搜索[栈]结果-低调大师优秀个人博客

精选列表

搜索[栈]，共10000篇文章

2026 主流技术栈：hermes agent多环境安装配置：Windows/Mac/Linux

一、Hermes agent 大模型选择 Hermes Agent 通过统一的模型抽象层接入不同厂商的大语言模型服务。实际部署时，建议根据数据合规要求、任务类型和成本预算进行选型。 1.1 国内场景：Kimi K2.6 对于数据需境内处理或存在私有化部署需求的场景，Kimi K2.6 是社区部署验证较多的选项。该模型支持超长上下文窗口，在长链路任务中能够保持相对连贯的状态跟踪，降低中途信息丢失的概率。其原生 Function Calling 实现较为成熟，在多工具协同编排时异常率较低，适合需要频繁调用外部工具的工作流。中文指令理解与本土业务文档解析的精度较高，能够适配国内办公自动化场景。并发场景下，多 Agent 同时运行的限流与超时风险相对可控。私有化部署方案支持内网数据闭环，符合政企安全合规要求。从成本角度看，其 Token 利用率与定价在同类模型中处于较低区间，适合高频调用的生产环境。 1.2 海外场景：OpenAI GPT 系列若任务涉及复杂逻辑推理、英文内容处理或多模态输入，可考虑接入 OpenAI GPT-3.5/4。该系列在任务拆解与复杂逻辑链处理方面能力较强，支持图像理解与图文混合内容处理，且第三方工具集成生态较为完善。接入海外模型需确保网络可达，并评估数据跨境传输的合规风险。二、前置准备部署前请确认以下环境依赖已就绪： Git：版本不低于 2.0，用于源码拉取与后续版本更新。 API 凭证：已申请 Kimi（Moonshot AI）或 OpenAI 的 API Key。 Windows 环境：如使用 Windows，需预先配置 WSL2；安装脚本执行期间将请求系统管理员权限以完成环境配置。三、安装 hermes agent 1.1 Windows 详细安装教程方式一：WSL2 安装（推荐新手使用）检查 Windows 版本：WSL2 需要 Windows 10（版本 2004 或更高）或 Windows 11。选择终端 (管理员) 或 Windows PowerShell (管理员)，在 UAC 弹窗点击 “是”。安装 WSL2，在 PowerShell 里输入这条命令，然后按回车： wsl --install 注意：等待安装完成，可能需要几分钟。完成后会提示你重启电脑。重启后设置 Linux 用户名和密码在 WSL2 里安装 Hermes Agent，现在你已经在 Ubuntu 里了，输入这条命令： curl -fsSL https://ghfast.top/https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash 等几分钟，安装完成后输入： source ~/.bashrc hermes 看到欢迎界面就成功了！方式二：PowerShell 原生安装打开 PowerShell：按 Win 键，输入PowerShell，点击"Windows PowerShell"。（这次不需要管理员权限）运行安装命令，复制下面这行，粘贴到 PowerShell 里，按回车： irm https://ghfast.top/https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.ps1 | iex 等待安装完成：安装过程可能需要 3-5 分钟，期间会自动下载 Python、Node.js 等依赖。看到"Installation complete"就成功了。 1.2 macOS 详细安装教程克隆项目到本地 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/hermes-agent.git 将下面代码复制到安装目录 mkdir -p ~/.hermes cp -r ~/hermes-agent ~/.hermes/hermes-agent 进入目录并执行安装脚本 cd ~/.hermes/hermes-agent && bash scripts/install.sh 重载环境变量 # Zsh 用户执行source ~/.zshrc # Bash 用户执行（二选一）# source ~/.bashrc 1.3 Linux 详细安装教程克隆项目到本地 git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/he/hermes-agent.git 将下面代码复制到安装目录 mkdir -p ~/.hermes cp -r ~/hermes-agent ~/.hermes/hermes-agent 进入目录并执行安装脚本 cd ~/.hermes/hermes-agent && bash scripts/install.sh 重载环境变量 # source ~/.zshrc 四、Kimi 大模型接入配置向导安装完成后，运行 hermes 命令，你会看到一个配置向导界面。输入 1 并按回车，进入快速设置模式。 1、选择模型提供商在这一步内，可以选择你想使用的 AI 模型提供商。 **国内用户推荐选择 Kimi（Moonshot）：**在国内网络环境下，Kimi 凭借稳定的连接速度、出色的中文语义理解能力和高性价比，成为绝大多数开发者部署 Hermes Agent 的优选方案。 **海外用户选择 OpenRouter、Anthropic **等海外主流模型平台，全球网络连通稳定流畅。这类平台模型性能强劲、接口兼容性高，能充分满足海外场景下智能代理的各类运行需求 2、输入 API 密钥选择提供商后，系统会提示你输入 API 密钥，以 Kimi 提供商为例展示获取方式：登录 Kimi 网站获取 API Key，访问https://platform.moonshot.cn/console点击登录点击左侧的 API Key 管理，创建 API Key，复制弹出的密钥字符回到 hermes agent 继续配置 3、选择默认模型将复制的 API Key 贴入终端并敲击回车，然后选择 Moonshot/Kimi-K2.6 模型并敲击回车确认。 4、配置工具接下来会询问你想启用哪些工具。新手建议先启用基础工具： web # 网络搜索和网页提取 terminal # 执行命令 file # 读写文件 browser # 浏览器自动化（可选） 5、配置完成全部配置完成后，就可以开始对话啦~ 6、安装后的第一件事装好之后，我建议你立刻做一件事：设置持久记忆。在对话中输入——hermes "请记住：我的主力编程语言是 Python，我偏好使用 Docker 部署服务，回复请用中文" Hermes Agent 会把这些偏好写入持久记忆文件。之后每次对话，它都会带着这些上下文，让回复更贴合你的习惯。你也可以直接编辑 ~/.hermes/memory/prompt.md 文件，手动写入你的偏好信息。记住这个文件有 3575 字符的限制，言简意赅就好。五、常见问题及解决办法 1、环境准备类问题（Windows 用户高发） Windows 直接安装失败（未用 WSL2）错误表现：安装脚本报错、命令无法执行、界面无响应核心原因：Hermes Agent 仅支持 Linux/macOS/WSL2，不支持 Windows 原生 PowerShell/CMD 解决方案： # 以管理员身份运行PowerShell，启用WSL2 wsl --install -d Ubuntu # 安装后设置默认启动WSL wsl --set-default Ubuntu 2、网络与资源下载问题（国内用户常见）官方脚本下载失败（GitHub 访问受限）错误表现：curl: (7) Failed to connect to ``raw.githubusercontent.com 核心原因：国内网络无法直接访问 GitHub 资源解决方案：方法 1（推荐）：使用离线安装包 cd /mnt/d/Downloads # 进入安装包目录 sudo apt install -y unzipunzip hermes-agent-2026.4.8.zip cd hermes-agent && bash install.sh 方法 2：配置代理后重试 ``` export http_proxy=http://代理地址:端口 export https_proxy=http://代理地址:端口 curl -sSL https://get.hermesagent.com | bash Python 依赖安装超时（PyPI 访问慢）错误表现：pip install长时间卡住、ReadTimeoutError 解决方案：使用国内镜像源加速 pip install --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 依赖包名 3、命令与环境变量问题 hermes: command not found（安装后无法识别命令）错误表现：终端输入hermes提示未找到命令核心原因：环境变量未加载或 PATH 未更新解决方案： # 重新加载环境变量source ~/.bashrc # 或~/.zshrc（根据Shell类型）# 或直接重启终端版本不匹配（Python/Node.js 版本冲突） Python 问题：Python 3.9 or older in PATH，安装器需要 Python 3.11 # 手动创建虚拟环境并指定版本 python3.11 -m venv hermes-venv source hermes-venv/bin/activate Node.js 问题：ENOENT/EACCES错误，Node.js 安装不完整 # 删除残留文件并重新安装rm -rf ~/.nvm ~/.node-gyp curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash nvm install 18 4、依赖冲突与缺失问题 Pydantic 版本冲突错误表现：TypeError: BaseModel.validate() takes 1 positional argument but 2 were given 核心原因：Hermes 依赖 Pydantic v1，系统安装了 v2（语法不兼容）解决方案： pip uninstall -y pydantic pydantic-core pip install pydantic==1.10.13 六、结语好消息！我们的 Hermes Agent 系统已经全部部署完成，目前运行一切正常。最后选了 Kimi 作为核心推理引擎，这也是社区里大家用得最多的方案，踩坑少，生态成熟。实测下来 Kimi 确实给力，长上下文能力拉满，原生工具调用也特别稳，完全能 hold 住 Hermes Agent 的多步任务规划和全流程自主执行。现在代码生成、文档处理、数据分析、自动化运维这些核心功能都调通了，已经正式投入使用，整体效率和任务成功率比之前提升了一大截。

2026-05-22

蚂蚁集团泰初：基于 Ray 构建统一 AI 技术栈更有优势

一方面是 Ray 整体的生态越来越完备，从早期的 Ray Core 到 Ray AI Libraries，Ray 技术栈方便快捷地提供了面向机器学习平台统一的计算运行时环境。

2024-12-26

余承东：纯血鸿蒙从内到外实现全栈自研

华为常务董事、终端BG董事长、智能汽车解决方案BU董事长余承东表示，“纯血鸿蒙”从内到外实现全栈自研。

2024-06-21

纯血鸿蒙来了：全栈自研，面向开发者启动Beta

余承东表示，纯血鸿蒙从内到外实现全栈自研。“鸿蒙是基于OpenHarmony打造的全场景智能操作系统，这是一个源自中国、自主可控的操作系统。”

2024-06-21

基于 DeepFlow 的 TiDB 全栈全链路可观测性最佳实践

作为一款优秀的开源分布式数据库软件，TiDB 得到越来越多的用户关注和应用，但在运维保障过程中同样面临着运维孤岛、定界定位难、获取可观测性数据开销大等挑战，本文总结了 TiDB 用户如何基于 DeepFlow 构建全栈可观测性的最佳实践

2024-04-29

技术专栏丨Rust 语言简介及其在 Fabarta 技术栈中的应用

在上面这个例子中，s1 被移动到了 s2，要理解移动及其成本，你需要理解一个变量所占用的内存什么时候在栈上分配、什么时候在堆上分配以及他们在内存中的大致布局。

2024-03-12

面向异构技术栈和基础设施的服务治理标准化

腾讯云中间件团队技术专家单家骏针对以上问题也带来了精彩分享，议题是《面向异构技术栈和基础设施的服务治理标准化。》

2023-02-28

从Multirepo到Monorepo 袋鼠云数栈前端研发效率提升探索之路

数栈前端开发团队负责着离线开发，实时开发，数据服务等多条产品线的开发和维护工作，面对众多的产品线，如何合理的管理代码，成了团队需要思考的问题，虽然借助了Multirepo进行管理，但还是遇到了许多难题：

2022-08-25

HDFS、Yarn、Hive…MRS中使用Ranger实现权限管理全栈式实践

本文分享自华为云社区《MRS中使用Ranger实现权限管理全栈式实践》，作者：啊喔YeYe 。前置工作开通MRS 普通集群。

2022-07-15

数栈技术分享：利用 Atomic 构建 React 项目工作流，so easy!

数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据

2021-06-11

数栈技术分享：详解FlinkX中的断点续传和实时采集

2021-05-06

Java实现栈（链表和线性表两种方法实现）

Java实现栈（链表和线性表两种方法实现）一、栈的介绍任何数据结构都是一种规则栈就是在最基础的结构——线性结构和链式结构上面定义规则形成的如果对基本数据结构（线性表和链表）有疑问的同学可以看我之前的博客

2020-05-08

Web 全栈大会：万维网之父的数据主权革命

-- more --> 本文整理自蒸汽记忆创始人谢扬在 2019 年 11 月 16 日在成都 Web 全栈大会上的演讲，内容有删改。

2019-11-26

不同编程语言在发生stackoverflow之前支持的调用栈最大嵌套层数

今天我的一位同事在微信群里发了一张图片，勾起了我的好奇心：不同编程语言支持的函数递归调用的最大嵌套层数是？ Java 1.8 private static void recur(int i){ System.out.println("Stack level: " + i); recur(++i); } 测试结果：8644 Javascript in Chrome Chrome版本： Version 70.0.3538.102 (Official Build) (64-bit) function a(i){ console.log("stack level: " + i) a(i+1); } a(0); 测试结果：11412 JavaScript in nodejs nodejs version: v8.11.

2018-11-19

【Recorder.js+百度语音识别】全栈方案技术细节

技术栈选择需求：利用百度语音接口在Web端实现语音识别功能技术栈：React+recorder-tool.js +recorder.js + Express + Baidu语音识别API recorder.js

2018-08-31

Python全栈 MongoDB 数据库（Mongo、正则基础、一篇通）

终端命令：在线安装： sudo apt-get install mongodb 默认安装路径： /var/lib/mongodb 配置文件： /etc/mongodb.conf 命令集： /usr/bin /usr/local/bin 下载解压： PATH=$PATH:/opt/mongodb.../bin export PATH 将以上两句写入 /etc/rc.local 备份： mongodump -h 主机地址 -d 库名 -o 文件名恢复： mongorestore -h 主机地址：端口号 -d 库名文件路径 mongod --port 8080 设置端口（默认27017） mongo 进入mongo shell quit() exit ctrl+c/z/d 退出mongo shell mongostat 监测速度 (command 命令次数 flushes IO次数 vsize 虚拟内存) mongotop 监测时长 ( ns 数据集合、 total 总时长、 read 读时长、write 写时长) Mongo命令： use 库名创建/选择库 show dbs 查询库 db.dropDatabase() 删除库 db.createCollection（“集合名”）创建集合 db.集合名.insert(...) 创建集合 show collections 查询集合 show tables 查询集合 db.getCollection("集合名") 查询集合所在库 db.集合名.drop() 删除集合 db.集合名.renameCollion("新集合名") 重命名集合 db.集合名.insert({name:"tom"..}) 插入文档 db.集合名.save({name:"tom",...}) 插入文档 db.集合名.insert（[{}, {}...]）插入多个文档 db.集合名.save([{} {}...]) 插入多个文档（加_id键会覆盖原文档） db.集合名.find(查找条件，域) 查找文档 db.集合名.findOne(查找条件，域) 只显示找到的第一条文档 db.集合名.distinct("集合名") 查看集合内某个域的取值范围 db.集合名.remove(query,justOne) 删除指定条件文档（默认false删除所有） db.集合名.update(query, update,upert,multi) 修改文档 db.集合名.find().count() 计数统计查询结果文档的个数 db.集合名.find().pretty（）将查询结果格式化显示 db.集合名.find().limit（n）显示查找结果的前n条结果 db.集合名.find().skip（n）跳n过前条显示后面的结果 db.集合名.find().count（）计数统计查询结果文档的个数 db.集合名.find().sort（{filed：1/-1,...}）排序 1：升序， -1：降序，第项相同按照第项二排序 db.集合名.find({'域名.下标':内容{_id:0}) 操作组中的某一项 db.集合名.find({"外域名.内部文档域":内容}, {_id:0}) 操作内部文档（Object）的域 db.集合名.ensureIndex({域:1/-1}) 创建索引（1：正向索引 -1：反向） db.集合名.getIndexes() 查看某个集合中的索引 db.集合名.ensureIndex({域:1/-1}},{name:'索引名'}) 自定义索引名称 db.集合名.dropIndex(({域:1/-1}) 删除索引 db.集合名.dropIndex("索引名") 删除索引 db.集合名.dropIndexes() 删除所有索引（默认_id索引无法删除） db.集合名.ensureIndex({域名1:1/-1,域名2:1/-1}) 创建符合索引更节省空间 db.集合名.find({'数组.下标':值},{_id:0}) 如果对数组创建索引查找值也属于索引查找 db.集合名.ensureIndex({域:1/-1},{unique:true}) 创建唯一索引 db.集合名.ensureIndex({域:1/-1},{sparse:true}) 创建稀疏索引 db.createCollection('集合名',{capped:true,size:10000,max:3}) 创建固定集合比较操作符： $eq 等于 $lt 小于（字符串也可以比较大小） $lte 小于等于 $gt 大于 $gte 大于等于 $ne 不等于 $in 在什么里（in） $nin 不在什么里（not in）逻辑操作符： $and 与 query内如果多个条件用逗号隔开默认就是and关系 $or 或 $not 非 $nor 既不也不数组操作符： $size 只显示指定个size个数的文档] $all 查找数组中包含多项的 $slic 取数组中部分显示，在域（field）中声明其他query查询： $exists 判断一个域是否存在 $mod 余数查找 $type 数据类型查找修改操作符： $set 修改一个直不存在则添加 $unset 删除一个域 $rename 修改域名 $setOnInsert 第三个参数为true作为补充插入数据否则无用 $inc 加减修改器可以使整数小数正数负数 $mul 乘法修改器可以使整数小数正数负数 $min 设置域的值为上线超过min修改为min $max 设置域的值为下线小于max修改为max 数组修改符： $push 向数组中添加一项 $pushAll 向数组中添加多项 $pull 从数组中删除一项 $pullAll 从数组中删除多项 $each 对多个值进行逐一操作 $position 指定插入位置(配合each使用) $sort 对数组进行排序(配合each使用) $pop 弹出一项（1：弹出第一项 -1：最后一项） $addToSet 向数组中添加一项（不允许重复）时间类型：ISODate() nuw Date（）自动生成当前时间 Date() 获取当前计算机时间格式字符串 ISODate() 生成当前时间 ISODate("2018-01-01 12:12:12") 自定义时间 ISODate("20180101 12:12:12") 自定义时间 ISODate("20180101") 自定义时间 valueOf() 生成时间戳 null 如果某个域的值不存在可以设置为null 修改参数： query：筛选要查找要修改的文档 update：将筛选的文档修改为什么内容需要配合修改操作符 upsert： bool值默认false 如果query的文档不存在则不进行任何操作设置为true 如果query和文档不存在就根据query和update插入新文档 multi： bool值默认false 如果query文档有多条则只修改第一条设置为true 则修改所有符合条件的文档查找参数： query（条件）：键值对的形式给出要展示的文档 field（域）：以键值对对的形式给出要展示或不展示的域 0为值不显示该域 1为值显示该域如果使用0设置某些域不显示默认其他域显示如果使用1设置某些域显示默认其他域不显示 *_id 只有设置为0才不显示否则默认显示除_id以外，其他域必须同时设置0或1 索引：指建立指定键值及所在文档中存储位置的对照清单使用索引可以方便我们进行快速查找，减少数据遍历次数，从而提高查找效率覆盖索引：查找操作需要获取的域，只有索引域没有其他域。此时索引表可以直接提供给用户想要的内容，提高查找效率唯一索引：创建的索引，索引域值无重复，此时可以创建唯一索引唯一索引数据结构更加便于查找稀疏索引：只针对有指定域的文档创建索引表，如果某个文档没有该域则不会插入到索引表中索引约束： 1. 索引表也需要占用一定的磁盘空间 2. 当数据发生更新时索引表也要随之更新综上： 1. 数据量比较大时更适合创建索引，数据量较小时没有必要付出索引代价 2. 频繁进行查找操作而不是更新删除插入操作，此时更适合使用索引固定集合：大小固定的集合，称之为固定集合插入速度更快，顺序查找更快可以控制集合的空间大小能够自动淘汰早期数据参数： capped:true 创建固定集合 size：10000 固定集合的大小字节数 max ：1000 表示最多多少条文档正则基础 Python re模块正则接口详解

2018-08-24

Python全栈正则表达式（概念、、语法、元字符、re模块）

前言：普通人有三件东西看不懂:医生的处方，道士的鬼符，程序员得正则表达式什么是正则表达式？正则表达式，又称规则表达式，英文名为RegularExpression，在代码中常简写为regex、regexp或RE，是计算机科学的一个概念。许多程序设计语言都支持利用正则表达式进行字符串操作。例如，在Python中就内建了一个功能强大的正则表达式接口擎。正则表达式这个概念最初是由Unix中的工具软件（例如sed和grep）普及开的。正则表达式通常缩写成“regex”，单数有regexp、regex，复数有regexps、regexes、regexen。正则就是用有限的符号，处理表达无限的序列有什么作用？正则表通常被用来检索、替换那些符合某个模式(规则)的文本。正则表达式是对字符串（包括普通字符（例如，a 到

2018-08-23

Python全栈 MySQL 数据库（表字段增、删、改、查、函数）

ParisGabriel 每天坚持手写一天一篇决定坚持几年为了梦想为了信仰开局一张图查询SQL变量show variables 1.表字段的操作 1.语法：alter table表名执行动作； 2.添加字段（add） alter table表名add字段名数据类型；(尾插) alter table 表名 add 字段名数据类型first；（头插） alter table 表名 add 字段名数据类型after字段名；（指定插入） 3.删除字段（drop） alter table 表名drop字段名； 4.修改数据类型（modify） alter table 表名modify字段名新数据类型； 5.重命名（rename） alter table 表名rename表名；2.字符类型 1.字符类型宽度与数值类型宽度的区别 1.数值类型宽度为显示宽度，只用于select查询显示占用储存无关，可用zerofill查看效果 2.枚举类型 1.单选（enum）：字段名enum（值1，值2...）； 2.多选（set）：字段名set（值1，值2...）；（多项放在一个字符串内用，号隔开） 3.日期时间类型 1.date：“YYYY-MM-DD” 2.time：“HH：MM：SS” 3.datetime：“YYYY-MM-DD HH：MM：SS” 4.timestamp：“YYYY-MM-DD HH：MM：SS” 5.datetime：不给值默认返回Null 6.timestamp：不给值默认返回系统时间 3. 日期时间函数 1.now（）返回服务器当前的时间 2.curdate（）返回当前时期 3.curtime（）返回当前日期 4.year（date）返回指定时间的年份 5.date（date）返回指定时间的日期 6.time（date）返回指定时间的时间4.日期时间运算 1.语法格式 select * from 表名 where 字段名运算符（时间-interval时间间隔单位）；时间间隔单位： 1 day | 2hour | 1 minute | 2year | month 5.表记录管理 1.删除表记录 1.deletefrom 表名 where 条件；注意：如果不加where条件，所有记录全部清空 2.更改表记录 1.update表名 set 字段1=值1，字段名2=值2，... where 条件注意：如果不加where条件，所有记录全部更改 3.运算符操作 1.数值比较/字符比较 1.数值比较： = != > >= < <= 2.字符比较： = != 2.逻辑比较 1.and 2.or 3.范围内比较 1.where 字段名between值1 and 值2 2.where 字段名in（值1，值2，....） 3.where 字段名not in（值1，值2，...） 4.匹配空、非空 1.空：where nameisnull 2.非空：where nameis notnull 3.注意 1.NILL：空值，只能用is或is not取匹配 2.“ ”：空字符串，用=或!=去匹配 4.模糊比较 1.where 字段名like表达式 2.表达式 1._:匹配单个字符 2.% ：匹配0到多个字符 NULL不会被统计6.SQL查询： 1语法顺序： 3.select... 聚合函数from表名 1.where 2.group by... 4.having... 5.order by... 6.limit...； 2.order by 1.给出查询结果进行排序 2...order by字段名升序/降序升序：ASC（默认排序方式）降序：DESC 3.limit（永远放在SQL语句的最后） 1.作用：显示查询记录的个数 2.用法 limitn 显示n条记录 limit m，n m表示从m+1条记录开始显示显示n条记录 limit 2,3 显示第3,4，5条记录 3.分页每页显示5条记录，显示第4页内容第1页：limit 0,5 #1,2,3,4,5 第2页：limit 5,5 第3页：limit 10,5 第4页：limit 15,5 每页显示n条记录，显示第m页： limit（m-1）*n，n4.聚合函数 avg（字段名）：求该字段的平均值 sum（字段名）：求和 max（字段名）：最大值 min（字段名）：最小值 count（字段名）：统计该字段的个数 create database MOSHOU; use MOSHOU; create table hero( id int, name char(15), sex enum("男","女"), country char(10) )default charset=utf8; insert into hero values (1,"曹操","男","魏国"), (2,"小乔","女","吴国"), (3,"诸葛亮","男","蜀国"), (4,"貂蝉","女","东汉"), (5,"赵子龙","男","蜀国"), (6,"魏延","男","蜀国"); use MOSHOU; create table sanguo( id int, name char(20), gongji int, fangyu tinyint unsigned, sex enum("男","女"), country varchar(20) )default charset=utf8; insert into sanguo values (1,'诸葛亮',120,20,'男','蜀国'), (2,'司马懿',119,25,'男','魏国'), (3,'关羽',188,60,'男','蜀国'), (4,'赵云',200,66,'男','魏国'), (5,'孙权',110,20,'男','吴国'), (6,'貂蝉',666,10,'女','魏国'), (7,null,1000,99,'男','蜀国'), (8,'',1005,88,'女','蜀国'); 1、创建库 studb2 2、在库中创建表 t1 ,字段有3个：name、age、phnumber 3、查看表结构 4、在表中第一列添加一个 id 字段 5、把 phnumber 的数据类型改为 bigint 6、在表中最后一列添加一个字段 address 7、删除表中的 age 字段 8、查看表结构答案： use studb2; create table t1( name char(20), age tinyint unsigned, phnumber char(11) ); desc t1; alter table t1 add id int first; alter table t1 modify phnumber bigint; alter table t1 add address varchar(50); alter table t1 drop age; desc t1; 1、在表中插入3条记录 2、查找2018年7月2日有哪些用户充值了 3、查找2018年7月份充值的信息 4、查找7月30日10:00-12:00充值的信息答案： insert into t7 values (3,"小昭",19000520,3000,20180630000000), (4,"赵敏",19000521,4000,20180702000000), (5,"周芷若",19010522,3500,20180702100000); select * from t7 where date(shijian)="2018-07-02"; select * from t7 where date(shijian)>="2018-07-01" and date(shijian)<="2018-07-31"; select * from t7 where date(shijian)="2018-07-31" and time(shijian)>="10:00:00" and time(shijian)<="12:00:00"; 1、查询1天以内的记录 2、查询1年以前的记录 3、查询1天以前,3天以内的记录答案： select * from t7 where shijian > (now()-interval 1 day); select * from t7 where shijian < (now()-interval 1 year); select * from t7 where shijian < (now()-interval 1 day) and shijian > (now()-interval 3 day); 1、查找所有蜀国人的信息 2、查找所有女英雄的姓名、性别和国家 3、把id为2的记录改为典韦,性别男,国家魏国 4、删除所有蜀国英雄 5、把貂蝉的国籍改为魏国 6、删除所有表记录答案： select * from hero where country="蜀国"; select name,sex,country from hero where sex="女"; update hero set name="典韦",sex="男",country="魏国" where id=2; delete from hero where country="蜀国"; update hero set country="魏国" where name="貂蝉"; delete from hero; 1、找出攻击值高于200的蜀国英雄的名字、攻击力 2、将吴国英雄中攻击值为110的英雄的攻击值改为100,防御力改为60 3、查找蜀国和魏国的英雄信息答案： select name as n,gongji as g from sanguo where gongji>200 and country="蜀国"; update sanguo set gongji=100,fangyu=60 where country="吴国" and gongji=110; select * from sanguo where country="蜀国" or country="魏国"; 1、查找攻击值100-200的蜀国英雄信息 2、找到蜀国和吴国以外的国家的女英雄信息 3、找到id为1、3或5的蜀国英雄和貂蝉的信息答案： select * from sanguo where gongji between 100 and 200 and country="蜀国"; select * from sanguo where country not in("蜀国","吴国") and sex="女"; select * from sanguo where (id in(1,3,5) and country="蜀国") or name="貂蝉"; 1、在蜀国英雄中,查找防御值倒数第二名至倒数第四名的英雄的记录 2、在蜀国英雄中,查找攻击值前3名且名字不为 NULL 的英雄的姓名、攻击值和国家答案： select * from sanguo where country="蜀国" order by fangyu asc limit 1,3; select name,gongji,country from sanguo where country="蜀国" and name is not NULL order by gongji DESC limit 3; 1、攻击力最强值是多少 2、统计id 、name 两个字段分别有几条记录 ## 空值 NULL 不会被统计,""会被统计 3、计算蜀国英雄的总攻击力 4、统计蜀国英雄中攻击值大于200的英雄的数量答案： select max(gongji) from MOSHOU.sanguo; select count(id),count(name) from sanguo; select sum(gongji) from MOSHOU.sanguo where country="蜀国"; select count(*) from MOSHOU.sanguo where gongji>200 and country="蜀国";

2018-07-30

龚鹏：我是怎么从程序员成为全栈GEEK的

全栈工程师，英文叫Full Stack Developer，是一个在IT行业圈子里越来越热门的话题，无论是像Facebook这样的大型公司，还是刚刚起步的初创公司，都开始招募全栈工程师。

2018-05-01

基于NodeJS的全栈式开发（基于NodeJS的前后端分离）【转】

3.1 基于NodeJS“全栈”式开发如果想实现上图的分层，就必然需要一种web服务帮我们实现以前后端做的事情，于是就有了标题提到的“基于NodeJS的全栈式开发” Node 带来的全栈时代这张图看起来简单而且很好理解

2018-01-18

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。