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CA1832:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组

规则说明 对数组使用范围索引器并分配给内存或范围类型:Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作,但对于数组上的范围索引器,将使用方法 GetSubArray 而不是 Slice,这会生成数组所请求部分的副本...仅在对范围索引器操作的结果使用隐式强制转换时,分析器才会报告。...,请执行以下操作:使用 AsSpan 或 AsMemory 扩展方法以避免创建不必要的数据副本。...若要使用它,请将光标置于数组冲突上,然后按 Ctrl+。 (句点)。 从显示的选项列表中选择“在数组上使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。...,为字符串使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器 CA1833:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的 Span 或 Memory 部分 另请参阅 性能规则

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面试官:为什么 MySQL 的索引要使用 B+ 树,而不是其它树?比如 B 树?

在计算机中,磁盘存储数据最小单元是扇区,一个扇区的大小是512字节,而文件系统(例如XFS/EXT4)的最小单元是块,一个块的大小是4k,而对于InnoDB存储引擎也有自己的最小储存单元,页(Page)...不过,可以使用B+树的方式组织这些数据,如图所示: 先将数据记录按主键进行排序,分别存放在不同的页中(为了便于理解这里一个页中只存放3条记录,实际情况可以存放很多) 除了存放数据的页以外,还有存放键值+...其实这也很好算,假设主键ID为bigint类型,长度为8字节,而指针大小在InnoDB源码中设置为6字节,这样一共14字节 我们一个页中能存放多少这样的单元,其实就代表有多少指针,即16384/14=1170...关于二级索引与主键索引的区别请参考MySQL相关书籍,本文不在此介绍。...面试题 有一道MySQL的面试题,为什么MySQL的索引要使用B+树而不是其它树形结构?比如B树?

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    CA1831:在合适的情况下,为字符串使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器

    Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作,但对于字符串中的范围索引器,将使用方法 Substring 而不是 Slice。 这会生成字符串所请求部分的副本。...仅在对范围索引器操作的结果使用隐式强制转换时,分析器才会报告。...,请对字符串使用 AsSpan 而不是基于 Range 的索引器,以避免创建不必要的数据副本。...若要使用它,请将光标置于数组冲突上,然后按 Ctrl+。 (句点)。 从显示的选项列表中选择“对字符串使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。...而不是基于范围的索引器来获取数组的 ReadOnlySpan 或 ReadOnlyMemory 部分 CA1833:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的 Span

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    Julia(字符串)

    如果此类代码遇到非ASCII文本,它将以明确的错误消息正常地失败,而不是默默地引入损坏的结果。当这个情况发生时, ?...这允许通过编码表示形式的字节索引而不是字符索引有效地索引字符串,而这对于Unicode字符串的可变宽度编码既不能有效实现,也不能简单地实现。...每当一个自由幺是不可交换的,则操作通常被表示为\cdot,*或类似的符号,而不是+,这如所述通常意味着交换性。 插补 但是,使用串联构造字符串可能会变得有些麻烦。...c, j = next(str,i)在索引处或索引之后返回下一个字符,i并在其后返回下一个有效字符索引。使用start()和时endof(),可用于迭代中的字符str。...,该位置将m.captures包含一个子字符串,而不是一个子字符串,nothing并且m.offsets其偏移量为零(请注意,Julia中的索引是从1开始的,因此字符串的零偏移量是无效的)。

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    Julia将成为编程语言黑马,是Python未来的劲敌?

    单位数量的矩阵或数据表一列中的货币和颜色可以一起组合使用并且拥有良好的性能。...与 Python 不同,Julia 没有 pass 关键字。 在 Julia 中,数组、字符串等的索引从 1 开始,而不是从 0 开始。...Julia 的切片索引包含最后一个元素,这与 Python 不同。Julia 中的 a[2:3] 就是 Python 中的 a[1:3]。 Julia 不支持负数索引。...特别地,列表或数组的最后一个元素在 Julia 中使用 end 索引,而不像在 Python 中使用 -1。 Julia 的 for、if、while 等代码块由 end 关键字终止。...例如,每次无输入参数调用时,函数 f(x=rand()) = x 都返回一个新的随机数在另一方面,函数 g(x=[1,2]) = push!(x,3) 在每次以 g() 调用时返回 [1,2,3]。

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    为什么我不再推荐你用Julia?

    尤其是 OffsetArrays 被证明是 correctness bug 的重要来源。这个包提供了一种数组类型,它利用 Julia 灵活的自定义索引功能来创建数组,而不必从 0 或 1 开始。...、L2dist、L1dist、L1infdist、gkldiv、meanad、maxad、msd、rmsd 和 psnr 可能会返回带有 offset 索引的错误结果; @inbounds 的不正确使用会导致统计数据计算错误...这些问题背后的根本原因不单单是索引,还有当与 Julia 中的 @inbounds 一起使用时,就允许 Julia 从数组访问中删除边界检查。...积极的一面是,这迫使我深入研究代码,并了解到很多关于我正在使用的库的信息。但是我发现自己需要花费大量时间调试代码,而不是进行本职研究。 可见,Julia 的问题是如此普遍。...我认为最重要的不是 Julia 是一门多棒的语言,而是它的设计让实现代码复用的能力提升了一大截。

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    JuliaPythonMatlab基本语法比较

    相信又有不少朋友蠢蠢欲动了,而小编发现在刚开始学习某种语言时或者在多个语言之间来回切换时,很容易把它的语法跟其他语言搞混,所以今天我们就整理了一份Julia/Python/Matlab三种算法工程师常用的编程语言的基本语法的比较...数,python中int型是没有大小限制的,理论上位宽可以无限大使用方法:x=1 matlab中默认都是double类型,也可以用int16(x)将x转为16位有符号数使用方法:x=1 在64位系统中默认是...Int64类型的,可用typeof(x)查看x的类型,也可以用Int32(x)将x转成Int32类型浮点数使用方法:x=1.0 float型使用方法:x=1.0 默认double型使用方法:x=1.0...(Julia在矩阵操作方面跟MATLAB基本类似,函数用法也基本一致)矩阵 合并x = np.ones((2,3)) y = np.zeros((2,3)) np.hstack((x,y)) np.vstack...,并不是将矩阵内的元素拼接矩阵索引x的索引从0开始x的索引从1开始x的索引从1开始矩阵维度x.shapesize(x)size(x)矩阵求和x.sum()sum(x)sum(x)函数操作函数 定义def

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    tensorflow教程-基本函数使用1 tf.argmax()简介2 tf.reduce_mean()3 tf.reduce_sum()4 tf.equal()

    本文主要介绍tf.argmax,tf.reduce_mean(),tf.reduce_sum(),tf.equal()的使用 1 tf.argmax()简介 tf.argmax(vector, 1):...返回的是vector中的最大值的索引号,如果vector是一个向量,那就返回一个值,如果是一个矩阵,那就返回一个向量,这个向量的每一个维度都是相对应矩阵行的最大值元素的索引号。...:", sess.run(tf.argmax(A, 1))) print("A中沿Y轴最大值的索引为:", sess.run(tf.argmax(A, 0))) print("B中沿X轴最大值的索引为...:", sess.run(tf.argmax(B, 1))) print("B中沿Y轴最大值的索引为:", sess.run(tf.argmax(B, 0))) 结果 ?...,如果是相等的那就返回True,反正返回False,返回的值的矩阵维度和real是一样的,我们会在求准确率的时候经常用到它 实例 import tensorflow as tf import numpy

    1.2K60

    如何使用Python找出矩阵中最大值的位置

    np.max(a)返回数组a中的最大值,然后np.where(a == np.max(a))返回一个包含最大值位置索引的元组。这个元组被解包给了变量r和c,其中r表示行索引,c表示列索引。...通过np.argmaxnp.argmax可以直接返回最大值的索引,不过索引值是一维的,需要做一下处理得到其在二维矩阵中的位置。...然后,我们使用np.argmax(a)函数来找到数组a中的最大值,并返回其在展平(flatten)数组中的索引。np.argmax函数返回数组中最大值的索引,我们在这里直接将结果保存在变量m中。...通过使用np.where()函数,可以一次性找到数组中所有满足条件的元素的位置,而不仅仅是最大值。代码逻辑简单明了,易于理解和实现。...第二种方法优点:使用了np.argmax()函数,直接找到展平数组中的最大值索引,避免了使用np.where()函数的额外操作。使用了divmod()函数,将索引转换为行索引和列索引,代码更简洁。

    1.3K10

    numpy.argsort(), numpy.argmax(), numpy.argmin()用法

    -1, kind=’quicksort’, order=None)   功能:将矩阵a按照axis排序,并返回排序后的索引  参数:a为输入矩阵,axis为需要排序的维度,axis=0按列排序,axis...=1按行排序  返回值:排序后的索引  # 一维向量 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.argsort(a) print(b) >> Out...: [[0 0 0]          [1 1 1]]  numpy.max(a, axis=-1, kind=’quicksort’, order=None)   功能:找到指定axis最大值,并返回最大值的索引...  参数:a为输入矩阵,axis为寻找最大值的维度,axis=0按列寻找,axis=1按行寻找  返回值:最大值的索引  # 一维向量 import numpy as np a = np.array([...  参数:a为输入矩阵,axis为寻找最小值的维度,axis=0按列寻找,axis=1按行寻找  返回值:最小值的索引

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    PyTorch核心开发者灵魂发问:我们怎么越来越像Julia了?

    那为什么不直接改用Julia呢? 害,其实是舍不得Python那无可替代的生态。 当初从原版Torch使用的Lua改用Python就是看中了生态这一点。...具体到机器学习来说,Julia执行各类算法包括矩阵运算的速度都比Python快得多。 Julia生态里也有自己的开源深度学习框架Julia Flux。...此外Julia还在语法上对线性代数、数据处理这些场景有额外的优化。 比如支持Unicode数学符号,数字乘以变量时候可以省略「*」,以及索引从1而不是0开始更符合人类直觉…....相比之下,用Python做矩阵运算感觉就……不是那么好。...像Python、Javascript和PHP这种看起来糟糕的语言,正是因为能够轻松的编写糟糕代码,降低了门槛而流行。

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    Julia体验 语言基础

    官方给出的Julia有以下特性(省略了一些): 快速:Julia可以通过LLVM而跨平台被编译成高效的本地代码。 通用:Julia使用多分派作为编程范式,使其很容易表达面向对象和函数式编程范式。...可选的类型标注:Julia拥有丰富的数据类型描述 可组合:Julia的包可以很自然的组合运行。单位数量的矩阵或数据表一列中的货币和颜色可以一起组合使用并且拥有良好的性能。...") hello\nworld 还可以通过下标运算取到对应字符,最后一个字符用end指代,这但是下标居然不是从0开始的!...如果要对字符串进行内部求值(官方术语interpolation),需要使用$(xx)的语法: julia> "3+2-5=$(3+2-5)" "3+2-5=0" julia> name = "yang...,感兴趣的请参见Complex and Rational Numbers 函数和方法 Julia认为函数是一个关联实参tuple和一个返回值的对象。

    1.2K20

    教程 | 如何在Julia编程中实现GPU加速

    而 Julia 作为一种高级脚本语言,允许在其中编写内核和环境代码,并可在大多数 GPU 硬件上运行。...这些 gpu 数组的 Julia 操作由 Julia 的 GC 跟踪,如果不再使用,GPU 内存将被释放。 因此,只能在设备上使用堆栈分配,并且只能被其他的预先分配的 GPU 缓冲区使用。...此表示法允许你将函数应用于数组的每个元素,并使用 f 的返回值创建新数组。此功能通常称为映射(map)。broadcast 指的是形状各异的数组被 broadcast 成相同形状。...kernel 的每个并行调用都有一个线程索引,可以利用它索引到数组 A 和 B。如果计算索引时没有使用 linear_index,就需要确保没有多个线程读取和写入相同的数组位置。...第一个成功案例是通过 Julia 软件包实现自动微分解决方案,这些软件包甚至都不是为 GPU 编写的,因此可以相信 Julia 在 GPU 计算领域的扩展性和通用设计中一定会大放异彩。

    2.1K20

    数据可视化入门

    ,快速、节省空间 矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量运算 线性代数、随机数生成 ndarray,N维数组对象(矩阵) 所有元素必须是相同类型 ndim属性,维度个数 shape...0或全1数组 注意:第一个参数是元组,用来指定大小,如(3,4) empty不是总是返回全0,有时返回的是未初始的随机值 创建ndarray...“广播”到各个元素 索引与切片 一维数组的索引与Python的列表索引功能相似 多维数组的索引 arr[r1:r2, c1:c2] arr[1,1] 等价 arr[1][1]...条件索引 布尔值多维数组 arr[condition] condition可以是多个条件组合 注意,多个条件组合要使用 & |,而不是and or ?...y) 常用的统计方法 np.mean, np.sum, np.max, np.min np.std, np.var np.argmax, np.argmin np.cumsum

    1.5K10

    TensorFlow入门1-minist

    表示此张量的第一个维度可以是任何长度的 # x不是一个特定的值,而是一个占位符placeholder x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784]) # W参数矩阵...# 这里为什么要用xW,而不是Wx,因为矩阵+b向量运算,会将b向量每个元素加到xW每一列上 # softmax 按照行来计算,一行算出来正好是对应y y = tf.nn.softmax(tf.matmul...(init) sess.run(testArgmax) 输出(第二个参数为0,取出每一列最大值的索引) array([1, 0, 1]) testArgmax=tf.argmax([[12,34,3],...,1) init = tf.global_variables_initializer() sess.run(init) sess.run(testArgmax) 输出(第二个参数为1,取出每一行最大值的索引...) array([1, 0]) 取出每一行最大值索引与标准比较是否相等,[True,False...] correct_prediction = tf.equal(tf.argmax(y,1), tf.argmax

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    PyTorch中Tensor的操作手册

    ,并使用双线性插值‘bilinear’或最近邻'nearest',如下图所示 # grid_sample返回的矩阵里面i行j列的值,是按照索引矩阵里i行j列所指定的坐标从input矩阵中取出来的 # grid...0维的内容 #repeat,注意参数输入的是在该维度上拷贝的次数而不是形状!...() a.argmax()#会得到索引值,返回的永远是一个标量,多维张量会先拉成向量再求得其索引。...拉伸的过程为每一行加起来变成一整行,而不是matlab中的列拉成一整列。...a.argmin() a.argmax(dim=1)#如果不想获取拉伸后的索引值就需要在指定维度上进行argmax,比如如果a为(2,2)的矩阵,那么这句话的结果就可能是[1,1],表示第一行第一个在此行最大

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