算法和数据结构知识结构图首先，了解算法和数据结构有哪些知识点，在学习中形成大局观，对学习和刷题十分有帮助。下面是我花了一天时间整理的算法和数据结构的知识结构，大家可以看看。<imgsrc"https://tva1.sinaimg.cn/large/008i3skNly1gsbvbwd5u1j30ys0u0tl6.jpg"alt"image202107

前言本文主要介绍uniapp提供的一些基础接口，包括：网络请求接口，用于通过指定的请求方法，携带特定的数据，向特定的地址请求并返回请求结果；图片处理接口，包括选择、预览、获取信息、保存到本地等接口；文件处理接口，包括文件上传和下载接口；数据缓存接口，包括以同步或异步的方式保存、获取或删除数据的接口。一、网络请求小程序要想正常运转，都需要与服务器端进

使用的是PHPexcel查询Excel，测试可用，可能速度偏慢（千条数据无影响）直接查询Excel数据的第一个表，修改表格后FTP上传,快速搞定,非常方便。当然LINUX可能xls文件可以倍下载，如果保密数据，请做防下载处理哦。sae直接上传代码包即可和演示一样的效果，让你可以免费实现查询系统（免费代码免费二级域名免费sae

第一篇awk简介与表达式实例一种名字怪异的语言模式扫描和处理，处理数据和生成报告。awk不仅仅是linux系统中的一个命令，而且是一种编程语言；它可以用来处理数据和生成报告（excel）；处理的数据可以是一个或多个文件；可以是直接来自标准输入，也可以通过管道获取标准输入；awk可

使用过oracle或者其他关系数据库的DBA或者开发人员都有这样的经验，在子查询上都认为数据库已经做过优化，能够很好的选择驱动表执行，然后在把该经验移植到mysql数据库上，但是不幸的是，mysql在子查询的处理上有可能会让你大失所望，在我们的生产系统上就碰到过一些案例，例如：SELECTi_id,sum(i_sell)

Cube的构建方式有两种：全量构建和增量构建。两者的构建过程完全一样，区别在于构建时读取的数据源是全集还是子集。Cube的构建步骤：1.创建临时的Hive平表（从Hive读取数据）。2.计算各维度的不同值，并收集各Cuboid的统计数据。3.创建并保存字典。4.保存Cuboid统计信息。5.创建HTable。6.计算

hiveHive是运行在Hadoop上的一个工具，准确地讲是一个搜索工具。当对海量数据进行搜索时，Hadoop的计算引擎是MapReduce。但是对MapReduce的操作和编程是非常复杂的。于是Hive的存在就让复杂的编程过程简化成了用SQL语言对海量数据的操作。这大大减轻了程序员的工作量。可以说，Hive的存在让海量数据的增删改查更加方便。

数据格式    DICOM将信息分组到datasets中，这意味着胸部X射线图像的文件实际上包含文件中的患者ID，因此图像永远不会被错误地与该信息分开。类似的，JPEG等图像格式也可以使用嵌入式tags中。    DICOM数据对象由许多属性组成，包括名字，ID等，还有一个包含图像像素数据的特殊属性。单个DICOM对象只能包含一个包含像素数

　　　在项目开发过程中，我们经常会遇到树形数据结构的设计，例如菜单树，地区树和类别树等等。一般而言，我们需要把数据库中记录全取出来，然后构建树（注意的是，最好是一次性取出来，如果是ajax按需拉数据则不需要）。下面分享了递归和非递归两种方式：packagetest.tree;importjava.util.ArrayLis

redis介绍　　Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器，及电子邮件代理服务器，同时也是一个非常高效的反向代理、负载平衡　　Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、遵守BSD协议、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、KeyValue数据库，并提供多种语言的API的非关系型数据库。传统数据库遵循ACI