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    Python选择结构中多条件测试的简化写法

    问题描述:输入一个包含若干整数的列表,如果列表中所有数字都大于5就输出字符串ALL,如果有多于一半数字大于5就输出字符串HALF,如果所有数字都不大于5就输出字符串NO。...再读一遍上面的题目,然后自己尝试着写一写,跳过下面的内容,到文末看一下参考代码,和自己的对比对比。 参考代码1: ? 参考代码2: ? 参考代码3: ? 参考代码4: ?...思考题: 1)尝试分析上面几种代码思路的效率。...2)如果问题退化为“如果所有数字都大于5就输出ALL”,也就是给定的多个条件都满足才执行特定任务,否则什么也不做;或者问题退化为“如果所有数字都不大于5就输出NO”,也就是给定的多个条件都不满足就执行特定任务...上面哪种写法的代码更简洁一些?

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    sql中的过滤条件放在on和where的区别

    最近遇到相关业务,想揪一下sql的中的left join 或者right join 或者inner join 中的 on和where的区别,想了解这个首先我们要了解两个基础的知识。...1.join的三种连接方式的区别: left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录...和 where 是没有区别的 下面我们来执行sql语句看看 left join select a....12 | +----+--------+------+------+--------+ 5 rows in set (0.00 sec) 结论:left join时进行笛卡尔积之后on后面的条件只对右表有效...类似:如果是right join的话 right join时进行笛卡尔积之后on后面的条件只对左表有效 ,并且如果左表用了where还是两个表都会取交集,进行过滤。 有对结论有疑问者,欢迎讨论~~~

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    MyBatis Plus 中执行原生 SQL 查询条件

    在 MyBatis Plus 中,我们可以利用 Mapper 的 apply 方法执行原生 SQL 查询条件。这种方式非常适用于需要使用特定数据库函数或者复杂的 SQL 条件的查询场景。...我们利用了 apply 方法来应用原生的 SQL 查询条件,从而实现复杂条件的数据库查询。...通过这种方式,我们可以灵活地使用原生 SQL 条件,满足特定的查询需求。...总结: MyBatis Plus 的 apply 方法能够让我们在查询条件中应用原生 SQL 语句,从而实现灵活的、复杂的数据库查询条件。...这种方法特别适用于需要使用数据库特定函数或者复杂 SQL 条件的场景。应用场景:需要执行特定数据库函数的查询条件。需要实现复杂的 SQL 条件查询,例如时间范围、特定字符串匹配等。

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    SQL中JOIN时条件放在Where和On的区别

    背景 SQL中JOIN子句是用于把来自两个或多个表的数据连接起来,在这个过程中可能会添加一些过滤条件。昨天有小伙伴问,如下图的这两种SQL写法查询结果是否会一样?(好像这是某一年阿里的面试题) ?...结果验证 将上面的两个表Inner Join和Left Join,过滤条件分别放在on和where中。...结论:Inner Join时过滤条件放在on和where中返回结果一致。...结论:Left Join时过滤条件放在on和where中返回结果不一致。 原因分析 可以这么理解,当两张表在Left Join时,会生成一张连接临时表,然后再将这张连接临时表返回给用户。...在On的情况下,是在生成临时表时起作用,但由于Left Join的性质,就是他不管On里面的过滤条件是否为真,都会返回左表里的记录。对于不满足条件的记录,右表字段全部是NULL。

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    条件语言模型中的OOD检测与选择性生成

    条件语言模型中的OOD检测与选择性生成 论文链接:https://arxiv.org/abs/2209.15558 作者单位:Google Research,CMU 背景 OOD现象和OOD检测在分类任务中已经被广泛研究...太低的输入,模型拒绝输出 在conditional language model(CLM)任务(主要是summarization,translation)中,而由于language generation...本文的主要贡献: 提出一中轻量的、准确的基于CLM的embedding的OOD检测方法 发现perplexity(ppx)不适合作为OOD检测和文本生成质量评估的指标 提出了一套用于OOD检测和selective...generation的评测框架 CLM中的OOD detection 如果直接套用classification任务中使用MSP作为OOD score的话,那么对于NLG问题我们就应该采用perplexity...---- Key takeaways: 在生成模型中,ppx无论是作为OOD detection还是quality evaluation都是不太好的选择 基于模型的extracted feature来做

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    Python MySQL 数据库查询:选择数据、使用筛选条件、防止 SQL 注入

    从表格中选择数据 要从MySQL中的表格中选择数据,请使用"SELECT"语句: 示例选择"customers"表格中的所有记录,并显示结果: import mysql.connector mydb...选择列 要仅选择表格中的某些列,请使用"SELECT"语句,后跟列名: 示例仅选择name和address列: import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect...使用筛选条件选择记录 在从表格中选择记录时,您可以使用"WHERE"语句来筛选选择的记录: 示例选择地址为"Park Lane 38"的记录: import mysql.connector mydb...使用 % 来表示通配符字符: 示例选择地址中包含单词 "way" 的记录: import mysql.connector mydb = mysql.connector.connect( host=...这是为了防止SQL注入,这是一种常见的网络黑客技术,可以破坏或滥用您的数据库。

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    《SQL 中复杂条件多表关联查询的性能优化秘籍》

    多表关联查询是在关系型数据库中获取全面和准确数据的常见操作。然而,当条件变得复杂,涉及多个表的多个字段以及各种逻辑运算时,查询的性能可能会急剧下降。...在实际应用中,需要根据业务需求选择合适的连接方式。例如,如果只需要获取两个表中匹配的数据,内连接是合适的选择;如果希望即使在右表没有匹配记录时也能返回左表的所有数据,左连接则更为适用。...在编写复杂条件的多表关联查询时,明确查询的目的和所需的数据是关键。避免不必要的表关联和字段选择可以大大减少数据量和计算量。同时,合理使用索引也是提高性能的重要手段。...索引就像是数据库中的“快捷通道”,能够加速数据的查找和匹配。对于经常用于关联和条件判断的字段,创建合适的索引可以显著提高查询速度。 然而,索引的创建也需要谨慎。...总之,在 SQL 中实现复杂条件的多表关联查询并提高性能需要综合考虑多个因素,包括连接方式的选择、索引的优化、子查询的运用、数据库配置以及对执行计划的分析。

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    SQL 中判断条件的先后顺序,会引起索引失效么?

    factory go create table dbo.workflow ( flowid int, flowamount int, flowcount int ) go 先回答第一个问题,判断条件的顺序会影响索引使用吗...优化器可以优化这部分表达式的重组。 但,是不是所有条件表达式都没有先后顺序要求呢?...这里优化器提示(绿色字体部分),建立一个相等判断条件的索引在前,非等判断字段在后的索引 (flowid,flowamount)。...所以本质上,索引结构中字段先后不受制于查询中相等判断条件表达式字段的顺序,而受制于非等条件判断表达式。即非等判断字段(flowamount>39)需要放在相等判断字段(flowid=1)的后面。...在上面的示例中,建立 index(flowamount,flowid) 的索引,那么对应到要解决的问题,便是 where flowid = 1 会走 index(flowamount,flowid)的索引吗

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    SQL 中判断条件的先后顺序,会引起索引失效么?

    factory go create table dbo.workflow ( flowid int, flowamount int, flowcount int ) go 先回答第一个问题,判断条件的顺序会影响索引使用吗...优化器可以优化这部分表达式的重组。 但,是不是所有条件表达式都没有先后顺序要求呢?...这里优化器提示(绿色字体部分),建立一个相等判断条件的索引在前,非等判断字段在后的索引 (flowid,flowamount)。...所以本质上,索引结构中字段先后不受制于查询中相等判断条件表达式字段的顺序,而受制于非等条件判断表达式。即非等判断字段(flowamount>39)需要放在相等判断字段(flowid=1)的后面。...在上面的示例中,建立 index(flowamount,flowid) 的索引,那么对应到要解决的问题,便是 where flowid = 1 会走 index(flowamount,flowid)的索引吗

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    python 持续查杀符合条件的sql会话

    生产上,某些情况下,可能会出现异常sql大量查询数据库,占用大量的cpu或者磁盘IO,这种情况下需要适当的止损。...如果有proxy的话,一般可以在proxy层面通过sql指纹进行限流或者熔断(例如proxysql就可以对指定的sql指纹进行阻断)。...如果没有proxy,则可以考虑在数据库层面添加持续kill会话的脚本,下面就是一个持续kill符合条件的sql会话的例子:import datetimeimport time as t_timeimport...# 如果已经超过time_range指定的秒数,则退出循环 if elapsed_time > time_range: print("已运行超过指定的阈值...2、user需要配置成最高权限的账号(或者是慢查询对应的业务账号),否则可能出现kill失败,报错提示not thread owner{ "instance_host": "192.168.31.181

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    less中的条件判断

    经过上一篇 less中的继承 的讲解之后,本章节开展的内容为 less 中的条件判断,less 中可以通过 when 给混合添加执行限定条件,只有条件满足 (为真) 才会执行混合中的代码,首先想要看这个条件判断首先需要有混合才可以...,如下div { width: 100px; height: 100px; background: red;}现在有了混合,我们就可以通过混合来看看条件限定了,通过如上所说通过 when 来进行限定那么如何编写呢...,在混合的小括号后面写 when 然后在编写一个小括号,在该小括号当中编写限定条件即可如下.size(@width, @height) when (@width = 100px) { width: @...我故意给了个 50 所以不会执行,可以通过编译之后的代码查看结果图片when 表达式中可以使用比较运算符 (>,=,条件判断,如上已经介绍过了比较运算符了,...,只要宽度或者高度其中一个满足条件即可执行混合中的代码,(), () 相当于 JS 中的 ||,()and() 相当于 JS 中的 &&图片看完了逻辑运算符紧接着在看内置函数来进行判断,如下.size(

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    Python中的条件语句

    Python中的条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定要执行的代码块。主要通过if关键字实现,条件中的其他分支用else。...python之后,python中针对条件判断语句的执行语法如下: if 判断条件成立: 执行语句…… else: 执行语句…… 多个if条件使用的场景: if 条件1成立: 执行语句...1 elif 条件2成立: 执行语句2 else: 执行语句3 说明:if后面的条件在python中只要是任何非0非空的值,都会认为是True,即认为条件成立。...每个条件后面要使用冒号(:),表示接下来是满足条件后要执行的语句块,使用缩进来划分语句块,相同缩进数的语句在一起组成一个语句块。...那么,上面的学生分数的案例,在python中编写的话,可以写成下面的格式: score = int(input("请输入你的成绩:")) if score < 60: print("你的成绩不及格

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