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MySQL 查询结果倒叙后分组(先order by,再按order by的结果group by)

业务前提:用户下单,订单归属于指定销售,审核通过的订单可以参与计算业绩。 需求描述:统计向,统计销售成单情况,要求显示指定销售人员最近审核通过的订单。 解决方案:暂列举3种,各有利弊,权衡取舍。...方案1:按需要GROUP BY的关键字段简单查询出全部数据,然后在程序中再次过滤、倒叙、取首。...局限性:批量查询时,数据量不可控,范围越大,内存越可能扛不住,单次查询结果量可预估时酌情考虑,不确定的话不推荐。 方案2:子查询的ORDER BY配合LIMIT使用。...局限性:需要对可能导致查询结果中GROUP BY字段数据非唯一的情况做考虑(本需求要求查询结果中销售数据唯一,影响唯一的字段是check_time(大)、create_time(小),若还有其他字段,则需要再次关联...MAX的结果),影响字段越多,则关联的子查询越多,降低性能。

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多分组差异分析结果的两种展示形式

最近分析了一批RNA-seq的测序数据,发现DEseq2分析后有多了比较组。之前我们会绘制多个火山图或Upset图去呈现结果。但是,由于这两种方式被大家用太多了,所以我们想换几种另外的展示方式。...利用TBtools的DEGs Dist Plot功能可视化多分组差异分析的结果 1.1 打开TBtools 1.2 点击Graphics,选择Omic Data Viz → DEGs Dist Plot...保存结果 当然,上述图用R也可以实现,但我个人认为TBtools可视化结果更方便!...借助单细胞差异分析的思路,将多个比较组的数据放到一张图上以散点图的形式展示 2.1 首先是将差异表达分析的结果整理成如下格式 第一列:基因名;第二列:logfc;第三列:adjusted p value...由于数据尚未发表,这里我们就不放结果的可视化效果图了,只要把表格信息整理好,稍微改一下代码就能做出效果图了。

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    ES 基于查询结果的聚合

    在了解本文内容前,必须先了解ES DSL查询和ES 聚合查询,ES基于查询结果的聚合分为两种,第一种类似与关系型数据库中的Having语法,第二种类似于关系型数据库中先where在group by的语法...field": "Tags.keyword", "order": { "_count": "asc" } } } } } 搜索结果如下...{ "key" : "水果", "doc_count" : 2 } ] } } } hits中是按照query查询的结果集...,下面是根据query的结果集进行的聚合查询. 2、先聚合后查询(注意这里不是having语法,而是查询聚合里面的详情) 通过post_filter实现 现在需要查询价格范围在50到500之间,按照标签分组之后...、最大值等等,最后需要带上一个所有食品的平均值.这个时候计算所有食品的平均值不能受限于查询条件,实现方式如下: GET food/_search { "query": { "range":

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    基于基因集的样品队列分组之PCA

    那么,对于大样品队列的转录组,很多时候是没有已知的合理的分组, 这个时候会人为的去分组后看队列异质性,比如根据免疫高低进行分组。...那么这个根据免疫高低进行分组就有多种实现方式,我们这里简单的演示一下PCA和热图的层次聚类以及gsea或者gsva这样的打分的分组,看看是否有区别。...) pca_gl = group_list # 其中 hclust_gl 来自于前面的教程哦 table(pca_gl,hclust_gl) 可以看到前面的层次聚类的样品分组跟现在的PCA的PC1的分组...,将结果给到median这一列的每一行 ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing = T),]#对ids$symbol按照ids$median中位数从大到小排列的顺序排序...为否,即取出不重复的项,去除重复的gene ,保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列,将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的

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    图形数据库Neo4j基本了解

    Neo4j图形数据库的查询语言是Cypher,用于操作属性图,是图形语言中事实上的标准。...一,图形数据库的基本概念 Neo4j创建的图(Graph)基于属性图模型,在该模型中,每个实体都有ID(Identity)唯一标识,每个节点由标签(Lable)分组,每个关系都有一个唯一的类型,属性图模型的基本概念有...),关系类型(Relationship Type),或属性键(Property Key); 标签:用于标记节点的分组,多个节点可以有相同的标签,一个节点可以有多个Lable,Lable用于对节点进行分组...Neo4j在图形节点的一个或多个属性上创建索引,在索引创建完成之后,当图形数据更新时,Neo4j负责索引的自动更新,索引的数据是实时同步的;在查询被索引的属性时,Neo4j自动应用索引,以获得查询性能的提升...ASSERT (n.firstname, n.surname) IS NODE KEY; 3,统计信息 当使用Cypher查询图形数据库时,Cypher脚本被编译成一个执行计划,执行该执行计划获得查询结果

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    基于属性的编辑器框架

    还有"摆"的这个操作, 其实本质上了也是对象的位置变换这个属性的变化....由此可以得出: 编辑器的一切操作都是属性编辑 实体不用说了, 相信每个引擎都有Model/Light/Sound之类的对象类. 那么怎么去定义一个属性呢?...简单的来说, 一个属性是一个的配对, 对象就是这些属性的一个集合体. 以点光源为例, 它一般有这么几个属性: 名称. Light0 类型....Undo/Redo只不过是把属性进行还原而已 界面显示 属性可以与PropertyGrid良好的结合. 对于MFC的PropertyGrid正好可以用FourCC的uint值做为id....扩展一下很容易把属性显示做成自适应的, 而不依赖于具体代码实现. 考虑与.net的property反射机制相结合(待验证) 再考查一下WPF下的绑定机制与属性相结合会产生什么效果~

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    Neo4j 使用指南

    Neo4j 管理 Neo4j 性能优化 性能结果反馈 python3 与 neo4j Neo4j 指令 创建 删除 更新 查询 资源 Neo4j 调用 添加约束 CREATE CONSTRAINT...,相当于节点的类型,拥有相同标签的节点属于同一个分组。...一个节点可以拥有零个,一个或多个标签,因此,一个节点可以属于多个分组。对分组进行查询,能够缩小查询的节点范围,提高查询的性能。 一个关系仅有一个关系类型。...创建索引 在查询被索引的属性时,Neo4j自动应用索引,以获得查询性能的提升。...,所以也不会产生任何结果 PROFILE:则是画像机制,查询中使用该关键字,不仅能够看到执行计划的详细内容,也可以看到查询的执行结果 # 用于测试查询语句的效率 profile match (n) where

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    基于潜在结果框架的因果推断入门(上)

    基于上式我们可以知道,如果我们对某一特定组(包括干预组、干预亚组等)的潜在结果感兴趣,可以通过该组的观察结果的期望对其潜在结果进行估计。...这一现象使得反事实结果的估计变得更加困难,因为我们需要去基于观察对照组来估计干预组中单元的对照结果,以及基于观察干预组来估计对照组中单元的干预结果。...第二种方案首先仅基于观察性数据训练基础的潜在结果估计模型,然后对选择偏差引起的估计偏差进行纠正。这种方案的代表性方法是基于元学习的方法。...上述划分区组的方法均是基于「预干预变量」(即背景变量)的,而在某些实际的应用中,可能需要基于某些「后干预变量」比较结果,记作 。...外推区域中单元的结果通过基于匹配子集训练得到的结果预测模型来估计。最后,将两个子集分别计算出的干预结果进行加权平均,得到最终的结果。

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    基于潜在结果框架的因果推断入门(下)

    4.1 稳定单元干预值假设 稳定单元干预值(SUTVA)假设表明,任意单元的潜在结果都不会因其他单元的干预发生改变而改变,且对于每个单元,其所能接受的每种干预不存在不同的形式或版本,不会导致不同的潜在结果...进一步地,使用干预分配与混杂因子表征来推断最终的潜在结果。...下面对部分常见的数据集进行总结。 「IHDP」。该数据集基于面向低体重早产儿的 RCT 试验数据构建。...为了估计多维值干预下的潜在结果,研究者采用了基于树的方法与基于稀疏加性模型的方法来实现潜在治疗与基线治疗之间的比较。...对于利用观察性数据集的方向,多项研究在无混淆假设下基于估计的 ITE 来推导个性化治疗规则。不过处理未观测混杂因子的研究相对较少,尚待进一步探索。

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    基于属性的加密的过去,现在和未来

    加密是日常生活中一个晦涩但至关重要的部分。您正在访问的网站地址栏中的挂锁代表“ http”后的“ s”,代表最新版本的传输层安全性(TLS)。...这些数字安全技术与TLS取代的安全套接字层(SSL)一起,允许在网站或服务器以及Web浏览器等两方之间进行加密通信。 像Internet本身一样,这些技术在构思时就是突破性的。...以前,加密的安全通信需要物理交换密钥,而新方法允许彼此未知的各方之间进行安全通信。 公钥加密也称为非对称加密,它是通过一对密钥来实现的:一个可以广泛共享的公共密钥,另一个是秘密的私有密钥。...公钥基础结构(PKI)的常见部署利用了Diffie-Hellman密钥交换,该交换器位于浏览器地址栏中的安全图标后面; RSA算法(以其发明者的名字命名):Ron Rivest,Adi Shamir和Leonard

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    基于基因集的样品队列分组之层次聚类

    那么,对于大样品队列的转录组,很多时候是没有已知的合理的分组, 这个时候会人为的去分组后看队列异质性,比如根据免疫高低进行分组。...那么这个根据免疫高低进行分组就有多种实现方式,我们这里简单的演示一下PCA和热图的层次聚类以及gsea或者gsva这样的打分的分组,看看是否有区别。...: 层次聚类合理分组 不过,这样的分组,数量并不是均等的哦!...,将结果给到median这一列的每一行 ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing = T),]#对ids$symbol按照ids$median中位数从大到小排列的顺序排序...为否,即取出不重复的项,去除重复的gene ,保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列,将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的

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    基于基因集的样品队列分组之gsea等打分

    那么,对于大样品队列的转录组,很多时候是没有已知的合理的分组, 这个时候会人为的去分组后看队列异质性,比如根据免疫高低进行分组。...gsea等打分后对样品队列的高低分组 前面我们已经分享了:基于基因集的样品队列分组之层次聚类,以及 基于基因集的样品队列分组之PCA,还剩下看gsea等打分后对样品队列的高低分组。...addEllipses = T, legend.title = "Groups" ) 基本上也是类似的: 主成分 也可以自行去和已经分享了:基于基因集的样品队列分组之层次聚类...,以及 基于基因集的样品队列分组之PCA,对比看看,加深你的理解哦。...为否,即取出不重复的项,去除重复的gene ,保留每个基因最大表达量结果s dat=dat[ids$probe_id,] #新的ids取出probe_id这一列,将dat按照取出的这一列中的每一行组成一个新的

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    CIKM 2021 | 基于IPCA的多属性分子优化

    作者在文章中提出了一种基于集成多循环架构(IPCA)的多属性分子优化新方法,该架构分别学习每个属性优化的转换,同时限制所有转换之间的潜在嵌入空间,能生成同时优化多个属性的分子。...我们评估了优化两个属性——多巴胺受体(DRD2)和药物相似性(QED)的方法,结果表明基于IPCA的多属性分子优化方法优于之前的先进方法,尤其是当满足所有约束且训练样本稀疏的情况。...当前的最新技术利用一种对偶学习方法进行单性质分子优化。其他先进的方法是基于监督的,涉及获取一组配对分子即原始分子和具有更理想属性的增强分子,来训练监督的生成模型。...(3)作者展示了大量数据集的实验结果,并优化了多层次的DRD2(多巴胺受体)和QED(药物相似性)属性。...作者遵循UGMMT的设计,并使用METN组件,该组件可以使用基于GRU的双向编码器和基于GRU的多层解码器进行序列到序列的转换。

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    软件测试之Fuzzing和基于属性的测试

    基于属性的测试技术,是指编写对你的代码来说为真的逻辑语句(即“属性”),然后使用自动化工具来生成测试输入(一般来说,是指某种特定类型的随机生成输入数据),并观察程序接受该输入时属性是否保持不变。...如果某个输入违反了某一条属性,则用户证明程序存在一处错误,并找到一个能够演示该错误的便捷示例。 基于属性的测试技术的一个经典示例是测试一个sort(排序)函数,具体代码如下所示。...在过去,模糊测试和基于属性的测试已知被认为是完全不同的两种技术。...基于属性的测试即一种Fuzzing(模糊测试)技术 如果我们回退到大约一个抽象层面来看,基于属性的测试和模糊测试显得非常相似。...· 待确认属性 基于属性的测试需要我们编写一条属性作为显式代码,而模糊测试只针对属性“不崩溃”进行测试。

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    基于Amos路径分析的输出结果参数详解

    博客1[1]:基于Amos的路径分析与模型参数详解 博客3[2]:基于Amos路径分析的模型拟合参数详解 博客4[3]:基于Amos路径分析的模型修正与调整   在博客1[4](https://blog.csdn.net.../zhebushibiaoshifu/article/details/114333349)中,我们详细介绍了基于Amos的路径分析的操作过程与模型参数,同时对部分模型所输出的结果加以一定解释;但由于Amos...1 Output path diagram   首先,通过上一篇博客[5],我们已经知道可以在“Output path diagram”模块,对模型的非标准化结果与标准化结果加以显示。...如下图,若为非标准化结果,自变量、残差旁的数字代表其方差;而对于标准化结果,箭头旁的数字代表对应回归方程的R方。具体请见这篇博客[6]。 ?...观测变量就是可以被观测、测量而直接得到的变量(本文中所有土壤属性与对应的环境变量都是已知的,也就是可以直接测量的)。

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    Neo4J超详细专题教程,快来收藏起来吧

    关系连接两个节点 关系是方向性的 节点可以有多个甚至递归的关系 关系可以有一个或多个属性(即存储为键/值对的属性) 基于方向性,Neo4j关系被分为两种主要类型: 单向关系 双向关系 标签   ...标签用于将节点分组 一个节点可以具有多个标签 对标签进行索引以加速在图中查找节点 本机标签索引针对速度进行了优化 Neo4j Browser   一旦我们安装Neo4j,我们就可以访问Neo4j...根据属性图模型,关系应该是定向的。 否则,Neo4j将抛出一个错误消息。 基于方向性,Neo4j关系被分为两种主要类型。...11.REMOVE命令 有时基于我们的客户端要求,我们需要向现有节点或关系添加或删除属性。 我们使用Neo4j CQL SET子句向现有节点或关系添加新属性。...它修剪CQL查询结果集底部的结果。

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