数据结构与算法

无需编程,基于甲骨文oracle数据库零代码生成CRUD增删改查RESTful API接口

无需编程,基于甲骨文oracle数据库零代码生成CRUD增删改查RESTful API接口 回顾 通过之前一篇文章 无需编程,基于PostgreSQL零代码生成CRUD增删改查RESTful API接口 的介绍,采用抽象工厂设计模式,已经支持了大象数据库PostgreSQL。之前通过字符串拼接生成DDL SQL语句,比较繁琐。本文开始,引入了FreeMarker模版引擎,通过配置模版实现创建和修改

【读书笔记】《 Hadoop构建数据仓库实践》第1章

02-《 Hadoop构建数据仓库实践》.jpg 第1章 数据仓库简介 1.1 什么是数据仓库 Inmon将数据仓库描述为一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失的数据集合,用于支持管理者的决策过程。 1.3 数据仓库架构 1.3.2 主要数据仓库架构 在数据仓库技术演化过程中,产生了几种主要的架构方法,包括数据集市架构、Inmon企业信息工厂架构、Kimball数据仓库架构和混合

算法学习之动态规划DP——背包问题

一、01背包问题(一)题目有 N 件物品和一个容量是 V的背包。每件物品只能使用一次。第i件物品的体积是 vi,价值是 wi。求解将哪些物品装入背包,可使这些物品的总体积不超过背包容量,且总价值最大。 输出最大价值。输入格式第一行两个整数,N,V,用空格隔开,分别表示物品数

力扣hot100_子串_python版本

一、560. 和为 K 的子数组 思路:这就是一道典型的前缀和的题 代码: class Solution: def subarraySum(self, nums: List[int], k: int) -> int: presum = [0] * (len(nums) + 1) for i, x in enumerate

【numpy笔记_4】索引、高级索引和切片

得益于模块功能的强大,numpy的索引方式玩得很花,索引也分为常规索引和高级索引,花式索引。 numpy的索引和切片逻辑与list十分相似,基本都以index为基。 之前提到结构化数组通过"name"的方式索引,有点像pandas的列名索引,这里先不多提,整体也好理解。 你可能猜到了,numpy的索引同样从零开始。 先把索引操作放一边,尝试理解它的逻辑: 虽然探究numpy的源代码并不容易,我们试

Apache Doris——物化视图

八、物化视图 物化视图就是包含了查询结果的数据库对象,可能是对远程数据的本地copy,也可能是一个表或多表join后结果的行或列的子集,也可能是聚合后的结果。说白了,就是预先存储查询结果的一种数据库对象。 在Doris中的物化视图,就是查询结果预先存储起来的特殊的表。 物化视图的出现主要是为了满足用户,既能对原始明细数据的任意维度分析,也能快速的对固定维度进行分析查询。 适用场景 1、分析需求覆

Mysql的Innodb引擎

一、InnoDB引擎的逻辑数据结构 1.表空间(idb文件),一个mysql实例可以有多个表空间,用于存储记录,索引结构等等 2.段,分为数据段、索引段、回滚段,innodb是索引组织表,数据段就是B+数的叶子节点,索引段即为B+数的非叶子节点。段用来管理多个Extent(区) 3.区,表空间的单元结构,每个区的大小为1M。默认情况下,innodb存储引擎页大小为16K,即一个区中一共有64个连续

Yao 折腾手记:如何快速创建一套管理系统

文章首发于个人公号:阿拉平平 有开发经验的小伙伴肯定知道,要独立开发一套管理系统并非易事。从设计数据库,到开发接口,再到编写前端页面,想想就让人头大。如果需求不是很复杂,我们可以借助低代码应用引擎来快速开发。 项目介绍 Yao[1] 是一款 Go 语言驱动的低代码应用引擎,通过编写 JSON 文件即可快速制作 API 接口,数据管理系统 ,命令行工具等应用程序,应用可以运行在本地、云端和物联网

06 mysql的数据库配置

查看编码命令 查看字符配置信息 show variables like 'character_%'; 查看比较规则 show variables like 'collation_%'; 5.7版本及以下的版本使用是拉丁,注意要修改配置my.ini default-character-set=utf8 #默认字符集 [mysqld] # 大概在76行左右,在其下添加 ... character-

ADaM:EQ-5D量表的处理

前面文章介绍了EQ-5D量表SDTM的处理(SDTM:EQ-5D量表的Mapping),这篇介绍ADaM的处理。 文章分为2部分,前一部分是,Index Value的获取;后一部分,是SAS编程的注意点。 科研人员应该是比较关心Index Value的获取。后半部分,对纵向数据集的横向处理方法,SAS程序员可以留意一下,建议使用Data步中的Retain语句。 ADaM的处理时基于分析的需要,SA