小编aug*_*lec的帖子

奇怪的是,它似乎与fit和partial_fit完全相同.

您可以在以下链接中查看代码:

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/c957249/sklearn/decomposition/online_lda.py#L478

这个查询：

SELECT x 
FROM dataset.table_a 
WHERE x NOT IN (SELECT x FROM dataset.table_b)

即使以下情况也返回零记录：

• 字段包含 1,326,932x个table_a不同的字符串值

• 字段包含 18,885x个table_b不同的字符串值

我不懂为什么。此外，在 BigQuery 旧版 SQL 中，此查询会返回正确的答案。

让test_speed.c成为以下C代码:

#include <stdio.h>
int main(){
    int i;
    for(i=0; i < 1000000000; i++) {}
    printf("%d", i);
}

我在终端跑:

gcc -o test_speed test_speed.c 

然后 :

time ./test_speed

我明白了:

现在我运行以下内容:

gcc -O3 -o test_speed test_speed.c

然后 :

time ./test_speed

我明白了:

第二轮怎么能这么快？它是否已在编译期间计算过？

这两个非常相似的代码具有非常不同的速度.我不明白为什么.第一个比第二个(5秒)慢得多(2分钟).

from numpy import sqrt 
primes = [2]
for i in range(3, 1000000):
    sq = int(sqrt(i))
    aux = False
    for j in primes:
        if j>sq:
            aux = True
        elif i%j==0:
            break
    if aux:
        primes.append(i)

================================================== ================

def isPrime(p, primes):
        bound = numpy.sqrt(p)
        i = 0
        while(primes[i] <= bound):
            if p % primes[i] == 0:
                return False
            i += 1
        return True

def compute_primes(bound):
    primes = []
    primes.append(2)
    for n in range(3, bound):
        answer = isPrime(n, primes)
        if answer:
            primes.append(n)
    return …

如果我启动此查询:

with a as (
select cast(null as array<string>) as x union all select ['str1','str2'] as x)
select * from a where x is null

我得到这个结果:

这是我预期的结果.

但如果我首先启动此查询:

 select cast(null as array<string>) as x union all select ['str1', 'str2'] as x

其结果我保存在数据集"tmp"中的表"a"中,然后我启动此查询:

select * from `tmp.a` where x is null

我得到这个结果:

我期望结果与第一个相同.为什么这两个结果有区别？