张量 深度 索引

MySQL(十一)索引的分类和创建原则

索引的创建与设计原则 1 索引的声明与使用 1.1 索引的分类 ​ MySQL索引包括普通索引、唯一性索引、全文索引、单列索引、多列索引和空间索引 按照逻辑结构划分,主要有四种:普通索引、唯一性索引、主键索引和全文索引 按照物理实现方式划分,主要有两种:聚簇索引和非聚簇索引 按照作用字段:单列索引和 ......
索引 原则 MySQL

Kafka消息与索引详解

前言 以kafka_2.13-2.8.0为例,分析Kafka消息在磁盘上的存储结构、配置以及如何通过索引找到具体的消息数据。 分区目录 一个分区(Partition)有1到多个副本(Replica),是主从结构,主(Leader)负责处理读写请求,从(Follower)只负责同步数据并在主宕机的时候 ......
索引 消息 Kafka

树:剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度

题目描述: 输入一棵二叉树的根节点,求该树的深度。从根节点到叶节点依次经过的节点(含根、叶节点)形成树的一条路径,最长路径的长度为树的深度。 例如: 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7], 返回它的最大深度 3 。 树的遍历方式总体分为两类:深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索 ......
深度 Offer 55

动手深度学习pytorch

<script src="http://latex.codecogs.com/latex.js" type="text/javascript"></script> 引言 一:过去⼗年中取 得巨⼤进步的想法 1.如dropout (Srivastava et al., 2014),有助于减轻过拟合的危 ......
深度 pytorch

MySQL索引

一、索引的概念 定义:索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构,索引可以提高检索效率。数据库像书籍,索引就如目录。 优点:索引可以减少服务器需要扫描的数据量,从而加快检索速度;索引可以帮助服务器避免排序(order by)和创建临时表(join) 缺点:创建和维护索引需要耗费时间;索引需要 ......
索引 MySQL

深度学习-情感分析

title: 情感分析 数据准备 现在我们手中有一批影评数据(IMDB 数据集),影评被分为两类:正面评价与负面评价。我们需要训练一个情感分析模型,对影评文本进行分类。 这个问题本质上还是一个文本分类问题,研究对象是电影评论类的文本,我们需要对文本进行二分类。下面我们来看一看训练数据。 IMDB(I ......
深度 情感

深度学习-pytorch模型构建

title: Python特殊语法--列表推导式 切片 迭代器 生成器 装饰器 lambda表达式 构建自己的模型 让我们直接切入主题,使用 PyTorch,自己构建并训练一个线性回归模型,来拟合出训练集中的走势分布。我们先随机生成训练集 X 与对应的标签 Y,具体代码如下: import nump ......
深度 模型 pytorch

111. 二叉树的最小深度

给定一个二叉树,找出其最小深度。 最小深度是从根节点到最近叶子节点的最短路径上的节点数量。 说明:叶子节点是指没有子节点的节点。 class Solution { public: int minDepth(TreeNode* root) { if(root == nullptr) return 0; ......
深度 111

深度学习基础-pytorch1

DataSet DataLoader Torchvision 数据读取 训练开始的第一步,首先就是数据读取。PyTorch 为我们提供了一种十分方便的数据读取机制,即使用 Dataset 类与 DataLoader 类的组合,来得到数据迭代器。在训练或预测时,数据迭代器能够输出每一批次所需的数据,并 ......
深度 pytorch1 pytorch 基础

104.二叉树的最大深度

给定一个二叉树,找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。 示例: 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7], class Solution { public: int getdepth(TreeNode* n ......
深度 104

基于mnist手写数字数据库的深度学习网络训练和数字识别matlab仿真

1.算法描述 MNIST数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,该 数据集包含 60000 个于训练的样本和 10000 个于测试的样本,图像是固定⼤小 ......
数字 学习网络 深度 数据库 数据

数据库系列:覆盖索引和规避回表

1 介绍 在MySQL数据库查询过程中,索引覆盖和避免不必要的回表,是减少检索步骤,提高执行效率的有效手段。下面从这两个角度分析如何进行MySQL检索提效。 2 数据准备 模拟一个500w数据容量的部门表 emp,表结构如下,并通过工具模拟500w的数据: CREATE TABLE `emp` ( ......
索引 数据库 数据

原型展示:基于深度学习的人脸识别会议签到系统

电梯演讲:https://www.bilibili.com/video/BV1kc411W7w4?t=9.9 原型: 1,主界面 2,会议管理 3,人员管理 4,会议室管理 ......
会议签到 人脸 原型 深度 会议

【动手学深度学习】2.4 ~ 2.7 节学习(微积分、自动求导、概率、查阅文档)

2.4 微积分 2.4.3 梯度 梯度是一个多元函数所有变量偏导数的连接。具体而言:设函数 $f:\mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}$ 的输入是一个 $n$ 维向量 $\boldsymbol{x} = [x_1, x_2, \cdots, x_n]^T$,输出是一 ......
微积分 概率 深度 文档 2.4

深度学习—AlexNet_CIFAR100代码

1 # 导入所需的包 2 import torch 3 #import wandb 4 import torch.nn as nn 5 from torchvision import transforms 6 from torch.utils.data import DataLoader 7 fro ......
AlexNet_CIFAR 深度 AlexNet 代码 CIFAR

面试题锦集:1、数据库三大范式,2、mysql索引类型及作用,3、事务的特性和隔离级别

面试题集锦 一、数据库三大范式 第一范式(1NF): 指数据库中表的每一列都是不可分割的最小单位 # 分割前: 地址 安徽省合肥市蜀山区 # 分割后: 省 | 市 | 区 安徽省|合肥市|蜀山区 第二范式(2NF): 如果表是单主键,那么主键以外的列必须完全依赖于主键列,如果表是符合主键(联合索引) ......
范式 索引 特性 级别 作用

深度学习—VGG16_CIFAR100代码

1 # 导入所需的包 2 import torch 3 #import wandb 4 import torch.nn as nn 5 from torchvision import transforms 6 from torchvision.datasets import CIFAR100 7 f ......
深度 代码 CIFAR VGG 100

第06章 索引的数据结构

1. 为什么使用索引 索引是存储引擎用于快速找到数据记录的一种数据结构,就好比一本教科书的目录部分,通过目录中找到对应文章的页码,便可快速定位到需要的文章。MySQL中也是一样的道理,进行数据查找时,首先查看查询条件是否命中某条索引,符合则通过索引查找相关数据,如果不符合则需要全表扫描,即需要一条一 ......
数据结构 索引 结构 数据

七、sql索引

索引的作用 拿汉语字典的目录页(索引)打比方,我们可以按拼音、笔画、偏旁部首等排序的目录(索引)快速查找到需要的字。 索引分单列索引和组合索引。单列索引,即一个索引只包含单个列,一个表可以有多个单列索引,但这不是组合索引。组合索引,即一个索引包含多个列。 创建索引时,你需要确保该索引是应用在 SQL ......
索引 sql

主键索引和非主键索引的区别

主键索引和非主键索引的区别 - しちさくら - 博客园 (cnblogs.com) ......
索引

深度学习 | 一

新时代的伟大发明啊. 让我们通过实际操作来认识如何 "深度学习" 吧. 1 环境 深度学习需要一些特殊环境. 1.1 GPU GPU 更适合来做矩阵运算, 神经网络里面设计到大量的矩阵运算, 因此用 GPU 比用 CPU 更好. 如果您的本地配置不是很好且预算不够充分, 不妨试一试云 GPU. 1. ......
深度

mysql索引学习

sql表:https://blog.csdn.net/weixin_46002478/article/details/109158249 explain id:相同从上到下执行,如果是子查询 id越大优先级越高select-type:显示查询使用了何种类型:type:显示查询使用了何种类型: eq_ ......
索引 mysql

动手深度学习 --mxnet中找不到np的问题

命令: from mxnet import np 背景: 使用d2l中文版提供的环境文件 错误信息: ImportErrorAppData Local Temp/ipykernel 8504/2709868731.py in <module>-> l from mxnet import npxImp ......
深度 问题 mxnet

Elasticsearch 学习- 分片原理,倒排索引,文档搜索,文档分析,内置分析器,指定分词器,IK分词器

Elasticsearch 学习- 分片原理 4.6 分片原理 ​ 分片是 Elasticsearch 最小的工作单元。但是究竟什么是一个分片,它是如何工作的? ​ 传统的数据库每个字段存储单个值,但这对全文检索并不够。文本字段中的每个单词需要被搜索,对数据库意味着需要单个字段有索引多值的能力。最好 ......
文档 分析器 Elasticsearch 索引 原理

Elasticsearch 学习-Elasticsearch进阶-索引,文档,字段,映射,分片,副本,分配,系统架构,分片控制,多文档操作

Elasticsearch 学习-Elasticsearch 进阶 4.1 核心概念 4.1.1 索引( Index ) ​ 一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说,你可以有一个客户数据的 索引,另一个产品目录的索引,还有一个订单数据的索引。一个索引由一个名字来标识(必 须全部是小写字 ......
Elasticsearch 文档 副本 字段 架构

4.访问索引的方法

1.索引唯一性扫描 仅适用于where条件里是等值查询的目标SQL,因为扫描的对象是唯一性索引,所以索引唯一性扫描的结果之多只会返回一条记录 2.索引范围扫描 目标SQL的where条件一定是范围查询(谓词条件为BETWEEN,<,>等),当扫描的对象是非唯一性索引时,对目标SQL的where条件没 ......
索引 方法

深度学习| 循环神经网络RNN与应用

循环神经网络 1. 场景与多种应用 模仿论文(生成序列) 模型Linux内核代码“写程序” (生成序列) 模仿小四的作品(生成文本序列) 机器翻译 Image to text/ 看图说话 我们知道神经网络结构如下: 那循环神经网络和它是什么关系呢? 循环神经网络 为什么有BP神经网络,CNN,还要R ......
神经网络 深度 神经 网络 RNN

深度学习概念辨析——Epoch、Batch、Iteration

本文转载自简书https://www.jianshu.com/p/22c50ded4cf7 写在前面 在训练神经网络的时候,我们难免会看到Batch、Epoch和Iteration这几个概念。曾对这几个概念感到模糊,看了网上的一些文章后,在这里做几个小小的总结。 名词解释: 【 图片来源:https ......
Iteration 深度 概念 Epoch Batch

深度学习之量化概念初步理解

也许标题并不是很对,但 一再听到有人提起量化这个词,搜索了下,稍作整理如下: 量化任务的简要总结:1、量化映射方法,也就是将float-32映射到Int数据类型,每个间隔是相等的还是不相等的,这里就是均匀量化(uniform quantization)和非均匀量化(non-uniform quant ......
深度 概念

pandas中多重索引

多重索引 参考来源:Pandas基础教程五_多重索引 - 知乎 (zhihu.com) 1.多重索引的构建 #待完善 2.多重索引值得获取 创建测试数据集 import pandas as pd import numpy as np iterables = [['1', '2', '3'], ['b ......
索引 pandas