④ Using filesort，表示只使用文件排序，先对 from 子句的表中记录进行排序，再对排好序的记录进行聚合操作。...如果读取出来的记录不符合 where 条件，继续读取下一条记录。 如果读取出来的记录符合条件，进入第 2 步。 第 2 步，分组计数。 对 i1 字段值不为 NULL 的记录进行分组计数。...从存储引擎读取符合 where 条件的所有记录之后，把数据发送给客户端之前，需要按照临时表中 e1 字段值对临时表中的记录进行排序。...只使用文件排序 使用临时表 + 文件排序、只使用文件排序，这两种方式中虽然都包含文件排序，但是它们的含义是不一样的。 临时表 + 文件排序，这里的文件排序，表示对临时表中的记录进行排序。...只使用文件排序，这里的文件排序，表示对 from 子句的表中记录进行排序。
在第一项实验中，清醒的患者进行了一项自主的手部运动任务，并对他们的表现进行实时观察，同时不同的大脑区域被直流电刺激(DES)短暂地干扰。在第二项实验中，清醒患者回顾性报告DES后的运动表现。...为此，12名清醒患者用右手进行一项自主运动任务，包括有节奏地操作一个圆柱形手柄(手部操作任务，HMt，见图1)。...在所有的试验中，运动在刺激后重新开始，尽管很容易识别DES期间的运动中断，但我们进行了肌电图(EMG)信号分析，以量化HMt执行过程中DES对手部肌肉的影响。...另外，在手托状态下，PMC和S1上的DES没有引起任何可观察到的运动或肌电激活，每位患者各刺激部位的HMt详细结果见图3。...例如，腹侧PMC最近被描述为肢体制动过程中的运动监测的神经关联，在不可能的运动中，腹侧PMC活动的增加与有意识地检测运动计划和运动执行之间的不匹配有关。
、数组和哈希等集合类型、多对多关系的实现，很多的问题都不是仅仅能通过数据上的迁移解决的，我们需要在对数据进行迁移之前先对部分数据结构进行重构，本文中的后半部分会介绍需要处理的数据结构和逻辑。...，首先是为所有的表添加 uuid 字段，同时为所有的外键例如 post_id 创建对应的 post_uuid 字段，通过 uuid 将两者关联起来： ?...还会创建两个 ActiveRecord::Base的子类 Tag::HABTM_Posts 和 Post::HABTM_Tags，我们可以使用下面的代码简单实验一下： ?...上述代码打印出了两个 has_and_belongs_to_many 生成的类 Tag::HABTM_Posts 和 Post::HABTM_Tags，它们有着完全相同的表 posts_tags，处理多对多关系时...所有使用 has_and_belongs_to_many 的多对多关系都需要通过上述代码进行迁移，这一步需要在删除数据库中的所有 uuid 字段之前完成。
用来估算查询条件选择度的常见统计信息包括表统计信息和字段统计信息。DBA计算查询条件选择度或代价时经常通过手工执行SQL语句获取，并进行返回行数或代价的粗略估算。...针对复杂SQL的优化，比如多条件查询、Range查询以及多表关联查询等，统计直方图能帮助DBA更好的进行代价估算。...获取统计数据的基本原则如下： 从备库获取统计数据； 只统计最近数据； 采取抽样的方式获取数据； 不抽取原始数据，只对数据的hash值进行统计； 2....数据特征分析 基于抽样数据，对影响选择度或查询返回行数的特性进行分析： 数据频率 对每一份样例数据中不同字段的频率统计之后，需要推导出或预测字段中的某个数值在全表中的频率情况。...若多条件查询条件关联性很低，则综合选择度就是单个条件选择度的乘积；若多条件查询条件关联性较高，则采用最小选择度（或乘以系数）作为综合选择度。 5.
这款AR头盔，由高通骁龙移动平台的RealWear HMT-1和HMT-1Z1智能头戴式设备改造而成，能让工人实时咨询远程专家，或者访问由UROS及其合作伙伴提供的5G、物联网传感器数据。...曾经，前线工人由于缺乏实时网络，在获取相关信息时需要花费大量的时间。现在，将HMT-1 AR眼镜集成至工作安全帽中之后，工人可以更快速、更安全的解决许多问题。...PTC表示，应用了AR技术的Vuforia Expert Capture是一种对制造业非常有价值的解决方案。...企业可以提前记录下工人在执行关键任务时会遇到的问题，然后轻松设置指示说明，最后再与新员工或转岗员工分享，完成快速、高效的在职培训工作。 而VR/AR为全球工人提供的帮助，还远不止上述两例。 ?...“借助VR/AR，我们正在越来越多的保留并分享成熟工人的技能。这种功能可以将标准操作程序的记录时间加速10倍以上，并帮助将员工的培训学习和工厂实习时间降低50%。”
百度原话：埋点分析，是网站分析的一种常用的数据采集方法 其实通俗的讲前端埋点主要是为了运营以及开发人员采集用户行为数据，以及页面性能等数进行后续的数据分析，举一些例子：比如，拿到页面在各种网络下的加载时间...在现今用户就是上帝的年代，互联网竞争如此之大的时代，有针对性的对每个用户的喜好定制不同的内容，按照用户的喜好去决定产品迭代方向已经成为各个互联网公司必须要专注去做的事情，于是埋点便成为了获取信息必不可少的一种方式...数据监控 所谓数据监控就是能拿到用户的行为，我们也需要注意那么几点： 1、PV访问来量（Page View） 2、UV访问数（Unique Visitor） 3、记录操作系统和浏览器 4、记录用户在页面的停留时间...这也是大多网站的选择，因为实在太简单了 我们先来看看百度埋点长什么样子： var _hmt = _hmt || [] ;(function() {...我们便能清晰的看到统计数据，省时省力，就是不省钱！但是缺点就是由于是自动完成，无法针对特定场景拿到数据，由后端来过滤和计算出有用的数据。导致服务器压力山大，不过，既然花了钱了，咱也就不管了！
鉴于[1] [2]已对推荐系统相关论文进行梳理，本文选择POI (Point-of-Interest)方向的论文进行解读。如果对该方向不了解，可以参考综述文章[3] [4]。...如果对该方向很感兴趣，[5]对POI的最新论文进行了整理。 比较搞笑的是，本想偷闲找个论文少的方向，然后SIGIR'22共五篇POI方向的论文，只有两篇公开，等公布了知乎补充。 1....在本文中，作者提出了分层多任务图递归网络(Hierarchical Multi-Task Graph Recurrent Network，HMT-GRN)，HMT-GRN 模型包括下一个兴趣点和下一个区域或...值得注意的是，基于位置的社交网络 (LBSN)提供了用户和兴趣点丰富的异构关系信息 (包括用户-用户社会关系，例如家庭或同事；以及用户-兴趣点访问关系)。...，并进一步利用耦合的RNN来捕捉跨时间用户-兴趣点的相互影响；最后，对真实世界 LBSN 数据的大量实验验证了MEMO框架优于最先进的下一个兴趣点推荐方法。
键索引计数法（计数排序） 计数排序如果n个输入元素中的每个都是在0到k区间的一个整数，当中k为某个整数。 思想：对每个输入元素x，确定小于x的元素个数。...那就从右向左以每一个位置的字符作为键，用键索引计数法（或插入排序）将字符串排序W遍。 （为了确保基数排序的正确性，一位数排序算法必须是稳定的。...首先，按可用内存大小，将外存上含有n个记录的文件分成若干长度为l的子文件，依次读入内存并利用有效的内部排序方法对它们进行排序。并将排序后得到的有序子文件又一次写入外存。通常称这些有序子文件为归并段。...对这些归并段进行逐趟归并，使归并段逐渐由小至大。直到得到整个有序文件为止。 【例】如果有一个含有10000个记录的文件。首先通过10次内部排序得到10个初始归并段R1~R10。...普通情况下，对m个初始归并段进行k-路平衡归并时，归并的趟数s = logkm 可见。若添加k或降低m便能降低s。 一般的归并merge，每得到归并后的有序段中的一个记录，都要进行k-1次比較。
下面排序算法是用运算而不是比較来确定排序顺序的。因此下界nlgn对它们是不适用的。 键索引计数法（计数排序） 计数排序如果n个输入元素中的每个都是在0到k区间的一个整数，当中k为某个整数。...那就从右向左以每一个位置的字符作为键，用键索引计数法（或插入排序）将字符串排序W遍。 （为了确保基数排序的正确性，一位数排序算法必须是稳定的。...首先，按可用内存大小，将外存上含有n个记录的文件分成若干长度为l的子文件，依次读入内存并利用有效的内部排序方法对它们进行排序。并将排序后得到的有序子文件又一次写入外存。通常称这些有序子文件为归并段。...对这些归并段进行逐趟归并，使归并段逐渐由小至大。直到得到整个有序文件为止。 【例】如果有一个含有10000个记录的文件。首先通过10次内部排序得到10个初始归并段R1~R10。...普通情况下，对m个初始归并段进行k-路平衡归并时，归并的趟数s = logkm 可见。若添加k或降低m便能降低s。 一般的归并merge，每得到归并后的有序段中的一个记录，都要进行k-1次比較。
注意:SQL语句是一个SQL例程列表，它们可能会受到表定义更改的影响。 它不应该用作表定义或表数据更改的历史记录。...通过单击列标题，可以按表/视图/过程名、计划状态、位置、SQL语句文本或列表中的任何其他列对SQL语句列表进行排序。...注意，如果一个SQL语句引用了多个表，那么它将在表的SQL语句列表中列出每个被引用的表，但只有当前选择的表在表名列中列出。 通过单击列标题，可以根据列表的任何列对表的SQL语句列表进行排序。...平均时间：请参阅下面的性能统计数据。 标准开发人员：请参阅下面的性能统计数据。 Location(S)：编译查询的位置，例程名称(对于嵌入式SQL)或缓存查询名称(对于动态SQL)。...基于游标的UPDATE或DELETE命令没有关联的查询计划，因此不能解冻或冻结(“计划状态”列为空)。对已声明的游标执行OPEN命令会生成一条带有关联查询计划的SQL语句。
4、 排序字段，按照某种类型来排序（sortcode）最好不依赖id排序，这样方便我们查询记录时按照某种方式排序，而不依赖id。...20、中间表是存放统计数据的表，它是为数据仓库、输出报表或查询结果而设计的，有时它没有主键与 外键(数据仓库除外)。临时表是程序员个人设计的，存放临时记录，为个人所用。...只有表的个数少了，才能说明系统的E–R图少而精，去掉了 重复的多余的实体，形成了对客观世界的高度抽象，进行了系统的数据集成，防止了打补丁式的设计； (2) 一个表中组合主键的字段个数越少越好。...提倡“三少”原则的目的，是防止读者利用打补丁技术，不断地对数据库进行增删改，使企业数据 库变成了随意设计数据库表的“垃圾堆”，或数据库表的“大杂院”，最后造成数据库中的基本表、代 码表、中间表、临时表杂乱无章...(3) 发现某个表的记录太多，例如超过一千万条，则要对该表进行水平分割。水平分割的做法是， 以该表主键PK的某个值为界线，将该表的记录水平分割为两个表。
这是关联分析在商业领域应用的一个典型，通过对大量商品记录作分析，提取出能够反映顾客偏好的有用的规则。有了这些关联规则，商家制定相应的营销策来来提高销售量。...基本概念 为了更好了解关联分析的算法，我们首先要知道关联分析的一些基本概念。 事务库 如同上表所示的二维数据集就是一个购物篮事务库。该事物库记录的是顾客购买商品的行为。...FP-tree算法的过程为： 首先对事务中的每个项计算支持度，丢弃其中非频繁的项，每个项的支持度进行倒序排序。同时对每一条事务中的项也按照倒序进行排序。...(source: 数据挖掘：概念与技术Jiawei, Han) 首先对实务中的所有项集计算支持度，然后按照倒序排序，如下图中的绿表所示。然后对每条事务中的项也按照这个倒序，重新排列。...例如，对T100这个事务，原来是无序的Ⅰ1, Ⅰ2, Ⅰ5, 但因为Ⅰ2的支持度按照倒序排列在Ⅰ1之前，因此重新排序之后的顺序为Ⅰ2,Ⅰ1,Ⅰ5。
Select * from user a left join news b on a.userid= b. userid 在使用join关键词进行关联的时候，一定要注意的是主表是哪个，这个跟现实结果记录数有关系...以下简单说明一下： A left join B 就是A为主表 A right join B 就是B为主表 A inner join B 就是取两张表的公共部分 副表在这里只是根据关键词对主表进行匹配...Select distinct nickname from user 第五种:数据排序order by 我们很多时候都是要将查询后的数据进行排序的，按照我们查询的指定字段为主关键词和次要关键词进行排序...11～20条记录 Select * from user limit 10，20 第七种:聚合函数 sum count等 sum函数用来求和、count函数用来统计数据记录数。...但要注意，聚合函数会自动忽略类型值为null的记录。 下面分别对两个函数进行讲解: 1.求和函数sum。使用注意，该函数用于统计数值类字段。使用时配合select语句。
关联分析的应用领域非常多，当数据集类型比较复杂时，进行关联分析采用的手段也相对复杂，本篇从最简单的事务数据集着手，对关联分析进行解读。...对大型事务数据集进行关联分析时，有两个问题要考虑： 发现关联模式时耗费的计算量 发现的关联模式是否可信 关联分析方法主要就是围绕这两个问题展开。...按照这种方式生成候选频繁项集，有一个要求，数据集中的项必须先制定好排序，所有记录中的项需要按照该排序规则排列。为什么会采用这种方式生成候选频繁项集呢？...支持度计数的方法这里介绍两种，一种是线性扫描数据集，将数据集中的每一条记录与所有候选频繁项集进行匹配并计数，最终得到频繁项集。...需要强调的是，对于k项候选频繁项集的计数，使用Hash函数h(p) = p mod k来建立于k项候选频繁项集的Hash树，然后扫描数据集，提取每一条记录中所有的k项集，放入hash树中，对-项候选频繁项集进行支持度计数
） 物化视图 实际上是预计计算并且存储在磁盘上的表，可以通过各种各样的策略刷新和更新 计数器表 如果应用在表中保存计算器，则在更新计数器时可能碰到并发问题，创建一个独立的表存储计数器通常是个好主意，...在一个多列的B-Tree索引中，索引列的顺序意味着索引首先按照从左到右进行排序，所以索引可以按照升序或者降序进行扫描，以满足精确符合列顺序的ORDER BY、GROUP BY和DISTINCT等子句的查询需求...由于InnoDB的聚簇索引，覆盖索引对InnoDB表特别有用 使用索引扫描来做排序 MySQL有两种方式可以生成有序的结果，通过排序操作，或者按照索引顺序扫描；如果EXPLAIN出来的type列的值为...，并且所有列的排序方向都一样时，才能使用索引来对结构做排序。...分解关联查询 对关联查询进行分解。简单的，可以对每一个表进行一次单表查询，然后将结果在应用程序中进行关联。
然后指针重新指向的现象。 页合并： 注意： 在InnoDB中，当删除一个记录时，实际上记录并没有被物理删除，知识记录被标记(flaged)为删除，并且它的空间变得允许被其他记录声明使用。...1、Using filesort: 通过表的索引或全表扫描，读取满足条件的数据行，然后在排序缓存区sort buffer中完成排序操作。...，需要耗时越大，效率越大 优化： 子查询(多表关联) + 覆盖索引 方式： 先查询到需要筛选数据的主键，然后再进行数据子查询或者表关联查询到需要的具体数据 4、Count优化 这个话题已经是老生常谈了...优化思路：借助内存数据库手动维护总条数，插入时加1，删除时减1等 count的用法： count(*): 对返回的数据进行计数。逻辑：引擎做了专门优化，不取值，服务层直接按行进行累加。...count(1)：对返回的每条数据都置1，然后进行累计。逻辑：引擎遍历全表，但是不取值，服务层对返回的每一行都放一个数字"1"进去，直接进行累加操作。
= dept.dept_id; 查询结果： 图片 我们可以直接关联 emp 表和 dept 表并设置关联条件，然后更新 emp 表的 dept_name 为 dept 表的 dept_name。...我们可以通过 ORDER BY IF(ISNULL(title), 1, 0) 语法将 null 值转换成0或1，来达到将 null 值放到前面还是后面进行排序的效果。...sql 如下： SELECT * FROM order_diy ORDER BY IF(ISNULL(title), 0, 1), money; 查询结果： 图片 八、with rollup 分组统计数据的基础上再进行统计汇总...MySql 中可以使用 with rollup 在分组统计数据的基础上再进行统计汇总，即用来得到 group by 的汇总信息。...个高级sql写法就全部介绍完了，希望对大家日常开发 sql 编写有所帮助，喜欢的朋友们可以点赞加关注。
我们这里提出一种关联分析方法，可以从用户的购买数据中得到，其一般购买了商品A的同时，也会对商品B有需求，而一旦将A和B捆绑或靠近在一起销售，并以一定的折扣来刺激消费，这样能够得到更可观的销量。...使用Apriori算法进行关联：这是一种无监督学习策略 一个项集的支持度：数据集中包含该项集的记录占总记录的比例； 一条规则的置信度（可信度）：这条规则出现的次数/记录总数。...用更高效的方法来进行挖掘频繁项集：使用FP-growth算法来高效发现频繁项集 在搜索引擎中输入一个单词或单词的一部分，引擎会自动补全查询词项。...只需对数据集进行两次扫描：第一次对所有元素项的出现次数进行计数，如果某元素是不频繁的，那么包含该元素的超集就是不频繁的，无需再考虑。第二遍只考虑频繁元素。 ?...构建FP树： 1、 遍历整个数据集，移除不满足最小支持度的元素项； 如果没有元素项满足要求，则退出 2、 根据全局频率对每个事务中的元素进行排序 3、 使用排序后的频率项集对树进行填充。
通过HMT-1Z1，用户能将现场的所需信息（数据、视频、图片、图纸等），以第一视角呈现在眼前。另外，HMT-1Z1还支持全语音控制，可与标准安全帽配套使用。...、对场景的识别等。...而在与小编一起对本届AWE大会进行回顾后，相信大家也能看到，今年新产品依旧是“百花齐放”，包含新的头显、新的解决方案等，其中智能眼镜依旧有很高的出镜率。...而Wikitude推出的“micro AR cloud”功能，对隐私问题的重视，也让人眼睛一亮，这也迎合了包括企业员工在内的消费者的心意。...虽然，本次AWE大会给大家带来的惊喜，似乎与其打破了往届参展记录这一点，不成正比。但也多少让人感受到VR/AR行业相关技术正处在沉淀和积累的阶段。
支持度计数 项集 A 的支持度计数是事务数据集中包含项集 A 的事务个数，简称为项集的频率或计数。...（一种特殊类型的记录数据）整理成关联规则模型所需的数据结构，从中抽取10个点餐订单作为事务数据集，设支持度为0.2（支持度计数为2），为方便起见将菜品 \{18491,8842,8693,7794,8705...（1）建立项头表 要建立FP-tree首先需要建立项头表，建立项头表需要先对数据集进行一次扫描，得到所有1项频繁一项集的计数，将低于设定的支持度阈值的项过滤掉后，将1项频繁集放入项头表并按照项集的支持度进行降序排序...甚至更近一步，可以明确市场走向，对后续电影的类型导向等起到重要作用。 MovieLens数据集记录了943个用户对1682部电影的共100000个评分，每个用户至少对20部电影进行了评分。...将用户对某一个物品的喜好或评分作为一个向量，例如，所有用户对物品1的评分或喜好程度表示为 A_1=(x_{11},x_{21},x_{31},\cdots,x_{n1}) ，所有用户对物品 M 的评分或喜好程度表示为
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