今天单位值班，有一些时间可以继续完成这篇连载文章。首先祝所有朋友新年快乐！感谢你们在这一年当中对我文章的关注和指点，来年我们共同继续努力！
(1) y=max(X):返回向量X的最大值存入y，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。
上图标记的一些解释： 1、原始数据只能隐藏 2、可删除，标题头可修改 自定义拆分数据如下图：
数据复制在企业信息化建设中是非常重要的一环，不管是建设数据仓库，还是搭建灾备系统，都需要确定数据复制策略。
首先，这是一个名为 Solution 的类定义，它实现了一个方法 maxAlternatingSum。该方法接受一个参数 nums，它是一个整数列表，并且返回一个整数作为结果。
创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验
遇到不知道的函数时，可以使用help 函数名来查看帮助 1 求矩阵A的最大值的函数有3种调用格式，分别是： max(A)：返回一个行向量，向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值。 [Y,U]=max(A)：返回行向量Y和U，Y向量记录A的每列的最大值，U向量记录每列最大值的行号。 max(A,[],dim)：dim取1或2。dim取1时，该函数和max(A)完全相同；dim取2时，该函数返回一个列向量，其第i个元素是A矩阵的第i行上的最大值。 求最小值的函数是min，其用法和max完全相同。
目标：查询得到每组的max（或者min等其他聚合函数）值，并且得到这个行的其他字段
本文案例有多重背景，其一便是上海VIP培训活动中，小伙伴当场拿出实际业务来希望实现作图，从开始到超预期的完美实现，共计20分钟。小伙伴可亲自见证在完全精通 PowerBI DAX 下，可以直接驱动作图实现原来无法完成的效果。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1]（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过。
一、数据类型介绍： （1）数据表由多个字段组成，每一个字段都指定了自己的数据类型，指定了数据类型后，也就决定了向字段插入数据的内容； （2）不同的数据类型也决定了MySQL在存储数据的时候使用的方式，以及在使用数据的时候选择什么运算符进行运算； （3）数值数据类型：TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE、DECIMAL （4）日期/时间数据：YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP （5）字符串数据类型：CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM、SET 二、数值类数据类型： （1）数值类数据类型主要用来存储数字，不同的数值类型提供不同的取值范围，可以存储的值范围越大，需要的存储空间也越大； （2）数值型分为：整数类型，浮点数类型，定点数类型；
Oracle数据库里的直方图使用了一种称为Bucket（桶）的方式来描述目标列的数据分布。Bucket（桶）是一个逻辑上的概念，相当于分组，每个Bucket就是一组，每个Bucket里会存储一个或多个目标列中的数据。Oracle会用两个维度来描述一个Bucket，这两个维度分别是ENDPOINT_NUMBER和ENDPOINT_VALUE，Oracle会将每个Bucket的这两个维度记录在数据字典基表SYS.HISTGRM$中。列的直方图的类型可以通过查询视图DBA_TAB_COL_STATISTICS的HISTOGRAM列来获取，一般情况下包含3类，NONE（没有直方图）、FREQUENCY（频率直方图，也叫等频直方图）、HEIGHT BALANCED（高度平衡直方图，也叫等高直方图）。在Oracle 12c中，又新增了两种类型的直方图，分别是顶级频率直方图（Top Frequency Histogram）和混合直方图（Hybrid Histogram），本书只讨论频率和高度平衡直方图。
导读：随着全球数据量的不断增长，越来越多的业务需要支撑高并发、高可用、可扩展、以及海量的数据存储，在这种情况下，适应各种场景的数据存储技术也不断的产生和发展。与此同时，各种数据库之间的同步与转化的需求也不断增多，数据集成成为大数据领域的热门方向，于是SeaTunnel应运而生。SeaTunnel是一个分布式、高性能、易扩展、易使用、用于海量数据（支持实时流式和离线批处理）同步和转化的数据集成平台，架构于Apache Spark和Apache Flink之上。本文主要介绍SeaTunnel 1.X在交管行业中的应用，以及其中如何实现从Oracle数据库把数据增量导入数仓这样一个具体的场景。
尽管表面拉普拉斯算法可能抵消的容积传导和对表面电位数据记录参考的不利影响，电生理学学科一直不愿采用这种方法进行数据分析。这种顾虑的原因是多方面的，往往涉及到对潜在转换性质的不熟悉、感知到的数学复杂性的威胁，以及对信号损失、密集电极排列需求或噪声敏感性的担忧。我们回顾了容积传导和允许任意选择脑电参考所引起的缺陷，以一种直观的方式描述了表面拉普拉斯变换的基本原理，并举例说明了常见参考模式（鼻子、连接乳突、平均）和用于频繁测量的EEG频谱（theta， alpha）以及标准ERP成分（如N1或P3）的表面拉普拉斯转换之间的差异。我们特别回顾了表面拉普拉斯算法普遍应用中的一些常见的局限，这些局限可以通过适当选择样条弹性参数和正则化常数进行球面样条内插来有效地解决。我们从实用主义的角度认为，这些局限不仅是没有根据的，而且一直使用表面电位对脑电图和ERP研究的进展构成了相当大的障碍。本文发表在International Journal of Psychophysiology杂志。
arrange函数按给定的列名进行排序，默认为升序排列，也可以对列名加desc()进行降序排序。
Hive优化器是使用Apache Calcite动态数据管理框架实现的，其中包含VolcanoPlanner基于成本优化器（CBO）和HelpPlaner基于规则的启发式优化器（RBO）优化器。根据用户HiveConf配置信息使用不同的优化器。
问题导读 1.什么是CBO,RBO? 2.什么是执行计划？ 3.什么是join，filter？ 4.事实表和维度表的区别？ Apache Spark 2.2最近装备了高级的基于成本的优化器框架用于收集
实际工程中发现，Python做for循环非常缓慢，因此转换成numpy再找效率高很多。numpy中有两种方式可以找最大值（最小值同理）的位置。
分组函数（函数的介绍和说明引用http://blog.csdn.net/rex90522/article/details/54910729）
MySQL数据类型 MySQL支持多种数据类型，主要有数值类型、日期/时间类型和字符串类型。 数值数据类型：包括整数类型TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT、浮点小数数据类型FLOAT和DOUBLE、定点小树类型DECIMAL。 日期/时间类型：包括YEAR、TIME、DATE、DATETIME和TIMESTAMP。 字符串类型：包括CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM和SET等。 1.1 整数类型 数值型数
本文是【统计师的Python日记】第5天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型； 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4天初步了解了Pandas这个库 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第4天：欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 今天将带来第5天的学习日记。 目录如下： 前言 一、描述性统计 1. 加总 2
本文是《SQL必知必会》一书的精华总结，帮助读者快速入门SQL或者MySQL，主要内容包含：
在上篇文章“Hive优化器原理与源码解析系列--统计信息选择性计算”中，讲到了基于成本优化器和基于规则优化器的区别，这里就不再赘述。基于成本优化器会根据RelSet（等价关系表达式集合，其中元素每个RelNode关系表达式又是SQL中如Select、From、Where、Group的以代数表达式的表现形式）选出综合成本最低的关系表达式，使用动态规划算法构建出成本最优执行计划。那么基于成本优化器CBO有哪些计算指标作为成本函数的输入，除了选择性Selectivity、基数Cardinality，排序信息Collation（排序字段，排序方向等）、是否分布式等物理属性收集之外，还有IO、记录数RowNums、内存Memory都计算在成本内。这些都会作为成本优化器成本函数的输入。此文主要在介绍成本函数估算指标-内存计算。
为了方便输入，程序应能处理任意行数和列数的数组，理论上数组的大小必须是一个常量，但在C99标准里，有一个变长数组，这种数组的大小是可以定义成变量的，但不可以初始化。并不是所有的编译器都支持C99标准的，例如vs2022就不支持，牛客网的编译系统就支持。如果你还没有学习过动态内存的话，我们可以通过这种方法来实现动态数组的功能。
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN，效果非常震撼，让你秒懂LLM工作原理。
数据查询 查询数据库表的内容（所有行和列） SELECT * FROM <表名>; 示例 📷 计算 SELECT <数学多项式>; 示例 📷 条件查询 SELECT * FROM <表名> WHERE <条件表达式>; 示例 📷 注意：对于条件表达式，可以用逻辑运算符（AND、OR、NOT）将多个条件同时进行匹配； 📷 📷 📷 对于三个及以上的条件，可以用小括号()进行条件运算； 📷 常用条件表达式 条件 表达式举例1 表达式举例2 说明 使用=判断相等 score = 90 nam
文章目录 Scala第四章节 章节目标 1. 流程控制结构 1.1 概述 1.2 分类 2. 顺序结构 2.1 概述 2.2 代码演示 2.3 思考题 3. 选择结构(if语句) 3.1 概述 3.2 分类 3.3 单分支 3.3.1 格式 3.3.2 执行流程 3.3.3 示例 3.4 双分支 3.4.1 格式 3.4.2 执行流程 3.4.3 示例 3.5 多分支 3.5.1 格式 3.5.2 执行流程 3.5.3 示例 3.6 注意事项 3.7 嵌套分支 3.8 扩展: 块表达式 4.
转载自https://blog.csdn.net/u011479200/article/details/78633382
排序函数，按照某（几）个指定的列按照升（降）序排列重新排列数据集，参数ascending = False，降序排列，ascending = True，升序排列；
题目链接 题目大意： 有两种车分别有4个轮子和6个轮子，现在只知道若干个车的轮子总数，想知道最少和最多有几辆车；
数据查询 查询数据库表的内容（所有行和列） SELECT * FROM <表名>; 示例 image 计算 SELECT <数学多项式>; 示例 image 条件查询 SELECT * FRO
答：N皇后是指在一个N*N的棋盘上放置N个皇后，使得每一个皇后都不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行，同一列或同一斜线上。
输了并不代表一无所有，你所经历的同样宝贵。如果你没有总结教训，只是沉浸在阴霾中，这样你就真的输了。
启动（START）监听是Oracle用户在操作系统下执行的命令，可以直接在LSNRCTL后加参数，也可以在该命令提示符后在进行操作。
“数据湖”、“湖仓一体”及“流批一体”等概念，是近年来大数据领域热度最高的词汇，在各大互联网公司掀起了一波波的热潮，各家公司纷纷推出了自己的技术方案，其中作为全链路数字化技术与服务提供商的袋鼠云，在探索数据湖架构的早期，就调研并选用了Iceberg作为基础框架，在落地过程中深度使用了Iceberg并进行了部分改造，在这个过程中，我们积累出了一些经验和探索实践，希望通过本篇文章与大家分享，也欢迎大家一起共同讨论。
我们都知道，MySQL中关于字符，有char和varchar两种常用的类型，可能在平时的使用过程中，大家不会去关心这两种类型的区别，只是会用就可以了，或者说看到过一些它们的区别，但是没有时间去测试，今天有时间了，我将这两种类型的具体情况实验一把，让大家直观感受下，纯属分享，大神请绕道。
分组中也可以加入筛选条件WHERE，不过这里一定要注意的是，执行顺序为：WHERE过滤→分组→聚合函数。牢记！
大家好，很高兴又和大家见面了，在上一篇中我们通过6道题练习咱们的编码能力，今天咱们继续来做几道题，话不多说，咱们开始今天的练习题。
使用select对列进行查询时，不仅可以直接以列的原始值作为结果，而且还可以将列值进行计算后所得值作为查询结果，即select子句可以查询表达式的值,表达式可由列名、常量及算术运算符组成。 查询结果计算列显示“无列名”,一般要给计算列加列标题。 其中：表达式中可以使用的运算符有：加+、减-、乘*、除/、取余%
随着技术的不断的发展，大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark，它们在分区策略方面有着一些相似之处，但也存在一些不同之处。
引言：本文学习整理自exceluser.com，非常好的一篇文章，特分享于此，供有兴趣的朋友参考。
出发时间相同，速度相同，所以它们会有撞再一起的风险，你要选择最少数量的火车，让它们不发车，使得不会发生火车相撞的情况。
所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序算法，就是如何使得记录按照要求排列的方法。
之前做的SQL审核工具不支持text类型的字段的，今天一个业务方问我为什么不支持text字段，大概给他讲了讲，后续发现可能还有些不完善的地方，这里总结一下text的用法，先来看看官方文档上对这个字段的解释：
良好的逻辑设计和物理设计是高性能的基石，在进行数据库设计时，我们应该要考虑到未来将会执行的查询语句，这就需要对各种因素进行权衡。本文将会聊一聊数据库（MySQL）设计中有关数据类型优化的一些内容。以下内容总结自《高性能 MysQL》。
大家好，这里是网络技术干货圈，今天给大家带来的是SQL命令列表，每条命令都会带有示例，对于sql初学者甚至小白来说无疑是个福音！
select 字段列表 from 表名列表 where 条件列表 group by 分组字段 having 分组之后的条件 order by 排序 limit 分页限定
1.FROM 执行笛卡尔积 FROM 才是 SQL 语句执行的第一步，并非 SELECT 。对FROM子句中的前两个表执行笛卡尔积(交叉联接），生成虚拟表VT1，获取不同数据源的数据集。
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