查询149+ days时，MS Graph API CalendarView是否有问题？ - 腾讯云开发者社区

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一文读懂图数据库 Nebula Graph 访问控制实现原理

Nebula Graph 本身是一个高性能的海量图数据库，数据库的安全问题更是数据库设计的重中之重。目前 Nebula Graph 已支持基于角色的权限控制功能。...Console 、API 和 Web Service 被统称为 Client API。...当用户通过 Client API 连接 Query Engine 时，Query Engine 会通过 Meta Client 查询 Meta Engine 的用户数据，并判断连接账户是否存在，以及密码是否正确...GUEST：访问者角色，对权限内 Space 的 Schema 和 Data 有只读权限。...Graph Server 首先会验证登陆账户（Account）是否存在，并验证密码是否有效。

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IT咖啡馆｜PostgreSQL 扩展驱动的复杂分析（向量图趋势）技术方案

) AS avg_ms, approx_percentile( percentile_agg(duration_ms), 0.95) AS p95_ms, sum(CASE WHEN status=...;2.5 服务关系图（Apache AGE）LOAD 'age';SET search_path = ag_catalog, "$user", public;SELECT * FROM create_graph...AIOps / LLM Agent：统一查询面与“证据包”5.1 面向 Agent 的查询契约（Graph + Trend + Vector）输入：{ service, window, symptom...API 层鉴权后落到只读连接池。...附：典型查询片段合集-- A) 指标趋势 + 百分位SELECT * FROM metrics_5m WHERE service='svc.api' AND metric='http_server_duration_seconds

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数字货币量化交易之黄金指标算法【Python】

当短期移动均线超过或回顾长期移动均线时，将出现买入或卖出信号。...查询实时加密货币的数据定义一个时间段，为我们要计算的数据创建新列，然后每秒更新这些值。...实时绘图，并检查我们的信号是否准确。在本文中，我不会过多地介绍有关代码和API的细节，你可以在下面的文章中了解如何用Python获取实时的加密货币市场数据。现在我们可以开始编码了！...例如，如果你来自印度或加拿大，则可以使用INR或CAD，你也可以设置是否需要Ripple或Ethereum数据。让我们回到API结构。...调用Yahoo Finance API时需要按顺序传入三个参数：交易对代码（1）开始日期+结束日期或期间（2）间隔（3）在我们的示例中，交易对代码（参数1）将为BTC-USD对。

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04 高效HarmonyOS NEXT编程：ArkTS数据结构优化与属性访问最佳实践

概述本篇文章开启 ArkTS 高性能编程实践系列，专注于探讨在 HarmonyOS NEXT API12+环境下，如何通过优化属性访问和数据结构来提升应用性能。...使用普通对象和 delete 操作会带来性能问题： delete 操作会改变对象的内部结构，导致 V8 引擎需要重新优化代码频繁的 delete 操作会增加内存碎片，影响垃圾回收效率对象属性的动态删除会使得属性访问变得更慢...TypedArray 相比普通数组有以下优势：内存效率更高：TypedArray 中的每个元素都是固定大小的，例如 Int8Array 中每个元素占用 1 字节，Int32Array 中每个元素占用...1）这种实现方式特别适合日历这种需要频繁更新和访问的场景： import HashMap from '@ohos.util.HashMap'; @Component export struct CalendarView...1fr') .width('100%') .padding(10) }.width('100%') } // 检查日期是否有事件

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04 高效HarmonyOS NEXT编程：ArkTS数据结构优化与属性访问最佳实践

概述本篇文章开启 ArkTS 高性能编程实践系列，专注于探讨在 HarmonyOS NEXT API12+环境下，如何通过优化属性访问和数据结构来提升应用性能。...使用普通对象和 delete 操作会带来性能问题：delete 操作会改变对象的内部结构，导致 V8 引擎需要重新优化代码频繁的 delete 操作会增加内存碎片，影响垃圾回收效率对象属性的动态删除会使得属性访问变得更慢反例...TypedArray 相比普通数组有以下优势：内存效率更高：TypedArray 中的每个元素都是固定大小的，例如 Int8Array 中每个元素占用 1 字节，Int32Array 中每个元素占用 4...存储日期的选中状态（0 或 1）这种实现方式特别适合日历这种需要频繁更新和访问的场景：import HashMap from '@ohos.util.HashMap';@Componentexport struct CalendarView...1fr 1fr 1fr') .width('100%') .padding(10) }.width('100%') } // 检查日期是否有事件

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Caffeine Cache 进程缓存之王

注意这个API和前面两个API是互斥的。...，如果没有返回NULL 8graph = manualCache.getIfPresent(key); 9// 根据Key查询一个缓存，如果没有调用createExpensiveGraph方法，并将返回值保存到缓存...8// 查询并在缺失的情况下使用同步的方式来构建一个缓存 9Object graph = loadingCache.get(key); 10 11// 获取组key的值返回一个Map 12List graph = asyncLoadingCache.get(key); 13// 查询一组缓存并在缺失的情况下使用异步的方式来构建缓存 14List...基于大小（size-based）基于大小驱逐，有两种方式：一种是基于缓存大小，一种是基于权重。

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Caffeine Cache 进程缓存之王

注意这个API和前面两个API是互斥的。...，如果没有返回NULL graph = manualCache.getIfPresent(key); // 根据Key查询一个缓存，如果没有调用createExpensiveGraph方法，并将返回值保存到缓存...// 查询并在缺失的情况下使用同步的方式来构建一个缓存 Object graph = loadingCache.get(key); // 获取组key的值返回一个Map List keys...CompletableFuture graph = asyncLoadingCache.get(key); // 查询一组缓存并在缺失的情况下使用异步的方式来构建缓存 List<String...基于大小（size-based）基于大小驱逐，有两种方式：一种是基于缓存大小，一种是基于权重。

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openfalcon架构及相关服务配置详解

#url -s "http://127.0.0.1:6071/health" 4.query 绘图数据的查询接口，因为graph是分片存储的，如果要传输给dashboard，就需要query组件收集用户的数据进行聚合再返回给用户...5.dashboard 　dashboard是面向用户的查询界面，在这里，用户可以看到push到graph中的所有数据，并查看其趋势图。.../logs" # 插件执行的log，如果插件执行有问题，可以去这个目录看log }, "heartbeat": { "enabled": true, # 此处enabled...migrate": { //扩容graph时历史数据自动迁移 "enabled": false, //true or false, 表示graph是否处于数据迁移状态...请确保api组件的graph列表与 transfer的配置一致。

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在 localStorage 中持久化 React 状态

在本教程中，我们将了解如何创建自定义 React 钩子，来编写信息保存本地功能，以便我们在需要时使用它。...这里有个表单非固定值的实现，控制不同值之间切换： const CalendarView = () => { const [mode, setMode] = React.useState('day')...当状态 state 被创建时，这个函数只是在组件第一次渲染被执行。...因为 localStorage 是一个同步 API，如果它更新太频繁，会造成性能问题。不过，不要以此为借口过早优化。分析器 Profiler 会向你展示是否需要限制更新。...总结这个钩子函数是一个小而强大的例子，说明自定义钩子如何让我们为解决问题而发明自己的 API。虽然存在帮我们解决这个问题的依赖包，但是我认为了解如何解决这些问题很有价值。

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【技术开源共建】开源日历组件ossimplecalendarview快速集成

服务预约类场景（如外卖预约送达、线下门店预约）技术上完全贴合鸿蒙生态，没有依赖第三方库，直接基于 ArkUI 的状态管理V1，（@State/@Link）和布局系统（Column/Row/Grid）实现，集成时无需额外处理依赖问题...整体架构可以分为四层，层层递进、依赖清晰：1、核心控制层：CalendarView 组件如果把组件库比作“一台机器”，CalendarView 就是“控制面板”。...简单说，我们在项目中用这个组件库时，只需要引入 CalendarView，就能直接用所有模式，这就是“开箱即用”的关键。...CalendarEvent 接口：定义了日程事件的结构（id/title/date/startTime等），虽然当前未完全实现事件显示，但预留了扩展空间 CalendarConfig 接口：包含显示配置（是否显示周数...有了完整的类型定义，后续维护或扩展时，能大幅降低“传错参数”的概率，对团队协作也很友好。三、核心交互逻辑：状态流转如何实现？

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AI 创作日记 | DeepSeek 构建知识图谱实战，从零搭建新零售商品关系网络的5个关键步骤

KafkaConsumer('pos_logs', auto_offset_reset='latest', consumer_timeout_ms...=1000), 'inventory': RESTClient('http://wms/api', retries=3,...graph.run(query)：执行Cypher查询，查找与用户感兴趣的商品属于同一类别的其他商品。print(record[0])：输出推荐的商品名称。...", "password"))# 定义用户查询query = "Apple products"# 执行查询result = graph.run(f"MATCH (p:product)-[:belongs_to...graph.run(query)：执行Cypher查询，查找苹果品牌的商品。print(record[0])：输出查询结果。

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2025年度技术复盘：从因果推断到系统优化的工程化演进之路

-- 原始查询：用户近30天行为聚合（2.3小时）SELECT user_id, event_day, COUNT(*) FILTER (WHERE action_type = 'click...200倍，特征工程迭代周期从2天缩短至4小时。...降至95ms，首Token时间（TTFT）降低58%。...Llama-3、Mistral等开源模型追赶迅猛，但配套工具链（如vLLM、TensorRT-LLM）在生产级鲁棒性上仍落后闭源API。...也许到那时，"算法工程师"和"系统工程师"的title不再重要，重要的是我们是否解决了真实世界的决策抖动与体验卡顿。那才是技术人的终极成长。

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【Rust日报】2019-09-24 Rust小程序为何会卡顿？

添加了Graph::map() API，该API将Graph 映射到了Graph 。...Purple有可能达到每秒处理数以千计的事务之高效率，这或将推动去中心化分类账技术的主流应用。...但目前这个协议仍然是实验性质的，还需要在一个大型网络上进行压力测试之后才能确定其是否能稳定使用。...结果新版本并不完美，但至少解决了主要问题，以下是测量反映出来的结果： // KOTLIN (JVM), Windows 10 Running Movegen depth=7 ... 319406385...IntelliJ Rust更新日志 https://intellij-rust.github.io/2019/09/23/changelog-106.html DataFusion 0.15.0 支持并行查询操作

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全栈监控与告警设计——从SLO到告警规则，避免告警雪崩的分级体系

本系列已完结，完整版阅读课联系本人现代分布式系统的可观测性不是简单的数据收集，而是基于业务目标的智能过滤与决策体系在掌握了风险可控的发布策略后，我们需要解决一个更根本的问题：如何准确判断发布是否成功？...SLO的核心价值在于：目标一致性：使技术指标与业务目标对齐优先级判断：基于错误预算确定问题处理的紧急程度资源分配：根据SLO达成情况指导稳定性投入# SLO定义示例：API服务可用性目标api_service_slo...WHERE timestamp >= NOW() - INTERVAL '30 days'GROUP BY hour批处理服务SLO特性：完整性：数据处理是否100%成功及时性：作业是否在时间窗口内完成正确性...四级分类体系在实践中证明有效：P0（紧急）：业务核心功能不可用，影响大量用户（立即呼叫）P1（高）：功能降级或部分用户受影响（2小时内处理）P2（中）：潜在问题或边缘功能异常（24小时内处理）P3（低）...成功率", "type": "graph", "targets": [ { "expr": "sum(rate(orders_api_requests_total

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解码RAG：向量数据库+知识图谱双引擎，如何炼就下一代企业级AI大脑

监控数据显示：当用户问题涉及多跳推理（如"我的房贷利率如何随LPR调整"）时，传统RAG的准确率从85%暴跌至41%。根本原因在于：企业知识具有强关联性和动态演进特性。...（见4.2节）证据加权融合：向量结果与图谱路径按置信度加权动态知识缓存：高频查询路径预计算存储4.2查询路由机制：让问题找到最合适的引擎我们开发了轻量级问题分类器，避免调用大模型：展开代码语言：PythonAI...：向量检索与图谱查询同时发起，降低端到端延迟动态融合开关：仅复杂问题启用融合，简单查询直出结果审计日志：每步操作可追溯，满足金融合规要求实测：P99延迟从1200ms降至320ms，完全满足银行ms...合规达标P99延迟1200ms320ms✅73%↓运维成本$12k/月$8.5k/月✅29%↓关键发现：当问题涉及3+实体关系时，双引擎优势显著（解决率89%vs32%）。...最深刻的启示是：企业知识管理不是技术问题，而是认知问题。当我们将"贷款利率"从孤立文档升级为包含"政策依据→计算规则→客户影响"的动态图谱时，AI才真正具备业务分析师的思维能力。

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使用LangGraph在Python 中开发Master AI代理

例如，您可以创建一个客户支持代理，该代理使用 OpenAI 的 GPT-3.5-Turbo 模型处理用户查询并提供响应。代理的状态跟踪对话上下文，而节点执行生成响应所需的计算。..."] = "your_openai_api_key" 记得将 your_openai_api_key 替换为你真实的 OpenAI API 密钥。...我们将引导对话并检查 Olasammy 是否获得退款。...the charging fan you bought.\ You want them to give you ALL the money back. \ You bought the fan 2 days...LangGraph 的循环数据流和有状态工作流为更复杂的 AI 应用程序打开了可能性。您可以随意包含增强的对话体验，例如迭代交互、可定制的流程和多代理协作。

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office365 E5调用api使E5开发者续订修复版AutoApi （不使用服务器）

microsoft graph的api，一次调用10个api，5个onedrive的api还有4个outlook的api,剩下一个是组的api，调用一次后延时等待五分钟再重复调用。...最后有视频教程 E5自动续期程序，但是不保证续期设置了周六日(UTC时间)不启动自动调用，周1-5每6小时自动启动一次（修改看教程）调用api保活：查询系api：onedrive,outkook...自动刷新后，会看到左边有三个流程，一个Run api.Read，一个Run api.Write，一个Update Token。...工作流程说明 Run api.Write：创建系api，一天自动运行一次 Run api.Read: 查询系api，每6小时自动运行一次 Update Token：微软密钥更新...（不确定是否都需要进行这一步，我自己做视频教程的时候发现有的。

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PostgreSQL物化视图：加速模型推理数据准备

大表物化策略-- 问题：全量刷新10亿行数据，锁表10分钟REFRESH MATERIALIZED VIEW user_recommend_features; -- 锁表，阻塞查询-- 解决方案1：CONCURRENTLY...基表设计创建分区表+索引分区策略是否合理30分钟低II. 物化SQL编写验证SELECT性能单次查询时中III. 首次刷新REFRESH磁盘空间是否充足1-10小时高IV....索引创建CREATE INDEX是否创建唯一索引30分钟中V. 并发测试CONCURRENTLY查询是否阻塞10分钟低VI. 调度配置cron/pgAgent刷新周期合理20分钟中VII....v1153基础统计45秒8ms老模型v2187增加滞后特征68秒12ms新模型v3(开发)201滞后+embedding120秒18ms实验模型5.2 推理服务集成场景：API服务直接查询物化视图# Flask...': 45 # 特征准备仅45ms（原4.2秒） })# 性能对比# 原方案：查询基表 4.2秒# 新方案：查询物化视图 45ms + 模型推理 15ms = 60ms5.3 特征漂移监控--

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资源 | Pandas on Ray：仅需改动一行代码，即可让Pandas加速四倍

当面临这种规模的数据时，Pandas 成了最受喜爱的工具；然而，当你开始处理 TB 级别的基因数据时，单核运行的 Pandas 就会变得捉襟见肘。...使用 Pandas on Ray，用户不需要知道他们的系统或集群有多少个核心，也不需要指定如何分配数据。...我们正在积极实现与 Pandas 所有 API 的对等功能，并且已经实现了 API 的一个子集。我们会介绍目前进展的一些细节，并且给出一些使用示例。...:", positive_stocks_df.size) print("\nRatio of positive days to total days:", positive_stocks_df.size...尽管我们目前还没有支持完整的 Pandas 功能 API，但是我们展示了一些初步的基准测试，证明我们的方法是有潜力的。我们会在以下对比中做到尽可能的公平。

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推荐Android几个比较实用的Github开源项目

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