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西部数据将分拆闪存业务与铠侠合并，前者将持有超过50%股权

7月17日消息，根据彭博社的报道，在经过几个月的谈判后，西部数据(Western Digital) 和铠侠 (Kioxia) 即将达成合并协议。...该协议的内容主要是分拆西部数据的 NAND Flash闪存部门，然后与铠侠合并。之后，西部数据的股东将控制合并后的新公司大约超过一半的股权。不过，目前相关信息仍在保密中。...报道指出，两家公司在谈判时，有建议将由铠侠的团队来主导合并后新公司的经营，不过西部数据的高管也将发挥相对的重要辅助作用。预计合并后的新公司将採用双重董事会制度，两家闪存芯片制造商的高层都将是成员。...而三星的市占率则为 34% 。因此，铠侠和西部数据的 NAND Flash 闪存部门合并后，有望成为全球最大NAND Flash供应商。...事实上，因为智能手机、PC等市况的恶化，对于闪存芯片的需求大幅下滑，造成了闪存芯片厂商业绩低迷，使得铠侠与西部数据希望藉由并闪存业务来提高运营效率。

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数据字典的缓存刷新与读取的几种方式

之前有写过数据字典的相关业务是怎么做的，有朋友留言问如何读取，其实很简单，最简单的方式就是每次读取数据库，但是这样的做法很不好，因为数据字典在数据库中属于冷资源，不是经常会变得数据，这样的数据用缓存来做是最好的...，在访问数据库前就直接拦截了去数据库的请求，这样减少数据库的压力，毕竟很多页面对于数据字典的访问还是偏多的 画张图简单了解一下就行： ?...） 在每次进行数据字典的增删改后，最后手动执行刷新，这样批量把数据放入缓存中，最后在页面上就能直接用了 在此小编我用的是第二种做法，如图： ?...在之前的页面上加了刷新缓存的按钮，动态ajax到后台，读取数据库中的数据字典再刷新到缓存中去（有人说这样频繁的操作会很不好，话是这么说，但是这样的操作权限仅限在项目发布成功后，再执行的操作，一般都是大半夜...再看一下缓存中的数据 ? 不难看出，都是一一对应的 最后再来看一下自定义标签，这个主要的目的就是接受jsp上传来的key和对应的数据字典code，最后把value返回出来 ? ? 页面效果： ?

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for循环将字典添加到列表中出现覆盖前面数据的问题

(dic) print(user_list) 结果： 请输入您的用户名：yushaoqi 请输入您的密码：123456 请输入您的用户名：yushaoqi1 请输入您的密码：123456 请输入您的用户名...的列表中，但是最终 user_list 打印了三次相同的数据 分析原因： 可以发现每次 for 循环添加到字典中，都会覆盖掉上次添加的数据，并且内存地址都是相同的，所以就会影响到列表中已经存入的字典。...因为字典的增加方式dict[‘aaa] = bbb,这种形式如果字典里有对应的key就会覆盖掉，没有key就会添加到字典里。...yushaoqi1'}, { '用户名': 'yushaoqi2', '密码': 'yushaoqi2'}] Process finished with exit code 0 每次for循环都将字典初始化...，然后再添加数据，就解决问题啦~ 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/100689.html原文链接：https://javaforall.cn

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MQ·将多消息合并为一条消息的发送、消费的设计与实现

由于mq使用的是亚马逊的sqs服务，而sqs是按请求数消费的原因，所以才有的将多消息合并为一条消息发送的想法。...本篇将介绍如何将多个消息合并成一个消息发送而不影响服务的并发性能，以及由于合并后产生的大消息消费出现的消息堆积现象，开的消费者越多反而消息堆积越多的bug。 为什么要将多消息合并为一个消息发送？...我借签Dubbo的客户端与服务端配置多个连接时使用轮询方式使用连接，同时也借签了netty的EventLoop的设计，实现消息合并发送。...如果阻塞队列满，那么push会直接将消息发送到mq。因此，服务重启时如果使用kill 9强行结束进程，至多只会有1s的数据丢失。设置1s还有一个原因就是控制消息的实时性。...我用golang的channel实现生产者与消费者，channel的大小可设置，当channel满时，拉取到的消息是放不进channel的，因此会将拉取线程阻塞住，只有消费者从 channel取数据才能继续放入

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Django 后台带有字典的列表数据与页面js交互实例

， （1）、定义一个空的字典为detail_data，接着再定义一个空的列表data，循环得到每个用户信息的详情，也就是用户的每个课程对应的每个分数，分别把值添加进字典里面去。...（2）、后面在把字典的值通过json.dumps转换为json格式，这样才能给html页面的js进行交互，而且如果有中文的话，需要在后面加个ensure_ascii=False参数，不然的话js得到的数据不是我们想得到的数据...（3）、最后，再把转成json的字典数据添加进列表data中，最后通过content[‘detail’]=data把这个列表传到页面上，供js调用。...（2）、接着，循环上面得到的变量，也就是一个带有字典的列表，循环就得到每一个带有课程和课程分数的字典，因为在view底下是把每一个字典转换为json格式，所以现在必须把循环得到每一个字典通过json解析得到其对应的.../td <td {{x.3}}</td <td {{x.4}}</td <td {{x.5}}</td </tr {% endfor %} </table 以上这篇Django 后台带有字典的列表数据与页面

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crane：字典项与关联数据处理的新思路

前言 在我们日常开发中，经常会遇到一些烦人的数据关联和转换问题，比如典型的： 对象属性中个有字典 id，需要获取对应字典值并填充到对象中； 对象属性中有个外键，需要关联查询对应的数据库表实体，并获取其中的指定属性填充到对象中...； 将数据源根据 key 值分组； 遍历目标对象，根据 key 值获取到对应的数据源，然后根据根据需要挨个 set 数据源的属性值； 2、使用crane解决上述问题 针对上述的情况，假如使用 crane...三、配置使用 字段配置是 crane 最核心的配置，它一般由三部分组成： 指定的 key 值字段； 要使用的数据源容器； 数据源与对象中字段的映射配置； 这对上述三点，crane 的最常见的写如下： public...，将先经过表达式的处理，然后将返回指定类型的结果，这个结果将作为新的数据源参与后续处理。...实际上，crane 肯定是不能适用于所有场景的，但是如果有类似需要在后台处理字典项、配置项或者需要关联数据的需求，使用 crane 能大大的提高开发效率。

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python学习第八讲,python中的数据类型,列表,元祖,字典,之字典使用与介绍

目录 python学习第八讲,python中的数据类型,列表,元祖,字典,之字典使用与介绍.md 一丶字典 1.字典的定义 2.字典的使用. 3.字典的常用方法. python学习第八讲,python中的数据类型...,列表,元祖,字典,之字典使用与介绍.md 一丶字典 1.字典的定义 dictionary（字典） 是 除列表以外 Python 之中 最灵活 的数据类型 字典同样可以用来 存储多个数据 通常用于存储...描述一个 物体 的相关信息 和列表的区别 列表 是 有序 的对象集合 字典 是 无序 的对象集合 字典用 {} 定义 字典使用 键值对 存储数据，键值对之间使用 , 分隔 键 key 是索引 值....给一个key 2.字典的统计,合并 清空 len()函数.可以统计字典中键值对的属相. value = len(dict); 合并字典 update(字典对象); 方法update 如果有两个相同的...])) 4 应用场景 尽管可以使用 for in 遍历 字典 但是在开发中，更多的应用场景是： 使用 多个键值对，存储 描述一个 物体 的相关信息 —— 描述更复杂的数据信息 将 多个字典 放在 一个列表

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LevelDB原理解析：数据的读写与合并是怎样发生的？

的整体架构，然后围绕数据读写流程和合并流程展开介绍，希望与大家一同交流。...同时LevelDB支持调用端使用多线程并发写入数据，并且会使用写队列+合并写&WAL机制，将批量随机写转化成一次顺序写，从而提升写入性能。下边将结合部分源码来看看LevelDB具体是怎么实现的。...值得注意的是，新生成的SSTable文件实际上并不总是被放到Level0层，如果新生成的sstable的key与当前Level1层所有文件都没有重叠，则会直接将文件放到Level1层。...sstable进行合并，每合并一次，sstable中的数据就落到更底一层，数据慢慢被合并到底层的level。...具体步骤如下： 多路合并 多路合并会将上一步骤选出来的待合并sstable中的数据按序整理。

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将Excel多表中指定的数据使用Python进行合并成一个表格

一、前言 前几天在Python铂金交流群有个叫【LEE】的粉丝问了一个Python自动化办公的问题，如下图所示。...和指定列，并且跳过前6行，即每个sheets从第7行开始读取数据，正好满足粉丝要求，完美解决了。...那么粉丝又来问题了，如果我还需要一个H列的数据呢？ 不慌，【月神】给出了答案，如下图所示： 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要分享了将Excel多表中指定的数据使用Python进行合并成一个表格，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【Lee】提问，感谢【月神】在运行过程中给出的代码建议，感谢粉丝【dcpeng】、【瑜亮老师】、【冯诚】、【艾希·觉罗】、【杯酒⁵ᴳ】等人参与学习交流。

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预告 | 政策信息学:大数据驱动的公共管理与政策

大数据为公共管理带来的全新挑战催生了政策信息学的兴起和发展。...8月9日 （周日）10:00 《政策信息学:大数据驱动的公共管理与政策》，邀请 清华大学公共管理学院副教授 张楠 从背景理论、基础方法和应用案例的不同视角展开，全景式初步呈现政策信息学的起源、现状、领域...此外，转发海报至朋友圈集赞，集赞数前三名用户将获得腾讯定制礼品一份！...赶快扫码预约吧~ 课程主题： 政策信息学:大数据驱动的公共管理与政策 课程时间： 8月9日 （周日）10:00 课程讲师：清华大学公共管理学院副教授 张楠 清华海报.jpg 腾讯云大学公众号....jpg 关注“腾讯云大学”公众号，了解更多免费、专业、行业最新技术动态分享~ 腾讯云大学是腾讯云旗下面向云生态用户的一站式学习成长平台。

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刚刚，同程与艺龙宣布合并！去你的大数据！

12月29日消息，同程旅游集团旗下的同程网络与艺龙旅行网宣布正式合并为一家新公司“同程艺龙”。新公司将整合双方大交通、酒店等优势资源，打造更为领先的旅行服务平台。...数据显示，合并后的新公司已有近两亿的消费会员， 2017年服务超过五亿人次，合并交易额超过千亿人民币，并已实现年超过五亿人民币的规模化盈利。...然后来跑个题，最近发现很多“聪明”的互联网企业利用大数据“杀熟”已经成为了一种常态。...现在流行两个NB的关键词，一个是大数据，一个是基于大数据的千人千面，本是美事一桩，通过度让部分个人隐私，帮助大家做最优的决策。但是很多无良的互联网企业却利用了大数据这个利器做恶。...你会发现，很多高大上光鲜的互联网企业显得那么猥琐和无耻。 去TMD大数据。 过去经济学里讲一级价格歧视，听上去像是天方夜谭，现在有了所谓的大数据，倒是堂而皇之地实现了。

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一次曲折且昂贵的单细胞公共数据获取与上游处理

数据库首先是不稳定，其次是部分单细胞数据集的样品在ena上面并不是R1,R2,I1的3个fastq文件形式。...欢迎大家跟着我们的教程，完成自己的数据分析，并且也同步记录和分享哦！...下面是粉丝投稿的单细胞实战的分享 看文献过程中看到一篇挺好的单细胞文章，思路比较新颖，测序数据量也比较大，因此想用这批数据自己做一做。...文件，于是再次核查原始数据： 发现SRA下载的文件大小与Original format的文件大小明显不一致，因此考虑之前下载的SRA文件均无效，重头再来。...最后，多亏技能树的详细教程，本次公共数据库获取虽一波三折但总算成功，以后还需好好学习~ 学徒作业 从这个笔记里面的 PRJNA489757 项目里面 挑选任意一个样品，进行上游处理拿到10x格式的表达量矩阵

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数据字典标准与统一的重要性（码表&枚举值）

在日常的软件开发当中，开发者经常会听到“公共代码、编码、码表、枚举值”这样的名词，对这些概念可能会有些混淆和认知不透彻，那么这篇文章会详细论述一下关于数据字典的相关概念、应用、标准与统一的重要性及其数据来源...关于“公共代码、编码、码表、枚举值”的含义，其本质都可以统一为码表，是对某一领域事务或概念的一定范围的划分，有相对固定的取值边界。...如下图的枚举值“性别sex”： 图片 在实际应用中，数据字典的标准化与统一化尤为重要，其重要性重要体现在两个方面： u 本系统内的标准化：数据字典的标准化在系统内部是非常重要的，数据字典的标准化为后续的软件开发和数据统计提供了数据基础...因此，数据字典数据的标准化和统一化是非常重要的，那么不同行业领域的标准的数据字典从哪里获取呢，这里推荐一个比较专业的数据字典数据源“昂焱数据”（www.ayshuju.com）网站，截图如下： 图片 该网站将数据字典数据按照不同行业领域划分为...12大类，每一个大类都有专业丰富的码表数据，这些数据都是行业规范或国家标准，在公司统一使用这些数据，可以达到公司内部数据与外部数据的标准与统一。

1.5K20

python高级算法和数据结构：集合的快速查询与合并

如果要合并两个元素所在集合，我们用merge(x,y)来表示，那么在当前结构下，我们只要找到x和y对应的队列头部，然后从x所在队列的头部遍历到最后一个元素，然后将最后一个元素的next指针执行y所在的队列头部...现在问题是我们能否将合并所需要的时间进行优化。我们注意到合并时有两个步骤很耗时，一是从队列走到队尾，二是修改第二个集合中每个元素指向的队列头。所以耗时其实是因为我们使用队列来表示集合所导致。...当需要合并两个元素对于的集合时，我们分别找到两个元素对于的根节点，然后将高度较低的那棵树的根节点作为高度较高那棵树的子节点，这个处理对效率很重要，后面我们会进一步研究，树合并的情形如下图所示： 下面我们先看看代码实现...，因此集合的查找与合并对应复杂度为O(lg(n))，现在问题是我们能否继续改进效率。...： 从上图看到，节点6，8的父节点原来是9，它所在集合的根节点是1，于是我们直接将原来指向9的指针直接指向根节点1，这样以后在合并或查询集合时我们就可以省掉向上爬的时间开销。

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数据结构与算法 1-7 Python列表与字典操作的时间复杂度

此时和list中元素总数n没有关系，100个元素取1:6只取5个元素，从10000个元素中取1:6也是取5个元素，因此时间复杂度和n没有关系，只与切片元素的个数有关； del slice删除指定切片的操作...，时间复杂度为O(n)，如果将list中间几个位置的元素删除，删除的位置就为空，空的话后面的元素就会向前移动，把空的位置补上。...； get item操作获取字典中的值，时间复杂度为O(1)，字典是拥有键值对的结构，获取元素可以通过键来索引，执行一步就可以获取到键所对应的值； set item设置字典中的值，时间复杂度为O(1)，...通过字典中的键来索引设置对应的值； delete item删除的字典中元素，时间复杂度为O(1)，同样是通过字典中的键来索引删除对应的值； contains(in)看dict中是否有指定的元素，时间复杂度为...for循环进行迭达，迭达操作需要遍历dict中的每一个元素； 总的来说，对于不同数据类型，相应的内置操作可能有不同的时间复杂度。

3.4K10

Sqoop——将关系数据库数据与hadoop数据进行转换的工具

（例如关系数据库）之间高效传输批量数据的工具 (将关系数据库（oracle、mysql、postgresql等）数据与hadoop数据进行转换的工具)。...请注意，1.99.7与1.4.7不兼容且功能不完整，因此不适用于生产部署。...sqoop list-databases -connect jdbc:mysql://node1:3306/ -username root -password 123 # 通过自定义配置文件连接, 将需要导入或导出的参数写在配置文件汇总.../sqoop/data -e select * from dimension_browser where $CONDITIONS ------------------------------ ## 将数据导入到...注意: 1.需要被导出的hdfs目录下有数据 ,即需要结合导入一起使用 2.导出数据到mysql时, 需要在mysql创建对应的表 (字段类型名称要匹配) ---- 链接：https://pan.baidu.com

1.1K10

第一

并且在这个队列上面每次 pop 操作总是返回优先级最高的那个元素 解决方案：利用 heapq 模块实现了一个简单的优先级队列： 1.6字典中的键映射多个值： 问题：怎样实现一个键对应多个值的字典（也叫 ...1.15通过某个字段将记录分组： 问题：你有一个字典或者实例的序列，然后你想根据某个特定的字段比如 date 来分组迭代访问。...解决方案：collections.namedtuple() 函数通过使用一个普通的元组对象来帮你解决这个问题 1.19转换并同时计算数据： 问题：你需要在数据序列上执行聚集函数（比如 sum() , min...() , max() ）， 但是首先你需要先转换或者过滤数据 解决方案：一个非常优雅的方式去结合数据计算与转换就是使用一个生成器表达式参数。...1.20合并多个字典和映射： 问题：现在有多个字典或者映射，你想将它们从逻辑上合并为一个单一的映射后执行某些操作， 比如查找值或者检查某些键是否存在。

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【Android 安全】DEX 加密 ( 代理 Application 开发 | 加载 dex 文件 | 将系统的 dexElements 与 应用的 dexElements 合并 | 替换操作 )

文章目录 一、将系统的 dexElements 与 应用的 dexElements 合并 二、Element[] dexElements 替换操作 三、完整 dex 加载源码 一、将系统的 dexElements...与 应用的 dexElements 合并 ---- 加载 dex 文件 需要执行的步骤 : 1 ....将 系统加载的 Element[] dexElements 数组 与 我们自己的 Element[] dexElements 数组进行 合并操作 4 ...., 将 系统加载的 Element[] dexElements 数组 与 我们自己的 Element[] dexElements 数组进行合并操作 ; 首先 创建数组 , 数组类型与 dexElements...将 系统加载的 Element[] dexElements 数组 与 我们自己的 Element[] dexElements 数组进行合并操作

32000

【深度学习】光学字符识别（OCR）

2）网络结构 卷积层：从输入图像中提取特征序列； 循环层：预测每一帧的标签分布； 转录层：将每一帧的预测变为最终的标签序列。 图1。网络架构。...架构包括三部分：1) 卷积层，从输入图像中提取特征序列；2) 循环层，预测每一帧的标签分布；3) 转录层，将每一帧的预测变为最终的标签序列。...③ 基于词典的转录 在基于字典的模式中，每个测试采样与词典{\cal D}相关联。...网络详细结构 7）结论 该模型在4个公共测试数据集上取得了较好的成绩，跟其它基于深度学习模型相比，具有明显提升。...如下表所示： IIIT5k，SVT，IC03，IC13表示4个数据集 50，1k，50k和Full表示使用的字典，None表示识别没有字典 识别图像中的乐谱被称为光学音乐识别（OMR）问题。

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