WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'postgres'


Отвратительная проблема с SQL, которая блокирует меня на 24 часа
Я только что получил эту ошибку при вызове API: { "error": "pq: column \"activecurrency\" of relation \"tenants\" does not exist", "success": false } Я полностью осознаю, что SQL чувствителен к регистру, поэтому я убедился, что все, что связано с активной валютой, определено как activeCurrency в запросе, в db и в формате json. Ниже приведен мой исходный запрос в файле go: const TENANT_CREATE_QUERY = `INSERT INTO tenants (id,..

Шпаргалка по настройке базы данных (с Docker + JS)
Мне нужен справочник для сравнения простых способов настройки и использования баз данных с узлом, чтобы было легче думать о решениях, не зависящих от базы данных. Базы данных Постгрес МарияДБ / MySQL MongoDB Firestore // TODO Эластичный поиск Редис (Кассандра, dynamodb, sqlite3, Db2) // TODO Постгрес Настраивать: docker run --net=host --name postgres --env POSTGRES_PASSWORD=password postgres docker exec -it postgres psql -h localhost -U postgres #> CREATE DATABASE test;..

Как плавно интегрировать Sequelize с Node.js и JavaScript для мониторинга базы данных
Объектно-реляционное сопоставление (ORM) оказывается неоценимым для разработчиков, оптимизируя взаимодействие между реляционными базами данных и кодом их приложений. Абстрагируя взаимодействие с базой данных в высокоуровневые программные конструкции, системы ORM, такие как Sequelize , избавляют разработчиков от необходимости писать сложные и подверженные ошибкам SQL-запросы. Такое упрощение ускоряет циклы разработки и снижает вероятность уязвимостей SQL-инъекций. Более того, ORM..

Преобразование наборов группировки SQL в Python
Как обрабатывать мультигруппу Postgres 9.5 в Pandas Поняв, как именно работает группировка наборов, мы увидим, как написать функцию Python для этого, используя Pandas. SQL: набор группировок Супер полезная мультигруппировка Postgres 9.5. Это создает союз различных группировок. Давайте создадим таблицу для нашего примера: — create a table CREATE TABLE students ( name Text Not null, class TEXT NOT NULL, gender TEXT NOT NULL, grade INTEGER NOT NULL ); — insert some values..

Вращение геометрии в PostGIS
Недавно мы были рады объявить о выпуске нашего нового редактора карт. Обновленная версия этого инструмента дает пользователям представление о настоящей доске для рисования, что делает процесс создания карт более плавным и интуитивно понятным. Мы также внимательно ознакомились с наиболее популярными графическими программами и проследили их шаги в отношении компоновки рабочего пространства и навигации. Но мы сделали больше, чтобы помочь пользователям легко составлять собственные планы..

Естественные и суррогатные первичные ключи в распределенной базе данных SQL — Блог по распределенному SQL
Между двумя понятиями уникальный бизнес-ключ и первичный ключ в реляционной базе данных есть тонкая, но важная разница. Например, в таблице "users" "user_id" может быть первичным ключом, а "email_address" (который не должен быть null и unique) может быть уникальным для бизнеса ключом. Столбцы, реализующие каждое понятие, могут совпадать или не совпадать. Этот пост показывает, что, особенно в распределенной базе данных SQL , лучше, чтобы они не совпадали. Другими словами,..

Бег с Сапатосом; Postgres с нулевой абстракцией для Typescript
Сегодня я собираюсь исследовать библиотеку под названием Zapatos , которая позиционирует себя как Постгрес с нулевой абстракцией для машинописного текста . Большинство людей использовали ORM и находили их немного неуклюжими или изо всех сил пытались работать с соглашениями об использовании. Zapatos предоставляет инструмент командной строки для автоматического создания схемы вашего машинописного текста, который обеспечивает поддержку нескольких действительно отличных функций:..

Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]