首先，说一下什么是EF Core中的Transaction Transaction允许以原子方式处理多个数据库操作，如果事务已提交，则所有操作都应用于数据库，如果事务回滚，则没有任何操作应用于数据库。...所谓原子方式 是指对数据库的每一个操作是对立开来的，但是多个操作能合成一个整体（个人理解）。 当操作到某一步失败了，那么会触发事物的回滚，把前面成功的操作也进行撤销，为什么这一操作这么重要呢？...通过TransferAccounts方法，我们执行转账操作，通过using引入了EF Core的Transaction，如果未执行到Commit()就执行失败遇到异常了，EF Core会自动进行数据回滚...原来是在执行transaction.Commit()之前，程序遇到异常了，它会自动调用transaction.Rollback()进行数据回滚，撤销A的减去10元这一操作。 Benefit?...使用EF Core的Transaction要么所有操作全部成功，要么一个操作都不执行，可以保护数据安全。
但当业务数据量发展，就可能导致大量数据不一致的问题，就会造成前人栽树后人踩坑，需要大量人力排查解决问题和修复数据。 2 如何确认Spring事务生效了？
对比不同分辨率的网格数据时，通常需要将数据插值到相同网格。有很多工具可以实现此功能，本文主要讲一下如何利用xesmf对网格数据进行regrid。...可以直接利用 xesmf 的相关函数生成网格： ds_out = xe.util.grid_2d(-180.0, 180.0, 2.5, -90.0, 90.0, 2.5) 下一步创建 regridder...regridder = xe.Regridder(ds, ds_out, 'bilinear', periodic=True) 下一步就是进行插值操作了： tas_25deg = regridder(...'tas']) 可以绘图对比一下结果： ds['tas'].isel(time=0).plot() tas_25deg.isel(time=0).plot() 插值前后温度分布 如果需要频繁的对相同网格分辨率的数据进行插值...，可以重复利用权重信息以节省时间。
intro buk-RNAseq和sc-RNAseq联合分析在许多文章中已经屡见不鲜了，这周介绍两种利用单细胞数据对bulk进行反卷积方法的基本实现 参考： 这个bulk RNA-seq反卷积工具，你可能还不知道...单细胞工具-使用BisqueRNA对Bulk RNA-seq数据解卷积 这里沿用BayesPrim的测试数据集，在相同尺度下同时进行BayesPrism和BisqueRNA 两种方法算法原理比较 BayesPrism...通过对肿瘤(或非肿瘤)样本的批量RNA测序表达进行分析，deconvolution模块可以共同估计细胞类型组成的后验分布和细胞类型特异性基因表达的后验分布。...Embedding learning module则是一个使用期望最大化(Expectation-maximization, EM)算法对肿瘤表达进行建模的模块。...根据参考图谱反卷积：接下来，将批量RNA-seq数据与参考图谱进行比较，并使用数学算法进行计算，以确定批量数据中每种细胞类型的贡献比例。
加入后台返回的是图1中的数据 ，我们需要json中的Id和UserName 并且我们组件中 需要的是 value 和 label，我们需要修改他们的属性名 this.list = this.states.map
在使用SpingMVC框架的项目中，经常会遇到页面某些数据类型是Date、Integer、Double等的数据要绑定到控制器的实体，或者控制器需要接受这些数据，如果这类数据类型不做处理的话将无法绑定。...一般会将这些方法些在BaseController中，需要进行这类转换的控制器只需继承BaseController即可。
如果不进行数据校验，系统相当于裸奔的状态，随时可能出问题，尤其是出现偶发性的数据异常时，往往排查难度非常大，如果异常发生在一个逻辑复杂的功能模块中，问题定位花的时间差不多能赶上代码编写的时间了。...可见，为了提供可靠的数据，得先有关于数据格式的描述（数据模式），如果对json数据校验的时候，先整理出数据模式，是否也能写个通用的检验算法，运用模式对数据进行校验呢？ 2....容器中容纳的元素是基本数据类型或容器，因此我们只需校验基本数据类型和对容器的结构进行校验，容器中的元素可以采用递归的方式进行校验。...validate_type)) else: pass # TODO def stringMaxLength(s, max_length): # 只对string类型进行校验...，如果能通过校验发现参数问题，给用户明确提示的同时，也可以避免低效沟通 入口数据校验保证数据准确性，将可以保证逻辑代码尽量精简，不需要对非法输入进行处理 第三方接口提供的数据服务，并不总是可靠，将这种无效的数据拦截在系统之外
第一章：利用 binlog 进行数据回滚 ① 查看 binlog 文件所在位置 首先通过下面的语句查看 binlog 文件所在位置。...usr/local/mysql-8.0.11/bin/mysqlbinlog" --no-defaults "/usr/local/mysql-8.0.11/data/binlog.000025" ④ 回滚方式一...⑥ 回滚方式二：通过位置点导出 sql 语句 首先看两个恢复点中间的位置信息。 上面是通过两个时间点截取，这个是通过两个位置点截取。 ? ? 通过指定位置导出数据库。...登录数据库、切换数据库、恢复数据库。...：-d 数据库名，或 –database= 数据库名。
Spark流基础 离散流 缓存 检查点 流数据中的共享变量 累加器变量 广播变量 利用PySpark对流数据进行情感分析 什么是流数据？...Spark流基础 ❝Spark流是Spark API的扩展，它支持对实时数据流进行可伸缩和容错的流处理。 ❞ 在跳到实现部分之前，让我们先了解Spark流的不同组件。...离散流 离散流或数据流代表一个连续的数据流。这里，数据流要么直接从任何源接收，要么在我们对原始数据做了一些处理之后接收。 构建流应用程序的第一步是定义我们从数据源收集数据的批处理时间。...通常，Spark会使用有效的广播算法自动分配广播变量，但如果我们有多个阶段需要相同数据的任务，我们也可以定义它们。 ❞ 利用PySpark对流数据进行情感分析 是时候启动你最喜欢的IDE了！...(lambda w: Row(tweet=w)) # 创建spark数据框 wordsDataFrame = spark.createDataFrame(rowRdd) # 利用管道对数据进行转换
pyecharts 是基于百度开源的Echarts、方便与Python 进行对接、直接可以用于python的一个库。 今天我们利用pyecharts实现职位数据的地图可视化。...所以要自行安装对应的地图文件包，如果下载失败或者觉得下载太慢，可以用镜像进行下载。...我们先对数据源的工作地址，进行字符串的切割,取出上海、广州等城市名称： df["工作地址"] = df["工作地址/经验要求/学历要求/招聘人数"].str.split(',', expand=True...取出上海的行政区，利用Map进行地图可视化： df["工作地址"] = df["工作地址/经验要求/学历要求/招聘人数"].str.split(',', expand=True)[0] df8 = df....工作地址.str.contains('上海-.*') # 利用正则表达式进行匹配 df8 = df[df8] df8 = df8["工作地址"].str.split('-', expand=True)
入侵分析 2.1 分析思路 对这些被植入博彩信息的网站进行分析，发现其被入博彩信息内容基本一致，怀疑为同一黑客团伙所为，既然同一波黑客，其肯定为利用相同漏洞批量进行操作。...对这些网站指纹进行分析，发现其指纹基本上都有某网站管理系统。 ? ? ?...部分被植入博彩网站情况 2.4 指纹分析 对这些被植入博彩内容的网站批量分析其网站指纹，以初步判断可能的入侵利用漏洞。在这里，利用“云悉”指纹批量查询，返回结果如下所示： ?...部分网站指纹情况 对这些指纹进行深入分析，得到如下数据： ? 被黑网站的指纹数据情况 一个很明显的指纹，这些被入侵的大多安装了iis、iQuery、ASP、某IDCIBW网站管理系统等。...但是里面个人感觉利用基础数据,如PassiveDNS、网站指纹等基础数据进行数据分析挺有意思，这样可以把一些很抽象杂乱的事件关联到一起进行分析，抽离层层表象分析到事件的深层关联。
数据集[1] 提取码：krry 有关AdaBoost的详细介绍可以参考：【干货】集成学习（Ensemble Learning）原理总结 •先利用pandas读入csv文件，以DataFrame形式存储...；然后将数据转成list（其实也可以直接操作，不过本人习惯这样做）： data = np.array(data).tolist() •分割数据，最后一列作为标签类别y，其余列为x： x = [];...#测试 print(clf.score(test_x, test_y)) if __name__ == '__main__': AdaBoost() References [1] 数据集
解答 当新版本灰度发布表现不佳时，应回滚至旧版本。对于纯粹的Web应用而言，回滚相对简单。主要难点在于用户数据的无缝切换。对于客户端应用，如果期待用户自行卸载新版本另行安装旧版本，成本和流失率都太高。...可以考虑通过快速另行发布新版本，利用升级来“回滚”，覆盖上次灰度发布的修改。...4.基于新版本代码生成的新的数据，需要进行删除。...那么回滚之后如果后续业务逻辑中会查出来这些数据，并进行判断等相关逻辑处理时，那么就有可能会报错，所以需要与需求方确认，判断是删除掉这部分数据，还是修复这部分数据。...建议 在进行版本迭代升级时，一般数据库不建议删除列，也不建议变更字段的含义，如果需要则优先考虑添加新字段，或者新建表通过外键关联起来，这样升级、回退，都不太会出现太大的问题。
今天在kaggle上看到一个心脏病数据（数据集下载地址和源码见文末），那么借此深入分析一下。 数据集读取与简单描述 首先导入library和设置好超参数，方便后续分析。...所以利用官方的解释翻译后含义如下： age: 该朋友的年龄 sex: 该朋友的性别 (1 = 男性, 0 = 女性) cp: 经历过的胸痛类型（值1：典型心绞痛，值2：非典型性心绞痛，值3：非心绞痛，值...顺手送上一篇知乎链接 此外上边只是我通过原版数据集给的解读翻译的，如有出错误，欢迎纠正 拿到一套数据首先是要看看这个数据大概面貌~ 男女比例 先看看患病比率，男女比例这些常规的 countNoDisease...数据集中还有很多维度可以组合分析，下边开始进行组合式探索分析 年龄-心率-患病三者关系 在这个数据集中，心率的词是‘thalach’，所以看年龄、心率、是否患病的关系。...本篇分析了心脏病数据集中的部分内容，14列其实有非常多的组合方式去分析。此外本文没有用到模型，只是数据可视化的方式进行简要分析。
例子 参考官方例子 using var context = new BloggingContext(); using var transaction = context.Database.BeginTransaction...if all commands succeed, transaction will auto-rollback // when disposed if either commands fails...transaction.Commit(); } catch (Exception) { // TODO: Handle failure } 解析源码 直接定位 transaction...时会定位到EFCore中，这个里面我并没有找到对应的显式Rollback操作，但是经过网络上查询，找到了一个源码中实现了自动 Rollback 在 System.Data.SqlClient 中的 SqlInternalTransaction...disposing = true; this.Rollback(); } 上面代码中，明显的看出当 _innerConnection 不为 null 时，会在释放后调用 Rollback 来进行回滚
从公开的数据集上调研一下可能性，但是没有发现有类似的数据集，于是想着从其他的方式入手，大致方向有三个，第一个就是利用人脸检测的框来推断出身体的位置，从而得到身体的框；第二种就是通过行人检测的数据集，将行人框的高度缩小一半来得到上半身的框...；第三种是利用人体关键点检测数据集，利用关键点来确定上半身的框。...经过调研和讨论，还是觉得用关键点的方式比较靠谱，最终选择了 COCO 数据集，它有 17 个关键点标注，我们可以利用左右肩和左右臀这四个关键点来实现上半身的检测，整一个流程的 pipeline 如下图，...这里是 COCO 对人体标注的所有关键点，我们只需要取其中的四个就行了，注意 COCO 的一个关键点对应着数组中的三个数，也就是 (x, y, flag)，其中 flag 为 0 代表关键点没有标注，为
参考链接： 使用Python和SQLite的SQL 2 如何利用Python和VC6.0对SQLite数据库进行操作 （如需交流，请关注公众号：神马观止） 这段时间由于工作上的需要，...但是由于后期需要用C来实现数据处理算法，因此也需要完成利用VC6.0来对SQLite数据进行操作。...为了对这段时间学习进行总结，也为了日后用到相关知识可以直接参考积累的成果，特此将这些工作记录于这篇博客。...在之后我们得到data.db文件时，通过建立连接，即可利用SQL语句对数据库进行查询等操作了。需要导入4列数据。...\n"); sqlite3_close(db); return 0; } 这里我只是简单介绍一下利用VC6.0和Python对SQLite的简单操作，至于插入、更新和删除等操作，以及根据自己的应用场合进行编程
要求：使用10-fold交叉验证方法实现SVM的对人脸库识别，列出不同核函数参数对识别结果的影响，要求画对比曲线。...0.数据说明预处理 下载AT&T人脸数据（http://www.cl.cam.ac.uk/research/dtg/attarchive/facedatabase.html），解压缩后为40个文件夹，每个文件夹是一个人的...，对数据使用PCA降维处理，其中设定降维后的特征数目时遇到了问题，参考资料中n_components设定为150，但是该数据集采用大的该值后识别率会非常低，即虽然可以百分百识别出训练集人脸，但无法预测识别出新的脸...SVM训练与识别 对降维后的数据进行训练与识别。...为了节省时间，数据只选择了前20个人，最终执行时间为366.672秒。
Zabbix+Orabbix监控oracle数据库表空间 文| 文龙 ?...它提供了从众多 oracle 实例采集数据的有效机制，进而提供此信息的监控和性能指标。然后，您可以利用的 zabbix 的报告功能为收集的所有数据，并提供分析。...然而，这些可以进行微调，以满足您的需求和数据/监控要求 01 环境介绍 系统环境：linux Centos 7.4 3.10.0-693.21.1.el7.x86_64 Zabbix版本:zabbix...数据库版本 归档日志与生产趋势分析 触发器，表/过程等命中率 逻辑 I/O 性能 物理 I/O 性能 PGA SGA 共享池 Sessions 数据库大小 表空间 Orabbix 安装配置 ##zabbix...注： ZabbixServerList：可以设置多个，用","进行分割； DatabaseList：可以设置多个被监控的Oracle数据库服务器，用","进行分割，该名称要和zabbix server界面中的
，今天这里我们只讨论DAG分片对文件的安全保护属性： 这是我之前上传的 自己的头像数据：Qmdv...： DAG分片之后：QmVo......三、Re-Encryption技术 Re-Encryption：重加密技术起源于云计算时代对HTTP网络数据的安全性需求激增（大量用户参与，不可避免出现了隐私问题），因此而诞生的再加密技术，即：在原有的常用加密手段上对用户的隐私实现明文保密...譬如：用户的实时位置数据通过手机定位存储在手机客户端中，我们将在客户端中根据用户ID或者Cuid生成私钥，自动加密定位数据再存储在IPFS上，由于数据采用的是我的密钥进行的再加密，除非我授权（即：将密钥共享...系列篇预告 《【应用】（中篇）运用Re-Encryption技术对你的IPFS网络数据进行多重保护》 几种对于IPFS网络的Re-encryption思路 需要隐藏 Node ID 的场景： 需要隐藏...Hash 指纹的场景： 需要隐藏 File 内容的场景 需要隐藏 Object 结构的场景 《【应用】（下篇）运用Re-Encryption技术对你的IPFS网络数据进行多重保护》 工程实践为主
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