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今天使用asp.net core + sqlite 创建了一个demo项目，本地运行一切正常。可以添加，修改，删除数据。一旦发布到服务器上（Linux系统）就报错，错误信息如下： : File "d:\program files\python38\lib\site-packages\django\db\backends\utils.py", line 82
# [The database operation was expected to affect 1 row(s), but actually affected 0 row(s); 解决乐观并发](https://www.raokun.top/archives/thedatabaseoperatio
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 import pandas as p
Objective-C (OC) 中使用 Core Data 是iOS应用开发中管理模型层对象的一种有效工具。Core Data 使用 ORM (对象关系映射) 技术来抽象化和管理数据。这不仅可以节省时间，还能减少编程错误。以下是使用 Core Data 的详细介绍，包括示例代码，以及深入底层的一些
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VMware vSAN 8 U3 中新引入了基于 vSAN ESA 的全新 vSAN Data Protection 功能，借助 vSAN Data Protection 功能，您可以使用在 vSAN 集群本地存储的本机快照，快速从操作故障或勒索软件攻击中恢复虚拟机。它使用本机 vSAN 快照来捕获
Excel Grid Data Converter 知识点总结 本文档总结了 ExcelGridConverter.py 脚本所涉及的关键 Python 知识点。该脚本用于从多个 Excel 文件中提取特定格式的数据并转换为一个新的 Excel 文件。 目录 导入库 Pandas 数据处理 Tkin
清除标注错误的数据 监督学习问题的数据由输入\(x\)和输出标签 \(y\) 构成，如果观察一下的数据，并发现有些输出标签 \(y\) 是错的。的数据有些标签是错的，是否值得花时间去修正这些标签呢？ 看看在猫分类问题中，图片是猫，\(y=1\)；不是猫，\(y=0\)。所以假设看了一些数据样本，发现
在 Spring Data JPA 应用程序中管理跨多个存储库接口的数据库访问逻辑可能会变得乏味且容易出错。开发人员经常发现自己为常见查询和方法重复代码，从而导致维护挑战和代码冗余。幸运的是，Spring Data JPA 为这个问题提供了一个强大的解决方案：@NoRepositoryBean 注解
CDC是(Change Data Capture变更数据获取)的简称。 核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据 或 数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。 ## Flink CDC的设
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最简单的方法为: select concat(round(sum(data_length/1024/1024),2),'MB') as data from INFORMATION_SCHEMA.tables where table_schema='XXXXX2206'; 另外发现备份恢复的大小也不一
