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过年回来有段时间没记点什么了，工作虽然没之前那么忙，还是没想清楚到底去积累点什么好吧，主要可能也是懒←_←

看了两个星期的 《数据挖掘概念与技术》 和 《机器学习实战》 （ PRML 实在是…太数学了… ，也理解了一下数据仓库、数据立方体、上卷、下钻等等…一些名词，明白了kNN、SMO、SVM等等算法的全称…（kNN、决策树还是看懂了的，就是后面朴素贝叶斯开始就慢慢有点模糊了…什么支持向量机啊就来回看了好几遍，查了不少东西才理解了些 =_= ，哎，觉得实在无法在脑海里跟实际问题映射上关系，也就难以应用了。于是，就没继续看了，虽然看一半放弃了，但是也算大致了解了 数据挖掘 相关的一系列东西吧，不亏！（强行

为了休息下我可怜的脑袋，上星期弄了下 Unity3D 玩，emmm，感觉没有找到适合我节奏的学习资料啊，官方文档太细太慢，各种博客又太粗略，待我闲时再把官方的几个工程改改修修，估计就能自己做个自己想的小游戏玩了(^▽^)

这两天算是没什么闲时了，今天趁刚有空回忆一下，免得回头感觉前面几个星期就白过了一样╮(╯_╰)╭

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记录

用循环（ WHILE ）游标（ CURSOR ）实现，遍历系统视图，取出（ FETCH ）每条数据并计数+1（这里只是用来记下怎么用，查数量肯定还是用 COUNT() 。

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模糊查询

SQL里字段的模糊匹配可以使用like关键字，使用方式如：like "%search"、like "search%"、like "%search%"，分别对应后缀、前缀、包含三种模糊匹配方式

Linq对应的模糊查询

  1. 前缀匹配搜索

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    var l = from p in Person
            where p.name.StartsWith("jack")
            select p;

  2. 后缀匹配搜索

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    var l = from p in Person
            where p.name.EndsWith("chen")
            select p;

  3. 包含匹配搜索

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    var l = from p in Person
            where p.name.Contains("ac")
            select p;

  4. 条件模糊查询

有时候界面上面，我们在表格前面会有个输入框，提供一些字段的搜索，在不输入的时候，这个搜索条件就不作为限制条件

而这时传到后端的条件是null，前面三种搜索直接使用的话，会出现结果的错误，null成了限制条件

所以需要在where里加上对应字段为null的情况，使搜索条件为空时，模糊匹配失效

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string search = null;

var l = from p in Person
        where p.name.Contains(search) || search == null
        select p;

  1. 条件中in与not in
    参考：LINQ - 在Where條件式中使用in與not in —— ADOU-V，博客园

in的SQL实现：

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Select ProductID, ProductName, CategoryID From dbo.Products  
Where CategoryID in (1, 2)

in的Linq实现：

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var l = from p in dbctx.Products 
        where (new int?[] {1, 2}).Contains(p.CategoryID) 
        select p;

not in的SQL实现：

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Select ProductID, ProductName, CategoryID From dbo.Products  
Where CategoryID not in (1, 2)

not in的Linq实现：

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var l = from p in dbctx.Products 
        where !(new int?[] {1, 2}).Contains(p.CategoryID) 
        select p;

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注释

shell里可以使用#号，bat里可以使用rem、::，还有很多其他注释的方法

变量

  1. shell 变量定义与重定义

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    # 定义变量
    $ var="变量"
    $ echo $var
    变量
    $ var="重定义变量"
    $ echo $var
    重定义变量

    # 输入变量
    read -p "是否更新Blog(y/n) :" updateOp

  2. bat 变量定义与重定义

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    REM 定义变量
    set var=变量
    echo %var%
    变量
    set var=重定义变量
    echo %var%
    重定义变量

    REM 输入变量
    set /p updateOp = "是否更新（y/n）："

if…else…

  1. shell的条件语句

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    # 输入变量
    read -p "输入var:" var
    # 判断变量是否等于 y （x为了避免比变量为空异常）
    if [ "$var"x = "y"x ]; then
        echo "if内"
    else
        echo "else内"
    fi

  2. bat的条件语句

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    REM /p 从输入赋值变量
    set /p updateOp="是否更新（y/n）："
    REM 判断输入（Y/N），/i 忽略大小写
    if /i "%updateOp%"=="y" (
    git pull origin master
    )

端口占用查看

  1. shell的语句

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    # lsof -i:端口号 用于查看某一端口的占用情况，比如查看8000端口使用情况
    lsof -i:8000
    netstat -tunlp | grep 8000

  2. bat的语句

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    REM 查询443相关端口占用（查询结果里有 443 的
    >netstat -ano | findstr 443
      TCP    0.0.0.0:443             0.0.0.0:0              LISTENING       1480
                                ... ...

    REM 查询1480进程
    >tasklist | findstr 1480
    httpd.exe                     1480 Services                   0      4,652 K

记录

  1. 注意空格的使用，脚本里空格往往是分隔命令和参数的，不像Java什么的里面可以用很多空格来分隔变量和运算符，让代码看起来更清晰。
  2. 脚本如果写的不对，经常没有异常代码什么的，所以要仔细看输出，自己也多写点echo，好辨别执行情况

后言

  1. 这里只记录了一些我自己想记的东西哦
  2. 记得当初上Linux的时候，我还自己安装Ubuntu练习使用了一阵子的命令行，这门课成绩也还行，只是考完试以后就没怎么碰过了，后来就自己折腾centos的时候用过一点，然后就是开始用github以后了，最近弄点小脚本来给自己省点事，顺便记录一些

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问题

在做统计的查询视图之后，发现EF查询的结果第一条覆盖了第二条，两条数据只有一个时间字段不一样

原因分析

EF默认有缓存，视图没有建立主键，EF的缓存机制认为这两条除了时间不同的数据一致，就没有再从数据库取，然后出现SQL Server Profiler里面的SQL正常，但是拿到的数据死活都不对。

解决方法

对视图使用.AsNoTracking()，取消EF对这个视图的缓存（然后可以使用Entity Framework Plus调用MemoryCache或Redis来做缓存）

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var l = from s in statView.AsNoTracking()
        select s;

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最近两天接触了下Entity Framework Plus的缓存和Future（就是懒执行批量SQL的感觉）、SQL多表统计汇总、SQL Server查系统存储、用Axure设计网页等等，复习了创建视图、存储过程什么的，RESTClient发Post请求的时候记着加Header。

东西有点多，后面事情也多（年终么(╯‵□′)╯︵┻━┻），抽空记录一下重要的吧。

有点累，熬过去应该就会好了吧。嗯。

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工作了没有了期末，但是多了个年终。

12月末。前些天忙得不行，就忽然来了一堆乱七八糟的事情，不过好在都还算顺利解决了。这两天比较清闲了，可以稍微休息休息，要好好思考一下，毕竟这样的时间现在已经很难得了。

这两天工作在把之前的代码重构，虽说重构，也只是把结构整理了一遍，毕竟各种原因也是想弄也不能弄。不过，能同意我不少观点已经感到很欣慰了，与人相处，需要耐心，事情慢慢来就好了。

2017的小结吧

毕业这就算半年了，这段时间要说学到点什么，好像也没什么特别的。不过很多以前未曾想过的开发的相关问题，都仔细的去思考参与了，也算是收获吧。虽然没能接触到分布式、Hadoop什么的，但是自己学习了解的很多知识，也越发觉得现在的大部分技术使用起来其实并不太难，都有很多前人铺路了，难点在与像大数据的很多算法、数据结构等等，越了解技术越觉得这些理论知识显得重要了。

时间很快，但是想要没站稳就跳远，往往会摔得很惨，一步一步继续前进吧，我想目标也不会太过遥远的