云端存储啊。客户端请求个JSON就好了，然后根据信息读取不就可以了。市面上多少高速云存储提供商啊。
⑵ 谁有 《[漫画数据库].（日）》电子版书籍百度网盘下载
[漫画数据库].（日）高桥麻奈着.扫描版.pdf
链接：https://pan..com/s/1wpPZcADwQPODC_tJipAaIg
⑶ 欧姆社学习漫画的书目
（截至2014年6月，共计40本全） 漫画 电学原理
漫画 电气电路
漫画 顺序控制
漫画 电子电路
漫画 电气数学
漫画 电磁学
漫画 电池
漫画 发电·送变电
漫画 数字电路
漫画 电动机
漫画 中央处理器
漫画电学原理
藤泷和弘、株式会社TREND-PRO、陈刚科学出版社(2010-05出版)
￥ 32.00
漫画电子电路
田中贤一、株式会社TREND-PRO、高山矢真、单美玲科学出版社(2010-05出版)
￥ 32.00
漫画顺序控制
藤泷和弘、株式会社TREND-PRO、高山矢真、刘卫颖科学出版社(2010-05出版)
￥ 32.00 漫画 微积分
漫画 微分方程
漫画 线性代数
漫画 傅里叶解析
漫画 统计学
漫画 统计学之回归分析
漫画 统计学之因子分析
漫画 密码
漫画 虚数和复数
漫画 测量
漫画 数据库
漫画 项目管理
漫画微积分
小岛宽之、十神真、株式会社BECOM漫画制作、张仲桓科学出版社(2009-08出版)
￥ 29.80
漫画线性代数
高桥信、井上伊吕波、株式会社TREND-PRO、滕永红科学出版社(2009-08出版)
￥ 32.00
漫画统计学
高桥信、株式会社BECOM、陈刚科学出版社(2009-08出版)
￥ 29.80
漫画傅里叶解析
涉谷道雄、春濑广树、株式会社TRENO-PRO、陈芳科学出版社(2009-08出版)
￥ 32.00
漫画密码
三谷政昭、佐藤伸一、桧井出郎、VERTE科学出版社(2009-08出版)
￥ 29.80
漫画统计学之回归分析
高桥信、株式会社TREND-PRO、井上伊吕波、 张仲桓科学出版社(2009-08出版)
￥ 29.80
漫画统计学之因子分析
高桥信、株式会社TREND-PRO、井上伊吕波、张仲桓科学出版社(2009-08出版)
￥ 29.80
漫画测量
栗原哲彦、佐腾安雄、Pulse Creative House、吉野科学出版社(2010-05出版)
￥ 32.00
漫画数据库
高桥麻奈、笙子、株式会社TREND-PRO、崔建锋科学出版社(2010-05出版)
￥ 32.00 漫画 物理之力学
漫画 流体力学
漫画 热力学
漫画 量子力学
漫画 相对论
漫画 半导体
漫画 材料力学
漫画 宇宙
漫画物理之力学
新田英雄、株式会社BECOM、高津启太、陈芳科学出版社(2009-08出版)
￥ 29.80
漫画宇宙
川宪二、川端洁、VERTE、陈刚科学出版社(2010-05出版)￥ 32.00 漫画 生物化学
漫画 分子生物学
漫画 生理学
漫画 营养学
漫画 免疫学
漫画分子生物学
武村政春、株式会社BECOM、咲良、伍会健科学出版社(2010-05出版)
￥ 32.00
漫画生物化学
武村政春、Office sawa、菊野郎、滕永红科学出版社(2010-05出版)
￥ 32.00 漫画 有机化学
漫画 工程材料之混凝土 漫画 社会学
⑷ 漫画图解 什么是区块链
漫画图解：什么是区块链
什么是区块链？
区块链，英文 Blockchain，本质上是一种去中心化的分布式数据库。任何人只要架设自己的服务器，接入区块链网络，都可以成为这个庞大网络的一个节点。
区块链既然本质是数据库，里面究竟存储了什么东西呢？让我们来了解一下区块链的基本单元：区块（Block）。
一个区块分为两大部分：
1.区块头
区块头里面存储着区块的头信息，包含上一个区块的哈希值（PreHash），本区块体的哈希值（Hash），以及时间戳（TimeStamp）等等。
2.区块体
区块体存储着这个区块的详细数据（Data），这个数据包含若干行记录，可以是交易信息，也可以是其他某种信息。
刚才提及的哈希值又是什么意思呢？
想必大家都听说过MD5，MD5就是典型的哈希算法，可以把一串任意长度的明文转化成一串固定长度（128bit）的字符串，这个字符串就是哈希值。
而在我们的区块链中，采用的是一种更为复杂的哈希算法，叫做SHA256。最新的数据信息（比如交易记录）经过一系列复杂的计算，最终会通过这个哈希算法转化成了长度为256bit的哈希值字符串，也就是区块头当中的Hash，格式如下：
区块与Hash是一一对应的，Hash可以当做是区块的唯一标识。
不同的区块之间是如何进行关联的呢？依靠Hash和PreHash来关联。每一个区块的PreHash和前一个区块的Hash值是相等的。
为什么要计算区块的哈希值呢？
既然区块链是一个链状结构，就必然存在链条的头节点（第一个区块）和尾节点（最后一个区块）。一旦有人计算出区块链最新数据信息的哈希值，相当于对最新的交易记录进行打包，新的区块会被创建出来，衔接在区块链的末尾。
新区块头的Hash就是刚刚计算出的哈希值，PreHash等于上一个区块的Hash。区块体的Data存储的是打包前的交易记录，这部分数据信息已经变得不可修改。
这个计算Hash值，创建新区块的过程就叫做挖矿。
用于进行海量计算的服务器，叫做矿机。
操作计算的工作人员，叫做矿工。
计算哈希值究竟难在哪里？咱们来做一个最粗浅的解释，哈希值计算的公式如下：
Hash = SHA-256（最后一个区块的Hash + 新区块基本信息 + 交易记录信息 + 随机数）
其中，交易记录信息也是一串哈希值，它的计算涉及到一个数据结构 Merkle Tree。有兴趣的小伙伴可以查阅相关资料，我们暂时不做展开介绍。
这里关键的计算难点在于随机数的生成。猥琐的区块链发明者为了增大Hash的计算难度，要求Hash结果的前72bit必须都是0，这个几率实在是太小太小。
由于（最后一个区块的Hash + 新区块基本信息 + 交易记录信息）是固定的，所以能否获得符合要求的Hash，完全取决于随机数的值。挖矿者必须经过海量计算，反复生成随机数进行“撞大运”一般的尝试，才有可能得到正确的Hash，从而挖矿成功。
同时，区块头内还包含着一个动态的难度系数，当全世界的硬件计算能力越来越快的时候，区块链的难度系数也会水涨船高，使得全网平均每10分钟才能产生出一个新区块。
小伙伴们明白挖矿有多么难了吧？需要补充的是，不同的区块链应用在细节上是不同的，这里所描述的挖矿规则是以比特币为例。
区块链的应用
比特币（BitCoin）的概念最初由中本聪于2008年提出，而后根据这一思路设计发布了开源软件以及建构其上的P2P网络。比特币是一种P2P形式的数字货币。点对点的传输意味着一个去中心化的支付系统。
什么是P2P网络呢？
传统的货币都是由中央银行统一发行，所有的个人储蓄也是由银行统一管理，这是典型的中心化系统。
而比特币则是部署在一个全世界众多对等节点组成的去中心化网络之上。每一个节点都有资格对这种数字货币进行记录和发行。
至于比特币底层的数据存储，正是基于了区块链技术。比特币的每一笔交易，都对应了区块体数据中的一行，简单的示意如下：
交易记录的每一行都包含时间戳、交易明细、数字签名。
表格中只是为了方便理解。实际存储的交易明细是匿名的，只会记录支付方和收款方的钱包地址。
至于数字签名呢，可以理解为每一条单笔交易的防伪标识，由非对称加密算法所生成。
接下来说一说比特币矿工的奖励：
比特币协议规定，挖到新区块的矿工将获得奖励，从2008年起是50个比特币，然后每4年减半，目前2018年是12.5个比特币。流通中新增的比特币都是这样诞生的，也难怪大家对挖掘比特币的工作如此趋之若鹜！
区块链的优势和劣势
区块链的优势：
1.去中心化
区块链不依赖于某个中心节点，整个系统的数据由全网所有对等节点共同维护，都可以进行数据的存储和检验。这样一来，除非攻击者黑掉全网半数以上的节点，否则整个系统是不会遭到破坏的。
2.信息不可篡改
区块内的数据是无法被篡改的。一旦数据遭到篡改哪怕一丁点，整个区块对应的哈希值就会随之改变，不再是一个有效的哈希值，后面链接的区块也会随之断裂。
区块链的劣势：
1.过度消耗能源
想要生成一个新的区块，必须要大量服务器资源进行大量无谓的尝试性计算，严重耗费电能。
2.信息的网络延迟
以比特币为例，任何一笔交易数据都需要同步到其他所有节点，同步过程中难免会受到网络传输延迟的影响，带来较长的耗时。
几点补充：
1.本漫画部分内容参考了阮一峰的博文《区块链入门教程》，感谢这位大神的科普。
2.由于篇幅有限，关于Merkle Tree 和 非对称加密 的知识暂时没有展开细讲，有兴趣的小伙伴们可以查阅资料进行更深一步的学习。
⑸ 漫画数据库怎么样
都说数据库不难，但是不好理解。 由于要进行数据库的考试。突然用了一下午的时间看完了这本书。 故事很美，让我丝毫不觉得数据库的枯燥。当叫数据库的小精灵告别主角时，我也很留恋，真希望能一直学下去。。 开玩笑的。故事是很好但是学数据库其实并不好玩。可是真的比我们的教材好多了。他们是咋想出的用漫画的形式教知识呢。真的，很适合入门的，很简单，最起码能让你对数据库不再那么恐惧。 期待其他系列的。。。 貌似看电子版的就行，verycd就有很多了。非常感谢发资源的那位朋友。
⑹ 我想做个漫画动态网站用asp.net技术，请问数据库要怎么设计呢要不要用到节点之类的技术呢急~！！
不知道你说的节点指的是什么，导航一类的东西还是啥，数据库设计符合要求就行了，查询比较多的简单网站可以用2NF，复杂的表比较多的操作比较多的数据库用更高范式，3NF是应用最多的范式，可以使用这个。范式：数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
⑺ 关于学习动漫的问题
你可以先去【绘学霸】网站找“动漫设计”板块的【免费】视频教程-【点击进入】完整入门到精通视频教程列表： www.huixueba.net/web/AppWebClient/AllCourseAndResourcePage?type=1&tagid=304&zdhhr-11y17r-113152327
想要系统的学习可以考虑报一个网络直播课，推荐CGWANG的网络课。老师讲得细，上完还可以回看，还有同类型录播课可以免费学（赠送终身VIP）。
自制能力相对较弱的话，建议还是去好点的培训机构，实力和规模在国内排名前几的大机构，推荐行业龙头：王氏教育。
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在“动漫设计”领域的培训机构里，【王氏教育】是国内的老大，且没有加盟分校，都是总部直营的连锁校区。跟很多其它同类型大机构不一样的是：王氏教育每个校区都是实体面授，老师是手把手教，而且有专门的班主任从早盯到晚，爆肝式的学习模式，提升会很快，特别适合基础差的学生。
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⑻ 漫画：什么是LRU算法
————— 两个月前 —————
用户信息当然是存在数据库里。但是由于我们对用户系统的性能要求比较高，显然不能每一次请求都去查询数据库。
所以，小灰在内存中创建了一个哈希表作为缓存，每次查找一个用户的时候先在哈希表中查询，以此提高访问性能。
很快，用户系统上线了，小灰美美地休息了几天。
一个多月之后......
———————————————
什么是哈希链表呢？
我们都知道，哈希表是由若干个Key-Value所组成。在“逻辑”上，这些Key-Value是无所谓排列顺序的，谁先谁后都一样。
在哈希链表当中，这些Key-Value不再是彼此无关的存在，而是被一个链条串了起来。每一个Key-Value都具有它的前驱Key-Value、后继Key-Value，就像双向链表中的节点一样。
这样一来，原本无序的哈希表拥有了固定的排列顺序。
让我们以用户信息的需求为例，来演示一下LRU算法的基本思路：
1.假设我们使用哈希链表来缓存用户信息，目前缓存了4个用户，这4个用户是按照时间顺序依次从链表右端插入的。
2.此时，业务方访问用户5，由于哈希链表中没有用户5的数据，我们从数据库中读取出来，插入到缓存当中。这时候，链表中最右端是最新访问到的用户5，最左端是最近最少访问的用户1。
3.接下来，业务方访问用户2，哈希链表中存在用户2的数据，我们怎么做呢？我们把用户2从它的前驱节点和后继节点之间移除，重新插入到链表最右端。这时候，链表中最右端变成了最新访问到的用户2，最左端仍然是最近最少访问的用户1。
4.接下来，业务方请求修改用户4的信息。同样道理，我们把用户4从原来的位置移动到链表最右侧，并把用户信息的值更新。这时候，链表中最右端是最新访问到的用户4，最左端仍然是最近最少访问的用户1。
5.后来业务方换口味了，访问用户6，用户6在缓存里没有，需要插入到哈希链表。假设这时候缓存容量已经达到上限，必须先删除最近最少访问的数据，那么位于哈希链表最左端的用户1就会被删除掉，然后再把用户6插入到最右端。
以上，就是LRU算法的基本思路。
private Node head;
private Node end;
//缓存存储上限
private int limit;
private HashMap<String, Node> hashMap;
public LRUCache(int limit) {
this.limit = limit;
hashMap = new HashMap<String, Node>();
}
public String get(String key) {
Node node = hashMap.get(key);
if (node == null){
return null;
}
refreshNode(node);
return node.value;
}
public void put(String key, String value) {
Node node = hashMap.get(key);
if (node == null) {
//如果key不存在，插入key-value
if (hashMap.size() >= limit) {
String oldKey = removeNode(head);
hashMap.remove(oldKey);
}
node = new Node(key, value);
addNode(node);
hashMap.put(key, node);
}else {
//如果key存在，刷新key-value
node.value = value;
refreshNode(node);
}
}
public void remove(String key) {
Node node = hashMap.get(key);
removeNode(node);
hashMap.remove(key);
}
/**
* 刷新被访问的节点位置
* @param node 被访问的节点
*/
private void refreshNode(Node node) {
//如果访问的是尾节点，无需移动节点
if (node == end) {
return;
}
//移除节点
removeNode(node);
//重新插入节点
addNode(node);
}
/**
* 删除节点
* @param node 要删除的节点
*/
private String removeNode(Node node) {
if (node == end) {
//移除尾节点
end = end.pre;
}else if(node == head){
//移除头节点
head = head.next;
} else {
//移除中间节点
node.pre.next = node.next;
node.next.pre = node.pre;
}
return node.key;
}
/**
* 尾部插入节点
* @param node 要插入的节点
*/
private void addNode(Node node) {
if(end != null) {
end.next = node;
node.pre = end;
node.next = null;
}
end = node;
if(head == null){
head = node;
}
}
class Node {
Node(String key, String value){
this.key = key;
this.value = value;
}
public Node pre;
public Node next;
public String key;
public String value;
}
public static void main(String[] args) {
LRUCache lruCache = new LRUCache(5);
lruCache.put("001", "用户1信息");
lruCache.put("002", "用户1信息");
lruCache.put("003", "用户1信息");
lruCache.put("004", "用户1信息");
lruCache.put("005", "用户1信息");
lruCache.get("002");
lruCache.put("004", "用户2信息更新");
lruCache.put("006", "用户6信息");
System.out.println(lruCache.get("001"));
System.out.println(lruCache.get("006"));
}
需要注意的是，这段不是线程安全的，要想做到线程安全，需要加上synchronized修饰符。
告诉大家一个好消息，小灰的《漫画算法》全面上架啦，在短短的两周里，本书一度霸占着各大畅销榜榜首！
⑼ 一个没有学过数据库及sql相关基础知识的人如何开始从零学习mysql
漫画SQL——mysql必修课（956×540视频）网络网盘
链接: https://pan..com/s/1dZyKSIHepckKltyYMz1DWQ
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