normal和unique

时间: 2023-09-22 14:08:37 浏览: 63
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Investigation of unique hue setting changes with ageing

在数据库中，"normal" 和 "unique" 是两种不同的约束类型。主要区别如下： 1. Normal：Normal 约束是指对某个列进行非唯一性约束，即该列可以有重复值。但是，可以对该列添加索引，以提高查询效率。 2. Unique：Unique 约束是指对某个列进行唯一性约束，即该列中的值必须唯一。当试图向该列中插入重复值时，将会触发错误，插入操作将失败。可以对该列添加唯一索引，以提高查询效率。 总的来说，Normal 约束适用于允许重复值的情况，而 Unique 约束适用于不允许重复值的情况。
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K = len(np.unique(digits.target)) p = digits.data.shape[1] w = np.random.normal(0, 0.01, size=(K, p))给这段代码加注释

K = len(np.unique(digits.target)) # 获取手写数字数据集中每个图像的特征数量 p = digits.data.shape[1] # 用正态分布随机初始化权重矩阵，大小为(K, p) # 这里的w是一个K行p列的矩阵，每一行代表一个类别的权重...

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def _move(pars, sigpars, all_pars, prng): """ Adaptive move """ nu = np.unique(all_pars[:, 0]).size npars = pars.size # Accumulate at least as many *accepted* moves as the # elements of the covariance matrix before computing it. if nu > npars*(npars + 1.)/2.: eps = 0.01 diag = np.diag((sigpars*eps)**2) cov = 2.38**2/npars*(np.cov(all_pars.T) + diag) pars = prng.multivariate_normal(pars, cov) else: pars = prng.normal(pars, sigpars) return pars

这段代码是实现了自适应步长的Metropolis-Hastings(MH)算法中的移动步骤。在MH算法中，通过接受或拒绝一些随机选择的移动，来生成目标分布(通常是后验分布)的样本。在移动步骤中，它根据过去的采样结果，自适应地...

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2. Normal索引：普通索引，也称作B-Tree索引，是MySQL中最常用的索引类型，适用于等值查询、范围查询和排序操作。Normal索引可以用于所有的存储引擎。 3. Spatial索引：空间索引，主要用于地理位置相关的数据查询，...

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1. **主键索引（Primary Key Index）**：对表中的唯一标识字段自动创建，不仅用于查找，还用于聚集和排序数据。主键索引通常是NORMAL类型。 2. **唯一索引（Unique Index）**：允许有NULL值，但不允许有重复的值，...

class User(AbstractBaseUser): # 生成uuid id = models.UUIDField(primary_key=True, default=uuid.uuid4, editable=False) #19位纯数字的Uid uid = models.CharField(max_length=19, unique=True) #RSA PublicKey public_key = models.CharField(max_length=4096, unique=True, default="") username = models.CharField(max_length=50, unique=True) password = models.CharField(max_length=255) email = models.EmailField(max_length=255, unique=True) phone = models.CharField(max_length=11, blank=True) signature = models.CharField(max_length=255, blank=True) avatar = models.ImageField(upload_to='avatars/', blank=True) status = models.IntegerField(default=0) # 0: normal, 1: banned, 2: deleted is_active = models.BooleanField(default=True) is_staff = models.BooleanField(default=False) is_superuser = models.BooleanField(default=False) USERNAME_FIELD = 'username' REQUIRED_FIELDS = ['email'] class Meta: # 配置数据库表名,及设置模型在admin站点显示的中文名 db_table = 'user_user' verbose_name = '用户' verbose_name_plural = verbose_name 执行python manage.py createsuperuser 报错in _validate_username self.UserModel._default_manager.db_manager(database).get_by_natural_key( AttributeError: 'Manager' object has no attribute 'get_by_natural_key'

这错误通常是由于在自定义用户模型中缺少 get_by_natural_key 方法引起的。get_by_natural_key 方法是在 AbstractBaseUser 类中定义的，用于通过指定字段获取用户实例。 你可以尝试在你的 User 模型中添加 ...

优化如下代码，使得能够输出更多的表面点，且这些输出的表面点不能重复。clear clc matric= readmatrix("F:\NIM\worksheet\Lab\1号屏srgb+rgb16预热10分钟切换0.5s.csv"); matric= matric(2:end,1:end-1); x=matric(:,8); y=matric(:,9); z=matric(:,10); xyz=[x,y,z]; xyz = xyz./max(xyz(:,2)); r=matric(:,2)/255; g=matric(:,3)/255; b=matric(:,4)/255; rgb = [r(:), g(:), b(:)]; cform_XYZ2Lab = makecform('xyz2lab'); lab = applycform(xyz, cform_XYZ2Lab); a = lab(:,2); b = lab(:,3); L = lab(:,1); Lab = [a,b,L]; TR = delaunayTriangulation(a,b,L); [T,Xb] = freeBoundary(TR); dt = triangulation(T,Xb); tnorm = faceNormal(dt); pidx = dt.Points; isboundary = false(size(pidx,1),1); for i = 1:size(tnorm,1) n = tnorm(i,:); v1 = pidx(dt.ConnectivityList(i,1),:); v2 = pidx(dt.ConnectivityList(i,2),:); v3 = pidx(dt.ConnectivityList(i,3),:); d1 = dot(n,v1); d2 = dot(n,v2); d3 = dot(n,v3); if any(sign(d1-d2) ~= sign(d1-d3)) isboundary(dt.ConnectivityList(i,:)) = true; end end % 获取完整的边界点 K = boundary(dt.Points(isboundary,1),dt.Points(isboundary,2),dt.Points(isboundary,3)); surface_points = Lab(isboundary,:); boundary_points = surface_points(K,:); boundary_points = unique(boundary_points,'rows'); % 去除重复点 scatter3(boundary_points(:,1),boundary_points(:,2),boundary_points(:,3),10,"filled") scatter3(a,b,L,10,rgb,"filled")

2. 直接使用Lab作为三维点云的坐标，避免了在计算三角剖分和边界点时需要频繁转换坐标系的情况。 3. 去除了计算边界点时对x,y,z三个分量的限制，直接使用Lab坐标系下的点进行计算。 4. 使用unique函数去除重复点，...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math def count(lis): lis = np.array(lis) key = np.unique(lis) x = [] y = [] for k in key: mask = (lis == k) list_new = lis[mask] v = list_new.size x.append(k) y.append(v) return x, y mu = [14, 23, 22] sigma = [2, 3, 4] tips = ['design', 'build', 'test'] figureIndex = 0 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) color = ['r', 'g', 'b'] ax = fig.add_subplot(111) for i in range(3): x = np.linspace(mu[i] - 3*sigma[i], mu[i] + 3*sigma[i], 100) y_sig = np.exp(-(x - mu[i])**2/(2*sigma[i]**2))/(math.sqrt(2*math.pi)) ax.plot = (x, y_sig, color[i] + '-') ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days') ax.set_ylabel('probability') plt.show() plt.grid(True) size = 100000 samples = [np.random.normal(mu[i], sigma[i], size) for i in range(3)] data = np.zeros(len(samples[1])) for i in range(len(samples[1])): for j in range(3): data[i] += samples[j][i] data[i] = int(data[i]) a, b = count(data) pdf = [x/size for x in b] cdf = np.zeros(len(a)) for i in range(len(a)): if i > 0: cdf[i] += cdf[i - 1] cdf = cdf/size figureIndex += 1 fig = plt.figure(figureIndex, figsize=(10, 8)) ax = fig.add_subplot(211) ax.bar(a, height=pdf, color='blue', edgecolor='white', label='MC PDF') ax.plot(a, pdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.set_title('Monte Carlo Simulation') ax = fig.add_subplot(212) ax.plot(a, cdf) ax.legend(loc='best', frameon=False) ax.set_xlabel('# of days for project') ax.set_ylabel('probability') ax.grid(True) plt.show()修改一下代码

key = np.unique(lis) x = [] y = [] for k in key: mask = (lis == k) list_new = lis[mask] v = list_new.size x.append(k) y.append(v) return x, y mu = [14, 23, 22] sigma = [2, 3, 4] tips = ['...
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基于java的坦克大战游戏.zip

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原版apsw-3.39.4.0-cp311-cp311-win_arm64.whl-下载即用直接pip安装.zip

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