开场 工作中会经常用到npm install或是npm update，那这两个命令有什么区别呢 可以用一个文件来看下 { "name": "my-project", "version...": "1.0", // install update "dependencies": {...not-yet-installed-versioned-module": "2.7.8" // installs installs } } 由此可以看到两者之间的差别就是对于已经安装的包，没有明确版本号的 npm install会忽略 npm update...会升级 其他 另外， install和update在devDependecies上也是有差别的 npm install默认会安装devDependecies，除非加上--production参数 npm...update不会默认安装，除非手动加上--dev参数 install的其它功能 手动安装某个指定的包 全局安装，npm i -g 从某一个git版本安装或是git url安装，npm install
save()方法保存持久化状态的对象，hibernate会通过update操作完成。注意这个会发生在提交事务的时候。如果该持久化对象没有改变，hibernate不会发出update语句。...因为hibernate在更新之前会先select，查询该持久化对象，发现该对象和数据库中的一致，就不会做update操作。...update()方法会将实体添加到持久化上下文，实体后续的改变会被跟踪并且当事务提交时这些改变会被保存到数据库中。...以上内容翻译自http://www.journaldev.com/3481/hibernate-save-vs-saveorupdate-vs-persist-vs-merge-vs-update-explanation-with-examples...update()方法会将实体添加到持久化上下文，实体后续的改变会被跟踪并且当事务提交时这些改变会被保存到数据库中 hibernate update()方法会跟踪实体的改变，在提交事务时保存到数据库中。
想想如果没有for update 这个语句，那在程序上要花费多大的力气来满足这个“事务”。...for update 将这一行数据上了锁，一个别人都不能对这行数据更改的锁，事情就到此为止了，NO NO NO 如果这时候多个人都要加 for update 锁会怎么样，那一定只能有一个人，加上这个锁...那这for update 产生了什么锁我们的看一下 ? ?...那我们就的拿出for update NOWAIT 这条语句 session 1 ? session 2 ?...相对于 for update for share 用法比较单纯，一句话，有我你别改，但都可以读。 ? ?
结合人工和自动化 基于以上的分析，我认为最佳的代码评审方式应该是人工和自动化的结合。我们可以使用自动化工具来检测代码中的基础问题，然后再进行人工的代码评审，专注于那些自动化工具无法处理的复杂问题。
这些挑战主要包括： 数据持久性： 确保写入的数据真正持久化，这涉及到 CPU 缓存的刷新、处理乱序执行以及显式刷新操作的必要性。...CMM-H 的数据持久性机制： 设备级管理： CMM-H 控制器负责管理其内部的 DRAM 和 NAND。 持久化策略： 数据通过存储在板载 NAND 中实现持久化。...持久性内存泄漏则在虚拟化层的内存记账范围内进行管理。...下表对这些方法在应对持久内存编程挑战方面进行了比较： 表 1：持久内存编程挑战应对方案对比：VAST SCM vs....这种结构化的比较有助于根据具体需求和应用场景评估最合适的持久内存采用路径。
composer update VS composer install ： update 会根据composer.json文件来安装依赖包，这里composer.json占据“主导地位”，安装完毕将创建...当你在开发项目之初，你创建一个composer.json文件，这时应该使用composer install；开发过程中你发现需要使用其他的依赖包，于是你在.json文件中加入了一些依赖，这时应该使用composer update...Add composer.json with some dependencies Run composer install Add some more dependencies Run composer update...Difference between composer require vs composer create-project in composer : stackoverflow 总结：composer
如果你经常看到做数据分析同事，在SQL客户端里执行完查询，把结果复制/粘贴到 Excel 里再做成图表，那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。...用了一年多，虽然在不少小地方有些不满意，但总体来说 Superset 很好地满足了公司现阶段在数据可视化与业务报表方面的需求。...Superset 在可视化方面做得很出色，不但是开源领域中的佼佼者，也把很多商用 BI 工具甩在身后。...如果说 Superset 是构建一个 BI 平台，那 Redash 目标就是更纯粹地做好数据查询结果的可视化。...当然 Redash 也有自己的不足之处，它的可视化种类比 Superset 逊色不少（不过其实也够用了）。
问题签名: 问题事件名称: BEX 应用程序名: Auth.exe 应用程序版本号: 0.0.0.0 应用程序时间戳: 546d9...
简介 本文将深入对比三个流行的UI自动化测试框架：Playwright，Selenium WebDriver和Puppeteer，从各个方面进行比较，包括功能特性、学习曲线、社区支持、前景等，以帮助你根据项目需求和个人技术背景
接上篇(数据可视化的开源方案: Superset vs Redash vs Metabase (一))。...在部署上Redash 除了 SQL 数据库外，还依赖于 Redis，但 Redis 只用来保存查询锁（防止多个相同查询同时进行），不需要做持久化，总的来说比较简单。
如果你经常看到做数据分析同事，在SQL客户端里执行完查询，把结果复制/粘贴到Excel里再做成图表，那说明你的公司缺少一个可靠的数据可视化平台。...Superset在可视化方面做得很出色，不但是开源领域中的佼佼者，也把很多商用BI工具甩在身后。...如果说Superset是构建一个BI平台，那Redash目标就是更纯粹地做好数据查询结果的可视化。...它不需要像Superset那样在创建图表前先定义表和指标，而是可以非常直观地将一个SQL查询的结果可视化，这使得它上手很简易。...当然Redash也有自己的不足之处，它的可视化种类比Superset逊色不少（不过其实也够用了）。
在自动化测试领域，编程语言的选择如同侠客选剑，选对武器才能事半功倍。Python、Java、JavaScript 三足鼎立，各自锋芒毕露。究竟哪把"利剑"最适合你的测试战场？...本文将深入剖析三大语言在自动化测试中的优劣与适用场景！一、Python敏捷高效，测试领域的瑞士军刀核心优势：语法简洁： 代码清晰易读，上手速度快，特别适合测试脚本快速开发。...典型应用场景：快速搭建自动化测试框架与脚本API 接口自动化测试Web UI 自动化测试（Selenium + Python）测试数据生成与分析中小型项目或敏捷团队的测试需求# 示例：Python +...Web 前端测试为主 → JavaScriptJest + Cypress/Playwright 组合是当今前端自动化测试的黄金标准。...Python 灵活高效、Java 稳重强大、JavaScript 统治前端——理解其特性，结合项目需求，才能让自动化测试真正成为质量保障的利器！你的团队在用哪种语言做自动化测试？欢迎留言分享实战经验！
加密货币领域绝大多数交易都是在中心化交易所进行的，而不是分布式交易。 中心化交易 通过中心化交易，中介机构（如公司）充当中间人，以促进他们平台上的交易。...去中心化交易 与中心化交易不同，他们的去中心化交易对手不需要中介机构来操作。...去中心化交易的架构意味着使用它们有显着的优势。例如，没有中介几乎不需要任何交易费用。去中心化交易也是更私人的，中心化交易往往需要个人信息和身份证明，例如护照，以便在他们的平台上进行交易。...这可以使现有的去中心化平台上的交易成为一个问题。由于去中心化交易的观众数量较少，他们的交易量远低于中心化交易量。这意味着找到一个可接受的交易可能是一个困难的过程。...去中心化交易继续被他们的中心化交易对手所忽视，目前这些去中心化交易提供的交易功能显着提高。然而，随着去中心化交易的发展，我们可能会看到偏好转向更加去中心化的模式。
☘ 版本兼容性，版本之间可能不会向后兼容，造成迁移和升级操作复杂化 ☘ 长期支持，开源项目的成功取决于广泛的社区支持，如果指定的项目失去社区支持，该项目可能会逐渐消亡，剩余的用户会被搁浅。...开源与标准化之争 标准与开源之争出现在各类文章和会议上，Heavy Reading的Sterling Perrin提出了这个问题，并报告了业界投票的结果，下图显示了他在最近的一次会议上展示出来的结果。...战斗刚刚开始 开源与标准化之争伴随着速度与风险。运营商看到了SDO和前瞻性开源项目带来的优势，但这种趋势正在逐渐向后者靠拢。SDO开始对此作出反应，尝试更快地推出标准，并且支持开源的工作。...例如，MEF正在支持开源的工作，以实施其生命周期服务协调可视化架构。我个人认为这是正确的方式，使传统的SDO工作能够发挥作用并得以实现。有一件事是可以肯定的，SDO不会消亡。长按左侧二维码关注
笔者之前写过一篇文章 生成Verilog HDL例化模板，在这边文章中，使用Python来完成Verilog的例化。但其实Vs Code也有类似功能，操作也比较方便。...还是要安装Python，并添加环境变量： 在VS Code中安装Verilog_TestBench 打开要处理的Verilog文件，按下Ctrl+Shift+P，调出命令框，输入instance，回车...可以看到在Terminal中已经生成了例化模板 完整的例化代码如下： // wave_gen Parameters parameter BAUD_RATE = 115_200 ;...( dac_clr_n_pin ), .led_pins ( led_pins ) ); 可以看到，参数和端口都可以正确例化，
作者：大邓 来源：大邓和他的Python 使用Pandas和plotnine可视化数据 目标： 学会使用pandas内置的作图功能 使用pands作散点图和直方图？...使用plotnine定制一个画布 从dataframe数据中构建复杂的定制化图表 导出作图结果 之前分享过很多pandas可视化、plotnine可视化， 使用pandas做数据可视化 plotnine
自打vs2017出来之后，就一心想要体验这个玩意儿。...无奈Intel Parallel Studio XE 2018跟vs2017集成有些问题，原因是vs2017自3月发布之后又有更新，最近一次更新是10月份。...Intel Parallel Studio XE 2018 Update1 出来之后，就想着要尝试一下咯。技术在向前发展，我们也要往前看。...而Intel Parallel Studio XE 2018 Update1 Cluster Edition完整安装也需要13G空间。...注意是Update1哟，原因在开头也讲过了。我想强调的是可以用教育邮箱去官网申请序列号，也可使用许可文件安装，两者二选一。如下图所示 ? ? ?
另外，本教程的全部代码都可以在下面的GitHub存储库中找到: https://github.com/Tanu-N-Prabhu/Python/blob/master/Normalization_vs_Standardization.ipynb...归一化 理论 归一化是将数字特征转换为标准值范围的过程。...我们何时应实际对数据进行归一化？ 尽管归一化不是强制性的（必须做的事）。它可以通过两种方式为您提供帮助 归一化数据将提高学习速度。它将在构建（训练）和测试数据期间提高速度。试试看！！...以下是您可以遵循的经验： 您可以对无监督学习算法使用标准化。在这种情况下，标准化比归一化更有利。 如果您在数据中看到一个曲线，那么标准化是更可取的。为此，您将必须绘制数据。...如果您的数据集具有极高或极低的值（离群值），则标准化是更可取的，因为通常，归一化会将这些值压缩到较小的范围内。 除上述情况外，在任何其他情况下，归一化都适用。
数字化江湖中有“六大门派”，他们各自都有自身的看见本领和武功秘籍，各个号称是企业数字化转型的填坑能手。然而，企业数字化转型路上的“坑”，并不全是已知的，依靠“六大门派”也无济于事，而只能靠自己。...就如笔者曾说：企业数字化转型之路注定不是平坦和一帆风顺的，总会走一些弯路、趟一些坑，而也许只有企业不断“挖坑自埋”之后，才能趟出一条属于自己的数字化之路！...今天给大家分享的这个材料来自腾讯IEG的党受辉，告诉大家数字化转型的“坑”在哪里？谁在挖坑？以及避坑指南！
二、Hibernate的状态 hibernate的各种保存方式的区(save,persist,update,saveOrUpdte,merge,flush,lock)及 对象的三种状态 hibernate...的保存 hibernate对于对象的保存提供了太多的方法，他们之间有很多不同，这里细说一下，以便区别。 ...save的作用是把一个新的对象保存 update是把一个脱管状态的对象或自由态对象(一定要和一个记录对应)更新到数据库 三、update 和saveOrUpdate区别 这个是比较好理解的，...顾名思义，saveOrUpdate基本上就是合成了save和update,而update只是update;引用hibernate reference中的一段话来解释他们的使用场合和区别 通常下面的场景会使用...默认情况下，一个持久状态的对象的改动(包含set容器)是不需要update的，只要你更改了对象的值，等待hibernate flush就自动更新或保存到数据库了。
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