在 Nest.js 开发中我们通常会选择 TypeORM 框架操作数据库，这对前端 SQL 弱的来说确实是有很大的帮助。但对于一些复杂的查询显得有点麻烦，甚至比直接写 SQL 更复杂。...下面举了几个例子对比几种写法的区别和优缺点。以及如何在 Nest.js 使用 MyBatis 的语法。 需求 如现在有以下表结构，学生表、学科表、分数表。来表示学生的学科考了多少分这个需求。...MyBatisMapper 在 Java 中都会使用 MyBatis 插件提供的语法在 XML 文件里写 SQL 语句。...对于小项目也没必要引入额外的概念，项目复杂点的是需要考虑一种更统一的管理方式，对于本就复杂的功能还写那么复杂的构建查询，如果都使用原生 SQL 去实现功能了，不如试试在 XML 写。...项目推荐 我开源了一个 基于 Nest.js & React.js 的后台权限管理系统，此项目实践 Nest.js 开发。
刘耀铭同学元数据系列作品的第三篇，大家支持！ 今天跟大家谈谈数据库中的元数据 数据库中的元数据无非就是对数据库中数据的描述与定义。...现在换成数据库，在关系型数据库管理系统 (DBMS) 中，元数据描述了数据的结构和意义。...比如在管理，维护Mysql 或者是开发数据库应用程序的时候，我们经常要获取一些涉及到数据库架构的信息： 数据库中的表和视图的个数以及名称； 表或者视图中列的个数以及每一列的名称、数据类型、长度、精度、描述等...那么在mysql中如何获取数据库的元数据呢？...数据库里查询相关表 INFORMATION_SCHEMA是MySQL自带的一个系统数据库，它里面存储了所有的元数据，通过select里面的相关表就可以获取你想要的元数据。
集合存在于数据库中，集合没有固定的结构，这意味着你在对集合可以插入不同格式和类型的数据，但通常情况下我们插入集合的数据都会有一定的关联性。...用户创建的集合名字不能含有保留字符。有些驱动程序的确支持在集合名里面包含，这是因为某些系统生成的集合中包含该字符。除非你要访问这种系统创建的集合，否则千万不要在名字里出现$。...删除之后，你必须显式的重新创建这个 collection。 在32bit机器中，capped collection 最大存储为 1e9( 1X10的9次方)个字节 元数据 数据库的信息是存储在集合中。...它们使用了系统的命名空间： dbname.system.* 在MongoDB数据库中名字空间 .system.* 是包含多种系统信息的特殊集合(Collection)，如下: 集合命名空间 描述 dbname.system.namespaces...dbname.local.sources}包含复制对端（slave）的服务器信息和状态。 对于修改系统集合中的对象有如下限制。 在{{system.indexes}}插入数据，可以创建索引。
准备一手测试数据，在同级目录下创建test_data.json文件 [ { "title": "测试用例1", "data": "参数1" }, { "title"...定义元类MyMateClass： 重写__new__方法，在创建新类时动态添加测试方法。 遍历attrs['Cases']中的测试用例数据。...在该方法中，打印了测试用例数据，并且可以进行数据处理、接口请求、响应数据提取和断言等操作。 在__main__中运行测试用例： 通过open函数打开测试用例数据文件，并加载JSON数据。...创建包含测试用例数据的字典cases。 使用自定义的元类MyMateClass创建测试用例类Xiaozai，该类继承自unittest.TestCase和BaseApiCase。...HttpRunner的数据驱动功能也是通过自定义元类来实现的。元类可以动态地对测试用例类或测试步骤进行修改，实现不同的数据输入或参数组合。 好了，后续我也会更新go语言！
包装这一层的目的是为了做异常处理，也就是 ExceptionsZone.run 做的事情： class ExceptionsZone { static exceptionHandler = new...this.exceptionHandler.handle(e); } } } 调用目标方法，并做 try catch，当出现异常的时候，用 ExceptionHandler...exceptionHandler = new ExceptionHandler(); static async asyncRun(callback) { try {...： (async function() { await ExceptionsZone.asyncRun(proxy.coding2); })(); 这样就能处理异步逻辑中的异常了： 我们通过代理的方式给对象的所有同步方法添加了异常处理...因为这段逻辑是我从 Nest.js 源码里摘出来的，它源码里就是这样来给对象添加异常处理的： 异步逻辑也是单独提供了个方法来运行： 我觉得这个透明给对象添加异常处理的方式很优雅，就把它从 Nest.js
♣ 题目部分 在Oracle中，SQL概要（SQL Profile）的作用是什么？...②SQL Profile在对SQL语句的支持上做得更好，也就是适用范围更广。 对于sqlprof_attr部分的数据可以使用脚本coe_xfr_sql_profile.sql脚本生成。...使用SQL Profile的两个目的：①锁定或者说是稳定执行计划。②在不能修改应用中的SQL的情况下使SQL语句按指定的执行计划运行。...SQL Profile最大的优点是在不修改SQL语句和会话执行环境的情况下去优化SQL的执行效率，适合无法在应用程序中修改SQL时。...('FULL(t1@SEL$1)')是这里的格式如何写，在Mos上的文章note 215187.1中的sqlt.zip的目录utl中提供了脚本coe_xfr_sql_profile.sql可以生成这些信息
在hive的安装目录下，进入conf目录，创建一个hive-site.xml文件 根据官方文档配置参数，拷贝数据到hive-site.xml文件中 https://cwiki.apache.org/confluence.../display/Hive/AdminManual+MetastoreAdmin 注意：先创建一个metastore数据库，字符集要用latin1 ?...启动hive（别忘了先启动hdfs和yarn~~） start-dfs.sh start-yarn.sh hive 创建一张表，试试看元数据能否保存到MySQL里 ?...从上图中，可得知 元数据的结构 表的信息都存储在tbls表中，通过db_id和dbs表中的库进行外键约束！ 库的信息都存储在dbs表中！...字段信息存在在column_v2表中，通过CD_ID和表的主键进行外键约束！
在本文中，我们将深入探讨 Nest.js 控制器的工作原理和用法，为您提供有关如何构建强大的 RESTful API 的深入理解。什么是 Nest.js 控制器？...处理路由参数路由参数是 URL 中的一部分，通常用于标识特定资源。在 Nest.js 中，我们使用 @Param 装饰器来捕获这些参数。...这样，我们可以在方法中访问 'id' 参数的值。处理请求体数据请求体数据通常用于创建或更新资源时发送的数据。在 Nest.js 中，我们使用 @Body 装饰器来捕获请求体数据。...在示例中的 createUser 和 updateUser 方法中，我们使用 @Body() 来捕获整个请求体数据，并将其作为 user 参数传递给方法。这样，我们可以在方法中访问请求体中的数据。...使用异常过滤器除了在控制器方法内部使用 try-catch 外，Nest.js 还提供了异常过滤器，它可以全局处理应用程序中的异常。
表单设计 在前面文章中，我们通过一系列案例介绍了表单设计的一些基本功能，表单设计起到非常重要作用，也是crudapi核心，所以本文会详细介绍表单设计中一些其它功能。...概要 表单字段column属性 列英文名称 描述 name 英文名称 caption 中文名称 autoIncrement 是否自增长 description 描述 displayOrder 序号，UI中显示的顺序...，提示重复错误，和期望的一致，唯一性索引可以防止数据重复。...联合索引 如果索引只有一个字段，在设置列属性的时候直接设置。如果是多个字段联合索引，就需要单独设置了。这里可以创建普通或唯一两种类型的联合索引，通过下拉框选择多个字段。...附件 附件类型字段支持保存附件，主要是文档、图片等 [url] 设置文件file表的url链接字段属性为ATTACHMENT [file] 录入数据时候，附件字段可以上传文件，如果是图片可以预览。
♣ 题目部分 在Oracle中，coe_load_sql_profile.sql脚本的作用是什么？...♣ 答案部分 可以使用coe_load_sql_profile.sql脚本直接固定执行计划，该脚本也可以实现直接把sqlprofile直接迁移到其它库中。...很多DBA习惯于使用coe_xfr_sql_profile.sql脚本来固定SQL执行计划，但是这个脚本操作起来比较麻烦，而且容易出错。这个脚本的正确用途是用来做不同数据库之间SQL执行计划的固定。...最方便的脚本是：coe_load_sql_profile.sql，使用这个脚本，只需要输入几个参数，就能完成快速恢复执行计划的任务。...SQL> 6.查看产生的sql profile，此时原语句在不加hint的情况下也走全表扫了select * from dba_sql_profiles; SQL>set line 9999 SQL>
♣ 题目部分 在Oracle中，coe_xfr_sql_profile.sql脚本的作用是什么？...♣ 答案部分 使用coe_xfr_sql_profile.sql脚本生成sqlprof_attr数据 最麻烦的sqlprof_attr('FULL(t1@SEL$1)')是这里的格式如何写，在Mos上的文章...note 215187.1中的sqlt.zip的目录utl中提供了脚本coe_xfr_sql_profile.sql可以生成这些信息。...COE_XFR_SQL_PROFILE completed. 6.替换文件coe_xfr_sql_profile_cpk9jsg2qt52r_3384190782.sql中的SYS.SQLPROF_ATTR...has been created COE_XFR_SQL_PROFILE_cpk9jsg2qt52r_3384190782 completed 8.查看产生的sql profile,此时原语句在不加
在美国，它瞄准的是中端市场，单店的 SKU 只有3千左右，带来的优势是针对同一个供应商的采购量大、SKU 还少（意味着制造成本低），因此能够拿到市场上最低的价格。...一旦采购选择有误，业务受到的影响比沃尔玛大得多。为此 Costco 提前3年就在天猫开店，意在收集客户购买数据。 从这组案例中，我们能看到数据和智能对“创新战略”的价值。...方教授通过研究中、美企业的发展历史和先进企业的创新战略，提出了企业创新的5大支柱： * 业务数据化 * 管理智能化 * 服务个性化 * 协作网络化 * 组织敏捷化 在组织3.0下，原有的“规模——分工—...4 数据在企业组织演进中的价值 在整个“创新战略”的课上，方教授讲到“数据”这个词不下百遍。企业创新的5大支柱：业务数据化、管理智能化、服务个性化、协作网络化、组织敏捷化，都需要数据系统的支撑。...我和不同 VC 中做投资的朋友聊天，大部分都很看好每个行业排名前2的 SaaS 公司未来的数据价值。
这要归功于过去两三年以来新冠疫情造成的封城抗疫政策，以及在此过程中人们对网络会议的新发现、新喜爱或容忍。 那么，按照这一逻辑，下一步我们将是在元宇宙，即计划中的虚拟世界中工作。...他说：“为什么我们想要元宇宙中的办公室看起来像我们真正的办公室?要建立新的虚拟创意空间的全部意义就在于扩展我们的体验，而不是简单复制我们在现实世界中已经拥有的东西。” ...元宇宙在调整(或监管)方面是有争议的，不仅因为在技术上难以监控在虚拟世界中进行实时聊天的潜在数十亿化身，而且因为这些化身可能会在此过程中创建大量数据。 ...斯坦福大学的一项研究发现，在虚拟现实中花 20 分钟就可以提供超过 200 万条独特的身体运动记录，这对于公司来说是一种丰富的新数据流。 ...在线安全公司 HackerOne 的联合创始人亚历克斯·赖斯(Alex Rice)认为，任何公司在考虑让员工在元宇宙中随意活动之前，需要经过对元宇宙设计的深思熟虑。
在Spotlight中展示应用程序中的数据可以显著地提高应用的曝光率。...为应用中的项目建立Spotlight索引，需要以下步骤： •创建一个CSSearchableItemAttributeSet（属性集）对象，为你要索引的项目设置适合的元数据（属性）。...，极大地简化了开发者在Spotlight中创建并维护应用程序中Core Data数据的工作难度。...•对于特定的数据，即使被标记成可索引，也可以通过在attributeSet中返回nil将其排除在索引之外•identifier中最好设置成可以同你的记录对应的标识（identifier是元数据，并非CSSearchableItem...（CSSearchableItem）中需要的属性（例如可搜索项中有十个元数据内容，只需返回设置中的两个）•当获得搜索结果时将调用foundItemsHandler闭包中的代码•配置好后用searchQuery.start
队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素。...在JavaScript中，可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。 其实可以用窗口排队打饭为案例，先来的先排队打饭。...在队列中，新元素被添加到队列末尾，并等待其他已存在的元素被处理后才能被移除。当删除元素时，总是从队首开始移除元素。...因此可以对它们使用默认的出列操作： ---- 总结 在JavaScript中，队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素...队列主要有两个基本操作: 入队(enqueue)和出队(dequeue)，在JavaScript中可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。
在文章中，我们说到Hive 3.0.0版本开始，其单独提供了standalone metastore服务以作为像presto等处理引擎的元数据管理中心。...本文以Java API为例，介绍如何获取hive standalone metastore中的catalog、database、table等信息。...().forEach(System.out::println); System.out.println("------------------------获取catalog为hive的描述信息...viewExpandedText:null, tableType:MANAGED_TABLE, rewriteEnabled:false, catName:hive, ownerType:USER) Copy 本文为从大数据到人工智能博主...「xiaozhch5」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
可以说，「数据中台」衍生自「业务中台」。 与其说数据中台是一种全新的开源产品，倒不如说它是一种服务，是将数据资产转换为数据服务的一种方式。...同时，SAP 数字平台将前端与后端的数据拉到一起，消费者在使用数据的同时，也成为数据本身，使企业的产品更加精益化。...SAP 还在客户环节开创性地使用了 SAP CAR 来代替传统的数据库，直接连接商品运营管理与数字化营销系统，使得 SAP 数字平台在零售行业内真正做到了以一个统一的平台对全渠道计划流程进行整合。...「数据中台」的困境 当代大型企业大多横跨多个行业，数据十分复杂多样。普遍意义上的「数据中台」脱离后台，缺少行业经验与行业模板，难以处理如此复杂的数据，很难在跨行业的大型企业做到真正落地。...企业在面临数字化转型的选择之时，务必要擦亮眼睛，打好后台基础，注重整体架构，而非追求一时热点。
机器学习在重度抑郁症患者中的应用：从分类到治疗结果预测 基于原始影像数据的深度学习模型预测脑龄可获得可靠的遗传生物标志物 基于功能磁共振成像数据的机器学习对精神分裂症进行分类 使用多元表征方法提升对大脑...深度学习在婴儿大脑的磁共振图像分析中的作用（上） 参数选择对脑卒中后失语症预测模型的影响 大脑数据分类时意外过拟合的危险 机器学习在静息态功能磁共振成像中的应用 有监督机器学习在系统神经科学中的作用...6.2.3 神经影像中的SVM 支持向量机在脑疾病研究中的应用大多基于神经成像数据。...SVM在神经成像中的应用并不局限于MVPA;神经成像数据的衍生度量，如全局性的图论度量，也可以用作支持向量机的输入。...在接下来的章节中，我们探索支持向量机在临床神经成像研究中的使用，涵盖了大脑障碍的三个谱系：认知障碍，精神病和抑郁症。
，Python也在不断涌现和迭代着各种最前沿且实用的算法包供用户免费使用， 如：微软开源的回归/分类包LightGBM、FaceBook开源的时序包Prophet、Google开源的神经网络包TensorFlow...上述开源的包中，全部都支持Python。而对于其它语言来讲，上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。...从数据处理出发，从效率角度将Python及MySQL进行实际对比，展示Python对数据处理的强大能力。 Python对于数据的处理速度均极大的超过了MySQL数据库。...在实际的挖掘项目中，在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下，通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率，甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。
可以说，「数据中台」衍生自「业务中台」。 与其说数据中台是一种全新的开源产品，倒不如说它是一种服务，是将数据资产转换为数据服务的一种方式。...同时，SAP 数字平台将前端与后端的数据拉到一起，消费者在使用数据的同时，也成为数据本身，使企业的产品更加精益化。...SAP 数字平台通过前台行为收集、中台数据展现、后台系统应用，促进产品的迭代和优化，最终真正提升企业的生产效率。 具备行业特色的数据中台 一般说到数据中台，包括数据集成、数据存储与数据治理。...SAP 还在客户环节开创性地使用了 SAP CAR 来代替传统的数据库，直接连接商品运营管理与数字化营销系统，使得 SAP 数字平台在零售行业内真正做到了以一个统一的平台对全渠道计划流程进行整合。...「数据中台」的困境 当代大型企业大多横跨多个行业，数据十分复杂多样。普遍意义上的「数据中台」脱离后台，缺少行业经验与行业模板，难以处理如此复杂的数据，很难在跨行业的大型企业做到真正落地。
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