然后对应的代码在自己的标签里面各司其职，所有需要的html、css、javascript都在里面。...接下来我想谈谈vue的生命周期和钩子函数。 每个 Vue 实例在被创建之前都要经过一系列的初始化过程。例如需要设置数据监听、编译模板、挂载实例到 DOM、在数据变化时更新 DOM 等。...在实战演练过后，Vue给我的感觉就两个字：省心。所有的操作关注点都在data上面。...开发的时候，写好data 剩下的事情就是 通过异步请求来交互data，UI层绑定事件改变data，在组件间传递data。 后记 在这个MVVM横行的时代，我已经渐渐的忘却了jQuery的存在。...本系列文章还没有结束，下篇，也可能是终结篇，即将来袭！
目录 1 需求 2 代码实现 1 需求 现在有两个list集合，A 集合 B集合； 两个集合里面都存储user对象， 现在要将B集合里面，不在A集合的数据过滤出来之后，得到； 就是取差集； 2 代码实现
从我收到反馈到观察分析，里面的第一条update语句运行了近5个小时，还没有完成，从SQL Monitor的报告来看，似乎进度甚微，按照这个进度，这些语句的执行时间会非常惊人。...而问题就在于右边的部分。 ? 红色的小框处标出的信息，可以看出实际得到的结果集非常惊人，结果集行数都是4G，这是一个什么级别的概念。所以这个语句的瓶颈就在这个地方。 我们来看看语句： ?...这样SQL在执行的过程中先根据时间字段来过滤得到一个极大的结果集，然后在这个基础上去根据id得到一个极小的结果集。这种方式简直是百害而无一利。...如果根据id得到一些客户的信息，因为本身结果集就小很多，在这个基础上再根据时间来过滤，那效率会大大提高，在目前的这个场景中可以看见明显的性能问题。 所以初步的评估就是重构索引。...而对于此还是需要很谨慎的，我复制了表中的数据，在另外的环境进行了快速的复现，执行计划的效率大大提高。在这个基础上，考虑添加了并行，虽然会消耗服务器的资源，但是能够极大提高效率，这些付出也是合理的。
有了这个文档 ID，就可以定位出相关的文档标题和内容。 在 Lucene 中，文档 ID 是一个 32bit 的「有符号整数」，按顺序添加进来的文档其 ID 也是连续递增的。...在关键词查询阶段，我们可以根据关键词搜索到文档 ID，进一步得到这个文档的具体内容，但是文档的内容会缺失这个字段，因为 Lucene 没有存它。...简单的说这个字段是隐身的，它在搜索时会起到作用，但是最终的搜索结果里却看不见它。之所以提供这个选项，很明显这是为了可以节约存储空间。...，可以看出查询的结果相关性还是比较明显的。...MUST 查询好办，直接可以命中倒排索引中的关键词从而直接得到与之相关的文档列表，而 MUST_NOT 却需要遍历所有的文档，我们无法直接使用倒排索引，这明显会严重影响查询效率。
SQL的执行计划和profile信息以及执行耗时: 4.优化思路：在执行计划中可以看得到SQL语句由于是模糊查询所以并没有使用索引,并且在执行SQL之后可以明显的看出在创建排序索引上面耗费了99%...发现这种情况我感到很吃惊，我并不知道发生了什么事情导致这种结果。...在多方查询无果之后我之后请教我的一个师兄，经过我详细的描述和实验，他告诉我:主要是由于在where条件过滤和排序的时候走索引没有查询到任何的结果导致mysql获取查询所有的索引然后在去回表进行全局扫描;...为了验证这个结果,我更改了where条件,在没有添加created_at这个字段索引的情况下进行对比情况: 没有添加索引的耗时: 100 rows in set (2.53 sec) 添加索引的耗时：...100 rows in set (0.16 sec) 可以很明显的看到添加索引之后 速度提高了一大堆,并且这个是有查询结果的。
先说说我自己遇到的事，上面这个网站是我在某个交流群里看到的有偿求助。...经过细聊，需要采集的字段不少，求助方给的价格是 1k，并且表示采集稳定的话可以在价格上再加上一点。 花了一点时间看了下感觉可以接，结果收到的回复是这样的 ? emmm，现在内卷已经到了这样地步了吗？...本着吐槽的心思在群里聊了两句，收到群友如下的截图 ? 唉~ 加密分析 加密的字段在 Header 中 ?...在检索的文件中同步检索u-sing，有八处相关的位置，可以全部断上然后向上滑动页面 ? 可以断点的位置如下 ?...对于像 16、32 这样固定长度的字符串，希望大家有一定的敏感度 直接泡一下加密站，可以得到下面的结果 ? 与页面加密结果对比 ?
好了，相信现在得到其他类的类对象对你来说已经没有什么难度了。有些小伙伴可能会问了，我能不能通过 new Class（...） 的形式来创建 Class 对象呢？...tClass = BlogClass.class; try { System.out.println("getType 和 getGenericXXXType 在没有泛型参数的方法中的结果...可以看到，在不存在泛型参数的时候，getXXXType 方法和 getXXXGenericType 方法得到的结果是一样的，但是在有泛型参数的时候，getXXXType 方法得到的结果中并没有具体的泛型类本身的信息...，而 getXXXGenericType 方法得到的结果中也存在具体的泛型类型信息。...在提供的获取类中相关字段和方法的 API 中我们可以发现一个规律：在使用 getDeclearedXXX 之类的方法时只会在当前类中寻找相关的属性，而不会去父类中寻找，在寻找时会寻找所有的修饰类型的（public
SVM，稍后让我们看看当时的选择； Show Time Step 1 导入数据 注意点： 如果数据在多个csv中（比如很多销售项目中，销售数据和店铺数据是分开两个csv的，类似数据库的两张表），这里一般要连接起来...，所以一般会看一下； pandas内存优化，这一点项目中目前没有，但是我最近的项目有用到，简单说一下，通过对特征字段的数据类型向下转换（比如int64转为int8）降低对内存的使用，这里很重要，数据量大时很容易撑爆个人电脑的内存存储...，机器学习项目通常来说，对业务越了解，越容易得到好的效果，因为所谓的特征工程其实就是理解业务、深挖业务的过程； 比如这个问题中的三个特征： RM：房间个数明显应该是与房价正相关的； LSTAT：低收入比例一定程度上表示着这个社区的级别...最佳参数在3和6之间，即4,5中的一个，其他参数一样可以通过学习曲线来进行可视化分析，判断是欠拟合还是过拟合，再分别进行针对处理； 小结 通过以上的几步，可以非常简单、清晰的看到一个机器学习项目的全流程...，其实再复杂的流程也是这些简单步骤的一些扩展，而更难的往往是对业务的理解，没有足够的理解很难得到好的结果，体现出来就是特征工程部分做的好坏，这里就需要各位小伙伴们奋发图强了，路漫漫啊； 项目链接 通篇浏览可以通过
在Java中，像数组、类Class、枚举Enum、Integer包装类等等，就是典型的引用类型，所以操作时一般来说采用的也是引用传递的方式； 但是Java的语言级基础数据类型，诸如int这些基本类型，操作时一般采取的则是值传递的方式...比如我们试图通过studen1实例，拷贝得到student2，如果是浅拷贝这种方式，大致模型可以示意成如下所示的样子： 很明显，值类型的字段会复制一份，而引用类型的字段拷贝的仅仅是引用地址，而该引用地址指向的实际对象空间其实只有一份...深拷贝 深拷贝相较于上面所示的浅拷贝，除了值类型字段会复制一份，引用类型字段所指向的对象，会在内存中也创建一个副本，就像这个样子： 原理很清楚明了，下面来看看具体的代码实现吧。...其他省略 ... } 这时候上面的测试用例不变，运行可得结果： 很明显，这时候student1和student2两个对象就完全独立了，不受互相的干扰。...其他省略 ... } 这时候测试用例完全不变，直接运行，也可以得到如下结果： 很明显，这时候student1和student2两个对象也是完全独立的，不受互相的干扰，深拷贝完成。
而限量版香水的销量明显要低于其他包装的香水，主要原因是由于限量版香水的发行量少而且价格较高。其他品包装的香水销量并没有明显的差别。...这部分采用C5.0决策树算法分析，挖掘影响香水产品销量等级的因素。可以得到下图。在影响产品销量的因素中,适用场景是最重要的，其次是商品场地、香调和分类，包装、净含量、价格等级、性别影响比较小。...，而且其中预测变量重要性最高的是香调，但得到的类别区分度不高，差异不明显。...当聚类数设置为6或者更高时，虽然聚类质量有所增加，但并不明显，区分过细，容易出现过拟合的情况，结果也没有意义。 如上图所示，预测变量最重要性依次是分类、香调、净含量、产地、性别、包装和适用场景数量。...由于消费者在购买香水的时候体现了明显的价格敏感性，价格低的香水产品销量更好。另外，目前我国香水消费中很大一部分你还是作为礼品，因此，可以制定一个短期促销策略，降低价格……
sql执行逻辑也很简单，使用if test判断，如果前端传的参数有对应的test字段，则将其加入到判断条件中，但是运行结果差强人意。...看下控制台sql打印： 具体看执行sql的后半段，明显是没有拼接auditorStatus 这个字段条件？ 我给大家看下我自定义xml中真正执行的sql语句。...我？？？ 此时看控制台执行的sql，auditorStatus = 1是被where 条件成功拼接上，最后返回的结果数也是准确无误的。 ...= '' 执行结果竟然真的为false，0 != ''，这明显为true啊。...如下 是控制台sql打印,大家可以看下： 最后结果返回条数也是正确的，很明显是这一改是没有问题的。大家也可以自行测试一下。
前言 我是一个真正的知乎小白。 上班的时候，自己手头的事情处理完了，我除了在掘金摸鱼，就是在知乎逛贴。在我的认知中，知乎是一个高质量论坛，基本上各种“疑难杂症”都能在上面找到相应的专业性回答。...上面用户主页链接对应的页面内容如下： ? 对比这两个页面，可以推断出里面部分字段的意义（其实字段名称已经足够见名知意了）。综合考虑后，我要爬取的字段及其意义如下 ?...该数据对应所有hash方法的结果，对应在位容器中的下标只要有一个下标对应的单位的值为0，则表示该容器还没有存过该数据，否则就判定为该容器之前存过该数据。...简单地解释一下结果集中部分字段的意义。took是指本次查询的耗时，单位是毫秒。hits.total表示的是符合条件的结果条数。hits....也就是说，如果我（码农一枚）在工作中遇到什么专业难题时，在知乎中寻求到的答案是专业可信的。
而限量版香水的销量明显要低于其他包装的香水，主要原因是由于限量版香水的发行量少而且价格较高。其他品包装的香水销量并没有明显的差别。...在影响产品销量的因素中,适用场景是最重要的，其次是商品场地、香调和分类，包装、净含量、价格等级、性别影响比较小。...4类，那么最终得到的聚类质量较差，而且其中预测变量重要性最高的是香调，但得到的类别区分度不高，差异不明显。...当聚类数设置为6或者更高时，虽然聚类质量有所增加，但并不明显，区分过细，容易出现过拟合的情况，结果也没有意义。...由于消费者在购买香水的时候体现了明显的价格敏感性，价格低的香水产品销量更好。
就是在ORDER BY 后面再多加一个排序字段（比如 ID 字段）。 以上描述最早出现在MySQL 5.6文档中，从这个版本开始，引入了这个针对ORDER BY LIMIT的优化。...就使用临时文件进行外部排序(归并排序); 很明显，这两种排序都是对所有结果全部排序，讲道理，不管有没有LIMIT，都是从排完序的结果中按顺序取需要的条数，有没有LIMIT是不会影响返回的结果顺序的。...而采用 priority queue 可以根据 LIMIT的条数维护一个堆，只需要把所有数据在这个堆里过一遍就能得到结果。...但索引也不是银弹，多出来的category索引会增加表的维护成本，如果没有明显的业务需要，单纯为了绕过这个priority queue的优化而加索引，课代表认为有点得不偿失。...其中涉及 数据结构，PageHelper，MySQL 文档，相关参考资料罗列在文末，如果有时间能顺着文章思路亲自读一遍参考文档，相信会有更深的收获。
看看离买房还有多远的距离。 第一步 抓取相关房价信息 走在北京的大街小巷，你会看到很多做房产中介的，最常见的就是链家了~ 我们选取链家网作为爬取对象。...写完后，我们只需要输入需要爬取的【城市URL】【多少页】数据，就可以自动运行得到数据： 使用此方法，我们将爬取了10个字段的北京二手房数据，并将抓取的信息存到本地数据库Mysql中。 ?...看看目标字段房价分布 可以看到房价数据呈现右偏分布，二手房房屋单价分布的中位数为57839元，50%的房屋价格集中在44881-69525元区间。 2. 各地区在售房屋情况分析 ?...线性关系不是很明显，且存在一些异常值。 第四步 使用数据建模预测房价和影响因素挖掘 我们选取房屋面积、卧室、客厅、装修类型、房屋单价和楼层字段建立回归分析模型预测房屋总价： ?...R方为0.82，以下是预测结果和真实结果的散点图分布： ? 以上就是房价分析的全流程，建模部分还比较粗陋，旨在练习使用。
先把上述语句在SQLServer中执行一遍，清掉缓存之后，大概是2~3秒，然后排序字段改为orderno，1秒都不到，果然有用。...我想，因为选择的是top，那么因为orderno是聚集索引，那么选择前30条记录，可以立即返回，根本无需遍历整个结果，那么如果alarmTime是个索引字段，是否可以加快排序？...百思不得其解，经过一番的咨询之后，得到了解答： 不一定是利用索引就是好的,sqlserver根据你的查询的字段的重复值的占比，决定是表扫描还是索引扫描 有道理，但是我查看了下，重复值并不高，怎么会有问题呢...如果使用Top刷选前面几条语句，则尽量为Order By子句建立索引，这样可以减少对所有的刷选结果进行排序 使用Count查询记录数时，尽量通过为where字句的相关字段建立索引以减少表扫描。...如果多个表进行join操作，则把相关的表连接字段建立在包含索引中 通过服务端通知的方式，减少SQL语句的查询 通过表分区，尽量降低因为添加索引而导致表插入较慢的影响 参考文章 SQLSERVR语句 in
练习场景： 例如：在某一个网页上有些字段或者关键字等信息是我们感兴趣的，我们希望将其摘取出来，进行其他操作。但是这些字段可能在一个网页的不同地方。...找出规律，通过正则表达式去摘取匹配的字段，存储到一个字典或者列表。 3. 循环打印字典或列表中内容，Python中用 for 语句实现。 4.技术角度实现相关方法： 1....查看页面的源代码，在Selenium中有driver.page_source 这个方法得到 2. Python中利用正则，需要导入re模块 3....4.4 运行结果： 运行代码后，控制台打印如下图的结果 5.利用ID定位元素 在上边，我们介绍了如何摘取页面字段，通过正则进行匹配符合要求的字段。如果感觉有点困难，不能立马理解，没有关系。...为了方便大家在移动端也能看到我分享的博文，现已注册个人微信公众号，扫描左下方二维码即可，欢迎大家关注，有时间会及时分享相关技术博文。
前几天写了一篇半成品： MySQL延迟问题，无脑升级到8.0不是解决之道 我的本意是先抛出一个系统层的解决思路，然后引出更有张力的解决方案，但是当时方案还没有验证完，不足为凭，最近的对比测试结果出来了，...我就把一些结果附上。...尝试调整GTID模式下的一些优化参数，但是没有明显效果。...延迟问题的修复如果要继续往下走，一定要知己知彼，所以这个阶段，我开始找研发同学分析他们相关的代码逻辑，并结合当前的负载情况进行“回放”，这个分析的过程是比较繁琐的，此处省去5000字，最后我得出了两点结论...2）表中依然存在几个冗余字段，从general log中做了细致的分析，发现有部分旧服务还是会维护那几个冗余字段，但在早高峰的数据稽核过程中是不涉及到这几个字段的，和开发同学做了确认，这个确实是遗留的一个服务
想看看日志切换频率，但是似乎从报告中找不到明显的地方，可以用以下sql来。填上自己需要关注的时间段。...跑了一个addm报告，也轻松的得到了结果，addm建议调为2048M.oracle还估算了调优这个会节省多少时间，IMPACT: 26% impact (1099 seconds) 此外还惊喜的得到了调整...看来addm确实是个好东西，但是在报告里面没有给出明显的理由。...在awr报告里找cursor相关的指标 soft parsing of SQL statements was consuming significant database time....，我没有马上动手，我觉得这些需要以上的系统级配置生效以后需要做持续性的调整。
： 对 birthday 做计算，如果 birthday 加上一年，得到的时间大于当前时间，那么说明该用户出生日期在最近一年一年之内。...对当前日期进行计算，如果当前日期减去一年得到的时间小于 birthday，说明 birthday 在一年之内。...根据上图 explain 的结果，很明显第一种方案没有用上索引，进行了全表扫描；而第二种方案则用上了索引，只读取了两行数据就可以了。...❝Using index 表示使用索引覆盖扫描来返回记录，直接从索引中过滤不需要的记录并返回命中结果，这是在 MySQL 服务器层完成的，但是无须再回表查询记录。...如果要查询的字段中包含 gender，由于 gender 并没有保存在二级索引的的叶子结点中，那么此时就需要回表查询了： explain select gender from user2 where username
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