entity

1.首先要有对应的context实体类, 多个实体类的构造函数的参数都应该是集合 public class firstContext : DbContext { //多个数据库应该使用这个构造函数，参数是上下文的集合 public GalpOnlineContext(DbContextOptions<firstContext> options) : base(options) { } //自定义DbContext实体属性名与数据库表对应名称（默认 表名与属性名对应是 User与Users） protected override void OnModelCreating(ModelBuilder modelBuilder) { modelBuilder.Entity<User>().ToTable("user"); modelBuilder.Entity<Project>().ToTable("project"); //相关表名称的和类的对应 base.OnModelCreating(modelBuilder); } public DbSet<User> User { get; set; } //.... //第二种方法，重载父级的构造函数，和配置，这个只能是一个数据库时候的构造函数 /* public firstContext(DbContextOptions options) :

0.前言 在《asp.net core 系列》之实战系列中，我们在之前的篇幅中对项目有了一个大概的认知，也搭建了一个基础的项目骨架。那么就让我们继续完善这个骨架，让它更加丰满。这一篇，我将带领小伙伴们一起实现用户管理功能。 1. 数据表 一般情况下，我们会把用户表和登录信息表放在两个表里。为什么会这样设计呢？出于以下几种考虑： 使功能分割，用户信息管理是用户管理，登录是登录 增加安全，降低无关信息的查询，例如访问登录接口不会连带检索用户的普通信息，当进行用户信息管理的时候，不会把登录信息也带过来 等等 废话不多说，直接上代码： namespace Data.Enums { /// <summary> /// 登录类型 /// </summary> public enum LoginType : byte { /// token登录 Token, /// 用户名密码 Password } /// <summary> /// 性别 /// </summary> public enum SexEnum { /// 男 Male, /// 女 Female, /// 隐私 None } } SysUserAuthEntity.cs using Data.Enums; using Data.Infrastructure; namespace Data.Models { public

开发基于注解形式的spring SpringIOC容器的2种形式： （1）xml配置文件 ：applicationContext.xml; 存bean:<bean> 取bean: ApplicationContext context=new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml"); （2）注解： 带有@Configuration注解的类（配置类） 存bean:@Bean+方法的返回值 //配置类，相当于applicationContext.xml @Configuration public class MyConfig { @Bean //id=方法名（myStudent） public Student myStudent(){ Student student=new Student(2,"fg",34); return student; } } 取bean:　 ApplicationContext context=new AnnotationConfigApplicationContext(MyConfig.class); Student myStudent = (Student) context.getBean("myStudent"); 注意：两种形式获取的IOC是独立的

这里跟大家分享下我复习时整理的计算机网络常考知识点。 网络协议 OSI7层模型 物理层：传输物理比特 数据链路层：将比特封装成帧 网络层：将网络地址翻译成物理地址，路由选择。路由器。分组：数据报。IP协议 传输层：将大数据分割传给网络层，流量控制。TCP,UDP协议 会话层：建立应用程序的通讯 表示层：解决不同系统间通信语法问题 应用层：通过应用进程间的交互来完成特定网络应用，报文 TCP/IP4层模型(相比5层少一个物理层) 物理层： 物理层(physical layer)的作用是实现相邻计算机节点之间比特流的透明传送，尽可能屏蔽掉具体传输介质和物理设备的差异。 链路层： 两台主机之间的数据传输，总是在一段一段的链路上传送的，这就需要使用专门的链路层的协议。数据报组装成帧。 网络层： 网络层的任务就是选择合适的网间路由和交换结点， 确保数据及时传送。数据报， IP 传输层： 负责向两台主机进程之间的通信提供通用的数据传输服务，TCP/UDP 应用层： 通过应用进程间的交互来完成特定网络应用，报文，HTTP，DNS，SMTP 三次握手 tcp报文头： Sqquence Number：4字节，报文序号，若当前107带了100字节，则下一次序号207。 Acknowledgment Number：4字节，期望收到下一个报文的下一个字节序好，B发送了201序号300字节的数据

©PaperWeekly 原创 · 作者｜龚俊民 学校｜新南威尔士大学硕士生 研究方向｜NLP、可解释学习 论文标题： Hierarchical Entity Typing via Multi-level Learning to Rank 论文来源： ACL 2020 论文链接： https://arxiv.org/abs/2004.02286 引言 细粒度实体标注 Fine-graind Entity Typing（FET）任务是给定一个候选实体 (Mention) 和其上下文 (Context)，求这个涉及的可能类别集合 (Type), 。 它与实体命名识别 Named Entity Recognition (NER) 任务有几个显著不同在： 在引入统一阅读理解 MRC 框架之前，NER 通常是序列标注任务。它需要模型从一段文本序列中找出实体的边界和实体的类型，以及非实体的边界。序列标注任务搜索空间很大，限制了实体的类别数量通常不会很多。 FET 做的是有层级的多标签分类任务。它的实体边界通常是已经给好了，需要从远程监督的候选标签中找出正确的、符合上下文语境的实体类型集合。它不关心给定上下文是否包含了别的实体。FET 类别有上下层级。比如位置这个一级类别下有行政区、建筑类等等，行政区二级类别下又可以分国家、省份和城市等等。子类别确定了父类别，而父类别又限定了其可能候选的子类别。

0.前言 在《asp.net core 系列》之实战系列中，我们在之前的篇幅中对项目有了一个大概的认知，也搭建了一个基础的项目骨架。那么就让我们继续完善这个骨架，让它更加丰满。这一篇，我将带领小伙伴们一起实现用户管理功能。 1. 数据表 一般情况下，我们会把用户表和登录信息表放在两个表里。为什么会这样设计呢？出于以下几种考虑： 使功能分割，用户信息管理是用户管理，登录是登录 增加安全，降低无关信息的查询，例如访问登录接口不会连带检索用户的普通信息，当进行用户信息管理的时候，不会把登录信息也带过来 等等 废话不多说，直接上代码： namespace Data.Enums { /// <summary> /// 登录类型 /// </summary> public enum LoginType : byte { /// token登录 Token, /// 用户名密码 Password } /// <summary> /// 性别 /// </summary> public enum SexEnum { /// 男 Male, /// 女 Female, /// 隐私 None } } SysUserAuthEntity.cs using Data.Enums; using Data.Infrastructure; namespace Data.Models { public

层次概述 DAO —— Data Access Object数据访问对象（接口） DAOImpl —— DAO的实现类 entity —— 数据对象的实体（有些地方叫model层） Service（不是Server）——就是中间层、业务逻辑层（接口） ServiceImpl —— Service的实现类 Util —— 自定义工具类 Servlet——JAVA WEB小应用（有时叫Controller层） 常见问题 1. JAVA中Servlet层、Service层 、modle层 、 Dao层的功能区分？ 答：Servlet层用于接收请求并且调用对应service层处理请求，是Java各层中最接近浏览器的一层。Service层主要编写具体业务逻辑，每个Service一般包含一组相关的业务逻辑（比如用户管理是一个Service，文章管理是一个Service）。modle/entity层（统称模型层）就是对应的数据库表的实体类，一般每个模型层类对应一个数据库“表”，一般是用于ORM对象关系映射，一方面方便从数据库取数据时保存为类，一方面也方便写入数据库，简而言之就是为了方便操作数据库。Dao层一般用于对数据库的具体操作，包括各种具体的增删改查语句和数据库数据和Java模型的映射。Util层主要用于存在项目各层都有可能出现、不好划分到某层中、出现频率较高的功能（类），比如连接数据库

高并发系统的挑战 在部署分布式系统时，我们通常把多个微服务部署在内网集群中，再用API网关聚合起来对外提供。为了做负载均衡，通常会对每个微服务都启动多个运行实例，通过注册中心去调用。 那么问题来了，因为有多个实例运行都是同一个应用，虽然微服务网关会把每一个请求只转发给一个实例，但当面对高并发时，但它们仍然可能同时操作同一个数据库表，这会不会引发什么问题呢？ 悲观锁的问题 比如电商中常见的商品秒杀系统，在用户抢购商品过程中，会有大量并发请求，很可能同时读写一个包含商品剩余数量的表，这种一般要给数据库加锁，否则很容易出现商品超卖错卖的情况。 如果使用数据库自带的锁机制，也就是悲观锁，在写入的时候锁定数据库，其他修改请求到来时就必须等待锁释放，但这就使效率降下来了，而且高并发场景下可能有的请求一直抢不到锁，就会长时间卡在那导致请求失败，然后有大量重试，系统可能会发生连接数耗尽等异常。 乐观锁是个好东西 查阅资料发现乐观锁是个好东西，它是为数据库表增加一个标识数据版本的version字段来实现的，读取数据时把version字段一同读出，写入数据库时比对version字段就知道数据是否被更改过，如果version不相等就说明持有的是过期数据，不能写入，如果相等就可以写入，并把version加一。 乐观锁在写入数据库的时候，才会检查数据是否冲突，如果发现冲突了，就放弃写入，返回写入失败的信息

1 前言 我们先通过阅读官方文档，了解一下什么是 Query DSL 。 1.1 Query DSL Elasticsearch provides a full Query DSL (Domain Specific Language) based on JSON to define queries. DSL是啥？ 由Elasticsearch提供的一套完整的JSON格式的查询语句。 Think of the Query DSL as an AST (Abstract Syntax Tree) of queries, consisting of two types of clauses: Leaf query clauses Leaf query clauses look for a particular value in a particular field, such as the match , term or range queries. These queries can be used by themselves. ** Compound query clauses Compound query clauses wrap other leaf or compound queries and are used to combine multiple queries in a

本文内容源自 medium文章 A Knowledge Graph understanding and implementation tutorial for beginners[1] 目录 什么是知识图谱？ 如何搭建一个简单的知识图谱？ 什么是知识图谱？ 知识图谱的内容通常以三元组形式存在， Subject-Predicate-Object (spo)。 举个栗子： Leonard Nimoy was an actor who played the character Spock in the science-fiction movie Star Trek 对上面的句子可以抽取到如下三元组： 以知识图谱形式可以表示为： 上述由节点和关系组成的图，就是一个简单的知识图谱。 如何搭建一个简单的知识图谱？ 可以分为以下两大步骤： 知识提取 信息抽取，获取三元组 实体识别、实体链接、实体消歧(Disambiguation)、实体统一(Entity Resolution) 图构建 存储 查询 知识提取步骤是构建知识图谱的关键，三元组可以通过依存分析得到。 动手构建一个简单知识图谱 此处只显示代码执行过程与结果，完整代码请见 github . 1. 三元组提取 借助spacy inputText = 'Startup companies create jobs and innovation.