翻译 | 刘朋 Noddleslee 程思婕 余杭 整理 | 凡江
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等，使用工具将原始数据转换为认识和知识（可视化或者模型），主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具，本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中，R和Python有很多相近的语法代码。
1.SQL , Structure Query Language，结构化查询语言，是一种申明式的语言。 SQL包括6部分： 1.DQL（Data Query Language）数据查询语言，SELECT语句等； 2.DML（Data Manipulation Language）数据操作语言，INSERT、UPDATE、DELETE等。 3.TPL（Transaction Process language）事务处理语言，BEGIN TRASACTION , COMMIT,ROLLBACK 4.DCL（Dat
tibble 是一种简单数据框，它对传统数据框的功能进行了一些修改，其所提供的简单数据框更易于在 tidyverse 中使用。
这是个比较好用的功能，不管是用户还是管理员都可以即时看到最新评论并作出回应。只可惜 valine 官方并没有开发这么一个功能，秉承着自己动手丰衣足食的想法，也算是在 @Lee 的一篇 leanCloud 文章的启发下才有了使用 leanCloud 实现最新评论的思路。
不同的公式可以达到同样的效果，所以观察产生结果的公式就很重要，别把公式栏给隐藏了，需要打开它，如图1所示。例如：删除列和删除其他列可能得到的效果是一样的，但是如果数据有变动刷新后得到的结果却有可能不同。
每天有数百万或数十亿的数据元素进入您的企业，其中不可避免的存在一些缺乏建立高效业务模型的必要质量的数据元素。然而，确保数据干净整洁应该始终是数据科学工作流程中首要也是最重要的部分。因为没有它，您将很难看到重要的内容，并可能由于数据重复，数据异常或缺少信息等原因做出错误的决策。
tibble是一种简单数据框，它对data.frame的功能进行了一些修改，更易于使用。本文将介绍tidyverse的核心R包之一——tibble包
通过 grid-template-columns 和 grid-template-rows 属性，我们可以显式地设置网格中的行数和列数，并指定它们的大小。如果我们希望多行和/或多列的大小相同，这可能会变得重复。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | Michael Salmon 编译 | 颖子，江凡 几个月前，我从网站indeed.com上抓取了招聘信息相关数据。相信很多同学都跟我做过同样的事情，想要收集不同城市的各种职位信息，然后建立一个模型来预测它们的相对薪水。 然而在建立模型之前，我需要对抓取的信息进行初步的分析和清洗。本文将简要介绍我在清洗数据过程中使用的一些技巧。 在这个任务中，我使用了python和配套的库，包括pandas和numpy。 之前我已经成功地从美国不同的城市中抓取并保存了大量的招聘信息
比如，存储字符串“101”，对于char(10)，表示你存储的字符将占10个字节（包括7个空字符），在数据库中它是以空格占位的，而同样的varchar2(10)则只占用3个字节的长度，10只是最大值，当你存储的字符小于10时，按实际长度存储。
如果您需要组织任务、记笔记、项目等等，Notion 是一个优秀的选择。本指南将向您展示如何使用 Notion 管理日常活动。Notion是一个非常有用的工具，可以帮助提高您的生产力。
数据框来源主要包括用代码新建(data.frame)，由已有数据转换或处理得到(取子集、运算、合并等操作)，读取表格文件(read.csv,read.table等)及R语言内置数据
本案例适合作为大数据专业数据清洗或Pandas数据分析课程的配套教学案例。通过本案例，能够达到以下教学效果：
例如：在City-State-Zip列创建了三列复合索引，那么仅对State列限定条件不能使用这个索引，因为State不是索引的主列。
这里介绍的方法与我们自学习外语的时候使用的方法是有共同之处的，例如我们要学习英语，可以使用以下三个关键的练习帮助我从笨拙地将中文单词翻译成英语，转变为直接用英语思考和回答（英语思维）。
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵
去年刚开始写博客的时候写了一篇《MySQL性能调优参考》，文章中提到优化的几个技巧，比如数据类型的使用、范式和反范式的合理使用、索引的使用及其使用的注意事项等等。其中我们接触最多的就是索引，你可能知道索引的底层结构是B+Tree、使用索引要遵守最左匹配原则，那你知道为什么要用B+Tree、为什么使用索引有那么多注意事项吗？所以还是要知其然知其所以然，看完这篇文章你就懂了。
1. 什么是存储过程？它有什么优点？ 答：存储过程是一组予编译的SQL语句，它的优点有： 允许模块化程序设计，就是说只需要创建一次过程，以后在程序中就可以调用该过程任意次。 允许更快执行，如果某操作需要执行大量SQL语句或重复执行，存储过程比SQL语句执行的要快。 减少网络流量，例如一个需要数百行的SQL代码的操作有一条执行语句完成，不需要在网络中发送数百行代码。 更好的安全机制，对于没有权限执行存储过程的用户，也可授权他们执行存储过程。 2. oracle的存储过程和函数有什么区别？ Oracle
UNION语句类似于PowerQuery中的追加查询，可以将两个表或者两个数据集进行上下合并。DAX函数中也有UNION，而且用法上有很大的相似。
原子性（atomicity）：一个事务必须视为一个不可分割的最小工作单元，整个事务中的所有操作要么全部提交成功，要么全部失败回滚，对于一个事务来说，不可能只执行其中的一部分操作，这就是事务的原子性。
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术，他拥有几十年的的历史和超过7000个包，这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导，但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是，数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术，短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿，R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而，一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询，而不管数据的来源和最终目标。
作者：哪 吒 来源：blog.csdn.net/guorui_java/article/details/12654200 一、查询SQL尽量不要使用select *，而是具体字段 1、反例 SELECT * FROM user 2、正例 SELECT id,username,tel FROM user 3、理由 节省资源、减少网络开销。 可能用到覆盖索引，减少回表，提高查询效率。 注意：为节省时间，下面的样例字段都用*代替了。 二、避免在where子句中使用 or 来连接条件 1、反例 SELECT
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数据库环境 dev：开发环境，开发可读写，可修改表结构。开发人员可以修改表结构，可以随意修改其中的数据但是需要保证不影响其他开发同事。 qa：测试环境，开发可读写，开发人员可以通过工具修改表结构。 sim：模拟环境，开发可读写，发起上线请求时，会先在这个环境上进行预执行，这个环境也可供部署上线演练或压力测试使用。 real：生产数据库从库（准实时同步），只读环境，不允许修改数据，不允许修改表结构，供线上问题查找，数据查询等使用。 online：线上环境，开发人员不允许直接在线上环境进行数据库操作，如果需要操
while语句，提供了编写通用循环的一种方法，而for语句是用来遍历序列对象内的元素，并对每个元素运行一个代码块。break,continue用在循环内，跳出整个循环或者跳出一次循环。 一、while循环 1、一般格式 格式：首行以及测试表达式，有一列或多列缩进语句的主体以及一个选用的else部分（控制权离开循环时而没有碰到break语句时会执行） python会一直计算开投的测试，然后执行循环主体内的语句，直到测试返回假值为止。 while <test>: <statements1> else: <statements2> 2、例子 >>> while True: ... print "Type Ctrl+C to stop!" >>> while x: ... print x, ... x=x[1:] ... diege iege ege ge e 注意 print末尾的逗号，会使所有输出都出现在同一行。 >>> a,b=0,10 >>> while a<b: ... print a, ... a+=1 ... 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Python并没有其他语言中所谓的"do until”循环语句，不过我们可以在循环主体底部以一个测试和break来实现类似的功能。 while True: do something if exitTest():break 3、对比shell的while语句 while 命令 do 命令1 命令2 done 在系统管理时常用与逐行读取一个文件并处理。 while read line do echo $line done < /etc/rc.conf shell中还有一个类似while的循环until until 条件 do 命令1 命令2 done EG: IS_ROOT=`who |grep root` until [ "$IS_ROOT" ] do echo 'root online' sleep 2 done 二、 break continue pass和循环的else break 跳出最近所在的循环（跳出整个循环语句） continue 跳到最近所在循环的开头处（来到循环的首行，跳过本次循环） pass 什么事也不做，只是空占位语句 循环else块 只有当循环正常离开时才会执行（也就是没有碰到break语句） 1、一般循环格式 加入break和continue语句后，while循环的一般格式如下： while <test>: <statements1> if <test2>:break if <test3>:continue if <test4>:pass else: <statements2> break和continue可以出现在while（或for）循环主体的任何地方，但通常会进一步嵌套在if语句中，根据某些条件来采取对应的操作。 2、列子 pass >>> while 1:pass ... pass可用于空类，有时有指的是"以后会填上”，只是暂时用于填充函数主体而已： >>> def func1(): ... pass continue continue语句会立即跳到循环的顶端，开始下一次循环。 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2!=0:continue ... print x, ... 8 6 4 2 0 这个例子中，如果是奇数就返回循环顶部，不会打印.是偶数就打印。 这个下面这个结果一样 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2==0: ... print x, ... 8 6 4 2 0 注意这两个例子的print位置，第一个print是属于while块的，测试不通过下执行，测试通过就回到循环顶端，第二个是属于if块的，只有测试通过才打印 >>> while x: ... x=x-1 ... if x%2==0: ... print x, ...break break语句会
我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的，需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一，它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。
1.什么是数据库？ 数据库是组织形式的信息的集合，用于替换，更好地访问，存储和操纵。 也可以将其定义为表，架构，视图和其他数据库对象的集合。 2.什么是数据仓库？ 数据仓库是指来自多个信息源的中央数据存储库。 这些数据经过整合，转换，可用于采矿和在线处理。 3.什么是数据库中的表？ 表是一种数据库对象，用于以保留数据的列和行的形式将记录存储在并行中。 4.什么是数据库中的细分？ 数据库表中的分区是分配用于在表中存储特定记录的空间。 5.什么是数据库中的记录？ 记录（也称为数据行）是表中相关数据的有序集
本期教程开始讲解Matlab的简易使用之基础操作，作为学习DSP的必备软件，掌握简单的Matlab操作是必须的。
老规矩我们来复盘一下第283场的leetcode周赛，赞助商是安贤量化。这次比赛的奖品非常丰富，看得出来是壕气公司。
答∶ ORACLE中有两种事务 只读事务与读写事务。隔离级别 未提交读，提交读，可重复读，串行读，ORACLE支持提交读与串行读，默认隔离级别为提交读。
数据框是一种表格式的数据结构，属于一种二维表，分为行和列。数据框旨在模拟数据集，与其他统计软件例如 SAS 或者 SPSS 中的数据集的概念一致。数据集通常是由数据构成的一个矩形数组，行表示观测，列表示变量。不同的行业对于数据集的行和列叫法不同。在一个数据框中，每一行的元素个数相同，每一列元素个数也相同，每一列的数据类型一致，都为一个向量，每一行内容还是一个数据框。数据框是 R 中使用最广泛的一种数据格式。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第3章 Matlab简易使用之基础操作 本期教程开始讲解Matl
下面来学习互联网行业使用最为广泛的关系型数据库 MySQL，它的知识点结构图如下所示。
在Linux下，有时候需要对文本内容进行排序，例如按照字典顺序排序，按照数字排序或者按照特定列排序等等。今天我们就借助一个命令-sort来满足我们对文本排序的需求。
DataFrame参照了Pandas的思想，在RDD基础上增加了schma，能够获取列名信息。
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX，但是除了最简单的基础聚合运算以外，其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且，你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验，典型的情况会是：你精心制作的一个 Power BI 报告初稿，会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
在代码中的 bindtap 指绑定一个事件，例如点击后会对应的跳转到一个 js 函数中执行这个函数，bindtap="select_t"就是指点击后跳转到一个页面 select_t 这个函数。
约等于表格：列有要求（同一列只允许同一种数据类型）；不是文件（可以导出来成为一个文件）
双通道芯片有时候实验设计挺复杂的，agilent的原始数据数据处理在中文互联网上也不算常见。
一言以蔽之，彩虹表是一种破解用户密码的辅助工具。彩虹表以时空折中理论为基础，但并不是简单地“以空间换时间”，而是一种“双向交易”，在二者之间达到平衡。1980年，公钥密码学的提出者之一Hellman针对DES算法（一种对称加密算法）提出了一种时空折中算法，即彩虹表的前身：预先计算的散列链集。2003年瑞典的Philippe Oechslin在其论文Making a Faster Cryptanalytic Time-Memory Trade-Off（参考博客2）中对Hellman的算法进行了改进，并命名为彩虹表。当时是针对Windows Xp开机认证的LM散列算法。当然，目前除了破解开机密码，彩虹表目前还能用于SHA、MD4、MD5等散列算法的破译，速度快、破解率高，正如Philippe在论文中提到的：“1.4G的彩虹表可以在13.6s内破解99.9%的数字字母混合型的Windows密码“。实际上，Philippe所做的改进本质上是减少了散列链集中可能存在的重复链，从而使空间的有效利用率更高，关于这一点，后面会详述。
如果你平常做数据分析用 Excel，想要用 Python 做还不太会？那这篇系统的文章一定能帮到你！建议先收藏后食用
Inputs 是与用户交互的组件，用户获取用户输入。Outputs 是 Shiny 通过响应用户输入而在指定区域展示的输出，一般为图表。每个输入组件都有唯一标识符，需要展示的标签名作为参数，其他一些参数则应不同组件提供的不同功能而不同。每个输出组件也有它的唯一标识符。当在 UI 插入一个输出组件后，会自动分配一块空间用于展示，但展示的生成和逻辑都在服务端完成。
（近邻取样） 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习分类技术中最简单的方法之一。 所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。
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