调剂一下阅读口味，读红楼梦自认为索引，不是我辈凡夫俗子所能做好的一件事，或者说索引不是读者，必须应该去了解的内容，然而适当的探佚，和多数的以文本内容的解读才是我最喜欢做的事，这篇文章就来说一个红楼梦关于柳湘莲的八卦

自然流量他就是APP软件搜索引擎通过那一系列的程序而产生的流量而自然流量中最多流量的就是搜索流量产品的搜索流量，买家数达标还有趋势热销款“趋势热销款”标签商品要通过提升近七天的交易额还有买家数达标，就可以升级成金冠商品

百度贴吧的艺术创意来自于百度搜索CEO，融合百度搜索引擎创建一个线上的互动平台，让这些对同一个话题讨论喜欢的大家集聚在一起，便捷地进行沟通交流和互帮互助。

在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。

leetcode724.寻找数组的中心索引题目描述给定一个整数类型的数组nums，请编写一个能够返回数组“中心索引”的方法。

，我之前的态度一直是上知乎、上搜索引擎搜一下不就知道了。但读者对我这个态度很不满意，他们说，“我在问你，又不是问知乎，问搜索引擎。”你还别说，读者说得有道理。于是我想，那就推荐一些吧。

2.fplot函数可以绘制函数的图像，输入一个函数的句柄或者字符串，然后绘制该函数在给定区间内的图像。fplot可以绘制一些在直角坐标

这段代码的主要功能是通过Elasticsearch与一个索引（index）进行交互，读取本地文本文件中的callid，并根据callid更新索引中相关文档的字段值。

定义了一个名为delete_index的函数，它接受一个索引名称列表作为参数，遍历列表并对每个索引执行如下操作：检查该索引在Elasticsearch集群中是否存在。

背景以前工作学习中，一直被告诫不要使用外键，所以也没有仔细整理过。这里记录一下笔记。外键是什么？MySQL的外键（ForeignKey）是一种关系型数据库中用于建立表与表之间关联关系的重要工具。外键定义了两个表之间的引用关系，它连接了两个表，使它们之间建立起一定的联系。外键用于维护表与表之间的一致性和完整性，确保数据的准确性和可靠性。如何定义在创建表时，可以使用FOREIGNKEY关键字来定义外键

基于大数据的机器学习（三）Spark机器学习库MLlib二、机器学习流水线（一）机器学习流水线概念（二）流水线工作过程（三）构建一个机器学习流水线三、特征提取和转换（一）特征提取：TF-IDF（二）特征转换：标签和索引的转化四

目录一、实验目的与要求二、实验内容三、主要程序清单和程序运行结果第1题第2题第3题第4题四、实验结果分析与体会一、实验目的与要求（1）通过本次实验，学生应掌握字符串索引、切片和一些常用方法的使用；（2）

写代码的时候感觉思路还行，虽然老是在细节出错，比如少加了个[i]索引之类的，类名对错了。到今天成绩差不多出来完了，比较担心的英语还好，因为考英语那天感冒头疼没好，在考场手都冻紫了。。。

文章关键词ChatGPT,可信来源,信息搜索,社交媒体平台,自媒体策略,搜索引擎,信息核对,数据总结,搜索结果验证,内容生成与总结一问一答：Q:ChatGPT在没有使用“要求来源”提示词时的回答与使用后有什么不同

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关于最后为什么returnleft，其实可以这么理解：首先没有找到时，l与r肯定反了，不够成区间，且相差不会超过1，跳出前的情况可以分为一下两种：lr相等(l==r==mid)此时有可能是l右移超过了r

：开发语言项目数量Rust项目3Python项目3JavaScript项目1TypeScript项目1C项目1C++项目1PowerShell项目1非开发语言项目1SubQuery:面向web3的数据索引框架创建周期

MySql索引底层数据结构索引的本质索引是帮助MySQL高效获取数据的排好序的数据结构很多文章都讲过，Mysql底层的数据结构是通过B+Tree实现的，那具体为什么要用这种结构来实现呢？

以下是一个元组的例子：fnmain(){lettup:(i32,f64,u8)=(500,6.4,1);//通过索引访问元组的元素p

mysql体系结构连接层服务层引擎层（索引）存储层存储引擎存储引擎是基于表建立的，默认是innoDBshowcreatetabletb;查看当前数据库支持的存储引擎showengines;InnoDB特点

总会在某年的某个时间段，流连忘返在这个时间段的开闭区间的交替中，虔诚地合拢十指，望着十二点的夜空，像个基督信徒般许愿：“让世人永远安好。”

切片的语法形式为[起始索引..结束索引]，其中起始索引是切片的起始位置的索引值，结束索引是切片终止

全书逻辑清晰，语言简练，插图丰富，还将常见问题适用哪些工具列出了清晰的索引，便于

接下来，get()方法会根据哈希码确定该键在HashMap内部数组中的索引位置。通过执行位运算，将哈希码映射到数组的某个位置。在找到对应的索引位置后，get()方法会检查该

这种连续的存储方式使得数组的随机访问非常高效，可以通过索引直接访问任何位置的元素。然而，当需要频繁地插入、删除元素时，数组的性能可能不如链表。链表

文章目录一、B+树的结构特点二、B+树存储数据三、B+树和B树的对比四、B+树在数据库中的应用一、B+树的结构特点1.非叶子节点仅具有索引作用，也就是说，非叶子节点只能存储Key,不能存储value2.

数据清洗大百科：从基础到高级，解锁数据处理的奇妙世界1.判断缺失值2.删除空值3.填补空值4.替换元素5.分割元素6.数据类型转换7.去重8.大小写转换9.重命名列10.自定义函数应用11.合并与连接12.索引重置

资源限制内存限制：256.0MBC/C++时间限制：1.0sJava时间限制：3.0sPython时间限制：5.0s问题描述给出一个n长的数列，再进行m次询问，每次询问询问两个区间[L1,R1]，[L2

目录排序的概念：排序算法的实现：插入排序：希尔排序：选择排序：堆排序：冒泡排序：快速排序：快速排序的基本框架：1.Hoare法2.挖坑法3.前后指针法快排的优化：1.三数取中法选key2.小区间使用插入排序优化代码

目录全文检索全文检索的原理什么是倒排索引ElasticSearch介绍ElasticSearch应用场景ElasticSearch下载安装（windows）客户端Kibana安装Elasticsearch

定义cic_ici为位置iii已经被踩了多少次那么，我们贪心的从111开始枚举跳到的第一个蹦床，设当前枚举到第iii个蹦床由于最终这个蹦床的sis_isi会被踩到只剩111，所以肯定会对区间[i+2,min⁡

我们设fif_ifi为前iii栋房屋可以得到的最大美丽值，且val⁡(l,r)\operatorname{val}(l,r)val(l,r)表示区间[l,r][l,r][l,r]内最矮的楼房的美丽值。

使用索引：为查询频繁的列创建索引，可以显著提高查询速度。但请注意，索引并非万能，过多或不当使用的索引反而会影响性能。优化JOIN操作：尽量减少复杂的JOIN操作，JOIN操作越多，查询效率越低。

描述统计：仅仅适用于正态分布（可以存储为标准化数据）数值变量：仅适用对称分布等级与计数：不能用描述3.探索探索估计95%置信区间三要素：干预措施+受试对象+实验效应指标（因变量）正态性检验：样

文章目录1.题目示例提示2.解答思路3.实现代码结果4.总结1.题目给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。

在2017年12月31日，也就是去年的最后一年，一只金毛犬死在了大街上并被人拍照片挂到了网上，在过了一天后的1月1日，引起了网民们的极大关注，殊不知，这只死去的金毛犬导致了更严重的后果。紧接着，打死金毛犬的凶手—一名派出所民警被人人肉出来，更有甚者，一些爱狗人士还去这位民警家去寄送花圈，给当事人家属造成了很大的影响，更可怕的是，该民警的人肉信息被挂到了国外，导致全世界的人都知道了这起事件。然而事实

前言：还记得上一章说的直方图吗，当区间无线细分以后就会拟合出一条分布抽样分布：假设说统计身高image.png假设你随机抽取一个人，那么他的身高很大概率会在5-6尺之间那么我们对区间无限细分image.png

回归VS分类回归估计一个连续值分类预测一个离散类别从回归到多类分类回归单连续数值输出输出的区间：自然区间R\mathbb{R}R损失：跟真实值的区别分类通常多个输出（这个输出的个数是等于类别的个数）输出的第

今天带来的第一个就是——万磁搜注：此款软件适用于安卓机这款软件有着强大的搜索引擎，能够同时搜索多个资源，速度快效率高，方便快捷，一键搜索，找到你想要的资源。很多人表

总结：InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，聚簇索引就是按照每张表的主键构造一颗B+树，同时叶子节点中存放的就是整张表的行记录数据，也将聚集索引的叶子节点称为数据页。

首先需要知道的是MySQL中都是是用B+树来实现底层数据结构的。首先需要介绍一下B+树。B+树介绍如图所示就是一颗B+树，这里简单介绍一下B+树的结构和特点。图中浅蓝色的块称之为一个磁盘块，其中每个磁盘块中包含几个数据项(深蓝色块，也叫关键字)和指针(黄色块)，如磁盘块1包含数据项17和35，包含指针P1、P2、P3，P1表示小于17的磁盘块，P2表示在17和35之间的磁盘块，P3表示大于35的磁

1数据结构及算法基础1.1索引的本质官方定义：索引(Index)是帮助MySQL高效获取数据的数据结构本质：索引是数据结构查询是数据库的最主要功能之一。

1.公链及主权公链；2.数字货币交易所；4.DApp技术供应商；5.币和Token支付结算流通体系；6.数字链金融服务；7.ICO的服务商；8.区块链周边，大会议活动、媒体门户、搜索引擎及门户、直播路演

聚簇索引聚簇索引定义：在InnoDB的聚簇索引的叶子节点存储的是行记录（其实是页结构，一个页包含多行数据），InnoDB必须要有至少一个聚簇索引。可以直接定位到行记录。

目录聚簇索引（聚集索引）聚簇索引的优缺点辅助索引（非聚簇索引）InnoDB索引实现主键索引InnoDB的辅助索引MyISAM索引实现主键索引辅助索引（Secondarykey）聚簇索引并不是一种单独的索引类型

聚簇索引（主键索引）非叶子节点上存储的是索引值，叶子节点上存储的是整行记录。非聚簇索引（非主键索引、二级索引）非叶子节点上存储的都是索引值，叶子节点上存储的是主键的值。非聚簇索引需要回表，IO消耗。

简介MySQL数据库没有单独的Sequence，只支持自增长(increment)主键，但是不能设置步长、开始索引、格式等，最重要的是一张表只能由一个字段使用自增，但有的时候我们需要多个字段实现序列号功

目录一、交换排序1.1冒泡排序1.2快速排序1.2.1hoare法1.2.2挖坑法1.2.3前后指针法1.3快速排序优化1.3.1三数取中法选key1.3.2递归到小的子区间使用插入排序1.4快排非递归版二

摘自官网MySQL使用索引进行以下操作：WHERE条件中，快速查找匹配的行。(快速查询数据)从准备查询的数据中消除多余行。如果可以在多个索引之间进行选择，则MySQL通常会使用查找最少行数的索引。

Mysql什么时候不能用索引？（索引失效？）索引的底层原理是什么？mybatis相比于原生的api，特性是什么？mybatisplus相比于mybatis，优势在哪？