数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据。
索引的实现通常使用B树及其变种B+树。
在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。
这种数据结构，就是索引。
其实说穿了，索引问题就是一个查找问题。
当我们的业务产生了大量的数据时，查找数据的效率问题也就随之而来，所以我们可以通过为表设置索引，而为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。
上图展示了一种可能的索引方式。
左边是数据表，一共有两列七条
索引的实现通常使用B树及其变种B+树。
在数据之外，数据库系统还维护着满足特定查找算法的数据结构，这些数据结构以某种方式引用(指向)数据，这样就可以在这些数据结构上实现高级查找算法。
这种数据结构，就是索引。
其实说穿了，索引问题就是一个查找问题。
当我们的业务产生了大量的数据时，查找数据的效率问题也就随之而来，所以我们可以通过为表设置索引，而为表设置索引要付出代价的：一是增加了数据库的存储空间，二是在插入和修改数据时要花费较多的时间(因为索引也要随之变动)。
上图展示了一种可能的索引方式。
左边是数据表，一共有两列七条
2025/4/10 14:41:44
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基于stm32f103c8t6的无线（NRF24L01）农业多功用监测装置，KILL开发，有原理图（PDF格式）
2025/4/10 13:07:40
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ROCKCHIPRK3399EVB参考设计（ALLEGRO原理图+PCB）RK_EVB_SOCBOARD_RK3399_LPDDR4P366SD8_V13.DSNRK_EVB_SOCBOARD_RK3399_LPDDR4P366SD8_V13.brd
2025/4/10 12:01:58
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当您对C＃7.0或.NETCLR及其核心框架程序集有疑问时，这本畅销书指南有您需要的答案。
自2000年首次亮相以来，C＃已经成为一种非常灵活和广泛的语言，但其持续增长意味着有更多的东西要学习。
围绕概念和用例进行组织，这个更新的版本为中级和高级程序员提供了C＃和.NET知识的简洁图。
潜入并发现为什么这个果壳指南被认为是C＃的权威参考。
熟悉C＃语言，从语法和变量的基础知识到高级主题，如指针，运算符重载和动态绑定通过专门讨论这个话题的三章深入探讨LINQ探索并发和异步，高级线程和并行编程使用.NET功能，包括XML，正则表达式，网络，序列化，反射，应用程序域和安全性深入研究模块化的C＃7.0编译器即服务Roslyn
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潜入并发现为什么这个果壳指南被认为是C＃的权威参考。
熟悉C＃语言，从语法和变量的基础知识到高级主题，如指针，运算符重载和动态绑定通过专门讨论这个话题的三章深入探讨LINQ探索并发和异步，高级线程和并行编程使用.NET功能，包括XML，正则表达式，网络，序列化，反射，应用程序域和安全性深入研究模块化的C＃7.0编译器即服务Roslyn
2025/4/10 10:38:17
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接受者操作特性曲线（receiveroperatingcharacteristiccurve，简称ROC曲线），又称为感受性曲线（sensitivitycurve）。
得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。
接受者操作特性曲线就是以虚惊概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。
接受者操作特性曲线就是以虚惊概率为横轴，击中概率为纵轴所组成的坐标图，和被试在特定刺激条件下由于采用不同的判断标准得出的不同结果画出的曲线。
2025/4/9 21:41:42
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广东省电子地图，包含市、县（区）、镇和村边界，有政府机构、机场、火车站地铁站、汽车站、加油站加气站、停车场、高速服务区、收费站、金融服务、商业大厦、宾馆酒店、休闲娱乐、医疗服务、科研教育、公司企业、住宅小区、公园广场、水系和各级道路等基础图层。
2025/4/9 19:55:58
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AlteraMAX3000A全系列AltiumAD原理图库PCB封装库集成库（AD库），拆分后文件为PcbLib+SchLib格式，AltiumDesigner原理图库+PCB封装库，可以直接应用到你的项目开发加快项目开发进度。
2025/4/9 15:09:42
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马尔科夫链matlab程序包。
马尔科夫链定义本身比较简单，它假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。
举个形象的比喻，假如每天的天气是一个状态的话，那个今天是不是晴天只依赖于昨天的天气，而和前天的天气没有任何关系。
当然这么说可能有些武断，但是这样做可以大大简化模型的复杂度，因此马尔科夫链在很多时间序列模型中得到广泛的应用，比如循环神经网络RNN，隐式马尔科夫模型HMM等，当然MCMC也需要它。
如果用精确的数学定义来描述，则假设我们的序列状态是...Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,......Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,...，那么我们的在时刻Xt+1Xt+1的状态的条件概率仅仅依赖于时刻XtXt，即：P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt)P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt) 既然某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态，那么我们只要能求出系统中任意两个状态之间的转换概率，这个马尔科夫链的模型就定了。
我们来看看下图这个马尔科夫链模型的具体的例子。
马尔科夫链定义本身比较简单，它假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。
举个形象的比喻，假如每天的天气是一个状态的话，那个今天是不是晴天只依赖于昨天的天气，而和前天的天气没有任何关系。
当然这么说可能有些武断，但是这样做可以大大简化模型的复杂度，因此马尔科夫链在很多时间序列模型中得到广泛的应用，比如循环神经网络RNN，隐式马尔科夫模型HMM等，当然MCMC也需要它。
如果用精确的数学定义来描述，则假设我们的序列状态是...Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,......Xt−2,Xt−1,Xt,Xt+1,...，那么我们的在时刻Xt+1Xt+1的状态的条件概率仅仅依赖于时刻XtXt，即：P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt)P(Xt+1|...Xt−2,Xt−1,Xt)=P(Xt+1|Xt) 既然某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态，那么我们只要能求出系统中任意两个状态之间的转换概率，这个马尔科夫链的模型就定了。
我们来看看下图这个马尔科夫链模型的具体的例子。
2025/4/8 19:03:14
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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