关于自增id、雪花id、uuid作为主键的查询时间 下面是在数据量为150W数据的表中继续插入操作： 表名数据量时间（ms）auto_id_tb10W4121random_id_tb10W4623uuid_id_tb10W5097 我们可以看出在数据量150W左右的时候,uuid的插入效率垫底。时间占用量总体可以打出的效率排名为：auto_key>random_key>uuid,uuid的效率最低，在数据 继续阅读

今天正好有点时间就想着把之前零星时间里面做的一点小东西整合一下梳理出来，本文的核心目的就是想要基于python来开发实现各种有趣的数学曲线的可视化展示。 笛卡尔心形线 笛卡尔心形线是一种二维平面曲线，由法国数学家笛卡尔在17世纪提出。它得名于其形状类似于传统的心形符号 ❤️。 笛卡尔心形线的方程可以表示为： (x^2 + y^2 - 1)^3 - x^2 * y^3 = 0 其中，(x, y) 是心形线上的点坐标。 继续阅读

刀具切削轨迹的运行速度(进给速度)对加工质量、加工效率和刀具寿命有很大影响。本期就和大家聊聊进给速度控制这一话题。1. 曲线加工的进给偏差决定加工进给率大小的基本因素是刀具每齿切削的铁屑厚度h。它应当与刀具能力、工件材料、加工工况相匹配。当刀具和走刀路径不变，这个基本因素h可通过系数转化为每齿进给量fz。如果在曲线加工时刀具轨迹执行直线加工的进给率Vf=fz×z×n(其中Z为刀具有效齿数、n为主轴转速)，刀具周边实际切削铁屑厚度并不等于上述设计值&#xff0c 继续阅读

色阶指亮度，和颜色无关，表现了一副图的[明暗]关系，它是图像【亮度强弱】的指数标准（最亮的是白色，最不亮的是黑色）。色阶调整是所选图像或区域的0-255色阶【全程的调整】，不可以调整其中的一部分。PS色阶的快捷键：Ctrl+L 曲线调整可以调整0-255色阶全程中某一段（如120-180）的色阶，在色阶曲线上多点几个点， 继续阅读

ctrl+m  曲线快捷键 ctrl+l    色阶快捷键 曝光度可以调整一下曝光度，减少灰蒙蒙的感觉 自然饱和度可以提亮一下颜色的亮度。自然饱和度中的饱和度对于已经饱和的颜色就不会再进行饱和。色相饱和度则是所有颜色调成饱和度的一个状态 色相饱和度是ctrl+u,他能调整一个图片的色相和饱和度。也可以让图片进行着色。 色彩平衡是ctrl+b,他能调节一下色彩的平衡。点击保持名度可以让图片不失真。 继续阅读

ROC曲线是机器学习领域中常用的性能评价指标，本文将从多个方面对Python ROC曲线进行详细的阐述。 一、ROC曲线概述 ROC曲线全称为“接收者操作特征曲线”（Receiver Operating Characteristic Curve），是一种描述分类模型的性能指标。ROC曲线以横轴为假正率（FPR）, 纵轴为真正率（TPR）, 通过改变分类模型的阈值从而得到不同的FPR和TPR点，进而画出ROC曲线。 在ROC曲线上，经过任意一点的切线斜率对应着该点 继续阅读

ps打开曲线的快捷键ctrl+m ps合并图层的快捷键ctrl+e ps色相饱和度快捷键ctrl+u   继续阅读

zmjui是一个轻量级的前端UI框架，它实现了丰富的UI组件和实用的JS插件，让前端开发更加快速和高效。本文将从多个方面对zmjui做详细阐述，帮助读者深入了解zmjui，以便更好地应用于实际开发中。 一、基本介绍 zmjui是基于jQuery和Bootstrap的前端UI框架，其主要特点是轻量级和易于使用。zmjui提供了大量的组件和插件，包括导航菜单、表格、轮播图、表单、对话框等，可以大幅度提高前端开发效率。与其他框架相比，zmjui的学习曲线相对较低，适 继续阅读

本文主要介绍如何利用函数图象求解方程，下面从多个方面进行详细阐述。 一、基本概念 在解方程时，我们通常会用到函数图象。函数图象是将一个函数的自变量与因变量之间的关系用图像表示出来，因而也叫做函数的图形或者曲线。 函数图象的表示方法是将自变量和函数值分别作为坐标轴上的横纵坐标，然后用线条或者曲线将坐标点连接起来，形成一个图形。 二、使用函数图象求解一元一次方程 对于形如 $ax+b=0$ 的一元一次方程，我们可以将其变形成 $y=ax+b$ 的函数形式，然后将该 继续阅读

平抛运动: 1.关于平抛运动，下列说法中正确的是( ). (A)平抛运动是匀速运动 (B)平抛运动是匀变速曲线运动 (C)平抛运动不是匀变速运动 (D)作平抛运动的物体落地时速度方向一定是竖直向下的 答案:B ★2.作平抛运动的物体，在水平方向通过的最大距离取决于( ). (A)物体所受的重力和抛出点的高度 (B)物体所受的重力和初速度 (C)物体的初速度和抛出点的高度 (D)物体所受的重力、高度和初速度 答案:C ★★★3.高空匀速水平飞行的轰 继续阅读

本文将从数据拟合的理论和应用角度出发，介绍二次函数数据拟合模型的相关知识和实际案例，并给出完整的代码示例，帮助读者更好地掌握二次函数拟合的方法和技巧。 一、基本概念 在数据分析和建模中，经常会遇到需要拟合一个函数曲线到已有数据点的情况。而二次函数是一种常见的、能够较好地拟合一些非线性数据的函数形式。 二次函数一般的形式为：$y=ax^2+bx+c$，其中 $a$、$b$、$c$ 分别是二次函数的系数，$x$ 为自变量，$y$ 为因变量。在二次函数中，$a$ 的 继续阅读

星期六 2017-07-01 07:25 平均心率157，最高心率174，平均配速519。今天750mL的白开水我放了1.5个泡腾片。因为我就知道今天会很变态。出乎我意料，今天的温湿度和太阳光在跑步的时候很仁慈，很多时候是阴天，但我流汗流成了傻瓜，活生生地感觉到补水后5分钟明显回气，但过后又会死得很惨。回家后喝了超过3L水，但直到7小时后我才第一次有很黄的尿，严重缺水啊啊啊～从配速曲线看来，过珠江琶醍的时候FR235可能丢星了。 #xrspook未行够# 继续阅读