indexing

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我有以下数据结构： pool = [[[0,0,0,0,0,0,0,0],"ze","Zero"], [[0,0,3,0,3,0,0,0],"bd","BasicDilemma"], [[0,0,3,2,3,0,0,2],"lk","LowLock"], [[0,1,3,2,0,3,1,2],"DlCo",""], [[0,1,3,2,0,3,2,1],"DlPc",""], [[0,1

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Mongo聚合匹配表达式和部分索引

我一直在测试Mongo上的部分索引，并且似乎在$match阶段中使用aggregation expression会干扰使用正确的索引。例如，我有一个data收集与下列文件： { "type": "person", "value": { "id": 1, "name": "Person 1", "age": 10 } }, {

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与多个匹配的Excel映射

我的excel知识扩展到大多数类型的高级公式。我不太了解如何使用VBA或宏。我有一个问题，我正在努力解决使用公式。我有两列看起来像这样的一个表： x1 y1 x1 y2 x1 y3 x1 y4 x2 y2 x2 y3 x2 y4 x3 y1 x4 y2 我试图将它们映射到AA表是这样的： y1 y2 y3 y4 x1 1 1 1 1 x2 0 1 1 1 x3 1 0 0

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熊猫：从行的特定列中选择值

给定一个包含多列的DataFrame，我们如何从特定列中逐行选择值来创建新的Series？ df = pd.DataFrame({"A":[1,2,3,4], "B":[10,20,30,40], "C":[100,200,300,400]}) columns_to_select = ["B", "A", "A", "C"] 目标： [10, 2, 3,

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过滤掉在符合条件的列中的值，然后将其在另一列

编辑整理。让我重写它。这是一个游戏，在它结束时，您将收到一个得分的实验。根据这个分数，你可能会赢或者输。我的目标是找出获胜的相关性得分，所以首先我需要在列D 列B和C是手动输入从损失胜排序。 D列是自动输入，因此它将在下面引用的代码将被执行。问题出在这里使用的公式，因为它不会导致我想要的结果。在下面我Excel中的布局，可以看到列d是我想要的夺冠成绩结果是。但它没有准确地从损失中挑选得分

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第二索引键有“COLLSCAN”的阶段，在MongoDB中

我有一个集合“的帖子”我索引2个键在此集合： "has_checked" : Array , "author_id" : String 当我试图找到“has_checked”它了罚款和模式解释（ “executionStats”），它让我看到： "stage" : "IXSCAN" , "totalDocsExamined" : 1 但是，当我试图找到 “AUTHOR_ID” 它让我看

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MySQL右加慢性能

我有两个表：餐厅和SurveyInvitation。一家餐厅有很多调查邀请。我想选择所有有调查邀请的餐厅，并且它的状态是“已批准”，“已完成”，“hidden_review”。餐厅的餐桌有1400行，调查邀请~240万行。这是我的查询 SELECT `Restaurant`.`id` FROM `restaurants` AS `Restaurant` RIGHT JOIN `s

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如何使用存储过程向多个客户添加多个位置？

我在如何使用存储过程向一个客户添加多个位置方面遇到问题。以下是我的表格，我正在使用索引来帮助我为一个客户添加多个位置，但是我应该如何为其添加多个位置？ CREATE TABLE TCustomer ( intCustomerID INTEGER NOT NULL, strCustomerName VARCHAR(50) NOT NULL, strAddress VAR

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C++ []索引运算符重载作为accessor和mutator

template <class TYPE> class DList { //Declaring private members private: unsigned int m_nodeCount; Node<TYPE>* m_head; Node<TYPE>* m_tail; public: DList(); D

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索引小数位的舍入

我创建了一个“信任政治”指数 - 聚合5个变量，所有这些变量都测量了从1-10开始的某种形式的信任。 attach(ess_variablen) aggr_trst <- (1/5)*(trst_prl+trst_leg+trst_part+trst_politic+trst_polit) 然而，结果现在包含1个小数，而我想圆的数量，以免在索引号的任何小数。我一直无法找到解决方法，以便对由