- Oracle 数据库基础入门(七):触发器与事务的深度探究
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在Oracle数据库的生态系统中,触发器与事务是构建可靠、高效数据处理流程的关键组件。触发器能够自动响应特定数据库事件执行预设操作,而事务则确保一组数据库操作的原子性、一致性、隔离性和持久性。对于Java全栈开发者而言,深入理解并熟练运用触发器与事务,不仅能提升数据库操作的精细化程度,还能为构建稳健的企业级应用提供坚实支撑。让我们一同深入探索Oracle数据库中的触发器与事务。目录一、触发器(一)
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- JVM GC四大算法
coding_-_半生
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- element audio 标签 不显示_BenQ 明基专业摄影显示器SW270C开箱评测体验
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前言继BenQSW271显示器(评测链接)之后,BenQ又推出了专业影像工作者的高效利器—SW270C(官网链接),搭配27英寸2K分辨率IPS屏,覆盖99%AdobeRGB、100%sRGB\Rec.709及97%P3广色域,并采用全新的色彩引擎实现亮度色温均匀性,使屏幕各个部分呈现均匀一致的色彩。新推出的16-bit3DLUT结合硬件校准让屏幕色彩更加准确,能够还原真实的色彩。另外,BenQS
- Redis7——进阶篇(四)
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Redis系列redis缓存学习redis经典面试题
前言:此篇文章系本人学习过程中记录下来的笔记,里面难免会有不少欠缺的地方,诚心期待大家多多给予指教。基础篇:Redis(一)Redis(二)Redis(三)Redis(四)Redis(五)Redis(六)Redis(七)Redis(八)进阶篇:Redis(九)Redis(十)Redis(十一)接上期内容:上期完成了缓存双写一致性方面的学习。下面学习HyperLogLog/Geo/Bitmap实际案
- LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython2024大模型以及算力2021数字交易数字资产语言模型安全人工智能机器学习自然语言处理算法
LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题对齐方法(AlignmentMethods)主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题。其核心目标是让模型生成的内容更符合人类预期,同时确保伦理合规性和实用性。以下是对齐方法解决的具体问题及典型场景:1.安全性与伦理问题问题:基础LLMs可能生成有害内容(如暴力、歧视、
- Exception in thread “main“ java.lang.NoSuchMethodError:
Awesome Baron
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在VScode中运行代码调试力扣程序报错:Exceptioninthread“main”java.lang.NoSuchMethodError:‘intSolution.subarraySum(int[],int)’attest_560.main(test_560.java:9)原因是因为在不同的.java程序中使用了同名的Solution类,导致编译器和运行时选择的类不一致。解决方案:只保留一个
- 这些 JavaScript 编码习惯,让你最大程度提高你的项目可维护性!
快乐非自愿
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前言:因为JavaScript语言是一门极其松散、极其自由的语言,这意味着我们可以随心所欲的操作它,这是他的优点,但同时也是它的缺点。在编码过程中,我们需要一种良好的规范或者习惯来保持应用程序的一致性和可维护性。而今天我们要说的就是,怎么在日常编码中通过一些的良好的编码习惯,从你编码的基础层面就能使得你的JavaScript代码可以更好维护。什么是可维护性?很多人学习前端,可能是从各种不同的渠道获
- 分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解
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分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解在复杂的分布式系统中,数据被分散存储在不同的节点上,每个节点都有自己独立的数据库。为了保证数据的唯一性和一致性,我们需要为每个数据项生成一个全局唯一的主键ID。本文将详细解析几种常用的分布式ID生成方案,包括它们的工作原理、优缺点以及适用场景。一、分布式系统唯一ID的特点全局唯一性:不能出现重复的ID号,这是最基本的要求。趋势递增:在MySQLInnoDB引
- 数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性
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数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中,数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时,即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法,并提供一套系统化的解决方案,帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要
- Cohen‘s Kappa 系数(κ系数)
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Cohen’sKappa系数(κ系数)是一种用于评估两个标注者(或分类器)之间一致性的统计指标,适用于分类任务。它考虑了随机一致性的影响,提供比简单的准确率(Accuracy)更可靠的评估方式。1.计算公式Cohen’sKappa计算方式如下:[\kappa=\frac{p_o-p_e}{1-p_e}]其中:(p_o)(ObservedAgreement):观察到的一致性,即两个标注者给出相同标签
- 怎样通过企业数据资产管理推动企业数字化转型
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数据资产化理论篇
企业数据资产管理在推动企业数字化转型中发挥着关键作用,以下是其主要推动方式:1.提升数据质量数据资产管理通过对数据进行清洗、整合和标准化处理,消除数据冗余和错误,提高数据的准确性和一致性。这为企业后续的数据分析和应用奠定了坚实基础,确保企业能够基于高质量的数据做出科学决策。2.促进数据共享与协同在数字化转型过程中,企业内部不同部门之间的数据共享和协同至关重要。数据资产管理通过建立统一的数据标准和规
- 【SpringMVC】常用注解:@RequestParam
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1.作用如果控制器标注的方法的参数名称与前端传递过来的参数名称不一致,使得SpringMVC无法自动启动,那么我们可以使用该注解实现前后端参数的绑定。2.相关属性value/name:这两个属性都是一个作用,都是描述参数的名称,也就是前端传递过来的参数的名称。required:默认值为true.标识当前的参数是必须携带的,如果前端没有携带该参数,就会报404的异常。如果是false就是不必须的de
- CSS:不设定高度的情况,如何让flex下的两个元素的高度一致
25号底片~
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方法1:使用align-items:stretch(默认行为)flex容器的默认行为是align-items:stretch,这意味着子元素的高度会自动拉伸到与容器高度一致。如果容器没有固定高度,子元素会以最高的子元素为准。css.container{display:flex;/*启用flex布局*/align-items:stretch;/*默认值,子元素高度会拉伸到一致*/}.item{/*不
- 为什么要进行数据仓库分层?
BenBen尔
#建模方法spark大数据分布式
对数据仓库进行分层(如常见的ODS、DWD、DWS、ADS等层次)是为了解决复杂数据处理场景中的效率、可维护性、易用性问题。以下是分层的主要目的和优势:1、职责分离,逻辑解耦分层能够沉淀公共的数据模型,实现了逻辑解耦。有以下好处:减少重复开发,提升研发效率从数仓模型角度能够提升数据一致性。减少了冗余计算,高频查询或者高频开发无需使用原始数据,直接使用公共的数据模型查询或者开发即可,减少了对计算资源
- 数据仓库有哪些建模方法?
BenBen尔
#数据仓库数据仓库大数据
数据仓库的建模方法主要分为关系建模和多维建模两大类,不同方法适用于不同的业务场景和目标。以下是常见的建模方法及其特点:一、关系建模(规范化建模)基于关系型数据库的规范化理论,强调减少数据冗余,适合复杂的企业级数据仓库(EDW)。第三范式(3NF)定义:通过规范化将数据分解为多个关联表,确保每个字段仅依赖主键。优点:数据冗余低,一致性高,适合复杂事务处理。缺点:查询需要多表关联,性能较低;业务理解成
- GEE数据集——Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) 卫星sentinel-2哨兵-2(HLS)
此星光明
GEE数据集专栏sentinel遥感影像gee数据集nasaHLS-2
简介统一大地遥感卫星哨兵-2(HLS)项目通过虚拟卫星传感器群提供一致的地表反射率(SR)和大气层顶部亮度(TOA)数据。陆地成像仪(OLI)安装在美国宇航局/美国地质调查局的联合陆地卫星8号和陆地卫星9号上,而多光谱仪(MSI)则安装在欧洲的哥白尼哨兵-2A号和哨兵-2B号卫星上。通过综合测量,可以每2到3天以30米的空间分辨率对陆地进行全球观测。HLS项目使用一套算法来获得OLI和MSI的无缝
- 【MyBatis-Plus 插件】并发控制机制——乐观锁
Yan.love
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乐观锁是一种非阻塞的并发控制机制,在多线程环境中确保数据一致性。MyBatis-Plus使用@Version注解和乐观锁插件轻松实现这一功能。在正式介绍乐观锁之前,我们先来聊一聊没有乐观锁时会出现的问题,以及它解决的痛点。1.没有乐观锁时的问题在多线程或高并发场景下,如果多个线程同时读取和修改同一条数据,就可能导致数据覆盖问题。问题场景:库存扣减假设一个商品的库存为10,两名用户A和B同时购买1个
- 【Redis事务】redis中事务的使用
Rverdoser
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在Redis中,事务可以通过MULTI、EXEC、DISCARD和WATCH命令来使用。这些命令允许你将多个命令打包成一个原子操作,要么全部执行,要么全部不执行,从而确保数据的一致性和完整性。下面是这些命令的基本使用方法:1.使用MULTI开始一个事务使用MULTI命令开始一个事务块,之后的所有命令都会被放入事务队列中,直到执行EXEC命令。MULTISETkey1value1SETkey2val
- Redis缓存和Mysql数据一致性问题
每天瞎忙的农民工
缓存redismysql
在高并发环境下,保持Redis缓存和MySQL数据库的数据一致性是一个复杂但至关重要的任务。下面是对这一问题的详细讲解,并结合PHP代码示例来展示如何解决这些一致性问题。问题背景Redis缓存和MySQL数据库的主要挑战在于:缓存和数据库之间的延迟:在缓存更新与数据库更新之间,可能存在时间差,导致数据不一致。高并发下的缓存击穿:缓存被并发请求同时击穿,导致大量请求直接访问数据库。缓存雪崩:大量缓存
- 缓存使用的具体场景有哪些?缓存的一致性问题如何解决?缓存使用常见问题有哪些?
蒂法就是我
缓存
缓存使用场景、一致性及常见问题解析一、缓存的核心使用场景1.高频读、低频写场景典型场景:商品详情页、新闻资讯、用户基本信息。特点:数据更新频率低,但访问量极高。策略:Cache-Aside(旁路缓存):优先读缓存,未命中时查数据库并回填。TTL(过期时间):设置合理过期时间(如5分钟),平衡数据新鲜度与缓存命中率。示例:publicProductgetProduct(Stringid){Produ
- 分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解
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分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解一、分布式系统唯一ID的特点二、分布式系统唯一ID的实现方案1.UUID2.数据库生成ID3.Redis生成ID4.Snowflake雪花算法5.美团Leaf三、总结在复杂的分布式系统中,数据被分散存储在不同的节点上,每个节点都有自己独立的数据库。为了保证数据的唯一性和一致性,我们需要为每个数据项生成一个全局唯一的主键ID。本文将详细解析几种常用的分布式ID
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Java常用集合与映射的线程安全问题深度解析一、线程安全基础认知在并发编程环境下,当多个线程同时操作同一集合对象时,若未采取同步措施,可能导致以下典型问题:数据竞争:多个线程同时修改数据导致结果不可预测状态不一致:部分线程看到集合的中间状态内存可见性:线程本地缓存与主内存数据不同步死循环风险:特定操作引发无限循环(如JDK7的HashMap扩容)二、典型非线程安全集合问题分析1.ArrayList
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- Spring Boot中@Valid 与 @Validated 注解的详解
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SpringBoot中@Valid与@Validated注解的详解引言@Valid注解功能介绍使用场景代码样例@Validated注解功能介绍使用场景代码样例@Valid与@Validated的区别结论引言在SpringBoot应用中,参数校验是确保数据完整性和一致性的重要手段。@Valid和@Validated注解是SpringBoot中用于参数校验的两个核心注解。本文将详细介绍这两个注解的用法
- Spring Boot实战:MySQL与Redis数据一致性深度解析与代码实战
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SpringBoot实战:MySQL与Redis数据一致性深度解析与代码实战一、数据一致性问题概述二、常见解决方案三、选择合适的解决方案四、总结在SpringBoot开发中,MySQL作为关系型数据库,提供了强大的数据存储和查询能力;而Redis作为内存数据库,以其高速读写性能成为缓存层的首选。然而,当这两者共同服务于一个系统时,如何确保它们之间的数据一致性,成为了一个不可忽视的问题。本文将深入探
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- 深入理解 Java 中 synchronized 的使用和锁升级
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目录一、synchronized的使用方式(一)修饰普通方法(二)修饰静态方法(三)修饰代码块二、synchronized的锁升级(一)无锁(二)偏向锁(三)轻量级锁(四)重量级锁在Java并发编程中,synchronized是一个非常重要的关键字,用于实现线程同步,保证在同一时刻只有一个线程可以访问被同步的代码块或方法,从而避免多线程带来的数据不一致等问题。同时,Java虚拟机(JVM)为了提高
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MySQL事务的隔离级别定义了多个事务并发执行时,如何防止相互影响。隔离级别越高,数据一致性越强,但并发性能可能降低。四种事务隔离级别MySQL提供4种事务隔离级别(从低到高):隔离级别脏读(DirtyRead)不可重复读(Non-repeatableRead)幻读(PhantomRead)1.读未提交(ReadUncommitted)❌可能发生❌可能发生❌可能发生2.读已提交(ReadCommi
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bozch
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各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
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- Mockito异常测试实例
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
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JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
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- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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- 使用Struts2.2.1配置
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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