多表查询1. 表与表之间的关系<1> 一对一用户表和身份信息表，用户表是主表男人表、女人表create table man( {代码...} );create table woman( {代码...} );<2> 一对多最常见得表关系，用户表和订单表员工表、部门表create table emp( {代码...} );create teble dept( {代码...} );<3> 多对多学生表和...

打开鸿蒙NEXT应用市场，搜索“微信”，点击“抢先体验”。因为每次测试名额放量很少，不出意外，就会出现名额已满的提示：如果运气爆棚，就会出现下面的界面，微信没有截图，用QQ的替代一下。点击下面的安装按钮，就可以进行安装测试啦。上面就是人工操作所需的步骤，我们利用自动化框架，让上面的步骤自动执行。

浏览资讯发现，最近百度搜索资讯频道列表新添加了百家号作为信息来源，并且可以在媒体网站和百家号之间来回筛选切换，这样一搞，百家号就彻底的跟自然搜索区分开了，解决了很多站长抱怨的百家号占据搜索排名的展示问题，看来百度是在慢慢的回归搜索业务。百度搜索重大改变！内容显示用户可选择媒体或百家号 微新闻 第1张...

文章首发于我的博客：个人博客 SEO 优化（2）：站内优化对于搜索引擎原理不清楚的可以看第一篇文章：个人博客 SEO 优化（1）：搜索引擎原理介绍 SEO 优化可以分为站内优化和站外优化，而站内优化又分为：网站结构优化和网站页面优化。从 SEO 角度来看，做网站结构优化的目的在于： 提高用户体验 提高收录 更好的权重分配...

推送概况查询进入“MobPush”的"概况"模块，查询推送整体的概况推送详情查询进入“MobPush”的"推送记录"模块点击“详情”按钮，查看推送详情情况

近似查询处理，英文全称Approximate Query Processing，是针对SQL聚集查询结果进行估计的技术。举一个简单的例子，假设我们要查询数据库中表A的某一列a的均值，则SQL语句如下：

在开发安卓中会遇到各种各样的小图片(icon),裁剪繁琐,拉伸容易失真,png图片积累到一定量的时候,使包的体积变大,svg图与iconfiy这个第三方库可以解决以上的问题,但只试用于icon,背景图片等还需要自己进行优化;

浏览器设备信息UserAgent查询浏览器设备信息UserAgent查询本工具支持对用户当前浏览器设备的UserAgent，IP，设备信息等进行查询。[链接]

term查询 term：查询某个字段里含有某个关键词的文档,terms:查询某个字段里含有多个关键词的文档 term 和 terms 是 包含（contains） 操作，而非 等值（equals） （判断） 英文不会去分词，中文会去分词 使用ik分词器 + 扩展需要分词的中文 第一步：[链接] 第二步：上传到/usr/local/elasticsearch-7.6.3/plugins 第三步...

面试官：我看你简历上写了MySQL，对MySQL InnoDB引擎的索引了解吗？候选者：嗯啊，使用索引可以加快查询速度，其实上就是将无序的数据变成有序（有序就能加快检索速度）候选者：在InnoDB引擎中，索引的底层数据结构是B+树面试官：那为什么不使用红黑树或者B树呢？候选者：MySQL的数据是存储在硬盘的，在查询时一般是不能...

一、下载公共测试的IDE PhpStorm Early Access Program 设置主题，字体样式（字体号，大小，行距） // 安装新字体[链接] FiraCode,然后应用 最常用的快捷键：Command + E 在最近操作过的文件中跳转Command + 1 隐藏左侧文件栏Command + shift + a 搜索影藏的 Tab ，可以开启Command + shift + O 文件到文件的跳转Comman...

基于Search组件的searchIcon属性设置搜索图标，searchIcon可以设置size、color。注意：当前搜索图标不支持隐藏且不支持位置调整。

引入依赖 {代码...} 构建BoolQueryBuilder进行条件查询 {代码...} 构建执行 {代码...}

MySQL优化三大方向 ① 优化MySQL所在服务器内核(此优化一般由运维人员完成)。 ② 对MySQL配置参数进行优化（my.cnf）此优化需要进行压力测试来进行参数调整。 ③ 对SQL语句以及表优化。 MySQL参数优化 1:MySQL 默认的最大连接数为 100，可以在 mysql 客户端使用以下命令查看 mysql> show variables like 'max_connection...

1.客户端发送一条查询给服务器2.服务器先检查查询缓存,如果命中了缓存,则立刻返回存储在缓存中的结果。否则进入下一阶段。3.服务器端进行SQL解析、预处理,再由优化器生成对应的执行计划。4.MySQL根据优化器生成的执行计划,调用存储引擎的API来执行查询5.将结果返回给客户端。

近几年，大语言模型（LLM）取得了突破性进展。然而，尽管这些大模型在各种任务中展现出了强大的语言理解与生成能力，也存在一些问题，其中最为突出的是幻觉问题以及知识时效性的问题。

直接在django项目中使用whoosh需要关注一些基础细节问题，而通过haystack这一搜索框架，可以方便地在django中直接添加搜索功能，无需关注索引建立、搜索解析等细节问题。