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如何结果集中获得随机结果

Oracle8i开始Oracle提供采样表扫描特性。 Oracle访问数据基本方法有: 1.全表扫描 2.采样表扫描 全表扫描(Full table Scan) 全表扫描返回表中所有的记录。...执行全表扫描,Oracle读表中所有记录,考查每一行是否满足WHERE条件。Oracle顺序读分配给该表每一个数据块,这样全表扫描能够受益于多块读. 每个数据块Oracle只读一次....SAMPLE选项: 当按行采样来执行一个采样表扫描时,Oracle表中读取特定百分比记录,并判断是否满足WHERE子句以返回结果。...SAMPLE BLOCK选项: 使用此选项时,Oracle读取特定百分比BLOCK,考查结果集是否满足WHERE条件以返回满足条件纪录....Sample_Percent: Sample_Percent是一个数字,定义结果集中包含记录占总记录数量百分比。 Sample值应该在[0.000001,99.999999]之间。

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机器学习学python(一)——numpyshape、tile、argsort

机器学习学python(一) ——numpyshape、tile、argsort (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 注:本系列是我在学习机器学习过程中,遇到python没见过语法或函数,在此进行学习...二、tile(A, reps) tile通过重复给定次数来构造数组。初始数组是A,重复规则是reps。reps表示数组A需要重复次数、结果行数。..., 2, 2, 2], [3, 3, 3, 4, 4, 4]]) >>> np.repeat(x, [1, 2], axis=0) array([[1, 2], [3, 4], [3, 4]]) 三、argsort...例如: >>> x = np.array([[0, 3], [2, 2]]) array([[0, 3], [2, 2]]) >>> np.argsort(x, axis=0) array([[0, 1...], [1, 0]]) >>> np.argsort(x, axis=1) array([[0, 1], [0, 1]]) 建议,新版numpy支持sort(),这个函数是增强版argsort,可以对任何数进行排序

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DevOps揭示:信任团队以获得更好结果

成功 DevOps 证明了一个观点,即组织理解但很少采取行动:善待员工可以获得更好结果。...可笑、令人尴尬、刻板“企业文化”不是它。 那么,企业文化现实是什么?要回答这个问题,请参考 Ron Westrum 工作和他对团队类型学研究,它启发了 DevOps。...生成型文化对员工影响 我最想引起注意是生成型工作场所如何对待其员工,因为这是提高生产力真正改变游戏规则因素。这一切都始于信任。 生成型文化中领导者相信他们员工想要做好工作。...当然,应该有健康限制——你不想让开发人员在不咨询情况下更改你整个软件架构——但生成型文化中员工可以在不害怕受到指责或在某些事情不起作用时被赶出去情况下承担经过计算风险。...失败会让你了解团队韧性和他们维护系统各种反馈。它会告诉你你可以改进什么,以及可以在部署周期中添加哪些保障措施,以防止类似的问题再次发生。生成环境专注于错误和失败中学习,同时在系统中构建韧性。

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如何通过神经风格转换获得漂亮结果

为了获得良好结果,必须正确实施许多复杂细节和未提及技巧。在本文中,将深入研究神经风格转换,并详细研究这些技巧。...此外不能否认使用Gram矩阵获得结果令人印象深刻。 修复PyTorch实现 改善传输质量第一步是修复PyTorch教程实施。本教程尽量忠实于Gatys等人。但一路上错过了一些东西。...本文中更改第一件事就是将优化器切换L-BFGS为Adam。在这篇论文中,作者声称可以带来L-BFGS更高质量转移,但是Adam在实验中使用时,没有发现任何区别。...https://github.com/EugenHotaj/nn-hallucinations 话虽如此,通过尝试消除生成图像中高频噪声,可以获得更好结果。...input_imginput_img 结论 如果到此为止,现在应该对使用Neural Style Transfer生成漂亮图像有很多了解。虽然概念上讲很简单,但要获得高质量结果需要多加注意。

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Numpyascontiguousarray说起

带着这些疑问,我搜了比较多资料,在stack overflow上发现一个比较详细回答,简单明白地将Numpy里面的数组连续性问题解释清楚了,因此这里翻译过来,希望能帮助到别的有同样疑问小伙伴。...如果想要向下移动一列,则只需要跳过3个块既可(例如,0到4只需要跳过1,2和3)。 上述数组转置arr.T则没有了C连续特性,因为同一行中相邻元素现在并不是在内存中相邻存储了: ?...性能上来说,获取内存中相邻地址比不相邻地址速度要快很多(RAM读取一个数值时候可以连着一起读一块地址中数值,并且可以保存在Cache中)。这意味着对连续数组操作会快很多。...补充 Numpy中,随机初始化数组默认都是C连续,经过不规则slice操作,则会改变连续性,可能会变成既不是C连续,也不是Fortran连续。...Numpy可以通过.flags熟悉查看一个数组是C连续还是Fortran连续 >>> import numpy as np >>> arr = np.arange(12).reshape(3, 4)

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Oracle给Select结果集加锁,Skip Locked(跳过加锁行获得可以加锁结果集)

2、Skip Locked(跳过加锁行获得可以加锁结果集) Skip locked是oracle 11g引入。...通过skip locked可以使select for update语句可以查询出(排除已经被其他会话加锁了数据行)剩下数据集,并给剩下数据集,进行加锁操作。...根据结果集,我们发现ID=1数据行被排除了 b、测试二 新建SQL窗口1(相当于新建一个会话)代码如下:执行如下语句 select * from test8 for update ?...根据测试一结果得出推论:如果使用skip locked的话将查询不出任何结果 新建SQL窗口2(相当于新建一个会话)代码如下:执行如下语句 select * from test8 for update...没有查出任何结果集,ok,推论正确!

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AAAI 2020 | 用渐进打磨获得最佳显著性目标检测结果

同时以VGG16做骨干网络结果论文在实验部分也展示了。 具体来说ResNet-101网络可以用stride=2下采样操作来分成5个块。...在获得相同维度多个特征之后,一系列FPM模块被接在每个特征图后面以进行特征精炼。Figure2展示了一个 T=2 例子。...具体来说,较深一侧到较浅一侧采用了残差连接。结果,将具有全局信息高级特征直接注入到较低级特征中,以帮助更好发现显著区域。...然后作者使用了一个辅助损失,具体就是优化在FM模块之前一系列中间结果,最终网络总损失如下: ?...3 实验结果 下面的Table1展示了本文方法在5个数据集上均获得了SOTA精度,证明了此方法有效性。 ? 4 可视化展示 ?

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黑客与画家风花雪月,Switch游戏获得灵感

假如黑色圆圈是要移动角色,那么判断移动范围第一步就是判断上下左右四个格子是否可以行走,根据周边四个格子地形所消耗行动力比较角色行动力,如果行动力足够那么这个格子就可以行走,存入结果;如果行动力不够那么这个格子就不能行走...假如上轮判断中只有两个打对号格子可以行走,那么我们将这两个格子存入结果,并继续从这两个格子出发,以这两个格子作为新起点继续判断他们周围格子(上轮判断过格子可以跳过不用再次判断)是否满足移动条件,以此类推...,直到行动力不够再继续移动,那么结果列表里存储格子就是最终结果了,我们根据结果做地图表现就可以了。...下面这个函数就是我们在业务中控制角色每次要移动前去获取可移动数据接口了,该接口中首先把角色站点存入结果列表,作为肯定可以行走原点开始逐步扫描,最终把扫描结果返回,其中做了是否返回边缘不可行走格子判断逻辑...最后我们看一下扫描函数里调用检查单个格子是否可以移动逻辑,这里判断了坐标点是否有效、是否已经在结果列表里了、还有行动力是否足够判断。

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随机加权平均 -- 在深度学习中获得最优结果新方法

但是,你也可以集成相同结构神经网络模型,也会得到很棒结果。在网络快照集成法论文中,作者基于这种方法使用了一个非常酷技巧。...但在这篇博客即将讨论论文中,作者提出了一种新基于权重集成方法。这种方法通过结合相同网络结构不同训练阶段权重获得集成模型,然后进行预测。...这种方法有两个优点: 当结合权重时,我们最后仍然是得到一个模型,这提升了预测速度 实验结果表明,这种方法打败了当前最先进网络快照集成法 来看看它是怎么实现吧。...这是一篇关于随机加权平均新论文所获得成果。 随机加权平均(SWA,Stochastic Weight Averaging) 随机加权平均和快速几何集成非常近似,除了计算损失部分。...而预测时,只需要一个当前平均模型进行预测。用这个模型做预测,比前面提到方法,速度快得多。之前方法是用集合中多个模型做预测,然后对多个预测结果求平均。

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数据科学 IPython 笔记本 9.10 数组排序

:它反复应用数组随机打乱,直到结果是有序。...NumPy快速排序:np.sort和np.argsort 尽管 Python 内置了sort和sorted函数来处理列表,但我们不会在这里讨论它们,因为 NumPy np.sort函数效率更高,...使用转换成对平方距离,我们现在可以使用np.argsort对每行排序。...函数执行此操作: K = 2 nearest_partition = np.argpartition(dist_sq, K + 1, axis=1) 为了可视化这个邻居网络,让我们快速绘制点和线,它表示每个点到其两个最近邻居连接...看一眼,有些点有两条以上线可能看起来很奇怪:这是因为如果 A 是 B 两个最近邻之一,这并不一定意味着 B 是 A 两个最近邻点之一。

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Numpy索引与排序

花哨索引探索花哨索引组合索引Example:选择随机点利用花哨索引修改值数组排序Numpy快速排序:np.sort,np.argsort部分排序:分割 花哨索引 花哨索引和前面那些简单索引非常类似...花哨索引让我们能够快速获得并修改复杂数组值子数据集。 探索花哨索引 花哨索引在概念上非常简单, 它意味着传递一个索引数组来一次性获得多个数组元素。...] # 获得三个不同元素,可以用以下方式实现 [x[], x[], x[]] [, , ] # 另一种方法是传递索引单个列表或数组来获得同样结果 ind = [, , ] x[ind] array...概念角度理解, 这是因为 x[i] += 1 是 x[i] = x[i] + 1 简写。x[i] + 1 计算后,这个结果被赋值给了 x 相应索引值。...# np.argsort返回是原来数组排好序索引值 x = np.array([, , , , ]) i = np.argsort(x) print(i) [ ] # 通过花哨索引创建有序数组

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NumPy学习笔记—(33)

我们可以这样做: [x[3], x[7], x[2]] [71, 86, 14] 还有一种方法,我们以一个数组方式将这些元素索引传递给数组,也可以获得相同结果: ind = [3, 7, 4]...还有一个类似的方法是reduceat()方法,你可以 NumPy 文档中阅读它说明。 1.5.例子:数据分组 你可以使用上面的方法对数据进行高效分组,用于定义自己直方图。...我们 Python 內建排序开始介绍,然后再去讨论 NumPy 中为了数组优化排序函数。...2.1.NumPy 中快速排序:np.sort 和 np.argsort 虽然 Python 有內建sort和sorted函数可以用来对列表进行排序,我们在这里不讨论它们。...NumPy 提供了np.partition函数来完成这个任务;结果会分为两部分,最小K个值位于结果数组左边,而其余值位于数组右边,顺序随机: x = np.array([7, 2, 3, 1,

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SUMO输出文件中获得队列转移矩阵

SUMO功能是很强大,不过可视化和后期期望结果多样性似乎就不太如人意了。 本次我们利用SUMOdump仿真输出文件来获取一个队列转移矩阵(lane change rate matrix)。...3.python处理 获取csv,那么之后处理就方便多了。我们可以轻易把csv文件导入到python,利用python强大pandas和numpy模块处理。...import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv('E:/dump.csv',sep = ';') dataFrame = pd.DataFrame...lane = dataNtNdSort['lane_id'] lane=lane.drop_duplicates() lane.to_csv('E:/lane.csv') 上面的python代码,dump...4.excelVBA生成矩阵 把生成数据,按照上图,相同间隔相同空行放置。从左往右前两列为python导出cl.csv中数据,要把列名删除。H列就是生成lane.csv中数据。

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