1. select * from test where a=xx group by b order by c 如何加索引 CREATE TABLE `index_test` ( `id` int...加个联合索引试试 alter table index_test add index name_gid_age_index(name,gid,age); explain select * from index_test...where name='taoshihan' group by gid order by age; ?
本篇学习笔记，旨在探讨如何利用Python中的where函数这一强大工具，实现对WRF输出数据的高效索引与筛选。...where函数作为一个条件索引神器，它允许我们在不修改原数据结构的前提下，灵活地根据预设条件定位到数据集中的特定部分，这对于处理多维度、大规模的WRF数据尤为重要。...条件索引实战：通过实例演示，展示如何利用where函数针对WRF数据中的特定时间切片、空间区域、气象变量阈值等进行精确索引。这包括但不限于选取特定天气事件、分析特定高度或层次的大气参数等场景。...无论您是气象学领域的研究人员，还是对WRF数据处理感兴趣的开发者，希望通过这篇笔记，能够让您掌握基于where函数的高效数据索引技能，使您的WRF数据探索之旅变得更加流畅与高效。...，但是仅仅靠单点的高度判断整个空间的垂直速度是不靠谱的 那么有没有更加准确靠谱的函数索引wrf文件呢 xr.where 什么年代了还在用np.where，既然是xarray格式。
getmem(&str,100); strcpy(str,"hello"); printf("%s",str);free(str); return 0; } 执行无误，输出hello，没有问题...p 作为局部变量并不能将p返回到main函数，即它只让局部的p指向了一段空间，没有意义。...，而是一个指针的地址”，p 即表示其所指的地址变量，显然，此处被指向的指针即str，那么getmem中的 1 *p=(char *)malloc(n); 即表示此“被指向的指针”，即str指向一段空间...此处会改变的原因：本质仍为值传递，但是传递的不是此指针（不同于前面的getmem(str,100)），而是指针所存放的地址，其被 p所指向，然后在函数中通过p修改了p指向内容的值，即修改了str的地址，...另外，不用函数的方式来开辟空间确实就不需要**p这么麻烦： int main(void) { // your code goes here char *str; str=(char *)malloc
binary）格式，并提供了不少内置函数,通过计算列，甚至还可以直接索引json中的数据。...//blog.csdn.net/qq_16414307/article/details/50600489 JSON相关函数 MySQL官方列出json相关的函数，完整列表如下: 分类 函数 描述 创建json...这个函数可以作为列数据的别名出现在SQL语句中的任意位置，包括WHERE,ORDER BY,和GROUP BY语句。...并没有提供对JSON对象中的字段进行索引的功能，我们将利用MySQL 5.7中的虚拟字段的功能来对JSON对象中的字段进行索引。...添加索引之前，查询的执行计划 EXPLAIN SELECT * FROM `t` WHERE `js_num` = 1 *************************** 1. row ****
最近在快速阅读《go语言高级编程》，里面提到Go语言的栈会自动调整大小，所以go程序员是难以关心栈的运行机制。...这个结果说明t所指向的局部变量确实是函数内部的（如果是指向参数的地址，则参数变化时它也应该跟着变化）。也就是说，这个函数的局部变量的地址在函数结束之后仍然存在。...： 不用关心Go语言中栈和堆的问题，编译器和运行时会帮我们搞定 不要假设变量在内存中的位置是固定不变的，指针随时可能会变化。...原因：Go语言使用的连续动态栈，在栈增加的时候会需要将数据移动到新的内存空间，导致栈中的内存地址全部变化。...可能出问题的地方：把Go语言的指针保存到数组中；把Go的地址保存到垃圾回收控制器之外，比如CGO）
♣ 题目部分 在Oracle中，降序索引和升序索引分别是什么？ ♣ 答案部分 对于升序索引（Ascending Indexes），数据库按升序排列的顺序存储数据。索引默认按照升序存储列值。...默认情况下，字符数据按每个字节中包含的二进制值排序，数值数据按从小到大排序，日期数据从早到晚排序。 降序索引（Descending Indexes）将存储在一个特定的列或多列中的数据按降序排序。...创建降序索引时使用DESC关键字，如下所示： CREATE INDEX IND_DESC ON TESTDESC(A DESC,B ASC); 需要注意的是，降序索引在DBA_INDEXES的INDEX_TYPE...列表现为FUNCTION-BASED即函数索引，但是在DBA_IND_EXPRESSIONS不能体现其升序或降序，只能通过视图DBA_IND_COLUMNS的DESCEND列来查询，如下所示： 先创建表和索引...ON XT_DESC_LHR(OBJECT_type ASC); 查询索引： SYS@orclasm > SELECT D.INDEX_NAME,D.INDEX_TYPE FROM DBA_INDEXES
♣ 题目部分 在Oracle中，全文索引的作用是什么？ ♣ 答案部分 Oracle全文索引使Oracle具备了强大的文本检索能力和智能化的文本管理能力。...具有CTXAPP角色的用户可以使用全文索引。全文索引适合于在一些大字段类型中查找匹配关键字，例如搜索引擎（谷歌、百度）常会用到。...创建表并创建全文索引： CREATE TABLE XT_DOCS_LHR (ID NUMBER PRIMARY KEY, TEXT VARCHAR2(80)); INSERT INTO XT_DOCS_LHR...LHR@orclasm > SELECT * FROM XT_DOCS_LHR WHERE CONTAINS(TEXT, 'first') > 0; ID TEXT ----------...当然，Oracle的全文索引远比这个例子复杂，想深入学习Oracle全文索引的读者可以参考Oracle官方文档。
金蝶K/3 审批相关SQL语句 --http://127.0.0.1/lightApp/todocheckTask.aspx?...AccID=84&&FClasstypeID=1071&&FBillID=1312 select xt.fuserid ,xt.fname,u.fname as fusername ,e.FName...,xt.fname,u.fname as fusername ,e.FName as fempname from t_xuntong_user xt with (nolock)...u.FUserID>=16384 and xt.fopenid='5b025f91e4b0d301fd093ca3' --查询已办的集合 select * from (select top 7...FTaskID as FTaskID from ICClassMCTaskCenter t1 with (nolock) inner join (--支持移动审批的单据集合
对于深度学习中NLP问题，通常是将句子分词后，转化词向量序列，转为seq2seq问题....Multi-Head Attention 多头注意力机制就是重复进行hhh次(参数不共享)，即采用不同的参数进行hhh次，捕获不同子空间上的相关信息，将最后的结果拼接起来，会产生更好的效果....…,headh)WOwhere headi=Attention(QWiQ,KWiK,VWiV) MultiHead(Q,K,V) = Concat(head_1,\dots,head_h)W^O\\ where...，对于任意的偏移kkk，PEpos+kPE_{pos+k}PEpos+k都可以描述为PEposPE_{pos}PEpos的线性函数....自注意力的优势 计算复杂度/layer 并行计算数量 计算远距离依赖关系的路径长度 正则化 对于每一子层都采取dropout操作 对词序列和位置编码的和进行dropout 其他 根据实验结果推测，可能存在一个更复杂的函数要比点积的效果更优
author_submitExtrinsic")] fn submit_extrinsic(&self, extrinsic: Bytes) -> Result; } 通过use关键字，导入交易模块的相关功能...而这个函数的具体逻辑是由每个runtime自己实现的。...1.4 导入交易 base_pool模块 导入交易调用的是base_pool模块中的函数self.pool.write().import。...广播交易 当交易被添加到交易池中，网络模块的函数trigger_repropagate会被调用。...fn random_seed() -> ::Hash; } 而这个函数的具体逻辑是由每个runtime自己实现的。
image.png 图 3 – DataX 加速 此外，DataX 数据同步还支持读取自定义 SQL 的方式，通过自定义 SQL 可以处理 SQL SERVER 这种数据库比较难解决的字符转换问题和偶尔出现的乱码字符问题...利用 Doris 优秀的索引能力，加上完善的 SQL 语法支持，即使再复杂的逻辑，也可以通过视图来实现。...用视图加工数据，减少了代码发布的流程，避免了编译错误的问题 比 Hive 的脚本式开发更加高效。 在完成模型设计以后，我们会确定模型表的命名、Key 类型等信息。...数据查询对 Doris 来说是很 Easy 的了，基本上建好表以后设置好索引，利用好 Bitmap ，性能就不会差。...; insert into xtep_dw.dws_ret_sales_xt_swapselect * from xtep_dw.dws_ret_sales_xt_v where date_tag in
B-Tree索引右侧的的叶块争用问题。...在Oracle RAC数据库中的多个实例重复不断地修改同一数据块时，这个问题尤为严重。在一个反向键索引中，对字节顺序反转，会将插入分散到索引中的所有叶块。...由于反向键索引自身的特点，如果系统中经常使用范围扫描进行读取数据的话（例如在WHERE子句中使用“BETWEEN AND”语句或比较运算符“>”、“=”、“<=”等），那么反向键索引将不会被使用...使用如下的SQL语句可以查询到所有的反向键索引： SELECT * FROM DBA_INDEXES D WHERE D.INDEX_TYPE LIKE '%/REV'; --创建索引时使用REVERSE...关键字，如下所示： CREATE INDEX REV_INDEX_LHR ON XT_REVI_LHR(OBJECT_ID) REVERSE; ALTER INDEX REV_INDEX REBUID
softmax的公式如下： ? 请注意，你不能使用Tensorflow内建的tf.nn.softmax函数或者其他相关内建函数。...请注意，你不能使用Tensorflow内建的cross-entropy函数或者其他相关内建函数。...命名实体识别是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。 这其实就是一个5类分类问题（5选1的单选题）。...part b（5分） 神经网络的训练过程往往不是一帆风顺的，许多小问题都会影响模型的性能，例如神经网络中参数过多会导致训练太慢，神经元之间相关性太强会导致模型陷入局部最优。...该函数首先运行RNN前向算法，在起始标记处建立索引，然后从每轮迭代的y^(t)分布对新词xt+1进行采样。
对于连续操作的问题，Q-learning十分困难，因为它要求在每次更新都要最大化一个复杂的非线性函数。...Aπ(xt,ut) = Qπ(x ,ut) − V π(xt). (3) t 模型相关强化学习....如果我们知道动量 p(xt+1|xt,ut), 或者，如果我们通过已学模型预判他们pˆ(xt+1|xt,ut), 我们就可以使用模型相关强化学习和进行最优控制。...4.连续归一化优势函数Q-Learning 我们首先提出一个简单的允许使用深度神经网络处理连续问题的Q-learning算法，我们称为归一化优势函数 (NAF)。...每个n，我们通过拟合在每个时间步到载体中，其中i表示采样索引高斯分布改装Ft, ft,和Nt，和调理此高斯上[xt;ut]，得到的参数线性动态高斯在这一步。我们使用在我们的实验n = 5。
直接应用于离线学习的策略强化学习方法会受到外推误差问题的影响。现有的工作通过惩罚分布外样本的价值预测或限制学习策略来缓解外推误差问题，但存在过于保守或表现力有限的问题。...为提高采样速度，特别是在在线交互期间，扩散模型在RL相关任务中采用快速采样技术，包括基于学习和无学习的方法。...为了解决这个问题，我们采用参数为θ的网络εθ来学习噪声生成过程。损失函数是使用随机变量ε生成的μ(xt,t)和网络输出εθ之间的距离。...条件和无条件模型使用相同的网络参数集进行训练，在训练期间以预先指定的概率随机设置c=∅。扩散模型和得分函数是等价的，这表明∇xt log p(xt ) ∝ ϵ(xt , t)。...离线 RL 的基本挑战是分布转变，即函数近似器（例如策略、价值函数）在一个分布下训练，但在不同的分布上进行评估，导致学习策略的性能不佳。高维和表达性的函数近似通常会加剧这个问题。
即有如下目标函数： ? 其中线性函数如下： ? 构建好线性回归模型的目标函数之后，接下来就是求解目标函数的最优解，即一个优化问题。常用的梯度优化方法都可以拿来用，这里以梯度下降法来求解目标函数。 ?...可以看出目标函数是一个凸二次规划问题，其最优解在导数为0处取到。 ? 值得注意的上式中存在计算矩阵的逆，一般来讲当样本数大于数据维度时，矩阵可逆，可以采用最小二乘法求得目标函数的闭式解。...当数据维度大于样本数时，矩阵线性相关，不可逆。此时最小化目标函数解不唯一，且非常多，出于这样一种情况，我们可以考虑奥卡姆剃刀准则来简化模型复杂度，使其不必要的特征对应的w为0。...代码实战 A、线性回归 /** 线性回归函数的实现，考虑一般的线性回归，最小平方和作为损失函数，则目标函数是一个无约束的凸二次规划问题， 由凸二次规划问题的极小值在导数为0处取到，且极小值为全局最小值，...一个简单有效的联合模型 近年来NLP在法律领域的相关研究工作 ---- ? 让更多的人知道你“在看” ?
即有如下目标函数： ? 其中线性函数如下： ? 构建好线性回归模型的目标函数之后，接下来就是求解目标函数的最优解，即一个优化问题。常用的梯度优化方法都可以拿来用，这里以梯度下降法来求解目标函数。 ?...另外，线性回归也可以从最小二乘法的角度来看，下面先将样本表示向量化，构成如下数据矩阵。 ? ? ? 那么目标函数向量化形式如下： ? 可以看出目标函数是一个凸二次规划问题，其最优解在导数为0处取到。...值得注意的上式中存在计算矩阵的逆，一般来讲当样本数大于数据维度时，矩阵可逆，可以采用最小二乘法求得目标函数的闭式解。当数据维度大于样本数时，矩阵线性相关，不可逆。...线性回归核心思想最小化平方误差，可以从最小化损失函数和最小二乘角度来看，优化过程可以采用梯度方法和闭式解。在闭式解问题中需要注意矩阵可逆问题。...代码实战 A、线性回归 /** 线性回归函数的实现，考虑一般的线性回归，最小平方和作为损失函数，则目标函数是一个无约束的凸二次规划问题， 由凸二次规划问题的极小值在导数为0处取到，且极小值为全局最小值，
按链式连接的递归神经网络（recursive neural network） 1.1 RNN的应用 文本生成(生成序列) 机器翻译 看图说话 文本(情感)分析 智能客服 聊天机器人 语音识别 搜索引擎...传统神经网络(包括CNN)，输入和输出都是互相独立的。图像上的猫和狗是分隔开的，但有些任务，后续的输出和之前的内容是相关的。例如：我是中国人，我的母语是____。...它并⾮刚性地记忆所有固定⻓度的序列，而是通过隐藏状态来存储之前时间步的信息。 1.3 RNN的网络结构 首先先上图，然后再解释： ? 现在我们考虑输⼊数据存在时间相关性的情况。...，也就是把每个单独时间步的损失函数都加起来。然后你就可以通过导数相关的参数，用梯度下降法来更新参数。...，为了解决RNN的这个问题，在训练的时候，可以设置临界值，当梯度大于某个临界值，直接截断，用这个临界值作为梯度的大小，防止大幅震荡。
即有如下目标函数： ? 其中线性函数如下： ? 构建好线性回归模型的目标函数之后，接下来就是求解目标函数的最优解，即一个优化问题。常用的梯度优化方法都可以拿来用，这里以梯度下降法来求解目标函数。 ?...可以看出目标函数是一个凸二次规划问题，其最优解在导数为0处取到。 ? 值得注意的上式中存在计算矩阵的逆，一般来讲当样本数大于数据维度时，矩阵可逆，可以采用最小二乘法求得目标函数的闭式解。...当数据维度大于样本数时，矩阵线性相关，不可逆。此时最小化目标函数解不唯一，且非常多，出于这样一种情况，我们可以考虑奥卡姆剃刀准则来简化模型复杂度，使其不必要的特征对应的w为0。...线性回归核心思想最小化平方误差，可以从最小化损失函数和最小二乘角度来看，优化过程可以采用梯度方法和闭式解。在闭式解问题中需要注意矩阵可逆问题。...代码实战 A、线性回归 /** 线性回归函数的实现，考虑一般的线性回归，最小平方和作为损失函数，则目标函数是一个无约束的凸二次规划问题， 由凸二次规划问题的极小值在导数为0处取到，且极小值为全局最小值，
解数组 y 中的每一行都与列向量 t 中返回的值相对应。 所有 MATLAB® ODE 求解器都可以解算 y′=f(t,y) 形式的方程组，或涉及质量矩阵 M(t,y)y′=f(t,y) 的问题。...ode23s 求解器只能解算质量矩阵为常量的问题。ode15s 和 ode23t 可以解算具有奇异质量矩阵的问题，称为微分代数方程 (DAE)。使用 odeset 的 Mass 选项指定质量矩阵。...ode45 是一个通用型 ODE 求解器，是您解算大多数问题时的首选。但是，对于刚性问题或需要较高准确性的问题，其他 ODE 求解器可能更适合。有关详细信息，请参阅选择 ODE 求解器。...在输出中，te 是事件的时间，ye 是事件发生时的解，ie 是触发的事件的索引。 对于每个事件函数，应指定积分是否在零点处终止以及过零方向是否重要。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
