在R基础——数据的导入与导出（下）中，介绍了使用RODBC包连接SQL server数据库，在这篇文章中，根据我工作内容，介绍该包的基本操作，同时，根据我使用该包时出现的问题，介绍解决问题的方法。 首先，连接数据库； #连接数据库conn 获取数据库表信息 场景：在数据库中有多个相同结构（列）的表，但是列名不同，获取其中一个表的列名，再统一其他表的列名。 #获取列名colname 对于批量处理，统一列名就可以使用同一列名操作了，而不用再重复写代码。当然，使用数值向量也是可以的，但是这样就降低了代码的可读
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
Hbase最核心但也是最难理解的就是数据模型，由于与传统的关系型数据库不同，虽然Hbase也有表（Table），也有行（Row）和列（Column），但是与关系型数据库不同的是Hbase有一个列族（Column Family）的概念，它将一列或者多列组织在一起，HBase必须属于某一个列族。
给定一个 m x n 的矩阵，如果一个元素为 0，则将其所在行和列的所有元素都设为 0。请使用原地算法。
图一 是 TiFlash 的架构示意图，上方是 TiDB/TiSpark 的计算层节点，虚线的左边是四个 TiKV 的节点，右边就是两个 TiFlash 节点。这张图体现的是TiFlash 一个重要的设计理念：通过利用 Raft 的共识算法，TiFlash 会作为 Raft 的 Learner 节点加入 Raft group 来进行数据的异步复制。Raft Group 指的是 TiKV 中由多个 region 副本组成的 raft leader 以及 raft follower 组成的 group。从 TiKV 同步到 TiFlash 的数据，在 TiFlash 中同样是按照 region 划分的，但是在内部会通过列存的方式来存到 TiFlash 的列式存储引擎中。
写在文章前：本系列文章用于博主自己归纳复习一些基础知识，同时也分享给可能需要的人，因为水平有限，肯定存在诸多不足以及技术性错误，请大佬们及时指正。
4月底，我带着自己水的一篇文章，从深圳奔赴美帝西雅图参加了一个制药行业软件用户组2018年年会（PharmaSUG 2018）。听了一些报告，收获不少。在众多报告中，有一篇题目为Why SAS Programmers Should Learn Python Too的报告有点意思。不过在我看来，文章中的例子并没有很好地体现出Python的强大，因为那几个例子用Linux Shell脚本实现也很简单。不可否认，如果你想选择一种语言来入门编程，那么Python绝对是首选！但是对于SAS程序猿/媛来说，我觉得现阶段没有太多必要去学Python，因为行业的原因，Python对SAS程序猿/媛日常的编程工作几乎没有什么用。除非你和我一样，喜欢折腾代码，或者你想转行业做深度码农，那Python是必须掌握的语言，因为Python有各种强大的库。下面就让我们来感受下python-docx库的强大之处吧！
CI / CD在目前各类互联网企业中已然成为推动软件开发行为的重要基础设施服务。同样的对于测试团队来说更是有着举足轻重的重大意义，无论是测试左移的具象化提现亦或是持续测试的顺利开展，掌握这一技能已是广大软件测试工程师的必修课。分享这一技术笔记也是希望除了自己团队以外的广大测试同学们可以有体系的学习这一技能。
使用 Power Query 的一个非常有趣的场景是，可以利用它从 Web 上抓取与业务相关的数据，并用它来丰富自己的公司数据。数据通常以两种不同的方式之一存储在 Web 上。
5.1 为什么要学习vi与vim 所有的 Unix Like 系统都会内建 vi 文书编辑器，其他的文书编辑器则不一定会存在; 很多个别软件的编辑接口都会主动呼叫 vi (例如未来会谈到的 crontab, visudo, edquota 等指令); vim 具有程序编辑的能力，可以主动的以字体颜色辨别语法的正确性，方便程序设计; 因为程序简单，编辑速度相当快速。 第二点，因为有太多 Linux 上面的指令都默认使用 vi 作为数据编辑的接口，所以必须、一定要学会vi否则很多指令你根本就无法操作. 5.2
简单的方法是两者都做，例如以柱状和行状两种格式存储数据。通过这种方式，用户可以访问其中之一，或者其他更有意义的。当然，这个选择是有代价的。在这种情况下，数据需要存储两次——将优点和缺点结合起来。
C. Alyona and Spreadsheet time limit per test:1 second memory limit per test:256 megabytes input:standard input output:standard output During the lesson small girl Alyona works with one famous spreadsheet computer program and learns how to edit tables. Now
第一列，版本性质：主分支(mainline)，稳定版(stable)，长期维护版(longterm)
请注意，第一行文本（Coluumn 1）下的一系列破折号是第二级标题的另一种 Markdown 语法形式，即
使用install.packages()函数来安装包，括号中写上要安装的包的包名。以安装ggplot2包为例：
最好的办法，不知道命令，用个svn的插件，图形界面处理一次，然后记住console里面的命令就行了。 设置HTTP代理 个人使用的方法是直接修改配置文件。Mac配置文件在 用户目录下的.subversion中，执行以下命令： vi ~/.subversion/servers 添加如下配置： http-proxy-host =proxy.xxx.com http-proxy-port =8080 忽略文件，不加入版本 svn propedit svn:ignore . 说明，第一步先要cd到要忽略的文件的父目
Dashboards入门前三期可见：R文档沟通｜Dashboards入门（1）；R文档沟通｜Dashboards入门（2）；R文档沟通｜Dashboards入门（3），今天给出该系列最后一期：在Dashboards中添加 Shiny应用。内容比较少，最后给出一些拓展资料供大家参考。
Awk 是一个强大的文本分析工具，它每次读入一条记录，并把每条记录切分成字段后进行分析。Awk 官方文档是非常好的学习材料，通过man awk查看。
Titan 是由 PingCAP 研发的一个基于 RocksDB 的高性能单机 key-value 存储引擎，其主要设计灵感来源于 USENIX FAST 2016 上发表的一篇论文 WiscKey。WiscKey 提出了一种高度基于 SSD 优化的设计，利用 SSD 高效的随机读写性能，通过将 value 分离出 LSM-tree 的方法来达到降低写放大的目的。
前言：废话 之前宝宝出生，然后又忙着考试。 虽然考试很简单，但是必须要一次过，所以沉浸在两本书的海洋之中，好在天道酬勤，分别以自己满意的分数（87、81）通过了考试。 上周又用Python帮朋友实现网页爬虫（爬虫会在pandas后面进行分享） 所以好久木有更新，还是立两天一更的Flag吧！ 一天一更有点受不了了~~~~ pandas主要有DataFrame和Series两种数据类型。 DataFrame类似于一张Excel表，Series类似于Excel中的某一列。 最初笔者想要学习和分享Pandas主要是
本文重点介绍下SAM文件中比对部分的含义，比对部分的信息是\t分隔的11列文件，每列的含义如下
无论哪种测试, 在项目测试阶段, 都需要去检查服务端各类微服务运行和日志情况. 服务端基本都以linux为主, 中小企业服务端基本已经云端化. 由此可见,与服务端打交道还是非常频繁的.
主要参考论文：Median Filter in Constant Time.pdf
原文在简书上发表，再同步到Excel催化剂微信公众号或其他平台上，文章后续有修改和更新将在简书上操作， 其他平台不作同步修改更新，因此建议阅读其他出处的文章时，尽可能跳转回简书平台上查看。
Tidyverse 是 Rstudio 公司推出的专门使用 R 进行数据分析的一整套工具集合，里面包括了readr，tidyr， dplyr，purrr，tibble，stringr, forcats，ggplot2 等包。https://github.com/tidyverse/
最近换了Mac作为工作机，没有GUI来进行SVN的操作，只能用Terminal了。把常用命令记录在这里。
在从事深度学习框架的实现工作时，了解到 Nervana 有一个称为 Maxas 的汇编代码生成器项目，可以生成性能超过 nVidia 官方版本的矩阵相乘的 GPU 机器码，由此对其工作原理产生兴趣。
在很多场合这两者都可以混用，比如要用管道的形式结合很多命令进行处理的时候，在最开始使用cat或者less没有区别（如果文件非常大的话，cat的处理速度会比less稍微快一些）。其次是cat没法控制输出的数量，会把文件从头到尾给你打印一遍。而less却可以自由翻动，less的单行显示和打印行号的功能相对于cat都要好用一些。
方法一：Rstudio编辑菜单“View”->“Panes”->“Show All Panes”
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析，这里还分析一份MySQL知识总结的思维导图。
Pokémon GO Time Limit: 3000/1500 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total
一.数据库中的范式： 范式， 英文名称是 Normal Form，它是英国人 E.F.Codd（关系数据库的老祖宗）在上个世纪70年代提出关系数据库模型后总结出来的，范式是关系数据库理论的基础，也是我
通过官网下载（需要注册），或者百度一下也有资源。需要注意的是要下载最新版，百度或者谷歌的不一定是最新版本，最好在官网下载，但是现在有一个问题，注册账号时验证码的图片总是无法显示，所以无法注册，如果注册时没有我说的这个问题，那就直接注册，注册后直接输入自己的邮箱在1处，点击下载即可。如果无法注册，可通过GitHub下载。
SVN命令参考：http://riaoo.com/subpages/svn_cmd_reference.html
单变量和多变量线性回归：给出一组数据数据，用线性回归方法拟合函数。预测开一家餐馆的盈利，预测房价。涉及的内容不少，连学python到全部理解用了两天时间。
以前对数据库的了解，大概就是一个存放数据的地方，可进行增删查改，更多的就…慢慢学吧。
前言 Apache Kudu是由Cloudera开源的存储引擎，可以同时提供低延迟的随机读写和高效的数据分析能力。Kudu支持水平扩展，使用Raft协议进行一致性保证，并且与Cloudera Impala和Apache Spark等当前流行的大数据查询和分析工具结 合紧密。本文将为您介绍Kudu的一些基本概念和架构以及在企业中的应用，使您对Kudu有一个较为全面的了解。 一、为什么需要Kudu Kudu这个名字听起来可能有些奇怪，实际上，Kudu是一种非洲的大羚羊，中文名叫“捻角羚”，就是下图这个样
不同的GPL进行注释所需要用到的R包是不同的，我们首先要明白我们的GPL应该用什么R包
如果想知道读取后是什么数据结构，用class(变量名),不能输入文件名csv，不然是字符串，变量名一半不带“”，有“”的就是字符串
文件名,[工作表名称，不写则默认当前激活的表],[从第几行开始，不写则默认第二行，因为很多表第一行是title],列名(第一列是要查找的元素，列名可以不连续，比如“ade”)
在 MATLAB中，根据元素在数组中的位置（索引）访问数组元素的方法主要有三种：按位置索引、线性索引和逻辑索引。
作者：Kade Killary 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、思源 对很多数据科学家而言，他们的数据操作经常需要使用 Pandas 或者 Tidyverse。理论上，这个说法没有任何错误，毕竟这就是这些工具存在的原因。然而，对于分隔符转换这样的简单任务而言，这些工具往往是大材小用，我们可以直接使用命令行快速处理。 命令行应该是每个开发者都希望掌握的，尤其是数据科学家。熟悉终端的来龙去脉可以毫无疑问地可以让我们变得更加有效率，因此命令行还是计算机技术中的一个很棒的历史课。例如，awk 这个
「可重用」是什么意思？在你的数据科学职业生涯中的某个时刻，你编写的代码将被使用不止一次或两次。也许你会对一些不同的图像文件集运行相同的预处理管道，或者你有一套用于比较模型的评估技术。我们都复制并粘贴了相同的代码，但是一旦你发现自己复制了相同的代码不止一次或两次，那就应该花点时间使你的代码可重用。重用好的代码并不是欺骗或懈怠：它是对时间的有效利用，并且被认为是软件工程中的最佳实践。
精心整理了生物信息学中常用的 Linux 命令，很不容易。所有命令的用法都经本人亲自测试。掌握这些命令，是每一个生信人基本的自我修养。
作者精心整理了生物信息学中常用的 Linux 命令，很不容易。所有命令的用法都经本人亲自测试。掌握这些命令，是每一个生信人基本的自我修养。
作者简介： 少强，网名无衣蒹葭，阿里云资深工程师，主要做分布式存储和搜索相关的工作。 摘要： 介绍如何设计一个稳定、高并发、消息保序的IM系统，以及如何通过使用存储层的高级功能来优化系统架构。 在构建社交IM和朋友圈应用时，一个基本的需求是将用户发送的消息和朋友圈更新及时准确的更新给该用户的好友。为了做到这一点，通常需要为用户发送的每一条消息或者朋友圈更新设置一个序号或者ID，并且保证递增，通过这一机制来确保所有的消息能够按照完整并且以正确的顺序被接收端处理。当消息总量或者消息发送的并发数很大的时候，我们通
Excel中两列数据的差异对比，方法非常多，比如简单的直接用等式处理，到使用Excel2016的新功能Power Query（Excel2010或Excel2013可到微软官方下载相应的插件）实现各种复杂的数据整理后再进行对比，可以根据实际需要选择使用。
今天的这篇论文是 MSRA 的同学在 2015 年的工作——《LINE: Large-scale Information Network Embedding》，截至目前共有 1900 多引用，主要的是如何在大尺度网络中应用 Embedding 技术。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
