首先我们了解一个名词ORM，全称是（Object Relational Mapping），即对象关系映射。ORM的实现思想就是将关系型数据库中表的数据映射成对象，以对象的形式展现，这样开发人员就可以把对数据库的操作转化为对这些对象的操作。Hibernate正是实现了这种思想，达到了方便开发人员以面向对象的思想来实现对数据库的操作。 Hibernate在实现ORM功能的时候主要用到的文件有：映射类（*.java）、映射文件（*.hbm.xml）和数据库配置文件（*.properties/*.cfg.xml），
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
前面我们有提到 e，e的对数，我们可以简写， 理解为 Natural Logarithms 自然对数
上一篇博客从整体上认识了一下Hibernate的映射关系，今天就来总结一些常用的关系映射。
ORM的实现思想就是将关系数据库中表的数据映射成对象。以对象的形式展现，这样开发者就能够把对数据库的操作转化为对这些对象的操作。Hibernate正是实现了这样的思想，达到了方便开发者以面向对象的思想来实现对数据库的操作。
DETR 的出现掀起了一波端到端检测器的高潮，各种结构下 FCN（DeFCN， OneNet 等），R-CNN（Sparse R-CNN 等），DETR （DETR，Deformable DETR，DINO 等）都出现了对应的端到端检测器。
本文讲述了如何使用Hibernate进行一对一关联映射，通过实例介绍了User和IdCart两个实体类，以及如何在Hibernate中配置一对一关联映射。
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TaskManager 执行具体的 Task。TaskManager 为了对资源进行隔离和增加允许的task数，引入了 slot 的概念，这个 slot 对资源的隔离仅仅是对内存进行隔离，策略是均分，比如 taskmanager 的管理内存是 3 GB，假如有两个 slot，那么每个 slot 就仅仅有 1.5 GB 内存可用。
Spring 是分层的 Java SE/EE 应用 full-stack 轻量级开源框架，以 IoC（Inverse Of Control：反转控制）和 AOP（Aspect Oriented Programming：面向切面编程）为内核，提供了展现层 Spring MVC 和持久层 Spring JDBC 以及业务层事务管理等众多的企业级应用技术，还能整合开源世界众多著名的第三方框架和类库，逐渐成为使用最多的 Java EE 企业应用开源框架。
Flink 任务提交后，Client 向 HDFS 上传 Flink 的 Jar 包和配置，之后向 Yarn ResourceManager 提 交 任 务 ，ResourceManager 分 配 Container 资 源 并 通 知 对 应 的 NodeManager 启 动 ApplicationMaster，ApplicationMaster 启动后加载 Flink 的 Jar 包 和 配 置 构 建 环 境 ， 然 后 启 动 JobManager ， 之 后 ApplicationMaster 向 ResourceManager 申 请 资 源 启 动 TaskManager ，ResourceManager 分 配 Container 资 源 后 ， 由 ApplicationMaster 通 知 资 源 所 在 节 点 的 NodeManager 启动 TaskManager，NodeManager 加载 Flink 的 Jar 包和配置构建环境并启动 TaskManager， TaskManager 启动后向 JobManager 发送心跳包，并等待 JobManager 向其分配任务。
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这篇讲解 基于外键的双向一对一关联映射 1.考察如下信息，人和身份证之间是一个一对一的关系。表的设计 2.类结构 Person.java public class Person implements
1，首先启动服务器端，使用listen_socket函数监听IP地址上的客户端连接；
上一篇《C# 数据操作系列 - 11 NHibernate 配置和结构介绍》 介绍了Nhibernate里的配置内容。这一篇将带领大家了解一下如何使用NHIbernate。之前提到NHibernate继承了Hibernate的一些传统：使用XML文件进行配置，这一点也是备受争议。不过，有社区爱好者开发了一个名为《Fluent NHibernate》的项目，用来支持NHibernate的流式配置。当然，NHibernate本身也提供了NHibernate.Mapping.ByCode模式。不过这一篇暂且略过，留待下文。
Apache Flink（德语：快速灵巧，原德国柏林大学基金会项目）是一个框架和分布式处理引擎，用于对无界和有界数据流进行状态计算。ms级别水平。data flow+event sequence。
翻译Flink官网关于flink运行架构及编程模型的内容，本文的图片来自flink官网。计划今年下半年将flink应用到生产环境，最近在进行flink的学习，会翻译官方文档的部分内容
当调用session的save/saveOrUpdate/get/load/list等方法的时候，对象就是持久化状态。
Flink计算框架可以处理批数据也可以处理流式数据，Flink将批处理看成是流处理的一个特例，认为数据原本产生就是实时的数据流，这种数据叫做无界流（unbounded stream），无界流是持续不断的产生没有边界，批数据只是无界流中的一部分叫做有界流（bounded stream），针对无界流数据处理叫做实时处理,这种程序一般是7*24不间断运行的；针对有界流数据处理叫做批处理，这种程序处理完当前批数据就停止。下面我们结合一些代码介绍Flink中的一些重要的名词术语。
通过调用Session对象的setFilter()和enableFilter()方法使用过滤器。
Flink是新的stream计算引擎，用java实现。既可以处理stream data也可以处理batch data，可以同时兼顾Spark以及Spark streaming的功能，与Spark不同的是，Flink本质上只有stream的概念，batch被认为是special stream。Flink在运行中主要有三个组件组成，JobClient，JobManager 和 TaskManager。主要工作原理如下图
<hibernate-configuration> <session-factory> <!– 使用EHCache配置Hibernate二级缓存 –> <property name=”hibernate.cache.user_second_level_cache”>true</property> <property name=”hibernate.cache.provider_class”>org.hibernate.cache.EhCacheProvider</property> </session-factory> </hibernate-configuration>
Configure Many-to-Many relationship: Here, we will learn how to configure Many-to-Many relationship between the Student and Course entity classes. Student can join multiple courses and multiple students can join one course. Visit Entity Relationship sectio
前言 前面的我们使用的是一个表的操作，但我们实际的开发中不可能只使用一个表的…因此，本博文主要讲解关联映射 集合映射 需求分析：当用户购买商品，用户可能有多个地址。 数据库表 我们一般如下图一样设计数
经过了前面三篇的介绍,相信大家对Fluent NHibernate已经有一定的了解了,在我们学习中，Fluent 也已经进入了RTM版本。这次的版本发布离RC版只有半个月不到，修正了很多bug，同时补充了大量的功能，在每天更新中，也看到了大量的单元测试，我们相信Fluent NHibernate 已经相对稳定成熟了。RTM相对于RC版本来说，使用方法没有太大的变化，所以不做讲解。 我们后面的教程，会使用RTM版本来演示，希望大家能及时更新（点击下载最新版）。 Fluent NHibernate之旅系列导航
以前对飞塔的防火墙也有一些了解，但是那时候并没有现在的地位和技术优势。现在的Fortinet在Gartner魔力象限中已在leader中了。
我们都知道对于c语言来说，它是需要先转换成汇编语言，然后再生成机器语言的。那么在c语言中，各种条件语句，各种表达式的计算，在汇编中是何如实现的呢？今天我们就来讲解一下。
前一篇博文，我们已经使用jhipster搭建好了一个spring boot+angular的项目，包括账户体系和管理监控等基础功能！接下来就是属性项目结构自己编码了，其实，jhipster还能帮我们做一件高效率的事，就是本文的主题，生成项目Entity
可以看到,非常简单的一段代码,当我用Windows的性能监测工具来监测每个处理器的使用率时,发现了一个有趣的现象.
一、搭建Hibernate环境 1.在src目录下创建hibernate.cfg.xml配置文件 PS:文件的名字不能改！ <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
Hibernate的核心就是对象关系映射： 加载映射文件的两种方式： 第一种：<mapping resource="com/bie/lesson02/crud/po/employee.hbm.
本文介绍了Hibernate中关联映射的几种实现方式，包括单向一对多关联、单向多对一关联、双向一对多关联、双向多对一关联以及单向一对一关联。同时介绍了在关联映射中如何配置外键、延迟加载以及级联操作。
In a random process we know what outcomes couldhappen, but we don't know which particular outcome will happen
Models model是对于信息的一种模型封装与定义。它包含了你要存储的必要字段和操作数据的方法。一句话概括就是，每个模型映射了一张数据表。 基本概念：
chromosome conformation capture称之为染色质构象捕获，简写为3C, 是一种生物化学手段，可以通过实验手段来研究空间结构上相近的染色质，本文简单介绍下3C的实验过程和原理。
Flink 运行时架构主要包括四个不同的组件，它们会在运行流处理应用程序时协同工作：作业管理器（JobManager）、资源管理器（ResourceManager）、任务管理器（TaskManager），以及分发器（Dispatcher）。因为 Flink 是用 Java 和 Scala 实现的，所以所有组件都会运行在Java 虚拟机上。接下来对各个组件的功能进行简单介绍i。
比如汽车和制造商的例子，一辆汽车只能属于一个制造商，但是一个制造商有多辆汽车，这个关系，用Django的Model来表示，就是
本文是orm系列的第一篇，内容来自github上的一个Markdown，清晰的讲述了一些数据库设计上常用的设计模式，并且阐述了orm是什么？
如果pod出问题导致重启而从原本的节点运行至其他节点，这个时候新节点没有原本节点的目录导致数据不一致或者其他问题，怎么办？使用NFS网络存储
什么是延迟加载： 在使用某些Hibernate方法查询数据时，Hibernate返回的只是一个空对象（除id外属性都为null），并没有真正查询数据库。而在使用这个对象时才会触发查询数据库，并将查询到的数据注入到这个空对象中。这种将查询时机推迟到对象访问时的机制称之为延迟加载。 ---- 为什么要使用延迟加载： 可以提升内存资源的使用率 可以降低对数据库的访问次数 ---- 采用延迟加载的方法： session.load() 查询时不进行SQL查询，在使用对象时才执行SQL查询；效率高 query.i
哈希算法就是把任意长度的输入变换成固定长度的输出，每个字节都会对输出值产生影响，且无法通过输出逆向计算得到输入。
本篇文章引导你通过Spring Boot，Spring Data JPA和MySQL实现设置@id @generatedvalue初始值从10000自增。
Apache Flink就是其中的翘楚，它采用了基于操作符（operator）的连续流模型，可以做到微秒的延迟。Flink最核心的数据结构是Stream，它代表一个运行在多个分区上的并行流，它没有边界，随着时间的增长而不断变化，而且它是逐条进行操作的，每当有新数据进行就会被执行，这也是Flink低延迟的根本。
EF中关系映射也是一个很关键的内容，关系映射和属性映射一样，也是在 OnModelCreating 中配置映射。EF中的关系映射有如下三种：
即存储数据的“仓库”，其本质是一个文件系统。它保存了一系列有组织的数据。
map() takes Stream as input and return Stream
缓存(Cache)：是计算机领域非常通用的概念。它介于应用程序和永久性数据存储源（如硬盘上的文件或者数据库）之间，其作用是降低应用程序直接读写硬盘（永久性数据存储源）的频率，从而提高应用的运行性能。缓存中的数据是数据存储源中数据的拷贝。缓存的物理介质通常是内存。 缓存：程序 <-- （内存） --> 硬盘
最近一直忙着准备去旅行的东东，所以进度慢下来了，明天就要出发了，嘿嘿，在出发前，把多对多给写完吧。如果你第一次看这个系列，可以先看看先前几篇，了解下。 一、开篇：ISessionFactory Configuration 二、实体映射：Entity Mapping 三、继承映射：Inheritence Mapping 四、一对一映射：One-to-One Mapping 五、一对多映射：One-to-Many Mapping 场景和数据库设计 前两篇我们介绍了“一对一”和“一对多（多对一）”，或许前两种用
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