SELECT a.id as lang_id, a.name as name, b.cnt as cnt FROM programming_lang a...
因为WHERE消除了条件不为TRUE的行，所以消除了房屋A。从SQL的角度来看，上面两个SELECT的结果是正确的。现在轮到您决定它们是否符合您的期望。 如果符合预期，那么一切都很好。...例如，有些人震惊地看到IN和NOT IN都错过了A房屋，就像A不在两组（“coal”, “wood”和另一组）中一样；似乎是看不见的，有点像幽灵…… 问题的关键是当我设计房屋表时，我的意思是NULL为“...>没有结果。 再次缺少A。同样，解决方案是： ? 现在我得到A。将其重写为IN IS NOT TRUE效果很好。 我可以改写为NOT EXISTS，但这是需要更多的编辑工作： ? 这也返回A。...要获得一百万个房屋，我只需要重复上一次的INSERT几次。现在我的搜索查询时间是： ? 反联接计划以更少的百分之二十的时间返回更多的行（如预期的那样，包括NULL）。...得出的结论是：当使用NOT IN时，如果无法避免使用NULL，请确认NULL的行为，如果不符合预期，请考虑“不正确或不存在”的替代方案。 感谢您使用MySQL！
有时我会看到条件如下的模式匹配查询：“其中的字段名像'％something％'”。 MySQL不能为这些查询使用到索引，这意味着它必须每次都进行一次全表扫描。...找到11个电子邮件地址，但它必须扫描整个索引（318458行）。 这不好！ 让我们试着让它变得更好。 Trigram表 我创建了这样的表格： ? 我们可以看到，有一个名为“trigram”的索引。...如果我们使用像derson.pierre这样的更长的条件，那么这个procedure需要读取65722行的过程。 还是太多了。 让我们来看看选择性： ? 有些部分会返回许多行。...磁盘上的大小： ? 正如我们预期的那样，他们将使用比原始表更多的空间。 缺点 两种解决方案都需要额外的表 该表包含数百万行的短行，并且可以使用几个空格。...结论 如果MySQL中没有内置的解决方案或索引可以帮助或解决您的问题，请不要放弃。很多时候，只需稍作修改，您就可以创建自己的索引表或使用其他技巧。
第二个问题是，当您查看图片时，它不能像看起来的那样静态。0岁时的预期寿命与30岁或50岁时的预期寿命不同。因此，我尝试使用预期寿命表制作动画图表。...这是一个代码，用于生成不同时期的生活表（我在这里区分是男性还是女性） L2 <- lifetable(france.fcast) ex2=L2$ex L1=lifetable(fr.mort,series...ex exF=cbind(ex1,ex2) france.LC1 <- lca(fr.mort,adjust="e0",series="male",years=c(1900,2100)) 根据这些生命表，...我们可以得出某个特定年份（例如1950年）出生的人在各个年龄段（例如50、51、52等）的剩余预期寿命。...根据这些预期的剩余寿命，我们可以绘制 plot(va%%52,va%/%52,cex=.6,pch=15,col=c("light yellow","pink","white")[1+ (va>=age
第二个问题是，当您查看图片时，它不能像看起来的那样静态。0岁时的预期寿命与30岁或50岁时的预期寿命不同。因此，我尝试使用预期寿命表制作动画图表。...这是一个代码，用于生成不同时期的生活表（我在这里区分是男性还是女性） L2 <- lifetable(france.fcast)ex2=L2$exL1=lifetable(fr.mort,series=...L1$exexF=cbind(ex1,ex2)france.LC1 <- lca(fr.mort,adjust="e0",series="male",years=c(1900,2100)) 根据这些生命表，...我们可以得出某个特定年份（例如1950年）出生的人在各个年龄段（例如50、51、52等）的剩余预期寿命。...根据这些预期的剩余寿命，我们可以绘制 plot(va%%52,va%/%52,cex=.6,pch=15,col=c("light yellow","pink","white")[1+(va>=age*
小勤：我们公司从系统导出来的数据，在具体的表前面还有一些表头、日期之类的信息，所以实际数据都是从第4（n）行开始的，像这种表怎么汇总啊？ 大海：这种数据用Power Query汇总也很简单。...如果直接展开表中数据进行合并，后续想再通过筛选的方式删除表头信息，显然会很麻烦，因为表头的信息可能没有什么特别的规律。...大海：对的，所以，我们直接通过函数先把各数据表的前面3行进行删除：添加自定义列，输入公式Table.Skip([Data],3)，如下图所示： 这时，每个表的前3行数据就被删除了，如表...另外，既然这样，还可以在上面的公式里直接对处理的表进行提升标题啊，那样不就可以直接在展开数据的时候连标题都是准确了的吗？比如把上面的自定义列公式改为： 大海：对的。...但有时候这些不太常用的函数记不住啊。怎么办？ 大海：那你不是可以直接操作一下，看生成的步骤公式吗？ 小勤：是哦。居然又忘了这个了！生成步骤然后直接复制函数，呵呵。
Lambda表达式的有趣之处在于，从JVM的角度来看，它们是完全不可见的。它没有匿名函数或Lambda表达式的概念。它只知道字节码是严格的OO规范。...aload_2 接下来，事情变得更有趣了—— 创建并初始化由编译器生成的合成类的新实例。从JVM的角度来看，这是一个拥有Lambda方法的对象。...apply方法中，该方法只返回我们预期的String的长度。...aload_1 invokevirtual java/lang/String/length()I ireturn 对于像我们上面写的那样简单的一行，生成了很多字节码 - 一个额外的类和一堆新方法。...这个新表实际上在几年后第一次改变了字节码规范的结构，这要求我们也将Takipi的错误分析引擎改编成它。 02 Lambda代码 这是实际Lambda表达式的代码。
由于开发人员的疏忽，导致了数据库的全表查询，但是由于测试数据库的数据量不足，测试环境并没有发现潜在的基础SQL问题。经过第一轮SQL优化，现在所有的SQL语句已经得到了正确的修正。...后期优化 由于项目需要进行时间范围查询，当选择以月为单位时，首页在压测并发下未能达到预期要求。因此，我们进行了方案升级，引入了结果表的概念。具体而言，我们按照月份的最小统计范围提前生成结果统计表。...为了解决由于多个小表同时更新统计表字段而导致的行锁问题，我们采取了进一步的优化措施，将原统计表拆分为两张表，但仍保持主键一致。...这样做的好处是减少了不同小表同时更新同一行数据的情况，但需要注意的是指标字段是有所不同的。...当第三方提出无法实现或者实现上存在困难的问题时，我通常会举例说明，因为第三方并不会像程序员一样从技术角度考虑问题。
小勤：我们公司从系统导出来的数据，在具体的表前面还有一些表头、日期之类的信息，所以实际数据都是从第4（n）行开始的，像这种表怎么汇总啊？ 大海：这种数据用Power Query汇总也很简单。...如果直接展开表中数据进行合并，后续想再通过筛选的方式删除表头信息，显然会很麻烦，因为表头的信息可能没有什么特别的规律。...大海：对的，所以，我们直接通过函数先把各数据表的前面3行进行删除：添加自定义列，输入公式Table.Skip([Data],3)，如下图所示： 这时，每个表的前3行数据就被删除了，如表1...另外，既然这样，还可以在上面的公式里直接对处理的表进行提升标题啊，那样不就可以直接在展开数据的时候连标题都是准确了的吗？比如把上面的自定义列公式改为： 大海：对的。...但有时候这些不太常用的函数记不住啊。怎么办？ 大海：那你不是可以直接操作一下，看生成的步骤公式吗？ 小勤：是哦。居然又忘了这个了！生成步骤然后直接复制函数，呵呵。
虽然目前已经开发了多种方法来生成分子图，但从零开始生成分子的三维几何结构问题并没有得到充分的探索。在这项工作中，作者提出了G-SphreNet，一种生成三维分子几何的自回归流模型。...• 从G中学习一个随机生成模型pθ(·)，使该模型可以从高维概率分布pθ(G)中采样一个有效三维分子几何结构G。 • 学习一个目标分子发现模型pθ(·)，以最大化（或最小化）预期的量子性质分数 。...矩阵A中的每一行都是一个独热向量，a[j, u]=1表示第j个原子为u类型。在矩阵R的第j行处的行向量表示第j个原子的三维笛卡尔坐标。 作者认为三维分子几何结构的生成是一个连续的决策过程。...应该对Ri上的任何刚性变换保持不变，即如果我们在三维空间中旋转或平移Ri，它不应该改变。因此，作者使用一个对称不变模型来计算s和t。 然而，不能像原子类型ai的生成那样生成三维坐标ri。...实验结果证明G-SphereNet在这几项任务中有较好的性能表现。 表1. 不同方法在随机分子三维结构生成任务上的比较。通过有效性百分比和键长分布的MMD距离来评价其性能。
经过仔细研究，并从这个cms是我个人使用角度，专业的数量远少于文档类型的数量，比如，我只要水工专业和综合，有时候用一下地质的，规划的，但毕竟还是很少，不超过5个；而文档类型就多了去了，联系单，修改单，报告...，图纸，计算书，来函，回函，会议纪要，报告单，生成活动记录表，委外，验收，合同……显然，文档类型应该放专业后。...而院企业标准里将文档类型放前，它只是在编号的时候放在阶段后面，并没规定资料目录一定要将文档类型放阶段下一级。而P3中就没有像档案那样将文档类型放阶段下级。 好了，这个分级顺序的确很纠结。...这个是用递归算法做的，以前用循环做，代码老长，现在只要十行内解决了。 ?...这次我要让每级目录下都可以放资料，而不是像以前那样，只能是最下一级才放资料。 ? 添加项目时，选择目录分级效果。 ? 添加项目时部分选择分级目录效果 ?
至少要有一个 从CONDITION 下面两行则表示 LHS 部分 第三行则为注释行，不计为规则部分，从第 四行开始，每一行表示一条规则。...$param 表示占位符会替换下面每一行的值，生成一条规则。 决策表的语法 ? ?... 7.0.0.Final 可以通过以下两个方式来对决策表进行解析生成drl文件： @Test...drl内容确定决策表的语法及业务是预期的。...与drl文件方式无缝结合 像配置drl文件格式的规则一样，我们要执行一个xls决策表操作非常简单，只用把drl文件替换为对应的xls文件即可。
MyISAM会按照数据插入的顺序分配行号，从0开始，然后按照数据插入的顺序存储在磁盘上。因为行是定长的，所以可以从表的开头跳过相应的字节找到需要的行。...答案是否定的，和一级索引（主键索引）没有什么区别。在MyISAM中，主索引和辅助索引（Secondary key）在结构上没有任何区别，只是主索引要求key是唯一的，而辅助索引的key可以重复。...因为InnoDB支持聚簇索引（主键索引），聚簇索引就是表，所以InnoDB不用像MyISAM那样需要独立的行存储。也就是说，InnoDB的数据文件本身就是索引文件。...基于聚簇索引以上的这些特点，在InnoDB中，我们应该尽量使用和应用无关的主键，例如自增主键，这样可以保证数据行是按照顺序写入的。而不是使用GUID、UUID生成随机的主键。...InnoDB支持聚簇索引，聚簇索引就是表，所以InnoDB不用像MyISAM那样需要独立的行存储。也就是说，InnoDB的数据文件本身就是索引文件。而MyISAM的数据文件和索引文件是分开存储的。
和大多数喜欢某些东西并希望自己使用它的开发人员一样，我分叉了Ng-Table，并在那时扩展了我需要的许多功能。没有考虑未来，甚至没有把它视为一个大项目，但男孩我错了。...我查看了AngularJS 1.x的多个网格项目，没有像ag-Grid那样活跃，当我随便链接链接时，我登陆了ag-Grid示例页面。我的前任做错了！...我决定在尝试使用前一个网格失败之后，我不会对此做同样的事情，而是创建了一个角度指令来管理网格所需的额外内容。...我添加了视图，因此您可以多次在同一网格上工作，但每个网格都有不同的自定义外观，有一次我将客户端的数据库转储给用户（大约150K行和150个属性）和创建了自定义报告生成器。...每个新页面至少有一个表，添加/编辑/删除行，我只是通过布尔的开关以编程方式控制。生活很棒，我不能完全感谢这个网格。
数据市集可以理解为一种“小型的数据仓库” 维度建模指导我们在数据仓库中如何建表 维度建模分为两种表：事实表和维度表 事实表：必然存在的一些数据，像采集的日志文件，订单表，都可以作为事实表 特征：是一堆主键的集合...，每个主键对应维度表中的一条记录，客观存在的，根据主题确定出需要使用的数据 维度表：维度就是所分析的数据的一个量，维度表就是以合适的角度来创建的表，分析问题的一个角度：时间、地域、终端、用户等角度 维度建模的三种模式...并且从给定的业务过程获取数据时，强烈建议从关注原子粒度开始设计，也就是从最细粒度开始，因为原子粒度能够承受无法预期的用户查询。...所以在有些情况下，在同一维度中存在不同的层次。 维度表空值属性 当给定维度行没有被全部填充时，或者当存在属性没有被应用到所有维度行时，将产生空值维度属性。...日历日期维度 在日期维度表中，主键的设置不要使用顺序生成的id来表示，可以使用更有意义的数据表示，比如将年月日合并起来表示，即YYYYMMDD，或者更加详细的精度。 ?
数据市集可以理解为一种“小型的数据仓库” 维度建模指导我们在数据仓库中如何建表 维度建模分为两种表：事实表和维度表 事实表：必然存在的一些数据，像采集的日志文件，订单表，都可以作为事实表 特征：是一堆主键的集合...，每个主键对应维度表中的一条记录，客观存在的，根据主题确定出需要使用的数据 维度表：维度就是所分析的数据的一个量，维度表就是以合适的角度来创建的表，分析问题的一个角度：时间、地域、终端、用户等角度 维度建模的三种模式...并且从给定的业务过程获取数据时，强烈建议从关注原子粒度开始设计，也就是从最细粒度开始，因为原子粒度能够承受无法预期的用户查询。...所以在有些情况下，在同一维度中存在不同的层次。 维度表空值属性 当给定维度行没有被全部填充时，或者当存在属性没有被应用到所有维度行时，将产生空值维度属性。...日历日期维度 在日期维度表中，主键的设置不要使用顺序生成的id来表示，可以使用更有意义的数据表示，比如将年月日合并起来表示，即YYYYMMDD，或者更加详细的精度。
锁的类型： 1:表类型：锁定整个表； 2:行类型：锁定某个行； 3:文件类型：锁定某个数据库文件； 4:数据库类型：锁定整个数据库； 5:页类型：锁定8K为单位的数据库页...nolock确实在查询时能提高速度，但它并不是没有缺点的，起码它会引起脏读。...nolock的使用场景： 1:数据量特别大的表，牺牲数据安全性来提升性能是可以考虑的； 2:允许出现脏读现象的业务逻辑，反之一些数据完整性要求比较严格的场景就不合适了，像金融方面等。...3:数据不经常修改的表，这样会省于锁定表的时间来大大加快查询速度。 综上所述，如果在项目中的每个查询的表后面都加nolock,这种做法并不科学，起码特别费时间，不如行版本控制来的直接有效。...而且会存在不可预期的技术问题。应该有选择性的挑选最适合的表来放弃共享锁的使用。
正如预期的那样，除了 x264 之外，x265 的质量是所有测试的编解码器中最低的，这必然也会降低 LCEVC 的得分。在质量分析中会有更多关于这个问题的内容。...表 2：被测编解码器的编码时间 请注意，Fraunhofer VVC 编解码器的编码时间约为 x265 的 2 倍，远远低于预期的 10 倍。...表 3：所有被测编解码器的 BD-Rate 对比 在低质量一侧，正如预期的那样，EVC Baseline 编解码器以大约 30% 的比特率降低产生了与 x264 相同的质量，但远远落后于 HEVC 编解码器和...自 VVC 比较以来，AV1 对 x264 和 x265 的领先优势增加了约 10 个点；大部分的增加是因为我没有像上次那样对 x264 和 x265 进行针对指标的优化。...同样，如果我们像上次那样对指标进行调整，VVenC 的比较性能会更高。
所有这一切使得pip [4]假定在执行setup.py文件时setuptools是存在的。但问题在于，如果另一个项目像setuptools那样开始在社区中获得关注，这个项目就没有可扩展性。...为了提供更多的上下文和推动本PEP，可以把所需的（大体）步骤看成是生成一个手工项目的过程： 项目的源代码签出 构建系统的安装 构建系统的运行 本PEP涵盖了第2步。...由于不再需要范围的限定，因此拥有顶级表的重要性变得多余。 其他表名 [build-system]表的另一个名字是[build]。 替代名称较短，但并未表达信息存储在表中的意图。...最后，最流行的YAML的Python实现是PyYAML [10]，它是一个包含几千行代码的大型项目，也是一个可选的C扩展模块。...pybuild.toml 从这个PEP的限制性角度来看，这个文件名是有意义的，但是如果有任何非构建元数据被添加到文件中，那么名称就不再有意义了。 pip.toml 工具特定。
当然，从另一个角度来看，你也可以认为这类的查询可能会导致获取太多不一定满足查询目标的记录。...查询优化 正如在介绍中所看到的那样，我们可能需要手动检查和调整优化器生成的计划。在这种情况下，我们将需要通过查看查询计划来再次分析查询。 要控制此计划，我们得用数据库管理系统提供的工具。...这意味着需要读取每一行以找到具有正确ID的数据。 你根本没有限制，所以每行都需要读取，即使第一行就匹配条件也是如此。...与线性执行时间密切相关的是其中有连接的执行计划的执行时间。 这里有些例子： 哈希连接（hash join）具有预期的复杂度O(M + N)。 用于两个表内连接的经典哈希连接算法首先准备较小表的哈希表。...合并连接（merge join）通常具有复杂度O(M + N)，但这个复杂度将严重依赖于连接列上的索引，并且在没有索引的情况下，依赖于行是否根据连接中所用的键排序： 如果两个表都根据连接中所用的键排序过了
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