它本是为聊天页面开发的，聊天页面的消息类型也是有大量不同种类，且新增频繁，而 MultiType 能够轻松胜任。...介绍：CalendarView严格按照MD的设计风格，以及拥有强大的API，可扩展性强，文章也是非常的详细，Github上面拥4.3K star，建议大家使用的时候可下载源码，导入工程，大多数的项目的的...Calendar都是有自己的风格和需求，这样便于直接修改源码，满足要求。...1.3k；是一位国外的大佬做的一个开源库，就从使用量和解决问题数来说，我想这个开源库的实用性和稳定性都不用过多的考虑了，而且MPAndroidChart拥有强大的API，适用于股票类、金融类APP的图表...最后提醒下大家，在使用的时候最好考虑清楚开源项目是否满足你的项目需求，以及安全性、稳定性、BUG等等因素，最后再做定夺是否使用，免得走弯路。
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。
) 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
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。
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
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
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。
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。
#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。
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。
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。
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
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。
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。
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。
虽然索引可以带来更高的查询性能，但是也存在一些缺点，例如： 创建索引和维护索引要耗费额外的时间,往往是随着数据量的增加而维护成本增大 索引需要占用物理空间 在对数据进行增删改的操作时需要耗费更多的时间,...Graph space：每个 Graph Space 是一个独立的业务 Graph 单元，每个 Graph Space 有其独立的 tag 和 edge 集合。...Scan Policy：Index 的扫描策略，往往一条查询语句可以有多种索引的扫描方式，但具体使用哪种扫描方式需要 Scan Policy 来决定。...索引需求分析 Nebula Graph 是一个图数据库系统，查询场景一般是由一个点出发，找出指定边类型的相关点的集合，以此类推进行（广度优先遍历）N 度查询。...下面将对索引的write操作在storage层的处理逻辑进行简单介绍： INSERT——插入数据 当用户产生插入点/边操作时，insertProcessor 首先会判断所插入的数据是否有存在索引的 Tag
一、引言 当传统医疗AI还在机械地罗列相似病例时，搭载DeepSeek知识增强引擎的新系统，已经能像资深专家般展开推理："患者血小板骤降，结合近期抗生素使用史，考虑药物性血小板减少症可能性，建议立即检查肝素抗体...500ms-2s 300-800ms 推理深度 单跳检索 多跳查询 动态推理链 数据需求 无结构文本 结构化三元组 混合数据 可解释性 低 高 可视化推理路径 维护成本 低 极高 中等 三、DeepSeek...和方案保守性 知识蒸馏：将诊疗指南作为规则注入，控制幻觉率<3% 2、模型架构： 基座模型：GPT-3.5医疗微调版 验证机制：在线沙盒环境模拟医嘱执行 4.5 阶段4：服务化封装 - 医疗级API...工程化 create_api( endpoint='/reasoning', input_schema={ 'query':'text', 'context...知识保鲜：当新药上市时自动触发知识库重构。 2、运维看板： 医疗安全指标：药品相互作用漏报率<0.1%。 资源效能：GPU利用率>75%（波动<15%）。
介于 JanusGraph 查询请求发送到 HBase 时做不了一层关联顶点属性的过滤，我们不得不通过并发请求去查询 HBase 获取这 1,000 人的顶点属性，再在 JanusGraph Server...这样做的问题就是磁盘 IO、网络 IO 浪费很大，而且查询返回的大多数据在而后查的查询并未用到。...我们再来看下业务场景下的耗时情况，之前业务场景中查询耗时需要 2~3s 情况的在 Nebula Graph 这边 100ms 左右返回了，之前需要 10~20s 情况的业务场景现在也基本在 2s 就能返回...这里有个可分享经验，当时使用 Spark 导入工具采用异步方式导入导致了不少 error，稍微改下导入方式换成同步写入就没问题了。...之前在查询 JanusGraph 的 Gremlin 语句上加各种 limit 限制都没能很好的解决这个问题，在 Nebula Graph 有了这个 max_edge_returned_per_vertex
小时 >72小时 50-200次/天 追踪数据 0-1小时 1-24小时 >24小时 10-30次/天 传统方案将所有数据存入Elasticsearch等热存储，造成存储成本激增。...图1：混合云监控数据流碎片化问题 传统方案中各类监控数据（日志/指标/追踪）独立传输至不同后端，产生跨云带宽成本（红色箭头）。数据孤岛导致存储冗余（橙色）和计算资源浪费（黄色），形成三大成本黑洞。...某IoT平台通过该优化将查询延迟从1200ms降至280ms，计算资源消耗减少65%。...', WARM_DURATION = INTERVAL '30 days', COLD_DURATION = INTERVAL '90 days', INDEX_HOT = 'FULL',...1,200ms 280ms +330% 异常检测时效 8.5分钟 42秒 +1100% 深度优化技巧 高级采样策略 基于拓扑的采样： def topology_based_sampling(span
rebuild node-sass --force #配置环境变量 ENV HOST 0.0.0.0 ENV PORT 9528 #容器对外暴露的端口号 EXPOSE 9528 #容器启动时执行的命令...CREATED SIZE docker.io/sebp/elk latest 2918030b8729 8 days...:1.0中的 -d 代表是后台运行、-p 9528:9528代表本地9528映射到容器内的9528端口，ms-ui:1.0是我们要运行的镜像 - 测试是否成功 [root@localhost AG-Admin-v2.0...-> http://localhost:8765 [HPM] Proxy rewrite rule created: "^/jwt" ~> "/jwt" [HPM] Proxy created: /api...-> http://localhost:8765 [HPM] Proxy rewrite rule created: "^/api" ~> "/api" (node:15) UnhandledPromiseRejectionWarning
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