，想必是在DBLE层面对数据进行的join合并和筛选处理了。...LEFT JOIN水平视角，等价于 左表的全部信息 +(右边符合关联条件的信息+不符合关联条件的NULL填充)垂直视角，等价于 INNER JOIN + 补足左表 + 右表NULL填充左外连接 (⟕)...：左外连接写成R ⟕ S，其中R与S为关系。...左外连接的结果包含R中所有元组，对每个元组，若在S中有在公共属性名字上相等的元组，则正常连接，若在S中没有在公共属性名字上相等的元组，则依旧保留此元组，并将对应其他列设为NULL。!...图2，“A.c1 = 333” 也还是关联，套用伪代码：左表c1列为333的时候，已经满足了on条件，左、右边数据合并；左表c1列为1和22时，不符合关联条件，所以各自就用左边数据+NULL合并补了一行
本篇博客将深入比较递归和迭代，包括它们的工作原理、优缺点，以及在 Python 中的应用示例。我们将详细解释每个概念，提供示例代码，并对代码的每一行进行注释，以确保你全面理解它们。...将问题分解：将大问题分解为一个或多个较小的子问题。通常，这涉及到递归调用自身。 3 . 合并子问题的结果：在达到基本情况后，开始回溯，将子问题的结果合并以获得原始问题的解决方案。...Python 中的递归与迭代 Python 提供了灵活的方式来实现递归和迭代。...应用示例：斐波那契数列 让我们以斐波那契数列为例，比较递归和迭代的应用： 5.1 递归应用 def fibonacci_recursive(n): if n <= 1: return...在实际应用中，你可能会发现某些问题更适合使用递归，而另一些问题更适合使用迭代。根据具体问题和性能需求做出明智的选择，这是算法设计和优化的关键。
顶点模型是一种解码器，它尝试预测以先前标记为条件的序列中的下一个标记（并可选地以图像，体素字段或类标签为条件）。表面模型由一个编码器和一个解码器指针网络组成，该网络表示顶点序列的分布。...该指针网络一次有效地“选择”一个顶点以添加到当前面序列并构建模型的面。此模型均以先前的面序列和整个顶点序列为条件。由于PolyGen架构非常复杂，并且依赖于各种概念，因此本文仅限于顶点模型。...首先，他们将所有输入模型从三角形（连接3个顶点的面）转换为n角（连接n个顶点的面），并使用Blender的平面抽取修改器合并面。...与LSTM不同，transformer 模型能够以并行方式处理顺序输入，同时仍允许来自序列一部分的信息为另一部分提供上下文。这全都归功于他们的注意力模块。...结论 PolyGen模型描述了用于有条件生成3D网格的强大，高效且灵活的框架。序列生成可以在各种条件和输入类型下完成，范围从图像到体素到简单的类标签，甚至除了起始标记外什么都不做。
functions **另一种方式通过另一个已有变量：** **修改原有df[“xx”]列的所有值：** **修改列的类型（类型投射）：** 修改列名 --- 2.3 过滤数据--- 3、-------...- 合并 join / union -------- 3.1 横向拼接rbind --- 3.2 Join根据条件 --- 单字段Join 多字段join 混合字段 --- 3.2 求并集、交集 ---...)联合使用： 那么：当满足条件condition的指赋值为values1,不满足条件的则赋值为values2....1)) # unionALL — 3.2 Join根据条件 — 单字段Join 合并2个表的join方法： df_join = df_left.join(df_right, df_left.key =...，一列为分组的组名，另一列为行总数 max(*cols) —— 计算每组中一列或多列的最大值 mean(*cols) —— 计算每组中一列或多列的平均值 min(*cols) ——
实现这个机制的主要方法有 wait() 和 notify() 方法、Lock 和 Condition 类等。以Java内置的BlockingQueue为例，下面对这些实现方式进行介绍。...Condition类提供了与wait()、notify()、notifyAll()类似的机制，并且更加灵活和可控。...2、锁与条件变量 锁和条件变量也是阻塞队列的重要组成部分。锁提供独占式访问共享资源的机制，条件变量则提供了一种线程间通信的机制，使得等待一个条件不再需要忙等。...take() 方法释放锁后，如果队列为空，则调用 notEmpty.await() 的方法将当前线程挂起。...当另一个put()方法向队列中添加元素后，就会调用notEmpty.signal()方法唤醒该线程，从而完成了一个线程的等待和唤醒操作。
上篇我们了解了Python中pandas内封装的关于数据框的常用操作方法，而作为专为数据科学而生的一门语言，R在数据框的操作上则更为丰富精彩，本篇就R处理数据框的常用方法进行总结： 1.数据框的生成 利用...在R中，通过内联键合并数据框的函数为merge()，其主要参数如下： by：对两个数据框建立内联的共有列（元素交集部分不能为空集），以此列为依据，返回内联列取交集后剩下的样本行 sort：是否对合并后的数据框以内联列为排序依据进行排序...ID‘列为内联列进行合并，得到结果如下，与Python不同的是，R中的数据框合并的原则是不返回含有缺失值的行 > merge(df1,df2,by='ID') ID a b 1 a 2 9...f 10 10 j 2 2 a 6.数据框的条件筛选 方式1： 普通的条件筛选： > df1[df1$a >= 6,] a ID 6 6 f 7 7 g 8 8 h 9...，其第一个输入值为待筛选的数据框，第二个位置写入行筛选的条件（或多个条件的逻辑符连接的组合筛选），第三个select参数控制选中的列： > subset(df1, a >= 6& a <=8) a
数据框与R中的DataFrame格式类似，都是一个二维数组。Series则是一个一维数组，类似于列表。数据框是Pandas中最常用的数据组织方式和对象。...4 数据筛选和过滤 数据筛选和过滤是基于条件的数据选择，本章2.6.3提到的比较运算符都能用于数据的筛选和选择条件，不同的条件间的逻辑不能直接用and、or来实现且、或的逻辑，而是要用&和|实现。...常用方法如表4所示： 表4 Pandas常用数据筛选和过滤方法 方法用途示例示例说明单列单条件以单独列为基础选择符合条件的数据In: print(data2[data2['col3']==True])...Out: col1 col2 col3 0 2 a True 1 1 b True选择col3中值为True的所有记录多列单条件以所有的列为基础选择符合条件的数据...sum()) Out: col2 a 2 b 1 Name: col1, dtype: int64以col2列为维度，以col1列为指标求和pivot_table建立数据透视表视图In:
死锁发生的必要条件有下面四个： 互斥：至少有一个资源处于互斥状态，它只能一次被一个进程使用。 占有并等待：一个进程占有某一个资源并等待另一个资源，而这个资源被其他进程占据。...，Pn}；以及资源R的集合R={R1，R2，...，Rn}；这个图的边也分为两种，若由资源指向进程，那么表示该资源已经被该进程占据；若由进程指向资源，那么表示该进程申请该资源，并正在等待。 ?...OS还提供了虚拟合并技术，例如：当我们打开多个窗口的时候，OS给我们提供了虚拟，使得每个进程认为自己都有一个屏幕，都去写显存，但是OS提供了虚拟合并，来使得窗口合理的显示在屏幕上。...死锁避免 死锁避免算法动态的检测资源分配状态以确保循环等待条件不可能成立。 如果系统能按照某个顺序给每个进程分配资源，并能避免死锁，那么系统状态就是安全的。我们称这个序列为“安全序列”。...一是简单地终止一个进程或者多个进程以打破循环等待。另一个方法是从一个或多个死锁进程哪里抢夺资源。 最简单，最暴力，最无脑的做法就是杀死所有陷入死锁的进程。但是这样的代价是巨大的。
、与数据库接口的高级语言及其编译系统，以及以DBMS为核心的应用程序开发工具。...具有二维表特性的电子表格在Excel中被称为数据清单。 关系数据库以其数学理论基础完善、使用简单灵活数据独立性强等特点，而被公认为是最有前途的一种数据库管理系统。...关系运算有两种:一种是传统的集合运算(并、差、交、广义笛卡儿积等) ;另一种是专门的关系运算(选择、投影、连接)。 ...作用：关系的合并；要求：相同关系模式 传统的集合运算一差运算 差: 设关系R和S具有相同的关系模式，R和S的差是由属于R但不属于S的元组构成的集合，记为R-S。 ...(3) 连接: 连接运算是从两个关系的笛卡儿积中选取属性间满足一定条件的元组 专门的关系运算一选择运算 选择: 从一个关系R中选出满足条件表达式F的元组，构成一个新关系 作用: 从一个表中选出满足条件的行
就是把多个结果集集中在一起，UNION前的结果为基准，需要注意的是联合查询的列数要相等，相同的记录行会合并 如果使用UNION ALL，不会合并重复的记录行 效率 UNION 高于 UNION....* from r full join s on r.c=s.c 什么是子查询 条件：一条SQL语句的查询结果做为另一条查询语句的条件或查询结果 嵌套：多条SQL语句嵌套使用，内部的SQL查询语句称为子查询...possible_keys 可能使用的索引，注意不一定会使用。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出来。当该列为 NULL时就要考虑当前的SQL是否需要优化了。...改变数据库和表的结构，修改数据表范式 重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询。...此外，垂直分区会让事务变得更加复杂； 垂直分表 把主键和一些列放在一个表，然后把主键和另外的列放在另一个表中 适用场景 1、如果一个表中某些列常用，另外一些列不常用 2、可以使数据行变小，一个数据页能存储更多数据
另一方面是审核校验，比如在商家资质审核环节对商家上传的身份证、营业执照和餐饮许可证等证件照片进行信息提取和核验以确保该商家的合法性，机器过滤商家上单和用户评价环节产生的包含违禁词的图片。...该类方法的不足是，一方面流程冗长导致的超参数过多，另一方面无法利用全局信息。 基于滑动窗口的方法。...考虑到这两类场景的特点不同，我们借鉴不同的检测框架。由于受控场景文字诸多约束条件可将问题简化，因此利用在通用目标检测领域广泛应用的Faster R-CNN框架进行检测。...图14分别给出了在菜单和门头图场景中的全卷积网络定位效果。第二列为全卷积网络的像素级标注结果，第三列为最终文字检测结果。可以看出，全卷积网络可以较好地应对复杂版面或多角度文字定位。...另一方面需要丰富真实训练样本和语言模型，以提升文字识别准确率。 ---- 如果我们的标签序列，就是真实的数据“水煮肉片22元”，长度设为L 加入blank空格之后，长度为多少？
所有以实数为分量的n维向量的集合，若在其中定义了向量的加法与数乘两种运算，且满足上述八条运算律，则称该向量集合为实数集R上的n维向量空间，记为Rn 1.2 最小二乘法 在定义了內积的n维向量空间Rn(...回忆我们中学几何，我们学过一个点到一个平面或一条直线上的垂直距离最短，同样，在向量空间Rn*中，一个向量与某个子空间中各向量间的距离以“垂线”为最短。 最小二乘问题 我们知道实系数线性方程组: ?...下面利用欧式空间的概念来表达最小二乘法，并给出最小二乘解所满足的代数条件。令： ?...应用前面的讨论，如果Y=x1α1+x2α2+···+xsαs就是所求的向量，那么C=B-Y=B-AX必垂直于子空间W，那么C垂直于子空间W的充要条件是(α1,C)=(α2,C)=···=(αs,C)=0...假若β0和β1固定，考虑直线y=β0+β1x，对应于每个数据点(xi,yi),相同的x坐标下，直线上的点列为(xj,β0+β1xj),我们称yi为y的观测值，β0+β1xj为y的预测值（由直线而定），观测值和预测值的差称为余差
（提示where） arr = np.arange(10) out = np.where(arr % 2 == 1, -1, arr) where语法为，参数一是条件，参数二是满足条件的要替换为什么...问题：将一维数组转换为2行的2维数组，给定：np.arange(10) arr = np.arange(10) out = np.reshape(2,-1) reshape语法为（行，列）若参数二列为...-1，为不限制 问题：垂直堆叠数组a和数组b，给定：a = np.arange(10).reshape(2,-1) b = np.repeat(1, 10).reshape(2,-1) 期望的输出：...方法三：r_垂直堆叠，扩展c_为横向。 问题：创建以下模式而不使用硬编码。只使用numpy函数和下面的输入数组a。...arr = np.arange(9).reshape(3,3) arr arr[:, ::-1] 问题：创建一个形状为5x3的二维数组，以包含5到10之间的随机十进制数。
<= j.highest_sal; [在这里插入图片描述] [在这里插入图片描述] 分类2：自连接 vs 非自连接 [在这里插入图片描述] 当table1和table2本质上是同一张表，只是用取别名的方式虚拟成两张表以代表不同的意义...[在这里插入图片描述] 内连接：合并具有同一列的两个以上的表的行, 结果集中不包含一个表与另一个表不匹配的行 SELECT employee_id,department_name FROM employees...`department_id` = d.department_id; #只有106条记录 外连接：合并具有同一列的两个以上的表的行, 结果集中除了包含一个表与另一个表匹配的行之外，还查询到了左表 或...总结： 内连接: 合并具有同一列的两个以上的表的行, 结果集中不包含一个表与另一个表不匹配的行。...外连接: 两个表在连接过程中除了返回满足连接条件的行以外还返回左（或右）表中不满足条件的行 ，这种连接称为左（或右） 外连接。没有匹配的行时, 结果表中相应的列为空(NULL)。
具有分解终止条件，当问题足够小时，可以之间求解，分解出的子问题的解可以合并为该问题的解 基本步骤 分解，将要解决的问题划分成若干规模较小的同类问题； 求解，当子问题划分得足够小时，用较简单的方法解决；...合并，按原问题的要求，将子问题的解逐层合并构成原问题的解。...具体伪代码如下： if (问题不可分): 返回解 else: 从原问题中划出含一半运算对象的子问题1； 递归调用分治法过程，求出解1； 从原问题中划出含另一半运算对象的子问题...「合并」：merge 是归并排序的核心，将两个已排序子序列合并为一个排序序列的过程。当子序列中仅存在一个元素时，可视为子序列已经排序，因此我们的合并是从两个单一元素子序列开始的。...这个非常简单，只要从比较二个数列的第一个数，谁小就先取谁，取了后就在对应数列中删除这个数。然后再进行比较，如果有数列为空，那直接将另一个数列的数据依次取出即可。
相较于其他布局容器，ConstraintLayout具有以下特点： 灵活性：ConstraintLayout支持通过设置约束条件来定义视图之间的相对位置和尺寸。.../> 设置约束条件：使用约束条件来定义视图之间的位置关系。可以将视图与其他视图或父容器的边界进行连接，并指定视图之间的水平和垂直关系等。...完善布局：根据设计需求，继续设置其他视图的约束条件，以达到期望的布局效果。可以使用app:layout_constraint...属性来设置各种约束条件，如边界对齐、居中对齐、权重比例等。...同时，它的底部边缘与父容器的底部边缘对齐。 通过这样的约束条件，我们可以实现一种垂直排列的布局，其中TextView 1位于顶部，TextView 2位于其下方，Button位于最底部。...你可以根据需要修改和扩展这个简单的案例，以满足实际的界面需求。 五 总结 ConstraintLayout的工作原理是通过设置视图之间的宽度、高度和相对位置的约束条件来实现。
3.3缺失值处理 R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。...[1] FALSEFALSE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE FALSE FALSE FALSE FALSEFALSE > sum(is.na(salary)) [1] 4 另一个判断缺失值的函数是...它与其他多重插补算法的本质区别是，它在进行插补时不必考虑被插补变量和协变量的联合分布，而是利用单个变量的条件分布逐一进行插补。...F Bob 135 61 F Cal 210 70 M David 140 65 F (3)函数merge() 在R中合并两个数据集可以通过专门的函数...>t (data) 3.5.1揉数据函数 R中有两个揉数据函数stack()和unstack|()，用于数据长格式和宽格式之间的转换. stack()把一个数据框转换成两列:一列为数据，另一列为数据对应的列名称
以背查验。...，然后合并结果： a.EXPLAIN 结果中，第一行出现的表就是驱动表 b.对驱动表可以直接排序，对非驱动表（的字段排序）需要对循环查询的合并结果（临时表...[驱动表] 的定义为：1）指定了联接条件时，满足查询条件的记录行数少的表为[驱动表]；2）未指定联接条件时，行数少的表为[驱动表]（Important!）。...e.NestedLoopJoin实际上就是通过驱动表的结果集作为循环基础数据，然后一条一条的通过该结果集中的数据作为过滤条件到下一个表中查询数据，然后合并结果。...a表的条件，即将其它表的数据关联到a中形成一张大表，再对a的全集进行过滤； 如果不能全使用left join，则需灵活使用STRAIGHT_JOIN及其它技巧，以时间排序为例：
就是把多个结果集集中在一起，UNION前的结果为基准，需要注意的是联合查询的列数要相等，相同的记录行会合并 如果使用UNION ALL，不会合并重复的记录行 效率 UNION 高于 UNION ALL...什么是子查询 条件：一条SQL语句的查询结果做为另一条查询语句的条件或查询结果 嵌套：多条SQL语句嵌套使用，内部的SQL查询语句称为子查询。...possible_keys 可能使用的索引，注意不一定会使用。查询涉及到的字段上若存在索引，则该索引将被列出来。当该列为 NULL时就要考虑当前的SQL是否需要优化了。...改变数据库和表的结构，修改数据表范式 重写SQL语句，让优化器可以以更优的方式执行查询。...此外，垂直分区会让事务变得更加复杂； 垂直分表 把主键和一些列放在一个表，然后把主键和另外的列放在另一个表中 ?
本篇博客将深入介绍 NumPy 中的数组操作，包括数组的切片、索引、形状操作、合并与分割等，通过实例演示如何应用这些功能。 1. 安装 NumPy 确保你已经安装了 NumPy。...数组合并与分割 5.1 数组合并 # 水平合并 hstack_arr = np.hstack((arr2, arr2)) # 垂直合并 vstack_arr = np.vstack((arr2, arr2...)) 5.2 数组分割 # 水平分割 hsplit_arr = np.hsplit(arr2, 3) # 垂直分割 vsplit_arr = np.vsplit(arr2, 3) 6....布尔运算与条件筛选 # 布尔运算 bool_arr = arr1 > 3 # 条件筛选 filtered_arr = arr1[arr1 > 3] 9....总结 通过学习以上 NumPy 中的数组操作，你可以更灵活地处理和分析数组数据。这些功能包括数组的切片、索引、形状操作、合并与分割、数组运算、统计与数学函数等。
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