C++ 标准的演进： 1998 年定义第一个 C++ 标准为 C++98 2003 年定义第二个 C++ 标准为 C++03。 2011 年定义第三个 C++ 标准为 C++11。...C++ 曾在 2003 年获得年度编程语言的称号，排行榜中比例高达 17.53％，达到历史最高峰。但在此之后，C++ 比例开始下降，在 2017 年，它的历史达到最低值为 4.55％。...目前比例有所回升，与去年这个月相比，C++ 现在是增长最快的语言（+ 1.48％），可能是因为 C ++ 20 标准的到来，引入了很多新特性，备受关注。...本月，在前 10 的排名中，PHP 与 R 语言对换了位置，PHP 语言从 8 月份的第 9 位上升到本月的第 8 位，而 R 语言从第 8 位降到第 9 位，其他语言与 8 月份相比没有变化。...TIOBE 每个月都会公布一次编程语言的排行榜，这份排行榜排名基于全球技术工程师、课程和第三方供应商的数量，其中包括了流行的搜索引擎以及技术社区，如 Google、百度、维基百科等等。
length 属性返回字符串的长度： indexOf() 方法返回字符串中指定文本首次出现的索引（位置） lastIndexOf() 方法返回指定文本在字符串中最后一次出现的索引...pop() 方法从数组中删除最后一个元素： push() 方法（在数组结尾处）向数组添加一个新的元素： shift() 方法会删除首个数组元素，并把所有其他元素“位移”到更低的索引。...Math.max.apply 来查找数组中的最高值： Math.min.apply 来查找数组中的最低值 数组迭代 Array.forEach() 方法为每个数组元素调用一次函数（回调函数） Array.map...）的正弦（介于 -1 与 1 之间的值） Math.cos(x) 返回角 x（以弧度计）的余弦（介于 -1 与 1 之间的值） Math.min() 和 Math.max() 可用于查找参数列表中的最低或最高值...第二个参数是当事件发生时我们需要调用的函数。 第三个参数是布尔值，指定使用事件冒泡还是事件捕获。此参数是可选的。
这些空间数据结构保存着排列在网格中可训练的特征。然而，现有的特征网格要么存储占用较大（密集网格，树和哈希表），要么性能较差（索引学习和矢量量化）。...在该方法的索引函数中，空间哈希产生索引的最高有效位，而剩余的用户可配置的最低有效位在辅助索引码本中依次由第二个空间散列（使用与第一个空间散列不同的素数）索引。...哈希函数的优点是，查找始终统一覆盖码本 D_f ，允许独立于数据和程序来学习稀疏性。散列也有显著的缺点，即码本 _ 的索引碰撞会阻止依赖于结构的后处理，例如生成建模或转换编码。...索引码本 _\in N^{_} 将查找的索引保存到特征码本中，并依次通过上述方法之一进行索引。...在索引函数中，空间哈希产生索引的最高有效位，而剩余的用户可配置的 \log_2_ 最低有效位在辅助索引码本 _\in{0,1,..., _−1}^{_c} 依次由第二个空间散列（使用与第一个空间散列不同的素数
Isin 在处理数据帧时，我们经常使用过滤或选择方法。Isin是一种先进的筛选方法。例如，我们可以根据选择列表筛选数据。...下述代码实现选择前三行前两列的数据(loc方式)： df.loc[:2,['group','year']] ? 注：当使用loc时，包括索引的上界，而使用iloc则不包括索引的上界。...从第一个元素到第二个元素增加了50%，从第二个元素到第三个元素增加了100%。Pct_change函数用于比较元素时间序列中的变化百分比。 df.value_1.pct_change() ? 9....Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。...如果axis参数设置为1，nunique将返回每行中唯一值的数目。 13. Lookup 'lookup'可以用于根据行、列的标签在dataframe中查找指定值。假设我们有以下数据： ?
： $ lsblk -f 在Linux中查找文件系统类型的7种方法（ext2，ext3或ext4） Linux 第3张 lsblk –显示Linux文件系统类型 4.使用mount命令 mount命令用于在...在不带任何参数的情况下运行时，它将打印有关磁盘分区的信息，包括以下文件系统类型： $ mount | grep "^/dev" 在Linux中查找文件系统类型的7种方法（ext2，ext3或ext4）...在Linux中查找文件系统类型的7种方法（ext2，ext3或ext4） Linux 第5张 blkid –查找文件系统类型 6.使用文件命令 file命令用于标识文件类型，该-s标志允许读取块文件或字符文件...，并-L允许遵循以下符号链接： $ sudo file -sL /dev/sda3 在Linux中查找文件系统类型的7种方法（ext2，ext3或ext4） Linux 第6张 文件–标识文件系统类型...7.使用fstab文件 所述的/ etc / fstab的是静态的文件系统信息（诸如安装点文件系统类型，安装选项等）文件中： $ cat /etc/fstab 在Linux中查找文件系统类型的7种方法
举个例子，对图像相似性搜索的第一和第二个结果进行交换，或许不会有什么区别，因为它们很可能都是某个给定检索的正确答案。加速搜索意味着要对数据集进行一些预处理，Facebook 把这成为索引。...找到十个最相似的矢量需要多久？希望花费的时间比暴力算法要少。不然的话，索引就没有任何意义。 内存使用。该方法需要多少 RAM？比原始矢量多还是少？...因此，如果我们运行一个搜索算法，我们就可以评估结果中的 1-recall@1。 █ 选择索引 由于评估，我们把内存使用限制在 30 GB。该内存限制指导我们进行索引方法和参数的选择。...在 FAISS，索引方法用字符串来表示；在这个例子中是OPQ20_80,IMI2x14,PQ20。 该字符串代表了应用于矢量的预处理步骤 (OPQ20_80) 。...█ 在索引中搜索 当索引就绪后，一系列 search-time 的参数可设为针对此方法进行调整。由于评估需要，我们用单线程进行搜索。
举个例子，对图像相似性搜索的第一和第二个结果进行交换，或许不会有什么区别，因为它们很可能都是某个给定检索的正确答案。加速搜索意味着要对数据集进行一些预处理，Facebook 把这成为索引。...找到十个最相似的矢量需要多久？希望花费的时间比暴力算法要少。不然的话，索引就没有任何意义。 内存使用。该方法需要多少 RAM？比原始矢量多还是少？...因此，如果我们运行一个搜索算法，我们就可以评估结果中的 1-recall@1。 选择索引 由于评估，我们把内存使用限制在 30 GB。该内存限制指导我们进行索引方法和参数的选择。...在 FAISS，索引方法用字符串来表示；在这个例子中是OPQ20_80,IMI2x14,PQ20。 该字符串代表了应用于矢量的预处理步骤 (OPQ20_80) 。...在索引中搜索 当索引就绪后，一系列 search-time 的参数可设为针对此方法进行调整。由于评估需要，我们用单线程进行搜索。由于内存占用已经被限制住，我们需要在精确度和搜索时间之间进行权衡、优化。
第三个，没有使用索引的也会记录到慢查询日志中。第四个，超过1秒之后的查询记录到慢查询日志中（通常设置100ms）。...第一部分 第二部分 第三部分 四、如何通过慢查日志发现有问题的sql 五、通过explain查询和分析sql的执行计划 const常数查找，一般来说，针对主键和唯一索引；eq_reg，一般主键或是唯一索引范围查找...；ref，常见于连接查询中；range,对于索引的范围查找； index，对于索引的扫描；all，表扫描。...主键连续增长，分页查询更快 十、如何选择合适的列建立索引 如果是覆盖索引，可直接从索引结构中获取数据，这样最快；索引字段越小，数据库数据存储以页为单位，每次io所获取的数据量就大。...离散度大的列，可选择性越高。 十一、索引优化SQL的方法 索引提高查询，但是会影响inset，update，delete。
nametuple是Python的collections模块中的一种数据结构，其行为类似于Python元组，但具有可通过属性查找访问的字段。...pandas的.apply方法接受函数callables并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用。...那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为pandas中的矢量化运算？...一个技巧是：根据你的条件，选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下面代码中，我们将看到如何使用pandas的.isin()方法选择行，然后在矢量化操作中实现新特征的添加。...这是一种完全矢量化的方法，它在时间方面是最快的： >>> apply_tariff_cut(df) Best of 3 trials with 100 function calls per trial:
imagesc函数基本用法： imagesc(C) 将数组 C 中的数据显示为一个图像，该图像使用颜色图中的全部颜色。C 的每个元素指定图像的一个像素的颜色。...生成的图像是一个 m×n 像素网格，其中 m 和 n 分别是 C 中的行数和列数。这些元素的行索引和列索引确定了对应像素的中心。 imagesc(x,y,C) 指定图像位置。...第二个图是通过输入以下命令创建的: set(gca,'Clim',[0 3000]) 现在，图的中心显示了更多的细节，但当矩阵值为3000或更高时，图就饱和了。...第三个图显示了将颜色轴限制设置为3000到10000的结果。图中央的低值被设置为色彩图的最低值，而图的边缘比原始图显示了更多的细节。...上面的例子关闭了坐标轴，但通常情况下，坐标轴将从1开始标记，一直到该维度中的数据点数。
向量（Vector） 向量是一个有序的数字数组，可以在一行或一列中。 向量只有一个索引，可以指向矢量中的特定值。 例如，V2代表向量中的第二个值，在上面的黄色图片中为“-8”。 ?...▌矩阵（Matrix） ---- 矩阵是一个有序的二维数组，它有两个索引。 第一个指向行，第二个指向列。 例如，M23表示第二行和第三列中的值，在上面的黄色图片中为“8”。 矩阵可以有多个行和列。...张量（Tensor） 张量是一组数字，排列在一个规则的网格上，具有不同数量的轴。 张量有三个指标，第一个指向行，第二个指向列，第三个指向轴。 例如，V232指向第二行，第三列和第二个轴。...这在下图最右边张量中的值为0： ? 这是上述所有概念中最通用的术语，因为张量是一个多维数组，它可以是一个矢量和一个矩阵，它取决于它所具有的索引数量。 例如，一阶张量将是一个向量（1个索引）。...它的计算方法如下： 将第二个矩阵拆分为列向量，然后将第一个矩阵分别与这些向量中的每一个相乘。 然后你把结果放在一个新的矩阵中。 下面的图片逐步解释了这一点： ? 下图进行总结： ?
或BTree索引，Hash索引只能用于=或的等式比较。 ...或text类型的列上创建。 ...二、根据sql查询语句确定创建哪种类型的索引，如何优化查询 选择索引列： a.性能优化过程中，选择在哪个列上创建索引是最重要的步骤之一。...（主键相当于聚合索引，是查找最快的索引） 4、单列索引和多列索引 索引可以是单列索引，也可以是多列索引。 （1）单列索引就是常用的一个列字段的索引，常见的索引。 ...条件中含有首列字段和第三个字 段 总结：多列索引只有在where条件中含有索引中的首列字段时才有效 5、选择索引列 应该怎样选择索引列，首先要看查询条件，一般将查询条件中的列作为索引
索引，Hash索引只能用于=或的等式比较。 ...二、根据sql查询语句确定创建哪种类型的索引，如何优化查询 选择索引列： a.性能优化过程中，选择在哪个列上创建索引是最重要的步骤之一。...（主键相当于聚合索引，是查找最快的索引） 4、单列索引和多列索引 索引可以是单列索引，也可以是多列索引。 （1）单列索引就是常用的一个列字段的索引，常见的索引。...where name='jia' //where条件中只含有首列字段 select * from student where name='jia' and score<60//where条件中含有首列字段和第三个字...段 总结：多列索引只有在where条件中含有索引中的首列字段时才有效 5、选择索引列 应该怎样选择索引列，首先要看查询条件，一般将查询条件中的列作为索引
nametuple是Python的collections模块中的一种数据结构，其行为类似于Python元组，但具有可通过属性查找访问的字段。...Pandas的.apply方法接受函数(callables)并沿DataFrame的轴(所有行或所有列)应用它们。...这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子，它是在Pandas中执行的最快方法。 但是如何将条件计算应用为Pandas中的矢量化运算？...一个技巧是根据你的条件选择和分组DataFrame，然后对每个选定的组应用矢量化操作。 在下一个示例中，你将看到如何使用Pandas的.isin()方法选择行，然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。...如果你的代码是许多for循环，那么它可能更适合使用本机Python数据结构，因为Pandas会带来很多开销。 如果你有更复杂的操作，其中矢量化根本不可能或太难以有效地解决，请使用.apply方法。
Mongodb是非关系型数据库(nosql ),属于文档型数据库数据存储为json类型 在传统的关系型数据库中，数据是以表单为媒介进行存储的，每个表单均拥有纵向的列和横向的行，相比较 MySQL，MongoDB...它很像 JavaScript 中定义的 JSON 格式，不过数据在存储的时候 MongoDB 数据库为文档增加了序列化的操作，最终存进磁盘的其实是一种叫做 BSON 的格式，即 Binary-JSON。...$set 更新某列 $unset 删除某个列 $rename 重命名某个列 $inc 增长某个列 第三个参数 $upsert (true/false):当为true时，如果第一个参数存在则更新，不存在则创建...age列是一个数组且查找的数据至少包含1，2，3 db.table.find({age:{$exits:1}})查找有age的文档 db.table.find({name:/test.*/},{name...可以通过索引的重建,减少索引文件碎片,并提高索引的效率.
在一个多列B-Tree索引中，索引列的顺序意味着索引首先按照最左列进行排序，其次是第二列，等等。...在“三星索引”系统中，列顺序也决定了一个索引是否能够成为一个真正的“三星索引”。 对于如何选择索引的列顺序有一个经验法则：将选择性最高的列放到索引最前列。这个建议有用吗？...当不需要考虑排序和分组时，将选择性最高的列放在前面通常是很好的。这时候索引的作用只是用于优化WHERE条件的查找。...在这种情况下，这样设计的索引确实能够最快地过滤出需要的行，对于WHERE子句中只使用了索引部分前缀列的查询来说选择性也更高。...可能需要根据那些运行频率最高的查询来调整索引列的顺序，让这种情况下索引的选择性最高。 一个文章库，里面有两个表：category和article。category里面有10条分类数据。
对于稀疏矩阵来说，采用二维数组的存储方法既浪费大量的存储单元用来存放零元素，又要在运算中花费大量的时间来进行零元素的无效计算。所以必须考虑对稀疏矩阵进行压缩存储。...在行偏移的最后补上矩阵总的元素个数，本例中是9。 CSC是和CSR相对应的一种方式，即按列压缩的意思。...用两个和原始矩阵相同行数的矩阵来存：第一个矩阵存的是列号，第二个矩阵存的是数值，行号就不存了，用自身所在的行来表示；这两个矩阵每一行都是从头开始放，如果没有元素了就用个标志比如*结束。...(从左下往右上开始：第一个对角线是零忽略，第二个对角线是5，6，第三个对角线是零忽略，第四个对角线是1，2，3，4，第五个对角线是7，8，9，第六第七个对角线忽略)。...一些经验 1、DIA和ELL格式在进行稀疏矩阵-矢量乘积(sparse matrix-vector products)时效率最高，所以它们是应用迭代法(如共轭梯度法)解稀疏线性系统最快的格式； 2、COO
geom”列，这是所有矢量对象的通用类型。...将其视为 OOP 世界中的基类。 这意味着我们可以在同一列中组合点、线、多边形和其他矢量对象。 如果我们事先知道我们将处理哪些几何图形，我们可以将其指定为列类型定义的一部分。...然而，与光栅不同的是，它没有分辨率或密度，因此点可以位于 3D 空间中的任何位置。 将点云与矢量类型进行比较——它类似于 3D 矢量点的集合。...3、空间索引在对原始值进行索引时，数据库通常使用 Hash 或 B-Tree 来构建索引。 由于通常用于空间数据的操作有所不同，因此不能在此处应用此方法。...查询执行计划将需要在第一个表上执行表扫描，以确定哪些对象与第二个表中的对象相交，在转换为目标 SRID 之后。
例如: 其中第一个数字是起始值，第二个数字是终止值，第三个数字是这个区间向量的个数 函数zeros(1，n)：创建全零的向量 例如: 其中第一个数字是数组的行数，第二个数字是数组的列数。...由于向量是一维的，所以第一个每次输出都是一 length():返回数组行列大小的最大值，对于向量，表示其长度 例如: 索引向量 通过在括号内输入零个(全部输出)或多个元素的索引值，可以单个或分组访问向量中的元素...可以通过以下两种方式中的任意一种访问向量中的元素: 使用数值向量和逻辑向量。 数值索引 通过在括号内输入零个或多个元素的索引值，可以单个或分组访问向量中的元素。...例如： 逻辑与（&）和逻辑或（|）: 例子： find():可以用find()函数查找值为true的元素在一个逻辑向量中的索引值 例如： sum()、min()、max()、round...看一个简单的例子： Maltab中的数组 向量是聚集相似数据集的最简单的方法。而数组是向量的拓展，使其包括多个维度的数组，其中二维数组是每行具有相同的列，并且每列具有相同的行。
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