码到三十五 : 个人主页 心中有诗画,指尖舞代码,目光览世界,步履越千山,人间尽值得 !
我在前面的文章中多处提到gorm如何将查询结果映射到自定义结构体,都没解决,本次就解决了。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式搜索引擎,它提供了一个分布式的多用户搜索引擎,并且具有 RESTful Web 接口。Elasticsearch 可以快速地存储、搜索和分析海量数据。
JDK 21 的生产版本是在 6 月份的缩减和候选版本阶段之后发布的。作为长期支持版本,JDK 21 将获得五年的首要支持和扩展支持,直至 2031 年 9 月。之前的 LTS 版本是JDK 17,于 2021 年 9 月发布。非 LTS 版本,例如JDK 20和JDK 19,仅获得六个月的首要支持,并且没有扩展支持。LTS 版本每两年发布一次。
Docker的默认网络是非常弱的,他使用的是一个虚拟网桥和container中的veth pair通信,在container中,默认是没有对外的IP的,外部主机或容器只能通过NAT,或者自定义iptable来实现主机或容器间的互联互通。 这种局限性非常明显: 如果我要配置一个sshd service,需要手工配置转发规则,非常不便 无法使用DHCP NAT无法在宿主机上用一个端口提供不同服务,所以有多个container绑定到一个物理网卡时,因为无法分配多个对外IP,所以诸如Http 这样的服务只能跑在同一
特别适合topN问题,如求海量日志中最大的100个数。既然是海量数据,那么内存中一下子无法加载所有的数据集,此时可以先读取海量数据中的100个数,建立数据集为100的小顶堆(小顶堆的对顶比所有元素都小),然后依次往堆结构中读取数字,调整堆,使其保持小顶堆,最后得到top100的最大数。
我们经常在学校学习阶段听到木桶原理这个词,意思就是说这个木桶所能装载的水的量是由最短的那个木板决定的
相机定位算法是SLAM或者增强现实的一部分,主要有基于回归和基于结构两种,基于回归的定位算法精度较低,现在比较流行的是基于结构的相机定位算法,基于结构的定位算法有两个阶段:1、建立二维图像与三维场景点之间的对应关系;2、估计相机位姿。对于SLAM来说,相机定位算法属于前端工作,是视觉里程计的一部分,论文结合深度学习的方式对传统前端进行了优化,近几年神经网络与SLAM的结合越来越多,论文提出的算法是对特征匹配的方式进行了改进,通过卷积神经网络对图像进行特征提取,并用CNN进行特征点的匹配操作,很符合当前流行的SLAM趋势。这篇文章中提到的DSM算法主要是对2D和3D场景进行匹配,计算特征点的坐标,再通过计算的坐标,使用PNP+RANSAC算法求解位姿。
关于gorm多表联合查询(left join)的小记_f95_sljz的博客-CSDN博客_gorm join
查询语句是 MyBatis 中最常用的元素之一——光能把数据存到数据库中价值并不大,还要能重新取出来才有用,多数应用也都是查询比修改要频繁。 MyBatis 的基本原则之一是:在每个插入、更新或删除操作之间,通常会执行多个查询操作。因此,MyBatis 在查询和结果映射做了相当多的改进。一个简单查询的 select 元素是非常简单的。比如:
容器框架: 对外接口:容器中所能存放的抽象的数据类型; 接口实现:可复用的数据结构; 算法:对数据的查找和排序;
Join的实现算法有三种,分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式,不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别,内存管理机制跟SQL Server不一样,因此查看执行计划,Oracle中nested loops运用非常多,而merge和hash方式相对较少,SQL Server中,merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
一直以来只是知道HashMap是线程不安全的,但是到底HashMap为什么线程不安全,多线程并发的时候在什么情况下可能出现问题?
有一系列的任务调2-3个外部接口获取数据后,入库到mysql数据库里面,然后会对外提供接口返回清洗后的数据。需要对这整个过程进行验证。
闭包是自包含的函数代码块,可以在代码中被传递和使用。 Swift 中的闭包与 C 和 Objective-C 中的代码块(blocks)以及其他一些编程语言中的 lambdas 函数比较相似。
《算法导论》打卡1,主要内容:插入排序,分治法,归并排序 第一部分 基础知识 第一章 算法在计算中的作用 1.1 算法 算法就是任何良定义的计算过程,该过程取某个值或值的集合作为输入并产生某个值或者值的集合作为输出。 规范书写: 问题:XXXX 输入:XXXXXXXX 输出:XXXXXXXX 算法步骤: 1.XXXXXXXXXXX 2.XXXXXXXXXXX 注意问题与问题实例的区别。 1.2 作为一种技术的算法 考虑效率:时间与空间资源的消耗 第二章 算法基础 2.1 插入排序 输入:n个数的一个序列<a
循环可以执行一个代码块,只要达到指定的条件。循环很方便,因为它们节省时间,减少错误,并使代码更易读。
对于某些操作,可能需要全局变量的功能,而不需要无限期保存数据。例如,可能希望使用全局对某些不需要存储到磁盘的数据进行排序。对于这些操作,InterSystems IRIS提供了临时全局机制。该机制的工作方式如下:
扩展的 Berkeley 数据包过滤器(eBPF)能够快速、不间断地进行更新,非常适合处理频繁的安全配置更改。
站点导航提供程序--ASP.NET 2.0中的站点导航提供程序暴露了应用程序中的页面的导航信息,它允许你单独地定义站点的结构,而不用考虑页面的实际物理布局。默认的站点导航提供程序是基于XML的,但是你也可以通过编写自定义的提供程序,从任何后端位置暴露这些信息。
在这篇文章中,您将学习如何使用Java对Map进行排序。前几日有位朋友面试遇到了这个问题,看似很简单的问题,但是如果不仔细研究一下也是很容易让人懵圈的面试题。所以我决定写这样一篇文章。在Java中,有多种方法可以对Map进行排序,但是我们将重点介绍Java 8 Stream,这是实现目标的一种非常优雅的方法。
翻译自:https://docs.swift.org/swift-book/LanguageGuide/Closures.html#ID102
我们在学习 HashMap 的时候,都知道 HashMap 是非线程安全的,同时我们知道 HashTable 是线程安全的,因为里面的方法使用了 synchronized 进行同步。
Android OS由3层组成,最底层是Kernel,上面是Native bin/lib,最上层是Java层:
Python对象类型 说明:python程序可以分解成模块,语句,表达式以及对象。 1)、程序由模块构成 2)、模块包含语句 3)、语句包含表达式 4)、表达式建立并处理对象 一、使用内置类型 除非有内置类型无法提供的特殊对象需要处理,最好总是使用内置对象而不是使用自己的实现。 二、python的核心数据类型 对象类型 例子 常量/创建 数字 1234,3.1414,999L,3+4j,Decimal 字符串 'diege',"diege's" 列表 [1,[2,'three'],4] 字典 {'food':'spam','taste':'yum'} 元组(序列) (1,‘span',4,'u') 文件 myfile=open('eggs'.'r') 其他类型 集合,类型,None,布尔型 还有模式对象,套接字对象等等。。其他的类型的对象都是通过导入或者使用模块来建立的。 由字符组成的字符串,由任意类型的元素组成的列表。这两种类型的不同之处在于,列表中的元素能够被修改,而字符串中的字符则不能被修改。换句话说,字符串的值是固定的,列表的值是可变的。元组的数据类型,它和列表比较相近,只是它的元素的值是固定的。列表和字典都可以嵌套,可以随需求扩展和删减。并能包含任意类型的对象。 Python中没有类型声明,运行的表达式,决定了建立和使用对象的类型。同等重要的是,一旦创建了一个对象。它就和操作结合绑定了--只可以对字符串进行字符串相关操作。对列表进行相关操作。Python是动态类型(它自动地跟踪你的类型而不是要求声明代码),但是它也是强类型语言(只能对一个对象性有效操作). 三、数字 整数,浮点,长整型等 支持一般的数学运算:+,- * % **(乘方) 5L,当需要有额外的精度时,自动将整型变化提升为长整型。 除表达式,python还有一些常用的数学模块和随机数模块 >>>import math >>> dir(math) >>> math.log(1) 0.0 >>> import random >>> dir(random) 四、字符串 1、是一个个单个字符的字符串的序列。 >>> s[1] 'i 第一个字符的序列是0 >>> s[0] 'd 通过字符找到索引编号 >>> S.index('a') 0 除了简单的从位置进行索引,序列也支持一种所谓分片的操作。 >>> s='diege' >>> s[1:3] 'ie'包括左边的位置不包括右边的位置 >>> s[:3] 'die' 开头到第三个(不包括第3个) >>> s[3:] 'ge' 第三个到最后(包括第3个) >>> s[:] 'diege' 所有 >>> s[-1] 'e' 倒数第1个 2、序列可以通过len()函数获取长度 >>> s='diege' >>> len(s) 5 可以根据序列定位字符串里的字符,序列从0开始 >>> s[0] 'd 可以使用反向索引 >>> s[-1] 'e' >>> s[len(s)-1] 'e'
首先,离散化是指数值域非常大,例如 ,但是个数相对较少,例如只有 个, 但在我们的程序中需要通过这些数值作为下标,且依赖的是这些数值之间的顺序关系(当然通常这些数是有序的)。如果为了这 个数而开一个 的数组过于浪费空间,因此我们可以采用离散化的方法,将这些数映射到 上,这个过程就叫做离散化。
个, 但在我们的程序中需要通过这些数值作为下标,且依赖的是这些数值之间的顺序关系(当然通常这些数是有序的)。如果为了这
创建宿主机的数据目录 mkdir -p /mnt/gitlab/etc mkdir -p /mnt/gitlab/log mkdir -p /mnt/gitlab/data
接口很多是定义一些未实现的方法,在jdk8之前接口是不可以写实现方法的,但是后面的版本是可以实现的。并且定义的一些没有实现的方法是供后面的实现类使用的。 通常接口也就定义了一些方法。 jdk8后面使用到了default修饰,使得接口可以实现方法。
这些字典在ClickHouse中提供了各种功能,如数据分布、数据合并、数据缓存、数据存储方式和数据转换等。可以根据具体需求选择合适的字典,并使用相应的语句进行定义和关联。
闭包(Closure),又称词法闭包(Lexical Closure)或函数闭包(function closures),是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在,即使已经离开了创造它的环境也不例外。所以,有另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。 ——Google搜索引擎维基百科 当然,上面那段看上去多少有点拗口了。 说得简单点,闭包实际上就是一种语法糖机制,而这种语法糖机制可以简化编程,从而可以提高代码的可读性。比如,有时候对外部的局部变量进行访问,没这种
图片来源:https://www.cnblogs.com/ljangle/p/10364143.html
在关系型数据库中,多表之间存在着三种关联关系,分别为一对一、一对多和多对多,如下图所示:
Docker网络是容器化中最难理解的一点也是整个容器化中最容易出问题又难以排查的地方,加上使用Kubernets后大部分人即使是专业运维如果没有扎实的网络知识也很难定位容器网络问题,因此这里就容器网络单独拿出来理一理。
resultMap 是MyBatis中最重要最强大的标签,它可以让你从90%的JDBC ResultSets代码中解脱,对复杂语句进行联合映射时,会非常方便
本文通过一个例子将Nested类型适合解决的问题、应用场景、使用方法串起来, 文中所有的DSL都在Elasticsearch6.X+验证通过。
在elasticsearch的聚合查询中,经常对聚合的数据再次做聚合处理,例如统计每个汽车品牌下的每种颜色汽车的销售额,这时候DSL中就有了多层aggs对象的嵌套,这就是嵌套桶(此名称来自《Elasticsearch 权威指南》),如下图所示:
MyBatis 的真正强大在于它的语句映射,这是它的魔力所在。由于它的异常强大,映射器的 XML 文件就显得相对简单。如果拿它跟具有相同功能的 JDBC 代码进行对比,你会立即发现省掉了将近 95% 的代码。MyBatis 致力于减少使用成本,让用户能更专注于 SQL 代码。
在Python中,您可以在一个函数内部定义另一个函数。这种情况下,内部函数的作用域仅限于外部函数,外部函数可以访问内部函数,但外部函数之外的代码无法访问内部函数。那么我们是编程游戏的时候出现一些函数定义的问题,应该怎么解决呢 ?具体跟着我一起看。
Ceph使用C++语言开发,Sage Weil(Ceph论文发表者)于2011年创立了以Inktank公司主导Ceph的开发和社区维护。2014年Redhat收购inktank公司,并发布Inktank Ceph企业版(ICE)软件,业务场景聚焦云、备份和归档,支持对象存储和块存储以及文件系统存储应用。出现Ceph开源社区版本和Redhat企业版。
Python之数据规整化:清理、转换、合并、重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来。 pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象
‼️注意:... 展开语法本质是是“浅拷贝”——它只会复制一层。这使得它的执行速度很快,但是也意味着当你想要更新一个嵌套属性时,你必须得多次使用展开语法2。
时间序列预测在生产生活中有非常多的应用,近几年来研究者们主要关注在RNN、CNN、Transformer三大模型在时序预测上的应用。最近,来自加拿大创业公司 Element AI 的几位研究者提出了Nbeats模型,重新审视了传统模型在时序预测上的作用。他们发现纯全连接的模型结构在时间序列预测问题上也能取得非常好的效果。
基于哈希表的 Map 接口的实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用 null 值和 null 键。(除了不同步和允许使用 null 之外, HashMap 类与 Hashtable 大致相同。)此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。 此实现假定哈希函数将元素正确分布在各桶之间,可为基本操作(get 和 put)提供稳定的性能。迭代集合视图所需的时间与 HashMap 实例的 “容量”(桶的数量)及其大小(键-值映射关系数)的和成比例。所以,如果迭代性能很重要,
使用 EXPLAIN 查看执行计划, 5.6后可以加参数 EXPLAIN FORMAT=JSON xxx输出json格式的信息。
MapStruct是一个Java注解处理器,它的主要功能是自动生成类型安全、高性能且无依赖的bean映射代码。这个工具基于“约定优于配置”的原则,极大地简化了Java Bean类型之间的映射实现过程。
顺序查找 成功的平均查找长度为 (n+1)/2,也就是说查找的平均次数约为表长的一半,优点就是算法简单适应面广,对查找的表结构没什么要求,缺点就是查找长度太长效率低下。
MyBatis 是一款优秀的支持自定义 SQL 查询、存储过程和高级映射的持久层框架,消除了 几乎所有的 JDBC 代码和参数的手动设置以及结果集的检索 。 MyBatis 可以使用 XML 或注解进 行配置和映射, MyBatis 通过将参数映射到配置的 SQL 形成最终执行的 SQL 语句 ,最后将执行 SQL 的结果映射成 Java对象返回。
查询语句是 MyBatis 中最常用的元素之一——仅把数据存到数据库中价值并不大,还要能重新取出来才有用,多数应用也都是查询比修改要频繁。 MyBatis 的基本原则之一是:在每个插入、更新或删除操作之间,通常会执行多个查询操作。因此,MyBatis 在查询和结果映射做了相当多的改进。一个简单查询的 select 元素是非常简单的。select 元素允许你配置很多属性来配置每条语句的行为细节。
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