时隔一星期的小编又出现了，直接进入正题，为大家带来了比较基础的vue基于element ui 做的三级联动(多级)....我写的是四级联动（当然也可以自己修改成三级或多级联动只要你明白了原理，都是小意思的啦。）...: template部分 script部分： data数据: 其中数据是json格式的；这样数据也可以是从后台接口获取来的比较规范。想要源码的同志们可以私聊我。...想给大家附上源码了但是好费劲需要的滴滴我。
文章目录 前言 一、在函数中生成 二级指针 ( 通过传入的 三级指针 进行间接赋值 ) 二、完整代码示例 前言 如果要 通过 函数形参 间接赋值 修改 n 级指针, 需要向函数中传入 n + 1...级指针 形参 ; 一、在函数中生成 二级指针 ( 通过传入的 三级指针 进行间接赋值 ) ---- 通过 函数 形参变量 , 间接赋值 返回 生成的 二级指针 函数 ; 如果要生成一个 二级指针 ,...必须传入 三级指针 , 才能修改 该 二级指针 ; 注意 : 传入的 三级指针 , 不要直接修改该值 , 先创建一个临时的 局部二级指针变量 , 将 二级指针 生成完毕后 , 最后再给 三级指针 指向的地址...sprintf(p[i], "%d", i + 1); } // 将 三维指针 指向 生成的 二维指针 地址 *p3 = p; return 0;...sprintf(p[i], "%d", i + 1); } // 将 三维指针 指向 生成的 二维指针 地址 *p3 = p; return 0;
InnoDB找到uk_key2的第一条二级索引记录，并返回给server层（注意：由于此时只是统计记录数量，所以并不需要回表）。 由于count函数的参数是*，MySQL会将*当作常数0处理。...重复上述过程，直到InnoDB向server层返回没记录可查的消息。 server层将最终的count变量的值发送到客户端。...---- 4. count(1)，count(id)，count(非索引列)，count(二级索引列)的分析 来看看count(1) SELECT COUNT(1) FROM demo_info; 执行计划和...而对于其他二级索引列，count(二级索引列)，优化器只能选择包含我们指定的列的索引去执行查询，只能去指定非聚集索引的B+树扫描 ，可能导致优化器选择的索引扫描代价并不是最小。...count(二级索引列)只能选择包含我们指定的列的索引去执行查询，可能导致优化器选择的索引执行的代价并不是最小。
可以说，索引优化是对查询性能优化最有效的手段，索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，“最优”的索引有时比一个“好的”索引性能要好几个数量级。...创建一个真正“最优”的索引经常需要重写查询，所以索引优化和查询优化的关系很紧密。 本文是《千万级大数据查询优化》系列第一篇：创建高性能的索引。 我们先从一个面试题开始。...2.1、组合索引：将选择性最高的列放到索引最前列 在创建组合索引时，需要选择合适的索引列顺序。...合适的索引列顺序有一个经验法则：将选择性最高的列放到索引最前列（注意：这个法则也是在不需要考虑排序和分组的通常情况下有用）。...AAA列的选择性值 进行找出最接近整个列的选择性值的最小索引长度。
本文是MySQL（三）｜《千万级大数据查询优化》第一篇：创建高性能的索引的一个补充。 主要包括如下几点： 关于sex列创建索引的处理 sex可以理解为那种选择性不高，但是可能很多查询都会用到的列。...考虑到使用的频率，还是建议在创建不同组合索引的时候将它作为前缀。 但是根据经验法则（将选择性最高的列放到索引最前列）不是说不应该在选择性低的列上创建索引吗？...这里有两个理由： 第一点，几乎所有的查询都会用到它； 第二点，索引中加上这一列也没有坏处，即使查询没有使用sex列也可以通过一些“诀窍”绕过，这个诀窍就是：如果每个查询不限制性别，那么可以通过在查询条件中新增...没有万金油般的索引，也没有放之四海而皆准的经验法则 经常在网上听到一些经验法则，包括我在上一篇文章中也提到过一些法则： “在多列索引中将选择性最高的列放在第一列”、“应该为where子句中出现的所有列创建索引...2）索引可以帮助服务器避免排序和临时表。 3）索引可以将随机I/O变为顺序I/O。
二、引入多级索引 （一）多级索引的创建 MultiIndex 对象是 Pandas 标准 Index 的子类，由它来表示多层索引业务。...可以将 MultiIndex 视为一个元组对数组，其中每个元组对都是唯一的。...1、基于列索引选取数据 # 基于列的第1层索引选取单列 scores['富强'] # 基于列的第1层索引选取多列，需要使用花式索引 scores[['富强','王亮']] 补充说明： 排序时默认按第一个字符的...# 基于列的第2层索引选取多列 scores.loc[:,(slice(None),['语文','数学'])] 其中的花式索引['语文','数学']表示选取 level 1 级列索引是语文和数学的两列...#1处的第1级列索引）；未指明的低级别索引可以不写（例如#1处的第2级行索引）；如果同级别的索引有多个（例如#1处的第2级列索引），需要用花式索引而不能使用切片（元组不支持冒号:）； 2、选取数据的简化形式
比如，下面这个数据是高考录取分数线，行索引是地区、学校，列索引是年份、专业，分别对应1级和2级索引，因此共有四个维度。 1、多层级索引创建 多级索引的创建分两种情况。...df.columns.get_level_values(level=1) # 查找列的二级索引 df.columns.get_level_values(level=0) # 查找列的一级索引 02...=1, ascending=False) # 对列二级索引倒序排序 05 索引层级互换 swaplevel对指定的两个索引层级进行互换，比如将2和3互换，1和2互换等等。...07 多级索引拼接 除此外，对于多层级索引而言，我们有时需要将多层级进行拼接，此时我们可以借助to_flat_index函数，它可以将多级索引放在一起（相当于from_tuples的逆操作）。...比如，对列索引进行此操作，得到了元组形式的一二级索引对。
关于TSINGSEE青犀视频平台内的通道管理和角色管理，是我们对所有平台性能进行重新优化后的功能提升。EasyCVR在更新后，能够支持帐号和角色的设定，通过此功能，运维人员管理更加便捷。...在实际项目使用中，EasyCVR出现角色绑定分组的时候出现第一级分组默认被绑定的情况。我们对该问题进行了分析，当修改角色分组，查找上级顶级链的时候默认查找到第一个顶级链，就成功返回了。...image.png 添加如下代码，当用户修改角色分组的时候，默认按照当前用户的父级节点，直属上级节点去查找，然后再将其返回给前端，使其选中。...log.Println("err", err.Error()) return err } 再次点击修改角色，看到第一个分组不再默认被选中...与其他视频平台不同的是，EasyCVR能够支持视频分析数据与多源数据融合，可通过智能分析算法挖掘价值数据，这也是EasyCVR的一个重要特点。
主键始终包含在最右侧列的二级索引中当我们定义二级索引时，二级索引将主键作为索引最右侧的列。它是默默添加的，这意味着它不可见，但用于指向聚集索引中的记录。...：ALTER TABLE t1 ADD INDEX f_idx(f);然后，该键将包含主键作为辅助索引上最右侧的列：橙色填充的条目是隐藏条目。...当我们在二级索引中包含主键或主键的一部分时，只有主键索引中最终缺失的列才会作为最右侧的隐藏条目添加到二级索引中。...b让我们创建一个缺少列的二级索引：ALTER TABLE t1 ADD INDEX sec_idx (`d`,`c`,`e`,`a`);该列b确实将被添加为索引最右侧的隐藏列。...如果我们检查 InnoDB 页面，我们可以注意到，事实上，完整的列也将被添加为二级索引最右侧的隐藏部分：所以InnoDB需要有完整的PK，可见或隐藏在二级索引中。这是不常为人所知的事情。
二维数据通常称一个维度为行，另一个为列。且行有行索引，列有列索引。如下图，行索引为：[falcon,barrot,lion,monkey]，列索引为：[class,max_speed] ?...也就是说，真正的数据为剩余区域。 01 现在，我们想重置上面说到的行、列索引。Pandas中实现行索引重置功能的API：reset_index: 函数原型如下： ? 参数如下： ?...level参数为：多级索引才会用到，一般常见的都为单级索引；drop控制行索引是否添加到数据中；inplace：是否改变发生在数据本身；col_level：多级列插入标签到哪一个；col_fill：其他级怎么被...多级索引下执行reset_index，如我们想象，两级行索引都融入到数据域中： ? 如果，只想class索引融入进去，借助level参数： ?...col_level为0的列重命名，借助col_fill参数： ? 以上，Pandas框架下索引重置，多级索引用法。
①字典转为DF类型后，键/key 也默认成为了列索引，与排序不谋而合， ②目前学到的只有列转置，可以用学过的转置，再排序。...在实践中，更直观的形式是通过层级索引（hierarchical indexing，也被称为多级索引，multi-indexing）配合多个有不同等级的一级索引一起使用，这样就可以将高维数组转换成类似一维...(index) #将前面创建的pop的索引重置（reindex）为MultiIndex,就会看到层级索引，结果是单索引的数组 #其中，前两列表示Series的多级索引值，第三列是数据。...第一列中的每个空格与上面的索引相同，这是多级索引的表现形式。...2）去掉索引，header=None 第一行也当作 value，填充 0123…作为默认列索引，不是将第一行给去掉 data = pd.read_csv('demo.CSV' , header=None
（默认是把最低级列索引变成最低级行索引），此时行索引有3级。...df = scores.stack() df 使用reset_index可以把多级索引降级成1级索引。...），此时行索引和列索引分别有2级。...，需要用level参数指定； （2）set_index可以把普通的列变成索引（如果是多个普通的列就会变成多级索引），而reset_index可以索引还原成普通的列，并用0开始的整数序列作为新索引； （3...，它可以根据一个或多个键对数据进行聚合，并根据行和列上的分组键将数据分配到各个矩形区域中。
函数的完整使用方法，下面演示示例： 示例1 第一个示例，演示如何使用Pandas的read_html函数，我们要从一个字符串中的HTML表格读取数据。...df = dfs[0].iloc[:-3, :].copy() 接下来，要学习如何将多级列索引改为一级索引。...修改多级索引为一级，并删除不必要的字符 现在，我们要处理多级列索引问题了，准备使用DataFrame.columns和DataFrame.columns,get_level_values(): df.columns...\]","") 用set_index更改索引 我们继续使用Pandas的set_index方法将日期列设置为索引，这样做能够为后面的作图提供一个时间类型的Series对象。...不仅如此，最后还将“Date”列设置为DataFrame的索引。
进程的虚拟地址就是在段中的偏移量;线性地址就是在某个段中基地址+偏移地址得出的地址;在x86中MMU提供了分页机制,如果未开启，那么线性地址就是物理地址;反之需要经过分页机制换算后，线性地址才能转为物理地址...段标识符是由一个16位长的字段组成，称为段选择符。其中前13位是一个索引号。后面3位包含一些硬件细节，段的起始地址，段的长度，段的访问权限等，都会保存在段描述表中。...在x86体系结构中，MMU支持多级分页模型，一般分为三种情况;第一种,32位系统中则是两级分页模型;如果在32位系统中开启了PAE(物理地址扩展模式)，则为三级分页模型;在64位系统中则为四级分页模型。...80x86的分页机制是由CR0寄存器中的PG位开启，如果PG=1则开启分页机制，把线性地址转为物理地址;如果PG=0,禁用分页机制，直接把分段单元产生的线性地址当做物理地址使用。...32位或者64位系统的逻辑地址中，经过分段单元，把逻辑地址转换为线性地址，在由分页单元,根据这个地址去查找对应多级页目录，根据页目录查找页表，最终得到物理地址。
（4）——编码、 网页标题、 一个基础的 HTML 文档有哪些标签？第一节（3）—— 说明、 头部、 主体、 使用 Vscode 编写 HTML 文档竟然可以自动写代码（2）—— vscode、快捷方式 保姆级的...例如现在有一个文本为 “这是我的第一个 HTML 知识点”，我们需要使用这个文本，在网页中用作标题的样式进行显示，那该如何去做呢？ 小媛：怎么做？...我们需要标记这个文本，需要使用到一个标题的标签（标记），对这个文本进行标记即可，例如如下代码示例： 这是我的第一个 HTML 知识点 小媛：明白来，就是把这个文本放到一个特定的标签之间就可以了吧...1_bit：这样就完成了一个基本网页的制作。 小媛：我觉得好敷衍呀。 1_bit：没有呀，这是第一节，先了解了解，接下来我们继续进行详细的讲解。 小媛：你说了算。
使用表内列作为索引： df.head() 将df的列设置为索引, 参数 drop 默认丢弃原来的索引。...df的列 默认状态直接恢复到自然数索引： df.reset_index().head() 多级索引时用level参数指定哪一层被reset，用col_level参数指定将索引名称set到多重列索引的哪一层...---可以只修改某一层级的索引的名字?...df_t.rename(index={'A':'T'},columns={'e':'changed_e'}).head() # 如果要同时修改行索引的第二层,以及列索引的第一层,怎么指定level?...df.drop_duplicates('Class',keep='last') 在传入多列时等价于将多列共同视作一个多级索引，比较重复项： df.drop_duplicates(['School','Class
添加列索引 # 添加一个列级分组索引：pclass-客票级别，共有1,2,3三个级别，1级别最高。...多级行索引 # 添加一个行级分组索引：pclass-客票级别 table = pd.pivot_table(df, index=["sex","pclass"], values="survived")..."pclass"后，现在透视表具有二层行级索引，一层列级索引。...仔细观察透视表发现，与上面【3】中的"添加一个列级索引"，在分组聚合效果上是一样的，都是将每个性别组中的成员再次按照客票级别划分为3个小组。...多级列索引 # 构造两层列级索引："pclass"和"age" table = pd.pivot_table(df, index=["sex"], columns=["pclass","age"], values
为了演示相应操作，先利用 set_index 方法把 Name 列设为索引，关于该函数的其他用法将在多级索引一章介绍。 ...与单层索引类似， MultiIndex 也具有名字属性，图中的 School 和 Gender 分别对应了表的第一层和第二层行索引的名字， Indicator 和 Grade 分别对应了第一层和第二层列索引的名字...loc索引器 熟悉了结构后，现在回到原表，将学校和年级设为索引，此时的行为多级索引，列为单级索引，由于默认状态的列索引不含名字，因此对应于刚刚图中 Indicator 和 Grade 的索引名位置是空缺的...=1)# 列索引的第一层和第三层交换 df_ex.reorder_levels([2,0,1],axis=0) # 列表数字指代原来索引中的层 若想要删除某一层的索引，可以使用 droplevel 方法...但是如果是多级索引的话就有些麻烦，一个解决的方案是先把某一层索引临时转为表的元素，然后再进行修改，最后重新设定为索引，下面一节将介绍这些操作。
本文以基于Ext JS的应用系统为例，讲述如何将数据库中的无限级层次数据一次性在界面中生成全部树节点（例如在界面中以树形方式一次性展示出银行所有分支机构的信息），同时对每一个层次的节点按照某一属性和规则排序...解决一次性构造无限级树形结构的问题，可以拓展出更多的应用场景，例如树形结构表格TreeGrid，一次性生成树形表格，对树形表格进行完整分页，对表格列进行全排序；或者可以利用本文的思路扩展出其他的更复杂的应用场景...，实现了将层次数据转换为有序无限级树形结构JSON字符串的目的。...： 1、 一次性构造树形表格，实现数据分级展示 2、 通过更换比较器，实现对不同表格列的全排序（全排序指的是对所有页的数据进行排序，而不是只对当前页的数据排序；排序规则与Oracle数据库中的层次查询类似...，即兄弟节点横向排序） 3、 实现对树形表格的完整分页（每次分页时，只取固定数目的第一层节点，之后调用toString方法，展示出完整条数的分级数据，即每页的记录条数是不固定的，但必须是完整的树形结构
，可以将各级页表放到物理内存的任何地方，无论是硬件遍历还是内核遍历，比一级页表更复杂，但是为了节省内存，内核选择多级页表结构。...pgd页，用于保存pgd表项（仅仅分配了第一级页表）。...12.页表遍历过程 下面以arm64处理器架构多级页表遍历作为结束（使用4级页表，页大小为4K）： Linux内核中 可以将页表扩展到5级，分别是页全局目录（Page Global Directory,...2.找到L0级转换表，然后从虚拟地址中获得L0索引，通过L0索引找到相应的表项（arm64中称为L0表描述符，内核中叫做PGD表项），从表项中获得L1转换表基地址。...3.找到L1级转换表，然后从虚拟地址中获得L1索引，通过L1索引找到相应的表项（arm64中称为L1表描述符，内核中叫做PUD表项），从表项中获得L2转换表基地址。
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