分布式系统接口，如何避免表单的重复提交？ 幂等性 重复请求场景案例： 幂等性的实现方式 关于怎么实现承载更多用户量的系统，一直是我重点关注的一个技术方向。...（网络访问失败的场景除外） 目的：避免因为各种原因，重复请求导致的业务重复处理 重复请求场景案例： 客户端第一次请求后，网络异常导致收到请求执行逻辑但是没有返回给客户端，客户端的重新发起请求 客户端迅速点击按钮提交...对于查询，内部不包含其他操作，属于只读性质的那种业务必然符合幂等性要求的。 对于删除，重复做删除请求至少不会造成数据杂乱，不过也有些场景更希望重复点击提示的是删除成功，而不是目标不存在的提示。...对于新增和修改，这里是今天要重点关注的部分：新增，需要避免重复插入；修改，避免进行无效的重复修改； 幂等性的实现方式 实现方法：客户端做某一请求的时候带上识别参数标识，服务端对此标识进行识别，重复请求则重复返回第一次的结果即可...只有在保存成功并且清空表单之后，才变更这个AddId标识，从而实现新数据的表单提交
在CAN网络中，消息丢失和重复是常见的问题，尤其是在高负载或故障情况下。 为了确保消息传输的可靠性，需要采用多种策略来减少这些问题。...负载均衡：合理设计消息的发布频率，避免所有节点同时发送大量数据，导致总线拥塞。在高负载场景下，可以通过降低消息的发送频率或使用分时复用技术来平衡总线压力。...避免过高的消息频率：对消息的发送频率进行合理规划，避免单一节点频繁发送数据。通过使用事件驱动而非定时驱动来减少网络负载。...3、避免消息重复的策略 3.1 消息唯一标识符管理 使用时间戳：为每条消息添加时间戳或唯一标识符，可以避免在网络上出现重复的消息。...3.3 节点状态跟踪 设计网络中每个节点的健康状态监控机制，防止因为节点故障（如掉线、重启等）导致的消息重复发送。 在节点恢复后，首先检查消息队列，避免重复发送相同的消息。
前言 近期，某院士在清华大学回复关于图片重复问题时，指出实验室数据管理很重要，要引起重视。 恰巧的是，近期一学者同时发表于 Nature 的两篇文章均被指出出现图片重复。...这进一步突显了在学术研究和出版过程中，数据管理的重要性，以及采取必要的措施来避免这种低级错误的发生。 因此这边就尝试搞了一套流程来检测使用图片是否有重复的问题。...这里不探究图片重复的原因（如相同组别、粗心大意、数据管理不善、造假、论文工厂等有可能），而是专注于解决“如何低成本检测预发表文献中可能存在的图片重复问题”。...亮度：衡量两幅图像的亮度差异（即图像整体亮度）。 对比度：衡量图像中像素值的变化程度，反映图像的局部对比度。 结构：反映两幅图像的结构信息是否一致，比如图像中的物体形状、纹理等。...注意： 路径不能出现中文字符； 图片重复原因很多，请谨慎发言； 避免这种低级错误。
我们可能会出现这种情况，某个表原来设计不周全，导致表里面的数据数据重复，那么，如何对重复的数据进行删除呢？ ...重复的数据可能有这样两种情况，第一种时表中只有某些字段一样，第二种是两行记录完全一样。 一、对于部分字段重复数据的删除 先来谈谈如何查询重复的数据吧。 ...不过这种删除执行的效率非常低，对于大数据量来说，可能会将数据库吊死。所以我建议先将查询到的重复的数据插入到一个临时表中，然后对进行删除，这样，执行删除的时候就不用再进行一次查询了。...你叫我们执行这种语句，那不是把所有重复的全都删除吗？而我们想保留重复数据中最新的一条记录啊！大家不要急，下面我就讲一下如何进行这种操作。 ...在oracle中，有个隐藏了自动rowid，里面给每条记录一个唯一的rowid，我们如果想保留最新的一条记录， 我们就可以利用这个字段，保留重复数据中rowid最大的一条记录就可以了。
我个人认为这种行为的原因如下： 大多数开发人员在这里没有看到任何问题，并将所有 NPE 异常都视为开发人员的错。 意识到这个设计问题的开发人员不知道如何解决它。...7 NullPointerException 在我们的示例中，我们有一个带有地址字段的用户对象。潜在地，它们都可能为空。让我们看看如何避免 NullPointerException。...Optional 向我们保证我们在 ifPresent lambda 中使用的数据不为空。但是，如果用户或地址为空怎么办？然后， ifPresent 将被静默忽略。...Null 检查与 Optional 一起用于相同目的 - 为可能为 null 的数据提供验证。另外，Optional 提醒开发者返回值可以为空。...Java 注释处理器有很多用途，但也可以用于我们的案例。在本文中，您可以找到一个如何使用注释处理器来检查可变性的示例。 有几个与 NPE 问题相关的注释处理器。
分析原因 我们线上的登录用户有几百万，数据量比较多；keys算法是遍历算法，复杂度是O(n)，也就是数据越多，时间复杂度越高。...数据量达到几百万，keys这个指令就会导致 Redis 服务卡顿，因为 Redis 是单线程程序，顺序执行所有指令，其它指令必须等到当前的 keys 指令执行完了才可以继续。...解决方案 那我们如何去遍历大数据量呢？这个也是面试经常问的。我们可以采用redis的另一个命令scan。...一样，它也提供模式匹配功能; 4、服务器不需要为游标保存状态，游标的唯一状态就是 scan 返回给客户端的游标整数; 5、返回的结果可能会有重复，需要客户端去重复，这点非常重要; 6、单次返回的结果是空的并不意味着遍历结束...也是我们小伙伴在工作的过程经常用的，一般小公司，不会有什么问题，但数据量多的时候，你的操作方式不对，你的绩效就会被扣哦，哈哈。
MYSQL 如何删除表中重复数据 CREATE TABLE `test` ( `id` int(11) DEFAULT NULL, `name` varchar(255) DEFAULT NULL...INSERT INTO `test` VALUES ('8', 'test', '测试1');INSERT INTO `test` VALUES ('9', 'test1', '测试1'); 可以看到上述表中id...为4，5，6，8 是完全重复的数据，我们需要删除这些数据，我的逻辑是什么呢，就是每条数据分组后 取 id 最小的 那个 留下来，其余的进行删除 SQL如下： DELETEFROM testWHERE
作者：小小猿爱嘻嘻 wukong.com/question/6749061190594330891/ 最常见的方式就是为字段设置主键或唯一索引，当插入重复数据时，抛出错误，程序终止，但这会给后续处理带来麻烦...02 on duplicate key update 即插入数据时，如果数据存在，则执行更新操作，前提条件同上，也是插入的数据字段设置了主键或唯一索引，测试SQL语句如下，当插入本条记录时，MySQL数据库会首先检索已有数据...，这种方式适合于插入的数据字段没有设置主键或唯一索引，当插入一条数据时，首先判断MySQL数据库中是否存在这条数据，如果不存在，则正常插入，如果存在，则忽略： ?...目前，就分享这4种MySQL处理重复数据的方式吧，前3种方式适合字段设置了主键或唯一索引，最后一种方式则没有此限制，只要你熟悉一下使用过程，很快就能掌握的，网上也有相关资料和教程，介绍的非常详细，感兴趣的话...(文末送书) SQL 语法基础手册 我们公司是如何把项目中的2100个if-else彻底干掉的！ 一个HTTP请求的曲折经历 Java 高并发之设计模式
因此，及时清理无用对象并释放内存资源是至关重要的，以确保应用程序的正常运行和良好的性能表现。 如何发现内存泄漏？ 那么如何知道代码中是否存在内存泄漏？内存泄漏往往隐蔽且很难检测和定位。...JavaScript代码中常见的内存泄漏的常见来源： 研究内存泄漏问题就相当于寻找符合垃圾回收机制的编程方式，有效避免对象引用的问题。...那么应该如何避免上述这种情况的发生呢？可以从以下两个方法入手： 注意定时器回调引用的对象。 必要时取消定时器。...remove it doSomething(hugeString); // hugeString is now forever kept in the callback's scope }); 那么如何避免这种情况呢...它是一种数据结构，其中键引用被保持为弱引用，并且仅接受对象作为键。如果使用对象作为键，并且它是唯一引用该对象的引用，相关条目将从缓存中移除，并进行垃圾回收。
之前博主考虑过一个问题：一个需求会不会被许多人同时领取，都做了开发导致重复劳动，如果不会，项目通过什么机制避免，理论上可能出现这种情况。...经了解确认, github项目有一系列的社区管理实践和工具的辅助，这种情况很少发生。下面是几种常见的避免重复劳动的机制： 1....明确的问题（Issue）和拉取请求（Pull Request）指南 开源项目通常会有一套明确的贡献指南，告诉贡献者如何报告问题、如何领取任务、以及如何提交贡献。...项目维护者的角色 项目维护者会监控issue和PR的状态，他们有责任管理任务的分配和进度，避免重复工作的发生。在某些情况下，维护者会直接指派任务给特定的贡献者，这样可以直接避免重复劳动。 4....这种沟通方式有助于贡献者了解哪些任务已经有人在做，从而避免重复工作。 5.
layer.msg(JSON.stringify(data.field)); //JSON.stringify(data.field) 这是表单中所有的数据...var articleSummary = data.field.articleSummary; return false; }) 然后用ajax等技术传输到后台方法中。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
欢迎再次回到我的Go语言专栏！今天我们将讨论一种并发编程中常见的问题：死锁。我们将探讨什么是死锁，它如何在Go程序中出现，以及如何避免。 1. 什么是死锁？...Go中的死锁示例 在Go中，死锁最常见的情况是两个goroutine互相等待对方发送或接收数据，如下面的示例： package main func main() { ch1 := make(chan...两个goroutine都在等待对方发送数据，但都无法继续执行，因此程序将永久地停在那里。...如何避免死锁？ 避免死锁的关键在于设计和管理好程序中的并发逻辑。以下是一些避免死锁的策略： 避免无限制的等待： 设计程序以避免goroutine永久等待某些事件。...使用buffered channel： buffered channel允许发送方在没有接收方准备好的情况下仍然能发送数据，这可以在某些情况下避免死锁。
找到所有出现两次的元素。 你可以不用到任何额外空间并在O(n)时间复杂度内解决这个问题吗？
从2021.08.13开始， GitHub不再支持账号和密码的方式来pull和push代码了，取而代之的是官方推出的Token。...换句话说下次你要登录github的时候，你得首先创建一个token，之后用这个token代替你原来的密码就行了。具体的创建方法可以看一下官方给的教程，很简单也很详细。...，方法很简单，分两步： 在Git中缓存凭据： #默认缓存15分钟 git config --global credential.helper cache #可以更改默认的密码缓存时限 git config...--global credential.helper 'cache --timeout=3600' 重新来一次push或pull操作，输入你的用户名和token ...username: 你的用户名......password: 你的token 下次你就不再需要重新输入用户名和token，可以直接push和pull了。
知晓程序员，专注微信小程序开发的程序员！ 前言：微信小程序中，form表单提交是比较常见的，今天来说一下form表单提交时，该如何获取表单项的数据。...知识点： A、做过小程序的同学，都知道小程序中是通过数据渲染页面的，没办法获取dom节点，表单提交就不能像H5页面那样去获取表单项的见容了。...B、小程序中的表单提交必须用户手动触发，不能通过JS自动提交~ 获取表单数据有两种方式 一、获取event中的值 正常的form表单提交，都可以在event.detail.value中获取到页面表单项填写的值...这里需要在wxml中的，把input,textarea,radio等表单项设置name属性，上图中的title，就是input的name属性~ 这种方式获取表单数据很方便，但是，如果需要对表单数据有清除功能，我们该如何实现呢？
列表，在Python中是最常见的一种数据类型，对它了解的越多，编程的效率就越高。
（Shannon实验室在国际长途电话上的分析）：不要试图在一般的通话中把欺诈和非欺诈行为分类出来，重点应放在如何描述正常通话的特征，然后据此发现异常通话行为。...模型的目标：让计算机去做你希望它做的事大多数研究人员会沉迷于模型的收敛性来尽量降低误差，这样让他们可以获得数学上的美感。但更应该让计算机做的事情应该是如何改善业务，而不是仅仅侧重模型计算上的精度。...给数据加上时间戳，避免被误用。 7. 抛弃了不该忽略的案例（Discount Pesky Cases） IDMer：到底是“宁为鸡头，不为凤尾”，还是“大隐隐于市，小隐隐于野”？...，而是“这就有点奇怪了……” 数据中的不一致性有可能会是解决问题的线索，深挖下去也许可以解决一个大的业务问题。...例如：在直邮营销中，在对家庭地址的合并和清洗过程中发现的数据不一致，反而可能是新的营销机会。 解决方法：可视化可以帮助你分析大量的假设是否成立。 8.
给定一个长度为n的数组nums，数组nums[1,n]内出现的重复的元素，请你找出所有出现两次的整数，并以数组形式返回,你必须设计并实现一个时间复杂度为 O(n) 且仅使用常量额外空间的算法解决此问题...解题思路 复杂度O(n),首先肯定只能循环一次数组，且数组中有重复的元素，并且找出重复的元素并返回。...result; } const res = findDuplicates([4,3,2,7,8,2,3,1]); console.log(res); // [2,3] 首先以上代码块已经实现了寻找数组中的重复数字了...O(n),我们借用了一个arr = new Array(n).fill(0)其实是在n长度的数组中快速拷贝赋值一n个长度的0。...所有数据都是0,我们用nums[i]也就是目标元素的值作为arr索引,并且标记为1,当下次有重复的值时，其实此时，就取反操作了。
如果您是一位有抱负的数据科学家，本文可能会帮助您避免犯我曾经所犯的错误。 首先，永远不要试图通过死记硬背学习机器学习算法，大脑只保留了其中的一部分，掌握它们的最好方法是不断练习，没有捷径！...我犯了一个错误，在 Udemy上修“机器学习 A-Z：Python 和 R 在数据科学中的应用”这门课时我学会了课程的前半部分，但作为一个初学者，读完剩下的部分最终变得单调乏味。...我订阅了一年的Datacamp，从数据科学的角度来看，这是一个很好的学习Python的资源。你最终要学习的图书馆课程有numpy、scipy等有关于数据分析和可视化的项目。...如果不知道数据中的模式，就不可能确定哪些输入对输出很重要，从而消除数据中的噪声，最后转换数据，使其为模型使用做好准备。...Kaggle是一个很好的资源，可以让您开始进行简单的机器学习练习(Titanic和房价预测)，并着手进行数据清理和转换。 在后面的文章中，我将更多地介绍数据工程。
如何避免微服务设计中的耦合问题 译自：How to Avoid Coupling in Microservices Design Distributed monolith (分布一体式)是一个幽默的词，...本文将主要关注微服务设计中的松耦合的重要性。我将给出一些简单的、可以避免耦合和导致分布一体式架构设计的例子。 微服务中的松耦合？...下面看一些设计中存在耦合的场景。 数据库共享 数据库共享是实现耦合的一种常见方式。当一个服务修改其实现时，会导致修改另外一个服务的实现。...任何可用性延迟或下游服务的响应时间都可能会导致测试、构建流程以及部署同时失败。 应该如何处理？ 在集成测试中模拟下游服务(除非有充足的理由必须使用真实的下游服务)。...更好的方式是将下游服务容器化，并加载到相同的微服务实例中，以此来避免网络连接问题。 共享过多的领域数据 领域驱动设计(DDD)是将一体式服务拆分为微服务的推荐技术。
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