VLookup无疑是Excel中进行数据匹配查询用得最广泛的函数，但是，随着企业数据量的不断增加，分析需求越来越复杂，越来越多的朋友明显感觉到VLookup函数在进行批量性的数据匹配过程中出现的卡顿问题也越来越严重。
今天是LeetCode专题的第39篇文章，我们一起来看下LeetCode第68题 Text Justification。
导语：把表头内容转成一列，是数据规范处理中经常遇到的一个问题，这个问题本身并不复杂，如果没有处理好，却有可能把问题复杂化。
前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据合并处理的问题，一起来看看吧。他的原始数据如下所示：
CSI snapshot是由华为在kubernetes社区主导开发的存储特性，在K8S 1.12进入Alpha阶段。上篇文章我们介绍了snapshot的API对象，以及external-snapshotter的架构设计和实现原理，本篇文章，我们将会介绍从snapshot还原数据卷，以及演示如何使用这两种特性。
在数据表或 DataFrame 中有很多识别缺失值的方法。一般情况下可以分为两种：一种方法是通过一个覆盖全局的掩码表示缺失值， 另一种方法是用一个标签值（sentinel value） 表示缺失值。在掩码方法中， 掩码可能是一个与原数组维度相同的完整布尔类型数组， 也可能是用一个比特（0 或 1） 表示有缺失值的局部状态。在标签方法中， 标签值可能是具体的数据（例如用 -9999 表示缺失的整数） ， 也可能是些极少出现的形式。另外， 标签值还可能是更全局的值， 比如用 NaN（不是一个数） 表示缺失的浮点数。
如下销售数据中展现了三笔订单，每笔订单买了多种商品，求每种商品销售额占该笔订单总金额的比例。例如第一条数据的最终结果为：235.83 / (235.83+232.32+107.97) = 40.93%。
最近在回顾Disruptor的相关知识，觉得Disruptor在计算机底层的领域确实比一般人厉害不少，以前在写程序的时候，基本是从应用逻辑的角度考虑，觉得设计模式+少量算法+ 优美的代码=理想的结果，但看完Disruptor的设计后，觉得只考虑应用本身是有一定的局限性，还需要懂底层，硬件层面的东西，就像Disruptor一样，通过底层优化，让程序有质的飞跃。
今天的内容干货满满，还烦请大家仔细观看。首先真是一个值得纪念的日子，历时5个月，终于把《Head First设计模式》这本书给二刷完成了。想起第一次看的时候，也是做了各种目标，竟然没能坚持到最后。
在本文中，我将分享4个在一行代码中完成的Pandas操作。这些操作可以有效地解决特定的任务，并以一种好的方式给出结果。
Oracle Database In-Memory（In-Memory数据库）最先是在Oracle Database 12c第1版（12.1.0.2）中引入的功能，可大大提高实时分析和混合工作负载的性能。 In-Memory列存储（IM列存储）是Database In-Memory的关键功能。
给你一个正整数 n ，生成一个包含 1 到 n2 所有元素，且元素按顺时针顺序螺旋排列的 n x n 正方形矩阵 matrix 。
这个问题来自最近一个朋友字节面试碰到的，最后他也成功拿到了字节offer，这个问题我想可能挺多人不太清楚，所以想拿出来单独说一说。
总第88篇 数据预处理是我们在做机器学习之前必经的一个过程，在机器学习中常见的数据预处理包括缺失值处理，缩放数据以及对数据进行标准化处理这三个过程。 01|缺失值处理： 缺失值处理是我们在做数据分析/机器学习过程中经常会遇到的问题，我们需要一种处理不完整数据的策略/方法。对缺失值处理有两种方法，一种是直接对某一列中的缺失值进行处理，一种是根据类别标签，分类别对缺失值进行处理。 我们先看如何在没有类别标签的情形下修补数据。比较简单粗暴的方法就是直接忽略，也就是删除缺失值，这种策略适用于数据集中缺失值占比很
我喜欢在LMAX工作的原因之一是，在这里工作让我明白从大学和A Level Computing所学的东西实际上还是有意义的。做为一个开发者你可以逃避不去了解CPU，数据结构或者大O符号 —— 而我用了10年的职业生涯来忘记这些东西。但是现在看来，如果你知道这些知识并应用它，你能写出一些非常巧妙和非常快速的代码。
R语言中存在一些null-able values，当我们进行数据分析时，理解这些值是非常重要的。
接上期：第二章 Oracle Database In-Memory 体系结构(IM-2.1)
本案例中将绘制一系列的2-D scalp maps，其中每个图表明的是一个特定的潜伏期的电压分布。
像下面左图这种仅需通过单行就能确定数值的，被称为一维表。为了方便浏览打印美观，很多人会把重复姓名合并单元格，如下面右图（合并单元格只是格式美观，对数据清洗反而是一大障碍，会耗费额外时间精力）
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer),QQ交流群：903290195
本章主要是针对AES加密的原理过程进行梳理。不在于细节，了解各个参数和类的功能来帮助我们再加密是更好的选择如何使用加密。
字符格式化，有两种方式： 1、通过%占位符方式，%s，%d,% 2、通过format，其中format比较好用，可以居中、可以用%、可以用二进制、可以填充字符自定义； 1、利用%的案例 tp1="i am %s"%"aaa"# tp2="i am %s age %d"%("alex",18)#顺序关联 tp3="i am %(name)s age %(age)d"%{"name":"alex","age":18}#指定名称，起名字 tp4="percent%.2f"%99.567#保留小数点几位 tp5="
以前一直听说有Disruptor这个东西，都是性能很强大，所以这几天自己也看了一下。 下面是自己的学习笔记，另外推荐几篇自己看到写的比较好的博客： Disruptor——一种可替代有界队列完成并发线程间数据交换的高性能解决方案 Disruptor3.0的实现细节
今天跟大家分享的是一组查询组合函数——index+match函数组合！ index和match函数是查询函数中非常厉害的组合，可以根据某单元格返回序号查找该单元格具体内容。 INDEX函数的语法解释：
鼠标选中 B8单元格 -> 开始 -> 编辑 -> 自动求和，excel会自动感应要求和的行和列。
本文整理了Single Producer/Consumer lock free Queue step by step这篇文章里头关于高性能的SPSC无锁队列使用遵循的四个原则：
上接IM 5.2。本章为IM系列第五章 使用In-Memory表达式优化查询第三部分IM表达式如何工作。
许多dba都知道，按照“随机”顺序(或者实际上与按键排序有很大区别的任何顺序)构建索引的效率会低得多。然而，通常很难真正理解为什么会这样。通过innodb_ruby中的“- examples”可视化模式，可以很容易地可视化索引的结构。innodb_space的space-lsn-age-illustrate模式允许通过“LSN age”可视化空间文件中的所有页面，根据每个页面最近修改的情况生成类似空间文件的热图。 注意一个小的Ruby脚本generate_data_simple。rb用于生成下面使用的测试表。您还需要一个合理的monospace字体来正确地支持Unicode块字符，为此我衷心推荐Adobe的源代码专业版.
最近发现好多软件号写起了Excel文章，哈哈哈，这是咋啦？作为一个数据号，咱也分享一些Excel技巧吧。
算术运算是最基本的运算，看起来很简单，但也有一些需要注意的地方，本文中会依次介绍。
1、tableau的介绍 1）tableau的优势 2）维度和指标 3）展现形式 4）设计形式 5）设计流程 2、数据导入、数据浏览 3、调整tableau中表格样式的常用四大按钮 1）田字格按钮的作用：分别对单元格、区、标题，进行线条颜色、线条粗细的设置 2）填充格按钮的作用：为整张表的标题、区、单元格设置填充色 3）A按钮的作用：专门针对表中的文本进行字体颜色、字体大小、字体格式、是否斜体等操作 4）对齐按钮的作用：专门设置表中文本，是左对齐，还是右对齐，还是居中对齐这些操作 4、tableau保存操作文本的两种格式说明 1）“.twbx”格式和“.twbx”格式 2）将tableau导出为任意版本的tableau文件
上个月我们分享了基于多组学数据识别关键癌症驱动基因的超实用工具Moonlight，不知道大家是否有注意到传说中“别人家的图”。
本文介绍国内用户在LAADS DAAC中批量下载MODIS遥感影像各产品的方法。
其实要解释上面的时序图，我们还需要了解一些LCD的显示过程。所以现在只是有个印象，稍后我们详细讲解。
上一篇文章重温了《单元测试的艺术》里提到的单元测试的技术及原则。这篇文章实践使用VisualStudio 2019进行单元测试。
在本文中，我们将通过 Python 代码和逻辑来设计一款您在智能手机上经常玩的 2048 游戏。如果您对游戏不熟悉，强烈建议您先玩一下游戏，以便了解游戏的基本功能。
今天要跟大家分享的是think-cell chart系列的第二篇——堆积百分比柱形图！ 我们还是先欣赏一下使用think-cell chart制作的堆积百分比柱形图呈现的效果如何！ 该图表整体制作过程
nl命令在Linux系统中用来计算文件的行号,是 number of lines 的缩写。nl可以将输出的文件自动加上行号！其默认的结果与cat -n有点不太一样,nl可以自定义行号显示效果,包括位数和自动补全0。 命令格式 nl [选项]... [文件]... 命令参数 [image-20210205222812471] 绿框标注的就是显示栏,默认占6位。 -b a 无论是否是空行都列出行号 -b t 空行不列出行号(默认)。 -n ln 行号在显示栏的最左边显示。 -n rn 行号在显示栏的最右边显示,
不知大家有没有思考过，当我们使用IDE写了一个Demo类，并执行main函数打印 hello world时都经历了哪些流程么？
nl命令在Linux系统中用来计算文件的行号,是 number of lines 的缩写。nl可以将输出的文件自动加上行号！其默认的结果与cat -n有点不太一样,nl可以自定义行号显示效果,包括位数和自动补全0。 命令格式 nl [选项]... [文件]... 命令参数 📷 image-20210205222812471 绿框标注的就是显示栏,默认占6位。 -b a 无论是否是空行都列出行号 -b t 空行不列出行号(默认)。 -n ln 行号在显示栏的最左边显示。 -n rn 行号在显示栏的最右边显示,
有N堆石子排成一排，每堆石子有一定的数量。现要将N堆石子并成为一堆。合并的过程只能每次将相邻的两堆石子堆成一堆，每次合并花费的代价为这两堆石子的和，经过N-1次合并后成为一堆。求出总的代价最小值。
论应用设计的在复杂，到了数据库阶段，可以专注两点 查询和写入，关于操作中的一切都是在内存中完成的。
【闲话开篇】：这段时间项目接近尾声，我终于闲了一点，又拿起了早先未看完的书《JAVA高并发程序设计》，强迫自己学习。看到其中介绍《无锁的缓存框架：Disruptor》时，接触到了一个概念——伪共享(false sharing)，说是会影响并发程序的执行性能，被很多人描述成无声的性能杀手，突然感觉到了自己知识的匮乏，罪过啊。
本系列前2篇已经稍微展示了 python 在数据处理方面的强大能力，这主要得益于 pandas 包的各种灵活处理方式。
很多朋友在数据处理过程中经常碰到这样的数据和转换要求：即一些本来应该是多列的内容，全堆到了一列里。
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 「前言」 连接操作是一种数据库中最基本的操作，连接算法的执行效率直接影响到整个数据库的效率、吞吐和资源。通常商业数据库系统一般有三种主流的连接实现：Nested Loop Join、Hash Join和Sort Merge Join。本文概述目前主流的Hash Join实现方式，以及分析MySQL中Hash Join的实现方式。 MySQL 8.0.18 版本增加了对Hash Join算法的支持，在此之前，连接算法仅支持嵌套循环连接 Nested Loop J
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