早上看到微信一个银行的同学问了小问题，希望他不要背锅，具体问题是MYSQL 一个50G的表要更改字段，将一个字段从varchar(3) 改成varchar(6). MYSQL 5.7 官版。...在这种情况下，所需的长度字节数从1更改为2，这仅由表副本支持（ALGORITHM = COPY）。...但实际上，这条语句一直在等待的状态，根据官方文档，如果他在执行的时候，应该是不会对DML 操作有影响。但如果他根本就在等待 metadata lock呢。所以修改字段的任务依然是失败的。 ?...服务器通过获取事务中使用的表的元数据锁，并将这些锁的释放推迟到事务结束时，来实现这一点。表上的元数据锁可以防止对表结构的更改。这种锁定方法意味着一个会话内的事务正在使用的表，不能在DDL状态下使用。...注：到目前为止MYSQL 在修改字段方面，对比其他数据库还是要注意的地方多多，当然MYSQL 8 已经添加了 instant 让修改字段变得更让人放心。
在5.6 里面执行DDL 根本没有单独操作Varchar这个字段类型。...所以说在5.6中执行varchar的更改还是会锁表，copy数据 还有就是就算是5.7 不锁表还是有条件的 扩展VARCHAR列大小 ALTER TABLE tbl_name CHANGE...就地 ALTER TABLE不支持增加 VARCHAR列，从小于256个字节到等于或大于256个字节的大小。在这种情况下，所需的长度字节数从1更改为2，仅表副本（ALGORITHM=COPY）支持。...总结 在数据量很大的时候，varchar通过Online DDL做到快速进行更改字段长度。但是前提条件就是不会进行锁表和copy数据的过程。 这个前提条件就是数据库的支持5.7及5.7以上。...3.还有就是更改的varchar大小小于256
语言之可视化①④一页多图（1） R语言之可视化①⑤ROC曲线 R语言之可视化①⑥一页多图（2） R语言之可视化①⑦调色板 R语言之可视化①⑧子图组合patchwork包 R语言之可视化①⑨之ggplot2中的图例修改...R语言之可视化（20）之geom_label（）和geom_text（） R语言之可视化（21）令人眼前一亮的颜色包 R语言之可视化（22）绘制堆积条形图 R语言之可视化（23）高亮某一元素 R语言之可视化...（24）生成带P值得箱线图 R语言之可视化（25）绘制相关图（ggcorr包） R语言之可视化（26）ggplot2绘制饼图 R语言之可视化（27）通过R语言制作BBC风格的精美图片 R语言之可视化（28...）蜜蜂图 R语言之可视化（29）如何更改ggplot2中堆积条形图中的堆积顺序 问题：如何控制由ggplot2创建的堆积条的堆积顺序。...解决方案 堆叠在数据框的原始顺序中 ra.melt$quality <- factor(ra.melt$quality, levels = ra$quality) p <- ggplot(ra.melt
grep > grep -rnw '/path/to/somewhere/' -e 'pattern' -r或者-R是递归的， -n 是行号，并且 -w 代表匹配整个单词。...-l (小写 L) 可以添加只给出匹配文件的文件名。...-e 是搜索过程中使用的模式 除了这些, --exclude, --include,--exclude-dir标志可用于高效搜索： 只搜索那些具有 .c 或 .h 扩展名的文件 > grep --include...{c,h} -rnw '/path/to/somewhere/' -e "pattern" 排除搜索所有以 .o 扩展名结尾的文件： > grep --exclude=\*.o -rnw '/path/...例如，这将排除目录dir1/、dir2/ 以及所有与*.dst/ 匹配的目录 > grep --exclude-dir={dir1,dir2,*.dst} -rnw '/path/to/somewhere
grep > grep -rnw '/path/to/somewhere/' -e 'pattern' -r或者-R是递归的， -n 是行号，并且 -w 代表匹配整个单词。...-l (小写 L) 可以添加只给出匹配文件的文件名。...-e 是搜索过程中使用的模式 除了这些, --exclude, --include,--exclude-dir标志可用于高效搜索： 只搜索那些具有 .c 或 .h 扩展名的文件 > grep --include...{c,h} -rnw '/path/to/somewhere/' -e "pattern" 排除搜索所有以 .o 扩展名结尾的文件： > grep --exclude=\*.o -rnw '/path...例如，这将排除目录dir1/、dir2/ 以及所有与*.dst/ 匹配的目录 > grep --exclude-dir={dir1,dir2,*.dst} -rnw '/path/to/somewhere
某个字段需要存储 长文本类型的数据,长度可变,范围不清. varchar最多能存储多大长度呢? 何种情况下用text更好?...位的str,写入content字段,成功保存....且与文本是 数字,英文 还是中文,全角还是半角无关.(自MySQL 5.0之后) 但如果写入更长的数据,则会从第255位开始,之后的都舍弃....NULL标识位,如果数据表只有一个varchar字段且该字段DEFAULT NULL，那么该varchar字段的最大长度为65532个字节，即65535-2-1=65532 byte) 字符集为utf-...若定义的表中各字段长度超过这个值，则提示如上错误. 因为这张表还有一个int(11)类型的id,故而达不到21844这个长度.
在实际业务开展中，需要将SAP使用较低或不用的标准字段借用于其它用户，则需要将某个字段的名称描述改成另一个名称描述，例如小编计划把物料主数据的旧物料号字段用于来存放某个关联系统的对应物料号，具体操作步骤如下...： 1、找到旧物料号对应的表及字段为MARA-BISMT ?...点菜单“转到”--》“文本增强”--》“关键字”--》“更改” ? 输入需要修改的字段数据元素BISMT，回车： ? 更改关键字的短字段标签、中字段标签、长字段标签、标题、短文本 ?...然后保存即完成相应的更改。
1 问题 在完成小组作业的过程中，我们开发的“游客信息管理系统”中有一个“查询”功能，就是输入游客的姓名然后输出全部信息。要实现这个功能就需要从保存到外部的目录中读取文本并且复原成原来的形式。...2 方法 先定义一个读取文件的函数，将读取的内容返return出去 定义一个格式转化的函数，将转换完成的数据return出去。 通过实验、实践等证明提出的方法是有效的，是能够解决开头提出的问题。...new_dict[line[0]] = line[1] new_list.append(new_dict) return new_list 3 结语 针对将读取的文本内容转换为特定格式问题...，提出创建读取和转化函数的方法，通过代入系统中做实验，证明该方法是有效的，本文的方法在对已经是一种格式的文本没有办法更好地处理，只能处理纯文本，不能处理列表格式的文本，未来可以继续研究如何处理字典、列表等的格式
散点图是我们经常使用的一种图表类型，然而，当有许多个数据点时，往往很难弄清楚特定的数据点。其实，使用一些小技巧，我们能够很容易地定位散点图中特定的数据点，如下图1所示。 ?...图1 示例用于绘制散点图的数据如下图2所示。 ? 图2 步骤1：绘制散点图 1.单击功能区“插入”选项卡“图表”组中的散点图，如图3所示，插入一个空白图表。 ?...图7 设置数据验证后的单元格F2如下图8所示。 ?...图11 可以看到，在图表中增加了一下不同颜色的数据点。 2.选取刚添加的数据点，单击右键，在快捷菜单中选取“设置数据系列格式”命令，如下图12所示。 ?...图14 至此，图表绘制完成，可以得到上图1所示的图表效果。
写在前面 继续：【论文串烧】基于特定实体的文本情感分类总结（PART I） 1....任务模型的不足： 使用的attention mechanism都是属于粗粒度的（简单地求和操作），如果对于target word和context都很长的话会引入额外的损失； 另外，先前的工作都是将aspect...对于aspect列表中的任一对aspect a_{i}和 a_{j}，首先求出它们对context中某一特定单词的attention权重差的平方，然后乘上a_{i}和 a_{j}之间的距离d_{ij}：...试验分析 作者非常nice地开源了论文对应的代码库：songyouwei/ABSA-PyTorch 而且里面还有很多其他模型的实现。赞！ ? ---- 4....Bi-LSTM Layer 将文本的上下文信息融入到word的向量表示中是非常重要的 Context-Preserving Transformation（CPT） 模型再往上一层是Transformation
原因很简单：Power BI 的引擎不区分大小写（这一点既有好处，又会带来一些意想不到的问题）。...同时，Power BI 的引擎很智能，它尽可能地减少重复计算和无效计算： 从局部刷新到节省算力，微软在省钱上从不叨叨 双“局部切换”与特朗普的割韭菜 因此，我们按照这两个大的原则来拆解一下Power BI...它很高兴地将这个新的值存储在单独的列表中，存储ID和引用，并继续3、4行，这时候列表中有"San Zhang"、"Sure Liu"、"Doing Zhang"、"Champion Wang"四个值。...对于以上的数据，总共24个数据，但是Power BI 引擎只需要记录16个即可，节省大约1/4的算力。 如果数据量大的话，再配合引擎的其他节省算力的方式，这么做还是很能节省空间与算力的。...但是很多时候我们并不认为A和a是同一个字符，比如在计算生物学上的遗传配对时，AA、Aa、aa是完全不同的基因型，比如一道典型的高中生物学的问题，我想用Power BI来做： 例题：基因型和表现型基因型AaBaCcDd
SAP MM 物料主数据采购视图中的字段'Var. OUn'的作用？ 物料主数据采购视图里有一个字段，叫做'Var. OUn'的, 如下图： ? 这个字段，笔者之前所参与的项目里，从来没有用过。...所以，笔者对它也没有去研究过，测试过，对于它的用处一知半解。 在P3项目，笔者发现客户系统里的好些物料的采购视图里，该字段值都是1。这个引起了笔者的好奇心，它的值设置为1跟设置为空， 有什么区别？...看了F1帮助文档，大致得知这个字段的作用，说是如果设置为1，表明激活了variable order unit，意思是可以在采购环节使用物料主数据或者采购信息记录(PIR)里的指定的Order Unit以外的任何单位作为...4, 当我们修改物料主数据，将采购试图里的’Var.OUn’字段设置为1(Active), ? 并且修改了PIR里该字段值为1， ?...这个就是物料主数据采购视图里’Var.OUn’字段的控制作用。 2018-8-9 写于杭州
今天在学习redis的时候，发现vim打开redis.conf配置文件的时候，#注释起来的代码是蓝色的，阅读起来很不方便。 ? ?...于是我研究了一下，发现SecureCRT中注释的颜色还是可以更改的，方法如下： 1.在根目录下执行 vim ~/.vimrc 如果没有 .vimrc 文件就直接新建一个 2.在这个文件中追加一行代码
TEXT ：一个BLOB或TEXT列，最大长度为65535(2^16-1)个字符。
//DTO返回JSON时，不展示某字段 @JsonIgnore private String addresses; //DTO返回JSON时，更改某展示字段的key @JsonProperty
bug现象描述 相信大家在做功能测试的过程中，经常会遇到一些难以重现的bug，或者明明在自己电脑上是好的，但是在别人电脑上操作的时候就是会报错，就是这么的让你难以琢磨。...果不其然，在服务器上找到了报错的日志，日志的大概内容是打印出了一大段查询sql，其中可以看到有个很明显的sql报错是找不到某个排序字段xxx 3、通过日志查看，基本已确认，报错跟排序字段有关 ，我本地又没有复现...，那就应该是前端传参的问题了，通过报错日志，对比报错页面，发现页面本来就没有字段xxx,这个时候，我猜测应该是前端页面交互太复杂，然后把上一个访问页面的排序字段给带到当前访问的这个页面来了 4、找一下该模块下哪个明细页面有显示字段...xxx，并且可以排序的 ，然后依次进入某个明细页面按照字段xxx排序后，再返回访问报错的页面，查看是否可以复现问题。...最终，经过以上步骤的尝试，发现确实是前端的bug，前端在访问同一模块的不同指标的明细页面，点击过页面的排序字段后，有的页面一进去的时候没有清空之前上一页页面的排序字段 ，导致后端查询sql报错。
但是，尽管这些模型具有多样性和一些泛化能力，用户经常希望从他们自己的生活中合成特定的概念。例如，亲人、朋友、宠物或个人物品和地点，这些都是非常有意义的concept，也和个人对于生成图像的信息有对齐。...更重要的是，我们的方法可以有效地组成多个新concepts，而直接对不同的concepts进行组合的方法则遇到困难，经常会省略一个。...我们的方法和 DreamBooth 的表现与 Textual Inversion 相似且更好。第三行：添加另一个对象，例如带有目标桌子的橙色沙发。新的方法成功地添加了另一个对象。...第四行：改变对象属性，如花瓣的颜色。第五行：用太阳镜装饰私人宠物猫。我们的方法比基线更好地保留了视觉相似性，同时仅更改花瓣颜色或为猫添加太阳镜。...此外，方法可以连贯地在同一场景中组合多个新概念，这是之前的方法所缺少的能力。
如果我们想要把一个表内某个字段的值，复制到另一个表内的另一个字段，那么我们怎么做呢？...假如我们想把a表的EmailAddress替换为b表的PasswordHash, 那么我们可以基于BusinessEntityID来识别每一行来进行匹配并更变数值。
这里说的是实体识别，马上想到的就是利用分步走解决：先去对文章进行实体识别，然后对提取出来的实体进行情感分类。...ABSA任务的目的就是去找出给定句子中的不同target的情感倾向。 一个关于ABSA的PPT介绍 ---- 2....，在该模型中，target words是被忽略的，也就是说跟普通的对文本情感分析的做法没有区别，最终得到的也是这个句子的全局情感，可想而知最后的效果一般般。...其实就是简单地对target words的向量表示进行平均化处理得到一个向量。 实验结果比对 ? ---- 3....因此作者对每个aspect都学习一个相应地aspect embedding来表示，v_ai AT-LSTM 既然学习出了aspect embedding，那么怎么把它结合进模型里呢？
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