导师给了7个网络安全课题选题，本想和他聊了下思路，他一挥手让我先做出点东西再来聊就把我打发走了…… 正好前段时间阿里云到校做推广，用优惠卷薅了一台云服务器，装了hfish先看下情况 没想到才装上没两天数据库就爆了，跑到客服群里问，换mysql关扫描感知，一通操作性能好多了 稳定下来又观察了一个月，发现针对SSH的爆破攻击最多，发现有两个可以深入的点：

大家好，我是小五我最经常的工作是将一些项目的数据从数据库导出，然后分门别类的列到excel表格中，领导看起来眼花缭乱。那就开始想了，要是能以图表可视化展现出来，领导就可以看到项目近几个月的走势，也知道之后要怎么决策了。尝试过使用excel制作图表，说实话完全可以实现，，于是在网上找到了以下四种可视化工具，现在我们来看一下：它们的简介和优缺点，如果大家有自己的

最近的一个小项目是做一个简单的数据仓库，需要将其他数据库的数据抽取出来，并通过而出抽取成页面需要的数据，以空间换时间的方式，让后端报表查询更快。因为在抽取的过程中，有一定的先后顺序，需要做一个任务调度器，某一优先级的会先执行，然后会进入下一个优先级的队列任务中。先定义了一个Map的集合，key是优先级，value是任务的集合，某一个优先级内的任务是并发执

数据结构与算法数据结构与算法，我就不想多说了，重要性不用说。应届生秋招和春招最大的优势估计就是数据结构与算法的掌握了。上面三门课程的学习，基本也都是离不开数据结构的，对于如何学习数据结构与算法，我觉得可以在写一篇文章了，所以数据结构与算法的学习，我这里不写了。论面试，我觉得 操作系统计算机网络数据库 数据结构算法 这四大块是问的最多的，所以我写的

聚簇索引数据库表的索引从数据存储方式上可以分为聚簇索引和非聚簇索引（又叫二级索引）两种。Innodb的聚簇索引在同一个BTree中保存了索引列和具体的数据，在聚簇索引中，实际的数据保存在叶子页中，中间的节点页保存指向下一层页面的指针。“聚簇”的意思是数据行被按照一定顺序一个个紧密地排列在一起存储。一个表只能有一个聚簇索引，因为在一个表中数据的

之所以会出现这个异常，是因为Mysql在5以后针对超长时间DB连接做了一个处理，那就是如果一个DB连接在无任何操作情况下过了8个小时后，Mysql会自动把这个连接关闭。所以使用连接池的时候虽然连接对象还在但是链接数据库的时候会一直报这个异常。解决方法很简单在Mysql的官方网站上就可以找到。有两个方法第一种是在DB连接字符串后面加一个参数。

　　最近在做一个“温湿度控制”的项目，项目要求通过用户设定的温湿度数值和实时采集到的数值进行比对分析，因为数据的对比与分析是一个通过前端页面控制的定时任务，经理要求在用户开启定时任务时，单独开启一个线程进行数据的对比分析，并将采集到的温湿度数值存入数据库中的历史数据表，按照我们正常的逻辑应该是用户在请求开启定时任务时，前端页面通过调用后端接口，创建一个新的线

　　最近在做一个“温湿度控制”的项目，项目要求通过用户设定的温湿度数值和实时采集到的数值进行比对分析，因为数据的对比与分析是一个通过前端页面控制的定时任务，经理要求在用户开启定时任务时，单独开启一个线程进行数据的对比分析，并将采集到的温湿度数值存入数据库中的历史数据表，按照我们正常的逻辑应该是用户在请求开启定时任务时，前端页面通过调用后端接口，创建一个新的线

使用FoxnicWeb以及FoxnicSQL进行应用开发时，都可以支持代码生成。他们的区别是，基于FoxnicSQL的快速main函数启动的应用，只需要生成Model和Service即可。基于FoxnicWeb开发Web应用时，除了生成Model和Service以外，还要生成Proxy、Controller、UI界面等。  Foxnic的代码生成是基于数据表的，所以当表结构变更，甚至只是注释的调整，我们也是建议重新生成必要的代码。在Foxnic的体系中，我们认为最初的表结构设计、ER图设计，就是这个系统设计的起点。后续的程序设计或数据结构设计都是表结构设计的延续。  Foxnic的代码生成体系希望开发者可以有一个较高的开发起点，可以基于生成的代码直接开发应用，甚至是代码生成后无需修改就可以直接使用了。另一方面，我们又不关闭二次开发的开放性，毕竟自由的修改代码才是软件系统可以按需定制的终极路径。这也是Foxnic体系没有走无代码或低代码平台的原因。

检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力，提升其精准性和实用性。它包含三个步骤：检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索，克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例，在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程，包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益，最终实现更深入的知识理解和推理，更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。