前言 oracle数据库执行drop index index_name 时报指定的索引不存在。 select * from user_ind_columns where index_name='unq_fileKey';能查到唯一索引执行 drop index unq_fileKey;却提示如题错误 原因分析 是因为oracle数据库中索引名称是区分大小写的，最好用双引号把索引名称
===========================删除用户==============================由于资源占用，oracle报错01940，解决方案如下： 1.首先将索要删除的用户锁定，这句必须执行，否则之后杀死进程无效！ alter user 用户名 account lock; 2.从【v$Session】表查看当前用户占用资源，有使用资源的情况
1、sql语法 一些重要的SQL命令： SELECT - 从数据库中提取数据 UPDATE - 更新数据库中的数据 DELETE - 从数据库中删除数据 INSERT INTO - 向数据库中插入新数据 CREATE DATABASE - 创建新数据库 ALTER DATABASE - 修改数据库 CREATE TABLE - 创建新表 ALTER TABLE - 变更（改
由于比较简单，这里直接贴代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; struct node1 { int sum;//苹果总数 int drop[1010];//记录每轮掉落 int drop_sum;//掉落总数 } apple[1010]; int N, M, i, j, T = 0, k, P = 0; int main() { scanf("%d %d", &N, &M);
本题比较简单，这里直接贴代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; struct node1 { int sum;//苹果总数 int op[1010];//对苹果树的m[i]个操作 int drop;//是否掉苹果 } apple[1010]; int N, i, j, m, T = 0, D = 0, E = 0; int main() { scanf("%d",
小明种苹果续 几分钟码完的代码交上去50分百思不得其解，终于还是搜了一下博客才知道有很多“英雄所见略同”的博客qwq D统计的是发生落果的树的数目，写程序时一旦发生落果就D++，同一棵树可能多次落果，但是这样写D会统计多了，最后改成根据drop数组重新统计了D 这个教训就是，虽然把一
写在前面 一、为什么要引入类别变量：对现有的数据进行预处理，再训练模型，使得训练出来的模型效果更好 二、什么是类别变量：类别变量又名分类变量，顾名思义，类别变量就是能表示类别的名词，比如说，男，女；汽车制造业，手工业，农业等。 本文基于kaggle教程介绍三个方法 1、丢弃分类变量 impo
下面借这篇blog记录一些阅读笔记，如果问题，恳请指出。 文章目录 前言1.Vision Transformer结构1.1 Patch and Positional Encoding1.2 Transformer Encoder Block1.3 Classifier head 2.Vision Transformer细节2.1 performance2.2 hybrid architecture2.3 computational co
202104-2邻域均值 这道题使用的优化方式主要是前缀和数组。因为用二维前缀和感觉有点麻烦就只用了一维前缀和，因为r<=10，复杂度尚可以接受。 虽然每次需要计算的是一个区域，但该区域是由一个像素为中心的，所以需要扫描每一个像素得到该像素的邻域均值判断是否处于较暗区域。 邻
首先要在数据库中开启binlog，在配置文件中加入这一句。 [mysqld] datadir=/var/lib/mysql socket=/var/lib/mysql/mysql.sock log-error=/var/log/mariadb/mariadb.log pid-file=/run/mariadb/mariadb.pid log-bin=mysql-bin 用此命令可以查
利用（drag和drop)，抓取对象以后拖到另一个位置。 拖前： 拖后：
丢弃法 无偏差加入噪音 对于x加入噪音得到x' \[x_i'=\begin{cases} 0，概率p\\ \frac{x_i}{1-p}， 其它 \end{cases} \]对其计算期望得 \[E(x_i')=p\cdot0+(1-p)\cdot\frac{x_i}{1-p}=x \]在神经网络中可视化即 未使用dropout： 使用drop随机丢弃： 另外，drop只在训练中使用，在测试中，
一、创建表空间： - -TEST_TEMP 临时空间名称 CREATE TEMPORARY TABLESPACE TEST_TEMP TEMPFILE 'D:\TEST_TEMP.dbf' SIZE 50m AUTOEXTEND ON NEXT 50m MAXSIZE 20480m EXTENT MANAGEMENT LOCAL; - - 表空间名称 TEXT_DATA CREATE TABLESPACE TEST_DATA LOGGING DA
一、以 sys管理员身份登录sqlplus，打开命令行（cmd.exe），语法： sqlplus sys/Manager001 as sysdba 二、创建独立的表空间 create tablespace USER_TEST_DATA logging datafile 'C:\app\Andy\oradata\orcl\usertestdata.dbf' size 50m autoextend on next 50m maxsize 20480m extent m
jQuery+css实现点击下拉列表 实现效果： HTML代码如下： <section class="drop-down"> <ul> <li> <div class="dp-title open"> <img class="" src="
前言： 1.当我们想要清空某张表时，往往会使用truncate语句。大多时候我们只关心能否满足需求，而不去想这类语句的使用场景及注意事项。本篇文章主要介绍truncate语句的使用方法及注意事项。 1.truncate使用语法 truncate的作用是清空表或者说是截断表，只能作用于表。truncate的语法很
1.执行sql SELECT concat('DROP TABLE IF EXISTS ', table_name, ';') FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'ye_db1'; 2.在执行sql DROP TABLE IF EXISTS config_codes; DROP TABLE IF EXISTS cust_10; DROP TABLE IF EXISTS cus
（1）DELETE语句执行删除的过程是每次从表中删除一行，并且同时将该行的删除操作作为事务记录在日志中保存以便进行进行回滚操作。 TRUNCATE TABLE 则一次性地从表中删除所有的数据并不把单独的删除操作记录记入日志保存，删除行是不能恢复的。并且在删除的过程中
1.数据库版本控制 pdman 导出的sql语句修改点：a.删表语句从 drop table 改为 drop table if exists b.若默认值或取值有0值的日期 select @@sql_mode 去掉日期的零值限制，set @@sql_mode="xxxxx"; 不能直接连接数据库进行修改推送 个别
用法: drop table 表名 truncate 表名 delete from 表名 区别： 1、drop table 作用是删除表,表内容和表结构一起删除。 2、truncate 作用是从数据库中清除一个表，表结构还保留。 3、delete from 作用是删除表内容，还保留表结构，通常结合where条件使用。（delete table tb where 条件
做项目的时候遇到了一个需求，拖拽按钮到指定位置，添加一个输入框。 基本思路： 基本按钮添加指定位置里面写好需要的输入框，只不过用v-show隐藏起来，拖拽触发条件显示输入框，同时隐藏按钮给按钮加可拖动标签，给指定位置加可放置标签拖动按钮到指定位置，改变显示条件，输入框显示出来，按钮
boost::hana::drop_front_exactly用法的测试程序 实现功能 C++实现代码 实现功能 boost::hana::drop_front_exactly用法的测试程序 C++实现代码 #include <boost/hana/assert.hpp> #include <boost/hana/drop_front_exactly.hpp> #include <boost/hana/equal.hpp>
使用gulp 执行项目构建时遇到报错： GulpUglifyError: unable to minify JavaScriptCaused by: DefaultsError: `warnings` is not a supported option 经查询应该是uglify-js新版本（我这装的是3.13.10）对以下gulpfile.js中的代码片段写法不支持： uglify({
pandas 是常见的数据分析使用的库，那么如何删除列或者行呢（行和列的差距就在axis=1和0的区别了）axis默认是等于0 第一个是drop()方法 #比如说，我们先做个数据 import numpy as np from pandas import DataFrame a=DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(3,5)),index=["a
1、单表千万级数据量 子查询 where in 要比 where exists 快（查询时间差了100倍） 2、需要对datetime类型进行group by时（众所周知，函数不走索引），把日期的值拆分，比如要按日进行分组，则增加字段int 存放yyyyMMdd（为什么不是varchar，尽量用int等小字节，加快速度） 3、数据量不大的临时表
