在Linux系统中，rsync是一种强大的工具，用于文件和目录的备份和同步。然而，在进行备份时，我们可能希望排除某些文件或目录，例如临时文件、日志文件或其他不需要备份的内容。...本文将介绍在Linux中使用rsync进行备份时如何排除文件和目录的方法。图片方法一：使用--exclude选项rsync提供了--exclude选项，可以在命令行中指定要排除的文件或目录。...方法三：使用rsync的模式匹配rsync还支持使用模式匹配来排除文件和目录。我们可以使用通配符来匹配文件和目录名。.../在上述示例中，我们使用*.log来排除所有以".log"结尾的文件，并使用temp*/来排除以"temp"开头的目录。...图片结论在Linux中，使用rsync进行备份时，排除文件和目录对于保持备份的干净和高效非常重要。
最近都在看小马哥的 Spring 视频教程，通过这个视频去系统梳理一下 Spring 的相关知识点，就在一个晚上，躺床上看着视频快睡着的时候，突然想到当我们在使用 SpringMVC 时，Spring...容器是如何与 Servlet 容器进行交互的？...虽然在我的博客上还有几年前写的一些 SpringMVC 相关源码分析，其中关于 Spring 容器如何与 Servlet 容器进行交互并没有交代清楚，于是趁着这个机会，再撸一次 SpringMVC 源码...Spring 容器的加载 可否还记得，当年还没有 Springboot 的时候，在 Tomcat 的 web.xml 中进行面向 xml 编程的青葱岁月？...在将 Spring 容器初始化最后以一个元素的形式保存到 Servlet 容器之后，那么 SpringMVC 在初始化时，是如何拿到 Spring 容器的呢？
层次聚类使用了这种做法，它反复将样本进行合并，形成一种层次的表示。 初始时每个样本各为一簇，然后开始逐步合并的过程。计算任意两个簇之间的距离，并将聚类最小的两个簇合并。...基于概率分布的聚类 基于概率分布的聚类算法假设每个簇的样本服从相同的概率分布，这是一种生成模型。经常使用的是多维正态分布，如果服从这种分布，则为高斯混合模型，在求解时一般采用EM算法。...它不直接生成簇，而是对样本进行排序，从这个排序可以得到各种邻域半径和密度阈值时的聚类结果。 ?...和DBSCAN算法不同的是，OPTICS在扩展一个簇的时候，总是从最密集的样本开始处理，按照这种顺序对每个样本排序，得到上图中的排序结果。...谱聚类算法首先构造样本集的邻接图，得到图的拉普拉斯矩阵，图的拉普拉斯矩阵在SIGAI之前的公众号文章“流形学习概述”中已经介绍。接下来对矩阵进行特征值分解，通过对特征向量进行处理构造出簇。
层次聚类使用了这种做法，它反复将样本进行合并，形成一种层次的表示。 初始时每个样本各为一簇，然后开始逐步合并的过程。计算任意两个簇之间的距离，并将聚类最小的两个簇合并。...基于概率分布的聚类 基于概率分布的聚类算法假设每个簇的样本服从相同的概率分布，这是一种生成模型。经常使用的是多维正态分布，如果服从这种分布，则为高斯混合模型，在求解时一般采用EM算法。...它不直接生成簇，而是对样本进行排序，从这个排序可以得到各种邻域半径和密度阈值时的聚类结果。...和DBSCAN算法不同的是，OPTICS在扩展一个簇的时候，总是从最密集的样本开始处理，按照这种顺序对每个样本排序，得到上图中的排序结果。...谱聚类算法首先构造样本集的邻接图，得到图的拉普拉斯矩阵，图的拉普拉斯矩阵在SIGAI之前的公众号文章“流形学习概述”中已经介绍。接下来对矩阵进行特征值分解，通过对特征向量进行处理构造出簇。
转载~ 数据库优化是一个很常见的面试题，下面就针对这一问题详细聊聊如何进行索引与sql的分析与优化。...1.1执行计划详解 「在使用索引的时候首先应该学会分析SQL的执行，使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，可以知道MySQL是如何处理SQL语句」。...两种例外的情况： 「id相同」优化器对子查询做了「半连接（semi-jion）优化」时，两个查询的 id 是一样的 explain select * from student where id in(...Using temprorary：查询使用到了临时表，一般出现于去重、分组等操作。 二、回表查询 在之前《索引基本原理》 中提到InnoDB索引有聚簇索引和辅助索引。...五、索引与排序 5.1排序方式 MySQL查询支持filesort和index两种方式的排序， filesort是先把结果查出，然后在缓存或磁盘进行排序 操作，效率较低。
b-tree索引的默认排序为升序，空值放在最后，创建索引时可以指定排序方式，如按倒序排序时，空值默认是放在最前的，但往往我们的查询并不想展示空值的结果，此时可以在创建索引时指定排序desc nulls...count (*) 时order by做无用排序由于列表展现与列表查数经常成对儿出现，有可能在复用列表展现的sql时在查数时也加入了排序操作，此时无论是否加上排序操作，得到的最终结果是一致的，但加上排序时大大增加了得到目标结果的代价...跨表进行分组、排序，当涉及到跨表分组、排序时，需要把两个表的结果集汇总到一起进行排序、分组，这里的消耗是非常大的，此时可以考虑去冗余部分字段，使分组、排序操作在一个表中完成，这样能够利用到索引，起到优化效果...，且关联时的结果集较大，所以性能会差一些，执行计划器会对子查询进行逻辑优化，将子查询上提到父查询中，与父查询合并，过滤出较小的结果集再进行关联 子查询类型是否支持优化 any，some，exists，not...总结 以上就是索引的创建及使用时注意事项，最后汇总了一些索引优化方式，并分析InnoDB是如何存储和查询数据的。下一期将用2个真实案例分析索引在实际生产中的注意事项。
排序对性能的影响 上文中我们提了一个问题，为什么数据库在插入数据时要对其进行排序呢？我们按正常顺序插入数据不是也挺好的吗？...这就要涉及到一个数据库查询流程的问题了，无论如何，我们是绝对不会去平白无故地在插入数据时增加一个操作来让流程复杂化的，所以插入数据时排序一定有其目的，就是优化查询的效率。...，进行逐个比对，那么当我们找到id=1的这条数据时，发现这个id大于我们所需要找的哪个id，由于数据库在插入数据时，已经进行过排序了，那么在id=1的数据后面，都是id>1的数据，所以我们就不需要再继续往下寻找了...上述页模式可能带来的问题 说完了排序，下面就来分析一下我们在第一节中的那幅图，对于大数据量下有什么弊端，或者换一个说法，我们可以怎么对这个模式进行优化。...所以根据这些我们可以得出结论： idx_obj这个索引会根据age,height,weight进行排序 idx_obj这个索引是一个非聚簇索引，查询时需要回表 根据这两个结论，首先需要了解的就是，如何排序
该算法将具有足够密度的区域划分为簇，并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇，它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 在DBSCAN算法中将数据点分为三类： 核心点（Core point）。...可以对任意形状的稠密数据集进行聚类，相对的，K-Means之类的聚类算法一般只适用于凸数据集。 可以在聚类的同时发现异常点，对数据集中的异常点不敏感。...如果样本集较大时，聚类收敛时间较长，此时可以对搜索最近邻时建立的KD树或者球树进行规模限制来改进。...2、建立最小生成树 我们可将数据看作一个加权图，其中数据点为顶点，任意两点之间的边的权重为这些点之间的互达距离。对图像进行分裂。最终图的变化过程是：从完全图到极小连通子图。...HDBSCAN使用最小生成树算法： ? 3、层次聚类结构 第一步：将树中的所有边按照距离递增排序 第二步：然后依次选取每条边，将边的链接的两个子图进行合并。 这样就构建出了聚合树： ?
在图中聚类分配不仅仅依赖于节点本身的特征，更取决于其他节点是如何分配的，所以文章中通过考虑节点自身的特征矩阵和不同节点的分配之间的关系来生成分配矩阵。...因为作者考虑的不仅是节点自身的能量，并且考虑了图结构，所以CRF中的能量函数由两部分组成，第一部分考虑的是一元点，在原图中的节点i应该属于哪一类簇（cluster），即只考虑节点自身，第二部分考虑的是成对节点...将STRUCTPOOL与通过学习节点表示和节点排序的PATCHYSAN、通过GCN并进行全局池化的DCNN，对子结构的潜在表示进行建模的DGK、节点特征和边缘信息执行GCN调节的ECC、通过采用和聚合进行节点嵌入以及采用全局池化的...为了证明STRUCTPOOL的有效性，将STRUCTPOOL与现有的几种图池化技术进行比较。 ? 在六个数据集中的五个中达到了最佳性能，并且明显优于所有图池化池技术。...4 总结 作者提出了一种新的图池化技术，称为STRUCTPOOL，它是基于条件随机场而开发的。整体是将图池化视为一个节点聚类问题，并使用CRF在不同节点的分配之间建立关系。
因此，SSIM通过突出重要的子结构，而不强调次要的子结构用于DDI预测，从而对子结构-子结构相互作用进行建模。...最后，使用图级特征向量来预测整个图的标签，例如分子性质。...SA-DDI模型 在使用SAGPool得到分子图的初步表示之后，子结构-子结构相互作用模块（SSIM）通过交互一对药物分子的图级别表示和节点级别表示信息，更新分子图的表示，通过拼接一对药物的表示向量并输入多层感知器得到最终预测结果...热图在开始时显示出某种程度的混乱，然后在学习过程中清晰地分组成簇。以图2（b）普环啶（procyclidine）为例，发现在迭代150次时，原子大致分为四个簇：异丙醇，四氢吡咯，苯基环己烷和苯。...基于DDI从根本上是由化学子结构相互作用引起，本文提出了两种新的策略，包括子结构注意力和相互感知，专门用于检测具有不规则大小和形状的药物分子的子结构，并对子结构与子结构之间的相互作用进行建模。
即会现根据btree索引找到ctid的集合，然后对此集合进行排序，再批量的对排序后的ctid进行CU文件级别的查找与操作。...列存的聚簇索引 列存表在建立时可以选择在列上建立聚簇索引（partial sort index）。...图32 数据模型较为离散时查询效果图 聚簇索引可以对部分区间内的数据做相应的排序（一般区间会包含多个CU所覆盖的行数），可以保证CU之前交集尽量少，可以极大地提升在数据离散场景下稀疏索引的效率。...其示意图如图33和图34所示。 图33 聚簇索引生效前 图34 聚簇索引生效后 同时，聚簇索引会使得CU内部的数据临近有序，提升CU文件本身的压缩比以及压缩效率。...单个CU文件本身，由于含有大量的数据，使用正常的事务日志进行持久化会需要消耗大量的事务日志，引入非常大的性能开销，并且恢复也十分缓慢。
作者提出一种基于网络的药物发现方法，首先使用人工智能（AI）来确定靶点识别的优先级，然后分4个步骤指导其在网络合理化的临床前小鼠和源自患者的类器官模型中进行后续验证（图1）。...作者展示了这四个步骤如何协同和辅助复杂人类疾病的基本渐进时间序列事件的建模，并利用这些见解在开发疾病调修药物时提高精确度。 ? 图1....BoNE计算自然排序样本的分数，这个分数可以被认为是一个连续的状态。在所有可能的排列和组合中，簇#1-2-3（C#1-3）在区分正常健康样本与受IBD影响的样本方面表现最好，准确度最高。...图3.鉴定PRKAB1作为促进肠道屏障功能的治疗靶点。 3 总结讨论 本文作者使用AI引导的药物发现方法确定了恢复和/或保护IBD肠道屏障完整性的疗法。...该方法在三个基本方面不同于目前的做法：1）由布尔蕴涵网络引导进行靶点识别和预测建模；2）在最准确地概括人类疾病的网络合理化动物模型中进行靶点验证；3）在人类临床前类器官共培养模型中进行靶点验证，激发了“
我们在页内可以使用目录进行二分查找，提升查询速度，那么我们在页间是不是也可以采用二分查找呢？答案是肯定的，所以就要符合刚才的标准，因为二分查找的前提就是数据必须有序。...注意：这一点我们在辅助索引（二级索引）说，因为聚簇索引存储的是完整的用户记录，总有什么索引存储的不是完整的用户记录。 辅助索引（二级索引） 当当当，辅助索引（二级索引）到了。...如果当要查询name=XXX的记录时，我们只能通过主键id聚簇索引的叶子节点来一个个遍历，然后比对哪一个name=XXX，这样的方式就是一个遍历单链表查询，不用说了，这肯定贼慢。...所以可以创建联合索引，语句如下，他其实就是当name一样的时候，再按score进行排序，索引包括name，score，和主键id。其所对应的索引图如下，简单点啦，将就看看吧。...其还有两个索引，一个是聚簇索引，一个是基于name和score的联合索引。 先看下面的语句，判断是不是能使用索引进行查询。如果能准确说出下面是不是有使用索引，那么下面就不要看了，就说的这些内容。
排序的选择 前面说顺序，这里就使用下顺序，索引树的叶子节点本身就是有序的，在查询时order by越匹配该顺序则查询效率越高。...因此在排序时，尽量按照所使用的索引进行排序，也因此全表查询时默认是主键排序。如果查询条件中涉及到了其他索引则默认以首个索引的顺序为主。...如果不确定使用了什么索引，则应该主动指定排序列 同样基于以上，推荐在频繁排序或者分组的列上建立索引 索引树中数据如何获取 首先先明确一点，索引树中数据分为2种，1：索引树非叶子节点存储的是索引数据，2：...在上面说顺序时提到了如何排序，这里如何匹配也是类似，例如abc和abd如何匹配，这里说下通俗理解（不一定是实现），把这两个字符逐个通过编码、排序获取排序值，假设a编码后排序值为 32，b 编码后排序值为...查询SQL越精确越好 SQL越精确，在进行查找时读取的数据行越少，查询效率越高。
图 1 不同通道的数值分布情况。每个点都代表一个激活通道中的 (最大值，最小值)。 最近，GPTQ 使用 PTQ 成功地将 LLMs 的权重量化为 4 bit 或 3 bit。...接下来，他们采用 KMeans 算法将不同通道划分为 g 个簇，基于每个通道的最大值和最小值形成的点。一旦建立了簇，他们就进行通道重排序，将来自同一簇的通道放置在相近的位置。...在重排序过程之后，作者对每个簇内的激活进行量化。这种方法为每个簇单独计算量化参数（缩放因子 s 和零点 z），确保这些参数专门针对相应的通道。...此外，作者修改了 LayerNorm 的方法，使其能够直接产生重新排序的激活，从而省去了在推理过程中进行显式通道调整。...这些临时激活可以在使用后释放，因此不会对整体内存使用造成显著影响。最后，键和值缓存（Key/Value Cache）对预测后续单词是必要的。当批次大小和序列长度很大时，键和值缓存占用了大部分内存。
；然后采用随机游走排序方法，通过考虑每个点的局部几何特征，对所有簇中的每个点引入簇级的全局稀有性细化；由于局部几何特征表示相邻点之间的关系，使用它来细化初始全局稀有度将提供更精细的全局稀有度结果；最后，...使用方程式中的公式(6)，得到每个簇的初始全局稀有度值，然后我们需要对所有集群中的每个点引入集群级别的全局稀有度；Tasse等人[25] 定义了一个点簇概率矩阵来表示点 pi 属于簇 cj的概率，尽管在构建概率矩阵时考虑了每个簇的空间分布和描述符空间的差异...初始 (a) 集群级全局稀有度结果与 (b) 使用随机游走排序方法获得的点级全局稀有度细化结果的比较 使用为方程式（6）中的每个集群计算的初始全局稀有度值 ，我们可以将点云中的一些簇根据它们的簇级全局稀有度值标记为显著簇或非显著簇...K个播种点的概率；然后，对于每个非播种点，我们根据其K元组向量选择最可能的目的地，以获得点级别的全局稀有性细化；后面将详细描述如何应用随机游走排序算法来帮助对所有集群中的每个点引入集群级别的全局稀度细化...， 该线索得到了心理学证据的支持；与其他点云显著性检测算法相比，主要贡献在于在采用随机游走排序方法时，考虑到每个点的局部几何特征，对所有聚类中的每个点引入簇级的全局稀有性细化，由于点云中的噪声，超体素分割可能不准确
索引分类 索引的分类可以从不同的维度进行分类 1、按使用的数据结构划分 B+树索引 Hash索引 ... 2、按实际的物理存储数据构划分 聚簇索引 非聚簇索引（二级索引） 聚簇索引和非聚簇索引后面会着重说...回表 讲完二级索引，接下来讲一讲如何使用二级索引查找数据。 这里假设对name字段创建了一个索引，并且表里就存了上面示例中的几条数据，这里我再把图拿过来 那么对于下面这条sql应该如何执行？...如何选择索引 在日常生产中，一个表可能会存在多个索引，那么mysql在执行sql的时候是如何去判断该走哪个索引，或者是全表扫描呢？...索引列进行了计算 当对索引进行表达式计算或者使用函数时也会导致索引失效 这个主要是因为索引中保存的是索引字段是原始值，从上面画的图可以看出来，当经过函数计算后的值，也就没办法走索引了 隐式转换 当索引列发生了隐式转换可能会导致索引失效...，name和age联合索引 你可能记不清索树了，我把那个索引树拿过来 此时对着索引树你可以发现，当name = '赵六'时，age已经排好序了（前面介绍索引的说了排序规则），所以就可以使用age索引列进行排序
概述 聚簇索引和二级索引以及三级索引的逻辑和维护细节 多级索引是如何进行数据查找的，本文介绍了如下的查找方式 等值匹配 最左原则 最左前缀匹配 范围查找 等值匹配和范围匹配 最后简述排序以及回表的危害，...最后通过数据页找到数据行，这些过程都是使用二分查找的方式进行的，因为他们在链表串联的时候通常会按照特定的属性进行排序： 从上面的图可以看到，其实索引页跳转到数据页其实是有一个指针进行关联的，所以索引页与数据页之间也是通过了链表进行串联的...了解了什么是聚簇索引之后，我们来了解二级索引是如何维护的。...其实建立比如说name,age 这种字段的时候，会同时建立一个B+树，叶子结点还是数据页，但是数据页「仅仅存放主键和name字段」，从下面的图可以看到他存放时name字段的索引树，叶子结点依然使用数据页保存...页目录塞满之后，会使用页分裂的方式进行处理。 此时索引页要如何处理？
选自arXiv 作者：Rex Ying等 机器之心编译 参与：李诗萌、刘晓坤 图网络（GN）在深度学习短板即因果推理上拥有巨大潜力，很有可能成为机器学习领域的下一个增长点，而图神经网络（GNN）正属于图网络的子集...4 实验 为了回答下列问题，将 DIFFPOOL 与最优秀的图分类方法相比，研究者评估了 DIFFPOOL 的优势： Q1：与其他已提出的 GNN 池化方法（如使用排序池化 [39] 或 SET2SET...CNN 中用于图形的边缘条件过滤器（ECC）[35] 将边缘信息整合到 GCN 模型中，使用图形粗化算法进行池化操作。...PATCHYSAN[29] 为每个节点定义了接受域（邻域），并使用了规范节点排序，对节点嵌入的线性序列应用了卷积操作。 SET2SET 通过聚合替代了传统 GNN 架构的全局平均池化。...研究者甚至观察到，在仅基于图形分类目标函数学习簇分配时，DIFFPOOL 还是可以捕获层级聚合结构。 密集和稀疏的子图结构。
其次，在遍历分割点的时候用O(#data)的代价找到一个特征上的最好分割点。 最后，找到一个特征的分割点后，将数据分裂成左右子节点。 这样的预排序算法的优点是：能精确地找到分割点。...EFB算法的关键点有两个： 1、如何判定哪些特征可以进行捆绑？ 2、特征如何捆绑？捆绑之后的特征值如何计算？ 如何判定哪些特征可以捆绑？...图着色是个 NP-Hard 问题，故采用贪婪算法得到近似解，具体步骤如下： 构造一个加权无向图，顶点是特征，边的权重是两个特征的总冲突值,即两个特征上同时不为0的样本个数 根据节点的度进行降序排序，度越大...bagging 方法 通过设置 feature_fraction 参数来使用特征的子抽样 使用较小的 max_bin 使用 save_binary 在未来的学习过程对数据加载进行加速 获取更好的准确率...2）计算上的优势，预排序算法在选择好分裂特征计算分裂收益时需要遍历所有样本的特征值，时间为(#data),而直方图算法只需要遍历桶就行了，时间为(#bin) （3）直方图做差加速，一个子节点的直方图可以通过父节点的直方图减去兄弟节点的直方图得到
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