相关字段内容较长时，页面显示是否正确（包括各主页面、明细页面、打印预览页面） 数据量较多时，页面显示是否正确（包括各主页面、明细页面、打印预览页面） 各字段为空校验（都为空，部分为空，都不为空）是否正确，导入之后原先的校验是否正常 导入功能是否正常（导出模板数据是否显示正确、导入错误文件格式的校验、导入文件数据的校验，导入性能是否可接受） 打印功能是否正确，打印内容显示是否友好、数据是否正确 查询：空查询、单条件查询、组合查询、查询结果翻页是否正确；是否支持模糊查询，自动搜索显示是否正确（标题，条数限制，字
为什么后端要做表单的校验呢，如果只使用前端来校验的话，如果浏览器把 JS 给禁用掉, 就完犊子啦
该处理器用于生成在表中执行分页查询的SQL 查询语句，分区(属性partition)大小以及表的行数决定页面的大小和数量以及生成的流文件。此外，可以通过设置最大值列来实现增量抓取数据，处理器会跟踪列的最大值，从而只抓取列值超过已记录到的最大值的行，该处理器只在主节点上运行，可以接受传入的连接;
在Excel中函数基本是很常用的，形式都是：函数名(<数值或表达式>)，很多函数相对简单，与在Access中用法相近，但表达式中的字段是需要用加中括号，即[字段名]。
MongoDB 创建数据库 - 格式：use DATABASE_NAME - use ruochen - db创建数据库需要插入一条数据才会在列表中显示 - db.ruochen.insert({'name': '若尘'}) - show dbs 删除数据库 格式：db.dropDatabase() - use ruochen - db.dropDatabase() - show dbs 创建集合 - 格式：db.createCollection(name, options)
关于LeetCode98 做这道题之前，我反复审题，最后确认：没错，不存在什么坑，这道题确实非常非常简单，然而却被官方定义为中等难度 这一定是送分，白捡一道中等难度题，接下来，一起来轻松愉快的享受解题过程吧 关于题目 题目：98. 验证二叉搜索树 描述 给你一个二叉树的根节点 root ，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。 有效 二叉搜索树定义如下： 节点的左子树只包含 小于 当前节点的数。 节点的右子树只包含 大于 当前节点的数。 所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树 示例 1： 📷 输入：
hibernate-validator是Hibernate项目中的一个数据校验框架，是Bean Validation 的参考实现。使用hibernate-validator能够将数据校验从业务代码中脱离出来，增加代码可读性，同时也让数据校验变得更加方便、简单。如果参数不能通过校验，报400错误，请求格式不正确。
example : vo 页面传过来的数据进行校验 inferface : 只是作为标记一个组别 可以在vo验证的某个字段上面加入多个组别,这样没有加入的组别就不会验证这个字段 controller: 需要 加入 @Validated (GroupInterface1.class) //GroupInterface1.class是定义的分组 GroupInterface2.class 需要校验的字段是不会验证的
数据的校验的重要性就不用说了，即使在前端对数据进行校验的情况下，我们还是要对传入后端的数据再进行一遍校验，避免用户绕过浏览器直接通过一些 HTTP 工具直接向后端请求一些违法数据。
即，JSR 303，Bean Validation规范 ，为Bean验证定义了元数据模型和API。默认的元数据模型是通过Annotations来描述的，但是也可以使用XML来重载或者扩展。
Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。本文主要介绍基于Key的分组转换，关于时间和窗口将在后续文章中介绍。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习：
本篇博文中主要是介绍MySQL数据库中的数据类型和字段、运算符的相关知识 数据类型 MySQL数据库中的主要数据类型有四种： 数值类型 浮点型 字符串类型 日期时间类型 数值类型 一般情况下：用int就可以 超过了最大值，以最大值为准 image.png 浮点类型 float(m,d)：单精度，8位精度；m表示总个数，d表示小数位 double(m,d)：双精度，16位精度；m表示总个数，d表示小数位 decimal(m,d)：定点数，m表示总长度，d表示小数位 image.png 字符串类型 用的
在Python中，sys模块有一个名为maxsize()的方法。这个方法返回一个变量Py_ssize_t可以容纳的最大值。
Elasticsearch中的聚合是一种以结构化的方式提取和展示数据的机制。可以把它视为SQL中的GROUP BY语句，但是它更加强大和灵活。
这篇文章来讲优化规则HiveReduceExpressionsWithStatsRule，主要功能是使用列统计Stats信息，来简化Filter过滤器条件。例如：通过统计信息知道a最大值为4，则a>5永远为false。当前仅支持的=, >=, <=, >, < 和 In操作判断简化。
在需要验证的非空字段前面加上@NotNull注解(注解还可设置提示语), 如下
Spring 为了给开发者提供便捷，对 hibernate validation 进行了二次封装，显示校验 validated bean 时，可以使用 spring validation 或者 hibernate validation。
聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具，用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。聚合查询可以执行各种聚合操作，如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等，以便进行数据汇总和分析。
180多个Web应用程序测试示例测试用例 假设：假设您的应用程序支持以下功能 各种领域的表格 儿童窗户 应用程序与数据库进行交互 各种搜索过滤条件和显示结果 图片上传 发送电子邮件功能 数据导出功能 通用测试方案 1.所有必填字段均应经过验证，并以星号（*）表示。 2.验证错误消息应正确显示在正确的位置。 3.所有错误消息应以相同的CSS样式显示（例如，使用红色） 4.常规确认消息应使用CSS样式而不是错误消息样式（例如，使用绿色）显示 5.工具提示文本应有意义。 6.下拉字段的第一项应为空白或诸如“选择”
我们都知道，MySQL中关于字符，有char和varchar两种常用的类型，可能在平时的使用过程中，大家不会去关心这两种类型的区别，只是会用就可以了，或者说看到过一些它们的区别，但是没有时间去测试，今天有时间了，我将这两种类型的具体情况实验一把，让大家直观感受下，纯属分享，大神请绕道。
将记录按条件分组以后，然后再进行一系列操作，例如，求最大值、最小值、平均值，求和等操作。聚合操作还能够对记录进行复杂的操作，主要用于数理统计和数据挖掘。
SpringMVC支持的数据校验是JSR303的标准，通过在bean的属性上打上@NotNull、@Max等进行验证。JSR303提供有很多annotation接口，而SpringMVC对于这些验证是使用hibernate的实现，所以我们需要添加hibernate的一个validator包：
这看上去是个幼稚的问题，但我们还是一步步思考一下。数据以行为粒度存储，最简单的 SQL 语句是 select * from test，拿到的是整个二维表明细，但仅做到这一点远远不够，出于以下两个目的，需要 SQL 提供聚合函数：
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
做web开发有一点很烦人就是要对前端输入参数进行校验，基本上每个接口都要对参数进行校验，比如一些非空校验、格式校验等。
1）根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值。
查询选择器(默认前缀为db.test.) 语句 说明 备注 find() 查询全部数据 默认每200ms将数据flush到硬盘 find({id:1}) 精确查询 find({id:{$lt:5}) id小于5的全部数据 同样的还有$lte(小于等于)、$lt（小于）、$gt（大于）、$gte（大于等于） find({id:[1,2]}) 某个范围内 $nin(不在某个范围内，低效，会使索引失效)、$ne（不等于，低效，会使索引失效） find({$or:[{id:1},{id:2}]} 等同sql or
本文中记录Pandas操作技巧，包含： 导入数据 导出数据 查看、检查数据 数据选取 数据清洗 数据处理：Filter、Sort和GroupBy 数据合并 常识 # 导入pandas import pandas as pd # axis参数：0代表行，1代表列 导入数据 pd.read_csv(filename) # 从CSV文件导入数据 pd.read_table(filename) # 从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_excel(filename) # 从Excel文件导入数据
因疫情影响，部门 2021 年会以线上直播的形式进行，通过微信小程序展开。为活跃年会氛围，年会直播间会有抢红包环节。因产品要求，红包金额要随机生成，所以这里涉及到指定红包总额、数量和最大最小值情况下如何生成红包金额。
一个 2D 网格中的 顶峰元素 是指那些 严格大于 其相邻格子(上、下、左、右)的元素。
给定两个整数，被除数 dividend 和除数 divisor。将两数相除，要求不使用乘法、除法和 mod 运算符。 返回被除数 dividend 除以除数 divisor 得到的商。 整数除法的结果应当截去（truncate）其小数部分，例如：truncate(8.345) = 8 以及 truncate(-2.7335) = -2 示例 1: 输入: dividend = 10, divisor = 3 输出: 3 解释: 10/3 = truncate(3.33333..) =
昨天学了match匹配和term匹配，这是两种最基础也很重要的查询方式，使用起来也简单。
JSR 303 - Bean Validation提供了一种后端数据校验支持，如果一键f12修改前端代码成功绕过前端校验，那么就会存入非法数据，所以后端校验十分重要。应该前端+后端+数据库的校验约束都不能少，全面保障数据规范安全。
安装 MongoDB Windowns、Ubuntu17.10 下安装 MongoDB教程在此MongoDB 帮助 要想获取命令列表，在 mongodb 客户端中输入 db.help()：1> db.help() MongoDB 统计信息 要想获取 MongoDB 服务器的统计信息，在 mongodb 客户端中输入 db.stat()： 1 > db.stats() 创建数据库 use 命令 MongoDB 用 use + 数据库名称 的方式来创建数据库。 use 会创建一个新的数据库，如果该数据库存
首先，数据标准化处理主要包括数据同趋化处理（中心化处理）和无量纲化处理。 同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。 无量纲化处理主要为了消除不同指标量纲的影响，解决数据的可比性，防止原始特征中量纲差异影响距离运算（比如欧氏距离的运算）。它是缩放单个样本以具有单位范数的过程，这与标准化有着明显的不同。简单来说，标准化是针对特征矩阵的列数据进行无量纲化处理，而归一化是针对数据集的行记录进行处理，使得一行样本所有的特征数据具有统一的标准，是一种单位化的过程。即标准化会改变数据的分布情况，归一化不会，标准化的主要作用是提高迭代速度，降低不同维度之间影响权重不一致的问题。
NumPy 是一个 Python 包。它代表 “Numeric Python”。它是一个由多维数组对象和用于处理数组的例程集合组成的库。
(可能并不是最简洁的) 使用两个函数，一个函数用来计算用户输入的字符串当中最长的单词的长度。另一个函数用于遍历字符串，将符合最长长度的单词直接输出。
很久没更新过APS系列文章了，这段时间项目工作确实非常紧，所以只能抽点时间学习一下运筹学的入门知识，算是为以后的APS项目积累点基础。看了一些运筹学的书（都是科普级别的）发现原来我目前面对的很多排产、排班、资源分配和路线规划问题，都是运筹学上的典型案例。与此同时，除了继续使用Optaplanner来做我们的规划类项目外，还花点时间去研究了一下Google OR-Tools开源规划引擎，这是Google旗下的一个开源求解器，接下来我会专门写一些关于Google OR-Tools应用的文章，并与Optaplanner作些关联对比。
刚才虽然实现了注册，但是服务端并没有进行数据校验，而前端的校验是很容易被有心人绕过的。所以我们必须在后台添加数据校验功能：
最近在项目上用到了 Django 的自带的 Form 表单，遇到了一些坑，这里做一个简单的总结，大家可以对号出坑。
黄玮（Fuyuncat） 黄玮（Fuyuncat），资深 Oracle DBA，从事Oracle数据库管理、维护与开发工作十余年，有丰富的大型数据库设计、开发与维护方面的经验，涉及航空、水利、军工、电信等多个行业。曾供职于某世界著名物流公司，负责公司的电子物流系统的数据库开发和维护工作。2005年创建了个人网 www.HelloDBA.com，致力于数据库底层技术的研究，整理和发布了大量关于数据库系统底层机制、存储结构、性能调优以及基础算法方面的文章，获得广大同行的高度评价。 编辑手记：知己知彼，百战
作者：章华燕 编辑：徐松 Scikit-learn实战之数据预处理 ——Data Preprocessing ---- 各位看官，我们又见面了， 今天我们继续学习开源包 Scikit-learn 功能
一直在说区块链是一系列技术结合后的新的技术架构，那么这里分别介绍下这些相关技术，也涉及到一些扩展开去的相关内容。 📷 区块链-《精通比特币》笔记十： 《精通比特币》第二版网络在线阅读地址： http://book.8btc.com/books/6/masterbitcoin2cn/_book/ch08.html 交易独立验证：在钱包软件中，通过收集UTXO，提供正确的解锁脚本，新建一个支出给接收者来创建交易，随后交易广播到网络中。在节点收到交易的时候，首先验证该交易，检验正常则传播，检验不正常则在第一个节点
linux中“$?”标记有什么作用? 获取执行上一个指令的返回值 0:成功 非0:失败 如何调试shell脚本 ? -x进入跟踪方式，显示所执行的每一条命令 查看系统当前进程连接数？ $ ps aux
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
java.util.Date 很多方法已经过时，现在主要用于在Calendar类和String转换间的一个存储介质. 所有已实现的接口： Serializable, Cloneable, Comparable 子类： Date, Time, Timestamp 构造方法：
利用MySQL提供的自动增长功能来自动生成主键的值，防止插入的值重复导致插入失败。自动增长功能通过auto_increment来实现，基本语法格式如下：
因此，如果分桶和sort字段是同一个时，此时， cluster by = distribute by + sort by 分桶表的作用：最大的作用是用来提高join操作的效率；
@PathVariable主要用于接收http://host:port/path/{参数值}数据。
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