大多数情况下，oracle数据库内置的查询优化策略还是很成功的，但偶尔也有犯2的时候，即使有索引，也会做全表扫描，可以参考以下语句的写法，强制让select语句使用索引 1 CREATE OR REPLACE...VIEW V_RES_CBA AS 2 SELECT /*+INDEX(SEG IDX_T_RES_ALLOSEG_ALLOID)*/ 3 ALLO.ALLOID AS RESID, 4...(ALLO.ALLOIND = 'S' AND 12 NVL(ALLO.SDATE, ALLO.ALLO_DATE) = DAYS.FDATE)) 13 UNION 14 SELECT...DAYS.FDATE <= ALLO.EDATE AND 25 INSTR(ALLO.WEEKDAY, DAYS.WEEKDAY) > 0) 26 AND NOT EXISTS (SELECT...and subQuery.ALLOTMENT = ALLO.ALLOTMENT) 30 ; 要点： 1、/*+INDEX(SEG IDX_T_RES_ALLOSEG_ALLOID)*/ 这里的/
很多时候，我们可能需要使用变量表中的列，例如： VAR vTable = FILTER( 'Order' , [Discount] 0 ) 这里定义了一个 vTable 表示订单中没有折扣的那些订单...如果希望使用基表中列，可以使用这样的语法： 表[列] 因此， VAR vResult = SUM( 'Order'[LineSellout] ) 是有效的正确语法，而 VAR vResult = SUM...如果希望使用非基表中的列，则不可以直接引用到，要结合具体的场景来选择合适的函数。...取出某列 如果想直接取出某列，也必须注意使用的方式，例如，错误的方式如下： VAR vList = VALUES( vTable[LineSellout] ) 这就是一个错误的语法，因为 vTable[...其次，要强调一个问题，或者一个思考，那就是： 既然 VALUES 和 DISTINCTCOUNT 都不能使用到诸如 vTable[LineSellout] 的列，那么，是不是存在某个场景，是无法实现表达的
问题描述 我拿到了一个维基百科的列表，其数据如下： datehour title views 2015-10-17 13:00:00 UTC Wikipedia:Text_of_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike...##解决方案 朴素想法 最朴素的想法就是遍历一遍原表的所有行，构建一个字典，字典的每个key是title，value是两个list。...于是我搜索了How to partition DataFrame by column value in pandas?...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。...groupby听着就很满足我的需求，它让我想起了SQL里面的同名功能。 df.groupby('ColumnName').groups可以显示所有的列中的元素。
金三银四求职季，我特地为大家汇总了涵盖Java基础、线程、并发编程及JVM等核心领域的面试题集，希望能为正在准备或即将参与面试的小伙伴们提供些许帮助。 以下是本文精心挑选的15道Redis面试题。...最近我给大家准备了一个关注领红包福利，欢迎大家加入我的技术交流群，一起抱团学习。一人走得更快，但是一群人才能走得更远。 2、为什么Redis单线程模型效率也能那么高？...4、Redis的数据结构是如何组织的? 为了实现从键到值的快速访问，Redis 使用了一个全局哈希表来保存所有键值对。 哈希表的最大好处很明显，可以用 O(1) 的时间复杂度来快速查找到键值对。...所以，引入多线程主要是为了并行处理网络IO，命令执行仍然是单线程的。 10、如何在100个亿URL中快速判断某URL是否存在？...这个问题可以移步至《面试官：如何在海量数据中快速检测某个数据》 11、什么是渐进式rehash？ 渐进式rehash是Redis中一种用于对hash表进行扩容和缩容的操作方法。
facerecognition的应用开发极为简单，只用几行 Python 命令行就可以轻松实现人脸识别应用，而且也提供了树莓派的支持。...虽然我们可以用virtualenv对Python环境进行隔离，但是对于一些系统级的依赖冲突就不好办了。在漫长构建中遇到依赖导致编译失败，让人非常有挫败感。...树莓派上部署人脸识别应用 得益于树莓派和Docker安装部署人脸识别开发环境非常简单： 1、在 Raspberry PI 3 安装最新的 Raspbian。...基于 examples/facereconraspberry_pi.py 我修改了一个面部识别应用供参考，其实现如下： # This is a demo of running face recognition...最后来晒一下我的树莓派3配置，除了Camera之外还加装了一个液晶显示屏，通过GPIO驱动，可以方便地通过编程来显示CPU/Memory/温度等各种信息。 ?
Q：由于工作太多太杂，导致经常忘记要做的事情，希望利用Excel工作表来定时提醒当前要进行的工作。也就是说，在到达某个时刻后，工作表中的文本框会自动显示该时刻应该做的工作。...如下面的图1和图2所示，图1为工作安排表，列A中为安排的工作，列B中为相应工作开始的时间；图2用于显示当前应进行的工作。 ? 图1：工作安排表。...列A中是工作安排，列B中是工作开始的时间，可根据需要修改和添加。 ? 图2：显示当前工作的界面。单击“显示”按钮后程序开始工作，当达到某时刻后，文本框中会显示当前应进行的工作。...lLastRow =Sheet3.Range("B65536").End(xlUp).Row ‘赋值时间所在列区域 Set rng =Sheet3.Range("B1:B" &...显示”按钮关联的子过程为“DisplayData”。
结合 numpy 我们也能轻易做到 ---- numpy 也有 case when 如果你学过我的 pandas 专栏，那么就一定会 numpy 的两个条件函数，这里我们只需要用 select 就可以轻易做到多条件分支...关于 np.select 详细讲解，可以查看专栏文章 那么，我们该如何自己写一个类似 janitor 的函数，方便以后重复使用？...---- 自己写一个也不难 首先，不管三七二十一，定义一个函数，把之前的 numpy 实现代码复制进去： 这里有几个问题： 参数有哪些 尽量不要直接修改数据源，现在我们是直接赋值一列到 df 里面 先加上参数...： 参数 df：总要传入数据吧 *conditions：分支条件的数量是无限的，所以需要使用 * ，表示不管你传入多少个参数，我都接下来，放进去 conditions 这个变量里面。...所以，conditions 是一个元组 col_name：新列的名字 现在再来看 np.select 是需要把所有的条件给放一起，但现在 conditions 是每隔一个位置才是分支条件，利用 python
优秀的代码可以让人在没有注释的情况下看懂并理解，好的编程习惯也是让所有必要的信息都在代码中展示出来。 ? 在编程理论中，有一个概念叫做“可以自我描述的源代码”，尤其是在那些有着较松的命名规则的环境下。...命名时要展现你意图 如何在代码中命名一直是一个问题，一些程序员总是用简化，短小或编码后的名字，使得只有他们自己才能看懂。...更糟糕的是，这里有一个无意义的bool型变量change，这是个描述动作的动词，但这里的bool值应该表示一种状态，所以这个变量应该用一个形容词来命名。...name”，你就可以知道这是当前类中的一个私有变量。...如果以后有另外的人（不仅是程序员，也许是测试人员）接触你的代码时，他能轻松的理解你与背景相关的代码。 所以，程序员首先应该考虑的是领域背景问题，之后才是如何得出解决方案。
我的空间（My Spaces） 添加任何你希望快速导航的空间到 我的空间（My Spaces）列表中。这个列表可以在主面板下找到和空间目录下找到。...希望将一个空间从我的空间中删除，取消选择空间边上的星号图标就可以了。 ? 为以后保存（Save for later） 如果你仅仅希望链接一些特定的页面和博客页面而不是整个空间的话。...@mentions 使用 @mentions 功能能够让你希望其他用户对这个内容进行评论或者修改，或者将一些任务指派给其他用户。这个功能称为提及（mentions）。提及用户的工作原理和标签是类似的。...如果你是通过 creating a task 来提及用户的，这些任务将会被指派给提及的用户，同时这些任务也能够让他们在他们的属性页中找到。...同时他们还可以通过提及你来让你知道他们的工作已经完成了。 https://www.cwiki.us/display/CONF6ZH/Organize+your+Space
大家好，我是皮皮。 一、前言 前几天在Python最强王者交流群【黑科技·鼓包】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。...请教一下PANDA库的问题：已知我有一个表格里有编号状态和名称的列，我想转换为右侧图示的表，df该怎么写啊？...，确实可以做出来，如下图所示： 而且里边还存在着部分等差数列的关系。...，如下图所示： 顺利地解决了粉丝的问题，喜得红包一个。...三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
这篇文章里，让我们尝试用最通俗易懂的方式-一家烘培店，向餐桌上的朋友和亲人解释技术相关的基本概念。既然是在餐桌上，身为吃货的我们，就用吃来解释这一切吧！ 先来聊聊公司背景 你的公司是一家烘焙店。...1、产品经理 你的任务是弄清楚面包店整体的经营策略，或者某种面包的烘焙策略，比方说烘焙时加什么香料，有什么特色，或者面包店应该提供什么新的东西。 到了开发产品时，你代表客户的声音。...你负责整合顾客反馈并提出新的想法（可能是新口味或全新的糕点种类），为了确保面包房的知名度达到你预期的规模和质量，你需要做出决策。...你不是面包师或厨师的管理者，你只管理面包店的烘焙食物：什么时候发售，推出它的目标是什么，它的目标受众是谁。...你还需要不断给团队提供信息，确保面包店的客源不会流失。 我如何工作？ APIs 烤箱上的刻度盘。 Cloud云 一个大型网络烤箱，可以帮助你快速地向世界各地提供商品。
1 主从读写分离 大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高查询数，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。...所以，一般把从库落后的时间作为一个重点DB指标，做监控和报警，正常时间在ms级，达到s级就要告警。 主从的延迟时间预警，那如何通过哪个数据库中的哪个指标来判别？...这个参数值是通过比较sql_thread执行的event的timestamp和io_thread复制好的 event的timestamp(简写为ts)进行比较，而得到的这么一个差值。...3 如何访问DB 使用主从复制将数据复制到多个节点，也实现了DB的读写分离，这时，对DB的使用也发生了变化： 以前只需使用一个DB地址 现在需使用一个主库地址，多个从库地址，且需区分写入操作和查询操作，...互联网项目，一般优先考虑性能而非数据的强一致性 主从的延迟 会导致很多诡异的读取不到数据的问题 很多实际案例： Redis通过主从复制实现读写分离 Elasticsearch中存储的索引分片也可被复制到多个节点
大部分互联网业务都是读多写少，因此优先考虑DB如何支撑更高并发查询，首先就需要区分读、写流量，这才方便针对读流量单独扩展，即主从读写分离。...所以，一般把从库落后的时间作为一个重点DB指标，做监控和报警，正常时间在ms级，达到s级就要告警。 主从的延迟时间预警，那如何通过哪个数据库中的哪个指标来判别？...这个参数值是通过比较sql_thread执行的event的timestamp和io_thread复制好的 event的timestamp(简写为ts)进行比较，而得到的这么一个差值。...3 如何访问DB 使用主从复制将数据复制到多个节点，也实现了DB的读写分离，这时，对DB的使用也发生了变化： 以前只需使用一个DB地址 现在需使用一个主库地址，多个从库地址，且需区分写入操作和查询操作，...互联网项目，一般优先考虑性能而非数据的强一致性 主从的延迟 会导致很多诡异的读取不到数据的问题 很多实际案例： Redis通过主从复制实现读写分离 Elasticsearch中存储的索引分片也可被复制到多个节点
下面将数据转化为 Numpy 数组，训练一个机器学习模型。注意要把目标变量分离出来（本来 imcome 是一列的，现在经过虚拟变量处理以后变成了两列）。...同时，注意：pandas 中的列索引是包括范围的结尾的，Numpy 的切片是不包括范围的结尾的。...为了解决这个问题，你可以使用 scikit-learn 的 OneHotEncoder，指定哪些变量是连续的、哪些变量是离散的，你也可以将数据框中的数值列转换为字符串。...如何判断每个特征的作用程度：（监督方法） 单变量统计 考虑单个变量（特征）与目标值之间是否存在统计显著性，然后选择具有最高置信度的特征。...PS:特征工程涉及的知识点比较多，不可能在本文叙述完整，有需要的同学可以参考《Python机器学习基础教程》一书，谢谢支持！ ---- 您的关注和点赞是对我最大的支持！
其实我也遇到过相同的情况，和面试官说如何通过搜索引擎解决这些坑的吧不太好，让面试官认为你只是一个API Caller，但是又没有什么值得一谈的项目难点 我的建议是，如果没有什么可以深聊的技术难点，不妨在日常开发过程中...,从而达到了模板和配置项解耦的目的 交互复杂的表头列的解决方式 对于一些需要特别处理的表头列的数据，我在组件内部利用插槽和作用域插槽，通过插槽定义表头列的插入位置，再通过作用域插槽将信息返回给父组件，在父组件中定义如何显示...可以看到具名插槽的名字也是通过配置项传入的,并且作用域插槽将整个表单内部的数据通过scope传给父组件,在复杂的业务场景,无法通过配置项解决问题的时候,通过插槽和作用域插槽让父组件去决定如何去处理数据...component实现就有些困难，这里我将含有子节点的组件（下拉框/单选框/复选框）又进行了一层封装，消除了子节点，让所有属性都在component这一层配置 自定义select组件 ?...这样以来只要在配置项中声明一个options属性，通过component标签将组件转为自定义的select组件，让options属性就会变为select组件的属性，这样在自定义的select组件内部可以通过
其实我也遇到过相同的情况，和面试官说如何通过搜索引擎解决这些坑的吧不太好，让面试官认为你只是一个API Caller，但是又没有什么值得一谈的项目难点 我的建议是，如果没有什么可以深聊的技术难点，不妨在日常开发过程中...，试着封装几个常用的组件，同时尝试分析项目的性能瓶颈，寻找一些优化的方案，同样也能让面试官对你有一个整体的了解 在这篇文章中，我会分享在我目前公司的项目里，是如何在满足业务需求的基础上，让整个系统焕然一新的过程...这里我从以下4个方面分享一下我在项目中是如何改善系统的性能，让系统"步履如飞"的 网络请求相关 构建相关 静态资源优化 编码相关 网络请求相关 这部分旨在实现需求的前提下尽量减少http请求的开销，或者减少响应时间...，如何尽可能的减少白屏对用户的影响，目前我选择的是在html模版中，注入一个loading动画，这里我拿D2-Admin中的loading动画举例 <!...源代码 部分优化的方案放在我的github上,有兴趣可以看看 源码地址 下篇在这里: 我是如何让公司后台管理系统焕然一新的（下）-封装组件 参考资料 vue-element-admin D2 Admin
作者：Cheever 编译：1+1=6 今天公众号给大家好好讲讲基于Pandas和NumPy，如何高速进行数据处理！ 1 向量化 1000倍的速度听起来很夸张。Python并不以速度著称。...看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...如果我们在Series添加了.values ，它的作用是返回一个NumPy数组，里面是我的级数中的数据。...使用.apply执行基本的Python是更快的选择。 一般来说，我们还建议你使用str方法来避免循环，但是如果你的速度变慢了，这会让你很痛苦，试试循环是否能帮你节省一些时间。...为了解决这个问题，我们对Pandas中的一个series使用.shift()将前一行移到相同的级别。一旦它们被转移到相同的级别，我就可以使用np.select()执行相同的条件向量化方法了！
Randy编写这本指南，让SAS用户熟悉Python和Python的各种科学计算工具。...SAS中数组主要用于迭代处理如变量。SAS/IML更接近的模拟NumPy数组。但SAS/IML 在这些示例的范围之外。 ? 一个Series可以有一个索引标签列表。 ?...对比上面单元格中的Python程序，使用SAS计算数组元素的平均值如下。SAS排除缺失值，并且利用剩余数组元素来计算平均值。 ? 缺失值的识别 回到DataFrame，我们需要分析所有列的缺失值。...通过将.sum()方法链接到.isnull()方法，它会生成每个列的缺失值的计数。 ? 为了识别缺失值，下面的SAS示例使用PROC格式来填充缺失和非缺失值。...PROC SQL SELECT INTO子句将变量col6的计算平均值存储到宏变量&col6_mean中。
本系列文章将介绍——使用了真实世界数据集的机器学习项目的完整解决方案，让你了解所有碎片是如何拼接在一起的。 我们将按照一般机器学习的工作流程逐步进行： 1. 数据清理和格式化 2....所以在上文我解释——这是纽约法律要求的，所有具有一定规模的建筑物报告其能源使用情况。 关于列的更多搜索内容在这里。...我们可以按类别对密度图进行着色，以查看分类变量如何改变分布。...相关系数的几个值如下所示： ? 虽然相关系数无法捕捉非线性关系，但它是开始计算变量如何相关的好方法。...要查看变量之间的交互，我们查找行与列相交的位置。
选自Medium 作者：Zaid Alyafeai 机器之心编译 参与：Geek AI、路 本文创建了一个简单的工具来识别手绘图像，并且输出当前图像的名称。...pli=1）上以 NumPy 数组的形式获得，数组的大小为 [N, 784]，其中 N 为某类图像的数量。...你可以在 GitHub 上创建一个 apache 服务器或者托管网页，就像我在我的项目中所做的那样（https://github.com/zaidalyafeai/zaidalyafeai.github.io...dpi 变量被用于根据屏幕像素的密度对裁剪出的画布进行拉伸。...所有的手绘图像都是我用鼠标画的，用笔绘制的话应该会得到更高的准确率。 ?
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