https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/04_introR-data-wrangling.html
本节介绍了使用布尔掩码来检查和操作NumPy数组中的值。 当您要基于某些条件提取，修改，计数或以其他方式操纵数组中的值时，就会出现屏蔽：例如，您可能希望对大于某个值的所有值进行计数，或者可能删除高于某个值的所有异常值阈。在NumPy中，布尔掩码通常是完成这些类型任务的最有效方法。
问题：在矩阵中，随机找到每一行的任意位置作为变点位置，然后把每一行变点位置及其后面的数都赋值为NA
聚集索引VS非聚集索引 SQL Server 2014 发布日期： 2016年12月 索引是与表或视图关联的磁盘上结构，可以加快从表或视图中检索行的速度。 索引包含由表或视图中的一列或多列生成的键。 这些键存储在一个结构（B 树）中，使 SQL Server 可以快速有效地查找与键值关联的行。 表或视图可以包含以下类型的索引： 群集 聚集索引根据数据行的键值在表或视图中排序和存储这些数据行。 索引定义中包含聚集索引列。 每个表只能有一个聚集索引，因为数据行本身只能按一个顺序排序。 只有当表包含
前一节我们学习了CodeWave的页面布局和页面呈现，现在我们已经可以通过CodeWave进行简答的页面搭建了，本节我们开始学习数据模型的构建以及通过数据模型进行相关页面开发的功能。
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Series是一维数组对象，包含数据数组和相关的数据标签数组。数据可以是任何 NumPy 数据类型，标签是序列的索引。
一个 数据库管理系统 （DBMS）是一个软件应用程序与用户，应用程序和数据库本身交互，以捕获和分析数据。
MySQL逻辑架构 了解MySQL的架构有助于深入理解MySQL服务器，下图是MySQL的三层逻辑架构图（图片来自于网络）。 第一层用于对客户端的连接处理、安全认证、授权等。每个客户端连接都会在服务
索引是加速查询的主要手段，特别对于涉及多个表的查询更是如此。本节中，将介绍索引的作用、特点，以及创建和删除索引的语法。
MySql Explain是对SQL进行性能优化不可或缺的工具，通过他我们可以对SQL进行一定的分析和性能优化，降低线上业务因慢查询造成的性能损失。
MySQL EXPLAIN命令是查询性能优化不可缺少的一部分，该文主要讲解explain命令的使用及相关参数说明。
仿佛人生总有一种魔咒，自己做的这场笔试题永远是最难的。不过今天的笔试题，真的难。来看题目。
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
在序列比对的时候，有全局比对和局部比对两种方法，其中，Needleman-Wunsch比对算法是其中的一个很经典的全局比对算法。下面将用python从头实现，将考虑match，mismatch，gap和gap是否连续的因素。
EXPLAIN 命令用于SQL语句的查询执行计划。这条命令的输出结果能够让我们了解MySQL 优化器是如何执行SQL 语句的。这条命令并没有提供任何调整建议，但它能够提供重要的信息帮助你做出调优决策。
本文从以下几个方面介绍下MySQL全文索引的基础知识： MySQL全文索引的几个注意事项 全文索引的语法 几种搜索类型的简介 几种搜索类型的实例 全文索引的几个注意事项 搜索必须在类型为fulltext的索引列上，match中指定的列必须在fulltext中指定过 仅能应用在表引擎为MyIsam类型的表中（MySQL 5.6以后也可以用在Innodb表引擎中了） 仅能再char、varchar、text类型的列上面创建全文索引 像普通索引一样，可以在定义表时指定，也可以在创建表后添加或者修改 对于一个大数量
简介 SQL Server每个表中各列的数据类型的有各种形式，产生的效果也各有不同，我们主要根据效率兼顾性能的情况下讨论下如何规定类型。 在SQL Server中，数据的存储以页为单位。八个页为一个区。一页为8K，一个区为64K,这个意味着1M的空间可以容纳16个区。 SQL Server中的分配单元分为三种，分别为存储行内数据的In_Row_Data，存储Lob对象的LOB_Data,存储溢出数据的Row_Overflow_data。下面我们通过一个更具体的例子来理解这三种分配
numpy包(模块)几乎总是用于Python中的数值计算。这个软件包为Python提供了高性能的向量、矩阵、张量数据类型。它是在C和Fortran中创建的，因此当计算被矢量化（用矩阵和矢量表示操作）时，性能很高。
关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构—关系。在用户看来，关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。
一组具有相同数据类型的值的集合，例如：整数、实数、介于某个取值范围的整数、指定长度的字符串集合、{‘男’，‘女’}
工作一年了，也是第一次使用Mysql的索引。添加了索引之后的速度的提升，让我惊叹不已。隔壁的老员工看到我的大惊小怪，平淡地回了一句“那肯定啊”。
前言 近日，Dashboard 发布了新版本，本次发布的均为超超超实用的功能，是习惯通过标签管理 CVM 实例、喜欢通过升 / 降序查看某图表 Top 部分绑定实例的 曲线、以及使用腾讯云容器服务用户的福音。为什么是福音？这次发布前，这几大场景的使用感有多一言难尽，看看 Dashboard 产品经理面对我们原始需求池瑟瑟发抖的样子就知道了。但是云监控团队真的有把用户的鞭笞刻在心里，这次终于可以跟用户说：我们做到啦！～ What's New 前言部分提到的本次上新的三大亮点： 01 支持标签功能 Das
Pandas是一个受众广泛的python数据分析库。它提供了许多函数和方法来加快数据分析过程。pandas之所以如此普遍，是因为它的功能强大、灵活简单。本文将介绍20个常用的 Pandas 函数以及具体的示例代码，助力你的数据分析变得更加高效。
使用索引的原则 1. 如果没有唯一性要求,可以选择普通索引 2. 如果列上有唯一性要求,可以选择唯一索引 3. 如果是需要模糊搜索,建议选择全文索引 4. 如果有多个条件一起查询,可以选择组合索引 使用索引需要注意以下几点： 1. 按需使用索引 2. 索引所在的列基数越大越好 , 男女这种字段建立索引的效果并不大 ,基数很小 3.在组合索引上要注意最左原则
使用索引的原则 1. 如果没有唯一性要求,可以选择普通索引 2. 如果列上有唯一性要求,可以选择唯一索引 3. 如果是需要模糊搜索,建议选择全文索引 4. 如果有多个条件一起查询,可以选择组合索引
MySQL 8.0 推出了histogram，也叫柱状图或者直方图。先来解释下什么叫直方图。
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
最近项目中需要处理与图片相关的布局，不得不说图片这玩意真想要得到完美的展示效果还真是要费些力气。因为图片的尺寸或者比例各不相同。所以想要不同尺寸的图片有好的显示效果，你就需要找到适合的方式。
问题：在一个二维数组中，每行每列都递增排序，在这个数组中查找一个数字，如果存在返回true，否则返回flase。
在了解了pandas数据结构之后，我们来了解一下pandas的统计功能，数据的迭代，排序等
我不是教授编程的专家，但是当我想要在某件事情上做得更好时，我会尝试找到一种方法来享受它。 例如，当我想更好地使用 shell 脚本时，我会决定在 Bash 中编写一个的扫雷游戏。
Bloom过滤器是一种节省空间的概率数据结构，用于测试元素是否为某集合的成员。它用于我们只需要检查元素是否属于对象的场景。
Step2： select * from table(dbms_xplan.display)
选择Database—>Edit Current DBMS 选择Scripts－》Objects－》Reference－》ConstName 可以发现右侧的Value为： FK_%.U8:CHILD%_%.U9:REFR%_%.U8:PARENT% 可见，该命名方法是：'FK_'+8位子表名+9位Reference名+8位父表名，你可以根据这中模式自定义为： FK_%.U7:CHILD%_RELATIONS_%.U7:PARENT%， 可以使FK名称变为FK_TABLE_2_RELATIONS_TABLE_1 掌握这种方法后就可以按照自己的想法修改了 生成建库脚本SQL文件中的表头注释很讨厌，可以在 Databse -> Generate Database (Ctrl+G)窗口中，选择Options卡片，去掉Usage的Title钩选项即可。 添加外键 Model -> References新建一条外键后，双击进入外键属性，在“Joins”卡片中可以选择子表的外键字段
【题目描述】：小Q正在攀爬一座宝塔，这座宝塔很特别，塔共有n层，但是每两层之间的净高却不同，所以造成了小Q爬过每层的时间也不同。如果某一层的高度为x，所以爬过这一层的时间也为x。 小Q还会使用一种魔法，每用一次可以让他向上跳一层或者两层，但是每次跳跃之后小Q都将用完魔法力，必须爬过至少一层才能再次跳跃（你可以认为小Q需要跳两次一层才休息，最后也可以跳到塔外即超过塔高，跳是不花费时间的）。 小Q想用最短时间爬到塔顶，希望你告诉他最短时间是多少。 输入描述： 第一行一个数n（n<10000），表示塔的层数。 接下来的n行每行一个数h(1 <= h <= 100)表示从下往上每层的高度。 输出描述： 一个数，表示最短时间。 输入样例：
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。
InnoDB是一种兼顾高可靠性和高性能的通用存储引擎，架构分为两块：内存中的结构和磁盘上的结构。InnoDB 使用日志先行策略，将数据修改先在内存中完成，并且将事务记录成重做日志(Redo Log)，转换为顺序IO高效的提交事务。
1、布尔索引需要找到每行的'A'列的真值等于'foo'，然后使用这些真值来确定要保留哪些行。
本篇是村民新坑的开始，村民最近在看《 高性能 MySQL 》这本书，村民在看的是第三版，仅涵盖 MySQL 5.5，虽然最新的 MySQL 已经是 8.0 版本，但后者肯定是在前者的基础上，因此学习价值还是很大的。这系列村民会基本以一章节一篇的形式记录村民对书中内容的摘抄整理及笔记，没什么新意，仅仅算是一种自娱自乐的分享，对这本书感兴趣的同学当然也可以买来看看。
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贪婪地选择按得分降序排列的边界框子集。删除与先前选择的框具有高交叉-过度联合(IOU)重叠的框。边界框以[y1, x1, y2, x2]的形式提供，其中(y1, x1)和(y2, x2)为任意对角对角框角的坐标，坐标可以标准化(即，位于区间[0,1]或绝对区间。注意，这个算法不知道原点在坐标系中的什么位置。注意，这个算法对于坐标系的正交变换和平移是不变的;因此，坐标系统的平移或反射会导致算法选择相同的框。这个操作的输出是一组整数，索引到表示所选框的边界框的输入集合中。然后使用tf可以获得与所选索引对应的边界框坐标。收集操作。例如:selected_indices = tf.image。non_max_suppression(box, scores, max_output_size, iou_threshold)选择ted_boxes = tf。收集(盒、selected_indices)
在商业数据处理的早期阶段，写入数据库通常对应于商业的交易场景，如: 销售,订单等涉及金钱交易的场景，交易的英文为transaction，也就是事务一词的来源，在计算机领域代表一个逻辑单元的一组读写操作。
数据库用数据块来存储行数据。表中每行会包含不多于256列的数据。如果可能，Oracle会将每行作为单独的行片存储。然而，如果一行的所有数据不能插入单独的一个数据块，或者对现有行数据的更新，导致一行数据超过了数据块的容量，此时数据库就会使用多个行片存储这一行(参考“数据块格式”)。簇表中的行和非簇表的行包含相同的信息。此外，簇表中的行还会包含指向他们所属的簇键的信息。
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练习1：一个学习小组有 5 个人，每个人有三门课的考试成绩。求全组分科的平均成绩和 各科总平均成绩。
之所以要发表这篇博客，还源于最近的开发工作所实现的一个小的Demo, 当然这个Demo不会涉及工作中App的一些内容，下方要实现的Demo是通用的。因为项目需求的迭代，要求在银行卡绑定中添加支行所在的省市信息。在iOS中选择这种省市信息的一个比较不错的方式当时是使用UIPickerView进行显示了。当然在PickerView上的省市信息是联动显示的，我们在此因为需求定的是让用户选择省市信息，所以我们进行二级联动，当然多级联动的原理也是一样的。由于之前的老项目是使用Objective-C写的，虽然现在是Sw
能够对数据进行切片和切分对于处理数据至关重要。与Excel中的筛选类似，我们还可以在数据框架上应用筛选，唯一的区别是Python pandas中的筛选功能更强大、效率更高。可能你对一个500k行的Excel电子表格应用筛选的时候，会花费你很长的时间，此时，应该考虑学习运用一种更有效的工具——Python。
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