前沿懒得看过程的话这里直接总结一下最后的解决方法：如果不能直接减少主表的数据（小表驱动大表），就想办法把多个leftjoin合成一个子查询，速度是否变快，没有的话再在子查询底下加一个having条件（having什么不重要，结果不会错就行）项目场景：项目场景：因为一些迫不得已的原因（产品一定要）导致一个分页查询数据的sql非常复杂，查询效率巨巨巨慢（从来没查到过结果，最长等了2分钟）问题描述涉及项目，就不贴真实代码了，大概结构是selectp.id,p.name,ps2.sortfromtable1pleftjointable2psonp.name=ps.nameandps.region=1l
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机🔥内容介绍随着科技的不断发展，无人机技术在军事、民用和商业领域得到了广泛的应用。然而，无人机在复杂地形中的飞行仍然存在着诸多挑战，如何实现无人机的自主避障和三维航迹规划成为了当前研究的热点之一。本文将探讨基于帝国
随着HarmonyOS生态的日渐完善,越来越多的厂商加入鸿蒙系统应用开发的行列。然而从其他系统转到鸿蒙开发,很多开发者还是需要一个适应的过程,特别是面对比较复杂的页面,应该如何合理进行模块化拆分是一个难点。 本文将通过一个实例,来分析如果采用模块化的方式实现一个包含丰富内容和交互的复杂页面。一、复杂页面的痛点 随着智能设备性能的不断提升,我们开发的App页面也日益复杂,包含更多的功能模块和交互需求。直接在一个页面文件中开发所有功能,很容易造成以下问题:代码量庞大,一个文件上千行代码,极其不利于后续维护各模块功能高度耦合,测试和迭代非常
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机🔥内容介绍蜻蜓算法是一种基于生物学的优化算法，它模仿了蜻蜓在寻找食物和繁殖过程中的行为。这种算法已经被广泛应用于解决各种优化问题，包括路径规划、控制系统设计和无人机避障等。无人机在复杂地形中进行航行时，需要能够
自己原创智能合约，有作业需求可加下面的图片中的裙1、在Remix中，以Account1完成“众筹项目”合约的编译和部署。（显示合约、函数、状态变量、结构体、事件的命名）2、在Remix中，以Account2完成“参与众筹”合约的编译和部署。3、显示合约中的众筹项目数量。4、Account2 对Account1 众筹项目进行捐款（操作成功，获得 1个代币）5、Account3 对Account1 众筹项目进行附议（操作成功，获得1个代币）6、Account2 对Account1 众筹项目进行附议（众筹已达上限，操作失败）7、Account4 对Account1 众筹项目进行附议（费用不足，操作失
我正在尝试将复杂的URL作为url参数传递，但如果url包含&例如我想将以下链接作为参数传递，则会出现问题http://www.google.ps/search?hl=en&client=firefox-a&hs=42F&rls=org.mozilla%3Aen-US%3Aofficial&q=The+type+%27Microsoft.Practices.ObjectBuilder.Locator%27+is+defined+in+an+assembly+that+is+not+referenced.+You+must+add+a+reference+to+assembly+&aq=
最近，卡巴斯基的研究人员发现，有黑客在四年多的时间里给数千部iPhone留下了一个非常隐蔽的后门。通过这个硬件级别的后门，能直接获得iPhone最高级别的Root权限。而要成功利用这个后门，必须要对苹果产品最底层的机制有非常全面细致的了解。以至于发现这个漏洞的卡巴斯基研究人员称「无法想象这个漏洞是如何被意外发现的。」在他看来，除了苹果和ARM之外，几乎不可能有人能获知这个漏洞。而间谍软件可以通过这个复杂的漏洞，将麦克风录音、照片、地理位置和其他敏感数据传输到攻击者控制的服务器。尽管重新启动就能关闭这个漏洞，但攻击者只需在设备重新启动后向设备发送新的恶意iMessage文本，就能重新开启这个漏洞
最近GPT模型在NLP领域取得了巨大成功。GPT模型首先在大规模的数据上预训练，然后在特定的下游任务的数据上微调。大规模的预训练能够帮助模型学习可泛化的特征，进而让其轻松迁移到下游的任务上。但相比自然语言数据，机器人数据是十分稀缺的。而且机器人数据包括了图片、语言、机器人状态和机器人动作等多种模态。为了突破这些困难，过去的工作尝试用contrastivelearning[1]和maskedmodeling[2]等方式来做预训练以帮助机器人更好的学习。在最新的研究中，ByteDanceResearch团队提出GR-1，首次证明了通过大规模的视频生成式预训练能够大幅提升机器人端到端多任务操作方面的
几年前，我的虚拟主机从32位更改为64位，并且一个关键的PHP脚本停止工作。这是由于>(移位)操作发生了变化。我能够通过用rotatleft32和rotateright32替换rotatleft和rotateright例程来解决我的问题，如下所示:functionrotateleft($value,$numleft){return(($value>(32-$numleft)));}functionrotateleft32($value,$numleft){return((($value>(32-$numleft)))&0xFFFFFFFF);}functionrotateright($
我遇到过几个不同的WSDL文件，它们包含同名的元素和复杂类型。例如，http://soap.search.msn.com/webservices.asmx?wsdl有两个名为“SearchResponse”的实体:在这种情况下，我不知道如何使用SoapClient()“classmaps”选项将这些实体正确映射到PHP类。PHP手册是这样说的:TheclassmapoptioncanbeusedtomapsomeWSDLtypestoPHPclasses.ThisoptionmustbeanarraywithWSDLtypesaskeysandnamesofPHPclassesasva
