找工作的金九银十，很多人又双叒叕被笔试中用例设计大题难住了！本文章特意整理了最近学员反馈的 5 大用例设计大题，附超详细解答！
今天整理了下自己电脑里的一些碎片笔记，时间有限只整理了这篇文章——类的本质，大家可以进行参考。
Peppol 代表泛欧在线公共采购，现在连接到 Peppol 的组织可以通过高度安全的国际网络交换商业文件。知行软件通过了 PEPPOL 的 AS2 及 AS4 测试，被 OpenPEPPOL AISBL 正式认证为 PEPPOL 接入点供应商。可以在Peppol查询到相关接入点信息，如下：
据IDC发布的《数据时代2025》报告显示，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB，平均每天约产生491EB数据。随着数据量的不断增长，数据存储成本成为企业IT预算的重要组成部分。例如1PB数据存储一年，全部放在高性能存储介质和全部放在低成本存储介质两者成本差距在一个量级以上。由于关键业务需高性能访问，因此不能简单的把所有数据存放在低速设备，企业需根据数据的访问频度，使用不同种类的存储介质获得最小化成本和最大化效率。因此，把数据存储在不同层级，并能够自动在层级间迁移数据的分层存储技术成为企业海量数据存储的首选。
MySQL 8.0 将数据库元信息都存放于InnoDB存储引擎表中，在之前版本的MySQL中，数据字典不仅仅存放于特定的存储引擎表中，还存放于元数据文件、非事务性存储引擎表中。本文将会介绍MySQL 8.0对数据字典的改进，以及改进带来的好处、影响以及局限性。
原作者：Bane Radulovic 译者： 郭旭瑞 审核： 魏兴华 DBGeeK社群联合出品 ASM File Directory 本篇主要介绍ASM的1号文件，ASM的1号文件是ASM的文件目录，它记录了磁盘组中的所有文件信息，由于在ASM中，每一个磁盘组都是独立的存储单元，所以每一个磁盘组都会有属于它自己的文件目录。 虽然这是一个内部的文件，但ASM实例会把它当做其它ASM文件一样管理，在ASM的文件目录中也会有它自己的条目（指向了它自己），在一个normal和high冗余的磁盘组中，它也
经过前面几期内容的介绍，相信大家已经把Hadoop的环境搭建好了吧。正如前几期所说，Hadoop的搭建实际上最核心的就是HDFS（文件存储系统）、Map-Reduce（运算系统）和Yarn（资源调配系统）三个组间。
Prometheus的promql目录包含PromQL(Prometheus Query Language)的解析和执行代码:
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数据权限是指对系统用户进行数据资源可见性的控制，通俗的解释就是：符合某条件的用户只能看到该条件下对应的数据资源。那么最简单的数据权限大概就是：用户只能看到自己的数据。而在正式的系统环境中，会有很多更为复杂的数据权限需求场景，如：
相信很多粉丝朋友对chatgpt肯定不陌生，但是呢，他在国内的使用有一定的门槛，相信还是有不少朋友因此望而止步。没关系，咋们国内的ai产品也层出不穷，很多公司都陆陆续续的推出了自己的ai大模型，比如阿里的通义千问，百度的文心一言，字节的豆包等等，今天让我们一起来看一下小编最近新了解到的ai大模型：腾讯混元助手。
全世界每年产生1EB到2EB (1EB≈1018B)信息，相当于地球上每个人每年大概产生250MB信息。其中，纸质信息仅占所有信息的0.03%。静态网页有上百亿，动态及隐藏网页至少是静态网页的500倍。Tom Landauer认为人的大脑只能存储约200MB信息，一生只能接触约6GB信息。
#查询products表记录 SELECT * FROM products WHERE price > 2000; – 单行注释 /* 多行注释 */ #创建数据库 CREATE DATABASE hei66_day19_db;hei66_day19_db #查看数据库 SHOW DATABASES; #查看某个数据库的定义信息 SHOW CREATE DATABASE hei66_day19_db; #删除数据库 DROP DATABASE hei66_day19_db;
前言：最近翻开了之前老杨（杨中科）的Lucene.Net站内搜索项目的教学视频，于是作为老杨脑残粉的我又跟着复习了一遍，学习途中做了一些笔记也就成了接下来您看到的这篇博文，仅仅是我的个人笔记，大神请呵呵一笑而过。相信做过站内搜索的.Net程序员应该对Lucene.Net不陌生，没做过的也许会问：就不是个查询嘛！为什么不能使用Like模糊查找呢？原因很简单：模糊查询的契合度太低，匹配关键字之间不能含有其他内容。最重要的是它会造成数据库全表扫描，效率低下，即使使用视图，也会造成数据库服务器"亚历山大"！因此，有必要了解一下Lucene.Net这个神器（也许现在早已不是）！
作为中国卓越的人工智能驱动的信贷科技服务平台，奇富科技（原 360 数科）致力于帮助金融机构提升智能化水平。经过多年金融领域实践，奇富科技以自身强大安全生态为依托，完成了在人工智能、大数据、云计算等技术方面的专业积累。目前，已与银行、消费金融公司、信托公司等建立广泛合作，针对不同类型金融机构的需求提供定制化解决方案，帮助客户完成数字化、智能化升级改造。
1.倾斜原因：map 输出数据按 key Hash 的分配到 reduce 中，由于 key 分布不均匀、业务数据本身的特、建表时考虑不周、等原因造成的 reduce 上的数据量差异过大。
典型的前馈神经网络将每个数据点的特征作为输入并输出预测。利用训练数据集中每个数据点的特征和标签来训练神经网络。这种框架已被证明在多种应用中非常有效，例如面部识别，手写识别，对象检测，在这些应用中数据点之间不存在明确的关系。但是，在某些使用情况下，当v（i）与v（i）之间的关系不仅仅可以由数据点v（i）的特征确定，还可以由其他数据点v（j）的特征确定。j）给出。例如，期刊论文的主题（例如计算机科学，物理学或生物学）可以根据论文中出现的单词的频率来推断。另一方面，在预测论文主题时，论文中的参考文献也可以提供参考。在此示例中，我们不仅知道每个单独数据点的特征（词频），而且还知道数据点之间的关系（引文关系）。那么，如何将它们结合起来以提高预测的准确性呢？
Kylin OLAP引擎基础框架，包括元数据（Metadata）引擎，查询引擎，Cube构建引擎及存储引擎等，同时包括REST服务器以响应客户端请求。
简要说明分区和性能的优势包括创建分区时必须避免的字符。创建分区和在分区中插入数据的示例介绍了基本的分区语法。也提到了分区的最佳实践。
原作者：Bane Radulovic 译者： 郭旭瑞 审核： 魏兴华 DBGeeK社群联合出品 ASM files number 10 and 11 本篇介绍ASM元信息的十号文件和十一号文件，ASM元信息10号文件是ASM用户目录，11号文件是组目录。它们是用来为ASM文件访问控制特性提供支持的元信息结构。 ASM文件访问控制机制用来限制特定的ASM客户端(通常就是数据库实例)对文件的访问，它是基于操作系统层database home的effective user标识号实现的。 这些信息可以通
我们经常会用到的ql类库大体如下： 名称 解释 Method 方法类，Method method表示获取当前项目中所有的方法 MethodAccess 方法调用类，MethodAccess call表示获取当前项目当中的所有方法调用 Parameter 参数类，Parameter表示获取当前项目当中所有的参数节级元素
MariaDB [sec]> select /*!5555,name*/ id from user;
如果其中有一张表为小表，直接使用map端join的方式（map端加载小表）进行聚合。
一大早有用户反映，系统登录不上去。我马上用手机看了一眼，数据库连接失败。我们这台数据库是最新迁移的一台独立的数据库服务器。
2021年6月24日，秦皇岛市交通运输局发布《秦皇岛至唐山高速公路秦皇岛段智慧交通工程ZH1标段》招标公告。 项目概况：（一）秦皇岛至唐山高速公路秦皇岛段起于昌黎县犁湾河村西，与拟建北戴河新区支线高速相接，起点桩号K9+850.391，路线向西跨越贾河后，经秦皇岛北戴河机场北、安山镇南、东北庄北，路线向西北经总屯营北后继续向西经卢龙县团山北、昌黎县相公营北，穿越昌黎循环工业园区，经小孙庄、下庄村南，终于秦唐界（滦河），与秦唐高速公路唐山段顺接，终点桩号K37+520.689,线路全长27.670公里。（二）
多对多关系是不同数据模型之间的重要区别特征。若数据大多是一对多（树结构数据）或记录之间无关系，则文档模型最合适。但若多对多关系的数据很常见，关系模型能处理简单的多对多，但随数据之间关联复杂度增加，将数据建模转化为图模型更自然。
OpenHarmony生态千帆起，如今投入OpenHarmony生态“正当时，就在昨天晚上，OpenHarmony 4.0 Release的文档正式发布，因为在之前的规划里，定的是10.25日，虽迟但到，终于OpenHarmony 4.0 Release还是和大家见面了。这一次的更新，对于我们开发者来说，不得不说是一个重磅的更新。
NoSQL并非字面的“不是SQL”或者“非SQL”，而是NoSQL=Not Only SQL，即“不仅仅是SQL”，是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。
Apache Hudi 最初由Uber于 2016 年开发，旨在实现一个交易型数据湖，该数据湖可以快速可靠地支持更新，以支持公司拼车平台的大规模增长。Apache Hudi 现在被业内许多人广泛用于构建一些非常大规模的数据湖。Apache Hudi 为快速变化的环境中管理数据提供了一个有前途的解决方案。
数据访问限制、保留和静态加密是基本的安全控制。 本博客介绍了uber如何构建和利用开源 Apache Parquet™ 的细粒度加密功能以统一的方式支持所有 3 个控件。 特别是，我们将重点关注以安全、可靠和高效的方式设计和应用加密的技术挑战。 本文还将分享uber在生产和大规模管理系统的推荐实践方面的经验。
当 Googlebot 抓取某个网页时，它应 以普通用户查看网页的方式来查看它。为了实现最佳的呈现和索引编制效果，请始终允许 Googlebot 访问您网站所用的 JavaScript、CSS 和图片文件。如果您网站的 robots.txt 文件禁止抓取这些资源，则会直接影响到我们的算法呈现您的内容并将其编入索引的效果，进而导致您的网站排名降低。
Apache Lucene是ElasticSearch使用的全文检索库。了解Lucene之前，需要先了解一些概念：
Apache Hive 在 2010 年作为 Hadoop 生态系统的一部分崭露头角，当时 Hadoop 是一种新颖而创新的大数据分析方法。Hive 的功能就是实现 Hadoop 的 SQL 接口。它的架构包括两个主要服务：一是查询引擎：负责执行 SQL 语句；二是元存储：负责在 HDFS 中将数据收集虚拟化为表。
伴随中国企业数字化转型大提速，2020年5月13日下午，国家发展改革委官网发布“数字化转型伙伴行动”倡议，正式把数字化转型提到国家政策层面。发展数字化转型就避免不了要和数据打交道，数据治理的核心是元数据管理。元数据驱动数字化转型成为趋势，而随着业务系统体量逐渐扩大，对元数据管理、分析提出了新的挑战。及时性、可靠性、可视化等等方面提出了新的要求。
日常生产中 HDFS 上小文件产生是一个很正常的事情，同时小文件也是 Hadoop 集群运维中的常见挑战，尤其对于大规模运行的集群来说可谓至关重要。
Spring Data Elasticsearch是Spring Data项目的子项目，提供了Elasticsearch与Spring的集成。实现了Spring Data Repository风格的Elasticsearch文档交互风格，让你轻松进行Elasticsearch客户端开发。
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上一篇Django 2.1.7 模型的关联 讲述了关于Django模型一对多、多对多、自关联等模型关系。
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Prometheus 作为云原生时代的时序数据库， 是当下最流行的监控平台之一，尽管其整体架构一直没怎么变，但其底层的存储引擎却演进了几个版本。本文主要介绍 Prometheus V2（即现在使用的）版本的存储格式细节，以及查询是如何定位到符合条件的数据，旨在通过本文的分析，对 Prometheus 的存储引擎有更深入了解。
2022年4月24日，安徽师范大学皖江学院发布《皖江学院新校区一期项目智慧校园项目》招标公告，最高投标限价 14780 万元。 采购需求：皖江学院新校区一期项目智慧校园项目，包括：综合布线系统、校园网络系统、综合安防系统、一码通管理系统等内容。 合同履行期限：2023年8月10日前完成，5年免费质保期。 暂停公告 2022年5月16日发布暂停招标公告，因项目有投标单位对本项目参数内容投诉，投诉正在处理中，现暂停本次项目相关的招标工作。 （二次）招标 2022年6月7日发布（二次招标）公告，最高投标限价 14
于2019年8月接触Zabbix，已为湖南移动项目搭建一个400台主机的Zabbix环境，利用Zabbix的Web场景监控、自定义脚本+自动发现功能等实现了若干业务上的自动监控与自动处理，给运维工作带来了极大的效率提升与便捷。
如何选购及管理腾讯云 MySQL 数据库？有了腾讯云计算作为基础，我们可以把这些复杂的底层操作交给云计算去完成，而我们只要集中精力去实现业务就可以了。
如果在执行一个业务操作的时候，需要执行多条SQL语句，必须保证所有的SQL语句都执行成功。只要其中有一条执行失败，则所有的SQL语句都要进行回滚
MySQL索引详解 一. 索引简介 索引：帮助MySQL高效查询数据的一种有序的数据结构。 如果没有索引，查询某行数据，只能进行全表扫描。这时，需要频繁地进行磁盘I/O，性能很差。索引的基本思想，就
服务注册与发现是微服务架构中的核心概念，它可以使服务提供者和消费者能相互发现和交互。
ELK 即 elasticsearch, logstash 以及 kibana。Elasticsearch 是一个基于 lucene 的分布式搜索引擎，logstash 是一种日志传输工具，也可以对日志数据进行过滤处理，kibana 则是基于 angular 开发的展示平台，可以进行数据的搜索以及可视化展示。目前 ELK 平台被广泛用于日志的分析处理。
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