1.查询语句本身其实是一个document, 最大为16MB(3.4,4.0 的限制,官方文档)2.查询语句本身,也就是{ '' : { '$in' : [] }}, 大小为 22字节3.每增加一个字段名,增加一位字节4.in里面每增加一个参数,大小固定增加11字节5.如下: mongos> Object.bsonsize([1])16mongos> Object.bsonsize({ 'fieldOne' : { $in : [ 1, 2, 3, 4] } })74mongos> Ob

 List< select g.Key).ToList();

1.初始化一个键值对 //初始化定义一个键值对,注意最后的括号 Dictionary<int, string> dic = new Dictionary<int, string>(); 2.为键值对添加元素 //键值对的Add函数 dic.Add(, "zhao"); dic.Add(, "qian"); dic.Add(, "sun"); dic.Add(, "li"); 3.键值对的Contains

通过重写 class 的 ToString() 来简化获取 enum 的 DescriptionAttribute 值 目录 一.常见的 enum 类型 二.演变:class 版本的 enum 类型 三.演进:class 和 enum 两者共存的版本 一.常见的 enum 类型 新建一个 AlgorithmType 枚举,里面包含 MD5.SHA1 和 SHA2 等一系列的枚举值,默认为 int 类型.有的时候我们会在对应的枚举值上使用特性 [Description] 来添加备注信息,方便我们后

问题描述 版本:MySQL 5.7.24 SQL语句: SELECT wave_no, SUM(IF(picking_qty IS NULL, 0, picking_qty)) AS PICKED_QTY, SUM(IF(differ_qty IS NULL, 0, differ_qty)) AS PICKED_DIFFER_QTY, SUM(IF(relocate_qty IS NULL, 0, relocate_qty)) AS PICKED_RELOCATE_QTY FROM pickin

  - Normal Map中的值 -   有没有想过,Normal Map(法线贴图)为什么看上去都是“偏蓝色”的?这是因为,在map中存储的值都是在Tangent Space(切空间)下的.比如,一根正好垂直于表面的法线向量在切空间下是(0,0,1),假如用一个char(注意不是unsigned char)来表达像素的话,该向量就会被转换为(0,0,127).这样的值无疑是“蓝色”.由于大部分的法线都不会偏移这根“标准法线”太远(比如[0.1, 0.2, 0.8]...)所以大部分像素都是“

对于初始化的问题,我之前一直傻傻分不清.有关初始化以及赋值的区别也是一问题,这次回过头来看,配合<<CSAPP>>的内容,对初始化有了一些新的认识. 声明: 在环境/上下文中指定一个变量的名字.也就是说,声明仅仅是让编译器知道,而没有实际分配空间. 初始化:给一个声明后尚未初始化的变量一个有意义的初始值. 赋值 : 销毁一个变量原来的值,并赋予一个新值.相当于改变了一个变量的状态 初始化是在声明一个变量的同时赋予它一个值,而赋值是已经声明过了变量,后续再对它进行赋值操作.对于内置类

原文出处 https://www.cnblogs.com/lookof/p/3509970.html - Normal Map中的值 -   有没有想过,Normal Map(法线贴图)为什么看上去都是“偏蓝色”的?这是因为,在map中存储的值都是在Tangent Space(切空间)下的.比如,一根正好垂直于表面的法线向量在切空间下是(0,0,1),假如用一个char(注意不是unsigned char)来表达像素的话,该向量就会被转换为(0,0,127).这样的值无疑是“蓝色”.由于大部分的

题意 : 给出 n 个模式串,最后给出一个主串,问你主串打乱重组的情况下,最多能够包含多少个模式串. 分析 : 如果你做过类似 Trie图 || AC自动机 + DP 类似的题目的话,那么这道题相对之前的对于主串的“构造”过程加上了一个限制,那就是字符的元素的有限制的,那么DP的状态就不能用长度来表示状态( 类比 POJ 2778 ),所以写出了一个错误的根据长度DP的代码 ; i<len; i++){ ; j<ac.Size; j++){ ){ ; k<; k++){ ){///表示

题目链接:http://poj.org/problem?id=1523 SPF:A Single Point of Failure也就是割点(一个点导致网络之间的不连通),由于给出的图是无向图,所以只要连通就一定强连通.要求连通分支的数量就是要求请联通分支的数量,我们可想到tarjan求强连通的步骤,只要一群结点的low值相同他们就是属于同一个SCC(Strongly Connected Component),所以我们只要对于每一个割点,记录一下这个点所到的其他结点的不相同的low值的数量,就是

1.概念 琼恩·雪诺当上守夜人的司令后,为训练士兵对付僵尸兵团,把成功斩杀僵尸的一系列动作编排成了"葵花宝典剑法",这就是函数.相似,在计算机世界,一系列前后连续的计算机语句组合在一起称之为函数,本章主要介绍如何在程序中定义和使用函数. 1.函数的定义 有了函数后,当要用到相同功能时,我们就可以重复地调用它而不用重写代码.下面是琼恩·雪诺用来上报战况的程序,每杀死1鬼,通信员可以敲kill_dead(),而不用反复敲print()语句了. 如下定义了 kill_dead函数,用来上报战

1 使用原生SQL语句更新--Database.ExecuteSqlCommand 假设你有一张如图9-1所示的Payment数据库表. 图9-1 1.1 实体类型: public class Payment { public int PaymentId { get; set; } public decimal Amount { get; set; } public string Vendor { get; set; } } 1.2 数据访问类: public class EF6RecipesC

版权声明:本文发布于http://www.cnblogs.com/yumiko/,版权由Yumiko_sunny所有,欢迎转载.转载时,请在文章明显位置注明原文链接.若在未经作者同意的情况下,将本文内容用于商业用途,将保留追究其法律责任的权利.如果有问题,请以邮箱方式联系作者(793113046@qq.com). 前言 针对索引列,尤其是存在严重数据倾斜的索引列,直方图的统计信息,对于CBO优化器更准确地选择执行计划至关重要. 对于初心者,可以从这篇文章中,了解到直方图对于索引列的价值.作用,以

游标的简介 游标的概念 游标是从数据表中提取出来的数据,以临时表的形式存放在内存中,在游标中有一个数据指针,在初始状态下指向的是首记录,利用fetch语句可以移动该指针,从而对游标中的数据进行各种操作,然后将操作结果写回数据表中.

翻译的初衷以及为什么选择<Entity Framework 6 Recipes>来学习,请看本系列开篇 3-2使用原生SQL语句更新 问题 你想在实体框架中使用原生的SQL语句,来更新底层数据存储. 解决方案 假设你有一张如图3-2所示的Payment数据库表,使用实体框架设计器工具创建了一个如图3-2所示的模型. 图3-2 Payment表,包含一个供应商的付款信息 图3-3 包含一个Payment实体的模型 为了在底层的Payment表中执行一句和多句SQL语句,可以使用在DbContex

说明 因工作方面接触到图像处理这一块,需要对手机摄像头采集的原始帧做Rotate或者Scale,但无奈对此的了解少之又少,于是网上搜了一顿,完事后将最近所学总结一下,以方便之后的人别踩太多坑. 首先想要了解YUV为何物: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/aa904813 上面的链接中微软已经写的很详细了,国内大部分文章都是翻译这篇文章的,如果还有疑问的同学可以参考下面这些大神的博客: 最简单的基于FFmpeg的libswscale的示例(YUV转

原文链接:http://www.jianshu.com/p/c0181667daa0 RDD.DataFrame和DataSet是容易产生混淆的概念,必须对其相互之间对比,才可以知道其中异同. RDD和DataFrame RDD-DataFrame 上图直观地体现了DataFrame和RDD的区别.左侧的RDD[Person]虽然以Person为类型参数,但Spark框架本身不了解Person类的内部结构.而右侧的DataFrame却提供了详细的结构信息,使得Spark SQL可以清楚地知道该数

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Pandas包对数据的常用探索功能,方便了解数据描述性属性. 目录 基础属性 shape indexs columns values dtype/dtypes 汇总和计算描述统计 count() value_count() describe() head() tail() Pandas数据格式 Series DataFrame:每个column就是一个Series 基础属性 shape 返回行列数 index columns values dtype/dtypes 汇总和计算描述统计 count

//这是一篇lua与C++交互的情景测试 #include <lua.hpp> #include <lauxlib.h> #include <lualib.h> #include <string.h> #include <limits.h> #pragma region not_importent_ static void stackDump (lua_State *L) { int i; int top = lua_gettop(L); ;i&

前置阅读:http://blog.csdn.net/happynear/article/details/44238541——Batch Norm阅读笔记与实现 前置阅读:http://www.zhihu.com/question/38102762——知乎网友 Deep Learning与Bayesian Learning在很多情况下是相通的,随着Deep Learning理论的发展, 我们看到,Deep Learning越来越像Bayesian Learning的一个子集,Deep Learni