利用Mongoose来结构化模式与验证

我认为对于小公司来说,扁平化的模式更好一些.由于小公司的规模比较小,公司内的员工不多,所需要的管理层次不多.扁平化模式的决策层和操作层之间的中间管理层次少,这可以使企业能够快速地将决策权延至企业生产.营销的最前线,从而为提高企业效率.而且由于公司规模小,管理部门之间的信息资源的交流.相互调用不会太多,这样可以是决策者集中更多的精力在企业的市场对策和企业发展的战略问题上. 对于大公司来说,树形结构会更好一些.大公司的规模比较大,所要做的项目比较多,如果一个人负责多个项目会造成项目完成效率不高.在树

问题的导入 Android互联网产品通常会有很多的结构化数据需要保存,比如对于登录这个流程,通常会保存诸如username.profile_pic.access_token等等之类的数据,这些数据可以组成一个bean,比如就叫做User: public class User { String username; String access_token; String profile_pic; public String getUsername() { return username; } pub

在一次.Net Core小项目的开发中,掌握的不够深入,对日志记录并没有好好利用,以至于一出现异常问题,都得跑动服务器上查看,那时一度怀疑自己肯定没学好,不然这一块日志不可能需要自己扒服务器日志来查看,果然,很多东西没掌握,至此,花点时间看了下日志的相关操作.利用日志服务来查看日志数据. 本文地址:https://www.cnblogs.com/CKExp/p/9246788.html 本文Demo的地址:https://gitee.com/530521314/LogPanel.git 一.日志

AutoML 即通过自动化的机器学习实现人工智能模型的快速构建,它可以简化机器学习流程,方便更多人利用人工智能技术.近日,软件行业巨头 Salesforce 开源了其 AutoML 库 TransmogrifAI.Salesforce Einstein 数据科学高级总监 Shubha Nabar 在 Medium 上撰文介绍了该 AutoML 库,包括工作流程和设计原则等. GitHub 链接:https://github.com/salesforce/TransmogrifAI Transmo

结构化与面向对象化之应用比较 引言 软件工程中构建工程经常使用两种方法:结构化方法和面对对象方法.结构化方法由艾兹格.迪杰斯特拉在1967年发表<goto陈述有害论>时提出.面向对象方法在80年代起逐步形成.两种方法各有优点,相伴存在至今.下面我们就来分析.探讨结构化程序设计方法与面向对象的方法的区别,以及在现实应用中如何在两种方法中做出选择. 一.结构化方法 1. 基本思想 结构化方法程序设计的基本思想是: a.自顶向下 b.采用模块化技术 c.分而治之 d.逐步求精地将信息系统按功能分解为

一.多个catch块 在最简单的情形下,一个try块有一个catch块.但是在现实中,你常常会遇到包含try块的语句能够触发许多可能发生的异常的情形. 1.接之前的例子修改,假定在用户传入一个无效参数(比如小于0的值)的情况下,修改Car的Accelerate()方法还会引发一个基础类库定义的异常ArgumentOutOfRangeException. 该异常类的构造函数接收的第一个字符串参数为错误参数的名称,然后是描述该错误的信息. 代码: 1 public void Accelerate(i

当今信息化时代充斥着大量的数据.海量数据存储是一个必然的趋势.然而数据如何的存储和查询,尤其是当今非结构化数据的快速增长,对其数据的存储,处理,查询.使得如今的 关系数据库存储带来了巨大的挑战.分布存储技术是云计算的基础,主要研究如何存储.组织和管理数据中心上的大规模海量数据.由于面临的数据规模和用户规模更加庞大,在可扩展性.容错性以及成本控制方面面临着更加严峻的挑战[1]. 对于大量的半结构化数据(semi-structure data)和非结构化数据,对其存储和并发计算以及扩展能力而设计出了

---恢复内容开始--- 结构化和面向对象之应用比较 在无数程序设计人员的不断实践和理论改进中,软件工程程序设计中极其重要的指导性思路一直在发生着变革.在相对较长的时间里,不断有新的软件工程中的程序设计思路涌现,其中在生产实践中得到了十分广泛的应用的,当属结构化和面向对象的方法. 结构化程序设计在结构上将软件系统划分为若干功能模块或实体,分别采用模块化程序设计语言编程实现,再由各模块联结,组合成相应结构的软件系统. 而在面向对象的程序设计中,所谓对象是指具有一定结构.属性和功能的实体,采用对象和

时至今日,“Big data”(大数据)时代的来临已经毋庸置疑,尤其是在电信.金融等行业,几乎已经到了“数据就是业务本身”的地步.这种趋势已经让很多相信数据之力量的企业做出改变.恰逢此时,为了让更多的人了解和使用分析大数据,CSDN独家承办的大数据技术大会于今日在北京中旅大厦召开.本次大会汇集Hadoop.NoSQL.数据分析与挖掘.数据仓库.商业智能以及开源云计算架构等诸多热点话题.包括百度.淘宝.新浪等业界知名专家与参会者齐聚一堂,共同探讨大数据浪潮下的行业应对法则以及大数据时代的抉择. 淘