在MS Access条件下进行序列串行时出现的问题_使用Pyodbc在MS Access表中写入新行时出现的问题_在MS-Access的列表框中显示货币时出现问题 - 腾讯云开发者社区

今天，我试图解决前段时间在开发诗年华网站中遇到的使用Oledb对Access数据库操作时出现的参数类型不匹配的问题，在写了几段示例代码并查阅了相关网络文章后发现，问题并不在这里。　　...首先，我是使用反射根据实体自动生成OledbParameter的，数据类型肯定不会出现异常……其次，在我使用Sql拼接后数据类型都对上了，这就是没有问题的。　　上面都是废话！...真正的干货是：OledbParameter 是按照出现顺序而不是名称来执行的。引用一句网友的话：Maybe not a bug... but it still sucks! 　　...关于这个问题的解决办法有两个，一是拼接Sql字符串；二是老实的按照顺序去写参数，推荐第二种，可以在一定程度上防止Sql注入。

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使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现

基本简介 LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现数据数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题关于此处模型构建...，采用的lstm,这里面关于参数这里要重点说明，return_sequences=True与False,比如说在我们设置。...在输出序列中，返回单个 hidden state值还是返回全部time step 的 hidden state值。 False 返回单个， true 返回全部。...例如在设计 encoder-decoder 模型时，我们可能需要对 cell state 的初始值进行设定。...马上看配置4就会明白为了便于说明问题，我们给配置3和配置4一个模拟的结果，程序结果参考reference文献。

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视觉字符串大脑左半球皮层特异化预测学龄前儿童基本字符-声音关联认知能力

在直接测量大脑活动（EEG/MEG）的发展研究中，字符串出现后大约200ms诱发正常阅读成人颞枕区域激活（比如，N1,N170), 而该成分未出现在学龄前儿童组，即使这些儿童已经可以成功分类或命名字符串...每五分之一序列（1.2hz新异频率，833ms）项是一个单词（PF-W和PW-W序列）或伪单词（PF-PW序列）。...该持续时间对应于刺激周期40 s内833ms新异刺激（1.2hz）的最大完整周期。频域分析为了提高信噪比，在时域内对每个参与者的每个条件下所有试次进行平均。...像其他成人的字符串研究或类似的面部研究一样，使用保守阈值是因为所有通道的反应及其在不同谐波上的表现都进行了评估（尽管我们预期反应出现在大脑后部）。...对字符串（PW和W）的反应在左半球（O1）更大。（B）标准刺激频率和新异刺激频率下的每个条件下的地形图。地形图通过显著谐波的波幅减去基线波幅进行校正。

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Java程序员必须要了解的类Unsafe

不幸的是对所有的客户端代码,它总是返回false。只有特权用户在某种程度上可以改变ACCESS_ALLOWED常量并且获得访问权限。事实上,这不是真的。...如果我们获取的密码是字符串类型，则密码字符串是作为一个对象保存在内存中的。要将该密码字符串置为无效，我们只能讲字符串引用职位null，但是该字符串的内容任然存在内存直到GC回收该对象后。...这不是问题。 getUnsafe().throwException(new IOException()); 该方法抛出一个受检异常，但是你的代码不需要强制捕获该异常就像运行时异常一样。...: 679 速度很多，但是没有对所有的线程进行协调所以结果是错误的。...实现的原理很简单：拥有一个状态创建一个它的副本修改该副本执行 CAS 操作如果失败就重复执行事实上，在真实的环境它的实现难度超过你的想象，这其中有需要类似ABA，指令重排序这样的问题。

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极限优化：从75到2000,由技能到性能提升岂止80倍

其实我想表达的是，基于RDBMS的应用系统的性能问题绝大多数都是和SQL直接相关，而基于Oracle数据库的SQL优化能否奏效、效果的好与坏归根结底比拼的还是对CBO和执行计划的理解程度，这也正是我在《...现在的关键问题是——上述SQL明明使用了绑定变量且绑定变量窥探在默认情况下已经被开启，那为什么这里Oracle还会同时启用两个执行计划？...SQL在大多数情况下的执行计划相同）；因为这会直接决定上述SQL在硬解析时所选择的执行计划，进而会决定后续以软解析/软软解析重复执行时所沿用的执行计划。...是因为一旦列COL1上有了直方图统计信息，Oracle就知道了列COL1的实际数据分布情况，这样在列COL1的实际数据分布又是极度不均衡的前提条件下，Oracle就能随着上述SQL中对列COL1的输入值的不同而调整上述...自适应游标共享可以让使用了绑定变量的目标SQL在启用了绑定变量窥探的前提条件下不再只沿用之前硬解析时所产生的解析树和执行计划，也就是说自适应游标共享可以在启用了绑定变量窥探的前提条件下让目标SQL在其可能的多个执行计划之间

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在全志V853平台上成功部署深度学习步态识别算法

本研究在CASIA-B数据集上进行测试，正常行走状态下该系统的步态识别准确率达到了94.9%，背包行走和穿外套行走条件下识别准确率分别达到了87.9%与71.0%。...具体来说，系统所采用的深度学习算法在PC端进行训练，得到的Pytorch 模型通过模型转换工具转换为V853 NPU所能运行的NB模型，模型的推理在NPU上进行。...在测试集中，使用每个样本的前4个正常行走的序列作为gallery集，为了研究在不同人体轮廓下系统的性能表现，划分了3个probe集，分别为正常行走序列的最后2个序列、2个身着长外套行走的序列和2个佩戴书包行走的序列...根据上述测试数据制作了下表，表中包含了本文设计的步态识别系统GaitCircle使用的NB模型与GaitSet模型针对相同条件下的识别准确率数据。...除了针对步态识别准确率进行了测试，本研究也对步态识别的实时性进行了测试。对于单人步态识别，前处理的处理速度达到了每帧58ms，模型推理运行时间仅为77ms，后处理的运行时间为0.73s。

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国产新一代 fastjson 2 你开始使用了吗？来看看源码解析吧！

：626ms 单次耗费时间：404ms 单次耗费时间：395ms 平均耗费时间：478ms 如上所示，首次执行慢，逐步变快，但是后面就出现问题了，怎么执行的时间这么不稳定？...，发现异常出现在测试代码的43行：提供debug发现最终异常出现在如下代码：结论：在toJsonString方法时，发生了内存溢出异常。...单次耗费时间：119ms 单次耗费时间：114ms 单次耗费时间：108ms 单次耗费时间：133ms 单次耗费时间：115ms 平均耗费时间：133ms 如上所示，在足够大的内存条件下，fastjson...值得一提的是，ObejctWriter对象是会进行缓存的，有助于性能的提升。 3.2 反序列化 reader 下面来看看反序列化reader的流程。...内存占用，通过前面的测试，发现fastjson2有明显占用更大内存的现象，甚至在相同内存条件下，fastjson1可以完美执行，而fastjson2有产生内存溢出的风险。

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Python 版 LeetCode 刷题笔记 #3 无重复字符的最长子串

今天这题目乍一看，在字符串中找来遍历即可，但实际操作下来，还是有些复杂的，也配得上其中等难度的定位了。...那么我们按最基础的遍历来看，对字符串中每个字符，以其为起点，对后续能产生的子串进行检测，当出现重复字符时即可停止，得到子串长度并记录。...temp =[] # 返回的结果默认有个 0 ，因为最终测试时也会出现对 "" 空字符串处理的情况 result=[0] # 对字符串进行遍历...参考了推荐答案的思路，在我们对字符串遍历时，例如 "abcabcbb" 我们从最开始的 "a" 开始找子串，当检测到第 4 位 "a" 时，这是出现相同字符了，这时我们不再清空子串，而是将子串最初位置的...运行时间从 4332 ms 降到了 48ms ！这是近百倍的提升么？

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Psychological Science:自上而下的词汇加工影响着早期言语知觉：来自电生理的证据

研究方法：该研究在两个实验研究中，采用事件相关电位（ERP），分析了跨通道序列语义启动效应对听觉N1（听觉编码的指标）的影响。...这一争论在语言和一般认知能力之间的争论尤甚。其中，一个重要的问题是语言结构的不同成分是否相互作用。本文作者主要解决的问题是：词汇表征影响言语感知的程度（表征是个心理学概念，请直接百度）。...图1b表示，前额部（Fz,F3, 及 F4）在三种启动条件下的平均波幅（相关刺激；中性刺激；掩蔽刺激）。图1c是刺激出现后的75ms至125ms的N1的平均波幅。...这可能是由于，在相关启动条件下，被试对听觉刺激只投入了少量的注意资源。其二，被试可能在看到启动刺激后通过复述对即将出现的目标刺激有着内部预期，因此对N1起着抑制作用。...图3a表示，前额部（Fz,F3, 及 F4）在三种启动条件下的平均波幅（相关刺激；中性刺激；掩蔽刺激）。图1c是刺激出现后的75ms至125ms的N1的平均波幅。

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如何完成日千万级别以上的订单对账（一）

也可以利用反射，动态代理该方法的实现。经过实践，改用链表集合后，对账速度提升了1分钟左右 3.关于对账出问题的时候，如何快速定位，在对账中，难免有的情况下出现问题。...后来针对平台方问题以及通道方数据问题，进行了MD5校验、文件大小校验以及订单量校验，任何一项都即时通过机器人发送到钉钉群里，后面也出过几次银联数据和通道方订单数据的问题，都是在分钟内通过电话联系对应公司的开发人员...测试代码如下： /** * 动态拼接字符串测试 * 动态拼接字符串指的是仅在运行时才知道最终字符串的子字符串 * @param args */ public static void main(String...7.千万级别数据在上午高峰期读取线上的订单从库，建议可以在每读取1W数据进行10ms左右的休眠（推荐在半夜进行缓存） 8.百万级别、千万级别+的数据集合，不要一次性进行读取/存入Redis，当然，你也可以这么做...另外，不使用对象进行读取文件订单数据，使用字符串方式进行订单数据的读取和比对。不需要再进行序列化操作，速度更快，更省内存。

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认识下 Kotlin 反射背后的男人：@Metadata

正文 Kotlin 允许我们对各种 Kotlin 的语法特性进行访问，不过，这里应该有一个问题没有搞清楚：既然 Java 反射对于 Kotlin 的很多特性都无法访问和识别，换句话说，Java 虚拟机也是无法知道他们的...d1：存储了自定义格式的元数据，官方声称针对不同的类型格式不定，甚至可以为空，研究发现目前采用 Protobuf 进行序列化存储。这些数据会被 Kotlin 反射读取，是反射的一个非常重要的数据来源。...之所以这样设计，主要是为了将这些字符串在运行时直接加载到虚拟机内存的常量池中予以复用，减少内存开销。...Protobuf 序列化之后的结果，为了满足Java虚拟机注解值类型的要求，这里将序列化之后的字节转为字符串。...Java 反射从 1.8 之后才可以在特定条件下访问函数的参数名。

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30个精简代码的小技巧

这个问题我是真么考虑的，好比人吃饭，吃一粒米，没用，但是一万粒，十万粒呢，这样的效率就很可观了。代码优化的目标是：减小代码体积；提高代码运行效率。...4.及时关闭流 java编程过程中，进行的数据库连接，I/O流等操作时务必当心，在使用完毕后，应及时关闭流以释放资源。因为这些大对象的操作会造成系统大的开销，会大大影响程序运行效率。...；控制实例的产生,达到节约资源的目的；控制数据的共享,在不建立直接关联的条件下,让多个不相关的进程或线程之间实现通信。...如果会话要被转存到磁盘,就必须先序列化,在大规模集群中,对对象进行序列化代价是很大的。因此，应及时调用HttpSession的invalidate()方法清除会话。 19....21.将常量声明为 STATIC FINAL 这样在编译运行时就可以把这些内容放入常量池中,避免运行期间计算生成常量的值。另外，将常量的名字进行大写的原因。

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sys.dm_db_wait_stats

如果被等待的任务正处于 I/O 进程中，则该类型不指示发生问题。 BAD_PAGE_PROCESS 当后台可疑页记录器正在尝试避免每隔五秒以上的时间运行时出现。过多的可疑页会导致记录器频繁运行。...CLR_AUTO_EVENT 当某任务当前正在执行公共语言运行时 (CLR) 执行并且正在等待特殊的自动事件启动时出现。通常会出现长时间等待，这并不意味着出现问题。...该状态还说明在 SQL Server 启动了 MS DTC 事务提交并且 SQL Server 正在等待 MS DTC 提交完成时进行等待的任务。...SNI_LISTENER_ACCESS 当等待非一致性内存访问 (NUMA) 节点更新状态更改时出现。已序列化对状态更改的访问。...这可能指示最大工作线程数设置过低，或批处理执行时间过长，从而减少可满足其他批处理的工作线程数。 TIMEPRIV_TIMEPERIOD 在扩展事件计时器进行内部同步期间出现。

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男朋友连模糊匹配like %%怎么优化都不知道

在MySQL中可以通过ICP特性，全文索引，基于生成列索引解决这类问题，下面就从索引条件下推ICP，全文索引，基于生成列索引及如何利用它们解决模糊匹配的SQL性能问题。...在支持ICP后，MySQL在取出索引数据的同时，判断是否可以进行where条件过滤，将where的部分过滤操作放在存储引擎层提前过滤掉不必要的数据，减少了不必要数据被扫描带来的IO开销。...ICP特性/项目扫描方式扫描行数返回行数执行时间关闭ICP Using where 16384 12 50ms 开启ICP Using index condition 12 12 10ms...全文索引 MySQL 5.6开始支持全文索引，可以在变长的字符串类型上创建全文索引，来加速模糊匹配业务场景的DML操作。...总结介绍了索引条件下推ICP特性，全文索引以以及生成列特性，利用这些特性可以对模糊匹配 like %xxx% 或 like %xxx 的业务SQL进行优化，可以有效降低不必要的数据读取，减少IO扫描以及

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【STM32H7的DSP教程】第31章 STM32H7实数浮点FFT（支持单精度和双精度）

计算同样点数FFT的实数序列要比计算同样点数的虚数序列有速度上的优势。快速的rfft算法是基于混合基cfft算法实现的。...一个N点的实数序列FFT正变换采用下面的步骤实现：由上面的框图可以看出，实数序列的FFT是先计算N/2个实数的CFFT，然后再重塑数据进行处理从而获得半个FFT频谱即可（利用了FFT变换后频谱的对称性...幅频响应求出的幅值和相频响应中的求出的初始相角都是没问题的。...幅频响应求出的幅值和相频响应中的求出的初始相角都是没问题的。...使用AC6注意事项特别注意附件章节C的问题上电后串口打印的信息：波特率 115200，数据位 8，奇偶校验位无，停止位 1。

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【STM32H7教程】第46章 STM32H7的ADC应用之DMA方式多通道采样

我们这里选择的是软件触发方式的多通道转换，即连续转换序列，软件触发。对应的时序如下（在第44章的2.7小节有详细讲解软件触发和硬件触发的时序）：。 ADSTART表示软件启动转换。...第119 -129行，配置ADC多通道采样的第1个序列。这里使用的通道10是PC0引脚的复用功能，不是随意设置的。另外注意转换速度的计算，在程序里面有注释。 ...第139 – 151行，配置ADC多通道采样的第2个序列，采样的Vbat/4电压。第154 – 166行，配置ADC多通道采样的第3个序列，采样的VrefInt电压。 ...每隔500ms，串口会打印一次。板子正常运行时LED2闪烁。...每隔500ms，串口会打印一次。板子正常运行时LED2闪烁。

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使用基本几何图元在道路上实现准确高效的自定位

摘要（Abstract）在非常有限的内存和计算能力的条件下实现准确定位是下一代汽车序列的一大挑战。...我们针对资源有限的下一代汽车序列提出了高度精确的自我定位问题的解决方案。...可以使用其他特征并通过构建局部地图来解决此问题（请参阅第III-B节）。道路标识检测已经在汽车序列中用于车道协助。此外，道路标识的类型（例如，虚线、直线或停止线）定义了对于行为产生和规划很重要的规则。...在位姿图优化器上使用100ms的运行时限制可以达到这些结果。表一显示，运行时间限制为50ms和20ms时，结果会恶化，但对于自动驾驶仍然足够。将运行时限制设置为低于20ms会越来越多地导致异常值。...通过将位姿图优化运行时间限制在最小20ms，可以体现出更好的计算效率。在实际情况下，即使最好的定位方法也会在一段时间内失败。因此，我们希望通过一种措施来扩展我们的框架，以评估当前的定位质量。

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Android性能优化来龙去脉总结

二以上了解了一些性能问题，这里，简单的串一串导致这些性能问题的原因 ---- ?...6、json反序列化问题 json反序列化是指将json字符串转变为对象，这里如果数据量比较多，特别是有相当多的string的时候，解析起来不仅耗时，而且还很吃内存。...这里merge和viewStub想必是大家非常了解的两个布局组件了，对于只有在某些条件下才展示出来的组件，建议使用viewStub包裹起来，同样的道理，include 某布局如果其根布局和引入他的父布局一致...方法会被执行多次，你一定不希望资源加载多次吧，于是你只在主进程加载，如是有些坑就出现了，有可能其他进程需要那某份资源，然后他这个进程缺没有加载相应的资源，然后就嗝屁了。...然后建议使用SparseArray代替HashMap,这里是Google建议的，因为SparseArray比HashMap更省内存，在某些条件下性能更好，主要是因为它避免了对key的自动装箱比如（int

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文献解读|环状RNA预测软件评估

CIRI DCC find_circ(FC) MapSplice(MS) NCLScan(NCLS) PTESfinder(PT) Segemehl(SG) UROBORUS(UB) KNIFE 括号中为对应的缩写...序列，采用ART工具模拟出双端测序的reads作为阴性对照 mixed dataset,该数据集就是将以上两种阳性和阴性数据合并 real dataset，该数据集来自SRA数据库中其他环状RNA研究团队提供的真实测序数据...同时很明显看到，软件对于不同实验条件也是非常敏感，结果中的Not depleted计算的是两种条件下的差集，大部分软件在两种实验条件下的结果差异很大。...除了预测结果的准确性等指标，还对软件消耗的硬件资源进行了评估，结果如下所示 ?...图a代表运行时间，可以看到MapSplice的运行时间最久，CIRCexplorer， circRNA_finder的运行时间最快，图b代表内存，可以看到find_circ,的内存消耗最小，而Segemehl

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即时通讯IM技术领域提高篇

为了解决这个问题，可以提供多个ip和多个端口，客户端在连接某个ip比较慢的情况下，可以进行轮询，切换到一个更快的ip。...如果网络变化非常频繁，特别是 App 处在后台运行时，对于重连也可以加上一定的频率控制，在保证一定消息实时性的同时，避免造成过多的电量消耗。断线重连的最短间隔时间按单位秒(s)以4、8、16......在重连Timer中，为了防止雪崩效应的出现，我们在检测到socket失效(服务器异常)，并不是立马进行重连，而是让客户端随机Sleep一段时间(或者上述其他策略)再去连接服务端，这样就可以使不同的客户端在服务端重启的时候不会同时去连接...关注系统性能指标,cpu,内存,网络,磁盘等数据, 经常观测, 看看有没有异常, 做到提前发现问题,而不是等到问题出现了再进行解决, 就是是出现问题了再进行解决, 也要保证解决时间是分钟级别的.依赖的其他服务是谁负责...,现有的东西都是合理的, 这显然是不行的.并发大后,mysql慢请求问题并发大后,请求资源并发太多,连接数太多问题,因此需要合并资源请求Access接入层长连接的问题, Access接入层服务升级不方便

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MS Access 数据库操作使用OledbParameter出现的怪异问题

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