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  • 深入解析 PostgreSQL 系列之并发控制与事务机制

    ...pTupleHeaderData 与事物处理强相关的属性有: (TransactionId)t_xmin: 存放插入该 Tuple 时的 txid (TransactionId)t_xmax: 存放删除或者更新该 Tuple 时的 txid,如果还没更新或者删除,那么置 0,表示无效 (CommandId)t_cid: 存放 Command ID,即 创建该 T...

    JohnLui 评论0 收藏0
  • 深入解析 PostgreSQL 系列之并发控制与事务机制

    ...pTupleHeaderData 与事物处理强相关的属性有: (TransactionId)t_xmin: 存放插入该 Tuple 时的 txid (TransactionId)t_xmax: 存放删除或者更新该 Tuple 时的 txid,如果还没更新或者删除,那么置 0,表示无效 (CommandId)t_cid: 存放 Command ID,即 创建该 T...

    leone 评论0 收藏0
  • Postgresql 探索MVCC

    ...象的一个唯一标识符,可以和pg_class中的oid联合起来查看 xmin 是插入的事务标识符,是用来标识不同事务下的一个版本控制 xmax 是删除更新的事务标识符,如果该值不为0,则说明该行数据当前还未提交或回滚 cmin 插入事务的命...

    张利勇 评论0 收藏0
  • NumPy 数组大全

    ...进行归一化,依此类推。 归一化的公式如下: x = (x – xmin) / (xmax – xmin) 现在把这个公式用于我们的数组。要查找数组中的最大和最小项,可以分别用 NumPy 的 max() 和 min() 方法。 import numpy x= numpy.array([400, 800, 200, 700, 1000, 2000, 30...

    kk_miles 评论0 收藏0
  • NumPy 数组大全

    ...进行归一化,依此类推。 归一化的公式如下: x = (x – xmin) / (xmax – xmin) 现在把这个公式用于我们的数组。要查找数组中的最大和最小项,可以分别用 NumPy 的 max() 和 min() 方法。 import numpy x= numpy.array([400, 800, 200, 700, 1000, 2000, 30...

    yunhao 评论0 收藏0
  • Python中如何使用Matplotlib库绘制图形

    ...gt;  xmin,xmax=X.min(),X.max()   dx=(xmax-xmin)*0.2   xlim(xmin-dx,xmax+dx)  

    89542767 评论0 收藏0
  • 移动地图时自动获取当前地图中心地区

    ... let extent = map.getExtent(), xOffset = (extent.xmax - extent.xmin) * centerOffset, yOffset = (extent.ymax - extent.ymin) * centerOffset, // 地图中央50%区域 mainExten...

    YancyYe 评论0 收藏0
  • 移动地图时自动获取当前地图中心地区

    ... let extent = map.getExtent(), xOffset = (extent.xmax - extent.xmin) * centerOffset, yOffset = (extent.ymax - extent.ymin) * centerOffset, // 地图中央50%区域 mainExten...

    xingpingz 评论0 收藏0
  • MaskRCNN-Benchmark(Pytorch版本)训练自己的数据以及避坑指南

    ...y] # 可能需要根据具体格式修改的地方 xmin = int(lines.iloc[j][X1]) ymin = int(lines.iloc[j][Y1]) xmax = int(lines.iloc[j][X3]) ymax = int(lines.iloc[j][Y...

    Acceml 评论0 收藏0
  • Google图片数据集发布最新 V3 版,涵盖600个对象类的标记边框

    ...集标签和边框坐标如下所示:ImageID,Source,LabelName,Confidence,XMin,XMax,YMin,YMax000002b66c9c498e,activemil,/m/0284d,1,0.560250,0.951487,0.696401,1.000000000002b66c9c498e,activemil,/m/052lwg6,1,0.543036,0.90766...

    archieyang 评论0 收藏0
  • 像玩乐高一样拆解Faster R-CNN:详解目标检测的实现过程

    ...应该是训练一个网络,这个网络可以返回 8 个值:包含(xmin, ymin, xmax, ymax)的两个元组,每个元组都用于定义一个目标的边框坐标。这个方法有着根本问题,例如,图片可能是不同尺寸和比例的,因此训练一个可以直接准确预...

    taoszu 评论0 收藏0

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