草庐IT

实战mysqlMySQL

全部标签

DDD实战篇-防腐层的正确理解

一般来说,为了防止第三方接口污染我们的领域服务,我们需要定义一套防腐层,来完成参数的映射。如下图所示:防腐层的作用.png这样的好处就是当外部系统发生改变时,我们只需修改防腐层一处的代码,而无需对领域逻辑进行修改。但是,就开发效率角度,一些人就会有一些疑问,我将外部接口的参数原样的拷贝到防腐层中,感觉没啥必要,反而很影响效率。从而基本没有什么人在软件开发的时候再去编写防腐层来进行处理。下面我将从三个方面叙述下防腐层真正的优点与使用方法:聚焦性:假设外部接口有100个参数,我们只需要关注10个参数,那么我们防腐层只需要定义10个参数即可。封装性:我们可能会在防腐层中对外部多个接口进行封装处理,从

机器学习实战 | Python机器学习算法应用实践

作者:韩信子@ShowMeAI教程地址:https://www.showmeai.tech/tutorials/41本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/201声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容引言本篇文章希望带大家完整走一遍机器学习应用流程,我们会讲解到基于Python的机器学习算法,应用在结构化数据和非结构化数据(图像)上,希望通过文章内容帮助大家在案例中重温机器学习基础知识,并学习应用机器学习解决问题的基本流程。文章中会用到下述两个库来实现机器学习算法:Scikit-Learn:最常用的

【实战篇】40 # 如何实现3D地球可视化?

说明【跟月影学可视化】学习笔记。如何实现一个3D地球学习笔记源码实现:https://github.com/kaimo313/visual-learning-demo整体实现效果如下:1、绘制一个3D球体DOCTYPEhtml>htmllang="en">head>metacharset="UTF-8"/>metahttp-equiv="X-UA-Compatible"content="IE=edge"/>metaname="viewport"content="width=device-width,initial-scale=1.0"/>title>绘制一个3D球体title>style>#c

client-go实战之七:准备一个工程管理后续实战的代码

欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos本篇概览本文是《client-go实战》系列的第八篇,主要内容是新建一个golang工程,用于管理代码,后面整个系列的代码都会保存在这个工程中工程结构简述此工程打算写一个简单的接口,接下来所有实战的功能代码都实现这个接口,在命中输入参数来决定执行哪个实现类整个工程结构如下图所示,后续的实战中,每个功能类都如绿色箭头所示,是个独立的go文件编码新建一个名为client-go-tutorials的golang工程为了便于扩展,新建名为action的文件夹,里

【IMX6ULL驱动开发学习】10.Linux I2C驱动实战:AT24C02驱动设计流程

前情回顾:【IMX6ULL驱动开发学习】09.Linux之I2C框架简介和驱动程序模板_阿龙还在写代码的博客-CSDN博客目录一、修改设备树(设备树用来指定引脚资源)二、编写驱动2.1 i2c_drv_read2.2 i2c_drv_write2.3完整驱动程序三、上机测试一、修改设备树(设备树用来指定引脚资源)放在哪个I2C控制器下面AT24C02的I2C设备地址(查看芯片手册0x50)compatible属性:用来寻址驱动程序修改设备树:在内核目录下vi  arch/arm/boot/dts/100ask_imx6ull-14x14.dts &i2c1{clock-frequency=;p

elasticsearch(ES)分布式搜索引擎03——(RestClient查询文档,ES旅游案例实战)

目录3.RestClient查询文档3.1.快速入门3.1.1.发起查询请求3.1.2.解析响应3.1.3.完整代码3.1.4.小结3.2.match查询3.3.精确查询3.4.布尔查询3.5.排序、分页3.6.高亮3.6.1.高亮请求构建3.6.2.高亮结果解析4.旅游案例4.1.酒店搜索和分页4.1.1.需求分析4.1.2.定义实体类4.1.3.定义controller4.1.4.实现搜索业务4.2.酒店结果过滤4.2.1.需求分析4.2.2.修改实体类4.2.3.修改搜索业务4.3.我周边的酒店4.3.1.需求分析4.3.2.修改实体类4.3.3.距离排序API4.3.4.添加距离排序4

Redis 有序集合操作实战(全)

目录ZADD 加入有序集ZCARD 取成员数量ZCOUNT 计算区间成员数量ZINCRBY 运算ZRANGE取区间成员(升序)ZRANGEBYSCORE 按分值排序取成员ZRANK 取成员排名ZREM 移除成员ZREMRANGEBYRANK 按位置区间批量移除ZREMRANGEBYSCORE按分值区间移除ZREVRANGE取区间成员(降序)ZREVRANGEBYSCORE 取分值成员(逆序)ZREVRANK取成员提名(降序)ZSCORE取成员的分值ZUNIONSTORE合并多个有序集ZINTERSTORE多个集合取成员交集ZSCAN迭代ZADD 加入有序集语法:ZADDkeyscorememb

【matplotlib 实战】--南丁格尔玫瑰图

南丁格尔玫瑰图是一种用极坐标下的柱状图或堆叠柱状图来展示数据的图表。虽然南丁格尔玫瑰图外观类似饼图,但是表示数据的方式不同,它是以半径来表示数值的,而饼图是以扇形的弧度来表达数据的。所以,南丁格尔玫瑰图在视觉上会夸大数据的比例,因为半径和面积之间是平方关系。因此,当需要对比非常相近的数值时,适当的夸大有助于区分数据,但在追求数据准确性时,玫瑰图可能不是最佳选择。据说,南丁格尔玫瑰图由统计学家和医学改革家佛罗伦萨‧南丁格尔在克里米亚战争期间创造,用于反映军医院的季节性死亡率,从而推动医院条件的改善。1.主要元素南丁格尔玫瑰图的主要元素包括:扇形:每个扇形代表一个类别或分组,其面积大小表示该类别或

Python 实战分析某招聘网站数据分析岗位的招聘情况

前言嗨喽~大家好呀,这里是魔王呐❤~今天案例难度指数:☆☆☆准备环境使用:Anaconda(python3.9)-->识别我们写的代码开发工具:jupyternotebook-->代码编辑功能敲代码的工具相关模块:seabornpandasmatplotlib数据步骤读取数据数据预处理可视化代码展示1.导入模块importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt#最基础的可视化importseabornassns#以plt为基础封装sns.set_style('white',{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})2.读

HBase实战:大数据存储技术——学习HBase数据库的应用场景和使用技巧

作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介1.1HBase介绍ApacheHBase是一个分布式、可扩展、高性能的NoSQL数据库。它是一个列族数据库,由Apache基金会所开发。它支持稀疏和密集存储,提供了一个高度可伸缩的系统,并能够在线地进行横向扩展。HBase提供了一个高效率的数据访问接口,可以使用SQL或JavaAPI访问HBase数据库。HBase采用了Google的BigTable设计理念,将内存中的数据结构存放在硬盘上,通过压缩和批量加载方式来减少对磁盘的读写操作,提升查询效率。1.2为什么要使用HBase?数据量越来越大,海量数据的存储和分析速度要求越来越快大数据时代下,数据量呈现爆