背景 App检查更新功能，每次进行功能迭代准备上线时，在后台配置一个新的版本号并上传最新的apk，然后在App点击检查更新时返回最新的版本号。 版本号是非空字符串并且只包含数字和 . 字符。...方案一 对版本号进行两两比较，判断其大小，得出最高版本。 版本号的特点，假设版本号段数不固定，可能是三段，也可能是四段。每一段的数字位数也不固定，总之从高位往低位判断，数字大的版本号大。...(v2); // 如果当前段版本号相同，则继续比较下一段，若当前段能判断出版本高低则直接返回 if (compare !...，每次打完包时会标注此包对外发布的版本号，还有一个版本编码（数字类型）随着版本号的增加此数字也是递增的。...我们在选取最高版本的时候，直接查数据库select max(version_numer) from app_version;就可以直接得到最大的版本了。
索引 Join 索引 Time Analytic 索引 三行列存储比较 基于行的储存 基于列的存储 四列存储数据查询中的连接策略选择方法 引言 相关工作 定义 连接策略选择方法 简单下推规则 动态优化树...根据左列的筛选条件进行分区, 并建立该分区的索引, 重新存储为M(crackermap)。由于基列一样, 使用位图向量之间的位与来连接列[6]。...此方法在第一次查询的时候需要消耗大量的内存, 对列进行范围的划分以及索引的建立。在以后的查询中, 如果基于该列的谓词发生变化, 需重新划分范围并修改索引。...本文根据关系代数表达式的下推规则来执行不同空间的谓词下推; 并使用列的级联规则合并同列选择谓词[12]; 最后处理列间的连接谓词。...如图 4 所示, 当查找到C3 列的选择节点f3 是拥有索引的最小ff 节点, 且F2 仅是rowid 相等的连接条件时, 新建N_node 节点, 并通过1～4 步修改树的执行顺序, 删除虚线节点。
3、如何选择合适的列建立索引 1、在where从句，group by从句，order by从句，on从句中的列添加索引 2、索引字段越小越好（因为数据库数据存储单位是以“页”为单位的，数据存储的越多，...IO也会越大） 3、离散度大的列放到联合索引的前面 例子： select * from payment where staff_id =2 and customer_id =584; 注意:是index...B、分别查看这两个字段中不同的id的数量，数量越多，则表明离散程度越大：因此可以通过下图看出：customer_id 离散程度大。 ?...2、利用索引中的附加列，您可以缩小搜索的范围，但使用一个具有两列的索引 不同于使用两个单独的索引。...所以说创建复合索引时，应该仔细考虑列的顺序。对索引中的所有列执行搜索或仅对前几列执行搜索时，复合索引非常有用；仅对后面的任意列执行搜索时，复合索引则没有用处。
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。...通常，基于包装器的方法是最有效的，因为它们可以提取特征之间的相关性和依赖性。另一方面，它们更容易过拟合。为了避免这种问题并充分利用基于包装器的技术，我们需要做的就是采用一些简单而强大的技巧。...在每次迭代中，扩展版本由原始数据与水平连接的混洗列的副本组成。我们只维护在每次迭代中的特征： 比最好的随机排序特征具有更高的重要性； 比随机因素（使用二项式分布）好于预期。...我们选择了一个银行客户数据集，我们尝试预测客户是否很快就会流失。在开始之前，我们将一些由简单噪声构成的随机列添加到数据集中。我们这样做是为了了解我们的模型如何计算特征重要性。...它通常选择与 CustomerId 相关的随机预测变量。SHAP + RFE 最好不要选择无用的特征，但同时承认一些错误的选择。 作为最后一步，我们重复相同的过程，但使用 Boruta。 ?
当我们执行一项监督任务时，我们面临的问题是在我们的机器学习管道中加入适当的特征选择。只需在网上搜索，我们就可以访问讨论特征选择过程的各种来源和内容。 总而言之，有不同的方法来进行特征选择。...通常，基于包装器的方法是最有效的，因为它们可以提取特征之间的相关性和依赖性。另一方面，它们更容易过拟合。为了避免这种问题并充分利用基于包装器的技术，我们需要做的就是采用一些简单而强大的技巧。...在每次迭代中，扩展版本由原始数据与水平连接的混洗列的副本组成。我们只维护在每次迭代中的特征： 比最好的随机排序特征具有更高的重要性； 比随机因素（使用二项式分布）好于预期。...我们选择了一个银行客户数据集，我们尝试预测客户是否很快就会流失。在开始之前，我们将一些由简单噪声构成的随机列添加到数据集中。我们这样做是为了了解我们的模型如何计算特征重要性。...它通常选择与 CustomerId 相关的随机预测变量。SHAP + RFE 最好不要选择无用的特征，但同时承认一些错误的选择。 作为最后一步，我们重复相同的过程，但使用 Boruta。
由于它是开源的，新的模型和算法也更新很快，并且网上有很多说明文档，是个蛮划算的选择。 （3）Python：最早是一个开源脚本语言，近几年使用率大增。...客服支持和社区资源 对于每一个方面，作者都给出了一个评分（1分最低、5分最高）。 1. 成本 SAS是商业软件，对于大部分分析师个人来说，是根本买不起的！但是SAS在机构或公司中拥有最高的市场份额。...工作前景 全球而言，SAS仍然是公司和机构中使用最多的工具，尤其是大型公司。而R/ Python更多是初创公司的选择，或者是一些想要节约成本的公司。...尽管和SAS的无缝集成相比差距还很远，但道路已经开启。 结论 行业日新月异，现在说谁输谁赢还太早，根据你自己的情况（职业阶段、财务情况等），选择合适自己的。...这里有几个小建议： 如果你是数据分析行业里的新人，我会建议你首先使用SAS，它非常好学，并且市场占有率最高。
请避免在新的开发工作中使用该功能，并着手修改当前还在使用该功能的应用程序。...阐明所讨论的是本地管道还是网络管道也很重要。如果服务器应用程序在运行 SQL Server 实例的计算机的本地运行，则可以选择本地 Named Pipes 协议。...而当网络速度不成问题时，Named Pipes 则是更好的选择，因为其功能更强、更易于使用并具有更多的配置选项。 启用协议 该协议必须在客户端和服务器上都启用才能正常工作。...以前使用这些协议连接的客户端必须选择其他协议才能连接到 SQL Server。 有关如何配置协议和连接到数据库引擎的简短教程，请参阅教程：数据库引擎入门。...它一般用于局域网中，因为它要求客户端必须具有访问服务器资源的权限。 要解释这个问题，我还是摘录微软官方的资料比较好(见上面“SQL Server中网络协议”) 2. 为什么用命名管道？
发信人: RunningOn (挥着翅膀的男孩), 信区: Python 标 题: python IDE比较与推荐 我先给一个初步的表格吧，大家如果有什么意见，或有补充，欢迎提出。...语法检查：从好用到不好用分别为“自动”(写完一行查一行)，“存盘时”(存盘时自动检查，也可以在菜单里手动选择检查)，“手动”(在菜单里选择检查)，“无”(没有语法检查功能) 开源：分为开源，共享(提供免费试用...Boa Constructor: 比起SPE和Ulipad，BOA的编辑功能相当单薄，自动补全与智能感知都要手动，而且没有自动语法检查，但调试器比较好用。...现在Linux已经比较好用了，不会vim/emacs也不是什么大不了的事了，特别是后者。推荐度★★★。...一方面因为Eric已经相当不错，另一方面——其实也没其它比较好的选择了。 如果你要用其它图形库写GUI程序，那么用哪个IDE都差不多，所以请参照1和2。
比较了CART、Optimal Trees、XGBoost和SHAP正确识别相关特征子集的能力。 无论使用原生特征重要性方法还是SHAP、 XGBoost都不能清晰地区分相关和不相关的特征。...这也是最常用的特征选择方法之一。 特征选择的重要性并不需要过多描述，因此由模型计算出的重要性分数能否反映实际情况是至关重要的。...不足之处：任何特征选择的方法只有在它也是准确的时候才有用。 CART树特征选择的优缺点 基于树的模型是机器学习中最常用的方法之一，因为它们的能力和可解释性。...由于特征的选择很可能会偏向那些具有大量唯一值的特征，而贪婪算法可能导致在树根附近的被用于分割数据的特征选择错误，而这些特征往往是最重要的。...SHAP SHAP是一种最新的方法，它统一了许多早期的方法，旨在解决集成树模型中的偏倚问题，并使用博弈论方法来理解和解释每个特性是如何驱动最终预测的。
本文将深入比较这两种配置文件的特点、优势和适用场景，帮助你更好地选择适合你项目的配置文件格式。 YAML配置文件 1....如果你的项目是纯粹的Java项目，Properties可能是一个不错的选择。 如何选择？...在选择配置文件格式时，需要考虑以下因素： 项目规模 如果你的项目比较庞大，配置项多且复杂，那么YAML可能更适合，因为它可以更清晰地表示多层次的配置信息。...语言支持 如果你的项目涉及多种编程语言，希望在不同语言中共享配置文件，那么YAML是一个更通用的选择。...无论你选择哪种格式，重要的是保持一致性，良好的文档和注释，以确保配置信息的可维护性和可读性。希望本文能够帮助你更好地选择适合你项目的配置文件格式，提高开发效率和可维护性。
1、Oracle Sharding与Microsoft Azure弹性数据库的比较 Microsoft提供了一个分片式数据库架构，具有与Oracle Sharding相同的许多目标，其产品是仅限云上部署的...Oracle Sharding与Microsoft Azure相比有很多优势： Microsoft Azure将碎片作为外部表并对其协调器节点执行所有查询处理来处理多碎片查询。...这种设计导致系统难以扩展并且需要在分片和协调器节点之间进行大量的网络数据移动。相比之下，Oracle Sharding多分片查询被下推到每个分片，从而提高性能并减少网络上传输的数据量。...2、Oracle Sharding与NoSQL数据存储的比较 NoSQL数据存储无法提供应用程序透明的可伸缩性，但Oracle可以为使用Oracle RAC和Active Data Guard的任何应用程序执行此操作...3、Oracle Sharding和Oracle NoSQL使用场景的选择 评估简单键值的客户NoSQL数据存储架构选择： 选择Oracle Sharding，如果他们在Oracle企业版和一组全面的功能的组合中看到价值
在执行同一容器里的两列或者多列，不定高自动对齐的时候，最好的办法是使用JS。 下边这个方法虽然没使用JS完成了，但是后遗症比较多，不推荐使用。 仅仅是明白就好了。偶尔在不复杂的页面里可以用用。 <!
选择数据epoch并绘制数据平均值 为了比较一个被试两种条件下的ERP，需要首先为两种条件各创建时间段的dataset。在本实验中，一半的目标刺激呈现在位置1，一半的目标刺激呈现在位置2。...在position旁边的文本框中输入"1",这将选择目标出现在位置1的所有epoch。...另一个选择数据集的方式:Edit > Select data,如下[下面的示例将选择时间范围为-500毫秒至1000毫秒的数据子时期. 此外, 它将删除数据集纪元2、3和4，并完全删除通道31.]...点击"OK"后出现如下界面： 在上面界面上点击电极位置FPz上的迹线，可以弹出下图， Comparing ERPs in Two Conditions 比较两种条件下的ERPs 具体操作：Plot...> Sum/Compare ERPs，在弹出的pop_comperp.m窗口的顶部文本输入框，输入要比较的数据集的索引，单击平均值中的所有框，在低通频率中输入30，在 双击界面上的通道(双击FPz)
选择数据epoch并绘制数据平均值 为了比较一个被试两种条件下的ERP，需要首先为两种条件各创建时间段的dataset。在本实验中，一半的目标刺激呈现在位置1，一半的目标刺激呈现在位置2。...在position旁边的文本框中输入"1",这将选择目标出现在位置1的所有epoch。 ?...另一个选择数据集的方式:Edit > Select data,如下[下面的示例将选择时间范围为-500毫秒至1000毫秒的数据子时期....此外, 它将删除数据集纪元2、3和4，并完全删除通道31.] ?...，输入要比较的数据集的索引，单击平均值中的所有框，在低通频率中输入30，在 ?
python读取txt文件并取其某一列数据的示例 菜鸟笔记 首先读取的txt文件如下： AAAAF110 0003E818 0003E1FC 0003E770 0003FFFC 90 AAAAF110...: print(i) 输出结果为： [‘0003E1FC’] [‘0003E208’] [‘0003E204’] [‘0003E208’] [‘0003E1FC’] 以上这篇python读取txt文件并取其某一列数据的示例就是小编分享给大家的全部内容了...,改变了列的类型 第三:查看列类型 print(data.dtypes) 第四:方法一 本文实例讲述了python读取json文件并将数据插入到mongodb的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下...,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 最近自学Python的进度比较慢,工作之余断断续续的看着效率比较低,看来还是要狠下心来每天进步一点点....‘F:\HeadFirs 本文以实例形式讲述了Python实现抓取网页并解析的功能.主要解析问答与百度的首页.分享给大家供大家参考之用.
CSS并集选择器的介绍 1、给所有选择器选中的标签设置属性。 格式： 选择器1,选择器2{ 属性:值; } 2、并集选择器必须使用,来连接。...选择器可以使用标签名称/id名称/class名称。 实例 并集选择器 /* 并集选择器的用法...p标签 这是第二个div 这是p标签 这是第三div 这是p标签 以上就是CSS并集选择器的介绍
一、前言 前几天在Python星耀交流群有个叫【在下不才】的粉丝问了一个Pandas的问题，按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值，这里拿出来给大家分享下，一起学习...888] df = pd.DataFrame({'lv': lv, 'num': num}) def demean(arr): return arr - arr.mean() # 按照"lv"列进行分组并计算出..."num"列每个分组的平均值，然后"num"列内的每个元素减去分组平均值 df["juncha"] = df.groupby("lv")["num"].transform(demean) print(df...（输入是num列，输出也是一列），代码如下： import pandas as pd lv = [1, 2, 2, 3, 3, 4, 2, 3, 3, 3, 3] num = [122, 111, 222...这篇文章主要分享了Pandas处理相关知识，基于粉丝提出的按照A列进行分组并计算出B列每个分组的平均值，然后对B列内的每个元素减去分组平均值的问题，给出了3个行之有效的方法，帮助粉丝顺利解决了问题。
除此之外，在纸或白板上写代码的能力也需要好好练习。纸上写代码麻烦的地方在于不方便及时涂改，所以需要思考得比较清楚再动手写。...小结 整体来说，面试的打分和提问环节相关性不大，所以大家只要别问敏感问题即可。 6. offer的比较和选择 恭喜你！经过努力，你最后拿到了好几家公司的 offer！...你该如何选择？ 很多人都会纠结，我也曾经纠结过。现在回过头来，我觉得要做好选择，核心还是对自己的情况有一个清晰的判断。每个人不一样，所以最后的选择也不一定一样。...所以，我建议学校不太好的同学，可以在考虑 offer 的时候选择名气比较大的公司。这样对你未来的简历，会有一定的加分效果。...5.考虑创业公司 如果你的学校背景特别好，又在比较好的大公司实习过，那么如果有一些上升期的创业公司，其实也是不错的选择。 首先，在这些创业公司里面，你可能获得更多的锻炼机会。
爬虫框架的选择与对比：Python爬虫框架的比较与评估Hey大家好！作为一名专业的隧道代理供应商，我今天要和大家分享一些关于爬虫框架的知识。...在开发爬虫项目时，选择一个合适的框架非常重要，它可以提高开发效率、简化操作并提供丰富的功能。Python作为一门流行的编程语言，拥有许多优秀的爬虫框架可供选择。...它提供了类似于CSS选择器的语法，方便进行网页数据的提取与解析。PyQuery适合处理静态页面，但对于动态页面可能不够强大。...```以上仅是三个Python爬虫框架的简单介绍，根据个人需求和项目特点，你可以选择合适的框架。...不同的项目和需求可能需要不同的框架。因此，在选择爬虫框架时，要综合考虑项目的复杂度、开发效率、扩展性、文档质量等因素。希望这篇文章能够帮助你更好地了解和选择合适的Python爬虫框架。
1、 如两个均数的比较是独立的，或者虽有多个样本的均数，但事先已计划好要做某几对均数的比较，则不管方差分析的结果如何，均应进行比较，一般采用LSD法或Bonferroni法； 2、 如果事先未计划进行多重比较...，在方差分析得到有统计意义的F检验值后，可以利用多重比较进行探索性分析，此时比较方法的选择要根据研究目的和样本的性质。...，且方差分析结果未有显著差别，则不应进行多重比较； 3、 有时候研究者事先有对特定几组均值比较的考虑，这时可以不用Post hoc进行几乎所有均值组合的两两比较，而是通过Contrasts中相应的设置来实现...； 4、 最后需要注意的是，如果组数较少，如3组、4组，各种比较方法得到的结果差别不会很大；如果比较的组数很多，则要慎重选择两两均值比较的方法。...因此使用此法时，应当指定对照组； 10、S-N-K法：它是根据预先制定的准则将各组均数分为多个子集，然后利用Studentized Range分布进行假设检验，并根据均数的个数调整总的犯一类错误的概率不超过
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