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OneCode 3.0 快速视图在 DDD 领域模型中的应用研究

其快速视图设计并非简单的 UI 生成工具,而是通过元数据驱动的方式,建立领域模型与用户界面之间的动态映射关系,确保业务规则在界面层的一致性体现。...本文将系统阐述 OneCode 3.0 快速视图与 DDD 领域模型的集成架构,详解注解驱动的实现机制,并通过完整案例展示在不同业务场景中的最佳实践。...3.0 实现领域模型与视图组件的双向数据绑定:模型到视图:通过entityClass属性建立关联,自动将领域模型属性映射为视图字段视图到模型:表单提交时通过@RequestPath注解定义数据映射规则...Domain Specific Modeling)工具实现领域模型与视图的可视化协同设计:通过拖拽方式定义聚合根、实体及关系配置实体属性(类型、长度、约束等)选择视图模板(表单 / 表格 / 树)自动生成注解驱动的视图代码支持模型与代码的双向同步...:事件驱动设计实现松耦合,支持微服务架构可维护性增强:注解配置集中管理,便于后期迭代未来发展方向:AI 辅助视图设计:基于领域模型自动推荐最佳视图布局增强现实集成:3D 视图展示复杂领域模型跨端一致性:

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在PowerDesigner中设计物理模型3——视图、存储过程和函数

视图 在SQL Server中视图定义了一个SQL查询,一个查询中可以查询一个表也可以查询多个表,在PD中定义视图与在SQL Server中定义查询相似。...例如要创几个所有学生的所有选课结果的视图,那么在工具栏中选择视图按钮,然后在设计面板中单击鼠标一次便可添加一个空白的视图,切换到鼠标指针模式,双击该视图便可打开视图的属性窗口。...在General选项卡中,可以设置视图的名字和其他属性。...Type使用默认的view选项。 切换到SQL Query选项卡,在文本框中可以设置视图定义的查询内容,建议直接先在SSMS中验证视图定义SQL语句的正确性,然后再将SQL语句复制粘贴到该文本框中。...在定义视图时最好不要使用*,而应该使用各个需要的列名,这样在视图属性的Columns中才能看到每个列。设计SQL Query如图所示。

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    Spring Security 在 Spring Boot 中的使用【集中式】

    1.1.2 引入 Spring Security   在 Spring Boot 中引入 Spring Security 是相当简单的,可以在用脚手架创建项目的时候勾选,也可以创建完毕后在 pom 文件中加入相关依赖...Spring 中需要完成的诸多配置【☞ Spring Security 基础入门】。...我们并没有配置静态的用户那么该如何登录呢,Spring Boot 为我们提供了一个默认的用户,用户名为:user,密码则是在启动 Spring Boot 项目是随机生成的,我们可以在控制台找到他。...我们在以后的操作中可能会将对象转为 json 或者将 json 转为对象,所以我们重写的方法需要加上 @JsonIgnore 将其忽略(该类本来就需要的不用忽略)。...参数 prePostEnabled 代表 Spring 中的权限控制注解;securedEnabled 代表 Spring Security 中的权限控制注解; jsr250Enabled 代表 jsr250

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    在Swift中创建可缩放的图像视图

    在本教程中,我们将建立一个可缩放、可平移的图像视图来实现这一功能。 计划 他们说,一张图片胜过千言万语--但它不一定要花上一千行代码!对于我们的可缩放图像视图,我们要做的是让它成为一个可缩放的视图。...medium.com/media/afad3… 在commonInit()中,我们将图像视图居中,并设置它的高度和宽度,而不是把它固定在父视图上。这样一来,滚动视图就会从图像视图中获得其内容大小。...设置滚动视图 我们需要实际设置我们的滚动视图,使其可缩放和可平移。这包括设置最小和最大的缩放级别,以及指定用户放大时使用的UIView(在我们的例子中,它将是图像视图)。...我们将通过在我们的类中添加imageName字符串,并在字符串改变时更新UIImageView来实现。...让我们给我们的类添加另一个初始化器,这样我们就可以在代码中设置图像名称。 medium.com/media/074d4… 就这样了!现在我们可以像这样通过图片名称以编程方式初始化我们的视图了。

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    第 16 篇:别再手动管理接口文档了

    例如我们可以看到 GET /posts/{id}/ 这个接口的响应参数,其中大部分有中文信息的描述,我们可以推断,这些说明都是 drf-yasg 自动从定义在 Post 模型各字段的 verbose_name...原理是 drf-yasg 会尝试去解析接口对应的序列化器(Serializer),从序列化器中提取出对应的请求和响应字段(如果序列化器中找不到,它会进一步去序列化器关联的模型中找),因此我们就可以给序列化器中定义的字段添加说明信息...除了在序列化器(Serializer)、模型(Model)里面添加。...先来看 GET /posts/archive/dates/,它对应的 action 是 list_archive_dates,由于 action 默认会从它所在的视图集中继承一些属性,而 drf-yasg...知道了原因,解决方法也就有了,在 list_archive_dates action 中把这两个属性设为 None,覆盖掉视图集中的默认设置: # filename="blog/views.py" class

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    怎样在 SQL 中创建视图(VIEW),以及视图的作用和优势是什么?

    在 SQL 中创建视图(VIEW)可以使用 CREATE VIEW 语句。...与实际的表不同,视图并不存储数据,而是在查询时动态生成。视图可以根据现有表中的数据创建,并且可以对其进行查询、插入、更新和删除操作。...视图的作用和优势如下: 数据安全性:视图可以限制用户只能查询特定的列和行,从而保护敏感数据的安全性。 数据简化:通过创建视图,可以隐藏底层表的复杂性,并提供简化的数据访问方式。...数据一致性:视图可以将多个表结合起来,使数据在逻辑上保持一致性,方便进行查询和分析。 数据抽象:视图可以将复杂的查询逻辑封装起来,为用户提供简单、易懂的接口。...性能优化:视图可以提前计算和缓存结果,加快查询速度,并且可以对视图进行索引优化,提升查询性能。 总之,视图提供了一种更灵活、安全、简化和高效的数据访问方式,可以方便地满足用户的不同查询需求。

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    在 SwiftUI 中 accessibilityChildren 视图修饰符的作用

    前言SwiftUI 为我们提供了一系列丰富的视图修饰符,用于操作视图的可访问性树。我已经介绍了其中许多,你可以在博客中找到它们。...accessibilityChildren 视图修饰符允许我们为视图创建一个可访问性容器,并使用 ViewBuilder 闭包提供的视图元素进行填充。示例让我们来看一个简单的示例。...我们无法为每个数据点提供可访问性值,因为在描边或填充形状后,该形状将成为一个单一视图。...完整代码首先,你需要定义 DataPoint 结构体,然后可以在 ContentView 中初始化 dataPoints 数组。...在上述代码中,将柱状图填充颜色设为红色。您可以根据需要自行更改填充颜色。运行截图:总结今天,我们了解了 SwiftUI 为我们提供的又一个强大的可访问性视图修饰符。

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    在 SwiftUI 中实现视图居中的若干种方法

    欢迎大家在 Discord 频道[2] 中进行更多地交流将某个视图在父视图中居中显示是一个常见的需求,即使对于 SwiftUI 的初学者来说这也并非难事。...在 SwiftUI 中,有很多手段可以达成此目的。本文将介绍其中的一些方法,并对每种方法背后的实现原理、适用场景以及注意事项做以说明。...当然,你也可以利用 Spacer 这个特性,控制 Text 在 HStack 中可使用的宽度。...我为本文这种通过多种方法来解决一个问题的方式添加了【小题大作】标签,目前使用该便签的文章还有:在 Core Data 中查询和使用 count 的若干方法[6]、在 SwiftUI 视图中打开 URL...Core Data 中查询和使用 count 的若干方法: https://www.fatbobman.com/posts/countInCoreData/[7] 在 SwiftUI 视图中打开 URL

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    SAP HANA 技能 SAP HANA中模型视图的Default Client

    今天同事在HANA STUDIO中用属性视图开发时,遇到有某张表的权限且能正常查看,但是放到Projection中时再查看这个Projection时发现空数据,我一看,好家伙,这不是我好多年前踩过的坑吗...而在HANA Studio中,模型默认的client为Session Client,这样出现开头说的那种情况就很好理解了 Session Client的生效场景 在HANA中,只有极少数的表符合下列要求...它是表中的第一个字段 它是表的主键的一部分 如果在实际的环境中,你有一张表恰好满足了这些条件,那么恭喜你,你就会出现开头说的那种百思不得骑姐的问题。...调整模型 在模型的S emantics>View Properties中,将Default Client调整为Cross Client 激活查看结果 总结与反思 ​当你所用到的表刚刚刚刚好满足那些条件的时候...,HANA模型会自动将MANDT或者CLENT作为一个过滤条件,去过滤你默认的seeion client,这时候当你的默认值与底表中的MANDT或者CLIENT不相同时,则会出现你啥也看不到的情况。

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    重点内容回顾-DRF

    2. related_name related_name是在定义模型类时,外键的一个选项。它的功能下面慢慢给大家分析一下。...5.6视图集 5.6.1概念 将操作同一组资源的处理方法(API接口)放在同一个类中 5.6.2注意点 1.视图集中的处理方法不再以请求方法命名,而是以对应的操作(action)名称命名:list/create.../update/retrieve/destroy 2.在进行url配置的时候,要指明请求地址的请求方式和视图集中处理函数之间的对应关系。...如果视图集中一次性想要提供5个接口的时候,我们可以继承此父类。...5.6.4视图集中添加额外的处理方法 1.直接在视图集定义额外的处理方法即可 2.在进行url配置的时候也要指定请求地址请求方式和处理函数之间的对应的关系。

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    视图在SQL中的作用是什么,它是怎样工作的?

    首发公众号:码农架构 视图就是虚拟表: 如何创建,更新和删除视图 创建视图:CREATE VIEW CREATE VIEW player_above_avg_height AS SELECT player_id..., height FROM player WHERE height > (SELECT AVG(height) from player) 当视图创建之后,它就相当于一个虚拟表,可以直接使用: SELECT...view_name AS SELECT column1, column2 FROM table WHERE condition 删除视图:DROP VIEW DROP VIEW view_name 需要说明的是...,SQLite 不支持视图的修改,仅支持只读视图,也就是说你只能使用 CREATE VIEW 和 DROP VIEW,如果想要修改视图,就需要先 DROP 然后再 CREATE。...如何使用视图简化 SQL 操作 利用视图完成复杂的连接 CREATE VIEW player_height_grades AS SELECT p.player_name, p.height, h.height_level

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    虚拟变量在模型中的作用

    虚拟变量是什么 实际场景中,有很多现象不能单纯的进行定量描述,只能用例如“出现”“不出现”这样的形式进行描述,这种情况下就需要引入虚拟变量。...模型中引入了虚拟变量,虽然模型看似变的略显复杂,但实际上模型变的更具有可描述性。...建模数据不符合假定怎么办 构建回归模型时,如果数据不符合假定,一般我首先考虑的是数据变换,如果无法找到合适的变换方式,则需要构建分段模型,即用虚拟变量表示模型中解释变量的不同区间,但分段点的划分还是要依赖经验的累积...回归模型的解读 回归模型可以简单这样理解: 如果模型为 log(wage)=x0+x1*edu+u 的形式,则可以简单理解为:X每变化一个单位,则Y变化的百分点数; 如果模型为 log(wage)=x0...我很少单独使回归模型 回归模型我很少单独使用,一般会配合逻辑回归使用,即常说的两步法建模。例如购物场景中,买与不买可以构建逻辑回归模型,至于买多少则需要构建普通回归模型了。

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    模型蒸馏在DeepSeek中的应用

    本文将深入探讨模型蒸馏技术在DeepSeek搜索引擎中的应用,分析其原理背景、技术难点,并与其他模型进行比较。...训练学生模型:在学生模型上进行训练,使其在保持较小规模的同时,尽可能模拟教师模型的行为。在DeepSeek中,模型蒸馏技术用于优化搜索引擎的查询理解和排序过程。...通过将大型NLP模型的知识蒸馏到小型模型中,DeepSeek能够在保证搜索质量的同时,实现快速响应用户查询。...与其他模型的比较为更全面地评估模型蒸馏在DeepSeek中的应用效果,我们将其与其他几种常见NLP模型进行比较:从表中可以看出,经过模型蒸馏优化后的DeepSeek在保持较低参数量和快速推理速度的同时,...结论综上所述,模型蒸馏技术在DeepSeek搜索引擎中的应用有效解决了大型NLP模型在实际部署中的难题。通过将教师模型的知识高效迁移到学生模型,DeepSeek实现了在资源受限环境下的高质量搜索服务。

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    DRF框架学习(二)

    把其他格式的数据转换为程序中数据结构类型,这个过程叫做反序列化的过程。 例:将前端传递的数据保存到模型对象中的过程,叫做反序列化过程。...通常简称为DRF框架 或 REST framework。 DRF框架是建立在Django框架基础之上,由Tom Christie大牛二次开发的开源项目。...编写视图 在booktest应用的views.py中创建视图BookInfoViewSet,这是一个视图集合。...路由Router:动态生成视图集中API处理函数的url地址的配置项 from booktest import views from rest_framework.routers import DefaultRouterurlpatterns...= [ ... ] # 路由Router:动态生成视图集中API处理函数的url地址的配置项 router = DefaultRouter() # 可以处理视图的路由器 router.register

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    triton 在模型推理中的应用

    结合最近的实践经验,抛砖引玉浅聊triron在模型推理中的应用,主要从triton的基本原理、应用、关键参数配置等方面阐述。...一、基本原理原理Triton 是 OpenAI 开发的一种编程语言和编译器,旨在简化 GPU 编程,特别是针对深度学习和高性能计算(HPC)中的自定义内核优化。...在Triton Inference Server中,Multi-Model(多模型)、Ensemble Model(集成模型)和BLS(Business Logic Scripting)Model是三种不同的模型管理方式...不同模型可能由不同团队开发,需独立更新。资源隔离:对性能敏感的模型单独部署(Multi-Model),避免被其他模型拖累。2....Ensemble Model(集成模型)功能将多个模型组合成一个逻辑上的“超级模型”,自动处理模型间的输入/输出传递。避免客户端多次调用,减少网络开销(如预处理→模型A→模型B→后处理)。

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    three.js中的矩阵变换(模型视图投影变换)

    概述 我在《WebGL简易教程(五):图形变换(模型、视图、投影变换)》这篇博文里详细讲解了OpenGL\WebGL关于绘制场景的图形变换过程,并推导了相应的模型变换矩阵、视图变换矩阵以及投影变换矩阵。...它的逻辑应该是视图矩阵与模型矩阵互为逆矩阵,模型矩阵也可以称为世界矩阵,那么世界矩阵的逆矩阵就是视图矩阵了。 3....着色器变换 可以通过给着色器传值来验证计算的模型视图投影矩阵(以下称MVP矩阵)是否正确。...gl_FragColor = vec4(0.556, 0.0, 0.0, 1.0) }` projectionMatrix和modelViewMatrix分别是three.js中内置的投影矩阵和模型视图矩阵...可以看到场景中的物体的颜色在红色与蓝色之间来回切换,且物体位置没有任何变化,说明我们计算的MVP矩阵是正确的。 4.

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    Percolator模型及其在TiKV中的实现

    为了避免出现此异常,Percolator事务模型在每个事务写入的锁中选取一个作为Primary lock,作为清理操作和事务提交的同步点。...四、在TiKV中的实现及优化 4.1 Percolator在TiKV中的实现 TiKV底层的存储引擎使用的是RocksDB。...这样同一个Key的不同版本在rocksdb中是相邻的,且版本比较大的数据在旧版本数据的前面。 TiKV中对Percolator的实现与论文中稍有差别。...在TiKV的实现中,当提交一个事务时,事务中涉及的Keys会被分成多个batches,每个batch在Prewrite阶段会并行地执行。...,开销很大; 在采用MVCC并发控制算法的情况下也会出现读等待的情况,当存在读写冲突时,对读性能有较大影响; 总体上Percolator模型的设计还是可圈可点,架构清晰,且实现简单。

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    Percolator模型及其在TiKV中的实现

    为了避免出现此异常,Percolator事务模型在每个事务写入的锁中选取一个作为Primary lock,作为清理操作和事务提交的同步点。...四、在TiKV中的实现及优化 4.1 Percolator在TiKV中的实现 TiKV底层的存储引擎使用的是RocksDB。...这样同一个Key的不同版本在rocksdb中是相邻的,且版本比较大的数据在旧版本数据的前面。 TiKV中对Percolator的实现与论文中稍有差别。...,开销很大; 在采用MVCC并发控制算法的情况下也会出现读等待的情况,当存在读写冲突时,对读性能有较大影响; 总体上Percolator模型的设计还是可圈可点,架构清晰,且实现简单。...Google Percolator 事务模型的利弊分析 3.

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    LSTM模型在问答系统中的应用

    在问答系统的应用中,用户输入一个问题,系统需要根据问题去寻找最合适的答案。 1、采用句子相似度的方式。...该算法通过人工抽取一系列的特征,然后将这些特征输入一个回归模型。该算法普适性较强,并且能有效的解决实际中的问题,但是准确率和召回率一般。 3、深度学习算法。...依然是IBM的watson研究人员在2015年发表了一篇用CNN算法解决问答系统中答案选择问题的paper。...但是对于时序的数据,LSTM算法比CNN算法更加适合。LSTM算法综合考虑的问题时序上的特征,通过3个门函数对数据的状态特征进行计算,这里将针对LSTM在问答系统中的应用进行展开说明。...2016年watson系统研究人员发表了“LSTM-BASED DEEP LEARNING MODELS FOR NON-FACTOID ANSWER SELECTION”,该论文详细的阐述了LSTM算法在问答系统的中的应用

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