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SQL中的 索引 是什么？ 你能解释或参考清楚地理解吗？ 我应该在哪里使用索引？ #1楼 聚集索引就像电话簿的内容。 你可以在'Hilditch，David'打开这本书，找到所有'Hilditch'彼此相邻的所有信息。 这里聚集索引的键是（lastname，firstname）。 这使得聚簇索引非常适合基于基于范围的查询检索大量数据，因为所有数据都位于彼此旁边。 由于聚簇索引实际上与数据的存储方式有关，因此每个表中只有一个可能存在（尽管您可以欺骗模拟多个聚簇索引）。 非聚集索引的不同之处在于您可以拥有许多索引，然后它们指向聚簇索引中的数据。 你可以在电话簿的背面有一个非聚集索引（城镇，地址） 想象一下，如果你必须通过电话簿搜索住在“伦敦”的所有人 - 只有聚集索引，你必须搜索电话簿中的每一个项目，因为聚簇索引上的键是打开的（姓氏，因此，居住在伦敦的人们在整个指数中随机分散。 如果（town）上有非聚集索引，则可以更快地执行这些查询。 希望有所帮助！ #2楼 索引都是关于快速查找数据的 。 数据库中的索引类似于您在书中找到的索引。 如果一本书有索引，并且我要求你在那本书中找到一章，你可以在索引的帮助下快速找到它。 另一方面，如果书中没有索引，则必须花费更多时间通过查看书籍从开头到结尾的每个页面来查找章节。 以类似的方式，数据库中的索引可以帮助查询快速查找数据。 如果您不熟悉索引

delete from t_userprofile where fuserid in (select fuserid from t_user where fname='奥特慢') 来源： https://www.cnblogs.com/51yi/p/12122607.html

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 实验部分将所提出的两种深度残差收缩网络，即“通道之间共享阈值的深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks with Channel-shared Thresholds，简称DRSN-CS)”，和“逐通道不同阈值的深度残差收缩网络(Deep Residual Shrinkage Networks with Channel-wise Thresholds，简称DRSN-CW)”，与传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, ConvNet)和深度残差网络(Deep Residual Networks, ResNet)进行了对比。实验数据是齿轮箱在八种健康状态下的振动信号，分别添加了不同程度的高斯噪声、Laplacian噪声和Pink噪声。 　　在不同程度的高斯噪声下的实验结果（左边是训练准确率，右边是测试准确率）： 在不同程度的Laplacian噪声下的实验结果（左边是训练准确率，右边是测试准确率）： 在不同程度的Pink噪声下的实验结果（左边是训练准确率，右边是测试准确率）： 可以看到，在噪声越强的时候，即信噪比(Signal-to-Noise Ratio, SNR)为-5dB的时候，相较于ConvNet和ResNet的效果提升最为明显

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 对于基于深度学习的分类算法， 其关键不仅在于提取与标签相关的目标信息，剔除无关的信息也是非常重要的 ，所以要在深度神经网络中引入软阈值化。阈值的自动设置，是深度残差收缩网络的核心贡献。需要注意的是，软阈值化中的阈值，需要满足一定的条件。这篇文章中的阈值设置，事实上，是在注意力机制下进行的。下面分别介绍阈值需要满足的条件、注意力机制以及具体的阈值设置方法。 （1）阈值需要满足的条件 　　在软阈值化中，阈值的取值有一定的要求：首先， 阈值必须是正数 ；其次， 阈值不能太大，否则输出会全部为零 。 　　更重要的是， 每个样本，应该有不同的阈值 。这是因为，许多样本所含的噪声量经常是不同的。 　　例如，样本A所含噪声较少，样本B所含噪声较多。那么，在降噪算法里面，样本A的阈值就应该大一点，样本B的阈值就应该小一些。在深度学习算法里，由于这些特征没有明确的物理意义，阈值的大小也无法得到解释。但是道理是相通的，即每个样本应该有不同的阈值。 （2）注意力机制 　　注意力机制可以从视觉的角度进行解释。人类能够通过快速扫描图像，发现目标物体，进而将更多的注意力集中在目标物体上，以捕获更多细节，同时抑制其他区域的无关信息。 　　Squeeze-and-Excitation Network(SENet

本文首发于个人博客 https://kezunlin.me/post/1e37a6/ ，欢迎阅读最新内容！ opencv and numpy matrix multiplication vs element-wise multiplication <!--more--> Guide opencv Matrix multiplication is where two matrices are multiplied directly. This operation multiplies matrix A of size [a x b] with matrix B of size [b x c] to produce matrix C of size [a x c] . In OpenCV it is achieved using the simple * operator: C = A * B // Aab * Bbc = Cac Element-wise multiplication is where each pixel in the output matrix is formed by multiplying that pixel in matrix A by its corresponding entry in matrix B. The input matrices

I'm using a build script that calls Wise to create some install files. The problem is that the Wise license only allows it to be run under one particular user account, which is not the same account that my build script will run under. I know Windows has the runas command but this won't work for an automated script as there is no way to enter the password via the command line. This might help: Why doesn't the RunAs program accept a password on the command line? I recommend taking a look at CPAU . Command line tool for starting process in alternate security context. Basically this is a runas