第 18 章 Cross references

简介:

 
 
<lot>
<title>List of Figures</title>
<lotentry pagenum='5'>The Letters inside their boxes</lotentry>
<lotentry pagenum='15'>Example figure produced by both TeX and troff</lotentry>
<!-- ... -->
</lot>
 





原文出处:Netkiller 系列 手札
本文作者:陈景峯
转载请与作者联系,同时请务必标明文章原始出处和作者信息及本声明。

目录
相关文章
|
5月前
|
JSON Java 关系型数据库
Optimizer Use of Generated Column Indexes
MySQL支持对生成的列进行索引并利用这些索引优化查询执行计划。即使查询未直接引用生成列,只要表达式与生成列定义匹配,优化器也会自动使用索引。但表达式需与生成列定义完全一致且结果类型相同。此功能适用于特定运算符如=、&lt;、BETWEEN等。生成列定义需含函数调用或指定运算符。对于JSON值的比较,使用`JSON_UNQUOTE()`以确保正确匹配。若优化器未选择合适索引,可使用索引提示调整。
184 82
|
5月前
|
缓存
Foreign Key Optimization
当查询涉及大量不同列组合时,可将不常用数据拆分至独立表中,每个表包含若干列,并通过复制主表的数字ID作为关联纽带。这样每个小表都有一个主键以快速检索数据,并可通过联接操作实现按需查询,减少I/O操作和缓存占用,从而优化查询性能,提升磁盘读取效率。
|
算法 计算机视觉 知识图谱
ACL2022:A Simple yet Effective Relation Information Guided Approach for Few-Shot Relation Extraction
少样本关系提取旨在通过在每个关系中使用几个标记的例子进行训练来预测句子中一对实体的关系。最近的一些工作引入了关系信息
147 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
Joint Information Extraction with Cross-Task and Cross-Instance High-Order Modeling 论文解读
先前的信息抽取(IE)工作通常独立地预测不同的任务和实例(例如,事件触发词、实体、角色、关系),而忽略了它们的相互作用,导致模型效率低下。
113 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 算法
TPLinker: Single-stage Joint Extraction of Entities and Relations Through Token Pair Linking 论文解读
近年来,从非结构化文本中提取实体和关系引起了越来越多的关注,但由于识别共享实体的重叠关系存在内在困难,因此仍然具有挑战性。先前的研究表明,联合学习可以显著提高性能。然而,它们通常涉及连续的相互关联的步骤,并存在暴露偏差的问题。
240 0
|
机器学习/深度学习 人工智能 开发框架
IJCAI_2020_Channel Pruning via Automatic Structure Search
1 摘要 通道修剪是压缩深层神经网络的主要方法之一。
210 0
IJCAI_2020_Channel Pruning via Automatic Structure Search
|
数据挖掘
SAP Table Relationship of Material Classification
SAP Table Relationship of Material Classification
SAP Table Relationship of Material Classification
|
SQL
CROSS JOIN
原文:CROSS JOIN 最近在讲到T-SQL查询的Join部分时,一下子没有想起来CROSS JOIN的用法,因为其实平常也确实基本不用到。特意找了一个例子,以供参考 CROSS JOIN又称为笛卡尔乘积,实际上是把两个表乘起来。
1357 0