有时候我们希望找到一个提交历史，然后从这个提交历史中创建一个分支。很多人应该都会使用命令行工具来做，其实 IDEA 已经帮你做了。IDEA首先在 IDEA 中找到 Git，然后找到你的提交历史。...然后选择新分支。你就可以从当前的提交历史中来创建一个新的分支了。Source Tree使用 SourceTree 也是一样的。...通过在提交历史中单击右键，然后选择分支，你就可在当前指定的提交历史中来创建一个新的分支了。https://www.ossez.com/t/git/13981
在 Git 的操作中，我们可能需要从特定的版本中创建分支。 首先需要的第一步是活的当前项目的提交历史列表。 然后在特定的版本后，选择 标记，进入这个版本的提交历史。...在弹出的对话框中输入分支名称。 在你输入名称后，将会提示你创建分支。 这个的意思是从当前的提交版本中创建一个分支。 然后可以从上面的提交中创建一个分支。...在创建完成后，可以从分支列表中查看创建的分支列表。 https://www.ossez.com/t/github/13414
(四) 如何计算具有相同日期数据的移动平均？ 数据表——表1 ? 效果 ? 1. 解题思路 具有相同日期数据，实际上也就是把数据进行汇总求和后再进行平均值的计算。其余和之前的写法一致。...同时我们可以通过建立日期表来确定唯一值后进行汇总。 建立数据表和日期表之间的关系 2. 函数思路 A....添加辅助排名度量 汇总金额:=SumX(RelatedTable('表1'), '表1'[金额]) 解释：通过日期关联，把对应日期的金额进行汇总求和。 B....Blank() ) 至此同日期数据进行移动平均的计算就出来了。...满足计算的条件增加1项，即金额不为空。 是通过日历表（唯一值）进行汇总计算，而不是原表。 计算的平均值，是经过汇总后的金额，而不单纯是原来表中的列金额。
参考链接： Java程序计算两组之间的差异 今天继续分享一道Java面试题: 题目:Java 中，如何计算两个日期之间的差距？ ...查阅相关资料得到这些知识，分享给大家: java计算两个日期相差多少天小时分钟等 转载2016年08月25日 11:50:00 1、时间转换 data默认有toString() 输出格林威治时间...，比如说Date date = new Date(); String toStr = date.toString(); 输出的结果类似于： Wed Sep 16 19:02:36 CST 2012 ...* 24* 60* 60; longnh = 1000* 60* 60; longnm = 1000* 60; // long ns = 1000; // 获得两个时间的毫秒时间差异...计算差多少小时 longhour = diff % nd / nh; // 计算差多少分钟 longmin = diff % nd % nh / nm; // 计算差多少秒
news_sheet.write(i+1, 1, table.row_values(int(rank_list[i]))[1]) workbook.save('%s-网易新闻.xls' %(data)) 写入符合条件数据后新的表格
---- 需求 假设你需要从 Redis 实例成千上万的 key 中找出特定前缀的 key 列表来手动处理数据，可能是修改它的值，也可能是删除 key。...那该如何从海量的 key 中找出满足特定前缀的 key 列表来？...scan 返回给客户端的游标整数; 返回的结果可能会有重复，需要客户端去重复，这点非常重要; 遍历的过程中如果有数据修改，改动后的数据能不能遍历到是不确定的; 单次返回的结果是空的并不意味着遍历结束，...它会同时保留旧数组和新数组，然后在定时任务中以及后续对 hash 的指令操作中渐渐地将旧数组中挂接的元素迁移到新数组上。这意味着要操作处于 rehash 中的字典，需要同时访问新旧两个数组结构。...如果在旧数组下面找不到元素，还需要去新数组下面去寻找。 scan 也需要考虑这个问题，对与 rehash 中的字典，它需要同时扫描新旧槽位，然后将结果融合后返回给客户端。
关于Columbo Columbo是一款计算机信息取证与安全分析工具，可以帮助广大研究人员识别受攻击数据库中的特定模式。...这些工具所生成的输出数据将会通过管道自动传输到Columbo的主引擎中。...4、最后，双击\Columbo目录中的“exe”即可启动Columbo。 Columbo与机器学习 Columbo使用数据预处理技术来组织数据和机器学习模型来识别可疑行为。...Columbo会使用autorunsc.exe从目标设备中提取数据，并输出通过管道传输到机器学习模型和模式识别引擎，对可疑活动进行分类。...扫描和分析硬盘镜像文件（.vhdx） 该选项可以获取已挂载的Windows硬盘镜像路径，它将使用sigcheck.exe从目标文件系统中提取数据。然后将结果导入机器学习模型，对可疑活动进行分类。
在Google Earth Engine (GEE) 中检查数据集的最新日期，可以通过以下步骤实现： 登录GEE账户：首先，您需要登录到您的Google Earth Engine账户。...另一种方法是使用ee.Image，它可以获取单个影像的日期。 在代码编辑器中编写代码：使用GEE的代码编辑器，您可以编写代码来获取数据集的最新日期。...运行代码和结果：在GEE的代码编辑器中，您可以运行代码并查看结果。请确保您已经正确导入了数据集，并且代码没有任何错误。最新日期将输出在控制台中。 通过上述步骤，在GEE中检查数据集的最新日期。...请注意，具体的代码和步骤可能因数据集和需求的不同而有所变化。在实际使用中，您可能需要根据数据集的特定属性和格式进行进一步的调整和定制。...打印集合中第一个图像的产品日期、摄取日期和差值。
这个被称为“Ranker”的新模型使用词袋之间的距离得分作为特征，从语义角度分析商品标题信息。...应用使用离线历史数据训练过的 Ranker，根据购买的可能性对召回集进行排序，通过合并卖家广告率对列表进行重新排序。...在离线评估中，这个 eBERT 模型在 eBay 的一组标记任务上的表现显著优于开箱即用的 BERT 模型，F1 得分为 88.9。...这种新的排名模型在购买排名（售出商品的平均排名）方面有 3.5% 的改进，但其复杂性导致难以进行实时的推荐。...这就是为什么要通过日批处理作业生成标题词袋，并存储在 NuKV（eBay 的云原生键值存储）中，将商品标题作为键，词袋作为值。通过这种方法，eBay 能够满足其在延迟方面的要求。
R语言如何导入其他统计软件中的数据？ R导入SAS数据集可以使用 foreign 包中的 read.ssd() 和 Hmisc 包中的 sas.get() 。...在SAS中使用 PROC EXPORT 将SAS数据集保存为一个逗号分隔的文本文件，使用从.csv格式的文件中导入数据，使用read.csv()函数或者read.table()函数。...或者 一款名为Stat/Transfer的商业软件将SAS数据集为R数据框。...R导入SPSS数据集可以通过 foreign 包中的 read.spss()函数 或者Hmisc 包中的 spss.get() 函数。...导入Stata数据集可以通过foreign包中的read.dta()函数。 【温馨提示】foreign包和Hmisc包都是的R的扩展包，因此在使用之前，若是 没有安装，需要先安装。
而OptiClust算法在考虑如何将序列聚类成OTU时考虑了所有序列对之间的距离，因此不太会出现假阳性。...de novo聚类的一个局限性是，当新的序列添加到数据集时，会产生不同的OTU分配结果，这使得很难使用de novo聚类来比较不同研究之间的OTU。...此外，由于de novo聚类需要计算和比较数据集中所有序列之间的距离，时间可能会很慢，对于非常大的数据集来说，内存需求可能很大。...然后对于每个序列，OptiClust通过选择导致更好的MCC得分的选项考虑序列是应该移动到一个不同的OTU还是保持在当前的OTU中。MCC使用一个混淆矩阵中的所有值，范围从-1到1。...在open reference模式下，使用OptiClust对未分配的查询序列进行从头聚类，生成新的OTU。
在四字节编码中，第一个字节的值从0x81到0xFE，第二个字节的值从0x30到0x39，第三个字节的值从0x81到0xFE，第四个字节的值从0x30到0x39。...解析二进制时，如何知道是两个字节还是四个字节表示一个字符呢？看第二个字节的范围，如果是0x30到0x39就是四个字节表示，因为两个字节编码中第二字节都比这个大。...切换查看编码的方式，并没有改变数据的二进制本身，而只是改变了解析数据的方式，从而改变了数据看起来的样子。（稍后我们会提到编码转换，它正好相反）。...Unicode 以上我们介绍了中文和西欧的字符与编码，但世界上还有很多别的国家的字符，每个国家的各种计算机厂商都对自己常用的字符进行编码，在编码的时候基本忽略了别的国家的字符和编码，甚至忽略了同一国家的其他计算机厂商...首先将其看做整数，转化为二进制形式（去掉高位的0），然后将二进制位从右向左依次填入到对应的二进制格式x中，填完后，如果对应的二进制格式还有没填的x，则设为0。
乱码 上节说到乱码出现的主要原因，即在进行编码转换的时候，如果将原来的编码识别错了，并进行了转换，就会发生乱码，而且这时候无论怎么切换查看编码的方式，都是不行的。...ÀÃÂà GB18030 脌脧脗铆 Big5 ���穩 虽然有这么多形式，但我们看到的乱码形式很可能是"ÀÏÂí"，因为在例子中UTF-8是编码转换的目标编码格式，既然转换为了UTF-8，一般也是要按...这四种编码是常见编码，在大部分实际应用中应该够了，但如果你的情况有其他编码，可以增加一些尝试。 不是所有的乱码形式都是可以恢复的，如果形式中有很多不能识别的字符如�?...接下来，是时候看看在Java中如何表示和处理字符了，我们知道Java中用char类型表示一个字符，但在第三节我们提到了一个问题，即"字符类型怎么也可以进行算术运算和比较?"。...我们需要对Java中的字符类型有一个更为清晰和深刻的理解。
这种ATM钱包的功能就像一个真正的借记账户，带来每年超过一百万用户。 非金融性公司的不断崛起，照顾消费者的金融业务是一个严重的威胁，而且这种差距需要尽早封闭。 银行如何能从客户数据中获得更大的价值？...而顾客满意是优先的，整个银行业已经进入战场，争取自己在社会中的地位！为了赢得这场战斗的最佳策略是找到并聘请大数据专家和管理，计算，物流技能和统计人才。...只是给互联网金融期权是不够的；必须有客户从你的银行利润最大化的一些例外的创新。现有基础和后发优势的银行能带来更好的结果。 银行需要综合业务与新的数字设备和给客户一个清晰的了解，如何在哪里买。...它的目的是将数据从在线和离线路线流入银行的CRM解决方案，为员工提供相关线索。这提高了超过100%转化率，为消费者提供更加个性化的体验。...作为行业之间的界线模糊，周围的一切，金融服务将在消费者心目中产生新的意义而且。是一个有利可图的行业，银行不能仅仅依靠提供账户和资金存取。
同样，许多非银行做出了更轻松的生活，引入个性化的钱包，让客户购买直接从他们的登录和获得难以置信的折扣和优惠。...这种ATM钱包的功能就像一个真正的借记账户，带来每年超过一百万用户。 非金融性公司的不断崛起，照顾消费者的金融业务是一个严重的威胁，而且这种差距需要尽早封闭。 银行如何能从客户数据中获得更大的价值？...而顾客满意是优先的，整个银行业已经进入战场，争取自己在社会中的地位！为了赢得这场战斗的最佳策略是找到并聘请大数据专家和管理，计算，物流技能和统计人才。...只是给互联网金融期权是不够的；必须有客户从你的银行利润最大化的一些例外的创新。现有基础和后发优势的银行能带来更好的结果。 银行需要综合业务与新的数字设备和给客户一个清晰的了解，如何在哪里买。...它的目的是将数据从在线和离线路线流入银行的CRM解决方案，为员工提供相关线索。这提高了超过100%转化率，为消费者提供更加个性化的体验。
Zebra BI，使用强大的可视化工具创建令人惊叹的报告和仪表板，以在创纪录的时间内从您的数据中提供真正的洞察力。...，将您的 Power BI 报告提升到一个新的水平，并在创纪录的时间内从您的数据中提供切实可行的洞察力。...基于透视表的再计算 Power BI 的最大短板之一，莫过于不能像 Excel 单元格一样灵活计算，Zebra BI 允许基于数据模型制作的图表继续添加二次计算，以定义自己的公式来实现更强大的功能。...（如：财务利润表的计算科目等）如下（动画）： 用户可以直接在界面定义新的计算公式，以实现所见即所得的计算效果。 图表类型切换 Zebra BI 支持快速的图形切换以便找到最合适表达数据的可视化方式。...（这个表情好符合这里的场景有没有） 从 Zebra BI 的商业案例中，不难发现站在巨人身上，哪怕你多做一点，都感觉你比巨人高了，当然巨人本身还是巨人。
本文主要介绍 Flink 的时间概念、窗口计算以及 Flink 是如何处理窗口中的乱序数据。...，数据会源源不断的发送到我们的系统中。...流式计算最终的目的是去统计数据产生汇总结果的，而在无界数据集上，如果做一个全局的窗口统计，是不现实的。 只有去划定一定大小的窗口范围去做计算，才能最终汇总到下游的系统中，用来分析和展示。...每当有新的最大时间戳出现时，就会产生新的 watermark 迟到事件 对于事件时间小于水印时间的事件，称为迟到事件。迟到事件是不会被纳入窗口统计的。...611106-20201206105644774-1954287544.png 四、Flink 1.11 版本 中，如何定义水印 所以在 1.11 版本中，重构了水印生成接口。
本文主要介绍 Flink 的时间概念、窗口计算以及 Flink 是如何处理窗口中的乱序数据。...三、Flink 为什么需要窗口计算 我们知道流式数据集是没有边界的，数据会源源不断的发送到我们的系统中。...流式计算最终的目的是去统计数据产生汇总结果的，而在无界数据集上，如果做一个全局的窗口统计，是不现实的。 只有去划定一定大小的窗口范围去做计算，才能最终汇总到下游的系统中，用来分析和展示。 ?...此时，可以这个事件放到 sideoutput 队列中，额外逻辑处理。 ? 四、Flink 1.11 版本 中，如何定义水印 所以在 1.11 版本中，重构了水印生成接口。...新版本中，主要通过 WatermarkStrategy 类，来使用不同的策略生成水印。 新的接口提供了很多静态的方法和带有缺省实现的方法，如果想自己定义生成策略，可以实现这个方法： ?
我们会解释访问设备所需的过程，以及浏览器是如何处理权限的，然后我们会讨论一些安全隐患，并演示一个网站如何使用WebUSB来建立ADB连接来入侵安卓手机。...在这种情况下，基于WebUSB的ADB主机实现被用于访问连接的Android手机。一旦用户接受请求，该页面使用WebUSB可以从相机文件夹中检索所有图片。...【点击阅读原文下载PoC】 通过这种访问级别，网站不仅可以从文件系统中窃取每个可读取的文件，还可以安装APK，访问摄像头和麦克风来监视用户，并可能将权限升级到root。...到目前为止，这只适用于Linux，因为在Windows中的实现相当不稳定。然而，它既可以作为在WebUSB上运行复杂协议的示例，也可以显示WebUSB请求的一次点击如何导致数据泄露。...然而，代码库相对较小，并且新的修复也在持续写入。 另一个有趣的调查对象是用恶意的USB设备攻击Chrome。前者可能会发送错误的USB描述符，并可能在浏览器中触发未预期的行为。
如何通过数据字段挖掘需求，这对分析师来说是基本的能力了。...在互联网世界中，我们可以通过各种各样的手段方法获得丰富的数据，比如数据爬虫、手机采样，甚至是各种各样的行为数据、城市数据都变得更加透明和可获得。...然后，在实际工作中，我们经常会遇到有了各种个月的数据后会遇到怎么样使用、怎么盈利的问题，这里并不会讨论法律允许之外的贩卖数据的问题，讨论的是如果利用数据产品各种个月利润的问题。...假设A公司是为B公司提供数据分析的乙方公司，B公司是一家通信领域的运营商，B公司拥有一大批数据，这些数据主要包括手机号码、对应手机号码访问的网址和时间、以及经纬度，那么数据分析公司A公司如何通过上面的数据让童装店以及银行各自获利呢...通过以上分析，其实，我并不认识存在太多的数据不够用的问题，很多人缺的更多是对数据和业务形态的思考，这才是作为一个分析的基本能力了。
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