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    文件层次结构

    文件系统层次结构标准(英语:Filesystem Hierarchy Standard,FHS)定义了Linux操作系统中的主要目录及目录内容。...在大多数情况下,它是一个传统BSD文件系统层次结构的形式化与扩充。 / 第一层次结构 的根、 整个文件系统层次结构的根目录。.../usr/ 用于存储只读用户数据的第二层次; 包含绝大多数的(多)用户工具和应用程序。[11] /usr/bin/ 非必要可执行文件 (在单用户模式中不需要);面向所有用户。.../usr/share/ 体系结构无关(共享)数据。 /usr/src/ 源代码,例如:内核源代码及其头文件。 /usr/X11R6/ X Window系统 版本 11, Release 6..../usr/local/ 本地数据的第三层次, 具体到本台主机。通常而言有进一步的子目录, 例如:bin/、lib/、share/.

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    python测试开发django-37.外键(ForeignKey)查询

    前言 前面在admin后台页面通过设置外键,可以选择下拉框的选项,本篇主要讲解关于外键(ForeignKey)的查询 models设计 在上一篇的基础上新增一个BankName表,Card表通过外键关联到...default="") add_time = models.DateField(auto_now=True, verbose_name="添加时间") bank_info = models.ForeignKey...makemigrations 和migrate,同步数据 python manage.py makemigrations python manage.py migrate shell模式新增测试 为了调试方便,可以使用django...反向查询,当ForeignKey没设置related_name参数,默认是通过关联表的名称加_set去查询 查询结果是QuerySet集合对象 count()函数统计查询个数 [0].card_id 下标取值...(BankName, related_name='card_bank', on_delete=models.CASCADE, default="") grade = models.ForeignKey

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    层次模型(树形结构)

    层次数据模型的存储结构 邻接法: 按照层次树前序穿越的顺序把所有记录值依次邻接存放,即通过物理空间的位置相邻来体现层次顺序。 链接法: 用指针来反映数据之间的层次联系。...层次模型的优点: 层次模型的数据结构比较简单清晰 层次数据库的查询效率高(因为层次模型中记录之间的联系用有向边表示,这种联系在DBMS中用指针来实现,当要存取某个结点的记录值,DBMS就沿着这一条路径很快找到该记录值...,所以层次数据库的性能优于关系系数据库,不低于网状数据库) 层次数据模型提供了良好的完整性支持 层次模型的缺点: 现实世界中很多联系是非层次性的,如结点之间具有多对多联系 一个结点具有多个双亲等,对插入删除操作的限制比较多...,因此应用程序的编写比较复杂 查询子女结点必须通过双亲结点 由于结构严密,层次命令趋于程序化 层次模型对具有一对多的层次联系的部门描述非常自然、直观,容易理解。...这是层次数据库的突出优点。

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    opencv 9 -- 轮廓 层次结构

    同时,我们得到的结果包含 3 个数组, 第一个图像,第二个是轮廓,第三个是层次结构。 但是我们从来没有用过层次结构 层次结构是用来干嘛的呢? 层次结构与轮廓提取模式有什么关系呢?...1 什么是层次结构 通常我们使用函数 cv2.findContours 在图片中查找一个对象。 有时对象可能位于不同的位置。 还有些情况,一个形状在另外一个形状的内部。...2 OpenCV 中层次结构 不管层次结构是什么样的,每一个轮廓都包含自己的信息: 谁是父,谁 是子等。...而对象内部中空洞的轮廓为 第 2 级组织结构, 空洞中的任何对象的轮廓又是第 1 级组织结构。 空洞的组织 结构为第 2 级。 想象一下一副黑底白字的图像,图像中是数字 0。...0 的外边界属于第一级 组织结构,0 的内部属于第 2 级组织结构。 我们可以以下图为例简单介绍一下。我们已经用红色数字为这些轮廓编号, 并用绿色数字代表它们的组织结构。

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    PNA | 使用多聚合器聚合图信息结构

    基于上述工作,作者还提出主邻域聚合(PNA)网络,将多个聚合器与基于节点度的缩放器相结合, 并通过使用作者新提出的多任务基准以及“encode-process-decode”结构,证明了PNA网络与其他模型相比获得和利用图结构的优越能力...配置,这种配置能够产生一个参数有效的网络结构,并允许模型拥有可变的层数M。...图2 网络架构 不同模型的差异在于用不同模型的图卷积层来代替GC1和GCm使用的图卷积层,而其他结构保持不变。...作者认为PNA在化学数据集中之所以具有出色的性能,因为它能够了解图结构并更好地保留社区信息。...为了理解GNN获得和利用图结构的能力,作者还提出了一种新颖的多任务基准和一种“encode-process-decode”结构。经过实验证明,PNA模型在多任务基准测试中性能优于现有的GNN模型。

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    存储器层次结构

    1 存储器的层次结构 存储器系统是通过各种不同方法和设备,一层层组合起来的系统。 常把CPU比做计算机的“大脑”,思考的东西,好比CPU的寄存器(Register)。...4 存储器的层级结构 整个存储器的层次结构都类似SRAM和DRAM在性能、价格差异: SRAM更贵,速度更快 像大脑中的记忆 DRAM更便宜,容量更大 像属于我们自己的书桌 大脑(CPU...“磁盘”硬件结构决定它的访问速度受限于物理结构,最慢。 存储器层次关系图 从Cache、内存,到SSD和HDD硬盘。...这样,各个存储器只和相邻的一层存储器打交道,并且随着一层层向下,存储器的容量逐层增大,访问速度逐层变慢,而单位存储成本也逐层下降,也就构成了我们日常所说的存储器层次结构。 5 权衡价格和性能?

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    Django的聚合查询与原生操作

    聚合查询可以分为 整表聚合 分组聚合 整表聚合 ​ 不带分组的聚合查询是指将全部的数据进行集中统计查询。...Sum、Avg、Count、Max、Min等 from django.db.models import * MyModels.objects.aggregate(结果变量名=聚合函数('列')) #...以下是Django Shell的执行结果 >>> Asset.objects.aggregate(数据库ID行数=Count('id')) {'数据库ID行数': 4} 返回的结果是以字典的方式组成的{...结果变量名:值} 分组聚合 ​ 分组聚合是指通过计算查询结果中每一个对象所关联的对象集合,从而得出总计值,即为查询集的每一项生成聚合。...通过先用查询结果Mymodels.objects.values查找要分组聚合的列 from django.db.models import * from apps.monitor.models import

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    Django ORM 多表操作

    目录 Django ORM 多表操作 表模型 表关系 创建模型 逆向到表模型 插入数据 ORM 添加数据(添加外键) 一对多(外键 ForeignKey) 一对一 (OneToOneFeild) 多对多...(ManyToManyField):在第三张关系表中新增数据 ORM 修改数据 ORM 删除和清空数据 跨表查询 基于对象的跨表查询 基于双下划线的跨表查询 聚合查询 示例 F查询 Q查询 Django...聚合函数:Sum,Max,Min,Count,Avg 在Django中使用聚合函数需要导入:from django.db.models import Sum,Max,Min,Min,Count,Avg...注意: 使用聚合函数查询的时候,建议把聚合结果字段重命名 # 格式:aggregate(别名 = 聚合函数名("属性名称")) models.Book.objects.all().aggregate(...() 后,数据类型就变为字典,不能再使用 QuerySet 数据类型的一些 API 了 日期数据类型(DateField)可以用 Max 和 Min 示例 '''聚合查询''' from django.db.models

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