如何在张量中添加或插入轴 为了演示添加轴的想法，我们将使用PyTorch。...import torch t1 = torch.tensor([1,1,1])t2 = torch.tensor([2,2,2])t3 = torch.tensor([3,3,3]) 现在，让我们将它们彼此串联在一起...现在，让我们将这些张量彼此串联。要在TensorFlow中做到这一点，我们使用tf.concat（）函数，而不是指定一个dim（如PyTorch），而是指定一个axis。这两个意思相同。...现在，让我们将它们彼此串联在一起。...我们合并还是堆叠？ 好吧，请注意我们可以如何结合现有的维度。这意味着我们在批处理维度上将它们合并在一起。在这种情况下，无需堆叠。
Pivot 透视表将创建一个新的“透视表”，该透视表将数据中的现有列投影为新表的元素，包括索引，列和值。初始DataFrame中将成为索引的列，并且这些列显示为唯一值，而这两列的组合将显示为值。...Stack 堆叠采用任意大小的DataFrame，并将列“堆叠”为现有索引的子索引。因此，所得的DataFrame仅具有一列和两级索引。 ? 堆叠名为df的表就像df.stack（）一样简单 。...要记住：从外观上看，堆栈采用表的二维性并将列堆栈为多级索引。 Unstack 取消堆叠将获取多索引DataFrame并对其进行堆叠，将指定级别的索引转换为具有相应值的新DataFrame的列。...另一方面，如果一个键在同一DataFrame中列出两次，则在合并表中将列出同一键的每个值组合。...记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。如果不是，则“ join”和“ merge”在定义方面具有非常相似的含义。
堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...所有的轴都以径向排列，彼此之间的距离相等，所有轴都有相同的刻度。轴与轴之间的网格线通常只作指引用途。每个变量数值会画在其所属轴线之上，数据集内的所有变量将连在一起形成一个多边形。...条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。
堆叠式条形图 ? 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...堆叠式条形图共分成两种： 简单堆叠式条形图。将分段数值一个接一个地放置，条形的总值就是所有段值加在一起，适合用来比较每个分组/分段的总量。 100% 堆叠式条形图。...所有的轴都以径向排列，彼此之间的距离相等，所有轴都有相同的刻度。轴与轴之间的网格线通常只作指引用途。每个变量数值会画在其所属轴线之上，数据集内的所有变量将连在一起形成一个多边形。...条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。此外，条形也可以如堆叠式条形图般堆叠起来。 推荐的制作工具有：jChartFX、Bokeh。 热图 ?...在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。
数据库中的索引 我关系数据库的索引是个有趣而令人困惑的概念，索引如何在对应用程序透明的情况下优化访问的呢？当然，更新索引意味着另外的磁盘访问，因为 b + 树的索引不适合放在内存中。...行存储与列存储 将高性能更新与行存储联系起来是很自然的，如果按列组织数据的话，因为具有相同值的许多逻辑行在物理上彼此相近，柱状数据库执行查询的速度非常快。但是，更新列存储就不那么容易了。...把11个文件合并在一起，一个下降到下个级别，进而得到11个文件。现在，下一级已经被一个文件增加了，所以需要重复并再次合并。 分层合并 在进行合并之前，让一堆文件在每个级别上堆叠起来。...分层合并的写入放大要低得多，因为新文件在合并之前会在每个级别上堆叠起来，所以合并的次数会减少，写入的内容也会减少，但是数据读取所付出的努力要多得多。 索引和搜索 搜索在许多方面都是数据库索引的变体。...大多数搜索系统在文档发生变更后异步更新搜索索引， 这是与某种形式的ID交织在一起。搜索使得读取文档更加容易。
截取字符串 ascii(str) ：返回字符串str的最左面字符的ASCII代码值 ord(str) ：将字符或布尔类型转成ascll码 if(a,b,c) ：a为条件，a为true，返回b，否则返回c，如if...原理 在SQL 中, 分号(;)是用来表示一条sql 语句的结束。试想一下我们在; 结束一个 sql语句后继续构造下一条语句, 会不会一起执行？因此这个想法也就造就了堆叠注入。...而 union jection(联合注入)也是将两条语句合并在一起, 两者之间有什么区别么？...虽然我们前面提到了堆叠查询可以执行任意的sql 语句, 但是这种注入方式并不是十分的完美的。...成功删除 tips： 并非所有环境都支持堆叠注入，比如Oracle 查询时通常只返回一个结果，导致后面的SQL语句可能无法回显到页面上 base64注入 对参数进行base64编码，再发送请求。
观察explode执行后的目标效果，实际上颇有SQL中经典问题——列转行的味道。也就是说，B列实际上可看做是多列的聚合效果，然后在多列的基础上执行列转行即可。...值得一提，这里的空值在后续处理中将非常有用。...在完成展开多列的基础上，下面要做的就是列转行，即将多列信息转换逐行显示，这在SQL中是非常经典的问题，在pandas中自然也有所考虑，所以就需要引出第二个API：stack！...stack原义为堆栈的意思，放到pandas中就是将元素堆叠起来——从宽表向长表转换。...ok，那么可以预见的是在刚才获得的多列DataFrame基础上执行stack，将实现列转行堆叠的效果并得到一个Series。具体来说，结果如下： ?
在 SQL 中，我们基于键来连接表，而在 NumPy 中，我们按轴连接数组。 我们传递了一系列要与轴一起连接到 concatenate() 函数的数组。如果未显式传递轴，则将其视为 0。...我们可以沿着第二个轴连接两个一维数组，这将导致它们彼此重叠，即，堆叠（stacking）。 我们传递了一系列要与轴一起连接到 concatenate() 方法的数组。...arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) arr = np.hstack((arr1, arr2)) print(arr) 沿列堆叠...NumPy 提供了一个辅助函数：vstack() 沿列堆叠。...arr = np.array([1, 3, 5, 7]) x = np.searchsorted(arr, [2, 4, 6]) print(x) 返回值是一个数组：[1 2 3] 包含三个索引，其中将在原始数组中插入
当数据量达到一定数量，如A股所有频率和种类的数据等等。这时候需要的是对数据有效的储存和管理。今年6月才开源的数据库ClickHouse，为我们提供了福音。...在通常的按行存储的数据库中，数据是按照如下顺序存储的： 换句话说，一行内的所有数据都彼此依次存储。像这样的行式数据库包括MySQL、Postgres、MS SQL-Server等。...在面向列的数据库管理系统中，数据是这样存储的： 这些例子只显示了数据排列的顺序。来自不同列的值分别存储，而来自同一列的数据存储在一起。...对于数据访问场景而言，通常关注的是：多久、以多少比例进行怎样的查询；对不同类型（行、列、字节）的查询，需要读取多少数据量；读取与更新数据之间的关系；数据的工作规模量和如何在本地使用数据；是否使用事务和事务的隔离问题...显然，OLAP场景与其他常用的应用场景非常不同，如OLTP或key-Value获取的场景。所以，如果你在处理分析型查询中想要获得高性能，没有任何理由去使用OLTP或键值数据库。
NoSQL数据库不使用关系数据库所使用的SQL，而是使用对象关系映射（ORM）来促进与其数据的通信。 NoSQL数据库的四种流行类型为列存储数据库、文档型数据库、键值数据库和图形数据库。...列存储数据库（Column-oriented Databases） 顾名思义，在列存储数据库中，数据以列的形式存储和组织。如果你需要存储稀疏数据，则这种类型的数据库很有用。...它实际上是以文档的结构将字段和数据值集合在一起。这些文档型数据库通常存储为JSON字符串，并且可以使用YAML、XML或作为纯文本进行编码，以保护数据。...1 dZilduEpHrqmrn4IUR_Y1g.png 如何在SQL和NoSQL之间选择？ 那么，我们该如何在SQL和NoSQL数据库之间进行选择呢？...然而，SQL数据库的结构和模式则比较严格。 2. 可扩展性：你见过日本停车场电梯吗？它允许车辆彼此叠置停放。现在，我想问你一个问题：在当前的电梯上加层以及建造新的电梯，哪个更有效？
如何垂直堆叠两个数组？ 难度：L2 问题：垂直堆叠数组 a 和 b。...如何水平堆叠两个数组？ 难度：L2 问题：水平堆叠数组 a 和 b。...如何在 2d NumPy 数组中交换两个列？ 难度：L2 问题：在数组 arr 中交换列 1 和列 2。 arr = np.arange(9).reshape(3,3) arr 17....如何通过禁用科学计数法（如 1e10）打印 NumPy 数组？ 难度：L1 问题：通过禁用科学计数法（如 1e10）打印 NumPy 数组 rand_arr。...如何在 NumPy 数组中将所有缺失值替换成 0？ 难度：L2 问题：在 NumPy 数组中将所有 nan 替换成 0。
据报道，华为开发了一种芯片堆叠工艺，并申请了专利，这将比现有的芯片堆叠工艺成本低得多。 不过，华为的这项技术是基于旧节点，但提高了芯片性能。 而这，可能有助于华为避开美国的制裁。 为什么要开发？...而且，所有半导体生产都涉及美国开发的技术，华为无法接入任何现代节点（如台积电的N5），只有依赖旧有的节点。...一般来说，芯片制造商通常使用两种封装和互连方法：一是2.5D的封装，彼此相邻的小型芯片可以实现高密度/高带宽的封装内互连；二是3D封装，它将不同的小芯片堆叠在一起，从而使处理器变得更小。...打个比方，通常来讲，我们很难将两个或三个耗电和热逻辑裸片堆叠在一起，因为冷却这样的堆叠非常复杂，这往往意味着对其它一些性能的妥协。 而华为的方法增加了堆叠的表面尺寸，从而简化了冷却步骤。...然而，其它的半导体合同制造商，如台积电、GlobalFoundries，还有集成设计制造商，如英特尔、三星，以及甚至无晶圆厂芯片开发商，如AMD等，都可以获得最前沿的晶圆厂工具和技术。
堆叠（Concat） 堆叠基本上就是简单地把多个 DataFrame 堆在一起，拼成一个更大的 DataFrame。当你进行堆叠的时候，请务必注意你数据表的索引和列的延伸方向，堆叠的方向要和它一致。...如果你想要按列的方向堆叠，那你需要传入 axis=1 参数： ? 注意，这里出现了一大堆空值。因为我们用来堆叠的3个 DataFrame 里，有许多索引是没有对应数据的。...因此，当你使用 pd.concat() 的时候，一定要注意堆叠方向的坐标轴（行或列）含有所需的所有数据。...归并（Merge） 使用 pd.merge() 函数，能将多个 DataFrame 归并在一起，它的合并方式类似合并 SQL 数据表的方式。...image 连接（Join） 如果你要把两个表连在一起，然而它们之间没有太多共同的列，那么你可以试试 .join() 方法。和 .merge() 不同，连接采用索引作为公共的键，而不是某一列。 ?
近几年，神经网络在自然语言、图像、语音等数据上都取得了显著的突破，将模型性能带到了一个前所未有的高度，但如何在图数据上训练仍然是一个可研究的点。...与神经网络模块或层一样，我们可以将这些GNN层堆叠在一起。 由于GNN不会更新输入图的连通性，因此可以使用与输入图相同的邻接列表和相同数量的特征向量来描述GNN的输出图。...2、通过聚合函数（如sum）聚合所有消息。 3、所有汇集的消息都通过一个更新函数传递，通常是一个学习的神经网络。...通过将传递给GNN层的消息堆叠在一起，节点最终可以合并整个图形中的信息。 节点学习完embedding后的下一步就是边。...之前所描述的网络存在一个缺陷：即使多次应用消息传递，在图中彼此不直接连接的节点可能永远无法有效地将信息传递给彼此。对于一个节点，如果有k层网络，那么信息最多传播k步。
usename=1' or '1'='1&password=1' or '1'='1 回显flag 字符型注入和堆叠查询手法原理 堆叠注入原理 在SQL中，分号（;）是用来表示一条sql语句的结束...试想一下我们在 ; 结束一个sql语句后继续构造下一条语句，会不会一起执行？因此这个想法也就造就了堆叠注入。而union injection（联合注入）也是将两条语句合并在一起，两者之间有什么区别么？...区别就在于union 或者union all执行的语句类型是有限的，可以用来执行查询语句，而堆叠注入可以执行的是任意的语句。例如以下这个例子。...add增加 int整数类型 unsigned无符号类型 not null- 指示某列不能存储 NULL 值。...指定主键，确保某列（或多个列的结合）有唯一标识，每个表有且只有一个主键。 auto_increment-自动赋值，默认从1开始。
在本文中，我们将探讨使用 Python 将 1−D 数组转换为 2−D 数组的列的过程。我们将介绍各种方法，从手动操作到利用强大的库（如 NumPy）。...为了将这些 3−D 数组转换为 1−D 数组的列，我们使用 np.vstack（） 函数，该函数垂直堆叠数组。...我们将数组 array2、array1 和 array2 作为参数传递给 np.vstack（），以将它们垂直堆叠到单个 3−D 数组中。...为了确保 1−D 数组堆叠为列，我们使用 .T 属性来转置生成的 2−D 数组。这会将行与列交换，从而有效地将堆叠数组转换为 2−D 数组的列。...总之，这本综合指南为您提供了在 Python 中将 1−D 数组转换为 2-D 数组列的各种技术的深刻理解。
如果在reshape（m，n）操作中将维度指定为-1，则会自动计算该维度 >>> a.reshape(3,-1) #不想算的维度设置成-1，偷懒 array([[2., 2., 5., 6.],...将不同数组堆叠在一起 几个数组可以沿不同的轴堆叠在一起 >>> a = np.floor(10*np.random.random((2,2))) >>> a array([[5., 7.],...函数 column_stack 将1D数组作为列叠加到2D数组中。...>> a = np.array([4,2]) >>> b = np.array([3,9]) >>> np.column_stack((a,b)) array([[4, 3], # a、b 作为 列...一般来说，对于具有两个以上维度的数组，hstack 沿第二轴堆叠，vstack 沿第一轴堆叠，concatenate 允许一个可选参数，给出串接应该发生的轴。
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