使用下面语句从all_constraints视图中查看某表上的约束： SELECT constraint_name, table_name, r_owner, r_constraint_name...all_constraints WHERE table_name = 'table_name' and owner = 'owner_name'; 另一个视图ALL_CONS_COLUMNS也包括组成表上约束列的信息
SQL DQL条件查询 SELECT 字段列表 FROM 表名 WHERE 条件列表 比较运算符 功能 > 大于 >= 大于等于 < 小于 <= 小于等于 = 等于 或 ！...在某个范围内（含最小，最大值） IN（...）...在in之后的列表中的值，多选一 LIKE 占位符 模糊匹配（_匹配单个字符，%匹配任意个字符） IS NULL 是NULL 逻辑运算符 功能 AND 或 && 并且（多个条件同时成立） OR 或 ||...或者（多个条件任意一个成立） NOT 或 ！...非 不是 条件查询Exercises 1.查询年龄等于 88 的员工 select * from emp where age = 88; 2.查询年龄小于 20 的员工信息 select
本节课程继续讲解增删改查中的查询功能，通过这个功能的介绍，我们可以开发一个简单的数据搜索，该功能类似百度查询，当然仅仅只是最基础的数据库关键词查询功能。...第4步：开发视图函数 #根据用户姓名查询获取数据结果 def getLjyUserByName(request): mykey=request.GET['mykey'] #接收form表单中提交的关键词...那么总体的这个意思是指包含后面的mykey这个变量的值的意思，这样我们就实现模糊查询了！ 为了测试，我们现在到注册页面随机注册一些用户数据，使得数据库如下数据。...如果我们输入“金”，那么就只能出现一行数据了，因为现在数据库表里只有“刘金玉”姓名这样一个用户。 至此，我们查询页面开发完成。...框架开发Sqlite数据库，数据模型的创建，用户表模型 Django框架开发012期 Django框架开发Sqlite数据库，数据表的生成，命令行生成用户表
新建一个类写入一下内容（其中定义的需要和数据表中的相对应）： import java.util.Date; public class User { /** * bigint > Long...id=1可获取数据库中id为1的整条数据 版权属于：kenvie 本文链接：https://kenvie.com/272 商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
一、前言 我们经常会遇到需求，把集合里的某条不符合的给过滤掉，生成一个新的list集合。...需求：把list集合里的结束时间不为空的过滤出来，结束时间不为空的中在过滤结束时间是2021年1月1日之后的。...二、起步思考 开始我是接触过filter，今天的需求过滤两次，开始我是一个条件一个条件的过滤，后来发现可以两个filter一起使用。...2021-06-09","2021-10-10"), new TimeData("2020-02-09","") ); //第二个过滤条件...我们在面对多个过滤条件时，直接一起过滤就可以了。
解决思路： 利用np.random.rand()函数生成随机的矩阵。...abs函数实现对矩阵中每一个元素和指定元素相减 np.argsort()函数实现找到排序后新元素在原来矩阵中的下标 利用mask函数提取矩阵中第一列的元素 最后利用for循环遍历所有的二维坐标，找到矩阵中每行中满足特定要求的数字...，进入命令行窗口 3.输入如下命令： pip install numpy 包安装好之后，就可以开始正常写代码了 ---- 具体实现过程： np.random.rand()函数生成随机的矩阵...= np.random.rand(10,3) abs绝对值函数 b = abs(a-0.5) np.argsort()函数对数组下标排序 c = np.argsort(b) 注意到c数组中第一列的元素...，表示的b中最小的元素在b中的下标，利用mask对其进行提取数据 mask提取指定行中的元素 mask = c[:,0] for循环输出 for i in range(10): print
yhd-ExcelVBA根据条件查找指定文件的数据填写到当前工作表指定列 【问题】当我们要用一个表的数据来查询另一个表的数据时，我们常常是打开文件复制数据源表的数据到当前文件新建一个数据表，再用伟大的VLookup...【解决方法】个人感觉这样不够快，所以想了一下方法，设计出如下的东东 【功能与使用】 设置好要取“数据源”的文件路径 data_key_col = "B" data_item_col = "V"为数据源的...key列与item列 this**是当前的数据表的要的东东 Sub getFiledata_to_activesheet() Dim mydic As Object, obj As Object...====================================、 file = "F:\家Excel学习\yhd-Excel\yhd-Excel-VBA\yhd-ExcelVBA根据条件查找指定文件的数据填写到当前工作表指定列...\201908工资变动名册表.xls" file_sht = "工资变动名册" data_key_col = "B" data_item_col = "V" '===要取的数据的列
先说说我遇到的问题吧： 表student有如下数据， ?...我想查出来stu_id in （1,2,3）的数据 mybatis代码如下： 1 2 3 "queryMediaSourceInfo...#将传入的数据都当成一个字符串，会对自动传入的数据加一个双引号。...，如果传入的值是111,那么解析成sql时的值为order by user_id, 如果传入的值是id，则解析成的sql为order by id. 3....5.方式一般用于传入数据库对象，例如传入表名. 6.一般能用#的就别用.
最近出现的多样本多条件单细胞多队列研究使研究人员能够研究不同的细胞状态。...近日，《Nature Communications》发表了一种可扩展的算法——scMerge2，允许对图谱规模的多样本多条件单细胞研究进行数据集成。 scMerge2是什么？...scMerge2 提供了一种可扩展的数据集成方法，用于快速增长的多样本、多条件单细胞研究，通过以下三个关键创新实现的（i）层次整合，以捕捉研究之间的局部和全局差异；（ii）pseudo-bulk结构，以确保计算可扩展性...；以及（iii）在每个条件内进行pseudo-replication以捕获来自多个条件的信号。...scMerge2支持多条件数据的差异细胞状态检测。 scMerge2 适用于多种单细胞技术平台。 scMerge2 能够对大量单细胞数据进行图谱规模的综合分析。
朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，该定理根据可能与事件相关的条件的先验知识来描述事件的概率。这方面的一个例子是，一个人的健康问题可能与他的年龄有关。...Pandas 创建和操作数据帧，numpy 快速执行代数计算，sklearn 执行机器学习活动，seaborn 和 matplotlib 使我能够绘制数据。...下面的屏幕截图显示了我绘制出所有列后的df。 我要注意的是，在我创建了这个程序之后，我回过头来对数据进行打乱，看看是否可以达到更高的精度，但在这种情况下，打乱没有效果。...如果有人想打乱数据，使用的代码是：- df = df.sample(frac = 1) ? 然后我分析了目标，可以看到 1 比 0 多，这表明有可能比非比赛日有更多的比赛天数：- ?...我不得不说，我个人希望获得更高的准确度，所以我在 MultinomialNB 估计器上尝试了数据，它对准确度没有任何影响。 也可以仅对一行数据进行预测。
显然竞争条件并不是我们想要的，虽然一些竞争条件出现的概率很小，但根据墨菲定律，会出错的总会出错，加之计算机的运行频率，就算出错的概率再小，在某天某时某刻那也是有可能发生的。...所以栈中的情况大致应该是这样的：每个被调用者形成的栈帧底部都是保存的调用者栈帧的 ebp，而被调用者的 ebp 指向它，所以其实各个栈帧就像是用 ebp 给串起来的，各个栈帧好比形成了一条链，每个栈帧就是一个结点...另外有三个停止条件，第一个 $ebp==0$，ebp = 0 就表示后面没有调用栈帧了，但是关于这个条件我在 xv6 里面没有找到明确将 ebp 赋值 为 0 的语句，而在 jos 的 entry.S...不是所有的指令序列都可以打乱，没有关系的指令之间才可以打乱。...但是像上面那种复杂的逻辑关系它是不能判断的就可能将指令顺序错误的打乱，为避免这种情况，我们设置了屏障，禁止这个屏障前后的指令顺序打乱。
默认看到查询条件有 3 条结果，我想只查询出日期最晚的那一条记录。...，加个 rownum=1 的筛选条件就能筛选出 1 行数据。...-- 筛选符合条件的第一条 select * from ( select settledate as "日期", syscalculationmny...cdmc_financepay where vbillno = 'SFLXQD0036_001') order by settledate desc ) where rownum=1 两条数据的话要用小于号...，等于号我试过了，查询出的结果为空。
0 变成 1 ; ② 帧错误 : 分为以下三种 : 帧丢失 : 丢失了某个数据帧 ; 帧重复 : 连续接收到两个相同的数据帧 ; 帧失序 : 数据帧接收次序被打乱 ; 链路层服务选择 : 根据链路的质量...” 编码 对比 ---- "物理层" 码元编码 与 “数据链路层” 差错控制编码 比较 : ① “物理层” 的编码 : 是针对 单个比特进行编码 , 解决传输过程中的 比特同步 问题 , 如 曼彻斯特编码..., 差分曼彻斯特编码 ; ② “数据链路层” 的编码 : 是针对 一组比特 , 通过 冗余编码 , 检查该比特串在传输过程中是否出错 ; 五、 冗余编码 冗余编码 : ① 附加冗余位 : 数据发送之前..., 附加上指定长度的 冗余位 , 构成 符合 某规则 的数据后再发送 ; ② 发送端计算冗余位 : 当发送数据改变时 , 对应的冗余位 也随之改变 , 数据 与 该 冗余位之间有一定的规则 ; ③ 接收端校验冗余位...: 接收端 接收到数据后 , 根据冗余位判定接收的数据是否 符合规则 , 是否出出错 ;
前段时间在杭州参加华尔兹，在会场听报告和看Poster的时候，我发现AI领域的论文研究不再跟前几年一样专注于某个特定的任务提出全监督的网络模型（比如语义分割、目标检测和风格迁移等）。...既然说到了自监督，我们这里也顺便将几种学习类型进行一个统一介绍： 有监督（Supervised）： 监督学习是从给定的带标签训练数据集中学习出一个函数（模型参数），在输入新的测试数据时，可以根据这个函数预测结果...a、基于视频帧的序列信息 这个跟自然语言处理中的语序预测很相似，我们通过随机打乱训练集中视频帧的顺序，来训练网络让其对正确视频时序进行预测 b、基于视频中目标的相似性 一般来说，视频相邻帧中目标相似性比较高...可以根据无监督模型获得目标跟踪框，然后让网络学习同一目标和不同目标在不同帧中的相似性判别来提升特征提取能力 三、总结 以上介绍的主要为自监督学习中一些比较经典的辅助任务设计，在实际的任务中，如何根据自己的数据特点来设计有效辅助任务是自监督学习的关键...在设计自监督辅助任务时，以下三点需要考虑： 1、Shotcuts： 根据自己的数据和任务特点设计辅助任务，常常有事半功倍的效果。
常见的操作方法就是打开 IDA，根据其给定的地址计算偏移。...一般来说，我们会有如下的覆盖需求 覆盖函数返回地址，这时候就是直接看 EBP 即可。 覆盖栈上某个变量的内容，这时候就需要更加精细的计算了。 覆盖 bss 段某个变量的内容。...根据现实执行情况，覆盖特定的变量或地址的内容。 之所以我们想要覆盖某个地址，是因为我们想通过覆盖地址的方法来直接或者间接地控制程序执行流程。...栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，用于存储函数调用的局部变量、函数参数以及其他临时数据。通过修改esp寄存器的值，可以在栈上进行数据的压栈和弹栈操作。...标志寄存器（Flag Register）： EFLAGS：用于存储各种条件码和控制标志位，如进位标志、零标志、符号标志等。
return Math.sqrt((x1 - x) * (x1 - x) + (y1 - y) * (y1 - y)); } //创建粒子文字或改变粒子文字 //根据文字生成相对应的...//https://www.w3school.com.cn/tags/canvas_getimagedata.asp //通过 getImageData() 复制画布上指定矩形的像素数据...，都存在着4方面的信息，即 RGBA 值 //此处 +=8 是为了避免资源浪费，减少粒子个数 // += 越多，避免筛选的粒子越少，符合条件的，显示的粒子越少...particles.push(p); } // ++current先自己加1，再做别的事情 //存储符合条件的粒子数量...//根据勾股定理 a² + b² = c²，鼠标坐标位置 - 粒子坐标位置 得到 a b 的长度，以此求得c的长度(及打散半径) //50 鼠标打散范围
数据 ; 下面的 三帧 数据进行解码时 , 首先 , 解码 I 帧关键帧 , 然后 , 解码 P 帧 , 根据 I 帧 解码 P 帧 , 最后 , 解码 B 帧 , 根据 I 帧 和 P 帧 解码 B...画面组 ( GOP , Group of Pictures ) 长度越长 , P 帧 和 B 帧 的数量越多 , 视频压缩效率越高 ; 图像质量越差 ; 在实际应用中需要 根据具体需求 和 场景 来选择合适的...抛开 , 丢弃 ; 之前 上一个 画面组 GOP 解码出来的 数据 , 保存的中间数据 , 差异数据 , 关键帧数据 , 可以全部丢弃了 ; 新关键帧 : 之后的 数据 都以 这个 I 帧 为基础进行解码...帧 和 第四个 P 帧 的 差异数据 ; 第三个 B 帧 , 记录的数据是与 第一个 I 帧 和 第四个 P 帧 的 差异数据 ; 两个 B 帧的 前后次序 , 就是 前后次序决定的 ; 如果 解码次序打乱...; H264 算法 : 又称为 " AVC 算法 " , 高度压缩数字视频编解码器标准 , 以先进的压缩技术使得在同等图像质量的条件下 , 压缩后的数据量比以前的标准 ; 广泛应用于 网络流媒体 /
其次，测试中都使用了where 条件进行过滤（Using where），过滤后没有数据返回，我们常说的 where 过滤实际上是在 MySQL 层，当然某些情况下使用 ICP 会提前在 Innodb 层过滤数据...加 Innodb 表锁、加 Innodb 行锁 可见性判断 根据主键回表（可能回表需要加行锁） ICP 优化 SEMI update 优化 并且作为访问数据的必须经历的接口，这个函数也是很值得大家细细研读的...整行数据 但是需要注意的是这里获取的数据只是一个指针，言外之意可以理解为整行数据，其格式也是原始的 Innodb 数据，其中还包含了一些伪列比如（rollback ptr和trx id）。...访问下一条数据 上面我已经展示了访问第一条数据的大体流程，接下面需要做的就是继续访问下去，如下： 移动游标到下一行 访问数据 根据模板转换数据返回给 MySQL 层 根据 where 条件过滤 整个过程会持续到全部主键索引数据访问完成...相同点： 访问的行数一致 访问的流程一致 where 过滤的方式一致 在整个不同点中，我认为最耗时的部分应该是每行数据转换为 MySQL 格式的消耗最大，因为每行每个字段都需要做这样的转换，这也刚好是除以
然后根据自助样本集生成k个分类树，这k个分类树组成随机森林。 新数据的分类结果按各分类树投票多少形成的分数而定。...mean decrease impurity 随机森林由多棵决策树构成，决策树的每一个节点都是一个特征的重要条件，一般来说会根据特征所降低的集合的不纯度来衡量节点的重要性（基尼不纯度或者信息增益），当训练决策树的时候...很明显，对于不重要的变量来说，打乱顺序对模型的精确率影响不会太大，但是对于重要的变量来说，打乱顺序就会降低模型的精确率。...，打乱这两个特征的特征值使得模型的性能下降了73%和57%。...注意，尽管这些我们是在所有特征上进行了训练得到了模型，然后才得到了每个特征的重要性测试，这并不意味着我们扔掉某个或者某些重要特征后模型的性能就一定会下降很多，因为即便某个特征删掉之后，其关联特征一样可以发挥作用
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