1、/*+ result_cache */ 设置缓存，特殊业务场景才可以使用 2、/*+ connect_by_filtering */ 强制使用联合型的关联型(CONNECT BY WITH FILTERING...8、/*+ INDEX_COMBINE */ 为指定表选择位图访问路经,如果INDEX_COMBINE中没有提供作为参数的索引,将选择出位图索引的布尔组合方式 9、/*+ INDEX_JOIN(表别名...(NL)，将指定表与嵌套的连接的行源进行连接,并把指定表作为内部表 12、/*+ ALL_ROWS */ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最小化 13、/+FIRST_ROWS.../ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最小化 14、/*+ CHOOSE */ 表明如果数据字典中有访问表的统计信息,将基于开销的优化方法,并获得最佳的吞吐量; 表明如果数据字典中没有访问表的统计信息...) */ 提示明确表明对指定表根据ROWID进行访问 18、/*+ USE_HASH(TABLE) */ 将指定的表与其他行源通过哈希连接方式连接起来 19、/*+ no_parallel */ 强制SQL
回溯算法大家是不是已经快忘了，还记得组合问题应该怎么求了么？哈哈哈 回溯算法其实就是暴力搜索，既然是暴力搜索为什么要非要用回溯呢？因为一些问题能暴力搜索出就不错了，找不出更好的办法。...如果用for循环嵌套一层一层去解决这个问题，如果n为100，k为50呢，那就50层for循环，此时就发现单纯的暴力不可以了。 回溯算法就登场了。...回溯算法中的用递归来做for循环层叠嵌套（可以理解是开k层for循环） 每一次的递归中嵌套一个for循环，那么递归就可以解决多层嵌套循环的问题了。 我在文章回溯算法：求组合问题！...：本层集合中元素（树中节点孩子的数量就是集合的大小）) { 处理节点; backtracking(路径，选择列表); // 递归 回溯，撤销处理结果...} } 组合问题Carl讲解视频如下： ?
/article/details/89604262 3、/*+ no_unnset */ 双重否定表示肯定，即让子查询展开，让它嵌套(nest)在里面 4、/*+ index(表别名 索引名) */ 强制索引...,如果INDEX_COMBINE中没有提供作为参数的索引,将选择出位图索引的布尔组合方式 9、/*+ INDEX_JOIN(表别名 索引名) */ 提示明确命令优化器使用索引作为访问路径 10、/*+...(NL)，将指定表与嵌套的连接的行源进行连接,并把指定表作为内部表 12、/*+ ALL_ROWS */ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳吞吐量,使资源消耗最小化 13、/+FIRST_ROWS.../ 表明对语句块选择基于开销的优化方法,并获得最佳响应时间,使资源消耗最小化 14、/*+ CHOOSE */ 表明如果数据字典中有访问表的统计信息,将基于开销的优化方法,并获得最佳的吞吐量; 表明如果数据字典中没有访问表的统计信息...) */ 提示明确表明对指定表根据ROWID进行访问 18、/*+ USE_HASH(TABLE) */ 将指定的表与其他行源通过哈希连接方式连接起来 19、/*+ no_parallel */ 强制SQL
对于大 N 来说，这是对暴力的显着改进。 当 D <20 时，KD Tree 表现得足够好。使用较大的 D，它需要更长的时间。这被称为 “维度诅咒”。...如果孩子喜欢味道和颜色的组合，并且有 4 种（我在这里相当乐观:-)）不同的颜色，那么他已经必须选择 4x4 种不同的类型; 此外，如果他想要考虑饼干的形状，有 5 种不同的形状，那么他将不得不尝试 4x4x5...目前，如果 k < N / 2 且 'effective_metric_' 位于 'kd_tree' 的 'VALID_METRICS' 列表中，则 algorithm ='auto'选择'kd_tree...如果 k < N / 2 并且 'effective_metric_' 不在 'kd_tree' 的 'VALID_METRICS' 列表中，则选择 'ball_tree'。...最佳算法的选择取决于数据的稀疏性，所请求的邻居数量以及特征的维度 / 数量。
第四章、测试身份验证和会话管理 4.0、介绍 4.1、用户名枚举 4.2、使用Burp Suite进行登陆页面的字典攻击 4.3、使用Hydra强制进行暴力攻击 4.4、使用Metasploit破解Tomcat...、使用Burp Suite对登录页面进行字典攻击 一旦我们获得了目标应用程序的有效用户名列表，我们就可以尝试爆破攻击，它会尝试所有可能的字符组合，直到找到有效的密码。...但是大量的字符组合以及客户端和服务器之间的响应时间，暴力攻击在Web应用程序中是不可行的。 一个更现实的解决方案是字典攻击，它采用一个简化的高可能性密码列表，并使用有效的用户名进行尝试。...9.在Payloads选项[简单列表]部分的文本框中，添加以下名称： User john admin alice bob administrator 10.现在，从Payload设置框中选择列表2。.../dirbuster / *：dirbuster目录包含Web服务器中常见的文件名;使用DirBuster或OWASP-ZAP的强制浏览时可以使用这些文件。
二、嵌套循环连接（Nested-Loop Join） 嵌套循环连接是数据库查询优化中一种基本的连接（JOIN）策略。当两个或多个表需要根据某些条件组合它们的行时，这种策略可能会被使用。...嵌套循环连接在某些情况下是有效的，但在其他情况下可能不是最佳选择。数据库优化器通常会根据表的统计信息、索引和查询条件来选择最佳的连接策略。...回表操作是指在使用索引找到匹配的行后，还需要访问表中的数据页来获取其他列的值。 统计信息：数据库优化器使用统计信息来选择最佳的查询执行计划。...并行处理：对于大型查询，可以考虑使用并行处理来提高索引连接的性能。通过将查询拆分成多个部分并在多个处理器或线程上同时执行，可以加快查询的执行速度。 需要注意的是，索引连接并不总是最佳的选择。...需要注意的是，哈希连接并不总是最佳的选择。它的性能优势在很大程度上取决于数据的特定特征和查询的需求。在某些情况下，其他连接策略（如嵌套循环连接或索引连接）可能更为有效。
这个提示会使优化器选择一条可最快检索所有查询行的路径，而代价就是在检索一行数据时，速度很慢。 FIRST_ROWS 为获得最佳响应时间而引导优化器制定最少成本的执行计划。...这个提示会使优化器选择可最快检索出查询的第一行(或指定行)数据的路径，而代价就是检索很多行时速度就会很慢。...INDEX_ASC 利用索引从表中读取数据时，引导优化器对提示中所指定索引的索引列值按照升序使用范围扫描。 INDEX_COMBINE 告诉优化器强制选择位图索引。...在有必要的情况下，推荐将该提示与ORDERED提示一起使用。提示通常用于获得查询的最佳吞吐量。假设将两个表连接在一起，从每个表返回的行集将被排序，然后再被合并(也就是合并排序)，从而组成最终的结果集。...如果发现需经常用到这个提示，可能需要删除这些单个索引而改用一个组合索引。需要查询条件里面包括所有索引列，然后取得每个索引中得到的rowid列表。
直接的解法当然是使用for循环，例如示例中k为2，很容易想到 用两个for循环，这样就可以输出 和示例中一样的结果。...「此时就会发现虽然想暴力搜索，但是用for循环嵌套连暴力都写不出来！」 咋整？ 回溯搜索法来了，虽然回溯法也是暴力，但至少能写出来，不像for循环嵌套k层让人绝望。 那么回溯法怎么暴力搜呢？...上面我们说了「要解决 n为100，k为50的情况，暴力写法需要嵌套50层for循环，那么回溯法就用递归来解决嵌套层数的问题」。...树中节点孩子的数量就是集合的大小）) { 处理节点; backtracking(路径，选择列表); // 递归 回溯，撤销处理结果 } } 「对比一下本题的代码...总结 组合问题是回溯法解决的经典问题，我们开始的时候给大家列举一个很形象的例子，就是n为100，k为50的话，直接想法就需要50层for循环。 从而引出了回溯法就是解决这种k层for循环嵌套的问题。
这意味着可以直接使用，但这些如果针对特定的情况还是需要找到特定的超参数值，这样才能达到最佳的性能。 许多算法和库都提供了自动化的超参数选择。...超参数优化的空间非常丰富，最初也是最简单的优化方式是暴力搜索：通过详尽搜索所有可能的超参数组合来找到最佳的超参数。如果可以详尽地搜索超参数空间，那么肯定可以提供一组最佳超参数组合。...暴力搜索优化的一个替代方案是黑盒（Black-Box）非凸优化技术。黑盒非凸优化算法可根据某些预定义的度量找到足够最佳的局部最小值（或最大值）的次优解。 Python具有许多这样的工具。...GridSearchCV GridSearchCv等暴力搜索方法的工作原理是在整个搜索空间中搜索最佳超参数集。...RBFopt黑盒优化 现在让我们使用RBFopt进行超参数黑盒优化。 安装RBFopt: %pip install -U rbfopt 为了进行优化，所以需要为的模型参数定义一个上界和下界列表。
更神奇的是，彩虹表技术并非针对某种哈希算法的漏洞进行攻击，而是类似暴力破解，对于任何哈希算法都有效。...彩虹表的根本原理就是组合了暴力法和查表法，并在这两者之中取得一个折中，用我们可以承受的时间和存储空间进行破解。...它的做法是，对于一个Q = H（P），建立另一个算法R使得 P = R(Q)，然后对于一个p，这样进行计算： p0 -H-> q1 -R->p1 -H-> q2 -R->p2 -H-> q3 -R->p3...… -H-> q(n-1) -R->p(n-1) -H-> qn -R->pn 简单的说，就是把q用H、R依次迭代运算，最后得到pn，n可能比较大。...当然这里只是讲述了最粗浅的原理，仔细想一下还有很多的问题，例如R的选择，Hash冲突的处理，如何选择p0来实现足够的覆盖，如何在有限资源下生成彩虹表等等。
指定列(属性)，列运算，从关系R中选择若干属性组成新的关系并∪：R∪S，在关系R或关系S或两者中的元素的集合，一个元素在并集中只出现一次，R和S是同类型的，对应的属性集(字段列表)相同、属性次序相同、属性名可不同交...WHERE(选择)...单表查询仅涉及一个表的简单查询，从一个基本表中产生所需要的结果集，From子句中仅有一个表名选择若干列：Select 查询指定列：指定字段查询全部列：*查询计算列.../函数使用：含有计算表达式，如substring 列改变结果集的列名：基于别名 as 使用选择若干元组：Select From 表名 Where 条件表达式，包括：比较：比较运算符，>...笛卡尔积X：广义连接，所有行进行组合，字段拼接，行交叉组合，一般没有使用意义条件连接θ：在广义连接的结果中，施加条件，加以选择，留下符合要求的元组自然连接⋈：参与连接的表，必须具有相同的属性列，在某些公共属性上具有相同值的元组外连接...：主要用于主表-从表之间信息短缺的处理，左外连接 左表为主表；右外连接 右表为主表嵌套查询：SubQuery子查询：在查询块的Where或Having中含有另一个查询块IN子查询比较的子查询：单值：>、
拼图方式 两张图 图形的两两拼接，可以直接使用符号完成。...默认按行排列。...可以使用数字也可以使用英文字母。...嵌套添加 通过嵌套，相当于将嵌套内的图形作为一个独立的子单元进行对应分割部分的处理。{} 与 () 均可以达到嵌套效果。...://www.jianshu.com/p/904166e52ea1 [5][53-R可视化2-基础包绘图的入门功夫]] 我也提到过，可以通过声明mfcol 进行绘图内容在画布上的排列，具体可以参考：[R-
如其他诸多的并发问题，避免伪共享的最基本方式是仔细审查代码，根据缓存行来调整你的数据结构。 8）什么是 Busy spin？我们为什么要使用它？...77）说出几点 Java 中使用 Collections 的最佳实践(答案) 这是我在使用 Java 中 Collectionc 类的一些最佳实践： a）使用正确的集合类，例如，如果不需要同步列表，使用...一般情况下，你可以说依赖注入，工厂模式，装饰模式或者观察者模式，随意选择你使用过的一种即可。不过你要准备回答接下的基于你选择的模式的问题。 106）你能解释一下里氏替换原则吗?...118）继承和组合之间有什么不同？(答案) 虽然两种都可以实现代码复用，但是组合比继承共灵活，因为组合允许你在运行时选择不同的实现。用组合实现的代码也比继承测试起来更加简单。...一个嵌套类位于顶级类内部，需要使用顶级类的名称来引用嵌套静态类，如 HashMap.Entry 是一个嵌套静态类，HashMap 是一个顶级类，Entry是一个嵌套静态类。
1、元组的属性 *任意对象的有序集合 与字符串和列表类似，元组是一个位置有序的对象集合。与列表相同，可以嵌入任何类别的对象到其中，可以嵌套元组，列表，字典。...t4=(1,('A', 'B'),[4,5,6],{'name':'diege','age':18}) 元组嵌套元组，列表，字典 t1[i] 索引 t1[i][j] 嵌套的索引...Python的创造者，提到过把元组看作是简单的对象组合，把列表看成是随时间改变的数据结构。最佳答案似乎是元组的不可改变性提供了某种完整性，保证了数据的完整性。...现在从文本读取文件行的最佳方式是根本不要读取该文件。文件也有个迭代器会自动地在for循环，列表解析或者其他迭代语句中对文件进行逐行读取。...如果想存储Python原生对象，但无法信赖文件的数据来源，使用pickle模块是最理想的选择。
77）说出几点 Java 中使用 Collections 的最佳实践(答案) 这是我在使用 Java 中 Collectionc 类的一些最佳实践： a）使用正确的集合类，例如，如果不需要同步列表，使用...一般情况下，你可以说依赖注入，工厂模式，装饰模式或者观察者模式，随意选择你使用过的一种即可。不过你要准备回答接下的基于你选择的模式的问题。 106）你能解释一下里氏替换原则吗?...如果使用 XML 来描述依赖，Setter 注入的可读写会更强。经验法则是强制依赖使用构造器注入，可选依赖使用 setter 注入。 112）依赖注入和工厂模式之间有什么不同？...118）继承和组合之间有什么不同？(答案) 虽然两种都可以实现代码复用，但是组合比继承共灵活，因为组合允许你在运行时选择不同的实现。用组合实现的代码也比继承测试起来更加简单。...一个嵌套类位于顶级类内部，需要使用顶级类的名称来引用嵌套静态类，如 HashMap.Entry 是一个嵌套静态类，HashMap 是一个顶级类，Entry是一个嵌套静态类。
更神奇的是，彩虹表技术并非针对某种哈希算法的漏洞进行攻击，而是类似暴力破解，对于任何哈希算法都有效。...彩虹表的根本原理就是组合了暴力法和查表法，并在这两者之中取得一个折中，用我们可以承受的时间和存储空间进行破解。...它的做法是，对于一个Q = H（P），建立另一个算法R使得 P = R(Q)，然后对于一个p，这样进行计算： p0 -H-> q1 -R->p1 -H-> q2 -R->p2 -H-> q3 -R->p3...当然这里只是讲述了最粗浅的原理，仔细想一下还有很多的问题，例如R的选择，Hash冲突的处理，如何选择p0来实现足够的覆盖，如何在有限资源下生成彩虹表等等。...该表中大约有7兆的组合，5*10的12次方（或者2的92次方）密码。 NT 8.5 GB 我们可以使用该表来破解计算机上的NT哈希表，这是LanManager 哈希表所做不到的。
本文目录 安装numpy包 array函数定义 array函数实例 3.1 创建一维数组 3.2 使用嵌套列表创建二维数组 3.3 指定数据类型 3.4 创建最小维度数为2的数组 有趣案例介绍 4.1...三、array函数实例 1 创建一维数组 首先导入numpy库，然后用np.array函数创建一维数组，具体代码如下： 2 使用嵌套列表创建二维数组 接着应用array函数使用嵌套列表创建二维数组...，具体代码如下： import numpy as np # 使用嵌套列表创建二维数组 arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])...首先，我们需要收集历史股票数据并使用numpy.array()将其转化为NumPy数组。然后，使用线性回归函数(如numpy.polyfit())来拟合数据并找到最佳拟合线。...最后，我们可以使用这个模型来预测未来的股票价格。 五、难点全面剖析1.数据类型选择：选择正确的数据类型对于确保计算精度和性能至关重要。
通常管理员会选择容易记住的口令，这会造成账号和口令被暴力破解；而且密码会存在一些规则，比如长度 、字符要求等，这也会造成一些组合的泄露。 密码通常是以常见密码为母本，结合密码组合规则生成。...，接着再使用BP进行暴力破解。...深信服实验室给出了如下的安全建议： 针对管理人员，应强制其账号密码强度必须达到一定的级别； 建议密码长度不少于8位，且密码中至少包含数字、字母和符号； 不同网站应使用不同的密码，以免遭受“撞库攻击”；...TextBoxPwd=§111111§ （3）选择Payloads选项，单击“Load items form file”，在弹出的对话框中选择暴力破解密码文件并单击“打开”按钮，将破解密码列表导入。...弱口令防范的安全建议如下： 针对管理人员，应强制其账号密码强度必须达到一定的级别； 建议密码长度不少于8位，且密码中至少包含数字、字母和符号； 不同网站应使用不同的密码，以免遭受“撞库攻击”； 避免使用生日
（通常是小一点的那个表或数据源）利用连接键（JOIN KEY）在内存中建立散列表，将列数据存储到hash列表中，然后扫描较大的表，同样对JOIN KEY进行HASH后探测散列表，找出与散列表匹配的行。...可以用USE_HASH(table_name1 table_name2)提示来强制使用散列连接。 使用情况： Hash join在两个表的数据量差别很大的时候. ?...可以使用USE_MERGE(table_name1 table_name2)来强制使用排序合并连接....驱动表中的每一行与inner表中的相应记录JOIN。类似一个嵌套的循环。 对于被连接的数据子集较小的情况，嵌套循环连接是个较好的选择。...使用USE_NL(table_name1 table_name2)可是强制CBO 执行嵌套循环连接。
使用通用always程序建模 最佳实践指南7-4 使用RTL专用的always_comb程序对组合逻辑进行建模。不要在RTL模型中使用通用的always程序。...使用@ * 可以推断出一个敏感度列表，但不强制执行用于组合逻辑建模的其他综合规则。@ * 的第二个问题是没有推断出完整的敏感度列表。...最佳实践指南7-5 使用SystemVerilog中专用的always_comb程序自动推断正确的组合逻辑敏感列表。不要使用过时的@*推断敏感列表。...该列表是完全完整的，避免了@*推断不完整敏感列表的极端情况。 不允许在always_comb过程中使用#、@或wait等延迟语句的执行，这是对使用零延迟程序的综合指南的强制。...每行代码中的阻塞赋值都会阻塞下一行的求值，直到当前行用新值更新其左侧变量，对后续每行求值代码的阻塞才能确保每一行使用前一行分配的新变量值。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
