但是，如果只是制作标准的图表，我们有许多其他的选择。最常见的就是使用 seaborn ，他是基于 matplotlib 的包装。
环境: 服务端:RHEL6.4 + Oracle 11.2.0.4 客户端:WIN10 + Oracle 11.2.0.1 client 目录:
有的时候，为了运算方便或资料储存的空间问题，使用一维阵列会比二维或多维阵列来得方便 ， 例如上三角矩阵、下三角矩阵或对角矩阵，使用一维阵列会比使用二维阵列来得节省空间。
程序示例， 说明如何用前面描述的命名统一变量块LightTransform【std140例程处】 建立一个统一变量缓冲区对象： 【思路： 块与自定义绑定点关联， 创建缓冲区实例对象， 缓冲区实例对象绑定到与块关联的绑定点，即用块建立了一个统一变量缓冲区对象】 【！！！！！！ 注意注释，关于代码的功能，注释写的很清楚 ！！！！！！】
有小伙伴说，使用 matplotlib 做出来的图表比不上其他的基于 js 包装的库(pyechart、bokeh、plotly等)漂亮，他们可以还可以交互。同时，基于 matplotlib 包装的 seaborn 似乎也比较省代码。
Polars[2]是Pandas最近的转世（用Rust编写，因此速度更快，它不再使用NumPy的引擎，但语法却非常相似，所以学习 Pandas 后对学习 Polars 帮助非常大。
集合类 | Key | Value | Super | 说明 ---|------|------|-----|------|--- Hashtable |不允许为 null | 不允许为 null | Dictionary | 线程安全 ConcurrentHashMap| 不允许为 null| 不允许为 null |AbstractMap | 锁分段技术(JDK8:CAS) TreeMap| 不允许为 null |允许为 null |AbstractMap| 线程不安全 HashMap |允许为 null| 允许为 null |AbstractMap | 线程不安全
原答案中对于此回答不是很认可，我不知道是处于语法的严谨还是个人角度理解的不同，在官方文档中如下
虽然在现代 Web 上不是特别有用，但 GIF（Graphics Interchange Format）为我们对图像编码核心概念的介绍提供了基础。
视图和索引的区别（简单地来谈谈） 视图是指计算机数据库中的视图，是一个虚拟表，即不是实实在在的，其内容由查询定义。同真实的表一样，视图包含一系列带有名称的列和行数据。但是，视图并不在数据库中以存储的数据值集形式存在。行和列数据来自由定义视图的查询所引用的表，并且在引用视图时动态生成。 一般情况，是多表关联查询的时候，才用视图。 对一个表来说，视图是横向的，一般创建视图查询语句都要加条件的 。 索引是作用列上面的 。 索引是为了提高查询速度的，视图是在查询sql的基础上的。 比如一个表很多字段，你查询的时候，
Pandas 库基于 NumPy 构建，为 Python 编程语言提供易于使用的数据结构和数据分析工具。
使用Python的地方，就能看到Numpy，尤其是需要数值计算的地方，Numpy的高性能更是体现的淋漓尽致。
新的LAMBDA函数有助于创作可重复使用的LAMBDA函数，同时其本身也是独立的函数。
列表推导是一种用于处理列表的简单单行语法，可让您访问列表的各个元素并对其执行操作。
在我们开始学习 PostgreSQL 数据库前，让我们先了解下 ORDBMS 的一些术语：
Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的全文搜索和分析引擎。Elasticsearch 使得对来自多个来源的数据执行数据聚合操作以及对存储的数据执行模糊搜索等非结构化查询变得更加容易。它以类似文档的格式存储数据，类似于 MongoDB 的做法。数据以 JSON 格式序列化。这为其添加了非关系性质，因此，它也可以用作 NoSQL/非关系数据库。典型的 Elasticsearch 文档如下所示：
hbase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。就像Bigtable利用了Google文件系统（File System）所提供的分布式数据存储一样，HBase在Hadoop之上提供了类似于Bigtable的能力。HBase是Apache的Hadoop 项目的子项目。HBase不同于一般的关系数据库，它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式
numpy是进行科学运算不可或缺的工具,很多其他科学计算的库也是基于numpy的，比如pandas
Pandas的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。
要优化InnoDB事务管理，请在事务功能的性能开销与服务器的工作负载之间找到理想的平衡。例如，如果一个应用程序每秒提交数千次，则可能会遇到性能问题；如果仅每2-3小时提交一次，则可能会遇到不同的性能问题。
JTable用于显示和编辑常规的二维单元格表。有关面向任务的文档和使用JTable的示例，请参见Java教程中的如何使用表。 JTable具有许多功能，可以自定义其呈现和编辑功能，但是为这些功能提供了默认设置，因此可以轻松设置简单的表。例如，要建立一个包含10行10列数字的表：
Polar的标志 表列数据是任何数据科学家的面包和主食。几乎所有的数据湖和仓库都使用数据表格来处理数据，并提取关键特征进行处理。最常用的数据制表方法之一是Dataframes。它们在收集和清理来自限定文本文件、电子表格和数据库查询的数据方面提供了灵活性。最常用的数据框架是Pandas，这是一个python包，对于有限的数据来说，它的表现足够好。然而，如果数据太大，Pandas无法处理，但对Spark等分布式文件管理系统来说又太小，怎么办？Polars试图弥补这一差距。 Polars是用Rust编写的，以获得
pandas.的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。
Hi 大家好，我是张小猪。欢迎来到『宝宝也能看懂』系列之 leetcode 周赛题解。
Pandas[1]是用Python分析数据的工业标准。只需敲几下键盘，就可以加载、过滤、重组和可视化数千兆字节的异质信息。它建立在NumPy库的基础上，借用了它的许多概念和语法约定，所以如果你对NumPy很熟悉，你会发现Pandas是一个相当熟悉的工具。即使你从未听说过NumPy，Pandas也可以让你在几乎没有编程背景的情况下轻松拿捏数据分析问题。
来源：Deephub Imba本文约2600字，建议阅读5分钟在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。 pandas.的query函数为我们提供了一种编写查询过滤条件更简单的方法，特别是在的查询条件很多的时候，在本文中整理了10个示例，掌握着10个实例你就可以轻松的使用query函数来解决任何查询的问题。 首先，将数据集导入pandas DataFrame - df import pandas as pddf = pd.read_csv("Dumm
动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。
上篇介绍Hive优化器原理与源码解析系列—统计信息中间结果估算文章，TableScan，Project、Filter、Sort等等Operator操作符中间结果大小的估算受到两个因素的影响，选择率Selectivity和记录数RowCount。
1、 static关键字的作用，平时开发用在什么地方？ 答：主要有三种用法。 ①修饰成员变量，用static修饰的成员变量就成为静态变量，静态变量只会存在一份，在类被加载时会初始化，且只会加载一次，通过类名访问。一般可以用static和final定义一些String类型，boolean类型，int类型的变量作为常量，可以减少资源的消耗。 ②static修饰方法，该方法就被定义为静态方法，静态方法是不能被方法重写的，通过类名调用。一般用static定义一些工具类的方法。 ③用static修饰代码块，该代码块就被定义为静态代码块，静态代码块在类初始化时被执行，且执行一次。一般用于初始化一些静态的成员变量的值。
Hbase是一种分布式存储的数据库，技术上来讲，它更像是分布式存储而不是分布式数据库，它缺少很多RDBMS系统的特性，比如列类型，辅助索引，触发器，和高级查询语言等待。
前段时间做的分布式集成平台项目中，许多模块都用到了导入导出Excel的功能，于是决定封装一个ExcelUtil类，专门用来处理Excel的导入和导出
下面几种情况下，索引是不会被使用的 （1）组合索引，查询时的条件列不是组合索引中的第一个列 例如 组合索引 (a,b)，查询中使用了b作为查询条件，这时是不会用到索引的，如果用a作为查询条件，则会使用索引 （2）like查询中关键字前面带有‘%’ 例如 a字段为索引，使用like查询，where a like '%xxx'，这时就不会使用索引 where a like 'xxx%'，这时则会使用索引 而在大量模糊查询中经常会用到 '%xxx%' 这个形式，所以建议少使用like，而使用支持中文的全文检索技术
您将在本文中,简单了解到如何使用网格布局,一种布局有多种实现方式,曾今对于使用老的弹性盒模型(display:box)以及新的flex(display:flex)布局用过的话,对于css Grid网格布局又是一个新的玩意,它相比于前两者,非常的强大,我也是个初学者,如果译文有误导的地方,请路过的老师多提意见和指正,如果你想阅读英文原文,扫文末下方的二维码,或者跳转到指定的链接就可以了的
PostgreSQL 查询计划器充满了惊喜，因此编写高性能查询的常识性方法有时会产生误导。在这篇博文中，我将描述借助 EXPLAIN ANALYZE 和 Postgres 元数据分析优化看似显而易见的查询的示例。
前面我们一直在讲解 pandas 数据处理的各种知识点，现在开始就应用上这些知识点来探索一下点餐数据。
OS X自从10.4后把SQLite这套相当出名的数据库软件，放进了作业系统工具集里。OS X包装的是第三版的SQLite，又称SQLite3。这套软件有几个特色： 软件属于公共财（public domain），SQLite可说是某种「美德软件」（virtueware），作者本人放弃着作权，而给使用SQLite的人以下的「祝福」（blessing）： May you do good and not evil. 愿你行善莫行恶 May you find forgiveness for yourself and forgive others. 愿你原谅自己宽恕他人 May you share freely, never taking more than you give. 愿你宽心与人分享，所取不多于你所施予 支援大多数的SQL指令（下面会简单介绍）。 一个档案就是一个数据库。不需要安装数据库服务器软件。 完整的Unicode支援（因此没有跨语系的问题）。 速度很快。 目前在OS X 10.4里，SQLite是以/usr/bin/sqlite3的形式包装，也就说这是一个命令列工具，必须先从终端机（Terminal.app或其他程序）进入shell之后才能使用。网络上有一些息协助使用SQLite的视觉化工具，但似乎都没有像CocoaMySQL（配合MySQL数据库使用）那般好用。或许随时有惊喜也未可知，以下仅介绍命令列的操作方式。 SQLite顾名思议是以SQL为基础的数据库软件，SQL是一套强大的数据库语言，主要概念是由「数据库」、「资料表」（table）、「查询指令」（queries）等单元组成的「关联性数据库」（进一步的概念可参考网络上各种关于SQL及关联性数据库的文件）。因为SQL的查询功能强大，语法一致而入门容易，因此成为现今主流数据库的标准语言（微软、Oracle等大厂的数据库软件都提供SQL语法的查询及操作）。
原文地址：https://medium.com/scisharp/slicing-in-numsharp-e56c46826630
一、 编程规约 (一) 命名风格 6. 【强制】抽象类命名使用Abstract或Base开头；异常类命名使用Exception 结尾；测试类 命名以它要测试的类的名称开始，以Test结尾。
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我们都知道，从5.7版本开始，MySQL 支持 RFC7159定义的原生JSON数据类型，该类型支持对JSON文档中的数据的有效访问。关于MySQL 8.0 JSON数据类型，后面准备通过一个系列的文章来进行详细的介绍，这样方便大家对MySQL中JSON数据类型的使用有更好的了解；
Hbase 提供了种类丰富的过滤器（filter）来提高数据处理的效率，用户可以通过内置或自定义的过滤器来对数据进行过滤，所有的过滤器都在服务端生效，即谓词下推（predicate push down）。这样可以保证过滤掉的数据不会被传送到客户端，从而减轻网络传输和客户端处理的压力。
1 CREATE DATABASE 句法 2 3 CREATE DATABASE [IF NOT EXISTS] db_name 4 5 CREATE DATABASE 以给定名字创建一个数据库。允许的数据库名规则在章节 6.1.2 数据库、表、索引、列和别名 中被给出。 如果数据库已经存在，并且你没有指定 IF NOT EXISTS，这时会产生一个错误。 6 7 在 MySQL 中，数据库以包含数据库表对应文件的目录实现的。因为数据库在初始创建时没有表，所以 CREAT
本文译自 What is a NoSQL Database? Learn By Writing One In Python. 完整的示例代码已经放到了 GitHub 上(https://github.
本文译自 What is a NoSQL Database? Learn By Writing One In Python. 完整的示例代码已经放到了 GitHub 上, 请 点击这里, 这仅是一个极
动态规划算法和分治算法类似，也是将待求解问题分成若干个小问题一步步求解，不同的是，每一个小问题求解过程依赖于上一个小问题的解。动态规划问题可以通过填表法来得到解，最经典的应用就是背包问题。
Numpy 是 Python 专门处理高维数组 (high dimensional array) 的计算的包，每次使用它遇到问题都会它的官网 (www.numpy.org). 去找答案。 在使用 numpy 之前，需要引进它，语法如下：
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