首页 > TAG信息列表 > 选择性
有关无线通信的相关内容
最近在做手机相关的内容，因为本人是学上层的，有关前端的内容。 最多做一些全栈的开发内容，移动端的基本开发是在上层平台上做一些移动端app的开发 因此学习一些底层的内容中，学习一些协议方面的内容，从基本的通信协议小白方面进行入手，并在此做出一些note的内容 希望而已帮助到新入行的前缀索引的计算保存最优长度的方式
有时候需要索引很长的字符列（比如订单流水号之类的），这会让索引变得大且慢，通常可以用只保存字符串前缀的方式，减少索引的空间，但是这样做也是有代价的，如果保存的前缀重复性太高也就是可选择性太低的话，那么索引所需要过滤的行数也越多，相对地查询速度也就慢了。 比如下面这个表, 总共有6Oracle 索引的优化-转载
在以写为主的应用中，索引的维护需要消耗一定的 CPU 和 I/O 资源，不要创建没有必要的索引，防止冗余索引的出现。如何选择合适的字段来创建索引？1、选择那些经常出现在 WHERE 条件中的字段2、选择那些经常用于表连接的字段3、选择具有高选择性的字段。当一个字段中重复数据越少时，字段的前缀索引
当字段类型为字符串(varchar、text、longtext 等)时,有时候需要索引很长的字符串,这会让索引变得很大,查询时会浪费大量的磁盘 IO,影响查询效率,而且索引是有长度的(如果是单字段索引,则字段长度不能超过 767 字节,如果是联合索引,则每个字段的长度不应超过 767 字节,并且所有字段mysql 索引优化
索引选择原则 1、索引字段要尽可能少的占用存储空间 2、在满足业务系统的需求内尽可能自增（主键） 3、选择索引的时候索引的基数要尽可能大 即 不重复的索引值 和 表记录总数 的比值， 索引的选择性越高则查询效率越高，因为选择性高的索引可以让MySQL 在查找时过滤掉更多的行。唯一索引TS基础—— Pick，选择性继承
Pick就是从一个复合类型中，取出几个想要的类型的组合，例如： // 原始类型 interface TState { name: string; age: number; like: string[]; } // 如果我只想要name和age怎么办，最粗暴的就是直接再定义一个（我之前就是这么搞得） interface TSingleState { name: string; age: number转 shell命令的高级使用之－－－选择性copy
shell命令的高级使用之－－－选择性copy 按文件名选择性copy 【需求】 想将~/1/目录下的大部分文件拷到~/2/目录下，但是这里面有两个.tar结尾的大文件不想拷过去。如果一个一个地将除.tar之外的所有文件和文件夹慢慢手动拷，那么断手也做不完，要是整个夹子完全拷，选择性注意模型
https://www.bilibili.com/video/BV1ck4y1R7Ps?from=search&seid=2719431697225308271&spm_id_from=333.337.0.0 1、过滤器模型 2、衰减模型 3、反应选择模型【行研资料】2021UGC互动营销白皮书——附下载
来源 | 巨量引擎 互联网媒体的繁荣让每个人都拥有平等且广泛的信息获取渠道,信息过载的状态下,人们选择性地接触自己感兴趣的信息,也会选择性地忽略掉部分不感兴趣的信息。越来越多的互联网用户仿佛居住在一个在以自我兴趣为中心的信息茧房之中,不同兴趣圈层有着各自的特征,彼此高中教材记录
高一数学，选择性必修第一册A版，isbn 9787107345968 主编，章建跃，李增沪 副主编：李勇，李海东，李龙才 本册主编：张劲松，申铁 编写人：王红权，申铁，刘长名，李昌官，李建明，吴明华，俞求实，薛彬 高一数学，选择性必修第一册B版，isbn 2020年5月 isbn 9787107345289 12.75元MySQL选择合适的索引列顺序
当不需要考虑排序和分组时，将选择性最高的列放在前面通常是很好的 只用于优化where条件的查找，能够最快得过滤出需要的行，对于在where子句中只使用了索引部分前缀列查询选择性更高 创建索引需要怎么创建，需要现确定哪个列选择性更高 经验法则考虑的是全局基数和选择性 所以选择将cupandas最快入门(一）
pandas读取文件 读取csv文件 import pandas as pd #读取csv文件 fpath="test.csv" df=pd.read_csv(fpath,encoding='gbk') #查看前几行 df.head() 编号操作方式催化剂总质量（mg）HAP:Co/SiO2Co/SiO2（wt%）乙醇浓度（ml/min）温度乙醇转化率（%）乙烯选择性（%）C4烯烃选择性（%）乙醛选择性（%）碳python精简技术总结八讲（六、函数）
定义一个函数 你可以定义一个由自己想要功能的函数，以下是简单的规则： 函数代码块以 def 关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()。 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。mysql索引之前缀索引
有时候需要索引很长的字符列，这会让索引变得大且慢。通常可以索引开始的部分字符，这样可以大大节约索引空间，从而提高索引效率。但这样也会降低索引的选择性。索引的选择性是指不重复的索引值（也称为基数，cardinality)和数据表的记录总数的比值，范围从1/#T到1之间。索引的选择性越高则查高性能mysql
5 创建高性能的索引 5.1 索引基础 5.1.1 索引的类型 B-Tree 哈希索引 空间数据索引 全文索引 其他索引类别 5.2 索引的优点 1.索引大大减少了服务器查询需要扫描的数据量 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IO变为顺序IO 读书推荐《数据库索引设计和优化》T索引案例思考
索引列顺序问题 索引列顺序意味着按照最左列进行排序 所以，索引可以按照升序或者降序进行扫描，以满足精确符合列顺序的ORDER BY GROUP BY DISTINCT。 通常，“将选择性最高的列放到索引最前列” 索引的选择性——不重复的索引值（也称为基数cardinality）和数据表记录（n）总数的比值:1/nmysql数据库笔记（《高性能MySQL》）——索引
索引类型： 索引是在存储引擎层而不是服务器层实现的，所以不同存储引擎的索引工作方式不一样，也不是所有存储引擎都支持所有类型的索引，及时多个存储引擎支持同一种类型，底层实现也可能不同 B-Tree索引 哈希索引 空间数据索引 全文索引 等 索引策略： 独立的列 如果查询中的列不是《高性能MySQL》阅读-高性能索引策略
【四非凡人】：才德兼备是圣人，无才有德是贤人， 有才无德是小人，才德俱失是庸人。 高性能的索引策略 独立的列 ① 是指索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数（MySQL8.0版本之后可以有函数索引了）前缀索引和索引的选择 ① 有时索引列字符非常的长，这会让索引变得大且慢 ② 通Excel技能培训之十 选择性粘贴，单元格公式转换为数值，对每个单元格进行运算，行列转换，只粘贴非空值
1. 将数值为公式转换成真正的数值 复制需要转换的区域-> 右击-> 选择性粘贴 选择数值，然后选择确定 内容就不再是公司，而是数值了 2. 粘贴批注，每个单元格都进行+ - * /。 复制数值是100的这个单元格 选择需要调整的数据区域 结果如下每个值都加了100， 同理可以进行*和除法，（转发）word中打印时Visio对象乱码问题解决
1. 在WORD中,右键VISIO图 > VISIO对象 > 转换 > 确定; 2. 或者在复制VISIO图到WORD中时,采用选择性粘贴:假设在VISIO选择VISIO图: 选择VISIO图形 > 复制 > 切换到Word文档 > 编辑 > 选择性粘贴 > Microsoft Visio 绘图对象 > 确定 假设VISIO图形已经在WORD中: 选择VISIO图形 > 编高性能MySQL读书笔记（第五章下）
高性能索引策略高性能的索引策略（如何高效实用索引） 高性能的索引策略（如何高效实用索引） 独立的列：索引列不能是表达式的一部分，或者函数的参数。养成好习惯，始终将索引列单独放在比较符的一侧。 示例：select * from xxtable where xxindex +1 = 10; xxindex是索引列，但是由于使用[SQL SERVER][Performance]密度和选择性
[SQL SERVER][Performance]密度和选择性 3月份SQL PASS TW活动我有介绍密度和选择性关系， 统计值透过密度比率来判断索引字段选择性高低， 换句话说，索引有效性取决于统计值，统计值影响执行计划好坏， 所以统计值在数据库扮演相当重要的角色。 一般来说低密度索引字段表示高选择性(yaml 文件格式简介
yaml 文件格式简介YAML 的意思其实是："Yet Another Markup Language"（仍是一种置标语言）的缩写。 注意：字串不一定要用双引号标识；在缩排中空白字符的数目并不是非常重要，只要相同阶层的元素左侧对齐就可以了（不过 不能使用TAB字符）；允许在文件中加入选择性的空行，以增加可读性；在一个档案MYSQL 高效索引策略（未完成）
介绍一下如何真正的发挥索引的优势 （1）独立的列 我们通常会看到一些查询不当的使用索引，或者是的MYSQL无法使用已有的索引。如果查询中的列不是独立的，则MYSQL就不会使用索引。“独立的列”是指索引列不能是表达式的一部分，也不能是函数的参数 例如下面的的这个查询语句算法小白对算法理解第二课《选择性排序》
这算法比较容易理解，它同时也是数列排序的基础算法之一，它的实现原理在于，通过线性搜索数列并找到最小的值。“线性搜索”可以用个例子来解释，列如有一个数组{6，8，1，9，4，2，3，，5，7}，现在我要通过线性搜索这个数列最小的数，并把它放在最左边，重复相同的操作，直到所有的数字都被排序。这样你便可