SwiftUI的@State属性包装器允许我们自由修改视图结构体，这意味着当程序更改时，我们可以更新视图属性以匹配。
Elasticsearch中的聚合是一种以结构化的方式提取和展示数据的机制。可以把它视为SQL中的GROUP BY语句，但是它更加强大和灵活。
在MySQL数据类型设置方面，尽量采用更小的数据类型，因为它们占用的存储空间更小，通常有更好的性能，花费更少的硬件资源。并且，尽量把字段定义为NOT NULL，避免使用NULL。
学会自定义表中每一个字段（列）的数据类型，对学习SQL数据库以及性能调优有着很大的帮助！
在Elasticsearch中，映射类似于关系型数据库中的表结构定义。它描述了索引中字段的类型、如何索引这些字段以及如何处理这些字段的查询。每个索引都有一个与之关联的映射类型，尽管在Elasticsearch 7.x中，每个索引只能有一个映射类型（与之前版本中的多个映射类型不同）。
静电说：Sketch中有不少值得研究的小技巧，可以为设计工作带来不少便利。比如今天就有同学问到，如何能在Sketch中让文本输入框后边的光标跟随字段长度移动呢？看下图。
Swift作为Apple推出的新编程语言，旨在简化iOS和OS X应用的开发过程。它被描述为“Objective-C without the C”，意味着它在保持Objective-C核心功能的同时，提供了更简洁、更现代的语法2。这使得学习Swift成为iOS开发者或计划成为iOS开发者的首要任务2。
第二步 使用NSCache 把对象缓存起来,evictsObjectsWithDiscardedContent 这个属性必须设置为true
我们在使用Excel制作表格整理数据的时候，常常要用到它的函数功能来自动统计处理表格中的数据。这里整理了Excel中使用频率最高的函数的功能、使用方法，以及这些函数在实际应用中的实例剖析，并配有详细的介绍。 1、ABS函数 函数名称：ABS 主要功能：求出相应数字的绝对值。 使用格式：ABS(number) 参数说明：number代表需要求绝对值的数值或引用的单元格。 应用举例：如果在B2单元格中输入公式：=ABS(A2)，则在A2单元格中无论输入正数（如100）还是负数（如
Lookup_value为需要在数据表第一列中进行查找的数值。Lookup_value 可以为数值、引用或文本字符串。当vlookup函数第一参数省略查找值时，表示用0查找。
大多数 SQL 实现支持以下类型的函数。 ❑ 用于处理文本字符串（如删除或填充值，转换值为大写或小写）的文本函数。❑ 用于在数值数据上进行算术操作（如返回绝对值，进行代数运算）的数值函数。 ❑ 用于处理日期和时间值并从这些值中提取特定成分（如返回两个日期之差，检查日期有效性）的日期和时间函数。 ❑ 用于生成美观好懂的输出内容的格式化函数（如用语言形式表达出日期，用货币符号和千分位表示金额）。 ❑ 返回 DBMS 正使用的特殊信息（如返回用户登录信息）的系统函数
Ask Apple 为开发者与苹果工程师创造了在 WWDC 之外进行直接交流的机会。本文对本次活动中与 SwiftUI 有关的一些问答进行了整理，并添加了一点个人见解。本文为下篇。
前面几篇博客我们已经陆陆续续的为大家介绍了7种排序方式，今天博客的主题依然与排序算法相关。今天这篇博客就来聊聊基数排序，基数排序算法是不稳定的排序算法，在排序数字较小的情况下，基数排序算法的效率还是比较高的。今天就来聊一下基数排序算法的原理以及代码的具体实现。 一、基数排序算法示意图 下方的基数排序算法的实现是利用“桶”来实现的，首先我们创建10个桶，然后按照基数入桶，基数的取值是从数字的低位到高位以此取值。我们还是以[62, 88, 58, 47, 62, 35, 73, 51, 99, 37, 93]这
1.Milvus：一个开源的向量相似性搜索引擎，专为人工智能和机器学习应用程序设计。它支持多种相似性度量标准，并且具有很高的可扩展性，使其成为大规模部署的热门选择。2.Pinecone：一个关注简单易用的托管向量数据库服务。它提供了一个完全托管的、无服务器的环境，用于实时向量相似性搜索和推荐系统，减轻了运维负担。3.Vespa：一个实时大数据处理和搜索引擎，适用于各种应用场景，包括搜索、推荐和广告。Vespa 具有灵活的数据模型和内置的机器学习功能，可以处理大规模数据集。4.Weaviate：一个开源的知识图谱向量搜索引擎，它使用神经网络将实体和关系映射到高维空间，以实现高效的相似性搜索。Weaviate 支持自然语言处理、图查询和模型训练等功能。5.Vald：一个高度可扩展的、云原生的分布式向量搜索引擎，旨在处理大规模的向量数据。Vald 支持多种搜索算法，并通过 Kubernetes 部署和管理，提供高可用性和弹性。6.GSI：Global State Index (GSI) 是一个分布式、可扩展的向量搜索引擎，用于全球状态估计。GSI 利用不同节点间的局部信息，通过一致性哈希和向量近似搜索来实现高效的全球状态查询。7.Qdrant：一个开源的、高性能的向量搜索引擎，支持大规模数据集。Qdrant 提供了强大的索引、过滤和排序功能，以及丰富的 API，使其成为构建复杂应用程序的理想选择。
Elasticsearch Mapping用于定义文档。比如：文档所拥有的字段、文档中每个字段的数据类型、哪些字段需要进行索引等。本文将先后从mapping type、mapping parameter、mapping field和mapping explosion这四个维度展开。
大于等于100，返回“A”，大于等于90，返回“B”，大于等于80，返回“C”……
应用举例：如果在B2单元格中输入公式：=ABS(A2)，则在A2单元格中无论输入正数（如100）还是负数（如-100），B2中均显示出正数（如100）。
MySQL主要包括五大数据类型： 数字、字符串、时间、其他。数据类型（data_type）是指系统中所允许的数据的类型。
本文介绍了图表组件在BI分析中的重要性，以及图表组件的常见设置方法。通过图表组件，用户可以更直观地展示数据分析结果，从而更好地理解数据。在图表组件的常见设置中，包括修改图表类型、修改标题、修改排序和过滤器等。通过这些设置，用户可以更好地展示数据，并提高数据分析的效率和准确性。
聚合查询是 Elasticsearch 中一种强大的数据分析工具，用于从索引中提取和计算有关数据的统计信息。聚合查询可以执行各种聚合操作，如计数、求和、平均值、最小值、最大值、分组等，以便进行数据汇总和分析。
“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”。从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨。
Ask Apple 为开发者与苹果工程师创造了在 WWDC 之外进行直接交流的机会。本文对本次活动中与 SwiftUI 有关的一些问答进行了整理，并添加了一点个人见解。本文为上篇。
Elasticsearch(简称ES)是一个基于Lucene库的开源、分布式、RESTful搜索引擎。它提供了一个分布式、多租户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。
我们都知道前端工作离不开适配，虽然之前Apple Xib的一些设计适配起来很方便了。但是在pad或者tv上还是要写不同的代码去做在不同的平台运行。
搜索请求体中查询条件使用es DSL查询语法来定义。通过使用query来定义查询体。
在Linux中，可以更改打开文件的最大数量。使用ulimit命令修改这个限制值，从而控制文件资源的访问阈值。
1. 优化SQL 1）通过show status了解各种sql的执行频率 show status like 'Com_%' 了解 Com_select,Com_insert 的执行次数 2) 通过Explain分析低效的sql语句 3) 建立合适的索引 4) 通过show status like 'Handler_%'查看索引的使用情况 handler_read_key：根据索引读取行的请求数。如果该值
OpenZeppelin Contracts 是一个用于安全智能合约开发的库。它建立在社区验证过的代码基础上，具有以下主要功能：
Burp Spider 是一个映射 web 应用程序的工具。它使用多种智能技术对一个应用程序的内容和功能进行全面的清查。
var t_name:TextField = new TextField; trace(t_name.height); trace(t_name.width);
当然，IDEA也是集成了数据库可视化功能的。除了这些，还有DBeaver、SQLyog等等。
本篇讲解Elasticsearch中非常重要的一个概念：Mapping，Mapping是索引必不可少的组成部分。
本文介绍了Solr的发展历程、功能特性、适用场景以及其在大数据分析领域的应用。Solr是一个高性能的搜索和大数据分析引擎，它具有高可用性、分面搜索、动态聚类、大数据实时分析等功能。在大数据领域，Solr已经成为了一个重要的工具，可以帮助企业处理海量数据，实现快速搜索、文档聚类和大数据实时分析等功能。
insert into 表名(字段1,字段2...) values(值1,值2...)
静电说：Figma在最近的几次更新中，发表了全新的Auto Layout（自动布局）功能，要知道，在之前的自动布局功能中，我们只能使用很简单的布局效果（类似于Sketch中的自动布局），而本次Figma在更新后，自动布局更加的完善好用，可以做出非常多的响应式效果。
EXCEL函数太多了，其实常用就是10多个个，只要学会这十个，可以解决工作当中的大部分问题，感兴趣的朋友可以收藏一下！
数据类型是数据库表中列的基本属性，它决定了列中可以存储的数据种类以及如何存储和操作这些数据。选择合适的数据类型对于确保数据存储的准确性和高效性至关重要。MySQL中的数据类型，包括数值类型、日期和时间类型、字符串类型等。
有人说“互联网中有50%以上的流量是爬虫”，第一次听这句话也许你会觉得这个说法实在太夸张了，怎么可能爬虫比用户还多呢？毕竟会爬虫的相对与不会爬虫的简直少之又少。
TKSwitcherCollection 是一组动画开关控件。它非常易于使用-只需下载 TKSwitcherCollection 并将其拖放到项目中，就可以了！
Ping 是Windows自带的一个DOS命令。利用它可以检查网络是否能够连通，用好它可以很好地帮助我们分析判定网络故障。该命令可以加许多参数使用，键入Ping按回车即可看到详细说明。Ping 命令可以用来验证与远程计算机的连接。
vue开发中获取表单输入的值，不是像JQuery那样是主动查询一个Html组件，然后访问其属性，取得它的值。
【注】x、z 轴对应函数同理；具体函数详解在 MatLab 中使用命令 help func 查阅。
库 DB SHOW DATABASES 数据库列表 USE 库名 切换/使用某数据库 CREATE DATABASE 库名 创建新库 DROP DATABASE 库名 删除库 表 TABLE show TABLES 表列表 CREATE TABLE 表名( 列名 数据类型 .... ) 创建表 DROP TABLE 表名 删除表 SELECT * FROM 表名 查看表数据 INSERT INTO 表名 (列名 ...) VALUES (数据 ...) 插入数据 INSERT INTO USER
NoSQL在2010年风生水起，大大小小的Web站点在追求高性能高可靠性方面，不由自主都选择了NoSQL技术作为优先考虑的方面。今年伊始，InfoQ中文站有幸邀请到凤凰网的孙立先生，为大家分享他之于NoSQL方面的经验和体会。
本系列代码已上传至github：https://github.com/sslovett/llm-application.git
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能， 我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用 VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很好的完成任务了。同样的，如果可以的话，我们应该使用MEDIUMINT而不是 BIGIN来定义整型字段。 另外一个提高效率的方法是在可能
Python 支持for循环，它的语法与其他语言（如JavaScript 或Java）稍有不同。下面的代码块演示如何在Python 中使用for循环来遍历列表中的元素：
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