上接IM 5.2。本章为IM系列第五章 使用In-Memory表达式优化查询第三部分IM表达式如何工作。
任务和函数在Verilog中用于描述常用的功能行为。与其在不同的地方复制相同的代码，不如根据需求使用函数或任务，这是一种良好且常见的做法。为了便于代码维护，最好使用子例程之类的函数或任务。
在9i版本之前，只有分析功能（analytic ），即从一个查询结果中计算每一行的排序值，是基于order_by_clause子句中的value_exprs指定字段的。 其语法为：
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在SQL中，函数和操作符是用于处理和操作数据的重要工具。SQL提供了许多常用的函数和操作符，包括聚合函数、字符串函数、数学函数、日期函数、逻辑运算符、比较运算符等等。本文将主要介绍SQL中的聚合函数，并给出相应的语法和示例。
本文为自适应游标共享(Adaptive Cursor Sharing)功能的第二部分，主要介绍ACS有效时的状况例子，以及ACS处理流程。
写一个求字符串长度的函数（不准使用库函数strlen），在main函数中输入字符串，并输出其长度
功能描述：对一组内发生的事情进行累积计数，如果指定*或一些非空常数，count将对所有行计数，如果指定一个表达式，count返回表达式非空赋值的计数，当有相同值出现时，这些相等的值都会被纳入被计算的值；可以使用DISTINCT来记录去掉一组中完全相同的数据后出现的行数。
Semaphore，如今通常被翻译为"信号量"，过去也曾被翻译为"信号灯"，因为类似于现实生活中的红绿灯，车辆是否能通行取决于是否是绿灯。同样，在编程世界中，线程是否能执行取决于信号量是否允许。
Hadoop离线数据分析平台实战——280新增用户和总用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 业务总述 在本次项目中只有两个地方需要新用户数据和总用户数据， 分别为用户基本信息分析模块和浏览器分析模块， 它们的区别主要就是统计分析的维度不
原理很简单，利用GPIO的上升沿或者下降沿中断，进中断的次数就是脉冲的个数。只需要在中断服务函数里计数即可。
BN的理解，其实一句话就是：对于每个隐层神经元，把逐渐向非线性函数映射后向取值区间极限饱和区靠拢的输入分布强制拉回到均值为0方差为1的比较标准的正态分布，使得非线性变换函数的输入值落入对输入比较敏感的区域，以此避免梯度消失问题。因为梯度一直都能保持比较大的状态，所以很明显对神经网络的参数调整效率比较高，就是变动大，就是说向损失函数最优值迈动的步子大，也就是说收敛地快。BN说到底就是这么个机制，方法很简单，道理很深刻。
准确地在给定的图像或视频帧中计算对象个数的实例是机器学习中很难解决的问题。尽管许多解决方案已经被开发出来，用来计算人、汽车和其他物体的数量，但是没有一个是完美的办法。当然，我们这里讨论的是图像处理，所
经过 Tokenize 之后，一串文本就变成了一串整数组成的向量。OpenAI 的 Tiktoken 是 更高级的 Tokenizer ， 编码效率更高、支持更大的词汇表、计算性能也更高。 OpenAI在其官方GitHub上公开了一个开源Python库：tiktoken，这个库主要是用力做字节编码对的。 字节编码对（Byte Pair Encoder，BPE）是一种子词处理的方法。其主要的目的是为了压缩文本数据。主要是将数据中最常连续出现的字节（bytes）替换成数据中没有出现的字节的方法。该算法首先由Philip Gage在1994年提出。
同行的客户，用的华为防火墙，说是端口映射不生效，NAT做了，安全策略也做了，而且有命中计数，但是实际上就是无法通信。 远程登录防火墙分析问题，查看“服务器映射”，配置正确；查看安全策略，配置正确，且测试时，有命中计数，进一步确认配置正确，按理说应该没问题才对。 在外网用telnet命令测试端口，无响应，说明端口映射失败。 由于多条运营商链路接入防火墙，此时怀疑进出路径不一致导致该问题，查看NAT策略时显示，VLAN15确实是从对就的链路出去的，与端口映射中的外网IP一致，奇怪。。。 临时找台笔记本，接入VLAN15，tracert -d 外网任意网址，结果显示，并未从NAT策略中指定的链路出去，这就是问题所在了。 打开“策略路由icon”，问题果然在这里，有条策略路由指明VLAN15的出口为另外一条拨号的宽带，删除其中的VLAN15后，问题解决，一共5分钟[呲牙]
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Amusi 将日常整理的论文都会同步发布到 daily-paper-computer-vision 上。名字有点露骨，还请见谅。喜欢的童鞋，欢迎star、fork和pull。
对于这个问题，对于我这种初学者来说是经常遇到的，今天就把可靠的解决发法记于此，希望能帮助到大家。
collections是python的标准库，它提供了一些解决特定问题的容器，也就是说有些问题虽然可以用list,tuple,dict解决，但解决起来太麻烦，而这些问题又经常遇到，所以他们就把这些问题的通用方法整理了出来，放到collections库中让人使用。
原文链接：www.toutiao.com/i6692665902485209612
获取当前时间，可以使用函数：DateTime.LocalNow()或DateTime.FixedLocalNow()
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有很多方法来计算阶乘。有肯定数学基础的人都知道n!=n*(n-1)!因而，代码的实现可以直接写成：
No.13期 Misra Gries算法 Mr. 王：嗯，所以我们提出如下的方法： （1）处理一个新到来的元素x时 （2）If已经为其分配计数器，增加之 （3）Else If没有相应的计数器，但计数器个数少于k，为x分配计数器k，并设为1 （4）Else所有的计数器值减1，删除值为0的计数器 这个算法称为Misra Gries（MG）算法。第一种情况，如果内存中已经有新到来元素的计数器，则只需要将其值加1即可；第二种情况，如果还没有为新到来的元素提供计数器，并且内存没有被填满时，则可以为这个元素的计数器开
桶排序(Bucket Sort)的原理很简单，它是将数组分到有限数量的桶子里。是一种非比较的排序方法
原文链接 http://www.oracle.com/technetwork/database/bi-datawarehousing/twp-bp-for-stats-gather-12c-1967354.pdf 译者 杨禹航 何时收集统计信息 为了选择最佳执行计划，优化器必须可以获得有代表性的统计信息。有代表性的统计数据不必是最新的，而是一组能够帮助优化器确定执行计划中每个操作所能返回的行数。 自动统计信息收集任务 Oracle会在预定义维护窗口期间 (工作日10pm 到2am 和周末6am 到2am
最近有位朋友，要做一个T级别的数据迁移工作，打算使用数据泵，这个工具提供了非常多的参数，为的就是控制导入导出的过程。
数据样本是从总体数据中抽取出来的快照（总体则包含了所有可能的观察结果），这些观察结果可应用到域或从程序中生成。
线性回归（Linear regression）虽然是一种非常简单的方法，但在很多情况下已被证明非常有用。
这次，阿七将介绍一种名为 HyperLogLog 的算法，它在 Redis 中的实现让大规模数据统计变得简单且高效。
PWM简介 PWM(Pulse Width Modulation)就是我们经常说的脉宽调制，是广泛应用于变流控制，调速控制，调光控制等领域中，PWM技术以其控制简单灵活，动态响应灵活等等优点而广泛应用于电力电子技术中，也是一直研究的热点。随着电子技术的发展，现在大多数的MCU都集成有PWM模块，所有PWM称为利用微处理器的数字信号对模拟电路进行控制的一种非常经典技术。PWM控制技术主要应用在电力电子技术行业，具体讲，包括新能源发电、交直流电机调速、直流供电等领域，主要实现对各种开关管的控制，如IGBT，IG
AWR是Automatic Workload Repository的简称，中文叫着自动工作量资料档案库。既然是仓库，又是保存负载数据，所以保存的是数据库性能相关的数据。即特定数据库或者实例在过去运行期间整个性能表现。AWR能实现性能数据的收集，处理，维护，以及给出调整参考等。这些收集到的数据被定期保存到磁盘，可以从数据字典查询以及生成性能报告等。
COUNTIFS(criteria_range1,criteria1, [criteria_range2, criteria2]…)
1.看到“找重复”的关键字眼，首先要用分组函数（group by），再用聚合函数中的计数函数count()给姓名列计数。
高效诊断性能问题，需要提供完整可用的统计信息，好比医生给病人看病的望闻问切，才能够正确的确诊，然后再开出相应的药方。Oracle数据库为系统、会话以及单独的sql语句生成多种类型的累积统计信息。本文主要描述Oracle性能统计涉及到的相关概念及统计对象，以更好的利用统计信息为性能调整奠定基础。
摘要： Naive Bayes分类器的解释有很多，但是基于一个小例子来解释的不多，本文就是基于一个简单通俗易懂的小例子来解释Naive Bayes分类器。 最简单的解决方案通常是最强大的解决方案，而朴素贝叶斯就是一个很好的证明。尽管机器学习在过去几年取得了巨大的进步，但朴素贝叶斯已被证明不仅简单，而且快速、准确、可靠。它已经成功地用于许多项目中，而且它对自然语言处理（NLP）的问题的解决提供了很大的帮助。 朴素贝叶斯是利用概率论和贝叶斯定理预测样本类别（如新闻或客户评论）的概率算法。它们是概率性的，这意
先来看一下简单的多线程控制台程序: using System; using System.Threading; namespace ManualResetEventStudy { class ThreadClass { static void t1() { for (int x = 1; x <= 5; x++) { Thread.Sleep(500); Console.WriteLin
开源分析数据库ClickHouse以快著称，真的如此吗？我们通过对比测试来验证一下。
本文来自光头哥哥的博客【Count the total number of frames in a video with penCV and Python】，仅做学习分享。
文中据说窥到了Oracle今后行动的一些端倪，是的从去年以来，我们一直都在等待着这个巨人的行动。
在实际开发中，我们经常会遇到这样的情况：有 2 个或者多个相互关联的表，如 商品信息 和 库存信息 分别存放在 2 个不同的数据表中，我们在添加一条新商品记录的时候，为了保证数据的完整性，必须同时在库存表中添加一条库存记录。
近年来，随着5G和人工智能技术的发展，原本孤立存在的物件通过移动网络被赋予了服务化和社交化的属性，进入了高速发展阶段。数据不再是孤单的数据，设备监测的数据为服务化和社交化提供着支持继而优化服务。目前市场上可穿戴设备形态多种多样，包括智能手表、智能手环、智能眼镜等等，功能也因设备形态及应用场景不尽相同，其中计步功能是智能穿戴设备最常见、最基础的功能之一。但目前智能穿戴设备缺乏一套业界认可的计步评价标准，导致以步数为前提的距离、卡路里计算功能受影响，因此准确的评测标准及方法是至关重要的。
由于 JavaScript中没有将小数的 二进制转换成 十进制的方法，于是手动实现了一个。
在云计算蓬勃发展之后，雾计算等概念也相继涌现。最近两年，边缘计算又成为另一个令人眼花缭乱的概念。有人预言：边缘计算将替代云计算。那么边缘计算究竟是什么鬼？
数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。它不仅指狭义上的数字，还可以是具有一定意义的文字、字母、数字符号的组合、图形、图像、视频、音频等，也是客观事物的属性、数量、位置及其相互关系的抽象表示。例如，“0、1、2...`”、“阴、雨、下降、气温”“学生的档案记录、货物的运输情况”等都是数据。
约瑟夫环（约瑟夫问题）是一个数学的应用问题：已知 n 个人（以编号1，2，3…n分别表示）围坐在一张圆桌周围。从编号为 k 的人开始报数，数到 m 的那个人出圈；他的下一个人又从 1 开始报数，数到 m 的那个人又出圈；依此规律重复下去，直到剩余最后一个胜利者。
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