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请问:用axis做不同地理位置服务器间的数据同步问题
peihexian
2004-06-10 10:23:57
1。要同步的表有五个,其中有一个大表中有150个字段,如果用axis写一个有150个参数的web service是否不科学?
2。这些表中有一些数据库是二进制的,如人员的指纹数据,用axis开发的web service能传二进制数据吗?是不是也要先转成string,再用base64去做一下编解码?
3。这五个表其实是主从表关系,一个主表加四个从表,在调用web service如果保证DB事务正确?
先问这么多,谢谢!
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请问:用axis做不同地理位置服务器间的数据同步问题
1。要同步的表有五个,其中有一个大表中有150个字段,如果用axis写一个有150个参数的web service是否不科学? 2。这些表中有一些数据库是二进制的,如人员的指纹数据,用axis开发的web service能传二进制数据吗?是不是也要先转成string,再用base64去做一下编解码? 3。这五个表其实是主从表关系,一个主表加四个从表,在调用web service如果保证DB事务正确? 先问这么多,谢谢!
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wilddonkey
2004-06-12
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xiao xi
usabcd
2004-06-10
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提醒一下楼主,可以先不要考虑这么具体的问题。
以我个人的经验觉得这种后期同步整个数据库的做法不是好的做法,开发繁琐,维护困难,同步时系统负荷比较重。有一个环节出了问题就全完了。最好把负荷分散,比如动态更新其他的数据库,这时用Web Service是比较合适的做法。就是主数据库每次更新数据时实时通知其他数据库更新。这样效率比较高,不容易出错。即使少量出错也不会有大问题。如果你确定非要一次同步整个数据库,可能也不适合使用Web Service,因为Web Service不是为这种大负荷的数据转移设计的。可以使用底层Socket传递经过压缩后的数据文件。
peihexian
2004-06-10
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谢谢uasbcd,我的指纹数据不算太大,确实在30K以内,不过还有人员照片要传,回头我先试一下,有问题我再请教您。
usabcd
2004-06-10
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放那么多参数显然不雅观,也不便维护。如果你两边都用java
将所有字段封装到一个map中即可。
直接在Web Service的RPC方法中以这个Map作为参数。
2进制数据转为字节数组即可。传递时axis自己会编码发送的。
编码过程对于你都是透明的,不需要你再关心了。
用Web Service传2进制数据最好不要太大,因为编码后数据变大
会引起效率损失的。我估计你的指纹数据应该不是很大在30k以内吧。
12、
数据
可视化:时
间
与地理
数据
的交互式呈现
本文探讨了时
间
序列
数据
和地理
数据
的交互式可视化方法。利用Bokeh库,实现了折线图的个性化设置、异常值查找、交互功能添加以及交互式时
间
序列可视化。在地理
数据
可视化方面,使用Plotly库创建并调整了全球等值区域图,并展示了动画展示、自定义标签添加和多图组合等进阶操作。通过这些方法,可以更好地理解和分析复杂的时
间
序列和地理
数据
。
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治理经验:架构师如何用
数据
质量评分提升治理效果?
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间
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问题
,而是上游
数据
源的用户行为日志中混入了30%的异常格式
数据
。再先进的AI模型,也会被低质量
数据
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数据
质量评分体系串联起整个
数据
治理流程。如何把模糊的"
数据
好不好"转化为清晰的数字评分?评分体系如何嵌入
数据
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大
数据
时代:
数据
复制的5大核心技术解析
在
数据
已成为核心生产要素的时代,
数据
复制技术作为保障
数据
可靠性、可用性和性能的关键基础设施,其重要性不言而喻。本文系统解析了大
数据
环境下五大核心
数据
复制技术——
同步
复制、异步复制、半
同步
复制、快照复制和连续
数据
复制,构建了从理论模型到工程实践的完整知识框架。通过深入分析每种技术的一致性模型、算法实现、性能特征和适用场景,本文提供了在
不同
业务需求下选择和优化
数据
复制策略的系统性方法论,为大
数据
架构师和工程师提供了从基础理论到高级实践的全面指南。
Python
数据
科学(一)
到本章结束时,您将能够:使用各种 Python 机器学习库处理缺失
数据
和异常值执行
数据
集成,将来自
不同
来源的
数据
汇集在一起执行
数据
转换,将
数据
转换为机器可读的形式对
数据
进行缩放,以避免
不同
量级值所带来的
问题
将
数据
拆分为训练集和测试集描述
不同
类型的机器学习描述机器学习模型的
不同
性能评估指标本章介绍了
数据
科学,并涵盖了构建机器学习模型中涉及的各种过程,特别关注预处理部分。我们生活在一个充满
数据
的世界中。因此,能够理解和处理
数据
是绝对必要的。
数据
科学是一个处理
数据
描述、分析和预测的领域。
KITTI
数据
集解读
目录 1.KITTI
数据
集概述 2.
数据
采集平台 3.Dataset详述 3.1
数据
组织形式 3.2 Development Kit 3.3 GPS/IMU位姿
数据
3.4 传感器标定 参考 1.KITTI
数据
集概述 KITTI
数据
集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测
数据
集。该
数据
集用于评测立体图像(stereo),光流(optical flow),视觉测距(visual odometry),3D物体检测(ob
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