下标 索引 情况numpy

在不知带头节点地址的情况下删除和插入一个p指针指向的节点总结

在不知带头节点地址的情况下删除和插入一个p指针指向的节点总结 (p指向的不是第一个,也不是最后一个)A->B->C *p->B 插入(在p结点之前插入q) 解析: 直接往p前插入q,由于没有头节点,不能遍历到p的位置,所以向p的后面插入q,在交换p、q的值 q->next = p->next; p- ......
节点 指针 指向 情况 地址

事务,python连接mysql 索引等

1. python连接MySQL MySQL本身就是一款C/S架构,有服务端、有客户端,自身带了有客户端:mysql.exe python这门语言成为了MySQL的客户端(对于一个服务端来说,客户端可以有很多) """SQL的由来""" 操作步骤: 1. 先链接MySQL host、port、use ......
索引 事务 python mysql

事务 索引 备份 恢复

1、执行顺序 select 4.对分组后的记录进⾏统计计算。 from 1. 从指定的表中取出所有的记录。 where 2. 根据条件进⾏筛选记录。 group by 3. 根据指定的字段进⾏分组。 having 5. 对统计后的结果再次进⾏筛选。 order by 6. 根据指定的字段进⾏排序。 ......
备份 索引 事务

mysql表关联查询-索引失效问题

问题:两张关联表索引字段的字符集不一致导致索引失效。解决方案: 先用EXPLAIN 检查关联字段是否使用了索引,查看两张表的字段不一致导致将两张表索引字段的字符集发现字符集不一致,重新将字符集统一为 utf8mb4。 ......
索引 问题 mysql

必须使用构造函数初始化列表的几种情况

C++中的普通成员变量可以在构造函数列表里初始化,也可以在构造函数中通过赋值初始化,但以下几种成员变量只能通过初始化列表进行初始化: 1.非静态常量(non-static const) #include<iostream> using namespace std; class Test { cons ......
函数 情况

内存泄漏常见情况及处理方法

内存泄漏可以被视为你家中的水泄漏;虽然一开始小滴水可能看起来不是什么大问题,但随着时间的推移,它们可能会造成重大损失。同样,在JavaScript中,当不再需要的对象没有从内存中释放时,就会发生内存泄漏。随着时间的推移,这种累积的内存使用可以减慢甚至崩溃应用程序。 定义:当不再用到的对象内存,没有及 ......
内存 常见 情况 方法

数据库系列:使用高区分度索引列提升性能

数据库系列:MySQL慢查询分析和性能优化 数据库系列:MySQL索引优化总结(综合版) 数据库系列:高并发下的数据字段变更 1 背景 我们常常在创建组合索引的时候,会纠结一个问题,组合索引包含多个索引字段,它的顺序应该怎么放,怎样能达到更大的性能利用。 正确的索引字段顺序应该取决于使用该索引的查询 ......
索引 性能 数据库 数据

Numpy读写文件

本节主要介绍的机器可读文件格式为CSV。 .CSV概念 CSV(Comma-Separated Values,逗号分隔值(.csv))是一种非常简单的数据存储方式。 CSV文件将数据表格存储为纯文本,表格中的每一个单元格都是一个数值或字符串,单元格之间常以逗号分隔。 与Excel文件相比,CSV文件 ......
文件 Numpy

Numpy数组创建

numpy.arrange() 用于创建np数组,并在给定间隔内返回均匀间隔的值 1)start:为起始值,数据类型为数值型,可选,默认起始值为0。 2)stop:为结束值,数据类型为数值型,必须指定。不包括结束值. 3)step:步长,数据类型为数值型,可选,默认步长为1。如果指定了step,则必 ......
数组 Numpy

Numpy数组属性

ndarray是numpy的数组类,[[Numpy数组创建|创建方法]] ndarray.dtype ndarray.dtype:数组中元素类型。例如数组a的数据类型为int64,如果使用了32 位的 Python,得到的结果可能为int32。创建一个2维数组,查看其dtype属性。 程序如下: i ......
数组 属性 Numpy

Numpy数组操作

替换 numpy.where() numpy.where(conditions,x,y):查找矩阵中满足一定条件的元素,然后全部替换为设定的值。 如果conditions成立,则数组中的元素变为x值,否则数组中的元素变为y值。 替换过程不会更改原始数组。 import numpy as np arr ......
数组 Numpy

Numpy数组选取

一维数组元素的选取与Python列表的切片操作很相似。但与列表不同的是,选取的数据组成的新数组与原数组共享一个内存存储空间,即更改新数组中某个元素的值,原数组也会产生相应变化。 一维数组元素的选取 单一元素的选取与列表、元组的选取方式相同,均采用下标的方式。 使用负数下标可以反向选择数组中的元素 使 ......
数组 Numpy

Numpy随机数

numpy.random.random() random函数是最常见的生成随机数的方法,用于在区间[0,1)中生成均匀分布的随机数或随机数数组。 函数格式为random(size=None),size参数可选,即结果数组的形状元组,默认值为None,生成一[0,1)之间的随机浮点数。 结果为一维数组 ......
随机数 Numpy

第6次作业-索引和视图

这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3/homework/13086 这个作业的目标 第1次作业-自我介绍及Markdown使用 1. 使用s ......
视图 索引

linux 下死锁情况分析

一、死锁代码 #include <iostream> #include <thread> #include <mutex> using namespace std; mutex mt1; mutex mt2; void thread1(){ cout << "thread1 begin" << en ......
情况 linux

第6次作业-索引和视图

这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3/homework/13086 这个作业的目标 第6次作业-索引和视图 1.使用SQL语句ALTER T ......
视图 索引

第6次作业-索引和视图

这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3/homework/13061 这个作业的目标 <第6次作业-索引和视图 > 1.使用SQL语句ALTE ......
视图 索引

查看mysql的cpu及内存占用情况

命令:ps aux 可查看服务器下所有进程的cpu和内存 查看单独某个进程的cpu和内存,需要加grep进行搜索,如下: 命令:ps aux|grep mysql 可查看mysql的CPU和内存占用情况,如图cup占用0.6 内存占用14.3 ......
内存 情况 mysql cpu

解决SVN目录下不显示状态图标的情况,例如绿色表示正常,红色表示修改等不显示

原文连接:https://blog.csdn.net/lr200012/article/details/127732913 1. 2.点击到该路径:计算机\HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Sh ......
图标 红色 状态 情况 绿色

MySQL索引

索引数据结构,典型的空间换时间 非聚集索引,辅助索引 MySQL多表连接 ......
索引 MySQL

使用函数指针和信号槽函数情况比较

函数指针的使用场景: C风格回调函数:当需要在C风格的API或库中使用回调函数时,函数指针非常有用。这允许您将函数指针传递给C API, 以便在特定事件发生时调用您的函数。例如,Qt的一些底层模块可能需要与C库进行交互,这时函数指针是一个有用的工具。 定时器:在Qt中,您可以使用QTimer类来触发 ......
函数 指针 信号 情况

第6次作业-索引和视图

这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3/homework/13086 这个作业的目标 第6次作业-索引和视图 1.使用SQL语句ALTER T ......
视图 索引

用pytorch 2.1 加速 numpy 代码

参考 https://pytorch.org/blog/compiling-numpy-code/ 在mac M2 机器上, 快了50%, 但没有好几倍。可能和依赖libomp有关 brew install libomp python test_np.py test_np.py 代码如下 impor ......
pytorch 代码 numpy 2.1

索引下推

在age、sex列上建立联合索引 1.5.6之前没有索引下推,过程如下 存储引擎根据where条件中age索引字段,找到符合条件行主键ID然后二次回表查询,根据主键ID去主键索引上找到整行记录把数据返回给MySQL Server层,再根据where中sex条件,筛选出符合要求的一行记录 2.引入索引 ......
索引

第6次作业-索引和视图

这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3/homework/13086 这个作业的目标 <第6次作业-索引和视图> 1.使用SQL语句ALTER ......
视图 索引

第6次作业-索引和视图

这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3/homework/13086 1.使用SQL语句ALTER TABLE分别删除studentsdb数据 ......
视图 索引

第6次作业-索引和视图

这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3/homework/13086 这个作业的目标 索引和视图 1.使用SQL语句ALTER TABLE分别 ......
视图 索引

第六次作业-索引和视图

第六次作业 这个作业属于哪个课程 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3 这个作业要求在哪里 https://edu.cnblogs.com/campus/uzz/cs3/homework/13086 这个作业的目标 索引和视图 1.使用SQL语句ALTER T ......
视图 索引

三道MySQL联合索引面试题,你能答对几道?

思考一个问题,联合索引在B+树中是怎么存储的? 比如在(a,b)字段上面创建联合索引,存储结构类似下面这样: 数据都是先按a字段排序,a字段的值相等时再按b字段排序。 a字段的值是全局有序的,b字段的值是全局无序的,只有在a字段的值相等时才呈现出局部有序。 下面做几道联合索引的经典面试题。 第一题: ......
索引 MySQL

SWD与JTAG区别及使用情况 最新更新时间

上图是SEGGER说明书中给出的Jlink引脚图,可以对照着看SWD引脚与JTAG引脚的关系。 这是我手边开发板上的JTAG连接图,这个肯定是能用的。 这个是从网上找来的标准的JTAG连接图,供对照参考。 调试方式既可以用JTAG,也可以用SWD。 以下是一段转自:(http://showvi.co ......
最新更新 情况 时间 JTAG SWD