在使用Windows 10系统的过程中，许多用户都曾遇到过系统自动更新的烦恼。尤其是当系统提示即将进行更新，而我们又恰好处于工作或者娱乐的关键时刻，这时候暂停更新就显得尤为重要。
Windows 10 的自动更新非常顽固，多用户在网上试了各种关闭win10自动更新的方法，刚开始看着好像是关闭更新了，可没过多久系统就又开始自动更新了。今天笔者就来教大家如何彻底关闭win10自动更新，该方法亲测有效。
命令总结的非常全的文章，也是我们平时工作中使用率非常高的操作命令
我不明白谷歌是更新了什么，我费劲心思用Nuxt3.js做一个不使用任何组件和任何前端框架的博客，就是为了优化那几ms的加载速度，这直接给我整废了，加载页面速度奇慢无比，但是奇怪的是切换无痕模式或者换别的浏览器一点事情都没有？？难道是在偷偷采集什么数据上传吗？
一、引言 在Liunx系统CentOS7.9的中部署项目遇到了Glibc版本过低的问题，使用yum安装最高只能安装Glibc2.17并不能满足要求，本文介绍了如何用源码编译的方法升级Glibc的版本。 二、准备工作 1、配置yum阿里镜像源 查看yum当前配置的仓库，如果yum配置的不是阿里云源，请配置阿里云源。 yum repolist all 验证是否能ping通阿里云 # 如果不能ping通可能是DNS没有配置 ping
git 同一行运行多个命令 用"&&" 来分隔多个命令 A && B 执行A后，仅在A成功运行后执行B 多个仓库代码之间进行代码合并 原理 git不区分不同仓库是什么 git通过remote引用和关联多个repo仓库 不同仓库代码合并，通过模拟本地分支拉取其他仓库代码；再将本地分支合并到想要的分支即可 场景1： 本地仓库A，需要合并仓库B 1. 加仓库B的引用，并起别名 git remote add
作为卓越工程文化的一部分，Code
在项目开发中我们经常会遇到各种参数校验，尤其是表单参数的校验。当参数不多时我们可以在控制器中手动校验，但是一旦遇到需要校验的参数较多的post接口时，还去一个个的校验的话那会累死个人。 其实，Spring框架给我们提供了对象校验的API，可以帮助我们省去逐一手动校验接口参数的烦恼。 本文就和大家一起系统学习一下Spring
首先我们安装系统必要工具 yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 然后添加软件源信息，以阿里源为例 yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo 然后更新并安装docker-ce发现到这一步出现问题 yum makecache 安装docker yum install -y --allowerasing docker-ce 启动docker sudo systemctl start docker 查看docker版本 docker version 设置docker开机启动 systemctl
虽然平时大部分工作都是和Java相关的开发, 但是每天都会接触Linux系统, 尤其是使用了Mac之后, 每天都是工作在黑色背景的命令行环境中. 自己记忆力不好, 很多有用的Linux命令不能很好的记忆, 现在逐渐总结一下, 以便后续查看. 基本操作 Linux关机,重启 # 关机 shutdown -h now # 重启 shutdown -r now 查看系统,CPU信息 # 查看系统内核信息 uname -a # 查看系统内核版本 cat /proc/version #
不小心把一些错误代码提交到仓库了。 如果每个人直接更新的话，会导致错误代码也更新到本地了。 这个时候想要避免这种情况的发生，唯一可以做的就是将那些错误代码直接覆盖掉。 git push -f origin master git push -f
数据库对象命名规范 数据库对象 数据库对象是数据库的组成部分，常见的有以下几种：表（Table ）、索引（Index）、视图（View）、图表（Diagram）、缺省值（Default）、规则（Rule）、触发器（Trigger）、存储过程（Stored Procedure）、
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导读：阿里云 RDS 专家服务团队帮助云上客户解决过很多紧急问题。现将《ApsaraDB专家诊断报告》中出现的部分常见 SQL 问题总结如下，供大家参考。 MySQL 在近几年仍然保持强劲的数据库流行度增长趋势。越来越多的客户将自己的应用建立在 MySQL 数据库之上，甚至是从 Oracle 迁移到 MySQL上来。但也存在部分客户在使用 MySQL 数据库的过程中遇到一些比如响应时间慢，CPU
当MySQL单表记录数过大时，增删改查性能都会急剧下降，可以参考以下步骤来优化： 单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨，否则不要一开始就考虑拆分，拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度，一般以整型值为主的表在 千万级以下，字符串为主的表在 五百万
