Oracle APEX 5.1 – Envío de páginas y validación de páginas
Zod está diseñado para ser lo más fácil posible para los desarrolladores. El objetivo es eliminar las declaraciones de tipo duplicadas. Con Zod, declaras un validador una vez y Zod inferirá automáticamente el tipo estático de TypeScript. Es fácil componer tipos más simples en estructuras de datos complejas.
z.enum es una forma nativa de Zod para declarar un esquema con un conjunto fijo de valores de cadena permitidos. Pasa la matriz de valores directamente a z.enum(). Alternativamente, usa as const para definir tus valores de enum como una tupla de cadenas. Consulta la documentación de const assertion para más detalles.
Los enums de Zod son el enfoque recomendado para definir y validar los enums. Pero si necesitas validar contra un enum de una biblioteca de terceros (o no quieres reescribir tus enums existentes) puedes usar z.nativeEnum().
Aunque en muchos casos, se recomienda utilizar A.merge(B) para fusionar dos objetos. El método .merge devuelve una nueva instancia de ZodObject, mientras que A.and(B) devuelve una instancia de ZodIntersection menos útil que carece de los métodos comunes de los objetos como pick y omit.
Web API – EF Code First – Convenciones
Los fallos de comportamiento pueden ser precursores de accidentes. Sin embargo, las diferencias individuales en la predisposición a los fallos de comportamiento se han investigado predominantemente dentro de parámetros relativamente estrechos, con el enfoque limitado a subconjuntos de comportamientos o dominios específicos. Una perspectiva más amplia podría resultar útil para iluminar las correlaciones entre diversas formas de accidentes. La presente investigación se llevó a cabo como un paso hacia el desarrollo del concepto de propensión a los fallos de comportamiento en su aspecto multidimensional. Informamos de la fase inicial del desarrollo y la validación del cuestionario de propensión a los fallos (PF): una escala breve, multifacética y de autoinforme de fallos de comportamiento comunes en entornos cotidianos. En una fase preliminar concebimos un amplio conjunto de ítems prospectivos. El estudio 1 identificó y validó la estructura factorial del PF y redujo la escala a una medida breve de 16 ítems. El estudio 2 corroboró la estructura factorial del PF y evaluó su validez de constructo mediante la valoración de su relación con el Modelo de Cinco Factores (FFM) de los rasgos de personalidad. El estudio 3 comprobó la validez de criterio del PM evaluando su capacidad para predecir conductas desviadas. Estos estudios proporcionan evidencia del rendimiento del PF en la generación de información valiosa sobre una amplia gama de antecedentes conductuales de accidentes.
Haciendo cosas raras con Ecto | Nikola Begedin
He estado buscando cómo minimizar el tiempo que se tarda en validar una restricción referencial. Queremos que se valide para que el optimizador utilice la eliminación de uniones durante la reescritura de la consulta. Sin embargo, para una tabla grande se necesita mucho tiempo para validar – y como siempre – el tiempo es escaso.Mientras se traza el ALTER TABLE …. MODIFY CONSTRAINT … VALIDATE me he dado cuenta de que se está ejecutando una sentencia recursiva que asegura que todos los datos de la tabla hija están bien, y que la restricción puede ser validada. El problema de la sentencia es que une la tabla hija y la tabla padre en ese orden utilizando la sugerencia «ordered». Esto hace que la tabla hija sea la tabla conductora, y en nuestro caso, es enorme, lo que resulta en un segmento temporal enorme. Intenté invertir el orden de unión, y supuso una gran diferencia en cuanto al rendimiento.¿Cuál es la motivación para dictar el orden de unión entre las dos tablas: primero la hija y luego la madre? Tenemos muchos casos en los que sería muy beneficioso dejar que el optimizador elija el orden de unión (primero el padre, luego el hijo). Esta es la sentencia recursiva que se ejecuta:select /*+ all_rows ordered dynamic_sampling(2) */ A.rowid, :1, :2, :3 from «FOO». «CHILD_TABLE» A , «FOO». «PARENT_TABLE» B where( «A». «FK» no es null) and( «B». «PK» (+)= «A». «FK») and( «B». «PK» es null)Intenté hacer un caso de prueba LiveSQL, pero el sitio estaba caído. Así que obtendrás la forma «antigua»: crear el usuario foo identificado por los usuarios del tablespace por defecto de BAR;
Validación de Fp-ts
Una matriz de confusión es una tabla que suele utilizarse para describir el rendimiento de un modelo de clasificación (o «clasificador») en un conjunto de datos de prueba cuyos valores verdaderos se conocen. La matriz de confusión en sí es relativamente sencilla de entender, pero la terminología relacionada puede ser confusa.
Quise crear una «guía de referencia rápida» para la terminología de las matrices de confusión porque no pude encontrar un recurso existente que se ajustara a mis necesidades: presentación compacta, uso de números en lugar de variables arbitrarias, y explicación tanto en términos de fórmulas como de frases.
En relación con la estadística bayesiana, la sensibilidad y la especificidad son las probabilidades condicionales, la prevalencia es el previo, y los valores predictivos positivos/negativos son las probabilidades posteriores.
