在上一篇关于快速使用ent orm的笔记中，我们再最开始使用entc init User 创建schema，在ent orm 中的schema 其实就是数据库模型，在schema中我们可以通过Fields 定义数据库中表的字段信息；通过Edges 定义表之间的关系信息；通过Index 定义字段的索引信息等等，这篇文章会整理一下关于ent orm 中如何使用这些。
在上一篇关于快速使用ent orm的笔记中，我们在最开始使用entc init User 创建schema，在ent orm 中的schema 其实就是数据库模型，在schema中我们可以通过Fields 定义数据库中表的字段信息；通过Edges 定义表之间的关系信息；通过Index 定义字段的索引信息等等，这篇文章会整理一下关于ent orm 中如何使用这些。
ent：https://github.com/facebookincubator/ent是facebook 开源的golang orm 框架，schema 即代码、方便的图遍历、静态类型以及显示api、多种存储引擎支持（当前是mysql，sqlite，以及Gremlin）等。
简单来说就是调用linux系统的：getifaddrs 和 freeifaddrs，读取系统的网卡接口信息，然后拷贝到用户的缓冲区中，然后再释放函数内部的内存。逻辑比较简单，就不仔细研究网卡接口信息的结构体了。
& （和号）成为 & ” （双引号）成为 “ ‘ （单引号）成为 ‘ < （小于）成为 < （大于）成为
使用AnnotationConfigApplicationContext可以实现基于Java的配置类加载Spring的应用上下文。避免使用application.xml进行配置。相比XML配置，更加便捷。
在前面几篇文章中，我们经常使用的可能就是entc这个命令了，entc这个工具给带来了很多功能，这篇文章主要整理关于ent orm 中Code Generation
对于后端开发者来说，一款好用的框架能够大大提升应用的开发效率。为了降低开发者使用 TiDB 的门槛，方便开发者快速连接到 TiDB，我们也在和合作伙伴一起，逐步完善面向主流开发语言和框架的连接支持。
既然我们的操作系统还有CPU特性都采用了NUMA架构，那么我们完全可以通过调整KVM对应的NUMA关系来达到KVM CPU这方面的优化。这里，我们一般是通过CPU绑定的方法来做相关操作的。
Simple, yet powerful ORM for modeling and querying data.
Indexes方法可以在一个或者多个字段上设置索引，以提高数据检索的速度或者定义数据的唯一性
前几天看到消息Facebook孵化的ORM ent转为正式项目，出去好奇，简单体验了一下，使用上自己感觉比GORM好用，于是打算把官方的文档进行整理，也算是学习一下如何使用。
网上很多优化like的方法，无非下面几种，抄来抄去的。 我用213万条数据，每条数据50个字段左右（用的真实的生产环境的mysql数据库，和真实的生产环境的数据），做了性能测试；时间记录的次数不多，但是基本都做了10次左右，时间误差不大的，就只记录了3次，结果如下： 结论： 1.LOCATE，INSTR，REGEXP三个函数，效果在like面前没有任何优势。（那些说有明显优势的，难道是用远超213万条数据测试出来的？） 2.效果好坏，取决于能不能用上索引。 3.like,如果要用，那用左匹配，效果是最
1．分类决策树模型是表示基于特征对实例进行分类的树形结构。决策树可以转换成一个if-then规则的集合，也可以看作是定义在特征空间划分上的类的条件概率分布。
SharpZipLib是一个开源的C#压缩解压库，应用非常广泛。就像用ADO.NET操作数据库要打开连接、执行命令、关闭连接等多个步骤一样，用SharpZipLib进行压缩和解压也需要多个步骤。SharpZipLib功能比较强大，在很多C#的应用中，都有它的身影，我们可以通过引入SharpZipLib类库文件，在程序中实现自动压缩文件以及解压缩文件的功能，例如一个常见的情景就是用户客户端程序下载更新包，下载完成之后，在本地自动解压文件。
通过多种转换方式，发现人的ENTREZID有3个无法找到对应的SYMBOL，NCBI上检索了一下，也没找到这3个基因。
GORM, XORM, ent 和 sqlx 都是 Go 语言的库，用于操作数据库：
ent 是一个由 Facebook 开发的 Go 语言的实体框架，用于构建和维护数据模型。它提供了一种简单的方式来定义、交互和查询数据。
提示：如需把特殊的 HTML 实体转换回字符，请使用 htmlspecialchars_decode() 函数。
近日，Facebook 开源的 Golang 实体框架 Ent 完成了对 TiDB 数据库的支持。 Ent 是一款易于构建和维护应用程序与大数据模型的框架。具有以下特点：
NewExample使用通过core来创建Logger，其中core使用的Encoder为JSONEncoder，WriteSyncer使用的是os.Stdout，LevelEnabler使用的是DebugLevel；NewJSONEncoder创建的是jsonEncoder；其EncodeEntry方法一次打印LevelKey、TimeKey、LoggerName、Caller，最后才是业务的message本身，然后结束json打印，对于有stacktrace还会以非json的形式(普通堆栈形式)打印stacktrace
b. 对m个待评测项目、n个属性，评价矩阵R.shape=(m, n)，则各属性
对于 MySQL 5.6 以及之前的版本来说，查询优化器就像是一个黑盒子一样，你只能通过 EXPLAIN 语句查看到最后优化器决定使用的执行计划，却无法知道它为什么做这个决策。
net_graph 0/1 关闭/显示当前fps、ping值、loss、choke、tick
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/169405.html原文链接：https://javaforall.cn
1.查询为空的字段 我们查询某个字段为空的数据时，在mysql中： select eid,ent_name from ent_search where enttype_code is NULL; 在elasticsearch中，我们使用的api为exists,这个查询是：查询这个字段为空的或者没有这个字段的: GET ent_search/_search { "_source": ["eid","ent_name"], "query": { "bool": {
strip_tags() 函数剥去字符串中的 HTML、XML 以及 PHP 的标签。防注入
首先我们从题意中可以读出：“不能使用比较、查找、替换”函数，也就是说我可以使用分割、组合方法。 于是我写出了如下代码：
BIP39[1]定义了一种将计算机产生的随机数翻译成人类可读的方式，初衷很简单：结合BIP32[2]，辅助人类记忆产生主密钥的种子。
自然语言处理（NLP）领域中的命名实体识别（NER）是一项关键任务，旨在从文本中提取具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构、日期等。这项技术在信息提取、问答系统、机器翻译等应用中扮演着重要角色。本文将深入探讨NER的定义、工作原理、应用场景，并提供一个基于Python和spaCy库的简单示例代码。
从旧版升级到php5.4，恐怕最麻烦的就是htmlspecialchars这个问题了！
RT，Linux下使用c实现的多线程服务器。这个真是简单的不能再简单的了，有写的不好的地方，还希望大神轻拍。(＞﹏＜)
在排查所有查询语句效率的过程中 , 发现了join关联表的时候 , 被驱动表没有走索引而是进行的全表扫描
(1）若D中所有实例属于同一类 则T为单结点树，并将类 作为该结点的类标 记，返回T； （2）若A＝Ø，则T为单结点树，并将D中实例数最大的类 作为该结点的类标记， 返回T； （3）否则，计算A中各特征对D的信息增益，选择信息增益最大的特征 Ag ； （4）如果Ag 的信息增益小于阈值ξ ，则置T为单结点树，并将D中实例数最大的类 作为该结点的类标记，返回T； （5）否则，对Ag 的每一可能值 ，依Ag ＝ i将D分割为若干非空子集 ，将 中实例 数最大的类作为标记，构建子结点，由结点及其子结点构成树T，返回T； （6）对第i个子结点，以 为训练集，以A-{Ag }为特征集，递归地调用步（1）～步（5），得到子树 返回 。
Field的AddTo方法根据Field的类型来执行encoder的对应方法将Field的key和value添加到encoder中；logger的With方法最后是执行core的With，添加的是全局的；而Info之类方法提供的Field参数属于动态的，每条log自己的动态Field，它最后调用的是encoder的EncodeEntry(Entry, []Field)方法
这次新增加一个工具，上次分享时有个朋友说让再增加一个"sql 转 ent schema"的工具，我也是这几天摸鱼加熬夜赶出来了，希望能用上。
在尝试使用ent的基本功能后ent使用体验，我们尝试使用ent来生成grpc服务：
//---------------------------------------------------Over var Over = new Object(); Over.Init = function(e) { Over.ent(e); }; Over.ent = function(e) { e.onEnterFrame = function() { if (e.enabled) { if (e.hitTest(ship_mc.hit02_mc)
前言：本文讲解了机器学习需要用到的信息论中关于信息熵的知识，并用代码演示如何计算信息熵和互信息。
原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47353814
本文将介绍一种基于模板的中文命名实体识别数据增强方法，自然语言处理中最常见的一个领域就是文本分类。文本分类是给定一段文本，模型需要输出该文本所属的类别。对文本分类进行数据增强较为简单的一种是对文本中的词进行同义词替换、随机删除、随机插入、打乱顺序等。命名实体识别不同于文本分类，但又和文本分类密切相关，因为实体识别是对每一个字或者词进行分类，我们要识别出的是一段字或词构成的短语，因此，上述文本分类中的数据增强可能会让实体进行切断而导致标签和实体不一致。这里，介绍一种基于模板得实体增强方法，能够解决上述得问题的同时，使得模型的性能进一步得到提升。
NewDevelopmentEncoderConfig创建zapcore.EncoderConfig，其LineEnding为zapcore.DefaultLineEnding，EncodeLevel为zapcore.CapitalLevelEncoder，EncodeTime为zapcore.ISO8601TimeEncoder，EncodeDuration为zapcore.StringDurationEncoder，EncodeCaller为zapcore.ShortCallerEncoder
系统提供一个全局的key为字符串的哈希表。并提供哈希表的创建、元素添加、元素查找、哈希表的销毁的能力。存储在哈希表中的元素是一个如下的标准结构：
分库分表之所以被广泛使用，因为工程相对简单，但分库分表并不仅仅是分片，还是需要考虑如何扩缩容（全量同步、增量同步、数据校验等）。
1、impala不支持kudu表的关键字：PARTITIONED - LOCATION - ROWFORMAT（官方链接：Impala Keywords Not Supported for Kudu Tables），例如执行如下语句会报错：
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