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禁用chrome的同源策略

禁用chrome的同源策略

禁用chrome的同源策略前端开发过程中经常出现浏览器同源策略导致无法访问不同域名下的资源，而有些时候这种跨域问题不是我们自己开发的服务无法通过服务进行跨域解决又或者因为环境需要经常切换导致我们并不能通过nginx配置去解决因此我即将介绍一种简单粗暴的方式，禁用浏览器（chrome）同源检查策略，方法如下（windows）： 1、首先我们将浏览器的快捷方式复制一份并在新复制的同级目录下新建一个文件夹chromedev（名称随意）2、右键复制出来的快捷方式选择属性在目标输入框内添加如下参数--disable-web-security --user-data-dir="some dir here",添加好后输入框的效果如下"C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\Application\chrome.exe" --disable-web-security --user-data-dir="C:\Users\zy\Desktop\chromedev"3、应用并打开复制的快捷方式出现...

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2021-01-02

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2021年01月02日

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Redis服务器设置密码后，使用service redis stop 会出现NOAUTH Authentication required

Redis服务器设置密码后，使用service redis stop 会出现NOAUTH Authentication required

Redis服务器设置密码后，使用service redis stop 会出现NOAUTH Authentication required报错信息如下：==service redis stop====Stopping ...====OK====(error) NOAUTH Authentication required====Waiting for Redis to shutdown ...====Waiting for Redis to shutdown ...====Waiting for Redis to shutdown ...====Waiting for Redis to shutdown ...====Waiting for Redis to shutdown ...====Waiting for Redis to shutdown ...====Waiting for Redis to shutdown ...====Waiting for Redis to shutdown ...==出现这样的错误信息，redis 这时是没有停止服务的。可以使用ps -ef | ...

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mysql的group_concat函数拼接的字符串显示不全

mysql的group_concat函数拼接的字符串显示不全

@TOC业务场景使用mysql group_concat()函数，对查询的数据进行字符串连接操作。不过由于查询的结果较多，连接后的结果很长导致不能完全显示。查看当前group_concat_max_len长度show variables like 'group_concat_max_len';修改mysql group_concat_max_len如果不方便重启mysql 可以在mysql状态通过命令设置，如：SET GLOBAL group_concat_max_len = 102400;SET SESSION group_concat_max_len = 102400;==此种方式在mysql重启后会读取配置文件重新设置，会导致设置失效，所以建议依旧要修改配置文件==修改配置文件：my.ini在[mysqld]下新增配置：group_concat_max_len = 102400特殊需求有时我们并不知需要多大的字节才能满足需求，此种情况可以考虑不设置最大字节（即采用最大字节数）即在配置文件设置group_concat_max_len=-1此时查看group_concat_ma...

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2021-01-02

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多数据源配置方式

多数据源配置方式

多数据源配置方式（springboot整合mybatis）项目依赖 <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-dbcp2</artifactId> <version>2.5.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.mybatis.spring.boot</groupId> <artifactId>mybatis-spring-boot-starter</artifactId> <version>2.0.0</version> </dependency> <dependency> ...

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私有npm安装

私有npm安装

私有npm安装(verdaccio管理)环境centos7.3机器ip：192.168.1.103查询node是否安装node -vnpm -v未安装检测c++环境gcc –vg++ -v未安装c++环境yum install gccyum install gcc-c++安装nodecd /opt/softwarewget http://nodejs.org/dist/v8.7.0/node-v8.7.0-linux-x64.tar.gztar -zxvf node-v8.7.0-linux-x64.tar.gzvim /etc/profile文件末尾追加nodeexport NODE_HOME=/opt/software/node-v8.7.0-linux-x64export PATH=$PATH:$NODE_HOME/bin加载配置文件source /etc/profile将目录软链接到全局环境下（命令后面的/usr/local/bin/node是固定的）ln -s /opt/software/node-v8.7.0-linux-x64/bin/n...

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选择排序从入门到精通——Java实现

选择排序从入门到精通——Java实现

选择排序算法实现原理1、选取出 n 条记录中最小的记录与第一条记录进行交换 —— 循环的第一趟2、选取出除第一条记录以外的 n-1 条记录中最小的记录与第二条记录进行交换 —— 循环的第二趟3、以此类推直到整个数组全部遍历排序完成。与冒泡排序的对比选择排序可以看成冒泡排序的改进版本冒泡排序实际上是将数据从右至左排序完成（从右至左、从大到小进行交换排序），而快速排序是将数据从左到右排序完成（从左至右、从小到大进行交换排序），虽然选择排序相对于冒泡排序将交换次数从$O(n^2)$减少到了$O(n)$，但是比较次数还是保持$O(n^2)$算法复杂度比较次数 $O(n^2)$——比较次数与关键字的初始状态无关，总的比较次数 $N=(n-1)+(n-2)+...+1=n(n-1)/2$。交换次数 $O(n)$——最好情况是，已经有序，交换 0 次；最坏情况交换 n-1 次，逆序交换 $n/2$ 次。算法稳定性选择排序是不稳定，当数据为2,3,2,1,4,5时就会出现第一次出现的2会被交换到第二次出现的2后面，这样就造成了排序并没有按照相同数据按照初始的顺序进行排序的要求。然而冒泡排序却不会...

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冒泡排序从入门到精通——Java实现

冒泡排序从入门到精通——Java实现

冒泡排序算法实现原理1、从数据队列的左侧开始比较相邻的另个数据元素2、如果左侧元素大于右侧元素，则交换这两个元素的位置，继续右移一个位置比较下两个相临的数据元素3、如果右侧元素大于左侧元素，则不变，继续右移一个位置比较下两个相临的数据元素4、对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。5、针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。6、持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。算法复杂度若文件的初始状态是正序的，一趟扫描即可完成排序。所需的关键字比较次数C和记录移动次数M均达到最小值：$$ C_{min}=n-1,M_{min}=0$$所以，冒泡排序最好的时间复杂度为 $$O(n)$$若初始文件是反序的，需要进行n-1趟排序。每趟排序要进行n-1次关键字的比较(1≤i≤n-1)，且每次比较都必须移动记录三次来达到交换记录位置。在这种情况下，比较和移动次数均达到最大值：$$C_{max}=n(n-1)/2=O(n^2),M_{max}=3n(n-1)/2=O(n^2)$$冒泡排序的最坏时间复杂度为$$...

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2021-01-02

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各类数据结构之间的优缺点对比

各类数据结构之间的优缺点对比

什么是数据结构数据结构是对计算机内存（亦或是计算机磁盘）的数据的一种安排。数据结构包含数组、链表、二叉树、栈、哈希表等等。什么是算法算法是对数据结构的各种处理。例如查找一条特殊的数据项或对数据进行排序。各数据结构之间的优缺点对比数据结构优点缺点数组插入快，如果知道下标，可以非常快的存取查找慢，删除慢，大小固定有序数据比无序数组查找快删除和插入慢，大小固定栈提供后进先出的存取存取其他项很慢队列提供先进先出的存取存取其他项很慢链表插入快，删除快查找慢二叉树查找、删除、插入都很快（如果数保持平衡）删除算法复杂红-黑树查找、删除、插入都快。树总是平衡的。算法复杂2-3-4树查找、删除、插入都快。树总是平衡的。类似的树对磁盘存储有用。算法复杂哈希表如果关键字已知则存取极快。插入快删除慢，如果不知道关键字则存取也很慢，对空间使用不充分堆插入、删除快，对最大数据项的存取很快对其他数据项存取慢图对现实世界建模有些算法慢且复杂

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FastDFS分布式文件系统使用手册

FastDFS分布式文件系统使用手册

FastDFS分布式文件系统使用手册1、概述1.1、FastDFS简介FastDFS是由国人余庆所开发，其项目地址：https://github.com/happyfish100，FastDFS是一个轻量级的开源分布式文件系统，主要解决了大容量的文件存储和高并发访问的问题，文件存取时实现了负载均衡。支持存储服务器在线扩容,支持相同的文件只保存一份,节约磁盘。FastDFS只能通过Client API访问，不支持POSIX访问方式。FastDFS适合中大型网站使用，用来存储资源文件(如：图片、文档、视频等)环境说明1.2、FastDFS架构FastDFS的两个核心概念分别是：Tracker（跟踪器）、Storage（存储节点）。客户端请求tracker server进行文件上传、下载，通过tracker server调度最终有storage server完成文件的上传和下载。Tracker server的作用是负载均衡和调度，通过tracker server在文件上传是可以进行一些策略找到storage server提供文件上传服务，可以将tracker称为追踪服务器或者调度服务器...

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Dubbox框架使用手册

Dubbox框架使用手册

Dubbox框架使用手册1、概述1.1、dubbox简介dubbox是dubbo的扩展，主要在dubbo的基础上进行了一下的改进：1) 支持REST风格远程调用（HTTP + JSON/XML)：基于非常成熟的JBoss RestEasy框架，在dubbo中实现了REST风格（HTTP + JSON/XML）的远程调用，以显著简化企业内部的跨语言交互，同时显著简化企业对外的Open API、无线API甚至AJAX服务端等等的开发。事实上，这个REST调用也使得Dubbo可以对当今特别流行的“微服务”架构提供基础性支持。另外，REST调用也达到了比较高的性能，在基准测试下，HTTP + JSON与Dubbo 2.x默认的RPC协议（即TCP + Hessian2二进制序列化）之间只有1.5倍左右的差距，详见文档中的基准测试报告。2) 支持基于Kryo和FST的Java高效序列化实现：基于当今比较知名的Kryo和FST高性能序列化库，为Dubbo默认的RPC协议添加新的序列化实现，并优化调整了其序列化体系，比较显著的提高了Dubbo RPC的性能，详见文档中的基准测试报...

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这和我舔你脚有什么关系::(太开心)
我能给你舔舔脚吗