今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
InnoDB使用B+树作为索引结构。在B+树中，将节点分为叶子结点和非叶子节点，非叶子节点上保存的是索引，而且一个节点可以保存多个索引，数据全部存于叶子节点上，根据叶子节点的内容不同，InnoDB索引分为主键索引和非主键索引。
选自arXiv 作者：马佳彬等 机器之心编译 参与：李泽南 近日，中国科学院自动化研究所马佳彬、王威、王亮等人发表的研究提出了一种新形式的卷积神经网络——不规则卷积神经网络。研究人员认为新的方法能够解
在前面的一篇文章中，我们介绍了在C++中使用指针数组的方式实现的一个不规则的二维数组。那么如果我们希望可以在CUDA中也能够使用到这种类似形式的不规则的数组，有没有办法可以直接实现呢？可能过程会稍微有一点麻烦，因为我们需要在Host和Device之间来回的转换，需要使用到很多CUDA内置的cudaMalloc和cudaMemcpy函数，以下做一个完整的介绍。
题目出自：http://noi.openjudge.cn/ch0204/7620/
在 JAVA 应用中经常要处理 txt\csv\json\xml\xls 这类公共格式的数据文件，直接用 JAVA 硬写会非常麻烦，通常要借助一些现成的开源包，但这些开源包也都有各自的不足。
https://github.com/nie-lang/DeepRectangling
鼠标指针放在所需插入图片的位置---插入---图片---打开插入图片对话框---选择图片---单击插入
ZI = griddata(x,y,z,XI,YI) %x、y、z——数据，XI,YI——X-Y平面上的zhi网格数据
第5章 创建高性能的索引 并不是所有的存储引擎都用的B+数，B数能提高查询速度，但是B+树可以方便叶子节点的范围查询。 多列索引，不仅可以精确匹配最左列的数据，还能模糊匹配最左列前缀数据。 如果有某些列模糊查询了多列索引的其中一个，其后面的索引都不再生效。 哈希索引不支持范围查询也不支持排序。只支持精确查询。 innodb引擎有个特殊的功能叫“自适应哈希索引”，当innodb发现某些索引值被使用的非常频繁时，就会在内存中基于B-tree索引之上再建立一个哈希索引。 虽然存储引擎不支持哈希索引，但是我们可以自
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 本文转载至：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1590204478648348952&wfr=spider&for=pc，
Lua语言中的表并不是一种数据结构，它们是其他数据结构的基础。我们可以用Lua语言中的表来实现其他语言提供的数据结构，如数组、记录、列表、队列、集合等。而且，用Lua语言中的表实现这些数据结构还很高效。
Excel催化剂一直留空没开发工作薄功能，并非因其太复杂或无需求。正是因为需求很大，而现有的插件都有提供。
几乎所有会WEB前端开发的同学都知道CSS中有一个float属性用于实现HTML元素的浮动定位展示。float 属性定义元素在哪个方向浮动。以往这个属性总应用于图像，使文本围绕在图像周围。不过在 CSS 中，任何元素都可以浮动，假如在一行之上只有极少的空间可供浮动元素，那么这个元素会跳至下一行，这个过程会持续到某一行拥有足够的空间为止。 浮动布局主要用于那些图文环绕以及实现一些界面不规则排列的场景，并且浮动定位技术在WEB前端开发中应用的非常普遍。
土方量的计算是建筑工程施工的一个重要步骤。工程施工前的设计阶段必须对土石方量进行预算,它直接关系到工程的费用概算及方案选优。
上一篇关于Python和MySQL的简单联调做了学习。 这次主要是将这个过程再优化扩大点。 对教务处需要的数据都进行了处理存进数据库了。 也是对bug问题的总结。
val nums = new Array[Int](10) // 声明一个容量为10个整数的数组，所有元素的初始化为0 val strs = new Array[String](10) // 声明一个容量为10个字符串的数组，所有元素的初始化为null val arr = Array("hello","world") // 声明一个长度为Array[String] -- 类型是推断出来的 , 如果在声明中已经提供了初始值就不需要new
在MySQL中设计表的时候，MySQL官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一，单机递增)，而是推荐连续自增的主键id，官方的推荐是auto_increment，那么为什么不建议采用uuid，使用uuid究竟有什么坏处？
常规的方法就都会不好使，我会教大家通过递归或栈来实现深度优先遍历策略来解决这个问题。
AMCL(adaptive Monte Carlo Localization)自适应蒙特卡洛定位，A也可以理解为augmented，是机器人在二维移动过程中概率定位系统，采用粒子滤波器来跟踪已经知道的地图中机器人位姿，对于大范围的局部定位问题工作良好。对机器人的定位是非常重要的，因为若无法正确定位机器人当前位置，那么基于错误的起始点来进行后面规划的到达目的地的路径必定也是错误的。
比如说，https://thispersondoesnotexist.com/，在这上每刷新一次都会生成一幅让你真假难辨的人脸。
使用Excel的目的是为了处理大量的数据，而学习VBA是为了更方便的处理大量的数据，用的多了就会发现，在使用VBA处理Excel中的数据的时候，总是花很多的精力在处理那些不规则的数据上。
C++ 是一种静态类型的、编译式的、通用的、大小写敏感的、不规则的编程语言，支持过程化编程、面向对象编程和泛型编程。
题目介绍：loan 表存储着贷款信息，包括贷款 ID，贷款总额、按月分期数、年利率。数据如下：
本文将简要介绍这项研究与 DeepCreamPy 实现项目，读者可下载项目代码或预构建的二进制文件，并尝试修复漫画图像或马赛克。这一个项目可以直接使用 CPU 进行推断，Windows 用户甚至都不需要安装环境都可以直接运行预构建的文件修复图像。
在statista看到一个有趣的饼图，把苹果logo按比例划分。Power BI或者Excel能不能实现？
前言：在mysql中设计表的时候，mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一)，而是推荐连续自增的主键id，官方的推荐是auto_increment，那么为什么不建议采用uuid，使用uuid究竟有什么坏处？本篇博客我们就来分析这个问题，探讨一下内部的原因。
在mysql中设计表的时候，mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一，单机递增)，而是推荐连续自增的主键id，官方的推荐是auto_increment，那么为什么不建议采用uuid，使用uuid究竟有什么坏处？关注公种浩：程序员追风，回复012获取一套500多页PDF总结的MySQL学习笔记。
多维数组声明 数据类型[][] 数组名称; 数据类型[] 数组名称[]; 数据类型数组名称[][]; 以上三种语法在声明二维数组时的功能是等价的。同理，声明三维数组时需要三对中括号，中括号的位置可以在数据类型的后面，也可以在数组名称的后面，其它的依次类推。 例如: int[][] map; char c[][]; 和一维数组一样，数组声明以后在内存中没有分配具体的存储空间，也没有设定数组的长度。 ---------------------------------------------
文件读写 .csv 文件 打开方式，excel，记事本，sublime，vscode（适合大文本打开） 图片 .csv 逗号分隔文件 .tsv 制表符分隔文件 图片 文件的读取 读取txt文件 #1.读取ex1.txt ex1 <- read.table("ex1.txt") #列名不能正确表示，并且内容中的数值变为了字符串 ex1 <- read.table("ex1.txt",header = T) #通常读取txt格式文件，header参数表示将文件的第一行作为列名，默认为F 图片 图片 读取c
本文是关于PointNet点云深度学习的翻译与理解，PointNet是一种直接处理点云的新型神经网络，它很好地体现了输入点云的序列不变性。
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磊哥，前几天在做项目demo的时候，使用雪花id或uuid作为Mysql主键，被老板怼了一顿！
在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处？本篇文章我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因。
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本文简要介绍Pattern Recognition 2019论文“SegLink++: Detecting Dense and Arbitrary-shaped Scene Text by Instance-aware Component Grouping”的主要工作。该论文提出一种对文字实例敏感的自下而上的文字检测方法，解决了自然场景中密集文本和不规则文本的检测问题。该论文提出的Instance-aware Component Grouping（ICG）方法，能够在自下而上的文字检测方法的基础上大大提高密集文本检测的效果。在该论文提出的一个商品密集文本检测数据集DAST1500上，该方法的结果明显优于同时期的其他文字检测方法。
来源：专知本文为论文介绍，建议阅读5分钟本文从分析图计算应用 和图神经网络的执行特征出发，对专用图处理加速架构进行了探索。 来自中科院计算所的严明玉博士论文，入选2022年度“CCF优秀博士学位论文奖”初评名单！ https://www.ccf.org.cn/Focus/2022-12-08/781244.shtml 图计算应用和图神经网络是处理图数据的核心应用，被广泛应用于各个领 域。图数据处理应用特有的执行行为导致传统的通用架构无法高效地执行上述 应用。随着智能万物互联时代的来临，上述应用急需高效的硬件
因为程序员相信时间不会倒流，就是记录下当前时间timeA，然后程序处理一些事情后，再记录当前时间timeB，程序员认为 timeB - timeA 一定是正数，因为现在的时间永远发生在过去时间之后。按照这种想法写程序有时候程序里就可能埋藏着bug。但实际上是可以为负数的，因为有闰秒的存在。
来自中科院计算所的严明玉博士论文，入选2022年度“CCF优秀博士学位论文奖”初评名单！
拟合：已知有限个数据点，求近似函数，可不过已知数据点，只要求在某种意义下它在这些点上的总偏差最小。
来源：cnblogs.com/wyq178/p/12548864.html 前言：在mysql中设计表的时候,mysql官方推荐不要使用uuid或者不连续不重复的雪花id(long形且唯一),而是推荐连续自增的主键id,官方的推荐是auto_increment,那么为什么不建议采用uuid,使用uuid究竟有什么坏处？本篇博客我们就来分析这个问题,探讨一下内部的原因。 一：mysql和程序实例 1.1：要说明这个问题,我们首先来建立三张表,分别是user_auto_key,user_uuid,user_ra
一说到数据库，一般都会想到那些很专业的数据库，其实Excel本身也可以作为数据库来使用。
MIPI ——Mobile industry process interface
在实际研究中，我们经常需要获取大量数据，而这些数据很大一部分以pdf表格的形式呈现，如公司年报、发行上市公告等。面对如此多的数据表格，采用手工复制黏贴的方式显然并不可取。那么如何才能高效提取出pdf文件中的表格数据呢？
近日华南理工大学金连文老师组在文本识别领域又出牛文，提出一种基于像素级不规则文本纠正的识别新算法MORAN(Multi-Object Rectified Attention Network)，刷新了多个OCR数据集的最高精度,并将其开源了！
神经常微分方程是对时序动态建模的不错选择。但是，它存在一个基本问题：常微分方程的解是由其初始条件决定的，缺乏根据后续观察调整轨迹的机制。
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