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C++ Primer 学习笔记_5_变量和基本类型(续2)
?? 变量和基本类型 七、枚举     枚举不但定义了整数常量集,而且还把它们聚集成组; 枚举与简单的const常量相比孰优孰劣, 通过下面一段代码, 一看便知: [cpp] view plaincopyprint? enum {input, output, append};    const int input = 0;  const int out...
分类:编程语言   时间:2015-06-08 15:04:40    阅读次数:159
聚集索引和非聚集索引
1、聚集索引一个表只能有一个,而非聚集索引一个表可以存在多个2、聚集索引存储记录是物理上连续存在,而非聚集索引是逻辑上的连续,物理存储并不连续3、聚集索引树的叶节点存放的是数据页信息,非聚集索引的叶节点存放非聚集索引的键值,并且每个键值都有指针指向包含该键值的数据航。4、如果在一个表中要创建聚集索引...
分类:其他好文   时间:2015-06-06 21:54:23    阅读次数:105
技术总结--android篇(一)--MVC模式
先介绍下MVC模式:MVC全名是Model View Controller,是模型(model)-视图(view)-控制器(controller)的缩写,一种软件设计典范,用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码,将业务逻辑聚集到一个部件里面,在改进和个性化定制界面及用户交互的同时,不需要重新编写业务逻辑。MVC被独特的发展起来用于映射传统的输入、处理和输出功能在一个逻辑的图形化用户界面的...
分类:移动开发   时间:2015-06-06 16:42:00    阅读次数:155
第一章 ASP.NET MVC概述
一MVC基本概念MVC全名是ModelView Controller,是模型(model)-视图(view)-控制器(controller)的缩写,一种软件设计典范,用一种业务逻辑、数据、界面 显示分离的方法组织代码,将业务逻辑聚集到一个部件里面,在改进和个性化定制界面及用户交互的同时,不需要重新编写业务逻..
分类:Web程序   时间:2015-06-05 00:55:25    阅读次数:136
聚集索引和非聚集索引
一、深入浅出理解索引结构   实际上,您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引:聚集索引(clustered index,也称聚类索引、簇集索引)和非聚集索引(nonclustered index,也称非聚类索引、非簇集索引)。下面,我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别:   其实,我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如,我们要查“安”字,...
分类:其他好文   时间:2015-06-04 21:09:57    阅读次数:195
数据预处理
数据预处理是数据挖掘的重要步骤,数据挖掘者的大部分时间和经历都要花在预处理阶段。数据预处理涉及的策略和技术非常广泛,主要包括如下技术:1)聚集 聚集(Aggregation)就是将两个或多个对象合并为单个对象。一般来说,定量数据通常通过求和或求平均值进行聚集,定性数据通常通过汇总进行聚集。聚集可能....
分类:其他好文   时间:2015-06-04 15:11:35    阅读次数:116
cgroup介绍、安装和控制cpu,内存,io示例
cgroup介绍 ????????cgroup是control group的简称,它为Linux内核提供了一种任务聚集和划分的机制,通过一组参数集合将一些任务组织成一个或多个子系统。 ? ? ????????Cgroups是control group...
分类:其他好文   时间:2015-06-03 19:56:30    阅读次数:131
SQL Server临界点游戏——为什么非聚集索引被忽略!
当我们进行SQL Server问题处理的时候,有时候会发现一个很有意思的现象:SQL Server完全忽略现有定义好的非聚集索引,直接使用表扫描来获取数据。我们来看看下面的表和索引定义: 1 CREATE TABLE Customers 2 ( 3 CustomerID INT NOT NUL...
分类:数据库   时间:2015-06-02 19:34:20    阅读次数:230
安卓---数据存储
拓展知识:MVC全名是Model View Controller,是模型(model)-视图(view)-控制器(controller)的缩写,一种软件设计典范,用一种业务逻辑、数据、界面 显示分离的方法组织代码,将业务逻辑聚集到一个部件里面,在改进和个性化定制界面及用户交互的同时,不需要重新编写业...
分类:移动开发   时间:2015-06-02 17:29:12    阅读次数:199
使用sklearn进行数据预处理 —— 归一化/标准化/正则化
一、标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放公式为:(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。将数据按期属性(按列进行)减去其均值,并处以其方差。得到的结果是,对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差为1。实现时,有两种不同的方式:使用sklearn.preproc...
分类:其他好文   时间:2015-06-01 13:11:52    阅读次数:153
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