常用的Field：使用Field可以是对数据验证的第一步。你期望这个提交上来的数据是什么类型，那么就使用什么类型的Field。CharField：用来接收文本。...自定义验证：有时候对一个字段验证，不是一个长度，一个正则表达式能够写清楚的，还需要一些其他复杂的逻辑，那么我们可以对某个字段，进行自定义的验证。...比如在注册的表单验证中，我们想要验证手机号码是否已经被注册过了，那么这时候就需要在数据库中进行判断才知道。...上述方法获取的字段的错误值，都是一个比较复杂的数据。比如以下：{'username': [{'message': 'Enter a valid URL....', 'code': 'max_length'}]}那么如果我只想把错误信息放在一个列表中，而不要再放在一个字典中。这时候我们可以定义一个方法，把这个数据重新整理一份。
在更新模型的时候遇到问题，网上有说删app下migrations目录的，有说要删数据库django_migrations表的, 还有的要在数据库中更改字段的。...但是有更好的方法， 如下： python manage.py makemigrations app python manage.py migrate --fake app 在app.models 中更新字段...python manage.py makemigrations app 在migrations文件夹中添加一个新的文件，并将更新添加到db python manage.py migrate app
models.py class Student(models.Model): #字段映射，数据库中是male,female，后台显示的是男，女 choices={ ('male...',"男"), ('female','女'), } #创建数据库中的字段 name=models.CharField(verbose_name='姓名',max_length
08.15自我总结 关于django的表单不同关系之间的创建 一.不同关系之间的创建 1.一对一 举例 母表:userinfo id name age 1 张三 12 2 李四 58 字表:private...girl的id 添加(add) models.Boy1.objects.filter(bname='男1').first().g.add(1,2,3,4,5,2) #会自动去重保持唯一性也不会因为相同而报错...数据库中字段是否为主键 db_index 数据库中字段是否可以建立索引 unique 数据库中字段是否可以建立唯一索引 class...EmailField(CharField)：字符串类型对应信息是不是邮箱格式进行验证 IPAddressField(Field):字符串类型，Django Admin以及ModelForm中提供验证...verbose_name:Admin中显示的字段名称 blank:Admin中是否允许用户输入为空 editable:Admin中是否可以编辑 help_text:Admin中该字段的提示信息 choices
更新单个数据 ---- 修改单个实体的某些字段值的步骤 查询：通过get()得到要修改的实体对象 修改：通过对象的属性方法修改数据 保存: 通过save()进行保存 进入Django Shell进行操作...Asset select = Asset.objects.get(id=1) select.system="Ubuntu18.04" select.save() # 一定要保存,如果不保存不会commit到数据库中...批量更新数据 xxxxxxxxxx def del_user_views(request): if request.method == ‘GET’: return render(request...e: return HttpResponse(“当前查询用户%s不存在”%(username)) return HttpResponse(“删除成功”)python # 更新所有
本人的原因是因为引入了jackson-dataformat-xml依赖导致的，下面查看自己项目是否包含此依赖，如果包含的话，可以去掉。 有的人添加了下面注解后可...
答案是他们没有将数据移动到评分计算节点，而是将评分计算移动到索引中，以便在数据所在的位置本地执行，从而绕过了整个问题。...使用越来越多的数据来解决问题越来越具有成本效益，这意味着需要重新评分更多数据以保持恒定的质量损失。...随着此类系统数据的消费者从主要为人类转变为主要为 LLM，RAG 解决方案，它在比以前更多的应用程序中更快地提供大量评分数据方面变得有利。...出于这些原因，最大玩家的扩展技巧对于我们其他人来说变得越来越重要，这导致了当前的架构反转的激增，从传统的两层系统（其中数据从搜索引擎或数据库中查找并发送到无状态计算层）转变为将该计算插入数据本身。...Vespa.ai 允许您将结构化数据、向量/张量和全文一起存储和索引在任意数量的机器上，并在数据存储的本地执行任何类型的张量计算和机器学习推理。
虽然根据国家统计局给出的数据来看，今年的2月份至5月份以来，全国一线城市与二线城市的新建住宅价格变动指数同比指数持续下降，但从房屋购买平均总价来看，在北京购买一套140平米左右的房产仍需要花费逾千万元，...此外，有69%的单身女性表示婚房以后由对方提供就好，自己不需要准备；认可租房结婚的女性仅占一成，超过半数的女性都不认可租房结婚这样的选择，理由是“房子不是自己的，没有安全感”。 ?...世纪佳缘数据显示，六成单身男与半数单身女的身边都发生过因“买不起房而分手”这样的爱情悲剧，有63%的二线城市男士曾因买不起房而“被分手”，可见，即使是在二线城市，想要结婚的男士面临的压力也不容小觑。...这样的“金句”，还是此次调研报告中半数以上的单身女性所表现出来的“无房不嫁”的坚定决心，都表明当下社会人们的婚恋观与以前相比已经出现了偏差，似乎越来越多的人开始为了互惠互利而抱团、为了增加财富而结婚。
LRU 算法 可以发现，LRU 更新和插入新数据都发生在链表首，删除数据都发生在链表尾。 被访问的数据会被移动到 MRU 端，被访问的数据之前的数据则相应往后移动一位。 ❝使用单链表可以么？...❝Redis 使用该 LRU 算法管理所有的缓存数据么？ 不是的，由于 LRU 算法需要用链表管理所有的数据，会造成大量额外的空间消耗。...所以 Redis 对该算法做了简化，Redis LRU 算法并不是真正的 LRU，Redis 通过对少量的 key 采样，并淘汰采样的数据中最久没被访问过的 key。...Redis LRU 算法有一个重要的点在于可以更改样本数量来调整算法的精度，使其近似接近真实的 LRU 算法，同时又避免了内存的消耗，因为每次只需要采样少量样本，而不是全部数据。...判断一个人是否牛逼，不是看网上有多少人夸赞他，而是要看有多少人愿意跟他发生交易或赞赏、支付、下单。 因为赞美太廉价，而愿意与他发生交易的才是真正的信任和支持。
image.png 昨天写了 逆向的前端学习思路，就是从数据为源头，来反向的学习HTML,CSS,JS这些知识，今天想再详细的说说这个话题。...并且当你面对一个在某一个具体页面上有N多交互，且不跳页，且这些交互还是操作不同接口返回的数据时，也许你就蒙了。...因为这类网页没有一个确定的结构，它随着不同权限的人，操作不同的数据，处于不同的状态，而在这期间，它的DOM结构是不断变化的。...就是从前端的最终操作目标，data，数据，为起点，来看待 & 学习WEB前端。...这个操作实质上操作的是数据，是你的payCart数据。 让我们先从需求出发，先把业务所用到的数据都整理，归纳出来。形成各种对象，对象其实就是数据的集合嘛。那数据是什么？它是一种模型。
我们知道 Redis 缓存满了之后能通过淘汰策略删除数据腾出空间给新数据。...淘汰策略如下所示： redis内存淘汰 设置过期时间的 key volatile-ttl、volatile-random、volatile-lru、volatile-lfu 这四种策略淘汰的数据范围是设置了过期时间的数据
参数的作用方式与数据库截然不同。数据库是被动的，它存储数据并等待用户查询，而大模型的参数是主动的，它们能够根据输入的提示生成新的内容。...而大模型的参数则以非结构化的方式存储知识，参数是模型对数据的抽象表示，存储在模型的神经网络中。...这些参数并不是以表格或记录的形式存在，而是以复杂的数学结构（如权重和偏置）的形式存储，模型通过这些参数来理解语言的模式和语义。 其次，数据库的作用方式是被动的，它需要用户明确地查询才能获取信息。...最后，数据库的灵活性相对较低，它只能提供已有的数据，无法生成新的内容。例如，用户只能查询数据库中已有的记录，而不能要求数据库生成新的数据。...数据库用于存储用户帖子、评论和点赞信息，这些数据以结构化的形式存储，便于快速检索和分析。而大模型的参数则用于生成智能回复、推荐内容和自动摘要等功能。
随着经济的问题凸显，各个企业的项目会缩减，维稳是一个主基调，对于一些项目的建设大多是基于灵活性的运作方式，也就是项目是走一步算一步，并且灵活性很高，而针对这些新的项目的建设就需要评估，而在搞不清这些项目的持续回报的情况下...国产数据库本身的买家大部分都不是企业，而是国内的政府机构，之前国内的政府机构的预算充足，可以进行阶段化的持续性的购买，并且对于投入的产出比并不会进行细致的估算，大多是形象项目。...在政府机构和金融卖家两方都不能再向以前“不计得失”得情况下，对于国产数据库购买和拿一些不重要的项目试错的行为会进一步减少，这对于未来国产数据库本身的发展不是一个利好的信息。...基于数据库产品，国内的大部分云厂商都提供了产品，并且随着使用的企业越来越多，对于产品的持续迭代和快速的更新也是吸引企业持续使用云上产品的保证书，终究企业都是希望使用的产品是被验证过的，而不是去当小白鼠。...对于DB 人员，更快的掌握新的数据库产品解决企业的问题，也会是最核心的要求，数据库人员知识更新低于开发人员所谓的稳定时代也会结束。
比较： 在大型数据库中，使用数字编码可以显著提升查询和处理速度，特别是在涉及大量数据和复杂操作时。 3. 数据一致性和输入错误减少 汉字： 使用汉字可能会导致数据输入不一致的问题。...数字编码： 使用 0 和 1 可以避免这种问题，确保数据的一致性。 比较： 数据一致性是数据库管理的重要方面，使用数字编码可以减少输入错误，提高数据质量。 4....比较： 在数据分析和报表生成时，使用数字编码更加高效和方便。 6. 通用性和标准化 汉字： 汉字表示法不具有通用性，不同系统可能有不同的表示标准。...数字编码： 使用 0 和 1 这样的二进制表示法是国际通用的标准，广泛应用于各种系统和数据库。 比较： 使用通用的数字编码，可以确保数据的通用性和标准化，方便与其他系统进行数据交换。...因此，大多数数据库设计和应用场景中都会选择这种方式来存储性别信息。
7.26-Provide-Insights-not-Data-1068x641_副本.jpg 物联网产品以产生大量数据而闻名。...始终用数据策略来引领 我们应该更好地理解客户的最终目标，而不是仅仅交付他们在这个定制解决方案中所要求的东西。 别误会，从我公司的角度来看，这次部署是成功的。...这个故事不是一次性的。事实上，当我与世界各地的产品人员交谈时，我看到这种情况一次又一次地发生。公司太过关注于解决问题的症状，而不是深入了解客户真正想要实现的目标。...更常见的情况是，我们把重点放在提供数据上，而不是提供真知灼见。 我很幸运，凯文非常信任我的公司，让我们回来帮助他们完成项目的第二阶段，解决数据过多的问题。...总结：提供见解 如今，许多物联网产品关注的是生成数据，而不是真知灼见。这将导致失望的客户无法利用解决方案的价值，并被迫做额外的工作来从数据中提取有用的信息。
表单提交时候我们应该控制提交按钮，不能点击多次进行数据的重复提交。要不然就会有冗余的重复的数据在系统中，造成系统出现数据垃圾。...后台代码控制表单提交有一个好的办法就是使用session， 具体可以参考下面这篇博文： JavaWeb学习总结(十三)——使用Session防止表单重复提交 http://www.cnblogs.com.../xdp-gacl/p/3859416.html 其实后台控制表单重复提交的原理： （1）在表单提交页面生成一个唯一的token；token可以保存在session中。...（若使用了缓存，也可以保存在缓存中） （2）提交的时候验证，后台首先验证token，验证通过，才可以进行提交操作； （3）当表单数据提交成功（保存到数据库-持久化），然后删除session（缓存）中对应的...在页面中添加Token防止越权访问-也可做表单重复提交，使用的原理也是Token!
目录 1 你的实体类有id这个字段 2 你的实体类里面没有ID字段 1 你的实体类有id这个字段 mybatis plus 默认是根据ID查询数据库，看是否有一样的数据的；；所以我们要求你的表里面一定要有一个...testDemo.setBbb(555.33f); gbaseTestService.saveOrUpdate(testDemo); 以上的代码意思就是，先根据ID查询数据库...，看有没有数据，如果有，那么久更新，如果没有，那么久新增 2 你的实体类里面没有ID字段 不是所有的表里面都有ID字段，那么如何实现以上的功能，也就是根据特定的字段进行判断，如果这个字段一样，那么久更新...eq("aaa", testDemo.getAaa()); gbaseTestService.saveOrUpdate(testDemo,unite_demo); 以上就实现了新增或者更新的操作
同样，用户更新购物车信息，需要判断商品是否存在，如果用户未登录，将商品数据保存在 cookie 中；如果用户已登录，将获取的更新数据保存在 redis 中。...": "商品不存在"}) ④ 判断库存 if count > sku.stock: return JsonResponse({"code": 4, "message": "库存不足"}) ⑤ 更新购物车数据...class UpdateCartView(View): """更新购物车数据""" def post(self, request): # 获取参数 sku_id...count > sku.stock: return JsonResponse({"code": 4, "message": "库存不足"}) # 保存购物车数据...cart[sku_id] = count # 将购物车数据保存到cookie中 response = JsonResponse(
前言 MySQL数据库是日常开发或者面试中最常遇到的数据库之一，你在使用过程是否有过类似的疑问：为什么它的索引使用的设计结构是B+树而不是B树呢？下面一起来看看吧。...详解 在看两者的区别时，先看看两者的数据结构图片，可以有更直观的感受。...而B+树任何关键字的查询都必须从根节点到叶子结点,所有的关键字的查询路径长度一样,导致每一个关键字的查询效率相当。...B+树的叶子节点使用指针顺序连接在一起，只要遍历叶子节点就可以实现整棵树的遍历,而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作。 增删文件（节点）时，效率更高。...因为B+树的叶子节点包含所有关键字，并以有序的链表结构存储，这样可很好提高增删效率 B树只适合随机检索,而B+树同时支持随机检索和顺序检索。
（2）局限性 由于维护这种高度平衡所付出的代价比从中获得的效率收益还大，故而实际的应用不多，更多的地方是用追求局部而不是非常严格整体平衡的红黑树。...盘片旋转就是我们市面上所提到的多少转每分钟，而磁盘移动则是在盘片旋转到指定位置以后，移动磁臂后开始进行数据的读写。...(B树是开区间,也就是说B树不允许关键字重复,B+树允许重复)； 3、为所有叶子节点增加一个链指针； 4、所有关键字都在叶子节点出现(稠密索引)....2、B+树的查询效率更加稳定：由于非终结点并不是最终指向文件内容的结点，而只是叶子结点中关键字的索引。所以任何关键字的查找必须走一条从根结点到叶子结点的路。...而且在数据库中基于范围的查询是非常频繁的，而B树不支持这样的操作或者说效率太低。 B+树的原理，基本上讲完了，限于篇幅，关于MySQL为啥不用跳表？而Redis钟情于跳表？咱们下篇再来讲述。
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