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房上的猫：while循环与do-while循环，debug的调试运用

一.循环结构  1.循环不是无休止进行的，满足一定条件的时候循环才会继续，称为"循环条件"，循环条件不满足的时候，循环退出  2.循环结构是反复进行相同的或类似的一系列操作，称为"循环操作" 二.while...1.语法： while(循环条件){    //循环操作   }   解析：   （1）关键字后小括号中的内容是循环条件   （2）循环条件是一个表达式，它的值为boolean类型，即：true或...步骤：   1.分析错误，设置断点    断点用来调试的时候确定程序停在某一行代码处，以便发现程序错误   2.启动调试，单步执行    设置好断点后，就可以单击"启动调试"按钮   3.F5与F6对比...   （1）按F5键"单步跳入"，会进入本行代码内部执行    （2）按F6键"单步跳过"，仅执行本行代码，执行完则跳到下一行代码。     ...1.语法： do{    //循环操作   }while(循环条件);   解析：和while循环不同，do-while循环以关键字do开头，然后是大括号括起来的循环操作，接着才是while关键字和紧随的小括号括起来的循环条件

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数据库的行式存储 VS 列式存储

编辑|SQL和数据库技术(ID:SQLplusDB) 行式存储 VS 列式存储 行存储和列存储，是数据库底层组织数据的方式。...（和文档型、K-V 型，时序型等概念不在一个层次） 传统的关系型数据库，如DB2、MySQL、SQL SERVER、Postgresql 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中...， 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的， 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。...列式存储(Column-based)是相对于行式存储来说的，新兴的 Hbase、HP Vertica、EMC Greenplum 等分布式数据库均采用列式存储。...Oracle 双模式架构 对于Oracle而言，如果开启了In-Memory选项的话，会提供双模式架构： 行式模式：磁盘（数据文件）和高速缓存（buffer cache）中，能够快速访问记录中的所有列

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    数据库中的 “行式存储”和“列式存储”

    传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中， 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的， 一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在...随着大数据的发展，现在出现的列式存储和列式数据库。它与传统的行式数据库有很大区别的。 ? 行式数据库是按照行存储的，行式数据库擅长随机读操作不适合用于大数据。...像SQL server,Oracle，mysql等传统的是属于行式数据库范畴。 列式数据库从一开始就是面向大数据环境下数据仓库的数据分析而产生。...数据库以行、列的二维表的形式存储数据，但是却以一维字符串的方式存储，例如以下的一个表： ? 行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一行的数据，以此类推。...通常行式数据库的给出的优化方案是加“索引”，给表分区等等之类的. 适用场景 行式数据库主要适合于在线交易性的OLTP应用，而列式数据库主要适合于海量静态数据的分析，一般应用于OLAP。

    12.2K30

    【车道检测】开源 | TuSimple数据集上可以达到115帧的车道线检测算法，SOTA！

    PS：腾讯最近更改公众号推送规则，文章推送不在按照时间排序，而是通过智能推荐算法有选择的推送文章，为了避免收不到文章，看完文章您可以点击一下右下角的"在看"，以后发文章就会第一时间推送到你面前。...对于更安全的自动驾驶汽车来说，目前尚未完全解决的问题之一是车道检测。车道检测任务的方法必须是实时的(+30帧/秒)，有效的且高效的。...本文提出了一种新的车道检测方法，它使用一个安装在车上的向前看的摄像头的图像作为输入，并通过深度多项式回归输出多项式来表示图像中的每个车道标记。...在TuSimple数据集上该方法在保持效率(115帧/秒)的前提下，与现有的SOTA方法相比具有相当的竞争力。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ?...点个“在看”，让我知道你的爱

    2.2K40

    【Python推导式秘籍】：一行代码的艺术，高效数据处理之道

    它允许你用一行代码代替多行循环结构来生成新的列表。...基本语法结构如下： [expression for item in iterable if condition] expression：是要应用到每个元素上的表达式，用于生成新列表中的元素。...[ 表达式 for 变量 in 序列 [if 条件] ] # 表达式 是需要进行的操作，可以包括各种数学运算、函数调用、字符串操作等； # 变量 是循环体内部的循环变量，每次循环从 序列 中取出一个元素...了解生成器推导式 生成器推导式（Generator Expression）是Python中另一种高效的数据处理工具，它是列表推导式的lazy（惰性）版本，用于创建生成器对象。...通过使用圆括号而非方括号定义，生成器推导式允许程序在遍历数据集合的同时保持低内存占用，非常适合于数据流处理和高效循环遍历场景。

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    FFmpeg编码器流程分析

    送帧编码，由于avpkt没有分配内存，因此avpkt->data为NULL，进入while循环，循环中调用encode_simple_internal进行编码，如果获取到码流会将avpkt->data赋值...减掉in_frame的引用计数，并且释放掉ref，表示已经被消耗，最后返回ret，回到while循环中由于第5步没有获取到码流，因此avpkt->data还是为NULL，循环不退出，再一次调用encode_simple_internal...开始编码此后的流程和第一次送帧一致，但由于送这一帧时收到上一帧编码的码流，got_packet为1，因此会进入27行的分支判断avpkt->data有数据，执行encode_make_refcounted...，传入frame为NULL，直接获取avpkt，如果不是最后一帧，此处ret应该为0，got_packe为1，返回while循环，avpkt->data不为NULL，退出循环，最终avcodec_receive_packet...不为NULL，直接返回成功，这个返回值直接影响了是否有122行的数据拷贝，可能影响零拷贝的设计，这种重要的特性建议也是直接写到ff_encode_encode_cb中，而不是依赖encode_make_refcounted

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    在嵌入式GPU系统上探索无需解压的数据分析

    背景 随着计算机架构的发展，即使是嵌入式系统，也可以集成GPU设备，提供卓越的性能和能效，满足不同行业、应用和部署环境的需求。数据分析是嵌入式系统的重要应用场景。...中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点实验室张峰、杜小勇老师课题组提出了一种新的数据分析方法，称为G-TADOC，用于直接对嵌入式GPU系统上的压缩进行有效的文本分析。...因此，在嵌入式 GPU 系统上应用TADOC是非常有益的。 挑战 尽管在嵌入式GPU上启用TADOC会带来显着的好处，但开发高效的启用GPU的TADOC极具挑战性。...维护和利用GPU上的序列信息是另一个难点：原来的TADOC采用递归调用 对压缩数据进行完整的顺序遍历，这类似于深度优先搜索 (DFS)，并且极难并行求解。...细节 为了解决上述挑战，研究团队开发了G-TADOC，这是第一个直接在压缩时提供基于 GPU 的文本分析的框架，有效地在GPU上实现高效的文本分析，而无需解压输入数据。

    46920

    (92) 函数式数据处理 (上) 计算机程序的思维逻辑

    上节我们介绍了Lambda表达式和函数式接口，本节探讨它们的应用，函数式数据处理，针对常见的集合数据处理，Java 8引入了一套新的类库，位于包java.util.stream下，称之为Stream API...代码更为简洁易读了，这种数据处理方式被称为函数式数据处理，与传统代码相比，它的特点是： 没有显式的循环迭代，循环过程被Stream的方法隐藏了 提供了声明式的处理函数，比如filter，它封装了数据过滤的功能...，而传统代码是命令式的，需要一步步的操作指令 流畅式接口，方法调用链接在一起，清晰易读 基本转换 根据学生列表返回名称列表，传统上的代码一般是这样： List nameList = new...将一行字符串按空白符分隔为了一个单词流，Arrays.stream可以将一个数组转换为一个流，输出为： [hello, abc, 老马, 编程] 可以看出，实际上，flatMap完成了一个1到n的映射...流定义了很多数据处理的基本函数，对于一个具体的数据处理问题，解决的主要思路就是组合利用这些基本函数，实现期望的功能，这种思路就是函数式数据处理思维，相比直接利用容器类API的命令式思维，思考的层次更高。

    93960

    TensorFlow 分布式之论文篇 Implementation of Control Flow in TensorFlow

    控制流结构的编译 3.1 条件表达式 3.2 while 循环 4. 实现 5. 分布式条件表达式 6. 分布式的 while 循环 7....展示高层控制流结构如何基于这五个基础操作符被编译进数据流图。 解释这些数据流图如何由 TensorFlow runtime 执行，包括在一组混合设备（如CPU、GPU和TPU）上的分布式执行方式。...对于每个 while 循环，TensorFlow 运行时会设置一个执行帧，并在执行帧内运行 while 循环的所有操作。执行帧可以嵌套。嵌套的 while 循环在嵌套的执行帧中运行。...分布式的 while 循环 对于分布式执行，一个 while 循环，特别是循环主体，可以被切分到多个设备上。...下面显示了当一个 while 循环被划分到多个设备上时，数据流图是什么样子的。一个控制循环被添加到每个分区中，并控制 while 循环中的 Recvs。重写后的图在语义上与原始图是等价的。

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    【linux学习指南】可重入函数与volatile

    然后，在栈上为func开辟一个栈帧。这个栈帧包含了func的局部变量b的存储空间。 函数执行： 在func函数内部，b = a * 2这一操作是在当前栈帧的范围内进行的。...标准I/O库的很多实现都以不可重⼊的⽅式使⽤全局数据结构。 volatile volatile关键字的基本概念 在编程语言（如C和C++）中，volatile是一个类型修饰符。...在gcc -o sig sig.c #-O2这一行中，-O2是被注释掉的内容。 #正常情况下，如果没有被注释，-O2是gcc编译器的一个优化选项。...条件不满足,退出循环，进程退出 第二种： 优化情况下，键入CTRL-C，2号信号被捕捉，执行自定义动作，修改flag=1，但是 while条件依旧满足,进程继续运行!...但是很明显flag肯定已经被修改了，但是为何循环依旧执行?很明显while循环检查的flag，并不是内存中最新的flag，这就存在了数据二异性的问题。

    10610

    为什么现在都要搞，高大上的分布式数据库

    在数据库的领域尤其是国内,专门搞单体方面的数据库公司是越来越少,基本上大部分都在搞或正要搞分布式数据库. 分布式数据库不光是专业的数据库公司在做, 各大银行也有在搞自己的分布式数据库....如题,为什么现在都在搞"高大上" 的分布式数据库. 其实要说清这个问题,本身可能和数据库没有太多的关系. 这个还的从硬件来说起, X86结构的计算机,基本上能看到文字的人,至少人手一台....废话了那么多,现在才开始进入真正的主题, 分布式数据库是真香,还是无奈的选择. 实际上分布式数据库是基于当前的国产硬件,以及单机产品无法达到某些 O 记产品的高性能而做出的妥协....有人可能说, ORACLE 好用就应该用优秀的产品, 但在优秀的产品也躲不过国情的标签,国内是基于整个国家安全和稳定的考虑. 在目前国情的情况下, 分布式数据库在技术上就成为了必然....另一个非政策的原因就是成本, (东方看政策, 西方看成本), 本身ORACLE的计费通过CPU 来进行计算, 而越高级的硬件会充分发挥ORACLE的计算性能, 这就变成一个死循环, ORACLE 产品的成本高

    1.1K30

    （数据科学学习手札02）Python与R在循环语句与条件语句上的异同

    循环是任何一种编程语言的基本设置，是进行批量操作的基础，而条件语句是进行分支运算的基础，Python与R有着各自不同的循环语句与条件语句语法，也存在着一些相同的地方。...Python 1.for循环 '''通过for循环对列表进行遍历''' list1 = [i for i in range(10)] for i in range(10): print(list1...print(i) 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 '''for循环在列表解析中的应用''' list = [str(i) for i in range(10)] print(list) ['0...', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'] *for循环只能对可遍历的对象进行操作 2.while循环 i = 10 while(i>=0):...> i = 10 > while(i>0){print(i) + i = i-1} [1] 10 [1] 9 [1] 8 [1] 7 [1] 6 [1] 5 [1] 4 [1] 3 [1] 2 [1]

    2K80

    数据结构初阶——算法复杂度超详解

    数据结构前言 1. 1 数据结构 数据结构是计算机存储、组织数据的方式，指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。...案例：旋转数组 思路：循环K次将数组所有元素向后移动一位 如果你使用用这个代码： void rotate(int* nums, int numsSize, int k) { while (k--)...因为一个函数栈帧的空间复杂度是一个常数，在冒泡排序中只创建了一次函数栈帧，所以函数栈帧总的使用的空间为常数，忽略不计。 但在递归中，函数栈帧创建了N次，就不是常数了，所以要计算。 5....{ while (k--) { //循环内部将所有元素向后移动一位 int end = nums[numsSize - 1]; for (int i = numsSize - 1; i...，再将剩下的数据挪到新数组中 void rotate(int* nums, int numsSize, int k) { //这个写法在LeetCode上可以运行，但在VS上无法运行，因为这是C99引入的变长数组

    17410

    ES6中的尾调用优化

    最初，栈上只有全局变量id和f。 ? 栈会对当前作用域的状态(包括本地变量、参数等)进行编码，形成被称为“调用帧”(frame)的一块。 Step 2....栈现在看起来是这样的：共有两个调用帧，一个是位于底部的全局作用域，另一个是其上方 的f()。 Step 3. id() 在B行中被调用。...在行B中，从id中返回的值将继续返回给f的调用者。照旧，最上面的调用帧被移除，执行过程跳转到要return的位置 -- 行C。 ? Step 6. 行C接收到返回值3并完成打印工作。...对于声明语句，下列规则适用，只有这些混合声明语句会包含尾调用： 块 (用 {}界定，有时会有一个label) if: 包括逻辑上的 “then” 和 “else” 子句 do-while, while...} 原因在于foo()的最后一个动作不是对bar() 的函数调用，而是隐式的返回了undefined。

    94720

    使用OpenCV和Python生成电影条形码

    一旦我们知道了我们想要包含在电影条码中的视频帧的总数，我们就可以循环遍历每个帧并计算RGB平均值，并保存到平均值列表，该列表就是我们实际的电影条码数据。 任务3：显示电影条码。...给定一组帧的RGB平均值列表，我们可以使用这些数据创建显示在屏幕上的实际电影条码可视化。...，我们可以对帧进行循环并计算RGB平均值： # loop over the frames of the video while True: # grab the current frame (...对于每个RGB平均值，我们分别对它们进行循环(第10行)并使用cv2.rectangle函数绘制电影条码中的每个条形(第11行和第12行)。...最后，第15-16行将电影条形码写入磁盘，并将可视化结果显示在屏幕上。

    1.5K10

    尾调用

    什么是尾调用 尾调用（Tail Call）是函数式编程的一个重要概念，本身非常简单，一句话就能说清楚，就是指某个函数的最后一步是调用另一个函数。...如果在函数 A 内部调用函数 B，那么在 A 的调用帧上方还会形成一个和 B 的调用帧。等到 B 运行结束，将结果返回到 A、B 的调用帧才会消失。...函数式编程有一个概念，叫柯里化（currying），意思是将多参数的函数转换成单参数的形式。这里也可以使用柯里化。...总结以下，递归本质是一种循环操作。纯粹的函数式编程没有循环操作命令，所有循环都用递归实现，这就是为什么尾递归对于这些语言极其重要。...while 循环总会执行，很巧妙地将”递归“改成了”循环“，而后一轮地参数会取代前一轮地参数，保证调用栈只有一层。

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    转载:【AI系统】计算图的控制流实现

    首先，计算图将变为动态的方式，分支选择以及循环控制流只有在真实运行的时候，才能够依据其依赖的数据输入来判断走哪个分支、是否结束循环。其次，控制流引入的另一个难点在于循环控制流的实现。...的循环体是一个用户自定义计算子图，对于每个 while 循环，TensorFlow 运行时会设置一个执行帧，并在执行帧内运行 while 循环的所有操作。...执行帧可以嵌套。嵌套的 while 循环在嵌套的执行帧中运行。...位于同一个计算帧中，嵌套的tf.while_loop对应嵌套的计算帧，位于不同计算帧中的算子，只要它们之间不存在数据依赖，有能够被运行时调度并发执行。...只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。

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    【AI系统】计算图的控制流实现

    首先，计算图将变为动态的方式，分支选择以及循环控制流只有在真实运行的时候，才能够依据其依赖的数据输入来判断走哪个分支、是否结束循环。其次，控制流引入的另一个难点在于循环控制流的实现。...的循环体是一个用户自定义计算子图，对于每个 while 循环，TensorFlow 运行时会设置一个执行帧，并在执行帧内运行 while 循环的所有操作。...执行帧可以嵌套。嵌套的 while 循环在嵌套的执行帧中运行。...位于同一个计算帧中，嵌套的tf.while_loop对应嵌套的计算帧，位于不同计算帧中的算子，只要它们之间不存在数据依赖，有能够被运行时调度并发执行。...只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。

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