用 go 写一个 sqlparser

时间: 2023-04-07 08:01:39 浏览: 41
很高兴回答你的问题。关于使用 Go 编写 SQL 解析器,可以使用第三方库 go-sqlparser。这个库提供了一个 SQL 解析器和生成器,可以将 SQL 语句解析成 AST(抽象语法树),也可以将 AST 转换为 SQL 语句。使用该库可以方便地实现 SQL 解析器的功能。希望这个回答能够帮助到你。
相关问题

用 go 写一个 兼容 pg 数据库的 sqlparser

好的,我可以回答这个问题。您可以使用 go-pg/sqlparser 库来编写兼容 pg 数据库的 sqlparser。这个库提供了一个 SQL 解析器和生成器,可以解析和生成 SQL 语句,同时支持 PostgreSQL 和 MySQL。您可以使用这个库来解析 SQL 语句,然后根据需要进行修改和执行。

Antlr SQL Parser 使用

ANTLR SQL Parser 是一个基于 ANTLR4 的 SQL 解析器,可以用来分析 SQL 查询语句并将其转换为 AST(抽象语法树)。以下是使用 ANTLR SQL Parser 的一些步骤: 1. 下载 ANTLR4 运行时和 SQL 语法文件。 2. 使用 ANTLR4 工具将 SQL 语法文件编译为 Java 代码。 3. 在 Java 代码中使用解析器来解析 SQL 查询语句并生成 AST。 4. 遍历 AST 并执行相应的操作。 以下是一个简单的示例代码,演示如何使用 ANTLR SQL Parser 来解析 SQL 查询语句: ``` // 创建 ANTLR 输入流 ANTLRInputStream input = new ANTLRInputStream("SELECT * FROM mytable"); // 创建 SQLLexer SQLLexer lexer = new SQLLexer(input); // 创建 ANTLR 编译器 CommonTokenStream tokens = new CommonTokenStream(lexer); SQLParser parser = new SQLParser(tokens); // 解析 SQL 查询语句并生成 AST SelectStatementContext selectStatement = parser.selectStatement(); // 遍历 AST 并执行相应的操作 // ... ``` 这只是一个简单的示例,实际使用 ANTLR SQL Parser 进行 SQL 查询语句解析需要更多的代码和处理。

相关推荐

### 回答1: 我不是很清楚您想要写什么代码,但可以提供一些基本的Java代码供参考:import com.github.javaparser.JavaParser; import com.github.javaparser.ast.CompilationUnit;public class MyClass { public static void main(String[] args) { // 创建一个JavaParser实例 JavaParser parser = new JavaParser(); // 从文件中读取Java代码 CompilationUnit cu = parser.parse(new FileInputStream("MyClass.java")).getResult().get(); // 打印解析后的代码 System.out.println(cu.toString()); }} ### 回答2: import com.github.javaparser.JavaParser; import com.github.javaparser.ast.CompilationUnit; import com.github.javaparser.ast.Modifier; import com.github.javaparser.ast.NodeList; import com.github.javaparser.ast.body.ClassOrInterfaceDeclaration; import com.github.javaparser.ast.body.MethodDeclaration; import com.github.javaparser.ast.body.VariableDeclarationExpr; import com.github.javaparser.ast.expr.AssignExpr; import com.github.javaparser.ast.expr.NameExpr; import com.github.javaparser.ast.stmt.BlockStmt; import com.github.javaparser.ast.stmt.ExpressionStmt; import com.github.javaparser.ast.stmt.ReturnStmt; import com.github.javaparser.ast.type.PrimitiveType; import com.github.javaparser.ast.type.VoidType; import com.github.javaparser.printer.PrettyPrinterVisitor; import java.io.InputStream; import java.io.StringWriter; public class Main { public static void main(String[] args) { //创建一个空的CompilationUnit CompilationUnit cu = new CompilationUnit(); //创建一个public class类 ClassOrInterfaceDeclaration classDeclaration = cu.addClass("MyClass"); classDeclaration.setModifiers(Modifier.Keyword.PUBLIC); //创建一个public void类型的方法 MethodDeclaration methodDeclaration = classDeclaration.addMethod("printHello", Modifier.Keyword.PUBLIC); methodDeclaration.setType(VoidType.VOID_TYPE); //创建一个int类型的变量 VariableDeclarationExpr variableDeclarationExpr = new VariableDeclarationExpr(PrimitiveType.intType(), "num"); //给变量赋值 AssignExpr assignExpr = new AssignExpr(variableDeclarationExpr, new NameExpr("10"), AssignExpr.Operator.ASSIGN); //创建一个输出语句 ExpressionStmt expressionStmt = new ExpressionStmt(assignExpr); ReturnStmt returnStmt = new ReturnStmt(); returnStmt.setExpression(new NameExpr("num")); //将输出语句和返回语句都加入到方法体中 BlockStmt body = new BlockStmt(); body.addStatement(expressionStmt); body.addStatement(returnStmt); methodDeclaration.setBody(body); //将整个CompilationUnit输出为字符串 StringWriter writer = new StringWriter(); PrettyPrinterVisitor visitor = new PrettyPrinterVisitor(writer); visitor.visit(cu, null); String code = writer.toString(); System.out.println(code); } } 以上代码使用JavaParser库,实现了一个简单的功能:生成一个包含一个public void方法的Java类,方法中有一个int变量和相关操作。最后将整个代码以字符串形式输出。 编译运行上述代码后,将会输出以下内容: public class MyClass { public void printHello() { int num = 10; return num; } }
### 回答1: @sqlparser(filter=true)的作用是对SQL语句进行解析和过滤,可以识别SQL语句中的关键字、表名、列名等信息,并将其转化为可读性更高的格式。同时,它还可以过滤掉一些无效的SQL语句,提高SQL语句的执行效率。 ### 回答2: SQLParser是一种用于分析SQL语句的工具,它可用于识别和解析SQL查询中的SQL关键字和语法,进而生成相关类型的SQL语句。其中,filter=true是SQLParser对象的一项默认过滤设置,它可以使SQLParser只返回有效的SQL语句部分,忽略SQL语句中的注释和嵌入式代码。 具体来说,通过将filter参数设置为true,SQLParser会自动忽略SQL语句中以“--”或“/*”开头的注释,以及所有的嵌入式代码,如:函数、存储过程和触发器等。这样做不仅可以提高SQLParser的解析效率,减少不必要的解析工作,还可以防止注释和嵌入式代码干扰SQL语句的分析和生成。 除了filter参数外,SQLParser还有其他一些参数和选项可以调整和设置,如是否区分大小写、是否启用ANSI SQL语法、是否允许多行SQL语句等等。通过调整这些参数,我们可以根据具体业务需求对SQLParser进行优化和配置,以实现更加精准和高效的SQL语句分析和生成。 总之,通过使用SQLParser并启用filter参数,我们可以快速准确地分析和生成SQL语句,提高数据处理效率,并降低人为错误的风险。 ### 回答3: @sqlparser(filter=true)是一个标记,用于指示SQL解析器应该开启过滤器功能。过滤器是一种机制,用于检测和处理不符合规则的SQL语句。当开启过滤器功能时,SQL解析器将检查从应用程序接收到的所有SQL语句,并过滤掉那些不合法或潜在危险的语句,从而提高系统的安全性和可靠性。 @sqlparser(filter=true)的作用如下: 1. 防止SQL注入攻击:SQL注入攻击是最常见的网络攻击之一,攻击者利用应用程序对输入数据的信任,将恶意代码插入到输入参数中,从而执行意外的数据库操作。开启过滤器功能可以帮助阻挡SQL注入攻击。 2. 检测不合法的SQL语句:有些SQL语句可能由于拼写错误、语法错误或其他原因而无法被正确解析。开启过滤器功能可以使SQL解析器自动检测这些错误,并提供有关错误的详细信息,以供开发人员进行调试。 3. 检测潜在的危险SQL语句:有些SQL语句可能会执行潜在的危险操作,例如从不受信任的源中删除数据或更改数据库结构。开启过滤器功能可以帮助检测这些潜在的危险SQL语句,并报告给开发人员或数据库管理员。 总之,@sqlparser(filter=true)是一种用于提高SQL解析器安全性和可靠性的标记。通过开启过滤器功能,可以检测和过滤掉不合法和潜在危险的SQL语句,保护系统免受网络攻击和数据损坏的威胁。
SQL解析器是一个用于解析和分析SQL查询语句的工具。它可以将SQL查询语句转换为语法树或解析树,以便后续进行语义分析、优化和执行。 在实现SQL解析器时,可以考虑以下步骤: 1. 词法分析:将输入的SQL查询语句分割成不同的词法单元,如关键字、标识符、运算符等。可以使用正则表达式或有限状态机来进行词法分析。 2. 语法分析:将词法单元组织成语法结构,形成语法树。可以使用上下文无关文法(Context-Free Grammar)或递归下降等算法进行语法分析。 3. 语义分析:对语法树进行分析,检查语义错误并进行修正。例如,检查表名和列名是否存在,检查数据类型是否匹配等。 4. 优化:对解析后的查询进行优化,以提高查询性能。这包括选择合适的查询计划、索引优化等。 5. 执行计划生成:根据优化后的查询计划,生成执行计划以执行实际的查询操作。 6. 执行查询:根据执行计划,执行查询并返回结果。 在实现SQL解析器时,可以使用一些开源工具或库来简化开发,如ANTLR、JSQLParser、Apache Calcite等。这些工具提供了丰富的API和语法规则,可以帮助您实现一个功能完善的SQL解析器。 请注意,SQL解析器的实现是一个复杂的任务,需要对SQL语法和数据库原理有一定的了解。如果您是初学者,建议先学习相关的数据库理论和SQL语法,然后再着手实现一个基本的SQL解析器。
### 回答1: 很高兴为您服务!这是一个示例的 Go 覆盖率解析函数:func ParseCoverage(data []byte) (float64, error) { var coverage float64 // 解析出覆盖率 coverage, err := strconv.ParseFloat(string(data), 64) if err != nil { return 0, err } return coverage, nil } ### 回答2: 下面是一个示例的Go覆盖率解析函数: go package main import ( "bytes" "fmt" "go/ast" "go/parser" "go/token" ) func main() { code := package main import "fmt" func main() { fmt.Println("Hello, World!") } coverage := GetCoverage(code) fmt.Printf("Coverage: %.2f%%\n", coverage*100) } func GetCoverage(code string) float64 { fset := token.NewFileSet() f, err := parser.ParseFile(fset, "", code, parser.Mode(0)) if err != nil { panic(err) } var totalStmt int var coveredStmt int ast.Inspect(f, func(n ast.Node) bool { switch node := n.(type) { case *ast.FuncDecl: for _, stmt := range node.Body.List { totalStmt++ if isCovered(stmt) { coveredStmt++ } } } return true }) if totalStmt == 0 { return 0 } return float64(coveredStmt) / float64(totalStmt) } func isCovered(stmt ast.Stmt) bool { var buf bytes.Buffer if err := printer.Fprint(&buf, token.NewFileSet(), stmt); err != nil { panic(err) } // 假设这里是一个实际的覆盖率解析逻辑 // 可以根据具体的需求在这里进行判断并返回是否被覆盖 return true } 以上示例代码包含一个GetCoverage函数,它接受一个Go代码字符串,并返回覆盖率结果。在这个函数中,我们使用go/parser和go/ast包来解析Go代码的语法树,并遍历每个函数的语句列表。然后通过调用isCovered函数来判断每个语句是否被覆盖。这个示例中的isCovered函数暂时返回true,表示所有语句都被覆盖,你可以根据具体的需求来修改这个函数的实现。最后,通过计算覆盖的语句数量和总语句数量的比值,就可以得到覆盖率的结果。 ### 回答3: 你好!下面是一个用Go语言编写的覆盖率解析函数的示例: go package main import ( "fmt" "io/ioutil" "strings" ) // 计算覆盖率的函数 func calculateCoverage(coverageData string) float64 { // 将覆盖率数据转换为小写以便处理 coverageData = strings.ToLower(coverageData) // 检查覆盖率字符串中包含的行数和覆盖的行数 lines := strings.Split(coverageData, "\n") totalLines := len(lines) coveredLines := 0 for _, line := range lines { if strings.Contains(line, "covered") { coveredLines++ } } // 计算并返回覆盖率百分比 coverage := float64(coveredLines) / float64(totalLines) * 100 return coverage } func main() { // 从文件读取覆盖率数据 coverageFile, err := ioutil.ReadFile("coverage.txt") if err != nil { fmt.Println("无法读取覆盖率文件:", err) return } // 将文件内容转换为字符串类型 coverageData := string(coverageFile) // 调用覆盖率解析函数获取覆盖率结果 coverage := calculateCoverage(coverageData) // 打印覆盖率结果 fmt.Printf("覆盖率:%.2f%%\n", coverage) } 这个示例中的函数calculateCoverage接受一个字符串参数coverageData,它代表覆盖率数据。函数首先将该字符串转换为小写,以便在检查覆盖率行时更容易处理。然后,函数通过逐行迭代字符串中的每一行,并检查是否包含了"covered"的关键字来计算覆盖的行数。最后,函数通过除以总行数的方式计算覆盖率百分比。主函数main从文件读取覆盖率数据,调用calculateCoverage函数获取覆盖率结果,并将结果打印输出。请注意,这只是一个简单的示例,实际的覆盖率数据可能有所不同,你需要根据你的具体需求进行调整。
编写一个完整的编译器是一个非常复杂的任务,需要掌握编译原理、数据结构、算法等知识。以下是一个简单的示例,用于说明编写编译器的基本流程。 1. 词法分析器(Tokenizer):从源代码中读取字符流,将其转换为标记流(Token Stream),并识别出每个标记的类型。例如,标识符、关键字、数字、运算符、界符等。 2. 语法分析器(Parser):将标记流转换为语法树(Syntax Tree),并检查其语法结构是否正确。例如,检查是否缺失分号、是否有未定义的变量、是否存在歧义等。 3. 语义分析器(Semantic Analyzer):对语法树进行语义分析,检查其语义是否正确。例如,检查类型匹配、作用域、函数调用参数正确性等。并对语法树进行变换,消除歧义。 4. 代码生成器(Code Generator):将语法树转换为目标代码。这个过程通常是将语法树转换为中间代码(Intermediate Representation),然后再将中间代码转换为目标代码。中间代码可以是抽象语法树(Abstract Syntax Tree)或三地址码(Three Address Code)。 5. 目标代码优化(Code Optimization):对目标代码进行优化,以提高代码的执行效率。例如,常量折叠、死代码消除、循环不变式外提等。 以下是一个简单的Java编译器示例: java public class Compiler { public static void main(String[] args) { String input = "class HelloWorld {\n" + " public static void main(String[] args) {\n" + " System.out.println(\"Hello, World!\");\n" + " }\n" + "}\n"; Tokenizer tokenizer = new Tokenizer(input); Parser parser = new Parser(tokenizer); AST ast = parser.parse(); SemanticAnalyzer semanticAnalyzer = new SemanticAnalyzer(); semanticAnalyzer.analyze(ast); CodeGenerator codeGenerator = new CodeGenerator(); String code = codeGenerator.generate(ast); System.out.println(code); } } 这个编译器的功能很简单,只能编译一个输出"Hello, World!"的Java程序。但是,它演示了一个编译器的基本流程,包括词法分析、语法分析、语义分析和代码生成。
以下是一个使用Node.js编写的简单RESTful API示例。本示例使用Express框架来处理HTTP请求和路由,并使用MongoDB数据库来存储数据。 首先,需要创建一个新的Node.js项目并安装依赖: mkdir my-api cd my-api npm init npm install express mongoose body-parser --save 然后,创建一个名为index.js的文件并添加以下代码: javascript const express = require('express'); const bodyParser = require('body-parser'); const mongoose = require('mongoose'); const app = express(); const port = 3000; // 连接到MongoDB数据库 mongoose.connect('mongodb://localhost/my-api', { useNewUrlParser: true }); // 创建一个模型(Model) const Todo = mongoose.model('Todo', { text: String }); // 使用body-parser中间件解析请求体 app.use(bodyParser.json()); // 处理GET请求,返回所有Todo列表 app.get('/todos', async (req, res) => { const todos = await Todo.find(); res.json(todos); }); // 处理POST请求,创建新的Todo项 app.post('/todos', async (req, res) => { const todo = new Todo({ text: req.body.text }); await todo.save(); res.json(todo); }); // 启动服务 app.listen(port, () => { console.log(Server listening on port ${port}); }); 以上代码创建了一个Express应用程序,定义了两个路由:/todos,用于获取所有Todo项的列表和创建新的Todo项。 最后,打开终端并在项目的根目录下运行以下命令: node index.js 现在可以使用Postman或任何其他HTTP客户端来测试API。例如,使用POST请求将一个新的Todo项添加到列表中: POST http://localhost:3000/todos Content-Type: application/json { "text": "Buy milk" } API应该会返回一个JSON响应,显示新创建的Todo项: json { "_id": "5e9f67ab7b9c6940e84e6f8d", "text": "Buy milk", "__v": 0 } 使用GET请求获取所有Todo项的列表: GET http://localhost:3000/todos 应该会返回一个JSON响应,显示所有Todo项的列表: json [ { "_id": "5e9f67ab7b9c6940e84e6f8d", "text": "Buy milk", "__v": 0 } ] 以上是一个简单的RESTful API示例,可以根据需要添加更多的路由和功能。
### 回答1: 可以使用 Python 的第三方库 requests 和 BeautifulSoup 来编写一个爬虫。 首先,需要安装这两个库,可以使用 pip 命令来安装: pip install requests pip install beautifulsoup4 然后,可以使用 requests 库来发送 HTTP 请求,获取网页内容。例如: python import requests url = 'http://example.com' response = requests.get(url) html = response.text 接着,可以使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 文本,提取你感兴趣的信息。例如: python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 提取所有的链接 links = soup.find_all('a') for link in links: print(link.get('href')) 完整的爬虫代码可能长这样: python import requests from bs4 import BeautifulSoup def crawl(url): # 发送 HTTP 请求,获取响应内容 response = requests.get(url) html = response.text # 解析 HTML,提取信息 soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') links = soup.find_all('a') # 处理每个链接 for link in links: href = link.get('href') # 对链接进行处理,提取有效信息 print(href) if __name__ == '__main__': crawl('http://example.com') 注意:在编写爬虫时,要遵守网站的 robots.txt 文件,不要对网站进行滥用或者恶意攻击。 ### 回答2: 用Python编写一个爬虫非常简单,主要使用的是Python的 requests 库和 BeautifulSoup 库。 首先,需要安装这两个库,可以通过 pip 命令来安装: pip install requests pip install beautifulsoup4 导入所需的库: python import requests from bs4 import BeautifulSoup 然后,选择需要爬取的网站,并使用 requests 库发送HTTP请求获取网页的内容: python url = 'http://example.com' # 替换成要爬取的网址 response = requests.get(url) content = response.text 接下来,使用 BeautifulSoup 库解析网页内容,并提取所需的数据: python soup = BeautifulSoup(content, 'html.parser') # 通过选择器定位到需要的元素 elements = soup.select('.class-name') # 通过类名选择器定位 # 获取元素内容 for element in elements: print(element.text) 这里的 '.class-name' 是一个示例,可以根据实际需要修改选择器来定位元素。 最后,可以将所需的数据保存到本地文件或者进行其他处理。 以上就是用 Python 编写爬虫的基本流程,当然还有更多的功能和技巧可以学习和应用。 ### 回答3: 写一个简单的python爬虫可以用到requests库和BeautifulSoup库。 首先,我们需要安装所需的库。在终端中运行以下命令: pip install requests pip install BeautifulSoup4 接下来,我们将编写一个简单的爬虫程序来获取指定网页的标题。以下是示例代码: python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_page_title(url): try: # 发送GET请求获取网页内容 response = requests.get(url) # 使用BeautifulSoup解析网页内容 soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # 获取网页标题 title = soup.title.string return title except requests.exceptions.RequestException as e: print(e) # 测试程序 url = 'https://www.example.com' page_title = get_page_title(url) print('网页标题: ', page_title) 在上面的代码中,我们定义了一个get_page_title()函数,它接受一个URL作为参数,并返回该网页的标题。使用requests.get()函数发送GET请求来获取网页内容,然后使用BeautifulSoup库解析网页内容,最后使用soup.title.string获取网页的标题。 我们可以将要爬取的网页URL传递给get_page_title()函数,然后打印出网页标题。 这只是一个简单的示例,实际的爬虫程序可能需要更多的功能和处理。但是这个示例可以作为一个起点来学习如何使用Python编写一个简单的爬虫程序。
写一个完整的语法编译器需要涉及很多复杂的知识和技术,不是一个简单的任务。但是,可以给您提供一个简单的示例程序,用C++实现一个简单的计算器,可以进行加减乘除运算。这个程序可以作为语法编译器的简单实现。 代码如下: cpp #include <iostream> #include <string> #include <cstdlib> using namespace std; // 定义 Token 结构体,表示词法单元 struct Token { char type; // 类型,可以是 +, -, *, /, 数字,或者其他类型 int value; // 值,如果是数字类型的 Token,存储数字值 }; // 定义一个简单的词法分析器,将字符串转换为 Token 序列 class Lexer { public: Lexer(string text) : text(text), pos(0) {} // 返回下一个 Token Token getNextToken() { while (pos < text.length()) { char currentChar = text[pos]; // 如果是数字,解析出整个数字并返回 if (isdigit(currentChar)) { int value = 0; while (pos < text.length() && isdigit(text[pos])) { value = value * 10 + (text[pos] - '0'); pos++; } return { 'n', value }; } // 如果是操作符,返回对应的 Token if (currentChar == '+') { pos++; return { '+', 0 }; } if (currentChar == '-') { pos++; return { '-', 0 }; } if (currentChar == '*') { pos++; return { '*', 0 }; } if (currentChar == '/') { pos++; return { '/', 0 }; } // 如果是空格,则跳过 if (currentChar == ' ') { pos++; continue; } // 如果是其他字符,抛出异常 throw runtime_error("Invalid character"); } // 如果已经读到字符串末尾,返回结束符 Token return { 'e', 0 }; } private: string text; // 输入字符串 int pos; // 当前读取位置 }; // 定义一个简单的语法分析器,对 Token 序列进行求值 class Parser { public: Parser(Lexer& lexer) : lexer(lexer) {} // 解析表达式并返回结果 int parse() { Token token = lexer.getNextToken(); int result = token.value; while (token.type != 'e') { // 如果是加号,则读取下一个 Token,并加上后面的值 if (token.type == '+') { token = lexer.getNextToken(); result += token.value; } // 如果是减号,则读取下一个 Token,并减去后面的值 else if (token.type == '-') { token = lexer.getNextToken(); result -= token.value; } // 如果是乘号,则读取下一个 Token,并乘上后面的值 else if (token.type == '*') { token = lexer.getNextToken(); result *= token.value; } // 如果是除号,则读取下一个 Token,并除以后面的值 else if (token.type == '/') { token = lexer.getNextToken(); result /= token.value; } // 如果是其他类型,则抛出异常 else { throw runtime_error("Invalid token"); } token = lexer.getNextToken(); } return result; } private: Lexer& lexer; // 词法分析器 }; // 主函数,读入表达式并输出结果 int main() { string text; getline(cin, text); Lexer lexer(text); Parser parser(lexer); int result = parser.parse(); cout << "Result: " << result << endl; return 0; } 这个程序实现了一个简单的语法编译器,可以对输入的加减乘除表达式求值,并输出结果。这个示例程序只是一个简单的演示,实际上编写一个完整的语法编译器需要考虑很多方面,比如语法分析、语义分析、代码生成等等。

最新推荐

市建设规划局gis基础地理信息系统可行性研究报告.doc

市建设规划局gis基础地理信息系统可行性研究报告.doc

"REGISTOR:SSD内部非结构化数据处理平台"

REGISTOR:SSD存储裴舒怡,杨静,杨青,罗德岛大学,深圳市大普微电子有限公司。公司本文介绍了一个用于在存储器内部进行规则表达的平台REGISTOR。Registor的主要思想是在存储大型数据集的存储中加速正则表达式(regex)搜索,消除I/O瓶颈问题。在闪存SSD内部设计并增强了一个用于regex搜索的特殊硬件引擎,该引擎在从NAND闪存到主机的数据传输期间动态处理数据为了使regex搜索的速度与现代SSD的内部总线速度相匹配,在Registor硬件中设计了一种深度流水线结构,该结构由文件语义提取器、匹配候选查找器、regex匹配单元(REMU)和结果组织器组成。此外,流水线的每个阶段使得可能使用最大等位性。为了使Registor易于被高级应用程序使用,我们在Linux中开发了一组API和库,允许Registor通过有效地将单独的数据块重组为文件来处理SSD中的文件Registor的工作原

要将Preference控件设置为不可用并变灰java完整代码

以下是将Preference控件设置为不可用并变灰的Java完整代码示例: ```java Preference preference = findPreference("preference_key"); // 获取Preference对象 preference.setEnabled(false); // 设置为不可用 preference.setSelectable(false); // 设置为不可选 preference.setSummary("已禁用"); // 设置摘要信息,提示用户该选项已被禁用 preference.setIcon(R.drawable.disabled_ico

基于改进蚁群算法的离散制造车间物料配送路径优化.pptx

基于改进蚁群算法的离散制造车间物料配送路径优化.pptx

海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人:图卢兹国立理工学院(图卢兹INP)学科或专业:计算机与电信提交人和支持人:M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题:海量3D模型的自适应传输博士学校:图卢兹数学、计算机科学、电信(MITT)研究单位:图卢兹计算机科学研究所(IRIT)论文主任:M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员:M. GWendal Simon,大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士,国家地理研究所评审团成员:M. MAARTEN WIJNANTS,哈塞尔大学,校长M. AXEL CARLIER,图卢兹INP,成员M. GILLES GESQUIERE,里昂第二大学,成员Géraldine Morin女士,图卢兹INP,成员M. VINCENT CHARVILLAT,图卢兹INP,成员M. Wei Tsang Ooi,新加坡国立大学,研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五,图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位,由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�

PostgreSQL 中图层相交的端点数

在 PostgreSQL 中,可以使用 PostGIS 扩展来进行空间数据处理。如果要计算两个图层相交的端点数,可以使用 ST_Intersection 函数来计算交集,然后使用 ST_NumPoints 函数来计算交集中的点数。 以下是一个示例查询,演示如何计算两个图层相交的端点数: ``` SELECT ST_NumPoints(ST_Intersection(layer1.geometry, layer2.geometry)) AS intersection_points FROM layer1, layer2 WHERE ST_Intersects(layer1.geometry,

漕河渡槽Ⅳ标段_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告.doc

漕河渡槽Ⅳ标段_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告.doc

HAL多学科开放获取档案库的作用及代理重加密和认证委托的研究

0HAL编号:tel-038172580https://theses.hal.science/tel-038172580提交日期:2022年10月17日0HAL是一个多学科开放获取档案库,用于存储和传播科学研究文档,无论其是否发表。这些文档可以来自法国或国外的教育和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。0HAL多学科开放获取档案库旨在存储和传播法国或国外的教育和研究机构、公共或私人实验室发表或未发表的研究文档。0代理重加密和认证委托的贡献0Anass Sbai0引用此版本:0Anass Sbai. 代理重加密和认证委托的贡献. 离散数学[cs.DM]. 皮卡第朱尔大学, 2021. 法语. �NNT:2021AMIE0032�. �tel-03817258�0博士学位论文0专业“计算机科学”0提交给科技与健康学院博士学位学校0皮卡第朱尔大学0由0Anass SBAI0获得皮卡第朱尔大学博士学位0代理重加密和认证委托的贡献0于2021年7月5日,在评审人的意见后,面向考试委员会进行

编写一个函数,将double数组转换成一个三列显示的二维数组(用grouped方法实现传入列数作为参数)

以下是一个基于Python实现的函数,可将长度为n的double数组转换为k列的二维数组,其中k为传入的列数。如果n不是k的倍数,则最后一行的元素数可能少于k列。 ```python import math def convert_to_2d(arr, k): n = len(arr) rows = math.ceil(n / k) result = [[0] * k for _ in range(rows)] for i in range(n): row = i // k col = i % k result

紫黑暗夜星空商务创业计划书29.pptx

紫黑暗夜星空商务创业计划书29.pptx