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EDI三要素

本文主要介绍EDI三要素,包括:数据标准化、EDI软件及硬件、传输协议。这三个要素需要协同合作,才能构成完整EDI。 首先介绍要素一,数据标准化。...以简单点对点连接形式为例,EDI工作方式参考如下图: 上图描述了EDI工作方式,文件由企业A发送给企业B。...如上图所示,企业AEDI软件可以将获取到业务数据转换为标准格式EDI报文,进行签名加密后,通过通信网络发送给企业BEDI软件。...如果数据已加密,则使用接收者私钥对文档进行 解密。如果数据已签名,则使用发送方公钥对文件上签名进行 认证 ,以确保发送方身份。如果文档已被压缩,则文档将被 解压缩 生成原始 EDI 文档。...以上便是EDI三要素介绍以及在实际场景中应用,无论您是需要学习EDI知识或是需要进行EDI部署,都可以从以上三个要素出发,开启您EDI之旅!

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EDI三要素

本文主要介绍EDI三要素,包括:数据标准化、EDI软件及硬件、传输协议。这三个要素需要协同合作,才能构成完整EDI。 首先介绍要素一,数据标准化。...以简单点对点连接形式为例,EDI工作方式参考如下图: 上图描述了EDI工作方式,文件由企业A发送给企业B。...如上图所示,企业AEDI软件可以将获取到业务数据转换为标准格式EDI报文,进行签名加密后,通过通信网络发送给企业BEDI软件。...如果数据已加密,则使用接收者私钥对文档进行解密。如果数据已签名,则使用发送方公钥对文件上签名进行认证,以确保发送方身份。如果文档已被压缩,则文档将被解压缩生成原始EDI文档。...以上便是EDI三要素介绍以及在实际场景中应用,无论您是需要学习EDI知识或是需要进行EDI部署,都可以从以上三个要素出发,开启您EDI之旅!

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多态形成三要素

上一篇文章中,我们看到了简单赋值兼容模型,将子类赋值给父类对象时,调用共有的同名接口时,调用依然还是父类成员函数。在 C++ 中,有一个总要概念,那就是多态。...通过父类提供一些虚函数,让子类继承下去并实现为另外功能,然后将子类对象地址赋值给父类对象指针。这样再次使用父类指针调用共有同名接口时,你会发现它竟然调用是子类方法。...,最后两个调用draw都是子类方法。...以上这种情况,被称为多态,当然你可能现在感觉不到它存在意义,在以后小案例中,你会不断看到这种情况出现。没有多态,C++可能没有那么出色。正是类和多态,给 C++ 带来了无数神秘色彩。...最后我们总结一下,多态形成三个条件: 是父类中有虚函数。 子类 override(覆写)父类中虚函数。 通过己被子类对象赋值父类指针,调用共用接口。

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落地DevOps三要素

这是devops系列第三篇文章。 前面的2篇文章,分别介绍了对devops定义和理解以及devops落地路线图。...,可以理解为落地devops三要素,即: 统一团队人员认知(这是文化建设和沟通协调基础); 工具和平台选型(支撑devops快速落地手段和方式); 组织机制流程建设(文化建设+团队赋能+方向引导...+创造环境); 这篇文章,我会从这三点出发,聊聊我对于devops落地三要素理解。...工具和平台选型 要落地devops,构建高质量高效率持续交付流水线能力,势必需要工具和平台支撑。 工具本身就是我们解决问题达成目的手段和支撑,而好平台可以协助我们更好落地工程实践。...总的来说,devops实施落地,对技术同学来说还是一个复杂软件工程,工具和平台选型,各自优势和劣势,相信大家都懂其中奥秘,选择适合自己方式最重要。

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zookeeper 数据模型

1. zookeeper数据模型 zookeeper数据节点可以视为树状结构(或者目录),树中各节点被称为 znode(即zookeeper node),一个znode可以有多个子节点。...,xdr630是ns-1子节点,xdr630是mysql父节点,mysql是xdr630子节点,以此类推。...一个znode大体上分为3各部分: 节点数据:即znode data(节点path, 节点data)关系就像是java map中(key,value)关系 节点子节点children 节点状态...ID ctime:数据节点创建时时间 mZxid:数据节点最后一次更新时事务 ID mtime:数据节点最后一次更新时时间 pZxid:数据节点子节点最后一次被修改时事务 ID cversion...:子节点更改次数 dataVersion:节点数据更改次数 aclVersion:节点 ACL 更改次数 ephemeralOwner:如果节点是临时节点,则表示创建该节点会话 SessionID

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数据模型

数据模型(Data Model)是对现实世界数据特征抽象,也就是说,数据模型是用来描述数据、组织数据和对数据进行操作。...两类数据模型   数据模型应满足三方面:比较真实模拟现实世界,容易为人所理解,便于在计算机上实现。...数据库系统针对不同使用对象和应用目的,采用不同数据模型:   第一类是概念模型,第二类是逻辑模型和物理模型。...数据模型组成三要素   数据模型是严格定义一组概念集合,精确描述了系统静态特性、动态特性和完整性约束条件。因此数据模型通常由数据结构、数据操作和完整性约束三部分组成。...是对系统动态特性描述。 数据完整性约束条件: 给定数据模型中数据及其联系所具有的制约和依存规则,用以限定数据模型数据库状态以及状态变化,以保证数据正确、有效、相容。

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Hive数据模型

内部表(Table) 内部表与数据库中Table在概念上是类似的 每一个Table在Hive上都有一个对应目录存储数据 所有的Table数据(不包括External Table)都保存在这个目录中...partition 对应数据库中Partition列密集索引 在Hive中,表中一个Partition对应表下一个目录,所有的Partition数据都存储在对应目录中 创建分区表 CREATE...,执行计划由从上往下,从右往左顺序。...,可以创建Partition 它和内部表在元数据组织是相同,而实际数据存储则有较大差异 外部表只有一个过程,加载数据和创建表同时完成,并不会移动数据到数据仓库目录中,只是与外部数据建立一个链接...,提高查询速度 桶表是对数据进行哈希取值,然后放到不同文件中 创建桶表 CREATE TABLE bucket_table( sid int, sname string, age

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Hive数据模型

Hive数据存储 基于HDFS 没有专门数据存储格式 存储结构主要包括:数据库、文件、表、视图 可以直接加载文本文件(.txt文件) 创建表时,指定Hive数据列分隔符与行分隔符 表 Inner...Table(内部表) 与数据库中 Table 在概念上是类似 每一个 Table 在 Hive 中都有一个相应目录存储数据 所有的 Table 数据(不包括 External Table)都保存在这个目录中...Partition 列密集索引 在 Hive 中,表中一个 Partition 对应于表下一个目录,所有的 Partition 数据都存储在对应目录中 // 创建一张分区表,以部门编号为分区...External Table(外部表) 指向已经在 HDFS 中存在数据,可以创建 Partition 它和内部表在元数据组织上是相同,而实际数据存储则有较大差异 外部表 只有一个过程,加载数据和创建表同时完成..., 视图赖以建立这些表称为基表 视图可以简化复杂查询 // 创建视图 create view myview as select sname from student;

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【MachineLN之三要素

开篇废话: 机器学习解决问题和李航老师统计学习方法所描述统计学问题不谋而合。李航定义为统计学习三要素:方法=模型+策略+算法。...那么我理解: (1)模型 模型:官方一点就是:所要学习条件概率或决策函数;譬如一个数学问题就是你针对解决问题列方程组,而对于统计学来说就是我们常见:感知机、K近邻、贝叶斯、决策树、逻辑回归、SVM...,简单一点像基于用户相似度,基于商品相似度等,其实就是求距离,那么求距离方法就多了:欧式距离、马氏距离、汉明距离、余弦距离、皮尔逊距离等,其实很多东西都是相通。...(3)算法 算法:通俗一点就是解决问题方法,一提到算法大家很快想到是:排序、贪心、最短路径、字符串匹配等等,而这里算法是你选择使策略最小化方法,有最小二乘法、牛顿法(想多了解一些数学可以看看泰勒级数...,有时面试会问到)、梯度下降等,同样你要选择适合你模型优化方法,ML和DL有很多优化方法,不要迷失了方向,适合自己才是最好

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我眼中UVM|类三要素

嗨,屏幕前你还好吗?我是不二鱼,一个不喜欢写技术博客IC验证工程师,写这个系列,是需要很大勇气,因为,写得人很多,但写得好不多,我也是如此。...01 絮絮叨叨 在上一节,我们探讨一下在UVM中,典型验证平台,今天分享,想和大家讨论下类三要素。UVM是面向对象编程,UVM最伟大地方,也就是类。...之前跳槽面试时候,也经常会被问到类三要素,一般面试,回答 到封装、继承和多态,面试管就不会再问了。但也会有一些严格面试官,会继续追问,什么是封装继承和多态。...为了更好学习UVM,我觉得很有必要搞清楚类这三个要素。 02 类三要素 类,关键字class,关于类,可以扯很多东西,这里就简单讲一讲。...今天,为了更好说明类三要素,我想把类比作一个菜谱,一个莲花血鸭(我老家特色菜)菜谱。在这个菜谱里头,我们定义里食材,比如鸭肉、辣椒、大蒜、姜,配料有油、盐、味精、水。

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MongoDB数据模型(二)

MongoDB集合在MongoDB中,文档被组织成集合。集合类似于关系数据库中表格,但是MongoDB集合没有固定结构。这意味着,一个集合中文档可以具有不同结构和字段。...下面是一个简单MongoDB集合示例:db.users.insertMany([ { "_id": ObjectId("60996d85d4c6672eae0768d0"),...-5678", "interests": ["reading", "traveling", "hiking"] }])在这个示例中,我们使用了insertMany方法向一个名为users集合中插入两个文档...这两个文档具有不同结构和字段。第一个文档包含姓名、年龄、地址、电子邮件和电话号码字段。而第二个文档则包含姓名、年龄、电子邮件、电话号码和兴趣爱好字段。这个示例说明了MongoDB集合灵活性。

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MongoDB引用式数据模型

MongoDB引用式数据模型是一种将数据拆分为多个文档方法,用于管理大量数据或需要频繁更新数据。引用式数据模型使用一个文档来引用另一个文档,而不是将所有数据存储在单个文档中。...引用式数据模型简介引用式数据模型是一种用于将数据拆分为多个文档方法,每个文档包含单个数据实体或数据结构一部分。相反,嵌入式数据模型将所有数据存储在单个文档中。...设计引用式数据模型设计引用式数据模型时,应该考虑以下几个方面:关联类型引用式数据模型第一步是确定关联类型。MongoDB支持三种关联类型:一对一、一对多和多对多。...引用字段通常使用ObjectID类型字段来表示。引用文档引用式数据模型引用文档是存储实际数据文档。引用文档可以包含单个数据实体或数据结构一部分。...在多对多关联中,通常需要创建一个关联文档,用于存储两个文档之间关系。查询引用式数据模型在MongoDB中,查询引用式数据模型可以使用聚合管道。聚合管道是一种使用多个阶段来处理和转换数据方法。

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python 数据模型

1、通过实现特殊方法,自定义类型可以表现跟内置类型一样; 如下代码,实现len, getitem,可使自定义类型表现得如同列表一样。...sorted(deck, key=spade_hith): print(str(card)) print(repr(card))  2、repr和str (1) repr所返回字符串应该准确...(%r),无歧义,并且尽可能表达出如何用代码创建出这个被创建对象,如repr(v);输出Vector(3, 4) (2) str在str函数被调用(%s),或者打印一个对象时候被调用,如str(v)...;输出(3,4) (3)默认实现打印对象时,两者没有什么区别 (4)两个特殊方法,只想实现一个时,repr是更好选择,因为如果一个对象没有str函数,而python解释器又需要调用时,会用repr替代

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python 数据模型

A8%A1%E5%9E%8B.ipynb 前言 数据模型其实是对 Python 框架描述,它规范了这门语言自身构建模块接口,这些模块包括但不限于序列、迭代器、函数、类和上下文管理器。...通常在不同框架下写程序,都需要花时间来实现那些会被框架调用方法,python 当然也包含这些方法,当 python 解释器碰到特殊句法时候,会使用特殊方法来激活一些基本对象操作,这种特殊方法,也叫做魔术方法...自定义类:通过内置函数(如 len, iter, str 等)调用特殊方法是最好选择。 对于特殊方法调用,这里还要补充说明几点: 特殊方法存在是为了被 Python 解释器调用。...__len__(),而应该是 len(my_object),这里 my_object 表示一个自定义类对象。 通常对于特殊方法调用都是隐式。...; __abs__ :如果输入是整数或者浮点数,返回输入值绝对值;如果输入是复数,返回这个复数模;如果是输入向量,返回是它模; __repr__ : 可以将对象用字符串形式表达出来; 这里要简单介绍下

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MongoDB数据模型(一)

MongoDB是一种流行NoSQL数据库,它以其灵活性和可扩展性而闻名。MongoDB数据模型是基于文档,这意味着数据被组织成文档,而不是传统表格。...MongoDB文档在MongoDB中,数据以文档形式存储。文档是一种类似于JSON格式数据结构,其中包含一组键值对。文档可以包含各种数据类型,包括字符串、数字、日期、数组和嵌入式文档等。...下面是一个简单MongoDB文档示例:{ "_id": ObjectId("60996d85d4c6672eae0768d0"), "name": "John", "age": 25,...其他字段包括name、age、address、email和phone,它们分别包含文档中姓名、年龄、地址、电子邮件和电话号码。注意,在这个示例中,address字段包含一个嵌入式文档。...嵌入式文档是MongoDB一项重要功能,它允许您在文档中嵌入其他文档,从而创建更复杂数据结构。

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所谓数据模型

本文为您介绍数据模型架构规范。 声明 本文以及后续章节中介绍非功能性规范均为建议性规范,产品功能无强制,仅供指导。...数据模型 模型是对现实事物反映和抽象,能帮助我们更好地了解客观世界。数据模型定义了数据之间关系和结构,使得我们可以有规律地获取想要数据。...例如,在一个超市里,商品布局都有特定规范,商品摆放位置是按照消费者购买习惯以及人流走向进行摆放数据模型作用 数据模型是在业务需求分析之后,数据仓库工作开始时第一步。...良好数据模型可以帮助我们更好地存储数据,更有效率地获取数据,保证数据间一致性。...命名清晰可理解 表命名规范需清晰、一致,表命名需易于下游理解和使用。 补充说明 一个模型无法满足所有的需求。 需合理选择数据模型建模方式。

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ZooKeeper 数据模型

ZNode(数据节点)是 ZooKeeper 中数据最小单元,每个 ZNode 上都可以保存数据,同时还可以有若干子节点(这就像树结构一样,如下图所示)。...ZooKeeper 数据模型 提到 ZooKeeper 数据模型,还有个不得不得提东西就是 事务 ID 。...在 Zookeeper 中,事务是指能够改变 ZooKeeper 服务器状态操作,这也称为事务操作或更新操作,一般包括数据节点创建与删除、数据节点内容更新和客户端会话创建、失效等操作。...对于每一个事务请求,ZooKeeper 都会为其分配一个全局唯一事务 ID,用 ZXID 来表示,通常是个64位数字。...每一个 ZXID 对应一次更新操作,从这些 ZXID 中可以间接地识别出 Zookeeper 处理这些更新操作请求全局顺序。

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