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- 来自专栏科学计算
10 元编程
元编程 什么是元编程 维基百科上的解释为： 元编程（英语：Metaprogramming），又译超编程，是指某类计算机程序的编写，这类计算机程序编写或者操纵其它程序（或者自身）作为它们的资料，或者在运行时完成部分本应在编译时完成的工作 知乎上有一个关于元编程的解释是比较直观的。 比如 meta-knowledge 就是「关于知识本身的知识」，meta-data 就是「关于数据的数据」，meta-language 就是「关于语言的语言」，而 meta-programming 也是由此而来 」 —— 这是关于前面那条数据的数据。 val end end @tid map(x->x^2, 1:10000) @which @which 1+2 @which sleep(2) @show x = rand(10
1.1K20发布于 2020-06-30 - 来自专栏三流程序员的挣扎
2022-10-10-享元模式
享元模式 池中共享对象，减少对象创建，减小 OOM 机率。 比如 Android 从 xml 构建 View 时的构造器。Map 保存对象，有就拿出来用，没有再创建存到 Map 中去。 // 抽象的享元类 public abstract class Flyweight { //内部状态 private String intrinsic; //外部状态，final 不许子类修改 protected final String Extrinsic; //要求享元角色必须接受外部状态。 } //定义业务操作 public abstract void operate(); //内部状态的getter/setter } // 具体的享元类 虽然可以使用享元模式可以实现对象池，但是这两者还是有比较大的差异，对象池着重在对象的复用上，池中的每个对象是可替换的，从同一个池中获得 A对象和 B 对象对客户端来说是完全相同的，它主要解决复用，而享元模式在主要解决的对象的共享问题
27310编辑于 2022-10-25 - 来自专栏腾讯云 DNSPod 团队
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59720发布于 2020-06-22 - 来自专栏大数据&分布式
统一元数据：元模型定义、元数据采集
背景 元数据管理可分为如下5个流程步骤：元模型定义、元数据采集、元数据加工、元数据存储、元数据应用。其中，元模型定义是整个元数据管理的前提和规范，用于定义可管理的元数据范式。 元数据采集是元数据来源的重要途径，提供可管理的元数据原料，而如何进行可扩展且高效的元数据采集也是元数据管理的难点之一。本文将主要针对元模型定义、元数据采集两个模块进行详细说明。 元模型定义 元模型是元数据标准的M2层，是对元数据M1层的抽象。更多详情可参考《数据资产管理体系与标准》。 通用数据模型：支持关系型数据源的数据治理，如MySQL、PG、Oracle等元数据管理； 备注：如果需考虑文件元数据等场景，需要对元模型扩展。 ，获取元数据信息； 对于特殊组件，如Hive，可实现组件Hook，基于PUSH主动上报 业务元数据支持PUSH主动上报 异构采集触发：基于消息中间件，解耦元数据的采集过程和处理过程； 元数据推断 元数据推断
4.1K43编辑于 2024-05-14 - 来自专栏信数据得永生
Python 元学习实用指南：6~10
元学习是元学习的重点，我们知道，在元学习中，我们从仅包含少量数据点的各种相关任务中学习，并且元学习器会产生一个可以很好地概括新的相关任务的快速学习器，即使训练样本数量较少。 以下是每个任务中需要的样本数量（即镜头数量）和数据点数量[k）： self.num_samples = 10 以下是周期数，即训练迭代： self.epochs = 1000 因此，对于每个任务，我们仅采样 10 个数据点并训练网络-也就是说，对于每个任务，我们仅采样 10 个(x, y)对。 让我们看一下代码并详细查看它。 因此，当我们对一批任务以及每个任务中的一些k数据点进行采样时，我们将使用深度神经网络学习每个k数据点的表示形式，然后对这些表示进行元学习。 我们的框架包含三个组件： 概念生成器 概念判别器 元学习器 概念生成器的作用是提取数据集中每个数据点的特征表示，捕获其高级概念，概念判别器的作用是识别和分类由概念生成器生成的概念，而元学习器学习由概念生成器生成的概念
91010编辑于 2023-04-24 - 来自专栏文渊之博
探索SQL Server元数据（三）：索引元数据
背景 在第一篇中我介绍了如何访问元数据，元数据为什么在数据库里面，以及如何使用元数据。介绍了如何查出各种数据库对象的在数据库里面的名字。 第二篇，我选择了触发器的主题，因为它是一个能提供很好例子的数据库对象，并且在这个对象中能够提出问题和解决问题。 本篇我将会介绍元数据中的索引，不仅仅是因为它们本身很重要，更重要的是它们是很好的元数据类型，比如列或者分布统计，这些不是元数据中的对象。 索引对于任何关系数据库表都是必不可少的。 元数据中还有其他类型的索引吗? 还有两种比较特殊的索引，一是空间索引，其信息在sys.spatial_index_tessellations 和 sys.spatial_indexes表中。 为此，它需要估计数据的“基数”，以确定为任何索引值返回多少行，并使用这些“stats”对象告诉它数据是如何分布的。
1.4K10发布于 2018-08-03 - 来自专栏java编程那点事
合并元数据
如同ProtocolBuffer，Avro，Thrift一样，Parquet也是支持元数据合并的。用户可以在一开始就定义一个简单的元数据，然后随着业务需要，逐渐往元数据中添加更多的列。 在这种情况下，用户可能会创建多个Parquet文件，有着多个不同的但是却互相兼容的元数据。Parquet数据源支持自动推断出这种情况，并且进行多个Parquet文件的元数据的合并。 因为元数据合并是一种相对耗时的操作，而且在大多数情况下不是一种必要的特性，从Spark 1.5.0版本开始，默认是关闭Parquet文件的自动合并元数据的特性的。 可以通过以下两种方式开启Parquet数据源的自动合并元数据的特性： 1、读取Parquet文件时，将数据源的选项，mergeSchema，设置为true 2、使用SQLContext.setConf // 一个是包含了name和age两个列，一个是包含了name和grade两个列 // 所以， 这里期望的是，读取出来的表数据，自动合并两个文件的元数据，出现三个列，name、age、grade /
1.3K10编辑于 2023-02-25 - 来自专栏大数据架构师成长之路
元数据解读
元数据应用领域较广，种类甚多， 按照不同应用领域或功能，元数据分类有很多种方法或种类，元数据一般大致可为三类：业务元数据、技术元数据和操作元数据。 元数据架构 元数据战略是关于企业元数据管理目标的说明，也是开发团队的参考框架。元数据战略决定了企业元数据架构。 元数据架构可分为三类：集中式元数据架构、分布式元数据架构和混合元数据架构。 集中式元数据架构： 集中式架构包括一个集中的元数据存储，在这里保存了来自各个元数据来源的元数据最新副本。 保证了其独立于源系统的元数据高可用性；加强了元数据存储的统一性和一致性；通过结构化、标准化元数据及其附件的元数据信息，提升了元数据数据质量。集中式元数据架构有利于元数据标准化统一管理与应用。 混合式元数据架构： 这是一种折中的架构方案，元数据依然从元数据来源系统进入存储库。但是存储库的设计只考虑用户增加的元数据、高度标准化的元数据以及手工获取的元数据。
1.6K51发布于 2020-06-10 数据管理最容易混淆的3个概念：元数据、数据元、元模型
做数据这行的，肯定常听到“元数据”“数据元”“元模型”这三个词。开会时有人说“元数据管理”，转头又有人提“数据元标准”，偶尔还穿插“元模型设计”，但真要问它们仨到底啥区别，估计不少人说不清楚。 一、元数据：描述“数据”本身的信息说白了，元数据就是“关于数据的数据”。 那么元数据到底有啥用？简单说，元数据就是帮你解决“数据从哪儿来、能干啥、怎么用”这三个问题的：实际工作中怎么用元数据的？ 比如FineDataLink中要管理“表元数据”和“字段元数据”，元模型就会规定：每个“表元数据”必须关联多个“字段元数据”，每个“字段元数据”必须包含“名称”“类型”“长度”这些信息。 4.治理数据时通过元数据监控表的变更，用数据元校验数据质量，按元模型检查模型是否合规，比如事实表没加外键。总结元数据、数据元、元模型这三个概念，看着有点绕，但其实都是数据治理的基础。
3.4K11编辑于 2025-08-19- 来自专栏大数据和云计算技术
元数据概念
刘耀铭同学元数据系列作品的第一篇，大家支持！ 其他元数据相关系列文章： 基于元数据驱动的ETL Hive 元数据表结构详解 1、 元数据是描述其他数据的数据（data about other data）,用于提供某种资源有关信息的结构化数据（structed 字面上看无法看出所以然，但其实看对应的英文含义就明确了，Meta指“对······的描述”类似Meta tag，所以元数据就是对数据的解释和描述。 2、 这里主要将数据仓库的元数据分为3类：DBMS数据字典、ETL处理流程产生的日志、BI建模等。 DBMS数据字典 数据库管理系统（DBMS）中的元数据一般在所有的数据仓库都会包含，因为数据仓库一般都是基于数据库搭建的，而数据库本身的管理系统就会自动维护一套数据字典供用户查询。
1.5K110发布于 2018-03-08 - 来自专栏iOS打包，上架知识大全
MySQL 元数据
数据库和数据表的信息： 包含了数据库及数据表的结构信息。 MySQL服务器信息： 包含了数据库服务器的当前状态，版本号等。 在MySQL的命令提示符中，我们可以很容易的获取以上服务器信息。 mysqli_affected_rows ($conn_id) : 0); print ("$count 条数据被影响\n"); ---- 数据库和数据表列表 你可以很容易的在MySQL服务器中获取数据库和数据表列表 你也可以使用 SHOW TABLES 或 SHOW DATABASES 语句来获取数据库和数据表列表。 PERL 实例 # 获取当前数据库中所有可用的表。 ： 查看所有数据库 <? > ---- 获取服务器元数据 以下命令语句可以在 MySQL 的命令提示符使用，也可以在脚本中 使用，如PHP脚本。
82310编辑于 2023-05-05 - 来自专栏阮一峰的网络日志
元数据（MetaData）
元数据是用来描述数据的数据（Data that describes other data）。单单这样说，不太好理解，我来举个例子。 这个例子中的"年龄"、"身高"、"相貌"、"性格"，就是元数据，因为它们是用来描述具体数据/信息的数据/信息。 当然，这几个元数据用来刻画个人状况还不够精确。 我们每个人从小到大，都填过《个人情况登记表》之类的东西吧，其中包括姓名、性别、民族、政治面貌、一寸照片、学历、职称等等......这一套元数据才算比较完备。 在日常生活中，元数据无所不在。 有一类事物，就可以定义一套元数据。 喜欢拍摄数码照片的朋友应该知道，每张数码照片都包含EXIF信息。它就是一种用来描述数码图片的元数据。 在电影数据库IMDB上可以查到每一部电影的信息。IMDB本身也定义了一套元数据，用来描述每一部电影。
1.4K100发布于 2018-04-13 - 来自专栏IT资讯新闻
MySQL 元数据
数据库和数据表的信息： 包含了数据库及数据表的结构信息。 MySQL服务器信息： 包含了数据库服务器的当前状态，版本号等。 在MySQL的命令提示符中，我们可以很容易的获取以上服务器信息。 mysqli_affected_rows ($conn_id) : 0); print ("$count 条数据被影响\n"); ---- 数据库和数据表列表 你可以很容易的在MySQL服务器中获取数据库和数据表列表 你也可以使用 SHOW TABLES 或 SHOW DATABASES 语句来获取数据库和数据表列表。 PERL 实例 # 获取当前数据库中所有可用的表。 ： 查看所有数据库 <? > ---- 获取服务器元数据 以下命令语句可以在 MySQL 的命令提示符使用，也可以在脚本中 使用，如PHP脚本。
1.3K00发布于 2021-07-16 - 来自专栏大数据技术架构
元数据管理 | Hive 元数据迁移与合并
，进行元数据迁移； 迁移过程控制在十分钟之内，以减少对迁移方的业务影响； 元数据合并的难点 hive 的元数据信息（metastore）一般是通过 Mysql 数据库进行存储的，在 hive-1.2.1 参见代码：com.netease.hivetools.apps.SchemaToMetaBean 元数据迁移操作步骤 第一步：备份元数据迁移前的目标和源数据库 第二步：将源数据库的元数据导入到临时数据库 文件中中配置源和目的数据库的 JDBC 配置项 执行元数据迁移命令 hive-tools 会在迁移元数据之前首先检查源和目的元数据库中重名的 hive db，终止元数据迁移操作并给出提示 执行删除重名数据库命令 再次执行执行元数据迁移命令 检查元数据迁移命令窗口日志或文件日志，如果发现元数据合并出错，通过对目的数据库进行执行删除指定 hive db 的命令，将迁移过去的元数据进行删除，如果没有错误，通过 hive 客户端检查目的数据库中是否能够正常使用新迁移过来的元数据 严格按照我们的元数据迁移流程已经在网易集团内部通过 hive-tools 已经成功迁移合并了大量的 hive 元数据库，没有出现过问题。
2.6K30发布于 2021-04-29 - 来自专栏Chris生命科学小站五年归档
批量处理数据的技巧~从零到壹：10元转录组分析
效率 一个一个地处理数据，想想都好麻烦~批量处理才能感受到科技的力量~ 处理大样本数据可能遇到的问题 首先，你可以复习下面的教程10元转录组分析：这次真的是干货了~灰常干 这样你会得到一个linux系统的云服务器然后 ，你搜索文献发现有个大牛发了一篇文章里面有几百里样本的RNA-seq原始数据，这个数据被共享在了SRA数据库中，老板说，去挖一下看看。 你的内心世界，可能是"哈哈，刚刚学会下载mapping+分析，正好配上用场，而且按照Chris小站教程才10元还不贵，珂珂，撸起袖子~~~"然后，结果是"你妹啊~ 200多例一个一个下，一个一个解压，一个一个 :10元~Mapping神器STAR的安装及用 解决硬盘不够用的问题：按照以下教程从零到壹：10元转录组分析~硬盘不够用咋办 下面是解决办法：初级版用以下符号命令a && 命令b这样运行完命令a之后就会运行命令 你需要注意的问题 首先，由于是批量操作，要计算好硬盘空间，不够了要记得扩容哦，扩容教程在下面从零到壹：10元转录组分析~硬盘不够用咋办 其次，由于是批量操作，千万别总去尝试同时进行Mapping | Mapping
1.1K30编辑于 2023-02-12 - 来自专栏技术杂货店
设计模式【10】-- 顺便看看享元模式
说到这里，不知道你是否会想到池技术，比如String 常量池，数据库连接池，缓冲池等等，是的，这些都应用了享元模式。 外部状态：每个对象，在不同场景下，可能存在不一样的状态，可以修改 单纯享元模式：在单纯享元模式中，所有的具体享元类都是可以共享的，不存在非共享具体享元类。 复合享元模式：将一些单纯享元对象使用组合模式加以组合，还可以形成复合享元对象，这样的复合享元对象本身不能共享，但是它们可以分解成单纯享元对象，而后者则可以共享 这里我们说的是单纯享元模式，享元模式一般会有几种对象 ： 享元接口或者抽象类（Flyweight）:在接口或者抽象类中声明定义了公共的方法，可以对外提供部分能力，或者按需提供数据。 具体的享元实现类（ConcreteFlyweight）:实现了抽象享元类，在内部有一部分数据是不可变的，实现接口的时候，会对外提供一部分能力或者数据。
34510编辑于 2022-02-15 - 来自专栏技术杂货店
设计模式【10】-- 顺便看看享元模式
说到这里，不知道你是否会想到池技术，比如String 常量池，数据库连接池，缓冲池等等，是的，这些都应用了享元模式。 外部状态：每个对象，在不同场景下，可能存在不一样的状态，可以修改 单纯享元模式：在单纯享元模式中，所有的具体享元类都是可以共享的，不存在非共享具体享元类。 复合享元模式：将一些单纯享元对象使用组合模式加以组合，还可以形成复合享元对象，这样的复合享元对象本身不能共享，但是它们可以分解成单纯享元对象，而后者则可以共享 这里我们说的是单纯享元模式，享元模式一般会有几种对象 ： 享元接口或则抽象类（Flyweight）:在接口或者抽象类中声明定义了公共的方法，可以对外提供部分能力，或者按需提供数据。 具体的享元实现类（ConcreteFlyweight）:实现了抽象享元类，在内部有一部分数据是不可变的，实现接口的时候，会对外提供一部分能力或者数据。
37220编辑于 2022-01-09 - 来自专栏Qt核心机制
Qt核心：元对象系统（1）- 元对象和元数据
所以推测，Qt 大概率是采用某种方法拿到了方法和函数名的映射数据，从而完成转换，这部分数据我们暂且称为元数据。2 元数据和元对象什么是元数据？ 4.1 元对象声明联系前面的元数据的说明，朴素的想法是我们可以用另一个对象来描述这些信息，即元对象，在运行时通过这个对象来获取相关的具体类型等。 中，头文件中的部分大概有200行左右，但是看出来其中是有明显的划分的，在元对象中定义了用来存放元数据的地方（源文件的604-612）行，我们可以看到其中存放的元数据的结构元数据以字符串和数组的形式存放在私有的结构体中 QMetaObject对象的私有数据中有几个变量需要初始化首先是const QByteArrayData *stringdata; // 元数据的字符串数据，moc文件中解析来的数据如下。 宏的相关类的信息，生成moc文件，得到元数据并构造元对象将生成的文件和源文件一起编译
3.2K10编辑于 2022-10-17 - 来自专栏用户2276240的专栏（5）
java - Annotation元数据
Annotation元数据（一） 一、Annotation究竟是什么？ 是java5.0中的新特征 数据的数据（元数据） Annotation和访问修饰符一样，应用于包、类型、构造方法、方法、成员变量、参数、本地变量的声明中。 public @interface IfInvoke { public boolean invoke(); } 注意： @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)：表示在运行时元数据还能被访问 Employee { @IfInvoke(invoke = true) public void extraSalary(){ System.out.println("雇员是业务员，业务提成是：3000元" void extraSalary() ［和普通没什么两样］ 如果改成如下的定义方式： @Documented @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) //表示在运行时元数据还能被访问
26600编辑于 2025-04-05 元数据、数据元、元模型：三个你似懂非懂，但必须弄清的概念
在工作里和很多刚开始接触数据治理的朋友聊天，我发现有几个词特别容易把人绕晕：元数据、数据元、元模型。它们长得像，听起来也差不多，经常被混为一谈。 第一部分：元数据——数据的“说明书”和“地图”我们先说最常听到的元数据。元数据，就是“关于数据的数据”。这个定义有点绕，但很简单。它不是数据内容本身，而是用来描述数据内容的各种信息。 第二部分：数据元——数据的“标准原子”如果说元数据是描述数据的“外部信息”，那么数据元就深入到数据的“内部核心”了。数据元，是数据不可再分的最小单元，并且经过了严格的定义和标识。 如果说元数据描述具体的数据，数据元定义具体的字段，那么元模型就是定义“我们该如何去描述和定义数据”的规则。它是“模型的模型”。这个概念有点绕，我们一步步来。 一个成熟的、方便查询的元数据管理系统，能让你如虎添翼。而当你开始参与数据标准制定或数据平台规划时，数据元和元模型的概念就会变得至关重要。希望这次的梳理，能帮你把这团“元”字头的迷雾吹散一些。
57410编辑于 2026-01-14
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