聚合函数查询 可以使用以下方法 QueryWrapper queryWrapper = new QueryWrapper<>(); queryWrapper.select(" IFNULL( max(percent),0) as maxPercent"); Map<String, Integer> map = getMap(queryWrapper); return map.get("maxPercent"); 只查询指定字段(只查询三个字段

转自:http://www.cnblogs.com/freshair_cnblog/archive/2012/09/12/2681060.html 一.存在背景分析 文档的说法是,set_input_delay和set_output_delay描述的是数据在端口处与某时钟的时序关系.这样的说法是很表面的.input/output其实是模拟数据在端口外的延时,实际上这是端口的一个外部约束条件,目的是为了约束FPGA输入端口到内部寄存器数据输入端或者内部寄存器输出端到FPGA输出端口之间允许的延时(

这小节我们要介绍Go里面的流程控制以及函数操作. 流程控制 流程控制在编程语言中是最伟大的发明了,因为有了它,你可以通过很简单的流程描述来表达很复杂的逻辑.Go中流程控制分三大类:条件判断,循环控制和无条件跳转. if if也许是各种编程语言中最常见的了,它的语法概括起来就是:如果满足条件就做某事,否则做另一件事. Go里面if条件判断语句中不需要括号,如下代码所示 if x > 10 {     fmt.Println("x is greater than 10") } els

1.概念: RMQ(Range Minimum/Maximum Query),即区间最值查询,是指这样一个问题:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j之间的最小/大值. 2.解决方法: 对于该问题,最容易想到的解决方案是遍历,复杂度是O(n).但当数据量非常大且查询很频繁时,该算法无法在有效的时间内查询出正解.这里介绍了一种比较高效的在线算法(ST算法)解决这个问题.所谓在线算法,是指用户每输入一个查询便马上处理一个查询.该算法一般用较长

好像自已在书写 SQL 语句时由于不清楚各个关键字的执行顺序, 往往组织的 SQL 语句缺少很好的逻辑, 凭感觉 "拼凑" ( 不好意思, 如果您的 SQL 语句也经常 "拼凑", 那您是不是得好好反省一下呢?, 呵呵). 确实是爽了自己, 可苦了机器, 服务器还需要在我们的杂乱无章的 SQL 语句中寻找它下一句需要执行的关键字在哪里. 效率嘛, 由于我们的感觉神经对秒以下的变化实在不敏感, 暂且就认为自已写的 SQL 顺序无关紧要, "反正没什么变化!&

RMQ (Range Minimum/Maximum Query)算法 1. 概述 RMQ(Range Minimum/Maximum Query),即区间最值查询,是指这样一个问题:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j之间的最小/大值.这两个问题是在实际应用中经常遇到的问题,下面介绍一下解决这两种问题的比较高效的算法.当然,该问题也可以用线段树(也叫区间树)解决,算法复杂度为:O(N)~O(logN),这里我们暂不介绍. 2.RMQ算

课程主页:http://cs231n.stanford.edu/   Introduction to neural networks -Training Neural Network ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________________

内置函数2 装饰器 字符串格式化 生成器 迭代器 递归 模块 序列化相关 time模块 datetime模块 内置函数2 callable() # 是否可以被执行,是否可以被调用 chr() # ascii转字符 ord() # 字符转ascii compile() # 编译 eval() # 执行 exec() # 执行 dict() dir() # 快速查看对象为提供了哪些功能 help() # divmod() #输出(商,余数) isinstance() # 判断对象是否是某个类的实例

http://poj.org/problem?id=1179 Polygon Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 5078   Accepted: 2139 Description Polygon is a game for one player that starts on a polygon with N vertices, like the one in Figure 1, where N=4. Each

备份还原数据库 备份.还原 —— 复制\粘贴 压缩修复数据库命令 —— 复制该文件并重新组织,并重新组织文件在磁盘上的储存方式.压缩同时优化了Access数据库的性能.(工具——实用数据库工具或者工具——选项——选项——常规下选“关闭时压缩”复选框) 数据库安全性管理: ——“工具”——“安全” 表与关系 l         创建表的N种方法 l         在设计器中设置字段属性中格式设置方法 对文本和备注型字段,可以在 Format 属性的设置中使用特殊的符号来创建自定义格式. 可以使用

出处 http://segmentfault.com/blog/exploring/ 本章讲解:1. LCS(最长公共子序列)O(n^2)的时间复杂度,O(n^2)的空间复杂度:2. 与之类似但不同的最长公共子串方法.最长公共子串用动态规划可实现O(n^2)的时间复杂度,O(n^2)的空间复杂度:还可以进一步优化,用后缀数组的方法优化成线性时间O(nlogn):空间也可以用其他方法优化成线性.3.LIS(最长递增序列)DP方法可实现O(n^2)的时间复杂度,进一步优化最佳可达到O(nlogn)

1 编写目的 进行性能测试时,测试服务器使用的操作系统是Linux或Unix时,我们一般会使用Nmon工具进行操作系统资源监控数据的收集.Nmon工具是一款非常优秀的性能监控和分析工具,它能够实时地收集系统资源的使用情况,并且能输出结果到文件中,然后通过Nmon_analyzer工具生成.xls格式的数据文件和图形化的监测结果.通过图形化界面分析,得出系统在一段时间内资源占用的变化趋势,有了这个分析结果就可以帮助我们更好定位性能问题. 但是在实际的使用过程中,特别是长时间稳定性测试时,当单个结果

题目大意 给定两个序列,要求你求出最长公共上升子序列 题解 LIS和LCS的合体,YY好久没YY出方程,看了网友的题解,主要是参考aikilis的,直接搬过来好了 经典的动态规划优化. 用opt[i][j]表示s[0..i-1]与t[0..j-1]的以t[j-1]结尾的最长上升公共子序列的长度,那么最后的答案是max{opt[n][j] | 1<=j<=m}. 当s[i-1]!=t[j-1]时,由于必须以t[j-1]收尾,所以不可能选择s[i-1],故有: opt[i][j]=opt[i-1]

[问题描述] 有一个a*b的整数组成的矩阵,现请你从中找出一个n*n的正方形区域,使得该区域所有数中的最大值和最小值的差最小. [输入] 第一行为3个整数,分别表示a,b,n的值第二行至第a+1行每行为b个非负整数,表示矩阵中相应位置上的数.每行相邻两数之间用一空格分隔. [输出] 仅一个整数,为a*b矩阵中所有“n*n正方形区域中的最大整数和最小整数的差值”的最小值. [分析] 单调队列,先处理横行,再处理竖行. #include <cstdlib> #include <iostrea

RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题是指:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j里的最小(大)值,也就是说,RMQ问题是指求区间最值的问题. 简介 主要方法及复杂度如下: 1.朴素(即搜索),O(n)-O(qn) online. 2.线段树,O(n)-O(qlogn) online. 3.ST(实质是动态规划),O(nlogn)-O(1) online. ST算法(Sparse Table),以求最大值为

这道题乍一看是普通的01背包,最最基础的,但是仔细一看数据,发现普通的根本没法做,仔细观察数组发现n比较小,利用这个特点将它划分为前半部分和后半部分这样就好了,当时在网上找题解,找不到,后来在挑战程序设计上找到了这个题,就拿来引用一下 挑选物品的方法总从2^n中,直接枚举肯定不行,因为n最大为40,但是如果n为20就可以了,这时候就要用到折半枚举,先枚举前一半,在枚举后一半.先把前把部分的选取方法对应的重量和价值总和记为w1, v1,这样后半部分寻找w2 <= W - w1时 使v2最大的选取方

1. 概述 RMQ(Range Minimum/Maximum Query),即区间最值查询,是指这样一个问题:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j之间的最小/大值.这两个问题是在实际应用中经常遇到的问题,下面介绍一下解决这两种问题的比较高效的算法.当然,该问题也可以用线段树(也叫区间树)解决,算法复杂度为:O(N)~O(logN),这里我们暂不介绍. 2.RMQ算法 对于该问题,最容易想到的解决方案是遍历,复杂度是O(n).但当数据量

良好的理解sql语句: 列:理解可以运算的成变量 where: 理解成表达式,放在行中看是否成立 查出来的结果可以当成一张表理解,select 套用select综合查询:   五种查询 where group havding order by limit 在使用的时候必须按照这五个查询方法的顺序使用,否则语法不通过:即 where group having order by limit 标准的 SQL 的解析顺序为: (1).FROM 子句, 组装来自不同数据源的数据 (2).WHERE 子句,

因未测试其他作者的算法时间和效率,本文不敢自称是最快的,但是速度也可以肯定说是相当快的,在一台I5机器上占用单核的资源处理 3000 * 2000的灰度数据用时约 20ms,并且算法和核心的大小是无关的,即所谓的o(1)算法. 在实现本算法之前,也曾经参考何凯明在暗通道去雾时提出的一篇参考论文中的算法: STREAMING MAXIMUM-MINIMUM FILTER USING NO MORE THAN THREE COMPARISONS PER ELEMENT ,这篇文章所描述的过程也是o(

1. set_input_delay和set_output_delay的选项-max和-min的理解 首先 input/output其实是模拟数据在端口外的延时,是一个外部约束条件,目的是为了约束FPGA输入端口到内部寄存器数据输入端或者内部寄存器输出端到FPGA输出端口之间允许的延时.计算max时考虑的是建立时间的情况,计算min时考虑的是保持时间的情况. 2. 对于FPGA时钟同步设计,FPGA仿真最多到综合网表,更下层的仿真是徒劳,不仅耗费时间,同时FPGA存在库参数或布线时延反馈不准确的

1. 概述 RMQ(Range Minimum/Maximum Query),即区间最值查询,是指这样一个问题:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j之间的最小/大值.这两个问题是在实际应用中经常遇到的问题,下面介绍一下解决这两种问题的比较高效的算法.当然,该问题也可以用线段树(也叫区间树)解决,算法复杂度为:O(N)~O(logN),这里我们暂不介绍. 2.RMQ算法 对于该问题,最容易想到的解决方案是遍历,复杂度是O(n).但当数据量