分解关联查询 很多高性能的应用都会第关联查询进行分解。简单地说，就是对每一个表进行一次单表查询，然后将结果在应用程序中进行关联。...许多应用程序可以方便地缓存单表查询对应的结果对象 减少查询时可能遇到的锁竞争 在应用层做关联，可以更容易对数据库进行拆分，做到高性能和可拓展 查询本身效率也可能随之提升。...在这个例子中使用IN()代替关联查询，可以让MySQL按照ID顺序进行查询，这可能会比随机的关联更加高效 可以减少冗余记录的查询。...在应用层进行关联查询，意味着对于某条记录应用只需要查询一次，而在数据库中进行关联查询，则可能需要重复的访问一部分数据。这样的重构有助于减少网络和内存的消耗。
那肯定是非重构莫属。 为什么？因为重构意味着程序员要亲自回想起曾经对这个测试平台底层所有代码所有函数所有层所有模块所有功能 全都要重新思考一遍。...等用的不错了，然后再给你提各种升级需求，说不定哪个需求就正好需要对平台的底层进行重构了。 接下来就看要具体怎么做才能高效又安全，最主要的是省脑细胞！ 1....对整个项目进行分层统计 先对项目进行分层，比如数据层，视图层，业务层，物理文件层，前端组件等。然后对每层的每个数据开始先统计出，是否需要改动，怎么改动？...因为重构这种事比较重大，万一改一半发现不对，那就真的要遭了。 然后是业务层，开始遍历所有函数，看是否需要修改。这里有个简单的方案是先对所有函数按照 “增、删、改、查、特殊功能” 进行分类。...然后大致的思考一下本次重构着重涉及哪些功能类的。比如我上面举的例子，给数据进行分组，其实就是打上不同得病标签。那么分类考虑就是： 1. 增 ：是需要打标签，所以需要修改 2.
对于此篇论文，据说这是第一篇将GAN网络应用到超分领域的论文，很多涉及到图像超分辨率重构的技术博客都有提到过它。其实它的难度并不大，但它的重构思想从学习的角度来说，是能够让我们有很大的收获的。...图像的超分辨率重构技术（Super-Resolution）指的是将给定的低分辨率图像通过算法恢复成相应的高分辨率图像，其主要分为两个大类：一类是使用单张低分辨率图像进行高分辨率图像的重建，一类是使用同一场景的多张低分辨率图像进行高分辨率图像的重建...此篇文章使用的是基于深度学习中的GAN网络对单张图像进行操作的超分辨率重构方法，超分辨重构和去噪、去网格、去模糊等问题是类似的。...在生成网络中，输入是一个低分辨率的图像，先进行卷积、relu，又为了能够更好的网络架构和提取特征，还引入了残差模块，最后再通过特征提取、特征重构，得到输出结果。...训练策略 先对 G 网络进行预训练，再将 G 和 D 网络一起训练。
作者：凉城a https://juejin.cn/post/6959808183988650014 前言 2021年3月底，我决定开始重构公司的后台管理项目。2021年5月初，我完成了项目重构。...image.png 由于公司的重构是纯前端重构，所以说很多东西都只能在前端改变。...权限这一块分为页面权限和功能权限，由于后端返回的是tree数据，我必须要对数据进行处理， 提取出有权限访问页面和功能权限点。这个过程无疑是令人难过的。...我决定采用echarts-extension-amap+echars+ 高德API进行实现 在实施过程中遇到过很多问题，而且这类文档较少。必须要自己思考和反复扒拉官方文档。...感兴趣的小伙伴可以去看看，相信对你会有帮助。 ? https://juejin.cn/post/6940430496128040967 ?
意图 区别按值传递和按引用传递，提升代码的清晰度如果只以参数表示被传递进来的东西，代码会清晰很多 示例 /** * 移除对参数的赋值之前 * Created by luo on 2017/4/25....int yearToDate){ if (inputVal > 50){ inputVal -= 20; } } } /** * 移除对参数的赋值之后
本文通过一个重构的例子带你写出味道更好的 Makefile，让我们开始吧！
java8中提供的很多新特性可以用来重构传统设计模式中的写法，下面是一些示例： 一、策略模式 上图是策略模式的类图，假设我们现在要保存订单，OrderService接口定义要做什么，而NoSqlSaveOrderStragegy...= new OrderServiceExecutor(new NoSqlSaveOrderStrategy()); executor2.save("002"); } } 重构后...使用java8重构后，可以把上面的3个模板（包括抽象类模板）减少到1个，参考下面： public class PushTemplateLambda { public void push(int...Processor p2 = new ProcessorImpl2(p1); p2.process("something happened"); } 用java8重构后...重要提示：什么时候该用lambda，什么时候不用，这是要看情况的，如果处理逻辑相对比较简单，可以用lamdba来重构，以便让代码更简洁易读，如果处理逻辑很复杂，应该还是用“类”。
对虎牙直播进行爬取,并对信息进行处理分析 08.16爬虫练手 一.代码 import requests from lxml.html import etree #我们先选个lol专区 response...user_name_xpath) popularitys = response_html.xpath(popularity_xpath) titles = response_html.xpath(titles_xpath) #对爬取下来信息进行处理...popularity = str(popularity)+'万' # print(f'主播人气:{popularity}') #这里我们发现人气有些是有万结尾有些没有,所以我们对信息进行处理...name':name,'popularity':popularity,'url':url,'title':title} new_list.append(new_dict) #按照人气进行排序...new_list.sort(key=lambda a:float(a['popularity'][:-1])) #因为上面是人气按从低到高进行排序了,我们进进行下反转后打印 for data in
即使对(键、值)对进行了排序，也无法以保留排序的方式将它们存储在dict中。 如果仅仅是按序遍历 如果你只是想要按字典key的顺序来遍历字典，那可以先对字典的 key 列表进行排序，然后遍历即可。
在React中，可以使用PropTypes库对props进行限制和类型检查。通过定义组件的propTypes属性，我们可以指定props的类型、是否必需以及其他约束条件。...使用PropTypes库PropTypes是React官方提供的一个库，用于对组件的props进行类型检查和限制。使用PropTypes库，我们可以指定props的类型，并在开发过程中捕获潜在的错误。...首先，需要在项目中安装PropTypes库：npm install prop-types然后，在需要对props进行限制的组件中引入PropTypes库：import React from 'react...常用PropTypes类型PropTypes库提供了一些常用的类型用于对props进行限制：PropTypes.array：限制props为数组类型。...使用PropTypes库对组件的props进行限制：import React from 'react';import PropTypes from 'prop-types';class MyComponent
前言 最近在做一个Delphi的对接第三方支付的接口，接口签名机制模仿微信的签名方式，把参数按ascii码进行排序后再加上key进行md5的加密，因为调用接口的的Post里面的参数是TStrings类型的...其实使用这个实现也非常的简单，虽然在TStrings里面没有Sort的排序，但是在TStringList里面有这个排序的，所以我们只要再建一个TStringList的变量，把值赋过去后再排序，然后再用Md5进行签名即可实现了...TStringList.Create; //将TStrings的数据全部存进TStringList tmpParams.AddStrings(Params); //给TStringList进行...to tmpParams.Count - 1 do str := str + tmpParams.Strings[i] + '&'; //加上最后的key后反回，再加这个生成的字符串进行...Result := str; finally tmpParams.Free; end; end; ---- 上面的方法就是实现排序后的Tstrings生成的字符串，然后把这个生成的字符串进行
在之前，我们启动Hadoop集群的时候，首先是启动namenode，然后启动datanode. 注意：我们之前的做法是手动的将启动datanode的命令发送给所...
今天做统计时需要对X轴的地区按照地区代码（areaCode）进行排序，由于在构建XMLData使用的map来进行数据统计的，所以在统计过程中就需要对map进行排序。...map是键值对的集合接口，它的实现类主要包括：HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等。...运行结果如下： d:ddddd c:ccccc b:bbbbb a:aaaaa 上面例子是对根据TreeMap的key值来进行排序的，但是有时我们需要根据TreeMap的value来进行排序。...对value排序我们就需要借助于Collections的sort(List list, Comparator c)方法，该方法根据指定比较器产生的顺序对指定列表进行排序。...但是有一个前提条件，那就是所有的元素都必须能够根据所提供的比较器来进行比较。如下： ?
# 一、对 props 进行限制 class Person extends React.Component { render() { console.log(this)
思考空间 代码第17行对RAM的初始化是否可综合？...对列表搜索的目的是查找特定的元素，这些元素应该与指定的模式相匹配。此时，可用命令lsearch。该命令接收两个参数，第一个参数为列表，第二个参数为匹配模式。...该模式按照string match的命令规则进行搜索。 lsearch的返回值是列表中第一个与指定模式匹配的元素的索引。看一个案例，如下图所示。匹配模式为A*，故返回元素AFF对应的索引值3。...选项-not可实现对匹配结果取反，以下图所示案例为例。匹配模式为LUT*，-not就会使得lsearch的返回值为所有不与之匹配的元素。-not可以与-inline或-all联合使用。 ?
其实实现的原理比较简单，就是用两个Table，分别存储Map的Key与Value，用比较简单的冒泡排序或是选择排序对Key的Table结构进行排序，在排序的过程中移动Table中Key的存储位置的同时，
我平常有一个习惯，就是不断看以前写的代码，想着有没有哪些方面可以改进，如果每天能把代码可读性量变 1%，那么日积月累就是质变：前些天我们写过一次对 Makefile 的重构，去掉了一处重复代码的坏味道...下面让我们看看如何重构：tools.go 和 Makefile 比起来，肯定 tools.go 更重要，它是不能改的，所以我们要去掉 Makefile 里的重复代码，更具体点来说是最好能在 Makefile
说到代码的重构对于国外的程序员提到的比较多，特别是大型的开源工程，基本上一个模块或者函数的实现会反复的修改，一个文件能被修改成千上万次，曾经订阅了linux内核组的邮件，每天的收到的修改文件成千上万，有时候一个文件都能被修改上百次...，对于文件修改最疯狂的是google的chrome源码，重构的次数，让你觉得每天都在重写但是功能上感觉越来越流畅。...所以如同创业初期的公司会选择短时间内搞出来个产品，哪怕是不成熟的产品，然后快速的投入市场，根据市场用户的反应同步追踪问题，等到产品差不多稳定，并且产品在市场上有了一席之地之后，后续的事情就要考虑优化功能，对里面的代码或者产品的性能进行全方面的提升...所以老程序员写出来的代码更加有深度，稳定性更高，一切的根源还是产业的发展不够成熟，需要时间和历史的积淀，从这方面讲国内的软件整体产业还是比较薄弱，从业人员的整体素质和工作氛围还有待慢慢的成熟，周围都是有经验的程序员在带领着如何去重构代码...目前很多的中国技术公司更多的追求的是短期利益的最大化，在基础软件的投入远远不够，毕竟基础的投入很难短期见成效，在一个具体的场景，有一个产品主体的功能已经实现了，也能在用户那边投入使用了，一般的公司很难拿出时间来，让你做代码的重构
简而言之，FP 通过在图上传播已知特征来重构缺失的特征。然后可以将重建的特征输入任何 GNN 以解决下游任务，例如节点分类或链接预测。 特征传播框架。输入是缺少节点特征的图（左）。...在初始步骤中，特征传播通过迭代地扩散图中的已知特征来重构缺失的特征（中）。随后，图和重建的节点特征被输入到下游 GNN 模型中，然后产生预测（右）。...特征传播是一种简单且令人惊讶的强大方法，用于在缺少特征的图上进行学习。特征的每个坐标都被单独处理（x 表示 X 的一列）。...论文中使用七个标准节点分类基准对 FP 进行了广泛的实验验证，其中随机删除了可变部分的节点特征（独立于每个通道）。
其中对hdfs的操作比较简单，主要就FileSystem这一个类，这个东西搞懂了，你对通过程序进行对hdfs的操作自然而然的也就非常熟练了。 下面我简单的举一个简单的从hdfs上读取文件内容的例子。
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