python使用数组作为索引遍历数组 import numpy as np a=np.arange(0,5) print(a) # [0 1 2 3 4] b=np.arange(0,10).reshape...(5,2) print(b) # [[0 1] # [2 3] # [4 5] # [6 7] # [8 9]] # 将一维数组作为二维数组的索引 c0=b[a][:,0] print(c0)
项目中一般使用的都是单表查询，但是在一些业务场景下，偶尔会选择联表查询，一直对联表查询时如何使用索引一直感到很好奇。...正好近期项目中遇到一个问题，联表查询时，没有建立索引，耗时居然达到了可耻的10分钟，所以趁机了解了一下。...给Where条件建立索引，并不一定会使用。...--------+---------+-------------------+------+----------+------------------------------+ 结果执行上来看，并没有使用索引...-------------+----------+---------+-------------------+------+----------+-----------------------+ 则会使用索引
一、JavaScript 数组索引 1、数组索引 在 JavaScript 中 , 数组 的 " 索引 " 又称为 " 下标 " , 从 0 开始计数 , 是 可用于访问 数组元素 的 " 序号 " ;...通过 数组索引 可以 访问 / 获取 / 修改 对应的数组元素 , 语法如下 : 数组名称[索引] 访问数组 元素 时 , 要注意数组的边界 , 如果尝试访问一个不存在的索引 , 会返回 undefined...数组 中的 'banana' 元素 的索引是 1 , arr 数组 中的 'cherry' 元素 的索引是 2 ; 该 arr 数组中只有 3 个元素 , 所以 第四个元素 索引 3 是不存在的 ,...0 ~ 2 索引对应的元素 , 访问第 4 个元素获取的值为 undefined ; 二、JavaScript 遍历数组 1、使用 for 循环遍历数组 JavaScript 中 使用 for 循环遍历数组...是 最常用的方式 ; 循环控制变量 初始化为 0 , 然后每次循环累加 1 , 循环 数组元素个数 次 , 这样就能实现 数组的完整遍历 ; 使用 arr.length 可以获取 arr 数组的长度
为什么需要二级索引 Hbase默认只支持对行键的索引，那么如果需要针对其它的列来进行查询，就只能全表扫描了。表如果较大的话，代价是不可接受的，所以要提出二级索引的方案。...而其它的像利用Phoenix，solr等外部框架构建索引对Hbase的学习并没有太大的帮助。综上所述，我使用了Hbase自带的Cprocessor（协处理器）来实现。...很容易想到建立cf1:col2的映射关系，即将它们提取出来单独放在一张索引表中，原表的值作为索引表的行键，原表的行键作为索引表的值，这就是Hbase的倒排索引的思想。...也就是在Put数据到原表之前/之后使用Coprocessor提供的prePut/postPut方法向索引表中插入你想要的数据！...方法中向索引表中插入数据。
使用CLIP进行搜索 通过使用来自hugging face的预训练CLIP模型，我们可以构建一个简单而强大的视频搜索引擎，并且具有自然语言能力，而且不需要进行特征工程的处理。...存储索引 对于底层索引存储，我们使用LevelDB（LevelDB是由谷歌维护的键/值库）。...总结 通过CLIP可以轻松地创建一个频搜索引擎。使用预训练的CLIP模型和谷歌的LevelDB，我们可以对视频进行索引和处理，并使用自然语言输入进行搜索。...通过这个搜索引擎使用户可以轻松地找到相关的视频，最主要的是我们并不需要大量的预处理或特征工程。 那么我们还能有什么改进呢？ 使用场景的时间戳来确定最佳场景。 修改预测让他在计算集群上运行。...使用向量搜索引擎，例如Milvus 替代LevelDB 在索引的基础上建立推荐系统 等等 最后： 可以在这里找到本文的代码:https://github.com/GuyARoss/CLIP-video-search
引言 我们经常使用搜索引擎。当我们需要查询时，我们可以使用像 Google 这样的搜索引擎来检索最相关的答案。 大多数查询格式是基于文本的。...为了解决这个问题，我们可以使用产品的图像，提取其特征，并利用这些特征检索相似的产品。我们称这个概念为基于内容的图像检索。 在本文中，我将向您展示如何使用 Python 构建图像搜索引擎。...基于内容的图像检索 在我向您解释如何使用 Python 构建图像检索之前，让我向您解释基于内容的图像检索的概念。 基于内容的图像检索(CBIR)是一种基于给定图像的相关图像检索系统。...你已经创建了自己的图片搜索引擎。好吧，这并不是非常类似于谷歌，但至少你知道的概念，如何基于内容的图像检索工作。...如果你对 web 开发有所了解，也许你可以使用 Flask 或 Django 这样的框架创建一个 web 应用程序来构建你自己的搜索引擎。 · END · HAPPY LIFE
使用Spark构建索引非常简单，因为spark提供了更高级的抽象rdd分布式弹性数据集，相比以前的使用Hadoop的MapReduce来构建大规模索引，Spark具有更灵活的api操作，性能更高，语法更简洁等一系列优点...@(Field@field)("dtime") dtime:String ) /*** * Spark构建索引...,格式一定是约定好的 val rdd = sc.textFile("hdfs://192.168.1.187:9000/user/monitor/gs/"); //通过rdd构建索引...//遍历分区，构建索引 rdd.foreachPartition(line=>indexPartition(line)); } } ok，至此，我们的建索引程序就写完了...shard，这样以来，才能真正达到高效批量的索引构建
为了证明这一点，将使用BERT特征提取为文本构建最近邻搜索引擎。...第3步：创建特征提取器 现在将使用序列化图形来使用tf.Estimator API构建特征提取器。需要定义两件事：input_fn和model_fn input_fn管理将数据导入模型。...可以自己运行T-SNE或使用右下角的书签加载检查点（加载仅适用于Chrome）。 第5步：构建搜索引擎 现在，假设拥有50k文本样本的知识库，需要快速回答基于此数据的查询。...有多种方法可以在向量空间中定义“最接近”，将使用欧几里德距离。 因此要为文本构建搜索引擎，将遵循以下步骤： 矢量化来自知识库的所有样本 - 得到S 向量化查询 - 给出Q....虽然使用监督数据可以进一步提高性能，但所描述的文本特征提取方法为下游NLP解决方案提供了坚实的基线。 以上是使用BERT和TensorFlow构建搜索引擎的指南。
B+树索引使用(8)排序使用及其注意事项（二十) 用于分组 有时候我们会对一些相同的数据进行分组：SELECT name, birthday, phone, COUNT(*) FROM person_info...用主键id查询聚簇索引的b+树，这时候的id不是相连的，所以是随机I/O，效率比顺序I/O低很多。 所以会使用两个索引，二级索引的时候顺序I/O，效率高很多，聚簇索引的时候随机I/O效率低很多。...所以如果回表的主键数据太多，占百分之80以上需要回表，那还不如直接聚簇索引全表扫描查询。...那我们什么时候用全表扫描的方式，什么时候用二级索引+回表的聚簇索引方式呢？...这个就是神秘的mysql查询优化器需要做的事，查询优化器会先对数据进行统计，然后根据这些数据，来判断是全表扫描还是二级索引+回表的方式，如果回表的数据比较少，就用二级索引+回表，比如SELECT * FROM
我们基本上需要的是一个搜索引擎，它能够根据图像与搜索查询的对应程度对图像结果进行排序，可以用一种自然语言表示，，也可以用其他查询图像表示。...我们将使用这些元数据作为监督源来学习有意义的联合文本-图像表示。为了管理计算和存储成本，这些实验仅限于时尚(服装、鞋子和珠宝)物品和50万张图像。...考虑到使用的训练损失，这是我们期望的。 文字图片搜索： 在这里，我们使用几个文本查询示例来在一组70,000张图像中搜索最佳匹配。我们计算查询的文本嵌入，然后计算集合中每个图像的嵌入。...图像搜索: 在这里，我们将使用图像作为查询，然后在包含70,000张图像的数据库中搜索与之最相似的示例。排序是由每对图像在嵌入空间内的欧氏距离决定的。 ? ?...结论: 在这个项目中，我们研究了机器学习模块，它允许我们构建一个基于关键字和图像的搜索引擎，应用于图像集合。
oracle中的多维数组 Oracle中常说的数组就是嵌套表，下面给出两个多维使用实例，引出和PG的差异： 一维赋值（第一行给1列） set serveroutput on; declare type...PG中没有oracle中的嵌套表，往往会把PG的数组概念对应到Oracle的嵌套表上，因为数据逻辑存储形式都表现为数组。...可以做到第一行是[1]，第二行是[11,21,31]，推测oracle的嵌套表类型是完全独立的一套类型系统，用指针数组实现，类似于C语言中的指针数组，使用比较灵活。...arrarr = [*p1, *p2] *p1 : [1] *p2 : [11,21,31] 所以把Oracle的嵌套表搬到PG上还是有些麻烦的，大部分功能应该都没有对标替换的方法，最好在内核支持。...---- 下面介绍一些PG数组基操： 数组基本操作 CREATE TABLE sal_emp ( name text, pay_by_quarter integer
在某些情况下，or条件可以避免全表扫描的。本文使用mysql版本是5.7x 1 .where 语句里面如果带有or条件, myisam表能用到索引， innodb不行。...1)myisam表： CREATE TABLE IF NOT EXISTS `t_myisam` ( `id` int(1) NOT NULL AUTO_INCREMENT,...t_myisam (uid,aNum) values(4,44); mysql> explain select * from t_myisam where id=1 or uid =2; 2)innodb表：...用UNION替换OR (适用于索引列) 通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描....注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引.
最近我突然想到，Python 包已经发展到了这样一种程度，现在任何人都可以相当容易地构建能够提供高质量数据产品的数据缩减脚本。 天文数据无处不在，而且几乎所有的数据都是公开的——你只需要去寻找它。...您将需要pyfits或astropy （包含pyfits）才能将它们读入NumPy数组。 在某些情况下，数据以多维数据集形式出现，因此您应该沿z轴使用numpy.median将它们转换为二维数组。...对于某些SPHERE数据，您需要在同一张图像上获得同一片天空的两个副本（每个副本都有一个不同的滤镜），您需要使用索引和切片来提取这些副本。 主暗和坏像素图。...为此，使用NumPy蒙版数组使用这些元素提取不良像素的蒙版 。 这种不良像素的遮罩将非常重要-在处理数据以最终获得干净的组合图像时，您需要对其进行跟踪。...这是使用平面均匀光源拍摄的图像或一系列图像。 您将需要以此来划分所有科学原始图像（再次，使用numpy掩码数组使此操作很容易进行划分）。
Faiss构建一个基于向量的搜索引擎。...代码地址会在本文的最后提供 为什么要构建基于向量的搜索引擎？ 基于关键字的搜索引擎很容易使用，在大多数情况下工作得很好。...用Transformers 和Faiss构建一个基于向量的搜索引擎 在这个实际的例子中，我们将使用真实的数据。...这意味着在构建索引之前，我们必须更改输入的数据类型。 在这里，我们将使用IndexFlatL2索引来执行暴力的L2距离搜索。...结论 在本教程中，我们使用Sentence Transformers和Faiss构建了一个基于矢量的搜索引擎。我们的索引效果很好，并且相当简单。
在这篇文章中，我们使用一个预先训练好的BERT模型和Elasticsearch来构建一个搜索引擎。Elasticsearch最近发布了带有矢量字段的文本相似性搜索。...本文使用Elasticsearch和BERT按照以下架构实现了一个搜索引擎。这里，我们使用Docker将整个系统划分为三个部分：application, BERT和Elasticsearch。...创建Elasticsearch索引 您可以使用create index API向Elasticsearch集群添加新的索引。...创建文档 一旦创建了索引，就可以为某个文档建立索引了。这里的要点是使用BERT将文档转换为向量。得到的向量存储在text_vector字段中。...总结 在这篇文章中，我们使用Elasticsearch和BERT实现了搜索引擎。
Array programming with NumPy Charles et.al. 2020 in Nature NumPy是Python中一个主要的数组编程库，可进行矢量、矩阵和高维数组的数据计算...综述的第一部分介绍了NumPy的基本设计与用法：讲述了（1）数组基本概念，包括数据、计算机中数据存储形式、形状(Shape)和步幅(Step)等信息；（2）NumPy中元素索引的用法，即通过索引能返回数组中满足特定条件的单个元素...、子数组或元素；（3）NumPy强大的计算功能以及数组的向量化计算函数，如sum、mean和maximum等，以及 “广播”（broadcasting）规则。...不同研究领域也开发出了大型复杂的Python库，如用于绘制出第一张黑洞图像的eht-imaging库，就是在NumPy、SciPy、NetworkX、Astropy和Matplotlib等的支持下实现的...NumPy已经开发出一系列时间测试工具与独特的软件工程文化，不仅服务于NumPy自身发展，也服务于相关科学库与软件的构建，如Astropy。
NULL谓词条件返回少量的记录，适合走索引，但是却使用了全表扫描，是这个sql的性能问题所在。...如果不使用hint，根据测试库的两表数据分布，生成的执行计划是下面的样子： 不管哪一种计划，都要比原来MSGCONSUMER_LOG表全表扫描的执行计划效率高很多。...这个sql的问题其实是设计不合理导致的，transresult 这种索引字段，一般不定义为null，is null的写法更是断绝了单字段使用索引的可能。...这样，就可以不需要做索引上的改动，让优化器放心使用transresult 单字段上的索引。...总结： 索引字段不建议定义为null； 索引不保存null条目，如果要检索null，需要使用一定的技巧，如和常量组成联合索引。
其实物理学常量还有很多，下面给出表。...大多数 astropy.units 的使用者会伴随着使用 quantities：一个值和一个单位的组合。创建 Quantity 最简单的方式是使用一个数乘或者除内置的单位。...对标量矢量都有效，矢量可以用序列表示，也可以用 numpy 数组表示。...），数据表（astropy.table），时间日期（astropy.time），天体坐标系统（astropy.coordinates），世界坐标系统（astropy.wcs），模型和适应（astropy.modeling...geopy.distance.distance 当前使用 geodesic。 有许多流行的椭球模型，使用哪一个最准确取决于你两个点在地球上的位置，默认使用总体最精确的 WGS-84椭球模型。
索引的出现其实就是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样。常见的索引模型有哈希表、有序数组、B+树。...还是上面这个根据身份证号查名字的例子，如果我们使用有序数组来实现的话，示意图如下所示： 图 2 有序数组示意图 有序数组 这里我们假设身份证号没有重复，这个数组就是按照身份证号递增的顺序保存的...也就是说，对于一个 100 万行的表，如果使用二叉树来存储，单独访问一个行可能需要 20 个 10 ms 的时间，这个查询可真够慢的。...InnoDB 的索引模型B+树 在 InnoDB 中，表都是根据主键顺序以索引的形式存放的，这种存储方式的表称为索引组织表。...这个过程称为回表。 也就是说，基于非主键索引的查询需要多扫描一棵索引树。因此，我们在应用中应该尽量使用主键查询。 来源：《MySQL实战45讲-林晓斌》
回表-使用非聚簇索引进行查找数据时，需要根据主键值去聚簇索引中再查找一遍完整的用户记录，这个过程叫做回表. 上面两个概念清楚以后，继续往下看。 新建一张测试表 t1.如下。...65 66 67 x 7 75 76 77 x 8 85 86 87 x 执行sql，如下： select b,c,d from t1 where b=15 and c=16 and d=17 这里使用了...即使我们sql写这样子： select a,b,c,d from t1 where b=15 and c=16 and d=17 a是主键列，但是在联合索引的叶子节点上，页存储了对应的主键值，所以依旧不需要回表操作...总结：使用覆盖索引，我们需要select出来的列，都已经存在了索引树的叶子节点上。...所以不需要回表操作，如果我们select出来的某列，不在该联合索引的叶子节点上（比如上表的e列），那就需要根据对应索引值，去聚簇索引树上回表查询对应的e列值了。
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