摘要：SQL NOWAIT使我们能够在获取行级锁时避免阻塞，本文中我们将学会使用这个功能最佳方法。 原文网址：https://vladmihalcea.com/sql-no-wait/?...即使大多数关系数据库系统使用 MVCC（多版本并发控制）机制来协调读写操作，每当执行 UPDATE 或 DELETE 操作时，仍会采用悲观锁定。...Alice的UPDATE锁定了表记录，因此当 Bob 想要使用FOR UPDATE子句获取锁时，他的锁获取请求将阻塞，直到 Alice 的交易结束或锁获取超时。...使用 SELECT 查询的FOR UPDATE子句可以模拟相同的行为，如下图所示： 通过获取并保持独占锁直到事务结束，关系数据库系统避免了脏写，从而保证了事务的原子性。...,ROWLOCK,NOWAIT) PostgreSQL FOR NO KEY UPDATE NOWAIT MySQL FOR UPDATE NOWAIT 幸运的是，在使用 JPA 和 Hibernate
Sklearn (全称 Scikit-Learn) 是基于 Python 语言的机器学习工具，是机器学习中的常用第三方模块。...因此，在安装sklearn之前，需要先安装其三个依赖库numpy+scipy+matplotlib，具体安装步骤如下： 1.进入官网下载相应的模块 安装地址如下https://www.lfd.uci.edu...版本号和电脑系统 如python3.8+64位系统 numpy‑1.22.2+mkl‑cp38‑cp38‑win_amd64.whl 依次对应找到相应的库，进行下载 2.将下载的文件放入到...python同路径文件夹中 随后在conda环境中进行安装 利用cmd命令打开命令框 首先将下载好的文件放入到对应python文件夹中，查找可以使用where python 打开文件夹，将下载好的文件复制到该目录的...（也没有出现问题） 最后安装完如下， 4.查看安装模块的版本，确定安装完 可以利用pip list查看安装的版本 到这里就完成安装了。
根据镜像OFFICIAL标签判断，位列第一、名字为jenkins的是 Jenkins 官方提供的镜像。我们是不是应该使用这个官方镜像呢？...如果你看过 Jenkins 文档中 Docker 安装 小节，会发现官方推荐使用的镜像是jenkinsci/blueocean，该镜像包含当前的长期支持 (LTS) 的 Jenkins 版本 (可以生产使用...博主第一次安装的时候使用的是jenkins镜像，其集成的 Jenkins 版本比较高，结果出现好多插件不兼容的情况，对于我等小白来说是一件比较麻烦的事。...运行容器 现在，就可以基于下载的镜像运行 Jenkins 容器了，有以下两种运行方式供你参考： 方式一：直接运行，运行期间产生的所有数据都保存在容器内部，容器销毁，数据丢失。...这里我使用了第二种方式启动了 一个 Jenkins 容器应用： $ docker run \ --name jenkins-blueocean \ -d \ -p 8080:8080 \
1.类的私有变量和私有方法 1）_xx 以单下划线开头的表示的是protected类型的变量。即保护类型只能允许其本身与子类进行访问。...若内部变量标示，如：当使用“from Mimport”时，不会将以一个下划线开头的对象引入。 2）__xx 双下划线的表示的是私有类型的变量。..._FooBar__boo） 3）__xx__定义的是特列方法。用户控制的命名空间内的变量或是属性，如init , __import__或是file 。只有当文档有说明时使用，不要自己定义这类变量。...**情况就是当变量被标记为私有后,在变量的前端插入类名,在类名前添加一个下划线"_",即形成了_ClassName__变量名.** Python内置类属性 __dict__ : 类的属性（包含一个字典，...由类的数据属性组成） __doc__ : 类的文档字符串 __module__: 类定义所在的模块（类的全名是'__main__.className'，如果类位于一个导入模块mymod中，那么className
这种状态会持续到国庆之后，希望自己到时候能早日调整过来而不是一直就这样了… 学习计划安排如下： 昨天在商品微服务中整合了搜索需要的7个业务，今天就在商品微服务中调用这些，使用feign客户端完成。...一、feign客户端的使用 feign即伪装的意思，使用它后就好像是在处理具体的业务了，但是实际上是在调用别人，也就是我们昨天编写的具体的实现。 ?...关于feign的使用在第135天的笔记中有说明，简单来说就和Controller层代码是非常类似的。...二、feign客户端的优化 一般来说微服务有两类： 需要被调用的微服务 比如说我们写过的商品微服务，它是最核心的一个服务，其有一个特点就是经常需要被其它微服务调用。...①以前的结构 lxa-item-pojo：实体类相关的子工程。 lxa-item-service：业务相关的子工程。 ②现在的结构 lxa-item-interface：接口相关的子工程。
使用 Hibernate 实现软删除的最佳方式 1、引言 每个数据库应用程序都是独特的。虽然大多数时候删除记录是最好的方法，但有时应用程序的要求是数据库记录永远不应该被物理删除。...如果你使用的是 Oracle，你可以利用其 Flashback 功能，这样你就不需要更改应用程序代码来提供这样的功能。另一个选择是使用 SQL Server 的 Temporal Table 功能。...在这种情况下，Hibernate 允许你简化软删除的实现，本篇文章将解释实现逻辑删除机制的最佳方式。...如果你的实体正在使用乐观锁定的 @Version 属性，那么请查看这篇文章，了解如何将版本属性映射到你的实体中。...虽然使用 Oracle 的 Flashback 技术更为方便，但如果你的数据库没有这样的功能，Hibernate 可以简化这项任务。
Python是面向对象的语言，在Python里一切皆对象，所以大部分情况下，我们都是通过类的方式来编程。...但是Python中的属性和方法在类的外部默认是可以访问的，而有些属性和方法我们只允许在类的内部使用，不允许在类的外部使用。这种情况下，可以使用类的私有属性和私有方法。 ?...在上面的类中，ask_question()方法是普通的方法，在类的外部可以直接调用，__talk_wage()方法是私有方法，只能在类的内部使用，如果在外部写调用的代码则报错。...make money 在父类中定义的普通属性和普通方法，子类都继承了，子类可以直接使用，但是父类中的私有属性和私有方法子类无法直接使用，因为子类不会继承父类的私有属性和私有方法。...如果想访问，可以通过间接的方式访问。 ? 五、Python中的下划线说明 1.不带下划线的变量和方法，是普通的变量和方法，在作用域内都可以正常使用，如果是类中定义的属性，则类对象可以在任何地方使用。
私有化 xx: 公有变量 _x: 单前置下划线,私有化属性或方法，from somemodule import *禁止导入,类对象和子类可以访问 __xx：双前置下划线,避免与子类中的属性命名冲突...，无法在外部直接访问(名字重整所以访问不到) __xx__:双前后下划线,用户名字空间的魔法对象或属性。...例如:init , __ 不要自己发明这样的名字 xx_:单后置下划线,用于避免与Python关键词的冲突 通过name mangling（名字重整(目的就是以防子类意外重写基类的方法或者属性)如：...总结 父类中属性名为__名字的，子类不继承，子类不能访问 如果在子类中向__名字赋值，那么会在子类中定义的一个与父类相同名字的属性 _名的变量、函数、类在使用from xxx import *时都不会被导入
Python 的私有类的概念通常是通过以下几种方式来实现：1、问题背景我正在编码一个由两部分组成的小型 Python 模块：定义公共接口的一些函数，上述函数使用的实现类，但在模块外部没有意义。...起初，我决定通过在使用它的函数中定义实现类来“隐藏”它，但这阻碍了可读性，并且如果多个函数重用同一个类，则无法使用。因此，除了注释和文档字符串之外，是否有一种机制可以将类标记为“私有”或“内部”？...此外，公开所有内容都有其自身的优势，例如，您可以从外部单元测试几乎所有内容（在 C/C++ 私有构造中，您无法真正做到这一点）。答案 7：使用两个下划线作为“私有”标识符的前缀。...对于模块中的类，使用单个前导下划线，它们将不会使用 “from module import *”导入。...例如，Python 只是自动将类成员的名称混淆为 __clssname_mymember 为双下划线。因此，只要您知道混淆的名称，您就可以使用“私有”实体。请参阅此处。
在我们编写程序的时候，会将程序模块化，常见的就是用动态链接库的方式，然后导出函数接口或者类。...而对于导出类的方式，作为模块的实现者，不论是给第三方使用或者自己的项目使用，应该都不太愿意暴露自己的私有属性和方法，个人碰到的主要有以下两个常见原因： 通过隐藏私有属性和方法，让被调用者猜不到其实现方式...私有方法中或者属性中，可能会存在一些第三方的头文件或者库的依赖，而对于被调用方来说不应该直接依赖 本文将介绍两种方式来满足以上的需求，一种是抽象类，另一种是pimpl风格....有时候想要隐藏类的内部实现细节，但这里通过HttpClient m_pHttpClient私有属性和HttpResponseCode HttpDataGet()私有方法，那么调用方就可能猜到这个数据其实是通过...以上所说的两种方式，在从无到有编写代码的时候，可以完整的使用这个模式，可是有时候，你需要去维护已有的代码，在原先的导出类中进行一些修改，想要去降低这些依赖，个人认为用Pimpl此时就更适合去做这种扩展修改了
在我们使用一个类之前，JVM需要先将该类的字节码文件（.class文件）从磁盘、网络或其他来源加载到内存中，并对字节码进行解析生成对应的Class对象，这就是类加载器的功能。...3由用户指定类加载器。如果需要在当前类路径以外寻找类，则只能采用第3种方式。即第3种方式加载的类与当前类分属不同的命名空间。...从JVM的角度看，我们使用关键字new创建一个类的时候，这个类可以没有被加载。但是使用Class对象的newInstance()方法的时候，就必须保证：1.这个类已经加载；2.这个类已经连接了。...初始化：只有在使用时类才会被初始化。...，父类也会初始化 6 虚拟机启动时被标明是启动类的类（java Test），直接用java.exe运行某个类； 程序执行结束的几种方式： 1 system.exit(); 2 正常执行完毕； 3
python_sklearn库的使用 读取数据并按比例分为训练集和测试集 import pandas as pd import sklearn.model_selection import...使用机器学习算法训练 1.监督学习 sklearn.neighbors #近邻算法 sklearn.svm #支持向量机 sklearn.kernel_ridge #核-岭回归...#特征选择 sklearn.multiclass #多类多标签算法 2.无监督学习 sklearn.decomposition #矩阵因子分解 sklearn.cluster...#聚类 sklearn.manifold #流形学习 sklearn.mixture #高斯混合模型 sklearn.neural_network #无监督神经网络 sklearn.covariance...计算模型的评价指标 使用sklearn.metrics可以计算模型的各种评价指标，例如：准确率、召回率、精确度、F1分数、ROC曲线、AUC等指标。
本文代码采用sklearn扩展库实现，使用线性回归算法解决下面的问题：根据平面上已知3个点的坐标，拟合最佳直线斜率k和截距b，然后根据拟合的结果对给出的x坐标进行预测，得到y坐标。...from sklearn import linear_model def linearRegressionPredict(x, y): lr = linear_model.LinearRegression...() # 拟合 lr.fit(x, y) return lr # 平面上三个点的x轴坐标 x = [[1], [5], [7]] # 平面上三个点的y轴坐标 y = [[3], [100],...[120]] # 根据已知3个点拟合最佳直线的系数和截距 lr = linearRegressionPredict(x, y) # 查看最佳拟合系数 print('k:', lr.coef_) # 截距
前情概要 在 让你发布的nuget包支持源代码调试#为gitlab的私有源代码项目提供支持 小节中有介绍到如何让gitlab的私有存储库支持SourceLink....但是在时间车轮经过一段不短的距离后. vs2022 中已经没有web brower了, 同时gitlab也不再支持IE. 所以利用共享Session方式行不通了....同时GCM+SourceLink任然不支持, 最后只能选择使用Proxy的方式来实现一把....当然, 如果不选择使用webproxy的方式, 也可以配置gitlabproxy的gitlabHost, 将它改成一个真实的gitlab.com服务器ip, 然后配置requet.header.host....+)$"); # 使用代理, 访问真正的gitlab.com response = WebRequest.Create(remoteUrl).GetResponse() as
DBSCAN聚类算法概述： DBSCAN属于密度聚类算法，把类定义为密度相连对象的最大集合，通过在样本空间中不断搜索最大集合完成聚类。...DBSCAN能够在带有噪点的样本空间中发现任意形状的聚类并排除噪点。 DBSCAN算法不需要预先指定聚类数量，但对用户设定的参数非常敏感。...当空间聚类的密度不均匀、聚类间距差相差很大时，聚类质量较差。 DBSCAN算法基本概念： 核心对象：如果给定对象的半径eps邻域内样本数量超过阈值min_samples，则称为核心对象。...4）找出样本p出发的所有密度可达对象，构成一个聚类Cp（该聚类的边界对象都是非核心对象），并标记这些对象为已访问。 5）如果全部样本都已访问，算法结束；否则返回第2）步。...Python+sklearn使用DBSCAN聚类算法参考代码： ? 聚类结果图一： ? 聚类结果图二： ? 聚类结果图三： ?
本文使用sklearn的逻辑斯谛回归模型，进行二分类预测，并通过调整各种参数，对预测结果进行对比。 1....sklearn中的LogisticRegression模型一文对模型的参数进行了说明 sklearn 中文文档 https://sklearn.apachecn.org/docs/0.21.3/ 2....实践代码 生成以y=-x^2+1.5为分类线的数据集 为增加模型学习难度，将随机抽取的10%的数据强行赋值为正类 尝试通过特征的多项式升维、归一化，然后交给LR模型，训练一个分类曲线。...，口内为1类，口外为0类 y = np.array(X[:, 0] ** 2 + X[:, 1] 的为1，否则为0 # 加入10%的噪声数据...例如特征选择、标准化和分类 # 以多项式的方式对原始特征做转换，degree次多项式 ('poly', PolynomialFeatures(degree=degree)
创建自己的类 学习面向对象的第一步，就是创建一个类。因为类是面向对象的基石。Python类和其他编程语言（Java、C#等）的类差不多，也需要使用class关键字。...使用类创建对象的方式与调用函数的方式相同。在Python语言中，不需要像Java一样使用new关键字创建对象，只需要用类名加上构造方法（在后面的章节会详细介绍）参数值即可。...调用对象的方法有两种方式，一种是直接通过对象变量调用方法，另一种是通过类调用方法，并且将相应的对象传入方法的第1个参数。...在本例中使用了Person.greet(person2)的方式调用了person2对象中的greet方法。...不过像很多其他编程语言，如Java、C#等，都提供了private关键字将方法私有化，也就是说只有类的内部方法才能访问私有化的方法，通过正常的方式是无法访问对象的私有化方法的（除非使用反射技术，这就另当别论了
鸢尾花主要色彩为蓝紫色，有“蓝色妖姬”的美誉，鸢尾花因花瓣形如鸢鸟尾巴而称之，有蓝、紫、黄、白、红等颜色，英文irises音译俗称为“爱丽丝” 本文使用sklearn的逻辑斯谛回归模型，进行鸢尾花多分类预测...模型选择 本人相关文章： 逻辑斯谛回归模型（ Logistic Regression，LR） 基于sklearn的LogisticRegression二分类实践 sklearn多类和多标签算法： Multiclass...固有的多类分类器: sklearn.linear_model.LogisticRegression (setting multi_class=”multinomial”) 1对多的多类分类器:...当存在结时（两个类具有同样的票数的时候）， 1对1分类器会选择总分类置信度最高的类，其中总分类置信度是由下层的二元分类器 计算出的成对置信等级累加而成。...的预测准确率高，由图也可看出，分界线较好的区分了3个种类 在使用4维特征下进行预测，训练准确率OvO比OvR要好，测试准确率均达到100%，使用4维特征比使用2维特征预测，4维特征预测准确率更高 ---
在编译私有的Android SDK中讲述了如何通过编译一个完整的SDK来获取一些稀有的API，但是这个方法有几点不足： 编译耗时 不够灵活，换一个API版本难道要再编译一个对应的SDK？...其实私有API仅仅是为了在开发过程中欺骗编译器而已，你可以使用反射，但有一堆代码要写，运行时还影响了效率。...我想到一种更优的方法：将需要开发的API单独编译一个jar，这样和特定SDK版本脱离，还直接从现有编译结果里面拼凑一下即可得到。在项目中已provided方式引入这个jar即可欺骗编译器。...以android.os.ServiceManager这个没有包含在Google提供的SDK来说明问题： 在AOSP的编译结果中找到编译的class文件： out/target/common/obj/JAVA_LIBRARIES...结果 copy到项目中， provided方式依赖。 如果需要其他API，参考上面操作即可。
from sklearn.decomposition import PCA PCA 主成分分析（Principal Components Analysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理...sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False) 参数： n_components: 意义：PCA算法中所要保留的主成分个数...explained_variance_ratio_：返回 所保留的n个成分各自的方差百分比。 n_components_：返回所保留的成分个数n。...拓展：fit()可以说是scikit-learn中通用的方法，每个需要训练的算法都会有fit()方法，它其实就是算法中的“训练”这一步骤。因为PCA是无监督学习算法，此处y自然等于None。...实例： import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -
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