简化一下：我们如何在磁盘上查找存储在其自己的表空间中的 InnoDB 表的表大小（前提是 innodb_file_per_table=1 ）。...在我们得到答案之前，先展示通过 sysbench 运行预先获得的图表（批量数据插入表）： ?...此图显示了从 INFORMATION_SCHEMA.TABLES 获取的 data_length 和 index_length 所定义的表大小。...如果在 MySQL 5.7 中使用新的 InnoDB 压缩（InnoDB 页压缩），您将看到与文件大小相对应的值，而不是如 information_schema 中所示的分配大小。...结论 回答一个微不足道的问题“这个表在磁盘上占用了多少空间？” 在 MySQL 中真的不是一个简单的问题 - 显而易见的数据，可能会得到错误的答案。
在用calibre v2lvs把APR网表转CDL时是不是经常遇到下图的情况？这是CDL不区分大小写的原因。最常见的解决方法就是写脚本替换。...读入verilog网表，找到有重名的module，进行查找替换。 在写正则表达式时，可以直接用变量来拼接，动态组成正则。 用标志mark来标记module的开头和结束，限定查找替换的范围。...在verilog网表中可能出现的几种情况： n1, n1 n1); wire n1; .A(n1), .A(n1)); { n1, n1}), n1})); ......总结下来，都有一个特点：verilog的net前后总是有空格、小括号、逗号、大括号等特殊字符，我们可以用\W来表示。...当然有一个环节不能遗漏：重命名的新网表要与原网表做一下LEC。 分享让工作更轻松
Photo by Cam Morin on Unsplash 本文介绍了在 Python 库中 vendor 第三方库的正确方法。...Vendor，直译供应商，在软件中（比如 C, Go 等语言中），是一种把第三方库的代码直接内嵌到软件中的方式。...在 Python 的世界中，最重度使用 vendor 的库就是我们天天都要用的 pip。pip._vendor 中包含了 25 个依赖。...还有一个限制条件：对 Python 来说，只有纯 Python 的库才能 vendor。 HOW - 应该如何 vendor？...在 Python 中，除了把 vendor 库都放到代码库下一个目录中（比如 mypackage/vendor）以外，还需要修改所有的 import 语句，指向到这个目录中。
在一般的数据存取操作过程中，如果要对一个主表和对应的子表进行插入操作，那么我们最常见的写法就是写两个存储过程或者SQL语句，一个负责主表数据插入，一个负责子表数据插入，然后在一个事务中实现主表和子表数据的插入...现在遇到一个问题是，能否在一个存储过程中实现主表和子表数据的插入呢？那么就需要将一对多的数据作为存储过程的参数传入。这种情况下就需要使用表类型。...下面以一个学生和班级的例子来说明： 先建立一个班级表和一个学生表，一个班级里面有多个学生。...StuGender char(1), StuBirthday date, StuDescription nvarchar2(2000) ); 接下来是将这个学生类型创建成表类型...在C#项目中添加Oracle.DataAccess的引用，这是Oracle为.Net开发的类库，可以从官网下载。
相信使用过MATLAB的朋友都知道，二维曲线的绘制（plot命令）可以画出具有相同向量长度的（X,Y），如果X,Y 的长度不一致，使用plot命令时就会报错。...在python中，导入numpy模块可以实现基本数学函数的运用， 导入matplotlib.pyplot库和pylab可以实现MATLAB 中的绘图功能。...举个使用例子：绘制光发生单缝衍射时光强的分布曲线 ? 其运行结果如下： ? 二、绘制三维图像 画三维图需要添加mql_toolkits.mplot3d模块中的Axes3D函数，具体实现如下： ?...该代码实现矩孔衍射的光强分布： ? 这个曲面就画出了二元函数z=(sin(x)/x)^2*(sin(y)/y)^2的图像，函数可以自行构建，运行代码时就会画出你所构建的函数图像。
Android 一直致力于保护其用户，用户的设备以及用户数据的安全。其中一种我们保持数据安全的方式是让所有进入或离开 Android 设备的数据通过安全传输层（TLS）来通信。...伴随着多年来我们为了更好地保护 Android 用户所做出的改变。...如何在我的 APP 中使用 TLS？ 一旦你的服务器端支持了 TLS，你只要简单地将 App 和服务器响应的 URL 从 http:// 改变成 https://。...当然你真的应该在所有链接中使用 TLS，但有可能由于历史原因你还是需要使用明文传输，比如连接上一台无人维护的老旧服务器。要这样做，你需要配置 APP 的网络安全设置来允许这些连接。...时刻记住，小心处理你从非安全连接得到的数据，它们可能已经在传输过程中被篡改。
与 ingress Controller（例如 NGINX, Traefik, AWS ALB） 或者服务网格（例如 Istio, SMI）等进行集成，利用它们的流量整形能力在更新期间逐渐将流量转移到新版本...Istioctl[7] 是用于管理 Istio 服务网格的命令行工具。 本实验涉及的所有文件可以在 Github 上找到。...在本实验中，Argo Rollouts 将会借助 Istio 的服务治理能力对应用的流量进行控制，在更新时逐步将流量转移到新版本的服务上。...Istio 和服务网格中应用程序的健康状况。...kind delete clusters argo-rollout-testing 12 总结 在本文中我们介绍了如何使用 Argo Rollouts 结合 Istio 服务网格中丰富的流量治理以及可观测性能力
以前在工作中很少使用多表关联查询，对连表查询的具体作用和使用场景也没有很直观的认识，通过这次在项目中的实际应用，对此有了一定的认识，特记录如下。...关联表介绍： 分别是属性表attr_info、属性值表attr_val_info、商品sku信息表sku_info、商品sku所属的属性信息表sku_attr_info。...attr_info表：存储属性大类信息，如颜色、配置、网络 attr_val_info表：存储属性的具体值，如颜色-黄色、配置-128G、网络-移动、联通 sku_info表：存储sku的基础信息 sku_attr_info...，然后在代码中编写拆装拼接逻辑到一个model中，这样费时费力不好把握各个表之间的关联关系而且逻辑不清晰，很容易出错。...业务场景二： 在原有的sku_attr_info表中，一个sku的属性信息对应一行记录，每个sku包含多个属性，即多行记录，现在想查询出sku所对应的颜色id和配置id以及其他的sku的属性，用一行显示
处理缺失的数据并不是一件容易的事。 方法的范围从简单的均值插补和观察值的完全删除到像MICE这样的更高级的技术。 解决问题的挑战性是选择使用哪种方法。...您的数组将有所不同，因为随机化过程是随机的。接下来，我们将用NAN替换特定索引处的现有值。...它告诉冒充参数K的大小是多少。 首先，让我们选择3的任意数字。稍后我们将优化此参数，但是3足以启动。接下来，我们可以在计算机上调用fit_transform方法以估算缺失的数据。...这意味着我们可以训练许多预测模型，其中使用不同的K值估算缺失值，并查看哪个模型表现最佳。 但首先是导入。我们需要Scikit-Learn提供的一些功能-将数据集分为训练和测试子集，训练模型并进行验证。...（在3列中缺少值）调用optimize_k函数，并传入目标变量（MEDV）： k_errors = optimize_k(data=df, target='MEDV') 就是这样！
由于机器人被设计成亲切而健谈，Duolingo的用户可以使用他们选择的角色在一天中的任何时间练习对话，直到他们有足够的勇气与其他人练习他们的新语言。...在本文中，我们将在python中用NLTK库构建一个简单的检索聊天机器人。 建立聊天机器人 先决条件 具有scikit库和NLTK的实践知识。但即使是NLP的新手，也可以先阅读本文，然后再参考资源。...删除噪声 – 即不是标准数字或字母的所有内容。 删除停止词。有时，一些极为常见的单词在帮助选择符合用户需求的文档时没什么价值，所以被排除在词汇表之外。这些词被称为停止词（stop words）。...词袋 在初始预处理阶段之后，我们需要将文本转换为有意义的数字向量（或数组）。词袋（Bag of Words）是描述文档中单词出现的文本表示形式。它包括： 已知单词的词汇表。 已知单词存在的度量。...现在，我们用NLTK中编写了我们的第一个聊天机器人。现在，让我们看看它如何与人类互动： ? 这并不算太糟糕。即使聊天机器人无法对某些问题给出满意的答案，但其他人的表现还不错。
1）用python写好想要实现的函数 这里我的测试表是这样一份表，我想让此表的state字段都变成大写，所以我编辑了如下python脚本： ?...编辑的脚本py_udf（udf前面已经解释）如下： ?...） 这份文件在本地路径下 ?...可见，california和colorado已经大写，成功输出，这里要使用TRANSFORM 前面的‘（）’的参数是你表中的字段，也就是desc查出来的字段，而后面的‘（）’的参数是你pyhon脚本里输出的参数...可以在yarn可视化界面查看该任务： ?
如果你想要跟踪在训练过程中更好地捕捉模型技能的性能度量，这一点尤其有用。 在本教程中，你将学到在Keras训练深度学习模型时，如何使用内置度量以及如何定义和使用自己的度量。...完成本教程后，你将知道： Keras度量的工作原理，以及如何在训练模型时使用它们。 如何在Keras中使用回归和分类度量，并提供实例。 如何在Keras中定义和使用你自定义的度量标准，并提供实例。...Keras回归度量 以下是你可以在Keras中使用回归问题的度量列表。...中使用的关于分类问题的度量列表。...你自定义度量函数必须对Keras内部数据结构进行操作，这些内部数据结构可能会因使用的后端不同而有所差别（例如，在使用tensorflow时为tensorflow.python.framework.ops.Tensor
前置工作，首先从Oracle数据库导出 表信息：模式名、表名称、表数据量、表备注、EXIST_PK 字段信息：模式名、表名称、字段顺序、字段名称、数据类型、数据长度、是否主键、是否为空、字段说明 Oracle...->GP的字段类型映射表 代码如下：备注上还是比较清晰的，不做太大讲解了 import csv from collections import defaultdict tablefilepath='...C:\\Python\\Pycharm\\machine\\4Atable.csv' tablecolumnfilepath='C:\\Python\\Pycharm\\machine\\4acolumn.csv...' isnull = '' primarykey = '' tablecolumnnum = tablecolcountdict[tableschemaname] # 获取当前表的字段数量...on column hnzyxt.test1.t1.CORPID is '企业id'; # comment on column hnzyxt.test1.t1.CRNAME is '名称'; 转换后的文件内容如下
作者：Florian Dahlitz 翻译：老齐 与本文相关书籍推荐：《跟老齐学Python：Django实战》 ---- 我想在我的个人网站上展现我在Github上提交代码的组织名称，并且不用我手动更新提交记录的变化...如果你不想把你本地的Python环境搞得太复杂，可以创建虚拟环境： $ python -m venv .venv $ source .venv/bin/activate 然后，用pip安装requirements.txt...在本例中，我打算获取用户向Github某个特定组织的提交记录，打开用户自己Github页面，滚动如下图所示的地方。 在你的浏览器上用开发和工具，打开HTML源码，并且找到对应的元素。...作为网站框架（python -m pip install flask==1.1.2)，可以参考本文在Github上的代码仓库。...这是一个爬虫示例，并且用Jinja2模板展示结果。 希望能对你有用。在本公众号还有很多爬虫公开课，在公众号中回复：老齐，可以找到公开课列表。
本文主要介绍的是让python包管理变得更加容易的实际应用方法，就是运用easy_install这一软件，下面是文章的具体介绍。...easy_install让python包管理变得 如果你想对Python包管理在实际操作过程中的实际应用方案更加的简便，你就可以试用easy_install这一工具，你如果在python包管理中想用这一软件...希望你能够从中获得更多的知识。 Python中的easy_install工具很好用，它的作用类似于Php中的pear，或者Ruby中的gem，或者Perl中的cpan。...0.6c9-py2.4.egg 安装完成后，easy_install会被自动复制到bin目录下，也就是我们的PATH路径下，所以我们在终端中可以直接运行easy_install命令了 easy_install.../local/bin 比如说要安装Python的MySQL支持，可以执行如下命令，系统会自动在pypi网站列表里查找相关软件包，并选择合适的版本 easy_install MySQL-python
python在带参的函数中使用装饰器 方法说明 1、如果要包装的函数有参数，需要内嵌包装函数的形参和返回值与原函数相同。 2、装饰函数返回内嵌包装函数对象。...out def myfunc(*args): time.sleep(1) print("args is{}".format(args)) myfunc("lalalal") 以上就是python...在带参函数中使用装饰器的方法，希望对大家有所帮助。...更多Python学习指路：python基础教程 本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。 收藏 | 0点赞 | 0打赏
再比如Python, python 3.6/ python 2.7是它的运行环境，而pynum,pandas这些数据处理工具就是也是开源包。...Conda是一个开源的包和环境管理器，可以用于在同一机器上安装不同版本的软件及其依赖，并能够在不同的环境之间切换。...在Conda基础上，加上Python运行环境以及一堆安装好的工具包，比如numpy，pandas等，就形成了我们的主角Anaconda。...Anaconda是一个开源的Python发行版本，其中包含了conda，Python等180多个科学包及其依赖项，可以非常方便的管理Python项目的运行环境以及工具包。...在tensor环境中，添加tensorflow工具包。选中tensor环境，在右边的框里有可以直接下载的tensorflow，你直接勾上就能下载了。
以 Keras 和 PyTorch 为例： 在 Keras 代码中使用 Hook import smdebug.tensorflow as smd job_name = 'tf-debug-job'...在 PyTorch 代码中使用 Hook import smdebug.pytorch as smd net = get_network() criterion = nn.CrossEntropyLoss...当然也可以使用smdebug库在本地环境运行相关函数。 在 Amazon SageMaker 中使用 debugger rules ?...在本地环境中使用 debugger rules 下面的代码将演示如何定义一个名为CustomGradientRule的规则。...使用SageMaker Python SDK和各框架（TensorFlow、PyTorch等）开始Amazon SageMaker 上的深度学习训练任务。
仅仅是实现了对list元素进行随机排序的一种功能 请看下面的坑 1.1 误认为shuffle函数会有一个返回值的错误例子 num1 = list(range(1,39526)) #产生1-39525的数...1.2 正确使用shuffle函数的例子 num1 = list(range(1,39526)) #产生1-39525的数 random.shuffle(num1) #注意shuffle没有返回值，该函数完成一种功能...补充拓展：对python中使用shuffle和permutation对列表进行随机洗牌的区别 函数：shuffle将列表的所有元素随机排序，不生成新的数组返回 示例： import random list...函数：permutation 返回排列范围的随机列表或返回一个新的打乱顺序的数组，并不改变原来的数组， 如果输入是一个多维数组，则它只沿其第一个索引进行无序排列 示例： import numpy as...以上这篇在python3中使用shuffle函数要注意的地方就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame...Excel数据透视表与Python实现对比 就是对表df中的a列各个值出现的次数进行统计。...去重的数据透视表计数 另外还有一个很重要的需求是统计某列不重复元素的计数，这个用数据透视表是不能直接算出来的，例如有一个用户订单表，一个用户可能下了多个订单，用户有渠道属性，需要统计一段时间内各渠道的付费用户数...，直接在透视表的行选渠道，值选uid计数，得到的是没去重的结果，拿df表来说，假设c列是用户id，a列是渠道，想统计a列的A、B、C各渠道各有多少付费用户数，透视表的结果和期望的结果如下图： ?...['c'].nunique()就是期望的结果，效率比用for循环更高，值得学习。 ? Python的去重计数实现
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