Stella981 Stella981
4年前
QT界面 使用QStyledItemDelegate QPainter QStyleOptionViewItem QModelIndex组合实现项的绘制
QStyledItemDelegate类为来自模型的数据项提供了显示和编辑工具。当在Qt项视图(例如QTableView)中显示来自模型的数据时,各个项由委托(delegate)绘制。此外,当编辑一个项目时,它提供一个编辑器小部件,当编辑发生时,该小部件放在项目视图的顶部。QStyledItemDelegate是所有Qt项视图的默认委托,在创建时安装在它
Stella981 Stella981
4年前
Druid数据库连接池 实现数据库账号密码加密
jar包版本:druid1.0.15.jar1\.加密,用以下命令将用户名和密码加密cmd命令行执行javacpdruid1.0.15.jarcom.alibaba.druid.filter.config.ConfigTools加密串得到密文2.用户名解密:packag
Stella981 Stella981
4年前
Netty概述
1.Netty概念异步事件驱动框架,用于快速开发高性能服务端和客户端封装了JDK底层BIO和NIO模型,提供高度可用的API自带编解码器解决拆包粘包问题,用户只用关心业务逻辑精心设计的reactor线程模型支持高并发海量连接自带各种协议栈让你处理任何一种通用协议都几乎不用亲自动手
Wesley13 Wesley13
4年前
MySQL · 引擎特性 · WAL那些事儿
前言日志先行的技术广泛应用于现代数据库中,其保证了数据库在数据不丢的情况下,进一步提高了数据库的性能。本文主要分析了WAL模块在MySQL各个版本中的演进以及在阿里云新一代数据库POLARDB中的改进。基础知识用户如果对数据库中的数据就行了修改,必须保证日志先于数据落盘。当日志落盘后,就可以给用户返回操作成功,并不需要保证当时对数
Stella981 Stella981
4年前
ClickHouse实战留存、路径、漏斗、session
什么是留存,比如在20200701这天操作了“点击banner”的用户有100个,这部分用户在20200702这天操作了“点击app签到”的有20个,那么对于分析时间是20200701,且“点击banner”的用户在次日“点击app签到”的留存率是20%。关于用户留存模型是各大商业数据分析平台必不可少的功能,企业一般用该模型衡量用户的活跃情况
Wesley13 Wesley13
4年前
oracle基础知识
冷备份:在数据库完全关闭的情况下进行的,数据文件是一致的,在备份时没有任何访问和修改从冷备份中恢复:1文件还原2前向恢复热备份:在数据库已启动且正在运行时进行的备份。完全恢复:先把数据库还原,通过所有可用的归档日志对数据库进行前向恢复不完全恢复(时间点恢复):首先将数据库还原,利用部分日志有选择性的前滚到一个预先确定的时
Stella981 Stella981
4年前
Labelhub 基于腾讯云 Serverless 技术为人工智能企业提供数据与模型解决方案
Labelhub是一家致力于为人工智能企业提供完善的数据与模型解决方案公司,可以帮助AI企业更好的管理数据,从而提高其核心AI产品迭代速度,Labelhub拥有优秀的敏捷团队,开发领域涉及机器学习、模型训练以及软件应用。目前已经与多家大中型企业进行深度合作,在行业相关比赛中也多次获奖。!(https://oscimg.oschina.ne
Wesley13 Wesley13
4年前
Java面向对象之多态(来源于身边的案例)
2019年1月3日 星期四Java面向对象之多态(来源于身边的案例)1\.为什么要用多态?1.1 多态是面向对象的三大特性之一1.2 多态是基于接口设计的模型1.3 多态具有横向扩展特性1.4 可以非常标准匹配“依赖倒置原则”,降低前端与后端间的耦合2.不一样的多态案例2.1 UML静态模型图!
驭数有道,天翼云TeleDB系列产品全新升级
8月16日,以“红云天翼安全普惠”为主题的天翼云TeleDB系列产品升级发布会在线上顺利举办。此次发布的天翼云自主研发云原生数据库实现了全新升级,推出一站式HTAP融合数据库,以及TeleDB数据库容灾双活方案,展示了TeleDB数据库的可用性、易用性、安全性、云原生、容灾等能力,以及其在各行业领域的实践成果。国产化数据库高速发展核心技术自主可控是关键Ga
晴雯 晴雯
2年前
PyCharm CE 的安装与使用
是一个python库,也是一个基于python的深度学习框架。它由清华大学计算机系教授、博士生导师胡浩老师开发。它支持多线程,采用了并行计算的技术,实现了深度学习算法的加速。另外,它支持基于图的模型,并在此基础上提供了多种模型库和数据集。首先,我们需要准备