题解 数据结构 结构 数据

一、 MySQL服务器连接模型 2、应用程序如何连接到mysql 2.1 tcp/ip的方式 mysql -uroot -poldboy123 -h 10.0.0.200 2.2 套接字的方式 mysql -uroot -poldboy123 -S /tmp/mysql.sock 二、MySQL服务 ......

在信息时代，数据可视化与2D地图的结合为我们的生活和工作带来了深刻的变革。这一强大的组合不仅为我们提供了全新的视角，更为各行各业的发展和决策提供了更为精准的指导。下面我就以可视化从业者的视角，来简单聊聊数据可视化和2D地图的结合。 首先，结合2D地图的数据可视化为城市规划和管理等带来了变化。通过将各 ......

就硬把 线段树 3 和 数列分块入门 2 揉到一起出。 维护原数组 \(a\) 及其历史最大值 \(hist\)，对每个块，维护块内 \(a\) 升序排序后结果 \(p\)、块内 \(a\) 升序排序后历史最大值前缀和 \(prehist\)、块加标记 \(add\)、块历史和加标记 \(hista ......

本实验以通过华为云CDM服务进行数据迁移为例，介绍如何将其他Hadoop集群的历史数据迁移至华为云MRS中，以便获取MRS云服务的诸多特性。 本迁移指导将指导适用于多种不同场景下的HBase、Hive数据向MRS集群的迁移工作。由于数据迁移过程中可能存在数据覆盖、丢失、损坏等风险，因此本指导只作为实 ......

课程要点 了解布尔类型 了解整数类型 了解浮点数类型 了解复数类型 了解字符串类型 了解字符类型 布尔类型 类型 名称 取值范围 说明 bool 布尔类型 true或false 默认值为false 示例 ok := true println(ok) 整数类型 类型 名称 取值范围 说明 uint8 ......

2023年12月23日下午，【ACDU 中国行·西安站】圆满落幕。围绕「数据库技术发展及实践」主题这一主题，六位数据库资深学者及专家从数据库系统平台、数据库应用及实践等热点话题进行分享，与会观众踊跃发言、各抒已见，十分热闹。 ......

一、选题背景 随着社会经济的发展和人们生活水平的提高，汽车已经成为现代化生活中不可或缺的交通工具之一。同时，环保意识的提高也给汽车产业带来了新的挑战，例如减少汽车的油耗和减少尾气排放。 在这样的背景下，通过分析不同车辆类型的城市道路油耗、高速公路油耗和二氧化碳排放量数据，可以帮助我们更好地了解不同车 ......

在fastapi项目中Redis进行数据缓存的两种不同的方法的demo 第一种方法：通过FastAPI应用状态 准备文件：models/redis.py为fastapi的数据库模型文件 import os import aioredis from aioredis import Redis asyn ......

此文档是参照flink-cdc 文档( https://ververica.github.io/flink-cdc-connectors/master/content/快速上手/mysql-postgres-tutorial-zh.html) 案例 的最佳实践 1.下载flink release 最 ......

原表格是这样： 将姓名为“韩立“，年龄大于14的标红 import openpyxl from openpyxl.styles import Font workbook = openpyxl.load_workbook(r"C:\Users\PC\Desktop\PYTHON项目\01.xlsx") ......

简介：nacos默认支持数据库是mysql，但是我们是pg为主要数据库，所以，将pg作为持久层会更好 一、nacos官网 1、nocos 文档地址：https://nacos.io/zh-cn/2、源码下载地址：https://github.com/alibaba/nacos/releases/ta ......

概述：ON CONFLICT 是将新数据插入现有表时处理唯一性冲突的一种方式 快速预览 1. DO UPDATE SET: 重复则更新 2. DO NOTHING: 重复则跳过 先创建表t_daily_stats、并且主键字段由serial_no、date组成，以及其他字段 -- 创建设备每日统计表 ......

在信息时代的浪潮中，数据无疑成为推动各行各业发展的引擎。而数据可视化作为数据处理与表达的有力工具，其在各个领域发挥的重要作用日益凸显，成为推动创新、提高效率的关键因素。下面我就从可视化行业从业者的角度，简单聊聊这个问题。 首先，数据可视化通过图表、图形等直观形式呈现复杂的数据，使得信息一目了然。在商 ......

如下所示： { n = secure_raw_read(port, ptr, len); // pg的socket读是非阻塞读，所以返回-1不影响，后面等到socket可读之后继续读。见下文socket返回值解释 waitfor = WL_SOCKET_READABLE; } /* In block ......

首先打开 IntelliJ IDEA 的数据库访问工具，然后在数据源中选择： 其他下面的 InterSystems IRIS 数据源。 配置数据库驱动 默认情况下的数据驱动给了 9091，这个端口是不对的。 IRIS 的数据库端口应该是 1972。 如果你使用的是默认的数据库安装，那么可以参考下面的 ......

Nuscenes主要在波士顿和新加坡进行，用于采集的车辆装备了1个旋转雷达（spinning LIDAR），5个远程雷达传感器（long range RADAR sensor）和6个相机（camera） 一、数据集结构：（借用https://zhuanlan.zhihu.com/p/46353705 ......

先考虑只有两颗树要咋做，柿子先变成 \(dep_x+dep_y-2\times dep_{lca}+dist_2(x,y)\) 我们可以新建节点 \(x'\rightarrow x\)，边权为 \(dep_x\)，这样上面的式子可以看作枚举 \(lca\) 后，选出一个端点在不同子树中的直径，可以直 ......

01]去官网https://www.sqlite.org/download.html下载对应的SQlite3.dll 32位Lazarus下载sqlite-dll-win-x86-3440200.zip 64位Lazarus下载sqlite-dll-win-x64-3440200.zip 下载后，将 ......

三维工厂K3DMaker是一款三维模型浏览、分析、轻量化、顶层合并构建、几何校正、格式转换、调色裁切等功能专业处理软件。可以进行三维模型的网格简化、纹理压缩、层级优化等操作，从而实现三维模型轻量化。轻量化压缩比大，模型轻量化效率高，自动化处理能力高；采用多种算法对三维模型进行几何精纠正处理，精度高，... ......

ARC167D 看到排列并且有 \(i\gets a_i\)，就可以直接建出图来，显然是若干个不相干的环。 如果不求字典序最小，就可以直接不在同一个环中的 \(i,j\) 直接交换就可以了，因为它要求了最小化操作数。如果求字典序最小，直接从前往后扫一遍，可以用 set 维护不在这个环中且 \(j>i ......

原文链接：https://tecdat.cn/?p=34685 原文出处：拓端数据部落公众号 随着数字化转型的深入推进，新客户的增长速度已达顶峰，用户运营成为推动存量增长的关键手段。调查数据显示，相比去年，网上银行用户比例有所下降，而手机银行用户比例基本持平。阅读原文，获取专题报告合集全文，解锁文末 ......

报告链接：https://tecdat.cn/?p=33186 原文出处：拓端数据部落公众号 以5G技术的发展方向为基础，结合6G技术的理念，我们可以展望未来的发展方向。随着5G作为移动通信技术个人和企业服务的分界线的确立，未来更先进的移动通信技术必然会将目光聚焦在企业服务市场上，以获得更好的发展。 ......

P5513 容易发现，每次等价于对一个二进制数进行操作。但是这个二进制数长为 \(n\)，即需要高精。但是这样支持加一和减一是复杂度会退化为 \(\mathcal{O}(n^2)\)，有一个很正常的做法就压位，仿照 bitset 的做法进行操作，复杂度 \(\mathcal{O}(\frac{n ^ ......

ARC105E 正向考虑是很难的，从结果入手，发现最后一定是分别包含 \(1\)，\(n\) 的两个完全图。 考虑表示出这两个人一共加了多少边：\(\frac{n(n-1)}{2}-m-x(n-x)\)，\(x\) 表示点 \(1\) 所在集合的大小。 由于是判断先手还是后手必胜，所以只需看结果对 ......

数据治理是对数据管理权力的执行和落实。数据建模可以被认为是对数据定义权力的执行和实施。数据建模这门学问涉及到在"正确"的时间，由"正确"的人，为组织定义"正确"的数据， 这就是数据治理的本质。 创建数据模型的动因有很多。一般包括遵循数据标准、减少冗余、符合业务规则、数据整合以及数据资产化等。但是，笔 ......

P9032 考试题。 发现 \(g\) 的值是若干个相同的段，且段数很少，因为每次取 \(\gcd\) 至少会将值域变为原来的一半。所以段数是 \(\mathcal{O}(\log V)\) 的。 然后就可以从小到大枚举左端点，然后枚举 \(g\) 的值，找的是最远的满足 \(\gcd(a_l,\d ......

在深度学习领域，Transformer模型已经成为了当今的热点，特别是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域。它的核心思想——自注意力机制，为处理序列数据提供了全新的视角。 一、Transformer的核心理念 Transformer模型主要由Encoder和Decoder两部分组成。在N ......

图像语义分割是计算机视觉领域的重要任务之一，旨在识别和理解图像中的对象和场景，并将其划分为不同的语义类别。为了实现这一目标，深度学习技术被广泛应用于图像语义分割领域。其中，FCN、PSPNet和DeepLab-v3是三种具有代表性的网络结构，它们在图像语义分割任务中取得了显著的成果。 FCN（Ful ......

P4338 先考虑怎么安排崛起的先后顺序最优。 但是发现好像没有一个很好的顺序去进行崛起，并且由于 \(a_i\) 的值域会很大，所以即使知道顺序应该也会难以进行维护。 转换一下方向，正难则反。考虑每个点的贡献，但是颜色不同时只会算一次，所以要钦定是哪一个点造成的贡献。令当前考虑的点为 \(u\)， ......

CF1896D 如果只有单次询问其实可以双指针，但是这个难以进行拓展。 考虑找点性质。 发现 \(a_i,v\in\{1,2\}\)，从值域上下手。发现若存在和为 \(S\) 的方案，则一定有和为 \(S-2\) 的方案，因为可以直接 \(-2\) 或 \(-1-1\)。 然后就变为找最大的和为奇/ ......