且将断号的号码找出来。 需求分析 凭证的短号规则，也就是这个凭证是通过怎么一个规则来判断短号的。最后和产品了解每个公司都有自己的规则。不一定是纯数字，也有可能标记有横杠特殊字符等。...砍需求，由于我们在年底进行开发的版本是POC版本，并且时间非常的紧急（以至于我们每天都要搞到11点）。所以说不用很复杂的业务需求，所以最后讨论下来先做为写死的纯数字校验。 所以有了今天这篇文章。...CODOING 其实有很多同学看到这个一串数字断号校验，这有什么可讲的呢？简单的一批。 刚开始的思路：这些数字有可能从零开始，也有可能从一开始，也有可能从。也有可能中间有很多断号的等等。。。。...那就先拿出第一个短号的数据试试。...时间复杂度为O(n) /** * 判断短号 * * @param nos 凭证号 * @return -> 第一各所断的号 */ Long
在我们的业务中如果按照天去查询数据结果，服务端返回数据可能会出现某些天没数据，这样就会出现输出前端某些天可能没有的情况，然后这样看数据就可能出现视觉差错，体验不好。...所以我们一般情况下要么通过sql来实现连续的时间查询，比如连续的天，要么通过程序处理时间，然后再循环数据按照某一天匹配之后返回结果给前端。...下面我们这里分享一下在clickhouse中如何实现连续的时间：连续的天 我们在clickhouse中实现连续的时间首先要学习一下range，arrayMap，arrayJoin这三个函数的使用。...实现2021.1.1到2021.1.10连续的时间，我们首先需要用range把数组自增，然后通过arrayMap转换成对应的时间，然后通过arrayJoin进行转换成列。...-01-06 │ │ 2021-01-07 │ │ 2021-01-08 │ │ 2021-01-09 │ │ 2021-01-10 │ └────────────┘ 总结：学习clickhouse的高阶函数使用对分析数据特别有用
连续归档和时间点恢复（PITR） 在任何时间，PostgreSQL在数据集簇目录的pg_wal/子目录下都保持有一个预写式日志（WAL）。...我们可以在任何点停止重放，并得到一个数据库在当时的一致快照。这样，该技术支持时间点恢复：在得到你的基础备份以后，可以将数据库恢复到它在其后任何时间的状态。...很重要的一点是，这些步骤要按照顺序执行，并且在执行下一步之前要验证上一步是否成功。 可以用非排他或者排他的方法来制作低级基础备份。我们推荐非排他方法，而排他 的方法已经被废弃并且最终将被去除。...例如，在数据库的最初历史中，假设你在周二晚上5：15时丢弃了一个关键表，但是一直到周三中午才意识到你的错误。不用苦恼，你取出你的备份，恢复到周二晚上5：14的时间点，并上线运行。...这当然是我们不希望的。为了避免这种风险，最好不要在创建基础备份时修 改任何模板数据库。
使用R包Mfuzz进行时间序列数据分析是很简单的 通常R包Mfuzz，Mfuzz采用了一种新的聚类算法fuzzy c-means algorithm。...预处理：去除表达量太低或者在不同时间点间变化太小的基因等步骤 # Mfuzz聚类时要求是一个ExpressionSet类型的对象，所以需要先用表达量构建这样一个对象。...sequencing》，就是一个时间序列分析，6组不同时间点的单细胞转录组数据： 6组不同时间点的单细胞转录组数据 从标题就可以看到本文更新 EMT 过程，它涉及到如下所示的3种基因； epithelial...： 随着时间变化的关键变量 学徒作业 多时间点多药物多浓度处理的多种细胞系的表达量的趋势分析； 数据集是https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?...acc=GSE116439，大家可以任选一个细胞系的一种药物的不同浓度不同时间段处理数据，比如： GSM3232619 A549_cisplatin_0nM_24h GSM3232620 A549_cisplatin
上一篇已经分享了一种实现连续的时间的方式，但是有缺陷，比如连续的月，连续的年，实现起来通过sql还是存在一些难度，今天我这里再分享一种方式，也是有缺陷的。...，但是连续的月和年就会存在一些问题，因为月和年会存在不是固定长时间戳，像我们业务中我就是通过程序来实现连续的年或者连续的月。...下面我们再来看业务中通过开始时间和结束时间实现连续的天，首先我们需要熟悉一下dateDiff函数的使用。...如果不指定，则使用startdate和enddate的时区。如果两个时区不一致，则结果不可预料。...，其中包括从从«StartTime»开始到«StartTime + Duration 秒»内的所有符合«size»（以秒为单位）步长的时间点。
这些污染序列会影响分析的准确性，特别是在宏基因组、转录组或微生物群落研究中，去除污染变得尤为重要。今天，我将为大家介绍几款常用的去除基因组污染的工具，并讨论它们的优缺点。...它基于k-mer匹配算法，通过与数据库中的序列进行比对，快速识别样本中的不同物种。 功能特点 • 高效分类：Kraken能够对大量序列进行超快速分类，并且内存占用较低。...• 分类精准：它能有效区分不同物种的序列，帮助识别样本中的污染源。 缺点 • 数据库依赖：与DeconSeq类似，Kraken的效果依赖于所使用的参考数据库。...BBSplit BBSplit 是BBTools软件包中的一个工具，专门用于将测序读段比对到多个参考基因组，并根据比对结果将读段划分到不同的文件中，适合去除多种来源的污染。...• 云端计算：通过云端平台处理大规模数据，无需依赖本地硬件资源。 总结 去除基因组污染是生物信息学分析中的重要步骤，尤其是混合样本和微生物群落分析。
Q: 深度学习中激活函数在不连续可导时的导数怎么处理呢？ A: 激活函数不要求处处连续可导，在不连续可导处定义好该处的导数即可。 sigmoid函数是处处连续可导的。其他如ReLU，在0处不连续可导。...实际上激活函数用ReLU的情况很多。...---- 以caffe中的ReLU为例 在caffe中，给定输入x, ReLU层可以表述为： f(x) = x, if x>0; f(x) = negative_slope * x, if x 中bottom_data(即输入x)=0时，导数为negative_slope。...[relu_layer.cpp] ---- 常见激活函数和导数 不连续可导处的导数值取derivative(x+)还是derivative(x-)，不同框架如pytorch, caffe, tensorflow
先上正菜 时间片段问题 PHP项目上了opentelemetry的时候发现有部分片段时间不连续 接入配置(如有需要, 点击这里查看详情) 接入 安装扩展 (自动上报需要PHP8) https://opentelemetry.io.../docs/languages/php/automatic/ opentelemetry扩展 容器中可以使用install-php-extensions opentelemetry安装 windows..., 百思不得其解 片段缺失 查看end()的实现 实际上会走到BatchSpanProcessor类的onEnd方法 class BatchSpanProcessor { public function...// flush $this->flush(); } } } 所以罪魁祸首flush方法, 这里会根据配置到达一定数量, 一定时间把链路追踪上报...由于PHP常规运行没有多线程, flush上报链路追踪的时候会阻塞当前进程 解决办法 flush 方法上多线程, 短期内不可能, 估计百分之九十九的项目都是没用多线程的 https://opentelemetry.io
循环list中的所有元素然后删除重复 public static List removeDuplicate(List list) { for (int i = 0; i 中重复元素，保持顺序 // 删除ArrayList中重复元素，保持顺序 public static void removeDuplicateWithOrder(List...list.clear(); list.addAll(newList); System.out.println( " remove duplicate " + list); } 4.把list里的对象遍历一遍...，用list.contain()，如果不存在就放入到另外一个list集合中 public static List removeDuplicate(List list){ List listTemp
在互联网信息爆炸的时代，数据的获取变得异常容易，但随之而来的是数据质量的问题。对于Java爬虫开发者来说，如何从海量的网页数据中清洗出有价值的信息，是一个既基础又关键的步骤。...本文将介绍Java爬虫中数据清洗的重要性，常见的无效信息类型，以及几种去除无效信息的技巧和实现代码。 数据清洗的重要性 数据清洗，又称数据预处理，是数据分析和数据挖掘的前提。...未经清洗的数据可能包含错误、不完整、不一致或不相关的信息，这些都会影响数据分析的结果和质量。...在爬虫领域，数据清洗的目的是去除网页中的广告、导航链接、脚本、样式表等无效信息，保留对用户或后续处理有用的数据。 常见的无效信息类型 广告内容：多数以浮窗、横幅等形式出现，通常含有特定的广告标识。...基于机器学习的文本分类 对于复杂的数据清洗任务，可以使用机器学习模型来识别和分类文本。 5. 人工规则 根据网页结构编写特定的规则，比如去除所有以"广告"为类的元素。
在互联网信息爆炸的时代，数据的获取变得异常容易，但随之而来的是数据质量的问题。对于Java爬虫开发者来说，如何从海量的网页数据中清洗出有价值的信息，是一个既基础又关键的步骤。...本文将介绍Java爬虫中数据清洗的重要性，常见的无效信息类型，以及几种去除无效信息的技巧和实现代码。数据清洗的重要性数据清洗，又称数据预处理，是数据分析和数据挖掘的前提。...未经清洗的数据可能包含错误、不完整、不一致或不相关的信息，这些都会影响数据分析的结果和质量。...在爬虫领域，数据清洗的目的是去除网页中的广告、导航链接、脚本、样式表等无效信息，保留对用户或后续处理有用的数据。常见的无效信息类型广告内容：多数以浮窗、横幅等形式出现，通常含有特定的广告标识。...基于机器学习的文本分类对于复杂的数据清洗任务，可以使用机器学习模型来识别和分类文本。5. 人工规则根据网页结构编写特定的规则，比如去除所有以"广告"为类的元素。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在pycharm连接mysql数据库时候，会出现时区错误的情况。默认都是讲时区改成‘+8：00’就好了。
回归不连续设计特别适用于那些政策或处理在某个阈值上发生变化的情境。通过在分界点附近的观测数据进行比较，RDD能够揭示政策或处理的真实效果。...3.3 数据准备和选择 在进行回归不连续设计分析时，选择适当的样本和数据范围是关键。...对于本例中的忠诚度计划，我们需要关注在政策实施前、实施月和实施后各时间段内，消费金额接近阈值（1000元）的客户数据。...5.5 数学公式 模型建模前的数学公式 在回归不连续设计（RDD）中，我们通常会构建一个线性回归模型来评估政策干预的效果。...6 实际应用 将上述回归不连续设计（RDD）的分析结果应用到实际场景中。
protected System.Web.UI.WebControls.DataGrid DataGrid1; /// /// 数据来源 /// ...NowRow.ItemArray; //每行合计 GetRowAccount(AcountRow,1,5,DataColumns); MyTable.Rows.Add(AcountRow); } //生成的合计...)+Convert.ToInt32(AcountRow[i]); } else AcountRow[accountcol]=AcountRow[i]; } } 缺点： 把所有的数据都访问过...肯定效率不是很好 还有其他的办法如果有更好的方法 请告诉我。
使用少量数据去除神经网络中的水印 -- WILD 简介 这次介绍一篇文章， 名为Removing Backdoor-Based Watermarks in Neural Networks with Limited...针对现有的利用后门攻击在神经网络中构建水印的工作，该文章主要是提出了一个去除水印的框架。 关于后门攻击，你可以查看我的这篇文章 首先我们来看一下水印是怎么来的，如下图所示 ?...WILD的框架，用于去除网络中的水印，我们来看看框架的大致情形 ?...image-20210429162726607 可以看到，在无关的水印上，所有方法的去除表现最差；在基于噪声的水印上，所有方法的去除表现最好 对比先前的方法REFIT，水印的去除效果更加明显。...，基本上只要10%的数据，就可以实现不错的去除效果了。
1 内存中不连续的页的分配 根据上文的讲述, 我们知道物理上连续的映射对内核是最好的, 但并不总能成功地使用. 在分配一大块内存时, 可能竭尽全力也无法找到连续的内存块....在IA-32系统中, 前16M划分给DMA区域, 后面一直到第896M作为NORMAL直接映射区, 紧随直接映射的前896MB物理内存，在插入的8MB安全隙之后, 是一个用于管理不连续内存的区域....这一段具有线性地址空间的所有性质. 分配到其中的页可能位于物理内存中的任何地方. 通过修改负责该区域的内核页表, 即可做到这一点. ? ?...使用vmalloc的最著名的实例是内核对模块的实现. 因为模块可能在任何时候加载, 如果模块数据比较多, 那么无法保证有足够的连续内存可用, 特别是在系统已经运行了比较长时间的情况下....mm/vmalloc.c 2.1 数据结构 内核在管理虚拟内存中的vmalloc区域时, 内核必须跟踪哪些子区域被使用、哪些是空闲的.
1、时间转换 时间转换是指字符型的时间格式数据，转换成为时间型数据的过程。 一般从csv导入过来的文件，时间都保存为字符型格式的，需要转换。...时间转换函数： datatime=pandas.to_datetime(dataString,format) 2、时间格式化 时间格式化是指将时间型数据，按照指定格式，转为字符型数据。...3、时间属性抽取 日期抽取，是指从日期格式里面，抽取出需要的部分属性 抽取语法：datetime.dt.property property有哪些呢： ?...['时间'].dt.minute data['时间.秒'] = data['时间'].dt.second 4、时间条件过滤 根据一定的条件，对时间格式的数据进行抽取。...也就是按照某些数据的要求对时间进行过滤。
今天同事反馈了一个问题，之前看到没有太在意，虽然无伤大雅，但是想如果不重视，那么后期要遇到的问题就层出不穷，所以就作为我今天的任务之一来看看吧。...，gpcc中显示的时间明显比GP日志的要快，认真对比了下，按照精度来算，快了14个小时。...还有一个问题是错误日志中提到的segment failure是什么意思，是否能给出一个解释。 所以我们还是得回到GP日志，需要结合上下文内容来做一个理解，回放出在那个时间点的操作。...所以错误信息的基本结论如下： 通过日志可以明确在GP做copy的过程中很可能出了网络问题导致操作受阻，GP尝试重新连接segment 基本解释清了问题，我们再来看下本质的问题，为什么系统中和日志中的时间戳不同...所以很自然的，我们会抛出一个问题：数据是怎么从日志传输到前端的？ 换个问题就是数据是如何从后端传输到前端，初步的方向就是时区上面，但是我查看了部署的软件配置，并没有关于时区的配置。
Python python数据清洗中的时间转换 最近在爬取微博和B站的数据作分析，爬取的过程中首先遇到的是时间转换问题 B站 b站的时间数据是是以时间戳的 我们可以直接转换成我们想要的格式 time.localtime...'))) 看下效果 微博 微博抓取的数据时间戳 还自带时区 我们可以用time.strftime函数转换字符串成struct_time，再用time.strftime()格式化想要的格式 import...2021' a=time.strftime("%Y-%m-%d ",time.strptime(str,"%a %b %d %H:%M:%S +0800 %Y")) print(a) python中时间日期格式化符号...%j 年内的一天（001-366） %p 本地A.M.或P.M.的等价符 %U 一年中的星期数（00-53）星期天为星期的开始 %w 星期（0-6），星期天为 0，星期一为 1，以此类推。...%W 一年中的星期数（00-53）星期一为星期的开始 %x 本地相应的日期表示 %X 本地相应的时间表示 %Z 当前时区的名称 %% %号本身 本站文章除注明转载/出处外，均为本站原创
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 今天下午发现oracle数据库的参数表不知道被谁执行的语句都没有加条件，所以整个数据都乱了，不能用，查到了一下午，找到了几个解决办法，记录在此。...一、 执行如下SQL将test_temp表中的数据恢复到 2014 05 28 11:00:00 注意，这里一定要先删除全部数据，否则可能会导致数据重复 delete from test_tmp; insert...因为有的用户可能已经断开和oracle的连接了 如果你看到以上方法能够解决你的问题，哪就不要犹豫，快点动 手吧，因为如果动手晚了，之前的操作的数据记录可能就要被覆盖了，因为存储不大的话要被循环使用的，...我在20140527日的下午5点30分发现参数表被 破坏了，而且执行的语句是在下午的2点08分，当时首先想到的是把前几天导出来过的数据恢复进去，可是这样的就丢失了哪几天的数据，当第二天来了找到了以 上的两个方法时已经晚了...，可以恢复到下午2点20分时的数据，但是2点时候的数据已经被擦掉了， 哎 呜呼哀哉！
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