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读取文档数据的各列的每行中

读取文档数据的各列的每行中 1、该文件的内容被读 [root@dell leekwen]# cat userpwd 1412230101 ty001 1412230102 ty002..., 它的第一列值是1512430102, 它的第二列值为ty003 当前处理的是第4, 内容是:1511230102 ty004, 它的第一列值是1511230102,...它的第二列值为ty004 当前处理的是第5, 内容是:1411230102 ty002, 它的第一列值是1411230102, 它的第二列值为ty002 当前处理的是第6, 内容是...它的第一列值是1412290102, 它的第二列值为yt012 当前处理的是第8, 内容是:1510230102 yt022, 它的第一列值是1510230102,...它的第二列值为yt022 当前处理的是第9, 内容是:1512231212 yt032, 它的第一列值是1512231212, 它的第二列值yt032 版权声明：本文博客原创文章

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性能优化-如何选择合适的列建立索引

3、如何选择合适的列建立索引 1、在where从句，group by从句，order by从句，on从句中的列添加索引 2、索引字段越小越好（因为数据库数据存储单位是以“页”为单位的，数据存储的越多，...B、分别查看这两个字段中不同的id的数量，数量越多，则表明离散程度越大：因此可以通过下图看出：customer_id 离散程度大。 ?...2、数据量少的字段不需要加索引 3、如果where条件中是OR关系，加索引不起作用 4、符合最左原则 ② 什么是联合索引 1、两个或更多个列上的索引被称作联合索引，又被称为是复合索引。...2、利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。...所以说创建复合索引时，应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时，复合索引非常有用；仅对后面的任意列执行搜索时，复合索引则没有用处。

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Python按需将表格中的每行复制不同次的方法

这里需要说明，在我们之前的文章Python批量复制Excel中给定数据所在的行中，也介绍过实现类似需求的另一种Python代码，大家如果有需要可以查看上述文章；而上述文章中的代码，由于用到了DataFrame.append...()这一个在最新版本pandas库中取消的方法，因此有的时候可能会出现报错的情况；且本文中的需求较之上述文章有进一步的提升，因此大家主要参考本文即可。   ...现有一个Excel表格文件，在本文中我们就以.csv格式的文件为例；其中，如下图所示，这一文件中有一列（也就是inf_dif这一列）数据比较关键，我们希望对这一列数据加以处理——对于每一行，如果这一行的这一列数据的值在指定的范围内...在这里，我们根据特定的条件，为每个值设定重复的次数。根据inf_dif列的值，将相应的重复次数存储在num列表中。根据不同的条件，使用条件表达式（if-else语句）分别设定了不同的重复次数。   ...中inf_dif列的直方图。

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MySQL索引中的前缀索引和多列索引

正确地创建和使用索引是实现高性能查询的基础，本文笔者介绍MySQL中的前缀索引和多列索引。...，因为MySQL无法解析id + 1 = 19298这个方程式进行等价转换，另外使用索引时还需注意字段类型的问题，如果字段类型不一致，同样需要进行索引列的计算，导致索引失效，例如 explain select...，第二行进行了全表扫描 前缀索引 如果索引列的值过长，可以仅对前面N个字符建立索引，从而提高索引效率，但会降低索引的选择性。...对于BLOB和TEXT类型，MySQL必须使用前缀索引，具体使用多少个字符建立前缀，需要对其索引选择性进行计算。...); Using where 复制代码 如果是在AND操作中，说明有必要建立多列联合索引，如果是OR操作，会耗费大量CPU和内存资源在缓存、排序与合并上。

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在不同的任务中，我应该选择哪种机器学习算法？

当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。...我们可以观察对象组之间的一些相似性，并将它们包含在适当的集群中。有些对象可能与所有集群都有很大的不同，因此我们假定这些对象是异常的。 ?...该方法使我们能够显著地提高精确度，因为我们可以在训练集中使用少量带有标签的数据。 ? 强化学习 强化学习与前面几个任务不同，因为我们没有带有标签或没有标签的数据集。...每一个分割都被选择，以最大化某些泛函。在分类树中，我们使用交叉熵和Gini指数。在回归树中，我们最小化了下降区域的点的目标值的预测变量和我们分配给它的值之间的平方误差的总和。 ?...6.神经网络 当我们讨论逻辑回归的时候，我已经提到过神经网络。在非常具体的任务中，有许多不同的架构是有价值的。更常见的是，它由一系列的层或组件组成，它们之间有线性连接，并遵循非线性关系。

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java中==、equals的不同AND在js中==、===的不同

一：java中==、equals的不同        1....因为在Integer类中，会将值在-128<=x<=127区间的缓存在常量池(通过Integer的一个内部静态类IntegerCache进行判断并进行缓存)中，所以这两个对象的引用值是相同的。...但是超过这个区间的话，会直接创建各自的对象(在进行自动装箱的时候,调用valueOf()方法，源代码中是判断其大小，在区间内就缓存下来，不在的话直接new一个对象)，即使值相同，也是不同的对象，所以返回...，前者会创建对象，存储在堆中，而后者因为在-128到127的范围内，不会创建新的对象，而是从IntegerCache中获取的。...比如，char类型的变量和int类型的变量进行比较时，==会将char转化为int在进行比较。类型不同，如果可以转化并且值相同，那么会返回true。        3.

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搜索引擎中的URL散列

散列（hash）也就是哈希，是信息存储和查询所用的一项基本技术。在搜索引擎中网络爬虫在抓取网页时为了对网页进行有效地排重必须对URL进行散列，这样才能快速地排除已经抓取过的网页。...虽然google、百度都是采用分布式的机群进行哈希排重，但实际上也是做不到所有的网页都分配一个唯一散列地址。但是可以通过多级哈希来尽可能地解决，但却要会出时间代价在解决哈希冲突问题。...所以这是一个空间和时间相互制约的问题，我们知道哈希地址空间如果足够大可以大大减少冲突次数，所以可以通过多台机器将哈希表根据一定的特征局部化，分散开来，每一台机器都是管理一个局部的散列地址。   ...所以我可以将原始的URL进行一次标准化处理后再做哈希这样就会有很大的改善，本人通过大量的实验发现先对URL进行一次MD5的加密，然后再对加密后的这个串再哈希这样大大提高了哈希的效率。...而采用MD5再哈希的方法明显对散列地址起到了一个均匀发布的作用。

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【DB笔试面试564】在Oracle中，什么是索引的选择性？

♣ 题目部分 在Oracle中，什么是索引的选择性？ ♣ 答案部分 索引的选择性（Index Selectivity，索引的选择度或索引的选择率）是指索引列中不同值的记录数与表中总记录数的比值。...索引的选择性的取值范围是[0,1]。例如，某个表的记录数是1000条，而该表的索引列的值只有900个不同的值（有100个是相同或是空），所以，该列索引的选择性为900/1000=0.9。...对于索引的选择性，值越高那么表示该列索引的效率也就越高。...可以使用如下的SQL来计算索引的选择性： SELECT COUNT(DISTINCT NAME)/COUNT(*) FROM TB_A; 这种方法的优点是在创建索引前就能评估索引的选择性。...当索引被收集了最新的统计信息时，可以使用如下的SQL语句查询索引的选择性： SELECT INDEX_NAME,DISTINCT_KEYS/NUM_ROWS SELECTIVITY FROM DBA_INDEXES

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【说站】mysql中B+Tree索引和Hash索引的不同

mysql中B+Tree索引和Hash索引的不同 不同点 1、hash索引适合等值查询、没办法利用索引完成排序、不支持多列联合索引的最左匹配规则等。...如果有大量重复健值得情况下，hash索引的效率会很低，因为哈希碰撞问题。 哈希索引也不支持多列联合索引的最左匹配规则； 2、B+树索引的关键字检索效率比较平均。...不像B树那样波动幅度大，在有大量重复键值情况下，哈希索引的效率也是极低的，因为存在所谓的哈希碰撞问题。 在大多数场景下，都会有范围查询、排序、分组等查询特征，用B+树索引就可以了。...实例 比如如下的语句： unique key unique_username using btree(`user_name`) 这里的using btree只是显示的指定的使用的索引的方式为b+树，对于...以上就是mysql中B+Tree索引和Hash索引的不同，希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路：MySQL 推荐操作系统：windows7系统、mysql5.8、DELL G3电脑

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MySQL中count是怎样执行的？———count(1)，count(id)，count(非索引列)，count(二级索引列)的分析

前言   相信在此之前，很多人都只是记忆，没去理解，只知道count(*)、count(1)包括了所有行，在统计结果的时候，不会忽略列值为NULL，count(列名)只统计列名那一列，在统计结果的时候，...，所以其实读取任意一个索引中的记录都可以获取到id字段，此时优化器也会选择占用存储空间最小的那个索引来执行查询。...而对于其他二级索引列，count(二级索引列)，优化器只能选择包含我们指定的列的索引去执行查询，只能去指定非聚集索引的B+树扫描 ，可能导致优化器选择的索引扫描代价并不是最小。...count(二级索引列)只能选择包含我们指定的列的索引去执行查询，可能导致优化器选择的索引执行的代价并不是最小。   ...其实上述这些区别就是因为非聚集索引记录比聚集索引记录占用更少的存储空间，减少更多I/O成本，所以优化器才有了不同索引的选择，仅此而已。 ----

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【DB笔试面试560】在Oracle中，虚拟列索引（Virtual Column Indexes）的作用是什么？

♣ 题目部分 在Oracle中，虚拟列索引（Virtual Column Indexes）的作用是什么？...♣ 答案部分 在Oracle 11g之前的版本中，如果需要使用表达式或者一些计算公式，那么需要创建数据库视图；如果需要在这个视图上使用索引，那么会在表上创建基于函数的索引。...使用虚拟列有如下好处： ①　可以收集虚拟列的统计信息，为CBO提供一定的采样分析。 ②　可以在WHERE后面使用虚拟列作为选择条件。 ③　只在一处定义，不存储多余数据，查询时动态生成数据。...③　可以通过视图DBA_TAB_COLS的DATA_DEFAULT列来查询虚拟列的表达式，当创建了虚拟列索引（其实是一种函数索引）后，在视图DBA_IND_EXPRESSIONS中不能查询索引列。...⑪　在已经创建的表中增加虚拟列时，若没有指定虚拟列的字段类型，则Oracle会根据关键字“GENERATED ALWAYS AS”后面的表达式计算的结果自动设置该字段的数据类型。

1.2K20

为啥同样的逻辑在不同前端框架中效果不同

前端框架中经常有「将多个自变量变化触发的更新合并为一次执行」的批处理场景，框架的类型不同，批处理的时机也不同。 比如如下Svelte代码，点击H1后执行onClick回调函数，触发三次更新。...主线程在工作过程中，新任务如何参与调度？ 第一个问题的答案是：「消息队列」 所有参与调度的任务会加入任务队列中。根据队列「先进先出」的特性，最早入队的任务会被最先处理。...为了解决时效性问题，任务队列中的任务被称为宏任务，在宏任务执行过程中可以产生微任务，保存在该任务执行上下文中的微任务队列中。...即流程图中右边的部分： 事件循环流程图 在宏任务执行结束前会遍历其微任务队列，将该宏任务执行过程中产生的微任务批量执行。...利用了宏任务、微任务异步执行的特性，将更新打包后执行。 只不过不同框架由于更新粒度不同，比如Vue3、Svelte更新粒度很细，所以使用微任务实现批处理。

1.5K30

文献阅读|Nomograms列线图在肿瘤中的应用

列线图，也叫诺莫图，在肿瘤研究的文章中随处可见，只要是涉及预后建模的文章，展示模型效果除了ROC曲线，也就是列线图了。...列线图的定义 列线图是肿瘤预后评估的常用工具，在医学和肿瘤相关的期刊杂志上随处可见。典型的做法是首先筛选患者的生物学特征和临床指标构建一个预后模型，然后用列线图对该模型进行可视化。...所以列线图是预后模型的可视化形式，是回归公式的可视化，一个典型的列线图如下所示 在列线图中，对于模型中的每一个自变量，不论是离散型还是连续型变量，都会给出一个表征该变量取值范围的坐标轴，在最上方有一个用于表征变量作用大小的轴...2）Calibration 校准度，描述一个模型预测个体发生临床结局的概率的准确性。在实际应用中，通常用校准曲线来表征。...通过校正曲线，可以比较不同模型预测概率之间的准确性的差别，比如20%比80%准确。需要注意的是，校准曲线是在特定队列数据上得到的，是一个模型在一个具体的队列上的体现，因此是队列特异性的。

2.3K20

在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个列，依次处理每一列是非常繁琐的，所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...)的列将被单独保留。...软转换——类型自动推断 版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。

20.1K30

常见索引类型及在MySQL中的应用

索引的出现其实是为了提高数据查询的效率，就像书的目录一样，根据目录可以快速定位到内容，类比于索引，根据索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，根据指针找到包含该值的行。...索引的常见模型 哈希表 有序数组 B+树 哈希表 哈希表模型是将待查询的值放入key中，value值放入数组中， 图片 当使用哈希表时，key值计算成确定位置，将value值放入该地址对应的哈希槽，取值通过...等值查询：确定的条件查询，即可以使用等号的查询 与之对应的是模糊查询、范围查询。 有序数组 有序数组在等值查询和范围查询场景中的性能都非常优秀。...二叉树是搜索效率最高的，但是实际上没有多少数据库存储使用，因为索引不止存在于内存中，还要写在磁盘上。数据量较大时，二叉树的树过高，查询时需要访问过多节点，即需要硬盘多次寻址，这是一个耗时操作。...树高是4的时候，就可以存1200的3次方个值（17亿），树根的数据总是存在内存中的，一个10亿行的表上一个整数字段的索引，查找一个值最多只需要访问3次磁盘。

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