ids

事前准备 为了故事的顺利发展，我们需要创建一个表： CREATE TABLE t ( id INT PRIMARY KEY, c VARCHAR(100) ) Engine=InnoDB CHARSET=utf8; 复制代码 然后向这个表里插入一条数据： INSERT INTO t VALUES(1, '刘备' ); 复制代码 现在表里的数据就是这样的： mysql> SELECT * FROM t; +----+--------+ | id | c | +----+--------+ | 1 | 刘备 | +----+--------+ 1 row in set (0.01 sec) 复制代码 隔离级别 MySQL 是一个服务器／客户端架构的软件，对于同一个服务器来说，可以有若干个客户端与之连接，每个客户端与服务器连接上之后，就可以称之为一个会话（ Session ）。我们可以同时在不同的会话里输入各种语句，这些语句可以作为事务的一部分进行处理。不同的会话可以同时发送请求，也就是说服务器可能同时在处理多个事务，这样子就会导致不同的事务可能同时访问到相同的记录。我们前边说过事务有一个特性称之为 隔离性 ，理论上在某个事务对某个数据进行访问时，其他事务应该进行排队，当该事务提交之后，其他事务才可以继续访问这个数据。但是这样子的话对性能影响太大，所以设计数据库的大叔提出了各种 隔离级别

原文: 在论坛中出现的比较难的sql问题：12(递归问题2 拆分字符串) 最近，在论坛中，遇到了不少比较难的sql问题，虽然自己都能解决，但发现过几天后，就记不起来了，也忘记解决的方法了。 所以，觉得有必要记录下来，这样以后再次碰到这类问题，也能从中获取解答的思路。 请教一个MSSQLSELECT语名的写法 http://bbs.csdn.net/topics/390649166?page=1#post-396149924 表结构 id ids 1 3,8,83,92,215,7 传入一个值8,92要取出3,83,215,7 即是取出不存在于传入ID串其它所有ID都取出来. 请问这个SELECT 语语应该怎么写。 递归replace，我的解法： drop table tgo create table t(id int, ids varchar(100)) insert into tselect 1 , '3,8,83,92,215,7'go declare @a varchar(100) = '8,7' ;with ttas(select id, ids,@a+',' as a,ids+',' as ids_tfrom twhere ids like ('%' + REPLACE(@a,',', '%') + '%')), tttas(select id,ids, cast(a

1.在xml中的domain表达式解析：|，&，！以及表示此意义的符号，都是遵从栈的规则（后进先出），右为栈底，所以从最左端的符号开始判断。 2.xml中也可以进行时间计算，比如在一周内的为即将开始等等等。 <filter string="执行阶段" name="execute_stage" domain="[('state','in',['preparing','doing','done'])]"/> <filter string="即将开始" domain="['&', ('state','=','preparing'), ('plan_date', '<=', (context_today()+datetime.timedelta(days=7)).strftime('%Y-%m-%d'))]"/> <filter string="开始延期" domain="['&', ('state','=','preparing'), ('plan_date', '<=', (context_today()+datetime.timedelta(days=0)).strftime('%Y-%m-%d'))]"/> <filter string="即将完成" domain="['&', ('state','=','doing'), ('plan_done_date', '<=',

[root@localhost ansible]# cat filebeat_stop.sh #!/bin/bash pid=`ps -ef|grep filebeat|grep "\./filebeat"|grep "filebeat.yml"|awk '{print $2}'` echo $pid kill -9 $pid [root@localhost ansible]# sh filebeat_stop.sh 4272 : arguments must be process or job IDs 单独执行“filebeat_stop.sh”脚本中的每一个语句没有问题，可是执行这个脚本却总报“arguments must be process or job IDs”错误。将文件改成可执行文件,在用./filebeat_stop.sh命令执行时报下面的错误。 [root@localhost ansible]# ./filebeat_stop.sh bash: ./filebeat_stop.sh: /bin/bash^M: bad interpreter: No such file or directory 立刻明白很有可能跟文件的格式有关系。 在解决掉这个问题“/bin/bash^M: bad interpreter: No such file or directory”后

最近需要对COCO数据集与旷世数据集进行处理，在网上查了相关资料后感觉不是特别多。COCO最起码还有API支持，旷世基本都没有，因此做个笔记，简要的写个脚本希望可以帮助到相关同学。脚本简陋，只起到抛砖引玉的作用，还望海涵。 github: https://github.com/pansionpan/convert_coco_object365 1.COCO/旷世数据集转VOC 不多啰嗦直接上代码： 一共三个py文件： main.py import os import argparse from cooc_annos2voc import main_coco from object365_annos2voc import main_object365 headstr = """\ <annotation> <folder>VOC</folder> <filename>%s</filename> <source> <database>My Database</database> <annotation>COCO</annotation> <image>flickr</image> <flickrid>NULL</flickrid> </source> <owner> <flickrid>NULL</flickrid> <name>company</name> </owner>

public static bool HideGroupById(Document doc, int groupidnum, bool n) { ElementId groupid = new ElementId(groupidnum); try { Element elem = doc.GetElement(groupid); Group g = elem as Group; IList<ElementId> ids = g.GetMemberIds(); if (n == true) { doc.ActiveView.HideElements(ids); return true; } else { doc.ActiveView.UnhideElements(ids); return true; } } catch (Exception ex) { return false; } } public static void HideGroupsById(Document doc, List<int> groupidnums) { foreach (var idnum in groupidnums) { ElementId groupid = new ElementId(idnum); Element elem = doc.GetElement(groupid); Group g =

s###1. tf.nn.embedding_lookup() 函数签名如下： embedding_lookup( params , ids, partition_strategy = 'mod' , name = None , validate_indices = True , max_norm = None ) 参数说明：params参数是一些tensor组成的列表或者单个的tensor。ids一个整型的tensor，每个元素将代表要在params中取的每个元素的第0维的逻辑index，这个逻辑index是由partition_strategy来指定的。 paratition_strategy用来设定ids的切分方式。目前有两种方式分别是div和mod。其中mod的切分方式是如果对[1,2,3,4,5,6,7]进行切分则结果为[1,4,7]，[2,5]，[3,6]。如果是div的切分方式则是[1,2,3]、[4,5]、[6,7]。这两种切分方式在无法均匀切分的情况下都是将前(max_id+1)%len(params)个切分多分配一个元素。即在上面的例子中要求第一个切分是3个元素，其他的都是两个元素。params中有多少个tensor就进行多少切分。每个切分中的数字即是该元素的在ids中对应的index值，即对于mod切分来说，如果ids中的一个值为1

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Feature: input_ids0 (data type: int64) is required but could not be found. [[{{node ParseSingleExample/ParseSingleExample}}]] [[node IteratorGetNext (defined at /usr/local/lib/python3.5/dist-packages/tensorflow_estimator/python/estimator/util.py:110) ]] 　　 错误原因 tfrecord写读不一致 原代码： features[f'input_ids{i}'] = tf.train.Feature( int64_list=tf.train.Int64List(value=list(input_ids.astype(np.int64)))) 我错改为： features['input_ids{i}'] = tf.train.Feature( int64_list=tf.train.Int64List(value=list(input_ids.astype(np.int64)))) 直接去掉 features[f

建立一个spring的项目：我在已经做过的项目基础下做的，所以接口连接数据库挺快。 搭建好的。对应好数据库： 前几天进度已经完成简单的设计： 完成登录，用户管理（修改删除）。 继续的数据库的信息获取，搭建mvc步骤： 创建：BusinfoController @Controller public class BusinfoController { @Autowired private BusinfoService businfoService; @RequestMapping("/businfo")//获取businfo接口 @ResponseBody public List<Businfo> getAll(){ return businfoService.getAllBusinfo(); } @RequestMapping("/businfo/delete") @ResponseBody public int delete(@RequestBody BigInteger ids){ return businfoService.deleteById(ids); } @RequestMapping("/businfo/create") @ResponseBody public Response<Businfo> create(@RequestBody Businfo businfo)

调用接口时输入数据为List<>集合，可利用Joiner.on(",").join(ids);转化为字符串（以“，”分割） /* 依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava --> <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>28.0-jre</version> </dependency>*/ @Test public void testJoiner(){ List ids=new ArrayList<String>(); ids.add("1"); ids.add("2"); String idStr = Joiner.on(",").join(ids); System.out.println(idStr); } 更多详解： https://blog.csdn.net/wwwdc1012/article/details/82228458 来源： https://www.cnblogs.com/lvhouhou/p/11983382.html