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创建和管理序列
529
2022-01-09
《华为 openGauss (GaussDB) v2.1 使用手册》
创建和管理序列 背景信息 操作步骤 创建和管理序列 背景信息 序列Sequence是用来产生唯一整数的数据库对象。序列的值是按照一定规则自增的整数。因为自增所以不重复,因此说Sequence具有唯一标识性。这也是Sequence常被用作主键的原因。 通过序列使某字段成为唯一标识符的方法有两种: 一种是声明字段的类型为序列整型 ,由...
序列化配置
442
2020-05-21
《Apache Dubbo 2.7 用户文档》
序列化配置项 配置样例 序列化配置项 当前该库只实现了dubbo:// 通讯协议。 序列化方式实现了hessian 和json 两种方式。 配置样例 序列化配置需要添加到sys.config 文件dubboerl 应用配置项里。 { dubboerl ,[ %% other config ... { pro...
序列化(Serialization)
120
2024-03-24
《Dapr v1.13 中文文档》
Dapr SDK 中的序列化 服务调用 State management PubSub 绑定 调用 Actor 方法 Actor的状态管理 默认序列化工具 Dapr SDK 中的序列化 Dapr 如何在 SDK 中序列化数据 Dapr 的 SDK 为下面两种情况提供序列化: 首先是对于通过请求和响应的有效载荷传递的 API 对象, 其次...
Actor序列化
137
2024-03-24
《Dapr v1.13 中文文档》
.NET SDK中的Actor序列化 数据合同序列化 可序列化的类型 反序列化是如何工作的? .NET 类 C# 12中的类 - 主要构造函数 .NET 结构体 .NET Records 支持的基本类型 枚举类型 集合类型 数据合同版本控制 已知类型 .NET SDK中的Actor序列化 使用.NET中的远程Actors对您的类...
序列化(Serialization)
350
2022-10-28
《Dapr v1.9 中文文档》
Dapr SDK中的序列化 调用逻辑 状态管理 PubSub 绑定 调用 Actor 方法 Actor 状态管理 默认序列化工具 Dapr SDK中的序列化 Dapr如何在SDK中序列化数据 Dapr的SDK为下面两种情况提供序列化: 首先是对于通过请求和响应的有效载荷传递的API对象。 其次,对于要持久化的对象。 对于这两种情况,SD...
序列化(Serialization)
312
2022-06-24
《Dapr v1.7 中文文档》
Dapr SDK中的序列化 调用逻辑 状态管理 PubSub 绑定 调用 Actor 方法 Actor 状态管理 默认序列化工具 Dapr SDK中的序列化 Dapr如何在SDK中序列化数据 Dapr的SDK为下面两种情况提供序列化: 首先是对于通过请求和响应的有效载荷传递的API对象。 其次,对于要持久化的对象。 对于这两种情况,SD...
1.16 过滤序列元素
1156
2018-06-28
《Python Cookbook 中文版第三版(《Python Cookbook》 3rd Edition 翻译)》
1.16 过滤序列元素 问题 解决方案 讨论 1.16 过滤序列元素 问题 你有一个数据序列,想利用一些规则从中提取出需要的值或者是缩短序列 解决方案 最简单的过滤序列元素的方法就是使用列表推导。比如: >>> mylist = [ 1 , 4 , - 5 , 10 , - 7 , 2 , 3 , ...
BidirectionalSubsequence 双向子序列
355
2018-03-12
《Way to Algorithm - 算法之路》
BidirectionalSubsequence 双向子序列 BidirectionalSubsequence 双向子序列
11.2 时间序列基础
2497
2018-10-25
《利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版》
11.2 时间序列基础 索引、选取、子集构造 带有重复索引的时间序列 11.2 时间序列基础 pandas最基本的时间序列类型就是以时间戳(通常以Python字符串或datatime对象表示)为索引的Series: In [ 39 ]: from datetime import datetime In [ 40 ]: ...
训练序列分类器
842
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
训练序列分类器 我们训练一个 RNN 来分类 MNIST 图像。 卷积神经网络将更适合于图像分类(见第 13 章),但这是一个你已经熟悉的简单例子。 我们将把每个图像视为 28 行 28 像素的序列(因为每个MNIST图像是28×28 像素)。 我们将使用 150 个循环神经元的单元,再加上一个全连接层,其中包含连接到上一个时间步的输出的 10 个神经元...
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