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MySQL8——带有字符UDF

MySQL UDF框架在最初设计时,没有考虑字符串参数和返回值字符。这意味着UDF参数和返回值将会使用“二进制”字符。即使用户定义了字符,服务器返回字符串,也会忽略该字符。...我们可以通过检查列十六进制和字符来验证这一点。 ? 在这里和其它地方,可以会考虑使用\ G输出“纵向”结果,以使查询输出更易于阅读。 ?...现在,假设实现了以下带有两个字符串参数UDF,并且返回了将两个参数连接在一起字符串。为了简单起见,这里没有添加检查以确认有效性和其他错误情况。 ? 前面的UDF适用于ASCII字符。...在MySQL 8.0.19中,我们添加了组件服务'mysql_udf_metadata',以检测输入参数字符,并选择UDF输出所需字符。让我们使用组件服务来实现一下。...现在,UDF希望使用latin1字符集中两个参数,并返回utf8mb4字符连接字符串。这是先前UDF修改版本。 ? ? ? 让我们在与之前相同表上再次执行UDF。

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CentOS下SNMP安装与使用

SNMP目标是管理互联网Internet上众多厂家生产软硬件平台,因此SNMP受Internet标准网络管理框架影响也很大。...SNMP已经出到第三个版本协议,其功能较以前已经大大地加强和改进了。...-5.3.3-27.el6_5.i686 如果没有,那么放入Linux安装盘找到snmprpm包进行安装,或者到网上搜索适合自己Linux发行版本rpm包进行安装,或者使用yum进行安装 2.安装...需要安装大概有一下几个: yum install -y net-snmp yum install -y net-snmp-devel yum install -y net-snmp-libs yum...6.确保iptables防火墙开放了udp 161端口访问权限 可使用iptables -L -n 查看当前iptables规则 可编辑/etc/sysconfig/iptables文件来修改iptables

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Struts2学习---result结果 result type:全局结果:动态结果带有参数结果

这一章节主要介绍如何配置结果,分为以下几个知识点: 结果类型(result type) 全局结果(global types) 动态结果(dynamic type) 带有参数结果(type with...params) result type: 结果类型一共有十一种: dispatcher redirect chain redirectAction freemarker httpheader stream...本文只介绍以上类型。接下来我们来看看具体是怎么配置(dispatcher和redirect省略)。...全局结果: 全局结果,顾名思义就是全局,就像java代码里面的全局变量一样,可以在整个程序里面被调用。...带有参数结果 当客户端发送了一个请求,这个请求含有参数,我们将这个请求重定向到其他页面,那么我们怎么将这个参数继续带到其他页面呢?

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使用snmp监控openvpn用户数

几年前使用icinga2和nagios plugins搭建了主机监控,后来为了方便监控网络设备使用centron获取snmp信息,再加上自己写一些监控插件,基本完善了监控项目(主机,网络设备,各种操作系统...前些天打算把openvpn用户数放进监控,发现以前办法行不通了:需要在ovpn服务器上运行脚本获取用户数,在icinga2服务器上再使用check_snmp去ovpn服务器上调用snmp extend...ovpn上获取用户数 这里懒得自己写了,找了个现成python脚本,有点复杂,可以自己写个简单点 复制过来格式乱了,懂python就自己修改下,要不用shell写个也可以,只要输出是通用格式即可 #...扩展功能不直接支持python,但可以调用执行shell脚本,所以用shell脚本去调用上面的python脚本 # cat /etc/snmp/scripts/check_ovpn_users.sh...记得shell脚本要可以执行 # chmod +x /etc/snmp/scripts/check_ovpn_users.sh 用snmp调用shell脚本 这个就简单了,在snmp服务配置文件/etc

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Pyspark处理数据中带有列分隔符数据

本篇文章目标是处理在数据集中存在列分隔符或分隔符特殊场景。对于Pyspark开发人员来说,处理这种类型数据有时是一件令人头疼事情,但无论如何都必须处理它。...使用sparkRead .csv()方法读取数据: #create spark session import pyspark from pyspark.sql import SparkSession...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东西。这不是我们所期望。一团糟,完全不匹配,不是吗?...我们已经成功地将“|”分隔列(“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,我们将把转换后数据写入CSV文件,然后使用read. CSV()方法读取它。

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dotnet 使用增量源代码生成技术 Telescope 库导出程序类型

本文将告诉大家在 dotnet 里面使用免费完全开源基于增量源代码生成技术 Telescope 库,进行收集导出项目程序里面指定类型。...假定项目程序里面有如下一些类型,比如名为 Base 基础类型,以及名为 FooAttribute 特性。...接下来任务就是找到程序里面所有继承 Base 基础类型且标记了 FooAttribute 特性类型 大家可以假想一下,在自己项目里面,那些需要反射扫描整个项目程序才能实现代码,看看能否套用到这里...F2 : Base { } 现在咱任务是收集项目程序定义继承 Base 基础类型且标记了 FooAttribute 特性类型,如以上 F1 和 F2 类型 请看一下使用 Telescope...如要求使用是 IEnumerable 等类型,且里面使用 ValueTuple 方式。

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使用带有存储证明Uniswap V2 预言机

为了说明带有新预言机 Uniswap V2 解决了什么问题,我们首先看看 Uniswap V1 问题所在....通过使用“累积”价格-时间值,价格可用时间被加权到一个特殊值中,每次代币交换都会花费少量燃料来同步这些值。...虽然这是可行,但它有一些缺点: 如果希望价格源持续可用, 那么你必须定期调用以存储快照值 如果是不定期调用,您必须提前计划好您交易,首先存储当前值,等待一段时间,然后触发使用该历史值交易 您需要被激励使用机器人去不断更新存储值...使用链上逻辑,可以结合 stateRoot 和存储证明来验证存储槽值。...一旦验证通过,我们就可以使用块所需属性(时间戳和 stateRoot)。

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使用 ImageMagick 轻松制作带有多种尺寸 ico 图标文件

scoop 安装 如果你使用 scoop 来管理软件包,那么只需输入: scoop install imagemagick 与 WinGet 相同,随后即可拥有工具。...软件基于 Apache 2.0 协议,如果你只是使用它生成二进制文件,那么可免费用于个人、公司内部或商业用途。...ImageMagick 使用 本来 ImageMagick 转图片用是 convert 命令,但 Windows 下 convert 命令转是磁盘格式(详见在 Windows 安装期间将 MBR 磁盘转换为...本作品采用 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议 进行许可。...欢迎转载、使用、重新发布,但务必保留文章署名 吕毅 (包含链接: https://blog.walterlv.com ),不得用于商业目的,基于本文修改后作品务必以相同许可发布。

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使用GCP开发带有强化学习功能Roguelike游戏

为了演示这种类型应用,我开发了一个简单游戏,叫做“Trials of the Forbidden Ice Palace” [2]。该游戏使用强化学习,通过为用户量身定制游戏难度来改善用户体验。...通过GCP实现全局化RL训练 全局AI模型使用所有玩家收集游戏数据进行训练,当玩家还没有玩过游戏时,全局AI模型作为基础RL模型。...新玩家在第一次开始游戏时将获得全局化RL模型本地副本,这将在他们玩游戏时根据自己游戏风格进行调整,而他们游戏数据将用于进一步增强全局AI模型,供未来新玩家使用。 ?...图2所示架构概述了如何收集数据以及如何更新和分发全局模型。使用GCP是因为他们免费使用产品最适合收集和存储游戏数据模型训练[4]。...我们使用免费GCP架构组件收集所有玩家游戏会话数据,从而创建全局RL模型。虽然玩家开始游戏时使用是全局RL模式,但他们个人体验会创造一个定制局部RL模式,以更好地适应自己游戏风格。

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如何使用带有DropoutLSTM网络进行时间序列预测

接下来,我们将了解实验中模型配置以及所使用测试工具。 实验测试工具 本节介绍了本教程中使用测试工具。 数据分割 我们将数据分为两部分:训练和测试。...由于我们将使用步进验证方式对测试12个月中每个月数据进行预测,所以处理时批大小为1。 批大小为1也意味着我们将使用同步训练而不是批量训练或小批量训练来拟合该模型。...我们可以在每一次迭代之后都对模型在训练和测试性能进行评估,以了解是否存在过拟合或者欠拟合问题。 我们将在每组实验最好结果上使用这种分析方法。...相同配置将会运行10次,并且每一步迭代之后模型在训练和测试RMSE将会被绘制出来。 本项目中,我们将使用这个分析方法对LSTM模型进行1000次迭代训练。 下面提供完整分析代码。...递归神经网络正则化方法 Dropout在递归神经网络中基础理论应用 利用Dropout改善递归神经网络手写字迹识别性能 概要 在本教程中,您了解了如何使用带有DropoutLSTM模型进行时间序列预测

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