大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 背景： 为了提高数据库效率，建索引是家常便饭；那么当查询条件为2个及以上时，我们是创建多个单列索引还是创建一个联合索引好呢？他们之间的区别是什么？...也就是说，我们现在可以利用上多个索引去优化or查询了。 index_merge作用： 1、索引合并是把几个索引的范围扫描合并成一个索引。...，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。...---- 重点： 多个单列索引在多条件查询时优化器会选择最优索引策略，可能只用一个索引，也可能将多个索引全用上！...但多个单列索引底层会建立多个B+索引树，比较占用空间，也会浪费一定搜索效率，故如果只有多条件联合查询时最好建联合索引！
有点类似于C语言 print("%s,%d,%d"%(name ,age ,school))
最近一个学弟在在进行数据分析时，经常需要计算不同时间窗口的滚动平均线。当数据是多维度的，比如包含多个股票或商品的每日价格时，我们可能需要为每个维度计算滚动平均线。...这意味着，如果我们想为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，我们需要编写一个自定义函数，该函数可以接受一个时间序列作为输入，并返回一个包含多个滚动平均线的DataFrame。...这意味着，如果我们想为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，transform方法会返回一个包含多个列的DataFrame，而这些列的长度与分组对象相同。这可能导致数据维度不匹配，难以进行后续分析。...解决方案为了解决这些问题，我们可以使用如下方法：1、编写一个自定义函数，该函数可以接受一个时间序列作为输入，并返回一个包含多个滚动平均线的DataFrame。...然后，使用groupby和apply方法，将my_RollMeans函数应用到每个分组对象中的每个元素。这样，就可以为每个股票计算多个时间窗口的滚动平均线，并避免数据维度不匹配的问题。
配置环境变量 配置系统变量： 进入 此电脑-》属性-》高级系统设置-》环境变量-》系统变量，点击 新建： JAVA_HOME C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_251 **配置...lib;%JAVA_HOME%\lib\dt.jar;%JAVA_HOME%\lib\tools.jar; 测试 Win+R 打开 cmd 输入： java -version javac 安装多个版本...安装下载好的 JDK21，重复上述安装 JDK1.8 的步骤到 配置环境变量 有所不同： 添加系统变量如下： JAVA_HOME8 C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_251...JAVA_HOME21 C:\Program Files\Java\jdk-21 修改之前配置的 系统变量： JAVA_HOME %JAVA_HOME8% 配置完成，连按确定关闭对话框。...打开cmd命令行，输入 java -version 切换版本 将 JAVA_HOME 的变量值改为 %JAVA_HOME21% 即可，cmd 命令行，输入 java -version 查看版本 切换版本不成功处理
Situation A: 将 header.h 里的 var 的 static 去掉，发现编译通过，但是链接时提示： main.obj : error LNK2005: "int NS1::var" (...var@NS1@@3HA) 已经在 src.obj 中定义，fatal error LNK1169: 找到一个或多个多重定义的符号。...Situation B: 还原 static，编译通过，运行生成的 EXE，输出：10 10 与预期的10 0不符。...根据 static 对变量的作用域的影响，推断应该是预编译过程中 NS1::var 分别被引入了 src.cpp 和 main.cpp，而在两个源文件中的 NS1::var 非同一个变量，而且其作用域分别为各自所在的...is : 0x3C8004 10 address is : 0x3C8000 可见两个源文件中的 var 非同一个。
结合ilm的方式实现滚动索引 （建议elasticsearch 7.0+ 以上版本使用）ilm： 索引生命周期管理，把索引分为了Hot、Warm、Cold、delete阶段。 ...基本概念描述policy索引生命周期中定义的策略states描述索引当前所处的状态，例如热状态、冷状态actions指策略进入某个状态时依次执行的动作conditons指状态之间转移需要满足的条件常用命令...*-\d+$的正则，后续的滚动索引会根据当前索引 +1 的形式创建。 ...如： 第一次创建的索引是index_name-00001，则后续的滚动索引为 index_name-00002、index_name-00003、index_name-00004.....接下来就可以通过相应的别名...1、创建后会有一个滚动索引初始化过程， 大概20分钟2、ilm实际上也是一个定时任务， 默认会隔10及分钟判断索引是否满足滚动索引条件。满足后才触发滚动索引，并不是一满足调节就触发滚动索引。
一 前言 前文说如何对比文件中的差异并举例几个方法，读者朋友也留言提出其他的解决方法比如 :ide，beyond compare 。本文继续说另外一个需求多个配置文件如何对比。...二 需求描述 有多个mysql实例，存在各个实例的my.cnf 和 数据库实时状态的 variables 值不一样的情况，所以需要对多个实例之间进行参数值的比较，一个个登陆到具体实例上查询又比较麻烦，直接无法通过文本对比...三 代码实现 3.1 先说一下伪代码逻辑： 1 编写配置文件记录多个db实例的连接信息 2 通过配置文件连接db 获取 show variables 命令，并存储多个结果集 3 将结果集 [{},{},...{}] 转化为 dict[section]={k1:v1,k2:v2,k3:v3...kn:vn} 4 利用 pandas 的DataFrame.to_html 将处理过的集合输出为 html 文件...3.3 具体的用法 instances.cnf的内容如下，如果有多个实例 可以配置多个section [dbN] [db1] host = xxx user = xx pass = xxyz port
000001的别名，现在filebeat-7.8.0成为一个实体索引，后续索引也没法滚动了，ILM也执行不下去了。...问题就是我们的日志量并不大，最近一次创建的索引是2021年12月25号创建的，并且没有触发滚动，直接一把把2021年的索引删除掉之后，当前集群没有正在写入的索引了filebeat写入时实际上是通过别名"...因为我们还是需要对索引进行滚动的，现在别名成了实体索引，所以必须解决这个问题。...解决方式2如果不想重启filebeat，也不想把已有的"filebeat-7.8.0"索引删除掉，此时可以借助于default_pipeline进行索引重定向，把写入到"filebeat-7.8.0"索引的数据重定向到新的可滚动的索引进行写入...这种方式可以不用删除filebeat-7.8.0实体索引，但是随着时间的推移，当需要清理该索引时，则需要把上述filebeat-7.8.0索引模板中的滚动别名改回为"filebeat-7.8.0"并且把当前正在写入的最新的别名修改为
例如，对于上图中DOY为1的blue这个单元格，那么求出来的平均值就是在全部名称为Ref_GRA_Y.csv格式的.csv文件之中，DOY为1且列名为blue的单元格的平均值。...基于Python读取多个Excel文件并跨越不同文件计算均值有些类似，大家如果有需要，也可以参考之前的这一篇文章。...随后，我们使用glob.glob()函数结合文件夹路径和文件匹配模式，获取满足条件的.csv文件的路径列表，存储在file_paths变量中。...完成所有文件的处理后，使用combined_data.groupby('DOY').mean()计算所有文件的平均值，按照DOY列进行分组并求平均值。...文件，指定index=True以包含索引列。
用了lnmp一键安装包，发现自己越来越长见识啦，我的虚拟机中同时安装了两个版本的PHP，我每次php -v 时都是一个低版本的php，后来想直接用高版本了，就想着配置一下环境变量就搞定了，于是就安装环境变量的折腾...，最后发现无论怎么调整都没办法更改过来，查看了lnmp的论坛才知道，只需要建一个软连接即可。
1.Basic Paxos 是通过二阶段提交的方式来达成共识的。二阶段提交是达成共识的常用方式，如果你需要设计新的共识算法的时候，也可以考虑这个方式。...2.除了共识，Basic Paxos 还实现了容错，在少于一半的节点出现故障时，集群也能工作。...也就是说，“大多数节点都同意”的原则，赋予了 Basic Paxos 容错的能力，让它能够容忍少于一半的节点的故障。...3.本质上而言，提案编号的大小代表着优先级，你可以这么理解，根据提案编号的大小，接受者保证三个承诺，具体来说：如果准备请求的提案编号，小于等于接受者已经响应的准备请求的提案编号，那么接受者将承诺不响应这个准备请求...；如果接受请求中的提案的提案编号，小于接受者已经响应的准备请求的提案编号，那么接受者将承诺不通过这个提案；如果接受者之前有通过提案，那么接受者将承诺，会在准备请求的响应中，包含已经通过的最大编号的提案信息
然后把这个值放到刚才我们写的设置流程变量的方法中： 、 执行上面的方法，成功后我们看看数据库的act_ru_variable表会有我们设置的几个变量： 然后我们继续往下走，执行完成任务方法，注意修改任务...下面再介绍一种可以设置多个变量的方法： /** * 设置多个流程变量数据 */ @Test public void setVariableValue1(){ TaskService taskService...variables.put("student", student2); taskService.setVariables(taskId, variables); } /** * 获取多个流程变量数据...下面再介绍一个局部变量，就是设置的变量值只在当前节点有效，当流程走到下一个节点时，是获取不到这个值的。...数据库的变量表也少了一条数据。 好了，这就是流程局部变量了。
SearXNG是一款创新的免费互联网元搜索引擎，为你提供来自 Google、Bing、Yahoo 等 70 多种各大视频、图片、搜索、磁力等网站结果展示，并对搜索结果进行优化。...为用户提供了一个全面而丰富的搜索体验。这款软件的显著特点在于其对用户隐私的严格保护，确保在搜索过程中用户不会被跟踪或分析个人数据。...功能特点 以用户隐私保护为核心特点的元搜索引擎，它通过在搜索请求中去除私人数据、不发送cookie、为每个请求生成随机浏览器配置文件来确保匿名性；同时，它避免了广告和用户跟踪，保护用户数据不被第三方利用...开源成就 目前已经获得10.4K Star 主要功能 聚合搜索：结合多个搜索引擎的数据，提供综合的搜索结果。 隐私保护：确保用户的搜索行为不被追踪和记录。...3万多个公开公共可用IPTV频道1K Star好工具!离线的实时翻译神器,覆盖主要语种61.9K Star膜拜!程序员再就业工具书开源了这!才是AI时代做报表的最佳方式,只需3步
因为自己看到好多问多个文件调用的，感觉这个应该说一说 对了大家有没有知道这个是干什么的 ?...让test 调用 test1里面的一个变量 ? ? ? 下载进去 ? 注意哈，这样是不允许的，再用test1请求test文件，然后调用test里面的值 ? ? ?...如果想这样做，其实可以再做一个文件哈，里面放一个变量，然后test和test1都可以请求这个文件并操作这个变量 现在看定时器 ?...一次性的不需要关闭，因为是自己关闭 然后来个循环的 module(......现在用一个变量在里面加一，加到5停止这个定时器 module(...
老王：哈哈，小陈啊，看来我没看错你啊，挺聪明的哦。像是这种情况啊要对多个变量进行操作，同时又要保证这个操作具有原子性，单独使用AtomicInteger、AtomicBoolean是做不到的。...小陈：那怎样在不使用锁的情况下保证多个变量的修改是具有原子性的呢？ 老王：哈哈，这个时候就需要用到Atomic给我们提供的另外一个类了，AtomicReference。...它可以将多个变量封装为对象的多个属性，然后一次性的更新整个对象，就能cas的更新多个变量，确保原子性。...老王：是的，就是这个道理，画个图来解析它的步骤，就是这样的： （1）将多个变量封装在一个对象中，比如demo对象，封装了value1、value2、value3变量的值，此时三个变量均为0 （2）此时要将...3个变量的值均更新为1，则新创建一个对象update封装value1、value2、value3的值均为1 （3）此时只需要将旧的demo对象通过cas操作替换为新的update对象即可，这样就将多个变量的更新操作变为了一个对象的
1.2 天气数据的特点天气数据通常包含多个变量，如温度、湿度、风速等。这些数据通常是时间序列数据，意味着每个观测值都有一个对应的时间戳。...# 将日期列转换为日期时间类型df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])# 设置日期列为索引df.set_index('date', inplace=True)2.3...我们可以使用 Pandas 提供的时间序列功能来进行滚动平均、重采样等操作。2.3.1 滚动平均滚动平均可以帮助我们平滑数据，减少噪声的影响。...例如，计算过去7天的平均温度：# 计算7天滚动平均温度df['rolling_mean_temperature'] = df['temperature'].rolling(window=7).mean(...)# 绘制温度和滚动平均温度图import matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(10, 6))plt.plot(df.index, df['temperature
关于Uncover Uncover是一款功能强大的主机安全检测工具，该工具本质上是一个Go封装器，并且使用了多个著名搜索引擎的API来帮助广大研究人员快速识别和发现暴露在外网中的主机或服务器。...功能介绍 1、简单、易用且功能强大的功能，轻松查询多个搜索引擎； 2、支持多种搜索引擎，其中包括但不限于Shodan、Shodan-InternetDB、Censys和Fofa等； 3、自动实现密钥/...censys: - CENSYS_API_ID:CENSYS_API_SECRET fofa: - FOFA_EMAIL:FOFA_KEY 或者，我们也可以直接将API密钥以环境变量的形式添加到...2607:7c80:54:3::74:3001 104.198.55.35:80 46.101.82.244:3000 34.147.126.112:80 138.197.147.213:8086 多个搜索引擎...API（Shodan、Censys、Fofa） Uncover支持使用多个搜索引擎，默认使用的是Shodan，我们还可以使用“engine”参数来指定使用其他搜索引擎： echo jira | uncover
我们重新采样时间序列索引的一些重要规则是： M =月末 A =年终 MS =月开始 AS =年开始 让我们将其应用于我们的数据集。 假设我们要在每年年初计算运输的平均值。...如果要计算10天的滚动平均值，可以按以下方式进行操作。 ? ? 现在在这里，我们可以看到前10个值是 NaN， 因为没有足够的值来计算前10个值的滚动平均值。它从第11个值开始计算平均值，然后继续。...我们还可以通过 在.plot顶部调用.bar来绘制每年开始的平均值 的 条形图。 ? ? 类似地，我们可以绘制月初的滚动平均值和正常平均值，如下所示。 ?...然后，我们绘制了30天窗口中的滚动平均值。请记住，前30天为空，您将在图中观察到这一点。然后我们设置了标签，标题和图例。 该图的输出为 ?...请注意，滚动平均值中缺少前30天，并且由于它是滚动平均值，与重采样相比，它非常平滑。 同样，您可以根据自己的选择绘制特定的日期。假设我要绘制从1995年到2005年的每年年初的最大值。
d：原始观测值相差的次数，也称为相异度。 q：移动平均窗口的大小，也称为移动平均的顺序。...这看起来似乎很明显，但是有助于激发需要在原始观测值和模型预测的残差中确认模型的假设。 接下来，让我们看一下如何在Python中使用ARIMA模型。我们将从加载简单的单变量时间序列开始。...可以通过调用 predict（） 函数并指定要预测的一个或多个时间的索引来进行预测。 我们将ARIMA模型拟合到整个Shampoo Sales数据集，并检查残差。...滚动预测ARIMA模型 ARIMA模型可用于预测未来的时间步长。 我们可以在ARIMAResults 对象上使用predict（）函数 进行预测。它接受时间步长索引作为参数进行预测。...这些索引与用于进行预测的训练数据集的开始有关。
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