当前位置: 首页 > news >正文

Calcite 自定义优化器规则

1)总结
1.创建 CSVProjectRule 继承 RelRule<CSVProjectRule.Config>
a)在 CSVProjectRule.Config 接口中实现匹配规则
Config DEFAULT = EMPTY.withOperandSupplier(b0 ->b0.operand(LogicalProject.class).anyInputs()).as(Config.class);
b)在 CSVProjectRule 实现类中,如果匹配上了规则,则进行转换
 		@Overridepublic void onMatch(RelOptRuleCall call) {final LogicalProject project = call.rel(0);final RelNode converted = convert(project);if (converted != null) {call.transformTo(converted);}}------------------------------------------------public RelNode convert(RelNode rel) {final LogicalProject project = (LogicalProject) rel;final RelTraitSet traitSet = project.getTraitSet();return new CSVProject(project.getCluster(), traitSet,project.getInput(), project.getProjects(),project.getRowType());}
2.创建转换后的RelNode 即 CSVProject
2)代码示例

CSVProjectRule

package cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.optimizer;import cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.csvRelNode.CSVProject;
import org.apache.calcite.plan.RelOptRuleCall;
import org.apache.calcite.plan.RelRule;
import org.apache.calcite.plan.RelTraitSet;
import org.apache.calcite.rel.RelNode;
import org.apache.calcite.rel.logical.LogicalProject;public class CSVProjectRule  extends RelRule<CSVProjectRule.Config> {@Overridepublic void onMatch(RelOptRuleCall call) {final LogicalProject project = call.rel(0);final RelNode converted = convert(project);if (converted != null) {call.transformTo(converted);}}/** Rule configuration. */public interface Config extends RelRule.Config {Config DEFAULT = EMPTY.withOperandSupplier(b0 ->b0.operand(LogicalProject.class).anyInputs()).as(Config.class);@Override default CSVProjectRule toRule() {return new CSVProjectRule(this);}}private CSVProjectRule(Config config) {super(config);}public RelNode convert(RelNode rel) {final LogicalProject project = (LogicalProject) rel;final RelTraitSet traitSet = project.getTraitSet();return new CSVProject(project.getCluster(), traitSet,project.getInput(), project.getProjects(),project.getRowType());}
}

CSVProjectRuleWithCost

package cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.optimizer;import cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.csvRelNode.CSVProject;
import cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.csvRelNode.CSVProjectWithCost;
import org.apache.calcite.plan.RelOptRuleCall;
import org.apache.calcite.plan.RelRule;
import org.apache.calcite.plan.RelTraitSet;
import org.apache.calcite.rel.RelNode;
import org.apache.calcite.rel.logical.LogicalProject;public class CSVProjectRuleWithCost extends RelRule<CSVProjectRuleWithCost.Config> {@Overridepublic void onMatch(RelOptRuleCall call) {final LogicalProject project = call.rel(0);final RelNode converted = convert(project);if (converted != null) {call.transformTo(converted);}}/** Rule configuration. */public interface Config extends RelRule.Config {Config DEFAULT = EMPTY.withOperandSupplier(b0 ->b0.operand(LogicalProject.class).anyInputs()).as(Config.class);@Override default CSVProjectRuleWithCost toRule() {return new CSVProjectRuleWithCost(this);}}private CSVProjectRuleWithCost(Config config) {super(config);}public RelNode convert(RelNode rel) {final LogicalProject project = (LogicalProject) rel;final RelTraitSet traitSet = project.getTraitSet();return new CSVProjectWithCost(project.getCluster(), traitSet,project.getInput(), project.getProjects(),project.getRowType());}
}

CSVProject

package cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.csvRelNode;import com.google.common.collect.ImmutableList;
import org.apache.calcite.plan.RelOptCluster;
import org.apache.calcite.plan.RelOptCost;
import org.apache.calcite.plan.RelOptPlanner;
import org.apache.calcite.plan.RelTraitSet;
import org.apache.calcite.rel.RelNode;
import org.apache.calcite.rel.core.Project;
import org.apache.calcite.rel.metadata.RelMetadataQuery;
import org.apache.calcite.rel.type.RelDataType;
import org.apache.calcite.rex.RexNode;import java.util.List;public class CSVProject extends Project {public CSVProject(RelOptCluster cluster, RelTraitSet traits, RelNode input, List<? extends RexNode> projects, RelDataType rowType) {super(cluster,traits, ImmutableList.of(),input,projects,rowType);}@Overridepublic Project copy(RelTraitSet traitSet, RelNode input, List<RexNode> projects, RelDataType rowType) {return new CSVProject(getCluster(),traitSet,input,projects,rowType);}@Overridepublic RelOptCost computeSelfCost(RelOptPlanner planner, RelMetadataQuery mq) {return planner.getCostFactory().makeZeroCost();}
}

CSVProjectWithCost

package cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.csvRelNode;import com.google.common.collect.ImmutableList;
import org.apache.calcite.plan.RelOptCluster;
import org.apache.calcite.plan.RelOptCost;
import org.apache.calcite.plan.RelOptPlanner;
import org.apache.calcite.plan.RelTraitSet;
import org.apache.calcite.rel.RelNode;
import org.apache.calcite.rel.core.Project;
import org.apache.calcite.rel.metadata.RelMetadataQuery;
import org.apache.calcite.rel.type.RelDataType;
import org.apache.calcite.rex.RexNode;import java.util.List;public class CSVProjectWithCost extends Project{public CSVProjectWithCost(RelOptCluster cluster, RelTraitSet traits, RelNode input, List<? extends RexNode> projects, RelDataType rowType) {super(cluster,traits, ImmutableList.of(),input,projects,rowType);}@Overridepublic Project copy(RelTraitSet traitSet, RelNode input, List<RexNode> projects, RelDataType rowType) {return new CSVProjectWithCost(getCluster(),traitSet,input,projects,rowType);}@Overridepublic RelOptCost computeSelfCost(RelOptPlanner planner, RelMetadataQuery mq) {return planner.getCostFactory().makeInfiniteCost();}
}

SqlToRelNode

package cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.Utils;import cn.com.ptpress.cdm.ds.csv.CsvSchema;
import org.apache.calcite.config.CalciteConnectionConfigImpl;
import org.apache.calcite.config.CalciteConnectionProperty;
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteSchema;
import org.apache.calcite.jdbc.JavaTypeFactoryImpl;
import org.apache.calcite.prepare.CalciteCatalogReader;
import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;
import org.apache.calcite.tools.Frameworks;import java.util.Properties;public class CatalogReaderUtil {public static CalciteCatalogReader createCatalogReader(SqlParser.Config parserConfig) {SchemaPlus rootSchema = Frameworks.createRootSchema(true);rootSchema.add("csv", new CsvSchema("data.csv"));return createCatalogReader(parserConfig, rootSchema);}public static CalciteCatalogReader createCatalogReader(SqlParser.Config parserConfig, SchemaPlus rootSchema) {Properties prop = new Properties();prop.setProperty(CalciteConnectionProperty.CASE_SENSITIVE.camelName(),String.valueOf(parserConfig.caseSensitive()));CalciteConnectionConfigImpl calciteConnectionConfig = new CalciteConnectionConfigImpl(prop);return new CalciteCatalogReader(CalciteSchema.from(rootSchema),CalciteSchema.from(rootSchema).path("csv"),new JavaTypeFactoryImpl(),calciteConnectionConfig);}
}

CatalogReaderUtil

package cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.Utils;import cn.com.ptpress.cdm.ds.csv.CsvSchema;
import org.apache.calcite.config.CalciteConnectionConfigImpl;
import org.apache.calcite.config.CalciteConnectionProperty;
import org.apache.calcite.jdbc.CalciteSchema;
import org.apache.calcite.jdbc.JavaTypeFactoryImpl;
import org.apache.calcite.prepare.CalciteCatalogReader;
import org.apache.calcite.schema.SchemaPlus;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParser;
import org.apache.calcite.tools.Frameworks;import java.util.Properties;public class CatalogReaderUtil {public static CalciteCatalogReader createCatalogReader(SqlParser.Config parserConfig) {SchemaPlus rootSchema = Frameworks.createRootSchema(true);rootSchema.add("csv", new CsvSchema("data.csv"));return createCatalogReader(parserConfig, rootSchema);}public static CalciteCatalogReader createCatalogReader(SqlParser.Config parserConfig, SchemaPlus rootSchema) {Properties prop = new Properties();prop.setProperty(CalciteConnectionProperty.CASE_SENSITIVE.camelName(),String.valueOf(parserConfig.caseSensitive()));CalciteConnectionConfigImpl calciteConnectionConfig = new CalciteConnectionConfigImpl(prop);return new CalciteCatalogReader(CalciteSchema.from(rootSchema),CalciteSchema.from(rootSchema).path("csv"),new JavaTypeFactoryImpl(),calciteConnectionConfig);}
}

PlannerTest

import cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.Utils.SqlToRelNode;
import cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.optimizer.CSVProjectRule;
import cn.com.ptpress.cdm.optimization.RelBuilder.optimizer.CSVProjectRuleWithCost;
import org.apache.calcite.plan.RelOptPlanner;
import org.apache.calcite.plan.RelOptUtil;
import org.apache.calcite.plan.hep.HepPlanner;
import org.apache.calcite.plan.hep.HepProgram;
import org.apache.calcite.plan.hep.HepProgramBuilder;
import org.apache.calcite.rel.RelNode;
import org.apache.calcite.rel.rules.FilterJoinRule;
import org.apache.calcite.sql.parser.SqlParseException;
import org.junit.jupiter.api.Test;class PlannerTest {@Testpublic void testCustomRule() throws SqlParseException {final String sql = "select Id from data ";HepProgramBuilder programBuilder = HepProgram.builder();// 测试交换 CSVProjectRule 和 CSVProjectRuleWithCost 的顺序HepPlanner hepPlanner =new HepPlanner(programBuilder.addRuleInstance(CSVProjectRule.Config.DEFAULT.toRule()).addRuleInstance(CSVProjectRuleWithCost.Config.DEFAULT.toRule()).build());//        HepPlanner hepPlanner =
//                new HepPlanner(
//                        programBuilder
//                                .addRuleInstance(CSVProjectRuleWithCost.Config.DEFAULT.toRule())
//                                .addRuleInstance(CSVProjectRule.Config.DEFAULT.toRule())
//                                .build());RelNode relNode = SqlToRelNode.getSqlNode(sql, hepPlanner);System.out.println(RelOptUtil.toString(relNode));RelOptPlanner planner = relNode.getCluster().getPlanner();planner.setRoot(relNode);RelNode bestExp = planner.findBestExp();System.out.println(RelOptUtil.toString(bestExp));RelOptPlanner relOptPlanner = relNode.getCluster().getPlanner();relOptPlanner.addRule(CSVProjectRule.Config.DEFAULT.toRule());relOptPlanner.addRule(CSVProjectRuleWithCost.Config.DEFAULT.toRule());relOptPlanner.setRoot(relNode);RelNode exp = relOptPlanner.findBestExp();System.out.println(RelOptUtil.toString(exp));}/*** 未优化算子树结构* LogicalProject(ID=[$0])*   LogicalFilter(condition=[>(CAST($0):INTEGER NOT NULL, 1)])*     LogicalJoin(condition=[=($0, $3)], joinType=[inner])*       LogicalTableScan(table=[[csv, data]])*       LogicalTableScan(table=[[csv, data]])** 优化后接结果* LogicalProject(ID=[$0])*   LogicalJoin(condition=[=($0, $3)], joinType=[inner])*     LogicalFilter(condition=[>(CAST($0):INTEGER NOT NULL, 1)])*       LogicalTableScan(table=[[csv, data]])*     LogicalTableScan(table=[[csv, data]])*/@Testpublic void testHepPlanner() throws SqlParseException {final String sql = "select a.Id from data as a join data b on a.Id = b.Id where a.Id>1";HepProgramBuilder programBuilder = HepProgram.builder();HepPlanner hepPlanner =new HepPlanner(programBuilder.addRuleInstance(FilterJoinRule.FilterIntoJoinRule.Config.DEFAULT.toRule()).build());RelNode relNode = SqlToRelNode.getSqlNode(sql, hepPlanner);//未优化算子树结构System.out.println(RelOptUtil.toString(relNode));RelOptPlanner planner = relNode.getCluster().getPlanner();planner.setRoot(relNode);RelNode bestExp = planner.findBestExp();//优化后接结果System.out.println(RelOptUtil.toString(bestExp));}/*** 未转化Dag算子树结构* LogicalProject(Id=[$0], Name=[$1], Score=[$2])*   LogicalFilter(condition=[=(CAST($0):INTEGER NOT NULL, 1)])*     LogicalTableScan(table=[[csv, data]])** 转化为Dag图* Breadth-first from root:  {*     rel#8:HepRelVertex(rel#7:LogicalProject.(input=HepRelVertex#6,inputs=0..2)) = rel#7:LogicalProject.(input=HepRelVertex#6,inputs=0..2), rowcount=15.0, cumulative cost=130.0*     rel#6:HepRelVertex(rel#5:LogicalFilter.(input=HepRelVertex#4,condition==(CAST($0):INTEGER NOT NULL, 1))) = rel#5:LogicalFilter.(input=HepRelVertex#4,condition==(CAST($0):INTEGER NOT NULL, 1)), rowcount=15.0, cumulative cost=115.0*     rel#4:HepRelVertex(rel#1:LogicalTableScan.(table=[csv, data])) = rel#1:LogicalTableScan.(table=[csv, data]), rowcount=100.0, cumulative cost=100.0* }*/@Testpublic void testGraph() throws SqlParseException {final String sql = "select * from data where Id=1";HepProgramBuilder programBuilder = HepProgram.builder();HepPlanner hepPlanner =new HepPlanner(programBuilder.build());RelNode relNode = SqlToRelNode.getSqlNode(sql, hepPlanner);//未转化Dag算子树结构System.out.println("未转化Dag算子树结构");System.out.println(RelOptUtil.toString(relNode));//转化为Dag图System.out.println("转化为Dag图");hepPlanner.setRoot(relNode);//查看需要把log4j.properties级别改为trace}
}

data.csv

Id:VARCHAR Name:VARCHAR Score:INTEGER
1,小明,90
2,小红,98
3,小亮,95

相关文章:

Calcite 自定义优化器规则

1&#xff09;总结 1.创建 CSVProjectRule 继承 RelRule<CSVProjectRule.Config> a&#xff09;在 CSVProjectRule.Config 接口中实现匹配规则 Config DEFAULT EMPTY.withOperandSupplier(b0 ->b0.operand(LogicalProject.class).anyInputs()).as(Config.class);b…...

【flink】flink获取-D参数方式

参考官网 一、idea 本地运行 使用Flink官方的ParameterTool或者其他工具都可以。 二、集群运行flink run/run-application &#xff08;1&#xff09;ParameterTool 获取参数 以-D开头的参数&#xff1a; ParameterTool parameter ParameterTool.fromSystemProperties()…...

NLP之多循环神经网络情感分析

文章目录 代码展示代码意图代码解读知识点介绍 代码展示 import pandas as pd import tensorflow as tf# 构建RNN神经网络 tf.random.set_seed(1) df pd.read_csv("../data/Clothing Reviews.csv") print(df.info())df[Review Text] df[Review Text].astype(str) …...

【AutoML】AutoKeras 的安装和环境配置(VSCode)

本地环境中已经有太多的工作配置了&#xff08;Python、Java、Maven、Docker 等等&#xff09;&#xff0c;为了不影响其他环境运行&#xff0c;我选择直接在 VSCode 中创建工作空间并配置好 AutoKeras&#xff08;反正最后也是要在 VSCode 中进行开发的&#xff09;。 打开 V…...

树结构及其算法-用数组来实现二叉树

目录 树结构及其算法-用数组来实现二叉树 C代码 树结构及其算法-用数组来实现二叉树 使用有序的一维数组来表示二叉树&#xff0c;首先可将此二叉树假想成一棵满二叉树&#xff0c;而且第层具有个节点&#xff0c;按序存放在一维数组中。首先来看看使用一维数组建立二叉树的…...

知识图谱与大模型结合方法概述

《Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap》总结了大语言模型和知识图谱融合的三种路线&#xff1a;1&#xff09;KG增强的LLM&#xff0c;可在LLMs的预训练和推理阶段引入KGs&#xff1b;2&#xff09;LLM增强KG&#xff0c;LLM可用于KG构建、KG emb…...

ASO优化之如何制作Google Play的长短描述

应用的描述以及标题和图标是元数据中最关键的元素&#xff0c;可以影响用户是否决定下载我们的应用程序。简短描述的长度限制为80个字符&#xff0c;它提供了更多的有关应用背景信息的机会。 1、简短描述帮助用户快速了解我们应用。 确保内容丰富的同时&#xff0c;保持简洁和…...

Python-platform模块

platform目录 前言一、platform.system()二、platform.release()三、platform.python_version()四、platform.machine()五、platform.python_implementation()六、其他代码示例七、help总结前言 Python platform模块是一个用于获取和操作操作系统相关信息的内置模块。它提供了…...

Yolov5旋转框(斜框)检测自己的数据集,附带代码模型可以收敛

文章目录 1. 制作数据集1.1 标注数据集1.2标签转换1.3 数据集划分2. 环境搭建1.安装nms_rotated2.安装DOTA_devkit3. 代码讲解3.1坐标表示3.2 损失函数4.训练+测试链接后面附上百度网盘链接,内部包含数据集。 下一篇介绍tensorRT部署yolov5-obb 1. 制作数据集 ​ 标注软件为…...

嵌入式应用选择正确的系统设计方法:第三部分

产品质量低下的原因有很多&#xff0c;例如&#xff0c;产品制造粗糙&#xff0c;组件设计不当&#xff0c;架构不佳以及对产品的要求了解不多。点击领取嵌入式物联网学习路线 必须设计质量。 您不能测试出足够的错误来交付高质量的产品。的质量保证&#xff08;QA&#xff09…...

pthread_attr_getstacksize 问题

最近公司里遇到一个线程栈大小的问题&#xff0c;借此机会刚好学习一下这个线程栈大小相关的函数。如果公司里用的还是比较老的代码的话&#xff0c;都是用的 pthread 库支持线程的&#xff0c;而不是 c11 里的线程类。主要有两个相关函数&#xff1a;pthread_attr_setstacksiz…...

anaconda常见语法

anaconda常见语法 一、镜像 1.添加镜像channel conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/2.删除镜像channel conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/3.展示目前已有的镜像…...

reactive与ref VCA

简介 Vue3 最大的一个变动应该就是推出了 CompositionAPI&#xff0c;可以说它受ReactHook 启发而来&#xff1b;它我们编写逻辑更灵活&#xff0c;便于提取公共逻辑&#xff0c;代码的复用率得到了提高&#xff0c;也不用再使用 mixin 担心命名冲突的问题。 ref 与 reactive…...

小程序day01

简介: 小程序项目的基本结构 页面的组成部分 一个页面对应一个文件夹&#xff0c;所有有关的内容都放在一起。 JSON配置文件 2.app.json文件 3.project.config.json文件 4.sitemap.json文件 5.页面的.json配置文件 6. 新建小程序页面 7.修改项目首页 小程序代码构成 小程序的宿…...

redis主要支持的数据类型有哪些?—— 筑梦之路

Redis支持的主要数据类型&#xff1a; 1、字符串&#xff08;String&#xff09;&#xff1a;字符串是最简单的数据结构&#xff0c;可以存储文本或二进制数据。常用操作&#xff1a;设置值、获取值、追加、自增自减等。 2、列表&#xff08;List&#xff09;&#xff1a;列表是…...

解决国际阿里云服务器挂载云盘的问题!!

跟着云计算技术的开展&#xff0c;越来越多的企业和个人挑选运用云服务器。然而&#xff0c;在运用过程中&#xff0c;可能会遇到一些问题&#xff0c;比如云服务器无法挂载云盘。这篇文章将详细说明如何处理这个问题。 一、云服务器无法挂载云盘的原因 云服务器无法挂载云盘可…...

基于吉萨金字塔建造算法的无人机航迹规划-附代码

基于吉萨金字塔建造算法的无人机航迹规划 文章目录 基于吉萨金字塔建造算法的无人机航迹规划1.吉萨金字塔建造搜索算法2.无人机飞行环境建模3.无人机航迹规划建模4.实验结果4.1地图创建4.2 航迹规划 5.参考文献6.Matlab代码 摘要&#xff1a;本文主要介绍利用吉萨金字塔建造算法…...

高频SQL50题(基础版)-1

文章目录 主要内容一.SQL练习题1.1757-可回收且抵制的产品代码如下&#xff08;示例&#xff09;: 2.584-寻找用户推荐人代码如下&#xff08;示例&#xff09;: 3.595-大的国家代码如下&#xff08;示例&#xff09;: 4.1148-文章浏览代码如下&#xff08;示例&#xff09;: 5…...

RecyclerView自定义LayoutManager从0到1实践

此前大部分涉及到 RecyclerView 页面的 LayoutManager基本上用系统提供的 LinearLayoutManager 、GridLayoutManager 就能解决&#xff0c;但在一些特殊场景上还是需要我们自定义 LayoutManager。之前基本上没有自己写过&#xff0c;在网上看各种源码各种文章&#xff0c;刚开始…...

【虹科干货】5个关于微服务的误解

你认为微服务架构能为你带来什么&#xff1f;难道微服务真的是一劳永逸的吗&#xff1f;又或者&#xff0c;难道微服务的威力并不如传闻所言&#xff1f;微服务架构应当如何设计才能真正彰显它作为一种解决方案的好处呢&#xff1f; 文章速览&#xff1a; 误解一&#xff1a;…...

Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)

服务端与客户端单连接 服务端代码 #include <sys/socket.h> #include <sys/types.h> #include <netinet/in.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <arpa/inet.h> #include <pthread.h> …...

Zustand 状态管理库:极简而强大的解决方案

Zustand 是一个轻量级、快速和可扩展的状态管理库&#xff0c;特别适合 React 应用。它以简洁的 API 和高效的性能解决了 Redux 等状态管理方案中的繁琐问题。 核心优势对比 基本使用指南 1. 创建 Store // store.js import create from zustandconst useStore create((set)…...

[10-3]软件I2C读写MPU6050 江协科技学习笔记(16个知识点)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16...

相机从app启动流程

一、流程框架图 二、具体流程分析 1、得到cameralist和对应的静态信息 目录如下: 重点代码分析: 启动相机前,先要通过getCameraIdList获取camera的个数以及id,然后可以通过getCameraCharacteristics获取对应id camera的capabilities(静态信息)进行一些openCamera前的…...

图表类系列各种样式PPT模版分享

图标图表系列PPT模版&#xff0c;柱状图PPT模版&#xff0c;线状图PPT模版&#xff0c;折线图PPT模版&#xff0c;饼状图PPT模版&#xff0c;雷达图PPT模版&#xff0c;树状图PPT模版 图表类系列各种样式PPT模版分享&#xff1a;图表系列PPT模板https://pan.quark.cn/s/20d40aa…...

使用 SymPy 进行向量和矩阵的高级操作

在科学计算和工程领域&#xff0c;向量和矩阵操作是解决问题的核心技能之一。Python 的 SymPy 库提供了强大的符号计算功能&#xff0c;能够高效地处理向量和矩阵的各种操作。本文将深入探讨如何使用 SymPy 进行向量和矩阵的创建、合并以及维度拓展等操作&#xff0c;并通过具体…...

管理学院权限管理系统开发总结

文章目录 &#x1f393; 管理学院权限管理系统开发总结 - 现代化Web应用实践之路&#x1f4dd; 项目概述&#x1f3d7;️ 技术架构设计后端技术栈前端技术栈 &#x1f4a1; 核心功能特性1. 用户管理模块2. 权限管理系统3. 统计报表功能4. 用户体验优化 &#x1f5c4;️ 数据库设…...

IP如何挑?2025年海外专线IP如何购买?

你花了时间和预算买了IP&#xff0c;结果IP质量不佳&#xff0c;项目效率低下不说&#xff0c;还可能带来莫名的网络问题&#xff0c;是不是太闹心了&#xff1f;尤其是在面对海外专线IP时&#xff0c;到底怎么才能买到适合自己的呢&#xff1f;所以&#xff0c;挑IP绝对是个技…...

上位机开发过程中的设计模式体会(1):工厂方法模式、单例模式和生成器模式

简介 在我的 QT/C 开发工作中&#xff0c;合理运用设计模式极大地提高了代码的可维护性和可扩展性。本文将分享我在实际项目中应用的三种创造型模式&#xff1a;工厂方法模式、单例模式和生成器模式。 1. 工厂模式 (Factory Pattern) 应用场景 在我的 QT 项目中曾经有一个需…...

Unity VR/MR开发-VR开发与传统3D开发的差异

视频讲解链接&#xff1a;【XR马斯维】VR/MR开发与传统3D开发的差异【UnityVR/MR开发教程--入门】_哔哩哔哩_bilibili...