Haproxy+Keeplived做Mysql和web负载高可用。
压缩包中含有配置文件和安装包

PHP+mysql学生信息管理系统，包括导出的mysql文件

这个是我自己的期末设计作业，里面还有数据库文件，东西很全，还有设计文档，不可多得的好东西哦08电商1班0820420101浙江财经学院

修改好配置文件，在命令窗口执行txt中命令即可生成mybatis所需三种底层代码，注意：不知道怎么执行的可以百度，一定在DOS命令行切换到文件所在目录下才能执行。

SpringMVC+mysql+idea+JDBC实现的登陆注册系统,初来乍到，在SOHO的第一个项目，新人专用，适合新手，如有不足之处，请见谅。

用C++connector实现mysql以二进制格式将图片存储到数据库以及从数据库获取图片并显示，亲测通过，请放心使用，如有问题可留言给我。

基于mvc模式开发的简易网上书城系统，实现了添加到购物车和用户管理、购买、管理员后台管理库存和用户等功能，用eclipse导入后，根据自己的情况更改一下jdbc的连接配置，再按下载的说明导入数据表，用tomcat发布后，即可使用。
主要配置为eclipse+mysql+tomcat8.5+jdk1.8

在IT行业中，计划任务自动化是提高工作效率和系统稳定性的关键环节。
"计划任务自动执行Sql程序"的主题，意味着我们将探讨如何设置和管理一个系统，使其能够按照预设的时间表自动运行SQL脚本，类似于SQL Server的作业调度功能。
这个主题涵盖了多个IT知识点，包括计划任务的管理、SQL脚本的编写与执行以及数据库系统的自动化操作。
我们来讨论计划任务（也称为cron job或计划服务）的概念。
计划任务允许用户设定一系列操作，这些操作将在特定时间或周期性地自动执行。
在Windows系统中，我们可以使用“任务计划程序”来创建这些任务；
而在Linux环境中，我们可以利用cron服务。
无论哪种平台，都需要定义任务的触发条件（例如，每天的某个时间点）和执行的操作（在此案例中是运行SQL脚本）。
接着，我们要了解如何编写SQL脚本。
SQL（Structured Query Language）是一种用于管理和操作数据库的语言，常用于数据查询、更新、插入和删除等操作。
一个自动执行的SQL脚本可能包括数据备份、数据清理、性能优化查询或者定期维护任务。
确保脚本逻辑清晰、错误处理完善至关重要，以防止因脚本问题导致的系统不稳定。
在设置计划任务执行SQL脚本时，我们需要考虑以下几个方面：1. **权限管理**：确保计划任务执行的账户拥有足够的数据库访问权限，能执行所需的SQL命令。
2. **错误处理**：编写脚本时，应包含适当的错误捕获和处理机制，以防止未预期的错误导致任务失败。
3. **日志记录**：为跟踪脚本的执行情况，最好配置日志记录，保存每次执行的结果和可能的错误信息。
4. **资源管理**：考虑脚本执行时对系统资源的影响，避免在业务高峰期运行可能导致性能下降的脚本。
5. **版本控制**：对于重要的SQL脚本，使用版本控制系统（如Git）进行管理，便于追踪修改历史和回滚变更。
在实际应用中，可能会使用到一些工具来辅助自动化流程，例如在SQL Server中，我们可以创建作业并配置SQL Server Agent来按计划执行。
而在其他数据库系统中，比如MySQL或PostgreSQL，可以编写shell脚本或使用特定工具（如pgAgent for PostgreSQL）来定时执行SQL脚本。
总结，"计划任务自动执行Sql程序"涉及到的是如何利用系统级别的计划任务功能结合SQL脚本，实现数据库操作的自动化。
这不仅提升了工作效率，也减少了人为错误，确保了数据库维护的规范性和一致性。
理解并熟练掌握这些技术，对于任何IT专业人士来说，都是提升其专业能力的重要步骤。

在IT行业中，后端开发是构建应用程序不可或缺的一部分，而Python语言因其简洁明了的语法和丰富的库支持，已经成为后端开发领域中的热门选择。
"backend_python"这个项目可能是一个专门探讨使用Python进行后端开发的资源集合。
让我们深入了解一下Python在后端开发中的应用和相关知识点。
Python作为一门解释型、面向对象的高级编程语言，其特点在于可读性强，易于学习，适合快速开发。
在后端开发中，Python主要通过以下几个方面展现其强大功能：1. **Web框架**：Python拥有许多成熟的Web框架，如Django、Flask、Tornado等。
Django是一个功能齐全的MVC（Model-View-Controller）框架，提供了强大的ORM（对象关系映射）和内置的管理界面，适合大型复杂项目。
Flask则轻量级且灵活，适用于快速开发小型应用。
Tornado则以其异步I/O模型在高并发场景下表现出色。
2. **数据库操作**：Python支持多种数据库，如MySQL、PostgreSQL、SQLite等，通过相应的数据库连接库如pymysql、psycopg2、sqlite3等进行数据交互。
ORM库如SQLAlchemy和Peewee可以进一步简化数据库操作。
3. **API开发**：Python可以方便地创建RESTful API，通过框架如Flask-Restful或Django REST framework，可以快速构建符合HTTP标准的接口，便于前后端分离。
4. **数据处理与分析**：Python的Pandas库为数据分析提供了强大的工具，NumPy和SciPy则在科学计算领域有着广泛的应用。
对于大数据处理，Apache Spark可以通过PySpark接口与Python结合，实现高效的数据处理。
5. **并发与异步**：Python 3.5及以后版本引入了asyncio模块，支持协程和异步编程，使得Python也能处理高并发场景。
6. **部署与运维**：Python的Fabric和Ansible可以用于自动化部署和系统管理，而Gunicorn和uWSGI则是常用的Python WSGI服务器，用于承载Web应用。
7. **微服务架构**：Python在构建微服务方面也十分便捷，利用Flask或Django可以快速构建独立的服务单元。
8. **测试**：Python的unittest、pytest和behave等库提供了全面的测试支持，确保代码质量和稳定性。
9. **安全**：Python的requests库用于安全的HTTP请求，而cryptography和pyOpenSSL库则提供了加密和网络安全相关功能。
10. **持续集成/持续部署(CI/CD)**：Jenkins、GitLab CI/CD、Travis CI等工具都可以与Python项目很好地集成，实现自动化的测试和部署流程。
"backend_python-main"这个文件名可能是项目的主要入口或者源代码目录，包含了项目的主程序、配置、路由、模型等核心部分。
通过对这个目录的深入研究，可以更具体地了解项目如何运用以上知识点进行实际的后端开发。
Python在后端开发中的应用广泛且深入，无论是在小型快速原型还是大型企业级应用中，都能发挥其独特的优势。

Python爬虫抓取东方财富网股票数据并实现MySQL数据库存储，很有参考借鉴意义

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。