我需要澄清有关Azure的最佳SQLDB备份策略。我们已经开发，部署了，现在已经完成了短期与MVC代码的第一个应用程序，但是我想“备份”数据库，blob存储资产等...因此，从现在开始，我们可以重新启动（我们可以重新启动（建立）快速工作应用程序。我已经导出了一个.bacpac文件，并将其删除了本地（2MB），但不确定此文件是否可以在将来进行完整的DB还原（我不是每说话）。注意：我们计划在此项目中禁用Azure中的所有服务器/应用程序/数据库/BLOB存储容器，因为我们的客户不愿支付长期存储或维护费用。因此，我关注的是确保备份文件的类型不是特定于服务器或任何其他类型的Azure依赖性。最终，所有

几周前，我在SO上发布了这个关于如何在python中锁定sqlite3数据库的问题:Howtolockasqlite3databaseinPython?但是，我不太相信答案是否有效。或者，也许我只是误解了答案。这是我遇到的情况:我有一个数据库“test”在数据库“test”中有一个表“book”在“book”表中有两列:“title”和“checked_out_by”然后我有一个像这样工作的函数:defcheckout(title,user):con=get_connection_from_db()withcon:checked_out_by=get_checked_out_by(ti

据我所知，堆栈不是PE部分映射内存(即它没有映射到PEwin32部分)。我的问题是:堆栈内存位于何处？操作系统把它放在哪里？操作系统是否会在进程启动时为堆栈分配一页内存，并在跳转到进程代码之前将ESP寄存器值更改为该页？我有点困惑.. 最佳答案 操作系统将其放置在虚拟地址空间中可以找到空闲空间的任何位置。它不是PE文件的一部分。每个进程都有一个虚拟地址空间。模块被加载到该地址空间中。堆是在该地址空间中创建的。堆栈也是如此。对于非托管进程，操作系统为新线程保留整个堆栈分配，然后按需提交内存。托管.net进程具有不同的策略。他们在创建每

我想知道是否有任何C++专家可以阐明这种奇怪的情况。Box2D物理引擎附带的示例之一是崩溃并显示消息“调用纯虚拟方法”，但仅适用于特定编译器(并且仅在发布版本中)。您可能知道Box2D是一段非常可靠的代码，所以我认为这可能是编译器的问题，特别是考虑到它只发生在这个特定的编译器上。我在Windows7上使用mingw32:>gcc.exe--versiongccversion4.4.0(GCC)以下是Box2D相关部分的精简摘录。您可以在以下位置查看完整的源代码:b2Shape.hb2CircleShape.hb2CircleShape.cppSensorTest.h//baseclas

我有一个关于我刚在工作中遇到的情况的问题。设置:在stringStuff.h中namespacen1{namespacen2{typedefstd::stringmyString;}}namespacen1{namespacen2{voidLTrim(myString&io_string);voidRTrim(myString&io_string);inlinevoidTrim(myString&io_string){LTrim(io_string);RTrim(io_string);}}}在impl.cpp中#include"stringStuff.h"//Thisactuallyg

抱歉这个简单的问题。当我在h文件中看到属性的定义，但在类@interface范围的外部时，这是什么意思？@property(nonatomic,readonly)RMMapContents*mapContents;代码如下:@classRootViewController;@classRMMapContents;@interfaceMapTestbedAppDelegate:NSObject{UIWindow*window;//MAINVIEW//==============RootViewController*rootViewController;//NETWORKDATA//===

我有疑问。这对我来说并不明显。假设我们在一个类中有一个名为myProperty的@property。我们在合成的时候可以做两件事。我们可以为它分配一个ivar，比如_someIVar，或者我们可以简单地省略它，在这种情况下，编译器会负责创建一个ivar与该属性具有相同的名称myProperty。在第一种情况下，我们可以使用ivar_someIVar访问该属性。在第二种情况下，我们可以使用编译器为我们创建的ivarmyProperty。现在我的疑问是，当我们从已经在导航堆栈中的ViewController中推送另一个ViewController时，我们使用，[self.navigatio

我目前在mahout中使用内存推荐api实现推荐器。但是，我想转向使用hadoop的分布式解决方案来计算离线推荐。这是我第一次使用hadoop，我正在寻找有关一些概念和api用法的说明。目前，我对hadoop的了解很少，我认为正确的做法是:使用像apachedrill这样的工具来用用户和项目数据填充hdfs。在mahouttrain中对来自hdfs的数据使用推荐作业。将hdfs中的结果数据转换为索引分片以供solr使用使用solr向用户群提供建议但是，我正在寻找有关此设计的几个方面的说明:我将如何按照在内存中实时推荐中使用的方式使用rescorer？调用推荐作业的最佳方式是什么？除了这

我正在研究Hadoop和Spark，但遇到了一个疑问。请帮我澄清一下。Hadoop从HDFS(硬盘)读取并处理内存中的数据，并将产生的输出写回HDFS(硬盘)。如果这里有误，请纠正我。Sparks也会从硬盘读取数据(否则它可能在第一次的地方？)并将这些数据填充到RDD(在内存中创建)然后进行处理，如果不进一步处理则稍后将数据写入硬盘必需的。在spark中可以创建多个RDD来处理不同类型的数据处理。这些RDD可以相互交互。如果这里有误，请纠正我。建议使用Spark进行实时处理。为什么？Hadoop不能做同样的事情吗？因为最后source和destination都是Harddisk。(如果

我正在阅读Hadoop:权威指南。在理解一些概念的过程中，我阅读了一些SO帖子，这让我同样感到困惑但也很清晰。以下是一些我需要专家意见的观点，以判断它是否正确以及如果不正确会发生什么情况？让我们假设这是我的HDFS在具有一个节点的伪分布式集群中的样子:/local/path/to/datanode/storage/0/blk_00001300MB/local/path/to/datanode/storage/0/blk_00002300MB/local/path/to/datanode/storage/0/blk_00003300MB/local/path/to/datanode/st