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pytorch中的数据索引

pytorch中的数据索引 在PyTorch中，数据索引是指在处理张量（Tensor）时访问或操作特定元素的过程。...索引在数据处理和深度学习中是非常常见且重要的操作，它允许我们以各种方式访问数据集中的元素，执行数据的切片、提取、过滤等操作。...基本索引方法 在PyTorch中，数据索引的基本方法类似于Python中的列表索引。可以通过使用方括号和索引号来访问张量中的特定元素或子集。...在每个Epoch中，训练集被分成多个批次（batch），每个批次包含多个样本。每个批次的大小为64。代码中的训练过程会迭代整个训练集，并对模型进行更新。...最后的训练结果说明了 训练损失下降：随着训练的进行，每个 Epoch 的训练损失都在逐渐下降。这表明模型在学习过程中逐渐减小了预测值与实际值之间的差异，即模型在训练数据上的拟合效果逐步改善。

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    Python中如何获取列表中重复元素的索引？

    一、前言 昨天分享了一个文章，Python中如何获取列表中重复元素的索引？，后来【瑜亮老师】看到文章之后，又提供了一个健壮性更强的代码出来，这里拿出来给大家分享下，一起学习交流。...= 1] 这个方法确实很不错的，比文中的那个方法要全面很多，文中的那个解法，只是针对问题，给了一个可行的方案，确实换个场景的话，健壮性确实没有那么好。 二、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要分享了Python中如何获取列表中重复元素的索引的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码演示，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【KKXL的螳螂】提问，感谢【瑜亮老师】给出的具体解析和代码演示。

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    Oracle数据库中的本地索引和全局索引的区别

    前缀和非前缀索引都可以支持索引分区消除，前提是查询的条件中包含索引分区键。 5....局部分区索引是对单个分区的，每个分区索引只指向一个表分区，全局索引则不然，一个分区索引能指向n个表分区，同时，一个表分区，也可能指向n个索引分区， 对分区表中的某个分区做truncate或者move，shrink...位图索引只能为局部分区索引。 8. 局部索引多应用于数据仓库环境中。 全局索引global index 1. 全局索引的分区键和分区数和表的分区键和分区数可能都不相同，表和全局索引的分区机制不一样。...全局分区索引的索引条目可能指向若干个分区，因此，对于全局分区索引，即使只动，截断一个分区中的数据，都需要rebulid若干个分区甚至是整个索引。 4. 全局索引多应用于oltp系统中。 5....分区索引的概要统计信息，可以得知每个表上有哪些分区索引，分区索引的类新(local/global,) Dba_ind_partitions每个分区索引的分区级统计信息 Dba_indexesminusdba_part_indexes

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    数据库中的联合索引

    索引 索引的使用 什么时候使用索引表的主关键字 表的字段唯一约束 直接条件查询的字段 查询中与其它表关联的字段 查询中排序的字段 查询中统计或分组统计的字段 什么情况下应不建或少建索引 表记录太少 经常插入...、删除、修改的表 数据重复且分布平均的表字段 经常和主字段一块查询但主字段索引值比较多的表字段 复合索引 命中规则 需要加索引的字段，需要在where条件中 数据量少的字段不需要索引 如果where条件中是...or条件，加索引不起作用 符合最左原则 · 最左原则：Mysql从左到右的使用索引中的字段，一个查询可以只使用索引中的一部份，但只能是最左侧部分。...，那么order by中的列是不会使用索引的。...因此数据库默认排序可以符合要求的情况下不要使用排序操作；尽量不要包含多个列的排序，如果需要最好给这些列创建复合索引。 like “%aaa%” 不会使用索引而like “aaa%”可以使用索引。

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    数据库中的聚簇索引和非聚簇索引

    聚簇索引和非聚簇索引 在mysql数据库中，myisam引擎和innodb引擎使用的索引类型不同，myisam对应的是非聚簇索引，而innodb对应的是聚簇索引。聚簇索引也叫复合索引、聚集索引等等。...聚簇索引 以innodb为例，在一个数据table中，它的数据文件和索引文件是同一个文件。即在查询过程中，找到了索引，便找到了数据文件。...在innodb中，即存储主键索引值，又存储行数据，称之为聚簇索引。 innodb索引，指向主键对数据的引用。非主键索引则指向对主键的引用。...innodb中，没有主见索引，则会使用unique索引，没有unique索引，则会使用数据库内部的一个行的id来当作主键索引。...所以myisam引擎的索引文件和数据文件是独立分开的，则称之为非聚簇索引 myisam类型的索引，指向数据在行的位置。即每个索引相对独立，查询用到索引时，索引指向数据的位置。

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    索引的数据结构及算法原理--索引使用策略及优化（中）

    上面的查询从分析结果看用到了PRIMARY索引，但是key_len为4，说明只用到了索引的第一列前缀。...情况三：查询条件用到了索引中列的精确匹配，但是中间某个条件未提供 EXPLAIN SELECT * FROM employees.titles WHERE emp_no='10001' AND from_date...，因为title未提供，所以查询只用到了索引的第一列，而后面的from_date虽然也在索引中，但是由于title不存在而无法和左前缀连接，因此需要对结果进行扫描过滤from_date（这里由于emp_no...在这种成为“坑”的列值比较少的情况下，可以考虑用“IN”来填补这个“坑”从而形成最左前缀：这次key_len为59，说明索引被用全了，但是从type和rows看出IN实际上执行了一个range查询，这里检查了...如果经过emp_no筛选后余下很多数据，则后者性能优势会更加明显。当然，如果title的值很多，用填坑就不合适了，必须建立辅助索引。

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    简单描述 MySQL 中，索引，主键，唯一索引，联合索引 的区别，对数据库的性能有什么影响（从读写两方面）

    前言 ---- 简单描述 MySQL 中，索引，主键，唯一索引，联合索引 的区别，对数据库的性能有什么影响（从读写两方面） 这是一道非常经典的 MySQL 索引面试题，意在看面试者是否了解索引的几种类型以及索引的优点和存在的弊端...几种索引类型的区别 ---- 索引是帮助数据库高效获取数据的一种数据结构，索引文件中记录着对数据表数据的引用指针 主键是一种特殊的唯一索引，在一张表中只能有一个主键索引，主键索引用于唯一标识一条记录 唯一索引用于确保某一列只包含各不相同的值...，也就是说，唯一索引可以保证数据记录的唯一性 联合索引是指通过多个列建立的索引，比如有: 联合主键索引，联合唯一索引 站长源码网 3....索引读写方面对数据库性能的影响 ---- 读: 索引可以极大的提高数据查询速度，建立索引后会生成索引文件，所以索引本质上是以空间换时间 写: 索引会降低插入，删除，更新的速度，是因为当数据发生改变后，会重新建立索引...，那么就会重新构建索引文件，导致增删改操作变慢

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    白话ES 生产集群的部署架构是什么？每个索引的数据量大概有多少？每个索引大概有多少个分片？

    背景 ES 生产集群的部署架构是什么？每个索引的数据量大概有多少？每个索引大概有多少个分片？...有些同学可能是没在生产环境中干过的，没实际去拿线上机器部署过 es 集群，也没实际玩儿过，也没往 es 集群里面导入过几千万甚至是几亿的数据量，可能你就不太清楚这里面的一些生产项目中的细节。...其实这个问题没啥，如果你确实干过 es，那你肯定了解你们生产 es 集群的实际情况，部署了几台机器？有多少个索引？每个索引有多大数据量？每个索引给了多少个分片？你肯定知道！...我们 es 集群的日增量数据大概是 2000 万条，每天日增量数据大概是 500MB，每月增量数据大概是 6 亿，15G。目前系统已经运行了几个月，现在 es 集群里数据总量大概是 100G 左右。...目前线上有 5 个索引（这个结合你们自己业务来，看看自己有哪些数据可以放 es 的），每个索引的数据量大概是 20G，所以这个数据量之内，我们每个索引分配的是 8 个 shard，比默认的 5 个 shard

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    ClickHouse的MergeTree中的一级索引和二级索引，以及数据存储方式

    图片一级索引和二级索引在ClickHouse的MergeTree中的作用及区别如下：一级索引：一级索引（primary key index）是MergeTree数据存储底层的默认索引。...它由数据表中定义的主键字段构成，通常是一个或多个列的组合。一级索引在数据存储方面起着重要的作用，它决定了数据在MergeTree中的物理排序方式。...在ClickHouse的MergeTree中，数据存储方式如下：数据分块：MergeTree将数据分成多个块（block），每个块包含一段连续的数据。...块的大小一般为1-1000万行，取决于配置和表的大小。数据排序：每个块中的数据按照主键进行排序。MergeTree表的主键定义了一个或多个列，数据将根据这些列的排序顺序进行组织。...多个数据文件：MergeTree使用多个数据文件（data file）来存储实际的数据。每个数据文件包含一个或多个块。数据的写入：当数据被写入MergeTree表时，它们被追加到最新的数据文件中。

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    为什么你的网站会从搜索引擎中消失？

    201904111554992695401473.png 那么，网站从搜索引擎消失的原因有哪些呢？  ...2、付费购买链接   操控外链最简单的办法就是购买链接，但微妙的购买链接，很难被识别，比如：双方站点相关性比较高，并且双方的导出链接几乎不是很多，这让搜索引擎很难判定，但如果你选择购买的链接，导出链接极高...，达到上百条：   先不说它的外链作用没有多少，它几乎可以被轻松的识别是付费链接，你值得搜索引擎很抵制人为操控链接。  ...3、频繁的修改网页标题   有的站长喜欢频繁的更改网页标题，如果你每一篇文章都是经常修改标题的话，搜索引擎会认定为你是一个极其不稳定的站点，逐渐会降低排名，时间久了，可能会从索引库删除你的网址。  ...5、服务器不稳定   服务器不稳定是一个最致命的问题，它经常影响蜘蛛对网站进行爬行与索引，长时间的访问不到网站，搜索引擎会降低你站点的质量评级，时间久了，所有页面几乎都会被索引库删除。

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    性能优化：B*Tree 索引中的数据块分配（五）

    编辑手记：循序渐进，让我们继续学习索引分裂的知识。...数据块分配 当索引数据块需要分裂时，会从 Freelist 中找到空闲的数据块满足分配需要，在10224的跟踪文件中，可以看到以下信息记录了新数据块的分配： 如果索引数据块上的数据被全部删除，该数据块就会被放置在...从跟踪文件可以看到：当数据块中的实际记录数（rrow）为0时，被放到了 freelist，但是并未从树结构中拿走。...在下一次数据块分裂时，从 freelist 上获取到该数据块，然后将其从树结构中删除，重新分配到树结构中： HELLODBA.COM> insert into idx_split (a, b, c)...，此时如果有正好属于该数据块在树中位置的数据被插入，数据仍然会被写入该数据块上，但并不从freelist上移走： 跟踪内容如下： 此时如果发生分裂，该数据块仍然会被获得，但是分配失败，此时，它才会被从

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    【数据分析从入门到“入坑“系列】利用Python学习数据分析-Numpy中的索引

    基本的索引和切片 NumPy数组的索引是一个内容丰富的主题，因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。一维数组很简单。...在多维数组中，如果省略了后面的索引，则返回对象会是一个维度低一点的ndarray（它含有高一级维度上的所有数据）。...[4, 0, 0], [7, 8, 9]]) 布尔型索引 来看这样一个例子，假设我们有一个用于存储数据的数组以及一个存储姓名的数组（含有重复项）。...0.3718], [ 1.669 , -0.4386, -0.5397, 0.477 ], [ 3.2489, -1.0212, -0.5771, 0.1241]]) 通过布尔型索引选取数组中的数据...[20, 23, 21, 22], [28, 31, 29, 30], [ 8, 11, 9, 10]]) 记住，花式索引跟切片不一样，它总是将数据复制到新数组中。

    1.6K20

    使用 Delete By Query API 的方式删除ES索引中的数据

    的方式去删除索引中的数据。...实际是批量删除数据的意思 功能：根据特定的查询条件对ES相关索引中某些特定的文档进行批量删除。...小的段被合并到大的段，然后这些大的段再被合并到更大的段。段合并的时候会将那些旧的已删除文档从文件系统中清除。被删除的文档（或被更新文档的旧版本）不会被拷贝到新的大段中。启动段合并不需要你做任何事。...max_num_segments=1 上面API的意思表示合并索引中的每个分片为一个单独的段，可以先设置大一点，10-5-1，一点一点慢慢降到1。一般推荐为1....，导致索引特别大，删除数据删除索引的形式进行，只能在原来的索引上进行数据删除操作。

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    从数据页和B+树的角度看索引失效原因

    面试官：我看你建立熟悉数据库索引，那索引失效有哪些场景？ 我：巴拉巴拉，把从晚上背的6，7条失效场景一字不落的背出来了 我：心里想，这问题能难道我？...同一层的非叶子节点也互相串联，形成了一个双向链表 在了解索引和索引失效之前，我们应该对数据页，数据页中数据的存储方式，如何构建B+树的这些原理搞清楚！...下图数据页用户记录中的各个方块位置分别对应这几个行记录头信息的字段。 从图中可以看出数据页中的记录按照顺序组成单链表，而且还对记录进行了分组，这里叫做页记录【槽】。...二级索引 二级索引（非聚集索引）构建的B+树索引的叶子节点不存储表中的数据，而是存储该列对应的主键。...为了加快记录所在的数据页，InnoDB采用B+树做索引，并且每个节点都是数据页，但是非叶子节点的数据页我们称为目录项（索引页）。

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    图数据库中的索引技术，以及优化查询性能

    图片图数据库中的索引技术图数据库中的索引技术是用于加速查询性能的关键技术之一。索引是一种数据结构，它可以提供快速访问数据的能力。在图数据库中，索引可以加速节点和关系的查找。...节点索引节点索引是图数据库中常用的索引技术之一。它可以根据节点的属性值来加速查询。例如，如果要查找所有姓名为“张三”的人节点，使用节点索引可以减少查询的时间复杂度，提高查询效率。...常见的节点索引技术包括：哈希索引：使用哈希函数将节点的属性值映射到索引表中的位置，可以快速定位节点。缺点是无法支持范围查询。二叉树索引：使用二叉树的结构来组织节点，可以支持范围查询。...优化查询性能的方法在图数据库中，可以采用以下方法来优化查询性能：使用合适的索引技术：根据具体的查询需求和数据特点，选择合适的索引技术。...优化图数据库的查询性能需要综合考虑索引选择、索引优化、批处理操作、数据分片和分布式部署、缓存等多个因素，根据具体的应用场景来进行调整和优化。

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    ClickHouse 中的分区、索引、标记和压缩数据的协同工作

    ClickHouse 中的分区、索引、标记和压缩数据的协同工作引言ClickHouse是一个快速、可扩展的开源列式数据库管理系统，它被广泛应用于大数据分析和实时查询场景。...在处理海量数据时，合理地利用分区、索引、标记和压缩等技术，能够提高查询性能和降低存储成本。本文将介绍ClickHouse中这些技术是如何协同工作的。...通过选择合适的索引类型，并根据查询模式进行索引的构建和维护，可以提高查询性能。索引的优点快速定位数据：通过索引可以快速定位需要查询的数据，减少了数据扫描的开销。...以上就是关于ClickHouse中的分区、索引、标记和压缩数据的协同工作的介绍。希望对您有所帮助！当使用Python进行数据分析时，经常会遇到需要通过网络抓取数据的情况。...可以手动指定每个分区包含的值，适用于具有离散取值集合的数据。

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    基于Go实现数据库索引的哈希表：从0到优化

    目录前言数据库索引概述从零实现基于哈希表的数据库索引设计思路优化前后的性能对比具体示例源码优劣评估结束语前言作为开发者，尤其是做后端开发，对于数据库索引相关内容应该非常熟悉，尤其是涉及到数据库查询时候，...数据库索引概述先再来了解一下数据库索引的基本概念，其实数据库索引是一种数据结构，主要用于加速数据库中数据的检索，它通过创建索引数据结构，以便快速定位数据行，从而提高查询效率。...根据常理可知，常见的数据库索引实现方式包括B树、哈希表等。从零实现基于哈希表的数据库索引本文以使用Go语言来讲，然后从零开始逐步实现基于哈希表的数据库索引。...先来分享一下实现的思路，先需要定义一个哈希表数据结构，用于存储索引键值对；然后通过哈希函数将键值映射到哈希表中的槽位。...冲突处理：当哈希冲突发生时，需要解决冲突，常见的解决方法包括链地址法和开放地址法等，这里拿使用链地址法来解决，即在哈希表的每个槽位上维护一个链表，将相同哈希值的键值对存储在链表中。

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