输出格式： image.png 【解题步骤】 1.排名问题 该题的关键在于如何判断某行按名字首字母排序后的该行的序号以及该序号是奇数还是偶数，我们先将题目简化： image.png 如上图，该表按照字母升序排列后应该为...： image.png 关键在于如何得出排序后字母对应的序号，这其实是排名问题。...根据《猴子 从零学会SQL》里讲过的排名问题，可以使用窗口函数。 专用排名的窗口函数rank, dense_rank, row_number有什么区别呢？...比如前3名是并列的名次，排名是正常的1，2，3，4。 这三个函数的区别如下： image.png 根据题目要求的排名规则，我们要查找按名字的首字母升序排列后所在的行数为奇数行的雇员的名字。...在工作我们经常会遇到排名问题，比如对用户搜索对关键词按搜索次数排名，对商品按销售量排名，对员工按kpi排名选出优秀员工。 3.考查如何用mod函数或者%判断奇偶。
使用现有的消除重复数据的工具，还必须通过排序的方法来实现，这样就没办法确保可能性最大的密码排在前列了。...很不幸的是，字典的创建通常要求满足下列条件： Duplicut这款工具可以帮助广大研究人员在不需要对字典密码排序的情况下，轻松剔除重复项，以实现更快速的基于字典的密码暴力破解。...按下任意键即可显示程序运行时状态； 技术实现 Duplicut基于纯C语言开发，运行速度非常快； 在64位平台上压缩Hashmap； 多线程支持； 限制条件 长度超过255个字符的字典行将被忽略； 仅在Linux x64平台上进行了测试...-o clean-wordlist.txt 功能选项 技术细节 内存优化 使用了uni64在Hashmap中实现快速索引： 大型文件处理 如果整个文件超过了内存大小，则会被切割为多个虚拟数据块，并单独进行测试
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/119530.html原文链接：https://javaforall.cn
# 关于排序：如何根据函数返回的值对dart中的List进行排序 void main(){ List pojo = [POJO(5), POJO(3),POJO(7),POJO(1)
业务背景：在项目中有个“分账”功能，就是支付的钱一部分要根据不同商品的分账金额自动分给平台提供商。 有以下业务模型： 商户号：提供给每个商家的一种凭证号码。 分销商：平台上的卖家。...：100 也就是，每个订单要分解成一个主商户号（平台提供商），若干个子商户号（卖家），而且每个字商户号只能出现一次，但分解后通常会出现一个订单中会有同一个商户号的若干商品，所以，必须要对分解出来的数据进行分组统计...下面贴出模拟过程的完整代码，由于是模拟，所以部分地方数据直接自己构造进去了： /** * 模拟中国电信翼支付的分账功能接口调用的参数字符串 * 根据分组依据对集合进行分组 * @author ZhangBing...map.put(t, list); } } return map; } /** * 根据店铺号返回该店铺的商户号...setFxMoney(item.getFxSplitMoney()).setItemValue(item.getItemValue())) ; } //对得到的集合进行分组
问题 想对表中的值进行排名，然后将结果集转置为 3 列。这样做旨在分别显示前 3 名、接下来的 3 名以及其余各行记录。...| | 1250 | | 2975 | | 1250 | | 1100 | | 950 | | 800 | +------+ 14 rows in set (0.00 sec) 想根据...a 进行排名，然后将结果转置为 3 列，以得到如下结果集： +-------+--------+------+ | TOP_3 | NEXT_3 | REST | +-------+--------+
思考空间 代码第17行对RAM的初始化是否可综合？...对列表搜索的目的是查找特定的元素，这些元素应该与指定的模式相匹配。此时，可用命令lsearch。该命令接收两个参数，第一个参数为列表，第二个参数为匹配模式。...该模式按照string match的命令规则进行搜索。 lsearch的返回值是列表中第一个与指定模式匹配的元素的索引。看一个案例，如下图所示。匹配模式为A*，故返回元素AFF对应的索引值3。...选项-not可实现对匹配结果取反，以下图所示案例为例。匹配模式为LUT*，-not就会使得lsearch的返回值为所有不与之匹配的元素。-not可以与-inline或-all联合使用。 ?
根据设计图，对此项目可能发生的工作量，进行预先判断。一般开新项目之前的会议上，每个人都要报一个预估的工期，这个工期就是根据这个预判来的。 那怎么预判呢？说难也难，说简单也简单。...说它简单，其实只是需要你根据设计图和交互文档，来推断出每一步的UI交互操作，都大概需要写多少代码，写多久，可能会有哪些问题，你需要多长时间能解决。然后把这个时间乘以2，就是你预判的时间了。 ?
最近因为有在准备替拉美最大电商平台Mercadolibre在国内招商，所以需要把商家提交的资料进行整理，达到给国外要求的目标格式。...统一标题 通过对应的替换关系进行一一替换 A. 建立标题对应表 ? B....如何在Power Query中批量修改标题？ 2. 调整列数 因为列名及列数需要保持和目标表格式一致，所以这里需要增加未显示的列以及去除不在目标表格式里的列。 A....去除非目标表列 Table.RemoveColumns(自定义1, List.Difference(Table.ColumnNames(自定义1),...如何使用Power BI对2019互联网趋势报告进行进一步的分析？——人口预测篇 ? 3.
对传统的非DFX设计进行调试时，一个重要环节是插入ILA（Integrated Logic Analyzer，集成逻辑分析仪）。可以采用如下图所示的两种方式。...在整个设计的顶层，对RM进行实例化时，这12个端口的端口映射为空，如下图所示，如果使用的是VHDL，端口映射内填写open。
1 问题 如何对图片进行卷积计算？...nn.Conv2d(in_channels=3,\ out_channels=16,kernel_size=3,\ stride=1,padding=1) (4) 建立全连接层然后对图片进行卷积计算...，然后对图片进行拉伸，再将拉伸后的图片交给全连接层，最后打印救过卷积计算的图片的尺寸 fc = nn.Linear(in_features=32*28*28,\ out_features=10)...= torch.flatten(x,1) # [128,32*28*28] out = fc(x) print(out.shape) 3 结语 这次实验我们更加深入的了解了torch的有趣之处，通过对图片进行卷积计算...，设置卷积计算的通道，设置卷积核尺寸大小，设置步长，设置补充，最后进行拉伸，得到最后的图片的尺寸，让我对卷积有了进一步的了解，对卷积的使用以及深度学习的魅力有了进一步的了解。
以后再需要该函数时，可以直接查表而不需要重新计算 1.3 高速缓存 最经常访问的数据，其访问开销应该使最小的 1.4 懒惰求值 除非需要，否则不对任何一项求值，这一策略可以避免对不必须的项求值 二，时间换空间法则...程序员应尽量用一些退出条件来模拟循环的其他退出条件 3.3 循环展开 循环展开可以减少修改循环下标的开销，对于避免管道延迟，减少分支以及增加指令级的并行性也都很有帮助 3.4 删除赋值 如果内循环中很多开销来自普通的赋值，通常可以通过重复代码并修改变量的使用来删除这些赋值...如果逻辑表达式的求值开销太大，就将其替换为开销较小的等价代数表达式 4.2 短路单调函数 如果我们想测试几个变量的单调非递减函数是否超过了某个特定的阈值，那么一旦达到这个阈值就不需要计算任何变量了 4.3 对测试条件重新排序...在组织逻辑测试的时候，应该将低开销的，经常成功的测试放在高开销的，很少成功的测试前面 4.4 预先计算逻辑函数 在比较小的有限阈上，可以用查表来取代逻辑函数 4.5 消除布尔变量 可以用if/else语句来取代对布尔变量...6.2 利用等价的代数表达式 如果表达式的求值开销太大，就将其替换为开销较小的等价代数表达式 6.3 消除公共子表达式 如果两次对同一个表达式求值时，其所有变量都没有任何改动，我们可以用下面的方法避免第二次求值
如果针对类的测试通过了，你就能确信对类所做的改进没有意外地破坏其原有的行为。1.各种断言的方法python在unittest.TestCase类中提供了很多断言方法。...如果该条件满足，你对程序行为的假设就得到了确认。你就可以确信其中没有错误。如果你认为应该满足的条件实际上并不满足，python经引发异常。下表描述了6个常用的断言方法。...进行上述修改存在风险，可能会影响AnonymousSurvey类的当前行为。例如，允许每位用户输入多个答案时，可能不小心出力单个答案的方式。...3.测试AnonymousSurvey类下面来编写一个测试，对AnonymousSurvey类的行为的一个方面进行验证：如果用户面对调查问题时只提供了一个答案，这个答案也能被存储后，使用方法assertIn...------------------------------------------------------Ran 2 tests in 0.000sOK前述做法的效果很好，但这些测试有些重复的地方。
2、资料说明 本篇文章将以新生儿的资料进行举例说明。目的是为了解特征与预测新生儿的体重（目标变数y）之间的关系。 资料下载｜|新生儿资料.csv列名说明 1\....部分相依图可以让资料科学家了解各个特征是如何影响预测的！ 4.2 结果解释 ? 从这张图可以理解新生儿头围与新生儿体重有一定的正向关系存在，并且可以了解到新生儿头围是如何影响新生儿体重的预测。...．优缺点汇整 优点： 1.容易计算生成 2.直观好理解 3.容易解释 缺点： 1.最多只能同时呈现两个特征与y的关系，因为超过三维的图根据现在的技术无法呈现。...不断重复第一个步骤直到所有样本皆完成该步骤。 最后绘制所有个体的单一特征变量与预测值之间的关系图。 5.2 结果解释 ?...红色代表特征越重要，贡献量越大，蓝色代表特征不重要，贡献量低 7 参考资料 XAI| 如何对集成树进行解释？ Python037-Partial Dependence Plots特征重要性.ipynb
上图表示一个 8×8 的原图，每个方格代表一个像素点；其中一个包含 X 的方格是一个 5×5 的卷积核，核半径等于 5/2 = 2； 进行卷积操作后，生成图像为上图中包含 Y 的方格，可以看出是一个 4...×4 的生成图； 通过比较观察可以发现，生成图比原图尺寸要小，为了保证生成图与原图保持尺寸大小一样，需要对原图进行边界补充，方法有如下四种： （1）补零填充； （2）镜像填充； （3）块填充；...int pix_value = 0;//用来累加每个位置的乘积 for (int kernel_y = 0;kernel_y对每一个点根据卷积模板进行卷积...for (int i = 1; i<inputImageHeigh - 1; i++) { for (int j = 1; j<inputImageWidth - 1; j++) { //对每一个点进行卷积...temp : 255;//如果结果大于255置255 result.at(i, j) = temp;//为结果矩阵对应位置赋值 } } //边界不进行修改 for (int
列中非字符行 B列中非日期行 C列中数值形式行(包括科学计数法的数值） D列中非整数行 删掉C列中大小在10%-90%范围之外的行 ” 其实本质上都是「数据筛选」的问题，先来模拟下数据 如上图所示，基本上都是根据数据类型进行数据筛选...至此我们就成功利用 pandas 根据 数据类型 进行筛选值。其实这些题都在「pandas进阶修炼300题」中有类似的存在。
数据库存取效率、存取流量，数据内容大小的统计、分析机制 以上是哪些内容应该作监控，至于如何作监控，无非是：尽可能详细、具体的统计出是哪些环节、哪个步骤、哪些系统占用了具体多少的系统资源。...我们分别统计单个玩家上下行各类型网络包单位时间内的包数量、包大小、某场景的玩家聚集数，发现问题后，通过两个方法优化流量：减 少收发包个数，减少单包大小； 在CPU使用率上，我们在帧轮询机制内和服务器运行的大循环内，对各主要系统进行...基本上，我们产品对于开发模型的选择思路都是选择自建，这是根据我们的实际情况作出来的： 1. 我需要短时间内对这些内容作到完全可控，我认为再好的第三方库，也没有自己写的知根知底； 2....方便以后对其进行灵活改造。 当然，这也并不就是所有新团队和新人都要选择的道路，看项目紧迫度、看团队成员的已有技术水平、看项目未来的用户规模等等。...----------------------------------------------------------- sodme开题已经十分精采的，其实对于产品和运营情况的监控远不止于些，细化来可以根据服务分层情况进行区分
在今天的这篇文章中我们来讲一下如何实现对 .pdf 或 .doc 文件的搜索。本解决方案使用于 Elasticsearch 5.0 以后的版本。...Elasticsearch 中的 ingest node 中进行处理。...最终，数据进行倒Elasticsearch 的 data node 中以便让我们进行搜索。 在下面的章节中，我们来逐步介绍如何实现。...所有这些文件类型都可以通过一个界面进行解析，从而使 Tika 对搜索引擎索引，内容分析，翻译等有用。 源字段必须是 base64 编码的二进制。...我们可以在网站 Base64 encoder 来进行转换。针对我们的情况，我们直接通过脚本的方法来进行操作： indexPdf.sh #!
将2015~2020的数据按照同样的操作进行处理，并将它们拼接成一张大表，最后将每一个title对应的表导出到csv，title写入到index.txt中。...不断将原有数据放入其中，然后到时候直接遍历keys，根据两个list构建pd，排序后导出。 更python的做法 朴素想法应该是够用的，但是不美观，不够pythonic，看着很别扭。...boolean index stackoverflow里有人提问如何将离散数据进行二分类，把小于和大于某个值的数据分到两个DataFrame中。...df.groupby('ColumnName')可以进行遍历，结果是一个(name,subDF)的二元组，name为分组的元素名称，subDF为分组后的DataFrame 对df.groupby('ColumnName
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