数据库索引实践经验·关于数据库建索引和插数据两者先后顺序对效率的影响 案例2·新数据库建索引和导数据 （1） 先定义索引 （schema） 再 （2) load 数据 比 （2)(1）快的理论分析...你们谁实践了之后可以说一声） 【(1)(2)】的话是边写入数据边建立索引将索引写数据库； 【（2）（1）】 的话先把数据全部写入， （1）的时候会将（2）阶段数据全部读出，建立实际索引写入数据库...【（2）（1）】 至少比【（1）（2）】多了一个读全部数据的过程。 （1）只能被称为定义索引schema，而不是实际的简历起索引。...案例2的反例： https://blog.csdn.net/wacthamu/article/details/9672193 结论：当只有一个聚集索引的时候，先建立聚集索引再插入数据的效率更高；有非聚集索引的时候先插入数据再建索引的...案例1·重新生成和重新组织索引区别 某表记录有1亿条左右（数据已存在且庞大），12个索引（索引已存在），“删除全部索引后再插入新索引 的速度“ 是 ”直接用新索引修改原来的12个索引的速度”
（2）由于CAN-FD仅支持数据帧，因此始终发送占优势的RRS（保留）。 IDE位保持在相同位置，并以相同的动作来区分基本格式（11位标识符）。...与CAN 2.0相比，在CAN-FD帧中，在控制字段中添加了三个新位： （1）扩展数据长度（EDL）位：隐性表示帧为CAN-FD，否则该位为显性（称为R0）在CAN 2.0帧中。...提供的主要功能与CAN 2.0相比，CAN‑FD的改进之处在于数据有效负载的增加和速度的提高由CAN-FD中可用的BRS，EDL和ESI位来确保。 ?...用于控制接收的特定位字段是滤波器索引，可接受的不匹配帧和Rx时间戳。用于传输的特定位字段是消息标记（message marker）和event FIFO控制位。...一个大小Rx FIFO元素由前面RAM管理中指定的公式定义。 标头信息包含标识符，DLC字段，控制位和位字段（过滤器索引，可接受的不匹配帧，Rx时间戳）。
为了在更具挑战性的基准测试上评估本文的模型，作者收集了两个关于视频时刻检索和问答的新数据集——How2R和How2QA。...VSM旨在学习局部对齐（在视觉帧和字幕句子之间）和全局对齐（在视频片段和字幕句子序列之间）。FOM是通过学习随机重排序帧的原始顺序来建模视频的顺序特征的。...作者希望模型学习： 1) 局部对齐 ——开始和结束索引，表示与查询对齐的视觉帧的span； 2) 全局对齐 ——匹配采样查询的整个视频。...注意，XML分别计算了每种模态的查询-视频匹配得分，最终的匹配得分是两个分数之和。...此外，作者还提出了两个基于文本的视频时刻检索和视频QA的新数据集，作为下游评估的额外基准。
2.为了压缩每个宏块，首先在当前帧和前后帧中搜索，找到与我们想要压缩的宏块相似的宏块。 3.记录最佳匹配的宏块的位置（位于哪一帧以及在该帧中的位置）。...1.编码器搜索匹配宏块以减少需要传输的数据的大小，整个过程通过运动估计和补偿来完成，这使得编码器可以在另一帧内发现宏块的水平和垂直位移。...） 由于B帧可以参考和插入在它之前和之后发生的两个（或更多）帧（在时间维度上），所以它可以显著降低帧的大小，同时保持视频质量。...所以，编码器和解码器需要在内存中维护两个“顺序”或“序列”：一个将帧放置在正确的显示顺序中，另一个用于将帧按照编码和解码所需顺序放置。 由于重新排序的要求，B帧会影响解码器缓冲区的大小，并增加延迟。...在合适的位置插入P帧和B帧可以减小视频文件尺寸或者比特率，并且仍能保持一定的视频质量水平。
时间冗余（帧间预测） 让我们探究去除时间上的重复，去除这一类冗余的技术就是帧间预测。 我们将尝试花费较少的数据量去编码在时间上连续的 0 号帧和 1 号帧。 ?...首先，我们将0 号帧 视为一个个分块的集合，然后我们将尝试将 帧 1 和 帧 0 上的块相匹配。我们可以将这看作是运动预测。...维基百科—块运动补偿 “运动补偿是一种描述相邻帧（相邻在这里表示在编码关系上相邻，在播放顺序上两帧未必相邻）差别的方法，具体来说是描述前面一帧（相邻在这里表示在编码关系上的前面，在播放顺序上未必在当前帧前面...原始帧运动预测 我们预计那个球会从 x=0, y=25 移动到 x=6, y=26，x 和 y 的值就是运动向量。进一步节省数据量的方法是，只编码这两者运动向量的差。...这是一张运动预测与实际值相叠加的图片。 ? 运动预测 但我们能看到当我们使用运动预测时，编码的数据量少于使用简单的残差帧技术。 ?
而3和4相比where条件的顺序不一样，为什么4可以用到索引呢？是因为MySQL本身就有一层SQL优化，他会根据SQL来识别出来该用哪个索引，我们可以理解为3和4在MySQL眼中是等价的。...MYSQL使用SPATIAL关键字进行扩展，使得能够用于创建正规索引类型的语法创建空间索引。 聚簇索引和非聚簇索引 聚簇索引中键值的逻辑顺序和表中相应行的物理顺序相同。...聚簇索引类似于电话簿，后者按姓氏排列数据。由于聚簇索引规定数据在表中的物理存储顺序，因此一个表只能包含一个聚簇索引。...B-树和B+树 B-Tree （读作b树，不是b减树） 不管是二叉树还是平衡二叉树，每个节点最多只能有两个子节点，这就注定了它的高度受限于子节点的个数，于是B树横空出世。...B+ 树的特点是能够保持数据稳定有序，元素自底向上插入，其插入与修改拥有较稳定的对数时间复杂度。 B+树相对于B树有几点不同： 非叶子节点只存储键值和指针。 所有叶子节点之间都有一个链指针。
通用函数：索引对齐 对于两个Series或DataFrame对象的二元操作，Pandas 将在执行操作的过程中对齐索引。这在处理不完整数据时非常方便，我们将在后面的一些示例中看到。...2 9.0 3 5.0 dtype: float64 ''' 数据帧中的索引对齐 在DataFrames上执行操作时，列和索引都会发生类似的对齐： A = pd.DataFrame(rng.randint...，无论它们在两个对象中的顺序如何，并且结果中的索引都是有序的。...), subtract() * mul(), multiply() / truediv(), div(), divide() // floordiv() % mod() ** pow() 通用函数：数据帧和序列之间的操作...执行DataFrame和Series之间的操作时，与之相似，索引和列是保持对齐的。
在上文中，我们都是假设索引只引用了单个的列，实际上，MySQL中的索引可以以一定顺序引用多个列，这种索引叫做联合索引，一般的，一个联合索引是一个有序元组，其中各个元素均为数据表的一列，实际上要严格定义索引需要用到关系代数...这里有一点需要注意，理论上索引对顺序是敏感的，但是由于MySQL的查询优化器会自动调整where子句的条件顺序以使用适合的索引，例如我们将where中的条件顺序颠倒： ? 效果是一样的。...此时索引使用情况和情况二相同，因为title未提供，所以查询只用到了索引的第一列，而后面的from_date虽然也在索引中，但是由于title不存在而无法和左前缀连接，因此需要对结果进行扫描过滤from_date...看起来是用了两个范围查询，但作用于emp_no上的“BETWEEN”实际上相当于“IN”，也就是说emp_no实际是多值精确匹配。可以看到这个查询用到了索引全部三个列。...因此在MySQL中要谨慎地区分多值匹配和范围匹配，否则会对MySQL的行为产生困惑。 相关阅读 MySQL索引背后的数据结构及算法原理
给定一个由多个图像帧组成的视频片段作为输入，VisTR直接输出视频中每个实例的掩码序列。其核心是一种新的、有效的instance sequence匹配与分割策略，它在序列级对实例进行整体监控和分割。...研究思路： 研究人员将视频实例分割问题建模为一个直接的序列预测问题。给定由多个图像帧组成的视频片段作为输入，VisTR按顺序输出视频中每个实例的掩码序列。...编码器的输入为预设的instance queries和编码器的输出。这样，预测的结果按照原始视频帧序列的顺序输出，输出为nT个instance向量，即学习到的instance queries。...解码器输出的固定个数的预测序列是无序的，每一帧包含n个instance sequence。本论文和DETR相同，利用匈牙利算法进行匹配。...然后attention maps将与对应帧的初始backbone的特征B和变换后的编码特征E融合，遵循与DETR类似的实践。融合的最后一层是可变形卷积层。
将历史提取的视频特征放在向量数据库 Milvus 中，经过 Milvus 数据库召回 topK 的向量，然后通过一定的策略进行过滤合并，得到相似的视频的候选集，经过细致的音频指纹的比对，基本可以得到相似视频的集合...最后，根据业务上的其他特征，如时长、标题等等特征的完整比对，最终形成相似视频集合。 识别效果需要同时兼顾召回和精度这两个方面。...这种策略有一定缺陷，比如短视频常用的“拍同款”功能中，拍出来的音频十分相似，比对结果可能不是很好。整体来看的话，这样的策略还是能达到 90% 以上的精度和召回率目标。...比如，我们发现两个相同或者相似的视频，我们会是根据视频的发布时间以周为单位去进行分区。在召回的时候，选择该视频所在分区相近的几个分区进行查询。...在未来，我们期待 Milvus 数据库对以下方向进行优化： 匹配分级：对匹配结果进行分级，对于低于阈值之下的视频通过视频处理、采集更细致的视频特征，进行二次匹配； 索引构建效率提升：与社区合作，针对二值索引的构建性能进行优化
视频是由一系列图片按照时间顺序排列而成： 1）每一张图片为一帧； 2）每一帧可以理解为一个二维矩阵； 3）矩阵的每个元素为一个像素。...例如 H.264 / AVC 标准，它定义了什么是符合标准的视频流，对每一个比特的顺序和意义都进行了严格地定义，对如何使用每个比特或者几个比特表达的信息也有精确的定义。...7、帧间预测技术 以下5张图片是一段视频的前5帧：可以看出，图片中只有Mario和砖块在运动，其余的场景大多是相似的，这种相似性就称之为时间冗余。...下图中红色圈出的白色箭头即编码砖块和Mario时的运动信息，它们都指向了前一帧中所在的位置。Mario和砖块都有两个箭头，说明它们都被划分在了两个块中，每一个块都有单独的运动信息。...为了充分利用已经编码过的帧来提高运动补偿的准确度，从H.264开始引入了多参考帧技术。 即：一个块可以从已经编码过的很多个参考帧中进行运动匹配，将匹配的帧索引和运动矢量信息都进行传输。
基于块的运动补偿的流程如下（针对当前帧中每一个MxN大小的采样块）： 搜索过去或者未来的参考帧中的一个相似的MxN采样块。...具体的做法可能是，将当前帧的MxN块和搜索区域中所有可能的MxN块进行比较，从中选取最匹配的块。一个流行的判断“匹配”的准则是，将两个块进行相减得到残余，残余的Energy越低匹配度越高。...残余宏块与标示了最佳匹配区域和当前宏块的相对位移的移动向量一起编码并传输。...然后是重扫描，每个系数乘以一个整数以近似的还原其原始值： 重扫描后的图式权重系数，加上标准化基础图式，经过反向离散余弦变换/整数变换可以重新创建出采样的残余数据： 得到采样残余后，解码器使用和编码器一样的预测...解码顺序 帧和帧之间可能存在引用（时域预测）关系，因此它们的解码顺序必须是确定的。
但是我们存储和搜索的大多数东西仍然只是数字或字符串。虽然处理字符串显然比处理数字复杂一些，但我们通常只需要一个完全匹配 - 或者可能是一个简单定义的模糊模式。...我们记录了单词之间出现的距离。我们使用这个距离数据根据单词与同一个单词的距离来猜测相似的单词。...例如，阅读奇幻文学，我可能会看到“国王”和“女王”的非常相似的用法: Word2Vec 解释 当然，这里的值是任意的。...目的通常是找到相似的向量。所以最初，我们将生成的向量嵌入添加到数据库中。 由于结果不是精确匹配，准确性与速度之间存在自然的权衡。这也是个别供应商进行推销的地方。...像传统数据库一样,也需要对向量进行索引以提高效率，并进行后处理以对结果施加顺序。 索引是一种提高效率和聚焦搜索相关属性的方法，削减大型向量。
HTTP2下层协议依旧是TCP，但把HTTP分成了语法和语义两个部分，语义层不做改动（比如请求方法、状态码等都保持不变） 头部压缩 HTTP1.1只能对请求体无法压缩，但HTTP2除了对请求体进行压缩还可以对...二进制帧 HTTP2相比于HTTP1.1使用了二进制进行数据传输，提高了HTTP的传输效率，同时也方便了使用位运算对HTTP数据进行解析。...HTTP2把报文整体划分为两个帧，分别是Headers Frame和DATA Frame。...：帧数据，存放的是HTTP头部和包体 HTTP2帧类型 HTTP2的帧类型大体分为两种： 数据帧 控制帧 帧类型 类型编码 用途 数据帧 DATA 0x0 传输HTTP包体 数据帧 HEADERS 0x1...同一个连接中的Stream ID不能复用，必须严格顺序递增，如果StreamID消耗完，会发送一个GOAWAY控制帧关闭TCP连接。
为了进行候选帧检验，我们通常利用几何验证。利用极线约束来检验最好的匹配候选帧。而且利用直接索引的方式更快的计算对应点。...SIFT和SUFT的描述子是由浮点数组成的，经常需要计算欧式距离。 图像数据库 为了检测闭环，我们利用分层的单词和直接及反向索引组成图像数据库。...闭环检测算法 为了检测到闭环，本文用了作者以前的工作[5][6],主要包含以下这四个过程： A.数据库查询 我们利用图像数据库来存储和检索和给定的图像相似的图像，当最新的图像进来了 ?...D.几何一致性检测 我们在两个匹配的闭环候选帧用几何检测。这个检验是通过它至少12个对应点利用随机样本一致性(RANSAC)找到I_t和I_t'之间的一个基础矩阵。...为了在I_t和I_t'获得对应点，直接查找I_t'帧的直接索引，仅对在词袋中l级的相同节点中的特征进行比较。这个条件加快了特征匹配的计算速度。
单张标注每一帧是否有气球太耗时，通常人们看一遍说这个视频里是否有气球，就得到了多示例学习的数据。 10000帧的数据不是每一个都有气球出现，只要有一帧有气球，那么我们就认为这个数据包是有气球的。...作者对最新模型在ActivityNet数据集上进行分析，发现最新模型的预测结果中，有超过65%的时间关系与它们描述的顺序是相矛盾的。...然后，作者探索段落中两个描述的顺序，优化它们的联合匹配分数来捕获时间一致性 。...Temporal Consistency 由于视频帧是按时间顺序展示的，因此不同MoI的时间关系本质上应该按照段落中描述的顺序进行编码。...CRM通过在训练过程中根据时间顺序和视频段落描述中的扩展查询，尽可能减少了单个句子与视频片段proposal不匹配的问题。
设置数据 使用category数据类型，按照想要查看的方式设置顺序 不严格要求，但是设置了顺序有助于分析，一直保持所想要的顺序 df["Status"] = df["Status"].astype...建立透视表 只使用index参数 pd.pivot_table(df,index=["Manager","Rep"]) # index表示索引 ?...使用index和values两个参数 ? 使用aggfunc参数，指定多个函数 ? 4.使用columns参数，指定生成的列属性 ? 解决数据的NaN值，使用fill_value参数 ?...查看总数据，使用margins=True ? 不同的属性字段执行不同的函数 ? ? Status排序作用的体现 ?...高级功能 当通过透视表生成了数据之后，便被保存在了数据帧中 查询指定的字段值的信息 ? 图形备忘录 ?
从start开始，返回str在串中位置，不存在返回-1 } 2.串的存储 串的存储结构包括：顺序存储 和 链式存储。...模式串：在主串中需要寻找的子串，长度用m表示。 模式匹配特点： 匹配成功，返回模式串的首字母在主串中的位序号（索引号）。...模式串从头开始 第二趟：i 从 2 --> 7 遇到不匹配的数据时，需要移动模式串，当前公共部分是“abcab”，有最大公共前后缀 第三趟： i=7 位置数据不一致 遇到不匹配的数据时...压缩存储：多个值相同的矩阵元素分配同一个存储空间，零元素不分配存储空间。 存储有效数据，零元素和无效数据不需要存储。 不同的举证，有效和无效定义不同。 ...) -->索引库0,0表示方式 因为：i >= j k= i(i+1)/2 +j = 7 * 8 / 2 + 4 = 32 32为索引为0的一维数组的下标 数据b下标是从1开始，对应的下标 32
但是预测序列的顺序其实是基于一个假设的，即在帧的维度保持帧的输入顺序，而在每帧的预测中，不同实例的输出顺序保持一致。...帧的顺序比较容易保持，只要控制输入和输出的顺序一致即可，但是不同帧内部实例的顺序其实是没有保证的，因此我们需要设计专门的监督模块来维持这个顺序。...为了找到这个监督，并且直接在序列维度进行监督，我们提出了Instance Sequence Matching的模块，这个模块将每个实例的预测序列和标注数据中每个实例的ground truth序列进行二分匹配...，利用匈牙利匹配的方式找到每个预测最近的标注数据，作为它的groud truth进行监督，进行后面的loss计算和学习。...给定一个含有多帧图像的视频作为输入，VisTR直接按顺序输出视频中每个实例的掩码序列。该方法的核心是一种新的实例序列匹配和分割的策略，能够在整个序列级别上对实例进行监督和分割。
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