无代码和低代码开发平台让全世界的人们在不写代码的情况下建立他们的业务和应用，为他们服务。根据 Forrester到2021年，无代码/低代码类别将增长到212亿美元。 在这些平台之前，为企业建立一个应用程序需要雇用有经验的软件开发人员。但现在情况并非如此。今天，许多无代码/低代码平台使独立创作者、艺术家和企业家都有可能自己建立应用程序。 尽管似乎有一个从写代码到使用可视化开发工具的范式转变，但拥有一个后端和前端的基本概念仍然是相同的。要为你的业务建立一个应用程序，你将需要一种方法来连接你的后端和前端。一个叫
垃圾管理是现代城市一个非常有挑战性的任务，每个地区都有其独特的垃圾产生模式，但无论产生垃圾的种类和数量如何变化，优化垃圾的收集方式是降低成本、保持城市清洁的重要手段。
上一篇文章AgileEAS.NET之数据关系映射ORM简单介绍了一下AgileEAS.NET平台中ORM对象的组织机构体系，但并没有对其所执行的数据存取操作介绍，在AgileEAS.NET中，我对ORM实体及其上的数据操作实现进行了分离，实体对象只呈现数据，而实体的增加、修改、更新、删除、缓存操作都通过ORM访问器实现。 在AgileEAS.NET两个访问器IOrmAccessor和ICacheAccessor访问器。 image.png IOrmAccessor完成ORM对象（实体和表）
秒杀可分成秒杀前、秒杀中和秒杀后三阶段，每个阶段的请求处理需求不同，Redis具体在秒杀场景的哪个环节起到作用呢？
在很多歌迷眼里，尤其是喜欢乡村音乐的人，“霉霉”Taylor Swift是一位极具辨识度也绝对不能错过的女歌手。在美国硅谷就有一位非常喜欢 Taylor Swift 的程序媛 Sara Robinson，同时她也是位很厉害的 APP 开发者。喜爱之情难以言表，于是利用机器学习技术开发了一款iOS 应用，可以随时随地识别出 Taylor Swift~~~
React是一个用于构建用户界面的JavaScript库，它可以创建动态和交互式的网页应用。Firebase是一个由Google提供的后端服务平台，它可以快速地开发和部署iOS、Android和Web应用。Firebase提供了一些工具，如身份验证、数据库、存存储、分析等，来构建高质量的应用。
flutter weekly 是一份免费的每周咨询，可帮助你在 Flutter 开发方面保持领先地位。
运行时计划选择(RTPC)是一个配置选项，它允许SQL优化器利用运行时(查询执行时)的离群值信息。运行时计划选择是系统范围的SQL配置选项。
谷歌云最近宣布 Firestore 多数据库 普遍可用。这一新特性旨在隔离客户数据，并促进微服务以及开发、测试和 staging 环境的管理。
我们做 IT 行业的，工作始终绕不开数据库，所以，一款得心应手的、好用实用的数据库管理软件也是至关重要的。前面也推荐了不少有收费、开源的软件，大家可以点击文末 Tools 专栏查看，好不好用，只能看使用者的使用习惯与适合不适合。
有一款非常简约大气的数据库管理工具，刚刚开源不久，但收获了不少用户，目前 github 上的 star 已经超过1000，并且热度还在增加，今天介绍给大家！
Spring从3.1开始定义了org.springframework.cache.Cache和org.springframework.cache.CacheManager 接口来统一不同的缓存技术；并支持使用JCache（JSR-107）注解简化我们开发；Cache接口为缓存的组件规范定义，包含缓存的各种操作集合；Cache接口下Spring提供了各种xxxCache的实现；如RedisCache，EhCacheCache ,ConcurrentMapCache等；本文我们就来介绍下SpringCache的具体使用。
Beekeeper Studio 是一款开源的 SQL 编辑器和数据库管理工具,支持如下数据库。 SQLite MySQL MariaDB Postgres CockroachDB SQL Server Amazon Redshift 📷 📷 📷 GitHub数据 11.6k stars 85 watching 607 forks 开源地址:https://github.com/beekeeper-studio/beekeeper-studio 功能特点 安全连接。除了正常的连接，也可以使用 SSL 加密连
可以在SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE或TRUNCATE表命令中为查询优化器指定一个或多个注释选项。 注释选项指定查询优化器在编译SQL查询期间使用的选项。 通常，注释选项用于覆盖特定查询的系统范围默认配置。
在2021年12月上旬，Flutter官方发布了今年的第四个正式版本，也是今年的最后一个Flutter稳定版。
Redis的众多应用场景中缓存绝对是频率最高的场景了。本文来介绍下Redis作为缓存要注意的地方。
大家好，上节介绍了操作查询中的生成表查询，本节介绍更新查询的内容。操作查询的注意点上节有介绍过，不重复说明。
在我完成 electrade【https://www.electrade.app/】 的工作之余，还帮助一个朋友的团队完成了他们的项目。最近，我们希望为这个项目构建一个 Craiglist 风格的匿名电子邮件中继，其中包含 “serverless” Google Firebase Function（与 AWS Lambda，Azure Function 等相同）。到目前为止，我发现用 .then() 回调处理异步操作更容易思考，但是我想在这里用 async/await，因为它读起来更清晰。我发现大多数关于链接多个函数的文章都没有用，因为他们倾向于发布从MSDN 复制粘贴的不完整的演示代码。在 async/await 上有一些难以调试的陷阱，因为我遇到了所有这些陷阱，所以我将在这里发布自己的完整代码并解释我的学习过程。
系统自动维护已准备好的SQL语句(“查询”)的缓存。这允许重新执行SQL查询，而无需重复优化查询和开发查询计划的开销。缓存查询是在准备某些SQL语句时创建的。准备查询发生在运行时，而不是在编译包含SQL查询代码的例程时。通常，PREPARE紧跟在SQL语句的第一次执行之后，但在动态SQL中，可以准备查询而不执行它。后续执行会忽略PREPARE语句，转而访问缓存的查询。要强制对现有查询进行新的准备，必须清除缓存的查询。
本文首发：https://blog.didispace.com/database-ide-slashbase/
如果指定的类名不存在，或者指定的字母大小写不正确，则跳过该类名，命令继续清除列表中的下一个缓存查询; 对于无效的类名，不会执行任何操作，也不会生成任何错误。 如果指定的表没有任何关联的缓存查询，或者该表不存在，则不执行任何操作，也不会产生错误。
Top Google Cloud tools for web application development. Google gives a wide scope of instruments and administrations for its clients. As one of the top cloud suppliers, Google must stay aware of the aggressive idea of the cloud and discharge administrations to address the issues of its clients. Like AWS and Azure, there is a scope of Google Cloud apparatuses for clients to look over to help facilitate a portion of the pressure that accompanies the open cloud.
为啥要写这一篇？因为最近 很多同学 询问关于 音频视频怎么处理？firebase 又是什么？能不能给我一个简单的 demo，帮我快速理解和搭建项目
大家好，上节介绍了删除查询中单表字段删除的示例演示，本节主要介绍下涉及多表的删除查询。
Discover 通过构建和丰富您的错误数据，提供跨环境数据的可见性。您可以查询和解锁对整个系统健康状况的洞察，并在一个地方获得关键业务问题的答案。
作者 | John Considine 译者 | 平川 策划 | 刘燕 我们已经在 Firebase 上发布了 10 几款应用程序，几乎用到了该平台每个方面的特性，并设计了一个可以实现优雅扩展的手册。可以说，事实已经证明，Firebase 对 K-Optional Software 而言是非常宝贵的工具。 就在 2022 年 3 月，我们的开发人员还在为 Firebase Extensions 等创新欢呼。遗憾的是，过去几个月的三个主要变化破坏了开发体验，因此，在新项目中，K-Optional 将
商品档案中，包装单位设置方法及库存查询。 新建商品档案（小包装单位）-》设置好对应的信息-》将装数改为大包装装数。 例：小包装单位：1包烟。 大包装单位：1条烟=10包烟。 将小包装单位，商品档案内的装数设置为：10 然后点击‘包装单位’，录入大包装单位信息，保存即可。 在商品库存查询中，我们可以很明显的看到，件数、散数、库存数量。 其中：件数为大单位商品库存：19条。 散数为小单位零散商品库存：5包。 库存数量为小单位商品总库存：195包。
SQL Shell自动将在终端会话期间发出的每个成功的SQL语句存储在本地缓存中，并为其分配一个顺序号。这些数字用于在当前Terminal过程中重新调用以前的SQL语句。 SQL Shell仅将数字分配给成功的SQL语句。如果在准备SQL语句期间发生错误，则不会分配任何编号。这些数字分配不是特定于名称空间的。以下是可用的数字调用命令：
日常会在Navicat编写，执行各种SQL语句，如果每次进入Navicat都要重新编写语句那样会很麻烦，而且会降低效率。通过保存SQL语句功能我们可以把常用SQL语句保存在查询文件中方便下次使用。操作如下： 点击新建查询->编写完相关SQL语句后->Ctrl + s保存（或者点击保存按钮）->设置对应的查询文件名称。
【导读】CoreML是2017年苹果WWDC发布的最令人兴奋的功能之一。它可用于将机器学习整合到应用程序中，并且全部脱机。CoreML提供的机器学习 API，包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API 。苹果软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 在大会上介绍说，Core ML 致力于加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 等移动设备上的人工智能任务，支持深度神经网络、循环神经网络、卷积神经网络、支持向量机、树集成、线性模型等。本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的
上一遍我介绍了AgileEAS.NET中统计的数据访问，本文我将来介绍AgileEAS.NET中的ORM实现思路。关于ORM的概念和介绍，我在此就不在重复介绍了，我相信大家都很熟悉这个概念了。 AgileEAS.NETORM并没有采用如NHibernate中映射文件的文件的模式，而是采用了直接硬编码的模式实现，ORM体系设计采用了属性/列>数据对象>数据集合(表)的结构： image.png 最基本的思路是一个记录/实体(IEntity)映射一条记录，一个实体包括若干属
本章介绍如何在InterSystems IRIS®数据平台管理门户上执行SQL操作。 管理门户界面使用动态SQL，这意味着在运行时准备和执行查询。 Management Portal界面旨在帮助针对小型数据集开发和测试SQL代码。 它不打算用作在生产环境中执行SQL的接口。
Management Portal SQL界面的左侧允许查看模式(或匹配筛选器模式的多个模式)的内容
Between...and...：表示某个范围，如Between 5 and 10 表示5到10的范围，包括5和10。
ES的深度分页问题指的是在大数据集和大页数的情况下，通过持续向后翻页来获取查询结果的一种性能问题。当页码非常高时，ES需要遍历大量文档才能找到正确的分页位置，导致性能和查询速度变慢。
TUNE TABLE命令根据表中当前的数据对现有表进行调优。 该数据应该代表表完全填充时所期望的数据。
回顾与说明 前面我就用了大量的篇幅我讲解了“商品入库”模块，在商品入库模块之中，我们介绍 了与之相关的管理信息系统开发中的一个共性场景，以及这个应用场景中所涉及的缓存、业务处理、票据打印等相关的技术。 可以说，在WinForm篇中的示例代码之中，最有价值的模块就是“商品入库”，在真实的MIS应用场景中，有至少60%的应用与“商品入库”类似。 本文的内容 我们通过“商品入库模块”完成了商品的库操作，系统会写入数据库商品入库明细和商品库存信息，那么这些信息如何查呢，我们得提供“库存信息查
缓存的大小可以随意更改，但显然超出了这篇文章的范围。回到主题上来：Picasso首先会尝试去内存中加载图像，如果最近没有加载过这张图片，或者这张图片并不存在于内存中，Picasso会去磁盘中检查它的存在。如果磁盘中也不存在，则开启网络请求。
回顾与说明 本文是DotNET企业架构应用实践系列中的一篇文章，同时也是一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发系统中的一篇文章，所以本文应该还有一个副标题“一步一步教你使用AgileEAS.NET基础类库进行应用开发-WinForm应用篇-在商口入库业务中使用缓存与缓存查询”，为什么会是这样呢？这个原因主要是我希望我在讲企业架的时候有结合具体的实例进行讲解，而不是泛泛而谈，而在AgileEAS.NET平台的案例开发中也正好涉及这样的内容。 在前面的WinForm篇前面
mysql执行查询语句之前，把查询语句同查询缓存中的语句进行比较，且是按字节比较，仅完全一致才被认为相同。如下，这两条语句被视为不同的查询
一个系统上线之后，开发和调优将一直贯穿系统的生命周期中，HBase也不列外。这里学习下HBase的调优。
本页主要介绍STN指令式检索的基本功能。按您可能遇到问题的先后顺序(从登录 STN 到退出)排列信息。
前一篇文章介绍了怎么使用 ApolloServer 搭建 GraphQL server，今天看看怎么使用 ApolloClient 来执行查询。
系列回顾 在前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法一文中我介绍了系统性能优化的理论做了一个概括的介绍，也简单的介绍了性能优化的过程及相关的技术关注点或者说是做法。 本文将基于系统架构与程序设计两方面入手，介绍系统架构与性能优化方向一种技术实践：缓存技术与ORM缓存查询。 缓存介绍 前面的文章DotNET企业架构应用实践-系统架构与性能-理论依据及相关做法我在系统优化的理论依据中简单的提到了CPU中的调整缓存操作系统中内存管理的分页和分段
最近负责教育类产品的架构工作，两位研发同学建议：“团队封装的Redis客户端可否适配Spring Cache，这样加缓存就会方便多了” 。
通过拷贝WFSLayer或FeatureLayer上和鼠标绘制的几何图形空间相交的graphic到一个新的GraphicsLayer实现空间查询功能时，当查询目标层是FeatureLayer层，在缩放级别小的时候执行空间查询，然后放大地图时，查询结果GraphicsLayer没有跟随查询目标层FeatureLayer一起增稠几何节点而在地图上看到两个图层不重合的问题。
/** * 保存查询京东订单的开始时间与结束时间 * * @param startDate * @param endTime * @return * @throws IOException */ public void saveDate(String startDate, String endTime) { Properties pro = new Properties(); String propertiesName = "jdStoreSearchDate.properties"; String TMP
%INLIST谓词是 IRIS扩展，用于将字段的值与列表结构的元素匹配。 %INLIST和IN都允对多个指定值执行这样的相等比较。 %INLIST将这些多个值指定为单个列表参数的元素。 因此，%INLIST允许改变要匹配的值的数量，而无需创建单独的缓存查询。
flushInterval：刷新间隔时间，单位为毫秒。如果不配置，那么当SQL被执行的时候才会去刷新缓存。
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