背景 mysql经常会用到group By来进行分组查询，但也经常会遇到一个问题，就是当有where条件时，被where条件过滤的数据不显示了。...例如我有一组数据： 我想查询创建时间大于某一范围的spu的分组下的sku的数量 正常的sql查出的话，假如不存在相关记录 SELECT product_id , count( *) count FROM...product_sku WHERE create_time >= #{param} AND product_id in (1,2,3,4,5) GROUP BY product_id 结果查不到任何记录 即使没有数据...，也想让count显示出0而不是空的效果 因此，我们想实现，即使没有数据，也想让count显示出0而不是空的效果； 解决方案：构建一个包含所有productId的结果集；然后和我们本来的sql进行左外连接...，在最外层利用ifnull函数 sql如下： SELECT DISTINCT a.product_id uwci, IFNULL( b.count, 0) usedCount FROM product_sku
Filter在java中的过滤 说明 1、如果Lambda参数生成true值，则filter(能够生成boolean结果的Lambda)将生成元素； 2、生成false时，就不再使用此元素。...Predicate，Predicate是断言的中间操作，可以筛选出必要的集合要素。...其参与也是Stream流，通过foreach终端操作可以打印筛选的元素。... .filter((s) -> s.startsWith("a")) .forEach(System.out::println); // "aaa2", "aaa1" 以上就是Filter在java...中的过滤，希望对大家有所帮助。
最近使用的一个集群hp1，因为维护集群的人不给力，节点总是过一段时间就掉一两个。今天发现重启Hadoop时，HDFS已经进入保护模式了。...决定把slaves节点中的无法访问的节点全部过滤掉，所以写了一个小脚本，在这里记录一下，以后方便直接拿来使用。 PS：用C Shell编写的 代码如下： #!...== 0 ) then echo $NODE endif end 顺便附带一个ssh检查的脚本： #!
SQL优化过程中，发现开发人员在写多表关联查询的时候，对于谓词过滤条件的写法很随意，写在on后面与where后面的情况均有，这可能会导致没有理解清楚其真正的含义而无法得到期望的结果。...这是由left join的特性决定的，左表会显示全部数据。t2.id<3是先对t2表进行过滤再进行连接，而t1.status=’1’是作为连接条件存在，对连接时产生的笛卡尔积数据做连接过滤。...，然后再对过滤后的数据进行连接。...on后面，先对两表进行过滤，再进行left join，显示结果集与写在where后面是不同的，连接方式还是左外连接，显示t1过滤后的全部数据。...2.对于left join： 左表谓词放在on后不会对左表数据进行过滤，依然显示左表全部数据，放在where后面才会对左表进行过滤 右表谓词不管放在on后还是where后都会对右表先过滤再连接
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <mx:Application xmlns:mx="http://www.adob...
垃圾邮件过滤 需求 及 表示方法 II . 贝叶斯方法 步骤 1 : 提出假设 III . 贝叶斯方法 步骤 2 : 计算垃圾邮件假设概率 IV ....垃圾邮件过滤 需求 及 表示方法 ---- 1 . 需求 : 收到一封邮件 , 判断该邮件是否是垃圾邮件 ; 2 ....引入贝叶斯公式 : ① 逆向概率 ( 似然概率 | 条件概率 ) : 收到垃圾邮件后 , 该邮件是 D 的概率 ; 这个概率可以由训练学习得到 , 数据量足够大 , 是可以知道的 ; ② 先验概率...引入贝叶斯公式 : ① 逆向概率 ( 似然概率 | 条件概率 ) : 收到正常邮件 H_1 后 , 该邮件是 D 的概率 ; 这个概率可以由训练学习得到 , 数据量足够大 , 是可以知道的 ;...获取这两个概率 : 从系统后台服务器中的邮件库中获取垃圾邮件 和 正常邮件比例即可 ; VII . 似然概率 P(D|H_1) 和 P(D|H_0) ---- 1 .
实际查询中，通常不会检索所有行，需要对数据进行筛选过滤，选出符合我们需要条件的数据。...sql中的数据过滤通过where子句中指定的搜索条件进行 where子句操作符 检查单个值 select prod_name, prod_price from products where prod_price...BRS01'); not 操作符 select prod_name from products where not vend_id = 'DLL01' order by prod_name; 使用通配符进行过滤...使用like操作符进行通配搜索 %表示字符任意出现的次数，fish开头的字符 select prod_id,prod_name from products where prod_name like '...select prod_id,prod_name from products where prod_name like '__ inch teddy bear'; []通配符用来匹配字符集，必须匹配方括号中的某一个字符
以下是协同过滤技术在推荐系统中的详细应用介绍。协同过滤技术概述协同过滤技术的基本思想是通过分析用户的历史行为数据（如评分、购买记录、浏览记录等），找到相似用户或相似项目，从而进行推荐。...能够捕捉到用户潜在的兴趣偏好，通过用户的历史行为进行预测。缺点：数据稀疏性：在大型数据集上，用户对项目的评分数据往往很稀疏，导致相似度计算不准确。...冷启动问题：对于新用户或新项目，缺乏足够的历史数据进行推荐。计算复杂度高：在大型数据集上，计算相似度和寻找邻居的过程可能非常耗时。...协同过滤在实际应用中的优化为了克服协同过滤的缺点，在实际应用中可以采取以下优化措施：结合多种算法：混合推荐系统：协同过滤与基于内容的推荐可以结合使用，形成混合推荐系统。...通过分析用户的历史行为数据，协同过滤技术能够有效地捕捉用户的兴趣偏好，提供个性化的推荐服务。在实际应用中，结合多种算法和优化措施，可以进一步提升推荐系统的性能和用户体验。
作为学院派的数据库，postgresql在底层的架构设计上就考虑了很多算法层面的优化。其中在postgresql9.6版本中推出bloom索引也是十足的黑科技。...Bloom索引来源于1970年由布隆提出的布隆过滤器算法，布隆过滤器用于检索一个元素是否在一个集合中，它的优点是空间效率和查询时间都远远超过一般的算法，缺点是有一定的误识别率和删除困难。...布隆过滤器相比其他数据结构，在空间和时间复杂度上都有巨大优势，在插入和查询的时候都只需要进行k次哈希匹配，因此时间复杂度是常数O(K)，但是算法这东西有利有弊，鱼和熊掌不可兼得，劣势就是无法做到精确。...从上面的原理可以看到布隆过滤器一般比较适用于快速剔除未匹配到的数据，这样的话其实很适合用在数据库索引的场景上。pg在9.6版本支持了bloom索引，通过bloom索引可以快速排除不匹配的元组。...在pg中，对每个索引行建立了单独的过滤器，也可以叫做签名，索引中的每个字段构成了每行的元素集。较长的签名长度对应了较低的误判率和较大的空间占用，选择合适的签名长度来在误判率和空间占用之间进行平衡。
有一个这样的需求： 当商品设置为立即上架时，通过审核就进入上架状态，当设置为保存时，通过审核就进入未上架状态。...所以，需要在保存前根据提交的审核状态和设置的方式得到商品状态再保存，而通过$form- model()- attribute_name只能获取提交后的值，不能更改。...Google之后发现了已经有解决方案：可以修改提交表单时的逻辑吗 #375 在模型中添加如下方法： public static function boot() { parent::boot();...static::saving(function ($model) { // 从$model取出数据并进行处理 }); } 以上这篇浅谈laravel-admin form...中的数据,在提交后,保存前,获取并进行编辑就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在hbase shell中查询数据，可以在hbase shell中直接使用过滤器： # hbase shell > scan 'testByCrq', FILTER=>"ValueFilter(=,'...因在hbase shell中一些操作比较麻烦（比如删除字符需先按住ctrl在点击退格键），且退出后，查询的历史纪录不可考，故如下方式是比较方便的一种： # echo "scan 'testByCrq',...过滤，匹配出value含111的数据，中间的"需要用\转义。...，过滤方式是通过rowkey过滤，匹配出rowkey含111的数据。...过滤，匹配出rowkey等于0111486816556的数据。
这个时候就有点尴尬了，按道理来说没登录的用户只能看login界面不能够通过输入URL进行界面跳转，这显然是不合理的。这里介绍Struts2中Filter实现jsp页面拦截的功能。...（有兴趣的人可以去研究Filter过滤器的其它用法，因为利用过滤器也可以实现action拦截的功能） 下面直接上代码，边看边分析实现步骤和原理。...2.在SessionInvalidate中 *.jsp 配置非常重要。...，如果未登录，则重定向到指的登录页面 配置参数 checkSessionKey 需检查的在 Session 中保存的关键字 * redirectURL 如果用户未登录，则重定向到指定的页面，URL不包括...再重申一下web.xml中配置的信息，需要好好检查检查因为那里是过滤器是否成功的关键。
有一个这样的需求： 当商品设置为立即上架时，通过审核就进入上架状态，当设置为保存时，通过审核就进入未上架状态。...所以，需要在保存前根据提交的审核状态和设置的方式得到商品状态再保存，而通过$form->model()->attribute_name只能获取提交后的值，不能更改。...Google之后发现了已经有解决方案：可以修改提交表单时的逻辑吗 #375 在模/ /型中添加如下方法： public static function boot() { parent::boot()...; static::saving(function ($model) { // 从$model取出数据并进行处理 }); } 以上这篇浅谈laravel-admin form中的数据,在提交后,保存前,...获取并进行编辑就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持/ /。
概述协同过滤算法是推荐系统中的最基本的算法，该算法不仅在学术界得到了深入的研究，而且在工业界也得到了广泛的应用。...本文介绍最基本的基于物品的和基于用户的协同过滤算法，并结合新闻推荐的CTR预估，介绍基于物品的协同过滤算法在CTR预估的抽取数据特征中的应用。...给定用户u，给出推荐物品列表的步骤如下：for 与u相似的每一个用户v: for v喜欢的每一个物品i: 对p排序，推荐Top N给用户 协同过滤在新闻推荐CTR预估中的应用特别说明 新闻推荐一般的步骤为...排序展示出推荐的文章 协同过滤一般是在上述步骤的第一步中完成的，即用协同过滤的方法给出用户可能感兴趣的文章列表。...在实验中，增加该类特征之后，AUC提升1%以上。
在协同过滤推荐算法总结中，我们讲到了用矩阵分解做协同过滤是广泛使用的方法，这里就对矩阵分解在协同过滤推荐算法中的应用做一个总结。(过年前最后一篇！祝大家新年快乐！...矩阵分解用于推荐算法要解决的问题 在推荐系统中，我们常常遇到的问题是这样的，我们有很多用户和物品，也有少部分用户对少部分物品的评分，我们希望预测目标用户对其他未评分物品的评分，进而将评分高的物品推荐给目标用户...传统的奇异值分解SVD用于推荐 说道矩阵分解，我们首先想到的就是奇异值分解SVD。在奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用中，我们对SVD原理做了总结。...的确，这是一个问题，传统SVD采用的方法是对评分矩阵中的缺失值进行简单的补全，比如用全局平均值或者用用户物品平均值补全，得到补全后的矩阵。接着可以用SVD分解并降维。 ...FunkSVD算法虽然思想很简单，但是在实际应用中效果非常好，这真是验证了大道至简。 4. BiasSVD算法用于推荐 在FunkSVD算法火爆之后，出现了很多FunkSVD的改进版算法。
加密后的数据如何进行模糊查询？ 我们知道加密后的数据对模糊查询不是很友好，本篇就针对加密数据模糊查询这个问题来展开讲一讲实现的思路，希望对大家有所启发。...为了数据安全我们在开发过程中经常会对重要的数据进行加密存储，常见的有：密码、手机号、电话号码、详细地址、银行卡号、信用卡验证码等信息，这些信息对加解密的要求也不一样，比如说密码我们需要加密存储，一般使用的都是不可逆的慢...沙雕做法 将所有数据加载到内存中进行解密，解密后通过程序算法来模糊匹配 将密文数据映射一份明文映射表，俗称tag表，然后模糊查询tag来关联密文数据 沙雕一 我们先来看看第一个做法，将所有数据加载到内存中进行解密...在数据库实现加密算法函数，在模糊查询的时候使用decode(key) like '%partial% 对密文数据进行分词组合，将分词组合的结果集分别进行加密，然后存储到扩展列，查询时通过key like.../arthurqin/p/6307153.html 基于Lucene的思路就跟我们上面介绍的常规做法二类似，对字符进行等长度分词，将分词后的结果集加密后存储，只不过存储的db不一样，一个是关系型数据库，
本文首先介绍了ABP内置的软删除过滤器(ISoftDelete)和多租户过滤器(IMultiTenant)，然后介绍了如何实现一个自定义过滤器，最后介绍了在软件开发过程中遇到的实际问题，同时给出了解决问题的一个未必最优的思路...一.预定义过滤器 ABP中的数据过滤器源码在Volo.Abp.Data[2]包中，官方定义了2个开箱即用的过滤器，分别是软删除过滤器(ISoftDelete)和多租户过滤器(IMultiTenant)...三.遇到的实际问题 假如在SaaS系统中，有一个主中心和分中心的概念，什么意思呢？就是在主中心中可以看到所有分中心的User数据，同时主中心可以把一些通用的资料(比如，科普文章)共享给分中心。...对于一些通用的资料(比如，科普文章)，在增删改查中直接IDataFilter局部过滤。...数据"这个问题，因为只是涉及到查看，不做增删改，所以又新建了一个User查找接口，在该接口中直接IDataFilter局部过滤。
大家好，我是零一，相信大家在阅读同事写的代码或者优秀的开源库的代码时，一定见过各种各样的风骚的TS写法，不花点时间下去根本看不懂，换作是我们，可能就直接一个 any 完事了，但是真正当项目体积变大后，你会发现这些...TS骚操作真的很重要，因为它能很好地帮助你做静态类型校验 今天就来介绍一个在其它开源库中见到的既花里胡哨，又实用的TS类型——TS类型过滤 自我介绍 TS类型过滤，英文名（我自己取的）叫 FilterConditionally...K : never }[keyof Source] >; 别看很复杂，其实非常有用，它可以从一个对象类型中过滤出你想要的，比如： interface Example { a: string;..." 你可以把它简单理解成 JavaScript 中访问对象某个key对应的value 而在TS中还有另一种情况： type Value = { name: "zero2one"; age: 23...实战应用例子 正如本文标题所说的，TS类型过滤在很多优秀的开源库中是非常常见的，比如我们熟悉的React中就是： type ElementType = { [K in keyof
场景：要对一个涉及到敏感数据（账号、密码）的接口进行加密后返回 由于之前没有相关的经验，所以先在网上搜罗了一阵，这篇博客不错https://www.cnblogs.com/codeon/p/6123863...Base64编码，看名字就可以知道这是一种编码方式，编码方式有很多ASCII、Unicode、UTF-8等，Base64编码会把3字节的二进制数据编码为4字节的文本数据，长度增加为原来的4/3。...一定要强调一下Base64不是安全领域下的加密解密算法，虽然有时候经常看到有些博客上和变换工具上讲base64加密解密。其实base64只能算是一个编码算法，对数据内容进行编码来适合传输。...MD5摘要算法，这是一种散列函数，提取数据的特征，输出是不可逆的散列值，用于代表某信息A而又不暴露信息A的内容,一般用于数字签名场景中。...加密方式的确定：最后我的接口中的敏感明文信息通过AES进行加密，最后将密文返回给客户端。
前言 在笔记1中，我们已经介绍了Solr下载及单节点启动和配置，以及如何创建core，但是如何进行数据导入却还没有介绍。...这篇文章就将教你在创建core之后，应该如何进行相关配置并导入数据； 配置数据库 笔记1中，在创建core时，有一个solrconfig.xml文件，如下图所示： 打开该文件，并在文件的config...--以下的dataSource指定上边的dataSource标签中的name属性，并不是必须要加的，除非你配置了多个数据源，这里我是一个数据源，所以，下边的dataSource属性是可以去掉的，另外，pk...--以下的字段column属性对应数据库中字段名称，name是对应solr这边配置的名称； 注意id，默认名称即为id，表示solr这边一条数据的主键，为需要的字段建立索引关系...数据库，因此需要导入MySQL数据库驱动包，从网上找到驱动包后，将其放入solr-xxx/webapps/solr/WEB-INF/lib文件夹中；
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