SQL根据排序规则(值的排序顺序)定义了比较操作。 如果两个值以完全相同的方式排序，则它们相等。 如果一个值排在第二个值之后，则该值大于另一个值。 字符串字段排序规则接受字段的默认排序规则。 IRIS默认排序规则不区分大小写。 因此，两个字符串字段值的比较或字符串字段值与字符串文字的比较(默认情况下)是不区分大小写的。 例如，如果Home_State字段值是两个字母的大写字符串:
--Chapter 3 使用联接和子查询来查询数据 --内容提要 go /* (一)、使用联接查询数据 1. 内联接 2. 外联接 3. 交叉联接 4. 等值联接 5. 自联接 */ go /* (二)、使用子查询查询数据 1. 使用比较运算符，IN和EXISTS关键字 2. 使用修改过的比较运算符 3. 使用聚合函数 4. 使用嵌套子查询 5. 使用关联子查询 6. APPLY运算符 */ go /* (三)、管理结
线性表元素的个数n（n≥0）定义为线性表的长度，当n=0时，称为空表。在非空表中的每个元素都有一个确定的位置，如a1是第一个元素，an是最后一个元素，ai是第i各元素，i称为数据元素ai在线性表中的位序。
今天下午有一个紧急需求，是辅助业务部门做一个紧急查询，既然说紧急查询，那么肯定业务上需要加急处理，那么很快就需要找到我们DBA来帮忙了。 需求的情况是，需要根据某一个用户的标识（比如手机号)来定位对应
自动迁移仅仅会创建表，缺少列和索引，并且不会改变现有列的类型或删除未使用的列以保护数据。
一、概念/类 描述 概念/类描述就是通过对某类对象关联数据的汇总，分析和比较，用汇总的简洁的精确的方式对此类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分为：特征性描述和区别性描述。 特征性描述：是指从与某类对象相关的一组数据中提取出关于这些对象的共同特征。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的同性。。 区别性描述：描述两个或者更多不同类对象之间的差异。生成区别性描述则涉及目标类和对比类中对象的共性。 数据特征的输出可以用多种形式提供：包括 饼图，条图，曲线，多维数据方和包括交叉表在
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析三大部分。
在数据分析中模型是非常有用和有效的工具和数据分析应用的场景，在建立模型的过程中，数据挖掘很多时候能够起到非常显著的作用。伴随着计算机科学的发展，模型也越来越向智能化和自动化发展。对数据分析而言，了解数据挖掘背后的思想，可以有助于建立更具稳定性的模型和更高效的模型。
上篇文章，我们基于『数据库』做了一个宏观上的介绍，你应当了解到数据库是在何种背景下，为了解决什么样的问题而诞生的，以及在具体实现下又可以划分哪些中类型。
主编推荐：通过言简意赅的语言把数据挖掘的原理、建模过程、数据分析和数据挖掘关系说的比较清楚，适合入门者了解相关概念。 正文如下： 在数据分析中,模型是非常有用和有效的工具和数据分析应用的场景,在建立模型的过程中,数据挖掘很多时候能够起到非常显著的作用。伴随着计算机科学的发展,模型也越来越向智能化和自动化发展。对数据分析而言,了解数据挖掘背后的思想,可以有助于建立更具稳定性的模型和更高效的模型。 数据挖掘前世今生 数据模型很多时候就是一个类似Y=f(X)的函数,这个函数贯穿了模型从构思到建立,从调试再到最
【数据库系统概述】 常用的数据库有MySql、oracle等。不同数据库都支持sql标准，并且不同数据库在sql标准的基础上进行了一些扩充。 对于数据库的学习包括：sql>过程、触发器等内容，其中重要程度如下： sql>过程、触发器等 oracle数据库： 1、oracle的开发部分，包含两个部分：sql+plsql编程 2、oracle管理部分，数据库配置和运行维护 【oracle简介】 oracle默认有sys和system两个用户，其中 sys： 超级管理员，拥有操作数据库的所有权限 syst
本关任务：已知顺序表L中的数据元素递增有序，数据元素类型为int。相关定义如下： #define LIST_INIT_SIZE 20 #define LISTINCREMENT 10 typedef int ElemType; typedef struct { ElemType *elem; int length; int listsize; } SqList; 试写一算法，将x插入到顺序表的适当位置上，以保持该表的有序性。 函数原型：int insert(SqList &L,ElemType x);
每个谓词包含一个或多个比较操作符，可以是符号，也可以是关键字子句。 SQL支持以下比较操作符:
jmeter中，接口自动化的关键在于参数关联。比如需要登录的接口，如何调用登录口令?一个增删改查的闭环，如何将接口参数上下传递?下面就以实际的例子来仔细说一说 1：登录接口 这里有一个实际的登录接口，
本次报道论文为发表于Nature Communications的Divide-and-conquer:machine-learning integrates mammalian and viral traits with network features to predict virus-mammal associations。该文章是英国利物浦大学的Maya Wardeh博士等人的研究成果：为预测病毒和哺乳动物宿主的关联，文中构建病毒、哺乳动物和网络三种视角，每个视角独立预测，以增强预测能力。
机器学习涉及大量的高数知识，对待高数不要怕，学习机器学习要指导其中的数学原理，不要沉溺于数据的具体推导公式而耽误整体的学习进度。
2022年1月19日，浙江大学医学院李晨老师团队在Frontiers in Pharmacology上发表文章。作者开发了DDIT（Drug Disease Interaction Type），这是一种用户友好的预测工具，可将多个临床表型整合到有条件的受限玻尔兹曼机（RBM）中，以鉴定药物-疾病关联（drug-disease associations，DDA）的不同表型，包括预测输入中尚不清楚的DDA。
作者介绍 杨江， 6年Oracle工作经验，4年Oracle数据库专业服务经验，擅长性能优化、性能问题诊断、故障排查、GOLDENGATE。 影响数据库性能的因素有很多，从大的方面可以分为硬件和软件。硬件包括CPU、内存、存储、网络设备等，软件方面包括操作系统版本、操作系统参数、数据库版本、数据库参数、数据库架构、运行的SQL代码等。 以上因素中，运行的SQL代码可单独归为一类，这部分内容多变，可控性较低，与业务强关联，动态影响，难以准确捕获，问题此消彼长难以根除。通过我们处理的故障类型统计，80%的性能问
初接触动态规划者，理解其思想精髓会存在一定的难度，本文将通过一个案例，抽丝剥茧般和大家聊聊动态规划。
日常销售报表，时间是非常重要的维度。前一文，我说明了如何不用公式，实现日期自动转换为年、季度、月、周等形式（点击文末阅读原文查看），以便进行业务分析。
索引也是一种排好序的数据结构，它记录了原数据的单个列或多个列，通过索引查询，程序不需要查所有记录，只需要先按照索引查到具体的数据，然后在根据索引记录的指针位置，找到对应的原始数据记录。举个例子来说，索引就好比是我们书本的目录，我们通过目录能够快速定位到我们想看指定章节的页数，如果我们不适用索引，会是什么情况呢？我们最大可能就是从头往后方，一页一页确认去找。
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
在“知识图谱之本体结构与语义解耦——基于OpenSPG的建模实践（上）”一文中，我们从实体关系设计和概念语义建模2种场景，讲解了基于SPG的知识建模的方法和案例。
这个函数大多数人都接触过，将一行数据转换成列数据，可以用于array和map类型的数据。
线性表是我们日常工作中最简单也是最常用的一种数据结构。 它有如下特点： 每个数据元素最多只能有一个直接前趋。 每个数据元素最多只能有一个直接后继。 只有第一个数据元素没有直接前趋。 只有最后一个数据元素没有直接后继。
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM），和回归、分类那些处理相互独立的样本数据的模型不同，它用于处理时间序列数据，即样本之间有时间序列关系的数据。从这一点来说，它和卡尔曼滤波算法很像。事实上，HMM和卡尔曼滤波的算法本质是一模一样的，只不过HMM要假设隐藏变量是离散的，而卡尔曼滤波假设隐藏变量是连续的。隐藏变量是HMM里的关键概念之一，可以理解为无法直接观测到的变量，即HMM中Hidden一词的含义；与之相对的是观测变量，即可以直接观测到的变量；HMM的能力在于能够根据给出的观测变量序列，估计对应的隐藏变量序列是什么，并对未来的观测变量做预测。
先来介绍一下这篇文章的特点:最主要的是每条命令后面添加了详细的解释,以及英文单词的意思,便于大家理解,我也没想到有生之年我会这么多单词,哈哈哈哈.还有就是有的命令后面gen了实例,方便理解,鬼知道我写这篇文章花了多久,希望对大家有所帮助,这就是对我最大的鼓励.(虽然检查了很多遍,但是内容实在是多,所以有错误的请大家指出.我会进行更改)
在1.0.6 版本迭代：Tapdata Cloud 版本上新！率先支持数据校验、类型映射等6大新功能中，我们了解到 Tapdata Cloud 已经支持多样化的校验手段：快速 count 校验、表全字段值校验和关联字段值校验，可增量式的差异化校验能力，用户可以快速精准地实现同步结果校验。
今天给大家介绍华中农业大学章文教授团队在Briefings in Bioinformatics上发表的文章“Predictingdrug–disease associationsthrough layer attention graph convolutional network”。确定药物与疾病的关联是药物开发过程中不可或缺的一部分，而发展高效、高精度的计算方法对预测药物与疾病的相关性具有重要意义。本文提出了一种名为LAGCN的新方法，该方法使用引入了注意力机制的图卷积网络用以预测药物-疾病关联。
机器学习算法的设计让它们从经验中学习，当它们获取越来越多的数据时，性能也会越来越高。每种算法都有自己学习和预测数据的思路。在本文中，我们将介绍一些机器学习算法的功能，以及在这些算法中实现的有助于它们学习的一些数学方程。
哈希算法：根据设定的哈希函数H（key）和处理冲突方法将一组关键字映象到一个有限的地址区间上的算法。也称为散列算法、杂凑算法。 哈希表：数据经过哈希算法之后得到的集合。这样关键字和数据在集合中的位置存在一定的关系，可以根据这种关系快速查询。 非哈希表：与哈希表相对应，集合中的 数据和其存放位置没任何关联关系的集合。
机器学习算法是这样设计的，它们从经验中学习，当它们获取越来越多的数据时，性能就会提高。每种算法都有自己学习和预测数据的方法。在本文中，我们将介绍一些机器学习算法的功能，以及在这些算法中实现的有助于学习过程的一些数学方程。
先来说说 ORM 是什么，不知道有没有不清楚这个概念的小伙伴，反正这里就一道科普一下算了。ORM 的全称是 Obejct Relational Mapping ，翻译过来就是 对象关系映射 ，再说得直白一点，就是用 面向对象 里的对象来 映射 数据库中的数据。我们在关系型数据库中，一行数据就可以看成是一个对象，整个表就可以看成是这个对象的列表。这就是非常简单地针对 ORM 的理解。
在尝试编写快速的查询之前,需要清楚一点,真正重要是响应时间。如果把查询看作是一个任务，那么他由一系列子任务组成，每个子任务都会消耗一定的时间。如果要优化查询，实际上要优化其子任务，要么消除其中一些子任务，要么减少子任务的执行的次数，要么让子任务运行得更快。
接收两个参数，key 和 reverse。key 可以指定为一个函数，根据该函数结果进行排序；reverse 指定为真值（True 或 False），指出是否按照相反的顺序进行排序。
假设我们有一张数据表 employee(员工表)，该表有三个字段（列）,分别是name、age 和address。假设表employee有上万行数据(这公司还真大），现在需要从这个表中查找出所有名字是‘ZhangSan’的雇员信息，你会快速的写出SQL语句：
线性表的顺序表示：用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素，这种表示也称为线性表的顺序存储结构或顺序映像。通常，称这种存储结构的线性表为顺序表（Sequential List）。
来源：EasyShu本文约11000字，建议阅读20分钟本文介绍了数据统计分析的16个基本概念。 一、描述统计 描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 集中趋势分析：集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少？是正偏分布还是负偏分布？ 离中趋势分析：离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差（协方差：用来
支持innodb, myisam, memory, MySQL5.5.5 以后默认innodb,不同存储引擎的表数据存取方式也不同
如先前所提到的，类图的目的是显示建模系统的类型。在大多数的 UML 模型中这些类型包括：
灰色系统的灰色主要是根据信息的透明程度来定义的，即在控制理论中常用黑色代表信息完全未知，白色代表信息完全明确，而灰色介于两者之间，即部分信息明确部分模糊的，所以灰色系统的研究对象是一些不确定性系统(非完全不确定)，它通过已知的信息进行对现实的确切推断、认识，是一个以灰色模糊朦胧集为基础、灰色关联空间为依据、灰色序列灰色模型为核心的理论体系。
索引依托于存储引擎的实现，因此，每种存储引擎的索引都不一定完全相同，并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。所有存储引擎支持每个表至少16个索引，总索引长度至少为256字节。大多数存储引擎有更高的额限制。
【机器学习 | 假设检验系列】假设检验系列—卡方检验（详细案例，数学公式原理推导），最常被忽视得假设检验确定不来看看？ 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
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