在当下这个年代 SPA 已是主流，人们早已忘记了 MVC 以及 Razor 的故事。但是在某些场景下 SSR 还是有意想不到效果。比如某些静态页面，比如追求首屏加载速度的时候。最近在项目中回归传统效果还是不错。 有的时候我们希望将视图（Views）从主项目中分离出来，以提高项目的模块化程度。本文将介绍如何将视图分离到另一个 Razor 类库项目中。这在以前 .NET Framework 下是很常见的，但是 Core 下面的资料太少了，记录一下。
[2].浮动布局方式：通过设置html的float属性显示,值：none不浮动、left对象向左浮动，而后面的内容流向对象的右侧、right对象向右浮动，而后面的对象流向对象的左侧(取消独占一行的行为，允许别人与其一行，其实是这个块从文档流中分离出来，他之后的对象视它不存在)
注意：MySQL 中的分区表在定义分区键时，必须确保分区键列包含在表的主键（Primary Key）或唯一键（Unique Key）中，为了确保分区表的数据唯一性和正确性。如果不将分区键列包含在主键或唯一键中，可能会导致数据分布不正确，从而产生错误或数据冗余。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
因为b+树它的数据全部存在叶子结点上，并且叶子结点都通过链表进行关联，适合通过索引查询多条记录，如果限制查询一条数据，则可以使用哈希索引
Titan 是由 PingCAP 研发的一个基于 RocksDB 的高性能单机 key-value 存储引擎，其主要设计灵感来源于 USENIX FAST 2016 上发表的一篇论文 WiscKey。WiscKey 提出了一种高度基于 SSD 优化的设计，利用 SSD 高效的随机读写性能，通过将 value 分离出 LSM-tree 的方法来达到降低写放大的目的。
在应用WHERE、GROUP by和HAVING子句之后，窗口函数对SELECT查询选择的行进行操作。
Java 是一个支持并发、基于类和面向对象的计算机编程语言。面向对象软件开发具有以下优点：
与 Excel 和 DAX 语言具有IFERROR函数的方式类似，Power Query具有自己的语法来测试和捕获错误。
在之前的项目中好多处用到了tableView，然而之前不懂得将代理方法实现分离，所以每在一处用到tableView就要在controller中写一遍UITableViewDataSource和UITableViewDelegate，实现tableView的基本功能中用到的tableViewDelegate的方法还算不太多，但是说到UITableViewDataSource，里面就那些固定的用法，每次都要写一遍，大大增加了代码的冗余度，虽然不吝啬体力多写几行代码，但是给人感觉不太好，接下来就来说一下怎么样将tableViewDataSource这个磨人的小妖精从controller中分离出来。
在数据库中，DISTINCT 关键字用于查询去重后的结果集。它用于从查询结果中去除重复的行，只返回唯一的行。
将现实世界的概念数据模型设计成数据库的一种逻辑模式，即适应于某种特定数据库管理系统所支持的逻辑数据模式
最近在梳理大数据模式下的数据仓库数据模型，花了点时间，系统的回顾一下传统数据仓库数据模型设计的理论，作为笔记分享给大家，很多资料来自互联网和读过的数据仓库理论和实践相关的熟悉，无剽窃之心，共勉吧。
Protein language models trained on multiple sequence alignments learn phylogenetic relationships
不管是在UI级别的自动化测试还是在接口级别的自动化测试中，对公共数据数据的分离都是一种趋势，或者某种程度来说，这是自动化测试中必须要掌握的一种能力，是基本技能。这些公共数据就包含了测试地址，以及登录的账号密码等其他的数据，对公共数据的分离好处是可以在一个地方来维护数据，来提高测试的效率，而不是重复的去干一件事，比如测试地址，在N个接口用例中都会使用到，如果某些时候由于某些原因测试地址的URL发生了变化，就需要修改每个测试地址的URL，很明显这就是重复并且无效的工作，如果把URL分离出来，直接在一个地方修改，这样就高效很多了。
这个规则的主要思想是，在所有目标浏览器上运行所有测试是多余和不必要的。我们需要清楚地了解通过在不同的浏览器上运行我们的测试将要实现什么。此操作的主要目的是执行浏览器兼容性，以验证应用程序在所有受支持的浏览器上都能正确工作。
索引（Index）是帮助DBMS高效获取数据的数据结构。 分类：普通索引/唯一索引/主键索引/全文索引。
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• 在方法中的局部变量（local variable）和第一条语句之间
任何看到显著增长的应用程序或网站，最终都需要进行扩展，以适应流量的增加。以确保数据安全性和完整性的方式进行扩展，对于数据驱动的应用程序和网站来说十分重要。人们可能很难预测某个网站或应用程序的流行程度，也很难预测这种流行程度会持续多久，这就是为什么有些机构选择“可动态扩展的”数据库架构的原因。
所谓第一范式（1NF）是指数据库表的每一列都是不可分割的基本数据项，同一列中不能有多个值，即实体中的某个属性不能有多个值或者不能有重复的属性。如果出现重复的属性，就可能需要定义一个新的实体，新的实体由重复的属性构成，新实体与原实体之间为一对多关系。在第一范式（1NF）中表的每一行只包含一个实例的信息。简而言之，第一范式就是无重复的列。
在MySQL中可以使用EXPLAIN查看SQL执行计划，用法：EXPLAIN SELECT * FROM tb_item
在微服务架构设计中，边车模式往往经常被提及，特别是云原生发展日益增强的现在，一些新的架构设计理念值得我们了解，今天就带大家一起了解下边车模式。
到现在为止TiDB已经开源有三年零两个月，我是TiDB CEO，打杂比较多，偶尔写写代码。
一、引言 今晚突然间被人问起关于索引分类的问题，居然出现了脑子的短路，没有回答上来，很是不应该，搜集一下资料，算是立此存照。 二、建立索引的优点： 1.大大加快数据的检索速度; 2.创建唯一性索引，保证数据库表中每一行数据的唯一性; 3.加速表和表之间的连接; 4.在使用分组和排序子句进行数据检索时，可以显著减少查询中分组和排序的时间。 三、索引类型： 根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建四种索引：唯一索引、非唯一索引、主键索引和聚集索引。 尽管
什么是C#桥接模式？ 桥接模式是一种结构型设计模式，它可以将抽象部分与实现部分分离，使它们可以独立地变化。这种模式通过将实现细节从抽象类中分离出来，从而让它们可以根据需要独立变化。
上面的代码中用 for 循环去遍历 contents 这样我们就可以一个一个处理每封邮件。我们创建一个字典， emails_dict,这将保存每个电子邮件的所有细节，如发件人的地址和姓名。事实上，这些是我们要寻找的第一项信息。
设计模式启示录（二） 在【设计模式启示录 (一)】中，重点介绍了设计模式的精髓（抽象），设计模式的分类（按抽象的目的进行分类）。在本篇中，将按照前述的七大分类，逐一详解常见的设计模式。每个设计模式的阐述按照如下结构组织： 1.设计图示： 示意图：力求描述出一个模式的精神本质； 标准图：GOF设计模式给出的标准设计； 2.设计详解 设计模式的设计目标：阐述一个模式要达成的效果。 设计模式的适用场景：阐述一个模式在什么情景下适用。 设计模式的落地方法：阐述一个模式在应用时的关键点。 3.案例 笔者的GitHub
对于深度学习领域的从业者而言，Keras 肯定不陌生，它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日，谷歌软件工程师、Keras 之父 Francois Chollet 在其 GitHub 上提交并公布了 Keras 的首个版本。作为使用纯 Python 编写的深度学习框架，Keras 的代码更加简单方便，适用于初学者。此外，Keras 具有很强的易扩展性，能够直观地定义神经网络，函数式 API 的使用令用户可以将层定义为函数。
分割对图像分析是必不可少的。语义分割描述了每个像素与类别标记的关联过程，（例如：花朵、人物、道路、天空、海洋、或者汽车）。
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
随着互联网时代的到来，需要持久化数据呈现井喷式发展，常规的io 操作虽然可以满足持久化的需求，但是，对于持久化的目的，对数据的操纵，显然力不从心，且操作的复杂度很大，不利于大规模的发展，审时度势，数据库应运而生。
你可以使用逻辑运算符“and”（写作“&&”）和“or”（写作“||”）为条件添加特异性。
如今，许多成功的企业正在超越公共云，进入了一个公共云、私有云和传统IT的混合IT新时代。这些组织正在实施混合云策略，因为这有助于他们改进业务运营方式，并为客户提供新服务。 一些企业分享了他们的成功，详
第一范式（1NF）：字段具有原子性,不可再分。所有关系型数据库系统都满足第一范式）
简单安装几个R软件包，你就直接在自己电脑上打造出一个文本分类器，用进行机器来评估人类写作。 本文是一篇极简的上手教程，它想用清晰明了的步骤告诉读者，机器学习不神秘，关键是动手！仅需七步，你也一样能“作诗”，完全无需像曹子建那样“才高八斗”。 作者 | Fedor Karmanov 翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | Joe，波波 在本教程中，我们将用到大量的R软件包，以快速实现一个用于亚马逊评论数据的分类器算法。该分类器能以极高的准确度来判断一个评论是正面的还是负面的。 为了明确
范式是数据库设计中的一种理论方法，旨在通过减少数据冗余来提高数据存储的有效性和完整性。在MySQL数据库中，范式设计是一个重要的概念，它有助于组织和管理数据，确保数据的一致性和可靠性。本文将深入探讨数据库范式，包括不同范式的概念、优缺点以及示例代码。
Acrobat DC 2021它配备了智能工具，给你更多的权力来沟通。创建和编辑包含富媒体的PDF文件，更安全地共享信息，并更有效地收集反馈。adobe acrobat pro DC软件是业务专业人员创建、组合、控制和交付更安全、高质量的adobepdf文档的高级方法，以实现更轻松、更安全的分发、协作和数据收集。
机器之心报道 编辑：杜伟、小舟 以后在本地运行 Keras Bazel 测试将不再花费几小时，只需要几分钟。 对于深度学习领域的从业者而言，Keras 肯定不陌生，它是深度学习的主流框架之一。2015 年 3 月 27 日，谷歌软件工程师、Keras 之父 Francois Chollet 在其 GitHub 上提交并公布了 Keras 的首个版本。作为使用纯 Python 编写的深度学习框架，Keras 的代码更加简单方便，适用于初学者。此外，Keras 具有很强的易扩展性，能够直观地定义神经网络，函数式
在本文的第一部分中，我们确定了工业时代将复杂性组织成漂亮、整洁的线性盒子，尽管这是一种高效的机器制造方式，但这种方法已不再足以满足现代组织的需求。信息时代的全球网络。
前言 本文仅代表作者们的个人观点； 文中内容仅供技术探讨，不能作为生产环境的技术指导。 本文书写过程中， 一、构建业务规则的必要性 什么是规则？ 机动车单双号限行 极端天气预警 应急响应系统 不允
1.SQL执行的顺序 2.NULL “空值” 和”NULL”的概念： 1：空值(‘’)是不占用空间的,判断空字符用 = ‘’ 或者 <> ‘’ 来进行处理; 2: NULL值是未知的，且占用空间
本文将介绍 ASP.NET Core 中的 Options 概念和使用方法。Options 是一种配置管理机制，可以将应用程序的配置信息从代码中分离出来，提高代码的可维护性和可测试性。我们将详细介绍如何定义 Options 类、注册 Options、使用 Options，并提供相应的示例代码。此外，我们还将对 IOptions、IOptionsSnapshot、IOptionsMonitor、IConfigureNamedOptions、OptionsBuilder、IValidateOptions、PostConfigureOptions 等相关接口和类进行说明，并给出使用场景示例。
有多少小伙伴和我一样，一直期盼着Qiime2更新的，在月末，qiime2新版本终于发布啦！小编敲黑板：
torch.Tensor是存储与变换数据的主要工具。Tensor（张量）是一个多维数组，标量可以看作是0维张量，向量可以看作是1维张量，矩阵可以看作是2维张量。
0.SQL标准的执行流程（select） (8) SELECT (9) DISTINCT (11) <TOP_specification> <select_list> (1) FROM <left_table> (3) <join_type> JOIN <right_table> (2) ON <join_condition> (4) WHERE <where_condition> (5) GROUP BY <group_by_list> (6) WITH {CUBE ROLLUP} (7)
Yarn作为分布式集群的资源调度框架，它的出现伴随着Hadoop的发展，使Hadoop从一个单一的大数据计算引擎，成为一个集存储、计算、资源管理为一体的完整大数据平台，进而发展出自己的生态体系，成为大数据的代名词。
选自arXiv 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 近年来，基于深度学习的监督语音分离发展很快。本文作者对今年相关研究进行概述，介绍了语音分离的背景、监督语音分离的形成和组成部分，从历史的角度叙述了监督
把一个人的声音从嘈杂的人群中分离出来是大多数人潜意识里都会做的事情——这就是所谓的鸡尾酒会效应。像谷歌Home和亚马逊的Echo这样的智能扬声器实现分离人群中的声音可能还要再经历一段时间，但多亏了AI，它们或许有一天能够像人类一样过滤掉声音。
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