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【JavaScript】内置对象 - 字符串对象 ④ ( 根据索引位置返回字符串中的字符 | 代码示例 )

文章目录 一、根据索引位置返回字符串中的字符 1、charAt 函数获取字符 2、charCodeAt 函数获取字符 ASCII 码 3、数组下标获取字符 String 字符串对象参考文档 : https...://developer.mozilla.org/zh-CN/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/String 一、根据索引位置返回字符串中的字符...根据索引位置返回字符 : 给定一个 字符串 中的索引值 , 获取 字符串 中的该 索引的对应字符 ; charAt(index) 函数 : 获取 index 索引对应的 字符 ; charCodeAt(..., 如果传入的类型不是 number 类型 , 会被转换为 number 整数 , 如果是 undefined 类型则转换为 0 ; 返回值 : 返回 index 索引位置的 字符 ; index 参数的取值范围是...指定索引位置的 字符 ASCII 码 , 函数原型如下 : charCodeAt(index) index 参数 : 字符串中的索引值 , 从 0 开始计数 , 如果传入的类型不是 number 类型

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    复合索引：向量搜索的高级策略

    通过合并IVF和PQ索引，可以将PQ量化后的向量存储在IVF结构中，实现更高效的搜索 Faiss Index Factory：简化索引构建流程 Faiss 的 index_factory 函数提供了一种极为简洁的方法来构建复合索引...在文献中，通常使用 recall@k 来表示在顶部 k 个返回记录中，查询的最近邻被返回的百分比。...例如，如果以 100 为 k 值，并且在 50% 的查询中返回了正确的最近邻，那么可以说 recall@100 的性能是 0.5。...IVFADC 索引构建步骤： 向量被分配到 IVF 结构中的不同列表（或 Voronoi 单元）。 使用 PQ 压缩这些向量。...多维ADC（Asymmetric Distance Computation）是一种先进的索引技术，它融合了多维索引结构和搜索过程中的不对称距离计算（特别是乘积量化PQ）。

    44210

    聊聊Batch Normalization在网络结构中的位置

    谷歌在2015年就提出了Batch Normalization(BN)，该方法对每个mini-batch都进行normalize，下图是BN的计算方式，会把mini-batch中的数据正规化到均值为0，...因为scale和shift是模型自动学习的，神经网络可以自己琢磨前面的正规化有没有起到优化作用，没有的话就"反"正规化，抵消之前的正规化操作带来的影响。 2....由于训练过程中参数的变化，导致各层数据分布变化较大，神经网络就要学习新的分布，随着层数的加深，学习过程就变的愈加困难，要解决这个问题需要使用较低的学习率，由此又产生收敛速度慢，因此引入BN可以很有效的解决这个问题...（3）加速了模型的收敛 和对原始特征做归一化类似，BN使得每一维数据对结果的影响是相同的，由此就能加速模型的收敛速度。 ?...（4）具有正则化效果 BN层和正规化/归一化不同，BN层是在mini-batch中计算均值方差，因此会带来一些较小的噪声，在神经网络中添加随机噪声可以带来正则化的效果。 3.

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    索引的数据结构及算法原理--索引使用策略及优化（中）

    上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引，但是key_len为4，说明只用到了索引的第一列前缀。...情况三：查询条件用到了索引中列的精确匹配，但是中间某个条件未提供 EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date...，因为title未提供，所以查询只用到了索引的第一列，而后面的from_date虽然也在索引中，但是由于title不存在而无法和左前缀连接，因此需要对结果进行扫描过滤from_date（这里由于emp_no...在这种成为“坑”的列值比较少的情况下，可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀：这次key_len为59，说明索引被用全了，但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询，这里检查了...当然，如果title的值很多，用填坑就不合适了，必须建立辅助索引。

    42210

    MySQL 中 InnoDB 的索引结构以及使用 B+ 树实现索引的原因

    InnoDB 是 MySQL 数据库中最常用的存储引擎之一，它使用了 B+ 树索引结构来实现高效的数据访问。在本篇文章中，我们将介绍 InnoDB 的索引结构以及为什么使用 B+ 树实现索引。...InnoDB 索引结构 在数据库中，索引是一种用于加快数据检索速度的技术。常见的索引结构包括 B-Tree、B+ Tree、Hash 等。...InnoDB 使用 B+ 树索引结构来实现数据的索引，其主要特点包括： 1、B+ 树是一种平衡树结构，每个节点的左右子树深度相差不超过 1。...3、支持高并发：由于所有扇出节点的值都存储在内存中，并且每个叶子节点固定只指向一个聚集索引，所以实现了对同时对数据库进行大量读写操作的高效并发处理。...4、支持高并发：B+ 树的分支节点值可以全部存放在内存中，而且每个叶子节点固定只指向一个聚集索引，这样就使得这种索引结构使得并发处理效率高。

    25010

    索引的数据结构

    ，索引和数据的存储位置可能不同，InnoDB 存储引擎是将索引和数据存放在一个以.ibd结尾的文件中，MyISAM 存储引擎将索引和数据分开存储，索引存放在以.myi为结尾的文件中，数据存放在以.myd...，索引查找顺序为下图所示： 因为此时的叶子节点中包含了我们要查找的 c1 和 c2，所以直接将记录返回给客户端。...非聚簇索引的存在不影响聚簇索引的组织结构，所以一张表可以有多个非聚簇索引。 总结： 聚簇索引的叶子节点存储的是 用户记录，非聚簇索引的叶子节点存储的是 数据位置(索引列的值和主键值)。...InnoDB 的 B+Tree 索引的注意事项 根页面位置万年不变 上述我们在索引迭代的过程中，为了更佳形象的描述，所以将顺序暂且定位自下而上，往上汇总目录项页。...上图中哈希函数 h 有可能将两个不同的关键字映射到同一个位置，这叫作 哈希碰撞，在数据库中一般采用 链接法来解决，也就是将散列到同一个槽位上的元素放到一个链表中，如下图所示： 既然 Hash 结构效率高

    8910

    倒排索引的精致结构

    FST 的末端节点会存储一个指针指向磁盘上的位置，不同的节点指向不同的位置，相同前缀的词汇在磁盘上会连续有序存储。...如果找到了这个词汇，那么这个词汇的边上就会有一个指向 Value 所在磁盘位置指针，接着就可以去取得这个词汇（关键词）对应的 Value（PostingList） 将它加载到内存中。...为了加深理解，我们再从逆向角度来描述这个结构。现在所有的 Key/Value 对都按照 Key 排序好了紧凑地存储在磁盘上，如果将所有的 Key 都放在内存里作为索引那这就是没有经过优化的状态。...这个数据结构我们以前在 Redis 的 zset 数据结构中遇到过，Lucene 中的 Skiplist 和 Redis 中的 Skiplist 是一样的。...综上所述，倒排索引的 Key 和 Value 都是部分放在内存中，从这点来说 FST 和 Skiplist 的结构具有一定的相似性，它们都是有高度的数据结构，高层的数据留在内存中，底层的数据淘汰到磁盘上

    1.2K20

    详述 MySQL 中 InnoDB 的索引结构以及使用 B+ 树实现索引的原因

    文章目录 表空间 段（segment） 区（extent） 页（page） 行（row） 索引结构 聚簇索引 辅助索引 为什么使用 B+ 树实现索引？...在本文中，我们以 InnoDB 为例，介绍 MySQL 的索引结构以及其使用 B+ 树实现索引的原因。 表空间 首先，我们来了解一下 MySQL 的表空间。...索引结构 聚簇索引 每个 InnoDB 的表都拥有一个索引，称之为聚簇索引，此索引中存储着行记录，一般来说，聚簇索引是根据主键生成的。...B 树在数据库中有一些应用，如 MongoDB 的索引使用了 B 树结构。但是在很多数据库应用中，使用了是 B 树的变种 B+ 树。...参考资料： MySQL存储引擎MyISAM和InnoDB底层索引结构 MySQL InnoDB 索引原理 MySQL——索引实现原理 MySQL的索引结构为什么使用B+树？

    1.1K10

    paddle深度学习4 向量的索引与切片

    通过索引，可以选取向量中的指定元素【一维Tensor的索引】对于一维Tensor，可以仿照python的列表，使用从0开始整数顺序索引import paddlea=paddle.arange(1,7)print...(a[-1],a[-2],a[-3],a[-4],a[-5],a[-6])【一维Tensor的索引】对于一个二维数组，选取某个元素就要用到两个整数指定它所在的行和列数字之间用逗号隔开，可以使用正负数，也可以正负数混用...paddle.reshape(paddle.arange(1,13),(3,4))print(a)print(a[2,3])print(a[0,-1])【Tensor切片】切片操作可以选取Tensor的部分元素下面以二维向量为例...【选取整行整列】如果某个维度的索引为一个冒号:则表示选取这个维度的所有元素，我们可以使用这个特性选中整行元素import paddlea=paddle.reshape(paddle.arange(1,13...paddlea=paddle.reshape(paddle.arange(1,13),(3,4))print(a)print(a[0,1:4])a[0,1:4]就表示选取向量a的第0行中的第1~第3元素

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    Android NDK编程（七）--- JNI中List结构的类数据返回

    前言 上一篇文章我们介绍了《Android NDK编程（六）--- JNI中类参数的传递与返回》学会了使用类的返回，在做开发中，往往我们返回的参数带有List的数据，所以我们今天这一章来说一下List...的数据返回方法。...代码实现 我们还是接着上面的DEMO，因为已经建好CProduct的类了，所以我们这里就不再创建了。 首先在VaccaeJNI中定义人们的方法getlistproduct() ?...二、获取ArrayList的构造函数ID并创建一个ArrayList对象 ? 三、获取ArrayList的Add函数的ID，准备在循环中调用 ? 四、获取CProduct类并定义类中的各个属性 ?...五、通过循环生成CProduct然后添加到我们的ArrayList中 ? 六、输出我们的ArrayList ?

    4.4K30

    第16期：索引设计（MySQL 的索引结构）

    上一章（第15期：索引设计（索引组织方式 B+ 树））讲了数据库基本上都用 B+ 树来存储索引的原因：适合磁盘存储，能够充分利用多叉平衡树的特性，磁盘预读，并且很好的支持等值，范围，顺序扫描等。...MySQL 的索引按照存储方式分为两类： 聚集索引：也称 Clustered Index。是指关系表记录的物理顺序与索引的逻辑顺序相同。...非聚集索引：也叫 Secondary Index。指的是非叶子节点按照索引的键值顺序存放，叶子节点存放索引键值以及对应的主键键值。MySQL 里除了 INNODB 表主键外，其他的都是二级索引。...再来看下 INNODB 表的二级索引，如下图所示： INNODB 二级索引的非叶子节点保存索引的字段值，上图索引为表 t1 的字段 age。叶子节点含有索引字段值和对应的主键值。...第一次通过检索二级索引叶子节点，找到过滤行对应的主键值；第二次通过这个主键的值去聚簇索引中查找对应的行。

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    【文档搜索引擎】在内存中构造出索引结构（下）

    4.保存到磁盘中 为什么要保存在磁盘中 索引本来是存储在内存中的，为什么要将其保存在硬盘中？...我们就需要把内存中的索引结构变成一个“字符串”，然后写文件即可 变成字符串的过程就是——序列化 对应的特定结构的字符串，反向解析成一些结构化数据（类/对象/基础数据结构）——反序列化 序列化和反序列化有很多现成的通用方法...把在内存中构造好的索引数据结构，保存到指定的文件中 index.save(); } private void parseHTML(File f) {...给定一个词，在倒排索引中，查询哪些文档和这个词关联 // 仔细思考这里的返回值，单纯的返回一个整数的 List 是否可行呢？...把内存中的索引结构保存到磁盘中 public void save(){ long beg = System.currentTimeMillis(); // 使用两个文件

    5000

    【文档搜索引擎】在内存中构造出索引结构（上）

    主要思路 通过 Index 类，在内存中构造出索引结构。...这个类要提供的方法： 给定一个 docId，在正排索引中，查询文档的详细信息 给定一个词，在倒排索引中，查询哪些文档和这个词关联 往索引中新增一个文档 把内存中的索引结构保存到磁盘中 把磁盘中的索引数据加载到内存中...所以我们要另建一个类，来对文档 id 和词之间的“相关性”进行判断。 最终倒排索引中查找关键词的方法 getInverted 的返回值就是“相关性” Weight // 2....，就设定成标题中出现的次数 * 10 + 正文中出现的次数 第六步：遍历刚才这个 HashMap，依次来更新倒排索引中的结构 for(Map.Entry entry :...value 的能力，但是换来的就是可以进行遍历了 通过这个遍历，就可以获取到每一个键值对了 倒排索引的结构 第一步就是先根据这里的值，去倒排索引中查一查，把 ArrayList 获取到 但也不一定可以获取到

    5700

    MySQL索引的本质，MySQL索引的实现，MySQL索引的数据结构

    (三)聚集索引和非聚集索引 二、MySQL中索引的实现（摘） （一）MyISAM索引实现： （二）InnoDB索引实现： 一、索引的本质 索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构。...23对比，与23相等，返回这行结果。...这就是极端的情况，都在一边。 (二)为什么红黑树不适合数据库索引？ 红黑树又叫：二叉平衡树 红黑树作为Java开发人员应该很耳熟吧，JDK8中的HashMap中的底层数据结构就用到了红黑树。...这么牛逼的JDK中都用到了红黑树，为什么数据库中的索引数据结构不太适合呢？ 还是上面那个假设，假设我们给Col1加上红黑树的索引。 过程如下动态演示： ?...在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。

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    索引中的b树索引

    1.索引如果没有特别指明类型,一般是说b树索引,b树索引使用b树数据结构存储数据,实际上很多存储引擎使用的是b+树,每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针,从而方便叶子节点的范围遍历 2.底层的存储引擎也可能使用不同的存储结构...,比如NDB集群存储引擎使用了T树,InnoDB使用的是B+树 3.MyISAM使用前缀压缩技术使得索引更小,InnoDB按照原数据格式进行存储,MyISAM通过数据的物理位置引用被索引的行,InnoDB...,根节点的槽中存放了指向子节点的指针,存储引擎根据这些指针向下层查找.通过比较节点页的值和要查找的值可以找到合适的指针进入下层子节点.树的深度和表的大小直接相关 6.叶子节点比较特别,他们的指针指向的是被索引的数据...,而不是其他的节点页 7.b树对索引列是顺序存储的,所以很适合查找范围数据. 8.索引对多个值进行排序的依据是,定义索引时列的顺序,比如联合索引key(a,b,c),这三个列的顺序 9.上面的联合索引对以下查询语句有效...,可以用于查询中的order by操作,如果可以按照某种方式查到值,那么也可以按这种方式排序

    1.4K20
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