错误的质量删除和更新 - 设计错误是指在软件开发过程中,由于设计不当或者缺陷,导致数据或功能被错误地删除或更新的问题。这种问题通常会导致用户数据丢失、功能丧失或者系统崩溃等问题。
以下是一些可能的解决方案:
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以上是一些可能的解决方案,但是具体的解决方案还需要根据具体情况进行分析和评估。
同事:嘿,了不起,听说你最近在设计一个RESTful API,我也对这个感兴趣,能跟我分享一些你的想法吗?
ETL是数据仓库的后台,主要包含抽取、清洗、规范化、提交四个步骤,传统数据仓库一般分为四层模型。
在当今的软件开发领域中,RESTful API已成为一种广泛应用的架构风格。良好的API设计对于构建可扩展、易于维护和高性能的应用程序至关重要。本文将深入探讨RESTful API的设计原则和最佳实践,并通过代码示例演示如何应用这些原则来构建一个优雅且功能强大的API。
开源ETL工具(Kettle) V5.1.0 免费Spoon版 http://www.cr173.com/soft/30051.html ETL工具大全,你了解多少 http://bbs.csdn.net/topics/390349305 Kettle_抽取数据举例 http://blog.csdn.net/huangyanlong/article/details/42264543
Sketch93改进增加了 Sketch 中更好的整体体验——从将任何画板设置为文档缩略图到改进的智能网格体验。
作为一名测试人员,重要的工作内容之一,就是找BUG,提交BUG,验证BUG,推进BUG的解决,直至软件达到发布的标准,提高软件的质量,及研发的工作效率和质量。
如今,许多程序员选择使用AI来辅助编程,但是随着AI软件开发的快速普及,有关代码质量的担忧越发凸显。长期从事代码研究的Adam Tornhill曾表示,AI辅助编程所面临的主要挑战是,它很容易生成大量原本无需编写的代码。
Windows 11 是 Windows 的新版本,现在正在向受支持的 PC 推出多项新功能和改进。
今天,我们很高兴地宣布Flutter 2的发布。距离Flutter 1.0的发布已经两年多了,但是在很短的时间内,我们已经关闭了24,541期,并合并了765个贡献者的17,039个PR。自9月Flutter 1.22发布以来,我们已经关闭了5807期并合并了298位贡献者的4091个PR。特别感谢我们的志愿者捐助者,他们慷慨地抽出时间来改进Flutter项目。Flutter 2 release 版本前几名志愿者贡献者是xubaolin46个PR,a14n32个PR,专注于使Flutter达到零安全,hamdikahloun具有20个PR,改善了Flutter插件的数量。但是,不仅仅是编码员为Flutter项目做出了贡献。一大批志愿者PR评审人员还负责评审1525个PR,包括hamdikahloun(再次!),CareF和YazeedAlKhalaf(16个!)。Flutter确实是社区的一项工作,如果没有问题提出者,PR贡献者和代码审查者,我们就不可能进入第2版。此版本适用于所有人。
本文源自于知乎的提问与回答,相信大家也有自己去思考或者实践“造”几个轮子。毕竟不管是学习人家造好的轮子还是自己造轮子,都是对自身开发设计能力的一种提升。本文的回答者从公司的实际项目出发,大致列举了我们可以研究的“轮子”,并给出设计建议。
数据的设计、完善、评估三大步骤是关键。 作者 | 李梅、王玥 编辑 | 陈彩娴 在当前 AI 模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下,数据的质量变得尤为重要。 在以往的 AI 开发流程中,数据集通常是固定的,开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能。而现在,数据迭代成为重心,因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试 AI 模型的数据。 最近,斯坦福大学计算机科学系的Weixin Liang、李飞飞等人在《自然-机器智能》上共同发表了一篇题为“Advances, ch
来源:AI科技评论本文约4100字,建议阅读7分钟数据的设计、完善、评估三大步骤是关键。 在当前 AI 模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下,数据的质量变得尤为重要。 在以往的 AI 开发流程中,数据集通常是固定的,开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能。而现在,数据迭代成为重心,因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试 AI 模型的数据。 最近,斯坦福大学计算机科学系的Weixin Liang、李飞飞等人在《自然-机器智能》上共同发表了一篇题为“Advanc
前言 前面的文章中,主要都是在围绕关系数据库理论进行研究,没有涉及到数据库系统的具体实现。 虽说数据库系统的具体实现因业务环境,RDBMS等因素而异,但总体开发流程,以及开发过程中所涉及到的一些问题,也具有不少统一的套路、标准。 本文主要讨论数据库系统实现过程中的重点环节、基本开发流程、数据库管理以及数据质量工程等话题。 参照完整性约束对更新删除操作的影响 在第三篇(传送门) 中,我们已经讨论过,关系设计的目的就是为了减少冗余消除更新异常。但当时也留下一个问题:外码本身是冗余的,那么涉及到外码的更新时怎么办
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者:李梅、王玥 编辑:陈彩娴 在当前 AI 模型的开发以模型为中心转向以数据为中心的趋势下,数据的质量变得尤为重要。 在以往的 AI 开发流程中,数据集通常是固定的,开发工作的重点是迭代模型架构或训练过程来提高基准性能。而现在,数据迭代成为重心,因此我们需要更系统的方法来评估、筛选、清洗和注释用于训练和测试 AI 模型的数据。 最近,斯坦福大学计算机科学系的Weixin Liang、李飞飞等人在《自然-机器智能》上共同发表了一篇题为“Advances, challeng
在进行软件开发过程中,接口设计文档是非常重要的一个环节。好的接口设计文档可以为团队成员提供准确的开发指导,与接口使用者提供友好的使用体验。本文将介绍12个注意点,帮助您撰写高质量的接口设计文档。
当开发REST API时,从一开始就必须注意安全方面。 REST是通过URL路径元素表达系统中特定实体的手段。REST不是一个架构,而是一种在Web上构建服务的架构风格。 REST允许通过简单的URL(而不是复杂的请求主体或POST参数)与基于web的系统交互。 1 - 授权 (1)保护HTTP方法 RESTful API通常使用GET(读),POST(创建),PUT(替换/更新)和DELETE(删除记录)。 对于每个资源并非都要提供所有这些操作。 必须确保传入的HTTP方法对于会话令牌/API密
大家好我是 Guide 哥!这是我的第 210 篇优质原创!这篇文章主要分享了后端程序员必备的 RestFul API 相关的知识。
SQL约束是在关系型数据库中用于保障数据完整性和一致性的重要工具。本文将深入探讨SQL约束的概念、类型以及应用,以帮助读者更好地理解和使用SQL约束来确保数据库中的数据质量。
测试周期可按项目的开发周期来确定测试时间,一般测试时间为两三周(即15个工作日),根据项目情况以及版本质量可适当缩短或延长测试时间。正式测试前先向主管确认项目排期。
在进行数据质量提升前,首先需要探究数据质量问题产生的原因。一般数据质量问题的原因与数据标准的三方面组成是一致的,即管理层面、业务层面、技术层面。
本系列文章总结归纳了一些软件测试工程师常见的面试题,主要来源于个人面试遇到的、网络搜集(完善)、工作日常讨论等,分为以下十个部分,供大家参考。如有错误的地方,欢迎指正。有更多的面试题或面试中遇到的坑,也欢迎补充分享。希望大家都能找到满意的工作,共勉之!
MySQL通常使用B树(或其变体如B+树)作为唯一性索引的数据结构。这种结构允许高效的数据检索和插入操作。当插入新行或更新现有行的索引列时,MySQL首先在索引中检查是否已存在相同的键值。如果发现索引列的新值已存在于唯一性索引中,MySQL将阻止该插入或更新操作,并返回一个错误。
ZBrush 是领先的行业标准数字雕刻软件。此更新提供的增强功能将帮助您探索新的工作流程,包括通过集成 Redshift 创建高质量渲染的能力。从硬表面建模和角色创建到世界建筑和环境设计,ZBrush 使您可以轻松访问各种工作流程和无限的创意可能性。
我们提出了秩和排序损失,作为一个基于秩的损失函数来训练深度目标检测和实例分割方法(即视觉检测器)。RS损失监督分类器,一个子网络的这些方法,以排名每一个积极高于所有的消极,以及排序积极之间关于。它们的连续本地化质量。为了解决排序和排序的不可微性,我们将错误驱动的更新和反向传播的结合重新表述为身份更新,这使我们能够在肯定的排序错误中建模。有了RS Loss,我们大大简化了训练:(I)由于我们的分类目标,在没有额外辅助头的情况下,由分类器对阳性进行优先排序(例如,对于中心度、IoU、掩码-IoU),(ii)由于其基于排序的特性,RS Loss对类不平衡是鲁棒的,因此,不需要采样启发式,以及(iii)我们使用无调整任务平衡系数来解决视觉检测器的多任务特性。使用RS Loss,我们仅通过调整学习速率来训练七种不同的视觉检测器,并表明它始终优于基线:例如,我们的RS Loss在COCO数据集上提高了(I)Faster R-CNN约3框AP,在COCO数据集上提高了约2框AP的aLRP Loss(基于排名的基线),(ii)在LVIS数据集上用重复因子采样(RFS)Mask R-CNN约3.5个屏蔽AP(稀有类约7个AP);
AutoCAD 是一款基于计算机辅助设计(CAD)技术的绘图软件,已经成为了许多建筑设计师、工程师和制造商必不可少的工具之一。自 1982 年首次推出以来,AutoCAD 已经持续不断地发展和升级,为用户提供更加强大、灵活和创新的功能。最新版本的 AutoCAD 2022 再次突破了传统设计的界限,为用户带来了更加智能化,更加高效的设计体验。
软件产品是指向用户提供的计算机软件、信息系统或设备中嵌入的软件或在提供计算机信息系统集成、应用服务等技术服务时提供的计算机软件。
当我们浏览网页、使用手机应用或与各种互联网服务交互时,我们经常听到一个术语:“RESTful API”。它听起来很高深,但实际上,它是构建现代网络应用程序所不可或缺的基础。
HTTP幂等方法,是指无论调用多少次都不会有不同结果的 HTTP 方法。不管你调用一次,还是调用一百次,一千次,结果都是相同的。
安装/卸载 真机上安装、卸载、高版本覆盖安装、低版本覆盖安装、卸载后安装高版本; 安装关注点:版本号、渠道号、数字签名(用抓包工具辅助查看)、安装成功后启动向导、安装过程中对意外情况的处理(取消、死机、重启、断电、内存不足、断网)、安装进度条、主要功能流程;卸载关注点:卸载过程中的意外情况处理(取消、死机、重启、断电、内存不足、断网)、卸载进度条; 第三方软件协助安装、卸载、高版本覆盖安装、低版本覆盖安装、卸载后安装高版本; 在线升级:升级提示、取消更新/强制更新、后台更新(ios的自动更新)、跨版本升级、
在软件工程这样一个快节奏的环境中,传统的项目管理方法不再可行。这意味着IT从业者必须找到新的方法来处理经常变化的开发任务。
前两天PMO因为想了解开发人员的工作质量,所以要求测试部协助出具一组数据,即在测试人员发现的bug中,有多少应该在开发阶段就通过自测发现。为了配合这个工作,也是为了防止以后扯皮,简单制定了以下约束,去跟各个项目经理、部门经理沟通了一下。 标准: 研发应发现: 主功能流程无法正常使用,以及联调时主功能流程是否正常 功能缺失 打包时数据库表非最新、程序文件非最新; 文件导出时有明显错误(如无法导出、导出后格式明显不对、批量导入出错) 输入检查 非空验证 数据类型验证(如身份证和电话等) 页面显示
Code Review 可以帮助我们提高代码质量、减少项目问题,那么您知道 Code Review 可以从哪些地方开始审查吗?下文将列出一个详细的代码审查清单。它分为 7 个独立的部分,每个部分都会引导我们完成几个问题。
抛开大数据的概念与基本知识,进入核心。我们从:数据采集、数据存储、数据管理、数据分析与挖掘,四个方面讨论大数据在实际应用中涉及的技术与知识点。 核心技术 架构挑战: 1. 对现有数据库管理技术的挑战。 2. 经典数据库技术并没有考虑数据的多类别(variety)、SQL(结构化数据查询语言),在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。 3. 实时性技术的挑战:一般而言,传统数据仓库系统,BI应用,对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模,运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求,是区
核心技术架构挑战: 1、对现有数据库管理技术的挑战。 2、经典数据库技术并没有考虑数据的多类别(variety)、SQL(结构化数据查询语言),在设计的一开始是没有考虑到非结构化数据的存储问题。 3、实时性技术的挑战:一般而言,传统数据仓库系统,BI应用,对处理时间的要求并不高。因此这类应用通过建模,运行1-2天获得结果依然没什么问题。但实时处理的要求,是区别大数据应用和传统数据仓库技术、BI技术的关键差别之一。 4、网络架构、数据中心、运维的挑战:随着每天创建的数据量爆炸性的增长,就数据保存来说,
知识图谱是一种大规模语义网络,已经成为大数据时代知识工程的代表性进展。 知识图谱技术是实现机器认知智能和推动各行业智能化发展的关键基础技术。由复旦大学肖仰华教授策划的《知识图谱:概念与技术》课程体系,已在国内进行了多次巡回演讲,受到参会人员一致好评。 课程主要目的和宗旨是系统讲述知识图谱相关知识,让同学们对知识图谱的理论和技术有一个系统的认知。本实录来自该课程老师和同学的研讨。 下面让我们通过第八章课程《知识图谱的质量控制》的15条精华研讨,来进一步学习了解知识图谱技术内幕。文末可查看更多章节精华回顾。
概述 在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI? BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据(原始数据或商业数据或业务数据等)进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。 原始数据记录了企业日常事务,例如与客户交互的信息、财务信息,员工相关记录等等。 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库 数
概述 在我们学习ETL测试之前,先了解下business intelligence(即BI)和数据仓库。 什么是BI? BI(Business Intelligence)即商务智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据(原始数据或商业数据或业务数据等)进行有效的整合,快速准确地提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策。 原始数据记录了企业日常事务,例如与客户交互的信息、财务信息,员工相关记录等等。 这些数据可以用于汇报、分析、挖掘、数据质量、交互、预测分析等等 什么是数据仓库
代码有这几种级别:1,可编译;2,可运行;3,可测试;4,可读;5,可维护;6,可重用。 通过自动化测试的代码只能达到第3层次,而通过code Review的代码可以上升到更高的层次。 如何进行Code Review? 我一直不认为programmer只是埋头Code,靠自己的大脑就能运行所有的Code,一个团队所有人都是这样的工作,那没有什么比这还要糟糕了。 多沟通,多交流,在一个团队是很必要的。 多问问题。 “这块儿是怎么工作的?” “这个问题,你这个怎么处理的?” 多当面讨论。 小组内的同事是坐在一起
泽阳,运维工程师,实际工作经验4-5年,经历了传统运维到自动化运维整个过程。整理分享DevOps、CICD、编程开发、监控、日志等相关技术实践!定期更新,来吧一起踏上技术的征途!整理的最新Jenkins实践文档 http://zeyangli.github.io
DevSecOps工具提供的不仅仅是简化的操作,它们还可以加强数据安全工作,以保护整个环境。本文介绍了可以简化操作以节省时间和成本的7个DevSecOps工具。
TypeScript 是增长最快的语言之一,最近几年逐渐成为很多大厂的首选工具。最近,Stripe 将最大的 JavaScript 代码库(用于支持 Stripe Dashboard 功能)从 Flow 迁移到了 TypeScript。于是通过单一 PR 请求,转换了超过 370 万行代码。第二天,几百名工程师快速跟进,开始为自己的项目编写 TypeScript。
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