2.12 执行计划并取得数据行

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数据资产价值评估：数据建模时如何衡量数据价值的7个维度——利弊权衡分析
AI天才研究院
08-06 1584
在数据资产价值评估过程中，如何对不同维度进行评估、比较，以找到最优的数据资产配置方案？传统方法主要基于概率论模型和风险控制理论，目前已被机器学习、人工智能等新型技术所取代。在本文中，我们将介绍一种基于信息论和博弈论的方法——“利弊权衡分析”（Value Analysis by Imbalanced Quantitative Reasoning）——用来评估不同维度的数据资产价值。
Greenplum学习笔记之二【执行计划】
weixin_41197407的博客
02-04 2425
1. 如何产生执行计划 explain和explain analyze，都可以显示执行计划 EXPLAIN ANALYZE运行语句后除了显示计划外，还有下列额外的信息： 运行该查询消耗的总时间（单位毫秒） 计划几点操作中涉及的segment数量 查询中产生最多行的segmen的segmentID以及最大行数 操作中所使用的内存 从产生最多行的segment中检索第一行所花费的时间，以及从该segment中检索所有行所花费的时间 explain和explain analyze的区别： explai
mysql 分析explain命令调优执行sql的计划2
健康平安的活着的专栏
03-14 2249
一 排查慢sql的步骤 1.通过top命令 排查mysql进程使用cpu的占有率 2.通过show full processlist； 抓取慢sql。 通过mysql -uxxx -pxxx 进入mysql命令行，输入：show full processlist； 3.通过explain 查看sql执行计划 二 mysql的explain执行计划详解 2.1 概述 2.2 id列 2.3selectType 2.4Type列 type.....
[离线数仓] 总结一、数据采集
weixin_44428807的博客
12-29 1075
服务名称子服务服务器hadoop111服务器hadoop112服务器hadoop113HDFSNameNode√DataNode√√SecondaryNameNode√YarnResourcemanager√NodeManager√√ZookeeperZookeeper Server√√√Flume（采集日志）Flume√KafkaKafka√√√Flume（Kafka日志）Flume√Flume（Kafka业务）Flume√Hive√MySQLMySQL√DataX√Spark√√√DolphinSche
大数据分析与内存计算学习笔记
m0_74972727的博客
04-27 1662
Line类的第一个参数表示其位置，第二个参数表示另一个端点，Line放缩的时候，其中点位置不变，长度按倍数放缩（注意，缩放时，其两个端点信息也改变了），另外，Line的move行为影响了另一个端点，需要对move方法进行重载。另外直线类Line和圆类Circle都混入了Drawable特质，要求对draw进行重载实现，其中类Line的draw输出的信息样式为“Line:第一个端点的坐标--第二个端点的坐标)”，类Circle的draw输出的信息样式为“Circle center:圆心坐标,R=半径”。
05、hive数据仓库介绍及搭建
小菜菜的博客
06-24 2642
Hive起源于Facebook（一个美国的社交服务网络）。Facebook有着大量的数据，而Hadoop是一个开源的MapReduce实现，可以轻松处理大量的数据。 但是MapReduce程序对于Java程序员来说比较容易写，但是对于其他语言使用者来说不太方便。此时Facebook最早地开始研发Hive，它让对Hadoop使用SQL查询（实际上SQL后台转化为了MapReduce）成为可能，那些非Java程序员也可以更方便地使用。hive最早的目的也就是为了分析处理海量的日志。 Hi
数据结构 第二章 线性表(2)
weixin_62917800的博客
04-06 2100
2.5 线性表的链式表示和实现 2.5.1单链表的定义和表示 线性链式存储结构的特点是：用一组任意的存储单元存储线性表的数据元素（这组存储单元可以是连续的，也可以是不连续的）。因此，为了表示每个数据元素与其直接后继数据元素之间的逻辑关系，对数据元素来说，除了存储器本身的信息之外，还需存储一个指示其直接后继的信息（即直接后继的存储位置）。这两部分信息组成数据元素的存储映像，称为结点(node)。它包括两个域：其中存储数据元素信息的域称为数据域；存储直接后继存储位置的域称为指针域。指针域中存...
[数仓]一、离线数仓（日志数据采集）
weixin_44428807的博客
07-06 1964
G:\Bigdata\Projects\电商数仓4.0数据仓库（ Data Warehouse ），是为企业制定决策，提供数据支持的。可以帮助企业，改进业务流程、提高产品质量等。和等就是各行业在处理事务过程中产生的数据。比如用户在电商网站中登录、下单、支付等过程中，需要和网站后台数据库进行增删改查交互，产生的数据就是业务数据业务数据通常存储在MySQL、Oracle等数据库中。：用户在使用产品过程中，通过埋点收集与客户端产品交互过程中产生的数据，并发往日志服务器进行保存。
数据结构(C语言版）-第二章线性表
qq_43071699的博客
07-12 1657
ADT List操作结果：构造一个空的线性表L初始条件：线性表L已存在。操作结果，销毁线性表L。初始条件：线性表L巳存在。操作结果：将L重置为空表。初始条件：线性表L已存在。操作结果：若L为空表，则返回 TRUE, 否则返回 FALSE。初始条件：线性表L已存在。操作结果：返回L中数据元素个数。初始条件：线性表 已存在， 1i操作结果：用e返回L中第i个数据元素的值。初始条件：线性表L已存在， compare() 是数据元素判定函数。
01 数据结构和算法概述、线性表
weixin_52341045的博客
07-20 487
数据结构和算法概述、线性表
flink-1.13.6-bin-scala_2.12.tgz资源下载
05-30
1. **流处理**：Flink 支持无界和有界数据流的处理，允许开发者定义数据流转换并实时处理输入数据。它支持窗口操作，可以灵活地处理时间窗口，如滑动窗口、会话窗口等。 2. **批处理**：尽管 Flink 最初设计用于流...
Oracle SQL高级编程
06-01
2.12 执行计划并取得数据行 50 2.13 SQL执行——总览 52 2.14 小结 53 第3章 访问和联结方法 55 第4章 SQL是关于集合的 95 第5章 关于问题 116 第6章 SQL执行计划 137 第7章 高级分组 170 第8章 分析函数 197 第9章...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
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