Excel  Tutorial

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Connect Microsoft Access Database with Visual Basic 6.0

In this video we will learn how to connect Microsoft Access Database with Microsoft Visual Basic 6.0

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What is GEEK

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Connect Microsoft Access Database with Visual Basic 6.0

Semantic Similarity Framework for Knowledge Graph

Introduction

Sematch is an integrated framework for the development, evaluation, and application of semantic similarity for Knowledge Graphs (KGs). It is easy to use Sematch to compute semantic similarity scores of concepts, words and entities. Sematch focuses on specific knowledge-based semantic similarity metrics that rely on structural knowledge in taxonomy (e.g. depth, path length, least common subsumer), and statistical information contents (corpus-IC and graph-IC). Knowledge-based approaches differ from their counterpart corpus-based approaches relying on co-occurrence (e.g. Pointwise Mutual Information) or distributional similarity (Latent Semantic Analysis, Word2Vec, GLOVE and etc). Knowledge-based approaches are usually used for structural KGs, while corpus-based approaches are normally applied in textual corpora.

In text analysis applications, a common pipeline is adopted in using semantic similarity from concept level, to word and sentence level. For example, word similarity is first computed based on similarity scores of WordNet concepts, and sentence similarity is computed by composing word similarity scores. Finally, document similarity could be computed by identifying important sentences, e.g. TextRank.

logo

KG based applications also meet similar pipeline in using semantic similarity, from concept similarity (e.g. http://dbpedia.org/class/yago/Actor109765278) to entity similarity (e.g. http://dbpedia.org/resource/Madrid). Furthermore, in computing document similarity, entities are extracted and document similarity is computed by composing entity similarity scores.

kg

In KGs, concepts usually denote ontology classes while entities refer to ontology instances. Moreover, those concepts are usually constructed into hierarchical taxonomies, such as DBpedia ontology class, thus quantifying concept similarity in KG relies on similar semantic information (e.g. path length, depth, least common subsumer, information content) and semantic similarity metrics (e.g. Path, Wu & Palmer,Li, Resnik, Lin, Jiang & Conrad and WPath). In consequence, Sematch provides an integrated framework to develop and evaluate semantic similarity metrics for concepts, words, entities and their applications.


Getting started: 20 minutes to Sematch

Install Sematch

You need to install scientific computing libraries numpy and scipy first. An example of installing them with pip is shown below.

pip install numpy scipy

Depending on different OS, you can use different ways to install them. After sucessful installation of numpy and scipy, you can install sematch with following commands.

pip install sematch
python -m sematch.download

Alternatively, you can use the development version to clone and install Sematch with setuptools. We recommend you to update your pip and setuptools.

git clone https://github.com/gsi-upm/sematch.git
cd sematch
python setup.py install

We also provide a Sematch-Demo Server. You can use it for experimenting with main functionalities or take it as an example for using Sematch to develop applications. Please check our Documentation for more details.

Computing Word Similarity

The core module of Sematch is measuring semantic similarity between concepts that are represented as concept taxonomies. Word similarity is computed based on the maximum semantic similarity of WordNet concepts. You can use Sematch to compute multi-lingual word similarity based on WordNet with various of semantic similarity metrics.

from sematch.semantic.similarity import WordNetSimilarity
wns = WordNetSimilarity()

# Computing English word similarity using Li method
wns.word_similarity('dog', 'cat', 'li') # 0.449327301063
# Computing Spanish word similarity using Lin method
wns.monol_word_similarity('perro', 'gato', 'spa', 'lin') #0.876800984373
# Computing Chinese word similarity using  Wu & Palmer method
wns.monol_word_similarity('狗', '猫', 'cmn', 'wup') # 0.857142857143
# Computing Spanish and English word similarity using Resnik method
wns.crossl_word_similarity('perro', 'cat', 'spa', 'eng', 'res') #7.91166650904
# Computing Spanish and Chinese word similarity using Jiang & Conrad method
wns.crossl_word_similarity('perro', '猫', 'spa', 'cmn', 'jcn') #0.31023804699
# Computing Chinese and English word similarity using WPath method
wns.crossl_word_similarity('狗', 'cat', 'cmn', 'eng', 'wpath')#0.593666388463

Computing semantic similarity of YAGO concepts.

from sematch.semantic.similarity import YagoTypeSimilarity
sim = YagoTypeSimilarity()

#Measuring YAGO concept similarity through WordNet taxonomy and corpus based information content
sim.yago_similarity('http://dbpedia.org/class/yago/Dancer109989502','http://dbpedia.org/class/yago/Actor109765278', 'wpath') #0.642
sim.yago_similarity('http://dbpedia.org/class/yago/Dancer109989502','http://dbpedia.org/class/yago/Singer110599806', 'wpath') #0.544
#Measuring YAGO concept similarity based on graph-based IC
sim.yago_similarity('http://dbpedia.org/class/yago/Dancer109989502','http://dbpedia.org/class/yago/Actor109765278', 'wpath_graph') #0.423
sim.yago_similarity('http://dbpedia.org/class/yago/Dancer109989502','http://dbpedia.org/class/yago/Singer110599806', 'wpath_graph') #0.328

Computing semantic similarity of DBpedia concepts.

from sematch.semantic.graph import DBpediaDataTransform, Taxonomy
from sematch.semantic.similarity import ConceptSimilarity
concept = ConceptSimilarity(Taxonomy(DBpediaDataTransform()),'models/dbpedia_type_ic.txt')
concept.name2concept('actor')
concept.similarity('http://dbpedia.org/ontology/Actor','http://dbpedia.org/ontology/Film', 'path')
concept.similarity('http://dbpedia.org/ontology/Actor','http://dbpedia.org/ontology/Film', 'wup')
concept.similarity('http://dbpedia.org/ontology/Actor','http://dbpedia.org/ontology/Film', 'li')
concept.similarity('http://dbpedia.org/ontology/Actor','http://dbpedia.org/ontology/Film', 'res')
concept.similarity('http://dbpedia.org/ontology/Actor','http://dbpedia.org/ontology/Film', 'lin')
concept.similarity('http://dbpedia.org/ontology/Actor','http://dbpedia.org/ontology/Film', 'jcn')
concept.similarity('http://dbpedia.org/ontology/Actor','http://dbpedia.org/ontology/Film', 'wpath')

Computing semantic similarity of DBpedia entities.

from sematch.semantic.similarity import EntitySimilarity
sim = EntitySimilarity()
sim.similarity('http://dbpedia.org/resource/Madrid','http://dbpedia.org/resource/Barcelona') #0.409923677282
sim.similarity('http://dbpedia.org/resource/Apple_Inc.','http://dbpedia.org/resource/Steve_Jobs')#0.0904545454545
sim.relatedness('http://dbpedia.org/resource/Madrid','http://dbpedia.org/resource/Barcelona')#0.457984139871
sim.relatedness('http://dbpedia.org/resource/Apple_Inc.','http://dbpedia.org/resource/Steve_Jobs')#0.465991132787

Evaluate semantic similarity metrics with word similarity datasets

from sematch.evaluation import WordSimEvaluation
from sematch.semantic.similarity import WordNetSimilarity
evaluation = WordSimEvaluation()
evaluation.dataset_names()
wns = WordNetSimilarity()
# define similarity metrics
wpath = lambda x, y: wns.word_similarity_wpath(x, y, 0.8)
# evaluate similarity metrics with SimLex dataset
evaluation.evaluate_metric('wpath', wpath, 'noun_simlex')
# performa Steiger's Z significance Test
evaluation.statistical_test('wpath', 'path', 'noun_simlex')
# define similarity metrics for Spanish words
wpath_es = lambda x, y: wns.monol_word_similarity(x, y, 'spa', 'path')
# define cross-lingual similarity metrics for English-Spanish
wpath_en_es = lambda x, y: wns.crossl_word_similarity(x, y, 'eng', 'spa', 'wpath')
# evaluate metrics in multilingual word similarity datasets
evaluation.evaluate_metric('wpath_es', wpath_es, 'rg65_spanish')
evaluation.evaluate_metric('wpath_en_es', wpath_en_es, 'rg65_EN-ES')

Evaluate semantic similarity metrics with category classification

Although the word similarity correlation measure is the standard way to evaluate the semantic similarity metrics, it relies on human judgements over word pairs which may not have same performance in real applications. Therefore, apart from word similarity evaluation, the Sematch evaluation framework also includes a simple aspect category classification. The task classifies noun concepts such as pasta, noodle, steak, tea into their ontological parent concept FOOD, DRINKS.

from sematch.evaluation import AspectEvaluation
from sematch.application import SimClassifier, SimSVMClassifier
from sematch.semantic.similarity import WordNetSimilarity

# create aspect classification evaluation
evaluation = AspectEvaluation()
# load the dataset
X, y = evaluation.load_dataset()
# define word similarity function
wns = WordNetSimilarity()
word_sim = lambda x, y: wns.word_similarity(x, y)
# Train and evaluate metrics with unsupervised classification model
simclassifier = SimClassifier.train(zip(X,y), word_sim)
evaluation.evaluate(X,y, simclassifier)

macro averge:  (0.65319812882333839, 0.7101245049198579, 0.66317566364913016, None)
micro average:  (0.79210167952791644, 0.79210167952791644, 0.79210167952791644, None)
weighted average:  (0.80842645056024054, 0.79210167952791644, 0.79639496616636352, None)
accuracy:  0.792101679528
             precision    recall  f1-score   support

    SERVICE       0.50      0.43      0.46       519
 RESTAURANT       0.81      0.66      0.73       228
       FOOD       0.95      0.87      0.91      2256
   LOCATION       0.26      0.67      0.37        54
   AMBIENCE       0.60      0.70      0.65       597
     DRINKS       0.81      0.93      0.87       752

avg / total       0.81      0.79      0.80      4406

Matching Entities with type using SPARQL queries

You can use Sematch to download a list of entities having a specific type using different languages. Sematch will generate SPARQL queries and execute them in DBpedia Sparql Endpoint.

from sematch.application import Matcher
matcher = Matcher()
# matching scientist entities from DBpedia
matcher.match_type('scientist')
matcher.match_type('científico', 'spa')
matcher.match_type('科学家', 'cmn')
matcher.match_entity_type('movies with Tom Cruise')

Example of automatically generated SPARQL query.

SELECT DISTINCT ?s, ?label, ?abstract WHERE {
    {  
    ?s <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <http://dbpedia.org/class/yago/NuclearPhysicist110364643> . }
 UNION {  
    ?s <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <http://dbpedia.org/class/yago/Econometrician110043491> . }
 UNION {  
    ?s <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <http://dbpedia.org/class/yago/Sociologist110620758> . }
 UNION {  
    ?s <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <http://dbpedia.org/class/yago/Archeologist109804806> . }
 UNION {  
    ?s <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <http://dbpedia.org/class/yago/Neurolinguist110354053> . } 
    ?s <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#type> <http://www.w3.org/2002/07/owl#Thing> . 
    ?s <http://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#label> ?label . 
    FILTER( lang(?label) = "en") . 
    ?s <http://dbpedia.org/ontology/abstract> ?abstract . 
    FILTER( lang(?abstract) = "en") .
} LIMIT 5000

Entity feature extraction with Similarity Graph

Apart from semantic matching of entities from DBpedia, you can also use Sematch to extract features of entities and apply semantic similarity analysis using graph-based ranking algorithms. Given a list of objects (concepts, words, entities), Sematch compute their pairwise semantic similarity and generate similarity graph where nodes denote objects and edges denote similarity scores. An example of using similarity graph for extracting important words from an entity description.

from sematch.semantic.graph import SimGraph
from sematch.semantic.similarity import WordNetSimilarity
from sematch.nlp import Extraction, word_process
from sematch.semantic.sparql import EntityFeatures
from collections import Counter
tom = EntityFeatures().features('http://dbpedia.org/resource/Tom_Cruise')
words = Extraction().extract_nouns(tom['abstract'])
words = word_process(words)
wns = WordNetSimilarity()
word_graph = SimGraph(words, wns.word_similarity)
word_scores = word_graph.page_rank()
words, scores =zip(*Counter(word_scores).most_common(10))
print words
(u'picture', u'action', u'number', u'film', u'post', u'sport', 
u'program', u'men', u'performance', u'motion')

Publications

Ganggao Zhu, and Carlos A. Iglesias. "Computing Semantic Similarity of Concepts in Knowledge Graphs." IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 29.1 (2017): 72-85.

Oscar Araque, Ganggao Zhu, Manuel Garcia-Amado and Carlos A. Iglesias Mining the Opinionated Web: Classification and Detection of Aspect Contexts for Aspect Based Sentiment Analysis, ICDM sentire, 2016.

Ganggao Zhu, and Carlos Angel Iglesias. "Sematch: Semantic Entity Search from Knowledge Graph." SumPre-HSWI@ ESWC. 2015.


Support

You can post bug reports and feature requests in Github issues. Make sure to read our guidelines first. This project is still under active development approaching to its goals. The project is mainly maintained by Ganggao Zhu. You can contact him via gzhu [at] dit.upm.es


Why this name, Sematch and Logo?

The name of Sematch is composed based on Spanish "se" and English "match". It is also the abbreviation of semantic matching because semantic similarity metrics helps to determine semantic distance of concepts, words, entities, instead of exact matching.

The logo of Sematch is based on Chinese Yin and Yang which is written in I Ching. Somehow, it correlates to 0 and 1 in computer science.

Author: Gsi-upm
Source Code: https://github.com/gsi-upm/sematch 
License: View license

#python #jupyternotebook #graph 

PostgreSQL Connection Pooling: Part 4 – PgBouncer vs. Pgpool-II

In our previous posts in this series, we spoke at length about using PgBouncer  and Pgpool-II , the connection pool architecture and pros and cons of leveraging one for your PostgreSQL deployment. In our final post, we will put them head-to-head in a detailed feature comparison and compare the results of PgBouncer vs. Pgpool-II performance for your PostgreSQL hosting !

The bottom line – Pgpool-II is a great tool if you need load-balancing and high availability. Connection pooling is almost a bonus you get alongside. PgBouncer does only one thing, but does it really well. If the objective is to limit the number of connections and reduce resource consumption, PgBouncer wins hands down.

It is also perfectly fine to use both PgBouncer and Pgpool-II in a chain – you can have a PgBouncer to provide connection pooling, which talks to a Pgpool-II instance that provides high availability and load balancing. This gives you the best of both worlds!

Using PgBouncer with Pgpool-II - Connection Pooling Diagram

PostgreSQL Connection Pooling: Part 4 – PgBouncer vs. Pgpool-II

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Performance Testing

While PgBouncer may seem to be the better option in theory, theory can often be misleading. So, we pitted the two connection poolers head-to-head, using the standard pgbench tool, to see which one provides better transactions per second throughput through a benchmark test. For good measure, we ran the same tests without a connection pooler too.

Testing Conditions

All of the PostgreSQL benchmark tests were run under the following conditions:

  1. Initialized pgbench using a scale factor of 100.
  2. Disabled auto-vacuuming on the PostgreSQL instance to prevent interference.
  3. No other workload was working at the time.
  4. Used the default pgbench script to run the tests.
  5. Used default settings for both PgBouncer and Pgpool-II, except max_children*. All PostgreSQL limits were also set to their defaults.
  6. All tests ran as a single thread, on a single-CPU, 2-core machine, for a duration of 5 minutes.
  7. Forced pgbench to create a new connection for each transaction using the -C option. This emulates modern web application workloads and is the whole reason to use a pooler!

We ran each iteration for 5 minutes to ensure any noise averaged out. Here is how the middleware was installed:

  • For PgBouncer, we installed it on the same box as the PostgreSQL server(s). This is the configuration we use in our managed PostgreSQL clusters. Since PgBouncer is a very light-weight process, installing it on the box has no impact on overall performance.
  • For Pgpool-II, we tested both when the Pgpool-II instance was installed on the same machine as PostgreSQL (on box column), and when it was installed on a different machine (off box column). As expected, the performance is much better when Pgpool-II is off the box as it doesn’t have to compete with the PostgreSQL server for resources.

Throughput Benchmark

Here are the transactions per second (TPS) results for each scenario across a range of number of clients:

#database #developer #performance #postgresql #connection control #connection pooler #connection pooler performance #connection queue #high availability #load balancing #number of connections #performance testing #pgbench #pgbouncer #pgbouncer and pgpool-ii #pgbouncer vs pgpool #pgpool-ii #pooling modes #postgresql connection pooling #postgresql limits #resource consumption #throughput benchmark #transactions per second #without pooling

渚  直樹

渚 直樹

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ループを使用して、Rustのデータを反復処理します

このモジュールでは、Rustでハッシュマップ複合データ型を操作する方法について説明します。ハッシュマップのようなコレクション内のデータを反復処理するループ式を実装する方法を学びます。演習として、要求された注文をループし、条件をテストし、さまざまなタイプのデータを処理することによって車を作成するRustプログラムを作成します。

さび遊び場

錆遊び場は錆コンパイラにブラウザインタフェースです。言語をローカルにインストールする前、またはコンパイラが利用できない場合は、Playgroundを使用してRustコードの記述を試すことができます。このコース全体を通して、サンプルコードと演習へのPlaygroundリンクを提供します。現時点でRustツールチェーンを使用できない場合でも、コードを操作できます。

Rust Playgroundで実行されるすべてのコードは、ローカルの開発環境でコンパイルして実行することもできます。コンピューターからRustコンパイラーと対話することを躊躇しないでください。Rust Playgroundの詳細については、What isRust?をご覧ください。モジュール。

学習目標

このモジュールでは、次のことを行います。

  • Rustのハッシュマップデータ型、およびキーと値にアクセスする方法を確認してください
  • ループ式を使用してRustプログラムのデータを反復処理する方法を探る
  • Rustプログラムを作成、コンパイル、実行して、ループを使用してハッシュマップデータを反復処理します

Rustのもう1つの一般的なコレクションの種類は、ハッシュマップです。このHashMap<K, V>型は、各キーKをその値にマッピングすることによってデータを格納しますV。ベクトル内のデータは整数インデックスを使用してアクセスされますが、ハッシュマップ内のデータはキーを使用してアクセスされます。

ハッシュマップタイプは、オブジェクト、ハッシュテーブル、辞書などのデータ項目の多くのプログラミング言語で使用されます。

ベクトルのように、ハッシュマップは拡張可能です。データはヒープに格納され、ハッシュマップアイテムへのアクセスは実行時にチェックされます。

ハッシュマップを定義する

次の例では、書評を追跡するためのハッシュマップを定義しています。ハッシュマップキーは本の名前であり、値は読者のレビューです。

use std::collections::HashMap;
let mut reviews: HashMap<String, String> = HashMap::new();

reviews.insert(String::from("Ancient Roman History"), String::from("Very accurate."));
reviews.insert(String::from("Cooking with Rhubarb"), String::from("Sweet recipes."));
reviews.insert(String::from("Programming in Rust"), String::from("Great examples."));

このコードをさらに詳しく調べてみましょう。最初の行に、新しいタイプの構文が表示されます。

use std::collections::HashMap;

このuseコマンドは、Rust標準ライブラリの一部HashMapからの定義をcollectionsプログラムのスコープに取り込みます。この構文は、他のプログラミング言語がインポートと呼ぶものと似ています。

HashMap::newメソッドを使用して空のハッシュマップを作成します。reviews必要に応じてキーと値を追加または削除できるように、変数を可変として宣言します。この例では、ハッシュマップのキーと値の両方がStringタイプを使用しています。

let mut reviews: HashMap<String, String> = HashMap::new();

キーと値のペアを追加します

このinsert(<key>, <value>)メソッドを使用して、ハッシュマップに要素を追加します。コードでは、構文は<hash_map_name>.insert()次のとおりです。

reviews.insert(String::from("Ancient Roman History"), String::from("Very accurate."));

キー値を取得する

ハッシュマップにデータを追加した後、get(<key>)メソッドを使用してキーの特定の値を取得できます。

// Look for a specific review
let book: &str = "Programming in Rust";
println!("\nReview for \'{}\': {:?}", book, reviews.get(book));

出力は次のとおりです。

Review for 'Programming in Rust': Some("Great examples.")

ノート

出力には、書評が単なる「すばらしい例」ではなく「Some( "すばらしい例。")」として表示されていることに注意してください。getメソッドはOption<&Value>型を返すため、Rustはメソッド呼び出しの結果を「Some()」表記でラップします。

キーと値のペアを削除します

この.remove()メソッドを使用して、ハッシュマップからエントリを削除できます。get無効なハッシュマップキーに対してメソッドを使用すると、getメソッドは「なし」を返します。

// Remove book review
let obsolete: &str = "Ancient Roman History";
println!("\n'{}\' removed.", obsolete);
reviews.remove(obsolete);

// Confirm book review removed
println!("\nReview for \'{}\': {:?}", obsolete, reviews.get(obsolete));

出力は次のとおりです。

'Ancient Roman History' removed.
Review for 'Ancient Roman History': None

このコードを試して、このRustPlaygroundでハッシュマップを操作できます。

演習:ハッシュマップを使用して注文を追跡する
この演習では、ハッシュマップを使用するように自動車工場のプログラムを変更します。

ハッシュマップキーと値のペアを使用して、車の注文に関する詳細を追跡し、出力を表示します。繰り返しになりますが、あなたの課題は、サンプルコードを完成させてコンパイルして実行することです。

この演習のサンプルコードで作業するには、次の2つのオプションがあります。

  • コードをコピーして、ローカル開発環境で編集します。
  • 準備されたRustPlaygroundでコードを開きます。

ノート

サンプルコードで、todo!マクロを探します。このマクロは、完了するか更新する必要があるコードを示します。

現在のプログラムをロードする

最初のステップは、既存のプログラムコードを取得することです。

  1. 編集のために既存のプログラムコードを開きます。コードは、データ型宣言、および定義のため含みcar_qualitycar_factoryおよびmain機能を。

次のコードをコピーしてローカル開発環境で編集する
か、この準備されたRustPlaygroundでコードを開きます。

#[derive(PartialEq, Debug)]
struct Car { color: String, motor: Transmission, roof: bool, age: (Age, u32) }

#[derive(PartialEq, Debug)]
enum Transmission { Manual, SemiAuto, Automatic }

#[derive(PartialEq, Debug)]
enum Age { New, Used }

// Get the car quality by testing the value of the input argument
// - miles (u32)
// Return tuple with car age ("New" or "Used") and mileage
fn car_quality (miles: u32) -> (Age, u32) {

    // Check if car has accumulated miles
    // Return tuple early for Used car
    if miles > 0 {
        return (Age::Used, miles);
    }

    // Return tuple for New car, no need for "return" keyword or semicolon
    (Age::New, miles)
}

// Build "Car" using input arguments
fn car_factory(order: i32, miles: u32) -> Car {
    let colors = ["Blue", "Green", "Red", "Silver"];

    // Prevent panic: Check color index for colors array, reset as needed
    // Valid color = 1, 2, 3, or 4
    // If color > 4, reduce color to valid index
    let mut color = order as usize;
    if color > 4 {        
        // color = 5 --> index 1, 6 --> 2, 7 --> 3, 8 --> 4
        color = color - 4;
    }

    // Add variety to orders for motor type and roof type
    let mut motor = Transmission::Manual;
    let mut roof = true;
    if order % 3 == 0 {          // 3, 6, 9
        motor = Transmission::Automatic;
    } else if order % 2 == 0 {   // 2, 4, 8, 10
        motor = Transmission::SemiAuto;
        roof = false;
    }                            // 1, 5, 7, 11

    // Return requested "Car"
    Car {
        color: String::from(colors[(color-1) as usize]),
        motor: motor,
        roof: roof,
        age: car_quality(miles)
    }
}

fn main() {
    // Initialize counter variable
    let mut order = 1;
    // Declare a car as mutable "Car" struct
    let mut car: Car;

    // Order 6 cars, increment "order" for each request
    // Car order #1: Used, Hard top
    car = car_factory(order, 1000);
    println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

    // Car order #2: Used, Convertible
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 2000);
    println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);    

    // Car order #3: New, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 0);
    println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

    // Car order #4: New, Convertible
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 0);
    println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

    // Car order #5: Used, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 3000);
    println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

    // Car order #6: Used, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 4000);
    println!("{}: {:?}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);
}

2. プログラムをビルドします。次のセクションに進む前に、コードがコンパイルされて実行されることを確認してください。

次の出力が表示されます。

1: Used, Hard top = true, Manual, Blue, 1000 miles
2: Used, Hard top = false, SemiAuto, Green, 2000 miles
3: New, Hard top = true, Automatic, Red, 0 miles
4: New, Hard top = false, SemiAuto, Silver, 0 miles
5: Used, Hard top = true, Manual, Blue, 3000 miles
6: Used, Hard top = true, Automatic, Green, 4000 miles

注文の詳細を追跡するためのハッシュマップを追加する

現在のプログラムは、各車の注文を処理し、各注文が完了した後に要約を印刷します。car_factory関数を呼び出すたびにCar、注文の詳細を含む構造体が返され、注文が実行されます。結果はcar変数に格納されます。

お気づきかもしれませんが、このプログラムにはいくつかの重要な機能がありません。すべての注文を追跡しているわけではありません。car変数は、現在の注文の詳細のみを保持しています。関数carの結果で変数が更新されるたびcar_factoryに、前の順序の詳細が上書きされます。

ファイリングシステムのようにすべての注文を追跡するために、プログラムを更新する必要があります。この目的のために、<K、V>ペアでハッシュマップを定義します。ハッシュマップキーは、車の注文番号に対応します。ハッシュマップ値は、Car構造体で定義されているそれぞれの注文の詳細になります。

  1. ハッシュマップを定義するには、main関数の先頭、最初の中括弧の直後に次のコードを追加します{
// Initialize a hash map for the car orders
    // - Key: Car order number, i32
    // - Value: Car order details, Car struct
    use std::collections::HashMap;
    let mut orders: HashMap<i32, Car> = HashMap;

2. ordersハッシュマップを作成するステートメントの構文の問題を修正します。

ヒント

ハッシュマップを最初から作成しているので、おそらくこのnew()メソッドを使用することをお勧めします。

3. プログラムをビルドします。次のセクションに進む前に、コードがコンパイルされていることを確認してください。コンパイラからの警告メッセージは無視してかまいません。

ハッシュマップに値を追加する

次のステップは、履行された各自動車注文をハッシュマップに追加することです。

このmain関数では、car_factory車の注文ごとに関数を呼び出します。注文が履行された後、println!マクロを呼び出して、car変数に格納されている注文の詳細を表示します。

// Car order #1: Used, Hard top
    car = car_factory(order, 1000);
    println!("{}: {}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

    ...

    // Car order #6: Used, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 4000);
    println!("{}: {}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

新しいハッシュマップで機能するように、これらのコードステートメントを修正します。

  • car_factory関数の呼び出しは保持します。返された各Car構造体は、ハッシュマップの<K、V>ペアの一部として格納されます。
  • println!マクロの呼び出しを更新して、ハッシュマップに保存されている注文の詳細を表示します。
  1. main関数で、関数の呼び出しcar_factoryとそれに伴うprintln!マクロの呼び出しを見つけます。
// Car order #1: Used, Hard top
    car = car_factory(order, 1000);
    println!("{}: {}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

    ...

    // Car order #6: Used, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 4000);
    println!("{}: {}, Hard top = {}, {:?}, {}, {} miles", order, car.age.0, car.roof, car.motor, car.color, car.age.1);

2. すべての自動車注文のステートメントの完全なセットを次の改訂されたコードに置き換えます。

// Car order #1: Used, Hard top
    car = car_factory(order, 1000);
    orders(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

    // Car order #2: Used, Convertible
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 2000);
    orders(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

    // Car order #3: New, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 0);
    orders(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

    // Car order #4: New, Convertible
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 0);
    orders(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

    // Car order #5: Used, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 3000);
    orders(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

    // Car order #6: Used, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 4000);
    orders(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

3. 今すぐプログラムをビルドしようとすると、コンパイルエラーが表示されます。<K、V>ペアをordersハッシュマップに追加するステートメントに構文上の問題があります。問題がありますか?先に進んで、ハッシュマップに順序を追加する各ステートメントの問題を修正してください。

ヒント

ordersハッシュマップに直接値を割り当てることはできません。挿入を行うにはメソッドを使用する必要があります。

プログラムを実行する

プログラムが正常にビルドされると、次の出力が表示されます。

Car order 1: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("Used", 1000) })
Car order 2: Some(Car { color: "Green", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 2000) })
Car order 3: Some(Car { color: "Red", motor: Automatic, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 4: Some(Car { color: "Silver", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("New", 0) })
Car order 5: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("Used", 3000) })
Car order 6: Some(Car { color: "Green", motor: Automatic, roof: true, age: ("Used", 4000) })

改訂されたコードの出力が異なることに注意してください。println!マクロディスプレイの内容Car各値を示すことによって、構造体と対応するフィールド名。

次の演習では、ループ式を使用してコードの冗長性を減らします。

for、while、およびloop式を使用します


多くの場合、プログラムには、その場で繰り返す必要のあるコードのブロックがあります。ループ式を使用して、繰り返しの実行方法をプログラムに指示できます。電話帳のすべてのエントリを印刷するには、ループ式を使用して、最初のエントリから最後のエントリまで印刷する方法をプログラムに指示できます。

Rustは、プログラムにコードのブロックを繰り返させるための3つのループ式を提供します。

  • loop:手動停止が発生しない限り、繰り返します。
  • while:条件が真のままで繰り返します。
  • for:コレクション内のすべての値に対して繰り返します。

この単元では、これらの各ループ式を見ていきます。

ループし続けるだけ

loop式は、無限ループを作成します。このキーワードを使用すると、式の本文でアクションを継続的に繰り返すことができます。ループを停止させるための直接アクションを実行するまで、アクションが繰り返されます。

次の例では、「We loopforever!」というテキストを出力します。そしてそれはそれ自体で止まりません。println!アクションは繰り返し続けます。

loop {
    println!("We loop forever!");
}

loop式を使用する場合、ループを停止する唯一の方法は、プログラマーとして直接介入する場合です。特定のコードを追加してループを停止したり、Ctrl + Cなどのキーボード命令を入力してプログラムの実行を停止したりできます。

loop式を停止する最も一般的な方法は、breakキーワードを使用してブレークポイントを設定することです。

loop {
    // Keep printing, printing, printing...
    println!("We loop forever!");
    // On the other hand, maybe we should stop!
    break;                            
}

プログラムがbreakキーワードを検出すると、loop式の本体でアクションの実行を停止し、次のコードステートメントに進みます。

breakキーワードは、特別な機能を明らかにするloop表現を。breakキーワードを使用すると、式本体でのアクションの繰り返しを停止することも、ブレークポイントで値を返すこともできます。

次の例はbreakloop式でキーワードを使用して値も返す方法を示しています。

let mut counter = 1;
// stop_loop is set when loop stops
let stop_loop = loop {
    counter *= 2;
    if counter > 100 {
        // Stop loop, return counter value
        break counter;
    }
};
// Loop should break when counter = 128
println!("Break the loop at counter = {}.", stop_loop);

出力は次のとおりです。

Break the loop at counter = 128.

私たちのloop表現の本体は、これらの連続したアクションを実行します。

  1. stop_loop変数を宣言します。
  2. 変数値をloop式の結果にバインドするようにプログラムに指示します。
  3. ループを開始します。loop式の本体でアクションを実行します:
    ループ本体
    1. counter値を現在の値の2倍にインクリメントします。
    2. counter値を確認してください。
    3. もしcounter値が100以上です。

ループから抜け出し、counter値を返します。

4. もしcounter値が100以上ではありません。

ループ本体でアクションを繰り返します。

5. stop_loop値を式のcounter結果である値に設定しますloop

loop式本体は、複数のブレークポイントを持つことができます。式に複数のブレークポイントがある場合、すべてのブレークポイントは同じタイプの値を返す必要があります。すべての値は、整数型、文字列型、ブール型などである必要があります。ブレークポイントが明示的に値を返さない場合、プログラムは式の結果を空のタプルとして解釈します()

しばらくループする

whileループは、条件式を使用しています。条件式が真である限り、ループが繰り返されます。このキーワードを使用すると、条件式がfalseになるまで、式本体のアクションを実行できます。

whileループは、ブール条件式を評価することから始まります。条件式がと評価されるtrueと、本体のアクションが実行されます。アクションが完了すると、制御は条件式に戻ります。条件式がと評価されるfalseと、while式は停止します。

次の例では、「しばらくループします...」というテキストを出力します。ループを繰り返すたびに、「カウントが5未満である」という条件がテストされます。条件が真のままである間、式本体のアクションが実行されます。条件が真でなくなった後、whileループは停止し、プログラムは次のコードステートメントに進みます。

while counter < 5 {
    println!("We loop a while...");
    counter = counter + 1;
}

これらの値のループ

forループは、項目のコレクションを処理するためにイテレータを使用しています。ループは、コレクション内の各アイテムの式本体のアクションを繰り返します。このタイプのループの繰り返しは、反復と呼ばれます。すべての反復が完了すると、ループは停止します。

Rustでは、配列、ベクトル、ハッシュマップなど、任意のコレクションタイプを反復処理できます。Rustはイテレータを使用して、コレクション内の各アイテムを最初から最後まで移動します

forループはイテレータとして一時変数を使用しています。変数はループ式の開始時に暗黙的に宣言され、現在の値は反復ごとに設定されます。

次のコードでは、コレクションはbig_birds配列であり、イテレーターの名前はbirdです。

let big_birds = ["ostrich", "peacock", "stork"];
for bird in big_birds

iter()メソッドを使用して、コレクション内のアイテムにアクセスします。for式は結果にイテレータの現在の値をバインドするiter()方法。式本体では、イテレータ値を操作できます。

let big_birds = ["ostrich", "peacock", "stork"];
for bird in big_birds.iter() {
    println!("The {} is a big bird.", bird);
}

出力は次のとおりです。

The ostrich is a big bird.
The peacock is a big bird.
The stork is a big bird.

イテレータを作成するもう1つの簡単な方法は、範囲表記を使用することですa..b。イテレータはa値から始まりb、1ステップずつ続きますが、値を使用しませんb

for number in 0..5 {
    println!("{}", number * 2);
}

このコードは、0、1、2、3、および4の数値をnumber繰り返し処理します。ループの繰り返しごとに、値を変数にバインドします。

出力は次のとおりです。

0
2
4
6
8

このコードを実行して、このRustPlaygroundでループを探索できます。

演習:ループを使用してデータを反復処理する


この演習では、自動車工場のプログラムを変更して、ループを使用して自動車の注文を反復処理します。

main関数を更新して、注文の完全なセットを処理するためのループ式を追加します。ループ構造は、コードの冗長性を減らすのに役立ちます。コードを簡素化することで、注文量を簡単に増やすことができます。

このcar_factory関数では、範囲外の値での実行時のパニックを回避するために、別のループを追加します。

課題は、サンプルコードを完成させて、コンパイルして実行することです。

この演習のサンプルコードで作業するには、次の2つのオプションがあります。

  • コードをコピーして、ローカル開発環境で編集します。
  • 準備されたRustPlaygroundでコードを開きます。

ノート

サンプルコードで、todo!マクロを探します。このマクロは、完了するか更新する必要があるコードを示します。

プログラムをロードする

前回の演習でプログラムコードを閉じた場合は、この準備されたRustPlaygroundでコードを再度開くことができます。

必ずプログラムを再構築し、コンパイラエラーなしで実行されることを確認してください。

ループ式でアクションを繰り返す

より多くの注文をサポートするには、プログラムを更新する必要があります。現在のコード構造では、冗長ステートメントを使用して6つの注文をサポートしています。冗長性は扱いにくく、維持するのが困難です。

ループ式を使用してアクションを繰り返し、各注文を作成することで、構造を単純化できます。簡略化されたコードを使用すると、多数の注文をすばやく作成できます。

  1. ではmain機能、削除次の文を。このコードブロックは、order変数を定義および設定し、自動車の注文のcar_factory関数とprintln!マクロを呼び出し、各注文をordersハッシュマップに挿入します。
// Order 6 cars
    // - Increment "order" after each request
    // - Add each order <K, V> pair to "orders" hash map
    // - Call println! to show order details from the hash map

    // Initialize order variable
    let mut order = 1;

    // Car order #1: Used, Hard top
    car = car_factory(order, 1000);
    orders.insert(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

    ...

    // Car order #6: Used, Hard top
    order = order + 1;
    car = car_factory(order, 4000);
    orders.insert(order, car);
    println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

2. 削除されたステートメントを次のコードブロックに置き換えます。

// Start with zero miles
    let mut miles = 0;

    todo!("Add a loop expression to fulfill orders for 6 cars, initialize `order` variable to 1") {

        // Call car_factory to fulfill order
        // Add order <K, V> pair to "orders" hash map
        // Call println! to show order details from the hash map        
        car = car_factory(order, miles);
        orders.insert(order, car);
        println!("Car order {}: {:?}", order, orders.get(&order));

        // Reset miles for order variety
        if miles == 2100 {
            miles = 0;
        } else {
            miles = miles + 700;
        }
    }

3. アクションを繰り返すループ式を追加して、6台の車の注文を作成します。order1に初期化された変数が必要です。

4. プログラムをビルドします。コードがエラーなしでコンパイルされることを確認してください。

次の例のような出力が表示されます。

Car order 1: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 2: Some(Car { color: "Green", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 700) })
Car order 3: Some(Car { color: "Red", motor: Automatic, roof: true, age: ("Used", 1400) })
Car order 4: Some(Car { color: "Silver", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 2100) })
Car order 5: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 6: Some(Car { color: "Green", motor: Automatic, roof: true, age: ("Used", 700) })

車の注文を11に増やす

 プログラムは現在、ループを使用して6台の車の注文を処理しています。6台以上注文するとどうなりますか?

  1. main関数のループ式を更新して、11台の車を注文します。
    todo!("Update the loop expression to create 11 cars");

2. プログラムを再構築します。実行時に、プログラムはパニックになります!

Compiling playground v0.0.1 (/playground)
    Finished dev [unoptimized + debuginfo] target(s) in 1.26s
    Running `target/debug/playground`
thread 'main' panicked at 'index out of bounds: the len is 4 but the index is 4', src/main.rs:34:29

この問題を解決する方法を見てみましょう。

ループ式で実行時のパニックを防ぐ

このcar_factory関数では、if / else式を使用colorして、colors配列のインデックスの値を確認します。

// Prevent panic: Check color index for colors array, reset as needed
    // Valid color = 1, 2, 3, or 4
    // If color > 4, reduce color to valid index
    let mut color = order as usize;
    if color > 4 {        
        // color = 5 --> index 1, 6 --> 2, 7 --> 3, 8 --> 4
        color = color - 4;
    }

colors配列には4つの要素を持ち、かつ有効なcolor場合は、インデックスの範囲は0〜3の条件式をチェックしているcolor私たちはをチェックしません(インデックスが4よりも大きい場合color、その後の関数で4に等しいインデックスへのときに我々のインデックスを車の色を割り当てる配列では、インデックス値から1を減算しますcolor - 1color値4はcolors[3]、配列と同様に処理されます。)

現在のif / else式は、8台以下の車を注文するときの実行時のパニックを防ぐためにうまく機能します。しかし、11台の車を注文すると、プログラムは9番目の注文でパニックになります。より堅牢になるように式を調整する必要があります。この改善を行うために、別のループ式を使用します。

  1. ではcar_factory機能、ループ式であれば/他の条件文を交換してください。colorインデックス値が4より大きい場合に実行時のパニックを防ぐために、次の擬似コードステートメントを修正してください。
// Prevent panic: Check color index, reset as needed
    // If color = 1, 2, 3, or 4 - no change needed
    // If color > 4, reduce to color to a valid index
    let mut color = order as usize;
    todo!("Replace `if/else` condition with a loop to prevent run-time panic for color > 4");

ヒント

この場合、if / else条件からループ式への変更は実際には非常に簡単です。

2. プログラムをビルドします。コードがエラーなしでコンパイルされることを確認してください。

次の出力が表示されます。

Car order 1: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 2: Some(Car { color: "Green", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 700) })
Car order 3: Some(Car { color: "Red", motor: Automatic, roof: true, age: ("Used", 1400) })
Car order 4: Some(Car { color: "Silver", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 2100) })
Car order 5: Some(Car { color: "Blue", motor: Manual, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 6: Some(Car { color: "Green", motor: Automatic, roof: true, age: ("Used", 700) })
Car order 7: Some(Car { color: "Red", motor: Manual, roof: true, age: ("Used", 1400) })
Car order 8: Some(Car { color: "Silver", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 2100) })
Car order 9: Some(Car { color: "Blue", motor: Automatic, roof: true, age: ("New", 0) })
Car order 10: Some(Car { color: "Green", motor: SemiAuto, roof: false, age: ("Used", 700) })
Car order 11: Some(Car { color: "Red", motor: Manual, roof: true, age: ("Used", 1400) })

概要

このモジュールでは、Rustで使用できるさまざまなループ式を調べ、ハッシュマップの操作方法を発見しました。データは、キーと値のペアとしてハッシュマップに保存されます。ハッシュマップは拡張可能です。

loop手動でプロセスを停止するまでの式は、アクションを繰り返します。while式をループして、条件が真である限りアクションを繰り返すことができます。このfor式は、データ収集を反復処理するために使用されます。

この演習では、自動車プログラムを拡張して、繰り返されるアクションをループし、すべての注文を処理しました。注文を追跡するためにハッシュマップを実装しました。

このラーニングパスの次のモジュールでは、Rustコードでエラーと障害がどのように処理されるかについて詳しく説明します。

 リンク: https://docs.microsoft.com/en-us/learn/modules/rust-loop-expressions/

#rust #Beginners 

Ruth  Nabimanya

Ruth Nabimanya

1620633584

System Databases in SQL Server

Introduction

In SSMS, we many of may noticed System Databases under the Database Folder. But how many of us knows its purpose?. In this article lets discuss about the System Databases in SQL Server.

System Database

Fig. 1 System Databases

There are five system databases, these databases are created while installing SQL Server.

  • Master
  • Model
  • MSDB
  • Tempdb
  • Resource
Master
  • This database contains all the System level Information in SQL Server. The Information in form of Meta data.
  • Because of this master database, we are able to access the SQL Server (On premise SQL Server)
Model
  • This database is used as a template for new databases.
  • Whenever a new database is created, initially a copy of model database is what created as new database.
MSDB
  • This database is where a service called SQL Server Agent stores its data.
  • SQL server Agent is in charge of automation, which includes entities such as jobs, schedules, and alerts.
TempDB
  • The Tempdb is where SQL Server stores temporary data such as work tables, sort space, row versioning information and etc.
  • User can create their own version of temporary tables and those are stored in Tempdb.
  • But this database is destroyed and recreated every time when we restart the instance of SQL Server.
Resource
  • The resource database is a hidden, read only database that holds the definitions of all system objects.
  • When we query system object in a database, they appear to reside in the sys schema of the local database, but in actually their definitions reside in the resource db.

#sql server #master system database #model system database #msdb system database #sql server system databases #ssms #system database #system databases in sql server #tempdb system database

Excel  Tutorial

Excel Tutorial

1626495540

Connect Microsoft Access Database with Visual Basic 6.0

In this video we will learn how to connect Microsoft Access Database with Microsoft Visual Basic 6.0

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#visual-studio