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    select2如何黏贴选择

    有时在使用select2插件时会遇到这种需求:一次性选择一些数据,然后根据这些数据自动选择相关项,我也遇到了这种需求并实现,这里简单讲讲我的做法: 1.首先我修改了select2的源码,增加了一个方法paste...并在AllowedMethod数组中添加自定义的方法 paste:function(items,selId){ var datas = this.opts.data; var values=[];...positionDropdown", "data", "search","highlight"], 2.捕获paste事件,然后把粘贴板的数据经过处理后传给自定义的paste方法,在paste方法中完成数据项的选择...//由于select2重载了select元素,真正操作都是操作的select2插件创建的元素,笔者定义的select2元素id为multiple-import-orgId,s2id_multiple-import-orgId...则是select2插件创建的select元素id $("#s2id_multiple-import-orgId").on('paste',function(e){ // var data; if(window.clipboardData

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    mysql中select子查(select中的select子查询)询探索

    中的子查询 mysql> select ename,(select dname from dept d where e.deptno = d.deptno) as dname from emp e...从emp表中查询员工编号为1的员工记录。 2. 对于查询结果中的每一条记录,都会执行一个子查询,查询该员工所在的部门名称。...到这里对于select子查询的执行顺序更迷惑了,不知道DEPENDENT SUBQUERY到底时怎么执行的,到底有没有生产临时表,但是可以明确这种子查询的效率不如join好 注意事项 在select子查询中...returns more than 1 row 子查询中的limit mysql> select d.dname,(select e.ename from emp e where e.deptno =...子查询中除了使用limit还可以使用order by,根据某种条件排序返回第一个或者最后一个 mysql> select d.dname,(select e.ename from emp e where

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    【Laravel系列6.2】Laravel中的服务容器

    今天,我们就来一起学习一下 Laravel 中的服务容器是怎么使用的,大家一起来看看它是不是和我们上回学习到的服务容器是一样的。...使用 Laravel 中的服务容器 在 Laravel 中使用服务容器非常简单,我们首先还是定义那几个测试的类,不过这次我们把它们分开到不同的文件中存储。...接下来的 singleton() 从名字就可以看出,它绑定一个单例对象。 绑定完成之后,我们就可以使用 make() 方法来获得容器中的对象实例。...下一篇文章中我们再看源码,不过 Laravel 中的源码可比我们自己定义的那个要复杂多了。然而,万变不离其宗,思想毕竟都是一致的。...服务提供者 在 Laravel 中,配合服务容器的还有一个神器不得不提,那就是 服务提供者 。从名称我们可以看出,它是来“提供”服务的。

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    SELECT和DELETE执行计划的不同选择

    join B b on a.ID = b.id where b.C_DATE <= trunc(sysdate)-1000; 我们知道在CBO优化器模式下,Oralce会基于Cost成本,来选择执行计划...从执行计划看,全表扫描用的Hash Join,被驱动表只扫描一次,HINT使用索引则用的嵌套循环连接Nested Loop,两个表的记录都很多,哪个表做被驱动表都会导致扫描次数过多,回表也过多,而且索引的...CF高,索引扫描的成本,会更高些,SELECT返回所有列,需要考虑回表,因此干脆不回表,选择全表扫描,从Cost能看出,HINT索引的值更高。...从10053能看到SELECT的执行计划成本计算,根本没考虑索引,鉴于SELECT *和较高的CF,能不回表就不回表了, PLAN_TABLE_OUTPUT ----------------------...ID") DELETE的时候,毕竟要删除数据,因此回表势在必行的,只能在回表的各种路径中找一个合适的,所以会考虑索引路径, ?

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    PyTorch入门笔记-masked_select选择函数

    masked_select torch.masked_select(input,mask,out=None) 函数返回一个根据布尔掩码 (boolean mask) 索引输入张量的 1D 张量,其中布尔掩码和输入张量就是...中的输入张量形状要相同。」...函数中的广播机制比较简单,因为无论在什么情况下都是需要将传入 mask 参数的布尔张量广播成与传入 input 参数中的输入张量相同的形状。...the size of tensor b (4) at non-singleton dimension 1 masked_select 函数虽然简单,但是有几点需要注意: 使用 masked_select...函数返回的结果都是 1D 张量,张量中的元素就是被筛选出来的元素值; 传入 input 参数中的输入张量和传入 mask 参数中的布尔张量形状可以不一致,但是布尔张量必须要能够通过广播机制扩展成和输入张量相同的形状

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    PyTorch入门笔记-index_select选择函数

    [1yai0esvsr.png] 1. index_select 选择函数 torch.index_select(input,dim,index,out=None) 函数返回的是沿着输入张量的指定维度的指定索引号进行索引的张量子集...函数只能针对输入张量的其中一个维度的一个或者多个索引号进行索引,因此可以通过 PyTorch 中的高级索引来实现。」...= 0, index = index3)) IndexError: index_select(): Index is supposed to be a vector 使用 index_select...这也是为什么即使在对输入张量的其中一个维度的一个索引号进行索引 (此时可以使用基本索引和切片索引) 时也需要使用 PyTorch 中的高级索引方式才能与 index_select 函数等价的原因所在;...(d1.size()) torch.Size([1, 2]) >>> # 使用PyTorch中的高级索引 >>> d2 = d[[0]] >>> print(d2) tensor([[0, 1]]

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