信创系列之大数据,分布式数据库产业链跟踪梳理笔记…

news2024/11/18 19:54:17

并购优塾

投行界的大叔,大叔界的投行

【产业链地图,版权、内容与免责声明】1)版权:版权所有,违者必究,未经许可不得翻版、摘编、拷贝、复制、传播。2)尊重原创:如有引用未标注来源,请联系我们,我们会删除、更正相关内容。3)内容:我们只做产业链研究,以服务于实体经济建设和科技发展为宗旨,本文基于各产业链内公众公司属性,据其法定义务内向公众公开披露之财报、审计、公告等信息整理,不采纳非公开信息,不和任何利益关联方接触,不为未来变化背书,不支持任何形式决策依据,不提供任何形式投资建议。我们力求信息准确,但不保证其完整性、准确性、及时性,亦不为任何个人决策和市场变化负责。内容仅服务于产业链研究需求、学术讨论需求,不提供证券期货市场之信息,不服务于虚拟经济相关人士、证券期货市场相关人士,以及无信息甄别力之人士。如为以上相关人士,请务必取消对本号的关注,也请勿阅读本页任何内容。4)格式:我们仅在微信呈现部分内容,标题内容格式均自主决定,如有异议,请取消对本号的关注。5)主题:鉴于工作量巨大,仅覆盖部分产业,不保证您需要的产业链都覆盖,也不接受任何形式私人咨询问答,请谅解。6)平台:内容以微信平台为唯一出口,不为任何其他平台负责,对仿冒、侵权平台,我们保留法律追诉权力。7)完整性:以上声明和本页内容以及本平台所有内容(包括但不限于文字、图片、图表、产业链地图)构成不可分割的部分,在未详细阅读并认可本声明所有条款的前提下,请勿对本页面以及本平台所有内容做任何形式的浏览、点击、转发、评论。

产业升级、补链强链

已积累1000+篇战略新兴产业链梳理笔记

bgys2015

数据库,简单来说就像生活中一个存放货物的仓库,我们要按一定的规则把物品整整齐齐的摆好,这样就方便我们去检索出货(查数据)。

常见的数据库就是每个人都用过的Excel文档,一个文件可以看成一个数据库,每个 sheet 就是数据表,表里的列就是字段,每一行就是存储的数据。

数据库的分类方式较多,可以按照部署方式、数据模型、架构模型、业务负载特征等进行分类。不同分类方式间又可以互相组合,例如:云部署的分布式分析型数据库、本地化部署的集中式关系型数据库等。

图:数据库主要分类方式

来源:申万宏源

现阶段来看,数据库演进阶段处于分布式数据库阶段。

图:数据库演进

来源:华泰证券

分布式数据库产业链各环节,包括:

图:分布式数据库产业链

来源:并购优塾

上游——关键产品主要是CPU芯片、服务器主机、存储设备、操作系统等基础软硬件行业。

目前国内主要使用IBM Powe小型机,以及Intel、AMD等芯片。国内的代表公司为:CPU 主要包括飞腾、龙芯、申威、鲲鹏、海光、兆芯等品牌,服务器主要包括浪潮、长城、曙光、联想等品牌,操作系统则有麒麟软件、统信软件等厂商。

图:服务器厂商全球市占率

来源:IDC、西部证券

中游——分布式数据库提供商,国外的代表公司及产品为:GoogleSpanner、MongoDB、国内代表公司及产品为:阿里巴巴的 OceanBase、华为的 GaussDB、腾讯TBase、华为Guass、星环科技的ArgoDB和KunDB、东方国信CirroData等。

图:部分分布式数据库产品汇总

来源:广发证券

下游——可用于各行业,特别适合大规模的数据存储以及高并发访问的行业,例如:金融、电商、社交、互联网、物联网、政府部门等。

从产业链上的参与者近期的增长情况来看:

东方国信(北京市)——2023Q1年实现收入5.01亿元,同比增长6.77%;归母净利润0.46亿元,同比增长11.04%。

星环科技(上海市)——2023Q1年实现收入0.43亿元,同比增长76.38%;归母净利润-0.85亿元,同比增长2.36%。

从产业链上的参与者近期的增长情况来看:

图:Wind机构一致预期增长和景气度情况

来源:并购优塾

本报告,将更新到产业链地图

(一)

在过去的 40 年间,数据库产品主要是集中式。然而,随着数据量爆发式的增长以及应用负载的快速增加,例如2017 年~2021 年,我国数据产量从 2.3ZB 增长至 6.6ZB,年复合增长率为 130.2%。

集中式数据库存在容量限制,一般只能达到TB级别,无法适应大数据时代数据快速增长的存储和处理需求(注:ZB>PB>TB>GB)。

随着2012年谷歌发布的Spanner和F1论文解决了分布式数据库的关键难题,数据切片以及数据同步问题,技术落地成为可能。

图:传统数据库和分布式数据库对比

来源:中信证券

(二)

首先,从收入体量和业务结构方面,对各家公司有一个大致了解。

从2022年收入体量来看,东方国信(22.8亿元)>星环科技(3.73亿元)

东方国信——早期业务主要针对电信行业的数据分析(BI,Business Intelligence),上市后通过一系列并购拓展其他行业领域的大数据应用。2017年后入局工业互联网、云计算领域。

目前收入中84%来自于技术开发(软硬件结合产品),7.72%来自系统集成。下游客户中电信行业占比44.75%,金融行业28.09%、工业14.90%、政府9.32%。

图:收入构成(单位:亿元)

来源:并购优塾

“技术开发”产品主要涵盖了数据采集、数据存储计算、数据分析挖掘、数据应用、数据治理管控、云基础服务与应用开发。具体包括:大数据、云计算、人工智能、移动互联网等产品。

东方国信的数据库产品为:CirroData 分布式数据库,具体收入情况未披露。

CirroData的特点是采用自研模式,定位于在线事务处理/在线分析处理(HTAP)的融合型数据库,结合了Hadoop、Spark、Hbase 等大数据开源组件技术,兼容SQL,可处理多模态(结构化、半结构化、非结构化)数据。

图:技术产品主要内容

来源:公司官网

星环科技——创始人曾在英特尔数据中心软件部担任亚太区CTO,创立之初就针对大数据应用,面向数据全生命周期。

目前收入构成中,软件产品占比80%,应用与解决方案16.41%。从下游应用来看,目前金融占比32.5%、政府31.38%、能源14.06%、电信6.37%、交通3.56%、制造业2.7%。

图:收入构成(单位:亿元)

来源:并购优塾

其中,软件产品已形成大数据与云基础平台(TDH和TDC)、分布式关系型数据库(ArgoDB和KunDB)、数据开发与智能分析工具(TDS和Sophon)的产品线。其中,核心平台软件产品 TDH、TDC 已经获得高认知度,具有超过1000家稳定客户,主要覆盖金融、政府两大行业,占到了收入的40%。

图:大数据平台具体内容

来源:并购优塾

详细看数据库产品,从招股说明书来看,21年分布式数据库产品实现收入0.14亿元,占比4.22%。数据库同样采用自研模式,分布式数据库ArgoDB自研率98%,KunDB自研率超70%+。

分布式分析型数据库ArgoDB——主要用于构建离线数据仓库、实时数据仓库、数据集市等数据分析系统。

分布式交易型数据库KunDB——主要用于支持操作型业务场景(如ERP、OA、HIS 等)和高并发场景(如消费者的手机APP应用、健康码查询等)的核心数据系统的构建。

此外,混合交易和分析处理解决方案,可以在一个数据库系统里同时支撑交易与分析混合型的业务场景,已有一批落地案例。

图:主要产品以及国外对标

来源:公司官网

(三)

接下来,我们将近10个季度的利润增速,以及近期的季度增长情况,做拆解:

图:单季度利润同比增速

来源:并购优塾

对增长态势有所感知后,我们接着再将各家公司的收入和利润情况拆开,看新一季度数据。

东方国信(北京市)——2023Q1年实现收入5.01亿元,同比增长6.77%;归母净利润0.46亿元,同比增长11.04%。

23Q1利润增长主要是卫生事件影响减退,并且单季度毛利率已环比改善恢复至和2021年报基本相同的41%。

数据库方面,2022年公司CirroData 在国有政策银行和头部城商行等多家银行完成了节点扩容采购,稳步扩大金融行业的影响力和占有率,此外,CirroData-Times分布式时序数据库通过信通院“可信数据库”评测,在能源、电力、煤炭等行业部署落地。

图:单季度利润及同环比增速

来源:并购优塾

星环科技(上海市)——2023Q1年实现收入0.43亿元,同比增长76.38%;归母净利润-0.85亿元,同比增长2.36%。

23Q1利润增长同样来自于卫生事件影响减退。

此外,从在手订单来看,2022年公司新签订单金额为5.0亿元,同比增长36.5%,23年会逐渐释放。

图:单季度利润及同环比增速

来源:并购优塾

(四)

再来看一下各家现金流质量。

一、净利润现金含量

图:净利润现金含量

来源:并购优塾

东方国信2022年利润亏损,主要因为卫生事件导致子公司全年业绩不达标。从公司的发展模式来看,主要通过并购拓展新业务和客户。

尽管星环科技净利润和现金流均为亏损,从经营活动现金流量净额来看,整体和亏损相匹配。

二、经营活动现金流VS资本支出

图:现金流、固定资产投资

来源:并购优塾

东方国信的资本开支明显较大,主要因为公司每年的研发费用中有60%进行资本化,分年摊销。从22年底具体金额来看,研发资本化金额较大的项目是:工业互联网云平台1.28亿元、东方国信云0.8亿元、5G+工业互联网融合接入0.6亿元、CirroData数据库0.15亿元。

(五)

我们再来看利润率、资本回报率,以及产业链价值分配情况:

一、毛利率

图:综合毛利率(%)

来源:并购优塾

从毛利率来看,星环科技>东方国信

东方国信毛利率较低,因为公司除了软件产品还涉及到硬件产品,硬件产品的毛利率在30%左右。

两家公司2020年毛利率均呈现下滑态势,因为卫生事件影响项目验收,同时人员增长属于先置成本。

二、净利率

图:净利率(%)

来源:并购优塾

从净利率来看,东方国信>星环科技

星环科技一直处于亏损,是因为:1)整体营收规模较小;2)支出主要投向销售和研发人员的工资,并且研发人员的平均薪酬为48万元,处于行业内较高水平。

三、净资产收益率

图:杜邦分析

来源:并购优塾

从净资产收益率来看,东方国信>星环科技,净利率是主导因素。

四、产业链

图:产业链分析

来源:并购优塾

1)价值分配情况

从价值链分配来看,上游芯片毛利率、净利率明显较高;净资产收益率方面,下游银行业普遍较好。

2)成长性

从成长性来看,上游国产芯片23和24年增速较高,因为国产替代还在早期影响。

(六)

行业景气度怎么样?我们通过下游需求来看:

一、全行业服务器销量

分布式架构一般基于X86服务器部署,因此采用服务器出货量作为景气度的代理指标。

根据IDC发布的2023年Q1全球服务器出货量来看,同比增加1.4%达到221万台。

从地区来看,中东欧(CEE)是增长较快的地区,同比增长7.2%,其次是加拿大2.8%,亚太(不包括日本)0.9%。在亚太区,中国温和增长1.7%。美国下滑2.3%,日本下滑4.3%,西欧下滑14.3%,拉丁美洲下滑14.6%,中东和非洲下滑14.8%。

二、数据库流行趋势

此处采用DB-engines的月度的趋势流行度进行比较,评分系统按照大众流行度、技术论坛提及频率、相关工作offer数量等进行打分。

排名前15的数据库中,分布式数据库:MongoDB、Redis、Elasticsearch、Snowflake、Cassandra、Splunk、Amazon DynamoDB的评分增速明显好于传统的集中式数据库,如Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server等。

其中,值得注意的是2020年后使用规模快速上升的Snowflake,截止2023年5月的分数是111.73,同期2022年5月分数为93.57。

严格意义上来讲,Snowflake属于云原生数据仓库(更注重大规模数据存储和分析,而不是实时事务处理),不过从技术角度来看,采用了分布式架构,可以实现数据和计算任务的分布式处理。同时,弹性扩展能力、高性能查询、数据共享和集成、安全性和合规性以及易用性和兼容性等特点。

图:数据库流行趋势

来源:DB-engines

三、国产信创情况

信创招投标数据较为缺乏,此处采用信创各领域的23年一季度业绩以作感知。

根据民生证券的统计,计算机板块总收入增速中位数为 7.42%,全部上市企业总收入增速中位数为2.25%;计算机板块净利润增速中位数为 9.17%,全部 A 股净利润增速中位数为4.88%。

其中,信创细分领域23Q1收入增速为20%,位于计算机行业内排名第三;

图:23Q1计算机行业细分收入中位数对比

来源:民生证券

(七)

据中国信通院测算,2020年全球数据库市场规模为671亿美元,其中中国数据库市场规模为35亿美元(约合240.9亿元人民币)。

预计到2025年,全球数据库市场总规模将达到798亿美元,对应CAGR为3.5%;中国数据库市场总规模将达到688亿元,对应CAGR为23.4%。

重点来看分布式数据库,我们采用公式:

分布式数据库市场空间=量*价

一、量

需要注意,分布式和集中式、关系型和非关系型、交易型分析性和混合型数据库,不是彼此替代关系,而是一种特定场景下的补充。

我们以高可靠需求的银行业为例,银行通常采用集中式关系型数据库如Oracle来存储客户信息、交易记录和账户余额等强一致性数据,用分布式数据库来存储客户的社交媒体数据、日志文件和其他非结构化数据。

图:数据库技术变革发展趋势

来源:申万宏源

1)数据仍然在增长

随着智能移动手机的普及和云计算的兴起,全球数据产生量不断上升。从2010年的 1.2ZB 上升至2018年的33ZB。

未来几年内,随着各类智能物联设备的推广以及云计算的进一步应用,数据量有望进一步上升。根据IDC预测,2025年全球数据生产量可达到163ZB,对应2020~2025年CAGR为30%。

图:全球数据声场量

来源:IDC

2)数据库的需求增速基本匹配数据的增长速度。

全球来看,2005年后,分布式数据库的发展关键在于NoSQL化,但目前增速已经趋于放缓。

NoSQL 是一种非关系型数据库,其存储数据的方式与传统的关系型数据库(Oracle、SQL)不同。这种数据库的类型因数据模型而异,主要类型包括文档、键值、宽列和图形。

NoSQL 数据库不需要预定义架构,因此可以存储各种形状和大小的数据(包括结构化、半结构化和多态性数据)。这使得开发人员能够更加灵活地存储和查询数据,而不必担心数据结构的限制。

由于发展较早,因此目前NoSQL快速增长的阶段已经过去。

二、分布式数据库价格

分布式大数据平台的收费模式分为两种,一种是根据节点数量采用软件一次性收费的模式,另一种是根据节点数量的使用时长,采用按年/按月的订阅制收费模式。

(1) 按节点数量,软件一次性授权模式:以星环科技为例,公司根据每个节点上安装的不同的软件产品类型,收取一次性的软件授权费。2021年,其数据云平台TDC的均价为4.7万元/节点,分布式分析型数据库ArgoDB的均价为7.4万元/节点。

(2) 按节点数量的使用时长,订阅制收费模式:以Cloudera公司为例,公司的核心产品大数据平台CDH,其根据部署节点的数量按月/按年收费。在这种模式下,即便客户没有采购服务器的需求,客户只要在使用数据库就需要支付费用。

根据IDC预计2025 年全球NoSQL数据库将增长至190 亿美元,对应2020-2025 年复合增速为 27.6%。

图:全球NoSQL市场规模预测

来源:IDC

(八)

那么,整个数据库行业中,哪些细分结构的增长更快?

1)国内市场存在额外增量

国内受到自主可控以及去IOE((IBM、Oracle、EMC))化的影响,会有一部分额外增量。传统IOE集中式架构服务器、存储、操作系统、数据库等基础设施层次相互依赖,难以单一替换。而分布式架构可以基于高性价比的硬件和国产软件构建,能够大幅降低对国外巨头软硬件的依赖程度。

图:存算一体和存算解耦优缺点比较

来源:中信证券

因此,中国分布式数据库相关的专利申请量远快于全球,从2012年的全球占比22%,到2021年已经爬升到76%。

接下来,对核心增长驱动力,以及关键竞争要素,我们在后文挨个来拆解:

以上,仅为本报告部分内容,后文还有大约6000字,以及数十张图表,具体内容详见《产业链报告库》。

产业升级、补链强链

已积累1000+篇战略新兴产业链梳理

小兰:bgys2015

【产业链地图,版权、内容与免责声明】1)版权:版权所有,违者必究,未经许可不得翻版、摘编、拷贝、复制、传播。2)尊重原创:如有引用未标注来源,请联系我们,我们会删除、更正相关内容。3)内容:我们只做产业链研究,以服务于实体经济建设和科技发展为宗旨,本文基于各产业链内公众公司属性,据其法定义务内向公众公开披露之财报、审计、公告等信息整理,不采纳非公开信息,不和任何利益关联方接触,不为未来变化背书,不支持任何形式决策依据,不提供任何形式投资建议。我们力求信息准确,但不保证其完整性、准确性、及时性,亦不为任何个人决策和市场变化负责。内容仅服务于产业链研究需求、学术讨论需求,不提供证券期货市场之信息,不服务于虚拟经济相关人士、证券期货市场相关人士,以及无信息甄别力之人士。如为相关人士,请务必取消对本号的关注,也请勿阅读本页任何内容。4)格式:我们仅在微信呈现部分内容,标题内容格式均自主决定,如有异议,请取消对本号的关注。5)主题:鉴于工作量巨大,仅覆盖部分产业链,不保证您需要的行业都覆盖,也不接受任何形式私人咨询问答,请谅解。6)平台:内容以微信平台为唯一出口,不为任何其他平台负责,对仿冒、侵权平台,我们保留法律追诉权力。7)完整性:以上声明和本页内容以及本平台所有内容(包括但不限于文字、图片、图表、产业链地图)构成不可分割的部分,在未详细阅读并认可本声明所有条款的前提下,请勿对本页面以及本平台所有内容做任何形式的浏览、点击、转发、评论。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1241837.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

数据结构与算法编程题15

设计一个算法&#xff0c;通过遍历一趟&#xff0c;将链表中所有结点的链接方向逆转&#xff0c;仍利用原表的存储空间。 #include <iostream> using namespace std;typedef int Elemtype; #define ERROR 0; #define OK 1;typedef struct LNode {Elemtype data; …

Cypress-浏览器操作篇

Cypress-浏览器操作篇 页面的前进与后退 后退 cy.go(back); cy.go(-1);前进 cy.go(forward); cy.go(1);页面刷新 cy.reload() cy.reload(forceReload) cy.reload(options) cy.reload(forceReload, options)**options&#xff1a;**只有 timeout 和 log forceReload 是否…

普通平衡树

题意&#xff1a;略&#xff0c;题中较清晰。 用二叉查找树来存储数据&#xff0c;为了增加效率&#xff0c;尽量使左子树和右子树的深度差不超过一&#xff0c;这样可以时间控制在logn&#xff0c;效率比较高。 右旋和左旋&#xff0c;目的是为了维护二叉树的操作&#xff0…

NX二次开发UF_CSYS_ask_matrix_of_object 函数介绍

文章作者&#xff1a;里海 来源网站&#xff1a;https://blog.csdn.net/WangPaiFeiXingYuan UF_CSYS_ask_matrix_of_object Defined in: uf_csys.h int UF_CSYS_ask_matrix_of_object(tag_t object_id, tag_t * matrix_id ) overview 概述 Gets the matrix identifier atta…

Sealos 云操作系统私有化部署教程

Sealos 私有云已经正式发布了&#xff0c;它为企业用云提供了一种革命性的新方案。Sealos 的核心优势在于&#xff0c;它允许企业在自己的机房中一键构建一个功能与 Sealos 公有云完全相同的私有云。这意味着企业可以在自己的控制和安全范围内&#xff0c;享受到公有云所提供的…

Web前端—移动Web第五天(媒体查询、Bootstrap、综合案例-alloyTeam)

版本说明 当前版本号[20231122]。 版本修改说明20231122初版 目录 文章目录 版本说明目录移动 Web 第五天01-媒体查询基本写法书写顺序案例-左侧隐藏媒体查询-完整写法关键词 / 逻辑操作符媒体类型媒体特性 媒体查询-外部CSS 02-Bootstrap简介使用步骤下载使用 栅格系统全局…

数据库|TiDB v7.1.0 资源管控功能是如何降低运维难度和成本

目录 一、前言 二、资源管控流程图 三、资源管控(Resource Control)测试 &#xff08;一&#xff09;测试集群环境 &#xff08;二&#xff09;Request Unit(RU)概念 &#xff08;三&#xff09;资源管控参数 &#xff08;四&#xff09;评估实际负载所需容量 &#xff…

vue项目引入element-plus

文章目录 引入框架遇到的问题引入的时候&#xff0c;报错 ...(reading replace)...报错&#xff1a;The template root requires ...eslint报错&#xff1a; 运行 引入框架 使用add引入 遇到的问题 引入的时候&#xff0c;报错 …(reading ‘replace’)… Cannot read prop…

Navicat 技术指引 | 适用于 GaussDB 的数据迁移工具

Navicat Premium&#xff08;16.2.8 Windows版或以上&#xff09; 已支持对 GaussDB 主备版的管理和开发功能。它不仅具备轻松、便捷的可视化数据查看和编辑功能&#xff0c;还提供强大的高阶功能&#xff08;如模型、结构同步、协同合作、数据迁移等&#xff09;&#xff0c;这…

git本地账户如何从一台电脑迁移到另外一台

为了表述方便&#xff0c;我们此处用旧电脑、新电脑指代。 在新电脑上安装git 例如&#xff0c;我旧电脑上安装的git版本是2.33.1版本&#xff0c;新电脑安装git的版本是2.43.0&#xff0c;这不妨碍迁移。 将git的全局配置文件从旧电脑拷贝到新电脑 Git的全局配置文件&…

el-table表格排序(需要后端判别),el-table导出功能(向后端发送请求)

&#xff08;1&#xff09;表格排序 &#xff08;2&#xff09;简单的table导出功能&#xff08;需要后台支撑&#xff09;必须要有iframe &#xff08;3&#xff09;页面所有代码&#xff1a; <template><div class"mainContainer"><el-form:model&…

Selenium安装WebDriver最新Chrome驱动(114以后的版本)

&#x1f4e2;专注于分享软件测试干货内容&#xff0c;欢迎点赞 &#x1f44d; 收藏 ⭐留言 &#x1f4dd; 如有错误敬请指正&#xff01;&#x1f4e2;交流讨论&#xff1a;欢迎加入我们一起学习&#xff01;&#x1f4e2;资源分享&#xff1a;耗时200小时精选的「软件测试」资…

都被“锟斤拷”毒害过,那么究竟是为什么会出现这些奇怪的字符?

不管是在工作中还是生活中&#xff0c;都被“锟斤拷”毒害过&#xff0c;比如这样&#xff1a; 或者这样&#xff1a; 还有这样&#xff1a; 那么究竟是为什么会出现这些奇怪的字符&#xff1f; ASCII编码 在计算机底层都是用0和1进行存储的&#xff0c;ASCII编码将所有的字母…

oracle数据库巡检常见脚本-系列二

简介 作为数据库管理员&#xff08;DBA&#xff09;&#xff0c;定期进行数据库的日常巡检是非常重要的。以下是一些原因&#xff1a; 保证系统的稳定性&#xff1a;通过定期巡检&#xff0c;DBA可以发现并及时解决可能导致系统不稳定的问题&#xff0c;如性能瓶颈、资源利用率…

Navicat 技术指引 | 适用于 GaussDB 的备份与还原功能

Navicat Premium&#xff08;16.2.8 Windows版或以上&#xff09; 已支持对 GaussDB 主备版的管理和开发功能。它不仅具备轻松、便捷的可视化数据查看和编辑功能&#xff0c;还提供强大的高阶功能&#xff08;如模型、结构同步、协同合作、数据迁移等&#xff09;&#xff0c;这…

Linux反弹SHell与检测思路

免责声明 文章仅做经验分享用途,利用本文章所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失,均由使用者本人负责,作者不为此承担任何责任,一旦造成后果请自行承担!!! 反弹shell payload在线生成 https://www.chinabaiker.com/Hack-Tools/ Online - Reverse Shell G…

C++基础从0到1入门编程(四)类和对象

系统学习C 方便自己日后复习&#xff0c;错误的地方希望积极指正 往期文章&#xff1a; C基础从0到1入门编程&#xff08;一&#xff09; C基础从0到1入门编程&#xff08;二&#xff09; C基础从0到1入门编程&#xff08;三&#xff09; 参考视频&#xff1a; 1.黑马程序员匠心…

docker启动容器失败,然后查看日志,docker logs查看容器出现报错:

docker 启动容器失败&#xff0c;然后docker logs 查看容器出现报错&#xff1a; error from daemon in stream: Error grabbing logs: invalid character l after object key:value pair在网上看到的 解决方案&#xff1a; 找到你日志文件目录&#xff1a; docker inspect …

信用卡不在身上怎么查安全码

信用卡安全码是由3位数字组成的&#xff0c;一般位于信用卡背面签名栏旁边。如果信用卡不在身上&#xff0c;可以通过拨打发卡银行客服热线来查询安全码。但是&#xff0c;安全码是非常私密的信息&#xff0c;客服可能没有权限查询。因此&#xff0c;这个方法不一定有用。另外&…

Ocam——自由录屏工具~

当我们想要做一些混剪、恶搞类型的视频时&#xff0c;往往需要源影视作品中的诸多素材&#xff0c;虽然可以通过裁减mp4文件的方式来获取片段&#xff0c;但在高画质的条件下&#xff0c;mp4文件本身通常会非常大&#xff0c;长此以往&#xff0c;会给剪辑工作带来诸多不便&…