之前，对于历史会话列表，一直就是放那没怎么去点过。因为在聊天面板界面已经能够符合我的需求，没有那么多搜索的需求。但是，还是会有客户需要根据访客时间、标签、活跃日期范围、消息记录搜索对应的访客。
对于 MySQL 5.6 以及之前的版本来说，查询优化器就像是一个黑盒子一样，你只能通过 EXPLAIN 语句查看到最后优化器决定使用的执行计划，却无法知道它为什么做这个决策。
谈到分库分表中间件时，我们自然而然的会想到 ShardingSphere-JDBC 。
我们拿到code参数，调用接口获取到获取到昵称头像、以及openid。这样就拿到了微信客户的主要信息
分库分表之所以被广泛使用，因为工程相对简单，但分库分表并不仅仅是分片，还是需要考虑如何扩缩容（全量同步、增量同步、数据校验等）。
在我自己的在线客服系统项目（唯一客服）中，实现了对接微信公众号的功能，并且可以调用发送模板消息接口
访客的初始化，很多人可能会认为放到链接websocket的时候，通过ws去发送给服务端
在这个系列文章里，我尝试将自己开发唯一客服系统（gofly.v1kf.com）所涉及的经验和技术点进行梳理总结。
Python数据分析——Numpy、Pandas库 总第48篇 ▼ 利用Python进行数据分析中有两个重要的库是Numpy和Pandas，本章将围绕这两个库进行展开介绍。 Numpy库 Numpy
小程序的订阅消息，分为一次性订阅消息和长期订阅消息，长期订阅消息只对政务民生、医疗、交通、金融、教育等线下公共服务开放，一般情况下我们用不了。
前面我们写的是对接企业微信客服、微信公众号、微信小程序 现在来对接一下个人微信机器人 效果如图：
1、impala不支持kudu表的关键字：PARTITIONED - LOCATION - ROWFORMAT（官方链接：Impala Keywords Not Supported for Kudu Tables），例如执行如下语句会报错：
本文将介绍一种基于模板的中文命名实体识别数据增强方法，自然语言处理中最常见的一个领域就是文本分类。文本分类是给定一段文本，模型需要输出该文本所属的类别。对文本分类进行数据增强较为简单的一种是对文本中的词进行同义词替换、随机删除、随机插入、打乱顺序等。命名实体识别不同于文本分类，但又和文本分类密切相关，因为实体识别是对每一个字或者词进行分类，我们要识别出的是一段字或词构成的短语，因此，上述文本分类中的数据增强可能会让实体进行切断而导致标签和实体不一致。这里，介绍一种基于模板得实体增强方法，能够解决上述得问题的同时，使得模型的性能进一步得到提升。
在这篇文章中，我将展示如何使用经过优化的、基于转换器的命名实体识别（NER）以及 spaCy 的关系提取模型，基于职位描述创建一个知识图谱。这里介绍的方法可以应用于其他任何领域，如生物医学、金融、医疗保健等。
线性模型形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想，许多功能更为强大的非线性模型(nonlinear model)可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得，此外，由于
在日常工作中，我们可能会从多个数据集中获取数据，并且希望合并两个或多个不同的数据集。这时就可以使用Pandas包中的Merge函数。在本文中，我们将介绍用于合并数据的三个函数merge、merge_ordered、merge_asof
click是点击事件，点击事件需要后端对微信传递过来的数据进行判断，并且执行相应操作，现在后端不支持，可以先忽略
当访客一进去聊天界面以后，需要获取一下历史消息展示到界面，并且需要能分页的原理展示
客户端访问/use_template/，服务器调用对应的视图函数，进行模板的渲染，给模板文件传递变量，将模板文件中的变量进行替换，获取替换之后的html内容，将替换之后的html内容返回给客户端，返回渲染之后的完整的html页面，客户端只是显示。
当许多人开始踏足数据分析领域时，他们常常会对选择何种工具感到迷茫。在这个充满各种选项的时代，为什么会有这么多人选择 Pandas 作为他们的数据分析工具呢？这个问题似乎简单，但背后涉及了许多关键因素。在探究这个问题之前，让我们先理解一下 Pandas 的背景和特点。
@ApiModel ：在实体类上边使用，标记类时swagger的解析类。这样生成的Swagger的Api文档就会存在对该类的详细介绍。
具体来讲，第一篇文章一场pandas与SQL的巅峰大战涉及到数据查看，去重计数，条件选择，合并连接，分组排序等操作。
在有些时候，我们需要统计连续登录N天或以上用户，这里采用python通过分组排序、分组计数等步骤实现该功能，具体如下：
作者：KOALA https://zhuanlan.zhihu.com/p/60241672
封装一个函数获取URL中的GET参数 需要支持锚点链接例如：http://localhost:8080/#/chatApp?ent_id=5 具体来说 var query = window.l
我想使用列[‘one’]和[‘two’]的键,这是相似的,如果列[‘three’]不完全是nan,那么从列中的值为一行类似键的现有值’3′]
前言：在当前的数据分析岗位中，多数人在做着SQL-Boy\SQL-Girl的工作，在数据分析面试中，SQL是必不可少的一环，对于SQL不仅有常见函数用法的考察，更多时候面试官喜欢出一些编程类题目，本文我们来了解一下那些典型的SQL面试题。(文中的问题均以MySQL为例)
使用webview组件嵌入聊天页面形式。这种形式更加的灵活可控，可以传递更多的信息给到客服，例如可以把用户的手机号，所在页面的产品信息等带入进来。
pandas是Python数据分析最好用的第三方库，没有之一。——笛卡儿没说过这句话！
缺失值处理直接删除统计值填充统一值填充前后向值填充插值法填充预测填充KNN填充具体分析缺失数据可视化
数据库事务(Database Transaction) ，是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全地执行，要么完全地不执行。
小编们最近参加了数据城堡举办的“大学生助学金精准资助预测”比赛，分组第19名的成绩进入了复赛，很激动有木有！在上一篇文章中，小编主要介绍了pandas中使用drop_duplicates()方法去除重复数据。本篇，小编文文将带你探讨pandas在数据合并的应用。 1 上期回顾 首先，小编带你回顾一下drop_duplicates()方法的使用，我们定义一个DataFrame如下： df=pd.DataFrame({'id':[1,1,2],'value':[5,10,12]}) print (df) 输出如
函数形式：fillna(value=None, method=None, axis=None, inplace=False, limit=None, downcast=None, **kwargs)
导读：在进行数据分析和建模的过程中，大量的时间花在数据准备上：加载、清理、转换和重新排列。本文将讨论用于缺失值处理的工具。
1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。这是真的吗？当然有可能 ，关键在于你如何操作！
Source Text: 《在夏天冬眠》是容祖儿演唱的一首歌曲，收录于专辑《独照》中
多年前刚毕业出来工作的时候，那个时候刚毕业对缓存的使用基本上可以说很少涉及，在大学做课件设计或者小型项目也都是用不到缓存，再者说了我大学是做嵌入式写汇编语言和c语言的。
本文将通过构建三张表，几个SQL实例带大家掌握最常见的业务需求，同时这些实例也覆盖了面试中80%的考点。
有时候，我们需要在pandas数据框架内移动一列，shift()方法提供了一种方便的方法来实现。
基础知识在数据分析中就像是九阳神功，熟练的掌握，加以运用，就可以练就深厚的内力，成为绝顶高手自然不在话下！
现有用户登录日志表 t_login_log,包含用户ID(user_id),登录日期(login_date)。数据已经按照用户日期去重，请查出连续登录超过4天的用户ID
应用语言学的期末Pre花了差不多一个月零零碎碎的时间完成了。最初的打算爬取网易、新浪、腾讯的国内新闻，再通过提取关键词，比较这三个网站社会新闻报道的内容的倾向性。使用结巴分词进行切分，再统计地名词频，进而数据可视化得出到底哪些地方大新闻比较多。 本来作为一个语言学学生，非常希望从专业的角度分析一下结巴分词的错误案例，于是我爬取了300个新闻标题，并且进行了分类，但是发现……看不懂源码的话，最多说这个是什么成分什么成分的错，但是显然有语感的人都看得出这些分词是错的（摊手）。 但是不管怎么说，也算是一次较为
主要是对数据进行规范化的操作，将数据转换成“适当的”格式，以适用于挖掘任务及算法的需要。
Pandas是python中用于数据分析的一个强大的库。在数学建模中，往往会遇到大数据的题目，数量级通常在六位数以上。若使用人工处理数据的方法，根本不可能在四天之内处理完，并且电脑内存不够Excel会很卡。 因此，要选大数据的题目，必须要掌握Pandas的一些基本操作。 笔者认为，一个个API学习并不是最有效的方式，最有效的方式是通过实战案例来进行学习。本篇内容将以2020年国赛C题数据为例，进行处理。
python数据分析部分 1. 如何利用SciKit包训练一个简单的线性回归模型 利用linear_model.LinearRegression()函数 # Create linear regression object regr = linear_model.LinearRegression() # Train the model using the training sets regr.fit(data_X_train, data_y_train) 2. 例举几个常用的python分析数据包及其作用
Spring Cache 提供了 @Cacheable 、@CachePut 、@CacheEvict 、@Caching 等注解，在方法上使用。通过注解 Cache 可以实现类似事务一样、缓存逻辑透明的应用到我们的业务代码上，且只需要更少的代码。 核心思想：当我们调用一个方法时会把该方法的参数和返回结果最为一个键值对存放在缓存中，等下次利用同样的参数来调用该方法时将不会再执行，而是直接从缓存中获取结果进行返回。
本文主要讲解如何利用python中的pymysql库来对mysql数据库进行操作。
这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片，我们需要很复杂的推算以及各种炼丹模型生成的AI图片，我自己认为难度系数很高，我仅仅用了64个文字形容词就生成了她，很有初恋的感觉，符合审美观，对于计算机来说她是一组数字，可是这个数字是怎么推断出来的就是很复杂了，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦，可以在很多AI大佬的文章中发现都有这个Pandas文章，每个人的写法都不同，但是都是适合自己理解的方案，我是用于教学的，故而我相信我的文章更适合新晋的程序员们学习，期望能节约大家的事件从而更好的将精力放到真正去实现某种功能上去。本专栏会更很多，只要我测试出新的用法就会添加，持续更新迭代，可以当做【Pandas字典】来使用，期待您的三连支持与帮助。
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