前言 在sql中巧用窗口函数可以解决很多复杂的问题，窗口函数有4种函数类型：排名函数、偏移函数、聚合函数和分布函数，详细介绍可以浏览： 【窗口函数】第一弹：窗口函数简介 【窗口函数】第二弹：排名函数和偏移函数...1 row_number函数 R语言中的row_number函数与sql中的row_number函数相同，对group_by后面字段进行分组，按照order_by后面字段排序，生成一个连续不重复的编码...之前说过，使用管道函数连接的语句执行顺序和书写顺序一致，上面语句可以理解为：1、使用group_by对指定的user_no字段分组；2、使用order_by函数对组内数据按照购买时间升序排列编码，增加一个新字段...总结 简单介绍R语言中4个排名窗口函数，函数名几乎与sql中的4个排名窗口函数一样（除了min_rank与rank）,但R语言的排名窗口函数的输出结果与sql中的输出结果有点不同：R语言的数据结果不改变原来的数据顺序...，而sql中的输出结果改变了原数据的顺序，若想得到与sql中一样的输出结果，在R中使用arrange对相应的字段进行排序即可。
朋友关系表包含两个字段，用户id，用户好友的id；用户步数表包含两个字段，用户id，用户的步数 1.用户在好友中的排名 user_friend 数据 +----------+------------+...------+-------------------+ 二、题目分析 维度 评分 题目难度 ⭐️⭐️⭐️⭐️ 题目清晰度 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 业务契合度 ⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 解法分析 1.要求解的是自己在好友中的排名...，那么需要有自己和好友的步数，可是好友关系表中只有“好友”，需要加入自己的数据； 2.求排名，需要分组开窗； 3.需要筛选出自己名次的那一行数据； 三、SQL 1.列出好友步数，并将自己步数添加到结果中...好友”进行排名 select tt1.user_id, tt1.friend_id, tt1.steps, row_number()over(partition by tt1.user_id...自己步数 select user_id, user_id as friend_id, steps from user_steps ) tt1 结果如下，我们最终需要的是红色框出来的行
翻译：疯狂的技术宅 http://2ality.com/2018/04/extracting-loops.html 在本文中，我们将介绍两种提取循环内数据的方法：内部迭代和外部迭代。...它是 for-of 循环和递归的组合（递归调用在 B 行）。 如果你发现循环内的某些数据（迭代文件）有用，但又不想记录它，那应该怎么办？...内部迭代 提取循环内数据的第一个方法是内部迭代： 1const fs = require('fs'); 2const path = require('path'); 3 4function logFiles...请注意，在生成器中，必须通过 yield* 进行递归调用（第A行）：如果只调用 logFiles() 那么它会返回一个iterable。...但我们想要的是在该 iterable 中 yield 每个项目。这就是 yield* 的作用。
ORDER BY column_name(s); 演示数据库 以下是Northwind示例数据库中“Customers”表的一部分选择： CustomerID CustomerName ContactName...只包括拥有超过5名客户的国家： SELECT COUNT(CustomerID), Country FROM Customers GROUP BY Country HAVING COUNT(CustomerID...) > 5; 以下SQL语句列出了每个国家的客户数量，按高到低排序（只包括拥有超过5名客户的国家）： SELECT COUNT(CustomerID), Country FROM Customers GROUP...SQL ANY 运算符 ANY 运算符返回布尔值作为结果，如果子查询值中的任何一个满足条件，则返回 TRUE。ANY 意味着如果对范围内的任何值进行操作为真，则条件将为真。...ALL 意味着只有当范围内的所有值都为真时，条件才为真。
尤其是在R包中编程改变了从ggplot2引用函数的方式，以及在aes()和vars()中使用ggplot2的非标准求值的方式。...有时候在开发R包时为了保证正常运行，不得不将依赖包列入Depdens。...常规任务最佳实践 使用ggplot2可视化一个对象 ggplot2在包中通常用于可视化对象（例如，在一个plot()-风格的函数中）。.../ 234, "r" = 25 / 234 ), class = "discrete_distr" ) R中需要的类都有plot()方法，但想要依赖一个单一的plot()为你的每个用户都提供他们所需要的可视化需求是不现实的...如果没有，则会将主题对象存储在编译后的包的字节码中，而该字节码可能与安装的ggplot2不一致！
并且在1.21中完善了windows系统下的extension的bug。...整体看起来效果还是非常不错的，开发者在整体上还是保留了Rstudio和visual studio中对于View()这个函数的配置，还在此基础上添加了search功能，此外对Rshiny可视化的支持也非常棒...▶ pip install radian 四 在R中安装languageserver和jsonlite R LSP client需要借助languageserver实现函数的智能识别，R session...的配置 Path中添加R的执行文件的路径，当然也可以选择radian.exe的路径（该路径存在于python的scripts文件夹中）。...中运行的话，则会出现R session watcher不启用的状况，data和plot的review窗口则会自动调用自身gui所带的review窗口，以在windows中选择radian.exe路径为例
之前我们介绍过EasyDSS开发中对野协程的管理，有兴趣的朋友可以了解一下：EasyDSS协程出现panic并导致程序退出，如何对野协程进行管理？...在 EasyDSS 的程序开发中，有时为了加快速度，会在 for 循环中采用协程的方式进行代码编写，类似代码如下： wg := sync.WaitGroup{} wg.Add(length) for s...，即使下一次循环中 s 改变，也不会出现问题。...)) } }() defer wg.Done() sender.WriteRtcPacket(pkt) }(s) } wg.Wait() 在代码的最开始加上...总结以下在写协程的时候主要注意两点： 1.保证捕获协程中的 panic 异常； 2.在协程中使用外部的变量时，应该以传参的方式传递到协程中。
今天领导提个需求，要求在金额上强制保留两位小数，本想着后台直接返回数据时，带着两位的小数，前端只是做个显示作用，后台说保留了小数但在传输过程中去掉了，可能他们做了格式转化。...没办法了只能又是我们前端操作了，牵扯价钱的太多了，很多时候又有for 循环，怎么办呢？ 思路：{{}}里面的是一个表达式，可不可以是个函数呢？...经测试是可以的，具体实现方法如下： 写一个公共的强制保留两位小数的js方法 function toDecimal2 (x) { var f = parseFloat(x) if (isNaN(f....' } while (s.length <= rs + 2) { s += '0' } return s } export default { toDecimal2 } 在main.js...中引用： import newPrice from '.
问题 我想从一个 bash 脚本中运行一个包含单引号且单引号内有其他命令和一个变量的命令。 例如：repo forall -c '.......$variable' 在这种格式中，美元符号 $ 被转义，变量没有被展开。 我尝试了以下几种变化形式，但它们都被拒绝了： repo forall -c '...."...$variable "'" 如果我将变量的值直接替换进去，命令就能正常执行。 请告诉我哪里出了错。 回答 在单引号内，所有内容都会被原样保留，无一例外。...正如你所能验证的，上面每一行对 shell 而言都是一个单独的单词。引号（根据具体情况使用单引号或双引号）并非用来分隔单词，而是用于禁用对多种特殊字符的解释，比如空格、$、;等。...通常情况下，可以在命令中设置占位符，并将命令与变量一起提供，以便调用者能从调用参数列表中接收它们 例如，以下做法非常不安全。
'] = df.groupby(['year', 'grade']).rank(ascending=True, pct=True) 注意：如果除去分组的字段后，还有多列，需要指定列名 df['group_pct...1.000000 4 2021 B 50 0.500000 5 2021 B 30 0.250000 6 2021 B 60 0.750000 分组内...百分位 最接近 0.25 的行 df['group_pct_25'] = (df['group_pct']-0.25).abs() >>> df...year grade value group_pct group_pct_25 0 2021 A 95 1.000000 0.750000 1 2021..._25']).groupby(['year', 'grade']).first().reset_index() >>> t year grade value group_pct group_pct
概率函数为f(k;r,p)=choose(k+r-1,r-1)*p^r*(1-p)^k, 当r=1时这个特例分布是几何分布 rnbinom(n,size,prob,mu) 其中n是需要产生的随机数个数，...size是概率函数中的r，即连续成功的次数，prob是单词成功的概率，mu未知.....x ~ π(λ) 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生率.泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。...mean+3sd)几乎是在肯定的。...Gamma分布中的参数α，称为形状参数（shape parameter），即上式中的s，β称为尺度参数（scale parameter）上式中的a E(x)=s*a, Var(x)=s*a^2.
前面给大家简单介绍了 ☞【R语言】R中的因子（factor） 今天我们来结合具体的例子给大家讲解一下因子在临床分组中的应用。 我们还是以TCGA数据中的CHOL（胆管癌）这套数据为例。...关于这套临床数据的下载可以参考 ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) 前面我们也给大家介绍过一些处理临床数据的小技巧 ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper...☞R生成临床信息统计表 ☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 接下来我们先读入临床数据 #读取临床数据 clin=read.table("clinical.tsv...参考资料： ☞【R语言】R中的因子（factor） ☞如何从TCGA数据库下载RNAseq数据以及临床信息(一) ☞【R语言】卡方检验和Fisher精确检验，复现临床paper ☞R生成临床信息统计表...☞玩转TCGA临床信息 ☞TCGAbiolinks获取癌症临床信息 ☞肿瘤TNM分期 ☞R替换函数gsub
编译：QIML公众号编辑部 今天公众号为大家分享一篇Man Group最新的研究文章，干货满满！重点在第四节~ 1、引言 我们坚信，风险管理可以成功地指导投资决策。...分散化投资可以通过平衡投资组合内的风险来实现，系统地减少投资组合整体的风险还有额外的好处。本文中，我们将这一思想应用在一个新的投资问题上：管理全球股票的投资组合。...图2：指数中股票的集中度 在传统的金融理论中，承担更高（不可分散）风险的投资者应该得到更高的预期收益。这一观点在多资产投资中得到了实证的支持。...它比MSCI World Index有着更低的波动率，但我们可以使用杠杆调节组合的波动率。在接下来的例子中，我们以投资组合的Barra Global Beta作为风险，如图7所示。...表5：回测结果 4.2 风险暴露的约束 在risk overlays之后，加入了两个额外的风险暴露约束，以确保投资组合的贝塔风险和名义风险保持在合理的范围内。
topic中的每个message只能被多个group id相同的consumer instance(process或者machine)中的一个读取一次。...，某topic中的message在同一个group id的多个consumer instances件分布，也就是说，每个instance会得到一个互相之间没有重合的被获取的全部message的子集。...一个topic的一个partition上，如果有多于一个同group id的consumer，其中只有一个真的在工作，其他都无法获得任何message。...在Spark中要想基于相同code的多个job在使用相同group id 读取一个topic时不重复读取，分别获得补充和的子集，需要用以下code： Map topicMap...return null; } }); createStream()使用了Kafka的high level API，在读取message的过程中将offset存储在了zookeeper中。
在原假设下，滚珠轴承的平均直径不会改变，而在备择假设中，在制造过程中的某些未知点处，机器变得未校准并且滚珠轴承的平均直径发生变化。然后，检验在这两个假设之间做出决定。...我们希望将我们的检验应用于检测 GARCH 模型中的结构性变化，这是金融时间序列中的常见模型。据我所知，用于 GARCH 模型估计和推断（以及其他工作）的“最新技术” R 包是 fGarch。...下面是一个辅助函数，用于通过 garchFit()（在计算过程中屏蔽所有 garchFit() 的输出）来提取特定拟合的系数和标准差。...我在本文中强调的问题让我更加意识到选择在优化方法中的重要性。我最初的目标是编写一个函数，用于根据 GARCH 模型中的结构性变化执行统计检验。...这是一个我自认知之甚少的主题，如果 R 社区中的某个人已经观察到了这种行为并且知道如何解决它，我希望他们会在评论或电子邮件中告诉我。
R8作为一个新工具，鲁棒性不如proguard，在面对手Q这个庞然大物时，出现了一些问题，本文主要分享一下R8在手Q应用遇到的问题，供后面有需要的同学参考。...dex中，也是在Enqueuer中实现，traceMainDex方法中；5、IRConvert , 将class字节码转换为Dex的过程，其中IR(Intermediate Representation...三、R8在手Q应用中遇到的问题3.1 Liveness Analyze过程—根可达性算法在介绍补丁问题前，先简单介绍Liveness Analyze过程，后面的几个问题都和Liveness Analyze...理解根可达性算法前需要先理解四个概念：1、Root: 在proguard 配置文件中明确要keep的对象，算法的输入。...在使用R8过程中，我们发现同样的代码，构建多次，高概率出现不正常的dexDiff，具体表现如下：IDragview 的clinit方法有时候存在，有时不存在，导致生成的补丁不稳定。
许多 R 的新用户在金融、市场、商业分析等领域有丰富的行业经验，但是他们并没有太多的编程背景，所以日常工作中还是选择 Excel、PowerBI 这些传统的工具进行工作；tidyquant 的作者意识到了这些痛点...(tidyverse) library(tidyquant) library(knitr) 在 R 中实现透视表 很多 Excel 的用户青睐它的数据透视表功能，现在 R 也可以通过 pivot_table...R 中实现 VLOOKUP Excel 中另一个强大的函数是 VLOOKUP，VLOOKUP 的主要功能如下： ?...company) [1] "Amazon" 不过我们在 Excel 中使用 VLOOKUP 是想在一个表中添加列，这列的值要去另一个表中查找， 在 R 中怎么做呢？...在 R 中实现各种「IFS」函数 很多同学喜欢 Excel 是因为它的条件筛选功能，比如SUMIFS(), COUNTIFS(), AVERAGEIFS()等； ? 在 R 中如何实现呢？
SQL的grop by 语法为， select 选取分组中的列+聚合函数 from 表名称 group by 分组的列 从语法格式来看，是先有分组，再确定检索的列，检索的列只能在参加分组的列中选...所以问题中的，group by 后的 a,b,c是先确定的。select后的a,b,c才是可以变的。...即 以下语句都是正确的： select a,b,c from table_name group by a,b,c,d; select a,b from table_name group by a,b,c...; select a,max(a) from table_name group by a,b,c; 以下语句则是错误的： select a,b,c from table_name group by a,...但是在DOS是不能的。所以出现了DOS下报错，而在MySQL中能够查找的情况(其实这个查找的结果是不对的)。
本期作者：徐瑞龙 未经授权，严禁转载 本文承接《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》 在之前的博客《在 R 中估计 GARCH 参数存在的问题》中，Curtis Miller 讨论了 fGarch...rugarch 包的使用 rugarch 包中负责估计 GARCH 模型参数的最主要函数是 ugarchfit，不过在调用该函数值前要用函数 ugarchspec 创建一个特殊对象，用来固定 GARCH.... ~ parameter) print(ggp10k + ggtitle("solnp Optimization")) 相较于 β，ω 和 α 的估计值更加稳定，这一节论和之前文章中的结论大体一致，...结论 在一般大小样本量的情况下，rugarch 和 fGarch 的表现都不好，即使改变函数的最优化算法（相关代码未贴出）也于事无补。...不过当样本量极端大时，rugarch 的稳定性大幅改善，这似乎印证了机器学习中的一个常见观点，即大样本 + 简单算法胜过小样本 + 复杂算法。
在Python 3.x中，内置函数print()用来实现格式化输出，各参数含义请参考本文末尾的相关阅读。本文重点介绍print()函数的end参数以及转义字符'\r'的妙用。...本文末尾的相关阅读中已经提到，end参数用来确定print()函数在输出全部内容之后以什么结束，默认是转义字符'\n'，也就是换行符，在使用时可以根据需要修改这个参数的值，例如： ?...那么，如果把end参数设置为回车符'\r'，会是什么样的效果呢？...下面的代码 from time import sleep for i in range(1000): print(i, end='\r') sleep(0.01) 运行效果如下面的视频所示：
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