一个简易的索引结构是什么样子的？
索引是啥？ 说白了就是为了提高数据检索时的效率而产生的一种解决方案，很像我们看书时的目录。 那如果没有索引会怎么样？ 没有索引就像是看书的时候没有目录一样，无法快速准确的找到想要找的内容。mysql中做数据检索的时候如果没有索引就会导致全表扫描，因为存在磁盘上的数据是没有规律可循的，mysql只能根据检索条件逐页逐行的去查找直到找到想要的数据为止，如果表中只有一页还好说毕竟数据量不大，如果是多页呢？如果数据量巨大呢？当我们意识全表扫描效率很低的时候我们就要想办法解决这个问题于是
ElasticSearch 32766 的限制
插入一个稍大的数据到elasticsearch的时候，突然报错“ 400 - elastic: Error 400 (Bad Request): Document contains at least one immense term in field=\"document.policy\" (whose UTF8 encoding is longer than the max length 32766), all of which were skipped. Please correct th
【南工程开源计划大全集V1.2】南工程所有资源都在这里，2020-01-07更新
南工程开源计划全部内容，都在这里。请大家要找资料的都来这里找 我的百度云分享目录: 主目录：00【南工程开源计划v1.1】 主目录太大，没法分享，只能每个二级目录分开发 文件树内容： #南工程开源计划v1.2-能动院 自动控制历年试卷 #南工程开源计划v1.1-信通院 1.信通院-大数据[实验 +课件+考试] 2.信通院-模电[mooc试卷] 3.信通院-数字信号处理[实验+课件+答案 +考试] +【必刷】南工程16级数字信号处理高分试卷 4.信通院-通信网[课设+考试] +【必看】南工程通信
opencv学习记录一
https://www.bilibili.com/video/BV19J411X7YG?p=6 目前已学完第5课 通过opencv可以读取/写入图片和视频 import cv2 # cap=cv2.VideoCapture(r'C:\Users\Earth\Desktop\movie.ogg'); cap=cv2.VideoCapture(0) # print(cap.isOpened()) fourcc=cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID') out=cv2.Vide
Vue & React 项目优化
从输入URL到页面加载完成的整个过程 首先做 DNS 查询，如果这一步做了智能 DNS 解析的话，会提供访问速度最快的 IP 地址回来 接下来是 TCP 握手，应用层会下发数据给传输层，这里 TCP 协议会指明两端的端口号，然后下发给网络层。网络层中的 IP 协议会确定 IP 地址，并且指示了数据传输中如何跳转路由器。然后包会再被封装到数据链路层的数据帧结构中，最后就是物理层面的传输了 TCP 握手结束后会进行 TLS 握手，然后就开始正式的传输数据（如果使用HTTPS） 数据在进入服务端之前
c++中的getline(cin,s)
#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
main(){
string s;
getline(cin,s);
cout<<s;
return 0;
} 运行结果： 1.头文件：#include<cstring> 2.只能输入一行的内容（即使那一行也包括空格） 但是不能输出回车后的那一行。
linux 命令练习
1. 在/root/isTester 目录及其子目录下面查找名字为isTester.ini的文件 find /root/isTester/ -name isTester.ini 2. 在当前目录及其子目录中查找任何扩展名为“ini”的文件 find . -name "*.ini" 3. 在/root/isTester目录下查找更改时间在5日以内的文件 find /root/isTester/ -mtime -5 4. 在/root/isTester目录下查找更改时间在3日以前的文件 find
django，xadmin后台管理
xadmin环境搭建 第一步下载安装包解压到django工程下面： 如图： pycharm打开如图： 然后把包加到sources root源文件里面去： pip下载extra_apps里面存放的requirements文件里面的依赖包 如图： 在settings注册app，添加xadmin和crispy_forms 如图: 添加xadmin里面的一些静态资源包： urls.py添加路由，访问地址 同步数据库，执行迁移命令，生成数据库表 如图：生成的xadmin数据库表 启动服务访问xadmin
代码解释，INPUT_SIZE_TRAIN等，做dateloader，实际是做训练数据增强用的。
代码解释，INPUT_SIZE_TRAIN等，做dateloader，实际是做训练数据增强用的。 数据增强使用，变形random最小和最大分别代表宽和高 INPUT: MIN_SIZE_TRAIN: (580, 600) MAX_SIZE_TRAIN: 1000 MIN_SIZE_TEST: 600 MAX_SIZE_TEST: 1000
Viznet画神经网络结构图
画出神经网络结构图 学习资料: 一个神经网络绘图包 latex 自带 Tikz 画图包 Example: Kalman Filter System Model. 基于 Matplotlib 的Viznet 在线生成卷积网络结构图：ConvNetDraw 使用 Viznet 画出神经网络结构图
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import numpy as np
from viznet import connecta2a, node_sequence, NodeBrush, EdgeBrush, Dyna
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