一、需求 我们会遇到开发任务: 经理:小王,你来做一下把数据库里的数据导出到Excel中,一个表是一个sheet,不要一个表一个Excel. 小王:好的,经理....(内心一脸懵逼) 二、前期准备 首先我们采用Apache的POI来实现Excel的导出功能, 导入直通车---> 使用POI+hutool实现导入Excel 我们把maven依赖先准备好: <...JDBC结合Dbutils把要导出的数据库表数据准备好 /** * 利用jdbc来把要导出的数据表查询出来 * @return */ public static Map...Excel /** * 把准备好的数据库表数据导出到本地Excel中 */ public boolean exportExcel() { //拿到数据库表的所有信息...header.createCell(columnSize++).setCellValue(string); } //控制从第二行开始插入数据的列
使用R编程处理一个超出计算机内存限制的巨大数据集时，可以采用以下策略（其他编程语言同理）：使用数据压缩技术：将数据进行压缩，减小占用的内存空间。...可以使用R的数据压缩包（如bigmemory、ff、data.table）来存储和处理数据。逐块处理数据：将数据集拆分成较小的块进行处理，而不是一次性将整个数据集加载到内存中。...可以使用data.table包或readr包的分块读取数据的功能。使用索引：为了加快数据检索速度，可以在处理大型数据集时使用索引。...存储数据集到硬盘：将数据集存储到硬盘上，而不是加载到内存中。可以使用readr或data.table包的函数将数据集写入硬盘，并使用时逐块读取。...使用其他编程语言：如果R无法处理巨大数据集，可以考虑使用其他编程语言（如Python、Scala）或将数据导入到数据库中来进行处理。
问题是，系统里目前有一个大表，因为历史数据的沉淀，目前有60多亿的数据，不是分区表，现在得到反馈说insert的操作比较满，想优化一下，同时把部分历史数据需要做一些清理。...如果是这样的情况，很自然的就想到了在线重定义，不过在线重定义在使用的时候，分区肯定是可以的，能够保证在线，但是性能上还是会差一些，毕竟需要内部去同步一遍数据。...如果使用exp/imp或者expdp/impdp的时候，除了工具本身的效率外，还有一个部分就是对于导入数据都基本是串行，如果一个分区表有100个分区，那么100个分区都会同时持有锁。...如果使用sqlldr来做，都可以实现，不过主要的问题不在分区上了，而是在于历史数据清理，都需要先同步导入再进一步清理 同时分区表还需要创建所有匹配的分区，然后导入数据之后再清理分区。...“味道” 其实这个部分，使用外部表也是一个思路，其实对于拆表，分表自己也有一些心得，在以前的数据迁移中也尝试了一部分，在dtcc上也做了分享，简单说明一下。
在这种情况下，唯一原型数N很大，每个样本都是唯一的。然而，如果N=1，这意味着所有数据都可以用一个原型表示。...类别均衡损失 如果没有额外的信息，我们不能为每个类设置单独的Beta值，因此，使用整个数据的时候，我们将把它设置为一个特定的值(通常设置为0.9、0.99、0.999、0.9999中的一个)。...这里， L(p,y) 可以是任意的损失。 类别均衡Focal Loss ? 原始版本的focal loss有一个α平衡变量。这里，我们将使用每个类的有效样本数对其重新加权。...类平衡提供了显著的收益，特别是当数据集高度不平衡时(不平衡= 200,100)。 结论 利用有效样本数的概念，可以解决数据重叠问题。...由于我们没有对数据集本身做任何假设，因此重新加权通常适用于多个数据集和多个损失函数。因此，可以使用更合适的结构来处理类不平衡问题，这一点很重要，因为大多数实际数据集都存在大量的数据不平衡。
在这种情况下，唯一原型数N很大，每个样本都是唯一的。然而，如果N=1，这意味着所有数据都可以用一个原型表示。...类别均衡损失 如果没有额外的信息，我们不能为每个类设置单独的Beta值，因此，使用整个数据的时候，我们将把它设置为一个特定的值(通常设置为0.9、0.99、0.999、0.9999中的一个)。...这里， L(p,y) 可以是任意的损失。 类别均衡Focal Loss ? 原始版本的focal loss有一个α平衡变量。这里，我们将使用每个类的有效样本数对其重新加权。...类平衡提供了显著的收益，特别是当数据集高度不平衡时(不平衡= 200,100)。 结论 利用有效样本数的概念，可以解决数据重叠问题。...由于我们没有对数据集本身做任何假设，因此重新加权通常适用于多个数据集和多个损失函数。因此，可以使用更合适的结构来处理类不平衡问题，这一点很重要，因为大多数实际数据集都存在大量的数据不平衡。 ?
贝叶斯定理在 Udacity 的机器学习入门课程的第 2 课中介绍：- ? 因为我想从课程中得到一些东西，所以我在互联网上进行了搜索，寻找一个适合使用朴素贝叶斯估计器的数据集。...在我的搜索过程中，我找到了一个网球数据集，它非常小，甚至不需要格式化为 csv 文件。 我决定使用 sklearn 的 GaussianNB 模型，因为这是我正在学习的课程中使用的估算器。...因为这个项目中使用的数据太小了，甚至没有必要把它放在一个 csv 文件中。在这种情况下，我决定将数据放入我自己创建的df中：- ?...然后我使用 sklearn 的 GaussianNB 分类器来训练和测试模型，达到了 77.78% 的准确率：- ? 模型经过训练和拟合后，我在验证集上进行了测试，并达到了 60% 的准确率。...由于网球数据集非常小，增加数据可能会提高使用此模型实现的准确度：- ?
，获得表名 } } // ※元信息2：通过rs获得ResultSetMetaData(结果集元信息)---表头(每个字段名)、表格行数、列数 // 在知道数据库名和表名的情况下....表名”----select * from 数据库.表名 String sql = "select * from stud";//我们的连接是hncu数据库的，访问hncu数据库直接写表名就可以...将数据表写入excel表格 首先需要准备一个apache的Jar： ?...sheet = book.createSheet("表一"); HSSFRow row4 = sheet.createRow(3);//行数为下标加1 //该方法的参数值是从...，在一个结果集操作的内部进行其它结果集操作 //如果有事务，一个结果集的回退或提交可能会波及另一个 ResultSet rs = dm.getTables(dbName,
目录 介绍 需求 思路 思路1：一张表来表示所有数据（如下图） 思路2：两张表，学生表和班级表（如下图） 代码 扩展 1.数据库设计三范式 1.数据库表中不能出现重复记录，每个字段是原子性的不能再分（不可重复...（不要产生传递依赖） 2.经典的数据库设计框架–er图 介绍 本文将用一个简单的tip来简单介绍建表语句，可以作为建表语句的模板使用 需求 采集一个学校中学生的信息，学生具有班级姓名学号等属性 思路 思路...1：一张表来表示所有数据（如下图） 缺点：产生大量的数据冗余 思路2：两张表，学生表和班级表（如下图） 优点：优化空间，数据具有条理性 思路2将班级编号cno作为外键，且加上非空，这样子的话一个学生一定对应了一个班级...以上虽然确定了主键，但此表会出现大量的冗余，主要涉及到的冗余字段为“学生姓名”和“教师姓名”，出现冗余的原因在于，学生姓名部分依赖了主键的一个字段学生编号，而没有依赖教师编号，而教师姓名部门依赖了主键的一个字段教师编号...（外键指向主键） 2.经典的数据库设计框架–er图 E-R图也称实体-联系图(Entity Relationship Diagram)，提供了表示实体类型、属性和联系的方法，用来描述现实世界的概念模型。
昨天的推文介绍了使用R语言对比对后的DNA序列做主成分分析的一个简单小例子，推文下有朋友留言问如何对0,1矩阵做主成分分析（PCA）查了一下参考资料找到了一个办法 参考资料的链接 1、 https://...首先是准备数据 示例数据来自于R语言包poppr,csv文件存储，数据格式如下 ?...image.png 1 位点总数 2 样本总数 3 群体总数 4、5、6 每个群体中 的样本数以及群体名 7 是样本编号 8 是群体名称 9 是位点编号 10 是0,1型的SSR数据 R语言读入数据 使用到的是...R语言的poppr包中的read.genalex()函数poppr第一次使用需要先安装 install.packages('poppr') 读入数据 library(poppr) mydf<-read.genalex...("rootrot.csv") mydf mydf1<-genclone2genind(mydf) 读入数据直接是 genclone object，使用函数genclone2genind()将其转换成
void Table(int k) { int i, r; int n = 1 << k; //构造正方形表格的第一行数据 for (i=0; i<n; i++) a[0][i] = i...+ 1; //采用分治算法，构造整个循环赛日程表 for (r=1; r<n; r<<=1) for (i=0; i<n; i+=2*r) { Copy(r, r + i, 0,...L型骨牌：用到的L型骨牌个数为（4k-1)/3 ，将所有L型骨牌从1开始连续编号，用一个全局变量表示： static int tile=1; 棋盘覆盖问题的分治算法 2.6 选择问题 对于给定的...2.8 半数集问题 给定一个自然数n，由n开始可以依次产生半数集set(n)中的数如下。...半数集set(6)中有6个元素。 注意半数集是多重集。 对于给定的自然数n，编程计算半数集set(n)中的元素个数。
然而，特征工程作为机器学习流程中可能最有价值的一个方面，几乎完全是人工的。 特征工程也被称为特征构造，是从现有数据中构造新的特征从而训练机器学习模型的过程。...这一步可能比实际上使用的模型更重要，因为一个机器学习算法只能从我们给定的数据中学习，所以构造一个和任务相关的特征是至关重要的，参见优质论文《A Few Useful Things to Know about...我们将使用一个示例数据集来说明基本概念（继续关注之后使用真实世界数据的例子）。本文完整代码可在 Github 上找到。...通过一次学习一个构造块，我们可以很好地理解这个强大的方法。 首先，让我们看一下示例数据。我们已经看到了上面的一些数据集，并且完整的表组如下所示： clients： 关于信用社客户的基本信息。...实体和实体集 特征工具的前两个概念的是「实体」和「实体集」。一个实体就是一张表（或是 Pandas 中的一个 DataFrame（数据框））。一个实体集是一组表以及它们之间的关联。
然而，特征工程作为机器学习流程中可能最有价值的一个方面，几乎完全是人工的。 特征工程也被称为特征构造，是从现有数据中构造新的特征从而训练机器学习模型的过程。...这一步可能比实际上使用的模型更重要，因为一个机器学习算法只能从我们给定的数据中学习，所以构造一个和任务相关的特征是至关重要的，参见优质论文《A Few Useful Things to Know about...我们将使用一个示例数据集来说明基本概念（继续关注之后使用真实世界数据的例子）。本文完整代码可在 Github 上找到。...实体和实体集 特征工具的前两个概念的是「实体」和「实体集」。一个实体就是一张表（或是 Pandas 中的一个 DataFrame（数据框））。一个实体集是一组表以及它们之间的关联。...到目前为止，我们知道我们可以使用特征工具以最小的努力从许多表中构造大量的特征！ 结论 与机器学习中的许多主题一样，使用特征工具进行特征工程自动化是一个基于简单想法的复杂概念。
直接给出计算熵与信息增益的R代码： 1、 计算给定数据集的熵 [plain] view plaincopyprintcalcent<-function(data){ nument<-length...得到熵之后，我们就可以按照获取最大信息增益的方法划分数据集 2、 按照给定特征划分数据集 为了简单起见，我们仅考虑标称数据（对于非标称数据，我们采用划分的办法把它们化成标称的即可）。...（注：图片与预测表输出结果是已经经过剪枝的，所以可能和我们之前程序算出的有些不同） 这里我们再次实现一下脊椎动物数据集的例子（使用C4.5），得到的分类逻辑图（R的直接输出结果）： Give.Birth...以鸢尾花数据集为例，使用cart算法，得到决策树： 要实现C4.5算法，R提供了一个程序包RWeka，J48函数可以实现决策树的构建，至于cart算法，R中的...决策树是一个弱分类器，我们从脊椎动物数据集就可以看到，没有办法完全分类，这时将弱学习器组合在一起的，根据多数投票法得到的强学习器是你可以进一步关注的，ada boost,bagging，random forest
By 张旭 CaesarChang 合作 : root121toor@gmail.com 关注我 带你看更多好的技术知识和面试题 给定一个链表，判断链表中是否有环。...为了表示给定链表中的环，我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。 如果 pos 是 -1，则在该链表中没有环。...fast=fast.next.next; slow=slow.next; } return false; } } 使用快慢指针
Scrapy 是一个用 Python 编写的开源框架，它可以帮助你快速地创建和运行爬虫项目，从网页中提取结构化的数据。...下面我们来看一个简单的 Scrapy 爬虫项目的案例，它的目标是从 豆瓣电影 网站上爬取电影信息，并保存为 JSON 文件。 首先，我们需要安装 Scrapy 框架。...DoubanItem 对象，用于存储数据 item = DoubanItem() # 使用 CSS 选择器提取电影标题，并赋值给 item 的 title...，我们可以在当前目录下找到一个名为 movies.json 的文件，它包含了从豆瓣电影网站上爬取的电影信息。...这个案例展示了如何使用 Scrapy 框架构建一个简单的爬虫项目，从网页中提取数据并保存到文件中。通过配置、编写爬虫代码、定义数据模型和数据处理管道，你可以灵活地构建各种爬虫应用。
直接给出计算熵与信息增益的R代码： 1、 计算给定数据集的熵 [plain] view plaincopyprint calcent<-function(data){ nument<-length...得到熵之后，我们就可以按照获取最大信息增益的方法划分数据集 2、 按照给定特征划分数据集 为了简单起见，我们仅考虑标称数据（对于非标称数据，我们采用划分的办法把它们化成标称的即可）。...（注：图片与预测表输出结果是已经经过剪枝的，所以可能和我们之前程序算出的有些不同） 这里我们再次实现一下脊椎动物数据集的例子（使用C4.5），得到的分类逻辑图（R的直接输出结果）： Give.Birth...以鸢尾花数据集为例，使用cart算法，得到决策树： 要实现C4.5算法，R提供了一个程序包RWeka，J48函数可以实现决策树的构建，至于cart算法，R中的...决策树是一个弱分类器，我们从脊椎动物数据集就可以看到，没有办法完全分类，这时将弱学习器组合在一起的，根据多数投票法得到的强学习器是你可以进一步关注的。
当DFS遍历这些路径时，它通过应用于数据的操作（包括和、平均值和计数）生成综合特征。例如，对来自给定字段client_id的事务列表应用sum操作，并将这些事务聚合到一个列中。...首先，需要创建一个存放所有数据表的空实体集对象： import featuretools as ft es = ft.EntitySet(id='clients') 现在需要添加实体：每个实体都必须有一个索引...+ "shadow"] = z 下面是Boruta算法运行的步骤： 首先，它通过创建混合数据的所有特征（即影子特征）为给定的数据集增加了随机性。...然后，它训练一个随机森林分类的扩展数据集，并采用一个特征重要性措施（默认设定为平均减少精度），以评估的每个特征的重要性，越高则意味着越重要。...总结 自动化特征工程解决了特征构造的问题，但同时也产生了另一个问题：在数据量一定的前提下，由于产生过多的特征，往往需要进行相应的特征选择以避免模型性能的降低。
要判断句子是否符合某个给定的上下文无关文法，可以尝试从文法的开始符号出发，若经过一系列推导之后可以得到完全匹配原句子的句子，则可以说原句子来自于给定的文法。 2....我们将上面推导过程中使用过的产生式逆序排列，得到下面等价的文法： R → Sa|a Q → Rb|b S → Qc|c 如何消除左递归呢？...假定有文法： S → aA|d A → bAS|ε 若输入符号串为 abd，尝试推导该符号串是否符合给定的文法： 第一个输入符号是 a，程序经过判断，决定使用 S → aA 开始构造语法树，这样就处理了第一个输入符号...综上，我们已经将这个文法改写为等价的 LL(1) 文法。 ② 构造预测分析表 我们在上面求出 select 集，不仅仅是为了检测文法是否属于 LL(1) 文法，也是为了构造预测分析表。...要构造构造预测分析表，首先写好基本结构，即行头（非终结符）和列头（终结符）： 如何填充矩阵的元素呢？
select 对应的操作就是从给定的数据表中抽出满足条件的行，同时保持每行的字段没有变化。...project 对应的操作是，从给定数据表中选取若干个字段形成新表，新表的列发生变化，但是行的数量跟原表一样，例如语句”select name, age from customer”，这条语句从原表中抽取出两个字段...结合上面的关系代数，在解析给定 sql 语句后，要想执行相应操作，我们需要构造一种特定数据结构叫查询树，查询树的特点是，它的叶子节点对应数据库表，它 的父节点对应我们上面说的关系代数操作，我们看一个具体例子...，它构造了一个数据表的数据存储，然后使用 TableScan 对象对这个表进行遍历操作，这里我们模仿当时的做法先构造一个 student 表，设置这个表只有 3 个字段，分别为 name，它为字符串类型...使用 B(s)表示给定实例对象返回满足条件记录所需要访问的区块数，R(s)表示给定的实例对象返回所需记录前需要查询的记录数，V(s,F)表示Scan 实例对象 s 遍历数据库表后所返回的记录中，F 字段包含不同值的数量
如果您有一个非零参数构造函数，其构造函数参数名称与行的顶级列名称匹配，则使用该构造函数。否则，将使用零参数构造函数。如果有多个非零参数构造函数，则会引发异常。...以下示例使用 Spring 的基于 Java 的配置： 如果设置setForceQuote为R2dbcMappingContext totrue，则从类和属性派生的表名和列名将与数据库特定的引号一起使用...@PersistenceConstructor: 标记给定的构造函数——即使是受包保护的构造函数——在从数据库实例化对象时使用。构造函数参数按名称映射到检索行中的值。...@PersistenceConstructor用于构造函数参数的值通过以下方式解析： 如果一个参数用注解进行@Value注解，则给定的表达式被求值，并将结果用作参数值。...入站数据是从 R2DBC 的Row. 出站数据（与INSERT/UPDATE语句一起使用）被表示为OutboundRow然后被组装成一个语句。
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