分类

    2021-01-20 00:00:04
    一般在设计和制造时会考虑成本的节约,力求满足一般消费电子制造和一般工业、商用电子设备制造的需要,做到贴装能力和成本并重。由于以上等原因,中速贴片机在一些中小型电子生产加工企业、研发设计中心和产品特点
  • 你品一品,让一个数据页中可以存放更多的数据行是一个多么激动人心的事,MySQL以数据页为单位从磁盘中读数据,如果能做到让一个数据页中有更多的行,那岂不是使用的空间变少了,且整体的效率直线飙升? 官网介绍:...
  • \MATLAB教室人数统计

    2021-01-09 16:30:59
    比如在无人或者人数比较少的教室可以做到远程控制空调和风扇以及电灯数量,节约能源的目的;统计高校学生逃课比例,目前目前老师往往采取手工点名,效率低下,或者存在替代点名的情况,导致数据不可靠;高校或者社会...
  • 高速磨床是生产加工中必须的设备,以前受电力电子控制技术的限制,无法做到一台配套一台变频器,而是采用大中频方案: 一台大中频电源设备给5台独立的磨床供电,只要一台床子工作,该设备就要开,要是一台中频设备...

空空如也

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