上一篇主要是想说一下大体的思路，就是一个主要的框架，我觉得在做一件事情之前，都需要有一个初略的设计，就是中提的想法，抓住问题的关键点。...这里我只想表示表之间的关联，至于字段我只是写了几个主要的，字段的设计嘛，大家肯定各有各的方式，我想我写出来主要的就可以了。 ? 我的英文比较差，还是直接用中文吧，这样更直接一些。 ...记录打开的页面和相关的信息。 [项目—节点拥有的详细权限] 按钮组，一个功能节点（主要是列表页面）有哪些按钮，比如“添加”按钮，“修改”按钮等。记录按钮的名称、打开的页面和相关的信息。 ...[角色拥有的功能结点] 记录一个角色拥有哪些功能结点，功能结点里面有哪些具体的操作（添加、修改等） 不知道大家的项目的角色是在什么时候诞生的，是在设计的时候吗？...当选中“工作日志”的时候，上面的节点和后面的按钮也会被选中。 上面的信息全部来自数据库，也就是第一个图里的哪些表。 第四个问题还没有更好的解决方法，目前只能在程序里面硬编码。
紧接上一篇，将List的扁平结构数据, 转换成树形结构的数据 返回给前端 ， 废话不多说，开撸！ --------------------- 步骤： 1....建Tree 的数据结构（用来做树形结构的数据返回） public class Tree { /// /// ID //...转换后的树形结构数据结果图示 -----------------------开发过程中遇到的问题--------------------------------- 从别人的博客看到这种方式，很高兴...，以为改改，很快就可以实现工作中的功能，结果发现还欠缺点东西，就是要传入的父节点Id值给定的是0 ,写死的。...而我要传入的这个Id值要是动态的，要根据传入的List集合，找出这个集合数据里面的根节点的Id值。 在这上面的代码中并没有给出， 于是我开始折腾，最终从别人的js 代码中找到了别人的解决思路。
/hello hello world 这是为什么呢？它们有什么区别呢？ shell是如何运行程序的 在说明清楚问题之前，我们必须了解shell是如何运行程序的。...内置命令中查找 不同的shell包含一些不同的内置命令，通常不需要shell到磁盘中去搜索。...所以你现在明白为什么你第一次安装jdk或者python的时候要设置环境变量了吧？不设置的话行不行？ 行。这个时候你就需要指定路径了。怎么指定路径？无非就是那么几种，相对路径，绝对路径等等。...你说为什么txt也能执行？注意，Linux下的文件后缀不过是为了方便识别文件类型罢了，以.txt结尾，并不代表一定是文本。...总结 说到这里，想必标题的问题以及下面的问题你都清楚了： 安装Python或者Jdk程序为什么要设置PATH环境变量？如果不设置，该如何运行？ 除了./方式运行自己的程序还有什么方式？
除法运算的定义： ? 这个概念的描述的非常抽象，刚开始学习的同学完全不知所云。这里通过一个实例来说明除法运算的求解过程： 设有关系R、S 如图所示，求R÷S 的结果： ?...求解步骤过程： 第一步：找出关系R和关系S中相同的属性，即Y属性。在关系S中对Y做投影（即将Y列取出）；所得结果如下： ?...第二步：被除关系R中与S中不相同的属性列是X，关系R在属性（X）上做取消重复值的投影为{X1，X2}； 第三步：求关系R中X属性对应的像集Y 根据关系R的记录，可以得到与X1值有关的记录，如图3...第四步：判断包含关系 R÷S其实就是判断关系R中X各个值的像集Y是否包含关系S中属性Y的所有值。...对比即可发现： X1的像集只有Y1，不能包含关系S中属性Y的所有值，所以排除掉X1； 而X2的像集包含了关系S中属性Y的所有值，所以R÷S的最终结果就是X2 ， ?
其中的社交达人也成了我们的茶余饭后： "你关注了谁" "她有多少粉丝" "这个网红出事了" "那个人突然爆火" 就像最近的”张同学“ 今天咱们就来研究一下： 如何存储社交软件中的「好友、粉丝关系」 01...以上就是在内存中存储的两种方式。...最后说说硬盘的存储方式吧，对于持久层来说就是单纯的数据库表设计了，最粗暴的方式就是创建一个中间关系表就像这样： user_id frend_id 1 2 1 4 1 6 2 3 2 5 3 6 4 5...除此之外，我们还可以选择更专业的非关系型数据库：社交存储的图形数据库，如Neo4J等。...今天我们通过"如何存储「好友、粉丝关系」"这一命题 分别了解了 图 graph 这一数据结构 以及两种存储方式： 邻接矩阵 Adjacency Matrix 邻接表 Adjacency List
本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符的特殊场景。对于Pyspark开发人员来说，处理这种类型的数据集有时是一件令人头疼的事情，但无论如何都必须处理它。...从文件中读取数据并将数据放入内存后我们发现，最后一列数据在哪里，列年龄必须有一个整数数据类型，但是我们看到了一些其他的东西。这不是我们所期望的。一团糟，完全不匹配，不是吗?...我们已经成功地将“|”分隔的列(“name”)数据分成两列。现在，数据更加干净，可以轻松地使用。...要验证数据转换，我们将把转换后的数据集写入CSV文件，然后使用read. CSV()方法读取它。...现在的数据看起来像我们想要的那样。
在查看网页源码的时候经常会发现带有类似 ?v=13566 或者 ?version=15678 的 CSS 和 JS 文件。如下所示： <script src="w3h5.js?...原理： 例如 .htaccess 设置的 CSS、JS 缓存都有一个过期时间，如果在访客的浏览器中已经缓存了这些文件，在这些缓存未过期之前，浏览器只会优先从缓存中读取这些 CSS 和 JS 文件，如果你在服务器上修改了这些文件...如原先HTML中的CSS调用语句如下： 改一下文件名就可以了： 中的 CSS 调用语句如下： 注意：部分代理缓存服务器不会缓存网址中包含 "?" 的资源，所以方法二可能会导致你原先的缓存功能失效，可以改用第一种方法。
为什么在推荐系统中适合使用mongdb存储数据 在推荐系统中，MongoDB是一个常用的数据库选择，它提供了许多特性和功能，使其成为推荐系统的理想选择。...我们需要存储用户的个人信息、观看历史和电影数据，并根据这些数据进行推荐。...为什么选择MongoDB： 灵活的数据模型：MongoDB是一个文档型数据库，它使用JSON格式存储数据，可以轻松地存储和查询复杂的数据结构。...在推荐系统中，用户的个人信息、观看历史和电影数据可能是多层嵌套的结构，使用MongoDB可以方便地存储和查询这些数据。...MongoDB在推荐系统中的使用具有灵活的数据模型、高性能的查询、可扩展性和高可用性等优势。通过具体的案例和代码示例，我们可以看到MongoDB在存储和查询推荐系统数据方面的便利性和效果。
problem is worth a good deal more than an exact answer to an approximate problem - John Tukey 在AI流水线中的数据存储类型和量级...图片 每个AI流水线中都涉及到数据存储 数据源-数据提取过程中涉及到: PB级别的顺序写 数据准备过程中: TB级别的顺序读 模型训练过程中: GB级别的随机读 检查点和恢复过程中: GB级别的顺序写...推理和RAG过程中: TB级别的随机读 归档过程中: PB级别的随机写 典型 AI 集群的存储剖析(按存储性能分层存储) 图片 左边绿色GPU服务器集群通常只能提供8个U.2的插槽 中间采用高性能全闪存...,通过是TLC, 弥补机械盘性能, 总容量比HDD少 右边采用对象存储, 存储集群或JBODS, 包含大量机械盘, 总容量占比高 AI集群中的数据移动 图片 1.数据采集阶段，原始数据按顺序写入对象存储层...Blob 存储层一次性访问可实现高吞吐量 AI负载中的存储扩展性 总结 AI集群流程中的数据存储需要根据实际业务的量级和性能要求做分层存储, 这样成本可控且性能满足需求 AI行业也会带动存储行业发展,
目录 1-0常见的浮点数 1-1浮点数在内存中的存储引入 1-2浮点数存的规则 1-3浮点数取的规则 1-4重新研究引入的那一题：（结合存和取） 1-6关于这个浮点型和整型的输出转换： 1-7 完结...，可使用软件everything里搜索） 1-1浮点数在内存中的存储引入 先来看一道题引入 #include //浮点型数据在内存中的存储 int main() { int...，同时按照整数（浮点数）的视角拿出来是正常的 2.但是按整数（浮点数）的方式存进去，同时按照浮点数（整数）的视角拿出来不正常（和我们开始想的不一样）的 总结： 从这里我们可以看出整数和浮点数在内存中的存储方式是有区别的...M表示有效数字，1<=M<2 2^E表示指数位： 浮点型数据写成二进制时各个位的位权： 举例子： 对于float: S表示的数据占1bite E表示的数据占8bite M表示的数据占23bite...-6关于这个浮点型和整型的输出转换： 1.较长型数据转换成短型数据输出时，其值不能超出短型数据允许的值范围，否则 转换时将出错。
设计一个关系型数据库很重要的一部分是将数据拆分成具有相关关系的数据表，然后将数据以符合这种关系的逻辑方式整合到一起。...如果要以关系型数据库的方式来反应它的话，我们可以创建两张表: Dog 表和 Owner 表，其中 Dog 表通过 owner id 来引用 Owner 表中的数据，或者 Owner 表通过 dog id...一对多关系 再假设，一个主人可以养多只狗狗，现在上面的关系就变成了一对多关系。我们之前定义的数据库 schema 并不需要改变，仍然使用同样的表结构，因为在 “多” 这一方的表中已经有了关联键。...由于一只狗狗可以有多个主人，我们需要在同一个 dog id 上能够匹配多个不同的 owner id。由于 dogId 是 Dog 表的主键，我们不能直接在 Dog 表中添加同样 id 的多条数据。...为了解决这个问题，我们需要创建一个 associative 表 (也被称为连接表)，这个表来存储 (dogId, ownerId) 的数据对。
整数在内存中的存储 整数的2进制表示方法有三种，即原码、反码和补码 三种表示方法均有符号位和数值位两部分，符号位都是0表用示“正”，用1表示“负”，而最高的一位是被当做符号位，剩余的都是数值位。...对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。 为什么呢？ 在计算机系统中，数值一律用补码来表示和存储。...1.1大小端字节序和字节序判断 大小端： 其实超过一个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为大端字节序存储和小端字节序存储，下面是具体的概念：...大端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的高地址处，而数据的高位字节内容，保存在内存的低地址处。...小端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，而数据的高位字节内容，保存在内存的高地址处。 上述概念需要记住，方便分辨大小端。
在计算机中，通常使用补码来表示和存储有符号整数，因为它可以简化算术运算。 部分类型数据的存储 在内存中，整数的存储通常是以二进制形式表示的。整数占用的存储空间取决于其数据类型的位数。...大小端字节序和字节序判断 我们以一个数据为开始，来观察它在内存中的存储 #include int main() { int a = 0x11223344; return 0;...这种方式符合我们阅读整数的习惯，也使得多字节整数在内存中的表示更加直观。 而在小端字节序中，整数的低位字节存储在内存的低地址处，高位字节存储在内存的高地址处。...这种周期性行为是底层数据类型和算术操作直接的结果。这也说明了为什么在实际编程中很重要的一点，那就是确保不会意外地造成数据类型溢出，因为这会导致不可预期的行为。...这正是因为浮点数在内存中存储的特殊性 浮点数在内存中的存储遵循IEEE 754标准，是目前最广泛使用的浮点数表示方法。
一、整数在内存中的存储 计算机中有3中二进制存储方法，即原码、补码、反码 正整数的原码、反码、补码都相同 负整数原码、反码、补码各不相同： 原码：直接将数值按照正负数的形式翻译成⼆进制得到的就是原码。...反码：将原码的符号位不变，其他位依次按位取反就可以得到反码。 补码：反码+1就得到补码。 对于整型数据，数据内存其实存放的是补码 why？ 在计算机系统中，数值⼀律⽤补码来表⽰和存储。...大小端的介绍 其实超过⼀个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为⼤端字节序存储和⼩端字节序存储，下⾯是具体的概念： ⼤端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的...⼩端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的⾼地址处。...三、浮点数在内存中的存储 常⻅的浮点数：3.14159、1E10等，浮点数家族包括： float、double、long double 类型。
整数在内存中的存储 : 1.整数的2进制表⽰⽅法有三种，即原码、反码和补码,三种表⽰⽅法均有符号位和数值位两部分，符号位都是⽤0表⽰“正”，⽤1表⽰“负”，正整数的原、反、补码都相同。...负整数的三种表⽰⽅法各不相同。 二. ⼤⼩端字节序和字节序判断 1.其实超过⼀个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分为⼤端字节序存储和⼩端字节序存储。...⼤端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的⾼地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的低地址处。...⼩端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的低地址处，⽽数据的⾼位字节内容，保存在内存的⾼地址处。...浮点数在内存中的存储： 1.常⻅的浮点数：3.14159、1E10等，浮点数家族包括： float、double、long double 类型。
传统数仓 传统数仓有几个特点： 数据具有历史性 基于文件存储 以表为形态，自带元数据存储（比如Hive） 在数仓的数据是其他数据的拷贝或者拷贝的加工 传统数仓需要拷贝数据的重要原因是因为基于数据和存储需要尽可能的近...数据中台 数据中台设计立足点本身是数据和存储分离的。...数据中台也有一个全局的元数据管理系统，管理也是以表为主，粒度到字段级别。数据中台这个元信息包含了各个子存储的元信息，以数据中台需要的形态进行组织。...通过数据中台的数据地图，以及数据中台到各数据源的建立好的管道，那么我们就可以很好的找到我们要的数据以及对他们进行关联和处理，分析，甚至进一步成为机器学习的素材。...结论 数仓是数据中台的一个重要组成部分，也是元数据的一个重要来源，但是随着技术的发展，数据和存储必定是分离的，这就需要一个新的元信息系统（数据地图）来进行承载。
整数在内存中的存储 我们都知道，数据在内存中是以二进制的方式进行存储的，整数的二进制有原码，反码和补码三种，而真正在内存中存放的就是补码。...我们通过一个例子来说明 可以看出，为什么在内存中n的存储是倒着的 这就是我们要说的大小端的问题了 大端字节序：在这种模式下，数据的高字节保存在低地址，低字节保存在高地址。...例如，十六进制数0x12345678，在内存中的存储顺序是：12 34 56 78。 小端字节序：与小端相反，数据的低字节保存在低地址，高字节保存在高地址。...在32位浮点数中，将尾数的第一位默认为1后，剩下的位数就可以用来表示更多的有效数字。 指数E的存储 在存储过程中，指数需要经过一个偏移处理。...那么数据在内存中的基本存储原理就分享到这里了，有机会再补充。
数据的类型有很多如：短整型，整型，单精度浮点型，双精度浮点型........，如此多的类型，各个类型在内存中的存储的方式也有所不同，调用内存计算时进行的各个步骤也有可能不同。...本文将通过整型，浮点型两大种类型来进行探讨数据在内存中的如何存储。 序章：储备知识 在讲内存存储之前我们需要先了解一个非常非常重要的知识，它是我们贯穿本文的关键所在。...1.整数在内存中的存储 首先，我们讨论一个问题，整数是把以哪种码放在内存里的？？？ 对于整形来说：数据存放内存中其实存放的是补码。 为什么呢？？？ 在计算机系统中，数值⼀律⽤补码来表⽰和存储。...00 00 00 01 但是为什么放进内存的时候是倒过来放的 是01 00 00 00 这不是偶然，这是由编译器决定的大小端存储 为了防止是偶然，我们多放几组数据试试 1....其实超过⼀个字节的数据在内存中存储的时候，就有存储顺序的问题，按照不同的存储顺序，我们分 为⼤端字节序存储和⼩端字节序存储，下⾯是具体的概念： ⼤端（存储）模式：是指数据的低位字节内容保存在内存的⾼地址处
要想学习编程，就必须了解二进制，它是计算机处理数据的基础。 内存条是一个非常精密的部件，包含了上亿个电子元器件，它们很小，达到了纳米级别。...我们可以给每一种组合赋予特定的含义，例如，可以分别用 1101000、00011100、11111111、00000000、01010101、10101010 来表示 C、语、言、中、文、网 这几个字，...1PB = 1024TB = 250Byte 1EB = 1024PB = 260Byte 我们平时使用计算机时，通常只会设计到 KB、MB、GB、TB 这几个单位，PB 和 EB 这两个高级单位一般在大数据处理过程中才会用到...你看，在内存中没有abc这样的字符，也没有gif、jpg这样的图片，只有0和1两个数字，计算机也只认识0和1。...所以，计算机使用二进制，而不是我们熟悉的十进制，写入内存中的数据，都会被转换成0和1的组合。 我们将在《C语言调试》中的《查看、修改运行时的内存》一节教大家如何操作C语言程序的内存。
作为 Laravel 的重度使用者肯定都对多态关系不陌生，以官方文档为例，文章有标签，视频有标签，那么文章和视频这些模型与标签模型的关系就是多态多对多（Many To Many (Polymorphic...)）[1] 如果我们给 ID 为 1 的文章打上两个标签，数据库标签关系表的的存储结果就是这样子： > select * from taggables; +--------+-------------+...》[2] 我们的目标是使用表名来做为关系类别名，那么在模型中如何获取表名呢，直接使用模型的 getTable 即可，那么整个 trait 的实现如下： app/Traits/UseTableNameAsMorphClass.php...UseTableNameAsMorphClass { public function getMorphClass() { return $this->getTable(); } } 然后在我们需要用到关系类型的模型中引入它即可...，那么，你只需要修改 trait 中 getMorphClass 的实现即可，我个人的习惯是模型名就是表名的单数，不带前缀。
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