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MySQL目前常用的分页方式有两种：1.利用limit实现分页，语法为“SELECT*FROM表名limit开始记录数,每页条数”；2.利用主键索引实现分页，语法为“SELECT*FROM表名WHERE字段名>(页数*10)LIMIT条数”；一般使用第一种方式居多，适用于数据量不大的场景：SELECT*FROMuserLIMIT0,10;#0是开始的记录数，10是条数如果换成第二种写法：SELECT*FROMuserWHEREid>(0*10)LIMIT10id是主键。如果是第X页共Y条：（X从0开始计算）SELECT*FROMuserWHEREid>(X*10)LIMITY当然，这种写法

?博客主页：?不会压弯的小飞侠✨欢迎关注：?点赞?收藏⭐留言✒✨系列专栏：?MyBatis-Plus专栏✨如果觉得博主的文章还不错的话，请三连支持一下博主。?欢迎大佬指正，一起学习！一起加油！目录?MyBatisPlus简介?MyBatisPlus快速入门案例?标准数据层开发?MP接口?id查询?修改?删除?保存?分页?开启日志?DQL控制?条件查询?方式一按条件查询?方式二:lambda格式按条件查询?方式三:lambda格式按条件查询?并且and?或者or?条件查询—null值处理?查询投影?分组统计?查询条件?范围查询?字段映射与表明映射?DML控制?id生成策越?多数据操作(删除)?多数据操作(查询)?逻辑删除?乐观锁?MyBat

1.简介在人工智能技术的快速发展进程下，现在很多小区或办公楼已经用上了人脸识别智能门禁系统。如今很多地方出入写字楼不用刷卡识别，直接刷脸就可以进入大楼。新型的生物识别代替了传统的识别方式人脸识别任务，分为二部分，人脸特征提取与人脸验证人脸特征提取人脸特征提取需要基于人脸的图像特征来判断，这个特征属于那个人，那如何提取人脸图像特征，目前有二种方式：基于人脸像素聚合高维抽象的特征（皮肤，五官类似于图像分类的形式）基于人脸关键点的特征，其实相当于在上一个方法的基础上，增加了人脸关键点（因为人脸关键点的位置，就是基于高维抽象的五官特征来判定的）基于人脸关键点的特征下图有一个详细的基于人脸关键点做的人脸识别算法流程关键点检测方法总体上可以分成两个类型:一个种是用坐标回归的方式来解决一

Python可以为Excel做些什么？如果你经历过工作簿意外崩溃、计算出错，并且需要执行枯燥的手动操作，那么肯定想知道这个问题的答案。这本书是为工作表软件用户准备的一本全面又简明扼要的Python入门指南。不要因为害怕学习编程就避而远之，费利克斯为学习Python提供了一个极佳的切入点，即便是经验丰富的程序员也能从中获益。同时，他将这本书的内容进行了合理的编排，使得像你一样的Excel用户更易于理解和应用。可以指导人们如何在Python的帮助下最大化地发挥Excel的能力。如果你想知道Excel结合Python有何潜能，那么费利克斯是回答这个问题的不二人选。希望你能像我一样喜欢这堂大师课程。从Excel到Python是一种自然的过渡，并且Pyt

       该系统是博主结合许多QT开发项目综合制作，借用了Opencv的开发库来完成的一个项目，具体的可以按照目录来，关于识别方面仅仅提供一个思路，目前还在想如何去优化（准备采用神经网络将数据集拟合，减少时间复杂度，目前还在实现...）。因为识别时间太长会很影响效率，具体的安装我不在这里讲解    QT版本：5.9.9    Opencv: 4.5.1一、车牌提取1、图像预处理    首先我们将图像读取出来用imread函数输入图片路径Matimage=imread("D:\\qthome\\test_car\\test2.png");         之后我们将图像进行高斯去噪去除一些图像的杂质，之后灰度处理转化成黑白图，进行边缘检测将

各大互联网公司的接连裁员，政策限制的行业接连消失，让今年的求职雪上加霜，想躺平却没有资本，还有人说软件测试岗位饱和了，对此很多求职者深信不疑，因为投出去的简历回复的越来越少了。另一面企业招人真的变得容易了吗？有企业HR吐槽，简历确实比以前多了好几倍，其实是变相的增加了招聘难度，以前是从10份中找一个合适的，现在是从100份中找一个合适的，合适的依然那么少！问题出在哪了呢？简历很多但是大部分都是初级水平；想找一个全栈自动化测试很难有满足要求的；要求薪水很高，实际能力却达不到。 传统手工测试模式已成为过去式测试行业发展到现阶段，目前测试从业者已达成共识的是：传统的手工测试模式已成为过去式！测试行业目前从业门槛在不断提高，几乎所有测试岗都要求懂代码、掌握自动化测试技术

CPU、GPU、NPU的区别CPUCPU（CentralProcessingUnit）中央处理器，是一块超大规模的集成电路，主要逻辑架构包括控制单元Control，运算单元ALU和高速缓冲存储器（Cache）及实现它们之间联系的数据（Data）、控制及状态的总线（Bus）。简单说，就是计算单元、控制单元和存储单元。CPU遵循的是冯·诺依曼架构，其核心是存储程序/数据、串行顺序执行。因此CPU的架构中需要大量的空间去放置存储单元（Cache）和控制单元（Control），相比之下计算单元（ALU）只占据了很小的一部分，所以CPU在进行大规模并行计算方面受到限制，相对而言更擅长于处理逻辑控制。CPU无法做到大量数据并行计算的能力，但GPU可以。GPUGPU（GraphicsProc

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文章目录一，Nginx优化1.隐藏版本号1.1查看版本号1.2隐藏版本号2.修改用户与组2.1编译时指定用户和组2.2修改配置文件3.配置网页缓存时间3.1修改配置文件4.日志切割4.1编写脚本进行日志切割4.2测试脚本4.3设置crontab任务，定期执行脚本自动进行日志分割5.设置连接超时5.1参数配置二、nginx深入优化1.更改进程数2.配置网页压缩2.1压缩功能参数2.2上传图片到/usr/local/nginx/html目录下3.盗链与防盗链3.1盗链概述3.2防盗链配置文件原理1.未开启防盗链时3.3开启防盗链一，Nginx优化1.隐藏版本号在生产环境

我怀疑我爸妈是故意的——我在外面跑了一个月外卖。但凡他们早点告诉我，我也不至于被晒成黑摸仙。还被以前的同学家长拉踩，用来激励自家孩子好好学习，天天向上。可能是因为地理位置近，漂亮团给我派的单全是往「琼林云庭」送的。由于我勤勤恳恳送外卖，在当骑手的第一个月就冲上了骑手排行榜第一，月薪破万。反正收租也是这里，送外卖也是这里，我可以送外卖的时候顺便收租，还能挣点零花钱。我爸告诉我每栋楼的收租的时间是不一样的，也不需要我每门每户去收，主要是对没有及时交房租的租户进行人道主义关怀。我下午接了几个下午茶外卖单，正好今天又有要收租的楼。我刚到楼下准备乘坐电梯将外卖送上楼的时候，被楼下的管理拦住了。她指了指电梯旁贴着的白纸。「外卖员禁止乘坐电梯。」这一栋楼五十三层，连电梯都分高层和低层，不乘坐电梯难道爬上去