方法一：order_by 排序 # 更新时间字段，倒序排序 articles = Article.objects.filter(show_status=True).order_by('-time_created...，正序排序 articles = Article.objects.order_by('time_created') 也可以使用两个字段进行排序，当 第一个字段值 相等时，再用 第二个 字段值 来排序 articles...= Article.objects.order_by('author','-time_created') 方法二：Meta 类排序 models.py # 主题表/文章表 class Article(...time_updated", ] 或 admin.py class ArticleAdmin(admin.ModelAdmin): ordering = ["time_updated", ] 每次查询数据库都会默认使用该字段来排序...，除非你显示的使用 order_by 语句来排序
知识分享之Golang——Bleve中对其搜索结果进行自定义排序 背景 知识分享之Golang篇是我在日常使用Golang时学习到的各种各样的知识的记录，将其整理出来以文章的形式分享给大家，来进行共同学习...欢迎大家进行持续关注。 知识分享系列目前包含Java、Golang、Linux、Docker等等。...组件仓库：https://github.com/blevesearch/bleve 开源协议：Apache-2.0 License 内容 在日常使用Bleve组件编写搜索功能时，我们需要对其一些搜索结果进行特定规则的排序...根据名称(name)降序 sortFields = append(sortFields, "-name" sr .SortBy(sortFields) 这里我们使用sr .SortBy加入我们一个特定的排序字段数组进行排序...，通常可以有效满足日常的使用需求了，当然还有更高级的排序方式（编写自己的排序函数放入其中等），后续有机会我们再进行分享。
如果您的数据未排序，则可以首先使用排序器对数据进行排序，然后应用以下逻辑： 将源代码带到Mapping设计器中。 假设数据未排序。我们正在使用分类器对数据进行分类。...12.如何将第一条记录和最后一条记录加载到目标表中？有多少种方法可以做到？通过映射流程进行解释。 其背后的想法是向记录添加序列号，然后从记录中获取前1名和后1名。...14.如何将唯一记录加载到一个目标表中，并将重复记录加载到另一目标表中？...可加的事实：可 加的事实是可以通过事实表中的所有维度进行汇总的事实。销售事实是加法事实的一个很好的例子。 半 累加事实：半累加事实是可以针对事实表中某些维度进行汇总的事实，而不能对其他事实进行汇总。...例如：每日余额事实可以通过客户维度进行汇总，而不能通过时间维度进行汇总。 非可 加事实：非可加事实是不能针对事实表中存在的任何维度进行汇总的事实。 例如：具有百分比和比率的事实。
String本身就是一个对象而不是基本数据类型，String的变量名是对String类的引用。 ...而这个StringBuffer类提供的字符串进行修改。当你知道字符数据要改变的时候你就可以使用StringBuffer。典型地，你可以使用StringBuffers来动态构造字符数据。 ...然而可以创建一个变量，其类型是一个抽象类，并让它指向具体子类的一个实例。不能有抽象构造函数或抽象静态方法。Abstract 类的子类为它们父类中的所有抽象方法提供实现，否则它们也是抽象类为。...取而代之，在子类中实现该方法。知道其行为的其它类可以在类中实现这些方法。 接口（interface）是抽象类的变体。在接口中，所有方法都是抽象的。多继承性可通过实现这样的接口而获得。.../** * 对int数组进行升序排序 * * @param intVal：要排序的数组 * @param asc：值为true，表示升序排序
最后被定位为写代码不懂脑筋，仅仅就是照抄别人的成熟方案，缺少对问题关键的把握，无法进行变通。...，对instance使用volatile修饰 //再JAVA中，同步块外的判空操作有可能看到已存在，但不完整的实例....Tip 重排序 对于instance = new LazySingleton02()，其实际执行情况伪代码可能如下，可以看到Java内存模型分配内存并创建对象的方式和我们预想的不太一样，这部分会在...提供方法的静态类不是面向对象的思想的产物，相应的其没有封装、继承、多态等特性，简单来说你无法对提供方法的静态类进行扩展。...其通过static修饰，可以包含static数据和属性，且其无需创建外部类和内部类即可被使用。
这5个流程中输入流和迭代器都没有把大数据量的数据一次性全部加载到内存中。并且即使在数据聚合和数据排序阶段也没有，但是会有数据溢出的操作。我们下面具体来看每一步的具体流程是如何进行的。...其依赖方法 scala.collection.Iterator#flatMap 源码如下： ? 可见，即使是在这里，数据并没有全部落到内存中。流跟管道的概念很类似，数据并没有一次性加载到内存中。...在这个链中的每一个环节，数据都是懒加载式的被加载到内存中，这在处理大数据量的时候是一个很好的技巧。当然也是责任链的一种具体实现方式。...如果使用了排序，则使用ExternalSorter则在分区内部进行排序。 其核心源码如下： ? 其内部使用了ExternalSorter进行排序，其中也涉及到了溢出操作的处理。...关于聚合和排序的使用，在前面文章中shuffle写操作也提到了，聚合和排序的类是独立出来的，跟shuffle的处理耦合性很低，这使得在shuffle的读和写阶段的数据内存排序聚合溢出操作的处理类可以重复使用
从上一讲中可以知道，这时Spark已经获取到了shuffle元数据包括每个mapId和其location信息，并将其传递给BlockStoreShuffleReader类。...如果map端没有聚合，则针对未合并的进行聚合。 [4] reduce端排序数据：如果需要对key排序，则进行排序。...获取数据请求有下面四步： [1] 通过不同的获取模式对块进行分区：本地、主机本地和远程块 [2] 以随机顺序将远程请求添加到我们的队列中 [3] 发送remote fetch请求 [4] 获取local...如果发生错误，同样会先加synchronized锁，然后它将添加一个标记类来指示获取失败。...reduce端排序数据：如果需要对key排序，则进行排序。基于sort的shuffle实现过程中，默认只是按照partitionId排序。
通话记录中的电话号码、访问日志中的用户编号、账户信息中的银行账户、交易记录中股票账户、保单信息中的被保险人，这些都是用户行为类数据中的用户。...根据用户行为类大数据的特点不难看出，其最直观最容易写出的算法可以这样设计：每次将某一用户的所有数据一次性加载到内存中来计算，而不要反复访问硬盘读取某个用户的部分数据，也不要将大量用户的数据同时加载到内存中...由于用户数量庞大，显然不可能将全部用户的数据一次性加载到内存中来，必须要分批读取。分批的标准上面已经分析出来了：按用户分批。...分组的实质是排序，即将数据按用户排序，使同一个用户的数据挨在一起。可以想象到，对亿级的用户、每用户万级的数据排序将是个非常缓慢的过程。事先排序可以加速分组的过程。...SQL和MapReduce无法利用事先排序好的数据，难以高性能地将同一用户的所有数据加载到内存中来计算，用户类大数据计算因此会遇到性能、扩展性和开发难度的挑战。
： 哈希函数确定性地加扰数据； 无论输入是什么，哈希函数的输出大小始终相同； 无法从加扰的数据中检索原始数据（单向函数）； 确定性地加扰数据 首先，想象一个魔方。...我可以使用哈希函数对其进行加扰： iLoveBitcoin→ “2f5sfsdfs5s1fsfsdf98ss4f84sfs6d5fs2d1fdf15” 现在，如果有人看到这个加扰后的版本，他们也不会知道我的原始密码...这一点非常重要，因为这意味着，作为一名网站开发人员，我只需存储用户密码的哈希散列(加扰数据)，即可对其进行验证。 当用户进行注册时，我对密码进行哈希散列处理，并将其存储在数据库中。...如果想将书籍存储在数据映射中，则可以对书籍的内容进行哈希散列处理，并使用哈希值作为键。作为一名程序员，我可以轻而易举地使用哈希散列来查找该书的内容，而不必按标题、作者等对数千条记录进行排序。...(所有的二进制数据实际上都是数字，你可以在其他网站上在线查询如何将二进制转换为十进制数字) 我们将这两个数字相乘： 然后对该数进行平方： 再将该数字转换回二进制： 从右侧切掉9 bits后正好得到
现在我们希望将这10个较小的日志文件，合并为一个大文件，合并之后的文件依旧按照时间戳从小到大排序，如果处理上述任务的机器只有1G内存，那么该如何将这10个日志文件合并？」...一般来说，如果机器内存足够大，可以直接将所有数据全部加载到内存，然后整合到一个集合后进行排序后输出一个大文件。但并不建议这样操作，这样无节制的使用内存，可能会导致性能下降甚至程序崩溃。...C#处理大文件的方法是使用流（Stream）而不是一次性将整个文件加载到内存中。...这其实就是「归并排序中的 Merge()函数的处理思路」。想仔细了解可以看一下数据结构与算法 --- 排序算法（二） 实现 可以将文件看作数组，那问题就变成了多个有序数组合并为一个有序数组。...（数组），在读取数据时，一次性读取一批数据到内存（如同文章开头的示例），同理，写入数据时，先写数据到内存，等内存满了之后，在一次性地将内存中的数据写入到最终的排序文件中。
对拥有数十亿条边的分布图进行复杂的图分析像是有待进行的冒险。就像刘易斯卡罗尔的故事中的狮鹫一样，我们对立刻进行这场冒险有着强烈的欲望。...下面的Gremlin脚本演示了如何将该文件加载到Titan中（由BerkleyDB支持）： g = TitanFactory.open('/tmp/1m') g.makeKey('userId').dataType...始终在类型创建结束时以及在将数据加载到图形实例之前进行提交。 getOrCreate = { id ->... - 将顶点标识符（即userId）作为参数并执行索引查找以确定顶点是否已存在的辅助函数。...与上一节中的情况不同，数据是按每条边外顶点的NPI number预先分类的。对数据进行预先排序有助于提高BatchGraph的性能，因为缓存的写入和刷新次数会减少。...下面的Gremlin脚本演示了如何将该文件加载到Titan中（由BerkleyDB支持）： conf = newBaseConfiguration() {{ setProperty("storage.backend
/前言/ 在上一篇文章中：如何利用Scrapy爬虫框架抓取网页全部文章信息（上篇），我们已经获取到了文章的详情页链接，但是提取到URL之后，如何将其交给Scrapy去进行下载呢？...5、细心的小伙伴可能已经注意到上图中Request类中的url部分很复杂，加入了parse.urljoin()函数，其实这个也是个小技巧，这里简单说一下，希望对小伙伴们有帮助。...6、Request类初始化之后，如何将它交给Scrapy来进行下载呢？其实很简单，只需要在前面输入一个yield关键字即可，其作用是将Request里边的URL交给Scrapy去进行下载。...至此，解析列表页中所有文章的URL并交给Scrapy进行下载的步骤已经完成，接下来我们需要完成的是如何提取下一页的URL并交给Scrapy进行下载。...下一篇文章将着重解决这个问题，敬请期待~~~ /小结/ 本文基于Scrapy爬虫框架，利用CSS选择器和Xpath选择器解析列表页中所有文章的URL，并交给Scrapy进行下载，至此数据采集基本功能已经完成了
归并排序的优化 尽管归并排序的时间复杂度相对较低，但它在实际应用中可能会因为空间复杂度较高而受到限制。为了解决这个问题，可以进行一些优化。...外部排序 归并排序还可以应用于外部排序，这是一种处理大规模数据集的排序方法。外部排序的主要思想是将大数据集分成多个小数据块，每个小数据块都可以在内存中进行排序。...排序后，将这些小数据块合并成一个有序的大数据集。 下面是一个简单的外部排序示例，假设我们有一个非常大的文件，无法一次性加载到内存中进行排序。...): # 从输入文件中读取数据并划分为块 pass def sort_chunks(): # 对每个块进行内部排序 pass def merge_sorted_chunks...，我们对未优化的归并排序和优化后的归并排序进行了性能测试。
本文会针对消息推送分级的几个方面帮助大家理解通知栏是如何将用户信息进行优先推送的。 什么是通知？...从 Android 8 (Oreo) 开始，People notifications 就已经在下拉式通知栏的可视层级中得到了 "升格" 的 "待遇"，其优先级仅次于正在进行的或者关键的通知消息 (如下图中显示...下方示例的 validatePeople 方法调用中，它设置了一个关系密切度标记位参数，将重要性作为通知排序的标准。...，从而促进分享并使用户可以在上下文中与某人进行某些操作。...People first 文中所提到的 Android 11 中的更新表明了平台未来的发展趋势，和对人际交往相关的体验的持续提升。
举个简单的例子，比如下面的这段代码： i = i + 1; 当线程执行这个语句时，会先从主存当中读取 i 的值，然后复制一份到高速缓存当中，然后CPU执行指令对 i 进行加1操作，然后将数据写入高速缓存...不过，这里有一点需要注意：在32位平台下，对64位数据的读取和赋值是需要通过两个操作来完成的，不能保证其原子性。...---- 3、有序性 在 Java内存模型中，允许编译器和处理器对指令进行重排序，但是重排序过程不会影响到单线程程序的执行，却会影响到多线程并发执行的正确性。...虽然进行重排序，但是最终执行的结果是与程序顺序执行的结果一致的，它只会对不存在数据依赖性的指令进行重排序。因此，在单个线程中，程序执行看起来是有序执行的，这一点要注意理解。...此时线程2 被阻塞，线程1 进行加 1 操作时，注意操作数count仍然是 10！然后，线程2 把 11 写入工作内存并刷到主内存。
您还将学习如何使用 psql 工具连接到 PostgreSQL，以及如何将示例数据库加载到 PostgreSQL 中进行练习。...PostgreSQL 基础教程 首先，您将学习如何使用基本数据查询技术从单个表中查询数据，包括查询数据、对结果集进行排序和过滤行。然后，您将了解高级查询，例如连接多个表、使用集合操作以及构造子查询。...排序 指导您如何对查询返回的结果集进行排序。 去重查询 为您提供一个删除结果集中重复行的子句。 第 2 节. 过滤数据 主题 描述 WHERE 根据指定条件过滤行。...数据分组 主题 描述 GROUP BY 将行分成组并对每个组应用聚合函数。 HAVING 对组应用条件。 第 5 节. 集合运算 主题 描述 UNION 将多个查询的结果集合并为一个结果集。...导入和导出数据 您将学习如何使用COPY命令，以 CSV 文件格式对 PostgreSQL 数据进行导入和导出。 主题 描述 将 CSV 文件导入表中 向您展示如何将 CSV 文件导入表中。
今天，小编继续对一些经常被问到的Python考题做了归纳与总结，也希望大家看到了之后会收获良多 1 如何按字母顺序对字母进行排序？...你无法对字典进行排序，因为其本身并没有顺序，但是你也可以返回一个已经排序好了的元祖列表，里面包含了字典的键和值 ? 2 如何将两个列表当中的元素合成一个元组列表？...3 一个类如何继承Python的另一个类？ 在下面这个例子中，BMW继承了Car这个类，从而能够使用Car类中的实例方法 ? 4 检查一个字符串是否仅仅包含数字？...对于continue来说，其会继续到下一个元素并停止当前元素的执行，如下图，当i<5时，则不会执行print(i)这一行的代码 ? 而break则会终止循环，序列不再重复下去，如下图 ?...9 Python当中的异常处理是如何进行的？ 在Python中有3种关键方法来处理代码运行过程中遇到的异常情况，分别是try、except和finally，具体的使用场景如下 ?
举个简单的例子，比如下面的这段代码： i = i + 1; 当线程执行这个语句时，会先从主存当中读取i的值，然后复制一份到高速缓存当中，然后CPU执行指令对i进行加1操作，然后将数据写入高速缓存，最后将高速缓存中...此时线程2执行 j = i，它会先去主存读取i的值并加载到CPU2的缓存当中，注意此时内存当中i的值还是0，那么就会使得j的值为0，而不是10....不过这里有一点需要注意：在32位平台下，对64位数据的读取和赋值是需要通过两个操作来完成的，不能保证其原子性。但是好像在最新的JDK中，JVM已经保证对64位数据的读取和赋值也是原子性操作了。...虽然进行重排序，但是最终执行的结果是与程序顺序执行的结果一致的，它只会对不存在数据依赖性的指令进行重排序。因此，在单个线程中，程序执行看起来是有序执行的，这一点要注意理解。...在java 1.5的java.util.concurrent.atomic包下提供了一些原子操作类，即对基本数据类型的 自增（加1操作），自减（减1操作）、以及加法操作（加一个数），减法操作（减一个数）
在此系列文章中，我总结了Spring几乎所有的扩展接口，以及各个扩展点的使用场景。并整理出一个bean在spring中从被加载到最终初始化的所有可扩展点的顺序调用图。...这样，我们也可以看到bean是如何一步步加载到spring容器中的。...，用于在BeanFactory加载Bean定义之后、实例化Bean之前对BeanFactory进行自定义修改和扩展。...它允许开发人员在Spring容器加载配置文件并创建Bean实例之前对Bean定义进行操作，例如修改属性值、添加额外的元数据等。...在应用程序启动时，Spring容器会自动检测并调用所有实现了BeanFactoryPostProcessor接口的类的postProcessBeanFactory方法。
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