resultMap 表示转换字段后 resultType 表示没·有转换字段

接触pomelo开发一个月,正式开始参与项目开发有10天,遇到很多细节的坑,今天讲讲标题:后端服务器节点之间的rpc调用过程中,返回的数据中新增字段缺失问题. 先讲结果:原因是该rpc调用已经采用了protobuf协议,里面已经定义了传递的字段,新增字段也需要在相应XX.proto文件中定义. 下面看代码:下面的rpc跟框架本身的不太一样,是经过改造的,简单分析下,该rpc调用“userCenter”服务器中"butlerRemote"下的"addButlers"函

最近在做金融科技建模的时候,字段里面很多缺少值得时候,模型对于新用户的预测会出现很大的不稳定,即PSI较大的情况. 虽然我们依据字段IV值得大小不断的在调整字段且开发新变量,但是很多IV值很大的字段直接用平均值.或者0代替显然不够合理. 所以,我们在尝试把字段缺失值当作需要预测的值,把该字段不缺失的当作y,用其他字段当作X,去预测该字段缺失值得值.不同于机器学习的回归和分类预测. 这里的预测结果是一个具体的值,它的范围从负无穷到正无穷都有可能. 数据直接读存于Hive,代码如下: import

SQLSERVER如何查看索引缺失 当大家发现数据库查询性能很慢的时候,大家都会想到加索引来优化数据库查询性能, 但是面对一个复杂的SQL语句,找到一个优化的索引组合对人脑来讲,真的不是一件很简单的事. 好在SQLSERVER提供了两种“自动”功能,给你建议,该怎么调整索引 第一种是使用DMV 第二种是使用DTA (database engine tuning advisor) 数据库引擎优化顾问 这篇文章主要讲第一种 从SQL2005以后,在SQLSERVER对任何一句语句做编译的时候,都会去

SQLSERVER如何查看索引缺失 sql server索引缺失提示 当大家发现数据库查询性能很慢的时候,大家都会想到加索引来优化数据库查询性能, 但是面对一个复杂的SQL语句,找到一个优化的索引组合对人脑来讲,真的不是一件很简单的事. 好在SQLSERVER提供了两种“自动”功能,给你建议,该怎么调整索引 --缺失索引 SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * (user_seeks + user_scans) AS PossibleImpr

回到: Linux系列文章 Shell系列文章 Awk系列文章 详细分析awk字段分割 awk读取每一条记录之后,会将其赋值给$0,同时还会对这条记录按照预定义变量FS划分字段,将划分好的各个字段分别赋值给$1 $2 $3 $4...$N,同时将划分的字段数量赋值给预定义变量NF. 引用字段的方式 $N引用字段: N=0:即$0,引用记录本身 0<N<=NF:引用对应字段 N>NF:表示引用不存在的字段,返回空字符串 N<0:报错 可使用变量或计算的方式指定要获取的字段序号. aw

去年,我在一篇文章用原始方法解析复杂字符串,json一定要用JsonMapper么?中介绍了简单的JSON解析的问题,那种方法在当时的环境是非常方便的,因为不需要生成实体类,结构很容易解析.但随着业务的变化,也会碰到超级变态的JSON,如果还按照以前的思路,会把人搞抽风掉,一旦结构变化,又要重来.所以今天给大家介绍一个简单的方法,轻轻松松搞定超级变态的JSON,虽然需要生成实体类.它就是开源的:JSON C# Class Generator组件. .NET开源目录:[目录]本博客其他.NET开源

看了<从数据角度解析福州美食>后难免心痒,动了要分析合肥餐饮业的念头,因此特地写了Node.js爬虫爬取了合肥的大众点评数据.分析数据库我并没有采用MySQL而是用的MongoDB,是因为爬取的数据存在字段缺失的情况(schema不一致). 1. 数据准备 MongoDB简介 不同于MySQL,MongoDB是一种Schema-less的NoSQL数据库:与ElasticSearch类似,最小存储单元Document为BSON object.MySQL与MongoDB的基本概念对比: MySQ

1. 前言 在这篇博文中,我们将学习如何查询mongoDB中的数据.当我们把数据存储在mongoDB以后,我们需要把数据查询出来.毕竟CRUD操作中,查询操作在我们系统中是我们应用比较频繁的操作.我们需要应对不同的业务需求,构造合适的查询条件去查询我们想要的数据.我们需要去学习mongoDB给我们提供了哪些查询相关的语法和功能.在这里,我们使用mongodb自带的mongo shell(mongo shell是一个javascript环境的mongodb客户端,支持js语法)来学习. 2. 准备

上一次我们在这里分析了OpenGL的例子,但是最后还少分析最重要的部分:着色器相关的代码.因此这一次作为前一篇文章的续集. 上一篇文章的地址 http://www.cnblogs.com/MyGameAndYOU/p/4609203.html 首先我们回顾下之前的代码 ShaderInfo shaders[] = { { GL_VERTEX_SHADER, "triangles.vert" }, { GL_FRAGMENT_SHADER, "triangles.frag&qu

问题定义 app发布后经常容易出现各种诡异的crash, 这些crash固然可以通过各种崩溃分析服务去定位. 但是的确很影响用户体验. 在crash分类中有一类是后端接口引发的. 比如常见的引发app crash的原因 接口自身变更, 接口失效或者超时, 比如用户进地铁 接口格式变更. 字段缺失 接口内容变更, int string格式搞错了. 某些字段原本是有值后来就变成了null 一旦出了问题, 后端背锅或者做兼容是常见的方案. 但是对于app自身来说,也需要加强健壮性测试. 健壮性的英文名

GBDT算法原理深入解析 标签: 机器学习 集成学习 GBM GBDT XGBoost 梯度提升(Gradient boosting)是一种用于回归.分类和排序任务的机器学习技术,属于Boosting算法族的一部分.Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法,属于集成学习(ensemble learning)的范畴.Boosting方法基于这样一种思想:对于一个复杂任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断要好.通俗地说,就是"三个臭皮匠顶个

超文本传输协议版本 2 IETF HTTP2草案(draft-ietf-httpbis-http2-13) 摘要 本规范描述了一种优化的超文本传输协议(HTTP).HTTP/2通过引进报头字段压缩以及多路复用来更有效利用网络资源.减少感知延迟.另外还介绍了服务器推送规范. 本文档保持对HTTP/1.1的后向兼容,HTTP的现有的语义保持不变. 1 介绍 The Hypertext Transfer Protocol (HTTP) is a wildly successful protocol.

最近在做一些关于JSON Schema的基建,JSON Schema可以描述一个JSON结构,那么反过来他也可以来验证一个JSON是否符合期望的格式. 如果之前看我写的<使用joi来验证数据模型> 可能会问,为什么不使用JOI,反而使用JSON Schema?因为JOI这个nodejs库,除了验证格式,还带有验证字段关系的功能,库体积相对庞大,而且对于含有嵌套格式的JSON,用JOI来编写验证配置,极为繁琐.JSON Schema清晰简读,用来验证接口数据非常合适. 假设我们有一个期望JSON

1.1 初识 Elasticsearch 是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎,可以说 Lucene 是当今最先进,最高效的全功能开源搜索引擎框架. 但是 Lucene 只是一个框架,要充分利用它的功能,你需要使用 JAVA,并且在你的程序中集成 Lucene.更糟的是,你需要做很多的学习了解,才能明白它是如何运行的,Lucene 确实非常复杂. Elasticsearch 使用 Lucene 作为内部引擎,但是在你使用它做全文搜索时,只需要使用统一开发

1 由SMSC返回的一般结果状态报告 含义 说明 处理建议DELIVRD 消息发送成功 用户成功接收到短信 ??EXPIRED 因为用户长时间关机或者不在服务区等导致的短消息超时没有递交到用户手机上 超时 不处理REJECTD 消息因为某些原因被拒绝 不同的网关具有不同的错误原因 和运营商对日志UNDELIV 全球通用户因为状态不正确如处于停机.挂起等状态而导致用户无法接收到短信 不可及 不处理2 SCP返回的错误状态报告 含义 说明 处理建议CA类错误:短信网关和SCP之间连接发送时产生错误的

目录:     处理缺失数据     制作透视图     删除含空数据的行和列     多行索引     使用apply函数   本节主要介绍如何处理缺失的数据,可以参考原文:https://www.dataquest.io/mission/12/working-with-missing-data 本节要处理的数据来自于泰坦尼克号的生存者名单,它的数据如下 pclass,survived,name,sex,age,sibsp,parch,ticket,fare,cabin,embarked,bo

每当跨月的时候也是系统出问题最多的时候,没有表和字段缺失是两个最常见的错误. 为了解决这个问题,研究了一下mysql的 information_schema 表: information_schema这张数据表保存了MySQL服务器所有数据库的信息.如数据库名,数据库的表,表栏的数据类型与访问权限等. 再简单点,这台MySQL服务器上,到底有哪些数据库.各个数据库有哪些表,每张表的字段类型是什么,各个数据库要什么权限才能访问,等等信息都保存在information_schema表里面. OK!事

JSON C# Class Generator是一个从JSON文本中生成C#内的应用程序 .NET平台开源项目速览(18)C#平台JSON实体类生成器JSON C# Class Generator   阅读目录 1.复杂的JSON啥样子? 2.使用JSON C# Class Generator介绍和使用 3.就这么完了?No,没那么简单 4.资源 去年,我在一篇文章用原始方法解析复杂字符串,json一定要用JsonMapper么?中介绍了简单的JSON解析的问题,那种方法在当时的环境是非常方便的

转:http://www.cnblogs.com/tolg/p/4873000.html 没有哪种数据结构比JavaScript的对象更简单灵活了.作为一个弱动态类型语言,JavaScript对对象的属性没有任何约束, 这带来的结果就是,在使用的时候很爽,想加啥属性直接加上去就行了,根本没有类或模板的限制, 想读啥属性直接“点”出来就行了,写出来那是相当简洁:然而这样的代码在运行的时候呢…… JavaScript这种灵活性最大的一个问题也是没有约束.比如一个网店系统有两个部分,一部分产生订单对象

问题背景: 在测试&部署监控过程中,我们常常会遇到外部接口返回数据不靠谱的时候.最常见的场合是从某个http获取如json和xml等结构化的结果,进行解析并处理,在这时候出现以下这几种常见类型的错误: (1)整个结构不完整.直接无法解析json/xml. (2)编码错误,常见的gbk/utf8错误 (3)超长数据/非法字符. (4)数据类型不匹配.需要是数字的给了字符串,该是数组的给了字符串等,对json本身来说没问题,程序处理就会错误或者崩溃. (5)字段缺失或者为空,这个情况对json本身来