一维数组的定义声明数组分配空间创建数组元素并赋值 前2个步骤语法如下： 数据类型[] 数组名称； //声明一维数组 数组名称=new 数据类型[个数]； //分配内存给数组//filename 一维数组
public class test{
public static void main(String[] args) {
int i;
int[] a;
a=new int[5];
经常听到有人说“数据表太大了，需要分表”，“xxxx了，要分表”的言论，那么，到底为什么要分表？难道数据量大就要分表？mysql数据量对索引的影响本人mysql版本为5.7新增数据测试为了测试mysql索引查询是否和数据量有关，本人做了以下的测试准备：新建4个表article1，article2，article3，article4，article5 每个表分别插入20万，50万，100万，200万
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2024-03-11 11:04:41
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在数据分析和报告中，MySQL的`GROUP BY`语句常被用于多维度聚合数据。无论是进行销售分析、客户行为分析，还是产品性能监控，多维度统考对数据的分组、计数和统计都显得尤为重要。本文将详细讨论如何在MySQL中实现“group by 多维度统考”，涵盖环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧以及扩展应用等结构，以指导读者在实际操作中从容应对。
### 环境准备
在开始之前，我们需要
一 简介Apache ShardingSphere是一款开源的分布式数据库中间件组成的生态圈二 成员包含Sharding-JDBC是一款轻量级的Java框架，在JDBC层提供上述核心功能，使用方式与正常的JDBC方式如出一辙，面向Java开发的用户。Sharding-Proxy是一款实现了MySQL二进制协议的服务器端版本，类似于网易的cetus,爱可生的dble等Sharding-S
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2023-11-07 19:35:38
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多维数组声明
数据类型[][] 数组名称; 数据类型[] 数组名称[]; 数据类型数组名称[][];以上三种语法在声明二维数组时的功能是等价的。同理，声明三维数组时需要三对中括号，中括号的位置可以在数据类型的后面，也可以在数组名称的后面，其它的依次类推。 例如:int[][] map; char c[][]; 和一维数组一样，数组声明以后在内存中没有分配具体的存储空间，也没有设定数组的长度。&n
# 理解与实现 Python 中的多维度列表
在 Python 中，多维度列表（通常称为嵌套列表）对于存储和组织数据十分有用。无论是用于处理矩阵、游戏地图，还是其他复杂数据结构，理解如何创建和使用多维度列表是基础且重要的技能。接下来我们将详细介绍如何实现多维度列表。
## 1. 整体流程
在实现多维度列表时，我们可以将整个过程分为几个简单的步骤。以下是这些步骤的概览：
| 步骤编号 | 步
需求：一个现有量查询界面，需要按照不同维度查询：输入了物料，显示物料在各个子库下的现有量；不输物料，输入子库，则显示所有物料在这个子库下的现有量，以物料子库的维度查询；不输入物料和子库，直接查询某库存组织该物料的现有量；分析：由于查询维度不同，分别为明细维度，按子库汇总维度，按组织汇总维度，因此同一段视图逻辑不能满足需求；解决方式：1.采用UNION ALL方式，联合多段试图，并加上一个字段作为分
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2023-08-24 17:29:57
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排序算法在算法界是一个怎么样的存在？就好像在学术界中数学的地位，说直接用好像用不上，可是不会做起事情来总会捉襟见肘，左支右绌。找工作的时候，有的面试官甚至会让我们手写排序算法。既然排序算法如此重要，就让我们一起去夯实基础，切切实实得掌握它吧。前言先讲两个重要的概念。1.所谓稳定排序就是指数组中相等的元素在排序过后前后顺序不变。2.排序算法的平均复杂度是有下限的，为nlog(n)。所以大家不要再想着
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2023-10-16 22:21:15
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# Python 多维度 NumPy 数组转成 List 的详细指南
在数据处理和科学计算中，NumPy 是一个极为重要的库。它提供了一个强大的多维数组对象和许多对数组操作的功能。在某些情况下，我们可能需要将 NumPy 数组转换为 Python 的原生列表（list）。这篇文章将深入探讨这一过程，并通过代码示例和可视化流程图进行说明。
## 1. NumPy 数组基础
NumPy 提供了一
目录一.背景二.维度爆炸&下游易用三.如何优化1.grouping sets字句2.lateral view + 自定义维度list3.通过配置文件,维护维度list一.背景数仓建设中经常会有多个维度灵活组合看数的需求，这种多维分析的场景一般有两种处理方式即时查询适合计算引擎很强，查询灵活，并发量不大的场景数据链路：明细数据hive表-> MPP计算引擎预计算适合有固定模式的聚合查询
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2023-12-03 14:10:01
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数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一些有效的多维数据可视化策略（范围从 1 维到 6 维）。一、可视化介绍描述性分析（descriptive analytics）是任何分析生命周期的数据科学项目或特定研究的核心组成部分之一。数据聚合（aggregation）、汇总（summarizat
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2024-08-30 20:55:31
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python 对一组list数据，进行区间划分，按照大小排序并返回索引值：一、对一组纬度数据进行排序：二、将lat数据按照10为区间进行排序并统计每个区间存在的个数： 最近在对海洋数据进行处理时，对数据需要进行一些排序，数据匹配等操作； 现对我所希望实现的一些函数进行总结： 一、对一组纬度数据进行排序：现有4000多个纬度数据，从第0个至最后一个从-90°~90°随机分布。想要实现从-90°
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2023-10-01 11:58:09
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福哥答案2021-01-12：这个面试题很偏，连题意都不知道。多维表达式 (MDX) 是用于在 MicrosoftAnalysis Services 中处理和检索多维数据的查询语言。MDX 基于 XML for Analysis (XMLA) 规范，并带有特定于 SQL ServerAnalysis Services 的扩展。MDX 使用由标识符、值、语句、函数和运算符组成的表达式，Analysi
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2023-11-23 18:41:42
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# Java 多维度 Map 实现指南
## 引言
在 Java 开发中，多维度数据结构是一种常见的需求，尤其是处理复杂数据时。多维度 Map 可以用来存储和查询层级关系的数据，比如说，将一组用户信息按城市、性别等维度进行分类。在本文中，我将引导你一步一步地实现一个多维度的 Map，帮助你更好地理解其背后的原理与操作。
## 过程概述
在实现多维度的 Map 之前，我们需要明确整个流程。下
在这篇博文中，我将阐述如何解决“Java多维度排序”的问题。这是一个在许多工程应用中广泛遇到的需求，将多个维度的数据进行排序，以达成特定的业务逻辑目标。下面，我将从多个方面进行详细的分析。
## 协议背景
在连接不同的系统时，数据交换往往依赖于多种网络协议。多维度排序可以看作是这些数据通过网络传输的一个关键步骤。在这方面，我们可以借助于下图来理解网络协议之间的关系。
```mermaid
e
数据库存储的数据量从20世纪80年代的兆（M）字节及千兆（G）字节过渡到现在的兆兆（T）字节和千兆兆（P）字节，同时，用户的查询需求也越来越复杂，涉及的已不仅是查询或操纵一张关系表中的一条或几条记录，而且要对多张表中千万条记录的数据进行数据分析和信息综合，关系数据库系统已不能全部满足这一要求。
SOLAP产品是润乾公司为满足决策支持和多维环境特定查询和报
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2024-08-03 14:04:29
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List集合常用方法注意这是List集合独有的方法，并且一旦涉及到范围(比如subList方法)，总是左闭右开的。List不能单独声明，需要用到List的实现子类。List a = new ArrayList();
List b = new LinkedList();
List c = new Vector();注意事项 1. ArrayList 可以加入
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2023-09-01 09:59:08
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### PyTorch 中的多维度交换维度
在深度学习和机器学习的研究和应用中，数据的维度管理至关重要。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，它提供了强大的工具来处理多维张量。本文将探讨如何在 PyTorch 中交换张量的维度，并通过示例来展示这些操作的实际应用。
#### 为什么需要交换维度？
在进行神经网络训练时，数据的输入维度需要与模型的期望维度相匹配。有时，我们需要将数据的维度重
作为近年来持续的热点，区块链受到了广泛的关注。对于区块链，一千个人心中可能会有一千个不同的理解。由于所在的角度不同，大家的理解会千差万别。有人认为是一种去中心化的协议，能够降低第三方信用中心带来的风险；有人认为是一个由多种技术集合的技术，可以为各参与方提高效率，降低成本；当然，从各类虚拟货币来看，也有人会认为是一种发行ICO的诈骗工具。 从某方面来说，上面的理解都没有错，如果非要给区块链一个
分库和分表是架构必经之路，我想问问你是怎么分库和分表？很多系统在设计之初就没有考虑过后期的分库与分表，甚至开发团队没有架构和DBA人员，开发团队也比较年轻，对于数据库的架构定义非常随意，满足当前需求即可。实际上数据库结构等同于建筑里面的地基，地基没有打好，后面的优化都是徒劳的，最终不得不重构数据库结构。那么你是怎样分库分表的？任何系统数据流都是漏斗形状的，数据库是漏斗末端，架构设计是尽量在前端计算
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2023-09-07 21:07:20
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