总结 因为前一个条件相同的情况下 当前条件才会是有序的。...当前一个条件不同 那么无法保证当前条件为有序的 所以索引失效 再进一步，假设有以下数据 1(b=2,c=4) 2(b=2,c=5) 3(b=3,c=1) 4(b=3,c=2) 此时对于b 这四个数据都是有序的...但是排序的时间复杂度高于遍历数据的时间复杂度 ps:再慢也不会慢过o(n)，所以会直接遍历所有数据索引失效。...至于为什么在c后面的索引也会失效(范围后全失效)，难道不能查完c之后，把c的结果当成索引继续吗？...综上所述，范围后的查询字段都不是有序的，所以索引都失效了。
1、 建立安全传输通道 采用国密算法对传输过程中的数据进行加密，密钥作为保障信息加密安全性的咽喉，密钥的生成、交换、吊销管理机制设计的优劣，直接影响到加密的安全性。...密信为每个用户颁发证书，用于身份认证，并做到了一次一密，严密的密钥分发管理机制及密钥更新机制保障了密钥的安全性。...2、 保障信息存储安全 为了保障用户存储的信息安全，密信为用户提供了安全的信息存储空间--密箱。用户可以按照存储需要，将不同的信息存储在不同的密箱当中，密箱中的信息都经过加密后存储。...每个密箱都有一个对应的密码，密箱的密码就是钥匙，一把钥匙开一把锁，且密箱之间是相互隔绝的，对其它用户不可见。...如果想看对应密箱中的信息内容，只有输入该密箱对应的正确密码后对信息进行解密，才可查看到信息内容。为了避免其他用户推算用户设置的密箱数量，密箱的存储空间设置有一批随机数字组成的伪记录。
感兴趣的同学可以读下《数据仓库工具箱：维度建模权威指南》和阿里巴巴的《大数据之路》，从这两本书可以了解到维度数据建模的理论和工程实践。...这些优点在历史上推动了维度数据建模在数据仓库领域的发展，吸引了很多人，但是站在此时此刻（2022年），我们需要重新审视为什么维度数据建模会存在和它是如何从根本上满足我们的需求的。...这样就可以实现只存储一次字段值的描述，并将其连接到要描述的表中，而不是每次在表中存在一个维度时都存储一个字段值的描述。 同样的，那个时代计算成本也很高。...那么为什么维度数据建模会消失呢？ 存储几乎是免费的（Storage has become almost free）：每月 1GB 的 AWS 云存储成本仅为 2 美分。...将宽表分解为星形或雪花模式的回报很差。虽然存储可能会减少存储表所需的总空间的 95%，但如果以每年几美分的价格计算，这个成本并不是一个考虑因素。
“密”是啥 密集存储系统的核心在于一个字：密。 谈到“密”，我们可能想到的是这样， ? 甚至有个专门的病叫“密集恐惧症”。 那究竟什么是“密”呢？ 汉语词典中对“密”做出了解释。...“密”用作形容词，指事物之间的距离很近，事物的部分之间空隙小。如紧密、 严密、稠密、茂密、密集、密封、紧锣密鼓、乌云密布等。 那对应到仓储系统中的“密”，也是类似。...如果给定一个空间，最密的密集存储是将空间内全部放置物料，将空气完全排除去。 ? 其实在传统的人工仓库中，人们为了尽可能多的存放物料，是采用的密集存储的方式。 ?...再比如密集存放的机械结构一单发生故障后，会影响整“道”的出入库，系统不够灵活。...而随着用地成本的上升和一些工艺上的要求，也出现了一些料箱类的密集存储方式，比如 ? ? 再比如 ? 不过这些料箱的密集存储方式更加要注重的是为拣选用的出入库的准确性和高效性。 好了。
“密”是啥 密集存储系统的核心在于一个字：密。 谈到“密”，我们可能想到的是这样， 甚至有个专门的病叫“密集恐惧症”。 那究竟什么是“密”呢？ 汉语词典中对“密”做出了解释。...“密”用作形容词，指事物之间的距离很近，事物的部分之间空隙小。如紧密、 严密、稠密、茂密、密集、密封、紧锣密鼓、乌云密布等。 那对应到仓储系统中的“密”，也是类似。...如果给定一个空间，最密的密集存储是将空间内全部放置物料，将空气完全排除去。 其实在传统的人工仓库中，人们为了尽可能多的存放物料，是采用的密集存储的方式。...再比如货物被人工放置过程中，对货物的信息跟踪和出入库记录仍旧无法实现自动化。 再比如密集存放的机械结构一单发生故障后，会影响整“道”的出入库，系统不够灵活。...而随着用地成本的上升和一些工艺上的要求，也出现了一些料箱类的密集存储方式，比如 再比如 不过这些料箱的密集存储方式更加要注重的是为拣选用的出入库的准确性和高效性。
4)常量存储。常量通常直接存放在程序代码内部，这样做是安全的，因为它们永远不会被改变。 在嵌入式系统中，常量本身会和其他部分隔离开，所有这种情况下，可以选择将其存放在ROM（只读存储器）中。...自动装箱：（自动将基本类型转换成包装器类型） Character ch = 'x'; 拆箱：（将包装器类型转换成基本类型） char c = ch; 高精度数字 用于高精度计算的类：BigInteger...如果字段是对某个对象的引用，那么必须初始化该引用，以便使其与一个实际的对象相关联。 每个对象都有用来存储其字段的空间；普通字段不能在对象间共享。...2.5.1 参数列表 方法的参数列表指定要传递给方法什么样的信息。 在参数列表中必须指定每个所传递对象的类型和名字。...java.lang是默认导入每个Java文件中的。 java.lang里没有Date()类，它位于util类库中，并且必须书写import java.util.*才能使用Date类。
随着数字经济的蓬勃发展，数据已经成为新时代的重要生产要素，并成为国家基础性战略资源。与此同时，数据泄露事件呈现出愈演愈烈的态势，层出不穷的数据安全事件轻则为企业带来资金及名誉损失，重则影响国家安全。...绿盟数据保险箱 绿盟数据保险箱，是一款基于可信执行环境TEE的硬件技术，自主研发的机密计算类数据安全产品，可以帮助客户解决数据共享场景下的安全问题，保证数据和应用在存储、处理、传输过程中的机密性和完整性...绿盟数据保险箱的魔方效果 将绿盟数据保险箱比喻成魔方，每个方块里面都有一条数据，得到准确的算法，就可以迅速完成数据的拼接，整个运算以及拼接的过程都是在加密环境下进行，也就实现了“数据可用不可见”的安全效果...数据保险箱中的数据硬盘是完全加密的，数据写入即加密，即使系统运维人员去机房拷贝硬盘中的数据，也只能获取到加密数据信息，无法得到明文数据。...2、任务计算高性能 跟联邦学习、安全多方计算等方案相比，绿盟数据保险箱软硬一体架构，采用国产海光CPU和国密SM4算法，性能高、更便捷，适用范围更广泛。
第一辑主要介绍matlab自带的高精度计算工具；第二辑主要介绍来自于File Exchange中的两款高精度计算工具箱；第三辑主要介绍一款收费的高精度计算工具箱Multiprecision Computing...matlab自带的高精度计算工具主要依赖于Symbolic Math Toolbox工具箱。...精度越高所花费的时间会相应增加，精度越低所花费的时间会相应减少，因此需要在精度与计算时间间做一个权衡。...那怎么来实现让MATLAB存储高精度数值呢？就得用到咱们主角vpa函数了，使用vpa处理的数据自动为sym型数据。...，这是为什么呢？
，如果要存储的值无需截断或四舍五入即可适应变量，则可以进行隐式转换、小精度数据转大精度也可进行隐式转换 Int Num=100; Long Bignum= Num; 显示转换--显示转换也称为强制转换...Double Num=100.1; Int a; a=int.Parse(Num); 显示转换存在一定的风险性，如若出现失误可能会抛出异常或者影响整个结果的精确性。...拆箱--拆箱并不是装箱的逆过程，简单说也是引用类型转换为值类型为拆箱，详细来说拆箱是获取为装箱部分的指针，然后将未装箱部分的值复制到堆栈中。...当然这样的话可能会造成更新的性能消耗。 更简单的一次验证并安全的操作： A a=new A(); B b= A as B; if(B!...那么我们要研究他们的叫声，这里设计小的功能模块。我们就可以使用接口来设计一个叫声。然后每个每个东西去实现不同的叫声（猪叫、狗叫、鸡叫、猫叫）。
当产生后续变化时，一个新的快照记录就会写入数据仓库。这样，在数据仓库中就保存了数据的历史状况。 反应历史变化：也叫随时间变化、时变性。是指数据仓库中的每个数据单元只是在某一时间内是准确的。...累积快照事实表： 累计快照事实表的行汇总了发生在过程开始和结束之间可预测步骤内的度量事件。 维度：维度提供围绕某一业务过程事件所涉及的“谁、什么、何处、何时、为什么、如何”等背景。...每个维度表都有一个唯一的主键（通常是表中的一个列或列的组合），用于唯一标识表中的每条记录。维度表中的记录通过主键与事实表中的记录的外键相关联。...在现实世界的业务数据中，维度数据（如客户信息、产品分类、员工记录等）可能会随时间发生变化，但这种变化通常是缓慢的，不像事实数据那样频繁更新。...粒度：指的是数据仓库中数据单元的细节程度或综合程度的级别（数据仓库）；事实表每行中数据是一个特定级别的细节数据，称为粒度（数据仓库工具箱）；事实表中一条记录所表达的业务细节程度（大数据之路）； 总线矩阵
不过也不用太担心，一般来说比较优秀的源码都会有非常非常完善的注释，如果你英语好的话，结合注释一起理解，难度并不大。 话不多说，我们就一起来看看vector这个类的源码。...前文说了，每次扩容都会重新申请一块更大的内存，这个在我们看来是理所应当的，但这个更大究竟是多大就很难描述了。如果新申请的内存过大，可能会造成浪费。...50%的扩容率是工程师经过反复权衡和实验之后得到的一个折中值，既不会过大造成浪费，也不会过小，导致频繁申请内存影响性能。...所以当我们使用vector的时候，不要无脑使用，不妨也可以想一想在我们的场景中存储的元素规模最大可能是多少，提前布局，尽量避免vector的扩容出现影响性能。...因为现在流行的所有其他语言，几乎都有可变长度数组这样一个概念，那么问题来了，对于这些语言来说，它们的可变长度数组又是怎么实现的？
于是，我找遍了各大网站终于找到出路了，找到一版本可以免费Camtasia Studio可以汉化后使用，不影响所有功能。这个我可是耗费了一周的时间哟！本来都想放弃了。现在给需要用的朋友们分享一下！...现在，只需单击一下，你就可以将最常用的注释和效果添加到新的“收藏夹”面板中，以加快编辑速度。第三，包管理器。...现在，你可以导出所有自定义键盘快捷键并与同事共享，以便团队中的每个人都可以从使用相同的键盘快捷键中受益。第七，双击媒体箱导入。我喜欢这个功能， 只需双击媒体箱即可导入新媒体，这样操作速度太快了。...第八，可分离的时间线。如果你使用多个显示器，那么你会喜欢分离时间线并将其移到最方便的显示器上的功能。第九，Windows中的Camtasia录像机UI。...视频中的每个效果和元素都可以直接在预览窗口中拖放和编辑。然后以广播就绪的 4k 分辨率导出视频。动态图形分层介绍和结尾序列以及标题动画，以在您的所有视频中创建参与度。音乐曲目使用音乐设置视频的气氛。
弱密码账号的危害高：通常数据中心资产都存在大量的弱密码账号，在护网、攻防演练、甚至黑客入侵中，入侵方首要的突破口就是通过撞库、爆破等手段探测弱密码账号，根据获取的弱密码账号进行提权、横向渗透。...改密困难：客户无论从合规性考虑，还是安全性考虑，弱密码账号都非常有必要消除，而消除弱密码的最有效、最直接的办法就是改密，并且按照等保等政策要求，至少要每三个月修改一次且要满足复杂度，当账号少时还可以靠人工...但现阶段企业信息化程度通常都比较高，资产和业务系统多且杂，基本不具备靠人工的来操作的可能性。采用密码分段管理，加强密码的安全存储，历史密码完整留存，且可以应急恢复，全部采用国密存储，安全性更上一层楼。...使得管理员无法掌握资产账号的分布情况，以及每个账号的状态，从而也无法根据每个账号的情况去制定安全策略。下图是使用PAM后的效果，可以看出账号的分布情况一目了然。...相当于保险箱的钥匙交给了外人使用，如果这些人因一念之差或者手工操作失误，带来的后果企业可能难以承受。
18道门，其中1-7对应的是8-14，每个通道有两个门，每个过道有2个温控探头，根据设定的温度分别控制两端门上风幕（每个风幕上由5台电机组成），每台风机功率 380V.37KW。...15、16、17、18各自对一个通道，每个通道也是2个温控探头，2个湿度控制探头，其中每个过道中的1个温控探头控制执风幕启停。...； 每道风幕门口设置本地控制箱1台，与总控制柜连接，本地控制箱除合闸供电外不进行任何操作，实现对风机启停的自动控制；本地控制箱设有声光报警器，能够实现本地温度超限、风机故障的声光报警； 控制室上位机软件能够显示实时数据...，所有通讯和数据交换均通过一条网线完成（如果库房内有局域网，本地控制箱也可以分别连接到局域网中）。...上位机软件管理平台主要包括以下几大功能块： 实时数据显示，包括温、湿度数据显示、风机运行状态显示； 数据查询，可以查询一定时间间隔的历史数据； 数据存储，将数据存储并导出到硬盘； 趋势曲线，绘制并查询历史趋势曲线
什么是 Java 包装类和自动拆箱装箱？ Java 中的基本数据类型（如 int、char、boolean 等）是不具备面向对象特性的，不能直接参与面向对象的操作。...为什么需要 Java 包装类和自动拆箱装箱？ Java 的包装类和自动拆箱装箱主要有以下几个原因： 面向对象：Java 是一门面向对象的编程语言，但基本数据类型不具备面向对象的特性。...通过使用包装类，可以将基本数据类型转换为对应的对象，从而在集合中存储。 3. Java 包装类和自动拆箱装箱的实现原理？ Java 的包装类是通过封装基本数据类型的值来实现的。...每个包装类都有一个与之对应的构造方法，用于创建包装类对象，并将基本数据类型的值传递给该构造方法。 自动拆箱和装箱是由编译器在编译时进行的操作。...包装类的创建和销毁会产生额外的开销，影响性能。 自动拆箱和装箱可能导致一些隐式的类型转换错误，需要注意类型匹配的问题。 7.
这是一项广受欢迎且需求量很大的功能，它将有助于进一步保护通信双方的私密性，免受任何第三方甚至是法律请求的影响。...【马斯克对发现E2EE代码的推文回复了一个“眨眼”的表情】 为什么 Twitter 需要 E2EE 端到端加密确保信息以加密形式发送，收件人需要解密才能得到其中的内容。...发件人的消息在传输过程中被转换成不可读的密文，因此任何中间人，如互联网服务提供商、黑客，甚至Twitter本身，都无法读取消息内容。...2020 年 7 月，黑客曾入侵员工账户并访问管理面板读取了 36 位知名用户的 DM 收件箱，并下载其中 7 位用户的内容。...如果 Twitter 当时有 E2EE，那么所有黑客获得的消息都将是不可读的密文，从而减轻对受感染用户的影响。
只需要保证密钥key不泄漏，即使知道加密算法，也无法从密文得到明文。密码管理器存储和管理我们所有的密码，安全至关重要，那到底是怎样保护着我们的密码呢？密码管理器一般要求用户设置一个主密码，并严格保密。...打个比方，我们的密码就像放进一个保险箱（加密数据库）中，主密码就是这个保险箱的钥匙。...由于现实中仍然存在很多主密码泄露的风险：为了方便记忆和输入，人们习惯设置更短更简单的密码人们还是会在其他场景重用主密码，增加了泄密的可能性使用了不安全的输入法导致主密码泄密很多手机输入法都会记录用户的每个操作...但是有些Android手机系统，可以在没有解锁的情况下，直接通过数据线读取公共存储区的数据。如果密码管理器把加密数据库保存到公共区域，会增加泄密风险。...如果App把主密码（保险箱的钥匙）也发送到云端进行验证...因此密码管理器开发者需要非常细致的设计登录验证算法，但有些开发者不具备足够的知识技能，会采用普通互联网服务一样的方式验证用户。
先对密码相关的设计进行补充，从用户在客户端输入密码，到网络传输，再到服务端数据存储，在整个流程中，为了保证密码的安全性，最佳实践的方案应该是怎样的？...TLS 能保证的只是传输过程中第三方抓包看到的是密文，但防不了在客户端和服务端截取数据的黑客，要在服务端截取数据比较难，但在客户端截取还是比较容易的。...因为我们是轮询请求行情数据的，所以就会不间断地对数据库产生读请求，且随着在线用户越来越多，那对数据库的并发读也会越来越多，而且还是不间断的，所以，很容易会达到数据库的性能瓶颈，达到性能瓶颈的话，还会影响写请求...另外，深度数据的特点是每个价格只能有一条数据，所以，相同 score 的记录不能存在多条，因此，需更新某个价格的盘口数量时，需要先删除该价格对应的 score 记录，然后再插入。...触发深度数据变更的地方有几个，除了有成交记录，还有用户撤单成功时，都会减少深度数据对应价格的数量。以及，用户下单后，委托单未能即时成交的剩余量会增加对应价格的数量。
一是传统的动力推进系统加辅机电站系统，这个阶段动力是动力，电力是电力，两个系统相对独立，动力系统主要指船舶主机加主轴系（包括变速箱）加螺旋桨; 电力系统主要指辅机电站加配电和辅机负载。...不知宝宝们是否记得初中物理有一个著名的实验，就是把一个导体放在磁场中，给导体一通电，导体就会受力而飞出磁场，受力方向用左手定则来判定。...如果把海水作为那个导体，并把海水置于磁场中，那么给海水通以某方向的直流电流，海水就会受到向后的推力，船舶受反作用力而向前行驶，这就是磁流体推进的原理。...物理知识告诉我们，通电导体在磁场中受力的大小F=BIL，即受力大小与磁感应强度（磁密）、电流大小和导体长度成正比，要想达到那个数量级的推力，需要海水中电流要达到数万安培，磁密需要达到数特斯拉。...使海水中电流达到数万安难度还不算太大（也不小），而磁密要达到数特斯拉可是个天大的难题，要知道海水的导磁性能与空气基本相当，要在一个较大的空间（长度数量级为米）内建立数特斯拉的磁密需要百万安匝数量级的励磁电流
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