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  • row xxxx doesn't contain data for all columns

    千次阅读 2020-01-15 19:09:32
    向Mysql导入数据中时出现了row xxxx doesn't contain data for all columns报错 原因是数据有\r\n,所以这列被换行置空了,把数据过滤一遍去掉里面的\r\n就OK了 参考官网给的解决方法 ...

     

    向Mysql导入数据中时出现了row xxxx doesn't contain data for all columns报错

    原因是数据有\r\n,所以这列被换行置空了,把数据过滤一遍去掉里面的\r\n就OK了

    参考官网给的解决方法

     

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  • I've got a table with some rows that contain 3 fields (category, title, image). At first I created a foreach loop that returned some html with the information from each of the rows. However, now I act...

    I've got a table with some rows that contain 3 fields (category, title, image). At first I created a foreach loop that returned some html with the information from each of the rows. However, now I actually want to create a scenario where I can "filter" my loop by category.

    What I mean to say is that I want to create a function that will only generate the html for rows that have a particular value for their category field. I want to be able to apply this function to all the different values for category.

    Any help would be appreciated.

    解决方案

    MySql query solution:

    Use a Where Statement in your query, and keep your PHP the same.

    e.g.

    Select * From table Where `category`="Filter Value";

    Let me know if that works for you, or if you're constrained to only using PHP to filter the category..

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  • 布隆过滤

    2018-06-15 21:15:30
    布隆过滤 布隆过滤 什么是布隆过滤 误判率 实现 什么是布隆过滤 回答这个问题之前,先回答布隆过滤能干什么? 布隆过滤主要被用于判断一个元素是否是否属于某个数据集,通常这个数据集比较大,不能放入...

    布隆过滤

    什么是布隆过滤

    回答这个问题之前,先回答布隆过滤能干什么?
    布隆过滤主要被用于判断一个元素是否是否属于某个数据集,通常这个数据集比较大,不能放入内存中。
    但是布隆过滤会存在误判,就是 把某个不属于这个数据集的元素 误判为 这个数据集的元素 , 但是 如果某个元素 属于这个数据集 布隆过滤判断这个元素是否属于这个数据集 不会存在误判。
    
    现在我们再来回到什么是布隆过滤
    布隆过滤 有几大要素
          二进制数组
          指纹数组
          训练样本数
          Hash函数
    就是根据 训练的样本 建立一个二进制数组 用来存储 样本中每个元素的特征 
    怎么得到每个元素的特征  , 以及怎么把这些特征存储到二进制数组中,答案是hash函数
    
    为了减少误判率,建了一个指纹数组,一般为8个,分八次 应用哈希函数 得到八个特征值,将这八个特征值映射到二进制数组对应的索引 , 8 个索引值对应的地方 的数被置为1  从而提取到了 这个元素的特征值,并把它存储到二进制数组中了
    
    判断的时候也是同样 , 当被判断的元素的8个特征值对应的二进制数组索引上的数都为1 ,判断这个元素属于这个数据集  否则 不属于
    

    误判率

    (https://blog.csdn.net/sunnyyoona/article/details/43482843)
    
    我提取到其中的一行文字
    

    m为二进制数组的长度
    n为训练样本中元素的个数
    k为指纹数组的长度
    表格中的数据为误判率

    m/nk=1k=2k=3k=4k=5k=6k=7k=8
    166%1%0.5%0.2%0.1%0.09%0.07%0.05%

    16 表示 一个元素的特征用16个bit去记录它
    k=8 表示这16 个bit位中有8个bit位被置为了1 其余八个还是0
    如果两个元素的在这16个bit位中相同的8个bit位都被置为1 这两个元素有相同的特征值
    布隆过滤就分不清这两个元素了 , 这就是误判存在的原因 如果相同的元素 他们的特征值一定相同 , 所以在相同元素的判断上不存在误判

    实现

    话说的太多,容易干,得整点硬菜
    下面我就用scala 和 python 来实现布隆过滤

    python code

    import random
    import time
    
    """
    将一个十进制数组转化为 一个数   这个数  为2 的指数幂  大于这个十进制的数且最接近这个十进制数的 数
    
    """
    
    
    def get_2_number(ten_number):
        bit_num = 1
        while True:
            re = ten_number >> bit_num
            if re <= 1:
                break
            else:
                bit_num += 1
        return 2 << bit_num
    
    
    """
      简单hash 函数 将 string 中的 特征提取出来 映射出 bit_array 的索引
    """
    
    
    def simple_hash(string, finger_print, size):
        count = 1
        for ch in string:
            count = count * finger_print + ord(ch)
        return count & (size - 1)
    
    
    class bloom_filter:
        """
        train_number 训练样本数
        finger_prints 指纹数组
        size          二进制数组的长度
        hashFun       哈希函数  用于提取单词的特征
        """
    
        def __init__(self, train_number, finger_prints):
            self.train_number = train_number
            self.finger_prints = finger_prints
            self.size = get_2_number(train_number) << 4
            self.bit_array = []
            for i in range(0, self.size, 1):
                self.bit_array[i] = False
            self.hashFun = simple_hash
    
        def __init__(self, train_number):
            self.train_number = train_number
    
            '''
            要每次产生随机数相同就要设置种子,相同种子数的Random对象,相同次数生成的随机数字是完全相同的
            '''
    
            random.seed(time.time)
    
            """   得到二进制数组的长度   """
            self.size = get_2_number(train_number) << 4
    
            """    生成指纹数组   """
            self.finger_prints = []
            self.finger_prints.append(random.randint(1, self.size) % train_number)
            exists = False
            index = 1
            while index < 8:
                num = random.randint(1, self.size) % train_number
                for j in range(0, index, 1):
                    if self.finger_prints[j] == num:
                        exists = True
                if exists:
                    exists = False
                else:
                    self.finger_prints.append(num)
                    index += 1
    
            """ 初始化二进制数组  """
            self.bit_array = []
            for i in range(0, self.size, 1):
                self.bit_array.append(False)
            """ 设定hash函数  """
            self.hashFun = simple_hash
    
        """ 提取样本元素的特征值 并将特征 存储到二进制数组  """
    
        def add(self, string):
            for finger_print in self.finger_prints:
                self.bit_array[self.hashFun(string, finger_print, self.size)] = True
    
        """ 判读元素是否在 数据集中 """
    
        def is_contain(self, string):
            contain = True
            for finger_print in self.finger_prints:
                if not self.bit_array[self.hashFun(string, finger_print, self.size)]:
                    contain = False
            return contain
    
    
    bloom = bloom_filter(3571)
    
    """ train """
    file = open("C:\\Users\\24590\\IdeaProjects\\PythonJava\\src\\com\\company\\bigdata\\xunlian", 'r')
    for line in file.readlines():
        bloom.add(line.replace('\n', ''))
    
    """ judge """
    
    dics = ["act",
            "acting",
            "activity",
            "activate",
            "actualize",
            "enact",
    
            "actt",
            "actingt",
            "activityt",
            "activatet",
            "actualizet",
            "enactt"]
    # for word in dics:
    # bloom.add(word)
    
    for word in dics:
        print(word + "   is in or  not in bloom :" + str(bloom.is_contain(word)))
    

    scala code

    package com.huawei.bigdata
    
    import scala.util.Random
    import scala.util.control.Breaks
    
    
    class BloomFilterScala[T](trainNumber:Int){
      val random=new Random
      random.setSeed(System.currentTimeMillis)
      val size=getBitArraySize << 4
      var fingerPrints=getFingerPrints
      val bitArray:Array[Boolean]=new Array[Boolean](size)
      var hashFun:(T,Int)=>Int=(word:T,fingerPrint:Int)=>{
        (fingerPrint*word.hashCode()) & (size-1)
      }
    
      def add(element:T): Unit ={
            for(fingerPrint<-fingerPrints){
                  val num:Int=hashFun(element,fingerPrint)
                  if(num <0 || num >=size){
                       throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(num +"is not between 0 to " + (size-1) )
                  }else
                    bitArray(num)=true
            }
      }
    
      def isContain(element: T): Boolean ={
        var contain=true
        for(fingerPrint<-fingerPrints){
          val num:Int=hashFun(element,fingerPrint)
          if(num <0 || num >=size){
            throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(num +"is not between 0 to " + (size-1) )
          }else
            if(!bitArray(num)) contain=false
        }
        contain
      }
      def getFingerPrints ={
    
          val array=new Array[Int](8)
          array(0)=(random.nextInt(size)+1) % trainNumber
          var index=1
          var exists=false
          var num=0
          while(index<8){
              num=(random.nextInt(size)+1)%trainNumber
              for(j <- (0 to index-1)){
                  if(array(j)==num) exists=true
              }
              if(exists)
                   exists=false
              else {
                array(index) = num
                index += 1
              }
          }
         array
      }
    
      def getBitArraySize: Int ={
          var bitNum=1
          val break=new Breaks
          break.breakable(
              while(true){
                 val re=trainNumber >> bitNum
                 if(re <=1) break.break
                 else bitNum+=1
              }
          )
          2 << bitNum
      }
    }
    
    import sys.process._
    object test1 {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
          val bloom:BloomFilterScala[String]=new BloomFilterScala[String](3571)
          bloom.hashFun=(word:String,fingerPrint:Int)=>{
              var count=1
              for(w<-word){
                 count=count*fingerPrint+w
              }
              count & ( bloom.size -1)
          }
          val lines="cat C:\\Users\\24590\\IdeaProjects\\MRShuffle\\src\\com\\huawei\\bigdata\\xunlian ".lines_!
    
          lines.foreach(line=>{
             bloom.add(line)
          })
    
         val list= Array[String]("act",
        "acting",
        "activity",
        "activate",
        "actualize",
        "enact",
        /*******************************/
        "actt",
        "actingt",
        "activityt",
        "activatet",
        "actualizet",
        "enactt")
         list.foreach(word=>{
             val result=bloom.isContain(word)
             println(s"$word is in or not in 数据集 : $result")
         })
      }
    }
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  • Jersey过滤器使用

    千次阅读 2016-11-18 09:38:49
    Jersey过滤器使用Jersey框架中除了可以使用Servlet提供的过滤器以外,还提供了自己的过滤器实现。Jersey过滤器可以分为请求过滤器和响应过滤器,本次介绍Jersey过滤器的使用,并通过使用过滤器实现客户端...实现Contain

    Jersey过滤器使用

    Jersey框架中除了可以使用Servlet提供的过滤器以外,还提供了自己的过滤器实现。Jersey过滤器可以分为请求过滤器和响应过滤器,本次介绍Jersey过滤器的使用,并通过使用过滤器实现客户端请求完整的响应时间记录。

    ContainerRequestFilter

    请求过滤器,用于处理请求到达对应的资源服务前的业务需求.
    请求过滤器的实现需要满足三个条件:

    1. 实现ContainerRequestFilter,重写filter方法
    2. 使用@PreMatching @Provider注解
    3. 在Application类中注册该过滤器
    **请求过滤器
     * Created by lxliuxuan on 2016/11/16.
     */
    @PreMatching
    @Provider
    public class MyRequestFilter implements ContainerRequestFilter{
    
    
        public void filter(ContainerRequestContext containerRequestContext) throws IOException {
            System.out.println("客户端请求"+containerRequestContext);
        }
    }
    @ApplicationPath("/")
    public class Application extends ResourceConfig{
        public Application() {
            /*声明资源包所在位置
            * */
            packages("cn.lx.resource");
    
            /*注册过滤器
            * */
            register(MyRequestFilter.class);
    
        }
    }

    从上面的代码中我们可以看到在请求过滤器中有 ContainerRequestContext对象,用于封装请求的各种参数,从这个对象中我们可以获取到客户端的请求信息,包括请求路径、请求方式、请求参数、cookie信息等。我们可以在请求过滤器中进行权限拦截、日志记录等操作。

    ContainerResponseFilter

    响应过滤器,用于处理请求资源服务之后,到响应给客户端之前的业务需求.
    响应过滤器的实现需要满足三个条件:

    1. 实现ContainerResponseFilterr,重写filter方法
    2. 使用 @Provider注解
    3. 在Application类中注册该过滤器
    @Provider
    public class MyResponseFilter implements ContainerResponseFilter
    {
        public void filter(ContainerRequestContext containerRequestContext, ContainerResponseContext containerResponseContext) throws IOException {
            System.out.println("服务器响应"+containerRequestContext+"---"+containerResponseContext);
        }
    }
    
    register(MyResponseFilter.class);

    过滤器应用小案例

    上面介绍了请求过滤器和响应过滤器的简单的使用,下面我们通过一个小案例,来模拟下在具体项目开发中过滤器的使用。
    需求:
    记录客户端一次请求的完整响应时间。

    1、 SpeedTime类
    该类用于记录客户端每次请求过来开始的时间。

    public class SpeedTime {
        public  static ThreadLocal<Long> time = new ThreadLocal<Long>();
    }
    

    2、 MyRequestFilter

    PreMatching
    @Provider
    public class MyRequestFilter implements ContainerRequestFilter{
    
    
        public void filter(ContainerRequestContext containerRequestContext) throws IOException {
            //请求开始,记录开始时间
            SpeedTime.time.set(System.currentTimeMillis());
            System.out.println("客户端请求"+containerRequestContext.getUriInfo().getPath());
    
        }
    }

    3、 MyResponseFilter

    4、 Application类

    @ApplicationPath("/")
    public class Application extends ResourceConfig{
        public Application() {
            /*声明资源包所在位置
            * */
            packages("cn.lx.resource");
    
            /*注册过滤器
            * */
            register(MyRequestFilter.class);
            register(MyResponseFilter.class);
    
        }
    }

    5、 TestResource

    @Path("/test")
    public class TestResource {
        @GET
        @Path("/filter")
        public Response testFilter(@QueryParam("userId") String userId){
            return Response.ok().entity("success").build();
        }
    
    }

    6、 测试
    通过main方法启动程序,访问http://localhost:8080/application.wadl,可以看到控制台输出客户端请求application.wadl
    服务器响应完成,花费时间766ms,再次访问时,客户端请求application.wadl,服务器响应完成,花费时间1ms。说明wadl文件会在本地生成缓存,再次访问时直接读取本地缓存数据。
    访问http://localhost:8080/test/filter,控制台输出客户端请求test/filter,服务器响应完成,花费时间3ms。

    通过上面案例我们完成了使用过滤器对程序的响应时间的记录,当然过滤器在开发中可以实现的功能很多,具体根据业务需求,需要大家取探索了。

    Jersey系列相关源码请访问:Jersey_learing项目

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  • Wireshark 过滤条件

    2014-11-17 15:36:00
    做应用识别这一块经常要对应用产生的数据流量进行分析...wireshark进行过滤时,按照过滤的语法可分为协议过滤和内容过滤。 对标准协议,既支持粗粒度的过滤如HTTP,也支持细粒度的、依据协议属性值进行的过滤如tcp...
  • php关键字过滤

    2018-04-09 16:41:06
     public function contain($utf8_str, $do_count = false)  {  $chars = &UTF8Util::getChars($utf8_str);  $chars[] = null;  $len = count($chars);  $Tree = &$this->tree;  $count = 0;  for ($i = 0; $...
  • 实现原理: 参数:m个二进制向量,n个预备数据,k个hash函数 构建布隆过滤器:n个预备数据走一遍上面的过程 ... 定义布隆过滤器操作函数:add,contain 封装redis位图操作 开发测试样例 ...
  • 关于布隆过滤器的概念性的介绍,我就不多做解释了,可以详细查看一下文章最后的那篇参考资料。 我实现这个布隆过滤器是从三个公式开始的,如下图所示 只有先处理好这些布隆过滤器的参数以后,才方便创建一个布隆...
  • Rules can filter if the post contains, does not contain, starts with, or ends with any keyword you enter. So, for example, you can use FeedRinse to filter out any post in the SitePoint full blog feed...
  • 没有 ORM 的类型验证、数据封装、过滤和验证。 实体模型 实体模型是用于描述应用程序中某些内容的一条或多条数据的容器。 例如,一个用户模型可以描述为: $user = array( 'firstName' => 'Andrew', 'lastName'...
  • wireshark过滤器使用

    千次阅读 2016-11-10 00:24:18
    NAME 名称 wireshark-filter - Wireshark filter syntax and reference 过滤器语法和指南 SYNOPSIS 大纲 wireshark [other options] [ -R "filter expression" ]  tshark [othe
  • Redis - 布隆过滤

    2019-07-19 10:34:18
    在之前我们提及过布隆过滤器这个概念,回顾一下当时是在了解缓存穿透的时接触到了这个概念。在没有引入布隆过滤器这个概念时,我们可以通过其他的一些途径解决缓存穿透这个问题。例如我们现在需要获取用户数据,参数...
  • redis布隆过滤

    2020-09-10 09:17:50
    布隆过滤器可以用于检索一个元素是否在一个集合中,但检索的结果并不是很精确,数据量变大的就会产生误判情形,但布隆过滤器的都是能过滤掉已经存在的内容,所以误判的情况就是不在布隆过滤器中的数据有可能误判为...
  • wireshark过滤语法总结

    2019-04-20 10:59:50
    做应用识别这一块经常要对应用产生的数据流量进行...wireshark进行过滤时,按照过滤的语法可分为协议过滤和内容过滤。 对标准协议,既支持粗粒度的过滤如HTTP,也支持细粒度的、依据协议属性值进行的过滤如tcp.po...
  • WireShark的过滤语法

    2020-04-25 00:16:29
    捕捉过滤器和过滤器的区别 捕捉过滤器(CaptureFilters):用于决定将什么样的信息记录在捕捉结果中。需要在开始捕捉前设置。 显示过滤器(DisplayFilters):在捕捉结果中进行详细查找。 捕捉过滤器是数据经过的第...

空空如也

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