Использование SQLite в Unity (Unity + SQLite)
- Из песочницы
- Tutorial
WITH RECURSIVE numbers AS (SELECT 0 AS n UNION ALL SELECT n+1 FROM numbers WHERE n<89),
pixels AS (SELECT rows.n as row, cols.n as col FROM numbers as rows CROSS JOIN
numbers as cols WHERE rows.n > 4 AND rows.n < 38 AND cols.n > 9 AND cols.n < 89),
rawRays AS (SELECT row, col, -0.9049 + col * 0.0065 + row * 0.0057 as x,
-0.1487 + row * -0.0171 as y, 0.6713 + col * 0.0045 + row * -0.0081 as z FROM pixels),
norms AS (SELECT row, col, x, y, z, (1 + x * x + y * y + z * z) / 2 as n FROM rawRays),
rays AS (SELECT row, col, x / n AS x, y / n AS y, z / n AS z FROM norms),
iters AS (SELECT row, col, 0 as it, 0 as v FROM rays UNION ALL
SELECT rays.row, rays.col, it + 1 AS it, v + MAX(ABS(0.7+v*x) - 0.3,
ABS(0.7+v*y) - 0.3, ABS(-1.1+v*z) - 0.3, -((0.7+v*x) * (0.7+v*x) +
(0.7+v*y) * (0.7+v*y) + (-1.1+v*z) * (-1.1+v*z)) * 1.78 + 0.28) AS v
FROM iters JOIN rays ON rays.row = iters.row AND rays.col = iters.col WHERE it < 15),
lastIters AS (SELECT it0.row, it0.col, it0.v AS v0, it1.v AS v1, it2.v AS v2
FROM iters as it0 JOIN iters AS it1 ON it0.col = it1.col AND it0.row = it1.row
JOIN iters AS it2 ON it0.col = it2.col AND it0.row = it2.row
WHERE it0.it = 15 AND it1.it = 14 AND it2.it = 13),
res AS (SELECT col, (v0 - v1) / (v1 - v2) as v FROM lastIters)
SELECT group_concat(
substr('$@B%8&WM#*oahkbdpqwmZO0QLCJUYXzcvunxrjft/|()1{}[]?-_+~<>i!lI;:,"^. ',
round(1 + max(0, min(66, v * 67))), 1) || CASE WHEN col=88 THEN X'0A' ELSE '' END, '')
FROM res;
npm i sqlite3
устанавливает только те библиотеки, которые могут исполняться при непосредственном запуске через node. А если попытаться подключить скрипт в html и запустить этот html в NW.js, то ничего у нас не выйдет. Гугл сотоварищи выдает только один рецепт включения sqlite в проект на nw.js, да и тот приходится вытаскивать из кэша. Да и устарел он уже. Посему было потрачено пару дней на изучение проблематики и поиск рабочего решения. Прошу под кат.Привет! Сегодня я выпустил новую версию ThinkingHome.Migrator — инструмента для версионной миграции схемы базы данных под платформу .NET Core.
Пакеты опубликованы в NuGet, написана подробная документация. Вы уже можете пользоваться новеньким мигратором, а я расскажу, как он появился, почему у него номер версии 3.0.0 (хотя это первый релиз) и зачем он нужен, когда есть EF Migrations и FluentMigrator.
Но сегодня в стандартной версии openssl отсутствует поддержка как ГОСТ Р 34.11-2012, так и ГОСТ Р 34.10-2012. Более того в версии 1.1 поддержка криптографии ГОСТ исключена из стандартной поставки («The GOST engine was out of date and therefore it has been removed.»)было сказано:
Чем не устраивает вот эта, которую «убрали?» github.com/gost-engine/engine
Пример билда: github.com/rnixik/docker-openssl-gost/blob/master/Dockerfile
Экспрессивность — интересное свойство языков программирования. С помощью простого комбинирования выражений можно добиться впечатляющих результатов. Некоторые языки осмысленно отвергают идеи выразительности, но Kotlin точно не является таким языком.
С помощью базовых конструкций языка и небольшого количества сахара мы попытаемся воссоздать SQL в синтаксисе Kotlin настолько близко, насколько это возможно.
Ссылка на GitHub для нетерпеливых
Нашей целью будет помочь программисту отловить определенное подмножество ошибок на этапе компиляции. Kotlin, являясь строготипизованным языком, поможет нам уйти от невалидных выражений в структуре SQL запроса. Как бонус, мы получим еще защиту от опечаток и помощь от IDE в написании запросов. Исправить недостатки SQL полностью не получится, но устранить некоторые проблемные места вполне возможно.
Данная статья расскажет про библиотеку на Kotlin, которая позволяет писать SQL запросы в синтаксисе Kotlin. Также, мы немного посмотрим на внутренности библиотеки, чтобы понять как это работает.
Конечно, вы постоянно что-то редактируете и прекрасно умеете это делать. А что насчёт данных в мобильном приложении, когда на экране нужно разместить большое количество элементов? Не забудьте, что сделать это нужно максимально аккуратно для пользователя, эффективность которого напрямую зависит от удобства ввода. Задача перестаёт быть тривиальной.
Прочитав статью, вы узнаете, как:
В конце вас ждет готовый прототип с исходным кодом, демонстрирующим описанный подход.
Что касается популярности этих сервисов, то центры госуслуг «Мои документы» привлекли чуть больше половины всех проголосовавших, незначительно уступив порталу «Активный гражданин»как-то возникают лёгкие сомнения. Так что — приступим к сбору информации! А потом будем её анализировать. Для этого нам понадобится какой-нибудь язык (скажем, питон), какая-нибудь бд (скажем, sqlite) и какой-нибудь веб-скраппер, благо для питона их множество. Сразу говорю, в конце дам ссылку на получившуюся базу данных, можно сделать с ней что угодно.
Каждая таблица в SQLite по умолчанию содержит приватный ключ на основе автоматически генерируемого 64-битного целого. Это эффективно и удобно в большинстве ситуаций. Неудобства начинаются, пожалуй, только в двух случаях:
Может показаться, что и второй задачи в комбинации с SQLite не должно возникать, но распределенность не всегда означает что-нибудь вроде BigData. Типичный пример (из-за чего лично мне и понадобилось исследование на эту тему) это приложение с возможностью синхронизации данных между устройствами. Это может быть как что-то небольшое, как записная книжка, так и более нагруженное, как история браузера. Проблемой тут становится не столько объем данных, сколько слияние нескольких баз. Очевидно, что целочисленные счетчики записей, начинающие отсчет с 1, неизбежно будут выдавать конфликтующие последовательности, а значит использовать их в качестве уникального идентификатора записи на нескольких устройствах уже нельзя. Можно заморочиться с разделением на поддиапазоны или "сдвиганием" айдишников записей перед их передачей, но это все кривые и хрупкие костыли. Никто так не делает, конечно же. Вместо этого каждое устройство присваивает своим записям что-нибудь вроде GUID-а – просто и надежно.