"索引超出了数组界限"也有可能确实是因为你选择的二维码Version对应的容量不足以存储你所放的内容,如果你确定使用的版本容量二维码能存储你的内容,但还是报错,那么再考虑此解决方法 这两天忙着做一个客户标签打印程序,因为二维码里面存在控制符,使用ZPL指令存在一些问题,因此决定使用生成二维码图片然后转换成ZPL格式图片来打印.途中找了很多类库,很多都无法自定义QR的version而放弃,转而找到ThoughtWorks.QRCode.dll,效果很满意,但是测试的时候发现经常会提示&q

function array_dim($arr){ if(!is_array($arr)) return 0; else{ $max1 = 0; foreach($arr as $item1){ $t1 = array_dim($item1); if( $t1 > $max1) $max1 = $t1; } return $max1 + 1; } }

简单理解有关数组维数的概念: 1.编程中用到的多维的数组,最多也就是二维数组了 2.数组的维数从0开始计算 using System; using System.Collections.Generic; using System.Collections; using System.IO; using System.Security.Cryptography; using System.Text; namespace myMethod { class lgs { static void Main(

首先,我们拿二维数组为例.二维数组称为矩阵.二维数组在概念上是二维的,但实际的硬件存储器却是连续编址的,也就是说存储器单元是按一维线性排列的.如果将二维数组作为参数传递给函数,那么在函数的参数声明中必须指明数组的列数,而数组的行数没有太大关系.因为函数调用时传递的是一个指针,它指向由行向量构成的一维数组.其中每个行向量是具有n(n代表列数)个整型元素的一维数组. 例如如下二维数组: ][] = { {, , , , , , , , , , , , }, {, , , , , , , , , ,

numpy的基本维数操作API iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.np.copyto(dst, src) copyto方法将数组src复制到dst中.如果两个数组的形状完全相同,则复制后两数组中的数据相同.如果src的维数n比dst的维数低,且与dst中的最后几个维度shape[:-n]相同,就将dst中每个形状与src相同的都复制为src. >>> a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3

简单记录下: 今天mybatis中遇到一个错误: org.springframework.jdbc.UncategorizedSQLException: PreparedStatementCallback; uncategorized SQLException for SQL [INSERT INTO law_enforce_user(user_code,name,sex,birthday) VALUES(? ,? ,? ,? )]; SQL state [99999]; error code 

MySQL 索引结构 hash 有序数组 除了最常见的树形索引结构,Hash索引也有它的独到之处.   Hash算法 Hash本身是一种函数,又被称为散列函数. 它的思路很简单:将key放在数组里,用一个hash算法把不同的key转换成一个确定的value,然后放在这个数组的指定位置 相同的输入永远可以得到相同的输出 具体的算法有MD5.SHA1.SHA2.SHA3 Hash冲突:不同的key得到了相同的value 当出现Hash冲突,可以在冲突发生的位置跟一个链表   Hash索引 索引使用的

转:http://www.cnblogs.com/kissdodog/archive/2013/06/14/3135412.html 实际上,索引的维护主要包括以下两个方面: 页拆分 碎片 这两个问题都和页密度有关,虽然两者的表现形式在本质上有所区别,但是故障排除工具是一样的,因为处理是相同的. 对于非常小的表(比64KB小得多),一个区中的页面可能属于多余一个的索引或表---这被称为混合区.如果数据库中有太多的小表,混合区帮助SQL Server节约磁盘空间. 随着表(或索引)增长并且请求超过

实际上,索引的维护主要包括以下两个方面: 页拆分 碎片 这两个问题都和页密度有关,虽然两者的表现形式在本质上有所区别,但是故障排除工具是一样的,因为处理是相同的. 对于非常小的表(比64KB小得多),一个区中的页面可能属于多余一个的索引或表---这被称为混合区.如果数据库中有太多的小表,混合区帮助SQL Server节约磁盘空间. 随着表(或索引)增长并且请求超过8个页面,SQL Server创建专用于该表(或索引)的区并且从该区中分配页面.这样一个区被称为统一区,它可以为多达8个相同表或索引的

索引是帮助mysql获取数据的数据结构.最常见的索引是Btree索引和Hash索引. 不同的引擎对于索引有不同的支持:Innodb和MyISAM默认的索引是Btree索引:而Mermory默认的索引是Hash索引. 我们在mysql中常用两种索引算法BTree和Hash,两种算法检索方式不一样,对查询的作用也不一样. 一.BTree BTree索引是最常用的mysql数据库索引算法,因为它不仅可以被用在=,>,>=,<,<=和between这些比较操作符上,而且还可以用于like操

MongoDB优化,建立索引实例及索引机制原理讲解 为什么需要索引? 当你抱怨MongoDB集合查询效率低的时候,可能你就需要考虑使用索引了,为了方便后续介绍,先科普下MongoDB里的索引机制(同样适用于其他的数据库比如mysql). mongo-9552:PRIMARY> db.person.find() { "_id" : ObjectId("571b5da31b0d530a03b3ce82"), "name" : "jac

在上一篇文章 Echarts 多曲线“断点”问题解决方法 中说到了Angular 项目中要使用 Echarts 的方法. 说明了自己解决当“每一条曲线的横坐标不相同”时,在各条曲线上,它们的值采用数组类型,也就是 series.data[i] (i 表示该条曲线的索引)的值采用数组类型,第一个值对应横坐标的某一个值,第二个值是纵坐标的值. 最近在项目中遇到了另外一个问题: 1. 在图表中要显示多条曲线 2. 图例的个数和曲线的条数不同 对于图例的值,也就是 legend["data"]

前一篇简单介绍了索引,并给出了基本的索引使用,这一次,我们进一步说一下MongoDB中的索引,包括如何查看查询是否走索引,如何管理索引和地理空间索引等. [使用explain和hint] 前面讲高级查询选项时,提到过"$explain" 和 ”$hint“可以作为包装查询的选项关键字使用,其实这两个本身就可以作为操作游标的函数调用!游标调用explain函数会返回一个文档,用于描述当 前查询的一些细节信息.这也不同于我们前面介绍的游标函数,前面提到的游标处理函数都是返回游标,可组成方法

B树索引和位图索引的结构介绍 http://blog.itpub.net/12679300/viewspace-1174236/ 一  前言:? ROWID:包含键值的行的行ID,(查找块的最快方法,类似于门牌号)? 因为所有行属于同一个段,所以要使用受限的ROWID 指向表行 索引是数据库为了提高查询效率提供的一种冗余结构,保守计算数据库50%以上的调优可以通过调整索引来进行优化: 引用国内一位资深的ORACLE专家的话:"我其实只懂点(挨踢)知识,IT里面其实只懂点甲骨文,甲骨文里面其实只懂

前言 这段时间在维护产品的搜索功能,每次在管理台看到 elasticsearch 这么高效的查询效率我都很好奇他是如何做到的. 这甚至比在我本地使用 MySQL 通过主键的查询速度还快. 为此我搜索了相关资料: 这类问题网上很多答案,大概意思呢如下: ES 是基于 Lucene 的全文检索引擎,它会对数据进行分词后保存索引,擅长管理大量的索引数据,相对于 MySQL 来说不擅长经常更新数据及关联查询. 说的不是很透彻,没有解析相关的原理:不过既然反复提到了索引,那我们就从索引的角度来对比下两者的

Mysql索引实现: B-tree,B是balance,一般用于数据库的索引.使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度.而B+tree是B-tree的一个变种,MySQL就普遍使用B+tree实现其索引结构. 一般来说,索引本身也很大,不可能全部存储在内存中,因此索引往往以索引文件的形式存储的磁盘上.这样的话,索引查找过程中就要产生磁盘I/O消耗,相对于内存存取,I/O存取的消耗要高几个数量级,所以评价一个数据结构作为索引的优劣最重要的指标就是在查找过程中磁盘

这篇文章主要介绍了MongoDB性能篇之创建索引,组合索引,唯一索引,删除索引和explain执行计划的相关资料,需要的朋友可以参考下 一.索引 MongoDB 提供了多样性的索引支持,索引信息被保存在system.indexes 中,且默认总是为_id创建索引,它的索引使用基本和MySQL 等关系型数据库一样.其实可以这样说说,索引是凌驾于数据存储系统之上的另一层系统,所以各种结构迥异的存储都有相同或相似的索引实现及使用接口并不足为 奇. 1.基础索引 在字段age 上创建索引,1(升序);-

Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端,主要有以

来源一 Hash 索引结构的特殊性,其检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引. 可 能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢?任何事物都是有两面性的,Hash 索引也一样,虽然 Hash 索引效率高,但是 Hash 索引本身由于其特殊性也带来了很多限制和弊端

索引是与表或视图关联的磁盘上结构,可以加快从表或视图中检索行的速度. 索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键. 这些键存储在一个结构(B 树)中,使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行. 表或视图可以包含以下类型的索引: 聚集 聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行. 索引定义中包含聚集索引列. 每个表只能有一个聚集索引,因为数据行本身只能按一个顺序排序. 只有当表包含聚集索引时,表中的数据行才按排序顺序存储. 如果表具有聚集索引,则该表称为聚集表. 如果

这篇接着我们的索引学习系列,这次主要来分享一些有关聚集索引的问题.上一篇SQL索引学习-索引结构主要是从一些基础概念上给大家分享了我的理解,没有实例,有朋友就提到了聚集索引的问题,这里列出来一下: 其实,我想知道的就是对于一个大数据量的表,我应该用哪种索引,各有什么优缺点.如果能带一两个实例,就更perfect了. 看过很多这样文章,但具体还是不知道如何设计表和优化,比如:聚集和非聚集, 唯一与主键, 设计表事该如何取舍.应该有示例说明,这更容易理解,只是概念即使理解了也不容易消化. 上面两位朋