假设我有具有User一对多Post的User和Post实体。我想用id、username、post_count获取用户列表。此sql查询将如下所示: select u.id, u.username, count(p.id)
from users u left join posts p on u.id = p.user_id
group by u.id 我想把这个查询的结果放到它自己的实体中,比如 class PostsCountPerUser {
id: string;
username: string;
count: number
} 如何通过mikro-orm完成此操作?
这可能会有点长,但有很多奇怪的问题需要解释。
运行查询时收到的错误消息是:
"stacktrace": [
"SyntaxError: Arg string terminates parameters early",
" at new Function (<anonymous>)",
" at Function.createFunction (/Users/zacktidwell/repos/services/graphql/node_modules/@mikro-o
我使用graphql、类型记录、mikro-orm和postgresql在posts上实现crud。属性createdAt存在以下问题:
DriverException: alter table "post" alter column "created_at" type timestamptz(0) using ("created_at"::timestamptz(0)); - cannot cast type jsonb to timestamp with time zone
这是属性的createdAt实体:
@Field(() =>
我一直在关注Ben Awad Fullstack教程,遇到了一个问题。因此,我已经安装了MikroORM,并且正在使用PostgreSQL数据库。问题是npx mikro-orm migration:create命令返回以下错误: Error: Please provide either 'type' or 'entity' attribute in Post.id
at ReflectMetadataProvider.initPropertyType (F:\Web Development\RedditClone\node_modules\@mikr
我想知道去cluster map markers最好的方法是什么?我们目前在应用程序中使用google map,其中每个实体都在地图上定义一个点,并具有一个用于对实体点进行聚类的grid based clustering algorithm (64px X 64px grid)。这对于大约80k的实体来说工作得很好。我们有从5000到150万个实体的数据集。1.5 million dataset的问题在于,由于有如此多的标记,地图上的几乎每个网格都是群集标记,这不仅会导致糟糕的UI (每个网格上的群集标记),而且还会增加地图的加载时间。
1) Client Side -我尝试过客户端集群(Ma
我正在尝试对MikroORM实体中的方法进行单元测试,从而用测试数据填充mikroORM collection字段。(我使用jest):
describe('Team Tests', () => {
it('isLeader should return true when given user is the team leader', () => {
// Given
const team = new Team('Test team');
const user = new User
嗨,我试着在mikroORM运行播种机,我发现了问题。我所做的一切都是在这里写的:。
在mikro-orm路由文件夹中创建种子器目录( mikro-orm.config.ts)Updated mikro-mal.ts旁边有此linse: )
seeder: {
path: './seeders', // path to the folder with seeders
pathTs: './seeders', // path to the folder with TS seeders (if used, we should put path t
在我的形象中,我已经识别并标记了完全由文本组成的物体。在附加的图像中,您可以看到对象被标记为红色。因此,我希望将第二行(或更多行)中的对象从第一行中分离出来,并给它们不同的颜色(每行都有不同的颜色),但我做不到。你知不知道?谢谢你的回答。这是我的matlab代码的一部分,用于标记:
%% Label connected components
[L, Ne]=bwlabel(imagen);
%% Measure properties of image regions
propied=regionprops(L,'BoundingBox');
hold on
%% Plot Bo
从研究来看,只有单链接层次聚类才能获得最优聚类。这也被称为SLINK。这些库最初在C++中发布,现在在Python/R中发布。 到目前为止,按照文档中的步骤,我设法想出了: import pandas as pd
from scipy.cluster.hierarchy import dendrogram, linkage
from scipy.spatial.distance import pdist
## generating random numbers from 20 to 90, and storing them in a dataframe. This is a 1-dimen
编辑:相关的jira
pattern select * from <table> where <partition_keys> = ? and <secondary_index_column> = ? order by <first_clustering_column> desc中的查询不起作用,出现错误消息:
InvalidRequest: Error from server: code=2200 [Invalid query] message="ORDER BY with 2ndary indexes is not supporte
假设我有以下CLR对象(更复杂的实际情况):
class Student {
public int Id {get;set;}
public int Age {get;set;}
public string Name {get;set;}
public ICollection<Grade> Grades {get;set;}
}
class Grade {
public int Id {get;set;}
public int Grade {get;set;}
public string Course {get;set;}