03--数据库连接池
1、数据库连接池
1.1 JDBC数据库连接池的必要性
在使用开发基于数据库的web程序时,传统的模式基本是按以下步骤:
- 在主程序(如servlet、beans)中建立数据库连接
- 进行sql操作
- 断开数据库连接
这种模式开发,存在的问题:
- 普通的JDBC数据库连接使用 DriverManager 来获取,每次向数据库建立连接的时候都要将 Connection 加载到内存中,再验证用户名和密码(得花费0.05s~1s的时间)。需要数据库连接的时候,就向数据库要求一个,执行完成后再断开连接。这样的方式将会消耗大量的资源和时间。数据库的连接资源并没有得到很好的重复利用。若同时有几百人甚至几千人在线,频繁的进行数据库连接操作将占用很多的系统资源,严重的甚至会造成服务器的崩溃。
- 对于每一次数据库连接,使用完后都得断开。否则,如果程序出现异常而未能关闭,将会导致数据库系统中的内存泄漏,最终将导致重启数据库。(回忆:何为Java的内存泄漏?)
- 这种开发不能控制被创建的连接对象数,系统资源会被毫无顾及的分配出去,如连接过多,也可能导致内存泄漏,服务器崩溃。
1.2 数据库连接池技术
为解决传统开发中的数据库连接问题,可以采用数据库连接池技术。
数据库连接池的基本思想:就是为数据库连接建立一个“缓冲池”。预先在缓冲池中放入一定数量的连接,当需要建立数据库连接时,只需从“缓冲池”中取出一个,使用完毕之后再放回去。
数据库连接池负责分配、管理和释放数据库连接,它允许应用程序重复使用一个现有的数据库连接,而不是重新建立一个。
数据库连接池在初始化时将创建一定数量的数据库连接放到连接池中,这些数据库连接的数量是由最小数据库连接数来设定的。无论这些数据库连接是否被使用,连接池都将一直保证至少拥有这么多的连接数量。连接池的最大数据库连接数量限定了这个连接池能占有的最大连接数,当应用程序向连接池请求的连接数超过最大连接数量时,这些请求将被加入到等待队列中。

工作原理:

数据库连接池技术的优点
1. 资源重用
由于数据库连接得以重用,避免了频繁创建,释放连接引起的大量性能开销。在减少系统消耗的基础上,另一方面也增加了系统运行环境的平稳性。
2. 更快的系统反应速度
数据库连接池在初始化过程中,往往已经创建了若干数据库连接置于连接池中备用。此时连接的初始化工作均已完成。对于业务请求处理而言,直接利用现有可用连接,避免了数据库连接初始化和释放过程的时间开销,从而减少了系统的响应时间
3. 新的资源分配手段
对于多应用共享同一数据库的系统而言,可在应用层通过数据库连接池的配置,实现某一应用最大可用数据库连接数的限制,避免某一应用独占所有的数据库资源
4. 统一的连接管理,避免数据库连接泄漏
在较为完善的数据库连接池实现中,可根据预先的占用超时设定,强制回收被占用连接,从而避免了常规数据库连接操作中可能出现的资源泄露
1.3 多种开源的数据库连接池
JDBC 的数据库连接池使用 javax.sql.DataSource 来表示,DataSource 只是一个接口,该接口通常由服务器(Weblogic, WebSphere, Tomcat)提供实现,也有一些开源组织提供实现:
- DBCP 是Apache提供的数据库连接池。tomcat 服务器自带dbcp数据库连接池。速度相对c3p0较快,但因自身存在BUG,Hibernate3已不再提供支持。
- C3P0 是一个开源组织提供的一个数据库连接池,速度相对较慢,稳定性还可以。hibernate官方推荐使用
- Proxool 是sourceforge下的一个开源项目数据库连接池,有监控连接池状态的功能,稳定性较c3p0差一点
- BoneCP 是一个开源组织提供的数据库连接池,速度快
- Druid 是阿里提供的数据库连接池,据说是集DBCP 、C3P0 、Proxool 优点于一身的数据库连接池,但是速度不确定是否有BoneCP快
DataSource 通常被称为数据源,它包含连接池和连接池管理两个部分,习惯上也经常把 DataSource 称为连接池
DataSource用来取代DriverManager来获取Connection,获取速度快,同时可以大幅度提高数据库访问速度。
特别注意:
- 数据源和数据库连接不同,数据源无需创建多个,它是产生数据库连接的工厂,因此整个应用只需要一个数据源即可。
- 当数据库访问结束后,程序还是像以前一样关闭数据库连接:conn.close(); 但conn.close()并没有关闭数据库的物理连接,它仅仅把数据库连接释放,归还给了数据库连接池。
1.3.1 C3P0数据库连接池
获取连接方式一
// 方式一:@Testpublic void Test01() throws Exception {// 获取C3P0数据库连接池ComboPooledDataSource cpds = new ComboPooledDataSource();cpds.setDriverClass("com.mysql.jdbc.Driver");cpds.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/yunhe");cpds.setUser("root");cpds.setPassword("123456");//通过设置相关的参数,对数据库连接池进行管理://设置初始时数据库连接池中的连接数cpds.setInitialPoolSize(10);Connection conn = cpds.getConnection();System.out.println(conn);//销毁c3p0数据库连接池,一般不使用// DataSources.destroy(cpds);}
获取连接方式二
package com.suyv.c3p0;import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;/*** @Author: 憨憨浩浩* @CreateTime: 2024-01-11 11:30* @Description: 测试c3p0的连接*/
public class C3P0Demo01 {public static void main(String[] args) throws SQLException {// 获取C3P0数据库连接池ComboPooledDataSource dataSource = new ComboPooledDataSource();Connection conn = dataSource.getConnection();System.out.println(conn);}
}
其中,src下的配置文件为:【c3p0-config.xml】
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<c3p0-config><named-config name="helloc3p0"><!-- 获取连接的4个基本信息 --><property name="driverClass">com.mysql.jdbc.Driver</property><property name="jdbcUrl">jdbc:mysql://localhost:3306/test</property><property name="user">root</property><property name="password">123456</property><!-- 涉及到数据库连接池的管理的相关属性的设置 --><!-- 若数据库中连接数不足时, 一次向数据库服务器申请多少个连接 --><property name="acquireIncrement">5</property><!-- 初始化数据库连接池时连接的数量 --><property name="initialPoolSize">5</property><!-- 数据库连接池中的最小的数据库连接数 --><property name="minPoolSize">5</property><!-- 数据库连接池中的最大的数据库连接数 --><property name="maxPoolSize">10</property><!-- C3P0 数据库连接池可以维护的 Statement 的个数 --><property name="maxStatements">20</property><!-- 每个连接同时可以使用的 Statement 对象的个数 --><property name="maxStatementsPerConnection">5</property></named-config>
</c3p0-config>
1.3.2 DBCP数据库连接池
DBCP 是 Apache 软件基金组织下的开源连接池实现,该连接池依赖该组织下的另一个开源系统:Common-pool。如需使用该连接池实现,应在系统中增加如下两个 jar 文件:
- Commons-dbcp.jar:连接池的实现
- Commons-pool.jar:连接池实现的依赖库
Tomcat 的连接池正是采用该连接池来实现的。该数据库连接池既可以与应用服务器整合使用,也可由应用程序独立使用。
数据源和数据库连接不同,数据源无需创建多个,它是产生数据库连接的工厂,因此整个应用只需要一个数据源即可。
当数据库访问结束后,程序还是像以前一样关闭数据库连接:conn.close(); 但上面的代码并没有关闭数据库的物理连接,它仅仅把数据库连接释放,归还给了数据库连接池。
获取连接方式一:
package com.suyv.dbcp;import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource;import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;/*** @Author: 憨憨浩浩* @CreateTime: 2024-01-11 14:07* @Description: 测试DBCP的连接*/
public class DBCPDemo01 {public static void main(String[] args) throws SQLException {BasicDataSource dataSource = new BasicDataSource();dataSource.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/yunhe");dataSource.setUsername("root");dataSource.setPassword("123456");dataSource.setInitialSize(10);Connection conn = dataSource.getConnection();System.out.println(conn);}
}
获取连接方式二:
package com.suyv.dbcp;import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource;
import org.apache.commons.dbcp.BasicDataSourceFactory;import javax.sql.DataSource;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.util.Properties;/*** @Author: 憨憨浩浩* @CreateTime: 2024-01-11 14:07* @Description: 测试DBCP的连接*/
public class DBCPDemo02 {public static void main(String[] args) throws Exception {Properties properties = new Properties();properties.load(DBCPDemo02.class.getClassLoader().getResourceAsStream("dbcp.properties"));DataSource dataSource = BasicDataSourceFactory.createDataSource(properties);Connection conn = dataSource.getConnection();System.out.println(conn);}
}
其中,src下的配置文件为:【dbcp.properties】
driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
url=jdbc:mysql://localhost:3306/yunhe
username=root
password=123456initialSize=10
3.3.3 Druid(德鲁伊)数据库连接池
Druid是阿里巴巴开源平台上一个数据库连接池实现,它结合了C3P0、DBCP、Proxool等DB池的优点,同时加入了日志监控,可以很好的监控DB池连接和SQL的执行情况,可以说是针对监控而生的DB连接池,可以说是目前最好的连接池之一。
package com.suyv.druid;import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceFactory;import javax.sql.DataSource;
import java.io.IOException;
import java.sql.Connection;
import java.util.Properties;/*** @Author: 憨憨浩浩* @CreateTime: 2024-01-11 12:15* @Description: 测试Druid的连接*/
public class DruidDemo01 {public static void main(String[] args) throws Exception {Properties properties = new Properties();properties.load(DruidDemo01.class.getClassLoader().getResourceAsStream("druid.properties"));DataSource dataSource = DruidDataSourceFactory.createDataSource(properties);Connection conn = dataSource.getConnection();System.out.println(conn);}
}
其中,src下的配置文件为:【druid.properties】
driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
url=jdbc:mysql://localhost:3306/yunhe
username=root
password=123456initialSize=10
maxActive=20
maxWait=1000
filters=wall
2、Apache-DBUtils实现CRUD操作
2.1 Apache-DBUtils简介
commons-dbutils 是 Apache 组织提供的一个开源 JDBC工具类库,它是对JDBC的简单封装,学习成本极低,并且使用dbutils能极大简化jdbc编码的工作量,同时也不会影响程序的性能。
API介绍:
- org.apache.commons.dbutils.QueryRunner
- org.apache.commons.dbutils.ResultSetHandler
- 工具类:org.apache.commons.dbutils.DbUtils
API包说明:
2.2 主要API的使用
2.2.1 DbUtils
DbUtils :提供如关闭连接、装载JDBC驱动程序等常规工作的工具类,里面的所有方法都是静态的。主要方法如下:
- public static void close(…) throws java.sql.SQLException: DbUtils类提供了三个重载的关闭方法。这些方法检查所提供的参数是不是NULL,如果不是的话,它们就关闭Connection、Statement和ResultSet。
- public static void closeQuietly(…): 这一类方法不仅能在Connection、Statement和ResultSet为NULL情况下避免关闭,还能隐藏一些在程序中抛出的SQLEeception。
- public static void commitAndClose(Connection conn)throws SQLException: 用来提交连接的事务,然后关闭连接
- public static void commitAndCloseQuietly(Connection conn): 用来提交连接,然后关闭连接,并且在关闭连接时不抛出SQL异常。
- public static void rollback(Connection conn)throws SQLException:允许conn为null,因为方法内部做了判断
- public static void rollbackAndClose(Connection conn)throws SQLException
- rollbackAndCloseQuietly(Connection)
- public static boolean loadDriver(java.lang.String driverClassName):这一方装载并注册JDBC驱动程序,如果成功就返回true。使用该方法,你不需要捕捉这个异常ClassNotFoundException。
2.2.2 QueryRunner类
该类简单化了SQL查询,它与ResultSetHandler组合在一起使用可以完成大部分的数据库操作,能够大大减少编码量。
QueryRunner类提供了两个构造器:
- 默认的构造器
- 需要一个 javax.sql.DataSource 来作参数的构造器
QueryRunner类的主要方法:
更新
- public int update(Connection conn, String sql, Object... params) throws SQLException:用来执行一个更新(插入、更新或删除)操作。
插入
- public T insert(Connection conn,String sql,ResultSetHandler rsh, Object... params) throws SQLException:只支持INSERT语句,其中 rsh - The handler used to create the result object from the ResultSet of auto-generated keys. 返回值: An object generated by the handler.即自动生成的键值
批处理
- public int[] batch(Connection conn,String sql,Object[][] params)throws SQLException: INSERT, UPDATE, or DELETE语句
- public T insertBatch(Connection conn,String sql,ResultSetHandler rsh,Object[][] params)throws SQLException:只支持INSERT语句
查询
- public Object query(Connection conn, String sql, ResultSetHandler rsh,Object... params) throws SQLException:执行一个查询操作,在这个查询中,对象数组中的每个元素值被用来作为查询语句的置换参数。该方法会自行处理 PreparedStatement 和 ResultSet 的创建和关闭。
测试
// 测试添加
@Test
public void testInsert() throws Exception {QueryRunner runner = new QueryRunner();Connection conn = JDBCUtils.getConnection3();String sql = "insert into customers(name,email,birth)values(?,?,?)";int count = runner.update(conn, sql, "何成飞", "he@qq.com", "1992-09-08");System.out.println("添加了" + count + "条记录");JDBCUtils.closeResource(conn, null);}
// 测试删除
@Test
public void testDelete() throws Exception {QueryRunner runner = new QueryRunner();Connection conn = JDBCUtils.getConnection3();String sql = "delete from customers where id < ?";int count = runner.update(conn, sql,3);System.out.println("删除了" + count + "条记录");JDBCUtils.closeResource(conn, null);}
2.2.3 ResultSetHandler接口及实现类
该接口用于处理 java.sql.ResultSet,将数据按要求转换为另一种形式。
ResultSetHandler 接口提供了一个单独的方法:Object handle (java.sql.ResultSet .rs)。
接口的主要实现类:
- ArrayHandler:把结果集中的第一行数据转成对象数组。
- ArrayListHandler:把结果集中的每一行数据都转成一个数组,再存放到List中。
- BeanHandler:将结果集中的第一行数据封装到一个对应的JavaBean实例中。
- BeanListHandler:将结果集中的每一行数据都封装到一个对应的JavaBean实例中,存放到List里。
- ColumnListHandler:将结果集中某一列的数据存放到List中。
- KeyedHandler(name):将结果集中的每一行数据都封装到一个Map里,再把这些map再存到一个map里,其key为指定的key。
- MapHandler:将结果集中的第一行数据封装到一个Map里,key是列名,value就是对应的值。
- MapListHandler:将结果集中的每一行数据都封装到一个Map里,然后再存放到List
- ScalarHandler:查询单个值对象
测试
/** 测试查询:查询一条记录* * 使用ResultSetHandler的实现类:BeanHandler*/
@Test
public void testQueryInstance() throws Exception{QueryRunner runner = new QueryRunner();Connection conn = JDBCUtils.getConnection3();String sql = "select id,name,email,birth from customers where id = ?";//BeanHandler<Customer> handler = new BeanHandler<>(Customer.class);Customer customer = runner.query(conn, sql, handler, 23);System.out.println(customer); JDBCUtils.closeResource(conn, null);
}
/** 测试查询:查询多条记录构成的集合* * 使用ResultSetHandler的实现类:BeanListHandler*/
@Test
public void testQueryList() throws Exception{QueryRunner runner = new QueryRunner();Connection conn = JDBCUtils.getConnection3();String sql = "select id,name,email,birth from customers where id < ?";//BeanListHandler<Customer> handler = new BeanListHandler<>(Customer.class);List<Customer> list = runner.query(conn, sql, handler, 23);list.forEach(System.out::println);JDBCUtils.closeResource(conn, null);
}
/** 自定义ResultSetHandler的实现类*/
@Test
public void testQueryInstance1() throws Exception{QueryRunner runner = new QueryRunner();Connection conn = JDBCUtils.getConnection3();String sql = "select id,name,email,birth from customers where id = ?";ResultSetHandler<Customer> handler = new ResultSetHandler<Customer>() {@Overridepublic Customer handle(ResultSet rs) throws SQLException {System.out.println("handle");
// return new Customer(1,"Tom","tom@126.com",new Date(123323432L));if(rs.next()){int id = rs.getInt("id");String name = rs.getString("name");String email = rs.getString("email");Date birth = rs.getDate("birth");return new Customer(id, name, email, birth);}return null;}};Customer customer = runner.query(conn, sql, handler, 23);System.out.println(customer);JDBCUtils.closeResource(conn, null);
}
/** 如何查询类似于最大的,最小的,平均的,总和,个数相关的数据,* 使用ScalarHandler* */
@Test
public void testQueryValue() throws Exception{QueryRunner runner = new QueryRunner();Connection conn = JDBCUtils.getConnection3();//测试一:
// String sql = "select count(*) from customers where id < ?";
// ScalarHandler handler = new ScalarHandler();
// long count = (long) runner.query(conn, sql, handler, 20);
// System.out.println(count);//测试二:String sql = "select max(birth) from customers";ScalarHandler handler = new ScalarHandler();Date birth = (Date) runner.query(conn, sql, handler);System.out.println(birth);JDBCUtils.closeResource(conn, null);
}相关文章:
03--数据库连接池
1、数据库连接池 1.1 JDBC数据库连接池的必要性 在使用开发基于数据库的web程序时,传统的模式基本是按以下步骤: 在主程序(如servlet、beans)中建立数据库连接进行sql操作断开数据库连接 这种模式开发,存在的问题:…...
MySQL表的基本插入查询操作详解
博学而笃志,切问而近思 文章目录 插入插入更新 替换查询全列查询指定列查询查询字段为表达式查询结果指定别名查询结果去重 WHERE 条件基本比较逻辑运算符使用LIKE进行模糊匹配使用IN进行多个值匹配 排序筛选分页结果更新数据删除数据截断表聚合函数COUNTSUMAVGMAXM…...
『 C++ 』红黑树RBTree详解 ( 万字 )
文章目录 🦖 红黑树概念🦖 红黑树节点的定义🦖 红黑树的插入🦖 数据插入后的调整🦕 情况一:ucnle存在且为红🦕 情况二:uncle不存在或uncle存在且为黑🦕 插入函数代码段(参考)🦕 旋转…...
c# 人脸识别的思路
在C#中实现人脸识别,您可以使用诸如虹软ArcFace等第三方人脸识别SDK。以下是一个基于虹软ArcFace SDK的C#人脸识别示例的大致步骤: 安装与引用SDK: 首先,您需要从虹软官网下载适用于C#的ArcFace人脸识别SDK,并将其安装…...
如何用AI提高论文阅读效率?
已经2024年了,该出现一个写论文解读AI Agent了。 大家肯定也在经常刷论文吧。 但真正尝试过用GPT去刷论文、写论文解读的小伙伴,一定深有体验——费劲。其他agents也没有能搞定的,今天我发现了一个超级厉害的写论文解读的agent ,…...
文件重命名方法:不同路径的文件名大小写如何批量转换技巧
在文件管理中,经常要处理文件重命名的问题,尤其是涉及到不同路径下的文件名大小写转换时。下面来看云炫文件管理器如何批量转换文件名的大小写的技巧,轻松完成这项任务。 准备多个不同路径文件夹,在里面各放几个文件。接下来开始…...
深度学习中的最优化算法是什么?
在深度学习中,最优化算法主要用于调整神经网络的参数(如权重和偏差),以最小化或最大化某个目标函数(通常是损失函数)。这些算法对于训练高效、准确的深度学习模型至关重要。以下是几种在深度学习中常用的最…...
SQL执行时间过长如何优化
这个问题,其实跟慢 SQl 排查解决有点像。可以从以下这几个方面入手: 确定瓶颈 首先查看 MySQL 日志、慢查询日志、explain 分析 SQL 的执行计划、profile 分析执行耗时、Optimizer Trace分析详情等操作,确定查询执行的瓶颈在哪里。只有确定…...
局部阈值 local_threshold
Currently the operator offers only the Method adapted_std_deviation. This algorithm is a text binarization technique and provides good results for document images. 目前这个算子只提供adapted_std_deviation方法,这个算子是一个文本二值化技术…...
【C/C++】C语言的高级编程(内存分区,指针)
C语言的高级编程【内存,指针】 基本知识变量gcc size工具 内存分区指针相关定义和赋值指针加法函数指针多级指针数组指针传参 基本知识 变量 变量解释全局变量出现在代码块{}之外的变量就是全局变量局部变量一般情况下,代码块{}内部定义的变量就是自动…...
Python ❀ 使用代码实现API接口调用详解
文章目录 1. 工具准备1.1. requests代码包1.2. BurpSuite抓包工具 2. 操作过程2.1. 一个简单的请求2.1.1. Burp获取响应2.1.2. 转发获取响应 2.2. 构造GET类型URL参数2.3. 构造请求头部2.4. 构造POST类型payload数据2.4.1. urlencoded格式2.4.2. json格式 本文主要讲解常用API接…...
关于KT6368A双模蓝牙芯片的BLE在ios的lightblue大数量数据测试
测试简介 关于KT6368A双模蓝牙芯片的BLE在ios的lightblue app大数量数据测试 测试环境:iphone7 。KT6368A双模程序96B6 App:lightblue ios端 可以打开log日志查看通讯流程 测试数据:长度是1224个字节,单次直接发给KT6368A&a…...
云边协同的 RTC 如何助力即构全球实时互动业务实践
作者:即构科技 由 51 CTO 主办的“WOT 全球技术创新大会 2023深圳站”于 11 月 24 日 - 25 日召开,即构科技后台技术总监肖潇以“边缘容器在全球音视频场景的探索与实践”为主题进行分享。 边缘计算作为中心云计算的补充,通过边缘容器架构和…...
使用python连接elasticsearch
有一个困惑了好久的问题,那就是从python里面连接elasticsearch总是报错。大致长这样 一开始我是看网上把es的安全功能关闭,也就是下面的内容,这个要进入到es的docker中去改config/elasticsearch.yml配置文件,但是这样改了以后kib…...
使用elasticsearchdump迁移elasticsearch数据实战
目录 1.安装nodejs 2.安装elasticsearchdump 3.迁移 4.核对数据 5.注意事项 1.安装nodejs https://ascendking.blog.csdn.net/article/details/135509838 2.安装elasticsearchdump npm install elasticdump -g 3.迁移 elasticdump --inputhttp://用户:密码源ES地址/源…...
指向未来: 量子纠缠的本质是一个指针
指向未来: 量子纠缠的本质是一个指针 概述基本概念理解量子纠缠PythonJavaC 理解波粒二象性PythonJavaC 理解量子隧穿理解宇宙常量PythonJavaC 概述 量子纠缠 (Quantum Entanglement) 是量子系统重两个或多个粒子间的一种特殊连接, 这种连接使得即使相隔很远, 这些粒子的状态也…...
Zookeeper启动报错常见问题以及常用zk命令
Zk常规启动的命令如下 sh bin/zkServer.sh start 启动过程如果存在失败,是没办法直接看出什么问题,只会报出来 Starting zookeeper … FAILED TO START 可以用如下命令启动,便于查看zk启动过程中的详细错误 sh bin/zkServer.sh start-for…...
【数据结构 】哈夫曼编译码器
数据结构-----哈夫曼编译码器 题目题目描述基本要求算法分析 代码实现初始化编码解码打印代码打印哈夫曼树 总结 题目 题目描述 利用哈夫曼编码进行信息通信可大大提高信道利用率,缩短信息传输时间,降低传输成本。 要求:在发送端通过一个编…...
大屏项目:react中实现3d效果的环形图包括指引线
参考链接3d环形图 3d效果的环形图 项目需求实现方式指引线(线的样式字体颜色) 项目需求 需要在大屏上实现一个3d的环形图,并且自带指引线,指引线的颜色和每段数据的颜色一样,文本内容变成白色,数字内容变…...
【STM32】STM32学习笔记-FlyMCU串口下载和STLINK Utility(30)
00. 目录 文章目录 00. 目录01. 串口简介02. 串口连接电路图03. FlyMCU软件下载程序04. 串口下载原理05. FlyMCU软件其它操作06. STLINK Utility软件07. 软件下载08. 附录 01. 串口简介 串口通讯(Serial Communication)是一种设备间非常常用的串行通讯方式,因为它简…...
业务系统对接大模型的基础方案:架构设计与关键步骤
业务系统对接大模型:架构设计与关键步骤 在当今数字化转型的浪潮中,大语言模型(LLM)已成为企业提升业务效率和创新能力的关键技术之一。将大模型集成到业务系统中,不仅可以优化用户体验,还能为业务决策提供…...
Cursor实现用excel数据填充word模版的方法
cursor主页:https://www.cursor.com/ 任务目标:把excel格式的数据里的单元格,按照某一个固定模版填充到word中 文章目录 注意事项逐步生成程序1. 确定格式2. 调试程序 注意事项 直接给一个excel文件和最终呈现的word文件的示例,…...
pam_env.so模块配置解析
在PAM(Pluggable Authentication Modules)配置中, /etc/pam.d/su 文件相关配置含义如下: 配置解析 auth required pam_env.so1. 字段分解 字段值说明模块类型auth认证类模块,负责验证用户身份&am…...
蓝牙 BLE 扫描面试题大全(2):进阶面试题与实战演练
前文覆盖了 BLE 扫描的基础概念与经典问题蓝牙 BLE 扫描面试题大全(1):从基础到实战的深度解析-CSDN博客,但实际面试中,企业更关注候选人对复杂场景的应对能力(如多设备并发扫描、低功耗与高发现率的平衡)和前沿技术的…...
【项目实战】通过多模态+LangGraph实现PPT生成助手
PPT自动生成系统 基于LangGraph的PPT自动生成系统,可以将Markdown文档自动转换为PPT演示文稿。 功能特点 Markdown解析:自动解析Markdown文档结构PPT模板分析:分析PPT模板的布局和风格智能布局决策:匹配内容与合适的PPT布局自动…...
linux 错误码总结
1,错误码的概念与作用 在Linux系统中,错误码是系统调用或库函数在执行失败时返回的特定数值,用于指示具体的错误类型。这些错误码通过全局变量errno来存储和传递,errno由操作系统维护,保存最近一次发生的错误信息。值得注意的是,errno的值在每次系统调用或函数调用失败时…...
Rust 异步编程
Rust 异步编程 引言 Rust 是一种系统编程语言,以其高性能、安全性以及零成本抽象而著称。在多核处理器成为主流的今天,异步编程成为了一种提高应用性能、优化资源利用的有效手段。本文将深入探讨 Rust 异步编程的核心概念、常用库以及最佳实践。 异步编程基础 什么是异步…...
爬虫基础学习day2
# 爬虫设计领域 工商:企查查、天眼查短视频:抖音、快手、西瓜 ---> 飞瓜电商:京东、淘宝、聚美优品、亚马逊 ---> 分析店铺经营决策标题、排名航空:抓取所有航空公司价格 ---> 去哪儿自媒体:采集自媒体数据进…...
网络编程(UDP编程)
思维导图 UDP基础编程(单播) 1.流程图 服务器:短信的接收方 创建套接字 (socket)-----------------------------------------》有手机指定网络信息-----------------------------------------------》有号码绑定套接字 (bind)--------------…...
七、数据库的完整性
七、数据库的完整性 主要内容 7.1 数据库的完整性概述 7.2 实体完整性 7.3 参照完整性 7.4 用户定义的完整性 7.5 触发器 7.6 SQL Server中数据库完整性的实现 7.7 小结 7.1 数据库的完整性概述 数据库完整性的含义 正确性 指数据的合法性 有效性 指数据是否属于所定…...
