1.嵌套查询优化 优化前 SELECT q.id, q.title, q.question, q.person_name, q.department_name
MySQL多层级树形结构表的搜索查询优化 业务中有思维导图的功能，涉及到大量的树形结构搜索、查询相关的功能，使用场景上查询量远高于增删改操作，记录一下当前的解决方案。...查询ID为“5”的节点的所有子级、孙子级中name包含“搜索词”的记录 更新表后的查询方式： -- 查询父级节点记录，获取到父级的path select * from nodes where id =...查询ID为“5”的节点的所有父级 -- 获取当前节点 select * from nodes where id = 5; -- 使用当前节点的path查询所有父级 select * from nodes...不使用缓存可以使用子查询。...MySQL多层级树形结构表的搜索查询优化 使用WordPress作为小程序后端——APPID有效性前置检查 使用WordPress作为小程序后端——小程序请求前置检查 Windows rclone挂载sftp
collection 集合，集合常用的两个场景是集合的嵌套查询、集合的嵌套结果。集合的嵌套结果就是查询结果对应嵌套子对象。这里就是利用 collection 集合嵌套查询树形节点。下面来一一实现。...查询树形节点 Web 案例 创建数据库表 节点表： CREATE TABLE `node` ( `id` int(11) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name...' 简单的节点父子关系设计，下面插入几条数据： INSERT INTO node (name, parent_id) VALUES ('一级节点A', 0); INSERT INTO node (name...mybatis-collection-tree 0.0.1-SNAPSHOT MyBatis :: collection 集合嵌套查询树形节点...还有一种常用的树形节点实现是，读取几次，内存处理。这样的好处就是减少对数据库查询次数，内存处理速度很快，性能大大提升。
以前设计模糊查询的功能，一般都是针对表格来做的，还真没考虑过对tree进行模糊查询，也可能是因为遇到的数据量还没到头疼的程度吧。...为了完美的实现模糊查询的效果，搞了半天css，对输入框显示效果的设置更是修改了n多次，什么半圆角、边框、光影。。。...，得到符合条件的节点 updateNodes(true); //更新节点 } 获得搜索的节点信息后，再对ztree执行更新操作，即修改搜索结果中节点的文字样式 //高亮显示被搜索到的节点...highlight是自己设置的一个属性) zTree.expandNode(nodeList[i].getParentNode(), true, false, false); //将搜索到的节点的父节点展开...小结： 对页面上数据的查询有很多种，现在最常用的就是模糊查询，原理都差不多，所以上边只选择了这种，用ztree自带的模糊查询就可以实现了。
数据库设计：此处将章课节所有信息存放到一张表中，可递归查询。最上一级章的parentid是教材的id。故给一个教材id便可以查找到其下所有的章课节信息。...二、解决 已设置的我们这里不讨论，只需要到库中查询对应的章课节即可。...那么对于默认第一章第一课第一节，我们这里使用一个递归函数将查询的结果存放到一个list中 /*** 根据给定的id，查询其下的第一课、第一节(不只适用于章课节三级，如果下面还有级别的目录，也可查 * *...= null) { list.add(c); getSubChapter(c.getId(), list);//递归查询 } } }catch(Exception e) { logger.error...(e.getMessage(),e); } } 递归查询的特点：函数方法自己掉用自己，通过某个条件判断跳出最后一个被调用的递归方法。
3、mysql查询语句可以查询出父级目录信息： 注意：自己的数据表表名称，切记手动修改，字段名称(特别注意id，parent_id字段名称，不然肯定查询不出来的)。..._id = T2.id 13 ORDER BY T1.lvl DESC 查询实例如下所示： ? ...4、然后使用ajax来传递id的值，最后展示出来查询出来的名称即可： 1 //查询目录 2 function findByDirectory(id){ 3 var url = 'cateLogAction
一.网络的原理和结构 多层感知器(Muti-Layer Percetron)和卷积网络(Convolutional Neural Network)。...这两种网络都属于前馈型网络(Feedforward network)，其中多层感知器(MLP)是最简单也是最常见的一种神经网络结构，它是所有其他神经网络结构的基础， 好在我对神经网络的了解是从卷积神经网络开始的...，对基本的原理和模型已经有了了解，所以学习起来相对容易，先看多层感知机的模型： 如何设计一个网络，输入代表像素的值，输出0-9之间的一个正确的数字 先把神经元当做数字
--查询ID = '009'的所有父节点 SET @ID = '009' ;WITH T AS ( SELECT ID , PID , NAME FROM TB WHERE ID = @ID...') insert into tb values('009' , '007' , '龙华镇') insert into tb values('010' , '007' , '松岗镇') go --查询各节点的父路径函数...',' + @re_str from tb a , tb b where a.id = @id and a.pid = b.id end return @re_str end go --查询各节点的父路径函数
insert t_test VALUES(9,7,"解放西路"); insert t_test VALUES(10,8,"朝阳北路"); SELECT * FROM t_test; 测试数据展示 查询...id=1，查询中国下边有哪些地方 SELECT ID.LEVEL, DATA.* FROM ( SELECT @ids AS _ids, ( SELECT @ids := GROUP_CONCAT..._ids ) ORDER BY LEVEL id=3，查询山西下边有哪些地方 SELECT ID.LEVEL, DATA.* FROM ( SELECT @ids AS _ids..._ids ) ORDER BY LEVEL id=4，查询北京下边有哪些地方 最后再从 id=2 华北地区往下查询
多层感知机简介 多层感知机就是含有至少一个隐藏层的由全连接层组成的神经网络，且每个隐藏层的输出通过激活函数进行变换，多层感知机的层数个各个隐藏层中隐藏单元个数都是超参数，输出可以通过以下公式计算得出：...其中Φ代表激活函数； 隐藏层 多层感知机在单层神经网络的基础上引入一到多个隐藏层（hidden layer），位于输入层和输入层之间，其中的隐藏层和输出层都是全连接层，神经网络图如下：...xyplot(x, y, 'tanh') d2l.plt.show() y.backward() xyplot(x, x.grad, 'grad of tanh') d2l.plt.show() 多层感知机的实现...从零开始实现多层感知机， 代码如下： #!...lr = 5, 0.5 d2l.train_ch3(net, train_iter, test_iter, loss, num_epochs, batch_size, params, lr) 简洁实现多层感知机
y(s1,s2与门) 0 0 1 0 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 0 1 0 下面用感知机的方法表示： 上图中有s1和s2 两层感知机，叠加了多层的感知机也称为多层感知机...常见的多层感知机（神经网络）的图： 单层感知机与多层感知机的区别： . 多层感知机在输入层与输出层之间多了一层隐藏层 . 每层神经元与下一层神经元全互连 ....("MNIST_DATA/",one_hot=True) sess = tf.InteractiveSession() ''' 下面给隐含层的参数设置Variable进行初始化 in_units:输入节点数...h1_units:隐含层的输出节点数(设为300) W1，b1:隐含层权重与偏置 将权重初始化为截断的正太分布，标准差为0.1(偏置全为0)，tf.truncated_normal([in_units...tf.train.AdagradOptimizer(0.3).minimize(cross_entropy) ''' 开始训练 共300个batch,每个batch包含100个样本，训练时保留75%的节点
今天看了一下阿里的 Java 的开发手册，看到了个有意思的问题，代码里的多层嵌套的问题，文档中提供的解决方案是用 卫语句 、 策略模式 、 状态模式 这三种方案解决，看了一下具体的实现： 卫语句： 卫语句是指的将多层嵌套拆分成不同的方法的一种形式...但是卫语句并不能解决现在提到的这个问题，只是可以解决多层嵌套本身不易理解的情况。
多层 Map 剥离 Gson gson = new Gson(); String json= "{\"0\":{\"id\":\"2\",\"category_id\":\"1\",\"title
主题：RAC某节点v$asm_disk查询hang分析处理 环境：Oracle 11.2.0.3 RAC 故障描述：RAC环境2个节点，节点1查询v$asm_disk正常返回结果，节点2查询v$asm_disk...就会一直hang，查询会话对应event是ASM file metadata operation. 1.初步判断 2.深入分析 3.峰回路转 4.解决问题 1.初步判断 首先连接节点1，查询v$asm_disk...没有问题： --节点1查询v$asm_disk都没有问题 SQL> show parameter name SQL> select path from v$asm_disk; PATH -----...两个节点asm实例的参数设置都一样；对应目录下的磁盘等权限等也一致。...ASM实例的阻塞消失，再次验证查询v$asm_disk已经恢复正常，故障算是完美解决。
/conn.php'; $sql="SELECT * FROM shop_class"; $result=$conn->query($sql); if($result){ //echo "查询成功";...class_name"]; $user->ishaveChild = 'true'; // $user->sp_sb = $row["sp_sb"]; $md=$row["class_code"]; //查询商品...//将数组进行json编码 $data[]=$user; } $json = json_encode($data);//把数据转换为JSON数据. echo $json; }else{ echo "查询失败..."; } 截图： Json化后可见多层嵌套： 可用于小程序以及其他业务场景接口开发
在日常开发中，可能需要把值传递给子组件的子组件 虽然veu的$attrs能够将美哟定义的属性默认放到最外层的容器上，但是不能保证每一个子组件的最外层都是子组件的...
多层感知机： 介绍： 缩写：MLP，这是一种人工神经网络，由一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层组成，每一层都由多个节点（神经元）构成。...在MLP中，节点之间只有前向连接，没有循环连接，这使得它属于前馈神经网络的一种。每个节点都应用一个激活函数，如sigmoid、ReLU等，以引入非线性，从而使网络能够拟合复杂的函数和数据分布。
当一个程序出现多层循环，对coder们来说这无疑是讨厌的，尤其是要跳出某一层循环就更加崩溃了，面对那么多的do-end do，怎么跳？到底怎么跳？
void removeChild(Container child); public Container findChild(String name); } 请求定位Servlet的过程 搞这么多层次的容器...Mapper组件保存了Web应用的配置信息：容器组件与访问路径的映射关系，比如 Host容器里配置的域名 Context容器里的Web应用路径 Wrapper容器里Servlet映射的路径 这些配置信息就是一个多层次的
节点查询 I 使用zk自带的命令行工具(bin目录下)，链接到zk集群的任意一台节点 ..../zkCli.sh -server zk-node-1-host:2181 image.png II 查询path下面的节点列表(根目录 “/” ) ls %path% III 查询某一节点的数据...get %node% image.png tips：如何判断一个zk的数据节点是否是临时节点？...如上面get命令示例截图所示，ephemeralOwner字段如果值为0x0则表示是持久数据节点，否则是临时节点，值为会话的ID III 查询完以后输入quit可以退出链接会话 stat命令 使用stat...，示例中是个follower Node count 数据节点的个数
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