一、介绍 存储过程是事先经过编译并存储在数据库中的一段sql语句的集合，调用存储过程可以简化应用开发人员的很多工作，减少数据在数据库和应用服务器之间的传输，对于提高数据处理的效率是有好处的。存储过程思想上很简单，就是数据库sql语言层面的代码封装与重用。 例如：我们在实际开发中经常会遇到先查询数据，
我习惯性使用OData，它的$expand与层级查询非常好用，这个功能非常依赖于数据库的导航属性，也就是外键结构。最近想着把一个单体的系统拆分为多个小系统，首先需要处理外键依赖的问题。 多个服务各自有各自的数据库，数据库层面并不互通，也就无法使用外键约束。 我使用EF Core来描述数据库的结构，有
摘要：华为云IoTEdge三层架构联合打造的IoT边缘平台功能，持续为更多企业和开发者带来价值。 本文分享自华为云社区《【华为云IoTEdge学习笔记】华为云IoT边缘功能特点及价值》，作者：华为IoT云服务 。 IoT边缘是一组软件产品，包含云服务、边缘运行时软件、边缘模块应用，将云端能力快速拓展
最近在对稳健理财BFF层聚合查询服务优化治理，针对文章内的串行改并行章节进行展开，分享下实践经验，主要涉及原同步改异步的过程、全异步化后衍生的问题以及治理方面的思考与改进。
CaiT通过LayerScale层来保证深度ViT训练的稳定性，加上将特征学习和分类信息提取隔离的class-attention层达到了很不错的性能，值得看看 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Going deeper with Image Transformers 论文地址：https:/
Mybatis-plus：最优化持久层开发 一：Mybatis-plus快速入门： 1.1：简介： Mybatis-plus（简称MP）是一个Mybatis的增强工具，在mybatis的基础上只做增强不做改变; 提高效率； 自动生成单表的CRUD功能; 提供了丰富的条件拼接方式; 全自动ORM类型持
原始代码 业务层UserService @Service public class UserService { public LoginResp login(LoginReq loginReq){ if(loginReq.getType().equals("account")){ System.ou
在软件开发中，底层库的更换或升级是常见的需求，这可能由性能提升、新功能需求或安全性考虑等因素驱动。为了降低迁移成本，良好的设计模式至关重要。 在版本迭代过程中，网络请求库可能会经历从A到B再到C的演进。为了实现业务层的无感切换，需要在各个请求库和业务代码之间封装隔离代码，以实现第三方网络库的灵活更换
Oracle 内核代码层：KS / KX / KT 等内核缩写的释义 https://www.modb.pro/db/87450 Oracle 内核层代码缩写以及释义 - Oracle Kernel Database Layers KS: Kernel Services KX: Kernel Exe
Linux块层技术全面剖析-v0.1 perftrace@gmail.com 前言 网络上很多文章对块层的描述散乱在各个站点，而一些经典书籍由于更新不及时难免更不上最新的代码，例如关于块层的多队列。那么，是时候写一个关于linux块层的中文专题片章了，本文基于内核4.17.2。 因为文章中很多内容都
导读 本文略长，主要解决以下几个疑问 1、聚集索引里都存储了什么宝贝 2、什么时候索引层高会发生变化 3、预留的1/16空闲空间做什么用的 4、记录被删除后的空间能回收重复利用吗 1、背景信息 1.1 关于innodb_fill_factor 有个选项 innodb_fill_factor 用于定义
存储技术为满足层出不穷应用的海量数据存储需求，从物理介质到技术架构也同样发生了天翻地覆的变革。无论技术如何更新换代，其目的都是为了更好的提供高性能，高容量，高可用的数据服务。本系列文章会对存储系统的测试和调试工具做一个介绍。 dd - Linux世界中的搬运工 FIO – IO压力测试工具 vdbe
## 系列文章 * [Cilium 系列文章](https://ewhisper.cn/tags/Cilium/) ## 前言 今天我们进入 Cilium 安全相关主题, 介绍 CiliumNetworkPolicies 相比于 Kubernetes 网络策略最大的不同: 7 层网络策略能力. ##
运营活动新玩法层出不穷，web 3D炙手可热，本文将一步步带大家了解如何利用Three.js和Blender来打造一个沉浸式web 3D展览馆。
主要介绍神经网络线性层的计算，即torch.nn.Linear的原理及应用。并插入一些神经网络的其他层介绍，及调用pytorch中网络模型的方法。
内核中的`InlineHook`函数挂钩技术其实与应用层完全一致，都是使用劫持执行流并跳转到我们自己的函数上来做处理，唯一的不同只有一个内核`Hook`只针对内核API函数，虽然只针对内核API函数实现挂钩但由于其身处在最底层所以一旦被挂钩其整个应用层都将会受到影响，这就直接决定了在内核层挂钩的效果是应用层无法比拟的，对于安全从业者来说学会使用内核挂钩也是很重要的。
DWM 建表，需要看 DWS 需求。 DWS 来自维度（访客、商品、地区、关键词），为了出最终的指标 ADS 需求指标 DWT 为什么实时数仓没有DWT，因为它是历史的聚集，累积结果，实时数仓中不需要 DWD 不需要加工 DWM 需要加工的数据 统计主题 需求指标【ADS】输出方式计算来源来源层级
统计主题 需求指标【ADS】输出方式计算来源来源层级 访客【DWS】pv可视化大屏page_log 直接可求dwd UV（DAU）可视化大屏需要用 page_log 过滤去重dwm UJ 跳出率可视化大屏需要通过 page_log 行为判断dwm 进入页面数可视化大屏需要识别开始访问标识dwd 连续
京东云TiDB SQL层的背景介绍 从总体上概括 TiDB 和 MySQL 兼容策略，如下表： SQL层的架构 用户的 SQL 请求会直接或者通过 Load Balancer 发送到 京东云TiDB Server，TiDB Server 会解析 MySQL Protocol Packet，获取请求内
我们通过代码入手，层层加码，直观感受SLF4J打印日志，并跟踪代码追本溯源。主要了解，SLF4J是如何作为门面和其他日志框架进行解耦。
