20200416 根据web界面定位数据库表的问题 针对现场出现一些问题，需要定位一下页面对应的数据库表的内容是否存在数据，方便排查错误，下面介绍两个方法。...第一个，主要是针对现场运行的系统，我们系统都已经集成好了log的输出，在查询的界面，进行相关的查询操作之后，即可通过log的输出，找到对应的数据库表的名字，这个是最为快捷的，但是可能会有不全面的位置。...[4694] 然后，根据地址找到对应的界面的源码 [4698] 再然后找到所有接口调用的位置： ../action/PVDisplayPageCfg ../action/EwisDatalist ...../action/PVDisplayPageCfg 然后根据这些action，通过struts-config.xml定位到对应的类，上述的几个都可以定位到对应的类，然后就可以直接查询对应的数据库表字段了，...DataType 类型panels，定位到根目录下的FDDBConfig文件，找到panels对应的数据库表的名字就行。
今天有一个需求，有一些学生成绩的数据，里面包含一些重复信息，需要从数组对象中过滤掉重复的数据。 例如，有一个包含学生成绩的数组，其中每个学生的成绩可能出现多次。...我们需要从这个数组中过滤掉重复的成绩，只保留每个学生最高的分数。 可以使用 Array.prototype.filter() 方法来过滤掉数组中的重复数据。...以下是过滤掉数组中的重复数据的示例： const numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3]; const uniqueNumbers = numbers.filter((number...我们还可以使用 Array.prototype.filter() 方法来根据更复杂的规则过滤掉数组中的重复数据。 例如，我们可以根据对象的某个属性来过滤掉重复的数据。...未经允许不得转载：Web前端开发资源网 » 根据规则过滤掉数组中的重复数据
C++中的基本数据类型定义没有最终的规定，由编译系统自行确定。...个bit位 一个比特位就是硬件中的一个逻辑单元 可以表示0 或者1 所以一个字节就是 00000000 一个字节最大值就是 11111111 换算成10进制就是 1+2+4+8+16+32+64+128...= 255 两个字节就是 00000000 00000000 最大值是 11111111 11111111 => 1+2+... 2^15 = 65535 这里另外需要考虑一个问题就是符号，如果将刚才的范围的第一个比特位用作符号表示的话...无符号，有符号 位数一致，无符号 绝对值大一倍（但没有负数） 基本关系： boolean = char < short <= int <= long <= float < double Bool实际上需要的是最少的...,只需要0,1但是最低的位数也是1字节 char也是1字节 255的范围用于表示基本英文字母和基础符号足够了 浮点数在计算机的表示方法 loat规格float共计32位，4字节由最高到最低位分别是第31
wxml: <view >{{ precent + '%'}}</view> <text >{{welfare_list.welfareDO.haveFor...
日常开发中，有时需要了解数据分布的一些特点，比如这个colllection里documents的平均大小、全部大小等，来调整程序的设计。...对于系统中已经存在大量数据的情况，这种提前分析数据分布模式的工作套路（最佳实践）可以帮助我们有的放矢的进行设计，避免不必要的过度设计或者进行更细致的设计。...如果想获得某个collection相关的各种存储统计信息，可以使用 collStats。...下面的命令可以显示 COLLECTION 中满足条件status=’active’，字段FIELD_A， FIELD_B的数据大小的quantile analysis。...实际使用时用自己的集合名、字段名以及过滤条件进行替换即可。 //最大的Top10和百分比分布。
MySQL LEFT JOIN 会读取左边数据表的全部数据，即便右边表无对应数据，RIGHT JOIN 和 LEFT JOIN 方向相反，其他完全一样，主要理解 LEFT JOIN，RIGHT JOIN...上面的 SQL 语句返回空，这里就出现了第一个问题，首先要明确一下是数据过滤是在 JOIN 之前过滤还是 JOIN 之后过滤的。...JOIN 之前过滤的，放到 on 子句中。 JOIN 之后过滤的，放到 where 子句中。...我们这里是在 JOIN 之前要先过滤单独设置 commisson 的 meta 数据，所以 wp_postmeta.meta_key = 'commission' 要放到 ON 子句中： SELECT...null 上面 SQL 可以返回商品信息和他分销比率，但是没有单独设置的分销比率的商品返回结果是 null，能否使用默认的分销比率代替 null 值呢？
=会过滤值为null的数据 在测试数据时忽然发现，使用如下的SQL是无法查询到对应column为null的数据的： 1 select * from test where name !...= 'Lewis'; 本意是想把表里name的值不为Lewis的所有数据都搜索出来，结果发现这样写无法把name的值为null的数据也包括进来。 上面的!...=换成也是一样的结果，这可能是因为在数据库里null是一个特殊值，有自己的判断标准，如果想要把null的数据也一起搜索出来，需要额外加上条件，如下： 1 select * from test where...null值的比较 这里另外说下SQL里null值的比较，任何与null值的比较结果，最后都会变成null，以PostgreSQL为例，如下： 1 2 3 4 select null !...另外有些函数是不支持null值作为输入参数的，比如count()或者sum()等。
这是一款名叫Metaforge的OSINT元数据分析工具，在该工具的帮助下，研究人员可根据标签来过滤数据，并生成动态数据分析报告。 什么是“元数据”？...简单来说，元数据就是一种跟数据有关的“信息“，这类信息来自于每一份特定文件中的标签数据，每一份文件中都包含了各种各样的数据标签都有各种不同的用途。...需要注意的是，元数据的作用非常大，而且用处也非常多，尤其是那些跟信息安全有关的数据域，广大研究人员可以利用这些信息来进行渗透测试或信息收集，例如文件的创建者身份以及当初制作文件所使用的软件信息等等。...Metaforge依赖组件 1、 必须使用类Unix操作系统（Arch、Debian和RHELLinux 发行版，以及macOS）； 2、 必须使用Python 3.5或更高版本； 3、 必须将所有需要分析的数据存放到...文件后即可查看Metaforge为你生成的动态数据分析报告： ?
src/eqtl_prepare_expression.py https://github.com/broadinstitute/pyqtl/blob/master/qtl/norm.py 为啥要做这个分位数标准化和反正则转换暂时不太理解...preprocessCore::normalize.quantiles 这个函数的输出是一致的 https://github.com/broadinstitute/pyqtl/blob/master/qtl...dupes[j] assert j == -1 return pd.DataFrame(M, index=df.index, columns=df.columns) 开头提到的论文里除了分位数标准化还做了反正则转换...remove potential batch effects and cconfounding factors），之前有一个困惑是直接用TPM值去计算混杂因素还是用标准化后的表达数据去计算这个混杂因素...https://github.com/broadinstitute/gtex-pipeline/tree/master/qtl 这个链接里有一些步骤，这里用的是标准化后的数据。
一、前言 我们经常会遇到需求，把集合里的某条不符合的给过滤掉，生成一个新的list集合。...需求：把list集合里的结束时间不为空的过滤出来，结束时间不为空的中在过滤结束时间是2021年1月1日之后的。...二、起步思考 开始我是接触过filter，今天的需求过滤两次，开始我是一个条件一个条件的过滤，后来发现可以两个filter一起使用。...01-01"; System.out.println("--------------------第一种----------------------"); // 第一次过滤...我们在面对多个过滤条件时，直接一起过滤就可以了。
它根据用户过去的行为推荐项目。下面我将详细介绍协同过滤。 协同过滤 如上所述，协同过滤（CF）根据用户过去的行为的推荐。...协同过滤类似于根据用户或项目之间的相似度，填充用户之前未见过或评估过的效用矩阵中的空白（单元）。在这里的“意见”有两种，明确的和隐含的。...这表明，根据相似用户的预计算矩阵可能导致性能不佳。为解决这个问题，我们可以应用基于项目的协同过滤....基于项目的协同过滤 基于项目的协同过滤不去衡量用户之间的相似性，而是根据它们与目标用户评价的项目的相似度来推荐项目。同理，相似度可以用皮尔森相关和余弦相似度来计算。...结论 我已经讨论了用于建立推荐系统的两种典型方法：协同过滤和奇异值分解。在接下来的文章中，我将继续讨论构建推荐系统的更高级的算法。
p=18984 最近我们被客户要求撰写关于分位数回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。 现在，分位数回归已被确立为重要的计量经济学工具。...与均值回归（OLS）不同，目标不是给定x的均值，而是给定x的一些分位数 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 您可以使用它来查找具有良好上升潜力的股票。...使用下图最好地理解分位数回归的用法： 绘制的是股票收益。蓝线是OLS拟合值，红线是分位数（80％和20％）拟合值。...---- 点击标题查阅往期内容 贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据 01 02 03 04 在上部面板中，您可以看到，当市场上涨时（X轴上的正值很高...点击标题查阅往期内容 matlab使用分位数随机森林（QRF）回归树检测异常值 贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据 分位数自回归QAR分析痛苦指数
n 个数据按数值大小排列，处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。...HLL 会先对数据进行哈希运算，然后根据哈希运算的结果中的位数做概率估算从而得到基数。有关 HLL 算法的细节可以阅读《Redis HyperLogLog 详解》一文。...它们表示了人们感兴趣的常用百分位数值，极端的百分位数在范围的两边，其他的一些处于中部。 具体的返回值如下图所示，我们可以看到最小延时在 75ms 左右，而最大延时差不多有 600ms。...对于少量数据，在内存中维护一个所有值的有序列表， 就可以计算各类百分位数，但是当有几十亿数据分布在几十个节点时，这类算法是不现实的。...MergingDigest用于数据集已经排序的场景，可以直接根据压缩比率计算质心数，而 AVLGroupTree 则需要使用 AVL 树来自信对数据根据其”接近程度“进行判断，然后计算质心数。
n 个数据按数值大小排列，处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。...cardinality 基于 HyperLogLog（HLL）算法实现， HLL 会先对数据进行哈希运算，然后根据哈希运算的结果中的位数做概率估算从而得到基数。...它们表示了人们感兴趣的常用百分位数值，极端的百分位数在范围的两边，其他的一些处于中部。具体的返回值如下图所示，我们可以看到最小延时在 75ms 左右，而最大延时差不多有 600ms。...对于少量数据，在内存中维护一个所有值的有序列表， 就可以计算各类百分位数，但是当有几十亿数据分布在几十个节点时，这类算法是不现实的。...MergingDigest 用于数据集已经排序的场景，可以直接根据压缩比率计算质心数，而 AVLGroupTree 则需要使用 AVL 树来自信对数据根据其”接近程度“进行判断，然后计算质心数。
1.数值型特征的描述性统计 数值型特征的描述性统计主要包括了计算数值型数据的完整情况、最小值、均值、中位数、最大值、四分位数、极差、标准差、方差、协方差和变异系数。 ...11 print(group.head()) #返回每组的前几个值 12 print(group.max()) #返回每组的最大值 13 print(group.mean()) #返回每组的均值...)) #返回每组的和 20 group2 = df['data1'].groupby([df['key1'],df['key2']]) #根据key1,key2分组 View Code 2....)) #返回每组的和 19 print(group.quantile(0.9)) #返回每组的分位数 20 group2 = df['data1'].groupby([df['key1'],df['...#返回每组的分位数 group2 = df['data1'].groupby([df['key1'],df['key2']]) #根据key1,key2分组 print(group.agg(np.mean
如何计算组内0.25分位数与0.75分位数？要求显示在同一张表上。...整合（Aggregation）分组计算统计量：输入的是每组数据，输出是每组的统计量，在列维度上是标量。...变换（Transformation）：即分组对每个单元的数据进行操作（如元素标准化）：输入的是每组数据，输出是每组数据经过某种规则变换后的数据,不改变数据的维度。...过滤（Filtration）：即按照某些规则筛选出一些组:输入的是每组数据，输出的是满足要求的组的所有数据。 问题6. 在带参数的多函数聚合时，有办法能够绕过wrap技巧实现同样功能吗？...若以开采深度的0.2\0.4\0.6\0.8分位数为分组依据，每一组中钻石颜色最多的是哪一种？该种颜色是组内平均而言单位重量最贵的吗？
引言 上一章我们教会大家如何从用户表单内正确地获取数据，可是没有讲，获取到的数据到底有啥用，或者说，有的用户提交的数据压根儿就没正经填，那些错乱无效的数据，如果直接放到数据库，纯粹是对数据库的污染。...所以本文就来说说应用程序最重要的一环，验证数据。...代码时间 获取数据的途径除了早前介绍的在路由地址内通过位置参数绑定的方式， 还有上一章介绍的表单提交的方式，还有一些比如在get请求内附加查询参数进行传送的， 不管形式是什么，我们需要将其统一口径，将其规划为规范的数据格式...，post方法用于接收表单来的数据，我们先实现get的控制器方法。...上面列出来的都是内置规则，简单介绍一下吧： required : 这个字段必填 unique : 数据库这个字段值必须唯一不重样 max : 这个字段最长125个字符 那么有的同学会立马提出疑问： 那个
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