复合主键在where中使用查询的时候到底走不走索引呢?例如下表:
create table index_test ( a int not null, b int not null, c int not null, d int null, primary key (a, b, c) );
当执行以下SQL的时候到底走不走索引呢?
SELECT * FROM index_test WHERE a = 1;
SELECT * FROM index_test WHERE a = 1 AND b = 1;
SELECT * FROM index_test WHERE a = 1 AND b = 1 AND c = 1;
SELECT * FROM index_test WHERE b = 1;
SELECT * FROM index_test WHERE b = 1 AND c = 1;
SELECT * FROM index_test WHERE a = 1 AND c = 1;
Explain结果:
结论:Mysql复合主键的顺序十分重要,WHERE查询条件中会按列匹配复合主键,匹配上则使用索引直到匹配不上为止。例如上表,WHERE条件中有a则使用a的索引,有a,b则使用a,b的索引;如果没有a,只有b或c,则不走索引;有a,中间无b,有c则只使用a的索引。
策略模式结构图策略模式主要由以上三个身份组成,这里我们就不过多及时策略模式的基础知识,默认大家已经对策略模式已经有了一个基础的认识。业务需求现有一个广告点击数据埋点上报的需求,上报的埋点数据根据点击的广告位置不同做区分进行上报,每个广告位置的数据进行分表存储。(eg:这里大家也不必深究分表存储为什么要这么做,我们只聊策略模式的实际应用)代码实现由于是实战案例,那么我们是基于SpringBoot框架的,主要要使用的Spring的一些功能,所以大家要注意。第一步:定义策略类首先我们定义一个上报的接口publicinterfaceAdvertisingDataReported{ StringadvertisingDataReported(Objectparam); }复制第二步:定义具体的策略实现类@Service publicclassBottomAdvertisingDataReportedimplementsAdvertisingDataReported{ @Override publicStringadvertisingDataReported(Objectparam){ //
在我们遇到的项目当中,有用户在使用平台过程中担心自己的直播视频被盗用,或者需要展示自己的品牌,就需要在视频上增加水印。因此我们在新版本的EasyNVR内增加了水印模块,已在EasyNVR官网上线,供大家测试。在EasyNVR通道管理的列表中,我们新增了一栏水印的列表:在添加水印的弹窗中上传水印图片,可以移动水印的坐标,修改水印图片的大小,水印图片最多显示一个,多次设置水印会覆盖之前设置的,只显示最后一次的水印图片。在添加水印时,想要把水印放在想要的位置就要获取到水印相对视频的坐标位置,要想正确设置水印的位置坐标,可以通过获取到视频快照的宽高来设置。在实际运行中我们也碰到一点小问题。EasyNVR程序有两种方法启动,一种是运行EasyNVR.exe以进程方式启动,另一种是运行ServiceInstall-EasyNVR.exe以服务方式启动。水印图片保存在安装包目录下,所以在前期测试中,以服务方式启动时,因为程序运行路径不是在安装包目录下,所以获取不到水印图片,从而异常退出,后来改为保存两份水印图片,另一份水印图片在C:\Windows\System32\目录下的watermark里。经
参数分类常规类参数事件类参数约束类参数调试类参数常规类参数常规类参数包括帮助参数和日志信息参数。帮助参数用于输出Monkey命令使用指导;日志信息参数将日志分为三个级别,级别越高,日志的信息越详细。1.帮助类参数monkey-h 复制2.日志级别$adbshellmonkey-v<event-count> 复制-v:打印出日志信息,每个-v将增加反馈信息的级别。-v越多日志信息越详细,不过目前最多支持3个-v,即:事件类参数事件类参数的作用是对随机事件进行调控,从而使其遵照设定运行,如设置各种事件的百分比、设置事件生成所使用的种子值等。频率参数主要限制事件执行的时间间隔。1.执行指定脚本$adbshellmonkey-f<scriptfile><event-count> eg: $adbshellmonkey-f/mnt/sdcard/test1 复制2.伪随机数生成种子值使用-s命令可以重复执行之前的伪随机操作。本身每次执行伪随机事件操作也会默认生成一个seed值$adbshellmonkey-s<seed><event-cou
如果说两年前还一直存在着公有云、私有云、混合云到底哪种云才是未来云计算的发展趋势之争,而今天,市场已经给出了答案。中国信息通信研究院2019年调查报告显示,我国采用混合云的企业占14%;Gartner预测2020年以后,90%的组织将考虑利用混合云管理基础设施;而最新的IDC预测,未来混合云将占据整个云市场份额的67%。 值得一提的是,IDC对中国云计算用户进行的调研显示,混合云用户对于其部署模式的满意度是最高的,有36%的混合云用户给出了8-10分的高满意度评分(满分10分,最低分1分),而云用户整体对于其部署模式表示出高满意度的用户不到30%。同时,使用混合云的企业对自身的经营能力普遍更有信心,有76%的混合云用户认为其企业能够超额完成当年业绩指标,而类似指标在云用户整体中只有59%。云计算的后浪是混合云中国企业数字化联盟最新发布的2021中国数字化转型白皮书认为,混合云将是云计算的后浪,并能够有效的帮助企业数字化转型,让企业充分享受新技术发展带来的红利。在政企数字化转型过程中,首要目标是提高效率,因为企业希望将部分IT资源和管理复杂性转移到云上。另一方面,则是提高安全性和降低风险
今天给大家介绍一款发表在NatureMethods(IF=28.467)上的R包--trackViewer,可以对基因结构,SNP/突变结果,甲基化结果,组蛋白结果等进行高颜值的可视化,让你那些无处安放的多组学数据完美展示出来。那么如何来实现呢,小编带着大家一步步来。第一步:安装R包并导入if(!requireNamespace("BiocManager",quietly=TRUE))install.packages("BiocManager")BiocManager::install("trackViewer")library(trackViewer)复制第二步:绘制第一层gene结构为了让大家更清楚每一步细节,小编在这里从构建基因结构的数据开始讲起。需要事先安装并加载一些相关的R包:library(TxDb.Hsapiens.UCSC.hg19.knownGene)library(org.Hs.eg.db)gr<-GRanges("chr11",IRanges(122929275,12293012
文中均是采用Centos764为进行测试,有些命令需根据自己内核替换,如yum在ubuntu中是apt Docker是什么Docker最初是dotCloud公司创始人SolomonHykes在法国期间发起的一个公司内部项目,于2013年3月以Apache2.0授权协议开源,主要项目代码在Github上进行维护。Docker使用google公司推出的Go语言进行开发实现。docker是linux容器的一种封装,提供简单易用的容器使用接口。是最流行的Linux容器解决方案。docker接口相当简单,用户可以方便的创业、销毁容器。docker将应用程序与程序的依赖,打包在一个文件里面。运行这个文件就会生成一个虚拟容器。程序那个在虚拟容器里面,如同运行在真实物理机上运行一样,有了docker,就不用担心环境问题了。应用场景web应用的自动化打包和发布自动化测试和持续集成、发布在服务型环境中部署和调整数据库或其它应用Docker三大概念镜像image容器container仓库repositoryDocker容器的优势更高效的利用系统资源更快速的启动时间一致的运行环境持续交付和部署更轻松的迁移Do
今天学习的是KDD18的一篇论文《GraphConvolutionalMatrixCompletion》,作者是阿姆斯特大学的同学,ThomasN.Kipf大佬是二作。前面我们介绍了Kipf大佬利用变分自编码器(VGAE)来完成链接预测问题,链接预测问题放在矩阵中可以被认为是矩阵补全。这篇论文在VGAE的基础上提出了GCMC模型,设计了一个可微的基于消息传递的图自编码框架进行矩阵补全(matrixcompletion),同时考虑边信息和网络结构,并分析了边信息在推荐系统冷启动的影响。1.Introduction先简单介绍下二部图(bipartitegraph)。二部图是一种特殊的图结构,所有的顶点可以被分割为两个互不相交的子集(U,V),并且每条边e_{ij}所关联的顶点i,j分别属于这两个不同的顶点集合(i\inU,j\inV)。二部图的应用非常广泛,比如说电影推荐这样的交互数据则可以用一个二部图来表示(user-movie),图的边则是用户对电影的评分,此时的矩阵补全就是预测用户的观看后的评分。作者在这篇论文中提出的GCMC框架是一种对矩阵进行补全的图自编码框架,其利用user和i
写在前面如题,这篇文章将尝试从卷积拆分的角度看一看各种经典CNNbackbone网络module是如何演进的,为了视角的统一,仅分析单条路径上的卷积形式。形式化方便起见,对常规卷积操作,做如下定义,(I):输入尺寸,长(H)宽(W),令长宽相同,即(I=H=W)(M):输入channel数,可以看成是tensor的高(K):卷积核尺寸(K\timesK),channel数与输入channel数相同,为(M)(N):卷积核个数(F):卷积得到的featuremap尺寸(F\timesF),channel数与卷积核个数相同,为(N)所以,输入为(M\timesI\timesI)的tensor,卷积核为(N\timesM\timesK\timesK)的tensor,featuremap为(N\timesF\timesF)的tensor,所以常规卷积的计算量为[FLOPS=K\timesK\timesM\timesN\timesF\timesF]特别地,如果仅考虑SAMEpadding且(stride=1)的情况,则(F=I),则计算量等价为[FLOPS=K\timesK\timesM\tim
Equals和GetHashCodeEquals每个实现都必须遵循以下约定:自反性(Reflexive):x.equals(x)必须返回true.对称性(Symmetric):x.equals(y)为true时,y.equals(x)也为true.传递性(Transitive):对于任何非null的应用值x,y和z,如果x.equals(y)返回true,并且y.equals(z)也返回true,那么x.equals(z)必须返回true.一致性(Consistence):如果多次将对象与另一个对象比较,结果始终相同.只要未修改x和y的应用对象,x.equals(y)连续调用x.equals(y)返回相同的值l.非null(Non-null):如果x不是null,y为null,则x.equals(y)必须为falseGetHashCode:两个相等对象根据equals方法比较时相等,那么这两个对象中任意一个对象的hashcode方法都必须产生同样的整数。在我们未对对象进行修改时,多次调用hashcode使用返回同一个整数.在同一个应用程序中多次执行,每次执行返回的整数可以不一致.如果两
前面我们系统性的总结了circRNA的相关背景知识:首先了解一下circRNA背景知识circRNA芯片分析的一般流程circRNA-seq分析的一般流程ceRNA-芯片分析的一般流程同样的策略,我们也可以应用到其它领域的知识背景快速学习,比如我们的lncRNA系列,miRNA系列,现在我们一起学习一下甲基化吧。我们已经强调过主要是DNA的甲基化,而且前面我们介绍了一些背景知识,主要是理解什么是DNA甲基化,为什么要检测它,以及芯片和测序两个方向的DNA甲基化检测技术。具体介绍在:甲基化的一些基础知识甲基化芯片的甲基化信号值概念提到这些甲基化芯片背景知识,不得不强推中科院毕业的生信博士joshua,目前在英国从事博士后研究,他是ChAMP这个分析(一站式)450K甲基化芯片数据的R包作者,我们生信技能树也多次推送过相关教程。比如850K甲基化芯片数据的分析甲基化芯片主要是450K和850K,都是采用了两种探针InfiniumⅠ和InfiniumⅡ对甲基化进行测定,InfiniumI采用了两种bead(甲基化M和非甲基化U),而II只有一种bead(即甲基化和非甲基化在一起),这也导致了
这是Java建设者的第47篇原创文章之前的系列文章从CPU和内存方面简单介绍了一下汇编语言,但是还没有系统的了解一下汇编语言,汇编语言作为第二代计算机语言,会用一些容易理解和记忆的字母,单词来代替一个特定的指令,作为高级编程语言的基础,有必要系统的了解一下汇编语言,那么本篇文章希望大家跟我一起来了解一下汇编语言。 汇编语言和本地代码我们在之前的文章中探讨过,计算机CPU只能运行本地代码(机器语言)程序,用C语言等高级语言编写的代码,需要经过编译器编译后,转换为本地代码才能够被CPU解释执行。但是本地代码的可读性非常差,所以需要使用一种能够直接读懂的语言来替换本地代码,那就是在各本地代码中,附带上表示其功能的英文缩写,比如在加法运算的本地代码加上add(addition)的缩写、在比较运算符的本地代码中加上cmp(compare)的缩写等,这些通过缩写来表示具体本地代码指令的标志称为助记符,使用助记符的语言称为汇编语言。这样,通过阅读汇编语言,也能够了解本地代码的含义了。不过,即使是使用汇编语言编写的源代码,最终也必须要转换为本地代码才能够运行,负责做这项工作的程序称为编译器,转换的这个
1.Loss Extended WithanoverallviewofVAE,wecanextendstandardVAElossinthereconstructionlossandregularizationloss,fortheoriginalVAE,whichistheKLterm,butthereareallkindsofversionswhichwecantreatthemasdifferentcombinationofregularizationmethods 2.Thearchitectureofdifferentregularizer SoweshowhowtodecouplethestandardKLlossintodifferentterms,nowwecouldanalyzelosseswithdistributionstogetherandshowhowtodecouplethemandhowtheyrelatedtoeachother 3.AnotherPerspective 4.R-Dtrade-off Therate-distortion-usefulne
1.直接赋值y=x传递原始对象的引用,而不是一个副本,即y与x指向同一个对象2.浅复制(拷贝)y=x.copy()浅复制(拷贝)产生的对象是新的,但是它的子对象只是对原对象的一个引用。即x和y是两个独立的对象,但他们的子对象还是指向统一对象(是引用)3.深度复制(拷贝)importcopy y=copy.deepcopy(x)复制深度复制(拷贝),完全拷贝了原对象及其子对象,产生的是一个独立的新的对象,在新的对象上进行修改不会对原对象产生影响。4.示例importcopy x={'course':['python','linux']} y1=x y2=x.copy() y3=copy.deepcopy(x) x['course'].append('java') printx printy1 printy2 printy3 ---------------------------------------- result: x=>{'course':['py
[TOC]0x00快速入门命令脑图:WeiyiGeek.locte与find脑图0x01文件查找locate命令描述:在后台数据库中按文件名搜索,速度更快,通过/var/lib/mlocate内数据库记载找出用户输入的关键字文件名,它的更新速率默认是一天一次,Linux版本的不同名字不同Mac下在/var/db/locate.datebase;根据距上次更新后更改的文件数目多少,速度不同并且只能通过文件名来搜索WeiyiGeek.locate查找原理图基础实例L #1.Centos命令强制更新数据库/var/lib/mlocate/mlocate.db文件 updatedb sudo/usr/libexec/locate.updatedb#Mac下是 #2.查询命令 locate[filename] #3.遵守/etc/updatedb.conf配置文件里的筛选规则,所以即使你更新了数据库也不一定能locate到所要寻找的文件 PRUNE_BIND_MOUNTS="yes"#开启搜索限制 PRUNEFS="afsudf"#搜索时不搜索的文件系
菜鸟nginx源代码剖析数据结构篇(八)缓冲区链表ngx_chain_t Author:EchoChen(陈斌) Email:chenb19870707@gmail.com Blog:Blog.csdn.net/chen19870707 Date:Nov6th,2014 1.缓冲区链表结构ngx_chain_t和ngx_buf_t nginx的缓冲区链表例如以下图所看到的。ngx_chain_t为链表。ngx_buf_t为缓冲区结点: 2.源码位置 头文件:http://trac.nginx.org/nginx/browser/nginx/src/core/ngx_buf.h 源文件:http://trac.nginx.org/nginx/browser/nginx/src/core/ngx_buf.c 3.数据结构定义 ngx_buf_t为缓冲区结点。其定义例如以下: 1:typedef structngx_buf_s ngx_buf_t;复制 2:
Sqlserver数据库分页查询一直是Sqlserver的短板,闲来无事,想出几种方法,假设有表ARTICLE,字段ID、YEAR...(其他省略),数据53210条(客户真实数据,量不大),分页查询每页30条,查询第1500页(即第45001-45030条数据),字段ID聚集索引,YEAR无索引,Sqlserver版本:2008R2 第一种方案、最简单、普通的方法: 代码如下: [sql]viewplaincopyprint? SELECTTOP30*FROMARTICLEWHEREIDNOTIN(SELECTTOP45000IDFROMARTICLEORDERBYYEARDESC,IDDESC)ORDERBYYEARDESC,IDDESC SELECTTOP30*FROMARTICLEWHEREIDNOTIN(SELECTTOP45000IDFROMARTICLEORDERBYYEARDESC,IDDESC)ORDERBYYEARDESC,IDDESC复制 平均查询
1/* 2根据单位ID获取排班信息 3For:WXX 4TIme:2017-11-22 5*/ 6ALTERproc[dbo].[proc_ScheduleInfo] 7@companyIDnvarchar(20)='',--单位ID 8@classLineIdnvarchar(20)='',--线路ID 9@vehicleIdnvarchar(20)='',--车辆ID 10@goTimenvarchar(30)='',--发车日期 11@pageIndexint=1,--当前页 12@pageSizeint=1000,--页容量 13@numsCountint=0output,--总条数 14@pageCountint=0output--总页数 15 16As 17 18--declare@dateNownvarchar(20)--当前日期 19--DECLARE@sqlvarchar(max)--查询sql 20--DECLARE@sqlCountvarchar(max)--查询countsql 21--DECLARE@topint 22declare@countSqlnvarc
Pytorch之Spatial-Shift-Operation的5种实现策略 本文已授权极市平台,并首发于极市平台公众号.未经允许不得二次转载. 原始文档(可能会进一步更新):https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/nnor5p 前言 之前看了一些使用空间偏移操作来替代区域卷积运算的论文: 粗看:https://www.yuque.com/lart/architecture/conv#uKY5N (CVPR2018)[GroupedShift]Shift:AZeroFLOP,ZeroParameterAlternativetoSpatialConvolutions: (ICCV2019)4-ConnectedShiftResidualNetworks (NIPS2018)[ActiveShift]ConstructingFastNetworkthroughDeconstructionofConvolution (CVPR2019)[SparseShift]AllYouNeedIsaFewShifts:DesigningEfficientConvolu