richardson-model.png Level0和Level1最大的区别，就是Level1拥有了Restful的第一个特征——面向资源，这对构建可伸缩、分布式的架构是至关重要的。...同时，如果把Level0的数据格式换成Xml，那么其实就是SOAP，SOAP的特点是关注行为和处理，和面向资源的RESTful有很大的不同。...Level0和Level1，其实都很挫，他们都只是把HTTP当做一个传输的通道，没有把HTTP当做一种传输协议。...Level3的Restful API，给使用者带来了很大的便利，使用者只需要知道如何获取资源的入口，之后的每个URI都可以通过请求获得，无法获得就说明无法执行那个请求。...现在绝大多数的RESTful接口都做到了Level2的层次，做到Level3的比较少。当然，这个模型并不是一种规范，只是用来理解Restful的工具。
SSTable(Sorted String Table) 有序键值对集合，是LSM树组在磁盘中的数据结构。为了加快SSTable的读取，可以通过建立key的索引以及布隆过滤器来加快key的查找。...最坏情况需要查询完所有的SSTable，这里可以通过前面提到的索引/布隆过滤器来优化查找速度。...假设如下图是起始状态 level0 有数据写入，这个时候触发level0到level1的compact level1 超出限制，触发level1到level2compact 此时会从level1中选择至少一个文件...生成的文件会放在level2 由于level1第二SSTable的key的范围覆盖了level2中前三个SSTable，那么就需要将level1中第二个SSTable与level2中前三个SSTable...level2合并完成后，如果其超出了level2阈值的限制，那么会触发level2到level3的compact 以此类推，上一层达到阈值以后，就出触发到下一层的compact操作。
今天是pandas数据处理专题第三篇文章，我们来聊聊DataFrame中的索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法，从整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备 上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合的dict，所以我们想要查询表中的某一列，也就是查询某一个Series，我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了...另外，loc是支持二维索引的，也就是说我们不但可以指定行索引，还可以在此基础上指定列。说白了我们可以选择我们想要的行中的字段。 ? 列索引也可以切片，并且可以组合在一起切片： ?...iloc iloc从名字上来看就知道用法应该和loc不会差太大，实际上也的确如此。iloc的用法几乎和loc完全一样，唯一不同的是，iloc接收的不是index索引而是行号。...也就是知道一个索引知道一个位置，而不是两个位置或者是两个索引，所以使用loc也不方便使用iloc也不方便。这个时候可以取巧，我们可以通过iloc找出对应的行之后，再通过列索引的方式去查询列。 ?
SMMU地址转换 5.1 单stage的地址转换： TTB 和 VA[47:39]组成获取Level0页表的地址PA； Level0页表中的next-level table address 和 VA[...38:30]组成获取Level1的页表地址PA； Level1页表中的next-level table address 和 VA[29:21]组成获取Level2的页表地址PA； Level2页表中的next-level...table address 和 VA[20:12]组成获取Leve3的页表地址PA； level3页表中的output address和va[12:0]组成获取组后的钻换地址 在stage1地址翻译阶段...：硬件先通过StreamID索引到STE，然后用SubstreamID索引到CD， CD里面包含了stage1地址翻译（把进程的GVA/IOVA翻译成IPA）过程中需要的页表基地址信息、per-stream...，然后去StreamTable索引对应的STE 从对应的STE表中查找到对应的CD，然后用ssid到CD中进行索引找到对应的S1 Page Table IOMMU进行S1 Page Table Walk
层次化数据是一种比较常见的数据关系，比如 BOM、公司的组织架构、族谱等等。本文讲解应该如何对层次化数据进行存储和加工输出。...将左边的数据放在 Excel 工作表中，通过 Ctrl + T 变成表，然后加载到 Power Query，将查询命名为 Hierarchy。示例数据已经上传到 Github，方便大家对照学习。...= Table.SelectRows(ChangedTypes, each ([Level] = 1)) in Level1 用相同的方法，从 Hierarchy 查询复制出查询 Level2...Level 1 到 Level 4 四个查询作为数据加工的辅助。 然后选中查询 Level1，与 查询 Level2 进行合并查询操作。...", {"Child"}, {"Level2"}) in ExpandedLevel2 为了方便，我先创建了一个名为 Level2 的查询，现在这个查询也可以在 M 脚本中编写： Level2
与此同时，thread1在写数据时，发生了compaction，level0中的sstable1需要与level1中的sstable4进行compaction，这是thread1应该基于当前version...该函数的流程图如下所示： 首先读者要知道两点： 在levelDB中，level0的数据要比level1中的数据新，level1中的数据 要比level2中的数据新； level0中的sstable...如果新增sstable与level1 没有交集，并且与level2中有交集的sstable个数小于阈值，则可以插入到level1中； 如果新增sstable与level2 没有交集，并且与level3中有交集的...sstable个数小于阈值，则插入到level2中； 从流程图中可以看出来，新增sstable最多就插入到level2中； 提问1：拿level1来举例子，为什么不光要判断是否与level1有交集，...所以第一个判断很好理解；第二个判断是问了降低size compaction的成本；假设new sstable插入到level1中，但与level2中的交集有10个（很多了）。
< 60, "level2","level3")) # head(clinical.df) # patient age gender symptom RNAseq WES # 1 P1...mild no no # 4 P4 level1 male severe no yes # 5 P5 level2 male mild...yes no # 6 P6 level3 female moderate no yes 在使用geom_tile画方块图之前，需要将宽数据转换为长数据，使用到reshape2...level1 # 5 P5 age level2 # 6 P6 age level3 接下来，为了自定义图形横纵轴变量的顺序，可以人为定义因子变量，并指定因子的...R包RColorBrewer查询的，可以参考我之前的一篇笔记：ColorBrewer配色方案 cols=c( "level1"="#E5F5E0","level2"="#A1D99B","level3
对于UI设计，Android原生的控件加上一些开源库的使用，已经能够满足大部分的UI需求，但是，某些比较新颖、花哨的控件效果，我们只能通过自定义View来实现，那么，从该篇博客开始，我将记录关于Android...; private RelativeLayout level2; private RelativeLayout level3; private ImageView icon_menu...; private RelativeLayout level2; private RelativeLayout level3; private ImageView icon_menu...那很多人就有点子了，可以在Tools类的hideView()方法中添加view.setEnabled(false);，然后在showView()方法中添加view.setEnabled(true);，有些人以为这样就能够解决...对于动画，Android中分了三个部分，补间动画、帧动画、属性动画，动画的话，我也会在今后的博客中专门讲解一下。那么今天的内容就到这里了。 点击下载源码
ASFF-3 在Figure2中，绿色框描述了如何将特征进行融合，其中，，分别为来自level1，level2，level3这三个层的特征。...然后level1，level2，level3这三个层的特征分别乘上权重参数并求和，就可以得到新的融合后的特征ASFF-3。这个过程可以用公式(1)来表示： ?...对于需要上采样的层，如想得到ASFF3，需要将level1的特征图调整到和level3的特征图尺寸一致，采用的方式是先通过卷积调整到和level3通道数一致，再用插值的方式将尺寸调整到一致。...对于权重参数，，，则是通过resize后的level1~level3特征图经过卷积获得的。并且参数，，经过之后通过softmax使得它们的范围都在[0,1]并且和为1。 4....而对于下面的羊群的检测来讲，可以看到羊更多的是被level2和level3检测到，这也说明了对于小物体，我们更需要底层特征中的细粒度特征来辨别。 6.
/1}">罗汉拳 武当长拳 太极拳 七伤拳 <a th:href="@{/<em>level2</em>...<em>level2</em>(@PathVariable("path")String path) { return PREFIX+"level2/"+path; } /**...BCryptPasswordEncoder().encode("123456")) .roles("VIP2","VIP3"); } 这里定义好的角色，一般这里是从数据库中获取...在welcome.html界面可以通过sec属性来获取相关的值。通过isAuthenticated来判断当前的用户是否具有权限，有的化我们的欢迎界面就变化了，显名称以及角色。
Richardson Maturity Model Richardson 提出了REST一种 成熟度模型，我们称之为Richardson Maturity Model，这种模式将REST按照成熟度划分为4个等级 Level0...：使用HTTP作为WEB服务的传输方式，以REST样式公开SOAP Web服务 Level1：使用适当的URI（使用名词）公开资源，这种方式提出了资源的概念 Level2：资源使用正确的URI + HTTP...方法，比如更新用户就用put方式，查询用get方式 Level3：使用HATEOAS(作为应用程序状态引擎的超媒体)，在资源的表达中包含了链接信息，客户端可以在链接信息中发现可以执行的操作 HATEOAS...，客户端只能通过相关文档来知道服务端做了什么修改，使用HATEOAS约束的REST服务，服务端修改接口信息后，客户端可以通过服务器提供的资源的表达来智能地发现可以执行的操作，客户端不需要做啥修改，因为资源信息是会动态改变的...HATEOAS，本博客介绍一下如何使用 工具准备： JDK8.0 Maven 3.0+构建工具 Eclipse或者IntelliJ IDEA git&gitlab 在pom.xml加上hateoas配置
下的所有页面只能等级为 vip1 的才能访问 /level2 下的所有页面只能等级为 vip2 的才能访问 /level3 下的所有页面只能等级为 vip3 的才能访问 没有权限默认跳转到登录页面 用到的模块.../**").hasRole("vip1") //指定角色访问特定的请求 .antMatchers("/level2/**").hasRole("vip2")...认证信息储存在数据库 结合之前整合Mybatis的笔记，配置好数据库信息。...看文档实现 三、其他功能实现 0x01 注销 在授权部分代码中添加 //注销 http.logout().logoutSuccessUrl("/"); //指定注销成功后跳转的页面 调用logout()...根据用户身份显示指定模块 定位到index.html 中的 标签 使用 sec:authorize="hasRole
但是可视化项目和视频的区别就是，可视化能够实时交互数据，能够通过互联网进行万物互联，通过一系列设备获取到被监控的对象的某些数据，实时的传递到我们互联网中，由我们的可视化项目获取到这些数据并且实时的展示出来...那么如何快速的搭建一个图表并且进行数据交互呢？...，在ChartBuilder中称为数据接入： ChartBuilder提供了多层次、多形式的数据接入方式，用户可根据自己的需求选择合适的方法 Level0 静态JSON数据 Level1 场景级数据 Level2... 组件级数据 Level3 订阅数据适配器的数据 数据优先级依次递增（如果有Level3的数据，直接应用，没有则依次向下寻找，直到获取到数据 通过POST请求RestApi获取原始数据: a.填入RESTAPI...组件可订阅数据适配器的数据,实时渲染 a.创建组件适配器 b.组件适配器对接数据 c.组件选择订阅数据 d.通过JS处理获取到的数据 相关数据接入js代码如下： //获取订阅的数据(传入数据适配器的
("/level1/**").hasAnyAuthority("学徒","ADMIN") //拥有任何一个权限都可以访问 .antMatchers("/level2/**").hasRole("大师")...，验证时会自动增加”ROLE_“进行查找验证：【”ROLE_学徒”,”ROLE_ADMIN”】 image.png 通过权限验证 .antMatchers("/level1/**").hasAuthority.../**").hasAnyAuthority("学徒","ADMIN") // .antMatchers("/level2/**").hasRole("大师") // .antMatchers("/level3.../3") public String leve1Page3(){ return "/level1/3"; } } 4、通过数据库加载用户权限 @Component public class... 测试所需的表请从 https:oy6090.top 获取, 以下是表中需要修改的测试数据 admin 表 image.png t_admin_role 表 20210205181130.png t_role
扩展的LSM树一般有多(K)个部件(Figure 2)组成，除C0驻留内存，其它则以新鲜度分层(Level)方式驻留磁盘，每一层都有大小限制，归并时从Ci到Ci+1向下归并。...，归并后将其插入Level2队列头。...在ActiveMapTable和Level0的ImmutableMapTable中查找时，开销就是一次内存Hashmap的Get操作，和一次内存映射文件的读取操作(如果存在)，在Level0和Level1...SessionDB为Level1和Level2的MapTable都增加了BloomFilter，这样在检索时可以快速判断一个Key是否存在于该MapTable中，如存在，则对该MapTable中的SortedDatafile...碰撞的概率很低，基本一次就可以定位到数据文件中的Key/Value对，所以总体性能就是一次索引文件的两分查找+一次数据文件的读取。
维基百科的索引就是使用的FST，只使用了69MB的空间，只要花大约8秒钟，就为接近一千万个词条建立了索引，使用的堆空间不到256MB 通过FST，可以将词典索引放在内存中，并且占用很小的空间，通过词典索引就可以找到倒排表...，可以直接返回一个迭代器iterator，直接通过迭代器的next方法逐一取出压缩的文档ID，通过这种方法极大的节省计算和内存开销 ES使用索引帧可以极大地节省posting list占用的磁盘空间和内存开销...前面介绍的都是单个field的索引，如果是多个field索引的联合查询，倒排索引如何快速查询？...利用跳表(Skip List)的数据结构快速做“与”运算 利用bitset这种数据结构按位“与”运算 如图，跳表的数据结构：有一个有序链表Level0，挑出其中几个元素到level1和level2，每一个...由于索引数据量很大，不能直接将数据丢在内存，所以通过构建有序状态转换器FST放在内存中。
Level1：手动获取 通常token会放在header当中，最低级的获取方式就是直接从header中获取token，然后通过token转换获得userId，示例代码如下： @GetMapping("/...Level2：过滤器token转userId 在上一种方案中，既然每一次调用都需要进行token和userId的转换，那就通过过滤器将这一转换过程统一处理。...相关filter配置与上一个方法一样，不再贴代码，来看一下Controller中的使用： @GetMapping("/level3") public Integer level3(Integer userId...（JSON格式）数据，然后将信息解析成Map，在Map中添加上userId，再转换成JSON格式，最后再创建一个流将其写出。...在resolveArgument中，从header中获取token，然后根据token获取对应User信息，这里可以注入UserService来获得更多的用户信息，然后将构造好的User对象返回。
scGate 使用基于等级的方法 UCell 评估每个细胞中特征标记表达的强度，然后通过计算相邻细胞的平均 UCell 分数来执行 k 近邻（kNN）平滑。...pure cells seurat_object_purified <- subset(seurat_object, subset = `is.pure` == "Pure" ) 这段代码使用的测试数据集需要魔法否则无法获取...level2 negative Neutrophils CSF3R;FCGR3B;ANXA2- 14 level3...自定义参考集： SingleR如何使用自定义的参考集 ---- scmap https://github.com/hemberg-lab/scmap scmap-一种无监督投影单细胞RNA-seq数据的工具...构建索引使用的是高可变基因（含有更多的分类信息，去除混杂的影响因素）。对于筛选的基因的数量，可以通过参数“n_features”来指定，默认是500个基因。
中如何使用jsonpath库，对JSON格式数据结构进行常规的节点条件查询，可以满足日常许多的数据处理需求。 ...中设计了一些方法，可以帮助我们实现对现有JSON数据的增删改操作，首先我们来学习jsonpath-ng中如何定义JSONPath模式，并将其运用到对数据的匹配上，依然以上篇文章的数据为例： import...，利用find_or_create方法处理原始JSON数据： # 构造示例数据 demo_json = { 'level1': [ { 'level2':...{} }, { 'level2': { 'level3': 12 } }...2.1.3 对JSON数据进行改操作 对JSON数据中的指定节点进行改操作非常的简单，只需要使用parse对象的update或update_or_create方法即可，使用效果的区别如下所示，轻轻松松就可以完成两种策略下的节点更新操作
现在数据量是1w，是测试数据的10倍，于是首先遇到的第一个问题就是mysql函数的限制。导致某些实际在MySQL中存在的数据，通过上述SQL语句却查询不出来。...同时修改自定义函数中的变量值类型从VARCHAR修改为LongText（在函数中先查询子部门id列表，使用逗号分隔，当数据量很大时varchar类型存放不了），如下： DELIMITER $$ CREATE...Impala使用in语句存在限制 于此同时，因为有另外一部分数据是存放在hive表中，通过impala进行查询。...` bigint(20) DEFAULT -1, `level1` bigint(20) DEFAULT -1, `level2` bigint(20) DEFAULT -1, `level3...,level9； (2) 冗余字段存储的父部门含义规约，level0存储最顶级根部门id，level1存储次级部门id，以此类推，level9存储当前部门的直接父部门id (3) 新增部门层级深度字段depth
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