关系表达式： 附加表达式 附加表达式 < 关系表达式 附加表达式 > 关系表达式 附加表达式 <= _关系表达式 附加表达式 >= 关系表达式
一个日期值存储某一天的不透明表示。日期编码为自 epoch 以来的天数，从公历公历 0001 年 1 月 1 日开始。自纪元以来的最大天数为 3652058，对应于 9999 年 12 月 31 日。
使用PyTorch Profiler进行性能分析已经一段时间了，毕竟是PyTorch提供的原生profile工具，个人感觉做系统性能分析时感觉比Nsys更方便一些，并且画的图也比较直观。这里翻译一下PyTorch Profiler TensorBoard Plugin的教程并分享一些使用经验，我使用的时候也是按照这个教程来来的，有一点不一样的是可以在vscode里面直接安装TensorBoard插件，然后Command+Shift+P打开vscode的命令行窗口输入TensorBoard启用TensorBoard插件并把PyTorch Profiler输出的日志文件所在的文件夹路径传给它就可以直接在vscode里面查看可视化Profile结果了。
可以添加一个日期 x时间和一个持续时间来计算一个新的日期时间，它与线性时间轴上的距离正好是 的大小。在这里，datetime代表, , , or 中的任何一个，并且非空结果将是相同的类型。可以按如下方式计算日期时间偏移的持续时间：yx + yxyDateDateTimeDateTimeZoneTime
今天Rose小哥结合案例代码给大家介绍一下MNE是如何从Raw对象中解析event的。
速率限制是指防止操作的频率超过定义的限制。在大型系统中，速率限制通常用于保护底层服务和资源。速率限制一般在分布式系统中作为一种防御机制，使共享资源能够保持可用性。
原文地址：http://msdn.microsoft.com/zh-cn/magazine/hh205648.aspx 下载代码示例 生产线的产量下降后，将容易出现用户媒体流跳过这些流程，或者您的一个产品成为了“必需产品”的情况。 真正的窍门是在这些情况发生时进行识别，或根据以往趋势对其做出预测。 成功预测这些情况需要使用近乎实时的方法。 在对相关数据进行提取、转换并加载到 SQL Server Analysis Services (SSAS) 等传统商业智能 (BI) 解决方案中时，情况早已发生改变。
对于表中所列值以外的其他值组合，将"Expression.Error"引发带有原因代码的错误。以下各节介绍了每种组合。
原文链接：https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/
在企业级项目开发过程中，往往会经常用到数据库内的聚合函数，一般ORM框架应对这种逻辑问题时都会采用编写原生的SQL来处理，而QueryDSL完美的解决了这个问题，它内置了SQL所有的聚合函数下面我们简
了解算法的效率在计算机科学和编程领域至关重要，因为它有助于创建既优化又性能快速的软件。在这种情况下，时间复杂度是一个重要的概念，因为它衡量算法的运行时如何随着输入大小的增长而变化。常用的时间复杂度类 O（n） 表示输入大小和执行时间之间的线性关联。
就像CoreAnimation 中提到的, Nebula2动作系统急需一个全新的设计和编码. 在《龙歌》的开发和另一个针对表情动画的研究中, 我们不得不为这个天生不足的系统加入新的特性. 最后系统勉强可以正常工作了, 但从设计的角度来说, 它的可维性变得很差. 因为从事一个商业项目有很多约束(里程碑, 特性和质量), 这通常是惟一的选择, 最好是让一些事情在里程碑结束前可以工作(就算是内部的实现很杂乱), 以便顺利地完成目标. 至少最后可以确定, 哪些特性需要一个完全的新设计, 和避免错误的实现方法.
可以看到DB Time比 Elapsed大，如果大很多并且有性能问题，需再进一步分析，后面章节再说
在硬件性能不断提升的现在，软件性能依旧是开发人员关注的重点。不同类型的程序关注的具体性能指标有所不同，服务器程序注重吞吐量，游戏引擎追求渲染效率，桌面程序则关注内存消耗以及界面加载效率和流畅性。当我们需要进行性能优化时，首先需要找到性能瓶颈。本文将介绍两个WPF性能优化分析工具：内存使用率和应用程序时间线的使用。
在我们实际项目开发中，往往会遇到一种多表关联查询并且仅需要返回多表内的几个字段最后组合成一个集合或者实体。这种情况在传统的查询中我们无法控制查询的字段，只能全部查询出后再做出分离，这种也是我们最不愿意看到的处理方式，这种方式会产生繁琐、复杂、效率低、代码阅读性差等等问题。QueryDSL为我们提供了一个返回自定义对象的工具类型，而Java8新特性Collection中stream方法也能够完成返回自定义对象的逻辑，下面我们就来看下这两种方式如何编写？ 本章目标 基于SpringBoot平台完成SpringD
所以，话不多说，让我们创建一个空的实体集。我刚把这个名字命名为顾客。你可以在此处使用任何名称。现在它只是一个空桶。
引言 不可否认的是 JPA 使用是非常方便的，极简化的配置，只需要使用注解，无需任何 xml 的配置文件，语义简单易懂，但是，以上的一切都建立在单表查询的前提下的，我们可以使用 JPA 默认提供的方法，简单加轻松的完成 CRUD 操作。 但是如果涉及到多表动态查询， JPA 的功能就显得有些捉襟见肘了，虽然我们可以使用注解 @Query ，在这个注解中写 SQL 或者 HQL 都是在拼接字符串，并且拼接后的字符串可读性非常的差，当然 JPA 还为我们提供了 Specification 来做这件事情，从我个人使用体验上来讲，可读性虽然还不错，但是在初学者上手的时候， Predicate 和 CriteriaBuilder 使用方式估计能劝退不少人，而且如果直接执行 SQL 连表查询，获得是一个 Object[] ，类型是什么？字段名是什么？这些都无法直观的获得，还需我们手动将 Object[] 映射到我们需要的 Model 类里面去，这种使用体验无疑是极其糟糕的。
其实JPA放在这里有些牵强，不过我们开始这个系列的研究是与JPA相关的，起源于数据库查询中自动生成的一段Dabatase相关代码。事实上，在简化orm代码时，序列化和反序列化也确实是其中的一部分重要工作。那么我们就开始本篇学习。
在企业开发中ORM框架有很多种如：Hibernate，Mybatis，JdbcTemplate等。每一种框架的设计理念是不一样的，Hibernate跟我们本章讲解的SpringDataJPA是一致的框架都是全自动理念作为设计核心，让用户更少的去写SQL语句通过简单的配置就可以实现各种查询。而Mybatis框架则是半自动理念作为设计核心，SQL让用户自己定义实现了更好的灵活性。 本章目标 本章我们目标实现QueryDSL通用查询语言整合SpringDataJPA完成单表的查询多样化。 构建项目 下面我们先来创
Spring Data Jpa框架的目标是显著减少实现各种持久性存储的数据访问层所需的样板代码量。Spring Data Jpa存储库抽象中的中央接口是Repository。它需要领域实体类以及领域实体ID类型作为类型参数来进行管理。该接口主要用作标记接口，以捕获要使用的类型并帮助您发现扩展该接口的接口。CrudRepository、JpaRepository是更具体的数据操作抽象，一般我们在项目中使用的时候定义我们的领域接口然后继承CrudRepository或JpaRepository即可实现实现基础的CURD方法了，但是这种用法有局限性，不能处理超复杂的查询，而且稍微复杂的查询代码写起来也不是很优雅，所以下面看看怎么最优雅的解决这个问题。
对于业务逻辑复制的系统来说都存在多表关联查询的情况，查询的返回对象内容也是根据具体业务来处理的，我们本章主要是针对多表关联根据条件查询后返回单表对象，在下一章我们就会针对多表查询返回自定义的对象实体。 本章目标 基于SpringBoot框架平台完成SpringDataJPA与QueryDSL多表关联查询返回单表对象实例，查询时完全采用QueryDSL语法进行编写。 构建项目 我们使用idea工具先来创建一个SpringBoot项目，添加的依赖跟第三章：使用QueryDSL与SpringDataJPA完成Up
C++标准库中的 <chrono> 头文件提供了一套用于处理时间的工具，包括时钟、时间点和持续时间等。下面是 <chrono> 库的一些主要组件及其使用示例：
在上一章我们讲到了QueryDSL的聚合函数，让我们重新认识了QueryDSL的便利之处，它可以很好的使用原生SQL的思想来进行Java形式的描述，编写完成也不需要考虑更换数据库存在的不兼容问题。当然QueryDSL还有很多我们没有发掘出来的核心技术，我们今天来讲解下”子查询“，看看QueryDSL是怎么完美的诠释了使用Java写SQL。 本章目标 基于SpringBoot平台完成QueryDSL整合JPA实现多表、单表子查询。 构建项目 我们使用idea工具创建一个SpringBoot项目，然后添加部分依
代码 就是查询一个字段，然后输出出来。但是就是报错了。 看哈断点
我们不断地受到来自环境的各种时间尺度的外部输入的轰炸。大脑是如何处理这么多时间尺度的呢?最近的静息状态研究表明，内在神经时间尺度(INT)在单模态区(如视觉皮层和听觉皮层)持续时间较短，而在跨模态区(
不可否认的是 JPA 使用是非常方便的，极简化的配置，只需要使用注解，无需任何 xml 的配置文件，语义简单易懂，但是，以上的一切都建立在单表查询的前提下的，我们可以使用 JPA 默认提供的方法，简单加轻松的完成 CRUD 操作。
基于快速开发,需求不稳定的情况, 我决定使用MongoDB作为存储数据库,搭配使用spring-data
根据联合国的数据，有史以来第一次，大多数人类都生活在城市。在未来的几十年里，随着越来越多的人口走进城市，道路可能会更加拥堵，但利用新技术可以预测公共交通，降低碳排放并对气候变化产生积极影响。
Querydsl是一个Java开源框架用于构建类型安全的SQL查询语句。它采用API代替拼凑字符串来构造查询语句，不仅可以结合jpa等用来查询关系型数据，还提供了相关的api用来查询mongodb，lucene的数据
四种指标类型的数据对象都是数字，如果要监控文本类的信息只能通过指标名称或者 label 来呈现，在 zabbix 一类的监控中指标类型本身支持 Log 和文本，当然在这里我们不是要讨论 Prometheus 的局限性，而是要看一看 Prometheus 是如何把数字玩出花活的。Counter 与 Gauge 比较好理解，我们简单的过一下 然后主要关注 Histogram 和 Summary
目录 1.响应断言 2.断言持续时间 3.返回结果大小断言 1.响应断言 Jmeter其实也有类似检查点的功能，就是断言中的响应断言。对返回结果里面的文字进行断言的匹配。 当然Jmeter中的断言更加强大一些。 以sogou.com搜索为例，检查搜索关键字，search.jmx。 1.badboy录制后导入Jmeter。 2.参数化。 3.对相应请求添加响应断言。 4.对相应请求添加断言结果。 断言结果：一般成功就会显示一行，否则会多显示一行。 变量断言： 📷 把这里写成变量断言 📷 2.断言持续时间 还是
导语 | 本设计指南适用于UI界面中交互微动效，涵盖入场、出场动效，过渡动效和加载动效，在时间和缓动曲线的选择上提供了一些通用的设计建议，帮助设计师理清动效设计思路，提高设计效率。 一、本指南的适用范围 本指南适用于UI界面中交互微动效，属于功能性动效。与聚焦于提供娱乐体验的动效（如动画影片、游戏动效等）不同，功能性动效的设计，有清晰的逻辑目的，聚焦于帮助用户理解当前所处的状态。 动效范围涵盖： 入场\出场动效（enter & exit）、过渡动效（transition）和加载动效（loadin
DSL解释 领域专用语言（Domain Specific Language/DSL） DSL 通过在表达能力上做的妥协换取在某一领域内的高效(世界级软件开发大师 Martin Fowler 对于DSL的解释) DSL相对应的GPL 通用编程语言（General Purpose Language/GPL） 通用编程语言指被设计为各种应用领域服务的编程语言。通常通用编程语言不含有为特定应用领域设计的结构。就是我们非常熟悉的 Objective-C、Java、Python 以及 C 语言等等 DS
QueryDSL是一个通用的查询框架，框架的核心原则是创建安全类型的查询，开始QueryDSL仅支持Hibernate（HQL），在不断开源人士加入QueryDSL团队后，陆续发布了针对JPA，JDO，JDBC，Lucene，Hibernate Search，MangoDB，Collections 和RDF(Relational Data Format) Bean等。 本章目标 我们本系列的章节主要使用QueryDSL与SpringDataJPA在SpringBoot开发环境下进行整合使用，目前Spr
在经过上次课程的学习后，我们已经了解到了进度、活动的概念及定义，并且简单地学习了下活动顺序如何排列的一些工具技术。今天，我们学习的主要方向是估算活动资源与估算活动持续时间这两个过程，另外我们还会将进度管理的最后一个过程 控制进度 一起放到今天的内容中一起学习。原因其实很简单，因为进度管理的重点，或者说是重中之中是在 制定进度计划 这个过程中，在这个过程中我们要学习的内容比较多，所以我们放到最后再去学它。
本研究旨在利用实时监测数据和多种不同的分析方法，确定自杀思维的时间尺度。参与者是105名过去一周有自杀念头的成年人，他们完成了一项为期42天的实时监测研究(观察总数=20,255)。参与者完成了两种形式的实时评估：传统的实时评估(每天间隔数小时)和高频评估(间隔10分钟超过1小时)。我们发现自杀想法变化很快。描述性统计和马尔可夫转换模型都表明，自杀念头的升高状态平均持续1至3小时。个体在报告自杀念头升高的频率和持续时间上表现出异质性，我们的分析表明，自杀念头的不同方面在不同的时间尺度上运作。连续时间自回归模型表明，当前的自杀意图可以预测未来2 - 3小时的自杀意图水平，而当前的自杀愿望可以预测未来20小时的自杀愿望水平。多个模型发现，自杀意图升高的平均持续时间比自杀愿望升高的持续时间短。最后，在统计建模的基础上，关于自杀思想的个人动态的推断显示依赖于数据采样的频率。例如，传统的实时评估估计自杀欲望的严重自杀状态持续时间为9.5小时，而高频评估将估计持续时间移至1.4小时。
现在在互联网时代，创业公司也如雨后春笋般出现，如今小编也在一家中型的创业公司工作，工作时间一天12小时，也算比一般公司长的了，不过确实如此，作为一个程序员，这行本来就是加班晚点的，尤其是进入公司的新人，业务还不是很熟悉，加班加点也是常事。
复杂场景的压力测试，如果有多个同学从事脚本开发，则有时必须使用多个测试脚本文件。这意味着将多个测试脚本需要集成到单个压力测试中。在 JMeter 中可以通过使用 TestFragments 功能部分解决，但是它需要手动管理主测试模块才能添加测试片段，将其排列到线程组中，计算压力场景等。
本节记录了一组Spring数据扩展，它们支持在各种上下文中使用Spring数据。目前，大部分集成都是针对Spring MVC的。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第四篇。对测量性能的介绍。我们还将在函数库中添加从一个函数转换为另一个函数的功能。
通过一个完整例子，在基于 Echo 框架的微服务中添加 Prometheus 监控。
公共交通支撑着全球数亿人的日常通勤，其中一半以上都跟公共汽车有关。随着全球范围内城市的不断发展，通勤者们开始希望知道公共交通的延误情况，尤其是极易因堵车而晚点的公交车。尽管已经有很多交通机构在向谷歌地图提供实时数据，但由于技术和资源的限制，很多机构是没办法提供这些信息的。
概述 本篇博客主要将介绍的是利用spring query dsl框架实现的服务端查询解析和实现介绍。 查询功能是在各种应用程序里面都有应用，且非常重要的功能。用户直接使用的查询功能往往是在我们做好的UI界面上进行查询，UI会将查询请求发给查询实现的服务器，或者专门负责实现查询的一个组件。市场上有专门做查询的框架，其中比较出名，应用也比较广泛的是elasticsearch。 定义查询请求 对于服务端来说，前端UI发送过来的查询请求必然是按一定规则组织起来的，这样的规则后端必须能够支持和解析。换一种说法就是服
（VRPinea 9月2日讯）今日重点新闻：Meta的VR办公应用《Horizon Workrooms》改为Meta账号登录；联想发布分体式智能眼镜Glasses T1；一份FTC法庭文件证实了《Beat Saber》2021年销售额超后5名总和。
路易体痴呆包括路易体和帕金森痴呆两种，而且两者都有认知波动这样的暂时性临床症状。一般认为这种功能障碍是由于大脑内在动力学特性的异常导致。在此背景下，英国纽卡斯尔大学的研究者Schumacher，Taylor以及剑桥大学的合作者O’Brien等人采用横断设计将42例路易体痴呆患者与27例阿尔茨海默症患者和18名健康人进行对比，并采用脑电微状态（该微状态是指一种短暂且稳定的脑内拓扑结构，其时间特征可为大脑动态变化提供有力视角）技术在毫秒级别上进行了分析。此外，作者也使用动态fMRI探究大脑中的哪种加工过程驱动着这种微状态。结果发现，与阿尔茨海默症患者和健康对照组相比，路易体痴呆患者的微状态持续时间明显延长。而阿尔茨海默症患者的微状态动力性基本与对照组持平。相应的，路易体痴呆患者每秒内微状态降低的数量也显著较其他两组更多。路易体痴呆患者组的平均微状态持续时间与认知波动的严重程度呈正相关，而与神经基底节、丘脑网络和大型皮层网络(如视觉和运动网络)之间的动态功能连接呈负相关。
项目进度管理是指在项目实施过程中，对各阶段的进展程度和项目最终完成的期限所进行的管理。它的目的是保证项目能在满足其时间的约束条件的前提下实现项目的总体目标。也就是把项目按时完成，所必须的管理过程
标准库中的某些函数或方法会接受一个time.Duration（持续时间）类型参数，然而该类型是一个int64类型的别名，新手Go开发人员在刚开始使用的时候可能会感到困惑并提供了错误的持续时间值。例如有Java或JavaScript语言背景的开发人员习惯传递一个数字给参数为time.Duration的函数或方法。
这是有关对象管理的系列文章的第11个教程。通过增加生长和死亡的行为，它引入了更多的行为来丰富形状的生长和销毁。
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