介绍： 这篇文章是我写的"如何把图片存入sqlServer中"的后续。我建议你在读这篇文章之前先看看那篇。 和存储图片相比，读取图片就要简单多了。...在这篇文章中，我们将讨论如何从SqlServer中检索图片。 并将学习以下几个方面的知识. ·如何设置图片的格式？ ·如何使用BinaryWrite方法。...我们已经在Person表中存储了数据，那么我们就写些代码来从表中读取数据。 下面的代码检索了所有的值从Person表中。 从sqlserver中读取图片的代码.
因为以前工作的需要，所接触的领域必须在 Google 中才能搜索到相关资源，国内是给屏蔽掉的。从那时开始习惯使用 Google，也不得不说它的确比国内的搜索引擎涉及的面更广，得到的有价值信息更多。...但它也不是没有缺点的，当你搜索一些中文资料时，几乎每一个搜索结果页中都会看到一些相同的网站，比如“无极吧”等类似这些无价值的网站，点进去以后实际内容与你想要的根本不符，这些无价值网站浪费了我们太多的时间...所以就有了如何在搜索结果中屏蔽无价值网站的想法。 在网络上搜索了一下，据说 Google 开始是有这个功能的，但是最后还是去掉了，原因未知。...但 Google 为 Chrome 提供了一款插件 Personal Blocklist 可以实现这个需求，只要在 Chrome 中安装这个插件，并在插件中输入你希望屏蔽的网址，那么在 Google 的搜索结果中就会自动屏蔽这些网站...Github 项目中提供的垃圾网站屏蔽列表来使用：https://github.com/Feiox/useless-websites，这里收录了一些常见的无价值网站、钓鱼网站等，导入后 Google 的搜索结果瞬间就清净了
对于需要分析特定话题或趋势的视频内容的用户来说，能够自动化地从Twitter上提取视频链接将大大提高工作效率。...在本例中，我们将使用一个免费的代理服务器，但在实际应用中，你可能需要使用更可靠的代理服务器以获得更好的爬取结果。...proxyHost = "www.16yun.cn"proxyPort = "5445"proxyUser = "16QMSOML"proxyPass = "280651"认证和访问Twitter API为了从Twitter...数据存储：将提取的视频链接存储在数据库或文件中，以便后续分析。用户代理和头信息：设置用户代理和头信息，模拟浏览器行为，减少被检测为爬虫的可能性。...结论从Twitter搜索结果中批量提取视频链接是一个涉及多个步骤的过程，包括设置Twitter API认证、搜索推文、解析HTML内容以及处理反爬虫机制。
导语 spert: 一种以变压器网络BERT为核心的联合实体和关系提取模型。采用基于span的方法:任何标记子序列(或span)构成一个潜在的实体，任何一对span之间都可以保持关系。...黄色方块表示文本内容 蓝色方块表示span长度信息 绿色方块表示整个句子的语义 表示向量合并操作 span的表示： c表示整个句子语义嵌入 使用softmax分类器分类span（softmax分类器会在后续文章中详细介绍...） 首先定义好entity目录，比如person、organization； span被分类为 中的类别，或者none（表示span不包含实体）； span使用BERT来做嵌入操作（就是将其转化为特征向量...fusion function（融合函数） ：来融合嵌入后的向量，这篇论文就是选用了一个比较好的融合函数max-pooling； 表示span的长度嵌入，目的是把span的长度信息融合span的特征向量中，...sigmoid函数 定义一个临界值 ，比较y和 的值来确定x是否是实体关系三元组
UUID的基本知识 UUID（Universally Unique Identifier）是一个128位长的数字，用于在分布式系统中唯一标识信息。...使用随机UUID作为数据库记录的唯一标识 在数据库中，UUID常被用作唯一键，以确保每条记录都有一个唯一的标识符。...在网络协议中使用名称基UUID 名称基UUID也可以用于网络协议中，例如，生成一个唯一的会话标识符或API密钥。...在数据库中存储UUID UUID因其唯一性，常被用于数据库中的主键或唯一索引。大多数现代数据库系统都支持UUID作为数据类型，或者可以将其存储为字符串。...实际结果可能会因系统和JVM的不同而有所差异。
一对多处理：解析MyBatis中的一对多关系 在MyBatis中，处理一对多关系是一项常见任务，本文将深入探讨如何有效处理这种关系，让你对MyBatis的一对多处理有更清晰的认识。...getStudentByTeacherId" resultType="Student"> select * from mybatis.student where tid = #{tid} 按照结果嵌套处理...另一种处理一对多关系的方式是通过结果嵌套，这在某些情况下可能更加高效。...-- 按结果嵌套查询 --> select s.id sid, s.name sname,...参考资料 MyBatis官方文档 深入浅出MyBatis 通过本文的学习，相信你对MyBatis中的一对多处理有了更深入的了解。希望本文对你有所帮助，也欢迎多多交流，共同学习进步！
MultCheck是一款功能强大的恶意软件分析工具，广大研究人员可以直接使用该工具测试可疑目标文件是否具备恶意性，并检查目标文件是否被一个或多个反病毒引擎标记。
学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 在使用公式时，我们经常遇到将某个值从结果数组中剔除，然后将该数组传递给另一个函数的情形。...公式的中间结果为： =MIN({5,0,4}) 结果为： 0 然而，如果想要得到除0以外的最小值，一般会使用下面的公式： =MIN(IF(SUMIFS(F2:F13,A2:A13,{"Mike","John...的结果仍返回为#DIV/0!。转换为： =MIN({5,””,4}) 结果为： 4 因此，可以使用这项技术来避免重复非常长的公式子句的情形。...也可以使用这项技术处理在公式中包含重复的单元格路径引用的情形。...A10中除负数以外的值中的最小值。
单细胞测序—比较两个Seurat分析结果中细胞簇和细胞类型的对应关系如果一个数据集我们采用了两种方法对其进行了分析，可采用如下方法比较两个Seurat分析结果中细胞簇和细胞类型的对应关系。...分析结果1采用标准流程得到的Seurat对象load(file = 'phe-by-basic-seurat.Rdata')phe_basic=phe分析结果2将矩阵中，表达量非0则定为1（没有背后的生物学意义...这一步通常用来确保这两个数据框中的细胞是一一对应的，便于后续比较。...（seurat_clusters）的对应关系。...然后使用 balloonplot 函数可视化这个交叉表，显示两个分析结果之间的细胞簇对应关系。气球的大小表示在特定的簇组合中，细胞的数量。
本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A2:E5中包含一系列值和空单元格，其中有重复值，要求从该单元格区域中生成按字母顺序排列的不重复值列表，如图1中G列所示。 ?...在单元格H1中的公式比较直接，是一个获取列表区域唯一值数量的标准公式： =SUMPRODUCT((Range1"")/COUNTIF(Range1,Range1&"")) 转换为： =SUMPRODUCT...唯一不同的是，Range1包含一个4行5列的二维数组，而Arry4是通过简单地将Range1中的每个元素进行索引而得出的，实际上是20行1列的一维区域。...，因此提供了一种仅返回唯一值的方法。...统计列表区域中唯一值数量。 2. 将二维区域转换成一维区域。 3. 强制INDEX返回数组。 4. 确定字母排序。 5. 提取唯一值并按字母排序。
hibernate中的对应关系其实就是数据库中表的对应关系， 就跟某些电影中的某些场景是一样一样滴。 比如可以是一男一女，还可以是一男多女， 更可以是多男一女，最后最后最后还可以是多男多女！！！...例如： 一个身份证只能对应一个护照，一个护照也只能对应一个身份证，这就是一对一的关系 一个男人可以有多个孩子，这多个孩子只能对应一个爹，从男人的角度这就是一对多的关系，而从孩子的角度，那就是多对一的关系...在实际开发中，用得最多的就是一对多和多对一，今天我们就来说说在hibernate中如何还配置这两种关系。...author的映射文件中也会多出一个SET标签。 ?...blog.getTitle()); } HibernateSessionFactory.closeSession(); } } 可以看到运行后的结果如下所示
前一篇讲完了一对多的关系，通过与JDBC对比应该能发现，是不是比JDBC简单了很多？ 我们只需要把对象只间的包含或对应关系理清楚，完全不用我们自己来写SQL语句。...二、多一对映射关系 上次我们已经生成了作者和博客表的关系，从作者的角度来看，作者对应博客是一对多，而从博客的角度来看，博客对应作者是多对一。...select的结果如上图，默认只查询blog的内容，需要使用映射的author时，再次到数据库中查询。 ...我们将Blog的映射文件中many-to-one中的fetch的值设置为join，结果如下图： ? 区别是不是很明显！！！ 使用join后，默认就使用多表联合的方式查询了所有的数据。...5）inverse 表示是否由关联对象来主控级联关系。一般设置在一对多中的”一方“。看4.2图中的set标签中包含有inverse属性。
岩土工程中振弦类采集仪的完整解决方案：从仪器选型到结果解释岩土工程中，振弦类采集仪是一种常用的工具，用于测量土壤中的弹性波速度、土层的物理性质和地下水位等参数。...5.结果的解释和汇报：根据数据分析结果，进行结果的解释和汇报，从而为后续的工程设计、施工和监测提供参考。需要注意的是，结果的解释和汇报应该简明扼要、准确清晰，避免误导和产生风险。...图片综上所述，振弦类采集仪的完整解决方案，需要从仪器选型和配置、现场准备、操作流程、数据处理和分析、结果解释和汇报等多个环节进行全面考虑和实施。...这样才能保证测量结果的准确性和可靠性，为岩土工程的设计、施工和监测提供可靠的技术支撑。
模块发现敏感目录 3.5、使用ZAP代理查看和修改请求 3.6、使用ZAP的爬虫功能 3.7、使用burp爬取网站页面 3.8、使用Burp Suite的重放功能 3.9、WebScarab的使用 3.10、从爬行结果中识别相关文件和目录...---- 3.10、从爬行结果中识别相关文件和目录 我们已经抓取了一个完整的web应用程序目录，并且有了所有引用文件的列表及其路径。
前言 ---- 简单描述 MySQL 中，索引，主键，唯一索引，联合索引 的区别，对数据库的性能有什么影响（从读写两方面） 这是一道非常经典的 MySQL 索引面试题，意在看面试者是否了解索引的几种类型以及索引的优点和存在的弊端...几种索引类型的区别 ---- 索引是帮助数据库高效获取数据的一种数据结构，索引文件中记录着对数据表数据的引用指针 主键是一种特殊的唯一索引，在一张表中只能有一个主键索引，主键索引用于唯一标识一条记录 唯一索引用于确保某一列只包含各不相同的值...，也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性 联合索引是指通过多个列建立的索引，比如有: 联合主键索引，联合唯一索引 站长源码网 3.
每个文档在索引中具有唯一的ID，用于标识和检索它。 字段（Field）：字段是文档中的具体数据项。它是由字段名称和相应的值组成。字段可以是各种类型，如字符串、数字、日期、布尔值等。...它通过将每个词条映射到包含该词条的文档中，实现了从词条到文档的快速反向查找。 路由（Routing）：路由是决定文档将存储在哪个分片中的过程。...索引和文档的关系 在 Elasticsearch 中，索引和文档是密切相关的概念，它们构成了数据存储和检索的基本单位。 索引： 索引是一个逻辑上的概念，类似于数据库中的表。...在一个索引中，每个文档都有一个唯一的 ID 来标识它。文档由一组字段组成，每个字段包含一个名称和相应的值。字段可以是各种类型，如字符串、数字、日期等。 文档存储在索引中，并且可以被搜索、检索和修改。...父子关系查询： 父子关系允许您在查询时以父文档或子文档为基础进行搜索。您可以执行针对特定父文档或子文档的查询，并根据关联关系来过滤结果。 父子关系的限制： 父子文档关系在设计上具有一些限制。
二、什么是倒排索引 倒排索引是一种数据结构，它将文档集合中的每个文档关联到出现在其中的每个唯一词汇。简而言之，它颠倒了传统索引的结构，从以文档为中心转变为以词汇为中心。...倒排生成阶段 建立词汇表： 将预处理后的文档中的所有唯一词语构建成一个词汇表。每个词汇都有一个唯一的标识符。...映射关键词到文档ID： 遍历每个文档，对于文档中的每个关键词，将其映射到文档的唯一标识符（文档ID）。这样的映射关系通常以字典的形式保存。...返回搜索结果： 最终，搜索引擎将排名最高的文档作为搜索结果返回给用户，呈现在搜索结果页面上。 倒排索引的设计使得搜索引擎能够在海量文档中迅速定位包含查询关键词的文档，因此在检索过程中具有高效性。...图像检索： 在图像检索中，倒排索引可用于通过图像的特征或标签快速检索相关图像 智能推荐系统： 在推荐系统中，倒排索引可以用于建立用户-商品或用户-兴趣关联关系，从而提高推荐的准确性 七、总结 本文中，我们深入探讨了倒排索引的多个方面
Join用于从相关的行和列中检索数据。它在两个或多个表之间工作，并且它从两个表返回至少一个匹配。...始终首先执行子查询，并将结果传递给主查询。 什么是Autoincrement(自动增量)？ Autoincrement是一个关键字，用于在表中插入新记录时生成数字。...· UniqueKey(唯一键)——除了主键之外，表中还有更多键，它们只标识记录，但唯一的区别是它们只接受一个空值但不接受重复值。...它可以更快地从表中检索数据。可以在一组列上创建索引。 Clustered（群集）和Non-Clustered Index（非群集）索引之间有什么区别？...它被定义为通过为查询提供条件来设置结果集的限制。他们从整个记录中过滤掉一些行。 一些SQL的字句是WHERE和HAVING。 22.什么是Aggregate Functions（聚合函数）？
values) 9.行为模式(norms) 10.召回率(Recall Rate) 11.准确率(Precision) 正文 1.近实时(NRT NearRealtime) ES是一个近实时的搜索平台，就是说从开始创建索引到能被搜索到只有很少的延时...因为它是作为网络中的服务器和节点关系的纽带，所以这个名字对集群的管理来说很重要。 4.索引(Index) 索引是有相同特性的文档集合。举个栗子?...是通过读取所有段内的整个倒排索引，反转词条和文档关系，把结果存储到JVM堆中实现的。 8.文档值(doc values) 通过数据结构来进行聚合工作被叫做文档值。...10.召回率(Recall Rate) 召回率也叫查全率是检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率。衡量的是检索结果是查全率。...11.准确率(Precision) 准确率也叫精度是检索出的相关文档数与检索出的文档总数的比率。衡量的是检索结果的查准率。
实体关系提取：利用大型语言模型（LLM）从片段中识别和提取各类实体以及它们之间的关系，这些信息用于构建知识图谱。...例如，从“心脏病专家评估症状以识别潜在的心脏问题”这句话中提取出“心脏病专家”和“心脏病”等实体，以及“心脏病专家诊断心脏病”等关系。...实体使用其名称作为唯一索引键，而关系可能有多个索引键，这些索引键源于LLM增强，包括来自连接实体的全局主题。 增量更新算法：为了有效适应不断变化的数据，LightRAG采用增量更新算法。...检索步骤： 提取关键词：使用大模型从用户查询中提取出全局关键词和局部关键词。...这表明语义图在检索过程中能够有效提取和表示关键信息，即使没有原始文本的支持，模型仍然能够提供准确的检索结果。
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