本文介绍了在Android中使用Anntation来代替ENUM的方法，分享给大家，具体如下： 如何代替 众所周知，在Android 开发中是不推荐使用java 中的ENUM 来编程的。...因为ENUM 中每一个value 都会是一个Object 对象。跟常量的int和String 相比，占用的内存要大的多。 那么，如果我们在定义一些常量的时候，如何限制用户的输入呢？...举个例子： 如果用ENUM, 我们一般定义一年中的四个季节如下： public enum Season { SPRING, SUMMER, FALL, WINTER } 改用自定义常量的方式： public...，存在一个问题，比如下面的方法 public void setSeason(int season) 你如何保证，使用者在使用这个方法时 传入的值是ConstantSeason.WINTER, ConstantSeason.SPRING...结论 枚举至少比普通常量增加两倍于总体APK大小的字节，并且可以使用比等效常量多5至10倍的RAM内存。 为了优化apk性能问题, 建议使用Anntation 来代替ENUM.
简介 JNA中有很多种映射，library的映射，函数的映射还有函数参数和返回值的映射，libary和函数的映射比较简单，我们在之前的文章中已经讲解过了，对于类型映射来说，因为JAVA中的类型种类比较多...类型映射的本质 我们之前提到在JNA中有两种方法来映射JAVA中的方法和native libary中的方法，一种方法叫做interface mapping，一种方式叫做direct mapping。...JAVA类型和native类型进行转换，最简单的情况就是JAVA类型和native类型底层的数据长度保持一致，这样在进行数据转换的时候就会更加简单。...除了JAVA自带的类型映射，JNA内部也定义了一些数据类型，可以跟native的类型进行映射： C Type Native类型的含义 Java Type long 和平台相关(32- or 64-bit...首先我们定义一个enum类实现NativeMapped接口： public enum TestEnum implements NativeMapped { VALUE1, VALUE2
使用winscp（当时自己用的还是win），它有个GUI界面，可以直接鼠标点文件，用本地编辑器打开，可以解决代码自动补全的问题。...采用某种类似nfs的机制，把远程目录映射到本地，可以一举解决以上问题。 网络地址映射 其实最难的地方在于找一个不需要在服务器端安装软件的方案，因为服务器我没有sudo权限。...在centos上的安装过程如下： yum install -y epel-release yum -y install fuse-sshfs sshfs -o rw your_name@host_name_or_ip_add...之前花了点时间，当时并不知道软件名称，一直在尝试yum install sshfs，后来就在github上找源代码编译，而编译又各种报错。
如何使用Hibernate映射文件将Java类映射到数据库表：Java类：package com.example.model;public class Employee { private int...public class Department { private int id; private String name; // Getters and setters}Hibernate映射文件..." column="department_name"/> 上述示例中，元素定义了Employee类和Department类与数据库表的映射关系...，元素定义了主键字段的映射，元素定义了普通字段的映射，元素定义了多对一关系的映射。
数据地图---使用Training Dynamics来映射和诊断数据集 最近看到一篇很有趣的文章，发表于EMNLP-20，作者团队主要来自AllenAI： Dataset Cartography: Mapping...论文的核心方法，用一句话就可以介绍完毕： 假设我们训练一个分类模型N个epoch，针对每一个sample，在每个epoch结束后，我们都记录该sample在正确类别上的概率。...然后在训练结束后，我们对这N个概率，我们计算概率的均值和标准差，分别记为confidence和variability，构成该sample的坐标，这样就可以绘制数据地图（dataset cartography...可以看出： 只使用easy的样本，效果会很差，比随机选1/3的结果都差； 只使用hard的样本，效果不错，在OOD上甚至可以超过100%训练样本 只使用ambiguous样本，在所有subset中效果最好...笔者自己也跑了一下在SST2数据集上的数据地图，分别使用一个大模型和一个小模型，发现差异明显： 下图是使用RoBERTa-large的效果： 下图则是使用BERT-tiny的效果： 还是挺有意思的，
Elasticsearch 能够自动检测字段的类型并进行映射，例如引号内的字段映射为 String，不带引号的映射为数字，日期格式的映射为日期等等，这个机制方便了我们快速上手 ELK，但是后期我们经常需要对一些特定的字段进行定制...，之前本人有一篇文章进行这方面的尝试Logstash中如何处理到ElasticSearch的数据映射，但对于默认映射规则没有介绍，本文就来探讨一些默认的动态映射规则。...对于按日期分隔的，可以使用通配符，例如logstash-*。 我就是因为没搞明白这几个属性的对应关系，导致自己的配置没有生效查了很长时间。...参考资料 1、Logstash中配置默认索引映射（_default_属性） 2、关于动态Mapping和templates
来源：DeepHub IMBA本文约1800字，建议阅读9分钟本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度。...在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。如果我们将数据通过网络传输，除了预取和缓存之外，没有任何其他的简单优化方式。...最重要的部分是在__init__中，我们将使用 numpy 库中的 np.memmap() 函数来创建一个ndarray将内存缓冲区映射到本地的文件。...使用函数np.memmap并传入一个文件路径、数据类型、形状以及文件模式，即可创建一个新的memmap存储在磁盘上的二进制文件创建内存映射。...基准测试 为了实际展示性能提升，我将内存映射数据集实现与以经典方式读取文件的普通数据集实现进行了比较。这里使用的数据集由 350 张 jpg 图像组成。
本文将介绍如何使用内存映射文件加快PyTorch数据集的加载速度 在使用Pytorch训练神经网络时，最常见的与速度相关的瓶颈是数据加载的模块。...使用内存映射文件可以提高I/O性能，因为通过系统调用进行的普通读/写操作比在本地内存中进行更改要慢得多，对于操作系统来说，文件以一种“惰性”的方式加载，通常一次只加载一个页，因此即使对于较大的文件，实际...最重要的部分是在__init__中，我们将使用 numpy 库中的 np.memmap() 函数来创建一个ndarray将内存缓冲区映射到本地的文件。...使用函数np.memmap并传入一个文件路径、数据类型、形状以及文件模式，即可创建一个新的memmap存储在磁盘上的二进制文件创建内存映射。...从下面的结果中，我们可以看到我们的数据集比普通数据集快 30 倍以上： 总结 本文中介绍的方法在加速Pytorch的数据读取是非常有效的，尤其是使用大文件时，但是这个方法需要很大的内存，在做离线训练时是没有问题的
一、前言 在实际项目开发过程中，我们使用到的各种 ORM 组件都可以很便捷的将我们获取到的数据绑定到对应的 List 集合中，因为我们最终想要在页面上展示的数据与数据库实体类之间可能存在很大的差异...在没有采用 OOM 组件之前，如果我们需要实现类似于一份数据在不同客户端显示不同的字段，我们只能以手工的、逐个属性赋值的方式实现数据在各个客户端数据类型间的数据传递，而 OOM 组件则可以很方便的帮我们实现这一需求...在 .NET Fx 的时代，我们使用 AutoMapper 时，可能就像下面的代码一样，更多的是通过 Mapper 的几个静态方法来实现实体间的映射，不过在 .NET Core 程序中，我们首选还是采用依赖注入的方式去完成实体间的映射...中，就可以在代码中使用这些实体映射规则。...三、总结 本篇文章主要是演示下如何在 ASP.NET Core 项目中去使用 AutoMapper 来实现实体间的映射，因为之前只是在 .NET Fx 项目中有使用过这个组件，并没有在 .NET Core
SSH（安全外壳协议）是一种在不安全的网络中通过加密来实现安全连接的网络协议。除了基本的远程终端功能外，SSH还提供了诸如端口转发、数据隧道等高级功能。...命令行使用方法 在Linux终端中，可以使用以下命令实现端口映射： ssh -L 5672:localhost:5672 用户名@远程服务器地址 参数解释 -L: 表示本地端口转发。...5672:localhost:5672: 表示将本地的5672端口映射到远程服务器的5672端口。 用户名@远程服务器地址: 你在远程服务器上的用户名和远程服务器的地址。...结合使用-f和-N 当我们只是想设置端口映射，并希望SSH命令在后台运行时。...使用场景 这样的端口映射在许多场景下都非常有用，例如远程访问数据库、调试远程应用等。 4. 注意事项 确保远程服务器的5672端口可用，并允许SSH连接。
随着虚拟化技术的应用，很多环境配置都是在虚拟机中进行的，比如前几天我搭建的 Git 服务器，就是在一个物理机的虚拟机上搭建的，一方面可以做环境隔离，另一方面也方便管理，但是这样会带来另一个新的问题：网络访问...我的多个物理机的网段是相通的，但是虚拟机和其所在物理机使用的是 NAT 模式，所以虚拟机和非其所在的物理机没法直接连通，可以使用如下命令确认下： > telnet 192.168.252.129 22正在连接...设置映射 在弹出的对话框，填入物理机的映射端口，注意不能填已经被占用的端口，然后填写虚拟机的 IP 和要转发的端口，比如我要转发的是 git 默认的 ssh 端口，所以填的 22： ?...，使用 git 也确认是可以连接到虚拟机的 git 服务器的。...以上，我详细记录了通过虚拟机端口映射的方式，解决虚拟机和非宿主机的连接问题，不知道你是否有其他的解决方案，欢迎留言讨论。
第一个主题是关于在EF中使用存储过程的问题。...看看生成出来的.emdx 五、局限性 一、使用存储过程的必要性 我们知道EF通过元数据，即概念模型（Concept Model）、存储模型（Storage Model）和概念/存储映射（C...说白了，就是读取原来的.edmx模型文件，通过分析在存储模型中使用的数据表，导入基于该表的CUD存储过程；然后再概念/存储映射节点中添加实体和这些存储过程的映射关系。...但是我相信在真正的开发中，很多人还是采用基于数据库生成.edmx模型的开发发生。如果你不对概念模型的结构（比如拆分、继承）作调整，你可以直接采用本文提供的自动映射机制。...在Entity Framework中使用存储过程（一）：实现存储过程的自动映射 在Entity Framework中使用存储过程（二）：具有继承关系实体的存储过程如何定义？
我现在终于回来了场面，假设统计数据的千万级别批量读单词，不要用limit最好的，使用主键范围最推断！
基本上不需要做什么，主要是在@Database宣言中声明两个数据表，这里我们只需要关注用来存储地图数据的TileDtata类。...ImageSource.DecodingOptions(); options.desiredSize = new Size(512,512); return source.createPixelmap(options); } 使用对象关系映射数据库...在应用启动时构建数据库： DatabaseHelper helper = new DatabaseHelper(this); OrmContext dbContext = helper.getOrmContext...("StopWatch", "StopWatch.db", StopWatchDB.class); 使用数据库： 我们为地图数据设计了一个2级缓存类：一级是内存中的Map对象，二级是数据库： public...参考代码 完整代码可以从以下链接下载： https://github.com/xueweiguo/Harmony/tree/master/StopWatch 参考资料 开发-对象关系映射数据库概述 (
npm install axios 然后在 main.js 文件中引入。...mod=interview&ctr=issues&act=today") .then((response) => (this.info = response)) }, }; 数据成功的被取到...使用 vue 自带的 v-for 列表渲染。..."> {{ item.title }} 然后通过 axios 把数据指向...mounted() { axios // ... .then((response) => (this.show = response.data.result.today)) } 数据成功取出然后展示在
在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据 在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括： 运行最新版本的 Python...（用于 Linux、Mac 和 Windows 的说明） 确认你运行的是与这些库兼容的 Python 版本 数据可在线获得，并可使用 Pandas 导入： import pandas as pd df...我以宽格式使用数据，这意味着每个党派都有一列： year conservative labour liberal others 0 1966 253 364
前面对TensorFlow的多线程做了测试，接下来就利用多线程和Queue pipeline地加载数据。...最后，计算进程会从ExampleQueue里取数据。各个进程独立操作，互不影响，这样可以加快程序速度。 我们简单地生成3个样本文件。...col1, col2, col3, col4]) #将特征和标签push进ExampleQueue enq_op = example_queue.enqueue([features, [col5]]) #使用...QueueRunner创建两个进程加载数据到ExampleQueue qr = tf.train.QueueRunner(example_queue, [enq_op]*2) #使用此方法方便后面tf.train.start_queue_runner...原文： 在TensorFlow中使用pipeline加载数据（https://goo.gl/jbVPjM）
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。 在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...pivot_table使用方法： pandas.pivot_table(*data*, *values=None*, *index=None*, *columns=None*, *aggfunc='mean...首先导入数据： data = pd.read_excel("E:\\订单数据.xlsx") data.head() 接下来使用透视表做分析： 计算每个州销售总额和利润总额 result1 = pd.pivot_table...['商品类别'],aggfunc=[np.sum],values=['数量'],margins=True) result4.head() 总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用
经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生，在excel中利用透视表可以快速地进行分类汇总，自由组合字段聚合计算，而这些只需要拖拉拽就能实现。...pandas作为编程领域最强大的数据分析工具之一，自然也有透视表的功能。 在pandas中，透视表操作由pivot_table()函数实现，不要小看只是一个函数，但却可以玩转数据表，解决大麻烦。...pivot_table使用方法： ?...如何使用pivot_table? 下面拿数据练一练，示例数据表如下： ? 该表为用户订单数据，有订单日期、商品类别、价格、利润等维度。...首先导入数据： data = pd.read_excel("E:\\订单数据.xlsx") data.head() 接下来使用透视表做分析： 计算每个州销售总额和利润总额 result1 = pd.pivot_table
在 SwiftUI 下使用 NSUbiquitousKeyValueStore 同步数据 可以访问我的博客 www.fatbobman.com[1] ，获得更好的阅读体验 NSUbiquitousKeyValueStore...是苹果官方提供的用于在设备间共享键值数据的解决方案。...object types）作为值•使用类似的读取和写入方法•都是率先将数据保存在内存中，系统会择机对内存数据进行持久化（此过程开发者通常无需干预） 即使你没有使用过 UserDefaults，只需花几分钟阅读一下...NSUbiquitousKeyValueStore 网络同步的效率一般，在顺畅的情况下，一个键值对的数据可以在 10-20 秒左右完成同步。...在不使用第三方库的情况下，在 SwiftUI 视图中可以通过桥接@State 数据的形式，将 NSUbiquitousKeyValueStore 的变化同视图联系起来。
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