在了解数据帧之前，我们得先知道OSI参考模型 咱们从下往上数，数据帧在第二层数据链路层处理。我们知道，用户发送的数据从应用层开始，从上往下逐层封装，到达数据链路层就被封装成数据帧。...子网访问协议。...其中的Org Code字段设置为0，Type字段即封装上层网络协议，同Ethernet_II帧。 数据帧在网络中传输主要依据其帧头的目的mac地址。...当数据帧封装完成后从本机物理端口发出，同一冲突域中的所有PC机都会收到该帧，PC机在接受到帧后会对该帧做处理，查看目的MAC字段，如果不是自己的地址则对该帧做丢弃处理。...如果目的MAC地址与自己相匹配，则先对FCS进行校验，如果校验结果不正确则丢弃该帧。校验通过后会产看帧中的type字段，根据type字段值将数据传给上层对应的协议处理，并剥离帧头和帧尾（FCS）。
（3）远程帧发送特定的CAN ID，然后对应的ID的CAN节点收到远程帧之后，自动返回一个数据帧。...，因为远程帧比数据帧少了数据场； 正常模式下：通过CANTest软件手动发送一组数据，STM32端通过J-Link RTT调试软件也可以打印出CAN接收到的数据； 附上正常模式下，发送数据帧的显示效果...A可以用B节点的ID，发送一个Remote frame（远程帧），B收到A ID 的 Remote Frame 之后就发送数据给A！发送的数据就是数据帧！...发送的数据就是数据帧！ 主要用来请求某个指定节点发送数据，而且避免总线冲突。...为了总线访问安全，每个发送器必须用独属于自己的ID号往外发送帧(多个接收器的过滤器ID可以重复)，（可以让某种信号帧只使用特定的ID号，而每个设备都是某一种信号的检测源，这样就形成某一特定个设备都只是用特定的
object sender, GridViewRowEventArgs e) { if (e.Row.RowType == DataControlRowType.DataRow)//如果是为数据行...FindControl(“btnMoveUp“);//找控件 imgbtnup.CommandArgument = e.Row.RowIndex.ToString();//设置与此BUTTON关联的命令参数...{ if (e.CommandName == “MoveUp“) { int index = Convert.ToInt32(e.CommandArgument);//取的行索引
近几年的研究结果表明，多划分（sub-partition）和多参考行（Multiple reference line）帧内预测技术可以进一步提高帧内预测的性能。...图 2 二、 HEVC标准制定前后多划分及多参考行帧内预测技术的演进 在HEVC标准制定的初期阶段， JCTVC-A111 [2] 以及JCTVC-A118 [3] 提出了基于行或列的帧内预测技术。...编码端可以从N个参考像素行中任意的选择一行对当前预测单元中的像素进行编码，并将选定的参考像素行的索引传递到解码端，解码端则根据接收到的参考像素行索引对当前预测单元进行预测。...（2） 当前预测单元可以使用的参考像素行的索引分别是0,1以及3。这是因为在索引号为0~3的参考行中，索引号为0和1的参考像素行与当前预测单元中的像素距离相对较近，有较高的相关性，因此需要保留。...索引为3的参考像素行与当前预测单元的距离相对较远，可以提供较为不同的参考像素，而索引为2的参考像素行，很难提供额外的参考像素信息。
词项索引（Term Index） 词典查找的挑战 全文检索系统通常需要处理大量的文本数据，这意味着词典（Term Dictionary）也会非常大。...虽然可以使用各种高效的数据结构（如哈希表、B树等）来加速查找，但这些数据结构通常都需要将数据加载到内存中才能实现最优的查找性能。...然而，将整个词典加载到内存中可能会导致巨大的内存消耗，甚至耗尽可用内存。 此外，即使词典被加载到内存中，由于内存访问速度仍然远低于CPU的处理速度，因此查找性能仍然可能受到限制。...特别是在需要进行大量的随机内存访问时，性能影响会更加显著。 词项索引（Term Index）的作用 为了解决这些问题，引入了词项索引（Term Index）。...倒排索引结构通过倒排表、词项字典和词项索引这三个部分，实现了从单词到包含这些单词的文档的快速映射。这种结构使得搜索引擎能够高效地处理大量的文本数据和复杂的查询请求。
1、如果使用PPP协议，帧最大长度1510字节，其中数据长度（加载上层的协议数据）不超过1500字节； 2、如果在以太网中，帧的长度为：64～1518字节（10～100Mbps 的以太网），1G及以上的以太网...，帧长度为512~1518字节；其中数据长度（加载上层的协议数据）不超过1500字节。
问题现象kibana无法访问分析过程疑似业务方把kibana系统索引删除了，和业务索引删除时间比较接近。...经过进一步排查，发现业务侧有一个名为hot-warm-policy的ILM匹配到了系统索引然后推动业务方尽快取消匹配，并表示该操作风险非常大。...恢复方案恢复的前提是集群已开始免费的COS快照自动备份1....然后取消恢复出来的索引别名：POST _aliases{ "actions": [ { "remove": { "index": ".kibana_2_20211220.bak", "...再把恢复出来的索引reindex回系统索引名称：POST _reindex?
文章目录 一、索引的本质 (一)为什么数据库的索引不能用二叉搜索树？ (二)为什么红黑树不适合数据库索引？...(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。...从上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。...而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。...下图是InnoDB主索引（同时也是数据文件）的示意图，可以看到叶节点包含了完整的数据记录。这种索引叫做聚集索引。
你是否和我有过同样的疑问? 同样是函数, 为什么empty访问不存在的索引就不会报错呢?...PHP中的关键字用的就是这个颜色. 我仿佛明白了些什么. 随后, 我就去翻了翻官方文档, 还真让我发现了些许的端倪, 在empty函数的文档下, 有这样一段: ?...简单来说, 就是 PHP 所定义的那些关键字. 虽然用法看起来像函数, 但是在调用的时候直接映射到预先定义好的一系列操作, 而不会像函数一样进行传参等等解析操作....刚刚想到这个问题的时候, 我还疑惑了一下, 既然有更有效率的方式, 那array_key_exists函数存在的意义是什么呢?...判断 你要问我怎么判断是函数还是语言构造器, 编译器显示的颜色已经很好的提示你了.
优点 提高数据检索效率，降低数据库磁盘 I/O 成本 通过创建唯一索引，可以保证数据库中每一行的数据的唯一性 加速表和表之间的连接，对于有依赖关系的子表和主表联合查询的时候，可以提高查询速度 在使用分组和排序进行数据查询时...假设我们是精确查找某一行数据，那在每一层通过二分法或者其他算法找到目录数据页，一次 I/O，然后再查找第二层的数据页，也是一次 I/O，所以精确查找某一行数据最多会经历四次 I/O，如果是范围查询就会有很多次...原因：一个表中可以有多个非聚簇索引，那如果每个非聚簇索引的叶子节点上都存放一份完整的数据，假设表中有 1000 行数据，总共四个字段，每个字段单独建一个索引，那最终就会存储四份数据（4 个 1000 行...也就是对某个表创建索引之后，它的根节点的页号就会被存储在某个地方，然后凡是 **InnoDB 存储引擎**需要用到这个索引的时候，就会从那个固定的地方取出对应根节点的页号，从而来访问这个索引。...采用 Hash 进行检索效率非常高，基本上一次检索就可以找到数据，而 B+Tree 需要自顶向下一次查找，多次访问节点才能找到数据，中间需要多次 I/O 操作，从效率上来说 Hash 比 B+Tree
pytorch中的数据索引 在PyTorch中，数据索引是指在处理张量（Tensor）时访问或操作特定元素的过程。...索引在数据处理和深度学习中是非常常见且重要的操作，它允许我们以各种方式访问数据集中的元素，执行数据的切片、提取、过滤等操作。...基本索引方法 在PyTorch中，数据索引的基本方法类似于Python中的列表索引。可以通过使用方括号和索引号来访问张量中的特定元素或子集。...2, 3, 4, 5]) 运行结果 高级索引方法 除了基本的索引方法外，PyTorch还支持一些高级的索引技巧，例如使用布尔索引、使用整数数组索引等。...在训练神经网络时，经常需要对数据进行批处理，数据索引操作可以帮助我们有效地实现批处理操作。 实现了一个基于LeNet架构的简单神经网络对MNIST数据集进行训练和测试的过程。
文章目录 一、音频帧概念 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 Oboe GitHub 主页 : GitHub/Oboe ① 简单使用 : Getting Started...类型 ; 上述 1 个音频帧的字节大小是 2\times 2 = 4 字节 ; 二、AudioStreamCallback 中的音频数据帧说明 ---- 在 Oboe 播放器回调类 oboe::...AudioStreamCallback 中 , 实现的 onAudioReady 方法 , 其中的 int32_t numFrames 就是本次需要采样的帧数 , 注意单位是音频帧 , 这里的音频帧就是上面所说的...2\times 4 = 8 字节 ; 因此在该方法中的后续采样 , 每帧都要采集 2 个样本 , 每个样本 4 字节 , 每帧采集 8 字节的样本 , 总共 numFrames 帧需要采集...numFrames 乘以 8 字节的音频采样 ; 在 onAudioReady 方法中 , 需要 采集 8 \times numFrames 字节 的音频数据样本 , 并将数据拷贝到 void
全文约4000字 阅读约8分钟 数据访问控制是零信任的最后环节和终极目标。基于零信任的数据访问控制，已经成为数据安全保护和治理的新方法。...但是，对于数据访问控制的实施问题，企业客户却不得不面对几种选择： 1）基于数据存储原生控制的方法：是指利用数据存储的原生控制能力，来构建自己需要的数据访问控制。...2）基于数据访问代理的方法：通过在数据消费者(用户/应用程序)和数据存储之间建立独立的数据访问层，将访问控制与数据存储基础设施分离。...在数据访问编排中，被编排的是对数据的访问，而非数据本身。不是在数据存储本身（例如数据库、数据仓库和数据湖）中手动配置数据访问，而是使用单个工具定义访问策略，然后在各种数据存储中执行安全策略。...例如，AWS Cloudwatch发布了与DBaaS引擎的网络I/O活动相对应的字节数和吞吐量。然而，它无法识别出某个表中的多少行或者某个集合中的多少文档，对应于网络层观察到的字节数量。
在网络通信的世界中，TCP/IP模型以其高效和可靠性而著称。这个模型是现代互联网通信的基石，它定义了数据在网络中如何被传输和接收。其中，一个核心的概念是数据单元的层级，特别是“帧”在这个模型中的位置。...在这一层中，数据被封装成帧，然后通过物理媒介，如有线或无线方式，传输到另一端的设备。那么，帧是什么呢?帧可以被看作是网络数据传输的基本单位。...它不仅包含了要传输的数据，还包括了如目的地和源地址等控制信息。这些信息对于确保数据包能够正确地到达目的地是至关重要的。帧的创建和处理是网络通信中一个重要的环节。...当高层(如传输层和应用层)的数据通过TCP/IP模型向下传输时，每到达一个新的层级，都会有新的头部信息被添加到数据上。当数据达到网络接口层时，它被封装成帧，准备通过物理网络进行传输。...这些机制通过在帧中加入特殊的错误检测代码，如循环冗余检查(CRC)，来确保数据的完整性。除了帧的处理，网络接口层还负责处理物理地址(如MAC地址)，以及控制对物理媒介的访问。
现在，我们来看一下class文件中紧接着常量池后面的几个东西：访问标志、类索引、父类索引、接口索引集合。 1. 访问标志、类索引、父类索引、接口索引集合 在class文件中的位置 ? ...，至于这个class表示哪一个类，便可以通过 类索引 这个数据项来确定。...类索引紧接着访问标志的后面，占有两个字节，在这两个字节中存储的值是一个指向常量池的一个索引，该索引指向的是CONSTANT_Class_info常量池项， ? ...，每一个接口索引占有两个字节，接口计数器的值代表着后面跟着的接口索引的个数。...接口索引和类索引和父类索引一样，其内的值存储的是指向了常量池中的常量池项的索引，表示着这个接口的完全限定名。
根据设计，B-Tree需要随机磁盘访问才能定位到叶子页，所以随机访问是不可避免的。然而，如果叶子页在 物理分布上是顺序且紧密的，那么查询的性能就会更好。...否则，对于范围査询、索引覆盖扫描等操作来说，速度可能会降低很多倍；对于索引覆盖扫描这点更加明显。 表的数据存储也可能碎片化。然而，数据存储的碎片化比索引更加复杂。有三种类型的数据碎片。...行碎片( Row fragmentation) 这种碎片指的是数据行被存储为多个地方的多个片段中。即使查询只从索引中访问行记录，行碎片也会导致性能下降。...行间碎片对诸如全表扫描和聚簇索引扫描之类的操作有很大的影响，因为这些操作原本能够从磁盘上顺序存储的数据中获益。...但 InnodB不会出现短小的行碎片；InnoDB会移动短小的行并重写到一个片段中。 可以通过执行OPTIMIZE TABLE或者导出再导入的方式来重新整理数据。
导读mysql的行格式有4种,REDUNDANT,COMPACT,DYNAMIC和COMPRESSED. 最常用的就是DYNAMIC, 也是mysql默认的行格式(很早只有REDUNDANT)....该行格式虽然复杂一点, 但是支持的索引前缀可达3072字节.(REDUNDANT只支持到768字节). 除此之外,未发现明显优势.......解析逻辑本次我们直接遍历整个数据文件, 如果PAGE符合要求, 就解析.要求为:是INDEX_PAGE (b'E\xbf')是叶子节点, PAGE_LEVEL是0是主键的索引ID这样我们就只解析我们要的叶子页了...之前是顺着叶子节点去解析,遇到坏块就不知道往哪走了.那我们去哪获取主键索引的ID呢?当然是解析主键页的70:74位置的值了呗? 那主键页在哪呢?...主键页是inode page的第1对segment(第0对是sdi page). 或者sdi page中的第0条索引中的se_private_data里面的root值也可以.
为什么使用索引 假如给数据使用 二叉树 这样的数据结构进行存储，如下图所示 2....索引及其优缺点 2.1 索引概述 MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。 索引的本质：索引是数据结构。...2.2 优点 （1）类似大学图书馆建书目索引，提高数据检索的效率，降低 数据库的IO成本 ，这也是创建索引最主 要的原因。 （2）通过创建唯一索引，可以保证数据库表中每一行 数据的唯一性 。...（2）索引需要占 磁盘空间 ，除了数据表占数据空间之 外，每一个索引还要占一定的物理空间， 存储在磁盘上 ，如果有大量的索引，索引文件就可能比数据文 件更快达到最大文件尺寸。...（3）虽然索引大大提高了查询速度，同时却会 降低更新表的速度 。当对表 中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态地维护，这样就降低了数据的维护速度。
优点： 数据访问更快 ，因为聚簇索引将索引和数据保存在同一个B+树中，因此从聚簇索引中获取数据比非 聚簇索引更快 聚簇索引对于主键的 排序查找 和 范围查找 速度非常快 按照聚簇索引排列顺序，查询显示一定范围数据的时候...因此，对于InnoDB表，我们一般都会定义一个自增的ID列为主键 更新主键的代价很高 ，因为将会导致被更新的行移动。...因此，对于InnoDB表，我们一般定义主键为 不可更新 二级索引访问需要两次索引查找 ，第一次找到主键值，第二次根据主键值找到行数据 2....② InnoDB的数据文件本身就是索引文件，而MyISAM索引文件和数据文件是 分离的 ，索引文件仅保存数 据记录的地址。...④ MyISAM的回表操作是十分 快速 的，因为是拿着地址偏移量直接到文件中取数据的，反观InnoDB是通 过获取主键之后再去聚簇索引里找记录，虽然说也不慢，但还是比不上直接用地址去访问。
索引的代价 索引是个好东西，可不能乱建，它在空间和时间上都会有消耗： 空间上的代价 每建立一个索引都要为它建立一棵B+树，每一棵B+树的每一个节点都是一个数据页，一个页默认会 占用 16KB 的存储空间...时间上的代价 每次对表中的数据进行 增、删、改 操作时，都需要去修改各个B+树索引。而且我们讲过，B+树每 层节点都是按照索引列的值 从小到大的顺序排序 而组成了 双向链表 。...如果 我们建了许多索引，每个索引对应的B+树都要进行相关的维护操作，会给性能拖后腿。 MySQL数据结构选择的合理性 全表遍历 这里都懒得说了。...索引可以明显提高数据的检索效率。 ...非叶子节点的关键字也会同时存在在子节点中，并且是在子节点中所有关键字的最大（或最 小）。 3. 非叶子节点仅用于索引，不保存数据记录，跟记录有关的信息都放在叶子节点中。
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