用Ghost解决硬盘故障造成的系统蓝屏问题
作者:Lee 日期:2009-08-07
感人的演讲--让生命充满爱
作者:Lee 日期:2009-08-02
Flash动画
Windows蓝屏代码0x0000007B问题解决实录
作者:Lee 日期:2009-06-30
办公室里前段时间配了台电脑。很不幸的是，没用几天主板就坏了，于是去换了块回来。更不幸的是，同样的主板，装上后，竟然启动不了系统，蓝屏了。蓝屏代码：0x0000007B(0xc00000034)。
系统里装了几个应用软件和VS2005，如果重装系统的话，那可是要累死人的。于是，我的目标就是，用重装系统以外的方法来解决问题。通过搜索引擎搜索，有人提到可能是SATA接口的设置问题，我从IDE改成ACHI，再从ACHI改成IDE，还是不管用。又有人说用安装盘修复一下也就可以了，找盘，刻盘，折腾了半天，还是蓝屏。也有人说可能是内存问题，鼓捣了下内存和接口，蓝屏依旧。
正一筹莫展，准备彻底重来时，突然我想到一个问题，既然有人说是SATA接口问题，那我现在接的接口与之前的位置不一样，难道和这个有关？死马当活马医了，于是，我从SATA1换到SATA2，认出盘，但读不到容量，失败；换到SATA3，还是蓝屏；我再换SATA4，这下终于成功启动了，只是之前执行过修复操作不成功，老是重启就蓝屏，现在启动起来了不知道怎么的，反倒成了升级安装了，接下来就是继续升级。谢天谢地，总算是不用重装系统了。经过半个多小时的升级，成功进入系统，一切都安在。
看来是硬件问题，不是系统问题。
经过这次的事，我得到一个教训。以后碰到此类问题，先不要急着动系统，先看看硬件上的问题，动几下接口，比动系统省时间多了，等实在不行了，再动系统。
系统里装了几个应用软件和VS2005，如果重装系统的话，那可是要累死人的。于是，我的目标就是，用重装系统以外的方法来解决问题。通过搜索引擎搜索，有人提到可能是SATA接口的设置问题，我从IDE改成ACHI，再从ACHI改成IDE，还是不管用。又有人说用安装盘修复一下也就可以了，找盘，刻盘，折腾了半天，还是蓝屏。也有人说可能是内存问题，鼓捣了下内存和接口，蓝屏依旧。
正一筹莫展，准备彻底重来时，突然我想到一个问题，既然有人说是SATA接口问题，那我现在接的接口与之前的位置不一样，难道和这个有关？死马当活马医了，于是，我从SATA1换到SATA2，认出盘，但读不到容量，失败；换到SATA3，还是蓝屏；我再换SATA4，这下终于成功启动了，只是之前执行过修复操作不成功，老是重启就蓝屏，现在启动起来了不知道怎么的，反倒成了升级安装了，接下来就是继续升级。谢天谢地，总算是不用重装系统了。经过半个多小时的升级，成功进入系统，一切都安在。
看来是硬件问题，不是系统问题。
经过这次的事，我得到一个教训。以后碰到此类问题，先不要急着动系统，先看看硬件上的问题，动几下接口，比动系统省时间多了，等实在不行了，再动系统。
[存储过程]SQL Server存储层级数据实现无限级分类
作者:Lee 日期:2009-06-04
由于数据库存储的数据都是以平面方式存储，所以目前大部分论坛和其他程序都是用递归来展现层次数据的，如果分类的层次十分深的话那么使用的递归次数相当可观，对性能的影响也非常大。最近要做一个分类信息的平台就遇到这个问题了，那么如何实现快速的展现分层数据呢？MySQL 的开发者帮我们想到了一个算法，这个算法目前唯一的问题就是尚未实现分类排序，我们可以通过右值的反向排序实现先入先出的排序。在这里我们需要了解的是如何用 SQL Server 来实现，我们就以省市县数据库为例来实现：
如图所示我们将一个树节点的左右各编上号码，就可以看出一些规律，山西的左右值为(8,17)，那么所有左值大于8，右值小于17的节点都是属于山西的子节点。稷山县的左右值为(14,15)，那么他的所有父节点就是左值小于14，右值大于15的节点，怎么样，用这个方法实现的无限级分类性能绝对是顶呱呱的。一次查询就可以查出属于某个节点的数据以及他子节点的数据。这个算是我见过性能最高的无限级分类算法。其他算法跟这个对比基本没有任何优势。
我们先建立一个数据表，结构如下图(LID 为左值，RID 为右值，Tree 为节点深度，Name 和 ID 就不多说了，节点的索引和名称)
如图所示我们将一个树节点的左右各编上号码，就可以看出一些规律，山西的左右值为(8,17)，那么所有左值大于8，右值小于17的节点都是属于山西的子节点。稷山县的左右值为(14,15)，那么他的所有父节点就是左值小于14，右值大于15的节点，怎么样，用这个方法实现的无限级分类性能绝对是顶呱呱的。一次查询就可以查出属于某个节点的数据以及他子节点的数据。这个算是我见过性能最高的无限级分类算法。其他算法跟这个对比基本没有任何优势。
我们先建立一个数据表，结构如下图(LID 为左值，RID 为右值，Tree 为节点深度，Name 和 ID 就不多说了，节点的索引和名称)
