快乐，是精神和肉体的朝气，是希望和信念，是对自己的现在和来来的信心，是一切都该如此进行的信心。...`language` ON `film`.language_id = `language`.language_id 我们查询一百万多条后耗时为33457.8317 ms，大约30来秒，这是没有加索引的情况下...那么如果再连一次呢，模拟两个LEFT JOIN的场景 SELECT * FROM `film` LEFT JOIN `language` ON `film`.language_id...发现仅仅多了一秒左右啊 上面的连表SQL，就算在language表的language_id上加了索引，也是耗时35314.184 ms 也远远没有我们的单表快 所以结论： 同样的数据，单表多次查询在正确使用下...，比连表确实快不少 但连表只需要一条SQL而单表需要写一大堆代码
antd datet.png 要通过 new Date...changeDate(now) { console.log(now); // 中国区的时间格式 let time = new Date(now.
本文将详细介绍volatile和synchronized的区别以及如何选择合适的同步方式。...，在main函数中输出i的值时，能够正确地得到10000。...加上volatile后，该变量的值将被及时更新到主内存中，使得所有线程都能看到最新的值。synchronized关键字则不仅可以保证共享变量的可见性，还能够保证操作的原子性。...为了避免这个问题，可以考虑使用Lock接口提供的Lock和Condition机制来实现同步，相比synchronized具有更高的灵活性和可扩展性。...综上所述，volatile和synchronized都是Java多线程编程中常用的同步机制，但是它们的运行机制和使用方式有很大不同，需要根据具体的应用场景选择合适的同步方式。
一、定义 插值 是指在两个已知值之间填充未知数据的过程 时间插值 是时间值的插值 二、分类与比较 三、tip 光流法虽然很好，但是限制也很大，必须要 对比非常大 的画面，才能够实现最佳的光流效果，否则就会出现畸变现象...通常在加速之后突然实现短暂的光流升格，可以实现非常炫酷的画面。 光流能够算帧，但是实际上拍摄的时候还是 要尽可能拍最高的帧率 ，这样的话，光流能够有足够的帧来进行分析，来实现更加好的效果。...帧混合更多的用在快放上面。可实现类似于动态模糊的感觉，视觉上也会比帧采样要很多。 ---- [参考] 【剪辑中那些关于变速的技巧！】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/40174821 【视频变速的时间插值方式核心原理，你懂吗？】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/67327108 【更改剪辑的持续时间和速度】https://helpx.adobe.com/cn/premiere-pro/using/duration-speed.html
utm_content=m_31236 hbase中的宽表是指很多列较少行，即列多行少的表，一行中的数据量较大，行数少；高表是指很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。...据此，在HBase中使用宽表、高表的优劣总结如下： 查询性能：高表更好，因为查询条件都在row key中, 是全局分布式索引的一部分。高表一行中的数据较少。...所以查询缓存BlockCache能缓存更多的行，以行数为单位的吞吐量会更高。 分片能力：高表分片粒度更细，各个分片的大小更均衡。因为高表一行的数据较少，宽表一行的数据较多。HBase按行来分片。...根据查询模式，需要分布式索引、分片、**有很高选择度**（即能据此查询条件迅速锁定很小范围的一些行）的查询用字段，应该放入row key；能够均匀地划分数据字节数的字段，也应该放入row key，作为分片的依据...选择度较低，并且不需要作为分片依据的查询用字段，放入column family和column qualifier，不放入row key。
传统特征选择（非因果特征选择）和因果特征选择是两种不同的特征选择方法，它们在目标、方法和应用场景上有所区别。...在某些情况下，可能无法提供最优的特征子集。 应用场景： 适用于数据预处理和特征维度约简。 用于各种机器学习任务，如分类、回归和聚类。 二、因果特征选择 因果特征选择。...定义：因果特征选择关注于识别目标变量的马尔可夫毯（Markov Blanket，MB）作为特征子集。马尔可夫毯包括目标变量的直接原因（父节点）、直接结果（子节点）和其他父节点的子节点（配偶）。...这种方法通过考虑特征之间的局部因果关系来选择特征，从而促进更可解释和稳健的预测建模。 特点： 基于因果关系：因果特征选择考虑特征之间的因果关系，而不仅仅是相关性。...可以用于提高预测模型的可解释性和稳健性。 三、小结 利用贝叶斯网络框架和信息论，研究者揭示了因果和非因果特征选择方法的共同目标：寻找类属性的马尔可夫毯，即理论上最优的分类特征集。
表空间的选择，可以说是对表的日常管理以及访问性能有非常紧密的联系。 表空间是用来管理 MySQL 关系表的一种形式，有自己的磁盘文件。...MySQL 表空间可分为共享表空间和单表空间；其中共享表空间又可分为系统表空间和通用表空间。 下面我来逐一看下每种表空间的相关特性。...一般过程是这样的：建立和原来表一样的表结构和数据文件，把真实数据复制到临时文件，再删掉原始表定义和数据文件，最后把临时文件的名字改为和原始表一样的。...每个表空间可以包含一张或者多张表，也就是说通用表空间和表之间是一对多的关系。...和系统表空间类似，不会自动收缩磁盘空间； 和系统表空间类似，可以重命名表空间名字； 和单表空间类似，可以很方便把表空间文件定义在 MySQL 数据目录之外； 比单表空间占用更少的文件描述符，但是又不能像单表空间那样移植表空间
图片ClickHouse是一个面向列存储的分布式数据库管理系统，支持多种表引擎。不同的表引擎适用于不同的数据访问模式和性能需求。以下是几种常用的ClickHouse表引擎及其选择场景的示例：1....MergeTree引擎的数据按照时间粒度进行分区，可以实现快速的数据按天、按周、按月等时间片进行查询和汇总。例如，电商网站的交易记录可以使用MergeTree引擎进行存储和查询。2....例如，一个广告平台的后台数据系统可以使用这个配置来处理广告订单记录和用户点击记录。4. Distributed引擎：适用于分布式查询和跨集群数据复制的场景。...例如，一个全球性的电商企业可以使用Distributed引擎来加速对销售数据和用户行为数据的查询。...总结选择合适的ClickHouse表引擎取决于数据的特性，例如数据的排序方式、访问模式、写入要求、查询复杂度和数据冗余需求等。根据具体的场景和需求，开发人员可以选择适合的引擎来优化系统的性能和可用性。
首先数据选择有几个简单原则： 更小的通常更好。一般情况下，应该尽量使用可以正确存储数据的最小数据类型。例如只需要存 0~200，tinyint unsigned 更好。...通常情况下最好指定列为 NOT NULL，除非真的需要存储 NULL 值。如果查询中包含可为 NULL 的列，对 MySQL 来说更难优化，因为可为 NULL 的列使得索引、索引统计和值比较都更复杂。...对于存储和计算来说，int(1) 和 int(20) 是相同的。 实数类型：（float，double，decimal） float，double 属于浮点类型（近似值）。...decimal 属于定点类型（精确值）。 MySQL 浮点型和定点型可以用类型名称后加（M，D）来表示，M 表示该值的总共长度，D 表示小数点后面的长度。...枚举（enum）类型 MySQL 在内部会将每个值在列表中的位置保存为整数，并且在表的 .frm 文件中保存 “数字-字符串” 映射关系的 “查找表”。
图片的选择和显示 开发工具与关键技术：MVC 作者：盘洪源 撰写时间：2019年6月5日星期三 在做一些页面的时候避免不了图片的上传，这个图片的上传效果是怎么样的。 看下图： ?...这个就是图片的选择框，在我们点击这个框的时候会给我们弹出一个文件选择，当我们选中图片的时候就把图片显示在这个框上面，如果选中的不是一个图片这个时候就需要用到一个正则表达式来进行一个判断。... 然后是点击这个框就弹出一个图片文件的选择： function showImageFile(imageFileId) { $("#" + imageFileId).click...regexImageFilter.test(imgfFile.type)) { //alert("选择的不是一个有效的图片文件");...layer.msg('选择的不是一个有效的图片文件', { icon: 0 }); } imgReader.readAsDataURL(imgfFile
在一些系统中有时某张表会出现百万或者千万的数据量，尽管其中使用了索引，查询速度也不一定会很快。这时候可能就需要通过分库，分表，分区来解决这些性能瓶颈。一. 选择合适的解决方法1....独立空间结构就是每个对应的表保存对应的数据源和索引在一个后缀为ibd的文件中，表结构同样也保存在frm中。...格式frm同样也是表结构，myd为表的数据源，myi表的索引储存(所以一张表的索引不是越多越好，因为在添加和修改数据时也需要对索引库进行修改和添加)二. 表分区的几种分区类型1. ...RANGE分区：基于属于一个给定连续区间的列值，把多行分配给分区。2. LIST分区：类似于按RANGE分区，区别在于LIST分区是基于列值匹配一个离散值集合中的某个值来进行选择。3....HASH分区：基于用户定义的表达式的返回值来进行选择的分区，该表达式使用将要插入到表中的这些行的列值进行计算。这个函数可以包含MySQL 中有效的、产生非负整数值的任何表达式。4.
在两个选项中做出选择，该如何选？一个简单而又智能的方法就是A/B。本篇文章将简要地解释A/B测试背后的动机，并概述其背后的逻辑，以及带来的问题：它使用的P值很容易被误解。...然后计算一个 p 值并检查它是否在某个任意范围内，如5%。不妨选择Welch-t检验。...直接的方法是使用伯努利变量（Bernoulli_distribution），因为它们可以只取0和1的值，并使用一个概率参数。...我们发现最大可能性估计转换率，蓝色约为0.854%，红色约为1.135%，甚至还有这些估计值的可信区间。例如，蓝色的比率在0.62%和1.1%之间，概率为94%。 很好，对吗？...现在想象一下：这只是一个有可能增加销售额的微小变化。可能还有其他各种更小和更大的东西可以修补，让你的商店变得更好。比赛才刚刚开始！ 结论 有很多情况下，我们必须在两个选项中做出选择。
同时，用户也可在同步过程中设置投递策略，如指定源库中不同的表投递到目标端不同的Topic中。 那这两种方案在实际使用时如何选择呢？接下来为您详细介绍。 三、如何选择数据同步 最佳方案？...如果用户需要获取源数据库的历史存量和新增的数据，则选择方案一。...3.2 用户是否有自己的Kafka 方案一中，用户可以自行购买Ckafka，可灵活设置topic，比如创建多个Topic，将不同的表数据投递到不同的Topic中。...如果数据量大，对同步性能有要求，建议选择方案一的高规格链路；如果对性能要求不高，建议计算成本后，选择费用较低的一个方案即可。...用户采用不同表写入到不同Topic的形式，消费数据时每个Topic的数据独立消费，最终实现了高性能传输和高稳定性保障，同时有效降低了运维成本。
近期同事在讨论如何在PostgreSQL中一张大表，添加一个带有not null属性的，且具有缺省值的字段，并且要求在秒级完成。...default 'test'; ALTER TABLE Time: 36803.610 ms (00:36.804) 明显看到时间花费相当长，其实PostgreSQL在这里将数据完全重写了，主要原因就是就是添加的字段带有...，如何快速添加这么一个字段： 首先，在这里我们涉及三张系统表，pg_class（表属性）、pg_attribute（列属性）、pg_attrdef（缺省值信息），接下来依次看一下三张表的信息： #pg_class...-------+---------- 16384 | add_c_d_in_ms | 10 (1 row) Time: 0.418 ms #pg_attribute 这里还没有修改，和前面一致...，在此就查看了 #pg_attrdef 缺省值信息，这里只有原来的a9带有缺省值 postgres=# select * from pg_attrdef ; adrelid | adnum |
vue-element-admin一个基于 vue2.0 和 Eelement 的控制面板 UI 框架，这是使用vue技术栈开发的前端程序员的首选管理系统模板，模板以及非常的成熟了，并且有相关的社区和维护人员...废话不多说，首先看一下官方文档吧，看看官方文档是怎么给到的例子吧： DatePicker 日期选择器 https://element.eleme.cn/#/zh-CN/component/date-picker...，一般来说有三种 默认为 Date 对象 值："2021-05-12T16:00:00.000Z" 使用 value-format 值：2021-05-13 时间戳 值：1620835200000 日期格式...使用format指定输入框的格式；使用value-format指定绑定值的格式。...上面的例子里面是使用默认 Date 对象传值，我们这里实际需求中式第二种格式的值：2021-05-13 那就需要用到第二种，使用 value-format <el-date-picker
于是，你做了一次垂直拆分，将原来的 user 表拆分成了新的 user 表和 user_details 表。...第二步：将 TiDB 作为 MySQL 的从节点接入系统，所有线上读写还是都落到 MySQL，日末通过脚本或者任务验证 MySQL 的数据和 TiDB 的数据是否一致，这一步主要验证 MySQL 数据同步到...第四步：断掉 MySQL 和 TiDB 之间的同步，双写 MySQL 和 TiDB，所有的线上读流量都落到 MySQL。 第五步：将部分读流量切到 TiDB，验证 TiDB 写入的数据能够正常读取。...如果缓存分流和读写分离都扛不住了，且你身处互联网企业，基建尚可且运维也跟得上，分库分表仍然是第一选择； 但如果你身处一个传统的企业，基建很差甚至没有基建，那么你可以考虑考虑NewSQL。...技术没有高低之分，能解决问题的技术就是好技术，技术方案选择上切莫炫技，也切勿过度设计！
摘要：模型评估、模型选择和算法选择技术的正确使用在学术性机器学习研究和诸多产业环境中异常关键。...本文涵盖了用于模型评估和选择的常见方法，比如留出方法，但是不推荐用于小数据集。...因此，我们可以比较不同的算法，选择其中性能最优的模型；或者选择算法的假设空间中的性能最优模型。 留出验证方法 二、Bootstrapping 和不确定性 这章主要介绍一些用于模型评估的高级技术。...偏差和方差的不同组合 在 MNIST 数据集上 softmax 分类器的学习曲线 二维高斯分布中的重复子采样 三、超参数优化和模型选择 几乎所有机器学习算法都需要机器学习研究者和从业者指定大量设置。...这里重点介绍用于模型评估和选择的不同交叉验证方法，包括对不同超参数配置的模型进行排序和评估其泛化至独立数据集的性能。
给Cascader 级联选择器添加一个别名 <el-cascader :options="options" ref="myCascader"></el-cascader> 选择完毕之后可以通过别名获取...$refs['myCascader'].inputValue 当然，element-ui在一直更新变化，label值的字段可能不会一直是inputValue，如果通过inputValue无法获取，大家
当我们在使用Go进行开发时，设计嵌套的结构体是常见的情况。其中一个重要的决策是对于子结构体使用指针类型还是值类型。这个选择取决于多个因素，包括性能考虑、结构体的使用方式、以及程序的复杂性。...下面，我们将深入探讨这两种选择的优劣，并给出一个推荐。 1. 理解指针和值类型 首先，我们需要理解指针类型和值类型的基本区别。...使用值类型的优势和劣势 优势： 简单性：值类型简单易懂，使用时不需要考虑复杂的内存引用问题。 安全性：复制值意味着修改一个结构体不会影响到另一个，这使得程序更容易理解，也避免了意外的副作用。...但同时，需要注意管理内存引用和并发问题。 如果结构体比较小，或者优先考虑简单性和安全性，推荐使用值类型。这样可以避免指针相关的复杂性和潜在错误。...在决定之前，最好根据具体情况和需求进行实验和性能测试，选择最适合的方案。 希望这篇分析能帮助大家做出更合适的决策。在实际的Go开发工作中，理解和权衡这些因素将是设计高效、可维护代码的关键
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。...为了在特征选择过程中更好地利用 SHAP 的功能，我们发布了 shap-hypetune：一个用于同时调整超参数和特征选择的 Python 包。...它允许在为梯度提升模型定制的单个管道中组合特征选择和参数调整。它支持网格搜索或随机搜索，并提供基于包装的特征选择算法，如递归特征消除 (RFE) 或 Boruta。...我们将参数的调整与特征选择过程相结合。和以前一样，我们对不同的分裂种子重复整个过程，以减轻数据选择的随机性。对于每个试验，我们考虑标准的基于树的特征重要性和 SHAP 重要性来存储选定的特征。...SHAP 有助于减轻选择高频或高基数变量的影响。综上所述，当我们对数据有完整的理解时，可以单独使用RFE。Boruta 和 SHAP 可以消除对正确验证的选择过程的任何疑虑。
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