INNER JOIN bns_pm_operation oper ON t.WorkUser_Barcode = oper.WorkUser_BarCode OR t.WorkUser_Barcode = oper.WorkUser_RandomBarCode这一部分有什么优化建议

对于这部分的优化建议，可以考虑以下几点：

1. 考虑为 `bns_pm_operation` 表的 `WorkUser_BarCode` 和 `WorkUser_RandomBarCode` 字段创建索引，以加快连接和查询速度。

2. 如果可能，可以将 `OR` 条件拆分为两个独立的 `JOIN` 子句，并使用 `UNION` 运算符将结果合并。例如：

SELECT ...
FROM bns_qm_operationtest_t t
INNER JOIN bns_pm_operation oper1 ON t.WorkUser_Barcode = oper1.WorkUser_BarCode
UNION
SELECT ...
FROM bns_qm_operationtest_t t
INNER JOIN bns_pm_operation oper2 ON t.WorkUser_Barcode = oper2.WorkUser_RandomBarCode

这样可以避免在 `JOIN` 条件中使用 `OR` 运算符，提高查询性能。

3. 如果数据量较小，并且没有明确的性能问题，可以不进行额外的优化。在某些情况下，数据库优化可能会增加复杂性并带来较小的性能提升。

总之，具体的优化策略需要根据实际情况和性能测试结果进行评估和调整，以达到最佳的查询性能。

相关问题

dash.js中bns在哪个文件

在Dash中，`dash.js`是Dash内部使用的JavaScript库，用于处理与交互相关的功能，其中包括plotly.js的封装。`dash.js`中并没有直接设置`bns`的代码，因为`bns`是plotly.js的配置选项，它是在`dcc.Graph`的`config`属性中设置的。

当用户与图表交互时，`dash.js`会发送请求到Dash后端，后端会根据请求参数生成新的图表，并将其返回给前端。在生成新的图表时，后端会根据`dcc.Graph`的`config`属性中的设置来生成plotly.js的配置，并将其传递给新的图表。因此，`bns`的设置是在后端代码中实现的。

具体来说，在Dash后端代码中，`bns`的默认值是通过`plotly.graph_objs`模块中的`layout`对象来设置的，例如：

import dash
import dash_core_components as dcc
import dash_html_components as html
import plotly.graph_objs as go

app = dash.Dash(__name__)

app.layout = html.Div([
    dcc.Graph(
        id='example-graph',
        figure={
            'data': [
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 1, 2], 'type': 'bar', 'name': 'SF'},
                {'x': [1, 2, 3], 'y': [2, 4, 5], 'type': 'bar', 'name': 'Montreal'},
            ],
            'layout': go.Layout(
                title='Dash Data Visualization',
                barmode='stack',
                xaxis={'title': 'X Axis'},
                yaxis={'title': 'Y Axis'},
                # 设置buffer size为128
                bns=128
            )
        }
    )
])

if __name__ == '__main__':
    app.run_server(debug=True)

在上面的示例中，使用`go.Layout`来设置图表的布局信息，其中包括`bns`的设置。在后端代码中，根据`dcc.Graph`的`config`属性中的设置来生成plotly.js的配置，并将其传递给新的图表。

class DenseBlock(nn.Module): def __init__(self, c_in, c_out, bn, dense_size=8): super().__init__() conv_args = dict(kernel_size=3, padding=1, bias=not bn) self.dense_convs = nn.ModuleList([ nn.Conv2d(c_in + i * dense_size, dense_size, **conv_args) for i in range(4) ]) self.final = nn.Conv2d(c_in + 4 * dense_size, c_out, **conv_args) if bn: self.bns = nn.ModuleList([ nn.BatchNorm2d(dense_size) for i in range(4) ]) self.bn_final = nn.BatchNorm2d(c_out) else: self.bns = nn.ModuleList([Identity() for i in range(4)]) self.bn_final = Identity() self.relu = nn.ReLU(inplace=True) def forward(self, x): for conv, bn in zip(self.dense_convs, self.bns): x = torch.cat([x, self.relu(bn(conv(x)))], dim=1) x = self.relu(self.bn_final(self.final(x))) return x是什么意思

这段代码定义了一个名为 `DenseBlock` 的自定义模块，该模块实现了一个稠密块（Dense Block）的功能。

具体的实现如下：

1. `DenseBlock` 类继承自 `nn.Module`，表示这是一个 PyTorch 模块。

2. 在 `__init__` 方法中，接收输入通道数 `c_in`、输出通道数 `c_out`、是否使用批归一化 `bn`、稠密块的密度 `dense_size`（默认为 8）作为参数。

3. 定义了一个 `conv_args` 字典，包含卷积层的参数，其中包括卷积核大小、填充大小和是否使用偏置。

4. 创建了一个 `nn.ModuleList` 类型的 `self.dense_convs`，其中包含了 4 个卷积层。这些卷积层的输入通道数递增，分别为 `c_in + i * dense_size`，输出通道数为 `dense_size`。

5. 创建了一个最终输出的卷积层 `self.final`，输入通道数为 `c_in + 4 * dense_size`，输出通道数为 `c_out`。

6. 根据是否使用批归一化，创建了两个批归一化层的列表 `self.bns` 和一个最终输出的批归一化层 `self.bn_final`。如果使用批归一化，则创建相应数量的 `nn.BatchNorm2d` 层；否则，创建一个自定义的恒等映射层 `Identity`。

7. 创建一个 `nn.ReLU(inplace=True)` 层，用于激活函数的应用。

8. 在 `forward` 方法中，执行模块的前向传播逻辑。首先，通过循环遍历稠密块中的每个卷积层，并在每个卷积层后面应用批归一化和 ReLU 激活函数。然后将输入张量 `x` 与每个卷积层的输出进行拼接（按通道维度拼接），得到稠密块的输出张量。接着，将稠密块的输出张量经过最终的卷积层，并通过批归一化和 ReLU 激活函数。最后返回输出张量。

总结来说，这个自定义模块实现了一个稠密块的功能。它通过循环遍历多个卷积层，并将它们的输出与输入张量进行拼接，从而增加了特征的丰富性。同时，根据是否使用批归一化来选择合适的层进行处理。