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最近玩node 的时候，我发现我需要个数据库，我选择了mongodb这个数据库，问了一下度娘基本都是数据库的基本操作，所以我也就简单的封装了几个操作，以方便我的使用 首先引入mongodb的包 var

，多个生产者对多个消费者，无界并发队列，因此不考虑优先级。 我猜队列想必是研究人员最喜欢的数据结构，因为它简单，但却比栈复杂，因为它有两端而非一端。正是因为有两端，那么一个有趣的问题就出来了：

在平时的开发工作中，我们可能会有这样的需求：我们希望有一个内存数据库或者数据引擎，用比较Pythonic的方式进行数据库的操作（比如说插入和查询）。 举个具体的例子，分别向数据库db中插入两条数据，"a=1, b=1" 和 "a=1

message: 是要发送的消息，类型为 String、Object (IE8、9 不支持)，一般使用json数据 targetOrigin: 是限定消息接收范围，协议+主机+端口号[+URL]，URL会被忽略，所以可以不写，不限制请使用

选择一个正确的数据模型是Cassandra使用中最难的部分（译者也这么认为）。如果你有关系型数据库开发经验，你会觉得CQL看起来都很相似（和MySQL等），但是你使用它的方式会非常的不同。这篇文章的目

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本文主要介绍了数据结构中的八大排序算法，利用Python分别将他们进行实现。 前言 八大排序，三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点，在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。

没有很好的解耦。 对于 UGUI 引擎提供的控件，应该完全封装在 View 中；而业务数据则应该全部放在和这些控件无关的数据结构即 Model 中。而 Model 改变引起的 View 更新逻辑，如果即不存在于

发现一个在网页中绘制数据图, 如曲线图, 柱状图的纯 JavaScript 工具: flot . 极度推荐啊! 有图和代码为证: *代码附后* 以前知道的工具有 Open Flash Chart

大数据是今天计算机科学的热门词，MIT 的研究人员则反其道而行之， 他们的算法可以在短时间内根据小数据推断出结论 。大数据占用大量的空间，而处理数据也是一项耗时的工作。MIT 的方法既快又不占空间。 论文

这副信息图 里，我们可以了解到一些相关的数据。 搜索之前 在你进行搜索之前，Google 的搜索爬虫已经走遍了整个网络，它们从一个链接跳到另一个链接，将数据带回 Google 的服务器。网络就像是一本书，Google

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