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没想到 Shell 命令竟然还能这么玩?| Shell 玩转大数据分析

"unit": "京利德福电气技术有限公司" 先通过 grep 得到包含公司名字的一行,然后通过 ":" 分割 cut 取第2列得到公司名字,对结果进行sort排序进行去重uniq统计得到重复次数, 其实什么sed替换冗余的字符都是多余的,因为json的格式都是良好的,以直接通过 cut -c ? 取姓这个字符即。 -nr -k 1 >topcity.code # 城市列表 ➜ 积分落户 > more city.csv 11,京市 1101,京市市辖 110101,京市东城 110102,京市西城 110103,京市崇文 110104,京市宣武 110105,京市朝阳 # grep -E '^[0-9]{4},' city.csv | sed 's|,| |g' > city.code4 ➜ shell-train > head -n 2 city.code4 1101 京市市辖 1102 京市市辖县 ➜ shell-train > head -n 2 topcity.code

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没想到 Shell 命令竟然还能这么玩?

"unit": "京利德福电气技术有限公司" 先通过 grep 得到包含公司名字的一行,然后通过 ":" 分割 cut 取第2列得到公司名字,对结果进行sort排序进行去重uniq统计得到重复次数, 其实什么sed替换冗余的字符都是多余的,因为json的格式都是良好的,以直接通过 cut -c ? 取姓这个字符即。 -nr -k 1 >topcity.code # 城市列表 ➜ 积分落户 > more city.csv 11,京市 1101,京市市辖 110101,京市东城 110102,京市西城 110103,京市崇文 110104,京市宣武 110105,京市朝阳 # grep -E '^[0-9]{4},' city.csv | sed 's|,| |g' > city.code4 ➜ shell-train > head -n 2 city.code4 1101 京市市辖 1102 京市市辖县 ➜ shell-train > head -n 2 topcity.code

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    各种信息学竞赛的含金量

    从选拔的角度看,奥赛进一步细分为七八个级别。 信奥如果能进国家集训队,以直接保送清大。当然,进清大不一定要进集训队,因为比国家集训队低一级的NOI金牌和银牌也有机会。 另外,更低一级的提高组省一等奖,以参加清大的自主招生。 第二级别的是省级竞赛。比如蓝桥杯,再比如京市小学生程序设计友谊赛(俗称京市赛)。 比如京市西城赛、京市海淀赛。 NOIP普及组、省市县级的编程竞赛,对小升初或初升高有帮助。 第四级别的是各个省市的创客、机器人、scratch之类的比赛。这一类的比赛奖牌,含金量就很低了。 (2)这一类的比赛多是小学低年级的学生参加,四五六年级及中学生中的强者,不会去参加这一类的比赛。(3)这些比赛考察的内容也不是信息学的内容。 信息学的主要内容为编程语言(比如C/C++/Python)、数据结构和算法。

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    一个高考数据的例子,说明数据的误导

    家庭收入占前1%家庭的孩子,居然占了清大名额的30%! 这怎么以呢!农村孩子寒窗十几年就没有了吗?一个社会一旦上升通道被堵死,接下来要发生什么事情吼@(#×¥/\&~~ 从图中能看出什么? 横坐标最左一栏是前1%,第2栏是前5%,是清大部分的分配前5%却比前1%少。由此见所谓的5%应该是1%-5%,而且每一栏表示的都是分段概率,而不是累计概率——另一个隐含信息。 B C D 前1% 大清 0.3 前1% 部属211 0.39 前1% 部属非211 0.08 前1% 京市属 0.23 1%-5% 大清 0.27 1%-5% 部属211 0.41 1%- 哪里不对吧,我们把表-4提取一部分出来看看: C:录取院校类型 H:考取该类型院校考生在总录取考生中的占比 C H 大清 0.1758 部属211 0.4863 部属非211 0.1184 京市属 怎么能考上大清两校的考生占全部录取考生的17.58%呢?! 我们随便去查查历年的高考数据,任何一个省市地大清两校的录取人数从没有超过过该地录取总人数的1%啊! 怎么能差这么远呢?!

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    带你来看全国3000所高等院校分布

    2.8.一流学科建设高校 公众号回复“高校”领取全部代码文件 0.全国高校分布—数据视化 这里我们使pyecharts数据视化库进行数据展示 0.1.环境引入 pyecharts分为0.5x 本名单未包含港澳台地高等学校。” 教育部高等学校名单有网页版和电子表格文档版,不会爬虫的小伙伴以直接下载文档版即。 4111010001 教育部 京市 京市 本科 1 2 中国人民大学 4111010002 教育部 京市 京市 本科 2 3 清大学 4111010003 教育部 京市 京市 本科 ,比如电力大学,在阳光高考中是分为京和保定校的。 4111010001 教育部 京 本科 公办 1 2 中国人民大学 4111010002 教育部 京 本科 公办 2 3 清大学 4111010003 教育部 京 本科 公办

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    国家杰出青年科学基金项目《陆气相互作》研究进展

    研究发现:仅考虑土壤湿度的自身持续性,土壤湿度的预报性仅为1-2个月,而考虑海温作为外强迫因子时,以显著提高土壤湿度的预报性;考虑海温外强迫之后,热带、美和西亚地土壤湿度预报性提升最为显著, 提升2-3个月左右(图1);并给出了不同海温模态对土壤湿度预报性的贡献及其空间图像(图2)。 2 不同海温EOF模态对土壤湿度预报性的贡献及其空间分布(Zhu SG, Chen HS, et al. 2020 Climate Dynamics) 主要进展-2 揭示了欧亚冬季雪深对极海冰变化响应的域性差异及机理 图6 冷期1961-1993 (a 和 c)和暖期1994-2012 (b 和 d)土壤湿度对平均气温的反馈参数(a 和 b,单位:°C (1%)-1)及方差贡献(c 和 d,单位:1%),打点域表示显著性通过 WA、NC和NEC分别代表西亚、中国和东的位置,A和C代表反气旋和气旋型环流异常,粗箭头代表风的方向,200hPa上的细箭头代表Rossby波的传播方向,200hPa上的填色域表示西风急流(深/

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    关于pyecharts视化中国经济、人口等数据

    首先pyecharts是个视化的好工具,pyecharts已做了变更目前是1.6.2版本,但工具的灵活运学习过程还是很痛苦的。 其次通过pandas处理数据集问题,在pandas进行数据清洗转换汇总过滤不是不能,但学习曲线有点长,因此采read_sql,通过数据库来进行数据转换,某些地方还是到了pandas的透视表 再次数据需要在 , 1956, 1957, 1958, 1959, 1960, 1 ydata= res.index.tolist() #省市自治直辖市 #['东', '中南地', '东地', ' =res.loc[['东地']].values[0].tolist() hb=res.loc[['']].values[0].tolist() xb=res.loc[['西']].values ) .add_yaxis("东地", hd, is_smooth=True) .add_yaxis("", hb, is_smooth=True) .add_yaxis("西", xb

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    腾讯云功能介绍和使示范- 命令行工具TCCLI-安装和配置

    腾讯云功能介绍和使示范- 命令行工具TCCLI-安装和配置 产品简介 TCCLI 是管理腾讯云资源的统一工具。通过腾讯云命令行工具,您以快速轻松的调腾讯云 API 来管理您的腾讯云资源。 您还以基于腾讯云的命令行工具来做自动化和脚本处理,能够以更多样的方式进行组合和重。 本试验使中国大陆腾讯云命令行工具TCCLI 3.0.386.1 未来的版本能和本教程略微不同 文章发布时间 2021年5月4日 使以在命令行下完成对腾讯云产品的配置和管理 操作系统:centos7.6 configure set secretKey SK********************** 此命令是于配置访问密钥信息 您以点击 访问密钥 查看和新建您的访问密钥 微信截图_20210504034823 曼谷) | AVAILABLE || || ap-beijing | (京) | AVAILABLE || || ap-chengdu

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    查询大的新文档,注意域名变了,以前是cvm.tencentcloudapi.com 现在是api.tencentcloudapi.com 图片.png https://cloud.tencent.com -7是啥关系? 后续TEZ体系管理模式都会是:边缘“外挂”在就近Region之下,即复就近Region的管控能力。 Q:ec跟ez有别吗? 图片.png A:有一定别,目前南昌一简单理解就是挂靠到上海大的一个,而那11个ec是大的概念。 1 京金融一 ap-beijing (京) 800001 ap-beijing-1 京一 ap-beijing (京) 800002 ap-beijing-2 京二 ap-beijing

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    【职场】112家IT公司薪水一览表

    a,b+,b,c,d),那就功成名就了,不过一c败三年…… 2、中兴:号称硕士7300,其实是5300的基本工资加上1200的浮动绩效工资加上400补助再加上公司帮你交的400的公积金,注意这400公积金的概念 43、趋势科技:笔试300人,要了20个去面试,笔试全是c++,考的很细很深入,c++要是学的半桶水的,不去笔试了,我一面被刷,做企业服务器的杀毒软件和安全产品,9000硕士,南京,一直梦想的企业,惜被拒了 75、深圳信步科技:牛逼的很的,校园宣讲有清这一站,有小花园房住宿,创业期公司。 ,基本按照平均值算下来的话,前两年本科到手85000,硕士95000,武汉市的要求985毕业,武汉地硕士,到手10w以上,前两年比为稍微好点,后续能不如为有劲。 103、京信威:7500+7500*15%;2个或者3个月工资的年终奖,基本是12w左右。

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    自然-通讯 | 研究发现季风前期印度地黑碳和气候相互作调控沙尘浓度并影响季风爆发

    美国Texas A&M University刘小红教授团队和清大学王勇研究员团队合作在《自然-通讯》(Nature Communications)上发文,发现了黑碳和气候相互作以调控印度季风前期的沙尘 )的归一化的沙尘光学厚度(DOD)异常的时间序列;(b)MERRA-2资料中印度部DU去趋势多年异常(域平均)与每个网格BC去趋势多年异常的相关系数;(c)TROPOMI NO2浓度异常(2020减去 (a)MERRA-2纬向平均(70°E - 90°E)短波加热速率;(b)MODIS地表反照率;(c)MERRA-2纬向平均(70°E - 90°E)气温(填色)和垂直流场(矢量);(d)MERRA-2 该研究结果表明,未来印度减排政策将减少印度部人为排放的黑碳,通过上述黑碳和气候相互作,局地沙尘也将减少。印度黑碳和沙尘的下降也能导致未来印度夏季风的减弱。 DOI: 10.1038/s41467-022-29468-1 声明:欢迎转载、转发本号原创内容,留言留言或者后台联系小编进行授权。

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    手把手教你使Python提取快递信息

    1号金远见大楼纬讯301'], ['徐*革', '京市海淀闵庄路3号102栋二层206'], ['徐*', '安徽省淮南市金荷小(金格商场旁)'], ,赋腾国创中心,2楼'], ['邓*明', '京市丰台街三里1号楼305'], ['赵*', '上海市宝山宝山高境镇高境一村11号后3号车库'], b6065'], ['顾*天', '京市海淀上地东路1号控大厦'], ['丁*', '上海市杨浦安波路533弄硕和商务2号楼1102'], [' 武汉星光电一号门'], ['付*', '安徽省合肥市长江西路305号电信新技术楼'], ['鲁*', '湖省武汉市武大科技园宏业楼C座'], ['张 ,如下图所示: 之后将得到的数据以存excel,之后通过pandas进行提取,这里使小小明大佬给的指导代码,以提取省位,真不错!

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    做几题测试一下(2

    掌握3大结构,运算符,基础数据类型的知识后,只要在掌握常的数据结构及其方法,函数,其实已经以解决你碰到的很多问题了。 接下来以尝试找一些具体的应方向学习一下,比如图像处理,文档处理,数据分析,爬虫,GUI,web等等,因为当前的知识已经足够了。 今天我找了一些题目,不知道自己学的怎样的,以试试,看看这些常的数据结构是否熟练,能否将其应到实际问题中去。 ", "京市", "14506994036"], ["张萍", "澳门特别行政", "18703422497"], ["高玉珍", "香港特别行政", "13553639707"], ["杨明", {"a": 6, "b": 2, "c": 2, "d": 5, "e": 3, "f": 8, "g": 9, "h": 9, "i": 4, "j": 10} 要求输出如下结果,将前8名,从高到低输出

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    京人工智能产业发展白皮书》高调揭晓!(附下载)

    京的1070家人工智能企业,有明显的聚集特点。从京人工智能企业域分布以看出,京市人工智能企业60.96%聚集在海淀,海淀又以中关村为核心,聚集了众多优质人工智能企业。 ? 02 大、清、中科院……超半数AI研究骨干机构在京大学、清大学、京航空航天大学、中科院自动化所、中科院计算所等全国过半数人工智能骨干研究单位都聚集在京,拥有模式识别国家重点实验室、智能技术与系统国家重点实验室 在融资方面,上市 2 家、 并购 1 家,新三板 4 家、C 轮 9 家、B 轮 5 家、A+ 轮 6 家、A 轮 5 家。 ;C+ 轮企业 1 家,包括云丁等;E 轮及以后 2 家,包括小米科技、 锤子科技等;新三板企业 13 家,包括小狗电器、利仁科技等;并购企业 2 家,包括辰天 科技、渡鸦科技等;上市企业 3 家,包括京东 在京具有优势的语音识别、视觉识别、人工智能 芯片、传感器、算法、应场景等领域持续取得技术突破,形成核心技术优势。 2.

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    京人工智能产业发展白皮书》发布:站在AI浪潮之巅的

    京的1070家人工智能企业,有明显的聚集特点。从京人工智能企业域分布以看出,京市人工智能企业60.96%聚集在海淀,海淀又以中关村为核心,聚集了众多优质人工智能企业。 ? 02 大、清、中科院……超半数AI研究骨干机构在京大学、清大学、京航空航天大学、中科院自动化所、中科院计算所等全国过半数人工智能骨干研究单位都聚集在京,拥有模式识别国家重点实验室、智能技术与系统国家重点实验室 在融资方面,上市 2 家、 并购 1 家,新三板 4 家、C 轮 9 家、B 轮 5 家、A+ 轮 6 家、A 轮 5 家。 ;C+ 轮企业 1 家,包括云丁等;E 轮及以后 2 家,包括小米科技、 锤子科技等;新三板企业 13 家,包括小狗电器、利仁科技等;并购企业 2 家,包括辰天 科技、渡鸦科技等;上市企业 3 家,包括京东 在京具有优势的语音识别、视觉识别、人工智能 芯片、传感器、算法、应场景等领域持续取得技术突破,形成核心技术优势。 2.

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    中国AI第一城揭榜:全国4000 AI企业京独霸三成(白皮书下载)

    京的1070家人工智能企业,有明显的聚集特点。从京人工智能企业域分布以看出,京市人工智能企业60.96%聚集在海淀,海淀又以中关村为核心,聚集了众多优质人工智能企业。 ? 大、清、中科院……超半数AI研究骨干机构在京大学、清大学、京航空航天大学、中科院自动化所、中科院计算所等全国过半数人工智能骨干研究单位都聚集在京,拥有模式识别国家重点实验室、智能技术与系统国家重点实验室 在融资方面,上市 2 家、 并购 1 家,新三板 4 家、C 轮 9 家、B 轮 5 家、A+ 轮 6 家、A 轮 5 家。 融资到 C 轮的精准基因科技、推想科技、泛生子生物、汇医汇影、思派网络等 5 家企业均在 2013年之后成立, 企业成立 2-3 年迅速成为行业准独角兽企业。 ? ;C+ 轮企业 1 家,包括云丁等;E 轮及以后 2 家,包括小米科技、 锤子科技等;新三板企业 13 家,包括小狗电器、利仁科技等;并购企业 2 家,包括辰天 科技、渡鸦科技等;上市企业 3 家,包括京东

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    中国“AI一哥”的这些关键数据自报家底( 附-人工智能企业名单)

    京的1070家人工智能企业,有明显的聚集特点。从京人工智能企业域分布以看出,京市人工智能企业60.96%聚集在海淀,海淀又以中关村为核心,聚集了众多优质人工智能企业。 ? 大、清、中科院……超半数AI研究骨干机构在京大学、清大学、京航空航天大学、中科院自动化所、中科院计算所等全国过半数人工智能骨干研究单位都聚集在京,拥有模式识别国家重点实验室、智能技术与系统国家重点实验室 在融资方面,上市 2 家、 并购 1 家,新三板 4 家、C 轮 9 家、B 轮 5 家、A+ 轮 6 家、A 轮 5 家。 融资到 C 轮的精准基因科技、推想科技、泛生子生物、汇医汇影、思派网络等 5 家企业均在 2013年之后成立, 企业成立 2-3 年迅速成为行业准独角兽企业。 ? ;C+ 轮企业 1 家,包括云丁等;E 轮及以后 2 家,包括小米科技、 锤子科技等;新三板企业 13 家,包括小狗电器、利仁科技等;并购企业 2 家,包括辰天 科技、渡鸦科技等;上市企业 3 家,包括京东

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    JCLI: 东亚夏季降水的水汽来自哪里?

    有鉴于此,中国香港科技大学陆萌茜教授团队采基于拉格朗日框架的水汽追踪模型,系统性地找出六个东亚地(包括南地、长江中下游、黄淮中下游、、日本南部、朝鲜半岛)在过去40年里夏季降水的水汽源及量化其水汽贡献 同样地,该团队发现来自地面的水汽源主导了东亚部(包括黄淮中下游、及朝鲜半岛)的夏季降水(图1d-f)。 这些结果预示这些陆地水汽源的土地利变化、水资源、林木管理将对在顺风下游的东亚地降水有潜在影响。 图片由陆萌茜博士提供▼ 图-2 六个东亚地(a)-(f)的水汽源网格图(单位:水汽贡献比例)。 而的水汽源网络在整个夏季里的变化不大,反映出该地所依赖的水汽源,即欧亚大陆部(Eurasia, EURA)、西藏高原(Tibetan Plateau, TP)、本地等的水汽贡献相对平稳, 资料来源: Cheng & Lu (2020) 从各主要水汽源的水汽贡献与气象场的相关性图发现,影响南地的几个水汽源(孟加拉湾、中南半岛和印度半岛)均与西太平洋副热带高压(或副高,subtropical

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    mysql数据库(一):建表与新增数据建议收藏

    符号中文的以吗? 英文状态下的逗号,不2). 建表声明字段的时候,最后一个字段后面需不需要逗号? 不需要 3). 主键的特征是什么? 唯一性 4). 修改一个表里满足某一条件的那一部分数据 语法:update 表名 set 字段名=新值 where 表达式 示例:将学生表里名字为的家庭住址改为"京海淀" update student set address='京海淀' where name=''; 总结: 如果要更新一个表里满足某个条件的数据,同样需要到关键字"where"来进行过滤找出那一部分数据,然后针对这一部分数据做更新操作 ()); 将student表里所有学生的住址改为"深圳宝安西乡" update student set address='深圳宝安西乡'; 将学生表里名字为的家庭住址改为"京海淀" update student set address='京海淀' where name=''; 六.

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    四十九、Ribbon的LoadBalancer五大组件之:服务列表过滤器

    :[南, ] =====过滤后的服务列表:[www.baidu.com:1, www.baidu东.com:2, www.baidu.com:3, www.baidu南.com:1 , www.baidu.com:2, www.baidu东.com:1, www.baidu.com:4] 域[南]概要:实例总数:1,活跃请求总数:10,平均负载:10.0 域[东] =================== =====当前为:[南, 东] =====过滤后的服务列表:[www.baidu.com:1, www.baidu东.com:2, www.baidu .com:3, www.baidu南.com:1, www.baidu.com:2, www.baidu东.com:1, www.baidu.com:4] 域[南]概要:实例总数:1 :[, 东] =====过滤后的服务列表:[www.baidu.com:1, www.baidu.com:3, www.baidu.com:2, www.baidu.com:4

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