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3-3 SQL Server 2005数
3-3 SQL Server 2005数据库优化 了解数据库引擎优化顾问基本内容 掌握数据库引擎优化顾问的使用 掌握通过命令行的方式进行索引的优化——DTA 一个数据库系统的性能依赖于组成这些系统的数据库中物理设计结构的有效配置
91720发布于 2020-01-07 - 来自专栏Hank’s Blog
3-3 数据框的子集
> x <- data.frame(v1=1:5,v2=6:10,v3=11:15) > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 12 3 3 8 13 4 4 9 14 5 5 10 15 > x$v3[c(2,4)] <- NA > x v1 v2 v3 1 1 6 11 2 2 7 NA 3 3 8 13 4 4 9 NA 5 5 10 15 > #找出第2列 > x[,2] [1] 6 7 8 9 10 > x[,"v2"] [1] 6 7 8 9 10 > x[
91700发布于 2020-09-16 3-3日志
NuGet安装Microsoft.Extensions.Logging及Microsoft.Extensions.Logging.Consloe
7500编辑于 2026-06-17- 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-3 dubbo 笔记
服务消费者，从提供者地址列表中，基于软负载均衡算法，选一台提供者进行调用，如果调用失败，再选另一台调用。 服务消费者和提供者，在内存中累计调用次数和调用时间，定时每分钟发送一次统计数据到监控中心。
66810编辑于 2022-05-17 - 来自专栏悟道
3-3欧几里得求最大公因子
最大公因子，指两个或多个整数共有约数中最大的一个 private static int gc(int a, int b) { if(b==0){ return a; } if(a<b){ int temp=a; a=b; b=temp; } return gc(b,a%b); }
54820发布于 2021-03-16 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-3 NumPy数据基础
，当成一个数组来看，或者当成一个二维数组来看，但是不论是一维数组还是二维数组，list和array都没有把数据看成是向量或者是矩阵，相应的也就没有为这些运算配备和向量以及矩阵相关的运算，这使得机器学习算法中使用比
94700发布于 2019-11-13 - 来自专栏python3
34补3-3 rhcs集群基础应用
[root@node1 ~]# ansible ha -m shell -a 'service NetworkManager stop'
98300发布于 2020-01-15 - 来自专栏python3
3-3 File类的常用操作的静态方法练
文本文件是我们接触频繁的一类文件，记事本程序经常操作的文件就是文本文件，很多应用程序会保存一些记录到日志文件里，这种日志文件也可以是文本文件。通过本小节的学习，可以掌握对文本文件的简单读写方法。
89020发布于 2020-01-14 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-3)
代码清单3-3 for(answer[0] = 0; answer[0] < total[number[0]]; answer[0]++) for(answer[1] = 0; answer
23920编辑于 2022-11-30 - 来自专栏WebJ2EE
React：Table 那些事（3-3）—— 列宽自适应、列宽拖动
《React：Table 那些事》系列文章，会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析：
10.1K41发布于 2019-07-19 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
字节跳动3-3大牛力荐！RabbitMQ实战指南：消息队列面试必刷手册
如果需要尽可能地发挥RabiMQ本身的性能，那么对于配置参数的调优就显得至关重要了，比如禁用Nagle算法或者增大TCP缓冲区的大小可以提高吞吐量，更多的细节等待着读者慢慢地发掘。
72320编辑于 2022-10-28 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题3-3 出租车计价
习题3-3 出租车计价 本题要求根据某城市普通出租车收费标准编写程序进行车费计算。
3.1K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
数据的标准化与中心化以及R语言中的scale详解
例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即：-2,-1,0,3,0 2.数据的标准化 所谓数据的标准化是指中心化之后的数据在除以数据集的标准差 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3,其标准差为1.87，那么标准化之后的数据集为(1-3)/1.87,(2-3)/1.87,(3-3)/1.87,(6-3)/1.87,(3-3)/1.87
2.2K110发布于 2018-03-16 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
数据的标准化与中心化以及R语言中的scale详解
例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即：-2,-1,0,3,0 2.数据的标准化 所谓数据的标准化是指中心化之后的数据在除以数据集的标准差 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3,其标准差为1.87，那么标准化之后的数据集为(1-3)/1.87,(2-3)/1.87,(3-3)/1.87,(6-3)/1.87,(3-3)/1.87
1.7K30发布于 2019-02-14 - 来自专栏FPGA技术江湖
基于 FPGA LMS 算法的自适应滤波器设计
使用具有高度并行结构的 FPGA 实现自适应算法以及完成相应的调整和优化，相比于在 DSP 芯片上的算法实现可以达到更高的运行速度。 LMS算法全称最小均方误差算法的简称，LMS算法是在维纳滤波器的基础上改进来的。 我们知道，经典的维纳滤波器采用的是最陡下降沿算法来求解自适应滤波器的最优解，滤波器系数的最优解如(2-1)所示： LMS算法的实现结构如图2-2所示，由上图可知，完成一次LMS算法权值更新需要经过比较多的乘法器 图3-1 MATLAB仿真的原始信号和噪声信号 图3-2 MATLAB的滤波信号 系统仿真完成后，在HLS中撰写LMS算法的滤波器，代码如图3-4所示，图3-3为优化后的资源占用情况和时钟总结情况，又分析可以看出 图3-3 HLS优化的结果 图3-4 HLS代码 在仿真完成后，生成IP核并导入Vivado创建工程，使用MATLAB生成参考信号和系统输入信号，并写入文本，再制作成Vivado可用的.coe文件，在Vivado
79000编辑于 2025-07-08 - 来自专栏宫水三叶的刷题日记
【设计数据结构】实现一个 LRUCache
1 <= capacity <= 3000 0 <= key <= 3000 0 <= value <= 最多调用 3 * 次 get 和 put 基本分析 LRU 是一种十分常见的页面置换算法 来理解，假设我们有容量为 的 LRUCache 和 测试键值对 [1-1,2-2,3-3] ，将其按照顺序进行插入 & 查询： 插入 1-1，此时最新的使用数据为 1-1 插入 2-2，此时最新使用数据变为 2-2 查询 1-1，此时最新使用数据为 1-1 插入 3-3，由于容器已经达到容量，需要先淘汰已有数据才能插入，这时候会淘汰 2-2，3-3 成为最新使用数据 键值对存储方面，我们可以使用「哈希表」
93830发布于 2021-06-23 - 来自专栏华章科技
手把手教你用直方图、饼图和条形图做数据分析（Python代码）
决定分点 分布区间如表3-3所示。 ? ▲表3-3 分布区间 4. 绘制频率分布直方表 根据分组区间得到如表3-4所示的频率分布表。 绘制频率分布直方图 若以2014年第二季度“捞起生鱼片”这道菜每天的销售额组段为横轴，以各组段的频率密度（频率与组距之比）为纵轴，表3-4中的数据可绘制成频率分布直方图，如代码清单3-3所示。 代码清单3-3 “捞起生鱼片”的季度销售情况 import pandas as pd import numpy as np catering_sale = '.. 3可得季度销售额频率分布直方图，如图3-3所示。 ▲图3-3 季度销售额频率分布直方图 02 定性数据的分布分析 对于定性变量，常常根据变量的分类类型来分组，可以采用饼图和条形图来描述定性变量的分布，如代码清单3-4所示。
2.5K11发布于 2020-06-18 - 来自专栏宫水三叶的刷题日记
【设计数据结构】实现一个 LRUCache（手写双向链表入门题）
// 返回 3 lRUCache.get(4); // 返回 4 提示： 最多调用 次 get 和 put 基本分析 LRU 是一种十分常见的页面置换算法 可以通过 来理解，假设我们有容量为 的 LRUCache 和 测试键值对 [1-1,2-2,3-3] ，将其按照顺序进行插入 & 查询： 插入 1-1，此时最新的使用数据为 1-1 插入 2- 2，此时最新使用数据变为 2-2 查询 1-1，此时最新使用数据为 1-1 插入 3-3，由于容器已经达到容量，需要先淘汰已有数据才能插入，这时候会淘汰 2-2，3-3 成为最新使用数据 键值对存储方面
68950编辑于 2022-04-07 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习3-3 统计学生平均成绩与及格人数
练习3-3 统计学生平均成绩与及格人数 本题要求编写程序，计算学生们的平均成绩，并统计及格（成绩不低于60分）的人数。题目保证输入与输出均在整型范围内。
8.1K50发布于 2020-09-15 - 来自专栏闵开慧
hadoop压缩与解压
如对声音和图像等特殊数据的压缩，就可以采用有损的压缩方法，允许压缩过程中损失一定的信 息，换取比较大的压缩比；而对音乐数据的压缩，由于数据有自己比较特殊的编码方式，因此也可以采用一些针对这些特殊编码的专用数据压缩算法 所有的压缩算法都会考虑时间和空间的权衡，更快的压缩和解压缩速度通常会耗费更多的空间（压缩比较低）。 需要注意的是，有些压缩算法的压缩和解压 缩速度会有比较大的差别：gzip和zip是通用的压缩工具，在时间/空间处理上相对平衡，gzip2压缩比gzip和zip更有效，但速度较慢，而且 bzip2的解压缩速度快于它的压缩速度 为了支持多种压缩解压缩算法，Hadoop引入了编码/解码器。与Hadoop序列化框架类似，编码/解码器也是使用抽象工厂的设计模式。目前，Hadoop支持的编码/解码器如表3-3所示。 表3-3 压缩算法及其编码/解码器 ? 同一个压缩方法对应的压缩、解压缩相关工具，都可以通过相应的编码/解码器获得。
2.1K80发布于 2018-03-30
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