1. all branches + leaf names + internal supports ((D:0.723274,F:0.567784)1.000000:0.067192,(B:0.279326,H:0.756049)1.000000:0.807788); 2. all branches + all names ((D:0.723274,F:0.567784)E:0.067192,(B:0.279326,H:0.756049)B:0.807788); 3. leaf branches…

tree - list contents of directories in a tree-like format. tree命令用于以树状图列出目录的内容. 执行tree指令,它会列出指定目录下的所有文件,包括子目录里的文件. 安装软件包: yum install tree -y   # -y表示不需要确认,直接都yes,直接安装的意思,不需要期间手动确认输入y 语法: tree [-adfghilnopqrstuvxACDFNS] [-L level [-R]] [-H baseHREF]…

查看当前的tree [12:33:33 root@C8[ ~]#rpm -qi tree Name : tree Version : 1.7.0 Release : 15.el8 Architecture: x86_64 Install Date: Mon 16 Mar 2020 01:53:13 AM EDT Group : Unspecified Size : 111603 License : GPLv2+ Signature : RSA/SHA256, Mon 01 Jul 2019 09…

B 树(B-Tree)是为磁盘等辅助存取设备设计的一种平衡查找树,它实现了以 O(log n) 时间复杂度执行查找.顺序读取.插入和删除操作.由于 B 树和 B 树的变种在降低磁盘 I/O 操作次数方面表现优异,所以经常用于设计文件系统和数据库. B 树内的节点关系 B 树的定义 B 树的操作 B 树的变种 B+ 树的优势 B+ 树 C# 代码实现 在 1972 年,在 Boeing Research Labs 工作的 Rudolf Bayer 和 Ed McCreight 发明了 B 树.当时…

一.RMP工具管理RPM包 rpm命令是RPM软件包的管理工具.rpm原本是Red Hat Linux发行版专门用来管理Linux各项套件的程序,由于它遵循GPL规则且功能强大方便,因而广受欢迎.逐渐受到其他发行版的采用.RPM套件管理方式的出现,让Linux易于安装,升级,间接提升了Linux的适用度. 语法:rpm(选项)(参数) 选项: -a:查询所有套件:-b<完成阶段><套件档>+或-t <完成阶段><套件档>+:设置包装套件的完成阶段,并指定套件…

练习使用的数据 diabetes.csv 备用百度网盘地址 输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题是回归问题: 输出变量为有限个离散变量的预测问题成为分类问题: 其实回归问题和分类问题的本质一样,都是针对一个输入做出一个输出预测,其区别在于输出变量的类型. 分类问题是指,给定一个新的模式,根据训练集推断它所对应的类别(如:+1,-1),是一种定性输出,也叫离散变量预测: 回归问题是指,给定一个新的模式,根据训练集推断它所对应的输出值(实数)是多少,是一种定量输出,也叫连续变量预测. 举个例子:…

虽然使用源码编译安装可以具有提高速度个性化的定制等优点,但对于 Linux发行商来说,则不容易管理软件包,毕竟不是每个人都会进行源码编译的,如果能够将软件预先在相同的硬体与系统上面编译好在发布的话,不就能够让相同的 Linux 发行版,同时拥有相投的版本了吗,如果再加上简易的安装/移除/管理等机制的话,对于软体控管就会更加简单,大多数现代类 Unix 操作系统都提供了一个集中的软件包管理机制,以帮助用户搜索.安装和管理软件,而软件通常以「包」的形式存储在仓库「repository」中,对软件包的…

CREATE TABLE COLUMNS_hj as select * from information_schema.`COLUMNS`; INSERT INTO COLUMNS_hj SELECT * FROM COLUMNS_hj; -- 最后一次插入25万行 CREATE TABLE COLUMNS_hj2 as select * from information_schema.`COLUMNS`; explain format=tree SELECT COUNT(c1. PRIVILE…

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 先导入必要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt i…

目录 红帽学习笔记[RHCSA]第二周 环境 第七课[网络配置相关] 在Vmware中添加网卡 将网卡添加到虚拟机上 关于网卡命名规则 配置网络 网络配置命令总结 更改hostname 关于SSH的一些配置 远程复制文件 SCP 关于init(在7中已经不用了) 第八课 nice值 调整时间 安装软件包 使用yum 安装软件包 第九课 文件归档 硬盘 分区创建.使用 分区自动挂载 Swap虚拟内存 软连接与硬链接 第十课 计划任务[At & Cron Jobs] 逻辑卷管理 十一课 文件特殊权限…

最近工作需要,研究学习 NLP ,但是 苦于官方文档太过纷繁,容易找不到重点,于是打算自己写一份学习线路 NLP 路线图 好博客韩小阳 斯坦福NLP公开课 统计学习方法 好博客 链接地址:https://pan.baidu.com/s/1myVT-yMzqzJIcl50mGs2JA 提取密码:tw6r 参考文档: StanfordNLPAPI 依照 印度小哥的 视频 跑了一个小 demo step 1 用 IDEA 构建一个 maven 项目,引入 相关依赖包,当前依赖包最新版本为 3.9.2…

第八课 nice值 什么是nice值 给进程设置的优先级就是nice.nice的范围是-20~20.nice值越小占用的系统资源就越多,就是这个进程不nice. 如何查看nice值 # 使用top命令查看时 会有一列时NI 就是nice值 top - 14:01:36 up 9 min, 2 users, load average: 0.08, 0.23, 0.18 Tasks: 494 total, 2 running, 492 sleeping, 0 stopped, 0 zombie %C…

本文介绍的是基于GP,并非A*算法,算是另类实现吧. 先看看地图定义,在文本文件中定义如下字符串,代表30列11行大小的地图 初始位置在左上角(0,0) ,值为1的是允许走的通的路,目标位置为右下角(29,10) 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0…

    这是问题是一个网友遇到的问题:一个UPDATE语句产生的共享锁阻塞了其他会话的案例,对于这个案例,我进一步分析.总结和衍化了相关问题.下面分析如有不对的地方,敬请指正.下面是初始化环境和数据的脚本. -- -- Table structure for table `tableA` -- DROP TABLE IF EXISTS `tableA`; CREATE TABLE `tableA` (   `id` varchar(10) NOT NULL,   `name` varchar(1…

Mysql8关于hashjoin的代码处理方式 目录 Mysql8关于hashjoin的代码处理方式 1 表的Schema如下所示: 2 HashJoin代码实现 3 总结 1 表的Schema如下所示: create table t1( c1 int primary key, c2 int ); create table t2( d1 int primary key, d2 int ); insert into t1 values(1,1); insert into t1 values(2,2…

Mysql优化_第十三篇(HashJoin篇) 目录 Mysql优化_第十三篇(HashJoin篇) 1 适用场景 纯等值查询,不能使用索引 等值查询,使用到索引 多个join条件中至少包含一个等值查询(可以包含非等值) 多个join条件对中完全没有等值查询(从8.0.20开始) 笛卡尔积 普通inner join完全没有等值 Semijoin(Mysql文档EXPLAIN有误,这里更正下) Antijoin(Mysql文档EXPLAIN有误,这里更正下) Left outer join Rig…

转换函数 var Littlehow = {}; /** * littlehow 2019-05-15 * 平行数据树形转换器 * @type {{format: tree.format, sort: tree.sort, map: (function(*, *): {root, da})}} */ Littlehow.tree = { /** * 将平行结果转换成树形结构,父编号不可为空,如果为最高,则可以设置root等字样 * 如果有排序字段,将排序完成后返回 * 如:data:[{id:'…

在MySQL中 DESCRIBE 和 EXPLAIN 语句是相同的意思.DESCRIBE 语句多用于获取表结构,而 EXPLAIN 语句用于获取查询执行计划(用于解释MySQL如何执行查询语句). 通过 EXPLAIN 语句可以帮助我们发现表格的哪些字段上需要建立索引,用于加速查询.也可以使用 EXPLAIN 检查优化器是否使用最优的顺序来连接表. EXPLAIN 语法如下: {EXPLAIN | DESCRIBE | DESC} tbl_name [col_name | wild] {EXPL…

一 历史版本发布回顾 从上图可以看出,基本遵循 5+3+3 模式 5---GA发布后,5年 就停止通用常规的更新了(功能不再更新了): 3---企业版的,+3年功能不再更新了: 3 ---完全停止更新了. 总之,一句话, 已经到了升级的时候了. 二 InnoDB增强 2.1自增列 官方定义 当前最大自动递增计数器值每次写入重做日志时更改.并保存到每个检查点上的引擎专用系统表中.这些更改使当前最大自动增量计数器值在服务器重新启动时保持不变. 数据类型--auto_increment. 新特性: 自…

摘要:华为云数据库高级内核技术专家详解GaussDB(for MySQL)Partial Result Cache特性,如何通过缓存中间结果对算子进行加速? 本文分享自华为云社区<GaussDB创新特性解读:Partial Result Cache,通过缓存中间结果对算子进行加速>,作者:GaussDB 数据库 . 为了加速查询性能,传统的关系型数据库,比如Oracle.DB2,都有结果集缓存的特性,用来缓存一条查询语句的结果集.如果后续同样的语句被查询,数据库将直接从结果集缓存中获取结果,而…

欢迎来到 GreatSQL社区分享的MySQL技术文章,如有疑问或想学习的内容,可以在下方评论区留言,看到后会进行解答 GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 1.测试环境 2.测试数据 GreatSQL马上正式开源了,这次又新增了两个重磅特性:InnoDB事务锁优化 以及 InnoDB引擎的并行查询优化,这两个特性是由华为鲲鹏计算团队贡献的Patch合并而来. InnoDB并行查询优化怎么实现的? 根据B+树的特点,可以将B+树划分为若干子树,此时多个线程…

摘要:随着offset的增加,查询的时长也会越来越长.当offset达到百万级别的时候查询时长通常是业务所不能容忍的. 本文分享自华为云社区<offset新探索:双管齐下,加速大数据量查询>,作者: GaussDB 数据库 . 众所周知,在各类业务中时常会用到LIMIT y offset x来做跳过x条数据读取Y条数据的操作.例如:SELECT * FROM ... LIMIT 1000 OFFSET 1000000; 表示从第1000001条数据开始查,读取1000条数据.随着offset的…

   上回书,我们说到飞天玉虎蒋伯芳来到蜈蚣岭,不是,重来,上回咱们说到可以在Erlang Shell里面手工构造,加载并调用一个模块.在那个demo里面,我把多个Form单独生成出来,最后放在一起做compile:forms,是不是可以简单点?我们先看完整的module代码,erl_scan:string之后是什么样子的:   erl_syntax   Eshell V5.10.2 (abort with ^G) 1> Code = "-module(t).\n-export([say/…

Erlang Abstract Format并不难懂,只是枯燥一点罢了,如果把Abstract Format的文档翻译出来,其实就是Erlang教科书中语法入门的部分. Erlang Abstract Format实际上是用Erlang代码的AST,下面通过一些真切的实例代码了解一下它的一些细节. 首先,Erlang Abstract Format里面包含一些概念,我会在下面的描述中把涉及到的概念字体加粗.请注意概念之间的层次关系.Erlang代码本身使用非常扁平的module组织,每一个mod…

One way to serialize a binary tree is to use pre-oder traversal. When we encounter a non-null node, we record the node's value. If it is a null node, we record using a sentinel value such as #. _9_ / \ 3 2 / \ / \ 4 1 # 6 / \ / \ / \ # # # # # # For…

Serialization is the process of converting a data structure or object into a sequence of bits so that it can be stored in a file or memory buffer, or transmitted across a network connection link to be reconstructed later in the same or another comput…

A Simple Tree Problem Time Limit: 3 Seconds      Memory Limit: 65536 KB Given a rooted tree, each node has a boolean (0 or 1) labeled on it. Initially, all the labels are 0. We define this kind of operation: given a subtree, negate all its labels. An…

一,Execution Tree 执行树是数据流组件(转换和适配器)基于同步关系所建立的逻辑分组,每一个分组都是一个执行树的开始和结束,也可以将执行树理解为一个缓冲区的开始和结束,即缓冲区的整个生命周期. 大家知道,异步转换组件会结束输入缓冲区,创建新的输出缓冲区,所以,执行树的分组实际上通过异步转换组件来划分的,一个异步转换组件意味着上游执行树的结束和下游执行树的开始.当数据流经过异步转换组件,进入一个新的执行树,上一个执行树的缓冲区和相同数据就不再需要了,因为数据已经被传递到一个新的执行树和…

1. Description One way to serialize a binary tree is to use pre-order traversal. When we encounter a non-null node, we record the node's value. If it is a null node, we record using a sentinel value such as #. _9_ / \ 3 2 / \ / \ 4 1 # 6 / \ / \ / \…

题目 Source http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3333 Description After inventing Turing Tree, 3xian always felt boring when solving problems about intervals, because Turing Tree could easily have the solution. As well, wily 3xian made lots of new…