（1）日期格式化 由于在日期格式化中，我们会涉及到需要修改表中的日期数据，因此考虑用update语句。而修改表的具体操作会涉及到日期数据类型之间的转换，我们考虑用cast函数。...完单率=完成订单数/呼叫订单数 完成订单： 完成时间（finish_time）这一列中，值不等于‘1970’的数据数量为有效的完成订单数。...这涉及到计算两个日期之间的差值，《猴子 从零学会sql》里讲到对应单函数是timestampdiff。下图是这个函数的用法。...下图给出sql语句分析过程： 此时得到查询结果如下图 因为题目要求的是排序后的最大值（呼叫量最高的小时），可以用limit子句 来筛选出第一行数据。...（选做）如果要对表中乘客进行分类，你认为需要参考哪一些因素？ 我们可以从以下两个角度来考虑对用户分类。
导语：数据对比是日常工作中经常要做的事情，有时只是简单的1列，有时则是很多列，但无论要对比的数据有多少列，逆透视下来后，不就是都是一列了吗？当然，因为列多了，要处理的细节和步骤也自然会多一些。...关于表间一列数据的对比，我以前录过一个视频，想要复习一下的朋友可以直接看公众号文章《表间数据对比的两种解法》。...今天我们拓展一下，即表间多列数据同时对比，简单模拟示例数据如下： 最终实现的对比结果如下，即如果某一项数据两个表里一样，那么直接显示该数据项，如果不一样，则同时显示并做明显标记： 具体实现步骤如下：...4、追加合并表1和表2的处理结果为新的查询： 5、为方便后面将内容放在一起对比，将“值”列调整为文本类型（如果想做差值对比，这里不要改）： 6、对来源列进行透视，得到不同来源数据的并排显示： 7、将null...有的朋友可能会问，在使用Power Query的时候，经常有很多小细节需要注意的，这怎么可能都能想得到呢？ 其实，这些细节并不是提前就想到的，而是在有了基本的思路后，一边操作一边发现一边解决的。
因为他们是朋友，所以他们想交换一根糖果棒，这样交换后，他们都有相同的糖果总量。（一个人拥有的糖果总量是他们拥有的糖果棒大小的总和。）...示例： 输入：A = [1,1], B = [2,2] 输出：[1,2] 思路 使用哈希表实现 计算出A、B的和，并将A的数据保存到哈希表中。...得到它们之间的差值的一半sub，此时sub即为A与B需要交换值之间的差值。...遍历B中的数据，将B中的值b依次与sub相加，得到的值a与哈希表中的数据进行对比 如果哈希表中存在a，此时a、b即为需要交换的值。...空间复杂度：O(n)，其中 n 是序列 A 的长度。我们需要建立一个和序列 A 等大的哈希表。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 今天研究力扣的一道题死活写不出来对应的算法，没办法自己算法基础太差。...八皇后算法描述如下：在8×8格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法！...、红色线条经过的方格没有皇后 （不处于同一行） 3、紫色线条经过的方格没有皇后 （不处于同一斜线） 也就是说如果以黑色方块位置为参照原点：（0,0）坐标点，紫色和绿色两个线条分别是斜率为1和-1的两个函数....如果可以放置皇后，就继续探寻下一列中可以放置皇后的那个位置。...，比如[3,5]; 如此得到了一个规律，只要是相减之后得到差值=0,就说明就得到一个解。 得到一个新的解之后继续循环数组中的下一个数字，继续执行1,2,3步骤即可。
我们将每一个字母称为token，模型的不同token集合构成了它的词汇表： 这个表中，每个token都被分配了一个数字，它是token index。...我们将跳过softmax操作（稍后解释），只需说明每一行的归一化总和为1即可。 最后，我们就可以得出这一列（t=5）的输出向量。...一旦得到了一个指数化的值向量，就可以将每个值除以所有值的总和，从而确保所有值的和为1.0。由于所有指数化的值都是正的，那么最终的值将介于0.0和1.0之间，也就是为原始值提供了一个概率分布。...对于每一行，需要记录该行的最大值和经过移位与指数化处理后的值的总和。然后，为了得到相应的输出行，可以执行一系列操作：减去最大值，进行指数化处理，再除以总和。 那么，为什么叫「softmax」呢？...现在，每一列都得到了模型对词汇表中每个词所分配的概率。 在这个特定的模型中，它已经有效地学会了所有关于如何排序三个字母的问题的答案，因此给出的概率值，也很大概率会倾向于正确答案。
如果我的表中有10列，那么我可以通过对所有列求和来创建变量y。...在本例中，我将生成一个只有三列四行的小表。...表中的行将对应于变量y的不同实现。...例如，我对y的第一个实现称为y1，是表中10个不同列的总和。...我的第二个y实现是第二行和表中所有10列的总和。
进行测试2.1 所有数据可以加载到buffer pool中2.1.1 数据压缩率2.1.2 TPS相差值2.1.3 平均延迟差值 avg Latency (ms)2.1.4 99%延迟差值 99th percentile...背景信息 多年前我对InnoDB表压缩格式做了个简单的测试，得到的结论大概是： InnoDB采用compressed行格式后，OLTP整体性能大约为原来的1/10，压缩率约为50%。...随着MySQL 8.0.20的发布，我又重燃了对compressed行格式的兴趣，今日就此再做了个简单测试。 1....2.1 所有数据可以加载到buffer pool中 相应的sysbench参数如下： TBLCNT=50 #共50个表 DURING=900 #一次压测900秒（5分钟） ROWS=100000 #每个表...数值说明：这表示 未压缩格式 相对于 压缩格式的提升比例，例如上图中第一列的 71.11%，表示 在OLTP模式下，并发256线程压测时，未压缩行格式的TPS相对于压缩行格式增加71.11%，下同。
这种情况下，我们得到的就是 误差值 如果输出值 与我们期望的输出值不一致，那就有了误差。...我们用方差来衡量得到的输出值与我们期望的目标值之间的差距。通过平方的形式就可以去除负偏离值的影响，更加凸显那些偏离较大的偏差值（不管正负）。...对于我们例子中的两个权重值 和 ，我们需要找到这两个权重值相较于误差函数的梯度 还记得我们上面的公式 和 吗？...中，我们在输入层进行输入，在输出层得到结果。...接下来，我们通过对前一层的加权总和将网络向前传递到 J 层，如下 然后，我们将 J 层节点的值输入到 sigmoid 函数（，将 代入，得到 0.731）进行激活。
朴素解法 最终目的是让两个数组总和相等。 我们可以先分别求得两个数组总和为 和 。 即有数组总和 。 同时得数组目标总和 。 当前两个数组与目标总和的差值分别为 和 。...对于某个 而言，如果 能构成答案，那么 b 数组中必然存在大小为 的值，使得两者交换后，数组总和均为 。...int diff = 0; for (int i : a) diff += i; // 使用 cnt 统计 b 中的数的出现次数，同时计算 a 总和与 b 总和的差值...for (int i : b) { diff -= i; cnt[i]++; } // 计算出 a 中具体的替换差值是多少...为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码，我建立了相关的仓库：https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode。
但对于我们现在所讲的端到端的立体匹配来说，这种计算方法则存在下面两个不足之处： 它是离散的，只能得到整数型的视差值，而不能进行亚像素级别的视差估计 它是不可导的，很显然这种性质使得它无法参与到深度学习的反向传播过程...，从而阻碍了在端到端网络中的应用 很多学者都在想办法解决这两个问题，我们进行首先要看的就是所谓的soft argmin/argmax操作。...Soft argmin/argmax 我首次看到在立体匹配网络中引入soft argmin/argmax是在下面这篇论文中 作者们首先将代价立方体中的代价值取其相反数，然后进行soft max归一化然后得到归一化的概率值...然后取每个视差的总和d，通过其归一化概率进行加权 这个式子具体展开就是下面这样： 我们从这个式子可以看出，这里求出的视差d*不再是一个整数值，而是一个浮点数的、亚像素级别的视差值，而且这个式子明显是可导的...在双峰情况下，下图中真值是红色块对应的视差值，而加权平均后得到的是蓝色三角形对应的视差值，这显然不对。
我们称这些字母为一个标记，模型的不同标记集合构成了它的词汇表： 标记 A B C 索引 0 1 2 在这个表格中，每个标记都有一个数字，即标记索引。...我们在聚合层中计算并存储这些值，因为我们要将它们应用于列中的所有值。 最后，在得到归一化值后，我们将列中的每个元素乘以一个学习权重 (γ)，然后加上一个偏置 (β)，最终得到我们的归一化值。...我们对输入嵌入矩阵的每一列进行这种归一化操作，得到的结果就是归一化后的输入嵌入，并可将其传入自注意层。 Self Attention 自我关注层或许是变换器和 GPT 的核心。...我们将跳过软最大操作（稍后描述），只需说明每一行的归一化总和为 1 即可。 最后，我们就可以得到我们这一列（t = 5）的输出向量了。...现在，对于每一列，我们都有了模型分配给词汇表中每个词的概率。 在这个特定的模型中，它已经有效地学习了如何对三个字母进行排序这一问题的所有答案，因此概率在很大程度上倾向于正确答案。
算法题 分割数组的最大差值 描述 给定一个由若干整数组成的数组nums ，可以在数组内的任意位置进行分割，将该数组分割成两个非空子数组（即左数组和右数组），分别对子数组求和得到两个值，计算这两个值的差值...，请输出所有分割方案中，差值最大的值。...rightSum：初始化为数组总和，表示右数组的和。 maxDiff：初始化为0，用于存储最大的绝对差值。 遍历数组： 从数组的第一个元素开始，遍历到倒数第二个元素。...从rightSum中减去当前元素。 计算当前的绝对差值：Math.abs(leftSum - rightSum)。 如果当前的绝对差值大于maxDiff，则更新maxDiff为这个新的差值。...题解 解题思路如下： 数据读取：首先，我们需要从输入中获取两个关键参数：允许的平均失败率阈值以及记录失败率的数据数组。 构建累积和数组：为了高效计算任意子区间的失败率总和，我们构建一个累积和数组。
算法原理： 首先我们注意到，这道题要将数组分成两个部分，这两个部分是否相等，我们可以转化为分成一个部分，这个部分是数组总和的一半？...很显然是可以的，这样转换之后其实就已经是背包问题了，这个数组中的数就是物品，数组中的数就代表每个物品的价值，然后数组中的数的总和的一半就是这个背包的容量，问题就 转化为，我们是否可以从数组中挑出一些物品...初始化第一列，初始化为true。...+ 1)); //初始化dp表的第一列为true，因为如果和为零的话是有可能的。...，总和不超过j的，最大的和。
在这样的存储架构下， OceanBase 的数据压缩集中发生在 compaction 过程中 sstable 的写入时，数据的在线更新与压缩得到了解耦。批量落盘的特性使其采用更激进的压缩策略。...（字典编码/RLE 编码） 利用数据的值域压缩：差值编码等 差值编码也是常用的编码方法， OceanBase 中的差值编码分为数值差值编码和定长字符串差值编码。...通常情况下，列存数据库只会对数据在列内部进行编码，但在实际应用中有很多表除了同一列数据之间存在相似性，不同列的数据之间也可能有一定的关系，利用这种关系可以通过一列数据表示另外一列数据的部分信息。...缓存解码器 在 OceanBase 目前的数据解码实现中，每一列数据都需要初始化一个解码器对象来解析数据，构造解码器时会需要进行一些计算和内存分配，为了进一步减小访问编码数据时的 RT ，OceanBase...TPC-H 是对订单，交易场景的建模，对 TPC-H 模型中数据量比较大的两张表，即存储订单的 ORDERS 表和存储商品信息的 LINEITEM 表的压缩率进行统计。
前言 今天是我们讲解「动态规划专题」中的「背包问题」的第二十一篇。 今天将加餐/补充一道「01 背包」的题目。 另外，我在文章结尾处列举了我所整理的关于背包问题的相关题目。...，而是操作石子的差值。...如果不考虑「有放回」的操作的话，我们可以划分为两个石子堆（正号堆/负号堆）： 将每次操作中「重量较大」的石子放到「正号堆」，代表在这次操作中该石子重量在「最终运算结果」中应用 运算符 将每次操作中...目标和 类似，需要考虑正负号两边时，其实只需要考虑一边就可以了，使用总和 减去决策出来的结果，就能得到另外一边的结果。...同时，由于想要「计算表达式」结果绝对值，因此我们需要将石子划分为差值最小的两个堆。 其实就是对「计算表达式」中带 的数值提取公因数 ，进一步转换为两堆石子相减总和，绝对值最小。
在数据分析和机器学习中，方差常用于描述数据集的变异情况1.1 定义与计算方法 方差的计算方法如下：计算数据集的均值（平均值）计算每个数据点与均值的差值将这些差值平方将平方后的差值相加将总和除以数据点的数量方差的公式为...标准差与方差一样，反映了数据点与均值之间的偏离程度，但标准差的单位与数据本身一致，因此更容易解释和理解2.1 定义与计算方法 标准差的计算方法如下：计算数据集的均值（平均值）计算每个数据点与均值的差值将这些差值平方将平方后的差值相加将总和除以数据点的数量...，得到方差对方差取平方根，得到标准差标准差的公式为：2.2 实际应用 标准差广泛应用于各种领域。...协方差的值可以是正、负或零，具体取决于变量之间的关系3.1 定义与计算方法 协方差的计算方法如下：计算每个变量的均值（平均值）计算每个变量与其均值的差值将两个变量的差值乘积求和将和除以数据点的数量协方差的公式为...在机器学习中，协方差用于特征选择和数据预处理3.3 示例假设我们有两个变量的数据集：=[1,2,3,4,5]=[1,2,3,4,5] 和 =[2,4,6,8,10]4.
这三幅图景，是我看待推荐算法的三种视角。 视角一：矩阵视角 在脑中想象一个二维的表格，每一行代表一个用户，每一列代表一个物品，表格里的每一个点代表用户对物品的操作，这个操作可以是评分，点击，点赞。...用户对物品的评分等于相似用户对该物品评分的加权平均值，这就是user-base的协同过滤了。...度量用户之间的相似度，把矩阵的一行——对物品的评分向量作为该用户的表示向量，那么用户之间可以计算向量的距离，可以选择任何距离公式，如余弦距离，皮尔森距离。对于物品之间的相似度，换一个方向即可。...对于任何两个物品，可以计算它们的评分差值。具体来说，两个物品有一批共同的历史评分用户，也就是矩阵里两列有交集的行，每一行可以计算一个差值，将差值平均起来，作为两个物品的距离。...和上面的距离不同的，这个差值可以想象成物理中的位移，带着符号的。推荐时，某用户对于某个物品的评分，等于某用户对其他物品评分加上这个位移，再进行平均得到的平均评分。
---- 朴素解法 我们最终目的是让两个数组总和一样。...我们可以先分别求得两者数组总和为 aSum 和 bSum，可得两者数组总和 total = aSum + bSum，也可得数组目标总和为 target = total / 2，最终可得两者的具体差值分别为...我们知道 map/set/数组 都可以实现 查找，由于这里明确给出了两个数组中出现的数的范围，因此我使用数组进行计数。 同时优化了一下变量的使用，使用一个变量 diff 来计算最终的差异值。...a 的总和 int diff = 0; for (int i : a) diff += i; // 使用 cnt 统计 b 中的数的出现次数，同时计算...a 总和与 b 总和的差值 int[] cnt = new int[100009]; for (int i : b) { diff -= i;
Excel中，可以通过透视表轻易实现简单的分组运算。...而对于更加复杂的分组计算，“Pandas”模块中的“Crosstab”函数也能够帮助我们实现。...04 Sidetable函数 “Sidetable”可以被理解为是“Pandas”模块中的第三方的插件，它集合了制作透视表以及对数据集做统计分析等功能，让我们来实际操作一下吧 首先我们要下载安装这个“...例如上面的代码，显示的则是比方说当“Age”是“Middle”的时候，也就是中年群体，“AmountSpent”的总和，也就是花费的总和是762859元 06 Missing函数 “Sidetable”...例如“Gender”这一列中，总共有两个，也就是“unique”这一列所代表的值，其中“Female”占到的比重更大，有506个，而“Male”占到的比重更小一些，有494个
注：由于在线性代数中，矩阵乘法 ，所以对于表达式 ，严格地说，要把矢量（向量）看做一列的矩阵(而不是一行的矩阵)，才符合数学上的定义。...举例说明它们的不同之处： 的计算方法是： 的计算方法是： 计算公式 矩阵相乘是：用矩阵1的每一行和矩阵2的每一列的点积，得到一个矩阵。...期望值 在概率论和统计学中，一个离散性随机变量的期望值（或数学期望、或均值，亦简称期望，物理学中称为期待值）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和。...数学符号的含义和发音 image.png 参照 Bayes' theorem 希腊字母表(配读音) cs231n.github.io 矩阵乘法的本质是什么？...如有希望介绍的数学概念，请写到评论中，我有空会加上。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
