，设备的生产国有关系，如果写在设备规格里，会有一堆 if（日期&&&设备类型&&生产国家）老师说的逻辑运算是不是这样，虽然是在同一个地方做完全部逻辑，内聚，但是用泛化，每个设备类型是一个子类，则逻辑更清晰...我在我的项目例子是下面这个 。把登录的行为分开 一般来说，属性和行为两个方向随着业务的发展，不同的子类会有较大的机会存在变化的可能，如果预见子类的类型不多，是否优先用泛化，而不是关联？...课上是说优先用关联 杨雪鸿 你说的用关联更合适吧，比如抽象出计算公公式，按策略模式来 Alan 用泛化更合适，每种设备的计算租金方式不同 老师课上说通过集合运算，我理解各种条件组合，把不同类型分开，这样代码比较难维护...杨雪鸿 你都没看懂我说的，你说合适就合适吧 UMLChina潘加宇 就是要把各种规则显式放在属性和关联里，尽量消灭if，例如，租金=价格*生产国.费率 实在太复杂，不好处理的，再通过泛化来消灭 （登录...在泛化之前先想一想又没有通过关联显式解决的好方法，没有的话再泛化，把变化写在行为里
以自己对数据的了解，再加上对数据反复的考究，发现用这样的一个正确的sql，出的结果确实是不正确的…… 当时业务紧急，改用了其它方式出数，后来，同事也遇到同样的问题，细细思考，打算一探究竟 1、场景复现...这是个很简单的关联，我们很明显能看到结果不正确。但如果在一个非常复杂的并且我们又对数据不是很了解的业务环境下，又写了一个非常复杂的sql，正好用到了类似这样的逻辑，出的数据岂不是误导了大家？...我们写的每一个sql，都会经过以上层层变换，最后变成mapreduce可以读懂的执行计划，执行计算返回结果。最后的结果是否正确就跟上面每一步都息息相关。...Optimizer.java的optimize()方法是执行优化的过程，能够看到优化的方案，就是一个一个优化器挨着调用一遍（当然，如果提前设参数，要求不走某个优化器，就会直接跳过），判断是不是符合优化条件...在这种情况下，来看一下，数据在最终的OperatorTree上是怎么传输的 ? 以上就是关联不出数据的原因了 3、解决方案 解决方案有以下几种： 写sql要严谨，没有使用到的字段不要写。
为什么看起来不是很复杂的网站，淘宝、腾讯却需要大量顶尖高手来开发？ 阿里巴巴员工2万，百度技术人员超过6000，京东也有三四千攻城狮。 子柳： 就拿淘宝来说说，当作给新人一些科普。...这里需要用到巨复杂的排序算法。要是再根据你的购买行为做一些个性化的推荐——这够一帮牛叉的算法工程师奋斗终生了。...不再多写了，除了上面提到的这些，还有很多很多需要做的技术，当然并不是这些东西有多么高不可攀，任何复杂的庞大的东西都是从小到大做起来的，里面需要牛叉到不行的大犇，也需要充满好奇心的菜鸟，最后这一句，你当我是别有用心好了...不过首先你会发现，你在不同的地区或者不同的网络（电信、联通、移动）的情况下，转换后的IP地址很可能是 不一样的，这首先涉及到负载均衡的第一步，通过DNS解析域名时将你的访问分配到不同的入口，同时尽可能保证你所访问的入口是所有入口中可能较快的一个...这是为了防止商家对在商品详情中承诺过的东西赖账不认。那么显然，对于每年数十上百亿比交易的商品详情快照进行保存和快速调用不是一个简单的事情。
来源：知乎 链接：http://www.zhihu.com/question/20303645 为什么很多看起来不是很复杂的网站，比如 Facebook 需要大量顶尖高手来开发？...这里需要用到巨复杂的排序算法。要是再根据你的购买行为做一些个性化的推荐——这够一帮牛叉的算法工程师奋斗终生了。...不再多写了，除了上面提到的这些，还有很多很多需要做的技术，当然并不是这些东西有多么高不可攀，任何复杂的庞大的东西都是从小到大做起来的，里面需要牛叉到不行的大犇，也需要充满好奇心的菜鸟，最后这一句，你当我是别有用心好了...不过首先你会发现，你在不同的地区或者不同的网络（电信、联通、移动）的情况下，转换后的IP地址很可能是 不一样的，这首先涉及到负载均衡的第一步，通过DNS解析域名时将你的访问分配到不同的入口，同时尽可能保证你所访问的入口是所有入口中可能较快的一个...这是为了防止商家对在商品详情中承诺过的东西赖账不认。那么显然，对于每年数十上百亿比交易的商品详情快照进行保存和快速调用不是一个简单的事情。
第五元素 2022-1-13 20:23 潘老师，请问这个历史版本的分析模式，是不是应该为 上一版本 和 当前版本，而不是下一版本？...(组织有个版本的自反关联看起来比较奇怪，但这个背后有它的故事，而且这是一个中间结果，此处就不展开说了。——此处为补注，非原有答疑内容。)...你想想，如果是这样的话，所有的自反关联都应该有一端的多重性严格为“1”，因为“自己”有且只有一个嘛。...类图说的是映射规则 例如， 组织和人员有个雇用的一对多关联，组织1，人员多，意思是： 对于组织集合中某一个组织对象，在人员集合中可能会有多个人员被它雇用 对于人员集合中某一个人员对象，在组织集合中可能会有...写出代码可能是 class 组织 { 组织 上级; List 下级; ...... } 当然，像1对多的自反关联，可以只留一个上级，需要找下级时再算出下级。
不知道从什么时候开始，我把解决svn代码冲突的问题加到初、中级面试者的题目中，主要考察编写代码量的多少、协作编写代码、SVN使用的规范等问题。...只要你写的代码够多，经常与别人协作完成功能，碰到代码冲突在所难免。 很多人担心代码会冲突，担心代码会丢失，这些都是版本管理工具没有使用好的外在表现。 ?...方案一 把自己的代码复制出来 将多余的几个不规范（.mine,.r7434,*.r7436诸如此类）的文件删除 把当前文档还原到最新版本 （使用Beyond Compare比较一下）将自己的代码添加进来后保存...需要干系人参与的，找到干系人，确保功能的唯一性；不需要干系人参与的，直接将冲突代码清除保留一份，或者删除冲突的标记，直接将代码合并。...确保文件中没有冲突的标记后，保存文件，此时还不能直接commit文件，在svn看来此文件依旧处于冲突状态（多出的三个文件还存在） 打开svn相应菜单或命令，标记该文件冲突解决，标记后你发现多出的三个文件
前言 我们的数据可视化课程已经上线啦！！目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增，这点绝对良心！...「corrmorant」-对角矩阵系列图表的正确打开方式~~ 之前介绍过R语言绘制对角矩阵系列统计图表的文章不是?！这种图一行代码就搞定了，超简单...。...今天继续给大家推荐一个个人感觉更好用的对角矩阵图表绘制工具-「corrmorant」。...corrmorant包介绍 corrmorant 对 ggplot2 进行了扩展，为相关性对角矩阵的绘图提供了一个自动化框架，这些相关矩阵可以通过常规的 ggplot2 语法轻松修改。...此外，它还为基于相关矩阵的探索性数据分析提供了大量可视化工具。
KPI KIP 的英文全称是 Key Performance Indicatior，意思是关键绩效指标。 KPI 更关注数据指标。 一句话说明 KPI：「正确的做事」。...它的问题是，不能保证做的事情是正确的事。 OKR OKR 更关注业务目标，不一定可量化，但是可衡量。它是一个比 KPI 更高一个维度的规划方法。...它能避免 KPI 的「正确的做事」，从而「做正确的事」。 事中执行 方案选择使用 3C 模型：每次设计 3 个左右的备选方案，方案评选的时候，选择最优的方案。...一个老程序员，连套用模型把事情想清楚、说明白、做透彻都不做到，只是当一个执行机器，是不是一个便宜的应届生，更合适？ 毕竟，应届生，既便宜，又是一张白纸，老板的大饼想怎么画就怎么画。...我们既要做正确的事，也要正确的做事！
我不是算命先生，却对占卜有了疑惑。是不是有点“咸吃萝卜淡操心”的感觉，哈哈。 事出有因，我对《周易》感兴趣了很多年。只是觉得特别有趣，断断续续学习了一些皮毛。...这是一个庞大的文化系统，学习一点这个领域知识能够极大的加深我们对于中国文化、中国人性的理解。...所有“占卜”的前提（我的困惑） 而中国古代几乎所有“占卜”的前提都是建立在如下基础上： 1.一切事物都是预定好的，都在“数”中，具有鲜明的“天命论”倾向； 2.宇宙是大我，我是小宇宙。...事物之间无论大小是有相互映照相互感应的，所谓“一物从来有一身，一身还有一乾坤”。 而这个前提正是一直困扰我的地方，它到底是正确的还是错误的？依据是什么？...古代的文献大都说是正确的，可是依据不足以服人，其所举案例也难以考证。请各位高手一定赐教。
只是为了明确起见，这些不是过去的遗迹，而是维护的网站，许多情况下，它们最后一次更新是在2023年。...我们可以从几个角度来分析这种设计方法： 字体和前端网站开发限制 技术发展与停滞 机构数字素养（或其缺乏） 文化影响 与大多数话题一样，很可能没有一个正确的答案，而是这个网站设计是随着时间的推移而相互作用的各种因素的结果...与这个分析相关的一次对话实际上不是关于网站，而是关于YouTube的缩略图 - 有时候它们也同样令人不知所措。...他认为日本的设计方法使视频看起来更加引人入胜，提供了一些信息碎片，从而使我们更容易做出是否有趣的明智决策。相比之下，我给他看的英文视频缩略图在他看来非常模糊和无聊。...长话短说，这并不是为了找到标题问题的绝对答案，也不是为了加强日本人独特性的观点，就像日本人论一样。
任何密码超过 5 年的帐户都可能不是很好，任何超过 10 年的密码可能更糟。作为攻击者，我更有可能针对使用旧密码的帐户。 image.png 3....从攻击者的角度来看，如果 Domain Admins 中有一个密码为 15 年且具有关联 SPN 的 AD 帐户，那看起来就像是赢家。Kerberoast 该帐户，从那里获取密码和 pwn AD！...我们需要确保我们的蜜罐账户： 不是最近创建的帐户：可以重新使用旧帐户，即不活动且从未清理过的帐户。这会使帐户“老化”并提供一定程度的合法性。...如果它应该是一个服务帐户，它看起来真的像一个服务帐户：服务帐户通常需要各种奇怪的配置，并且没有与人相关的限制帐户。这通常是更容易配置的蜜罐帐户（并且不需要关联的常规用户帐户）。...由于不会复制跟踪该属性的属性，因此这不是攻击者验证的可靠检查，但如果找到，可能足以将帐户标识为“有效”。 看起来像其他管理员帐户：这是关键。
有兴趣的可以瞧瞧,没兴趣的大佬请止步于此. 免得浪费您的时间 ---- 效果图 基于antd的sidebar组件封装 ? ?...结合路由的history对象的pathanme 在组件渲染完毕的情况下,再去遍历路由表,通过setState重新渲染侧边栏 为什么不在组件初始化的时候就设置,那这样对于404的路由没法控制 react-router-dom...v4虽然提供了全局404组件,但是history里面没有代表404的状态 实现目标 点击侧边栏的子菜单会改变标题,对应的item也会高亮 直接修改路由,初次加载等会自动展开对应的分组,高亮对应的子项...我的的代码姿势?...这样鉴权机制可以做到很细致化,但是对应的判断逻辑也会多起来,看业务改了 也可以维护过渡效果,添加对应的字段,然后每次访问不同URL的时候更改过渡效果 以上的都需要依赖状态管理器,来维护,因为涉及到不同组件的通讯
接下来让我们一起走进Hibernate的几种关联映射关系： 单向一对一关联映射（one-to-one）： 两个对象之间一对的关系，例如：Person（人）- IdCard（身份证） 有两种策略可以实现一对一的关联映射...： 主键关联：即让两个对象具有相同的主键值，以表明它们之间的一一对应的关系；数据库表不会有额外的字段来维护它们之间的关系，仅通过表的主键来关联。...，当我们的需要发生改变想要将其变为一对多的时候变无法操作了，所以我们遇到一对一关联的时候经常会采用唯一外键关联来解决问题，而很少使用一对一主键关联。...单向多对一关联映射（many-to-one）： 多对一关联映射原理：在多的一端加入一个外键，指向一的一端，如下图： ?...标签映射，必须指定标签中的property-ref属性为关系字段的名称 双向一对多关联映射（非常重要）： 采用双向一对多关联映射的目的主要是为了解决单向一对多关联的缺陷
本次分享源于在微信群里有人问的一个问题，为什么在requests请求的时候，参数中有一个json的字段，传入dict就可以正常，传入json dumps后的数据请求就报错。...原因出现在哪里 首先来说，按照我们的习惯的来说的话，有json参数，就应该传入json的字符串，但是我们传入json的字符串就请求发送后了，预期不是我们想要的，但是我们传入dict 结果就是正确的...，按说，不应该啊，那么这是为啥呢，看到这里，我的想法就是是不是内部做了什么处理呢，于是乎开始查找问题的根本。...问题的答案就是在这里，内部给你处理好了，当初我在群里也是这么回复的，其实问题很简单，查看里面的代码怎么实现的就知道了。里面的代码很简单，也很好找，顺着思路找下去即可。 写在最后 ?...问题的原因其实很简单，不复杂，问题的答案其实就隐藏在源码中，可能你不知道为啥，但是你要去看就能知道里面的原因，一些问题不复杂，只要你去解决。
还是说报错的页面早已经不用了? 你需要监控最关键的业务性能. 是这个应用的问题么? 应用很复杂....如果虚拟机(如:VMware, EC2...)或你的容器(Docker)或你的中间件或你的应用运行时（如：tomcat）没有正确的 size, 或者和其他虚拟机及容器存在资源争用也可能引起性能问题....如果你知道虚拟机的性能影响到了应用, 你会知道引入 VM 专家, 而不是应用开发, 来解决这个问题. 容器、中间件、应用运行时同理。 是基础架构导致的问题么?...如果不是应用自身问题, 而是因为 app 运行在资源不足的基础架构上会怎样? 如果需要运行垃圾回收的 CPU 因为超用导致不可用会怎样? 那么是时候考虑拆分应用或扩展基础架构了....是应用服务器的问题么? 因为不正确的配置或错误的部署, 应用服务器也可能是性能问题的原因. 正确的资源池(线程, 数据源等)大小, 安全配置或日志参数都会影响性能.
但是没有讲到两张表的关联查询的实现，这个在模型里面该怎么处理呢？...，首先要了解一下模型之间的关联关系，以及相应的操作。...可以维护递归的关联关系，使用'self'指定。 一对多关系 想在前面篇章中，写到的服务器信息表以及中间件表，就是一对多的关系。...上面就是使用对象来实现的关联查询。那么有没有更加一句话能搞定的关联查询呢？...对于地区信息、分类信息等数据，表结构非常类似，每个表的数据量十分有限，为了充分利用数据表的大量数据存储功能，可以设计成一张表，内部的关系字段指向本表的主键，这就是自关联的表结构。
映射文件 多对一关联 StuMapper.xml 关联--> <association property="teacher" column="teacher_id" javaType="Teacher" autoMapping...teacher.class_name from stu,teacher where stu.teacher_id = teacher.id 一对多关联...--namespace 命名空间 唯一的--> 的所有学生，一对多关联--> <select id="findAllTeacher" parameterType="Teacher" resultMap="teacherMaps
个人喜好代码风格不一样，下面只是我认为好的代码风格，不喜勿喷。如果有其他好的技巧，欢迎分享补充。...技巧二 拆分为多个函数 如果整个 if else 中的代码比较多，或者 if 与 else 中带代码不会导致后面的判断流程中断,并且还有 if else 之外的代码，将就 if else 中的代码拆分为多个函数...技巧三 罗列规则式的写代码 多层 if 嵌套的语法，把他写成线性的，就像写规则一样将其一条条罗列出来 如： function match($age, $salary, $pretty){ if(...pretty == true){ return true; } } } return false;} 改写成这样是不是清晰多了...重要的事情说三遍！
另外说明下，here 整篇文字内容相对是比较入门，甚至有的点可能描述的不太客观正确，限于当前的认知水平…… 还请您海涵，希望您在评论中指正！...，从字面上也难以看出这两者意思相同（语义鸿沟现象），可能并不是简单地一加一那么简单就能表示出来，而判断两个词是否相似时，还需要更多的背景知识才能做出回答。...那么据上是不是可以自信地下一个结论呢：如何有效地表示出语言句子是决定 NN 能发挥出强大拟合计算能力的关键前提！ 二、NLP 词的表示方法类型 接下来将按照上面的思路，引出各种词的表示方法。...1、向量的维度会随着句子的词的数量类型增大而增大；2、任意两个词之间都是孤立的，根本无法表示出在语义层面上词语词之间的相关信息，而这一点是致命的。...另外，C&W 模型的实现工具是 SENNA。 所以说，分布式词向量并不是 word2vec 的作者发明的，他只是提出了一种更快更好的方式来训练语言模型罢了。
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