有一列数据的文件，想计算每行数据的重复次数时可以用sort和uniq进行计数： #cat file hello world friend hello world hello sort file |uniq...-c 但是当文件过大时，会报错，显示空间不足： sort: write failed: /tmp/sortbDyE0W: No space left on device 这个时候可以通过awk来进行计数
SQL数据库开发' --输出@I的值 SELECT @I 结果：SQL数据库开发 其中DECLARE @部分是固定写法，@I是变量名称，变量必须定义类型，一般会定义为字符型，整数型，时间类型等。...赋值部分SET也是固定写法，就是对变量@I进行赋值，=右边的就是赋值内容了 定义好变量后就可以将其带入到查询语句中了，每次只需要修改赋值部分，查询语句就会根据赋值内容查询出相应的结果 2、为什么要使用变量...我们使用变量对其进行修改 DECLARE @ORDER_ID VARCHAR(20) SET @ORDER_ID='112' SELECT * FROM T1 WHERE ORDER_ID=@ORDER_ID...但是也有例外，比如在WHERE条件中的字段是“倾斜字段”的时候。 “倾斜字段”指该列中的绝大多数的值都是相同的，比如人口调查表，其中“民族”这列，90%以上都是汉族。...那么如果一个SQL语句要查询30岁的汉族人口有多少，那“民族”这列必然要被放在WHERE条件中。这个时候如果采用绑定变量@NATION会存在很大问题。
如果我们有表A和表B, 我想把我的表A的Col1内的数据更新到表B的Col1里面，那么我们怎么做呢？...Microsoft SQL例子 UPDATE scores SET scores.name = p.name FROM scores s INNER...s, people p SET scores.name = people.name WHERE s.personId = p.id 高阶使用 当我们从一个上传的表...那么，有没有办法一次性，将上传的表与需要的数据合并后再根据条件更新呢？...MERGE SQL使用 The MERGE statement is used to manipulate (INSERT, UPDATE, DELETE) a target table by referencing
HttpServletRequest 没有提供修改/删除的 ApiHttpServletRequest中定义的对 Header 的操作全是只读，没有修改。...不管是任何容器，实现类，肯定是要把请求的 Header 存储在某个地方，于是可以通过反射来对存储Header的容器进行增删。...，只要通过反射获取到这个MimeHeaders，对它进行修改即可。...Header 进行增删假设的场景是，需要对请求 Header 统一添加一个x-request-id，通过这个 ID 来从日志中定位每一个请求。...只要熟悉基本的反射，实现对请求头的增删，都很简单。原文链接：https://forum.springdoc.cn/t/topic/3643如有问题，欢迎微信搜索【码上遇见你】。
HttpServletRequest 没有提供修改/删除的 Api HttpServletRequest中定义的对 Header 的操作全是只读，没有修改。...不管是任何容器，实现类，肯定是要把请求的 Header 存储在某个地方，于是可以通过反射来对存储Header的容器进行增删。...，只要通过反射获取到这个MimeHeaders，对它进行修改即可。...Header 进行增删 ★假设的场景是，需要对请求 Header 统一添加一个x-request-id，通过这个 ID 来从日志中定位每一个请求。...只要熟悉基本的反射，实现对请求头的增删，都很简单。 原文链接：https://forum.springdoc.cn/t/topic/3643 好了，本章节到此告一段落。希望对你有所帮助，祝学习顺利。
很多时候，我们需要对List进行排序，Python提供了两个方法 对给定的List L进行排序， 方法1.用List的成员函数sort进行排序 方法2.用built-in函数sorted进行排序（从2.4...开始） 这两种方法使用起来差不多，以第一种为例进行讲解： 从Python2.4开始，sort方法有了三个可选的参数，Python Library Reference里是这样描述的 cmp:cmp specifies...stable sort >>>A.sort() >>>L = [s[2] for s in A] >>>L >>>[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)] 以上给出了6中对...List排序的方法，其中实例3.4.5.6能起到对以List item中的某一项 为比较关键字进行排序....是仅仅按照第二个关键字来排的，如果我们想用第二个关键字 排过序后再用第一个关键字进行排序呢?
同一组数据分组 需求：一个 list 里可能会有出现一个用户多条数据的情况。要把多条用户数据合并成一条。 思路：将相同的数据中可以进行确认是相同的数据，拿来做分组的 key，这样保证不会重。...实际中使用，以用户数据为例，可能用户名和身份证号是不会变的，用这两个条件拼接起来。
我们应该针对这一次采集不到进行分析吗，这种的情况可以说无法重复出现，我们也无法避免，因为外界的因素太多太多，我们无法去控制这些外面的因素，所以我们会有这样的需求，一段时间内出现频率多少次，我们才能显示一次报警...，或者说，一段时间内出现的频率达到我们的异常许可范围我们认为这样的属于异常，我们可以发出报警。...那么我们怎么来实现呢，我想到了装饰器，当程序执行到异常后，我记录时间，写入文件，然后读取最近的第五次的判断，两者时间戳的只差小于60s，我认为这样的可以发送警报，如果大于60s，则认为不足以发出我们的警告...我们可以看到我们的代码可以正常运行，那么我们来试试，我们对多个程序的代码进行监控，我们的脚本可不可以实现呢。...我们可以看到，只要有异常，我们的程序都会记录，当然了，这样的还不能正常利用到我们的工作中， 稍后，可以将这里的异常监控的部分的实践，和我之前写的异常监控脚本想结合下。
01 前言 由于目标检测中的分辨率比图像识别中的分辨率大得多，因此主干的计算成本通常会主导总推理成本。...对多个流行的目标检测基准的数值评估表明，GiraffeDet在广泛的资源限制条件下始终优于以前的SOTA模型。...02 相关背景 为了缓解大规模变化带来的问题，一种直观的方法是使用多尺度金字塔策略进行训练和测试。...03 新框架方法 尽管已经进行了广泛的研究来研究有效的目标检测，但大规模变化仍然是一个挑战。...零样本目标检测：鲁棒的区域特征合成器用于目标检测（附论文下载） 目标检测创新：一种基于区域的半监督方法，部分标签即可（附原论文下载） 利用先进技术保家卫国：深度学习进行小目标检测（适合初学者入门
在 Python 中，实例的分类通常是指将一个对象从一个类切换到另一个类。Python 不允许直接更改对象的类，但有一些间接方法可以实现类似的效果。...1、问题背景在编写Python程序时，您可能会遇到这样的情况：您有一个由外部库提供的类，并且您已经创建了该类的子类。...现在，您希望将该类的实例转换为您子类的实例，而无需更改该实例已经具有的任何属性（除了您的子类覆盖的属性）。...，特别是重新分配神奇的class似乎并不合适。...总结修改 __class__ 是一种直接但潜在危险的方式，不推荐在复杂场景下使用。复制属性到新实例是更安全的方法，适用于大多数场景。
问题 想对表中的值进行排名，然后将结果集转置为 3 列。这样做旨在分别显示前 3 名、接下来的 3 名以及其余各行记录。...例如，表中记录如下： mysql> select * from t1; +------+ | a | +------+ | 5000 | | 2850 | | 1500 | | 3000 | |...1250 | | 2975 | | 1250 | | 1100 | | 950 | | 800 | +------+ 14 rows in set (0.00 sec) 想根据 a 进行排名
Spark SQL中对Json支持的详细介绍 在这篇文章中，我将介绍一下Spark SQL对Json的支持，这个特性是Databricks的开发者们的努力结果，它的目的就是在Spark中使得查询和创建JSON...而Spark SQL中对JSON数据的支持极大地简化了使用JSON数据的终端的相关工作，Spark SQL对JSON数据的支持是从1.1版本开始发布，并且在Spark 1.2版本中进行了加强。...中对JSON的支持 Spark SQL提供了内置的语法来查询这些JSON数据，并且在读写过程中自动地推断出JSON数据的模式。...指定的模式可以是固定数据集的一个子集，也可以包含JSON数据集中不存在的字段。 当用户创建好代表JSON数据集的表时，用户可以很简单地利用SQL来对这个JSON数据集进行查询，就像你查询普通的表一样。...当然，JSON数据集可以通过Spark SQL内置的内存列式存储格式进行存储，也可以存储成其他格式，比如Parquet或者 Avro。
图 | 榖依米 SQL Join 中，表位置对性能的影响 出这样一个话题，老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法，Predicate 优化，Join 顺序对性能的影响，或者 DOP（degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个，Join 中表顺序，对性能的影响。...经过前面 4 篇 Join 文章的论述，相信大家对于 Join 的算法已经不陌生了。至少知道三种基础 Join 算法的使用。比如 Nested Loop Join....（自己用ipadpro画的图，很有诚意吧，虽然字不好看) SalesPerson 装的是销售员即人的数据，而SalesOrderHeader 则装的是销售订单数据。...那么一个企业里面人肯定比订单数少的多。如果销售人数是100人，那么只要在 Inner Input 中执行 100 次就可以完成计算。
SQL Join 中，表位置对性能的影响 出这样一个话题，老读者估计要说我炒冷饭。 其实还真不是。两表的 Join, Internals(内幕)还是有很多可以讨论。...比如 join 算法，Predicate 优化，Join 顺序对性能的影响，或者 DOP（degree of parallel). 今天我们谈最简单的一个，Join 中表顺序，对性能的影响。...经过前面 4 篇 Join 文章的论述，相信大家对于 Join 的算法已经不陌生了。至少知道三种基础 Join 算法的使用。比如 Nested Loop Join....image （自己用ipadpro画的图，很有诚意吧，虽然字不好看) SalesPerson 装的是销售员即人的数据，而SalesOrderHeader 则装的是销售订单数据。...那么一个企业里面人肯定比订单数少的多。如果销售人数是100人，那么只要在 Inner Input 中执行 100 次就可以完成计算。
问题：如何对类中的private方法进行测试？ 大多数时候，private都是给public方法调用的，其实只要测试public即可。...但是有时由于逻辑复杂等原因，一个public方法可能包含了多个private方法，再加上各种if/else，直接测public又要覆盖其中每个private方法的N多情况还是比较麻烦的，这时候应该考虑单对其中的...那么如何进行呢？ 思路： 通过反射机制，在testcase中将私有方法设为“可访问”，从而实现对私有方法的测试。...假设我们要对下面这个类的sub方法进行测试 class Demo{ private function sub($a, $b){ return...这也是为什么对protected方法更建议用继承的思路去测。 附： 测试类改写为下面这种方式，个人感觉更清晰。
如何对矩阵中的所有值进行比较？ (一) 分析需求 需求相对比较明确，就是在矩阵中显示的值，需要进行整体比较，而不是单个字段值直接进行的比较。如图1所示，确认矩阵中最大值或者最小值。 ?...(二) 实现需求 要实现这一步需要分析在矩阵或者透视表的情况下，如何对整体数据进行比对，实际上也就是忽略矩阵的所有维度进行比对。上面这个矩阵的维度有品牌Brand以及洲Continent。...只需要在计算比较值的时候对维度进行忽略即可。如果所有字段在单一的表格中，那相对比较好办，只需要在计算金额的时候忽略表中的维度即可。 ? 如果维度在不同表中，那建议构建一个有维度组成的表并进行计算。...通过这个值的大小设置条件格式，就能在矩阵中显示最大值和最小值的标记了。...当然这里还会有一个问题，和之前的文章中类似，如果同时具备这两个维度的外部筛选条件，那这样做的话也会出错，如图3所示，因为筛选后把最大值或者最小值给筛选掉了，因为我们要显示的是矩阵中的值进行比较，如果通过外部筛选后
在本文中，我们将学习一个 python 程序来对波形中的数组进行排序。 假设我们采用了一个未排序的输入数组。我们现在将对波形中的输入数组进行排序。...− 创建一个函数，通过接受输入数组和数组长度作为参数来对波形中的数组进行排序。 使用 sort（） 函数（按升序/降序对列表进行排序）按升序对输入数组进行排序。...使用 len（） 函数（返回对象中的项数）获取输入数组的长度。...例 以下程序使用 python 内置 sort（） 函数对波形中的输入数组进行排序 − # creating a function to sort the array in waveform by accepting...结论 在本文中，我们学习了如何使用两种不同的方法对给定的波形阵列进行排序。与第一种方法相比，O（log N）时间复杂度降低的新逻辑是我们用来降低时间复杂度的逻辑。
算法稳定性测试 长时间运行，算法是否奔溃 数据量提升后，算法模型的结果是否符合预期 算法性能测试 算法模型的响应时间 算法模型对处理器cpu和磁盘的消耗 算法兼容性测试 设置不同阈值内的数据，算法结果是否稳定...这个环节是算法测试的关键部分，用例设计主要采用场景法，通过列举不同场景，对多个算法分别进行测试验证，最终综合所有场景中的算法模型的表现，选出前几名。...下文中通过实例列举了这个环节中的测试用例，可以更好地理解这样设计用例的原因。 A/B测试 由于算法的准确性会受到测试数据的影响，而在测试环境中，数据的来源一般是手动插入数据库或从线上导入数据。...实际测试中，对算法的选择往往不是通过一项指标来定的，通常是多项指标综合比较。 看到这里，你是不是还有点迷糊，别担心，下面我们通过一个例子来说明。...城市和乡间小路等），测试小路、窄路等不同路况下，推荐算法是否有稳定表现，假定这里的最优算法是算法3 …… 性能测试 同一条路线下，不同算法模型的耗时，假定耗时最少的算法是算法3 同一条路线下，不同算法模型对服务器的压力
图片在实际使用中，可以对SORT命令进行以下性能优化：使用预先排序的数据：如果排序的数据集较大且经常被访问，可以考虑将数据预先排序并将结果存储在有序集合或者列表中。...这样，每次执行SORT命令时，就可以直接获取预排序的结果，而不需要实时排序。设置ALPHA选项：如果排序的数据集是字母或字符串，可以设置ALPHA选项为true，以按字母顺序进行排序。...这样可以避免按默认的值排序，从而提高排序效率。限制返回的元素数量：如果只需要获取部分排序结果，可以通过LIMIT选项限制返回的元素数量。这样可以减少命令的执行时间和资源的消耗。...使用索引字段进行排序：如果数据集的大小很大，可以考虑使用索引字段进行排序。通过将索引字段存储为有序集合的分值，可以更高效地进行排序操作。...以上是一些对SORT命令进行性能优化的建议和实践经验，具体的优化策略需要根据实际使用场景和需求进行调整。
没有这一功能之前，要对卷容量进行修改，需要要和存储后端进行手工交互，或者对 PV 以及 PVC 进行删除重建操作。持久卷不支持缩容操作。...（防止在底层存储不支持扩容的情况下对 PVC 进行扩容）。...在 Kubernetes v1.11 中，这两个项目都会被缺省激活。 虽然功能已经被激活，但是集群管理员还是需要进行操作，让用户能够对自己的卷进行扩容。...底层存储对底层卷进行了扩展之后，PV 对象就会响应这一变化，PVC 会进入 FileSystemResizePending 状态。...可以通过删除和重建 Pod 的方式进行重启，也可以通过对 Deployment 的伸缩来完成这一过程。 文件系统的扩展操作完成之后，PVC 会自动更新，设置为新的容量。
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