大对象处理

pgsql 的大对象功能，说白了就是用来存大块东西的，比如图像、视频、大文本这类撑爆字段的数据。平时开发遇到这类需求还挺常见，尤其是要和文件打交道的时候。大对象在 PostgreSQL 里靠一个叫做OID的东西来标识，系统分配一个 32 位的整数编号，有了它之后，后面所有的读写都靠它。你可以用lo_create()来创建，基本上就是一句话的事：DECLARE loboid oid; BEGIN loboid := lo_create(0); END;写入呢，用lo_put()，指定 OID、偏移量和数据内容就行。比如写一句Hello, World!进去，也就一行代码：PERFORM lo_

DB2大对象（LOB）详解涉及的内容非常丰富，下文将详细介绍DB2中LOB字段的存储及处理过程，创建LOB数据对象的方法，以及维护LOB数据的关键注意事项和使用工具进行维护的技巧。DB2中LOB字段存储和处理是复杂而深奥的技术，特别适用于IBM Z平台上的DB2数据库。LOB数据类型包括CLOB（字符型大对象）、BLOB（二进制大对象）和DBCLOB（双字节字符型大对象），这些类型具有超过标准数据类型的存储能力。在创建LOB数据对象时，需特别注意记录大小不能超过DB2表定义的页面大小。

超越文本限制：DB2 UDB中的大对象数据类型 传统的文本数据类型如LONG VARCHAR和LONG GRAPHIC在存储容量上存在限制，最大仅支持32K，这对于存储中等规模的文本数据尚可，但无法满足多媒体应用日益增长的需求。为了应对存储更大容量、更多类型的数据（如声音、图像、视频等）的需求，DB2 UDB引入了三种大对象（LOB）数据类型： BLOB（Binary Large Object）: 用于存储二进制数据，例如图像、音频和视频文件。 CLOB（Character Large Object）: 用于存储大量的文本数据，例如大型文档或XML文件。 DBCLOB（Double-Byte

| 数据类型 | 说明 ||---|---|| BFILE | 指向存储在数据库外部服务器文件系统上的二进制文件的定位器 || BLOB | 存储非结构化的二进制大对象数据 || CLOB | 存储单字节或多字节字符数据 || NCLOB | 存储 Unicode 编码的字符数据 |

面向对象的三大特征——封装、继承、多态，你一定听过，但真正吃透了吗？这套基于SoC FPGA的开发教程讲得就挺细，尤其适合边学边做的开发方式。封装这块讲得还蛮实在，先说概念，再聊怎么用，比如怎么通过成员方法保护内部数据。你要是做嵌入式，尤其是跟 FPGA 打交道的，理解封装真的是事半功倍。我觉得最有用的，是它把封装和业务逻辑结合起来讲，不是死板讲理论，而是告诉你在哪儿该封装、怎么封装、为啥封装。挺接地气。你还可以顺带看看相关资源，比如Java OOP、PowerBuilder的应用，或者深入了解下对象数据库的实现思路，都能帮你打开新思路。如果你正好在搞SoC FPGA开发，又想补补 OOP 的

GBase8s大对象数据类型介绍文档提供了详尽的信息，涵盖了其在数据库管理中的重要性和应用场景。

Yanowitz和Bruckstein提出的二值化方法中，为了去除图像中的幽灵对象，可以使用后处理步骤。通过对每个打印对象边缘的平均梯度进行计算，并标记平均梯度低于阈值TP的对象为错误分类并删除。主要步骤包括：1. 使用（3x3）均值滤波器平滑原始图像以去除噪声；2. 计算平滑图像的梯度幅值图像G，例如使用Sobel边缘算子；3. 选择阈值TP的值；4. 对于所有4连通的打印组件，计算边缘像素的平均梯度，并去除平均边缘梯度低于阈值TP的打印组件。参考文献：Øivind Due Trier，Torfinn Taxt，1995年的文档图像二值化方法评估，详细信息请访问：http://citesee

Apache Spark是Apache软件基金会下的一款专为大规模数据处理设计的高效、通用、可扩展的大数据处理框架。在Spark 2.3.0版本中，新增了多项性能优化和功能增强，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib（机器学习库）和GraphX（图计算）。解压后，用户需按照指南进行环境配置，如修改目录名称为spark-2.3.0，并编辑spark-env.sh文件设置相关环境变量，如SPARK_MASTER_IP、SPARK_LOCAL_IP、SPARK_EXECUTOR_INSTANCES和SPARK_EXECUTOR_MEMORY等。此外，

方案概述 方案一：优化现有MySQL数据库优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，成本最低。缺点：有优化瓶颈，数据量过亿存在限制。 方案二：升级数据库类型，选择100%兼容MySQL的数据库优点：不影响现有业务，源程序不需要修改代码，几乎无需操作即可提升数据库性能。缺点：增加了数据库维护费用。 方案三：一步到位，大数据解决方案，采用NewSQL/NoSQL数据库优点：扩展性强，成本低，没有数据容量瓶颈。缺点：需要修改源程序代码。 以上三种方案可以按顺序逐步尝试。数据量在亿级以下时，无需更换NoSQL，避免高昂开发成本。三种方案均已落地实施，测试效果良好。在此过程中，不禁感叹那些离职的开发者

PySpark 结合了 Python 和 Apache Spark 的强大功能，真心是大数据和机器学习开发者的福音。作为一个 Python 程序员，你无需学新语言就能享受 Spark 的高效数据和机器学习功能。比如，Spark SQL 让你通过 SQL 语法轻松查询数据，Structured Streaming 让实时数据变得简单。而 MLlib 的算法库，可以你各种机器学习问题——从分类回归到聚类降维，样样不落。要是你提升自己在大数据领域的技能，PySpark 绝对是个不错的选择。