同时对其进行了扩展，提供了比Lucene更为丰富的查询语言，同时实现了可配置、可扩展并对查询性能进行了优化，并且提供了一个完善的功能管理界面，是一款非常优秀的全文搜索引擎。...而CDH中的Solr部署方式就是采用的SolrCloud，CDH中基于Solr的全文索引方案又叫Cloudera Search。...本文主要是介绍如何在CDH中使用Solr对HDFS中的json数据建立全文索引。...Morphline可以让你很方便的只通过使用配置文件，较为方便的解析如csv，json，avro等数据文件，并进行ETL入库到HDFS，并同时建立Solr的全文索引。...对数据进行ETL，最后写入到solr的索引中，这样就能在solr搜索引擎中近实时的查询到新进来的数据了由贾玲人。"
这些算法各有优缺点，本文将探讨这两种算法的工作原理，以及如何在MySQL中使用它们。 什么是Join 在MySQL中，Join是一种用于组合两个或多个表中数据的查询操作。...Join操作通常基于两个表中的某些共同的列进行，这些列在两个表中都存在。MySQL支持多种类型的Join操作，如Inner Join、Left Join、Right Join等。...图片 可以看到，在这条语句里，被驱动表t2的字段a上有索引，join过程用上了这个索引，因此这个语句的执行流程是这样的： 从表t1中读入一行数据 R； 从数据行R中，取出a字段到表t2里去查找； 取出表...NLJ是使用上了索引的情况，那如果查询条件没有使用到索引呢？ MySQL会选择使用另一个叫作「Block Nested-Loop Join」的算法，简称BNL。...，还是用有索引的临时表，我们的思路都是让join语句能够用上被驱动表上的索引，来触发BKA算法，提升查询性能。
Nested Loops通常使用索引在内部表中搜索外部表的每一行。根据预计的开销，Microsoft SQL Server决定是否对外部输入进行排序来改变内部输入索引的搜索位置。...这样，指针需要多次从B1移动到Bn，每一次都需要读取相应的B1...Bn记录。将B1...Bn的记录预先读出来放入内存临时表中，比从原数据页或磁盘读取要快。...Argument 列还包含一个用于执行操作的列的列表，该列表以逗号分隔。Merge Join 运算符要求在各自的列上对两个输入进行排序，这可以通过在查询计划中插入显式排序操作来实现。...如果不需要显式排序（例如，如果数据库内有合适的 B 树索引或可以对多个操作（如合并联接和对汇总分组）使用排序顺序），则合并联接尤其有效。...然而，如果数据量很大且能够从现有 B 树索引中获得预排序的所需数据，则合并联接通常是最快的可用联接算法。
所以一个索引是由数据结构和再次基础之上的算法组成的。 索引的成因其实主要还是因为数据量大，造成的数据查找定位的麻烦，所以索引的目的就是为了更快的获得数据准备的。...位图方式的好处，主要体现在，查询中节省时间，减少在查询中的数据存储在大量的计算中对CPU的计算要求不高，并且可以有效的利用并行的方式进行计算。...这个算法显然比NESTED LOOP 效率要高，对比是以hash buckets 的方式，而不是ONE BY ONE 的方式， 其中的cost 以 两个表的行数以及连接属性来决定，这里POSTGRESQL...采用的是 BLOOM 过滤器来操作的比对，这比在桶中使用nested loop的方式要更快 cost(hash,R,S)=size(R)+size(S)+size(R)*size(S)/size(JA...3 Sort - Merge Sort Merge 的方法是通过对需要连接的两个表的属性数据进行排序，获得两个表的顺序的数据，然后根据两个表的顺序性的数据笛卡尔积，在比对的过程中，凡是具有相同值的两个行是不会在出现笛卡尔积的结果中的
pytorch 数据加载部分的 接口可以说是现存 深度学习框架中设计的最好的， 给了我们足够的灵活性。本博文就对 pytorch 的多线程加载 模块（DataLoader） 进行源码上的注释。...__init__： 用来初始化数据集 __getitem__ __len__ 从本文中，您可以看到 __getitem__ 和 __len__ 在 DataLoader 中是如何被使用的。...# 用这个来保证 batch 的返回 是 idx 升序出去的。...， 会将一个 None 放到 index_queue 中 # 如果 _worker_loop 获得了这个 None， _worker_loop 将会跳出无限循环，将会结束运行..._shutdown_workers() __worker_loop 这部分是 多进程 执行的代码：他从index_queue 中 取索引，然后处理数据，然后再将 处理好的 batch 数据放到 data_queue
---- Nested Loop Join Simple Nested Loop Join 对 R 中的每个 tuple，都全表扫描一次 S，是一种暴力解法，它的成本为： M + ( m * N...---- Block Nested Loop Join 每次取 R 中一个 block 的所有 tuples 出来，让它们同时与 S 中的所有 tuples Join 一次，它的成本为： M +...Loop Join（索引嵌套循环连接）来加速查询。...在Index Nested Loop Join中，外部表通过嵌套循环的方式遍历内部表，并使用内部表上的索引查找匹配行。当外部表上的一行与内部表上的一行匹配时，将它们联接起来形成结果集。...中的一个或者两个都已经按 Join Key 排好序，如聚簇索引 SQL 的输出必须按 Join Key 排好序 ---- Hash Join 核心思想： 如果分别来自 R 和 S 中的两个 tuples
设置感兴趣区域 ROI(ROI-Region of Interest) 有时，我们将不得不使用某些图像区域。比如，对于图像中的眼睛检测，首先对整个图像进行人脸检测。...当获得人脸时，我们只选择人脸区域并在其中搜索眼睛，而不是搜索整个图像。它提高了准确性（因为眼睛总是在脸）和性能（因为我们在一个小区域内搜索）。 使用 Numpy 索引来获得 ROI。...你可以通过以下方式简单地做到这一点： >>> b,g,r = cv.split(img) >>> img = cv.merge((b,g,r)) 但是，cv.split 效率没有下面使用索引的方式高：...对图像执行算术运算，如加法、减法、按位运算等。...time 模块来计时 OpenCV 中的默认优化 许多 OpenCV 函数都使用 SSE2、AVX 等进行了优化。
在本节中，我们将介绍另一种数组索引方式，称为花式索引。 花式索引就像我们已经看到的简单索引，但是我们传递索引数组来代替单个标量。这使我们能够非常快速地访问和修改数组的复杂子集。...我们可以这样做： [x[3], x[7], x[2]] # [71, 86, 14] 或者，我们可以传递单个列表或索引数组来获得相同的结果： ind = [3, 7, 4] x[ind] # array...花式索引中的索引对遵循“数组计算：广播”中提到的所有广播规则。...对大型数据集有效的算法，并不总是小数据集的最佳选择，反之亦然（参见“大 O 记号”）。但是自己编码这个算法的好处是，通过理解这些基本方法，你可以使用这些积木来扩展它，来做一些非常有趣的自定义行为。...在数据密集型应用中有效使用 Python 的关键是，了解一般的便利例程，如np.histogram以及它们何时适用，但也知道如何在需要更精准的行为时使用更低级别的功能。
如果查询语句使用了not in，那么对内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not exists的子查询依然能用到表上的索引。所以无论哪个表大，用not exists都比not in 要快。...end if end loop 对于in 和 exists的性能区别 ---- 如果子查询得出的结果集记录较少，主查询中的表较大且又有索引时应该用in,反之如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大...，又有索引时使用exists。...如果主查询表中记录少，子查询表中记录多，并有索引，可以使用not exists,另外not in最好也可以用/*+ HASH_AJ */或者外连接+is null NOT IN 在基于成本的应用中较好...另外，如果t2.y上有索引，对t2的排序性能也有很大提高。
如果查询语句使用了not in，那么对内外表都进行全表扫描，没有用到索引；而not exists的子查询依然能用到表上的索引。所以无论哪个表大，用not exists都比not in 要快。...end if end loop 对于in 和 exists的性能区别: 如果子查询得出的结果集记录较少，主查询中的表较大且又有索引时应该用in,反之如果外层的主查询记录较少，子查询中的表大，又有索引时使用...如果主查询表中记录少，子查询表中记录多，并有索引，可以使用not exists,另外not in最好也可以用/*+ HASH_AJ */或者外连接+is null NOT IN 在基于成本的应用中较好...另外，如果t2.y上有索引，对t2的排序性能也有很大提高。...综合以上对IN/EXISTS的讨论，我们可以得出一个基本通用的结论：IN适合于外表大而内表小的情况；EXISTS适合于外表小而内表大的情况。
代码精简所带来的直接好处有两点 一是提高搜索引擎蜘蛛的爬行效率，能在最短的时间内爬完整个页面，这样对收录质量有一定好处；二是由于能高效的爬行，就会受到搜索引擎蜘蛛的喜欢，这样对收录数量有一定好处。...cms标签如何应用 一、内容标签使用 标签使用： 本系统标签分：1.内容标签，2.栏目标签 如果标签中存在变量，预览的时候必须先给这些变量赋值才能预览，可以根据实际情况临时赋值。...，这里数据库显示方式中的“自定义变量”是用户根据自己的需求添加、修改，如下是标签的模板, 我们添加一个“打开窗口”: 看看如何在模板文件中调用？...//这里就是调用方式 (titlelen) {else} {str_cut(r[title], titlelen)} {/if} /a/li {/loop} {ifpages}div id="pages...ORDER BY n.hits DESC 现在我们可以预览一下我们的添加的自定义(SQL)标签 调用与模板修改同上 二、栏目标签使用 栏目标签与内容标签有一些重合点， 如模板修改、标签调用可以参考上面的内容标签
目前，由于搜索途径限制大家几乎无法获得每年度中标列表，而对于普通人来说获得对中标可能性评价最为有效的中标题目更是难上加难。就算像本站往年类似获得了几千题目，有如何切实帮到站友们呢？...本项目计划使用前列腺癌细胞模型、小鼠模型和临床样本，探索m6A修饰和R-loop结构在前列腺癌中的作用机制和相互作用。...一些研究发现，R-loop的累积可能导致DNA损伤和基因组不稳定性，从而促进癌症的发生。同时，R-loop也可能通过影响某些癌症相关基因的转录来起到调控作用。...我们计划通过以下几个方面来验证这一假设：使用前列腺癌细胞模型，通过敲除或过表达m6A修饰酶和R-loop相关蛋白，观察其对前列腺癌细胞增殖、迁移和侵袭的影响。...细胞模型 使用CRISPR/Cas9技术敲除或过表达m6A修饰酶（如METTL3、METTL14）和R-loop相关蛋白（如SRSF1、RNase H）。
在查询时，驱动表（r）会根据关联字段的索引进行查找，挡在索引上找到符合的值，再回表进行查询，也就是只有当匹配到索引以后才会进行回表查询。...可以看到中间有个join buffer缓冲区，是将驱动表的所有join相关的列都先缓存到join buffer中，然后批量与匹配表进行匹配，将第一种多次比较合并为一次，降低了非驱动表（s）的访问频率。...使用的是Index Nested-Loop Join，先对驱动表a的主键筛选，得到一条，然后对非驱动表b的索引进行seek匹配，预计得到一条数据。 下面这种情况没用到索引： ?...使用Block Nested-Loop Join，如果b表数据少，作为驱动表，将b的需要的数据缓存到join buffer中，批量对a表扫描 2.left join： ?...就会从驱动表筛选出一条来进行对非驱动表的匹配。
2、除了用于单目VIO的角点特征外，还添加了500个角点并使用BRIEF描述子描述。额外的角点特征用于在回环检测中实现更好的召回率。 3、DBoW2在时间和空间一致性检查后返回回环检测候选帧。...4、VINS保留所有用于特征检索的BRIEF描述子，丢弃原始图像以减少内存消耗 5、由于单目VIO可以观测到滚动和俯仰角，VINS并不需要依赖旋转不变性，如ORB SLAM中使用的ORB特性。 B....= cur_kf->sequence，则新建一个新的图像序列 2、获取当前帧的位姿vio_P_cur、vio_R_cur并更新 3、进行回环检测，返回回环候选帧的索引 4、如果存在回环候选帧，即loop_index...4）将当前帧放入优化队列中 5、获取VIO当前帧的位姿P、R，根据偏移量计算得到实际位姿。...在函数中使用大量DEBUG条件语句，用于在调试时对当前状态进行可视化输出，这里就不介绍了。
在用Python进行矩阵运算（尤其是大型矩阵运算）的时候，最忌讳的是写循环，循环的执行效率极其的低，想要提高计算效率，有很多方法可以尝试，今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下，召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率...向量化函数对输入数组的连续元组(如 python map 函数)计算 pyfunc，但它使用 numpy 的广播规则。 向量化输出的数据类型是通过使用输入的第一个元素调用该函数来确定的。...我们来把三次实验的单位统一一下： 原生for循环：1250000 us 向量化函数：11500 us 索引赋值：264 us 索引赋值的速度是向量化函数的43倍，是原生for循环的4734倍！...本质上矩阵运算的难点在于 逻辑分支，也就是在矩阵中实现类似于if-else的逻辑运算，只要你能在矩阵中实现了逻辑分支，任何分支内的运算步骤都可以使用矩阵运算轻易地实现。...这里所展示的只是一个最简单的例子，实际应用中，会有更复杂的场景，届时会非常考验开发者的思维水平和对numpy的熟练程度。
从表 t1 中读入一行数据 R； 2. 从数据行 R 中，取出 a 字段到表 t2 里去查找； 3. 取出表 t2 中满足条件的行，跟 R 组成一行，作为结果集的一部分； 4. ...它对应的流程图如 下图2 所示为Index Nested-Loop Join 算法的执行流程： 在这个流程里： 1. 对驱动表 t1 做了全表扫描，这个过程需要扫描 100 行； 2. ...显然，N 对扫描行数的影响更大，因此应该让小表来做驱动表。...小结 今天，我和你介绍了 MySQL 执行 join 语句的两种可能算法，这两种算法是由能否使用被驱动表的索引决定的。而能否用上被驱动表的索引，对 join 语句的性能影响很大。...如果可以使用被驱动表的索引，join 语句还是有其优势的； 2. 不能使用被驱动表的索引，只能使用 Block Nested-Loop Join 算法，这样的语句就尽量不要使用； 3.
下图展示了一些硬件（CPU、GPU、FPGA）和高级编程语言（如 Java、R 语言或 Python）的例子。 看一下 Java，我们会发现它是在虚拟机中运行的。...因此，它需要一种方法来识别应用程序源代码中哪些地方使用了并行化。 TornadoVM 提供了一个基于任务的编程 API，每个任务对应一个现有的 Java 方法。...TornadoVM 获得更好的结果，因为它为 CPU 生成了 OpenCL 代码，而 OpenCL 非常擅长使用向量单位对代码进行矢量化。...8 Parallel Loop API 与 Parallel Kernel API 现在我们来看看如何在 TornadoVM 中表示计算内核。...他还与英特尔合作，将 oneAPI 引入 TornadoVM，用于对英特尔计算架构的代码进行优化。Juan 获得了爱丁堡大学的博士学位，主要研究在 GPU 上加速 Java、R 语言和 Ruby。
在两张表中我们发现有一个共同的字段是deptno，deptno就是两张表的关联的字段，我们可以使用这个字段来做限制条件，两张表的关联查询字段一般是其中一张表的主键，另一张表的外键。...范例：查询出每个员工的上级领导 分析：emp表中的mgr字段是当前雇员的上级领导的编号，所以该字段对emp表产生了自身关联，可以使用mgr字段和empno来关联 select e1.empno,e1.ename...PL/SQL（Procedure Language/SQL） PLSQL是Oracle对sql语言的过程化扩展，指在SQL命令语言中增加了过程处理语句（如分支、循环等），使SQL语言具有过程处理能力。...这样的需求我们就无法使用一条SQL来实现，需要借助其他程序来帮助完成，也可以使用pl/sql。...常量定义： married constant boolean:=true 引用变量 %type; 引用型变量，即v_name的类型与emp表中ename列的类型一样 在sql中使用into来赋值
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