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。
寻找势能面交叉点是激发态的研究中经常遇到的问题。不同自旋多重度的势能面交叉点相关的介绍可以参考本公众号之前所发关于MECP系列文章。自旋多重度相同的势能面的交叉点常称为圆锥交叉（conical intersection, CI），我们也曾介绍过如何用CASSCF方法寻找CI点。然而CASSCF方法涉及活性空间的选择等问题，在使用上不是特别方便，对稍大一些的体系，其计算量往往也难以承受。TD-DFT是当前激发态计算中最常用的方法，不少程序支持使用TD-DFT来寻找CI点，如GAMESS、ORCA等。然而，对于S0和S1势能面的交叉点，则需要特别注意。虽然上述两个程序的TD-DFT都支持寻找S0/S1交叉点，而且碰巧的是，这两个程序官方给出的算例都是寻找S0/S1交叉点，但实际上TD-DFT在描述参考态（S0）与激发态的交叉点时是有缺陷的，原理上无法描述S0/Sn交叉点。这点在ORCA 5.0.2版的手册8.3.12节中已经指出，也有不少文献中提及此点，如J. Phys. Chem. A, 2009, 113, 12749.等文章。
貌似三个月没有更新博客园了，当时承诺的第二篇金融数据分析与挖掘这几天刚好又做了总结，在国内经济不景气的现在来对这个话题结个尾。
首先，我们需要了解一下 Excel 文件的基本结构，一个 Excel 文件被称为一个工作薄，工作薄中可以包含多个工作表（sheet），每个 sheet 由列和行组成，列与行的交叉点被称为单元格，实际数据就是存放在单元格中的。单元格中的数据可以是数字、文本、时间或者公式等等。
在3D场景中常用的一个需求就是鼠标在屏幕上点击特定位置，选中一个物体模型，进行下一步的操作。比如说移动、旋转变形或者改变物体模型渲染外观等等。具体怎么实现呢？这涉及到把二维坐标转换到三维场景里，进行检测找到选种的模型。
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！
近几日西门子发布了TIA V17，其中STEP7软件编程语言增加了CEM和CFC引得工程师们兴致勃勃，其中对CFC的讨论最为激烈，但是这次发布后工程师们安装好V17并没有发现CFC相关组件。但也不要太着急，预计在7月就会发布CFC相关。
影像数据指的是栅格数据，影响配准是指使用地图坐标为影像数据指定特定的空间位置。
==============================数据查询-单表=================================
在当今这个互联网的时代无非要解决两大难题，其一是信息安全，其二就是数据的存储。而信息安全则是在数据存储的基础之上。一个公司从刚开始成立到发展成一个有上百人甚至上千人团队的时候，公司的业务量是呈上升趋势，客户及用户也会越来越多；之前设计的表结构可能会显得不合理，表与表之间的联系没有一个稳定的业务功能划分，从而表现出来的是相关表的备用字段越来越不够用甚至新加字段，最坏的情况就是不同业务表之间会有数据冗杂。从而暴露出一些设计的问题，这也就是SQL优化点之一：数据库表结构设计的合理性。近年来大数据越来越火，而大数据也是为了解决数据的存储的手段之一，其目的是从海量的数据中收集到有价值的信息然后存储到数据库中，因为数据量大传统的数据库无法储存那么多的信息所以需要分析有价值的信息后再做决定是否持久化。
HBase数据模型(1) HBase数据模型(2) 1.0 HBase的特性 Table HBase以表（Table）的方式组织数据，数据存储在表中。 Row/Column 行（Row）
前 言： 本文将带你详细了解如何使用 TIA Portal 中提供的新 CEM 编程语言以及这种新的高级编程语言的优势。http://mpvideo.qpic.cn/0b2e2qaamaaaomaa4
mysql 中 SELECT 命令类似于其他编程语言的 print 或 write，可用来显示字符串、数字、数学表达式的结果等
SQL的一个基本原理（以及SQL所继承的关系原理）就是一列中的单个数据是原子性的。
比如，Union操作符融合多边形之间的边界。两个交迭的多边形通过Union运算就会形成一个新的多边形，这个新的多边形的边界为两个多边形中最大边界。
斯人已逝，但他留给了世界丰富的知识遗产，最知名的莫过于“生命游戏”，还有一个困扰数学界50年的难题“康威扭结”（Conway Knot）。
上一期简单聊了聊ROC曲线的绘制方法。可以很明显看出来，有了GraphPad的帮助，绘图是非常简单的。
（1）表级锁：开销小，加锁快；不会出现死锁；锁定粒度大，发生锁冲突的概率最 高，并发度最低。
毛毛虫变成蝴蝶是什么样的？我们对毛毛虫和蝴蝶可能的认知过程有一些想法，但一个个体是如何在这两个世界之间逐渐移动的呢？一个头脑（无论是简单的还是复杂的）是如何在一个生命周期内转变身体的，而这个生命周期并没有提供进化的时间尺度来将行为程序磨练成一种特定的解剖学？在过渡状态下，什么（如果有的话）认知是可能的？这对心理科学和哲学来说很重要，因为这种转变比大多数人想象的要普遍得多；事实上，随着大脑再生医学的不断进步，以及脑机接口的日益复杂，你（或你的孩子）很可能有一天会第一手发现，你的大脑下面的生物基质发生重大改变是什么样的。这是一个新兴的跨学科分支领域，位于认知科学、再生生物学、合成生物工程和神经元以外的神经科学的交叉点。
1、 表级锁： 开销小， 加锁快 ； 不会出现死锁 ； 锁定粒度大 ， 发生锁冲突的概率最 高， 并发度最低。
myisam引擎是5.1版本之前的默认引擎，支持全文检索、压缩、空间函数等，但是不支持事务和行级锁，所以一般用于有大量查询少量插入的场景来使用，而且myisam不支持外键，并且索引和数据是分开存储的。
当问题规模n0是性能交叉点时，性能开始趋于最大。这是因为暴力算法将返回长度为1的解集合，而递归算法可以使用尾递归优化来减少调用次数。递归算法在 n0 左侧调用时将直接返回叶节点的列表，这可以提高时间效率。
之前本号就有一篇文章是关于用Python编写一个"拿石子"游戏，一个能让你与电脑对弈的小游戏，但其中电脑玩家的选择是随机的，意味着你是与一个智障电脑在玩游戏。
前面几天给大家分享了MySQL数据库知识，没来得及看的小伙伴可以前往：Mysql查询语句进阶知识集锦，一篇文章教会你进行Mysql数据库和数据表的基本操作，关于数据库的安装可以参考：手把手教你进行Mysql5.x版本的安装及解决安装过程中的bug。
服务器硬件的性能瓶颈：top,free, iostat和vmstat来查看系统的性能状态
数据库到底有多重要？作为数据分析人员需要懂点数据库，作为开发者需要懂点数据库，作为行业从业者，或者一个专业从事运维的DBA，更是要对数据库了如指掌。 这次我尝试着写了9道常见的MySQL面试题，内容主要从面试角度出发，会涉及比较多很重要的基础知识，对于这类知识，不仅仅要知道，还要能够讲清楚，不够熟悉的小白可以查缺补漏，足够资深的大牛也可以看看对这些知识有没有烂熟于心。如果不知道嘛……出门别说自己是DBA…… 1 关系型数据库和非关系型数据库区别 非关系型数据库（感觉翻译不是很准确）称为 NoSQL，也
注意：insert 只有new，delete 只有old ，oracle 自动添加id
圆锥交叉（conical intersection, CI）简言之是指两个态的势能面交叉的地方，此时两个态的能量简并。在圆锥交叉区域，体系可以从激发态以无辐射形式回到基态。关于圆锥交叉的更深入的理论细节可参考Conical intersections: theory, computation and experiment一书。此外，点击文末“阅读原文”可打开一份非常不错的关于光化学计算的讲义。如果打开速度较慢，可在留言区的百度网盘链接获得。
前言 Flex是Flexible Box的缩写，就是「弹性布局」。从2012年已经面世，但由于工作环境的原因一直没有详细了解。最近工作忙到头晕脑胀，是要学点新东西刺激一下大脑，打打鸡血。 Flex就
MySQL常见命令 net start msyql; #启动mysql net stop mysql; #停止mysql show databases; #查看所有库 use 库名; #打开指定的库 show tables; #查看当前库内的所有表 show tables from mysql; select database(); #查看当前库 create table 表名(列名 列类型,name varchar(20)); #创建表 desc 表名; #查看表结构 select *
x1, x2 为 0 ~ 7之间的整数，所以分别用4位无符号二进制整数来表示，将它们连接在一起所组成的8位无符号二进制数就形成了个体的基因型，表示一个可行解。
在现代工作环境中，信息的处理和管理是至关重要的。表格是一种常见的数据呈现和整理工具，被广泛应用于各行各业。然而，随着技术的不断发展，市场对表格控件的需求也越来越高。随着工作效率的重要性日益凸显，一款高效的表格控件成为了开发者们的首选，因此本文小编将从葡萄城公司的纯前端表格控件——SpreadJS的视角出发，为大家介绍如何充分利用这一控件来提升开发效率和用户体验。
这些类型包括严格数值数据类型(INTEGER、SMALLINT、DECIMAL和NUMERIC)，以及近似数值数据类型(FLOAT、REAL和DOUBLE PRECISION)。
自旋交叉(Spin Crossover, SCO)在材料、催化等领域中有着十分广泛的应用，早在中学时我们就知道配位化合物存在高自旋(high spin, HS)及低自旋(low spin, LS)两种自旋态(spin state)，实际有时还会遇到intermediate spin (IS)。对于经典的八面体配位化合物，最稳定的自旋态通常由配位场强度Δ决定。
网络安全公司 Checkmarx 发现了新一波利用流行通信和电子商务平台中的漏洞进行的供应链攻击。目标平台包括 Telegram、阿里云和 AWS。
什么使一个故事真正成为数据驱动呢？在某种程度上，数字不再仅仅是出现在侧栏的表格，而是能够在真正意义上促进故事的发展。 数据可以帮助我们用不同视角叙述不同类型的故事。我在Tableau Public的同
单点交叉又称为简单交叉，它是指在个体编码串中只随机设置一个交叉点，然后在该点相互交换两个配体个体的部分染色体。图1为单点交叉运算的示意图。
支持：CSV、ARCHIVE、BLACKHOLE、MRG_MYISAM、MYISAM、PERFORMANCE_SCHEMA、InnoDB、MEMORY
最近做了几个有关ERP系统的RPA流程自动化，感觉其中遇到的一些问题可以做一次分享与总结。
MySQL是我们非常常用的关系型数据库，非常重要，所以在这里给大家整理下MySQL的基础内容。
Flex是Flexible Box的缩写，就是「弹性布局」。从2012年已经面世，但由于工作环境的原因一直没有详细了解。最近工作忙到头晕脑胀，是要学点新东西刺激一下大脑，打打鸡血。
问题1：char、varchar的区别是什么？ varchar是变长而char的长度是固定的。如果你的内容是固定大小的，你会得到更好的性能。
（1）所有使用NULL值的情况，都可以通过一个有意义的值的表示，这样有利于代码的可读性和可维护性，并能从约束上增强业务数据的规范性。
随着系统用户量的不断增加，MySQL 索引的重要性不言而喻，对于后端工程师，只有在了解索引及其优化的规则，并应用于实际工作中后，才能不断的提升系统性能，开发出高性能、高并发和高可用的系统。 今天小编首先会跟大家分享一下MySQL 索引中的各种概念，然后介绍优化索引的若干条规则，最后利用这些规则，针对面试中常考的知识点，做详细的实例分析。
这个“掰着指头算”就是一个数字一个数字的尝试，通过穷举获得问题的结果集，对于复杂的有限空间的问题，通过穷举的方法是最容易想到且十分有效的。 可以想象，走迷宫方式就是经典的“穷举”，沿着一个方向走，到达一个交叉点时，先选择一条路，当无路可走时，就退回上一个交叉点，选择接下来的一条路，这个方法就是典型的“回溯算法”，寻找迷宫出口的路，就是搜索路径，而交叉口就是“回溯点”。 由于回溯算法的通用性，他又有着“通用解题方法”的美称。
感觉自己写这个有点班门弄斧，但为了知识体系完善，体系完善了好记住，硬着头皮写，写到什么程度算什么，理解不深，瞎扯蛋的成分比较多，大家不要笑话。
首先，加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框（我使用的是稍微修改过的数据集，因此最终结果会与原始图有所不同）。
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