刚刚在论坛里有人“问怎么样把添加文章时的所填的“文章摘要”的内容变为该文章的描述（即description） ”，以下是解决方法： 1、在根目录include/model/log_model.php(大概在...124行)找到 'template' => $row['template'], 在后面加入 'excerpt' => $row['excerpt'], 2、然后在echo_log.php中你需要调用的地方加入...> 另一种方法实现文章页描述调用摘要的方法：1不变，找到根目录include/controller中的（大概86行） $site_description = extractHtmlData($log_content..., 90); 把其中的log_content改为excerpt即可，其中的90为字符数，如果不需要截取和清除格式，请直接把上的代码改为 $site_description = $excerpt;
在 GraphQL 中，可以使用 Pub/Sub 模式来实现实时数据更新，使服务器能够向客户端推送数据变更。在下面的示例中，将使用 Redis 作为 Pub/Sub 的中间件。...请确保你已经安装了 graphql-yoga（一个用于构建 GraphQL 服务器的库）和 redis（用于创建 Redis 客户端的库）。...可以使用以下命令安装这两个库：npm install graphql-yoga redis然后，可以使用以下代码实现 GraphQL 服务器，使用 Redis Pub/Sub 模式实现实时数据更新：const...当使用 postMessage 变更时，服务器会发布消息到 Redis 的 messageAdded 频道，而订阅者将通过订阅 messageAdded 频道来获取实时更新。...请注意，这只是一个简单的示例，实际项目中可能需要处理更复杂的逻辑和错误情况。确保已经按照项目需求进行了适当的配置和错误处理。
分区是Oracle数据库中对海量数据存储管理提供的一个应用很广泛的技术，它可以非常方便的加载数据、删除数据和移动数据，特别是对于一个拥有海量数据的OLAP及数据仓库系统的数据库来说，更是如此。...在分区对象中，可以只对单独分区进行数据加载、数据备份、数据恢复以及索引重建等操作，而不必对整个对象进行操作。 这对于一个非常巨大的表是非常有用的，通常来讲，一个分区的操作不会妨碍另外分区数据的处理。...在某些时候分区让查询可以更快，因为Oracle有一个分区裁剪功能，只对需要处理的分区进行扫描，这样扫描的数据块会大大的减少，使查询效率提高 分区更利于数据维护， 可以只对单独分区进行备份、恢复，这样就可以大大的缩短数据备份...在实际应用中，按照时间字段来换分分区，具有非常重大的意义。...比如在下面的例子中，我们给数据表SALE_DATA在时间字段sales_date上按照每个月一个分区的方式来创建一个范围分区： 这里写代码片 ---- 哈希分区（Hash Partition） ----
把数据库中的静态图片遍历在前端页面上 先上数据库中数据 其次是后端的接口(把所有数据封装到List集合中发送过去): @RequestMapping(value = "/scenicSpots...(把数据放在项目中的@/assets/images底下): 前端代码: <!..., script部分的处理: created() { // 获取全部数据 this....infos for (var i = 0; i < this.infos.length; i++) { //遍历一下传过来的数据的图片的信息 this.infos...this.infos[i].picture);//用require处理一下图片 console.log(this.infos[i].picture);//可以在浏览器看一下处理后的地址长什么样
点击关注"故里学Java" 右上角"设为星标"好文章不错过 前边的在《一条SQL查询在MySQL中是怎么执行的》中我们已经介绍了执行过程中涉及的处理模块，包括连接器、分析器、优化器、执行器、存储引擎等。...今天我们来一起看看一条更新语句又是怎么一个执行流程。 查询语句的一套执行流程，更新语句也会同样的走一步，下边我们在对照上次文章中的图来简单的看一下： ?...首先，在执行语句前要先连接数据库，这是第一步中连接器的工作，前面我们也说过，当一个表有更新的时候，跟这个表有关的查询缓存都会失效，所以我们一般不建议使用查询缓存。...如果写完buglog之后，redo log还没写完的时候发生 crash，如果这个时候数据库奔溃了，恢复以后这个事务无效，所以这一行的值还是0，但是binlog里已经记载了这条更新语句的日志，在以后需要用...binlog来恢复数据的时候，就会多了一个事务出来，执行这条更新语句，将值从0更新成1，与原库中的0就不同了。
作为一个成熟的框架，Elasticsearch里面提供了丰富的操作数据的api，本篇我们就来学习一下在es中更新数据的几种方式。...（一）普通更新 （1）修改某个字段 java api： 注意部分更新功能，前提是索引和该条数据已经存在，否则会抛出对应的异常，只要任何一个不满足，都会更新失败。...data里面的数据作为第一次的插入数据，如果已经存在就会把原来的数据删除掉然后把newdata的数据插入进去，可以理解就是更新。...不管使用那种更新方式，我们都需要考虑并发问题，通过前面一系列的文章的介绍，我们知道es里面的更新，删除，都是伪操作，尤其是更新，在es内部的实际处理流程是： （1）查询旧的document数据 （2）修改成最新的数据...（3）然后重建整条document 在这里的三个阶段，如果同时又另外一个进程也在修改该条数据，就会发生冲突，es里面是根据version字段来判断是否冲突的，在上面的步骤中的第一步查询旧的数据会得到version
数据更新是一种常见的操作，然后数据仓库的概念一般要求的是数据是集成、稳定的。HIVE作为一种分布式环境下以HDFS为支撑的数据仓库，它同样更多的要求数据是不可变的。...然而现实很多任务中，往往需要对数据进行更新操作，经查，Hive自0.11版本之后就提供了更新操作。于是想着试验一下，看看HIVE更新的操作和性能。 按照网上办法进行设置. ...如以简单的表进行实验:(id int ,name string) , 随意导入几条数据,进行测试....其实经过实验，发现HIVE的更新机制速度非常的慢，在一个仅仅为6行的数据测试，其花费时间也要180S，这种效率肯定是无法忍受的。猜测其原因可能需要读出原有的表，进行更新，然后再写回HDFS？...另外一个非常头疼的事情是，这种HIVE环境下支持ACID的表，竟然只能在HIVE内部才能访问到，而在BEELINE或者SPARK环境下，居然是无法获得数据的。或者对外不提供接口。
最近在UE4中实现了程序实时生成的Mesh顶点动画， 使用的顶点数目很多（几十万量级） 一开始是创建Dynamic Vertex Buffer， 然后每帧去更新顶点数据，发现效率比较低 效率的瓶颈在顶点坐标的计算上...， 毕竟数量有点多 于是改成了基于Vertex Texture(Material中的World Position Offset)的实现，那VB就不用更新了， 只需要每帧更新Texture 这么做虽然传输的数据量是一致的...UpdateResource(); } 改完一测， Crash了, 仔细一看， 原来是FTexture2D::UpdateResource()中会重新创建D3D Texture对象，相关函数必须是GameThread中调用才可以...本身这种数据更新的方式就有问题， 能不能直接更新到对应的D3D Texture中呢？...搜索UE4的代码， 发现FTwitchLiveStreaming::UpdateWebCamTexture()中有比较高效的实现， 大致思路就是把数据发到RenderThread去直接更新， 调用的是RHIUpdateTexture2D
', w); // 获取父容器的宽度直接赋值给图表以达到宽度100%的效果 $('#fig-f').css('width', w); // 获取父容器的宽度直接赋值给图表以达到宽度100%的效果...fig_e = echarts.init(document.getElementById('fig-e'), 'white', {renderer: 'canvas'}); 上面只是解决了Tab页切换导致的图表显示问题...， 由于是在图表初始化的时候设置了容器宽度，图表并不能随窗口缩放自适应，下面是解决方法： window.onresize = function () { // 绘图div父容器的宽度 let...').css('width', w); // 获取父容器的宽度直接赋值给图表以达到宽度100%的效果 $('#fig-e').css('width', w); // 获取父容器的宽度直接赋值给图表以达到宽度...100%的效果 if ((typeof fig_t) !
图片数据标记在ClickHouse的MergeTree中的作用是什么？在ClickHouse的MergeTree引擎中，数据标记（标记列）主要用于跟踪数据的状态和版本。...查询数据时，ClickHouse会自动过滤标记为删除状态的数据，这样在查询过程中，不再需要额外的过滤或排除已删除的数据，从而提高了查询性能。它在数据更新方面的优势是什么？数据标记对于数据更新也有优势。...每个分区可以在独立的物理目录中存储，并且可以独立进行数据的插入、更新和删除操作。通过按照时间、日期、哈希或其他列进行分区，可以在查询时只处理特定的分区，从而提高查询的效率。...标记：在ClickHouse中，标记是一种用于标记分区中数据的机制。标记可以基于数据的特征进行更改，如修改或删除标记。...通过标记，ClickHouse可以跟踪哪些数据需要进行更新以及哪些数据已经被删除，从而减少在数据更新过程中的IO操作。这使得数据的更新和删除操作更加高效。
在美国，它瞄准的是中端市场，单店的 SKU 只有3千左右，带来的优势是针对同一个供应商的采购量大、SKU 还少（意味着制造成本低），因此能够拿到市场上最低的价格。...一旦采购选择有误，业务受到的影响比沃尔玛大得多。为此 Costco 提前3年就在天猫开店，意在收集客户购买数据。 从这组案例中，我们能看到数据和智能对“创新战略”的价值。...方教授通过研究中、美企业的发展历史和先进企业的创新战略，提出了企业创新的5大支柱： * 业务数据化 * 管理智能化 * 服务个性化 * 协作网络化 * 组织敏捷化 在组织3.0下，原有的“规模——分工—...4 数据在企业组织演进中的价值 在整个“创新战略”的课上，方教授讲到“数据”这个词不下百遍。企业创新的5大支柱：业务数据化、管理智能化、服务个性化、协作网络化、组织敏捷化，都需要数据系统的支撑。...我和不同 VC 中做投资的朋友聊天，大部分都很看好每个行业排名前2的 SaaS 公司未来的数据价值。
在Spotlight中展示应用程序中的数据可以显著地提高应用的曝光率。...，极大地简化了开发者在Spotlight中创建并维护应用程序中Core Data数据的工作难度。...在WWDC 2021中，NSCoreDataCoreSpotlightDelegate得到进一步升级，通过持久化历史跟踪，开发者将无需手动维护数据的更新、删除，Core Data数据的任何变化都将及时地反应在...Entity，在attributeSet中需首先判断托管对象的具体类型，然后为其创建对应的可搜索项数据。...也就是说，如果一个数据被添加到索引中，如果在30天内没有发生任何的变动（更新索引），那么30天后，我们将无法从Spotlight中搜索到这个数据。
队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素。...在JavaScript中，可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。 其实可以用窗口排队打饭为案例，先来的先排队打饭。...在队列中，新元素被添加到队列末尾，并等待其他已存在的元素被处理后才能被移除。当删除元素时，总是从队首开始移除元素。...因此可以对它们使用默认的出列操作： ---- 总结 在JavaScript中，队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素...队列主要有两个基本操作: 入队(enqueue)和出队(dequeue)，在JavaScript中可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。
，Python也在不断涌现和迭代着各种最前沿且实用的算法包供用户免费使用， 如：微软开源的回归/分类包LightGBM、FaceBook开源的时序包Prophet、Google开源的神经网络包TensorFlow...上述开源的包中，全部都支持Python。而对于其它语言来讲，上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。...从数据处理出发，从效率角度将Python及MySQL进行实际对比，展示Python对数据处理的强大能力。 Python对于数据的处理速度均极大的超过了MySQL数据库。...在实际的挖掘项目中，在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下，通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率，甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。
机器学习在重度抑郁症患者中的应用：从分类到治疗结果预测 基于原始影像数据的深度学习模型预测脑龄可获得可靠的遗传生物标志物 基于功能磁共振成像数据的机器学习对精神分裂症进行分类 使用多元表征方法提升对大脑...深度学习在婴儿大脑的磁共振图像分析中的作用（上） 参数选择对脑卒中后失语症预测模型的影响 大脑数据分类时意外过拟合的危险 机器学习在静息态功能磁共振成像中的应用 有监督机器学习在系统神经科学中的作用...6.2.3 神经影像中的SVM 支持向量机在脑疾病研究中的应用大多基于神经成像数据。...SVM在神经成像中的应用并不局限于MVPA;神经成像数据的衍生度量，如全局性的图论度量，也可以用作支持向量机的输入。...在接下来的章节中，我们探索支持向量机在临床神经成像研究中的使用，涵盖了大脑障碍的三个谱系：认知障碍，精神病和抑郁症。
可以说，「数据中台」衍生自「业务中台」。 与其说数据中台是一种全新的开源产品，倒不如说它是一种服务，是将数据资产转换为数据服务的一种方式。...同时，SAP 数字平台将前端与后端的数据拉到一起，消费者在使用数据的同时，也成为数据本身，使企业的产品更加精益化。...SAP 还在客户环节开创性地使用了 SAP CAR 来代替传统的数据库，直接连接商品运营管理与数字化营销系统，使得 SAP 数字平台在零售行业内真正做到了以一个统一的平台对全渠道计划流程进行整合。...「数据中台」的困境 当代大型企业大多横跨多个行业，数据十分复杂多样。普遍意义上的「数据中台」脱离后台，缺少行业经验与行业模板，难以处理如此复杂的数据，很难在跨行业的大型企业做到真正落地。...企业在面临数字化转型的选择之时，务必要擦亮眼睛，打好后台基础，注重整体架构，而非追求一时热点。
因为在java8中移除了永久代，牺牲了一点性能来获取更高的安全保障。但这个程序是个后台服务，升级java8反而不合适了。 处理数据对象特别大，有的压缩前30多M。...所以在处理这一条数据的时候，处理完的部分仍在内存中。为了可维护，晚上全量推送和其他时段的实时推送数据处理部分逻辑共用。晚上全量是用50个线程的线程池来跑的。...这里介绍一下数据结构中的栈和堆与内存分配中的栈和堆： 数据结构中的栈是一种后进先出性质的数据结构，像一个桶。取数据不能像数组那样想取哪个取哪个。必须先把想取的数据之后进来的数据全pop出去。 ...因为java就是c++写的。内存中的栈区处理相对较高的地址以地址，不断的分配，分配的地址增大。栈地址是相反的。所以在c++语言中和jvm中，栈都是系统自动分配空间的，速度快。...而堆是需要申请的，我记得是malloc函数。栈上的数据的生存周期是在函数的运行过程中，运行后就释放掉，不可以再访问。堆上的数据只要程序员不释放空间，就一直可以访问到。
，Python也在不断涌现和迭代着各种最前沿且实用的算法包供用户免费使用， 如：微软开源的回归/分类包LightGBM、FaceBook开源的时序包Prophet、Google开源的神经网络包TensorFlow...上述开源的包中，全部都支持Python。而对于其它语言来讲，上述包并不一定全部支持。由此也可以看到Python在数据挖掘领域中举足轻重的地位。 ?...从数据处理出发，从效率角度将Python及MySQL进行实际对比，展示Python对数据处理的强大能力。 ? Python对于数据的处理速度均极大的超过了MySQL数据库。...在实际的挖掘项目中，在面临着需要计算几千甚至上万特征值的情况下，通过Python将可以从代码量和运算速度两方面极大提高宽表制作效率，甚至完成传统SQL数据库难以完成的工作。...所以Python在大数据挖掘中运用十分广泛。
队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素。...在JavaScript中，可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。其实可以用窗口排队打饭为案例，先来的先排队打饭。...在队列中，新元素被添加到队列末尾，并等待其他已存在的元素被处理后才能被移除。当删除元素时，总是从队首开始移除元素。...因此可以对它们使用默认的出列操作：图片总结在JavaScript中，队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素...队列主要有两个基本操作: 入队(enqueue)和出队(dequeue)，在JavaScript中可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。
01 模拟接口造数 如上，这是一个网关平台需要采集中间件WAF上报的请求流量监控，在实际的应用中，需要用户把WAF的SDK 集成到自己的应用上，然后SDK会定期把数据上报到网关平台，加以展示，那么，在这种场景下...缺点： 1.需要深入地了解业务实现方式，且需要一定的编码能力。 2. 在实际场景中，如果WAF的上报功能有问题，无法验证到。 我们的选择：采用方案二，灵活制造数据，验证各种所需要被验证到的场景。...我们的选择：自己搭建一个mock平台，配置好不同的入参及返回数据，然后让平台配置文件中的Zipkin的接口指向我的mock地址，就可以了实现了（就相当于自己搭建的Zipkin平台）。...03 熟悉被测系统架构 平常在测试过程中，我们需要深入地去了解被测系统，问自己以下几个问题： 你测试的系统后面的逻辑拓扑是什么，各负责哪些职责？ 你测试的系统采用的开发架构是什么？应用架构？数据库？...（关于如何熟悉被测系统，可参考茹老师的文章：优秀的测试工程师为什么要懂大型网站的架构设计） 04 小结 当我们在测试这类报表，需要强依赖第三方的数据时，需要能够区分被测平台获取数据的方式，以便快速构造对应的场景
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