早上看到微信一个银行的同学问了小问题，希望他不要背锅，具体问题是MYSQL 一个50G的表要更改字段，将一个字段从varchar(3) 改成varchar(6). MYSQL 5.7 官版。...在这种情况下，所需的长度字节数从1更改为2，这仅由表副本支持（ALGORITHM = COPY）。...但实际上，这条语句一直在等待的状态，根据官方文档，如果他在执行的时候，应该是不会对DML 操作有影响。但如果他根本就在等待 metadata lock呢。所以修改字段的任务依然是失败的。 ?...服务器通过获取事务中使用的表的元数据锁，并将这些锁的释放推迟到事务结束时，来实现这一点。表上的元数据锁可以防止对表结构的更改。这种锁定方法意味着一个会话内的事务正在使用的表，不能在DDL状态下使用。...注：到目前为止MYSQL 在修改字段方面，对比其他数据库还是要注意的地方多多，当然MYSQL 8 已经添加了 instant 让修改字段变得更让人放心。
在5.6 里面执行DDL 根本没有单独操作Varchar这个字段类型。...所以说在5.6中执行varchar的更改还是会锁表，copy数据 还有就是就算是5.7 不锁表还是有条件的 扩展VARCHAR列大小 ALTER TABLE tbl_name CHANGE...就地 ALTER TABLE不支持增加 VARCHAR列，从小于256个字节到等于或大于256个字节的大小。在这种情况下，所需的长度字节数从1更改为2，仅表副本（ALGORITHM=COPY）支持。...总结 在数据量很大的时候，varchar通过Online DDL做到快速进行更改字段长度。但是前提条件就是不会进行锁表和copy数据的过程。 这个前提条件就是数据库的支持5.7及5.7以上。...3.还有就是更改的varchar大小小于256
前言 上篇文章主要介绍了CSS样式更改篇中的框模型、定位、浮动、溢出基础知识，这篇文章主要分享CSS样式更改中的裁剪、Z-Index、清除、改变元素的特性基础知识，一起来看看吧。...auto 不应用任何剪裁 2.Z-Index 设置元素的堆叠顺序 div{ z-index:1 } p{ z-index:10 } a{ z-index:-1 } z-index 值越大，所在的元素越靠前显示...3.清除Clear 专门用来清除浮动 div{ clear:both } left 清除左侧浮动 right 清除右侧浮动 both 清除左右两侧浮动 none 允许浮动 4....改变元素的特性Display 互相调换元素之间的特性 div{ display:inline } none 元素不会被显示。...div就有了内联元素的特性了 参考文档：W3C官方文档（CSS篇） 总结 这篇文章主要介绍了CSS样式更改篇中的裁剪、Z-Index、清除、改变元素的特性，希望让大家对CSS样式有个简单的认识和了解。
某个字段需要存储 长文本类型的数据,长度可变,范围不清. varchar最多能存储多大长度呢? 何种情况下用text更好?...位的str,写入content字段,成功保存....且与文本是 数字,英文 还是中文,全角还是半角无关.(自MySQL 5.0之后) 但如果写入更长的数据,则会从第255位开始,之后的都舍弃....NULL标识位,如果数据表只有一个varchar字段且该字段DEFAULT NULL，那么该varchar字段的最大长度为65532个字节，即65535-2-1=65532 byte) 字符集为utf-...若定义的表中各字段长度超过这个值，则提示如上错误. 因为这张表还有一个int(11)类型的id,故而达不到21844这个长度.
在实际业务开展中，需要将SAP使用较低或不用的标准字段借用于其它用户，则需要将某个字段的名称描述改成另一个名称描述，例如小编计划把物料主数据的旧物料号字段用于来存放某个关联系统的对应物料号，具体操作步骤如下...： 1、找到旧物料号对应的表及字段为MARA-BISMT ?...点菜单“转到”--》“文本增强”--》“关键字”--》“更改” ? 输入需要修改的字段数据元素BISMT，回车： ? 更改关键字的短字段标签、中字段标签、长字段标签、标题、短文本 ?...然后保存即完成相应的更改。
在处理一些英文姓名时，经常会发现，excel表中的大小写和Power BI中的不一样，这篇文章简单说明一下： 如上图所示，在pq中处理数据时大小写是与excel完全一致的，但是加载到报表中就会发现已经发生了变化...原因很简单：Power BI 的引擎不区分大小写（这一点既有好处，又会带来一些意想不到的问题）。...第5行的"CHAMPION WANG"同样与忽略大小写的"Champion Wang"相同。...对于以上的数据，总共24个数据，但是Power BI 引擎只需要记录16个即可，节省大约1/4的算力。 如果数据量大的话，再配合引擎的其他节省算力的方式，这么做还是很能节省空间与算力的。...但是很多时候我们并不认为A和a是同一个字符，比如在计算生物学上的遗传配对时，AA、Aa、aa是完全不同的基因型，比如一道典型的高中生物学的问题，我想用Power BI来做： 例题：基因型和表现型基因型AaBaCcDd
今天在学习redis的时候，发现vim打开redis.conf配置文件的时候，#注释起来的代码是蓝色的，阅读起来很不方便。 ? ?...于是我研究了一下，发现SecureCRT中注释的颜色还是可以更改的，方法如下： 1.在根目录下执行 vim ~/.vimrc 如果没有 .vimrc 文件就直接新建一个 2.在这个文件中追加一行代码
TEXT ：一个BLOB或TEXT列，最大长度为65535(2^16-1)个字符。
//DTO返回JSON时，不展示某字段 @JsonIgnore private String addresses; //DTO返回JSON时，更改某展示字段的key @JsonProperty
文本表示是希望把文本预处理成计算机可理解的方式，文本表示的好坏影响了文本分类的结果。...词嵌入解决了文本表示的问题，下面介绍基于深度学习网络的文本分类模型，主要包括CNN、RNN、LSTM、FastText、TextCNN、HAN。...6）HAN 相比于TextCNN，HAN(Hierarchy Attention Network)网络引入了注意力机制，其特点在于完整保留文章的结构信息，同时基于attention结构具有更好的解释性。...基于keras的文本分类实践 通过介绍文本分类的传统模型与深度学习模型之后，我们利用IMDB电影数据以及keras框架，对上面介绍的模型进行实践。...x_test = sequence.pad_sequences(x_test_seq, maxlen=maxlen) 首先我们需要用keras框架搭建模型结构，keras是一个高层神经网络API，其基于
本人在做app测试的时候，需要验证输入框的内容是否能保存成功，在使用过程中发现，clearTextField();方法并不好用，只能清除第一个词或字，如果算纯英文的话就没有问题，初步判断可能是因为中文无法全选的原因
前言 在上一期《【干货】--手把手教你完成文本情感分类》中我们使用了R语言对酒店评论数据做了情感分类，基于网友的需求，这里再使用Python做一下复现。...关于步骤、理论部分这里就不再赘述了，感兴趣的可以前往上面提到的文章查看。下面给出Python的具体代码。...Python代码 上面代码所做的工作是将用户自定义词设置到jieba分词器中，同时，构造切词的自定义函数，添加的附加功能是删除停用词。...使用TFIDF权重构造文档词条矩阵，注意，这里根据词频选择了最高频的20个词，作为矩阵的列数。 通过构建朴素贝叶斯模型，得到的样本测试集准确率约为70%。...如果你的文本非常大的话，使用这种方法会导致“词汇鸿沟”，即形成非常庞大的矩阵（而且还是稀疏矩阵），就会吃掉电脑的很多内存。而且这种方法还不能考虑到词与词之间的逻辑顺序。
【推荐系统】基于文本挖掘的推荐模型【含基于CNN的文本挖掘】 一、实现的主要原理及思路 1....基于CNN的评论文本挖掘 3.1数据预处理 3.2CNN 4.基于文本挖掘的推荐模型 二、 结果与分析 1. 基于CNN的评论文本挖掘 2....基于文本挖掘的推荐模型-评分预测 三、总结 基于文本挖掘的推荐模型 – 了解基于文本评论的推荐模型，实现评分预测 一、实现的主要原理及思路 1....基于CNN的评论文本挖掘 3.1数据预处理 原始数据【由于原数据集2125056万条过大，为方便调试后续代码，实现整个过程，所以数据集仅选取其中一部分，训练集大小为425001*1】 提取出我们所需要的评分以及评论文本...关于CNN的其它实例练习可见此篇基于MNIST手写体数字识别–含可直接使用代码【Python+Tensorflow+CNN+Keras】 4.基于文本挖掘的推荐模型 将自定义单条评论进行单词分量，预测
执行以下语句报"要修改数据类型，则要更改的列必须为空" alter table 表名 modify (目标字段 varchar2(100)); 解决步骤： 第一步，在表中加一个临时字段...alter table 表名 add 临时字段 目标字段原来的类型; 第二步，将目标字段的值付给临时字段，并将目标字段置空 update 表名 set 临时字段=目标字段,目标字段...=null; 第三步，修改目标类型 alter table 表名 modify 目标字段 varchar2(100); 第四步，将临时字段的值付给目标字段，并将临时字段置空...update 表名 set 目标字段=临时字段,临时字段=null; 最后一步，删除临时字段 alter table 表名 drop column 临时字段;
比如picklist values的中英文，字段标题的中英文翻译等等 ?...翻译部分有一项可以设置需要翻译的类型，有时候我们需要对标准表的标准字段进行中英文翻译，但是发现里面并没有translate的地方。...比如Account的Name字段是标准的字段，label的名字为Name，中文对应为客户名。但是用户希望将Name的名称改成Account Name,将中文翻译成客户名称。...这在translate是找不到也做不到的。如果针对标准的表的字段修改相关的translate，需要使用下面的方式。...2.选择需要翻译的语言，然后找到需要修改字段翻译的object，此处选择Accounts，点击Edit ? 3.点击next后找到Name字段修改成客户名称，点击Save。
本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于...Pairwise和Listwise的排序学习 周五：【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 文本分类是自然语言处理领域最基础的任务之一，深度学习方法能够免除复杂的特征工程，直接使用原始文本作为输入，数据驱动地最优化分类准确率...在文本分类任务中，我们以情感分类任务为例，提供了基于DNN的非序列文本分类模型，以及基于CNN的序列模型供大家学习和使用（基于LSTM的模型见PaddleBook中情感分类一课）。...02 基于双层序列的文本分类 本例将演示如何在 PaddlePaddle 中将长文本输入（通常能达到段落或者篇章）组织为双层序列，完成对长文本的分类任务 |1.模型介绍 我们将一段文本看成句子的序列，而每个句子又是词语的序列...基于双层序列的文本分类模型 PaddlePaddle 实现该网络结构的代码见 network_conf.py。
小伙伴们可能会觉得从图像中提取文本是一件很麻烦的事情，尤其是需要提取大量文本时。PyTesseract是一种光学字符识别（OCR），该库提了供文本图像。...PyTesseract确实有一定的效果，用PyTesseract来检测短文本时，结果相当不错。但是，当我们用它来检测表格中的文本时，算法执行失败。...图1.直接使用PyTesseract检测表中的文本 图1描绘了文本检测结果，绿色框包围了检测到的单词。可以看出算法对于大部分文本都无法检测，尤其是数字。...但是，霍夫线变换结果中有一些重叠的线。较粗的线由多个相同位置，长度不同的线组成。为了消除此重叠线，我们定义了一个重叠过滤器。 最初，基于分类索引对线进行分类，水平线的y₁和垂直线的x₁。...我们只选择了最后三列，因为它对某些文本给出了奇怪的结果，其余的很好，所以我不显示它。 图6.检测到的文本—版本1 一些数字被检测为随机文本，即39个数据中的5个。这是由于最后三列与其余列不同。
基于词向量的文本查重 import gensim import numpy as np import jieba from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, LabeledSentence
基于Spark Mllib的文本分类 文本分类是一个典型的机器学习问题，其主要目标是通过对已有语料库文本数据训练得到分类模型，进而对新文本进行类别标签的预测。...K 维向量样本数据得到一个前馈神经网络模型，以此来实现文本的类别标签预测。...是一个用来将词表示为数值型向量的工具，其基本思想是将文本中的词映射成一个 K 维数值向量 (K 通常作为算法的超参数)，这样文本中的所有词就组成一个 K 维向量空间，这样我们可以通过计算向量间的欧氏距离或者余弦相似度得到文本语义的相似度...使用 StringIndexer 将原始的文本标签 (“Ham”或者“Spam”) 转化成数值型的表型，以便 Spark ML 处理。 使用 Word2Vec 将短信文本转化成数值型词向量。...使用 LabelConverter 将预测结果的数值标签转化成原始的文本标签。 最后在测试数据集上测试模型的预测精确度。
文本函数——提取 ? LEFT函数示例.png ? RIGHT函数示例.png ? MID函数示例.png 文本函数——合并 ?...CONCATENATE函数示例.png 文本函数——替换 ? SUBSTITUTE函数示例.png ? REPLACE函数示例.png 文本函数——查找 ?...FIND函数示例.png 虽然FIND和SEARCH都是返回某个字符在字符串中的位置，结果都是一个数值。但还是有细微差别，SEARCH可以用通配符模糊查找。例如，"K?...SEARC函数示例.png 文本函数——转换 ? UPPER函数示例.png ? LOWER函数示例.png 文本函数——重复 ? REPT函数示例.png 文本函数——计算长度 ?
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