翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
让我们将Excel文件（注：你可以在知识星球完美Excel社群下载示例Excel文件find_replace.xlsx，以便于进行后续操作）数据加载到Python中，我们同样将使用pandas库，这是Python中数据分析的标准。
如果您想知道如何在表中查找重复值，那么您可以在 SQL 中使用 GROUP BY 和 HAVING 子句。 使用 group by 您可以创建组，如果您的组有超过 1 个元素，则意味着它是重复的。 例如，您需要编写一个 SQL 查询来查找名为 Person 的表中的所有重复电子邮件。 这是一个流行的 SQL Query 面试问题以及 Leetcode 问题。 您可以看到电子邮件 a@b.com 是重复的电子邮件，因为它在表格中出现了两次。 您需要编写一个查询来查找所有重复值。
在简单数组或列表中插入新数据时，插入数据的索引不是从要插入的值确定的。这意味着密钥（索引）和值（数据）之间没有直接关系。因此，如果需要在数组中搜索值，则必须在所有索引中进行搜索。在哈希表中，您可以通过散列值来确定键或索引。这意味着密钥是根据值确定的，每次需要检查列表中是否存在该值时，您只需对值进行散列并搜索该密钥，查找速度非常快，时间复杂度为O(1）。
本 PostgreSQL 教程可帮助您快速了解 PostgreSQL。您将通过许多实际示例快速掌握 PostgreSQL，并将这些知识应用于使用 PostgreSQL 开发应用程序。
创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验
当Excel无法找到所需内容时，单元格中会出现“N/A”错误。要拦截和处理此类错误，可以使用ISNA函数，它可以使公式更加友好，使工作表更加美观。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
导读 最糟糕的密码不是弱密码，而是根本没有密码。作为系统管理员，您必须确保每个用户帐户都有一个强密码。接下来我将简要的解释如何在 中查找密码为空的帐户。
在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1]（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过。
Grep是用于快速搜索匹配模式的简单工具，但是awk更像是一种编程语言，用于处理文件并根据输入值生成输出。
在处理大型数据集时，很可能需要查找并获取唯一值，特别是唯一字符串。例如，在一个有100000条记录的数据集中，其中可能包含数百个唯一字符串，如果将这些唯一记录提取出来，那么数据清理会变得更容易。
今天给大家带来的是二分查找及其变种的总结，大家一定要看到最后呀，非常非常用心的一篇文章，废话不多说，让导演帮我们把镜头切到袁记菜馆吧！
但是你可能会注意到，Excel一旦数据量过大，打开都费劲了，何况打开后，你还要输入公式计算，就更费劲了，此时你有没有想到过被称作“万金油”的Python，他好像啥都可以做，是不是很牛逼？
导读 鉴于使用深度学习方法按照本文所介绍的步骤处理结构化数据有以下的好处：快；无需领域知识；表现优良，本文主要详细讲述如何用深度学习方法处理结构化数据。 在机器学习/深度学习或任何类型的预测建模任务中，都是先有数据然后再做算法/方法。这也是某些机器学习方法在解决某些特定任务之前需要做大量特征工程的主要原因，这些特定任务包括图像分类、NLP 和许多其它「非常规的」数据的处理——这些数据不能直接送入 logistic 回归模型或随机森林模型进行处理。相反，深度学习无需任何繁杂和耗时的特征工程也能在这些类型的任务
最新更新的macOS Catalina 10.15将不支持32位应用，如果您不确定32位或64位应用程序是什么，那么您会很高兴知道Mac OS在“系统信息”中提供了一个方便的工具，可以快速向您显示所有64位或非64位应用程序。
大部分工作人员刚刚从Lucene Revolution社区回来。与Lucene/Solr社区的精英们一起参加活动实在是一次让人无法忘怀的经历。我们可以越来越明显的看到，搜索类控件已经逐渐成为现代应用的主流UI元素。这些应用的用户期待更加丰富的交互性，并且由于搜索控件已经越来越智能化，搜索控件正在成为与大数据和复杂应用进行交互的核心。
一个数据库在最基础的层次上需要完成两件事情: 当你把数据交给数据库时，它应当把数据存储起来；而后当你向数据库要数据时，它应当把数据返回给你。 上一章，我们讨论了数据模型和查询语言，即将数据录入数据库的格式，以及再次返回数据的机制。在本章中我们会从数据库的视角来讨论同样的问题: 数据库如何存储我们提供的数据，以及如何在我们需要时重新找到数据。
文章背景： 工作中，有时需要批量更新单元格内的信息。可以通过正则表达式匹配对应信息，然后再更新成自己想要的内容。
C++中的map是一种关联容器，用于存储键值对。它提供了一种非常高效的方法来快速查找特定的值，并且允许我们根据键来排序和遍历数据。
在Java中，表用于将数据排列成列和行。列是表中水平排列的空间，而行是表中垂直排列的空间。列和行之间的交点称为单元格，用于保存单条数据。
如果您曾经发现自己在编程时一次又一次地查找相同的问题、概念或语法，那么您并不孤单。我发现自己经常这样做。我们生活在一个世界里，似乎有无限数量的可访问的。然而，这既是福也是祸。如果没有有效地管理，过度依赖这些资源会养成坏习惯，让你长期停滞不前。
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在本文中，我想向您介绍如何在Django中使用聚合，聚合的含义是“内容相关项的集合，以便它们可以显示或链接到”。在Django中，我们使用的情况例如：
数据库是许多网站和应用程序的关键组成部分，是数据在互联网上存储和交换的核心。数据库管理最重要的一个方面是从数据库中检索数据的做法，无论是临时基础还是已编码到应用程序中的过程的一部分。有几种方法可以从数据库中检索信息，但最常用的方法之一是通过命令行提交查询来执行。
TS可能看起来像一个简单的数据对象，易于处理，但事实是，对于新手来说，在真正有趣的事情开始之前，仅仅准备数据集就可能是一项艰巨的任务。
Dune Analytics 是进行区块链研究的强大工具。它可用于查询，提取和可视化以太坊区块链上的大量数据。这篇文章介绍了一些基本示例，这些示例说明了如何搜索和编写基本查询以及如何使用图表将其可视化。探索的机会是无限的。
众所周知当系统的磁盘空间不足时，您可能会使用 df、du 或 ncdu 命令进行检查，但这些命令只会显示当前目录的文件，并不会显示整个系统范围的文件。
SQL SERVER ORACLE MYSQL 的系统表一个比一个多，系统表如同一个个小密探，如果你恰巧知道他们的名字，并且还知道他们的身世，那很快你就会如同找到一个蜜洞 secret broadcast， 然后就对你要操作的系统一目了然。
之前有过一次面试，关于MySQL索引的原理及使用被面试官怼的体无完肤，立志要总结一番，然后一直没有时间（其实是懒……），准备好了吗？
前面我们已经确定了我们想要的簇，我们可以继续进行标记识别，这将使我们能够验证某些簇的身份并帮助推测任何未知簇的身份。
本篇记录的是基本的数组操作，将包括数组元素的寻址、查找和排序，本来是打算本矩阵的基本操作也介绍下，不过时间比较感觉不太够，就留到下一篇再进行记录了，先把上一篇和本篇的内容好好吸收吧，内容说多不多，但是含金量我感觉是够的~
find命令用来在指定目录下查找文件。任何位于参数之前的字符串都将被视为欲查找的目录名。如果使用该命令时，不设置任何参数，则find命令将在当前目录下查找子目录与文件。并且将查找到的子目录和文件全部进行显示。
使用表格数据进行深度学习的最简单方法是通过fast-ai库，它可以提供非常好的结果，但是对于试图了解幕后实际情况的人来说，它可能有点抽象。因此在本文中，介绍了如何在Pytorch中针对多类分类问题构建简单的深度学习模型来处理表格数据。
个人博客：https://suveng.github.io/blog/ 2d 地理空间索引 概述 2D地理空间索引可以将文档与二维空间中的位置（例如地图上的点）相关联。MongoDB将位置字段中的二维坐标解释为点，并且可以将这些点编入特殊索引类型以支持基于位置的查询。地理空间索引提供特殊的地理空间查询操作。例如，您可以基于与其他位置的邻近度或基于指定区域中的包含查询文档。
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值，如果用AllExpect函数则可以写成
下图12展示了两个对数字进行排序的公式。使用SMALL/ROWS函数从小到大排序，使用LARGE/ROWS函数从大到小排序。
选自TowardsDataScience 作者：Kerem Turgutlu 机器之心编译 参与：Panda 这篇博客主要关注的是深度学习领域一个并不非常广为人知的应用领域：结构化数据。本文作者为旧金山大学（USF）在读研究生 Kerem Turgutlu。 使用深度学习方法按照本文所介绍的步骤处理结构化数据有这样的好处： 快 无需领域知识 表现优良 在机器学习/深度学习或任何类型的预测建模任务中，都是先有数据然后再做算法/方法。这也是某些机器学习方法在解决某些特定任务之前需要做大量特征工程的主要原因，这些
在本系列中，大部分内容都是在阐述特定数组公式如何工作的逻辑，但是假设你有一个大型的数组公式，却不知道它是如何工作的，你该怎么办？你已经学到了许多技术，弄清楚为什么一个公式正在做它该做的事。
现场可编程门阵列（FPGA）可以实现任意数字逻辑，从微处理器到视频生成器或加密矿机，一应俱全。FPGA由许多逻辑模块组成，每个逻辑模块通常由触发器和逻辑功能以及连接逻辑模块的路由网络组成。FPGA的特殊之处在于它是可编程的硬件：您可以重新定义每个逻辑块及其之间的连接，用来构建复杂的数字电路，而无需物理上连接各个门和触发器，也不必花费设计专用集成电路的费用。
[IF NOT EXISTS]主要是用于判定新建的表是否存在 engine需要指定存储引擎。可以使用任何存储引擎，如：InnoDB，MyISAM，HEAP，EXAMPLE，CSV，ARCHIVE，MERGE， FEDERATED或NDBCLUSTER。如果不明确声明存储引擎，MySQL将默认使用InnoDB。 column_list较为复杂，为指定表的列表。字段的列用逗号(，)分隔。 column_list的语法如下：
上次我们介绍了lookup查找函数的基本用法，具体可回顾 从零开始学数据分析系列-Excel基础入门（三）本节课我们介绍Excel中非常常用的组合函index+match，看看它们的具体用法。
可以利用UTL_FILE包，但是，在此之前，要注意设置好UTL_FILE_DIR初始化参数。
用来加快查询的技术很多，其中最重要的是索引。通常索引能够快速提高查询速度。如果不适用索引，MYSQL必须从第一条记录开始然后读完整个表直到找出相关的行。表越大，花费的时间越多。但也不全是这样。本文讨论索引是什么以及如何使用索引来改善性能，以及索引可能降低性能的情况。
一说到Excel查找函数，你一定会想到VLOOKUP函数，虽然它是最基础实用的函数，但每次一看就会，一用就忘。接下来给大家分享一个VLOOKUP函数动态图解 ，记得收藏它哦，在每次使用VLOOKUP函数时，把它拿出来一看就会用，不用再去花精力搜其它资料了。
索引是数据库里重要的组成部分，也是提高查询效率必备的知识点。本文将会介绍索引作用、索引类型、索引优化以及索引底层结构，也算是对索引知识的一次归纳。
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