作为Java开发人员，大部分人不免要接触VO，BO，PO，DO，DTO之类的，但很多人对这些概念一直以来都是云里雾里，团队开发过程中也总是处于混乱的状态，抓起来就用，本来是规范性的东西，却反而导致更加混乱了...从用途上进行根本的区别，BO是业务对象，DTO是数据传输对象，虽然BO也可以排列组合数据，但它的功能是对内的，比如上个例子中的BO对象包括{PO-1;PO-2;PO-3;PO-4;PO-5}还有其他字段属性...，但在提供对外接口时，BO对象中的某些属性对象可能用不到或者不方便对外暴露，那么此时DTO只需要在BO的基础上，抽取自己需要的数据，然后对外提供。...在这个关系上，通常不会有数据内容的变化，内容变化要么在BO内部业务计算的时候完成，要么在解释VO的时候完成。 DO DO是领域对象，就是从现实世界中抽象出来的有形或无形的业务实体。...尤其在团队成员较多的情况下，结构更加一目了然，同时也能很大程度避免多端系统数据所需不一致时，有人修改属性影响其他页面。
Created by Jerry Wang, last modified on Mar 27, 2014 例如想知道BO "SocialPost"上使用AET创建了哪些extension fields，...输入BO的名字: ? 返回结果是extension field的field name: ? 使用transaction code AXTSHOW: ?...即可查看该extension field的详细信息: ?
Elasticsearch中keyword和numeric对性能的影响分析 初学者认为这两个关键字的没啥关系，一个是用于字符串的精确匹配查询，一个是数字类型的字段用在计数的场景，比如说博客的点赞数，订单金额等...但是大部分情况下我们业务场景对于订单状态的使用都是精确查询的，不会有大于某个状态或者小于某个状态这样的情况。 ? 所以刚才说的订单状态的场景，用keyword和numeric肯定都可以满足。...对于keyword类型的term query，ES使用的是倒排索引。但是numeric类型为了能有效的支持范围查询，它的存储结构并不是倒排索引。...这样就可以方便的在一个三维的空间进行范围的比较。 ? 标准的二叉树 对于上图中的kd-tree，搜索的过程是这样的：首先和根节点比较第一项，小于往左，大于往右，第二层比较第二项，依次类推。...每层参与比较的数据是不一样的。
许多因素，例如刀片宽度、几何形状（右开刃、左开刃或左右开刃）、断屑槽几何形状、刀具悬伸、进给/速度、中心高度和对齐，都会影响切断操作的成功。 让我们看一下这些因素，以分析它们如何影响操作的结果。...通常，这些刀片比相应的单面刀片具有更宽且更稳定的刀柄。双面刀片在刀柄中具有更好的夹紧力，并且每个刀片有两个切削刃，从长远来看，它们也往往更具成本效益。...因此，双面刀片总是被限制在小于刀片总长度的深度。 工件装夹 工件夹紧可能是系统中不必要的振动的另一个来源。始终建议以尽可能短的长度夹紧工件。...刀具和工件之间的不正确对齐会导致切削力增加和刀具“走动”的趋势。由于在切断操作中，没有太多的行走空间，这会导致刀具振动增加，从而导致精加工台肩上的精加工表面较差。工件台肩的平整度也会受到影响。...直接向后缩回工具往往会在完成的表面上产生“见证标记”。如果由于机器稳定性或进给和刀片几何形状的错误组合而导致刀片偏斜，则回退见证标记的这种影响会更加明显。
可以看成是与数据库中的表相映射的 java 对象。最简单的 PO 就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用 PO 的集合。 PO 中应该不包含任何对数据库的操作。...DO（Domain Object）领域对象 就是从现实世界中抽象出来的有形或无形的业务实体。一般和数据中的表结构对应。...BO(business object) 业务对象 从业务模型的角度看 , 见 UML 元件领域模型中的领域对象。...建立一个对应简历的 BO 对象处理简历，每个 BO 包含这些 PO 。 这样处理业务逻辑时，我们就可以针对 BO 去处理。...通常和 PO 结合使用， DAO 中包含了各种数据库的操作方法。通过它的方法 , 结合 PO 对数据库进行相关的操作。夹在业务逻辑与数据库资源中间。配合 VO, 提供数据库的 CRUD 操作
春的味道，终于降临了魔都。 早上 9 点半，一改阴冷寒天人丁奚落的办公室，小伙伴们到的差不多了。气温转暖，大概大伙儿起得也比较早。...“数据库怎么连不上了”，惊慌的小 C 打破了平静的早晨。 “我的可以啊” “我的也不行哎” 紧接着，“噔噔噔” ITSM Ticket 轰炸式的袭击了每个开发的邮箱。 嗯，我知道活儿又来了。...在大家纷纷好奇和嘘嘘声中，好奇心还是止不住的逼我使上了三板斧的第一板，找到 session waits....满满一整屏的 PAGEIOLATCH_SH, S, IX, IS, 而最终定位都是指向一张 BO 报表，拉了 3 年的数据，且是加锁读。...准是 BO 组哪位把数据库指向定位错了，把原本定向 Replication 服务器的给定位到 OLTP 来了。 既然找到了，就简单了， Kill ，发邮件。 继续把剩下的星巴克喝完
fsync之类的同步kernel cache/buffer到磁盘的系统调用。...我们发现文件描述符fd=50的文件有大量的写入而且频繁的调用fdatasync来同步磁盘，消耗时间非常可观，是MUTEX调用和write操作的N倍，我们可以通过/proc/pid目录下找到文件描述符和文件的对应关系...确实是我们的replay log。 那么问题就确定了，就是因为replay log的写入调用了大量的fdatasync造成的I/O THREAD非常慢，那么是哪一个参数呢？...我们可以看到如果不设置sync_relay_log那么有可能造成relay log丢失的风险，其实上面的分析已经看到就是调用fdatasync来完成这个功能，但是 这样的代价基本是不可接受的。...总结 本次案例是在主库进行压力测试，在压力测试的过程中，因为Master本身的压力就很大Master来不及把binlog发送给Slave。所以表面上看起来没有延迟，但实际上已经产生了延迟。
2.1 使用time.sleep 的影响 time.sleep()函数的主要影响是阻塞程序的执行。...在爬虫程序中，如果间隔使用time.sleep()来控制爬取速度，会导致程序在等待的期限内无法进行其他操作，从而影响了程序的效率和运行速度尤其是在需要大量爬虫提取数据的情况下，过长的等待时间会使得爬虫程序的效率大幅降低...results = executor.map(fetch_url, urls) for result in results: print(result) 结语 通过论文的分析...，我们深入了解了在Python爬虫中，time.sleep()和Request对象对并发能力的影响，并提出了使用concurrent.futures模块来解决这些问题的方案。...希望论文能够帮助读者更多很好地理解了提高爬虫程序在爬虫应用中的考虑。同时，我们也强调了在实际应用中，需要代理的使用以确保爬虫程序的稳定性。
Anchor points的存在被认为是有效的跨语言迁移的关键因素，因为它们允许共享编码器在不同语言之间至少有一些直接的意义捆绑，然而这个影响却没有被仔细衡量过。...更多的Anchor points会有帮助，尤其是在关系不太密切的语言对中（例如中-英）。...default和no anchor相比，影响并不是很大，总的来说，这些结果表明，我们之前高估了Anchor points在多语言预训练中的作用。 参数共享 Sep表示哪些层不是跨语言共享的。...这个结果更直观地说明了为什么仅仅共享参数就足以在多语言掩码语言模型中形成多语言表示。...方向有很多：机器学习、深度学习，python，情感分析、意见挖掘、句法分析、机器翻译、人机对话、知识图谱、语音识别等。 记得备注~
本文将探讨DisableThreadLibraryCalls对DllMain死锁的影响。首先我们需要定位是什么函数调用了DllMain。...从_LdrpInitializeThread这个函数名看，它应该是执行一些线程初始化操作，由《DllMain中不当操作导致死锁问题的分析--进程对DllMain函数的调用规律的研究和分析》中我们得知，线程在初始化期间将调用加载的...Kernel32中的DisableThreadLibraryCalls底层调用了ntdll中的LdrDisableThreadCalloutsForDll函数。...这个也就验证了刚才分析的_LdrpInitializeThread逻辑中的没有调用DllMain的原因。 ...：拿到PEB之后，从PEB的LDR字段中的InMemoryOrderModuleList中获取已经加载进入内存中的DLL信息。
甚至还有可能被外部线程访问到，譬如赋值给类变量或可以在其他线程中访问的实例变量，称为线程逃逸。...同步消除 线程同步本身比较耗，如果确定一个对象不会逃逸出线程，无法被其它线程访问到，那该对象的读写就不会存在竞争，对这个变量的同步措施就可以消除掉。单线程中是没有锁竞争。...关闭逃逸分析，对象全部分配在堆上，当堆中对象存满后，进行多次GC，导致执行时间大大延长。堆上分配比栈上分配慢上百倍。...标量替换 这次我们打开逃逸分析，并且把标量替换功能关闭，我们发现对象又分配到堆里面了，并执行了多次GC。由此可以看出java中没有实现真正意义上的栈上分配，而是通过标量替换来实现栈上分配的。...锁消除深入分析 把上面的OnStackTest代码稍微修改了下，加了一个同步块。默认数组长度大于64的是不会在栈上分配的，我们都以堆上分配为例来测试锁消除带来的影响。
PO(persistant object) 持久对象 可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。使用 Mybatis 来生成 PO 是不错的选择。...真的有必要定义 VO，BO，PO，DO，DTO 吗 在讲具体的概念之前，先简单的讲一讲MVC开发模式。...> 而VO，BO，PO，DO，DTO呢，就是穿梭在这M、V、C层之间的实体传输对象。...DO（Domain Object）：领域对象，就是从现实世界中抽象出来的有形或无形的业务实体。 有必要用吗？ 项目中真的有必要定义VO，BO，PO，DO，DTO吗？...POJO、Java Bean 是如何定义的 在日常开发中还有一些类经常被人叫做POJO，还有的人叫它们Java Bean。这些概念都是在特定场景下引入，用来表明它们的特性的。
这里为何看不到LeanLead BO？ 这里为何看不到LeanLead BO？
■ 智能的设备 对于PROFINET来说影响系统稳定的物理层的参数有哪些？...逻辑质量参数– 报文抖动 ■ 抖动: 设计的和具体的刷新时间之间的差距 （设备不遵守刷新时间、太多的TCP/IP报文，无益的网络结构、连接外边的，主动的诊断工具） 建议: 50%以下 抖动形象点的比喻就是类似火车的晚点...*另外对抖动影响较大因素就是其中之一就是“拓扑层级深度/刷新时间” 报文经过的交换机层级和设备刷新时间的关系会影响到报文传输时间及网络负载 3....逻辑质量参数– 流量比例 循环式PROFINET通讯和别的通讯之间的比例 (比如 TCP/IP报文 ) 建议: 100:1 原则上，PROFINET系统中，PN报文占的比例越多越好。...所以PROFINET网络的最主要质量参数 PI和我们的建议 *注：数据吞吐量&瓶颈 在PROFINET 中，术语“数据吞吐量”是指相关控制器在一定时间内能够处理的数据量(有关过程数据)，原则上不超过
Published: 16 May 2019 Type: Methods Quantitative Insights Into Microbial Ecology (QIIME)广泛应用于微生物群落的分析...本研究利用模拟群落(mock community)研究了QIIME默认参数对分析结果的影响。模拟群落包括8个原核生物和2个真核生物。采用两种混合方式：混10种生物的细胞或者混DNA。...数据采用QIIME1(version 1.9.1)和QIIME2(version 2018.2)进行分析。 数据处理流程。OTU采取99%相似性阈值，以便和DADA2得到的ASV进行比较。...局部比对算法BLAST+和机器学习算法SKLEARN在QIIME2中被首次引入，他们与QIIME1的经典算法相比准确性相似，但是性能更好。...1.没看到做重复，图1中的各种方法得到的序列数也没有误差线。 2.只用了十个菌，代表性远远不够。 3.结论并不十分明确，看完感觉没啥帮助。 END
，可以生成不同尺寸的视频 不需要像2D图片一样去做一些旋转、剪切等数据增强工作，这样反而会影响最终的生成效果，原因可能是因为本来的视频数据是人为拍摄的（具有合理的角度和构图先验），如果去做裁剪，反而破坏了这样的先验信息...Decoder的内容应该是去噪之后的patches序列，这里用patches描述比tokens更准确 3-影响 首当其冲当然是影视和短视频行业，之后可能会推出sora的迭代，生成的时间可能更长类比chatgpt...Sora有时可以模拟对世界产生简单影响的动作。例如，画家可以在画布上留下持续存在的新笔触，或者一个人可以吃掉一个汉堡并留下咬痕。...Sora可以同时使用基本策略控制Minecraft中的玩家，同时以高保真度渲染世界及其动态。通过提示Sora提到“Minecraft”的标题，可以激发这些能力。...Sora视频的生成能力同样可以扩展到2D和3D的生成，同样也影响诸如感知、理解等2D/3D任务，如果未来继续迭代变强，似乎能实现CV的大一统，并消灭CG。
构建过程中，测试影响分析(TIA)是一种加快自动化测试的新式方法。它的 工作原理就是通过获得新的代码变动，分析这些代码的调用关系图来判断应该调 用那些自动化测试用例进行自动化测试。...如果您在.NET 生态系统中，您可能会立即受益于微软在“测试影响分析”方面的进展。 如果你不做.NET，你也可以很容易的设计出适合自己的一套东西。...测试影响分析(TIA) 测试影响分析 (TIA) 是一种依据获得的变化结果确定一组测试子集的技术。...它不支持 VSTS 编译流程 (只支持旧的 XAML 编译系统) 通过常规代码覆盖工具和脚本测试影响分析 当我在 HedgeServ 上班的时候，我有个相关课题就是利用现成的代码覆盖率 工具进行类似的影响分析...我所展示出来的这些技术在开发的工作流中可能是低劣的，而且在你的 CI 框架中可能需要成本。 一个简单的测试影响分析的实现需要一些前期工作: 运行单个测试，并收集代码覆盖率。
1.2 非典型轮廓加工中的进刀方式 在对于一些非典型轮廓的加工，采用切线进退刀的同时，还应沿轮廓走多一个重叠量L，可以有效避免因进刀点和退刀点在同一位置而产生的刀痕。...2 挖槽和型腔加工中的进刀方式 对于封闭型腔零件的加工，下刀方式主要有垂直下刀、螺旋下刀和斜线下刀三种，下面就如何选择各下刀方式进行说明。...在利用CAM软件进行编程的时候，一般都会提供指定点下刀的选项。如CAXA制造工程师里的“区域式粗加工”中的“接近点和返回点”选项，指的就是从指定点下刀或退刀。...在Master CAM里的“挖槽（Pocket）”二维加工中虽然没有指定下刀点下刀的选项，但在选择一个指定点后，再选择加工区域，则系统会自动从选择的指定点下刀；而在曲面粗加工“挖槽粗加工”方式中，则在粗加工参数...通常进刀切入角度和反向进刀切入角度取相同的值。在CAXA中，将斜线下刀方式分解成两种类型:Z字型和倾斜线。
目前暂无Siglec15在膀胱癌的研究，因此，作者聚焦在Siglec15基因，分析该基因在膀胱癌中与肿瘤微环境的关系及分子分型，文章于2021年1月发表于Theranostics (IF: 8.579)...分析Siglec15、CD8和PD-L1之间的相关性，发现炎症表型的Siglec15表达最低(Fig C)。 Siglec15的表达与CD8表达呈负相关(Fig D)。...通过Drugbank数据库分析，siglec15表达较低的样本，对化疗、免疫治疗和ERBB治疗的反应明显更高(Fig G)。...06 在内部队列中验证Siglec15 在湘雅队列中再次分析和验证： Siglec15与大多数免疫调节剂呈负相关，Siglec15也与CD8+ T细胞、NK细胞、树突状细胞和巨噬细胞呈负相关(Fig A...在其它的队列中，验证了IRS是有价值的预后指标(Fig F-H)。 小编总结 单基因数据挖掘的思路屡见不鲜，小编以为，本文的亮点之一是将单基因的分析与治疗策略相关联，可以更好落地临床。
，工业中的技术都来自于需求，用于解决某个已有或潜在的问题，因此，TSN是来自于制造业现场大量的数据互联的需求。...03 对数字化应用的推进 数字化的推进中，包括新的边缘计算、人工智能与机器学习、基于云计算等方案来实现各个层次，不同粒度的网络数据刷新问题。...数字孪生与传统建模仿真有一个较大的差异在于其实现“动态交互”，通过对数据的采集，包括不确定、非线性的任务中的变量采集，基于全局优化，可以采用机器学习对质量相关性进行分析，也可以对调度策略进行全局分析，但这些分析与优化的结果...通过TSN网络，实现从传感器、控制、运营在一个网络架构中，才能确保整体的运营一致性。...，并且，在通用的网络标准制定中，IEEE作为一个开放的，不受任何企业所主导的标准，具有更高的可信度，也更易于为各个产业界的企业所采用。
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