作为一名DBA，选择自己的数据存储在什么上面，应该是最基本的事情了。但是很多DBA却容易忽略了这一点，我就是其中一个。之前对raid了解的并不多，本文就记录下学习的raid相关知识。一、RAID的基础知识【定义】RAID(Redundant Array of Independent Disk)是一种独立冗余磁盘阵列。1、为什么要使用RAID?我们知道，单块磁盘无论是从性能上、容量上、还是安全上都存
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2023-12-01 08:49:46
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所谓锁，为保证数据的一致性，对共享资源的在被并发访问变得有序的一种规则。 不同的MySQL存储引擎，有不同的锁机制或锁实现；总的来所，使用了三种锁级别，行级锁（row-level）、页级锁（page-level）、表级锁（table-level），依次锁定的资源粒度逐渐减小，锁资源是随着锁定资源粒度的减小，锁定同样数据需要的内存数量越来越多，算法也越来越负责，但同时应用程序遇到锁等待的可能也越来
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2023-09-14 16:31:43
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SQL 匹配 _ 和 %SQL的模式匹配允许你使用“”匹配任何单个字符，而“%”匹配任意数目字符（包括零个字符）。在 MySQL中，SQL的模式缺省是忽略大小写的。
注意在你使用SQL模式时，你不能使用=或！=；而使用LIKE或NOT LIKE比较操作符。
语法：SELECT 字段 FROM 表 WHERE 某字段 Like 条件
其中关于条件，SQL提供了两种种匹配模式：
1. 百分号（%）
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2024-09-23 13:10:15
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# mysql存储临界矩阵
在数据处理和存储领域，临界矩阵是一种常见的数据结构，用于表示两个实体之间的关系。在数据库中，我们可以使用MySQL来存储这种关系，以便于查询和分析。在本文中，我们将介绍如何在MySQL中存储临界矩阵，并提供相应的代码示例。
## 什么是临界矩阵？
临界矩阵是一个二维数组，其中行和列代表两个实体，而每个元素代表这两个实体之间的关系。通常，这种关系是二元的，即存在与否
原创
2024-04-05 03:59:05
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引言本篇将分析学习构成Mysql数据库和InnoDB存储引擎表的各种类型文件，具体分为：参数文件、日志文件、套接字文件、pid文件、表结构定义文件、InnoDB存储引擎文件。1、参数文件1.1、查看my.cnf文件mysql --help | grep my.cnfcat /etc/my.cnf my.cnf.png1.2、查看所有参数SHOW VARIABLES 参数文件.png2、日志文件日志
一、行逻辑链接的顺序表实现矩阵乘法 矩阵相乘的前提条件是：乘号前的矩阵的列数要和乘号后的矩阵的行数相等。且矩阵的乘法运算没有交换律，即 A*B 和 B*A 是不一样的。1、普通算法矩阵A: 矩阵B:由于矩阵 A 的列数和矩阵 B 的行数相等，可以进行 A*B 运算（不能进行 B*A 运算）。计算
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2023-12-09 11:25:18
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对于计算机我们肯定都很熟悉，它的内部有ALU进行算术和逻辑运算，可是他们运算得出的结果怎么办？扔掉吗？那这个计算就没有任何意义了。因此，那些计算出来的结果就需要存起来，于是就有了计算机内存。当打游戏或者编辑某个文档且进入尾声的时候，电源被切断的惨痛经历大家应该都经历过，再次打开电脑的时候，上次的数据都没了，这就是随机存取存储器，简称RAM，还有一种就是电源关闭了数据还在，这就是持久存储。上面的有没
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2024-08-24 17:25:25
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Python矩阵的基本用法mat（）函数将目标数据的类型转化成矩阵（matrix）1，mat()函数和array()函数的区别Numpy函数库中存在两种不同的数据类型（矩阵matrix和数组array），都可以用于处理行列表示的数字元素，虽然他们看起来很相似，但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果，其中Numpy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价。直接看
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2023-09-15 13:27:00
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一、整体介绍矩阵是很多科学与工程计算问题中研究的数学对象。这里研究的不是矩阵本身，而是如何存储矩阵的元。从而使矩阵的各类运算能够有效展开。用高级语言编制程序时，都是用二维数组来存储矩阵元。有些设计语言程序还提供了各种矩阵运算，用户使用非常方便。存储矩阵的一般方法是采用二维数组，其优点是可以随机地访问每一个元素，因而能够较容易地实现矩阵的各种运算，如转置运算、加法运算、乘法运算等。对于稀疏矩阵来说，
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2023-11-17 22:16:41
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一、数组的概念从本质上讲，数组与顺序表、链表、栈和队列一样，都用来存储具有 “一对一” 逻辑关系数据的线性存储结构。只因各编程语言都默认将数组作为基本数据类型，使初学者对数组有了 “只是基本数据类型，不是存储结构” 的误解。 不仅如此，数组和其他线性存储结构不同，顺序表、链表、栈和队列存储的都是不可再分的数据元素（如数字 5、字符 ‘a’ 等），而数组既可以用来存储不可再分的数据元素，也可以用来存
# MySQL如何存储邻接矩阵
邻接矩阵是一种用于表示图的结构形式，尤其在计算机科学中广泛应用于各种问题，如路径查找、网络流量分析等。在本篇文章中，我们将探讨如何在MySQL数据库中存储邻接矩阵，并通过示例来解决一个实际问题。
## 1. 什么是邻接矩阵？
邻接矩阵是一个二维数组，用于存储图中顶点之间的连接关系。在一个有n个顶点的图中，邻接矩阵是一个n x n的矩阵。矩阵中的每一个元素可以用
原创
2024-10-01 04:39:43
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行列式要求 要计算行列式，那么这个矩阵一定是一个方阵行列式性质行列式转置后值不变互换行列式中两行，值变为相反数行列式中两行成比例，行列式为0行列式中一行所有元素乘以一个数后加到另一行，行列式值不变 行列式的计算有很多方法：矩阵的行列式矩阵的行列式是一个可以从方形矩阵（方阵）计算出来的特别的数。矩阵是数的排列：这矩阵的行列式是3×6 − 8×4 = 18 − 32 =
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2023-12-19 19:56:34
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5.NumPy矩阵和通用函数 文章目录1、矩阵1.1、创建矩阵(np.mat()、.T、.I)1.2 从已有矩阵创建新矩阵(np,eye()、np.bmat())2、通用函数(np.frompyfunc()、np.zeros_like()、.flat)3、算术运算(np.add()、np.subtract()、np.multiply()、np.divide()、np.true_divide()、n
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2023-08-15 13:14:00
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matlab矩阵存储方式a = 1:120;
b = reshape(a,[2,3,4,5]);
b(:,:,1,1)= 1 3 5
2 4 6b是一个（2,3,4,5）的四维数组，它可以这么理解[每一列有2个元素，每一矩阵有3列，每一页有4个矩阵，一共有5页]（其中行，列大家都懂，页就像是几个矩阵叠起来写满一页）科学计算的时候，一定要搞清楚自己数
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2023-12-20 00:09:29
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# Java矩阵存储
矩阵是数学和计算机科学中常见的数据结构，它是二维数组的特殊形式。在Java中，我们可以使用二维数组或者使用类来表示和存储矩阵。本文将介绍如何在Java中存储矩阵，并给出相应的代码示例。
## 二维数组表示矩阵
在Java中，我们可以使用二维数组来表示矩阵。二维数组是一个由多个一维数组组成的数组，每个一维数组都表示矩阵的一行。二维数组的初始化和访问非常简单和直观。
``
原创
2023-12-19 08:32:48
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# Python中的存储矩阵
存储矩阵是计算机科学和数据分析中的一个重要概念。在Python中，我们能够方便地创建和操作矩阵，从而实现各种复杂的数据处理和分析任务。本文将深入探讨Python中存储矩阵的方法，包括使用列表、NumPy库、以及如何可视化矩阵数据。同时，我们还将展示一个简单的任务调度的甘特图，以帮助理解任务和时间的关系。
## 1. 矩阵的基本概念
矩阵是一个由行和列组成的二维数
原创
2024-09-19 06:04:14
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什么是对称矩阵（SymmetricMatrix）？对称对称-------看设一个N*N的方阵A，A中任意元素Aij，当且仅当Aij == Aji(0 <= i <= N-1 && 0 <= j <= N-1)，则矩阵A是对称矩阵。以矩阵的对角线为分隔，分为上三角和下三角。压缩存就是矩阵存储时只需要存储上三角/下三角的数据，所以最多存储n(n+1)/
原创
2016-04-18 19:25:27
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【定义】 所谓稀疏矩阵，假设在m×n矩阵中，有t个元素不为零，令δ=t/(m×n),δ为矩阵的稀疏因子，如果δ≤0.05，则称矩阵为稀疏矩阵。通俗的来讲，若矩阵中大多数元素的值为零，只有很少的非零元素，这样的矩阵就是稀疏矩阵。如图就是一个稀疏矩阵 【三元组表示】为了节省内存单元，需要对稀疏矩阵进行压缩存储。在进行压缩存储的过程中，我们可以只存储稀疏矩阵的非零元素，为了表示非零元素在矩阵中的位置，
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2023-07-14 22:21:03
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在数学上，矩阵是由方程组的系数及常数所构成的方阵。用在解线性方程组上既方便又直观。生活中通过矩阵多因素探索解决问题。程序如下：package JAVA_Project_01_04;//创建一个包
//在数学上，矩阵是由方程组的系数及常数所构成的方阵。用在解线性方程组上既方便又直观。生活中通过矩阵多因素探索解决问题。
//对数组进行初始化有两种方法：在声明变量时直接初始化；运用循环对其进行初始化。
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2023-08-15 10:08:57
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矩阵的保存和读取 import numpy as np
import scipy.io as scio
N=np.zeros((7,6))
N[0,:]=[1,2,3,0,4,0]
N[1,:]=[0,3,0,5,0,1]
N[2,:]=[2,0,1,5,1,0]
N[3,:]=[3,2,0,0,2,4]
N[4,:]=[11,3,0,5,0,1]
N[5,:]=[12,1,1,5,1,0]
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2023-06-02 23:38:40
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