select的当前结果集中的一条或多条正在被修改(注意:当数据被修改时,此时的数据行是被加锁的),那么他就会等到当前当前结果集被修改完毕并且commit之后才进行select操作,并对结果集进行加锁。...会话二的update语句执行成功 2、select for update nowait for update和for update nowait都会对查询到的当前结果集进行加锁,所不同的是,当有另外的会话在修改当前结果集中的数据...3、select for update wait 它也会对查询到的结果集进行加锁,select for update wait与select for update nowait不同的地方是,当有另外的会话对它的查询结果集中的某一行数据进行了加锁...没有进行commit操作,此时对test6和test8中的ID>3的数据行都进行了加锁,测试代码如下: 新建一个会话,执行以下语句: select * from test6 for update skip...比对测试结果,发现在OF子句的作用下,oracle对同时满足where子句(设置要加锁的数据行)和OF子句(主要设置加锁的表)的数据行进行了加锁。
之前发过的文章中，关于 select * 和 select 所有字段的知识，有描述不恰当，这次重新纠正下，加深下理解。...所以查询所有字段（或者大多数字段）的时候，大可 select * 来操作。如果某些不需要的字段数据量特别大，还是写清楚字段比较好，因为这样可以减少网络传输。 （1）减少数据的负担。...（2）考虑到今后的扩展性。 因为程序里面你需要使用到的列毕竟是确定的， SELECT * 只是减少了一句 SQL String 的长度，并不能减少其他地方的代码。...（3）索引问题 select abc from table; 和 select * from table; 在 abc 字段有索引的情况下，mysql 是可以不用读 data，直接使用 index...但是一旦用了 select *，就会有其他列需要读取，这时在读完 index 以后还需要去读 data 才会返回结果，这样就造成了额外的性能开销。
之前发过的文章中，关于 select * 和 select 所有字段的知识，有描述不恰当，这次重新纠正下，加深下理解。...所以查询所有字段（或者大多数字段）的时候，大可 select * 来操作。如果某些不需要的字段数据量特别大，还是写清楚字段比较好，因为这样可以减少网络传输。 （1）减少数据的负担。...（2）考虑到今后的扩展性。 因为程序里面你需要使用到的列毕竟是确定的， SELECT * 只是减少了一句 SQL String 的长度，并不能减少其他地方的代码。...（3）索引问题 select abc from table; 和 select * from table; 在 abc 字段有索引的情况下，mysql 是可以不用读 data，直接使用 index 里面的值就返回结果的...但是一旦用了 select *，就会有其他列需要读取，这时在读完 index 以后还需要去读 data 才会返回结果，这样就造成了额外的性能开销。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...select into from 和 insert into select都是用来复制表，两者的主要区别为： select into from 要求目标表不存在，因为在插入时会自动创建。...…也必须存在 （2）注意Table2的主键约束，如果Table2有主键而且不为空，则 field1， field2…中必须包括主键 （3）注意语法，不要加values，和插入一条数据的sql...Table1 GO –4.显示更新后的结果 select * from Table2 GO –5.删除测试表 drop TABLE...INTO FROM语句创建表Table2并复制数据 select a,c INTO Table2 from Table1 GO –4.显示更新后的结果
PyTorch由于使用了强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）和基于磁带的自动系统的深度神经网络。...PyTorch 由4个主要包装组成： 火炬：类似于Numpy的通用数组库，可以在将张量类型转换为（torch.cuda.TensorFloat）并在GPU上进行计算。...这极大的提高了GPU的利用效率，提升了计算速度。 大家可以自己比较Torch和numpy，从而发现他们的优缺点。 ?...4.Tronch.nn 包含各种NN 层（张量行的线性映射）+ （非线性） - > 其作用是有助于构建神经网络计算图，而无需手动操纵张量和参数，减少不必要的麻烦。...这个包也带有流动的损失函数的功能（例如torch.nn.MSEloss ）。
1、pytorch中的张量 （1）通过torch.Tensor()来建立常量 ?...这里有两种张量，一种是直接通过toch.Tensor()建立的，另一种是 Variable()建立的，它们的区别是：在新版本的torch中可以直接使用tensor而不需要使用Variable。...我们传入的值就不能是一个列表了，需要一个张量，我们可以这么做： ? 这也可以说明常量是可以转换为变量的。但需要注意的是由常量转换而来的变量就不是原来的常量了： ?...（3） 通过torch.tensor()更加灵活的建立常量和变量 我们还需要注意的是使用torch,Tensor()和torch.tensor()以及Variable()区别：这里可以直接传入一个列表啦...2、tensorflow中的张量 在tensorflow中，可以通过tf.consatnt()和tf.Variable()来建立张量，与pytorch旧版本类似的是，tf.constant()对应torch.Tensor
，name为city的是多选。...那么如何获得被选中的元素呢？...； select的使用 HSK TOCFL...("zh_select"); console.log(select.options[select.selectedIndex].value); }) 使用JavaScript改变选中值 $("#...zh_select").change(function(){ var select = document.getElementById("zh_select"); select.options
节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。...TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。...二 张量数据结构 TensorFlow的数据结构是张量Tensor。Tensor即多维数组。Tensor和numpy中的ndarray很类似。...1，Tensor的维度 rank 标量为0维张量，向量为1维张量，矩阵为2维张量。 彩色图像有rgb三个通道，可以表示为3维张量。 视频还有时间维，可以表示为4维张量。 ? ?...实际上我们完全可以让step3,step4和step1,step2这两组计算同时由不同的机器进行。 表达成计算图后，计算之间的依赖和独立关系变得非常清晰。
加、减、乘、除 加、减、乘、除是最基本的数学运算，分别通过 torch.add、torch.sub、torch.mul 和 torch.div 函数实现，Pytorch 已经重载了 +、-、* 和 /...y 的第一个元素为 0，而在 x 和 y 进行除法运算时，y 中的 0 作为了除数。...NumPy 一样，都是 Element-Wise（逐元素运算），因此 torch.mul 实现的并不是张量乘法（两个张量相乘后的张量形状遵循：中间相等取两头的规则），而是相乘张量中对应位置的元素相乘；...这是因为生成张量 x 和 y 的类型不一致，当然本小节使用的都是 torch.arange 函数生成张量 y，这也是为了说明类型陷阱的问题。...矩阵乘法要求相乘的张量类型一致； 原地操作由于将运算后的张量赋值给原始张量，但是如果运算后的张量和原始张量的类型不一样，也会抛出错误。
了解IO多路复用应该对epoll和select不陌生吧。...首先，select是有缺陷的，就是当事件发生(调用select）的时候，都需要在用户态和内核态之间拷贝fd数组，要知道用户态和内核态之间进行内存的拷贝是非常昂贵的，如果有上万级别的并发网络需要处理的时候...还不如只创建两个线程，每个线程只处理一组fds中的一半，处理完一个请求，再去处理另一个请求。不过如果是在用户态是做不了这件事的，只有调度器去搞定。...整体来看，select和epoll本质是一个东西，epoll有一个比较明显的改进是增加了两个对文件描述符的操作的模式：水平触发(LT:level trigger）和边缘触发(ET:edge trigger...现在，对于select和epoll就会形成一种理解：epoll是对select的升级，在fds比较多的情况下，优先考虑使用epoll。
很多的loss函数都有size_average和reduce两个布尔类型的参数。...因为一般损失函数都是直接计算 batch 的数据，因此返回的loss 结果都是维度为 (batch_size, ) 的向量。...(说的是一般的情况，这里返回的没有维度为(batch_size,)这种情况) 2、nn.MSELoss()参数介绍 (1)如果 reduction = ‘none’，直接返回向量形式的 loss (...shape) # torch.Size([]) print(type(loss_3)) # # .item()方法 是得到一个元素张量里面的元素值...，具体就是 用于将一个零维张量转换成浮点数 print(loss_3.item()) # 0.75 print(type(loss_3.item())) # <class 'float
两张表进行数据的拷贝，最常用的拷贝语句是： insert into select 和 select into from 但是请绝对的注意： 在Oracle中select into from不可以使用-...----原因很简单：select into是PL/SQL language 的赋值语句！...如果使用则Oracle会抛出0RA-00905:missing keyword的异常！ 但是可以用create table select代替该功能！！！具体参考下面测试代码！...t1; -- PL/SQL language 中select into赋值语句的测试使用 create or replace procedure test1_prod is aa varchar2...= '|| aa); end; 总结： 数据拷贝，建议使用insert into select； 使用insert into select时如果对拷贝表生成id序列值，需要在select中以查询出的形式从
使用 SQL 进行数据复制的时候，会有 SELECT INTO 和 INSERT INTO SELECT 两种语句用法，下面简单罗列一下大概的区别： 1.INSERT INTO SELECT 语句： INSERT...SELECT value1,value2,... FROM Table1 要求目标表Table2必须存在，由于目标表Table2已经存在，所以我们除了插入源表Table1的字段外，还可以插入常量。...2.SELECT INTO FROM语句 INSERT INTO SELECT vale1, value2 into Table2 from Table1 要求目标表Table2不存在，因为在插入时会自动创建表
3.通过调用 epoll_wait，观察就绪列表里面有没有数据，并进行提取和清空就绪列表，非常高效。 四、epoll与select、poll的对比 1....五、总结 1.select和poll的动作基本一致，只是poll采用链表来进行文件描述符的存储，而select采用fd标注位来存放，所以select会受到最大连接数的限制，而poll不会。...2.select、poll、epoll虽然都会返回就绪的文件描述符数量。但是select和poll并不会明确指出是哪些文件描述符就绪，而epoll会。...造成的区别就是，系统调用返回后，调用select和poll的程序需要遍历监听的整个文件描述符找到是谁处于就绪，而epoll则直接处理即可。...造成的结果就是，随着fd的增加，select和poll的效率会线性降低，而epoll不会受到太大影响，除非活跃的socket很多。
注意，如果两个参数均是整型，`-', `+' 和 `*' 以 BIGINT (64 位)精度运算并返回结果！如果一个参数是一个无符号的整数，另一个参数也是一个整数，结果也将是一个无符号整数。...970 ATAN(Y,X) 971 ATAN2(Y,X) 972 返回两个变量 X 和 Y 的反正切。...它类似于计算 Y / X 的反正切，除了两个参数的符号用于决定结果的象限： 973 mysql> SELECT ATAN(-2,2); 974 -> -0.785398 975...如果希望你的代码在 MySQL 4.0 和 3.23 中均能够正常运行(在这种情况下，你或许不能够使用 CAST 函数)，当进行两个无符号整数列的减法时，你可以使用下面的技巧得到一个有符号的结果： 1421...参数 salt 应该是一个有两个字符的字符串，(在 MySQL 3.22.16 中，salt 可以超过两个字符。)
当key和 value值不相同的时候。 需要显示value 但是传递给后台的key。 ?...select取值.png {/* 下拉选择框 */} { return {item.name } }) } handleChange(val) { console.log(val); ///{ key: 2, label: "令狐冲"} // 始终是 key label的形式。...并不是对应 listData的key），就显示第一个name。
__init__() self.linear = torch.nn.Linear(1, 1) # 1,1表示设置的线性模型中有两个参数w和b def forward(self...，nn即neural network 函数torch.nn.Linear（in_features,out_features,bias=True) in_features:指的是输入的二维张量的大小...out_features指的是输出的二维张量的大小 偏置bias默认为True 创建损失函数和优化器 criterion = torch.nn.MSELoss(size_average=False)...中所有成员中的参数，比如本例中的model下有liner成员，liner中有w和b两个参数，运行本条语句，即告诉程序有这两个参数需要梯度下降。...__init__() self.linear = torch.nn.Linear(1, 1) # 1,1表示设置的线性模型中有两个参数w和b def forward(self
文 |AI_study 欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。从本系列的这篇文章开始，我们将开始使用到目前为止我们学到的关于张量的知识，并开始学习神经网络和深度学习的基本张量运算。 ?...作为神经网络程序员，我们必须对张量执行相同的操作，通常对张量进行shaping 和 reshaping 是一项常见的任务。...通过Squeezing 和Unsqueezing 改变形状 下一种改变张量形状的方法是 squeezing 和 unsqueezing squeezing（压缩）一个张量可以去掉长度为1的维度或轴。...二、Concatenating Tensors 我们使用cat() 函数组合张量，得到的张量的形状将取决于两个输入张量的形状。...假设我们有两个张量: > t1 = torch.tensor([ [1,2], [3,4] ]) > t2 = torch.tensor([ [5,6], [7,8] ]
MSELOSS CLASS torch.nn.MSELoss(size_average=None, reduce=None, reduction: str = 'mean') 创建一个标准来测量输入x和目标...如果 reduction 不是 'none' (默认为 'mean'), 那么: x和y是任意形状的张量，每个张量总共有n个元素。 平均值运算仍对所有元素进行运算，并除以n。...指定要应用于输出的缩减量：’none’| “mean” | ‘sum’。 ‘none’：不应用任何reduction，’mean’：输出的总和除以输出中元素的数量，’sum’：输出的总和。...注意：size_average和reduce正在弃用过程中，与此同时，指定这两个args中的任何一个将覆盖reduction。 默认值：’mean’。...number of additional dimensions Target: (N, ∗) , same shape as the input Examples: >>> loss = nn.MSELoss
给select设置text-align:center在火狐浏览器下ok，但是在chrome浏览器无效，然后option在两个浏览器下设置text-align:center都是无效的，解决方法，设置样式如下...select:{ width: auto; padding: 0 2%; margin: 0; } option{ text-align:center; } 1.必须设置select的padding，...留意：padding: 0 2%; 前面的0表示上下，后面的值表示左右，这个值设置为1%都可以，但是不能是0,值越大，select就越长。...2.不要设置select的宽（width），auto就可以了。
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