点击(此处)折叠或打开 --在sal列上创建非唯一索引 scott@TESTDB11>create index idx_emp1_sal on emp1(sal); Index created. --查询年薪 > 20,000的员工的编号.姓名.薪水.年薪 --不走索引 select empno, ename, sal, sal * 12 from emp1 where sal * 12 > 20000; 点击(此处)折叠或打开 --修改为等价的写法,走索引 select empno, 

NumPy 排序.条件刷选函数 NumPy 提供了多种排序的方法. 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间和算法的稳定性. 下表显示了三种排序算法的比较. 种类 速度 最坏情况 工作空间 稳定性 'quicksort'(快速排序) 1 O(n^2) 0 否 'mergesort'(归并排序) 2 O(n*log(n)) ~n/2 是 'heapsort'(堆排序) 3 O(n*log(n)) 0 否 numpy.sort() numpy.so

Python装饰器(decorator)在实现的时候,被装饰后的函数其实已经是另外一个函数了(函数名等函数属性会发生改变),为了不影响,Python的functools包中提供了一个叫wraps的decorator来消除这样的副作用.写一个decorator的时候,最好在实现之前加上functools的wrap,它能保留原有函数的名称和docstring.废话不多说,上俩栗子就能搞明白! 实例一: 不加wraps # -*- coding=utf-8 -*- from functools imp

一.利用pause和alarm函数实现sleep函数 #include <unistd.h> int pause(void); pause函数使调用进程挂起直到有信号递达.如果信号的处理动作是终止进程,则进程终止,pause函数没有机会返回:如果信号的处理动作是忽略,则进程继续处于挂起状态,pause不返回:如果信号的处理动作是捕捉,则调用了信号处理函数之后pause返回-1,errno设置为EINTR,所以pause只有出错的返回值.错误码EINTR表示“被信号中断”. alarm函数可以参

经常有人问到oracle中的Where子句的条件书写顺序是否对SQL性能有影响,我的直觉是没有影响,因为如果这个顺序有影响,Oracle应该早就能够做到自动优化,但一直没有关于这方面的确凿证据.在网上查到的文章,一般认为在RBO优化器模式下无影响(10G开始,缺省为RBO优化器模式),而在CBO优化器模式下有影响,主要有两种观点: a.能使结果最少的条件放在最右边,SQL执行是按从右到左进行结果集的筛选的: b.有人试验表明,能使结果最少的条件放在最左边,SQL性能更高. 查过oracle8到1

.Oracle数据库Where条件执行顺序: 由于SQL优化起来比较复杂,并且还会受环境限制,在开发过程中,写SQL必须必须要遵循以下几点的原则: 1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前, 那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾. 例如: (低效) SELECT … FROM EMP E WHERE SAL > 50000 AND JOB = ‘MANAGER’ AND 25 < (SELECT CO

setTimeout 方法用于在指定的毫秒数后调用函数或计算表达式

情况描述:在MySQL的user表中,对a,b,c三个字段建立联合索引,那么查询时使用其中的2个作为查询条件,是否还会走索引? 根据查询字段的位置不同来决定,如查询a,     a,b    a,b,c    a,c   都可以走索引的,其他条件的查询不能走索引. 组合索引 有“最左前缀”原则.就是只从最左面的开始组合,并不是所有只要含有这三列存在的字段的查询都会用到该组合索引. 验证过程如下所示: 首先,在SQLyog中建立一个user表,如下图所示: 对中间3个字段(user_name,us

今天在写代码时发现对继承后的函数访问权限不太清楚,于是自己做了个测试: 1.头文件(test.h) 1 #include <iostream>  2 using namespace std; 3 class A{ private: void print(){ cout << "this is A" << endl; } }; class B:public A{ }; A为基类,B为A的子类. 2.源文件(test.cpp) #include &quo

今天分享的题目来源于 LeetCode 第 287 号问题:寻找重复数. 题目描述 给定一个包含 n + 1 个整数的数组 nums,其数字都在 1 到 n 之间(包括 1 和 n),可知至少存在一个重复的整数.假设只有一个重复的整数,找出这个重复的数. 示例 1: 输入: [1,3,4,2,2] 输出: 2 示例 2: 输入: [3,1,3,4,2] 输出: 3 说明: 不能更改原数组(假设数组是只读的). 只能使用额外的 O(1) 的空间. 时间复杂度小于 O(n2) . 数组中只有一个重复

问题: logging日志能用封装后的函数来打日志,发现filename一直显示封装logging函数的方法所在的文件名 原因: logging记录的是第一个函数执行所在的文件,那用封装的函数,首先执行的是封装logging方法的函数,那filename参数打印的就是一直是调用logging方法的函数所在的文件,起不到定位问题位置的作用 解决方案: 直接用logging的方法,这样logging读取的filename就是真实产生日志的文件名

有道练习题"取得平均薪水最高的部门的部门编号(至少给出两种解决方案)", 为什么我给临时表分组后Max函数就无效了?不分组就可以,但是无法查询到DEPTNO,MySQL版本8.0+ SELECT T.DEPTNO, MAX(T.AVGSAL) FROM ( SELECT DEPTNO, AVG(E1.SAL) AS AVGSAL FROM EMP E1 GROUP BY DEPTNO ) T GROUP BY T.DEPTNO; 结果 +--------+---------------

来源于知乎:pytorch中model.eval()会对哪些函数有影响? - 蔺笑天的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/363144860/answer/951669576 内容 蔺笑天 37 人赞同了该回答 model的eval方法主要是针对某些在train和predict两个阶段会有不同参数的层.比如Dropout层和BN层 Dropout在train时随机选择神经元而predict要使用全部神经元并且要乘一个补偿系数 BN在train时每个bat

视图: 1.什么是视图 视图就是通过查询得到一张虚拟表,然后保存下来,下次直接使用即可 2.为什么要用视图 如果要频繁使用一张虚拟表,可以不用重复查询 3.如何使用视图 create view teacher2course as select * from teacher inner join course on teacher.tid = course.teacher_id; 强调: (1)在硬盘中,视图只有表结构文件,没有表结构数据 (2)视图通常是用于查询,尽量不要修改视图中的数据 dro

视图 1.什么是视图? 视图就是通过查询得到的一张虚拟表,然后保存下来,下次可直接使用 2.为什么要使用视图? 如果要频繁使用一张虚拟表,可以不用重复查询 3.如何使用视图? create view 表1_表2 as select * from 表1 inner join 表2 on 条件; 例: create view teacher_course as select * from teacher inner join course on teacher.tid = course.teache

想当初我自己想出来用where 1=1的时候还高兴了一小会,毕竟把代码简化了许多.今天看到的书里面说会影响性能.摘要如下: 低效的“WHERE 1=1” 网上有不少人提出过类似的问题:“看到有人写了WHERE 1=1这样的SQL,到底是什么意 思?”. 其实使用这种用法的开发人员一般都是在使用动态组装的SQL. 让我们想像如下的场景:用户要求提供一个灵活的查询界面来根据各种复杂的条件来查询 员工信息,界面如下图: 界面中列出了四个查询条件,包括按工号查询.按姓名查询.按年龄查询以及按工资查询,

NumPy 提供了多种排序的方法. 这些排序函数实现不同的排序算法,每个排序算法的特征在于执行速度,最坏情况性能,所需的工作空间和算法的稳定性. 下表显示了三种排序算法的比较. 种类 速度 最坏情况 工作空间 稳定性 'quicksort'(快速排序) 1 O(n^2) 0 否 'mergesort'(归并排序) 2 O(n*log(n)) ~n/2 是 'heapsort'(堆排序) 3 O(n*log(n)) 0 否 1.numpy.sort() numpy.sort() 函数返回输入数组的

https://blog.csdn.net/skywalker_only/article/details/38752003 条件函数 下表为Hive支持的一些条件函数. 返回类型 函数名 描述 T if(boolean testCondition, T valueTrue, T valueFalseOrNull) 如果testCondition为真,返回valueTrue,否则返回valueFalseOrNull T COALESCE(T v1, T v2, ...) 返回第一个不是NULL的v

numpy.sort() 函数返回输入数组的排序副本.函数格式如下: numpy.sort(a, axis, kind, order) 参数说明: a: 要排序的数组 axis: 沿着它排序数组的轴,如果没有数组会被展开,沿着最后的轴排序, axis=0 按列排序,axis=1 按行排序 kind: 默认为'quicksort'(快速排序) order: 如果数组包含字段,则是要排序的字段 import numpy as np a = np.array([[3,7],[9,1]]) print

一.理解SESSION机制 简单来说:每一个SESSION都有一个唯一的session_id , 默认情况下,session_id存储在客户端(默认COOKIE['PHPSESSID']), 在使用SESSION的时候会先从客户端读取相应的SESSION_ID,如果客户端禁止使用SESSION将不能按照默认的方式来使用SESSION 1.session.save_handler = files(这是php.ini中的一条配置)    * 1 . session_start ()         

   奇怪的慢sql 我们先来看2条sql 第一条: select * from acct_trans_log WHERE  acct_id = 1000000000009000757 order by create_time desc limit 0,10    第二条:  select * from acct_trans_log WHERE  acct_id = 1000000000009003061 order by create_time desc limit 0,10 表的索引及数据总