在构造一个复杂的对象（参数多且有可空类型）时，通过一个统一的构造链路，可选择的配置所需属性值，灵活实现可复用的构造过程。
每每谈到Oracle MAA，大家条件反射般就会想到Oracle的RAC和ADG等核心选件，当然，这些技术有口皆碑，也的确是MAA的构建基础，但本文我们不再过多谈这些耳熟能详的技术，而是来跟大家探讨下在此基础之上，我们如何将基础MAA优化到业务连续性MAA这个程度，最终实现应用程序的连续可用性。 在
先上预览图 1. 进入博客园个人后台，选择设置 找不见博客园后台的，可以先进入博客园首页，点击头像下的账号设置，进入后左侧列表有博客设置，点击后可进入。 2. 基本设置里，选择皮肤 CodingLife 3. 点开页面定制css代码，将下面代码粘贴进去后，保存即可 body { min-height
插入图片、同心圆 按Shift 先点击背景图片，再点击 同心圆 合并形状，选择相交 设置动画，选择 陀螺旋，持续时间为 8秒， 打开计时窗口，重复为：直到幻灯片末尾
点击文件 -> 新建元件库 可以添加多个元件，并将期重命名 保存元件库 新建页面 添加元件，选择自建的元件库 导入后就会发现我的原件库 这样就可以使用我们自定义的元件库了
将共享目录，映射到本地磁盘，可以方便快速访问 添加 点击【此电脑】菜单栏中，选择【计算机】->【映射网格驱动器】-> 文件夹中输入 共享目录地址，如下图 删除 右击，网格映射盘，右击【断开连接】 异常 映射的IP发生变化后，将无法断开连接，此时报“此网格连接不存在”错误 解决异常 命令gpedit.
PaddleOCR提供DB文本检测算法，支持MobileNetV3、ResNet50_vd两种骨干网络，可以根据需要选择相应的配置文件，启动训练。 本节以icdar15数据集、MobileNetV3作为骨干网络的DB检测模型（即超轻量模型使用的配置）为例，介绍如何完成PaddleOCR中文字检测模型的训练、评估与测试。
学习MASA第二天:框架分析 今天主要是看了下 MASA Team 的github，目的是对未来设计开源框架选型。对于目前比较火的国内masa framework。当然是首当其冲是要用一用的。 masa framework 地址：MASA.Framework 构思开源框架可行性方案 目前看，用mas
abp 创建DDD项目 我和我的伙伴在搭建框架的基础框架，找了很多框架，最后选择用abp作为DDD的规范标准。 创建项目 1.命令行中安装 ABP CLI： dotnet tool install -g Volo.Abp.Cli 2.查看abp 版本： abp -v 3.如果版本过低，更新版本，目前
最近因需求改动新增了一些数据库表，但是在定义表结构时，具体列属性的选择有些不知其所以然，索引的添加也有遗漏和不规范的地方，所以我打算为创建一个高性能表的过程以实战的形式写一个专题，以此来学习和巩固这些知识。
# es mysql 适用场景对比 ## 问题一 ### 全文检索毫无疑问直接上es，那么除了这种场景，什么时候该选es？为啥mysql不行？ #### 对枚举字段的搜索 mysql创建索引的原则是对于那些区别度高字段建立索引，区别度越高的索引，在数据量大的情况下，索引效果越好。 因为mysql建立
周末，写点简单的水一下。 新版本的vs创建项目的时候可以选择自带一个swagger。然而这只是基本的swagger功能。 几个接口无所谓啦，随着接口越来越多，就这么丢给你，一时间也会懵逼，所以这篇文章要做的有两个功能。 给swagger文档添加注释 给swagger添加切换“版本”的功能(也可以理解
删除字符串中的所有相邻重复项 【题目】给出由小写字母组成的字符串 S，重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字母，并删除它们。 在 S 上反复执行重复项删除操作，直到无法继续删除。 在完成所有重复项删除操作后返回最终的字符串。答案保证唯一。本题对应于leetcode 1047 示例： 输入："abba
因为小游戏不用去应用商店或者落地页下载，因而看广告但是不直接点击，而是选择去微信自己搜索启动的流量占比要高一些。为了适应这一情况，有些媒体平台会选择在小游戏链路将之前 APP的默认有效触点前置到播放或者视频浏览上。这里会让监测归因方式需要处理的数据提升两个数量级，对归因触点识别的难度也会加大。
昨天接到了许久未见老友的一个电话，片刻寒暄之后聊到主题：朋友受人之托，帮人打听家中小孩选择计算机专业之后的就业问题的。 既然是朋友，自然不敢欺瞒，就把目前计算机就业相关的真实情况如实“汇报”了。 那么计算机行业现状如何呢？大家看这幅图自然就明白了： 杭州一家不知名的公司（我从业十几年未曾听过的一家公
概述 Alink提供了一系列与推荐相关的组件，从组件使用得角度来看，需要重点关注如下三个方面： 算法选择 推荐领域有很多算法，常用的有基于物品/用户的协同过滤、ALS、FM算法等。对于不同的数据场景，算法也会在计算方式上有很大的变化。 推荐方式 输入信息可以有多种选择，输入结果也有多种情况。 同时输
manim绘制图形时，除了上一节提到的那些必须的参数，还有一些可选的参数， 这些参数可以控制图形显示的样式。 绘制各类基本图形（点，线，圆，多边形等）时，每个图形都有自己的默认的样式，比如上一节的图形， 有的默认是白色，有的默认是红色。 控制图形样式的参数最常用的有以下四个： stroke_widt
# 题意简述 在黑板上有两个数字，进行如下操作 $n-2$ 次： - 每次在黑板上选择任意两个数，将两个数的差的绝对值写在黑板上。 这样你会得到一个长度为 $n (3 \le n \le 100)$ 的序列。 一共 $t (1 \le t \le 100)$ 组数据。 每组数据给定操作后的序列，需要
摘要：网络层介于传输层和数据链路层之间，其主要作用是实现两个网络系统之间的数据透明传送，具体包括路由选择，拥塞控制和网际互连等。 本文分享自华为云社区《计算机的“网络层”究竟有哪些需要学习的？9个知识点看你是否都了解了》，作者：breakDawn 。 1.IP地址 1.1 分类表示法： 分类表示法已
摘要：云原生数据库逐渐成为数据库行业的“新宠”，未来会有越来越多企业选择云原生化，云原生数据库将成为企业数字化转型的重要选择。 数据库作为企业数字化转型的基石，与云计算相结合打造了云原生数据库，云原生数据库利用云平台的优势，更能满足企业对资源弹性调度、按需使用、扩展性、性能降本增效以及各种复杂场景的
