低代码是一组数字技术工具平台，基于图形化拖拽、参数化配置等更为高效的方式，实现快速构建、数据编排、连接生态、中台服务。通过少量代码或不用代码实现数字化转型中的场景应用创新。本文将重点介绍低代码相关知识，包括低代码的定义与意义、相关概念、行业发展等，同时介绍京东的低代码工具，期望能帮助大家更好地认识与理解低代码。
lowbit 的定义 首先了解 lowbit 的定义 \(lowbit(n)\) ，为 \(n\) 的二进制原码中最低的一位 \(1\) 以及其后面的 \(0\) 所表示的数 举个简单的例子： 将 \(10\) 使用二进制表示为 \(1010\) 其中最低位的 \(1\) 为第2位（\(_{10}1
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ import random def bubble_sort(li): for i in range(len(li)-1): exchange = False for j in ra
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ def insert_sort(li): for i in range(1, len(li)): # i 表示摸到的牌的下标 tmp = li[i] j = i - 1 # j指的
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ def select_sort_simple(li): li_new = [] for i in range(len(li)): min_val = min(li) li_new.
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ def select_sort(li): for i in range(len(li)-1): # i是第几趟 min_loc = i for j in range(i+1, le
https://blog.mygraphql.com/zh/notes/low-tec/network/tcp-mem/ 最近需要支持一个单 POD 的 TCP 连接数上 10k 的基础服务(Cassandra)的容器化。需要对其使用的资源（特别是TCP缓存内存），以及对相邻 Pod（同一 work
https://blog.mygraphql.com/zh/posts/low-tec/network/tcp-flow-control-part1/ 引 本来想直接写理论、和实践分析的，但为了不 “赶客出門” 和不 TL;DR，还是以故事形式展开吧。语言要生动活泼。 故事的开始 话说，一次性能测试
https://blog.mygraphql.com/zh/notes/low-tec/network/kernel-net-stack/ 目录 目录 《网络包的内核漂流记》系列介绍 风格、样式、本文的交互阅读方式 📖 ISO 网络模型 网络包接收流程概述 网络包接收步骤 初始化与配置 IRQ 处
https://blog.mygraphql.com/zh/notes/low-tec/network/bpf-trace-net-stack/ 为何 现代人好像都很忙，忙着跟遥远的人社交，却很容易忽视眼前的人事，更别提那些不直接体现出价值的基础认知了。要花时间认真看一编文章前，都要问一个问题：WH
https://blog.mygraphql.com/zh/notes/low-tec/kernel/5-sync/synchronizeation-primitives/ 什么是同步原语 共享内存，多进程/线程的运行期设计模式已成主流的今天，你有好奇一下，进程/线程间的怎么同步的吗？大部分人知道，
https://blog.mygraphql.com/zh/posts/low-tec/trace/trace-quick-start/ 程序员的平行宇宙 程序员有两个世界： 一个是编码世界，我们很容易认为，我们考虑了一切，也完成了一切的代码。 然后是运行世界，我们发现，无论我们多么的严谨和考虑一切
https://github.com/jvm-profiling-tools/async-profiler This project is a low overhead sampling profiler for Java that does not suffer from Safepoint bi
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ import random def sift(li, low, high): # 堆的向下调整（大根堆） """ :param li: 列表 :param low: 堆的根节点位置
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ # _*_coding:utf-8_*_ # 比较排序 import random def sift(li, low, high): # 堆的向下调整（小根堆） i = low j = 2 * i + 1 tmp = li
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 递归思路 # _*_coding:utf-8_*_ import random def merge(li, low, mid, high): i = low j = mid + 1 ltmp = [] while i <=
Oracle使用临时表与直接关联的性能比较 摘要 自己的数据库水平还是太low了. 之前有很多店理解过. 但是一直理解的不深入. 比如我们这边有很多使用临时表存储中间结果数据 然后对结果数据进行关联查询的 直接关联查询 SELECT col.TABLE_NAME, col.column_name F
博客首发于我的知乎，详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/702629428 一、LoRA原理 LoRA(Low-Rank Adaptation of LLMs)，即LLMs的低秩适应，是参数高效微调最常用的方法。 LoRA的本质就是用更少的训练参数来近似LLM全参数微调所
都说树状数组思路很难，那我们今天就给他讲个透彻！ 前置知识：`lowbit` 运算 `lowbit` 的作用就是返回一个数从右往左数的第一个1与他前面所有的0所组成的十进制数 举个例子： $114$这个数转换为二进制为$1110010$，而它从右往左数的第一个$1$在第二位，将这位右边的所有$0$放
最近想分析下数据库的信息, 然后写了这个SQL. 比较lowB一些. 因为Oracle的 deferred_segment_creation 参数的影响. 很多表如果是0行,那么是不会创建extents 存储信息. 所以很多取出来的表大小信息为空. 这也就导致了查询结果表大小为空的情况. 为了能够准
