SQL Server的执行计划，除了通过SQL Server Management Studio等工具能直接看到外，还可以通过语句生成，如下所示，通过打开showplan，接着执行的SQL就可以打出对应的执行计划了...，这个和Oracle的set autotrace很像，用完了，需要在同一个会话中关闭，才可以让SQL打印出对应的数据记录，否则只可以打印执行计划的信息， set showplan_all on select...或者说这种执行的方式，三条语句就不是在一个会话中？ 但是尝试打印conn，发现这几行都是相同的，而且按照常理，应该就是相同的。...假设这三条，不是在同一个事务中执行的，我们尝试在上面的程序中增加事务控制，强制在同一个事务中执行，但是还是一样的，打印出来的是表中的实际值，不是执行计划， conn.setAutoCommit(false...对到Oracle，explain plan for和select * from table(dbms_xplan.display())这种获取执行计划的形式，即使使用PrepareStatement都是可以得到的
上面每次得到相同随机数是因为在上面的循环中，每次操作的间隔都在毫秒级下，所以每次通过time.Now().Unix()取出来的时间戳都是同一个值，换句话说就是使用了同一个seed。 这个其实很好验证。...每次rand都会使用相同的seed来生成随机队列，这样一来在循环中使用相同seed得到的随机队列都是相同的，而生成随机数时每次都会去取同一个位置的数，所以每次取到的随机数都是相同的。...进而最后得到的随机序列rng.vec就相同。 到此我们验证我们最开始给出的结论，即只要每次传入的seed相同，则生成的随机序列就相同。...通过阅读seed的源码我们知道，这是因为生成了相同的随机序列。那么为什么会每次都取到同样的值呢？不说废话，我们一层一层来看。...而在这两个函数中，这两个变量的值显得尤为关键。因为直接决定了最后得到的随机数，这两个变量的赋值如下。
集成X-Pack高级特性，适用日志分析/企业搜索/BI分析等场景 ---- 从 Elasticsearch 7.0之后，为了提高搜索的性能，在 hits 字段中返回的文档数有时不是最精确的数值。...Elasticsearch 限制了最多的数值为10000。...当文档的数值大于10000时，返回的 total 数值为10000，并在 relation 中指出 gte。 我们可以做如下的一个实验。...假如我们使用如下的方式来进行搜索的话： 4.png 显然我们得到的文档的数目是10000个，但是它并不是我们的实际的满足条件的所有文档数。...假如我们想得到所有的文档数，那么我们可以做如下的方式： 5.png 我们在请求的参数中加入 track_total_hits，并设置为true，那么我们可以看到在返回的参数中，它正确地显示了所有满足条件的文档个数
文章很简单，想记录一下主要是感觉想法挺好的。 核心是假设样本之间的不相似性距离和测序深度存在一定的关系。然后根据对数函数进行了拟合。...这时候得到的序列数即为理论上所需要的最大序列数。 然后将MG-RAST数据库上的一批数据及实际环境数据代入到公式中，得到a和b的值，并利用公式估计了最大序列数。...公式的关系如图所示： d为0，即曲线向右一直延长到和x轴相交的交点。 但是存在的问题也是显而易见的： 1....该公式不一定适合高样本量及深度测序的外推。 点分享 点点赞 点在看 END 一个环境工程专业却做生信分析的深井冰博士，深受拖延症的困扰。...想给自己一点压力，争取能够不定期分享学到的生信小技能，亦或看文献过程中的一些笔记与小收获，记录生活中的杂七杂八。 目前能力有限，尚不能创造知识，只是知识的搬运工。
2023-07-02：给定一个1~N的排列，每次将相邻两数相加，可以得到新的序列，长度是N-1 再对新的序列，每次将相邻两数相加，可以得到新的序列，长度是N-2 这样下去可以最终只剩一个数字 比如 :...3 1 2 4 4 3 6 7 9 16 现在如果知道N，和最后的数字sum，反推最原始的序列是什么 如果有多个答案，返回字典序最小的那个 字典序看做所有数字拼起来的字符串字典序 比如 1, 10,...4.调用process函数处理状态status、剩余和rest、索引index、长度n、模数组modulus和动态数组dp，得到结果ans。...5.如果ans的值为-1，说明无法找到合适的序列，返回数组[-1]。 6.创建一个长度为n的答案数组ans，并初始化index为0，rest为sum。...总的时间复杂度：O(2^N * sum)，其中N为输入的n，sum为输入的sum。 总的空间复杂度：O(2^N * sum)，包括二维动态数组dp的空间。
请求途径的每个代理会将和自己直接通信的上一个节点的 IP 地址添加到 X-Forwarded-For Header 中，这样服务器就可以通过解析这个 Header 来获取客户端的真实 IP 地址。...假设一个攻击者试图通过伪造 X-Forwarded-For Header 来假冒一个合法的客户端。...我们可以通过配置 Envoy 的 Custom Header IP Detection 插件来提取这个 Header 中的 IP 地址。...Envoy Gateway 提供了一个 ClientTrafficPolicy CRD，该 CRD 屏蔽了底层 Envoy 的配置细节，用户可以通过创建 ClientTrafficPolicy 资源来得到客户端的真实...通过 Envoy Gateway 的 SecurityPolicy，可以对客户端 IP 地址进行访问控制。
通过标准化的储存方式、仓库的创新设计、高效能的设备以及与供应商的同步数据来确保物美价廉。 其长期的稳定盈利，一方面得益于有针对性的店面规划和商品规划，另一方面得益于完备的会员制度和有效的会员激励方案。...：100万 / 90天 / 23店铺数 = 483元 为了将目标设置得稍微高一些，我们将目标从483元 提高到了 500元 **方案2：**利用高销量高利润商品带来300万毛利额增长额 我们将75%的毛利额增长任务分配至所有店铺...= 300万 每店铺平均每日承担的毛利额增长额为：300万 / 90天 / 92店铺数 = 360元 4 案例实操 4.1 利用分组分析找到亏损店铺做营销优化，实验验证结论 我们在本阶段完成以下几个任务...：640元 人员成本：水果店单店的员工数平均8人，每人每月平均工资4000元，折合每日工资为：1067元 税：水果店的单店税收平均到每天约为：1000元 水电及其他成本，每日约为：300元 装修及设备分摊成本...可完成36.8%毛利额增长目标 2.调整水果进货后能将店铺的日均毛利额提高 通过矩阵关联法，分析出荔枝属于高销量高利润商品、芒果属于低销量低利润商品； 通过预测两者销量趋势，可以预测到荔枝销量呈上升趋势
class Solution { public: vector<int>w; int ans=-1,b; int calc(){ ...
实际上每种数据库的在MVCC的中如何完成都有自己的形成的原理, 今天通过POSTGRESQL 来验证POSTGRESQL 中的序列 Serializable 在数据库操作中是什么样子....我们先调整POSTGRESQL 的数据库到序列化的模式. 1 通过POSTGRESQL 中的参数调整,然后重新RELOAD系统 2 通过SESSION 的方式控制当前的访问的进程为序列化 下面我们采用第一种方式...我们得到一个错误 ?...通过上图我们捋一捋, 实际上如果每个进程炒作的数据之间没有关系,则序列化的隔离级别不会影响每个进程的操作, 而如果进程之间操作的数据是同一行数据,则序列化的问题就出现了....通过上的例子可以验证在序列化中,如果一个事务占有了某个一个行,则其他进程的事务是无法对这个行进行任何DML 的操作的.
比方说，如果 arr = [1,4,1,2] ，那么你可以在中间添加 3 得到 [1,4,3,1,2] 。 你可以在数组最开始或最后面添加整数。...请你返回 最少 操作次数，使得 target 成为 arr 的一个子序列。 一个数组的 子序列 指的是删除原数组的某些元素（可能一个元素都不删除），同时不改变其余元素的相对顺序得到的数组。...比方说，[2,7,4] 是 [4,2,3,7,2,1,4] 的子序列（加粗元素），但 [2,4,2] 不是子序列。...解题 动态规划应用–最长递增子序列 LeetCode 300 建立新的数组 arr_idx，把 arr 中 出现在 target 里的数字，这个数字对应在 target 里的下标存入 然后对 arr_idx...中找最长上升子序列 // 数据量很大，不能用 n^2 解法，需要 nlgn 解法 vector dp;//存最长上升子序末尾最小的数
你得找出所有数字相乘得到的积，然后一个个判断是否是回文数。...=0)//得到反转之后的数，存储在result中 { result=result*10+t%10; t/=10; }...，比如i=99，那么建立的回文数是9999，比如i=98，建立的回文数9889，构造回文序列。...for (long j=uplim;j*j>=cand;j--)//判断得到的回文数是否能整除n位的数字 { if(cand%j==0)...return cand%1337; } } } 上述代码中的外层循环，构造了一个回文序列，如果n=2，那么构造的回文序列是9999,9889,9779,9669,9559,9449
0 引言 在python中，可以通过起始时间和流逝的时间计算出终止时间。 1 问题 输入在一行中给出两个整数，分别是四位数字表示的起始时间，以及流逝的分钟数，其间以空格分隔。...注意：在起始时间中，当小时为个位数时，没有前导的零，即5点30分表示为530；流逝的分钟数可能超过60，也可能是负数。...2 方法 输入两个整数，初始小时数为零，然后将两个整数分别除以60取整并相加，得到小时数；将两个余数除以100并相加，如果结果大于60，则在所得的小时数上再加1，分钟数减60，循环以上步骤直到分钟数小于...得到的最终结果即为所求的终止时间。 3 实验结果与讨论 通过实验、实践等证明提出的方法是有效的，是能够解决开头提出的问题。可通过起始时间及流逝的分钟数计算出最终时间。...minute_sum >= 60: hour_sum+=1 minute_sum-=60 result=hour_sum*100+minute_sum print(result) 4 结语 我们可以通过
当我们谈论如何通过序列模型算法来提升上网行为管理的精度时，其实是一种超级有用的工具，可以帮助我们更轻松地识别和管理用户的行为，让网络管理员更加高效地监管网络活动。...下面是一些有趣的方法，可以通过序列模型算法来提高上网行为管理的准确性：数据探险和准备：搜集各式各样的上网行为数据，包括用户浏览网站、搜索关键词、点点点等等。...挑选炫酷的序列模型：有很多款序列模型，像RNN、LSTM、Transformer等等，都可以用来玩转序列数据。选一个适合你任务的，别选错哦。...模型评价和完善：用验证数据集来检验模型的表现，看看它有多准、多精、多全。还可以通过一些技巧，比如正则化、集成学习或者模型融合，来提高模型的通用能力。搞不定的话，试试不同的超参数设置。...通过这些方法，你就可以像游戏大师一样，轻松地利用序列模型算法提高上网行为管理的精度，增强网络安全性，减少误判，提升用户体验，这些技术能够帮助大家更好地了解和管理用户的上网行为。
参考链接： Python中整数的最大可能值是多少？ Python练习——求整数序列中出现次数最多的数 本题要求统计一个整型序列中出现次数最多的整数及其出现次数。 ...输入格式： 输入在一行中给出序列中整数个数N（0<N≤1000），以及N个整数。数字间以空格分隔。 输出格式： 在一行中输出出现次数最多的整数及其出现次数，数字间以空格分隔。...题目保证这样的数字是唯一的。 ...输入样例： 10 3 2 -1 5 3 4 3 0 3 2 输出样例： 3 4 分析： 刚开始想用Counter类中的most_common方法做的，但不知道为什么最后一个点一直过不了，然后，...我就换了一种方法，计算出每个位置上的整数出现的次数，并把它存放到一个列表中，然后找这个列表中的最大值即可，输出最大值所在的位置对应的数和这个最大值。
Halton序列 在统计学中，Halton序列是用于生成空间中的点的序列，如Monte Carlo模拟的数值方法，虽然这些序列是确定性的，但它们的差异性很低，也就是说，在许多方面看起来是随机的。...举个例子，要找到上述序列的第六个元素，我们要写6=1∗22+1∗21+0∗20=11026=1∗22+1∗21+0∗20=1102，可以倒置并放在小数点之后，得到0.0112=0∗2−1+1∗2−2+1...相同 为了生成3的序列，我们把区间(0,1)(0,1)分成三份，然后是九份，二十七份，等等...这就产生了（同理表示成三进制的数，然后进行相应操作） 13,23,19,49,79,29,59,89,127...当我们把它们配对起来时，我们会得到一个单位方格中的点的序列。...尽管标准的Halton序列在低维情况下表现的很好，但由高质数生成的序列之间存在相关问题。
在平时的工作中，可能需要查询一些数据字典的信息，比如数据字典对应的基表信息，可以得到更多数据库内部的一些详细信息。 比如user_objects这个数据字典视图，里面可能就包含很多的信息。...首先可以得到，它是一个视图，然后在public上创建了对应的同义词，但是在不用用户使用的使用，查出的结果会不相同，这个其实是根据类似环境变量的一套东西来实现的。...where l.owner# = userenv('SCHEMAID')，它会锁定当前的schema。...from sys.link$ l where l.owner# = userenv('SCHEMAID') 实现的脚本如下
定义 通过对服务对象到来及服务时间的统计研究 得出这些数量指标（等待时间、排队长度、忙期长短（决定服务台数量）等）的 统计规律， 然后根据这些规律来改进服务系统的结构或重新组织被服务 对象 使得服务系统既能满足服务对象的需要...先把概率p倒过来求前缀和 \[p′ = cumsum([0.5,0.3,0.2]) = [0.5,0.8,1.0] \] 我们生成随机数x，则x的概率为0.5，0.5的概率为0.3，0.8的概率为0.2 \[R = rand(1,5) = [0.1,0.9,0.2,0.4,0.8]; \] 替换随机序列的数 把随机序列R的数换成...(i)) = ta(i); end Tarrival = cumsum(Tarrival);%累加才得到到达时刻 Tservice = rand(1,n); for i = 1:length(ps...ICM2017-D: 优化机场安检口旅客通行 问题 建立一个或多个模型，研究旅客通过安检口的流量，确定瓶 颈，明确判断当前流程问题区域位置。
最近，基于Transformer的模型由于在长期依赖学习方面的进步而在时间序列预测中占了上风。此外，一些模型引入了序列分解，以进一步揭示可靠而简单的时间依赖关系。...同时，众所周知的点积型注意力机制（dot-product attentions）的二次方复杂性阻碍了长序列建模。...为了应对这些挑战，作者设计了一个创新的框架Quaternion Transformer（Quatformer），以及三个主要组件：1）基于四元数的循环学习（learning-to-rotate attention...2）趋势归一化，考虑到趋势变化缓慢的特点，对模型隐藏层中的序列表示进行归一化。3）使用全局存储器解耦LRA，在不损失预测精度的情况下实现线性复杂性。...作者在多个现实世界的时间序列数据集上评估作者的框架，并观察到在最佳最先进基线上MSE平均提高了8.1%和18.5%。
Pandas提供了一个易于使用的函数来计算加和，即cumsum。 如果我们只是简单使用cumsum函数，（A，B，C）组别将被忽略。...这样得到的累积值在某些情况下意义不大，因为我们更需要不同小组的累计数据。对于这个问题有一个非常简单方便的解决方案，我们可以同时应用groupby和cumsum函数。...重要的一点是，pandas 和 numpy的where函数并不完全相同。我们可以得到相同的结果，但语法存在差异。Np.where还需要指定列对象。...Pct_change 此函数用于计算一系列值的变化百分比。假设我们有一个包含[2,3,6]的序列。如果我们对这个序列应用pct_change，则返回的序列将是[NaN，0.5，1.0]。...Melt Melt用于将维数较大的 dataframe转换为维数较少的 dataframe。一些dataframe列中包含连续的度量或变量。在某些情况下，将这些列表示为行可能更适合我们的任务。
有些时候想直接查看某个用户下对应的权限信息。自己每次从数据字典中查找有些太麻烦了。如果涉及的对象类型多一些，很容易遗漏。...一种方式就是通过exp直接导出对象的信息来，可以直接解析dump内容来得到object的一些信息，也可以直接访问数据字典表来得到。...以下是在Metalink中提供的脚本，我在原本的脚本基础上稍微改动了一下。 不过可以看到这个脚本还是有一些的缺点，首先会创建一个临时的表。...把各种过滤信息都放入临时的表中，然后继续筛查，而且对于表中的有些对象类型（比如回收站中的对象）也罗列了出来，这个不是大家期望看到的。其它的部分功能都很全面。...让脚本的功能更加灵活和全面。
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