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SQL Server检索SQL和用户信息的需求

如下SQL,可以找到当前SQL Server跑过的SQL,但是没用户信息, SELECT p.refcounts, p.usecounts, sqltext.text  FROM sys.dm_exec_cached_plans sqltext.dbid)) = 'XXX'  ORDER BY sqltext.text 从官网找到DMV中有个sys.dm_exec_sessions,其中字段login_name,应该指的是登录的用户名 view=sql-server-ver15 但是能和sys.dm_exec_sql_text关联起来的只有database_id,如下得到的应该是个笛卡尔积,并未将SQL和login_name用户的信息关联起来 request_status] END AS [请求状态] , b.blocked AS [阻塞会话ID] , CONVERT(VARCHAR(100), SUSER_NAME([b].uid)) AS [执行用户 无论从监控粒度,还是数据统计的角度,SQL和用户信息关联检索还是有用的,可以做到更精细的控制,不太清楚为什么微软官方没给出这样的设计,或者有其他隐藏的功能?

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网页|高级检索与专业检索

1、高级检索 高级检索也称命令检索,是相对于基本检索而言,高级检索可以让你使用多于基本检索的标准来精炼检索,使检索信息更加详细,搜索出的结果可用性也更大。 ? 图1.1 百度高级检索示例图 ? 图1.2 知网高级检索示例图 使用高级检索可以直接根据示例图所示,搞清楚查找资料的关系后,然后根据高级检索的相关内容直接输入逻辑关系搜索从而精确搜索信息。 图1.3 知网高级检索示例图2 2、专业检索 专业检索就是运用检索表达式实现的检索方式。这种检索方式可以让通过运用检索字段精确检索需要的内容。 ? 图2.1 知网专业检索示例图 百度专业检索直接在搜索框输入检索式即可。 图2.4 示例2检索结果 结语 运用高级检索和专业检索可以让搜索更加详细。

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    短语检索也学习通道检索

    密集检索方法在一系列NPL问题上比稀疏方法显得大有希望。在其中,密集的短语检索-最高质量的-细粒度检索单元-是吸引人的因为短语能够直接的用作问题回答和插槽填充任务的输出。 在这项工作中,我们跟随直觉,即检索短语自然需要检索较大的文本块以及研究短语检索是否可以充当包括文章和文献在内的粗级检索的基础。 我们首先注意到的是,与通道检索器相比,密集短语检索方法系统没有任何再培训,已经实现更好的通道检索精确性(前五精确性为+3-5%),这也有助于通过较少的通道实现更好的首尾相连地QA性能。 然后,我们为为什么短语级监督有助于学习比通道级监更好的细粒度要求提供了解释,并且也展示了短语检索可以改进去实现在文献检索任务中的绩效竞争。比如说实体链接和知识基础对话。 最后,我们演示了短语过滤和矢量量化可以怎样将索引的大小减少4-10倍,让密集短语检索在多粒度检索中成为一种切实可行的和多功能的解决方案。

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    HTML表格表单综合——用户注册表

    DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1- transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">   <head>     <meta http-equiv="Content-Type " content="text/<em>html</em>; charset=utf-8" />     <title>0606表格表单</title>   </head>   <body>     <from>        <form> 标签用于为用户输入创建 HTML 表单。和用户交互,返回数据给服务器。 用于输入密码,页面显示为……,作为密码框,在用户注册界面不必有值,但是在用户保存密码后的登录界面,会显示用户保存的密码,当然,用户看到的是…… 隐藏域:   <input type="hidden"

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    html运用(三) html如何禁止(表单)用户名、密码自动填充

    html登录表单经常被自动填充,有的甚至用户从来没有登录过的网站也会有自动填充,甚是让人讨厌。 最终决定使用使用隐藏input来接受浏览器自动填充,这样不会影响用户体验,也可以兼容所有浏览器。 <input style="display:none"><!

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    TKE 用户故事 - 作业帮 PB 级低成本日志检索服务

    这个很简单, 对于本地存储上的检索, 直接在本地磁盘上进行即可。 如果检索涉及到远程存储上的日志块, 检索服务会将涉及到的日志块下载到本地存储, 然后在本地完成解压和检索。 (日志检索场景里多次检索同样的日志数据还是很常见)。 检索策略 在检索策略设计上, 我们认为检索的返回速度是追求更快, 同时避免巨大的查询请求进入系统。 我们认为日志检索一般有以下三种场景: 查看最新的服务日志。 在大部分场景下, 用户是不需要所有匹配到的日志, 拿一部分日志足以处理问题。 另外  GD-Search 组件在发起日志块检索时, 也会提前判断检索的日志块大小总和, 对于超限的大范围检索请求会做拒绝。(用户可以调整检索的时间范围多试几次或者调整检索语句使其更有选择性)。

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    第2-3课 检索数据检索检索排序数据

    这两课主要介绍sql中利用select语句对数据的简单检索。 下面分别讨论不同类型的检索 检索列 单个列 select prod_id from Products; 多个列 select prod_id, prod_name, prod_price from Products ; 所有列 select * from Products; 检索不同值 的列 select distinct vend_id from products; 检索前几列或者后几列 select prod_name from products limit 5; select prod_name from products limit 5 offset 5; 检索排序数据 单个列排序 select prod_name

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    mysql全文检索 分词_sqlserver全文检索

    前言 通常情况下,全文检索引擎我们一般会用ES组件(传送门:SpringBoot系列——ElasticSearch),但不是所有业务都有那么大的数据量、那么大的并发要求,MySQL5.7之后内置了ngram 分词器,支持中文分词,使用全文索引,即可实现对中文语义分词检索 MySQL支持全文索引和搜索:   MySQL中的全文索引是FULLTEXT类型的索引。    MySQL全文检索官方文档介绍:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/fulltext-search.html   查看MySQL版本 -- 查看mysql版本 查询某个表中的索引 show index from game -- 删除索引 drop index ft_index on game 后记   通过全文索引、配合ngram全文解析器,可以实现对中文语义分词检索 ,在数据量不大、并发要求不高的情况下足够满足我们业务需要,无需上ES全文检索引擎 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/172608.html原文链接:https

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    行人检索

    quadruplet network for person re-identification CVPR2017 https://arxiv.org/abs/1704.01719 本文使用深度学习进行行人检索

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    检索日志

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    基于HTML5 Canvas实现用户交互

    很多人都有这样的疑问,基于HTML5 Canvas实现的元素怎么和用户进行交互? 在这里我们用到HT for Web(http://www.hightopo.com/guide/guide/core/beginners/ht-beginners-guide.html)写了个Demo进行示例 场景如下所示,在该场景中双击温度和湿度下的Node,会生成输入框供用户填写内容,这之后,用户按下“Enter”键可以将输入内容传到Node中,同时删除输入框,地址::http://www.hightopo.com /demo/GraphInput/display.html ? ),希望能够帮助那些需要在拓扑图中加入原生HTML的朋友,也望大家不吝赐教。

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    Html5给用户穿上皇帝的新衣?

    他们匮乏的解决方案使终端用户们对其产生了高度的不信任。一个常见的供应商的案例是,耗资巨大,花费数年建立的ERP系统却并不优于它所取代的系统。 基于以上原因,HTML5对于所有的信息技术人员来说很简单。但很可惜HTML5给终端用户带来的是很差的体验,这样一来这个项目所能带来的商业利益就是很不确定的。 当然信息技术人员并不是孤军奋战,整个信息技术产业之所以支持HTML5是因为分析家们声称HTML5是市场大趋势,同时大型供应商对其HTML5方案多样性也在做着市场宣传,记者们也是在大力的炒作。 尽管如此,得不到终端用户的认同,任何解决方案都不会有好结果。HTML5被终端用户比喻为皇帝的新衣,它虽然被信息技术人员,媒体,供应商所吹捧,却没有给终端用户们带来预期的愉快体验。 最好的信息技术商店应该以业务和终端用户为中心,我们应该为他们的不随波逐流而喝彩。如果你的信息技术部门不在这一冒险联盟中,那么上层领导者们需要改变他们的态度了。 我们都值得拥有新衣!

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    信息检索:布尔检索-求交集并集(1)

    前言 布尔检索指对文档集进行布尔运算。 要实现布尔检索,关键在于建立倒排索引和求N个集合的交集,并集。在这里,首先实现两个集合的交并集简易算法。 求交集并集 要布尔检索,首先要求两个集合的交集或并集。

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    信息检索:布尔检索-建立倒排索引(2)

    倒排索引用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。假定我们有3个文档:

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    HTML5(二)——获取用户位置Geolocation

    WIFI定位:wifi 定位数据是通过三角距离计算得到,三角是指当前多个接入wifi用户的已知距离,wifi在室内也非常准确。 手机地理位置:基于手机的地理定位数据是通过用户到一些基站的三角距离确定。 用户自定义:用户可以手动输入的地理位置。 ,使用时自动会询问用户是否同意授权位置,除非用户同意,否则无法获取到用户位置。 PC是根据电脑的IP地址来解析位置的,此时直接打开文件没有域名或ip,所以无法获取位置,必须把文件放到服务内,如果你是不会起服务可以下载nginx,下载安装成功之后文件放入html文件夹内,启动nginx 把上述案例放到线上,获取位置只要用户点击同意就没有问题啦!

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    HTML5(二)——获取用户位置Geolocation

    WIFI定位:wifi 定位数据是通过三角距离计算得到,三角是指当前多个接入wifi用户的已知距离,wifi在室内也非常准确。 手机地理位置:基于手机的地理定位数据是通过用户到一些基站的三角距离确定。 用户自定义:用户可以手动输入的地理位置。 ,使用时自动会询问用户是否同意授权位置,除非用户同意,否则无法获取到用户位置。 PC是根据电脑的IP地址来解析位置的,此时直接打开文件没有域名或ip,所以无法获取位置,必须把文件放到服务内,如果你是不会起服务可以下载nginx,下载安装成功之后文件放入html文件夹内,启动nginx 把上述案例放到线上,获取位置只要用户点击同意就没有问题啦!

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    基于HTML5 Canvas实现用户交互

    很多人都有这样的疑问,基于HTML5 Canvas实现的元素怎么和用户进行交互? 在这里我们用到HT for Web(http://www.hightopo.com/guide/guide/core/beginners/ht-beginners-guide.html)写了个Demo进行示例 场景如下所示,在该场景中双击温度和湿度下的Node,会生成输入框供用户填写内容,这之后,用户按下“Enter”键可以将输入内容传到Node中,同时删除输入框,地址::http://www.hightopo.com 进行监听,简写为mi(详情可看HT for Web 入门手册http://www.hightopo.com/guide/guide/core/beginners/ht-beginners-guide.html ),希望能够帮助那些需要在拓扑图中加入原生HTML的朋友,也望大家不吝赐教。

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    Lucene 全文检索

    基于 lucene 8 1 Lucene简介 Lucene是apache下的一个开源的全文检索引擎工具包。 1.1 全文检索(Full-text Search) 全文检索就是先分词创建索引,再执行搜索的过程。分词就是将一段文字分成一个个单词。 全文检索就将一段文字分成一个个单词去查询数据 1.2 Lucene实现全文检索的流程 ? 全文检索的流程分为两大部分:索引流程、搜索流程。 2.3.2 第二部分:创建索引 步骤说明: 采集数据 将数据转换成Lucene文档 将文档写入索引库,创建索引 2.3.2.1 第一步:采集数据 Lucene全文检索,不是直接查询数据库,所以需要先将数据采集出来 6.1.2 使用QueryParse解析查询表达式 QueryParser会将用户输入的查询表达式解析成Query对象实例。

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    TKE用户故事 | 作业帮检索服务基于Fluid的计算存储分离实践

    本文将介绍作业帮内部设计实现的基于 fluid 计算存储分离架构,能够显著降低大规模检索系统类服务的复杂度,使得大规模检索系统可以像正常在线业务一样平滑管理。 大规模检索系统所面临的问题 作业帮的众多学习资料智能分析和搜索功能中都依赖于大规模数据检索系统,我们的集群规模在千台以上,总数据量在百 TB 级别以上,整个系统由若干分片组成,每个分片由若干服务器加载相同的数据集 而具体数据操作对用户透明,用户不必再担心访问远端数据的效率、管理数据源的便捷性,以及如何帮助 Kuberntes 做出运维调度决策等问题。 用户只需以最自然的 Kubernetes 原生数据卷方式直接访问抽象出来的数据,剩余任务和底层细节全部交给 Fluid 处理。Fluid 项目当前主要关注数据集编排和应用编排这两个重要场景。 Fluid 提供元数据和数据分布式分层缓存,以及高效文件检索功能。

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