领域对象是DDD的核心,我们会依次分析聚合/聚合根、仓储、规约、领域服务的最佳实践和规则。内容较多,会拆分成多个章节单独展开。
它的作用是通过一定的规则将一个数据集划分成若干个小的区域,然后针对若干个小区域进行数据处理。
曾经红级一时的jQuery还记得吗?拥有号称当时业界最快的DOM选择器Sizzle,那么为什么他能自称是最快呢?让我们来分析一下Sizzle.js的源码,了解他的设计精妙之处。虽然MVVM已经成为现在的主流,但是了解历史能让我们更了解现在,也为以后更好的设计和开发框架提供的参考。 作者:朱胜--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 好了有了之前的词法分析过程,现在我们来到select函数来,这个函数的整体流程,前面也大概说过: 1. 先做词法分析获得token列表 2. 如果有种子集合直接到编译过程
搜索引擎融合两者,共同拟合出相似性评分函数,来对搜索结果进行排序。
预期的结果,应该是输出true,但是实际却是抛出了java.lang.UnsupportedOperationException异常:
今天跟大家分享Arrays.asList、ArrayList.subList的使用。
来源:blog.csdn.net/zwwhnly/article/details/109583990
基本使用很简单, 返回的是索引从fromIndex(包含)到 toIndex(不包含)的元素集合
Hilltop算法是由Krishna Baharat 在2000年左右研究的,于2001年申请专利,但是有很多人以为Hilltop算法是由谷歌研究的。只不过是Krishna Baharat 后来加入了Google成为了一名核心工程师,然后授权给Google使用的。
楼楼刚才想了一个特别骚情的标题,叫PageRank算法和HITS算法的“前世今生”,特别像之前写头条号的套路,然后就想起来去年6月份自己有在经营一个技术型的头条号,后来因为做不到一天一篇的更新频率被我弃坑了,现在手机号换了,登陆不了,去主页看了看之前写的文章,竟然被一直这么努力的自己感动到了。:)
MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree(Kd树)。Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor),例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介绍Kd-Tree的基本原理,然后对基于BBF的近似查找方法进行介绍,最后给出一些参考文献和开源实现代码。
什么是mongodb MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++语言编写。旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。 MongoDB是一个介于关系数据库和 非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。他支持的数据结构非常松散,是类似json的bjson格式,因此可以存储比较复杂的数据类型。Mongo最大的特点是他支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引。 m
随着科技得越来越发达,人工智能,自动驾驶导航等字眼频频出现在我们得眼前。但是目前来说自动驾驶并没有得到很全面得普及,还在进行不断的开发和测试当中。从小就爱好车的我,对这项技术也很是感兴趣。
归并排序是通过分治的方式,将待排序集合拆分为多个子集合,对子集合排序后,合并子集合成为较大的子集合,不断合并最终完成整个集合的排序。
一、简介 Mongodb是一个面向文档的数据库,不是关系型数据库,为了获得更好的扩展性。 不再有预定义模式:文档的键和值不再是固定的类型和大小。 设计采用横向扩展,面向文档的数据模型使得它很容易在多台服务器之间进行数据分割。 二、功能 CRUD 索引:支持通用二级索引,提供唯一索引、复合索引、地理空间索引及全文索引 聚合:支持聚合管道,可以通过简单的片段创建复杂的聚合 特殊的集合类型:支持存在时间有限的集合;支持固定大小的集合 文件存储:支持一种非常易用的协议,用于存储大文件和文件元数据 不支持连接和复杂的
在推荐系统和广告平台上,内容定向推广模块需要尽可能将商品、内容或者广告传递到潜在的对内容感兴趣的用户面前。扩充候选集技术(Look-alike建模)需要基于一个受众种子集合识别出更多的相似潜在用户,从而进行更有针对性的内容投放。然而,look-alike建模通常面临两个挑战:
云开发是一种基于云原生架构的开发方法,它允许开发者构建应用程序,利用云服务的强大功能,如存储、数据库、身份验证和部署,无需管理底层基础架构。本文将深入探讨云开发的关键概念,为您提供一份全面的指南,并提供带有实际代码示例的技巧,以帮助您构建出色的云原生应用。
SALSA算法的初衷希望能够结合PageRank和HITS算法两者的主要特点,既可以利用HITS算法与查询相关的特点,也可以采纳PageRank的“随机游走模型”,这是SALSA算法提出的背景。由此可见,SALSA算法融合了PageRank和HITS算法的基本思想,从实际效果来说,很多实验数据表明,SALSA的搜索效果也都优于前两个算法,是目前效果最好的链接分析算法之一。
Set是指具有某种特定性质的具体的或者抽象的对象汇总而成的集体。其中,构成Set的这些对象则称为该Set的元素。
最近越发觉的数据这个东西越来越重要了。未来除了学习前端之外,有可能会花时间去学习数据相关的知识吧。
在python变量中除了以前文章所提到的整形int / 浮点数float / 布尔值bool / 列表list / 字典dict 之外,还有一个类型我们还没有做详细介绍,这个变量类型就是集合set。
插入排序 插入排序的基本思想是:从初始有序的子集合开始,不断地把新的数据元素插入到一排列有序子集合的合适位置上,使子集合中数据元素的个数不断增多,当子集合等于集合时,插入排序算法结束。常用的插入排序有直接插入排序和希尔排序两种。 直接插入排序
# 希尔排序(缩小增量排序) # 原理 将一个无序集合分割成多个子集合进行直接插入排序并交换存储位置, 然后将排序结果继续分为多个子集合排序交换存储位置, 每次子集合的数量递减,直到到子集合个数为1时进行最后一次直接插入排序。 希尔排序需要关注的一点就是每次我们隔多少个元素拆分集合(术语是增量因子), 所以通过增量因子(每组多少个元素)确定子集合的个数很重要,但最终一次排序的增量因子必须是1。 例: 原始集合:{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 分割集合:{5,1} {2,9} {4,7} {6
快速排序是通过分治的方式,根据选定元素将待排序集合拆分为两个值域的子集合,并对子集合递归拆分,当拆分后的每个子集合中元素个数为一时,自然就是有序状态。
早已久仰NoSQL的大名,知道它相对有关系型数据库,有很多的优点,只是一直没有时间来研究这个东西。所以借这个项目,对Mongodb进行了一次深入了解。
分治法的基本思想: 将一个规模为 n 的问题分解为 k 各规模较小的子问题, 这些子问题互相独立且与原问题是同类型问题。 递归地解这些子问题, 然后把各个子问题的解合并得到原问题的解。 分治法所能解决的问题一般具有的几个特征是: 该问题规模缩小到一定程度就可以容易地解决; 该问题可以分解为若干个规模较小的同类型问题; 利用该问题分解出的子问题的解可以合并为该问题的解; 原问题分解出的各个子问题是相互独立的, 即子问题之间不包含公共的子问题。 分治法可以解决的具体问题:矩阵连乘、大数乘法、二分法搜索、快速排序
FreeSql 开源发布快一年了,立志成为 .Net 平台方便好用的 ORM,仓库地址:https://github.com/2881099/FreeSql
一、特点 学习一个东西,至少首先得知道它能做什么?适合做什么?有什么优缺点吧? 传统关系型数据库,遵循三大范式。即原子性、唯一性、每列与主键直接关联性。但是后来人们慢慢发现,不要把这些数据分散到多个表、节点或实体中,将这些信息收集到一个非规范化(也就是文档)的结构中会更有意义。尽管两个或两个以上的文档有可能会彼此产生关联,但是通常来讲,文档是独立的实体。能够按照这种方式优化并处理文档的数据库,我们称之为文档数据库。 设计MongoDB的初衷就是用作分布式数据库。 MongoDB
文档(document)是MongoDB中数据的基本存储单元,非常类似与关系型数据库管理系统中的行,当更有表现力。
分治算法: 用分治策略实现n个元素进行排序的方法。 基本思想: 将待排序元素分成大小大致相同的两个子集合,分别对两个子集合进行排序,最终排好序的子集合合并成所要求的排好序的集合。 源码: /* * mergeSort.cpp * 合并排序算法,算法导论P.17 * Created on: 2011-12-21 * Author: LiChanghai */ //#include <iostream> #include <vector> #include <iostream> #inc
数据库设计是指对于一个给定的应用环境,构造最优的数据库模式,建立数据库及其应用系统,使之能够有效地存储数据,满足各种用户的应用需求(信息要求和处理要求)。
显然,对于具有n个元素的集合R,R={r1,r2,r3…rn},其排列方式有n!种。 如:R = {1,2,3},其全排列如下: 1,2,3 1,3,2 2,1,3 2,3,1 3,1,2 3,2,1
当浏览器不支持 const 这种语法的时候,我们需要把他换成支持的 var,这个时候,AST 就上场了。
# 快速排序 # 原理 取无序集合中任意一个元素(通常选集合的第一个元素)作为分界点,将小的放左边,大的放右边,此时集合被划分三段, 然后将左边,右边集合分别使用之前的集合划分方式,直到最后每个集合中的元素都是1个, 最后合并集合即得到有序集合。 原始集合:{5,2,4,6,8,1,9,7,10,3} 取任意一个元素:5,分割后为{2,4,1,3} {5} {6,8,9,7,10} 分别取多个子集合的任意一个元素: * 第一个子集合:{1} {2} {4,3} * 第二个子集合:{5} * 第三个
小程序推出云开发已经有一段时间了,我自己也已经深度的体验了小程序云开发,自此,写下一篇文章来谈一谈我眼中的云开发。
| 导语 曾经红级一时的jQuery还记得吗?拥有号称当时业界最快的DOM选择器Sizzle,那么为什么他能自称是最快呢?让我们来分析一下Sizzle.js的源码,了解他的设计精妙之处。虽然MVVM已经成为现在的主流,但是了解历史能让我们更了解现在,也为以后更好的设计和开发框架提供的参考。 作者:朱胜--腾讯web前端工程师 @IMWeb前端社区 一、前沿 DOM选择器(Sizzle)是jQuery框架中非常重要的一部分,在H5还没有流行起来的时候,jQuery为我们提供了一个简洁,方便,高效的DOM操作模
推荐系统中的算法通过用户的历史行为数据挖掘用户的偏好,实现对用户偏好的建模,从而达到为用户推荐用户感兴趣的item。用户的兴趣偏好通常是多变的,而且是多样的。然而传统的基于item的协同过滤模型只能考虑用户的静态兴趣,而不能捕获用户的兴趣偏好的动态变化。
子查询是出现在WHERE子句中的SELECT语句被称为子查询,子查询返回了一个集合。
本章将介绍Kotlin标准库中的集合类,我们将了解到它是如何扩展的Java集合库,使得写代码更加简单容易。如果您熟悉Scala的集合库,您会发现Kotlin跟Scala集合类库的相似之处。
apply函数只能用于处理矩阵类型的数据,也就是说所有的数据必须是同一类型。因此要使用apply函数的话,需要将数据类型转换成矩阵类型。
最近要进行大规模LYNC客户端部署,但由于域中存在大量的WINDOWS XP SP2,而LYNC客户端最低要求WINDOWS XP SP3。现在就需要把集合中所有的WINDOWS XP SP2升级到SP3。下面我们就添加一个新集合来把所有的WINDOWS XP SP2加入进来,以方便SP3补丁的推送。
Office办公软件是当前最为广泛应用的电脑办公软件套装,涵盖了文字处理、电子表格、幻灯片演示等多种实用功能。在工作中,我们常常需要管理和处理大量的数据,利用Office办公软件的数据管理技巧可以大大提高工作效率和精度。本文将聚焦于Office数据管理技巧,从4个方面对其进行详细阐述,帮助读者掌握实用的数据管理技巧。
前言: toString()方法 相信大家都用到过,一般用于以字符串的形式返回对象的相关数据。 最近项目中需要对一个ArrayList<ArrayList<Integer>> datas 形式的集合处理。 处理要求把集合数据转换成字符串形式,格式为 :子集合1数据+"#"+子集合2数据+"#"+....+子集合n数据。 举例: 集合数据 :[[1,2,3],[2,3,5]] 要求转成为 "[1,2,3]#[2,3,5]" 形式的字符串 第一次是这样处理的: A
Firebase 是Google推出的一个云服务平台,同时也是一个应用开发平台,可帮助你构建和拓展用户喜爱的应用和游戏。Firebase 由 Google 提供支持,深受全球数百万企业的信任。开发人员可以利用它更快更轻松地创建高质量的应用程序。该平台拥有众多的工具和服务,其中包括实时数据库、云函数、身份验证和更多。近年来,Firebase推出了一系列的更新和新特性,其中包括并发属性。在本文中,前面我会向大家介绍这款产品的特性,以及如何使用它开发一个非常简单的应用,最后我们将探讨Firebase中 Cloud Functions for Firebase 的全新并发选项及其如何影响应用程序的开发。 在2023 Google开发者大会上Firebase带来了最新的特性动态分享,主题为 Firebase 应用打造更快捷、更经济的无服务器 API。本片文章就带领大家一同来体验最新的特性。为了兼顾还没使用过Firebase的小白,本文会前面会讲解一下Firebase的使用。
最近在研究 Mongo,买了华中科技大学出版社的《MongoDB 实战》第二版,但是在看了一个小时后就发现,全书的翻译满满的槽点,不吐不快。
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