尽量用一些通俗的语言来讲一下复合文档的结构，如果要真正掌握每一个细节，还是要看官方的文档，所以这里讲的可能不会完全正确，只是大概了解一下复合文档的结构逻辑。 复合文档结构 一个文件在被创建的时候，文档的结构也同时生成，这里不讲生成的过程如何去创建这个结构，只拿生成后的文件来讲。 假如一个10KB文件，每个扇区大小是512Byte，举例如下： ? 01 扇区 复合文档把保存文件的磁盘空间划分了扇区（Sector），在扇区里存放数据信息。文件的开头一个扇区固定是Header结构，这个结构的信息非常重要，是解析整个文件的基础。 03 MiniFAT MiniFAT其实完全可以理解为它是一个单独的复合文档结构，只是没有目录结构。 只要理解了Header结构、目录结构、DIFAT数组、FAT数组、MiniFAT数组，解析复合文档就没什么难度了。 通过这些信息，构建出来扇区链表，就可以到分布的扇区中，读取或者改写数据。
很多情况下会用到复合查询： ---- $query->orWhere('target_type','offline'); $query->where(function($query
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今天要给大家分享的复合饼图的制作技巧！ ▽ 其实这种复合饼图在数据表达与展示上与传统饼图相差无几，只是形式比较新颖，能够对局部数据突出展示，所以视觉传达效率比较高。 ? 以下是小魔方通过参考多个渠道的信息，总结的复合饼图制作一般方法步骤： ▽▼▽ ►首先整理作图原数据; ? ►利用占比数据做传统的饼图： ? ►将占比数据再添加一次： ? ? ? ?
MongoDB支持复合索引，即将多个键组合到一起创建索引。该方式称为复合索引，或者也叫组合索引，该方式能够满足多键值匹配查询使用索引的情形。其次复合索引在使用的时候，也可以通过前缀法来使用索引。 MongoDB中的复合索引与关系型数据库基本上一致。在关系型数据库中复合索引使用的一些原则同样适用于MongoDB。本文主要描述MongoDB复合索引。 复合索引可以支持要求匹配多个键的查询 复合索引每一个键的顺序非常重要，这将决定该索引在查询过程中能否被使用到 复合索引支持前导(缀)列索引查询 不能够创建基于哈希索引类型的复合索引 任意复合索引字段不能超过31个 二、复合索引示意图 如下图所示，在集合的userid以及score列上创建一个复合索引，其中userid为升序，score "ok" : 1 } 3、复合索引与排序 复合索引创建时按升序或降序来指定其排列方式。
'off'),plt.title("T4:Shear") plt.imshow(cv2.cvtColor(imgT4, cv2.COLOR_BGR2RGB)) plt.show() 算法：图像复合变换是指对给定的图像连续进行多次上述的平移
ES在查询过程中比较多遇到符合查询，既需要多个字段过滤也需要特殊情况处理，本文简单介绍几种查询组合方便快捷查询ES。
for (int j=2*i;j<=n;j+=i) a[j]=1; } } 这个其实还是可以优化的，仔细想想这里面有重复筛选的情况 ，比如6，它就是2*3，但是筛选的时候筛选了2次，因为它既是2的倍数，也是3的倍数。
摘要： 对于MongoDB的多键查询，创建复合索引可以有效提高性能。 ? 什么是复合索引？ 复合索引，即Compound Index，指的是将多个键组合到一起创建索引，这样可以加速匹配多个键的查询。 不妨通过一个简单的示例理解复合索引。 但是，IXSCAN使用的是name与age的复合索引；FETCH即根据索引去查询文档，不需要过滤。 这个示例的数据量太小，并不能看出什么问题。 创建复合索引 没有为projectId和createAt创建复合索引是个尴尬的错误，赶紧补救一下： db.events.createIndex({projectId:1,createTime:-1},{ 对比使用复合索引前后的结果，发现totalDocsExamined从28338降到了0,表示使用复合索引之后不再需要去查询文档，只需要扫描索引就好了，这样就不需要去访问磁盘了，自然快了很多。
我们可以尝试把anonymous字段也加到timestamp索引里，构成一个复合索引。 ? 我们发现，这个explain的结果会更好一些，nscannedObjects从3变成了2。 聪明的读者可能猜到了，如果我们把复合索引的字段顺序颠倒一下，似乎就可以达到这个目标了。我们把索引顺序从 (timestamp,anonymous)变成(anonymous,timestamp)。 ? 和所有数据库一样，字段的顺序在MongoDB的复合索引中至关重要。如果索引以anonymous字段为前缀，Mongo可以直接跳到非匿名评论对应的记录。 总结 针对一个包含等式过滤，范围过滤和排序字段的查询，建立的复合索引的字段优先级，可以参考下面的规则 将所有等式过滤字段放在复合索引中最靠前的部分。 其次放入排序字段。 讲完了，对于包含多个字段的复杂查询，建立复合索引是需要技巧的。希望本篇文章能够帮助到你。 译者简介 孔德雨 MongoDB中文社区深圳分会主席。
复合材料分类复合材料：由两种或多种不同性质的材料用物理和化学方法在宏观尺度上组成的具有新性能的材料。从应用的角度来说，复合材料分为功能复合材料和结构复合材料两大类。 功能复合材料主要是具有特殊的功能，例如：导电复合材料、烧蚀材料、摩阻复合材料。 复合材料的种类复合材料力学分析复合材料的力学性能一般比金属材料复杂，主要包含不均匀、不连续、各向异性等。 对于复合材料（玻璃纤维、碳纤维复合材料、芳纶复合材料等）的优点，一般说的是比强度高、比模量高等。 复合材料力学分析方法 复合材料力学分析方法复合材料力学复合结构力学细观力学宏观力学从细观的角度研究复合材料的力学性能。
将查询内部的结果文档得分都设定为1或者boost的值，多用于结合bool查询实现自定义得分
在连接查询语法中，另人迷惑首当其冲的就要属on筛选和where筛选的区别了， 在我们编写查询的时候， 筛选条件的放置不管是在on后面还是where后面， 查出来的结果总是一样的， 既然如此，那为什么还要多此一举的让 sql查询支持两种筛选器呢？ 总的来说，outer join 的执行过程分为4步 1、先对两个表执行交叉连接(笛卡尔积) 2、应用on筛选器 3、添加外部行 4、应用where筛选器 就拿上面不使用where筛选器的sql来说，执行的整个详细过程如下 第四步，应用where筛选器 在这条问题sql中，因为没有where筛选器，所以上一步的结果就是最终的结果了。 而对于那条地址筛选在where条件中的sql，这一步便起到了作用，将所有地址不属于杭州的记录筛选了出来 ?
System.out.println("第" + i + "条： rowkey= " + Bytes.toString(rs.getRow())); i++; //根据结果行中某一列的值，进行条件筛选
筛选： 从众多的输出结果中挑选出符合条件的项。 有些字段可以作为选项，来进行命令筛选 例如：用Command-Type作为选项，查询命令类型为Alias的所有命令 wKioL1gVv5jijS1CAAAiSQEUO8M918.png 例如：将Name 通用筛选语句： Where-Object：别名为？ “svchost”的进程 wKioL1gVyHuA7WEWAAApN8E1T1E809.png 用like模糊查询 wKioL1gVxwWSPT1xAAANzbPVrL0966.png 其他筛选方式 ： Select-Object -First 10：筛选前十行 Select-Object -First 10：筛选后十行 wKioL1gVy8rjA44vAAAZ-Zc640M225.png 输出格式
} } for(int i = 0; i < pos; i++) cout << prime[i] << endl;} 以上算法其实有个名字，即欧拉筛法，专门用于筛选素数 $i$ 与全部不超过其最小质因数($i$ 本身)的素数之积； 当 $i$ 为非素数时，已经被前面的素数筛除掉，即不能将自己添加到素数存储数组 $prime$ 中，因此直接进入内层 $for$ 循环中筛选其倍数 因为是按照最小素因子筛选，所以可以保证每个数都只会被筛一遍。
复合函数 设函数 和 ，复合函数（composite function） 定义为： 在复合函数中， 是第一个函数 的输出，也是第二个函数 的输入，其运算流程如下图所示 复合函数运算流程 由此流程可知，复合函数的自变量 首先在函数 的定义域内， 的值又在函数 的定义域内，如此才能得到两者的符合函数 的输出。定义域的演示如下图所示。 ?
筛选商品案例 案例分析 1. 把数据渲染到页面中 (forEach) 2. 根据价格显示数据 3. '
筛选器 数据透视表是Excel历史上最伟大的发明，然其本质上是个很简单的原理，就是一个漏斗，即筛选器。按照不同的角度筛选输出分析结果。 ? PowerBI同Excel一样，有强大的筛选器功能。 在PowerView中，有报告级筛选器、页面级筛选器、视觉级筛选器、和切片器；在PowerPivot中，通过DAX公式编辑对表格的行和列进行筛选定义；在PowerQuery中，直接在标题行对表进行筛选。 在PowerView中的几个筛选器，顾名思义，范围由小到大，视觉级对视觉图对象筛选；页面级对该页面筛选；报告级对整个文件筛选；切片器是个很好的交互筛选器，现在我们继续上一讲准备的咖啡数据页面，插入两个切片器并使用字段 在报告、页面、视觉筛选器选项中，我们还可以利用高级筛选的功能做一些常用的筛选，比如前几名，字段包含某一字符，数值大于小于等等。这个高级筛选往往在在我们想要剔除某非正常值的时候非常有用。 ?
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