在使用MyBatis操作Oracle数据库的时候，写模糊查询突然发现原本在MySql中正确的代码，在Oracle中报错，参数个数无效 and e.empId like CONCAT('%',#{empId},'%') 异常信息； ?...经过查阅数个资料后得知Oracle的CONCAT函数不像MySql那样支持三个参数的拼接，需要把SQL语句修正为： and e.empId like CONCAT(CONCAT('%',#{empId}
可能的一个原因：命令行参数使用了常量。 例如： CreateProcess(NULL, "notepad",NULL,NULL,FALSE,CREATE_NO_...
SxSxBx4 个位置信息，4个位置信息分别是xywh，其中xy为box的中心点。 说完YOLO的总体思路后，我们在看看YOLO的网络结构 ? 该网络结构包括 24 个卷积层，最后接 2 个全连接层。...图片来源于网络 大题来说，损失函数分别由： 预测框位置的误差 (1)(2) IOU误差(3)(4) 类别误差(5) 其中，每一个组成部分对整体的贡献度的误差是不同的，需要乘上一个权重进行调和。...相对来说，目标检测的任务其实更在意位置误差，故位置误差的权重一般为5。在此，读者可能费解，为什么框的宽和高取的是根号，而非直接计算？ 想要了解这个问题，我们不妨来看看 的图像 ?...换言之，就是在SxS个格子里面，预测出来的框大多是无效的框，这些无效框的误差积累是会对损失函数产生影响，换句话说，我们只希望有物体的预测框有多准，而不在乎没有物体的框预测得有多差。...因此，我们也需要对这些无效框的在损失函数上得贡献乘上一个权重，进行调整。 也就是 ，该值一般取0.5。 关于分类误差，论文虽然是采用mse来衡量，但是否采用交叉熵来衡量更合理呢？
summary> /// 路径字符串 /// 路径无效...'\ud800' || c >= '\uf8ff') && (c = '\uffff')) continue; reason = "无效的字符...= null) throw new ArgumentException(string.Format("无效的路径字符串 \"{0}\" 引起的 {1}", path, reason));...期望 ///此功能是客户端路径已在此之前验证 ////调用/函数调用 /// /// Concat(chroot, clientPath); } 3.删除目录： /// /// 删除目录
='' " > AND address LIKE CONCAT('%',#{address},'%') <!...-- foreach: 迭代一个集合，通常用于in条件 item 表示集合中每一个元素进行迭代时候的别名; index 指定一个名称,用于表示在迭代过程中，每次迭代到的位置。...= session.getMapper(UserMapper.class); List users = um.choose("s","ss"); //两个参数都传了,但pwd的属性无效...settings> 2.在对应的Mapper.xml 文件中设置缓存，默认是没有开启缓存的; 需要注意的是：global caching 作用域针对的是 mapper 的 namespace 而言的,即只有在此...r.getUsers(); for (User user : u) { System.out.println(user.getUserName()); } //因此不关闭 sqlSession 在此查相同的数据不会在需要
使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在100万条左右速度优化比较明显。...(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据，Read Time是数据读取时间，Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间，根据数据总量来看，对5~50...由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明，在非“>5TB”数据的情况下，Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...(chunks， ignore_index=True) 下面是统计数据，Read Time是数据读取时间，Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间，根据数据总量来看，对5~50...由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明，在非“>5TB”数据的情况下，Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat 连接DataFrame，chunkSize设置在1000万条左右速度优化比较明显 loop = True chunkSize = 100000...(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据，Read Time是数据读取时间，Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间，根据数据总量来看...由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明，在非“>5TB”数据的情况下，Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
print "Iteration is stopped." 1百万条 1千万条 1亿条 ServiceLogs 1 s 17 s 263 s 使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat...df = pd.concat(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据，Read Time是数据读取时间，Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间，...由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明，在非“>5TB”数据的情况下，Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
." | ----- | | | 1百万条 | 1千万条 | 1亿条 | | ServiceLogs | 1 s | 17 s | 263 s | 使用不同分块大小来读取再调用 pandas.concat...(chunks, ignore_index=True) 下面是统计数据，Read Time是数据读取时间，Total Time是读取和Pandas进行concat操作的时间，根据数据总量来看，对5~50...由于源数据通常包含一些空值甚至空列，会影响数据分析的时间和效率，在预览了数据摘要后，需要对这些无效数据进行处理。...对数据列的丢弃，除无效值和需求规定之外，一些表自身的冗余列也需要在这个环节清理，比如说表中的流水号是某两个字段拼接、类型描述等，通过对这些数据的丢弃，新的数据文件大小为4.73GB，足足减少了4.04G...在此已经完成了数据处理的一些基本场景。实验结果足以说明，在非">5TB"数据的情况下，Python的表现已经能让擅长使用统计分析语言的数据分析师游刃有余。
public char charAt(int index): 获取指定索引位置的字符 public int indexOf(int ch): 返回指定字符在此字符串中第一次出现处的索引。...public int indexOf(String str): 返回指定字符串在此字符串中第一次出现处的索引。...public int indexOf(int ch,int fromIndex):返回指定字符在此字符串中从指定位置后第一次出现处的索引。...public int indexOf(String str,int fromIndex): 返回指定字符串在此字符串中从指定位置后第一次出现处的索引。...public String substring(int start,int end): 从指定位置开始到指定位置结束截取字符串。
在mysql中的group_concat函数默认支持的最大字符数为1024。 当你使用group_concat函数时，超出第1024字符的字符会全部丢失。 今天就被这个问题搞了一两个小时。...不使用group by和group_concat时数据是正确的。 一用就发现使用了group_concat函数的列少了一些数据。...获得group_concat的最大长度 SELECT @@global.group_concat_max_len; 或者 show variables like "group_concat_max_len..."; 一看自己的mysql中group_concat的最大限制 发现等于1024 解决方法： 1.使用sql设置group_concat的最大长度 SET GLOBAL group_concat_max_len...=102400; SET SESSION group_concat_max_len=102400; 但是这种方式在重启mysql后就无效。
如果定位器无效，从而产生错误 ? 通过这个错误，也就产生了我们日常构造利用的mysql的报错注入： http://192.168.3.21/Less-5/?...第二、为什么在xpath_expr位置构造目标sql就可以达到利用目的？...对错误的产生的分析 官方文档中对这个错误的描述是： 1 xpath的定位器(xpathexpr)无效；2 xpath的定位器(xpathexpr)没有正确嵌套和关闭元素。...由此解释了在xpath_expr位置构造子查询进行xpath报错注入的整个利用过程。由于，报错的空间为32个字节，故需要利用concat()函数以及limit关键字对回显的数据进行拼接和限制输出。...id=1%27%20and%20updatexml(1,(concat(0x7e,(select%20concat(username,0x7e,password)%20from%20users%20limit
绕过技巧： •GET型请求转POST型•Content-Length头长度大于8200•正常参数在脏数据后面，否则无效 数据包构造： POST /dvwa/vulnerabilities/sqli/?...例如匹配函数”concat()”的规则写法，“concat(”或者”concat\s*(”，就没有考虑到一些特殊字符。相应的绕过方法，在特殊位置引入特殊的分隔符，逐个测试。...security=low; ECS[visit_times]=1; PHPSESSID=90a4331de18bcd32ee2d780254f44589 id=-1' union select null,concat_ws...[User]/**/where id=1 那么意味着在注释符中可以添加大量的无效字符来打破WAF的规则匹配。...id=1%27+union/*//*/select 1,concat_ws(char(32,58,32),user,password) from/*//*/users+%23&Submit=Submit
select 'a'||'b'||'c' from dual; 'A'||'B'||'C' ---------------- abc 2.使用CONCAT()函数进行字符串拼接。...select concat('a','b') from dual; CONCAT('A'||'B') ----------------- ab 如果CONCAT中连接的值不是字符串，Oracle会尝试将其转换为字符串...，例如： select concat(123,123) from dual; CONCAT(123,123) ----------------- 123123 但是与MYSQL的CONCAT()函数不同...，Oracle的CONCAT()函数只支持两个参数，不支持两个以上字符串的拼接，比如下面的SQL语句在Oracle中是错误的： · select concat('a','b','c') from dual...; 运行以后Oracle会报出下面的错误信息： ORA-00909:参数个数无效 如果要进行多个字符串的拼接的话，可以使用多个CONCAT()函数嵌套使用： select concat(concat
Oracle拼接字符串concat需要注意的小事项 在用ssm框架编写代码的时候,因为数据库换成了Oracle,在模糊查询数据的时候突然发现报错了 select * from SYS_MENU where...url like concat(‘%’,#{roleName},’%’) 一直报错参数个数无效,在网上查找资料发现模糊查询的sql语句还是concat(‘%’,’s’,’%’)这样写的 但后面发现实际上...oracle中不支持concat的三个参数的拼接,需要更正为 select * from SYS_MENU where url like concat(concat(‘%’,#{roleName...= ””> AND t.ACCOUNT_ID LIKE CONCAT(CONCAT(‘%’,#{param.accountId}),’%’) ...= ””> AND t.SHELVE_NO LIKE CONCAT(CONCAT(‘%’,#{param.shelveNo}),’%’)
，也就是函数本身的位置，就会跳转到函数定义位置 可以看到 (0,T.G5) 其实就是函数 Ft,将其代码扒下来 Ft = function() { return Jt("secretKeyValue...e = { secretKeyDecode: Jt("rsaEncryptData") || Rt() } 在此处设置断点，清空 sessionStorage 并在此处停下...= (0,T.A2)(e) 清空 secretKeyValue ，下断点，找到 (0,T.A2)函数以及 e 此时发现该位置被多次调用，如果想要断点到我们想要的位置，需要进行条件断点，此时可以通过对...，对于 data 这种比较普遍的字符串，搜索可能效果不会很好 比较难以直接找到生成位置，但是有一点，在发送请求的时候，加密值 data 已经生成了，此时我们可以从该位置，一点一点向前寻找加密过程...，可以通过在此处设置 e.body 等于最终加密后的值，来快速找到加密的 case ，但是为了给大家稍微多介绍一点知识，我们采用新增记录点的方式，在此处记录 t.next 的值以及 e.body
（CONCAT_WS 指示使用分隔符连接。）...语法 CONCAT_WS ( separator, argument1, argument2 [, argumentN]... ) 注：CONCAT_WS 会忽略列中的 NULL 值。...示例 SELECT CONCAT_WS('-','SQL', '数据库',NULL,'开发') 结果： FORMAT 作用 返回使用指定格式和可选区域性格式化的值。...例如，如果 format 中指定的值无效，则返回 NULL 。 FORMAT 函数具有不确定性。 FORMAT 依赖于 .NET Framework 公共语言运行时 (CLR) 的存在。...它从第一个字符串的开始位置删除指定长度的字符；然后将第二个字符串插入到第一个字符串的开始位置。
Pandas提供了多种将Series、DataFrame对象合并的功能，有concat(), merge(), append(), join()等。...concat是英文单词concatenate(连接)的缩写，concat()方法用于将Series或DataFrame连接到一起，达到组合的功能，本文介绍concat()方法的具体用法。...concat(): 将多个Series或DataFrame连接到一起，默认为按行连接(axis参数默认为0)，结果的行数为被连接数据的行数之和。...第二步，检索数据中的列索引，如果列索引相等，则结果兼容显示在同一列(例1)，如果列索引不相等，则分别显示，无数据的位置填充空值(例3)。 三连接时取交集 ---- ?...names参数对普通索引无效。 以上就是Pandas连接操作concat()方法的介绍，本文都是以DataFrame为例，Series连接以及Series与DataFrame混合连接的原理都相同。
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