作者David Durant，2012年1月20日 关于系列 本文属于Stairway系列：SQL Server索引进阶的一部分 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。不幸的是，当性能问题出现时，索引往往被添加为事后考虑。这里最后是一个简单的系列文章，应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速” 在之前的水平上，我们采取了合理的方法来指标，重点是他们能为我们做些什么。现在是时候采取物理方法，检查指标的内部结构;了解索引的内部特性导致了对索引开销的理解。只有通过了解指数结构，以及如
如果你使用的是Python 2.7，应调用方法__unicode__()，而不是__str__()，但其中的代 码相同。
大多数 JAVA 开发人员都在使用 Maps，尤其是 HashMaps。HashMap 是一种简单而强大的存储和获取数据的方法。但是有多少开发人员知道 HashMap 在内部是如何工作的？几天前，我阅读了大量 java.util.HashMap 的源代码（Java 7 然后是 Java 8），以便深入了解这个基本数据结构。在这篇文章中，我将解释 java.util.HashMap 的实现，介绍 JAVA 8 实现中的新功能，并讨论使用 HashMap 时的性能、内存和已知问题。
ranger插件开发的上下两篇文章介绍了如何在ranger中支持一个新的服务，并开发对应的客户端插件。但知其然还要知其所以然，简单的几个接口调用的背后，其内部最终是如何进行权限校验的。本文就来简单聊聊其内部实现原理。
使用升级锁来管理大量锁。当锁定数组的节点时，它们是相关的，特别是当将多个节点锁定在同一下标级别时。
作者：David Durant，2014/11/05（首次发布：2011/02/17） 关于系列 本文属于进阶系列的：Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库大量关于设计人员的意图。不幸的是，当性能问题出现时，索引通常被添加为事后的想法。最后这一系列简单的文章，应该能使任何数据库专业人员快速的“加快速度”。 ---- 此第一级引入SQL Server索引：数据库对象，使SQL Server能够在最短时间内查找和/或修改所请求的数据，使用最
这个数字：9.9999999E+307，我们经常会在公式中用得上它。这是一个神奇的数字，在查找数值时能够发挥很大的作用。本文介绍的就是这个数字的使用技巧。
通常来说，数据系统在分布式系统中会有三级划分：数据集（如 Database、Bucket）——分片（Partition）——数据条目（Row、KV）。通常，每个分片只属于一个数据集，每个数据条目只属于一个分片。单个分片，就像一个小点的数据库。但是，跨分区的操作的，就要复杂的多。
热图是一种很常见的图，其基本原则是用颜色代表数字，让数据呈现更直观、对比更明显。常用来表示不同样品组代表性基因的表达差异、不同样品组代表性化合物的含量差异、不同样品之间的两两相似性。实际上，任何一个表格数据都可以转换为热图展示。
当您的数据包含地理信息时，丰富的地图可视化可以为您理解数据和解释分析结果的最终用户提供重要价值。
在我看来，对于Numpy以及Matplotlib，Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础。而Scipy（会在接下来的帖子中提及）当然是另一个主要的也十分出色的科学计算库，但是我认为前三者才是真正的Python科学计算的支柱。
接触过基础计算机科学课程的朋友们，肯定都曾亲自动手设计排序算法——也就是借助代码将无序列表中的各个条目按升序或降序方式重新排列。这是个有趣的挑战，可行的操作方法也多种多样。人们曾投入大量时间探索如何更高效地完成排序任务。
将二维数据降低到一维数据的方法，有直接替换的方法。下图中，将数据条目的二维特征x1,x2，转化为了一维特征z1。其中，x1和x2是直接相关的（因为四舍五入出现了一些偏差），而z1等于x1。
在本指南中，我们将了解 Linux 中的fstab是什么，文件的用途是什么，fstab文件的结构/etc/fstab以及如何调试 fstab 问题，最后，我们还将讨论mtab文件的简要介绍，它的用法以及 mtab 与 fstab 的区别。
今天，我将教大家如何使用基于整型的手动SQL注入技术来对MySQL数据库进行渗透测试。提醒一下，这是一篇写给newbee的文章。话不多说，我们直奔主题！
以太坊是一种内置图灵完备编程语言的区块链。任何人都可以利用以太坊的智能合约创造去中心化应用。
HBase 与传统关系数据库（例如MySQL，PostgreSQL，Oracle等）在架构的设计以及为应用程序提供的功能方面有很大的不同。HBase 权衡了其中一些功能，以实现更好的可扩展性以及更灵活的模式。与关系数据库相比，HBase 表的设计有很大的不同。下面将通过解释数据模型向您介绍 HBase 表设计的基础知识，并通过一个例子深入探讨 HBase 表的设计。
Ansible playbook允许用户使用自定义的变量，不过当变量过大，或者太复杂时，无论是在playbbok中通过vars定义，还是在单独的变量文件中定义，可读性都比较差，而且不够灵活。
简单说，忽略列存储概念，将之认为压缩的行存储。列存储是这个概念的扩展，在下节解释。最基本的磁盘数据结构是B-tree，以TID为索引列。注意，这不是现有的Btree索引，而是独立于表数据存储的另外新Btree。
博客因为域名未被实名被暂停解析，申请实名加审批到域名重新可用，上下折腾导致博客四五天不能访问，这期间也成功了使用spring batch Integration 完成了spring batch分区远程的工程搭建，期间有使用ActiveMQ（JMS）的实现也有基于RabbitMQ（AMQP）的实现，最终选择了基于RabbitMQ的远程主从模式搭建项目，最终项目模型支持一主多从，多主多从，主从混用的使用，极大的提高了批处理的效率，解决了单机批处理的性能瓶颈。为了强化对spring batch关键概念的理解，故有了如下的对spring batch元数据结构的记录描述
最近为公司做的一个Demo里面用到了ScrollView嵌套了GridView和ListView，然而在嵌套的时候我发现GridView和ListView都是不能完全显示，显示的基本上都是单行的数据，最后查找资料和翻阅文档看到原因是ListView和GridView的绘制过程中在ScrollView中无法准确的测量自身的高度，而且listVIew和GridView抢占了焦点，使得ListView和GrideView具有自身的显示的效果，这样就测量出显示一行条目即可的距离，其他的条目根据自身的滑动显示。
这是以前写的一篇文章，但这个技巧可能有些人还是不太会用，拿出来和大家分享一下。做SAP系统的朋友应该都会和IMG打交道，无论是技术顾问还是业务顾问，F1是必备技能之一，有效的利用系统提供的方法，会减少很多麻烦，也会提高工作效率。还有一篇相关性技巧的文章，请在文末查看推荐阅读。
在本文中，我们将使用Python的Pandas库逐步完成许多不同的数据清理任务。具体而言，我们将重点关注可能是最大的数据清理任务，即 缺少值。
IMP: bridging the gap for medicinal plant genomics
对大数据集或非常高吞吐量，仅复制还不够，还需将数据拆分成为分区（partitions），也称分片（sharding）1。
Redis hash 是一个string类型的field和value的映射表，hash特别适合用于存储对象。
点击上方蓝字每天学习数据库 Redis 5.0中以引入的新Redis数据结构“Streams”引起了社区的极大兴趣。 不久之后，我想进行社区调查，与有生产用例的用户交谈，并撰写博客。今天我想解决另一个问题：我开始怀疑很多用户只是将Streams作为解决Kafka（TM）类似场景的方案。但实际上，Stream数据结构也被设计为在生产者和消费者消息传递的场景使用，但是认为Redis Streams仅仅对这个场景有用是不够的。 Stream是一种极好的模式和“心智模型”，可以在系统设计中取得巨大成功，但Red
ranger 是一款独特且非常方便的文件系统导航器，它允许你在 Linux 文件系统中移动，进出子目录，查看文本文件内容，甚至可以在不离开该工具的情况下对文件进行修改。
在STO库存转储后台配置中，有一系列配置是关于检查规则（Checking Rule）的，配置的过程是：
作者David Durant，2011/07/13 关于系列 本文属于Stairway系列：Stairway to SQL Server Indexes 索引是数据库设计的基础，并告诉开发人员使用数据库关于设计者的意图。 不幸的是，当性能问题出现时，索引往往被添加为事后考虑。 这里最后是一个简单的系列文章，应该使他们快速地使任何数据库专业人员“快速”。 ---- 前面的级别引入了聚簇和非聚簇索引，突出了以下各个方面： 表中每一行的索引总是有一个条目（我们注意到这个规则的一个例外将在后面的级别中进行讨论）。
最近家里网络出问题了，不能按约定时间将很多不错的文章第一时间推到你的手中，对您说声道歉！本公众号以后也会由其他人打理来发文章！以方便你第一时间阅读供稿者的文章!
QtreeView是ui中最常用的控件，Qt中QTreeWidget比QTreeView更简单，但没有QTreeView那么灵活（QTreeWidget封装的和MFC的CTreeCtrl很类似，没有mvc的特点）。
大多数数据库系统存储一组数据记录，这些记录由表中的列和行组成。字段是列和行的交集：某种类型的单个值。
生信宝典之前总结了一篇关于GSEA富集分析的推文——《GSEA富集分析 - 界面操作》，介绍了GSEA的定义、GSEA原理、GSEA分析、Leading-edge分析等，是全网最流行的原理+操作兼备教程，不太了解的朋友可以点击阅读先理解下概念 （为了完整性，下面也会摘录一部分）。
生信宝典之前总结了一篇关于GSEA富集分析的推文——GSEA富集分析：从概念理解到界面实操，介绍了GSEA的定义、GSEA原理、GSEA分析、Leading-edge分析等，是全网最流行的原理+操作兼备教程，不太了解的朋友可以点击阅读先理解下概念 （为了完整性，下面也会摘录一部分）。
全文搜索（FTS）是搜索引擎用于在数据库中查找结果的技术。您可以使用它来为商店、搜索引擎、报纸等网站上的搜索结果提供支持。
Rss是将你Web站点的内容与其他人分享的标准方式。Rss代表着：Really Simple Syndication。它不过是一个标准化的XML标记，用于描述你想要分享的内容。因此Rss是一个在你的内容准备好被其他用户所消费时被广泛接受的格式。一些使用Rss的范例站点有：www.asp.net、weblogs.asp.net 和 www.dotnetbips.com 。Dotnetbips.com 通过 Rss 发布新添内容的列表，这个列表可能会被其他的站长放置在他们的站点或目录中。
组内相关系数(ICC)是衡量和评价观察者间信度和复测信度的信度系数指标。通常可以用于问卷调查中评价一个对象对多个样本在一段时间的重测信度，或者判断一批对象对多个样本的一致性检验。
作为最具吸引力的优势，systemd拥有强大的处理与系统日志记录功能。在使用其它工具时，日志往往被分散在整套系统当中，由不同的守护进程及进程负责处理，这意味着我们很难跨越多种应用程序对其内容进行解读。
工作近十年来，开源关系数据库PostgreSQL一直是OneSignal的核心部分。多年来，我们已经在近40台服务器上扩展了多达75 TB的存储数据。我们的实时分段功能极大地受益于PostgreSQL的性能，但是由于繁重的写入负载和PostgreSQL升级路径的限制而导致的膨胀，有时我们也一直在挣扎。
首先我们创建一张表和一个维护视图（维护视图的好处就是可以方便增加字段）,维护视图中维护标记为R标识字段不可输入
作为一名程序员，您每天都会使用哈希函数。它们在数据库中用于优化查询，在数据结构中用于使速度更快，在安全性中用于保证数据安全。几乎每次与技术的交互都会以某种方式涉及哈希函数。
此图例指南是legend()中可用文档的扩展 - 请在继续阅读本指南之前确保你熟悉该文档（见篇尾）的内容。
Vector相关的信息和内容在MySQL 9.0中出现了，惊不惊喜，意不意外？该来的终将到来，虽然第一时间发布的发行一览和手册中没有任何关于Vector的内容，但在随后的更新中已经将这部分内容反映到文档当中，让我们一探究竟。
这篇文章展示了一些使用dir命令列出目录的内容。这dircommand 不是 Linux 中常用的命令。尽管它的工作方式更不像大多数 Linux 用户喜欢使用的[ls 命令]。我们将讨论dir命令，我们将在其中查看如何使用不同的选项和参数。 dir 命令语法 # dir [OPTION] [FILE] 1. dir 命令的简单输出 # dir / 输出dir命令与/etc目录文件如下。 # dir /etc 要每行列出一个文件，请使用-1选项如下。 # dir # dir -1 2.
这篇文章写的算法是高斯消元，是数值计算里面基本且有效的算法之一：是求解线性方程组的算法。
当部分package达到最大容量后，它会被转换为big package并压缩到磁盘上以减少空间消耗。压缩过程采用写时复制模式以避免访问冲突。也就是说，生成一个新package来保存压缩数据，而不对部分package进行任何更改。PolarDB-IMCI在压缩后更新元数据，将部分打包替换为新的package（即以原子方式更新指向新打包的指针）,对于不同的数据类型，列索引采用不同的压缩算法。数值列采用参考帧、delta编码和位压缩的组合，而字符串列使用字典压缩。此外，由于打包是不可变的，当活动事务大于所有VID时，即没有活动事务引用插入VID映射时，该打包的插入VID映射是无用的。在这种情况下，PolarDB-IMCI会删除行组中的插入VID映射以减少内存占用。
在您的服务器上启用了保存以前的引导时，journalctl提供了一些命令来帮助您将引导作为分割单位来使用。要查看journald知道的引导，请使用以下–list-boots选项journalctl：
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