cut 译为“剪切, 切割”，是一个强大文本处理工具，它可以将文本按列进行划分的文本处理。cut命令逐行读入文本，然后按列划分字段并进行提取、输出等操作。
然后需要去排矩阵的话，只需对行或者列向量进行排序，然后根据每行A[i]的值比较大小再交换的位置即可
在ClickHouse中，HAVING子句用于对查询结果进行条件过滤。它用于在GROUP BY子句之后对聚合结果进行筛选。
在 MySQL中，数据库（Database）是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库。每个数据库都有一个或多个不同的应用程序接口（Application Program Interface，API)，用于创建、访问、管理、搜索和复制所保存的数据。 不过，也可以将数据存储在文件中，但是在文件中读写数据的速度相对较慢。所以，现在使用关系数据库管理系统(Relational Database Management System，RDBMS）来存储和管理大数据量。而MySQL 是最流行的关系数据库管理系统，尤其是在Web应用方面，MySQL可以说是最好的RDBMS应用软件之一。
上篇文章介绍了主键索引(聚簇索引)，二级索引(非主键索引，辅助索引)，主键索引查询通过根目录记录查询对应的数据页目录。二级索引查询先查询列+页码名称的目录非叶子节点，之后在查询到叶子节点，此刻叶子节点上存储的是主键和列，在通过主键查询整条数据。
数据库指的是以一定方式储存在一起、能为多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。简单来说可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。
在二叉树结点结构中加一个指针域，使其指向层次遍历的下一个结点，特别地，每一层的最后一个结点为空。（Code）
每个数据库都有一个或多个不同的 API 用于创建，访问，管理，搜索和复制所保存的数据。
hbase是一款分布式数据库. 其对数据的索引只通过row key进行. 在存储数据的时候, 通过row key的排序进行存储. 在面对一个新的数据库时, 深究其原理并不知一个明智的选择, 正如开车一般, 大多数人都是先学会开车, 然后在开车的过程中车子出故障了, 再慢慢学着去修理. 不管怎么说, 第一步都是要先会使用.
解决思路： 利用np.random.rand()函数生成随机的矩阵。 abs函数实现对矩阵中每一个元素和指定元素相减 np.argsort()函数实现找到排序后新元素在原来矩阵中的下标 利用mask函数提取矩阵中第一列的元素 最后利用for循环遍历所有的二维坐标，找到矩阵中每行中满足特定要求的数字 ---- 环境搭建准备： 需要提前下载好numpy模块。 下载示范： win+r进入运行窗口。 📷 2.输入cmd，进入命令行窗口 📷 📷 3.输入如下命令： pip install nump
##视图 人们在使用数据库时，并不是直接对数据源表进行操作，通常人们只关心源表的部分数据，因此为了使得用户在查询时方便，用不着在每次查询时都编写复杂的代码（比如连接等），可以事先将用户要使用的查询结果通过视图定义在数据库中，这样人们在进行查询时只需查看视图即可，简化了用户的操作，同时使得数据同源数据分离，提高了安全性。 1.视图的创建 语法： create view view_name as select_states [with check option] 视图创建注意事项： 1.视图的名称必须唯一，不能与表名重复 2.视图通常只能定义在当前数据库中，分区视图除外 3.可以在视图上定义视图 4.视图中的select定义部分不能包含order by,compute、compute by、default语句 5.不能创建临时视图，也不能创建临时表上的视图 6.当视图中的某一列是计算列等，或者有重名列，则视图必须为每个列名命一个唯一的名称 例子： 创建一个查询student表中人员所选课程成绩大于80分的视图 代码：
最近的学习内容是数据库相关的一些知识，主要以MySQL为主，参考书籍——《MySQL必知必会》
mysql 是关系型数据库 开源，免费 什么是事务 事务是应用程序中一系列严密的操作，所有操作必须成功完成，否则在每个操作中所作的所有更改都会被撤消。也就是事务具有原子性，一个事务中的一系列的操作要么全部成功，要么一个都不做。 事务的结束有两种，当事务中的所以步骤全部成功执行时，事务提交。如果其中一个步骤失败，将发生回滚操作，撤消撤消之前到事务开始时的所以操作。 事务的 ACID 事务具有四个特征：原子性（ Atomicity ）、一致性（ Consistency ）、隔离性（ Isolatio
1、创建索引 索引的创建可以在CREATE TABLE语句中进行，也可以单独用CREATE INDEX或ALTER TABLE来给表增加索引。以下命令语句分别展示了如何创建主键索引（PRIMARY KEY），联合索引（UNIQUE）和普通索引（INDEX）的方法。 mysql>ALTER TABLE 表名 ADD INDEX 索引名 列名; mysql>ALTER TABLE 表名 ADD UNIQUE 索引名 列名; mysql>ALTER TABLE 表名 ADD PRIMARY KEY 索引名 列名;
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。
**CONCAT_WS(separator, str1, str2,...)：**多字符串拼接
上课的时候总会有一些同学和前后左右的人交头接耳，这是令小学班主任十分头疼的一件事情。不过，班主任小雪发现了一些有趣的现象，当同学们的座次确定下来之后，只有有限的D对同学上课时会交头接耳。
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就在几天前，pandas发布了其1.3版本，在这次新的版本中添加了诸多实用的新特性，今天的文章我们就一起来get其中主要的一些内容更新~
在前面的小节中，我们学习了如何获取和修改数组的元素或部分元素，我们可以通过简单索引（例如arr[0]），切片（例如arr[:5]）和布尔遮盖（例如arr[arr > 0]）来实现。本节来介绍另外一种数组索引的方式，被称为高级索引。高级索引语法上和前面我们学习到的简单索引很像，区别只是它不是传递标量参数作为索引值，而是传递数组参数作为索引值。它能让我们很迅速的获取和修改复杂数组或子数组的元素值。
在微生物组学数据分析之前，我们常常需要根据数据量纲的不同以及分析方法的需要对数据进行各种预处理，也即数据标准化。数据标准化的目的是使数据的总体符合某种要求，例如使数据总体符合正态分布以方便参数检验、使数据范围相同以方便比较分析、使数据分布均匀以方便作图展示等。我们必须知道不同标准化方法的内涵，从而在实际研究中可以选择正确的数据标准化方法。
1) 分而治之。采用分布式并行计算，将计算任务进行拆分，由主节点下的各个子节点共同完成，最后汇总各子节点的计算结果，得出最终计算结果。
优化目标 1.减少 IO 次数 IO永远是数据库最容易瓶颈的地方，这是由数据库的职责所决定的，大部分数据库操作中超过90%的时间都是 IO 操作所占用的，减少 IO 次数是 SQL 优化中需要第一优先考虑，当然，也是收效最明显的优化手段。 2.降低 CPU 计算 除了 IO 瓶颈之外，SQL优化中需要考虑的就是 CPU 运算量的优化了。order by, group by,distinct … 都是消耗 CPU 的大户(这些操作基本上都是 CPU 处理内存中的数据比较运算)。当我们的 IO 优化做到一定
1、平均数：所有数加在一起求平均 2、中位数：对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的 两个数值的平均数作为中位数。 3、众数：出现次数最多的那个数 4、加权平均数：加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。加权平均值的大小不仅取决于 总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡 轻重的作用，因此叫做权数。 因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。在日常生活中，人们常常 把“权数”理解为事物所占的“权重” x占a% y占b% z占c% n占m% 加权平均数=（ax+by+cz+mn）/(x+y+z+n)
Awk 是一个强大的工具，可以执行某些可能由其它常见实用程序（包括 sort）来完成的任务。
条件过滤 我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤 体感的舒适适湿度是40-70，我们试着过滤出体感舒适湿度的数据 最后整合上面两种条件，在一季度体感湿度比较舒适的数据 列排序 数据按照某
源 | Reddit 译 | OSC - 周其 我时不时会发现一种编程语言的不同用法它有时候会改变我对编程的看法啊。这篇文章中，我想分享一下让我惊讶的发现。这不是类似于高呼“函数式编程会改变世界！”博客文章。我敢打赌，大多数读者都没有听说过下面的大多数语言和范例，所以你应该也会被这些新概念吸引。 注意：我对以下大多数语言的使用经验都很少，但是我发现他们背后的想法非常吸引人，但对其没有专业知识，所以有任何错误请指出并指导更正。如果您也有新的范例和想法，欢迎分享。 默认并发 示例语言：ANI,
本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。
本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
MySQL 是最流行的关系型数据库管理系统，在 WEB 应用方面 MySQL 是最好的 RDBMS(Relational Database Management System：关系数据库管理系统)应用软件之一。
在商业数据处理的早期阶段，写入数据库通常对应于商业的交易场景，如: 销售,订单等涉及金钱交易的场景，交易的英文为transaction，也就是事务一词的来源，在计算机领域代表一个逻辑单元的一组读写操作。
存储数据是处理数据的第一步 。只有正确地把数据存储起来，我们才能进行有效的处理和分析。否则，只能是一团乱麻，无从下手。那么，怎样才能把用户各种经营相关的、纷繁复杂的数据，有序、高效地存储起来呢？ 在 MySQL 中，一个完整的数据存储过程总共有 4 步，分别是创建数据库、确认字段、创建数据表、插入数据。
前篇文章由案例驱动，总结了Sell中的基本语法，这篇文章带大家由案例驱动学习下Sell中的自带的工具命令。
如果你平常做数据分析用 Excel，想要用 Python 做还不太会？那这篇系统的文章一定能帮到你！建议先收藏后食用
limit语句用于限制由select语句返回的数据数量。使用select语句，会把符合调节的所有数据都筛选出来，如果只是想要一条数据，或是数据太多的情况下，只想要指定数据的数据，这时就可以再配合limit语句进行数量上的限制了。
云豆贴心提醒，本文阅读时间7分钟 sort是什么 Sort是用于对单个或多个文本文件内容进行排序的Linux程序。 Sort命令以空格作为字段分隔符，将一行分割为多个关键字对文件进行排序。 请注意，除
今天不讲和谐号，今天讲列式存储！列式存储是大数据时代的一个特色。每次一听用到了列式存储，就觉得，嗯，肯定nb了。今天我们就来把列式存储的衣服扒了！咳咳，，，揭开列式存储神秘的面纱~
为了解成本，需要了解一下复杂度的概念，具体考虑时间复杂度，一般用O表示，对应某个算法（查询），对于其随着数据量的增加复杂度增加趋势，而非具体值，O给出了一个很好的描述。时间复杂度一般用最坏时间复杂度表示，除此还有算法内存复杂度，算法I/O复杂度。
mysql -u用户名 -p密码 回车之后直接进入系统，不需要像上面那样，再进行密码的输入
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
分析函数是带over的，对每行都应用分析函数，然后分析函数根据排序规则（没有排序就是没有顺序的规则，order by就是起到一个分析函数在行上滑动方向的作用）按行向下滑动，直到全部行应用分析函数完毕则分析函数结束。分析函数的计算是在当前行所属的窗口上（这个是一个结果集，每行对应的窗口总是有一个结果集）进行的，每行对应的窗口范围是由partition,order by和window子句共同决定，分析函数就根据这个范围来计算当前行的值。分析函数计算的行是在order by之前的group by,having等之后的行，这个要注意。
我们需要看第一季度的数据是怎样的，就需要使用条件过滤
innodb存储引擎支持B+树索引、全文索引以及哈希索引等常见的几种索引。需要注意的是，Innodb存储引擎支持的哈希索引是自适应的，Innodb存储引擎会根据表的使用情况自动为表生成哈希索引。B+树索引就是传统意义上的索引，它的构造类似于二叉树，根据key value键值对快速找到数据。
AI摘要：本文介绍了Linux日志审计中三个重要命令：`sed`、`sort`、和`uniq`的用法及其常用参数。`sed`用于文本处理，如替换、删除、插入操作；`sort`用于文本排序，支持数字顺序、反向排序等；`uniq`用于去重和统计重复次数。文章通过实例展示了如何结合这些命令来分析和统计日志数据，如统计网站访问日志中每个IP的访问次数并排序。这些命令的熟练使用可以提高日志分析和处理的效率，对于实现复杂的日志审计和分析任务至关重要。
个有限数值，并且与数值的绝对大小无关（只把这些数值作为代表，或只与它们的相对顺序有关）
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