22 2023-08 聊技术 | SQL和SQL之间细微的差异 SQL和SQL之间大差不差，但是恰好就是差得这么些小玩意，看起来简单，真的搞起来就让人头秃了~简单聊一下MySQL、PostgreSQL...和SQL Server之间差得那么一点点东西。...不管你用得是哪个数据库，SQL的语法都是大差不差的，不像python之类的，不容易出面试题。...这里总结一些差异： 1.创建表时自增主键的语法差异 MySQL：AUTO_INCREMENT CREATE TABLE students ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY...Server通过ISNULL函数 select isnull(age,0) from student; 遇到过&被坑过的问题就这么多，真的是不做对比不知道，一做对比就发现差异点还是很多的。
情况二： 此时cg_bid的id 的类型为varchar where条件的值是字符串类型，右侧的值是整型，会进行类型转换，会进行全盘扫描，无法使用索引。...果你的 SQL 语句条件用的是 where t_modified='2018-7-1’的话，引擎就会按照上面绿色箭头的路线，快速定位到 t_modified='2018-7-1’需要的结果。...为了能够用上索引的快速定位能力，我们就要把 SQL 语句改成基于字段本身的范围查询。按照下面这个写法，优化器就能按照我们预期的，用上 t_modified 索引的快速定位能力了。...比如，对于 select * from tradelog where id + 1 = 10000 这个 SQL 语句，这个加 1 操作并不会改变有序性，但是 MySQL 优化器还是不能用 id 索引快速定位到...所以，需要你在写 SQL 语句的时候，手动改写成 where id = 10000 -1 才可以。 第三种：隐式字符编码转换 连表，字符集不一样也会不走索引。
输入数据的差异三、计算操作的复杂性四、反向传播算法的实现梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异矩阵运算梯度计算举例说明前向和反向传播计算量差异前向：矩阵运算和非线性激活函数反向传播：计算大量的梯度和进行参数更新这种差异主要源于以下几个因素...这种差异是神经网络训练过程中的正常现象，也是模型学习和优化的基础。在实际应用中，可以通过调整模型架构、优化算法和参数设置等方法来平衡不同层之间的计算量，从而提高模型的训练效率和性能。...梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异矩阵运算在Transformer中，矩阵运算通常涉及大量的数值计算和矩阵元素的运算。...虽然梯度计算涉及更多的数学运算（如求导和链式法则），但在现代深度学习框架中，这些计算通常被高度优化并并行处理。因此，在实际应用中，很难直接比较梯度计算和矩阵运算之间的计算量差异。...它们之间的计算量差异取决于多种因素，包括模型的规模、数据的分布、具体的运算类型以及所使用的深度学习框架等。
, ‘lisi’, ‘wangwu’] listB = [‘zhangsan’, ‘lisi’, ‘zhaoliu’] 1、取差集 1.1、listA对应listB的差集...set(listA).difference(set(listB)) —– set([‘wangwu’]) 1.2、listB对应listB的差集...listB)) —– set([‘lisi’, ‘zhaoliu’, ‘zhangsan’, ‘wangwu’]) 更多用法可以自行查询一下set的用法
管理:余额的10% 保留:余额的5% 简单分析发现,除了收入(Income字段)和超出(overhead字段),报表中其余给出的字段都是计算字段,需要根据Income字段和overhead...ok,完成需求,但是我们发现Income-(Income*(overhead/100)余额重复使用了好几次,这是很不好的,因为这个代码变得非常的冗长。...通过子查询,将收入、超出、余额字段放入到子查询当中(将这三个字段组成一个新的临时表),然后通过检索临时表的数据来达到去除重复计算余额的目地,同样的当一条SELECT语句中,相同的计算操作多的话,都可以将相同的计算放入子查询中...重构之后的代码相比如之前代码的有点如下: (1)虽然代码长度两者差不多,代码重构之后的代码更容易理解 (2)代码维护性较强,当余额的计算方法发生改变,重构之后的代码跟容易修改 重构二、 第二种方法是将相同的计算和字段放入视图中...如果采用视图的话,要注意合理的命名这些视图,增加视图的可维护性！
需求 在日常的应用中，排查列重复记录是经常遇到的一个问题，但某些需求下，需要我们排查一组列之间是否有重复值的情况。...比如我们有一组题库数据，主要包括题目和选项字段（如单选选择项或多选选择项） ，一个合理的数据存储应该保证这些选项列之间不应该出现重复项目数据，比如选项A不应该和选项B的值重复，选项B不应该和选项C的值重复...SQL语句 首先通过 UNION ALL 将A到D的各列的值给组合成记录集 a，代码如下： select A as item,sortid from exams union all select...在实际的应用中每一个环节我们都难免会出现一些失误，因此不断的根据实际的发生情况总结经验，通过计算来分析，将问题扼杀在摇篮里，以最大保证限度的保证项目运行效果的质量。...至此关于排查多列之间重复值的问题就介绍到这里，感谢您的阅读，希望本文能够对您有所帮助。
--======================== -- 进程、会话、连接之间的差异 --======================== 在使用Oracle database的时候，连接与会话是我们经常碰到的词语之一...这也是我们经常误解的原因。 各个会话之间是单独的，独立于其他会话，即便是同一个连接的多个会话也是如此。...一、几个术语之间的定义(参照Oracle 9i &10g 编程艺术) 连接（connection）：连接是从客户到Oracle 实例的一条物理路径。...通常会在 客户进程与一个专用服务器或一个调度器之间建立连接。 会话（session）：会话是实例中存在的一个逻辑实体。...你要在服务器中的会话上执行SQL、提交事务和运行存储过程。 二、通过例子演示来查看之间的关系 1.
宏观的差异，RabbitMQ与Kafka只是功能类似，并不是同类 RabbitMQ是消息中间件，Kafka是分布式流式系统。...，客户端可以选择从该日志开始读取的位置，高可用（Kafka群集可以在多个服务器之间分布和群集） 无队列，按主题存储 Kafka不是消息中间件的一种实现。...在消费同一个主题的多个消费者构成的组称为消费者组中，通过Kafka提供的API可以处理同一消费者组中多个消费者之间的分区平衡以及消费者当前分区偏移的存储。...Kafka能够保证发送到相同主题分区的所有消息都能够按照顺序处理。 所有来自相同流的消息都会被放到相同的分区中，这样消费者组就可以按照顺序处理它们。...Kafka Kafka使用的是傻瓜式代理和智能消费者模式。 消费者组中的消费者需要协调他们之间的主题分区租约（以便一个具体的分区只由消费者组中一个消费者监听）。
而用户在进行数据分析的时候使用这些工具可以避免Java编码，但在使用之前很重要的一点是了解工具之间的区别以便在不同的用例中使用最优化的工具。 在现在的大数据时代，开发人员有不少的查询工具可供选择。...Pig和Hive、Pig和SQL以及Hive和SQL之间孰优孰劣的争论永远不会有结果，因为很难有一种语言可以适用于所有的情况。通过本文，笔者希望能够为大家提供一些选择工具和语言的技巧。...尽管SQL有着广泛的应用，大数据的进步对SQL的功能和性能都提出了挑战。 PIG SQL程序员们需要这样一种编程语言：既利于SQL程序员们学习同时又有下面这两个特点： 1....Hive vs SQL SQL是一门通用的数据库语言，大量的事务和分析语句都是由SQL完成的。...什么时候用SQL SQL是这三者中最传统的数据分析手段。随着用户需求的改变SQL本身也在进行着更新，所以即便到了今天也不能说SQL过时。
如图，我有两列MAC地址表，然后需要把F列的值取值到D列，可以使用公式：=VLOOKUP(A1,$E$1:$F$44,2,0)进行处理数据。...A1代表以哪一列为基础取值参考，$E$1:$F$44代表查找对比范围。
在本教程中，我们将讨论这两个领域的定义以及它们之间的区别。 02 计算机视觉与图像处理 在集中讨论它们的区别之前，让我们首先定义每个领域。...2.2 计算机视觉 当我们需要识别图像中所表示的内容或检测任何类型的模式时，这就是计算机视觉算法的工作。 正如名字所暗示的，计算机视觉的目标就是“复制”人类视觉。...例如，我们希望计算机视觉系统能够像人类一样识别树上的鸟。 让我们回到之前示例中的花朵图片。假设我们在谈论一个物体检测应用程序（这是计算机视觉任务）。...如果我们使用相同的图像作为输入，输出将不会像图像处理中的新图像。...这将提高一个物体检测器的性能，该检测器找到文本并识别其中的单词： 以下是主要差异的总结： 04 结论 尽管存在重叠和相互依赖，但图像处理和计算机视觉仍然是不同的领域。
下面将提供了一些有意思的链接，可以在本文的最后使用该程序，你可以自己尝试并体验这些颠覆性技术如何改变世界前后的工作方式。 因此，在本文中，我将帮助你了解图像处理，计算机视觉和人工智能之间的区别。...左图是输入图像，中间图像是掩模（如果你不断看图像一段时间你可以找到从中心到角的强度差异），右图是背景图像（这个背景） 使用非常著名的OpenCV函数“Grabcut”完成删除（前景和背景分割） ?...这是我的GitHub帐户的链接，你可以在其中找到计算机视觉系统的代码，该系统可以找到谁有球。...你将无法将你的CV系统交给世界，以便在不同的狗或猫身上得到相同的结果，因为规则和特征只偏向于“Shimmy”和“Pluto”。...然后，一旦图像和图像的内容，信息被提供给系统，计算机视觉就会出现在图片中。 AI由多层组成，就像一包面包一样，每层运行一个计算机视觉算法，其工作是从图像中提取特征。
计算机视觉和图像处理这两个领域分别为这些应用贡献了新的技术方案。在本教程中，我们将讨论这两个领域的定义以及它们之间的区别。...2.2 计算机视觉 当我们需要识别图像中所表示的内容或检测任何类型的模式时，这就是计算机视觉算法的工作。 正如名字所暗示的，计算机视觉的目标就是“复制”人类视觉。...例如，我们希望计算机视觉系统能够像人类一样识别树上的鸟。 让我们回到之前示例中的花朵图片。假设我们在谈论一个物体检测应用程序（这是计算机视觉任务）。...如果我们使用相同的图像作为输入，输出将不会像图像处理中的新图像。...这将提高一个物体检测器的性能，该检测器找到文本并识别其中的单词： 以下是主要差异的总结： 04 结论 尽管存在重叠和相互依赖，但图像处理和计算机视觉仍然是不同的领域。
问题描述 相信学过安卓开发的同学都知道Activity与fragment这两个控件，这两个是我们在安卓开发中经常遇到的问题，有些人不能够分清这两个的相同点以及他们的区别，今天我们就来了解一下Activity...与fragment的相同点以及他们的区别。...相同点 Activity与fragme都是安卓开发的重要组件，他们都是安卓开发中的页面布局的重要组成部分，很多人在学习前端开发之后学习起Activity与fragment是非常简单的，他和我们前端的学习非常的相似...Activity与fragment的生命周期也是不同的，下面我们通过两个图片来简单的了解一下Activity与fragment的生命周期。 ? ?...结语 我们在安卓的学习中一定要注意对比这两个的异同点，更好的去运用两个组件，什么时候就用什么样的组件。对比学习才能更好的理解这个东西。
MySQL和Postgres的最新版本略微消除了两个数据库之间的性能差异。 在MySQL中使用旧的MyISAM 引擎可以非常快速地读取数据。不幸的是，在最新版本的MySQL中尚不可用。...好消息是，MySQL不断得到改进，以减少大量数据写入之间的差异。 甲数据库基准是用于表征和比较的性能（时间，存储器，或质量）可再现的试验框架数据库在这些系统上的系统或算法。...JSON查询在Postgres中更快 在本节中，我们将看到PostgreSQL和MySQL之间的基准测试差异。...PostgreSQL中的索引还支持以下功能： 表达式索引：可以使用表达式或函数结果的索引而不是列的值来创建。 部分索引：仅索引表的一部分。...- InnoDB的多版本- MySQL的MVCC 结论 在本文中，我们处理了PostgreSQL和MySQL之间的一些性能差异。
在 MySQL 中，有很多看上去逻辑相同，但性能却差异巨大的 SQL 语句。对这些语句使用不当的话，就会不经意间导致整个数据库的压力变大。 我今天挑选了三个这样的案例和你分享。...如果你问 DBA 同事为什么会出现这样的情况，他大概会告诉你：如果对字段做了函数计算，就用不上索引了，这是 MySQL 的规定。 现在你已经学过了 InnoDB 的索引结构了，可以再追问一句为什么？...实际上，B+ 树提供的这个快速定位能力，来源于同一层兄弟节点的有序性。 但是，如果计算 month() 函数的话，你会看到传入 7 的时候，在树的第一层就不知道该怎么办了。...接下来，我们使用 explain 命令，查看一下这条 SQL 语句的执行结果。...但实际上，MySQL 也不是这么做的。 这条 SQL 语句的执行很慢，流程是这样的： 1. 在传给引擎执行的时候，做了字符截断。
update h5perf_task set run_state = 0 where id in (SELECT t.id from (SELECT * FR...
参考链接： Java stringbuffer和stringbuilder之间的差异 1、相同点：String、StringBuffer、StringBuilder三个类都是用来封装字符串的 2、不同点...： String类是不可变类，即一旦一个String对象被创建后，包含在这个对象中的字符串是不可以改变的StringBuffer对象代表一个字符序列可变的字符串StringBuilder也代表一个可变字符串对象...，与StringBuffer相比，StringBuilder是线程不安全的，而StringBuffer是线程安全的 3、方法： （1）String类中主要的方法： char charAt(int...)：获取从beginIndex位置开始到结束的子字符串 String substring(int beginIndex,int endIndex)：获取从beginIndex位置到endIndex位置的字符串...，就可以调用它的toString()方法将其变为一个String对象 在上述代码后加入这两句，将sb转换为str，这个str无法改变。
Step1：分享背景 在工作中，我们用到的环境经常会有很多套，由于不同的环境使用的配置是不一样的，那么怎么能够对比所有不同环境的相同配置项各是什么内容呢？...指定java工程目录 dirpath="D:\java_project\entitystorage" emails='loadkernel@126.com' alldict={} #获取所有文件里的key...#将获取的key and value 内容放入字典 def get_all_properties(env,k,v): if(env not in alldict.keys()):...alldict[env] = {} alldict[env][k]=v else: alldict[env][k]=v #在页面上展示不同环境的key 对应的值...图中蓝色表示非live环境与live配置相同的。 end
canvas 和 SVG 以及 VML 之间的差异： 标记和 SVG 以及 VML 之间的一个重要的不同是， 有一个基于 JavaScript 的绘图 API，而 SVG...这两种方式在功能上是等同的，任何一种都可以用另一种来模拟。从表面上看，它们很不相同，可是，每一种都有强项和弱点。例如，SVG 绘图很容易编辑，只要从其描述中移除元素就行。...要从同一图形的一个 标记中移除元素，往往需要擦掉绘图重新绘制它。
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