使用springmvc+myBatis实现的MDC-demo实现日志跟踪打印项目

摘要:本文从MDCLoad的基本原理出发，介绍了DB2在MDC表上Load数据的具体实现过程，并分析了影响MDCLoad性能的一些因素。
MDC是在DB2V8中引入的，它可以将在多个维(dimension)上具有类似值的行聚集在一起放在连续的磁盘上。
在查询性能方面，涉及表中一个或多个指定维的范围查询将从数据的聚合获得好处。
这些查询只需要访问包含有指定维值的记录的页，这大大减少了磁盘I/O，为分析性查询带来极大的性能提高。
在MDC表中，每个维可以用一个或多个列来定义；
数据块(block)也称作extent，是指磁盘上一组连续的数据页，存储在同一数据块上的的数据具有相同的维值；
表的维值的每一种唯一组

本文从数据仓库物理设计的角度，分析了显著影响查询性能的三项关键技术，即分区数据库，表分区和多维集群（MDC）。
文章首先分析三项技术在提升查询性能方面的理论依据，然后进行实例演示。
实例演示采用IBMBCU设计架构，以基准测试TPC-H为数据源（300GB数据量）和测试案例，展示了“三驾马车”对查询性能的拉动效果。
无论是在POC测试还是在现实生产系统中，查询性能都是客户非常关注的重要指标。
通过本文，读者可以充分了解“三驾马车”的奥秘所在，文中的实例演示对读者有借鉴和参考意义。
在数据仓库领域中，无论是在生产系统中，还是POC（ProofOfConcept）性能测试，查询性能对于客户来说都是非常重要的

本图像编码程序是JPEG编码过程的基本模式，实现了基于DCT变换的JPEG编码程序说明：主程序：func_DCT1.m；
运行该程序即可实现图像的编码和解码过程变换函数：离散余弦变换：func_DCT1.m编码程序：AC系数编码程序：ACHuffmanEncoding.mDC系数编码程序：DCHuffmanEncoding.m解码主程序：decoding.m；
其中对AC、DC系数分别的解码程序ACdecoding.m、DCdecoding.mPSNR.m：峰值信噪比函数zigzag.m：Z字形扫描函数

文档目录：1.IEEEStd802.3-20022.MDIO_MDC(SMI)接口3.MII_MDIO接口详解4.以太网MAC和PHY5.以太网接口知识6.以太网通讯接口电路设计规范

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。