在 VisualStudio 中以 WSL 方式启动程序的过程纪实 独立观察员 2023 年 9 月 28 日 一、安装 WSL WSL 是 “Windows Subsystem for Linux...如果我们的应用程序最终是会放在 Linux 系统中运行的话，那么在开发阶段就以这种方式启动和调试，就能提前发现在真实线上环境可能出现的问题，有利于增强程序的健壮性。...VS 中以 WSL 方式启动程序，会自动安装 WSL（本次我选择的是 Ubuntu，还可以选择 Debian）： 二、安装 ASP.NET Core 运行环境 安好之后再次点击启动，会提示没有安装 ASP.NET...先把它清除了，顺便演示一下进入和离开 WSL 的命令（进入 –wsl，离开 –exit）： 再次在 cmd 中设置代理后执行命令，没有报错了，但是速度非常慢： 看来是 cmd 的代理对 wsl 不起作用...vsdbg 在 VS 中以 WSL 方式启动还是不行（重启之后也不行）： 3.1、方式一：使用脚本安装（失败） 按照文章《记一次 Visual Studio 启动 WSL 远程调试的方法》的方法，我们直接在
Flask session默认使用方式说明 一般服务的session数据是在cookie处存储session的id号，然后通过id号到后端中查询session的具体数据。...为了安全，一般session数据都是存储在后端的数据库中。...但是也有其他的存储方式，如下： Flask session的默认存储方式是将整个数据加密后存储在cookie中，无后端存储 将session的id存储在url中，例如：url?...sid=sessionid，这是session id针对于无法存储cookie情况的做法。 那么本章节主要介绍Flask默认将session数据存储在cookie中的方式。...user_pwd) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) 这个示例代码设置了两个视图函数，一个login函数用来模拟用户登录，将用户名和密码存储在
将每个数据块以不同的时间戳追加到日志文件中 将数据写入到稠密的块中，每个块可以包含多个数据值 存储效率 存储效率高，适用于高写入负载的场景...内存占用较高，由于使用了块的方式，需要更多的内存空间 压缩率 压缩率较低，数据以原始形式存储在日志文件中 压缩率较高，每个块中的数据可以进行压缩...数据可用性数据可用性较低，如果日志文件损坏则数据可能丢失 数据可用性较高，由于使用了块的形式存储，数据损坏的概率较低从存储方式来看，TinyLog表引擎将每个数据块以不同的时间戳追加到日志文件中...在查询效率方面，TinyLog表引擎的查询效率较低，每次查询需要扫描整个日志文件。LogBlock表引擎的查询效率较高，在块级别上进行查询。...在压缩率方面，TinyLog表引擎的压缩率较低，数据以原始形式存储在日志文件中。LogBlock表引擎的压缩率较高，每个块中的数据可以进行压缩。
在MySQL的体系结构中，存储引擎是负责和磁盘交互的，当执行一条SQL语句，最终是通过存储引擎获取结果，不论是查询语句、插入语句还是更新语句，所以存储引擎是用来查询、存储、管理数据的。...接下来看一下InnoDB存储引擎在接收到「执行器」的调用请求后做了什么事吧。InnoDB的查询操作通过结构图可以看到InnoDB存储引擎有两部分内容，一个是内存结构，另一个是物理结构。...如果内存中符合条件的数据，此时需要去磁盘中查找并加载到内存，然后将数据返回给执行器。没错，在查询数据时InnoDB干的活就是这么简单。当然，我们还是要深入内部了解一下原理。...在「InnoDB Data Dictionary」数据字典中存储了表、列、索引这些元数据以及索引根节点的页号，有了页号就好办了，我们知道InnoDB默认会以ID为主键索引构建一个B+Tree，所以，找到了根节点的页号...然后在页中开始遍历查找id为10的行记录，为了快速定位行数据，数据页中维护了一个最小记录和最大记录以及页目录。当ID不存在最小和最大的范围，就可以直接去加载下一页了，以此类推。页目录的作用是什么呢？
在 Core Data 中查询和使用 count 的若干方法 请访问我的博客 www.fatbobman.com[1] ，以获取更好的阅读体验。...在 Core Data 中，开发者经常需要面对查询记录数量（count），使用 count 作为谓词或排序条件等需求。...本文将介绍在 Core Data 下查询和使用 count 的多种方法，适用于不同的场景。 一、通过 countResultType 查询 count 数据 本方法为最直接的查询记录条数的方式。...在仅需获取 count 的情况下（不关心数据的具体内容），方法一和方法二是很好的选择。...将被用在 propertiesToFetch 中，它的名称和结果将出现在返回字典中•NSExpression 在 Core Data 中使用的场景很多，例如在 Data Model Editor 中，
♣ 题目部分 在Oracle中，和子查询相关的查询转换有哪些？...也就是说，EXISTS子句中的子查询被展开，其中的对象与主查询中的对象直接进行半关联操作。...这里的NA，实际表示Null-Aware的意思，在11g及以后的版本中，Oracle增加了对空值敏感的反关联的支持。...因此在执行计划中，分别对两者进行了扫描（直观感觉就是对DEPT_LHR进行了两次扫描），然后再做关联查询。...DEPTNO"=10) 在这个查询中，外部对EMP_LHR表的查询要同时满足SUB1和SUB2两个子查询，而SUB1在语义上又是SUB2的子集，因此优化器将两个子查询进行了合并（只进行一次对DEPT_LHR
每个块包含一系列数据行，这些数据行已经按照排序列的值排好序。每个块包含一个索引，用于快速定位数据行。每个分区的最小值和最大值被记录在分区索引中，以供查询时进行范围限定。...主键列的散列值被用来进行数据分片和分布式查询。MergeTree的存储结构使得数据的查询和插入效率都非常高。...数据分区在ClickHouse的MergeTree中扮演了以下角色：提高查询性能：数据分区可将数据按照特定的规则划分为不同的分区，每个分区内部的数据是有序的。...数据分区在实际应用场景中具有广泛的应用，例如：时间序列数据分析：对于日志数据、传感器数据等按时间顺序生成的数据，可以按照时间维度进行分区，例如按天、按月、按年等。...这样可以将不同租户的数据隔离存储，方便进行租户级别的数据管理和查询。总之，数据分区可以根据不同的业务需求，灵活划分数据子集，提高查询性能、降低维护成本，并满足特定的查询需求。
MergeTree表引擎将数据存储在多个分区中，并通过合并操作将小分区合并为更大的分区，以减少存储空间和提高查询性能。...MergeTree表引擎的主要特点如下：有序存储：MergeTree表将数据按照主键的顺序进行存储，这使得范围查询非常高效。分区存储：数据被分发到多个分区中，每个分区存储一段时间的数据。...数据合并：MergeTree会定期将相邻的小分区合并为更大的分区，以减少物理存储空间并提高查询性能。索引支持：MergeTree表支持多种索引方式，包括主键索引、辅助索引等，从而提高查询性能。...数据存储和查询差异MergeTree表引擎和ReplacingMergeTree表引擎的数据存储和查询方面的主要差异在于数据更新的处理方式。...对于MergeTree表引擎，更新数据时，会向表中插入新的数据行，而原有的数据行不会被替换。这意味着MergeTree表引擎不支持直接更新已有的数据，而是在底层以插入新数据的方式实现更新。
处于当今时代，传媒和信息技术在国家政治事件中发挥着重要作用，而它们在信息社会中扮演的关键角色也值得沉思。在此，我们以国家选举过程为例，阐述传媒和信息技术在其中的重要性。...国际网络安全研究所（IICS）的专家经过调查认为，在选举中，只有40%的选民有明确的候选人目标，35%选民不太确定，而有25%的选民可能会被政治竞选的数据统计和宣传造势所影响。...接下来就是影响选民的投票倾向问题了，在此过程中，前期收集的数据就能被用来以各种方法突破目标人群，使其政治倾向受到影响或干扰。...大规模监控包括监视互联网上的一切行为，爱德华·斯诺登曾在2013年公布的文件中揭露了情报机构如何利用大规模监控来秘密收集、存储和分析来自世界各地的数百万民众的私人通信信息。...以下是传统媒体的一些应用策略： 广播、报纸或电视频道广告：这种方式中，更常见的是看到报纸或杂志明确支持某候选人或政党，报纸通过正面宣传政党和候选人来获得不错的收入。
欢迎来到Java面试技巧专栏~如何优雅地处理Java多线程编程中的共享资源问题？...❤️ 在Java编程中，多线程是一项强大的技术，但同时也带来了一些挑战，尤其是在处理共享资源时。在多个线程同时访问和修改共享资源时，我们必须小心处理，以避免数据不一致、竞态条件和死锁等问题。...这些容器适用于在多线程环境中对集合进行操作。...其他线程中 latch.countDown(); // 减少计数 latch.await(); // 等待计数达到零 考虑可见性问题： 在多线程环境下，变量的可见性是一个重要问题。...尽量避免共享状态，或者将共享状态限制在可控范围内。 通过遵循上述方法和原则，我们可以在Java多线程编程中优雅地处理共享资源问题，从而实现高性能和线程安全的应用程序。 结尾
♣ 题目部分 在Oracle中，和谓词相关的查询转换有哪些？
♣ 题目部分 在Oracle中，和视图相关的查询转换有哪些？
♣ 题目部分 在Oracle中，和“消除”相关的查询转换有哪些？
有反记账标记的会计分录，业务数据转换规则如下： S + 反记账：转换为H + 金额取反 H + 反记账：转换为S + 金额取反 示例： 借方（S） 应付账款 100 贷方（H） 应收账款 100...反记账=X 转换如下： 借方（S） 应付账款 100 借方（S） 应收账款 -100 ECC和S4中的数据存储 ECC和S4中会计凭证明细数据存储在表：BSEG S4中新增数据存储表ACDOCA...针对上述有反记账的FI会计凭证明细数据，ACDOCA表中直接存储根据**“1.2 业务数据转换规则”** 转换之后的数据。...实际项目中出具报表时，注意这个部分的变化。...原始数据： 转换后数据： 如下表中数据所示： BSEG和ACDOCA关联字段 编写功能说明书时，需求提供BSEG和ACDOCA间的关联字段，关联字段如下所示：
一句话来说下，unittest和pytest脚本在pycharm中使用基本是一样的。...runner】，选择默认的运行框架即可：比如选择pytest，鼠标放在类或test开头的方法上，并右键，“运行（U）pytest in xx.py”的字样图片图片写一个unittest框架的脚本，在test_a...if __name__ == "__main__": unittest.main()我们先在if __name__ == "__main__":上右键，以pytest运行，发现是可以运行的，如下：...============================== 1 passed in 0.02s ==============================说明，pytest是兼容unittest的框架的...，此时我们把运行默认框架改为unittest，再次运行，发现显示的是“运行（U）unittests in xx.py”的字样图片
传统的解决方法是将某种形式的传感器分散在城市中，这些传感器将负责收集有关垃圾分布的数据，但是这种方法成本很高，无论是安装还是维护都需要持续的投资，而且对环境不友好，毕竟这种解决环境问题的方法，同时又生产了更多的一次性电子产品...垃圾的GPS坐标通过简单的gpsd接口从usb模块读取，将数据存储在Google Firestore实时数据库中，这样本地的Google firebase SDK就被用于客户端应用程序开发。...我们选择Ionic+Angular进行前端开发和谷歌的Firestore坐标实时数据库。...Firebase客户端SDK包括一个通用的API，可用于订阅客户端应用程序，以添加/更新/删除 Firestore数据库上运行在VespAI上的应用程序产生的活动。...通过这种方式，我们的所有应用程序都可以在检测后几秒钟内显示数据。 谷歌地图目前支持两种不同的可视化: 热图和标记点。热度图可以快速查看区域中的垃圾分布情况，而标记点可以检查单个垃圾检测点的详细信息。
图片一级索引和二级索引在ClickHouse的MergeTree中的作用及区别如下：一级索引：一级索引（primary key index）是MergeTree数据存储底层的默认索引。...它由数据表中定义的主键字段构成，通常是一个或多个列的组合。一级索引在数据存储方面起着重要的作用，它决定了数据在MergeTree中的物理排序方式。...综上所述，在ClickHouse的MergeTree中，一级索引主要用于数据的物理排序和数据切分，支持范围查询和按顺序读取数据；二级索引主要用于查询优化，提供额外的查询功能和过滤条件。...在ClickHouse的MergeTree中，数据存储方式如下：数据分块：MergeTree将数据分成多个块（block），每个块包含一段连续的数据。...总之，MergeTree在ClickHouse中按照主键对数据进行排序，并将数据存储在独立的数据文件中。数据块被压缩以减小占用空间，并定期进行合并操作以优化性能和减小存储占用。
在高并发场景中，为了提高系统的性能和吞吐量，可以通过以下几点来优化和调整Spring事务的配置：设置事务隔离级别为READ_COMMITTED：事务隔离级别越低，对系统性能的影响越小。...可以通过使用批量操作的方式，将多个操作合并在一个事务中，减少与数据库的交互次数，提高性能和吞吐量。调整数据库连接池的配置：数据库连接池的大小和配置对系统性能也有重要影响。...在高并发场景中，可以适当调整数据库连接池的最大连接数、最小空闲连接数等参数，以满足系统的并发需求。缓存查询结果：对于一些查询频率较高且结果相对稳定的查询，可以将查询结果缓存起来。...这样可以避免频繁地查询数据库，提高系统的性能和吞吐量。使用异步事务处理：在高并发场景中，可以将一些耗时较长的事务处理改为异步方式。通过将耗时操作异步执行，可以释放系统资源，提高并发处理能力。...以上是在高并发场景中优化和调整Spring事务配置的一些方法，具体的优化策略需要根据具体场景和需求进行调整。
图片ClickHouse字典中的字典关键字用于定义和配置字典。字典是ClickHouse中的一个特殊对象，它存储了键值对数据，并提供了一种在查询中使用这些数据的高效方式。...下面是一个示例说明如何使用字典关键字进行高级查询：假设我们有一个存储用户信息的表users，包含id和name两列。我们希望创建一个字典，用于将用户的id映射到name。...字典的数据源是一个名为users的表，我们使用CSV格式的文件来加载数据。然后，我们可以在查询中使用字典进行高级查询。...这样就能够在查询中使用字典提供的数据了。以上就是关于ClickHouse字典中的字典关键字的详细解释和示例的说明。ClickHouse的字典（Dictionary）可以支持分区表。...在字典中设置和处理分区数据的方法如下：1. 创建分区表并定义字典：首先创建一个分区表，使用PARTITION BY子句按照某个列的值进行分区。
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