传统的解决方法是将某种形式的传感器分散在城市中，这些传感器将负责收集有关垃圾分布的数据，但是这种方法成本很高，无论是安装还是维护都需要持续的投资，而且对环境不友好，毕竟这种解决环境问题的方法，同时又生产了更多的一次性电子产品...但是medium上有位名叫Michele Moscaritolo博主就想，如果有一个智能摄像头可以准确地识别垃圾，那么这个问题就很好解决了。...车载软件使用经过修改的Darknet来运行Yolo v3，检测结果通过一个滤波和积累模块提供，该模块将避免在多个相邻视频帧中出现多次计算同一垃圾；它还将为一个”垃圾点”在大约5米半径范围内进行多次检测。...垃圾的GPS坐标通过简单的gpsd接口从usb模块读取，将数据存储在Google Firestore实时数据库中，这样本地的Google firebase SDK就被用于客户端应用程序开发。...我们正在考虑使用GeoFire来支持地理查询，这将允许用户对客户定义的区域进行统计。 支持将数据导出到其他类型的数据库。比如支持基于SQL的历史数据集查询。
我们对 Flutter 调用 Dart VM 的 GC 策略也做了一些改进，以此避免在程序启动期间出现不合时宜的 GC。...服务，方便线上使用和体验 更方便构建认证和在实时查询 Firestore 数据的 UI 界面 Flutter 中使用 Firestore Object/Document 映射的支持进入 Alpha 版...另一个支持是在 FlutterFire 文档中直接内嵌了 DartPad 实例，比如 Firestore 的示例页面: 在这个示例中，你将看到 Cloud Firestore 的文档以及 示例应用 的代码...、结构化对象和方法来简化 Firestore 的使用。...、优化过的 widget 来重建其 select 功能，你可以在 Firestore ODM 文档 中阅读相关内容。
出现的错误详解: 咱们看看group by 的执行的过程,先执行select 的操作返回一个程序集， 然后去执行分组的操作，这时候他将根据group by 后面的字段进行分组，并且将相同的字段并称一列数据...在子查询中使用order by没有意义，order by只能出现在最外层查询的最后，作用于最终的输出结果 in 和 not in语句 判断一个属性是否在子集合中 （找出既在2009年秋开课又在2009...适用于“既……又……”的结构 注意： 外层查询的(course_id)部分可以是多个属性，但是要跟内层查询的select 部分完全一样 some any all 语句 some相当于存在量词，all相当于全称量词...判断外层查询的结果集合在不在内层查询的结果集合中,用于检查集合包含关系 （找出既在2009年秋开课又在2010年春开课的同一个课程） select course_id from section as...使用natural join 或者其他形式的join来联接表，然后查询（不过联接之后不可以对表做很多操作，不是很方便） 在where语句中使主码等于外码将两表联接。
用户不断重复上述过程，在相互有链接指向的页面之间跳转，如果对于某个页面所包含的所有链接，用户都没有兴趣继续浏览， 则可能会在浏览器中输入另一个网址，直到到达该网页，这种行为被称为“远程跳转” 。...其中， 某个子集合具有特殊性质， 很多算法会从这些具有特殊性质的子集合出发，给予子集合内网页初始值，之后根据这个特殊子集合内网页和其他网页的链接关系，按照一定方式将权值传递到其他网页。 ?...而每个页面将所有指向本页面的入链所传入权值求和， 即可得到新的PageRank得分，即完成一轮PageRank计算。 从图6-9中可以看出PageRank算法的迭代过程。...HITS算法与PageRank算法最大的区别是，PageRank算法是与查询无关的全局算法，而HITS算法与用户输入的查询词是密切相关的，HITS算法接收到用户查询之后，将查询词提交给搜索引擎，返回的搜索结果中...， 提取排名靠前的网页，得到一组与用户查询高度相关的初始网页集合，这个集合被称为根集。
日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。...Master-Slave结构只能对数据库的读能力进行扩展，写操作还是集中在Master中，Master并不能无限制的挂接Slave库，如果需要对数据库的吞吐能力进行进一步的扩展，可以考虑采用分库分表的策略...1.分表 在分表之前，首先要选中合适的分表策略（以哪个字典为分表字段，需要将数据分为多少张表），使数据能够均衡的分布在多张表中，并且不影响正常的查询。...在企业级应用中，往往使用org\_id(组织主键)做为分表字段，在互联网应用中往往是userid。...user表，分成了二个表，这个时候有一个问题，代码中的sql语句怎么办，以前是一张表，现在变成二张表了，代码改动很大，这样给程序员带来了很大的工作量，有没有好的办法解决这一点呢？
四种的对比 分类| 优点| 缺点 | :-: | :-: jdbc| 简单、纯粹| 1、需要手动关闭链接 2、结果集不能自动映谢 jdbcTemplate| 简单、纯粹、自动会话管理、结果集映谢| 1、...数据库更换成本低、较完善的二级缓存、自动防SQL注入|完全掌握的门槛高、性能优化较麻烦、复杂映谢 myBatis|学习成本低、可以进行更为细致的SQL优化，减少查询字段、统一的SQL管理|功能相对简陋、...需要手动编写维护SQL、表结构变更之后需要手动维护SQL与映谢(尽可能的多关联查询什么的，都写在业务代码里面，这样可以良好的完成分布式) mybatis的定位 myBatis 专注于sql 本身，其为sql...互联网项目对DAO层的要求: 1.对数据库的访问更新纯粹 2.尽可能不要使用数据库做运算 3.SQL语句可以针对性的优化(减少查询字段、查条件排序例 、查询条件尽可能命中索引) myBatis 体系结构图...myBatis 应用知识结构图 ?
其中，构建索引是在检索服务启动时进行，负责将目标数据集的文本特征以某种方式组织到内存中，方便后续快速检索和距离计算。...高维向量的检索性能优化通常分两种方式：一是查找优化，比如建立倒排索引，这种方式通过优化检索结构进行性能优化，不改变向量本身；另一种是向量优化，通过将高维浮点向量映射为低维向量，或者映射到汉明空间，以此减少距离计算复杂度...换句话说，我们通过hash function映射变换操作，将原始数据集合分成了多个子集合，而每个子集合中的数据间是相邻的且该子集合中的元素个数较小，因此将一个在超大集合内查找相邻元素的问题转化为了在一个很小的集合内查找相邻元素的问题...然后，将目标数据库中的所有数据经过hash function映射到hash table的桶内。在线查找包括两个部分，将查询数据映射到相应桶内和计算与相应桶内的数据的距离。...二者应用PQ的阶段不同，实际应用中可以将二者结合，使用PQ构建多索引结构，检索时快速匹配到候选索引，在reranking时再应用[15]进行快速距离计算。
我们先看复杂度为O(n)的算法逻辑，假设我们有6个元素，编号分别为0到6，我们可以使用队列来模拟集合，属于同一个集合的元素就存储在同一个队列中，然后每个元素通过哈希表映射到队列头，如下图所示： 在这种数据结构下...，查询两个元素是否属于同一个集合，那么只要通过哈希表找到各自元素所在队列的头部，判断头部是否一致即可，我们用areDisjoint(x,y)来表示两个元素是否属于一个集合，那么在当前数据结构下areDisjoint...为了优化时间，我们将队列换成多叉树，如下图所示： 此时我们不再使用哈希表来将元素映射到队列头部，而是将同一个集合的元素安插到同一个多叉树中，要判断两个元素是否属于同一集合，我们只要沿着元素的父节点指针往上走一直找到树的根节点...当前merge函数耗时在于我们要通过parent指针一直爬到根节点，如果能让parent指针直接指向根节点那么不就省却向上爬的时间开销吗，这种直接将下层节点父指针直接指向根节点的办法叫路径压缩，如下图所示...： 从上图看到，节点6，8的父节点原来是9，它所在集合的根节点是1，于是我们直接将原来指向9的指针直接指向根节点1，这样以后在合并或查询集合时我们就可以省掉向上爬的时间开销。
一 概述 并查集（Disjoint set或者Union-find set）是一种树型的数据结构，经常使用于处理一些不相交集合（Disjoint Sets）的合并及查询问题。...Union：将两个子集合并成同一个集合。...在按秩合并中，具有较小秩的根在Union操作中指向较大秩的根。 rank[x]表示x节点的秩。...当由MakeSet创建了一个集合时，相应的树中唯一节点的初始秩为0，每一个Find操作都不改变不论什么秩。...六 应用 并查集常作为还有一种复杂的数据结构或者算法的存储结构。常见的应用有：求无向图的连通分量个数，近期公共祖先（LCA），带限制的作业排序，实现Kruskar算法求最小生成树等。
节省空间 效率 增删慢，查询快 增删慢 增加慢 1、数组当前容量无法满足添加操作，需要进行grow扩容方法执行，在扩容方法中，存在数组创建，数组数据拷贝。...2、数组在添加数据的过程中，存在在指定位置添加元素，从指定位置开始，之后的元素整体向后移动。...底层是一个数组结构，在查询操作的过程中，是按照数组+下标的方式来操作对应的元素，数组+下标方式可以直接获取对应的空间首地址，CPU访问效率极高。...值集或键-值映射关系集的形式查看某个映射的内容。...【重点】将键映射到值的对象。一个映射不能包含重复的键；每个键最多只能映射到一个值。
论文直接将纯Trasnformer应用于图像识别，是Trasnformer在图像领域正式挑战CNN的开山之作。这种简单的可扩展结构在与大型数据集的预训练相结合时，效果出奇的好。...Method 在模型设计中，论文尽可能地遵循原生的Transformer结构。这样做的好处在于原生的Transformer结构已经被高效地实现，可以开箱即用的。...Transformer所有层使用向量的维度均为$D$，需要先使用可训练的公式1将二维图像块线性映射到$D$维，映射的输出称为图像块embedding。...这意味着输入embedding序列通过简单地将特征图按空间维度展开，然后映射到Transformer维度得到。...Conclusion 论文直接将纯Trasnformer应用于图像识别，是Trasnformer在图像领域正式挑战CNN的开山之作。这种简单的可扩展结构在与大型数据集的预训练相结合时，效果出奇的好。
阅读大概需要5分钟 跟随小博主，每天进步一丢丢 精彩知识回顾 概率论对于我们学习机器学习，深度学习等理论，还是自然语言处理，计算机视觉等应用都是很有用的。...我们可以用一个幸运之轮来定义 我们将这个幸运之轮的圆周长定为1，在轮盘边标记一个0.6长度的边 那么一个事情发生的概率=0.6就可以看成转动轮盘，X刚好停在该边上的概率是一样的。...世间事不一定都是必然的（deterministic） 有很多事是有随机性的（random） 学习概率就是帮助我们掌握那些没有办法掌握的事情！...补集（Complement） eg：讨厌咸的 C = 喜欢咸的 A的补集 数学符号为： 差集（Difference） X-Y = {有在X但不在Y的东西} eg：...喜欢甜的 = {美} 不相交（Disjoint） 既喜欢甜的又喜欢咸的 = {} 表示这俩不相交 互斥（Mutually Exclusive） 如果集合X1，X2，X3...Xn中任意两个
在对数据集进行hash 的过程中，会发生不同的数据被映射到了同一个桶中（即发生了冲突collision），这一般通过再次哈希将数据映射到其他空桶内来解决。...换句话说，我们通过hash function映射变换操作，将原始数据集合分成了多个子集合，而每个子集合中的数据间是相邻的且该子集合中的元素个数较小，因此将一个在超大集合内查找相邻元素的问题转化为了在一个很小的集合内查找相邻元素的问题...在线查找 （1）将查询数据经过LSH hash function哈希得到相应的桶号； （2）将桶号中对应的数据取出；（为了保证查找速度，通常只需要取出前2L个数据即可）； （3）计算查询数据与这2L...LSH为我们提供了一种在海量的高维数据集中查找与查询数据点（query data point）近似最相邻的某个或某些数据点。...（3）图像检索 在图像检索领域，每张图片可以由一个或多个特征向量来表达，为了检索出与查询图片相似的图片集合，我们可以对图片数据库中的所有特征向量建立LSH索引，然后通过查找LSH索引来加快检索速度。
扩充网页集合 SALSA算法在接收到用户查询请求后，利用现有搜索引擎或者检索系统，获得一批与用户查询在内容上高度相关的网页，以此作为“根集”。...转换为无向二分图 在获得了“扩充网页集合”之后，SALSA根据集合内的网页链接关系，将网页集合转换为一个二分图。...即将网页划分到两个子集合中，一个子集合是Hub集合，另外一个子集合是Authority集合。...图6-16则是将图6-15中的网页集合转换为二分图的结果。...在实际计算过程中，SALSA将搜索结果排序问题进一步转换为求Authority节点矩阵的主秩问题，矩阵的主秩即为每个节点的相应Authority得分，按照Authority得分由高到低排列，即可得到最终的搜索排序结果
内容 在本示例中，我们将展示如何利用一个已经建立的参考数据集来解读单细胞RNA测序（scRNA-seq）查询： 根据参考数据集定义的细胞状态集，对每个查询细胞进行标注。...同时，我们还把查询集的数据映射到参考集的UMAP（均匀流形逼近和投影）结构上。...而 IntegrateEmbeddings() 和 ProjectUMAP() 函数则用于将查询数据集映射到参考数据集的 UMAP（均匀流形逼近和投影）结构上。...，我们将查询细胞映射到基于参考数据集生成的 UMAP 结构后进行了可视化展示。...在“从头可视化”中，查询数据集中的独特细胞状态仍然保持独立。在这个例子中，2700个外周血单核细胞（PBMC）并没有包含独特的细胞状态，但我们将展示如何计算这种可视化。
可以被子类覆盖以在获取结果时提供自定义行为。该方法在查询执行时传递语句对象和一组“行处理”函数；这些处理函数在给定结果行时将返回单个属性值，然后可以将其调整为任何返回数据结构。...可以被子类覆盖以在获取结果时提供自定义行为。该方法在查询执行时传递给语句对象和一组“行处理”函数；这些处理函数在给定结果行时将返回单个属性值，然后可以将其调整为任何返回数据结构。...可以被子类重写以在获取结果时提供自定义行为。该方法在查询执行时传递了语句对象和一组“行处理器”函数；这些处理器函数在给定结果行时将返回单个属性值，然后可以将其适应为任何类型的返回数据结构。...with_loader_criteria()选项旨在向查询中的特定实体添加限制条件，全局地应用于实体在 SELECT 查询中的出现以及任何子查询、连接条件和关系加载中，包括急切加载和延迟加载器，而无需在查询的任何特定部分指定它...可以被子类覆盖以在获取结果时提供自定义行为。 方法在查询执行时传递语句对象和一组“行处理”函数；给定结果行时，这些处理函数将返回单个属性值，然后可以将其调整为任何类型的返回数据结构。
2019年3月4日 Go生态洞察：Go Cloud Development Kit的新动态 ️ 摘要 嗨，猫头虎博主在此！ 今天我们要聊的是Go Cloud Development Kit的最新更新。...如果你在寻找关于Go语言和云开发的最新资讯，那么这篇博文正适合你。我们将深入探讨2019年3月4日Google团队发布的这个令人兴奋的项目。让我们一起探索如何使云开发变得更简单、更高效吧！...如果以下任何一项为真，这些可移植API非常适合： 你在本地开发云应用程序。 你希望将本地应用程序迁移到云端（永久或作为迁移的一部分）。 你希望在多个云之间实现可移植性。...我们还在开发文档存储API（例如MongoDB、DynamoDB、Firestore）。...使用API有没有任何痛点？ 您使用的API中是否缺少任何功能？ 对文档的改进建议。 您可以通过以下方式发送反馈： 向我们的公共GitHub仓库提交问题。
Kd-Tree，即K-dimensional tree，是一种高维索引树形数据结构，常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate...将一个1维数据集用一棵BST树存储后，当我们想要查询某个数据是否位于该数据集合中时，只需要将查询数据与结点值进行比较然后选择对应的子树继续往下查找即可，查找的平均时间复杂度为：O(logN)，最坏的情况下是...假设当前我们按照最大方差法选择了在维度i上进行K维数据集S的划分，此时我们需要在维度i上将K维数据集合S划分为两个子集合A和B，子集合A中的数据在维度i上的值都小于子集合B中。...图3 构建的kd-tree 其中，左图中红色点表示数据集合中的所有点。 查询点： (8, 3) （在左图中用茶色菱形点表示） 第一次查询： ?...图7 第一次查询的kd-tree 当前最近邻点： (9, 6) ， 最近邻距离： sqrt(13.25)， 同时将未被选择的树分支的位置和与Q的距离记录到优先级队列中。
Qbi提供了一个备选方案，叫【数据集组合】。通过这个办法，一个报告里，可以存在多个数据集（即多张表），包含主数据集和辅助数据集，数据集之间通过字段映射关联。...数据集组合最多展示10000条数据。 由于上述原因，Qbi的图表联动，通常只限于同一数据集生成的图表。当使用数据集组合时候，需要手动配置字段映射规则。...Qbi需要预先处理数据集，在数据集上设置字段间的层级结构。设置好后，还需要再作图的面板，专门添加这个层级结构。...5 事件 Quick BI中，交叉表支持数据填报和钉钉两种事件。在交叉表中添加数据填报事件，则可以将数据内容录入到目标数据库中，完成数据填报。...在交叉表中添加钉钉事件时，则可以在移动端将数据内容通过Ding、待办、日程方式发送给钉钉用户。
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