-1 开始, 向前依次递减 ; 下标索引语法 : 在 列表变量 后 , 添加中括号 , 在中括号中写上下标索引 ; 列表变量[下标索引] 2、正向下标索引 正向下标索引 : 取值范围是 0 到 列表元素个数...; 列表有 n 个 元素 , 则反向索引的取值范围是 -n ~ -1 ; 4、代码示例 - 列表下标索引基本用法 列表下标索引示例 : """ 列表 List 下标索引 代码示例 """...、嵌套列表下标索引简介 嵌套的列表 , 如果想要取出指定位置的数据元素 , 需要使用两层下标索引 , 类似于 二维数组 访问 ; 2、代码示例 - 嵌套列表下标索引 代码示例 : """ 列表 List...[0]) # 输出: Tom print(names[1][1]) # 输出: 16 print(names[2][1]) # 输出: 21 执行结果 : Tom 16 21 三、下标索引越界错误 使用...下标索引时 , 注意 下标索引不要越界 , 否则会报 IndexError: list index out of range 错误 ; Traceback (most recent call last
用户users 表中对 create_time 字段建有索引 现在查询某个时间段的用户，通过explain发现下面这个sql 没有用到索引 explain select * from users...explain 结果 possible_keys 列出了可能用到的索引 key 为空，实际没有使用索引 type 为 ALL，说明实际使用了全表扫描 这条语句非常简单，正常来讲应该可以用到 create_time...的索引 现在缩小查询范围，起始时间改为 ‘2015-08-01’，再次执行 ?...可以看到，这回使用了索引 为什么只是缩小了查询范围，其他什么都没有改，就可以使用索引了？...原因 查询优化器会先找到可以使用的索引，就是possible_keys的值 如果有多个索引可以用，就选出一个最优的 这时优化器还会判断，使用最优索引查找时，是否会跨越30%的表内容 如果会超越，那么优化器就可能认为表扫描会更有效
，而非"预期"的 k2 索引，这是为什么呢？...问题分析 其实原因很简单粗暴：优化器认为这两个索引选择的代价都是一样的，只是优先选中排在前面的那个索引而已。...所以，优化器认为选择哪个索引都是一样的，就看哪个索引排序更靠前。...问题延伸 到这里，我们不禁有疑问，这两个索引的代价真的是一样吗？...可以看到，如果是走 c3 列索引，耗时会比走 c2 列索引多出来约 7% ~ 9%（在我的环境下测试的结果，不同环境、不同数据量可能也不同）。
作者 | 张飞洪 来源 | cnblogs.com/jackyfei/p/12122767.html 经常有同学问我，我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？...案例剖析 言归正传，为了实验，我创建了如下表： CREATE TABLE `T`( `id` int(11) NOT NULL, `a` int(11) DEFAUT NULL, PRIMARY KEY...如图所示： 可以看到数据都放在主键索引上，如果从逻辑上说，所有的InnoDB表上的查询，都至少用了一个索引，所以现在我问你一个问题，如果你执行select from t where id>0，你觉得这个语句有用上索引吗...我们来看看建立索引以后，这个表的组织结构图： 这个语句的执行流程是这样的: 从索引上用树搜索，取到第1个age等于10的记录，得到它的主键id的值，根据id的值去主键索引取整行的信息，作为结果集的一部分返回...往期推荐 10个你可能不曾用过却很有用的 LINUX 命令 分享一个Java开发都用得到的密码摘要算法包 程序员编码时都戴耳机？到底在听什么？
本文来源： cnblogs.com/jackyfei/p/12122767.html 经常有朋友问到：我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？...案例剖析 言归正传，为了实验，我创建了如下表： CREATE TABLE `T`( `id` int(11) NOT NULL, `a` int(11) DEFAUT NULL, PRIMARY KEY...可以看到数据都放在主键索引上，如果从逻辑上说，所有的InnoDB表上的查询，都至少用了一个索引，所以现在我问你一个问题，如果你执行select from t where id>0，你觉得这个语句有用上索引吗...你一看这个语句一定要在age字段上开始建立索引了，否则就是个全面扫描，但是你会发现，在你建立索引以后，这个语句还是执行慢，因为满足这个条件的数据可能有超过1亿行。...这个语句的执行流程是这样的: 从索引上用树搜索，取到第1个age等于10的记录，得到它的主键id的值，根据id的值去主键索引取整行的信息，作为结果集的一部分返回； 在索引age上向右扫描，取下一个id的值
经常有同学问我，我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？今天我们就从这个问题开始来聊一聊索引和慢查询。...案例剖析 为了实验，我创建了如下表： CREATE TABLE `T`( `id` int(11) NOT NULL, `a` int(11) DEFAUT NULL, PRIMARY KEY(`id`...可以看到数据都放在主键索引上，如果从逻辑上说，所有的InnoDB表上的查询，都至少用了一个索引，所以现在我问你一个问题，如果你执行select from t where id>0，你觉得这个语句有用上索引吗...你一看这个语句一定要在age字段上开始建立索引了，否则就是个全面扫描，但是你会发现，在你建立索引以后，这个语句还是执行慢，因为满足这个条件的数据可能有超过1亿行。...这个语句的执行流程是这样的: 从索引上用树搜索，取到第1个age等于10的记录，得到它的主键id的值，根据id的值去主键索引取整行的信息，作为结果集的一部分返回； 在索引age上向右扫描，取下一个id的值
[图片] 原文链接cnblogs.com/jackyfei/p/12122767.html 经常有同学疑问，为什么有时候一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？...案例剖析 --------- 言归正传，为了实验，我创建了如下表： CREATE TABLE `T`( `id` int(11) NOT NULL, `a` int(11) DEFAUT NULL,...如图所示： [图片] 可以看到数据都放在主键索引上，如果从逻辑上说，所有的InnoDB表上的查询，都至少用了一个索引，所以现在我问你一个问题，如果你执行select from t where id>0，...你觉得这个语句有用上索引吗？...我们来看看建立索引以后，这个表的组织结构图： [图片] 这个语句的执行流程是这样的: 从索引上用树搜索，取到第1个age等于10的记录，得到它的主键id的值，根据id的值去主键索引取整行的信息，作为结果集的一部分返回
，计算的成本和实际成本对比，让大家更容易理解MySQL为什么要使用这个索引。...请注意我使用的是块，而不是页这个词儿。对于InnoDB存储引擎来说，一个页就是一个块，不过对于MyISAM存储引擎来说，默认是以4096字节作为一个块的。...所以MySQL很粗暴的认为不管这个块有没有加载到内存中，使用的成本都是1.0。 至于为什么在8.0+ 版本中成本常数变小了呢？...实际中，我们想分析MySQL为什么选择这个索引，直接如下例子，强制索引后分析成本，根本不用自己手动计算，本文是给大家分析，让大家理解思路。...这个猜的过程称之为condition filtering。当然，这个过程可能会使用到索引，也可能使用到统计数据，评估过程很复杂，我也不知道。
大家好，又见面了，我是全栈君。 经常有同学问我，我的一个SQL语句使用了索引，为什么还是会进入到慢查询之中呢？今天我们就从这个问题开始来聊一聊索引和慢查询。...另外插入一个题外话，个人认为团队要合理的使用ORM，可以参考我的另外一篇。...案例剖析 言归正传，为了实验，我创建了如下表： CREATE TABLE `T`( `id` int(11) NOT NULL, `a` int(11) DEFAUT NULL, PRIMARY KEY...如图所示： 可以看到数据都放在主键索引上，如果从逻辑上说，所有的InnoDB表上的查询，都至少用了一个索引，所以现在我问你一个问题，如果你执行select from t where id>0，你觉得这个语句有用上索引吗...我们来看看建立索引以后，这个表的组织结构图： 这个语句的执行流程是这样的: 从索引上用树搜索，取到第1个age等于10的记录，得到它的主键id的值，根据id的值去主键索引取整行的信息，作为结果集的一部分返回
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python白银交流群【乔.】问了一个Python web开发的问题，一起来看看吧。问题描述：大佬们，我想问下为什么我这个查询功能实现不了 <!...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python可视化的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
专家博主 明日之星 TOP红人) 阿里云专家博主 文章目录 前言 代码： D:/phpstudy_pro/WWW/123/admin/index.php 效果： ---- 前言 怎么使用原生php得到当前项目的根目录呢
即使你没有参与过任何人工智能项目，也一定遇到过高斯模型，今天就让我们来看看高斯过程为什么这么受欢迎。 编译：JonyKai、元元、云舟 来源：大数据文摘（ID：BigDataDigest） ?...高斯分布（Gaussian distribution），也称正态分布，最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。...一般来说，如果一个量是由许多微小的独立随机因素影响的结果，那么就可以认为这个量具有正态分布。...▲二维空间上进行200万步的随机游走后得到的图案 中心极限定理的内容为：大量独立随机变量的和经过适当标准化之后趋近于正态分布，与这些变量原本的分布无关。比如，随机游走的总距离就趋近于正态分布。
，我从来不用，如果有朋友跟我说这个，我也劝他，最好别用——我宁愿为要特殊对待的数据（如金额）先加个函数（Round）处理一下，然后再做求和，而不去设置这个选项。...为什么？ 因为设置了这个，可能是个神坑！可能需要Excel经验很丰富的人才会想到是因为这方面的影响。...比如，最近，有朋友问我这个问题： 为什么在数据透视表里的简单求和跟数据明细里的完全对不上啊！ 数据明细中求和结果为0.5481......，如下图所示： 数据透视结果为0.5，如下图所示： 我第一反应，这明显是小数点舍入问题嘛，是不是因为将度量值的格式设置为1位小数了？...看到这里，你还觉的”将精度设为所显示的精度“这个”技巧“好用吗？
只要记录下每个程序都读到了哪个编号， 这个程序可以断开和Kafka的连接，这个程序可以崩溃，下一次就可以接着读。 新的消费者程序可以随意加入读取，不影响其他消费者程序， 是不是很爽？
本文 GitHub https://github.com/qq449245884/xiaozhi 已收录，有一线大厂面试完整考点、资料以及我的系列文章。 图像往往是任何特定网页上最大的资源。...Compressor.js 与本列表中的其他工具完全不同。它包括大约十几种不同的设置，可以自定义图像的质量、大小、MIME类型等等。...这个网络应用仅限于一张图片，但它包括几个选项，用于缩小尺寸、调色板、选择压缩方法、压缩质量等级，以及一系列其他高级设置。为这个工具提供动力的引擎也可以作为API或CLI用于批量处理。...这个应用程序似乎对文件数量或文件大小没有任何限制，但请注意，AVIF格式尚未被所有现代浏览器支持。...总结 希望这个工具清单足以提供你所需要的任何东西来满足你的图像优化要求。
聊聊我个人的经历 我大概是 17 年开始使用 React 的，到现在为止已经 4 年了，而事实上，我制作的大部分页面都是使用 React 编写的，就拿我博客来说，我的博客到现在已经是第五版了，站点的重写经历如下...为什么这么说呢，主要问题有两点： 首屏性能过差 SEO 极度不友好 在 V2 时代，我有一套不是很完善但功能完备的博客系统，SEO 优化效果也还可以，百度收录量一度达到 50+，排名也比较靠前，而根据我的印象...我想表达的是采用 SPA 之后，你需要为你的站点付出很多额外的心思，举例来说，SPA 的搜索引擎快照一般都会不正确，因为动态渲染 HTML 导致很多错乱，但你去打开知乎某个页面的快照，你会发现它的快照却正常的很...那我我想说，既然已经花费了这么多心思去操劳，那为什么不一开始在技术选型的时候就将其放弃呢？既然一开始就要落回静态页面 / 动态页面，那为什么还要不断尝试不可能的 SPA 呢?...其实我认为这完全是可以理解的，我自认为自己是一个老前端了（虽然我多数时候没有靠前端吃饭），就我的经历而言，我对 SPA 是期待、狂热再到失望，可能大家也都发现了，技术的酷炫并不能带来什么，优质的内容才是站点的核心
一、前言 前几天在Python最强王者交流群【群除我佬】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 代码如下所示： songid_tags_df['tblTags'].map(lambda x :..., x) if isinstance(x,str)) 二、实现过程 后来我自己给了一个示例代码，如下所示： songid_tags_df['tblTags'].map(lambda x: re.findall...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【群除我佬】提问，感谢【皮皮】、【瑜亮老师】、【隔壁山楂】给出的思路和代码解析，感谢【Python进阶者】、【孤独】等人参与学习交流。
这个大概折腾了三四天，反正我能想到改的地方都改了，笔记本上试过了，宿舍的电脑上也试过了，反正就是不行，我也没什么办法了，后面就转向YoloV3了。尽管失败了，还是记录一下。...SPLIT_TO_SIZE中train就是训练基的个数，Test是测试集的个数，我是全部用作训练了（因为数据量很少，所以测试集就随便写了一个数，这个在训练的时候是不影响的）。...6.总结 我最后遇到的问题就是训练的时候loss居高不下，最终也都是在20-100之间跳跃，这个loss太大了一些，所以也没有用保存的模型来看一下测试结果。 我猜想了几种可能。 训练数据量太少？...按照我大量参考的博客来讲，150张训练样本并不算少，而且为了消除这个疑虑，我用VOC的数据也训练了一段时间（大概四个小时），loss也是降不下来。所以基本排除了训练数据的问题。 设置有问题？...(跳过去极值) 前者我有一天打球之前开了训练，练了20000多个step，后者我把学习率改到万分之一训练了四个多小时，什么结果都没有。
r.share_code from t_order s,t_order_rel r where r.order_id = s.id and r.type = 1 and r.share_code = '我刚刚分享的订单编码...对于 WHERE 或者 ON 的条件，没有合适的索引，这也不是我们这里的情况，两张表都针对 WHERE 和 ON 条件有合适的索引（这里查询条件虽然都放到了 WHERE 里面，但是后面的分析我们会知道这个...使用索引列与常数值作比较， MYSQL 通过索引分析出这个覆盖了表中大部分的值，其实就是分析出命中的行最后回表拉取数据的时候，表的文件中大部分页都要被加载到内存中进行读取，这样的话与其说先将索引加载到内存中获取命中列...对于 MySQL，我们设置 --max-seeks-for-key = 10000（默认这个值非常大），这样其实就是限制了每次 SQL 执行计划分析器分析出来的走索引可能扫描的行数。...`share_code` = 'B2MTB6C' ) ) 我去，原来两个表的字段的编码是不一样的！
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