---- CDA数据分析师 出品 导读：本文主要介绍SQL环境下的关联子查询，如何理解关联子查询，以及如何使用关联子查询解决组内筛选的问题。...什么是关联子查询 关联子查询是指和外部查询有关联的子查询，具体来说就是在这个子查询里使用了外部查询包含的列。...关联子查询的执行逻辑 在关联子查询中，对于外部查询返回的每一行数据，内部查询都要执行一次。另外，在关联子查询中是信息流是双向的。...外部查询的每行数据传递一个值给子查询，然后子查询为每一行数据执行一次并返回它的记录。然后，外部查询根据返回的记录做出决策。...关联子查询与普通子查询的区别 在普通子查询中，执行顺序是由内到外，先执行内部查询再执行外部查询。
关于DomainRelationShips DomainRelationShips这个脚本可以利用一个URL地址并通过Google Analytics IDs来查询相关联的域名和子域名。...首先，我们需要在Web页面中搜索相关的Google Analytics的ID，然后使用这个ID来请求builtwith和hackertarget。...-9\-]+" -> GTM-[A-Z0-9]+ -> "UA-\d+-\d+" 工具可用版本 Python版本/Go版本：点击底部【阅读原文】获取 工具安装 DomainRelationShips的安装需要选择对应的语言...工具使用 对于DomainRelationShips的使用，不同语言版本的使用方式也不同。...Python版本的使用方法相同。
最近接手一个小项目，要求使用谷歌的aapt.exe获取apk软件包中的信息。依稀记得去年年中时，有个同事也问过我如何获取被调用进程的输出结果，当时还研究了一番，只是没有做整理。...但是，实际情况并不是我们想的那么简单。比如我文前提到的问题：别人提供了一个Console控制台程序，我们将如何获取其执行的输出结果呢？...它是我们启动子进程时，控制子进程启动方式的参数。...这三个参数似乎就点中了标题中的两个关键字“标准输出”、“标准错误输出”。是的！我们正是靠这几个参数来解决我们所遇到的问题。那么如何使用这些参数呢？ 我们选用的还是老方法——管道。...我们之后将hWrite交给我们创建的子进程，让它去将信息写入管道。而我们父进程，则使用hRead去读取子进程写入管道的内容。
它将语句中的内容与现实生活中的细节关联在一起，从而形成动态的表意结构。 4. 语境分析 语境分析主要是指对原查询语篇之外的大量“空隙”进行分析，以便更准确地解释所要查询语言的技术。...这些“空隙”包括一般的知识、特定领域的知识以及查询用户的需求等。 5....早期大多采用管道模型研究自然语言生成，管道模型根据不同的阶段将研究过程分解为如下三个子任务。 内容选择：决定要表达哪些内容。 句子规划：决定篇章及句子的结构，进行句子的融合、指代表述等。...错误识别的任务是指出错误出现的句子的位置，错误修正是指在识别的基础上自动进行更正。 相比于英文纠错来说，中文纠错的主要困难在于中文的语言特性：中文的词边界以及中文庞大的字符集。...文本聚类已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段。文本聚类的方法主要有基于划分的聚类算法、基于层次的聚类算法和基于密度的聚类算法。
这样一来，就可以减少解析的时间并减少那些由column歧义引起的语法错误。...WHERE inner.column_name = outer.column_name) 4、用not exists 替代 not in 在子查询中，not in子句将执行一个内部的排序和合并。...Exists使查询更为迅速，因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后，立刻返回结果。...9、用UNION-ALL 替换UNION 当SQL语句需要UNION两个查询结果集合时，这两个结果集合会以UNION-ALL的方式被合并，然后在输出最终结果前进行排序，并将重复记录过滤掉。...上面总结的都是常规的做法，当然具体优化还要根据具体的环境进行处理，处理方式复杂多变，但万变不离其宗。如有错误，请及时通知加以更正，谢谢。
{ clusteredIndex: { "key": { _id: 1}, "unique": true, "name": "stocks clustered key"} } ) 创建该类型的结合时需要指定...Collection好处 不需要二级索引即可对集合进行快速查找 具有更小的存储大小，更高的查询和批量插入性能 不需要TTL Index，在clusteredIndex可以指定expireAfterSeconds...，但是当作为TTL index来使用的时候_id字段必须为date类型，删除性能更加高效 插入、删除、更新和查询有额外的性能改进，聚簇集合按照id将索引和文档存储在一起，只需要一次查询即可完成读取，一次写入完成更新...Clustered Collection限制 index key必须是{_id: 1} 不可以将一个非聚簇集合转换为聚簇集合 不可以隐藏cluster index 在有二级索引的情况下，聚簇集合可能比非聚簇集合占用更大空间...，因为二级索引需要更多的存储来存储聚簇键的引用，尤其时当聚簇键比较大时 聚簇集合不可以是Capped集合 Clustered Collection自定义Index Key和value 通常情况下， clustered
应某友人要求，写一篇总结数字电路实现流程各个步骤的输入输出文件都有哪些。...本文所有输入输出都基于Cadence 数字实现工具，其他厂家对应工具需要的输入文件也都大同小异，驴只补充所知道的一些小异，未补充的不代表没有，只代表驴不知。...通常在项目起始就需要跟各家vendor 搜集输入数据，故每一步将所涉及到的tech file 单独列出，因为所涉及文件种类巨多，难免遗漏错误，恳请广大驴友补充更正。 ?...驴按照自己的理解，将数字电路实现流程划分成九大块： 综合，synthesis RTL 功耗分析， RTL Power 可测性设计，DFT 形式验证，Formal Verify 布局布线，Place Route...寄生参数抽取，RC extraction 静态时序分析，STA IR, EM 分析，Power Signoff DRC, LVS 综合： 补充，S 家工具做物理综合时，不吃QRC, 需要读入tluplus
聚类是无监督学习中的最常见的方法，本帖介绍两种聚类方法： K 均值聚类 (K-Means Clustering), 1-3 节 层次聚类 (Hierarchical Clustering), 4-6 节...根据最新聚类结果重新计算它们的簇心，如下图。 ? 再继续更正聚类错误的点。 ? ? 根据最新聚类结果重新计算它们的簇心，直到没有任何聚类错误的点，如下图。 ?...层次聚类完毕，一个值得思考的问题是如何决定两点之间距离「过大」而停止继续聚类呢？用树形图 (dendrogram)。 6 将数据点编号，作为树形图的横轴刻度，而纵轴是距离值，如下图所示。 ?...按照上节的规则，找到找到距离最近的两个点，聚成一组。记下这两点的标号，在树形图上画出其距离 (红色半圈)。 不停的这样做，知道把所有数据聚成一组。 ? ? ? ? ? ? ?...聚类方法的应用也特别多，比如多因子投资中聚类数目繁多的因子，胶囊网络里面也有 K 均值聚类的影子等等。 这次你看懂了么？
一种流行的方法是将文本切分（tokenize）成词（word）、子词（sub-word）甚至字符（character）。...当与一个普通的 LSTM 结合时，这被称为双向 LSTM（bidirectional LSTM），因为其可以在数据序列的两个方向上都获取信息。...看起来词袋可以聚类句子，并使用其概率来识别是否有可能给那个聚类中的句子提供一个正确的预测。对于这些观察，可以做出一个合理的假设： 置信度更高的答案更正确。...网络如何执行我们的决策 让我们从决策网络的预测开始。 数据点基于决策网络最后隐藏状态的语句表征，源自验证语句。颜色和之前的比较图相同。 看起来决策网络能够从词袋的隐藏状态中拾取聚类。...然而，它似乎不能理解何时 LSTM 可能是错误的（将黄色和红色聚类分开）。 ? 紫色曲线代表在验证集上新引入的决策网络，注意决策网络如何实现接近但略微不同于概率阈值的解决方案。
参数通常很难确定，特别是对于包含高维对象的数据集来说。这样不仅加重了用户的负担，也使得聚类的质量难以控制。 处理“噪声”数据的能力： 绝大多数现实中的数据库都包含了孤立点，缺失，或者错误的数据。...应用目标如何影响聚类方法的选择也是一个重要的研究课题。...还有许多评判划分质量的其他准则。传统的划分方法可以扩展到子空间聚类，而不是搜索整个数据空间。当存在很多属性并且数据稀疏时，这是有用的。...代表算法有：BIRCH算法、CURE算法、CHAMELEON算法等； 层次聚类方法可以是基于距离的或基于密度或连通性的。层次聚类方法的一些扩展也考虑了子空间聚类。...层次方法的缺陷在于，一旦一个步骤（合并或分裂）完成，它就不能被撤销。这个严格规定是有用的，因为不用担心不同选择的组合数目，它将产生较小的计算开销。然而这种技术不能更正错误的决定。
如何使用冷冻计划 使用冻结计划有两种策略-乐观策略和悲观策略： 乐观：如果假设更改系统软件或类定义会提高性能，请使用此策略。运行查询并冻结计划。导出(备份)冻结的计划。解冻该计划。更改软件。...在计划解冻或修改定义以使计划返回有效状态之前，出错的计划将一直处于错误状态。 如果修改定义以使计划返回有效状态，请转到SQL语句详细资料页，然后按清除错误按钮以确定是否已更正错误。...如果更正，计划错误字段将消失；否则将重新显示计划错误消息。如果已更正定义，则不必显式清除计划错误，SQL即可开始使用冻结计划。...如果已更正定义，则清除错误按钮会使SQL语句详细资料页的冻结查询计划区域再次显示执行计划。 计划错误可能是 “soft error.”。...UPDATE %NOFPLAN 在SELECT语句中，%NOFPLAN关键字只能在查询中的第一个SELECT之后立即使用：它只能与UNION查询的第一个分支一起使用，不能在子查询中使用。
该方法类似于时序分解，不同的是，宏观时序不是由微观时序通过一些加减乘除运算就可以得来，而是需要通过混合建模，将微观时序数据聚类形成聚合时间序列，再利用时序模型预测聚合时间序列，最终汇总得到宏观时序预测结果的方式...从混合模型的角度出发，从混合模型的角度出发，作者发现通过合理地将微观时序数据聚类形成聚合时间序列，再利用时序模型预测聚合时间序列，最终汇总得到宏观时序预测结果的方式能够提升宏观时序预测性能。...此时，可以对各个聚合时间序列进行建模 ，并汇总得到宏观时序结果。后续分析表明，在最优聚类前提下，上述方式能够提升宏观时序预测性能。...03 MixSeq 基于上述分析，为了在给定 的前提下预测 ，面对的核心问题是如何构建模型将微观时序数据 分为K组，从而获得合适的时序拆分结果。...总结 本文探索如何利用微观时序数据辅助宏观时序预测。
以下是我对最近学习的知识的一些总结，以及对碰到的以及别人提到过的问题的一些分析，如有错误，请指正，我会及时更正。 1....为了能够获得高性能的查询、插入和其他数据库操作，理解InnoDB聚簇索引是很有必要的。...MySQL查询过程 当希望 MySQL能够高性能运行的时候，最好的办法就是明白 MySQL是如何优化和执行的，一旦理解了这一点，很多查询优化工作实际上就是遵循了一些原则让优化器能够按照预想的合理的方式运行...id,然后利用这些主键id再去聚簇索引中去查询，然后得到所有记录，利用主键id在聚簇索引中查询记录的过程是无序的，在磁盘上就变成了离散读取的操作，假如当读取的记录很多时（一般是整个表的20%左右），这个时候优化器会选择直接使用聚簇索引...t1 inner join (select id from t1 where xxx order by xx limit 1000000,5) as t2 using(id),子查询先走索引覆盖查得id
为什么在 MySQL数据库中，一条慢查询只要添加上合适的索引，查询速度就能提升一个档次？对于 MySQL，如何巧用索引优化SQL语句性能？需要注意什么问题？...MySQL的引擎是不是 Innodb，它采用的聚簇索引(主键索引)，B+树的非叶子节点(内部节点)存放的是索引值和指向子节点的指针，叶子节点上存放的是索引值和数据。...非聚簇索引，B+树的非叶子节点存储索引值和指向子节点的指针，叶子节点存放的是索引值和聚簇索引值。因此非聚簇索引需要先遍历非聚簇索引B+树定位到聚簇索引的值，再到聚簇索引上回表获取数据。...age=30 and sex='男'的记录有两条；然后，获取id2和id3两个节点中指向子节点的指针，定位到子节点，再定位到叶子节点，从叶子节点中拿到聚簇索引的值 id2和id3；最后，到聚簇索引上遍历...，最后结果id2，id3两条；然后，获取指向子节点的指针，定位到子节点，一直到叶子节点，接着比较第2个字段 sex='男'，定位到 id2；最后，根据id2到聚簇索引上遍历，直到叶子节点上获取目标数据；
一、多对多 在对象中如何表达多对多关系： 两方都使用集合表达。即两个对象中互相持有对方的集合的引用。...join 使用表连接语句查询集合 subselect 同时加载多个对象的集合时，使用子查询语句...使用subselect，除了在加载多个集合时使用子查询语句外，其他同select。...)的集合数据 三、查询总结 1、get/load 根据oid进行检索 2、对象导航图检索 3、Sql语句查询 4、Hql语句查询 5、Criteria...查询(了解) 四、连接池、事务、锁 c3p0连接池 1、导包，c3p0-0.9.1.jar 在 Hibernate 的类库中optional文件夹下 2
cellranger对文件夹中的文件名统一，更正后clean文件名干扰流程。另cellranger中有参数选项--r1-length设置，在分析前可以帮我们切短。...Cell Ranger 调用 STAR 软件将 read2 比对到参考基因组，生成 bam 文件，然后使用 GTF 文件中的坐标位置，将比对上的 reads 分类为外显子、内含子或基因间区的 reads...接着这个错误将会被校正，而其他不满足该条件的 barcodes 将会被过滤。UMI 不允许是单寡聚链、不允许含有 N、不允许含有质量值低于<10 的碱基，否则会被过滤。...那么如何判断是否为单细胞呢？ 一个简单的判断是根据 reads 数据的多少，例如空细胞 reads 条数少，单细胞正好，多细胞最多。...Cell Ranger 3.0 引入了一种改进的细胞计数算法，该算法能够更好地识别低 RNA 含量的细胞群体，特别是当低 RNA 含量的细胞与高 RNA 含量的细胞混合时。
即，假如同一个 Proposer 在 Prepare 阶段和 Accept 阶段挑选两个不完全一致的 Acceptors 集合时，如果有另外一个 Proposer 进行并行的提案就有可能出问题（上图是一个简单的...在 32GB 内存开销下实现接近10亿级别的向量检索，查询速度是 DiskANN 的两倍且两者都达到了90%的 recall。...实现参考了倒排索引的逻辑，将主要的数据集进行多层聚类，每次检索的时候在全部聚类簇中选择同查询向量最近的 topk 个聚类簇中心，然后在的对应的 topk 个聚类簇中搜索结果。...主要的亮点是： 多层聚类: 为了使每个聚类簇的大小更加均匀，采取限制每个聚类簇的大小,从而使聚类簇数量增加的方法，单个聚类簇内的向量数量超过限制阈值的情况下会再对这个聚类簇进行一次聚类从而起到分层的作用...查询中的动态剪枝: 在向量查询中进一步减少距离较远的聚类簇。
但是，实例级别的数据调整面临着挑战，当需要将来自多个数据源的数据进行整合时，比如，在网络信息系统或数据仓库中，数据清洗的意义变得尤为重要，因为不同类型的数据源通常以不同的形式出现。...依据多维模型，必要剖析的数据能够获得相应地整合以及组织，从而达到多角度、多层次趋势的分析和挖掘。 前端工具：各类数据分析工具，数据挖掘工具，报表工具和查询工具都属于前端工具范畴。...(3)不一致数据的清洗 某些交易记录的数据可能存在不一致，可以使用其他工具手动更正，也可以利用知识工具对违反约束的数据进行检测。...数据清洗建立在数据分析基础上，如何进行清洗，不同的目标考虑，清洗的方法和结果都不一样。...数据清洗时，分析更多的相关因素，有利于数据利用的综合结果， 特别是将数据利用与人的权利保护相结合时更是如此。 单一因素考虑进行数据清洗，有利于节省成本， 提高数据利用效率。这是单一目标导向的结果。
通过该图反映用户的核心兴趣和边缘兴趣，所谓核心兴趣就是具有更高的度（degree），连接更多的相似兴趣节点。相似兴趣的频率越高，子图就越密集。如何计算相似兴趣节点，在下一节介绍。...n^{2}}(M) \\ 0, & \text { otherwise } \end{array}\right. 2.2 兴趣融合图卷积层 2.2.1 通过图注意力卷积进行兴趣融合、 本节作者提出了聚类感知和查询感知的图注意力卷积层...，在信息聚合过程中感知用户的核心兴趣（即位于聚类中心的item）和与查询兴趣相关的兴趣（即当前目标item）。...如果源节点与查询项的相关性更高，则其在对目标节点的聚合中的权重将更显着，反之亦然。由于只有相关行为才能在最终预测中发挥作用，所以我们只保留相关信息，聚合时会丢弃不相关信息。...第二部分，通过聚类感知和查询感知计算得到两个权重，结合两个权重得到注意力分数，然后对目标item的周围邻居节点的embedding进行加权融合，使得得到的embedding是融合了周围相似item的embedding
Bloom Filter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）。...因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。...下面我们具体来看Bloom Filter是如何用位数组表示集合的。初始状态时，Bloom Filter是一个包含m位的位数组，每一位都置为0。...在判断y是否属于这个集合时，我们对y应用k次哈希函数，如果所有hi(y)的位置都是1（1≤i≤k），那么我们就认为y是集合中的元素，否则就认为y不是集合中的元素。下图中y1就不是集合中的元素。...选择点数量最多的一个聚类，将聚类中心的HSV空间值转换为RGB空间值。
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