🔥博客主页： 【小扳_-CSDN博客】❤感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍ 文章目录 1.0多表设计概述 1.1多表设计-一对多 1.2 多表设计-一对一 1.3 多表设计-多对多 2.0多表查询概述 2.1多表查询-内连接 2.2多表查询-外连接 2.3多表查询-子查询 1.0多表设计概述 多表设计是指在数据库中将数据分散存储在多个表中的设计方法。这种设计方法通常用于将数据按照不同的实体或属性进行划分，以便更好地组织和管理数据。 在多表设计中，不同的表之间通常会通过外键来建立关联关系，从而实现数据之间的
App开发是一个工作量比较大的项目，要学习App开发首先我们要先去学习手机中的各类工具和信息是怎么运行的，我们可以使用哪些工具来对手机进行设置。这里我采用的开发工具是Androidstudio。目录Textview控件文本框控件：阴影/模糊度控件：Button控件按钮设置：按键事件：EditText控件ImageView控件ProgressBar控件Notification控件消息创建：消息转换：Toolbar控件Alertdialog控件 Textview控件文本框控件：Textview中的文本框控件是用来配置显示的文本框的配置器，常见使用到的工具有：id、gravity、text、text
传奇开心果博文系列系列博文目录Python的自动化办公库技术点案例示例系列博文目录前言一、Pandas在金融数据分析中的常见用途和功能介绍二、金融数据清洗和准备示例代码三、金融数据索引和选择示例代码四、金融数据时间序列分析示例代码五、金融数据可视化示例代码六、金融数据分析和建模示例代码七、金融数据合并和连接示例代码八、金融数据透视表和交叉表示例代码九、金融数据处理效率示例代码十、金融数据导入和导出示例代码十一、社区支持和丰富文档举例说明十二、知识点归纳总结系列博文目录Python的自动化办公库技术点案例示例系列博文目录前言当涉及金融数据分析时，Pandas是一种非常流行的Python库，被广泛
一、前言 在AI大模型百花齐放的时代，很多人都对新兴技术充满了热情，都想尝试一下。但是，实际上要入门AI技术的门槛非常高。除了需要高端设备，还需要面临复杂的部署和安装过程，这让很多人望而却步。不过，随着开源技术的不断进步，使得入门AI变得越来越容易。通过使用Ollama，您可以快速体验大语言模型的乐趣，不再需要担心繁琐的设置和安装过程。二、术语2.1、Ollama 是一个强大的框架，用于在Docker容器中部署LLM（大型语言模型）。它的主要功能是在Docker容器内部署和管理LLM的促进者，使该过程变得简单。它可以帮助用户快速在本地运行大模型，通过简单的安装指令，用户可以执行一条命令就在
目录：每篇前言：引子——本篇目的1、代码混淆和还原（1）单独替换：（2）整个js文件替换：2、算法入口分析3、深入分析（0）整体分析：（1）_0x4dd553：（2）_0x15c356：（3）_0x4fb8ac：（4）_0x34877a：（5）_0x5ad2bb：（6）_0xc21476：（7）_0x34c54c：（8）至此，结束：4、Python还原算法5、整体测试每篇前言：🏆🏆作者介绍：【孤寒者】—CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、华为云享专家Python全栈领域博主、CSDN原力计划作者🔥🔥本文已收录于爬虫进阶+实战系列教程专栏：《爬虫进阶+实战系列教程》🔥🔥热门专栏推荐：《
3DSMAX三维建模平面基础篇（平面图形的创建和可编辑样条线的使用） 欢迎大家来学习3DSMAX教程，在这里先说一下研究好3dsMax一定要一边看教程一边要自己学的操作才能更快的进步，预祝大家学习顺利。前言： 这已经是第三篇文章了，基于上一章的内容讲解，关于坐标轴的应用和基础工具的应用，讲解了关于基础建模的思维，在3dsMax中的基础就讲解完了。在这一篇会讲解三维平面基础建模，讲解部分的平面建模的工具，从二维图形到三维图形一点点开始，学习3D建模要细心一点认真学习，多多练习才能学会。 二维图形在建模时很重要，因为在建模的时候很多的三维图
目录算法设计算法复杂度概率算法存储结构顺序存储链式存储单链表循环链表双链表散列存储索引存储树二叉树满二叉树完全二叉树四种遍历方式前序遍历中序遍历后序遍历层序遍历哈夫曼树（最优二叉树）二叉排序树平衡二叉树森林树转二叉树二叉树转树森林转二叉树二叉树转森林图邻接矩阵查找算法二分查找法分块查找法排序算法归并排序的归并路数广义表 推荐阅读：软考复习之数据结构篇软考复习之UML设计篇软考复习之多媒体篇软考复习之软件工程篇算法设计迭代法：用于求方程的近似根。1、若方程无解，则算法求出的近似根序列就不会收敛，迭代过程会变成死循环，因此在使用迭代算法前应先考查方程是否有解，并在程序中对迭代的次数给予限制。2、
索引的优缺点索引是一种支持快速查找特定行的数据结构，如果没有索引，就需要遍历整个表进行查找。用于提高数据检索的速度和效率。好处：提高检索速度：索引可以加快数据的检索速度，因为它们允许数据库系统直接定位到存储数据的位置，而不必遍历整个数据表。优化数据访问路径：索引可以优化数据访问路径，使得查询更加高效。坏处：占用存储空间：索引会占用额外的存储空间，特别是对于大型数据集来说，索引可能会占用相当大的空间。影响写操作的性能：当执行插入、更新和删除等写操作时，数据库系统需要更新索引，这可能会影响写操作的性能。维护成本高昂：维护索引需要额外的系统资源和时间成本。随着数据库的增长和索引的数量增加，维护成本可
STLSTL提供了六大组件，彼此之间可以组合套用，这六大组件分别是:容器、算法、迭代器、仿函数、适配器、空间配置器。数据结构和容器管理：STL提供了多种数据结构和容器，如向量（vector）、链表（list）、集合（set）、映射（map）等。这些容器可以帮助程序员方便地存储和管理数据，根据需求进行动态调整和操作。算法和数据处理：STL中提供了大量的算法，如排序、查找、遍历等，这些算法可以直接应用于不同类型的容器，帮助程序员高效地对数据进行处理和操作。迭代器和访问控制：STL中的迭代器提供了统一的访问接口，使得程序员能够方便地遍历容器中的元素并进行读写操作。迭代器可以灵活地控制访问范围和方式，
目录1.通道拆分1.1cv2.split1.1.1语法结构1.1.2注意事项1.1.3代码示例1.2NumPy切片1.2.1代码示例2.通道合并2.1cv2.merge2.1.1语法结构2.1.2注意事项2.1.3代码示例1.通道拆分1.1cv2.split1.1.1语法结构b,g,r=cv2.split(img[,mv])#图像拆分为BGR通道。img：图像数据，nparray多维数组mv：指定的分拆通道（可选）b,g,r：分割成三个单通道图像，分别代表蓝色、绿色和红色通道，并将它们分别赋值给b、g和r1.1.2注意事项OpenCV使用的图像格式是BGR（蓝、绿、红），而不是常见的RGB格式
