文章目录 一、数据库表结构 1、moduleRole(中间表) 2、roleInfo表 3、moduleInfo表 二、带条件插入的代码如下： 一、数据库表结构 1、moduleRole(中间表)...2、roleInfo表 3、moduleInfo表 上面roleInfo与moduleInfo表是多对多关系，所以引入中间表moduleRole,用两个一对多实现多对多关系 二、带条件插入的代码如下...： 向中间表moduleRole插入数据，限制条件为角色编号roleId=3，并且该角色的可操作菜单编号为1-0和1-1 代码如下： insert into moduleRole(roleId,moduleCode
可是程序实现必须查询出所有符合条件的记录（至少是所有符合条件的记录id），然后再随机取出n个id，查询数据库。但是效率毕竟没有数据库中直接查询得快。下面介绍MySQL中怎样随机查询n条记录。...`level`=1 order by rand() limit 1; 此写法，可以将查询出的结果集打乱，limit n条记录后，得到n条随机的记录，这n条记录也是随机顺序的，就是效率有点慢，但是很随机。...`level`=1) limit 1; 法2的实现原理是，找出符合条件的记录的id范围[minId,maxId],然后随机生成一个id,使id在范围内，算法为id=minId+[0,maxId-minId...然后大于等于此id的记录既是符合条件的随机的记录。上述写法仅针对查询出一条记录。...`level`=1) as t on q1.id >= t.id limit 3; 如上，随机取连续的3条记录，max的值减掉二，就是使范围缩小2，保证随机出来的id，大于等于它时仍可查出3条记录。
【数据库】MySQL进阶五、or多条件查询 MySQL数据表中带OR的多条件查询 OR关键字可以联合多个条件进行查询。...使用OR关键字时： 条件 1) 只要符合这几个查询条件的其中一个条件，这样的记录就会被查询出来。 2) 如果不符合这些查询条件中的任何一条，这样的记录将被排除掉。...语法格式 OR关键字的基本语法格式如下： 条件表达式1 OR 条件表达式2 [...OR 条件表达式n] OR可以连接两个条件表达式，同时可以使用多个OR关键字，以连接更多的条件表达式。...这说明，使用OR关键字时，只要符合多个条件中的任意一个条件，就可以被查询出来。 实例2 使用OR关键字查询employee表中的记录。...这说明，AND关键字前后的条件先结合，然后再与OR关键字的条件相结合。也就是说，AND要比OR先运算。 提示 AND和OR关键字可以连接条件表达式。
条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场(Conditional Random Fields, 以下简称CRF)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的条件概率分布模型...比如第三个词的词性除了与自己本身的位置有关外，只与第二个词和第四个词的词性有关。 3. 从马尔科夫随机场到条件随机场 理解了马尔科夫随机场，再理解CRF就容易了。...CRF是马尔科夫随机场的特例，它假设马尔科夫随机场中只有X和Y两种变量，X一般是给定的，而Y一般是在给定X的条件下我们的输出。这样马尔科夫随机场就特化成了条件随机场。...对于CRF，我们给出准确的数学语言描述： 设X与Y是随机变量，P(Y|X)是给定X时Y的条件概率分布，若随机变量Y构成的是一个马尔科夫随机场，则称条件概率分布P(Y|X)是条件随机场。...从条件随机场到线性链条件随机场 注意在CRF的定义中，我们并没有要求X和Y有相同的结构。
一般的条件随机场计算复杂度高，本文将重点介绍它的一种特殊情况-线性链条件随机场。 马尔可夫随机场 条件随机场是一种概率无向图模型，也是马尔可夫随机场的特例。...一个概率无向图模型如果满足上面定义的3种马尔可夫性，则称为马尔可夫随机场（Markov random field）。 条件随机场 下面以马尔可夫随机场为基础，介绍条件随机场，线性链条件随机场的概念。...条件随机场是马尔可夫随机场的特例，而线性链条件随机场又是条件随机场的特例。 一般的条件随机场 条件随机场是马尔可夫随机场的特例，这种模型中有x和y两组随机向量。...如果给定x的条件下y是马尔可夫随机场，则称为条件随机场。 下面给出条件随机场的形式化定义。...条件随机场中任意一个隐变量的条件概率与和该顶点没有边连接的顶点无关。条件随机场的条件概率可以按照下式计算 ?
在本文中首先，将介绍与马尔可夫随机场相关的基本数学和术语，马尔可夫随机场是建立在 CRF 之上的抽象。然后，将详细介绍并解释一个简单的条件随机场模型，该模型将说明为什么它们非常适合顺序预测问题。...条件随机场模型 让我们假设一个马尔可夫随机场并将其分为两组随机变量 Y 和 X。...条件随机场是马尔可夫随机场的一个特例，其中图满足以下属性：“当我们在 X 全局条件下，即 当X中随机变量的值固定或给定时，集合Y中的所有随机变量都遵循马尔可夫性质p(Yᵤ/X,Yᵥ,u≠v)=p(Yᵤ/...CRF 与隐马尔可夫模型都用于对顺序数据进行建模，但它们是不同的算法。 隐马尔可夫模型是生成式的，它通过对联合概率分布建模来给出输出。而条件随机场具有判别性，对条件概率分布进行建模。...隐马尔可夫模型是条件随机场的一个非常具体的例子，使用的转移概率是一个常数。
跟着博主的脚步，每天进步一点点 ? ? ? 本文介绍了条件随机场模型，首先对比了隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、条件随机场模型。...基于前二者存在的1）独立性假设问题，2）标注偏置问题，条件随机场采用最大熵模型的特征模板定义克服独立性问题，参数学习过程建立在最大化整条序列的概率，而不是在时刻上进行归一化。...3）条件随机场同最大熵马尔科夫模型非常一致，也是一个基于特征模板的判别模型。...最大化条件概率为： 考虑整个序列的条件概率，条件随机场的目标函数是最大化： 对于参数的学习，同样可以采用最大熵模型使用的优化算法，比如梯度下降的方法。...就此，条件随机场就变成了一个特征模板定义的问题了，特征模板直接决定条件随机场的性能。
条件随机场进阶一 这里先简单叙述下条件随机场的几个基本概念，方便后续理解。首先，【条件随机场】其实分为两个关键词【条件】和【随机场】，他俩需要明确区分，咱们分别叙述下。...所以，条件+随机场 = 条件随机场。 条件随机场的由来 如果参看《统计学习方法》第11章节的话，你会发现一个很有趣的现象。...条件随机场 条件随机场 这张图很好的描述了HMM和CRF之间的差异，暂且不去关注底下的公式和随机变量X，单独看Y1∼YnY_1 \sim Y_n的联合概率在图中的表现形式。...线性链条件随机场 线性链条件随机场 ?...X和Y有相同的图结构的线性链条件随机场 X和Y有相同的图结构的线性链条件随机场 这才是我们真正的条件随机场，已知一堆样本数据，无非求P(Y|X)P(Y | X)在输入序列为XX的情况下，最有可能输出序列
深拷贝应该正好由 n 个 全新 节点组成，其中每个新节点的值都设为其对应的原节点的值。...新节点的 next 指针和 random 指针也都应指向复制链表中的新节点，并使原链表和复制链表中的这些指针能够表示相同的链表状态。复制链表中的指针都不应指向原链表中的节点 。 ?...构建新节点映射 map.put(temp,clone);//旧街点 新节点 temp=temp.next; } //构建新节点的random...=null){ //新节点的next= 新节点的下一个节点 map.get(temp).next=map.get(temp.next);
吴师兄的思路 对于链表中的每个节点来说，它都有三个特征： 值为 val 一个指向下一个节点的指针 next 一个指向随机节点的指针 random 要想复制这样一个复杂链表必须要考虑到这三个特征。...需要通过第二次的遍历过程进行指针指向的调整。 在第二次遍历过程中，以原链表中的节点作为键，查找当前原节点的指针指向，然后调整新节点的指针指向。...// 复制带随机指针的链表（ LeetCode 138 ）:https://leetcode-cn.com/problems/copy-list-with-random-pointer class Solution...// 复制带随机指针的链表（ LeetCode 138 ）:https://leetcode-cn.com/problems/copy-list-with-random-pointer class Solution...# 复制带随机指针的链表（ LeetCode 138 ）: https://leetcode-cn.com/problems/copy-list-with-random-pointer class Solution
下面的语句目的是随机的选择一个数来匹配rand_table 中的一个字段， select * from rand_table where msg_code = floor(rand()*1000);...结果是可以出来的，没有问题，但反过来在看看执行计划， 80几万的数据要全表扫描，这怎么看上去都不美好。 ?...那到底是怎么产生这个问题的，MYSQL 的在查询中，由于后面的函数rand() 是一个随机的函数，他反馈的也是一个随机的值，相关的对比不是获得了值后进行查询而是每一行都需要和随机值对比，虽然随机值在对比的时候应该是一致的...下面是两个自建的函数，就是要证明我上边说的不是胡说八道，注意两个函数没有大的区别，仅仅在 DETERMINISTIC 上有区别，下边的第一个 DELIMITER $$ create function pick_up_rand...，的确不确定的数值在MYSQL 中是要进行全表扫描的， 2 类似这样的问题，可以采用在写一个函数，并且将其确定化来满足这样的需求，同时也满足MYSQL 查询优化器选择索引的可能性。
int first = 0; int second = 0; for (int i = 0; i < 10000; i++) { // 执行带权重随机获取一个...，然后随机获取 0-1 之间的 double 值，落在哪个区间就获取该区间对应的对象。...java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Map; public class RandomWeightUtils { /** * 带权重随机...* @param map 元素和对应权重 * @param 元素类型 * @return 符合权重的随机元素 */ public static <K..."次；工具2出现" + second + "次"); } } 运行结果，符合预期 工具1出现0次；工具2出现10000次 工具1出现10000次；工具2出现0次 四、总结 本文给出三种常见的带权重随机选择的方式
给定一个链表，每个节点包含一个额外增加的随机指针，该指针可以指向链表中的任何节点或空节点。 要求返回这个链表的深度拷贝。...解：万能的hashmap，第一步先在hashmap中存一份副本，副本只有对应节点的值；第二步将对应的next和random指针拷贝过去。...浅复制（浅克隆） 被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值，而所有的对其他对象的引用仍然指向原来的对象。换言之，浅复制仅仅复制所考虑的对象，而不复制它所引用的对象。...深复制（深克隆） 被复制对象的所有变量都含有与原来的对象相同的值，除去那些引用其他对象的变量。那些引用其他对象的变量将指向被复制过的新对象，而不再是原有的那些被引用的对象。...换言之，深复制把要复制的对象所引用的对象都复制了一遍。 /** * Definition for singly-linked list with a random pointer.
第一步：复制结点，复制的结点放在待复制的结点后，依然组成一个单链表 第二步：串接随机指针 第三步：将原单链表与复制链表拆开 class Solution { public RandomListNode...= copyNode; node = copyNode.next; } } /** * 串接随机指针 * * @...= null) { // 随机指针有指向某个具体的结点 if (node.random !...= null) { // 串接node被复制结点的随机指针 node.next.random = node.random.next;...，还原原来的链表，并且组装拷贝的链表 * * @param head 链表头 * @return 拷贝的新链表头 */ public RandomListNode
pageNum) { $("#pageNum").val(pageNum); $("#form").submit(); } 解析：将查询条件放入到到...中添加方法 function page(pageNum) { $("#pageNum").val(pageNum); $("#form").submit(); } 并且给 隐藏标签设值；通过form中的id...调用submit函数提交form表单 注意：数据的回显 普通数据用param.属性名 特殊数据则需要特殊的方法 代码及解析如下 controller public String list(Employee...的持久化类Employee的首字母小写employee.dept.id 来回显你的数据${employee.dept.id==dept.id?'...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
题目要求 给你一个长度为 n 的链表，每个节点包含一个额外增加的随机指针 random ，该指针可以指向链表中的任何节点或空节点。 构造这个链表的深拷贝。...深拷贝应该正好由 n 个全新节点组成，其中每个新节点的值都设为其对应的原节点的值。...新节点的 next 指针和 random 指针也都应指向复制链表中的新节点，并使原链表和复制链表中的这些指针能够表示相同的链表状态。复制链表中的指针都不应指向原链表中的节点 。...random_index：随机指针指向的节点索引（范围从 0 到 n-1）；如果不指向任何节点，则为 null 。 你的代码只接受原链表的头节点 head 作为传入参数。...cur是遍历原链表，next是遍历新链表，p2是cur指向的结点中random指向的结点，p1是原链表从头寻找p2的位置，p3是新链表跟着p1一起走的指针，用来确定next指向的结点中random指向的位置
题目 大家好，我是戴先生 今天讲解一下深度克隆带随机节点链表的两种解法 节点的定义如下 public class NodeWithRandomNext { public Integer value...temp = temp.next; } str.append("null"); return str.toString(); } } 什么是带随机节点的链表呢...指针指向复制节点2 至此复制节点1就成功剥离出来了 同理我们可以处理剩下的所有节点 第三遍遍历完成之后 复制后的链表就完全剥离出来了 至此带随机指针链表的深克隆完成 并且时间复杂度为O(N) 没有使用额外的空间...deepClone1(list); NodeWithRandomNext clone2 = deepClone2(list); System.out.printf("深克隆带随机指针的链表..."失败" : "成功", clone1); System.out.printf("深克隆带随机指针的链表2%s：%s\n", list == clone2 ?
Laravel条件搜索一般使用where方法，如下： 查询构造器： $users = DB::table('users')- where('votes', '=', 100)- get(); 或者ORM...： $users = User::where('votes', '=', 100)- all(); 当有多个条件时，可以多次调用where方法： $articles = Article::where('...id',' ','10')- where('is_auth','=','1')- where('id','=','14')- paginate(3) 所以，如果需要进行多条件搜索分页，我们可以这么写：...($articles); return view('admin.articles.index',compact('articles','sorts')); } 在页面中，使用url保持分页条件的方法...以上这篇Laravel实现ORM带条件搜索分页就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
查找在CASE_SET_ID为某个条件下的最小缺失编号 如 1 3 获取的值是2 ， 2 3则获取的值是1 /** * select
该方法是常用的带权重随机数生成方法，思路是先将权重值求和total，在0与权重和total之间获得一个随机数rd，遍历权重字典，累加其权重值weight_sum, 当rd小于或等于weight_sum时...，返回当前的权重key值，示例代码如下： import random def random_weight(weight_data): _total = sum(weight_data.values...()) # 权重求和 _random = random.uniform(0, _total) # 在0与权重和之前获取一个随机数 _curr_sum = 0 _ret... += data[_k] # 在遍历中，累加当前权重值 if _random <= _curr_sum: # 当随机数<=当前权重和时，返回权重...key _ret = _k break return _ret 转入值是一个字典，key为要获得的随机数据，key为其权重，如{'a': 10,
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