对于MYSQL的INNODB存储引擎的索引，大家是不陌生的，都能想到是B树结构，可以加速SQL查询。但对于B树索引，它到底“长”得什么样子，它具体如何由一个个字节构成的，这些的基础知识鲜有人深究。本篇文章从MYSQL行记录开始说起，层层递进，包括数据页，B树聚簇索引，B树二级索引，最后在文章末尾给出MYSQL索引的建议。文章涉及较多基础知识，内容较为枯燥，因此采用较多的图片补充说明，希望能对读者有帮助。

如果有一副大图像和该大图像中截取的部分小图像，用人眼很容易找到小图像在大图像中的位置，但如果想通过电脑自动查找怎么解决呢？有2种方法，一种是直接通过图像矩阵的数据内容匹配进行查找，在一个大矩阵中查找对应小矩阵，这是精确匹配，要求小矩阵的所有元素与大矩阵中某部分的所有元素完全一致；另外一种就是OpenCVPython的HMT（hitandmisstransf

转载自：http://blog.csdn.net/Mungo/article/details/78521832?locationNum9&fps1本文介绍如何使用docker迅速搭建MySQL的运行环境。使用dockerhub镜像查找镜像首先查找DockerHub上的mysql镜像，有两种方式：

看标准库源码是一个非常好的学习方法中文库：http://studygolang.com/pkgdoc(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fstudygolang.com%2Fpkgdoc)github源码：https://github.com/golang/go/tr

\模型导入进unity之后导致其透明部分（或其他问题）失去原有的效果的忽而解决办法：<我这里遇到的是树模型导入unity后导致透明部分材质没有效果,如后期遇到其他模型问题也会后续更新一,当树模型在建模时没问题时，就需要注意了

一.索引：索引是表的目录，在查找内容之前可以先在目录中查找索引位置，以此快速定位查询数据。对于索引，会保存在额外的文件中1.1.创建一个索引:mysqlcreateindexix_classontb3(class_id);QueryOK,0rowsaffected(0.02sec)

不久前，一位同事为Git的出错，感到烦恼，查找问题的方式非常原始，对于乐于敲命令行的我来说，这哪是一个程序员的所作所为呢！接下来就来说说，怎么高效的查找Git提交出现代码问题的原因。使用【Bisect命令】，是不是很陌生呢。其还是很强大的，先来说一下原理吧！其基于二分查找算法，大概是这样的：如果你想在有n个元素的序列（有序的）中查找元素x，你挑出第

前言最近公司在搞技术创新，老板把一群程序员拉到山上，锁在酒店会议室里憋了一晚总结出来几条意见，其中之一就是之所以每次产品改需求我们都会苦哈哈的加班写bug，主要不是因为产品今天提的需求，昨天就该上线，而是因为我们没有一种无需硬编码就能修改系统逻辑的方法。大家一致同意改变命运的关键在于开发一个可视化的规则编辑和执行引擎。我一听这不就是我N年前搞过的决

效果：!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/5385e039e9c357d0df15adccd28acc52e0c.png)在eltable中，支持树类型的数据的显示。当row中包含 children 字段时，被视为树形数据。渲染树形数据时，必须要指定 rowkey。支持子节点数据异步加载。设

JavaHashMapHashMap是一种哈希表，它存储键值对。键用于查找值，就像数组中的索引一样。HashMap的优势在于它可以使用任何类型作为键，并且查找速度很快。创建HashMapjava//导入HashMap类importjava.util.Has