对于分区字段必须是主键的一部分，那么建了复合主键之后，是否需要对分许字段再单独添加一个索引呢？有没有效果？...SIMPLE effect_new p8 ALL null null null null 391515 10 Using where 4、给表effect_new添加索引idx_ctime 5、分析添加索引后的执行计划...分了区，只能说该字段为某个值的记录会在某个分区里面，但不是索引，还要一顿好找。 有时候，主键不等于分区依据列，这时候主键又想建聚集索引的话，那么必须包含分区依据列，搞成复合主键。...那么，这种情况下，分区依据列不就有索引了吗？...是的，可是它不够快，如果在这个复合索引里面，分区依据列不排在第一位，就不够快，如果查找语句里常常用分区依据列作为过滤条件，就有必要为分区依据列额外单独建立一个索引。
文章背景： 透视列（Pivot）和逆透视列（Unpivot）是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法，在Power BI中也提供了同样的功能。...逆透视列/逆透视其他列选项和仅逆透视选中列选项的区别在于，当有新的列添加到表单中时，逆透视列和逆透视其他列选项拥有自动将新列进行逆透视操作的能力，而仅逆透视选中列选项则不会对新列进行处理。...两类操作之所以有这样的区别，在于逆透视列和逆透视其他列使用的是Table.UnpivotOtherColumns函数，该函数明确定义的是不需要进行逆透视的列，不在定义范围内的其他列默认都要进行逆透视操作...Power BI会提示季度列中的内容会被用来创建新列，值列所选择的销售额则会根据季度列中的内容进行聚合求和操作来生成相应的列值。...得到的二维表如下： 参考资料： [1] Power BI中的透视列和逆透视（https://blog.csdn.net/jessica_seiya/article/details/105923945）
采用散列技术将记录存在在一块连续的存储空间中，这块连续存储空间称为散列表或哈希表。那么，关键字对应的记录存储位置称为散列地址。 散列技术既是一种存储方法也是一种查找方法。...散列技术的记录之间不存在什么逻辑关系，它只与关键字有关，因此，散列主要是面向查找的存储结构。...综合以上等因素，才能决策选择哪种散列函数更合适。 处理散列冲突的方法 在理想的情况下，每一个关键字，通过散列函数计算出来的地址都是不一样的，可现实中，这只是一个理想。...这里RHi 就是不同的散列函数，可以把前面说的除留余数、折叠、平方取中全部用上。每当发生散列地址冲突时，就换一个散列函数计算。 这种方法能够使得关键字不产生聚集，但相应地也增加了计算的时间。...（1）散列函数是否均匀 散列函数的好坏直接影响着出现冲突的频繁程度，但是，不同的散列函数对同一组随机的关键字，产生冲突的可能性是相同的（为什么？？），因此，可以不考虑它对平均查找长度的影响。
在Bootstrap中，行（Row）和列（Column）是构建响应式网格布局的核心组件。它们允许我们创建灵活的网格系统，以便在不同的屏幕尺寸下进行布局。...列（Column）列（Column）是行的子元素，用于将内容放置在网格布局中的特定位置。通过指定列的宽度和偏移量，我们可以控制内容在不同屏幕尺寸下的布局。...在这种情况下，.col-6表示每个列占据行的一半宽度，因此左侧和右侧内容将并排显示。Bootstrap使用12列的网格系统。...除了指定列的宽度，我们还可以使用偏移量（Offset）和列排序（Ordering）类来调整列的布局。偏移量类用于在行中创建空白列，而列排序类用于控制列的顺序。...每个列包含一个卡片（.card），其中有博客文章的标题和内容。通过使用行和列，我们可以创建具有自适应布局的网格系统，以适应不同屏幕尺寸的设备。
.*/#&/' /etc/fstab1、安装docker（不建议使用自带的docker来进行安装，由于后续的kubeadm对版本的要求，若当前版本较高，自检不适配会不通过）安装docker源yum install...install docker-ce-20.10.3-3.el7开机自启systemctl enable docker && systemctl start docker2、安装kubeadm，kubelet和kubectl...google_containers \--kubernetes-version v1.15.0 \--service-cidr=10.1.0.0/16 \--pod-network-cidr=10.244.0.0/16当前会初始化的报错
今天来讨论一个很基础的算法问题，数列的最大子列和问题。这道题我是在看浙大陈姥姥的Mooc的时候看到的，算是陈越老师作为算法与数据结构开篇讲解的第一道算法实例题。...那么今天我就来记录一下分析这道题的过程。 常用方法 首先，最大子列和这个问题有一个众所周知的办法，即为每次从数列的开头i，往结尾N累加，当加至结尾时，由i+1再次累加，直到N-N。...而这时，分别去求他们的子列和，并且在求算左半边和右半边的子列和之后，把跨越二分边界的子列和也求解出来。比较左半边的最大子列和，以及右半边的最大子列和，以及跨越边界的最大子列和。...取出最大的那个数，即为整个数列的最大子列和。 这是一种很常用的算法思想，可以先看代码来理解一下。...在线处理 这个问题有个最简单的算法，叫在线处理法，遍历数列的时候，顺便累加，每次累加的和若是小于0，那么我们可以认为最大子列和为负数时，一定不会让后面的部分增大了，所以就可以把它丢弃，重新置当前的sum
HashMap 的装载因子是 0.75，用人话说就是当 HashMap 的容量达到定义容量的 75% 的时候，HashMap 会进行扩容，当 HashMap 进行扩容的时候就会重新散列（rehashing...经过考古，可以避免 rehashing 的办法就是事先需要知道要装入多少数据。...- Stack Overflow我认为他的这个说法和做法是正确的。...有关另外一个 HashMap 扩容和装载因子有关的一篇解释得还不错的文章请参考链接：Load Factor and Rehashing - GeeksforGeeks我觉得他们这篇文章说得还不错，基本上解释了扩容...，重新散列和触发时间的问题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...按行存储：数据按行存储在底层文件系统中，通常，每一行会被分配固定的空间 优点：有利于增加、修改整行记录等操作，有利于整行数据的读取操作 缺点：单列查询时，会读取一些不必要的数据 按列存储 ：数据以列为单位...，存储在底层文件系统中 优点：有利于面向单列数据的读取/统计等操作 缺点：整行读取时，可能需要多次I/O操作 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/159308
而在SQL面试中，一道出镜频率很高的题目就是行转列和列转行的问题，可以说这也是一道经典的SQL题目，本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集，这也是SQL领域经典的学生成绩表问题。...其基本的思路是这样的： 在长表的数据组织结构中，同一uid对应了多行，即每门课程一条记录，对应一组分数，而在宽表中需要将其变成同一uid下仅对应一行 在长表中，仅有一列记录了课程成绩，但在宽表中则每门课作为一列记录成绩...由多行变一行，那么直觉想到的就是要groupby聚合；由一列变多列，那么就涉及到衍生提取； 既然要用groupby聚合，那么就涉及到将多门课的成绩汇总，但现在需要的不是所有成绩汇总，而仍然是各门课的独立成绩...02 列转行：union 列转行是上述过程的逆过程，所以其思路也比较直观： 行记录由一行变为多行，列字段由多列变为单列； 一行变多行需要复制，列字段由多列变单列相当于是堆积的过程，其实也可以看做是复制；...，然后将该列命名为course；第二个用反引号包裹起来的课程名实际上是从宽表中引用这一列的取值，然后将其命名为score。
在正常应用场景中，常常会从HIVE中直接获取某个DATAFRAME，这个dataframe除了与数据表中某些字段的提取，还往往会涉及到一些常量列的添加，用以如区分数据等场景。...hive中原生提供了这样的功能。非常简单。 如这个语句：select *, 1 a, 24 hours from **. 就实现了在某个表的原有字列后面添加a, hours两个字段。...且这两个字段的数值都为常量。 效果如下：
行转列，列转行是我们在开发过程中经常碰到的问题。行转列一般通过CASE WHEN 语句来实现，也可以通过 SQL SERVER 的运算符PIVOT来实现。用传统的方法，比较好理解。...但是PIVOT 、UNPIVOT提供的语法比一系列复杂的SELECT…CASE 语句中所指定的语法更简单、更具可读性。下面我们通过几个简单的例子来介绍一下列转行、行转列问题。...这也是一个典型的行转列的例子。...这个是因为：对升级到 SQL Server 2005 或更高版本的数据库使用 PIVOT 和 UNPIVOT 时，必须将数据库的兼容级别设置为 90 或更高。...下面我们来看看列转行，主要是通过UNION ALL ,MAX来实现。
本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A1:D6中是一系列数据，其中包含空单元格，现在要将它们放置到一列中，并删除空单元格，如图中所示的单元格区域G1:G13，如何使用公式实现？ ?...这个结果传递给INDIRECT函数： INDIRECT(“R1C00004”,0) 结果将取出第1行第4列中的值，即单元格D4中的值。 为什么选用10^5，并且使用R0C00000作为格式字符串呢？...使用足够大的数值，主要是为了考虑行和列扩展后能够准确地取出相应行列所在单元格的数据。 注意到，在TEXT函数中，先填充C之后的五个零，剩下的在填充R之后的部分。...TEXT(SMALL(IF(rngData"",10^5*ROW(rngData)+COLUMN(rngData)),ROWS($1:1)),"R0C00000"),0),"") 这个公式不需要辅助列。...这个公式的缺点是，当下拉很多行时，如果有许多行都为空，则仍会进行很多的计算，占有资源，不会像前面给出的公式，第一个IF判断为大于非空单元格值后，直接输入空值。有兴趣的朋友可以仔细研究。
对于FPGA工程师除了日常的调试工作以外，批量生产时候指导生成人员下载我们生成的固化文件也是我们的工作，所以今天讲一讲FPGA单独下载的几种方式。...（以AMD-XILINX为例）： 借助官方离线下载器+Xilinx JTAG下载 各家的EDA工具基本都是N多工具的集合体，其中下载软件基本都有单独的版本，Xilinx FPGA也提供了这样的工具，叫做...安装过程和Vivado类似，就不展示了，简单截几张图看看： 安装完成后，桌面会生成一个图标： 双击打开后和Vivado一样，其中的图上的工程不是我们说的Vivado工程，而是这个软件专用的Lab工程...，这个组织成立的目的是发起制订一种 PCB和芯片测试标准。...总结 今天针对不同阶段的产品FPGA代码固化简单说了一下，针对FPGA单独下载重点说明，介绍的几种方式推荐顺序从上到下，优先使用官方解决方案，最后的方式适合开发者玩玩，批量使用还有不稳定性。
HashMap 的装载因子是 0.75，用人话说就是当 HashMap 的容量达到定义容量的 75% 的时候，HashMap 会进行扩容，当 HashMap 进行扩容的时候就会重新散列（rehashing...经过考古，可以避免 rehashing 的办法就是事先需要知道要装入多少数据。...- Stack Overflow 我认为他的这个说法和做法是正确的。...有关另外一个 HashMap 扩容和装载因子有关的一篇解释得还不错的文章请参考链接：Load Factor and Rehashing - GeeksforGeeks 我觉得他们这篇文章说得还不错，基本上解释了扩容...，重新散列和触发时间的问题。
本次的练习是：这个练习题与本系列上篇文章的练习题相同，如下图1所示，不同的是，上篇文章中将单元格区域A1:D6中的数据（其中包含空单元格）转换到单独的列（如图中所示的单元格区域G1:G13）中时，是以行的方式进行的...，即先放置第1行中的数据、再放置第2行……依此类推。...这里，需要以列的方式进行，即先放置第1列中的数据、再放置第2列中的数据……依此类推，最终结果如图中所示的单元格区域H1:H13，如何使用公式实现？ ? 图1 先不看答案，自已动手试一试。..."),{8,2},5) 应该获取单元格C2中的值，即数据区域的第2行第3列。...相关参考 Excel公式练习32：将包含空单元格的多行多列单元格区域转换成单独的列并去掉空单元格 Excel公式练习4：将矩形数据区域转换成一行或者一列
例如，表jiang关联lock_test表，关联列分别是两张表的主键列 ： 上面SQL执行时，jiang表是驱动表，lock_test是被驱动表，被驱动表的关联列是主键id，type类型为eq_ref...所以，对于eq_ref类型来说有一个重要的特点就是：这一步涉及到的表是被驱动表；这一步中使用到唯一索引或主键。除了system和const之外，这是效果最好的关联类型。...这时就会从A表中取10行数据拿出来放到用户的join buffer空间中，然后再取B上的数据和join buffer中A的关联列进行关联，这时只需要对B表访问一次，也就是B表发生一次全表扫描。...如果join buffer中的10行数据关联完后，就再取10行数据继续和B表关联，一直到A表的所有数据都关联完为止。 从上面可以看出来，这种方式大概效率会提高约90%。...数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据
6月7日下午，微信公众号“辛饭堂”发布一篇题为《锤子 VR 那些事，我们都告诉你得了》的文章，文章中称，锤子VR游戏和硬件都要做，而且他们的VR相关项目已经开始近两年的时间了。...据悉，锤子VR包括VR游戏、系统和硬件。...在VR游戏和系统方面，锤子已经开发了项目的UX和UI部分，并在HTC Vive和Oculus Rift上对设计进行了验证；在VR硬件方面，锤子本来是想和Smartisan T3一起推出手机盒子的，但因为...此外，锤子科技将在6月11日正式启动类似Oculus Rift的PC VR头显原型机的研发项目，在此之前，锤子会把重心放在软件和游戏的研发上。...在资金方面，有来自相关产业投资人透露，锤子VR正在考虑对外单独融资，以加快其产品的推出和研发的进度。
同时，在移动端中，由于列数过多，移动设备宽度较小，无法完全展示表格内容，这让数据的展示有出现了问题。...，让左侧一列固定，右侧部分可以滑动，则可以方便的知道自己看的是哪一行。...头部部分： m-con-left为左上角的表头部分 m-scroll-col为一列，每列包含三个m-type，分别是显示出来的三行（主要装备两行，市场指导价一行）， 每一个m-scroll-col中的第一个...m-type为第一行，如果该行需要合并后面的列，则后面列的m-type内容置空即可（但要保留标签） 左侧部分： 左侧部分为一列，列中m-section为一组，用于划分T+STT高效动力、驾感科技（此类型的行宽度占满整个表格...）等 每一个m-section中的m-tit为占满整个表格的行，例如：T+STT高效动力 左侧部分和中间部分的行的背景色以斑马线的形式分布，odd的颜色为深色 中间部分： 中间部分每m-scroll-col
参考链接： 在Pandas DataFrame中处理行和列 在print时候，df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下： #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None...) #设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 可以参看官网上的资料，自行选择需要修改的参数： https://pandas.pydata.org
数据，只使用其中的一部分，并且把字符型变成因子型。...结果是第36个月时，各个病人的死亡风险，而且是考虑到了竞争风险事件的。...校准曲线 也是基于上面计算出的cindex。...如果你觉得不好看可以使用给出的数据自己画，或者直接自己计算也可。可信区间是95%CI，可以通过pred.ci计算的。...列线图 建立列线图，和rms包的使用一模一样： nomogram.crr( fit = crr, failtime = 36, lp = T, xfrac = 0.65, fun.at
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