using Newtonsoft.Json; using Newtonsoft.Json.Serialization; using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Web; /// <summary> /// Summary description for LimitPropsContractResolver /// </summary> public class L

我们返回的数据不能保证都是正常的,可能包含 null ,显然这个对于最终用户来说是不友好的,那么我们可以这么处理 先有如下数据格式: //示例数据 { data:[ {"id":1,"email":"thxopen@datatables.club","office":"Chengdu","first_name":null} ] } $('#example').DataTable( { &

1.如果输出json的时候需要屏蔽某些字段,或则想自定义显示的字段: 1.model里面设置 protected $hidden = ['password'];//要屏蔽的字段 2.model里面设置 protected $visiable = ['name'];//要显示的字段 3.查询的时候用distinct,指定要显示的字段 XX::distinct([你要显示的字段]); 4.查询的时候在get或first指定要显示的字段 XX::get([你要显示的字段]); 2.如果用到了relat

SpringMVC 可以直接已JSON的结果返回实体对象,可是返回时是所有属性与属性值都会一并返回, 怎样才能屏蔽某些属性?方法很简单,只要在实体对象类中要屏蔽的属性值上加 @JsonIgnore 注解,如: @JsonIgnore private String authorPassword; 属性即可被屏蔽,就不用担心有该属性与属性值返回到客户端了. 另外,如果仅仅从 MyBatis 的 mapper 里面的 select 语句中只选需要的字段而不选需要被屏蔽的字段, 这种方法行不通,因为最后

1 sap的视图的类型sap的视图的类型有五种 Database views (数据库视图):和数据库的视图形同,连接条件是必须自定义. Projection views(投影视图): 用于屏蔽一些字段(一般用于保护数据时使用). Help views(帮助视图): 该类视图可以用搜索帮助的"selection method"中使用,参与连接表必须存在外键. Maintenance views(维护视图):允许你进行对几个表的数据进行修改,参与连接表必须存在外键,他们的连接条件是不能自

接上一篇:初探Lambda表达式/Java多核编程[2]并行与组合行为 本节是第二章开篇,前一章已经浅显地将所有新概念点到,书中剩下的部分将对这些概念做一个基础知识的补充与深入探讨实践. 本章将介绍Lambda表达式基础知识. 前言 把上一张书中的结语放到这里作为本章学习内容的开头,以此来概括Lambda表达式的优点: 提升性能.自动的并行化 更棒的API(comparing(...)细粒度的方法将成为标准) 编码风格得到改进.代码简化 反观前面几篇文章中的代码实践,以上三个优点全部得到了验证.

传统的日志查看方式 使用fluentd之后 一.介绍 Fluentd是一个开源的数据收集器,可以统一对数据收集和消费,以便更好地使用和理解数据. 几大特色: 使用JSON统一记录 简单灵活可插拔架构 最小的资源需求 内置可靠性 1. JSON统一记录 Fluentd尽可能地将数据结构转化为JSON格式,这样可以使Fluentd统一处理日志数据的各个方面:收集,过滤,缓冲和输出多个源和目的地(Unified Logging Layer)的日志.JSON格式对于下游数据处理容易得多,因为它具有足够的

背景:查阅了一下MongoDB的相关文档,发现中文文档还是比较少的,工作中需要用到MongoDB,而这本<MongoDB最佳实践>是很好的选择,所以就把这本手册翻译了一下,其中生涩的专业用语是参考MongoDB中文官网进行翻译,校对的时间比较少,难免会有不合理的地方,恳请大家指正. 简介 MongoDB是一款为广泛的现代应用程序设计的高性能.可扩展.分布式数据库系统.MongoDB可用于不同规模大小的组织,为那些对系统低延迟.高吞吐量以及可持续性有很高要求的应用提供稳定关键的服务. 尽管Mon

Linux采用了通用的四级分页机制,所谓通用就是指Linux使用这种分页机制管理所有架构的分页模型,即便某些架构并不支持四级分页.对于常见的x86架构,如果系统是32位,二级分页模型就可满足系统需求:如果32位系统采用PAE(物理地址扩展)模式,Linux使用三级分页模型:如果是64位系统,Linux使用四级分页模型,也就是说x86架构的分页模型可能是二级.三级或四级. 1.三级分页模型 Linux虚拟内存三级管理由以下三级组成. PGD: Page Global Directory(页目录)

4 How Interrupts work   与遵循树的自然结构的地址范围转换不同, 中断信号可以起源于或者终止于板卡上的任何设备. 与设备树中自然表示的设备寻址不同,中断信号的表示独立于设备树节点之间的连接.通常用下面的四个属性来描述一个中断连接: interrupt-controller - 一个空属性,声明一个接收中断信号的设备节点 #interrupt-cells -  这是中断控制器节点的一个属性.它声明中断控制器的 interrupt specifier(中断描述符)占用多少单元格

1 linux的分页机制 1.1 四级分页机制 前面我们提到Linux内核仅使用了较少的分段机制,但是却对分页机制的依赖性很强,其使用一种适合32位和64位结构的通用分页模型,该模型使用四级分页机制,即 页全局目录(Page Global Directory) 页上级目录(Page Upper Directory) 页中间目录(Page Middle Directory) 页表(Page Table) 页全局目录包含若干页上级目录的地址: 页上级目录又依次包含若干页中间目录的地址: 而页中间目录

参考: https://studygolang.com/pkgdoc http://c.biancheng.net/golang/concurrent/ 导入方式: import "reflect" reflect包实现了运行时反射,允许程序操作任意类型的对象.主要是实现了泛型,比如在一个函数中能根据传入的参数来确定参数的类型,而不是一开始就指定参数类型,这样一个函数就可以支持所有类型: func Minimum(first interface{}, rest ...interface

当实体类中entity/DTO/VO等类中,有枚举值,应该怎么输出? 问题: orderStatus 和 payStatus都是枚举类,并且枚举的个数达地10来个,我们不可能在模板页面(jsp/ftl/html)等页面进行多大10多项的if判断,去一个一个的判断值,假如以后随着业务的增多,枚举个数越来越多,改怎么办?   /**订单*/ @Data //get/set //将值是null的数据剔除 @JsonInclude(JsonInclude.Include.NON_NULL) public

0. Intro 如下是在32位下的情况,32位下,只有三级页表:PGD,PMD,PTE 在64位情况下,会有四级页表:PGD,PUD,PMD,PTE 但是原理基本上是一样的,本文主要是想记录一下页表转换中的几个 基本概念宏:SHITF,SIZE,MASK以及之间的转换. 1. Linux虚拟内存三级页表 (本文以32位为主线) Linux虚拟内存三级管理由以下三级组成: PGD: Page Global Directory (页目录) PMD: Page Middle Directory (页

前言 interface(即接口),是Go语言中一个重要的概念和知识点,而功能强大的reflect正是基于interface.本文即是对Go语言中的interface和reflect基础概念和用法的一次梳理,也算是我阶段学习的总结,以期温故而知新. interface(接口) 定义 在Go语言中,如果自定义类型(比如struct)实现了某个interface中的所有方法,那么就可以说这个类型实现了这个接口.接口可如下定义: type 接口名称 interface { method1(参数列表)

作者 | 孙健波(天元)  阿里巴巴技术专家 导读:本文整理自孙健波在 ArchSummit 大会 2019 北京站演讲稿记录.首先介绍了阿里巴巴基于 Kubernetes 项目进行大规模应用实践过程中遇到的问题:随后会逐一介绍解决这些问题的现有实践及其本身存在的局限性:最后会介绍阿里巴巴目前正在进行的尝试和社区在这一领域的发展方向. 如今,阿里巴巴内部维护了数十个大规模的 K8s 集群,其中最大的集群约 1 万个节点,每个集群会服务上万个应用:在阿里云的 Kubernetes 服务 ACK 上

数据传输对象 是我们经常用到的一个东西.有时候我们称之为的ViewModel也属于其中之一. 但是以往,我们总是 复制 实体类型的一些字段 然后单独创建这些对象.然后我们使用对象映射工具 进行值层面的映射比如AutoMapper. 我感觉 DTO只是对实体或者持久化数据的引用及扩展而我们现在定义了太多的 对象.一遍又一遍地从实体copy出需要的字段 变成DTO,但是随着业务的变化,改进和迭代,涉及到实体以及众多的DTO的修改,让我们的维护也变得更加困难(分散的,改了一个地方要改很多地方,而且有时

简介 MongoDB是一款为广泛的现代应用程序设计的高性能.可扩展.分布式数据库系统.MongoDB可用于不同规模大小的组织,为那些对系统低延迟.高吞吐量以及可持续性有很高要求的应用提供稳定关键的服务. 尽管MongoDB与传统的关系型数据库的有些特性不一样,但是对于之前部署和操作其他数据库系统的人员来说,MongoDB的很多概念,比如操作.策略.存储过程还是很相似的.公司的DBA和运营团队可以在保持现有系统的前提下,直接把MongoDB集成到生产环境中,并且不需要定制操作流程和工具 本文档为部

文章转自 http://blog.csdn.net/HikenWong/article/details/8263969 1. sap的视图的类型sap的视图的类型有五种: Database views :和数据库的视图形同,连接条件是必须自定义.Projection views: 用于屏蔽一些字段(一般用于保护数据时使用).Help views: 该类视图可以用搜索帮助的"selection method"中使用,参与连接表必须存在外键.Maintenance views:允许你进行对

定义 查询解析器用于将查询语句(q参数)解析成搜索语法. 默认解析器:lucene Solr在查询的时候,用到了QueryParser对用户输入做解析,solr默认使用的解析器是lucene,被称之为Standard Query Parser.Standard Query Parser支持原生的查询语法,使你可以方便地构造结构化查询语句.当然,它还有不好的,就是容错比较差,总是把错误抛出来,而不是像dismax一样消化掉. DisMax解析器 DisMax query parser接口很像Sol

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