Sub 透视筛选(pf, pv, v) With ActiveSheet.PivotTables("数据透视表1").PivotFields(pf) .EnableMultiplePageItems = True For Each pii In .PivotItems '全部选中以免出现全不选错误 pii.Visible = True Next For Each pii In .PivotItems If IsError(Application
- 前言 -
Table.SelectRowsWithErrors(tableas table,optional columns as nullable list)as table
前两天同事负责的订单模块查询出现了一个奇怪的问题,当加入筛选条件后会出现查询超时的问题,查询全部订单的时候没有问题,SQL如下(数据已脱敏,使用的是MySql):
竞品分析(Competitive Analysis)一词最早源于经济学领域。市场营销和战略管理方面的竞品分析是指对现有的或潜在的竞争产品的优势和劣势进行评价。现在被广泛应用于互联网产品的立项筹备阶段,通过严谨高效的竞品分析,可以让产品团队对自家产品的需求把握、对市场态势有更加清晰的认知,知彼知己。 那么正确撰写竞品分析的姿势应该是怎样的呢? 竞品分析三步曲 ① 选择分析目标:明确竞品分析的重点和需要解决的问题;选择合适的竞品(业务相同或者相关的产品) ② 对比和分析:按照若干维度(产品功能、交互设计、运营
Microsoft All-In-One Code Framework 又称 1code,汇集微软开发平台中各个技术领域的范例程序代码,目前已经累积了超过六百多个含有完整且可执行的项目源代码在上面,主要的目的就是用来帮助学习微软技术的开发人员解决各种工作上常见的问题,而这些范例程序代码的产生都源自于 MSDN 论坛上、社交媒体或其他开发社群等提出的种种开发问题,并由微软员工撰写范例程序代码提供给所有开发人员下载参考、观摩之用,这一切不但都是免费的,更重要的是:如果你觉得他们没有你要的范例程序,你还可以提
正常情况下[,,]会进行初始化,过程如下图。进行求值,所以基本上得到的结论就是按逗号的个数进行计算。所以等于2(ES6的标准也是最后一个已逗号结尾).但是在IE8以下为[占,占,占],所以等于3。
3.我用了eval LexicalEnvironment中的任何变量不进行解除绑定 所以选B 如果我用widnow.eval或者没用 上面的arr直接回收
首先大家可以看一下 Array.prototype.filter 的 polyfill,filter迭代这个数组的时候, 首先检查了这个索引值是不是数组的一个属性, 那么我们测试一下.
ESA(European Space Agency) CCI(Climate Change Initiative)遥感土壤水分数据,是基于主动和被动微波传感器,生产的包含主动数据集、被动数据集和融合数据集的长时间序列(1979-2019),多卫星融合的土壤湿度卫星数据产品。空间分辨率为0.25°,时间分辨率为1天。
近些年来,数据库产业发展迅猛,各种数据库产品层出不穷。那么如何选择一款数据库产品成为很多企业面临的问题?特别是随着数据规模、计算能力等需求,分布式数据库产品成为很多企业的新宠。那么这类数据库较传统数据库又有何差异?在数据库选型中,需要注意哪些方面?本文尝试描述数据库(特别是分布式数据库)选型需考虑维度,希望帮助企业可以做出最适合的选择。
随着近些年来数据库的变化,正有越来越多的企业面临将传统数据库迁移到开源或新型商业产品上。在这一过程中,会面临诸多问题。这里就将常见的一些问题整理出来,希望能够在数据库选型及评估数据库迁移风险等方面有所帮助。为了描述清晰,我将整个迁移过程划分为几个阶段,其中橙色标识工作为数据库团队来支持。下面将就每个阶段,详细展开说明。
Oracle的CBO基于成本的优化器,计算过程中最重要的依据就是统计信息,而统计信息的采集存在着他的逻辑。
海外仓,不仅是疫情下突起的异军,其增长更是大势所趋。近年来,消费者愈发期待更高效的物流体验,据统计,在跨境购物用户收货的时长方面,13.0%的用户预计1周内可以收到货品,而实际只有7.8%的用户在1周内收到。通过海外仓,各类商品存货方便,可直接用本地物流发配,且进口头程走正常清关流程,不仅减少了运转流程和清关障碍,缩短了配送时间,也降低了破损丢包率;另一方面,可全程跟踪货物配送状态、轻松退换货的海外仓方式备受买家青睐。
作为数据库领域重量级的大会,DTCC每年都会引发人们的关注。通过大会,可以了解行业动态,洞悉趋势发展,学习最新技术。今年因个人原因,没有现场参会。所幸近期大会PPT材料已放出,抽空学习了一下。
就在本周一,大数据初创公司Databricks在官网宣布他们完成了10亿美元的G轮融资,对公司的估值为280亿美元。作为同类公司,之前Snowflake的IPO就引发资本的热捧,此次Databricks的融资也印证了这点。为什么资本对数据平台公司如此关注?正如之前我的一篇《当红炸子鸡Snowflake》中谈到,“云计算+大数据”催收了无限遐想空间。下面就让我们来看看这个独角兽Databricks的情况。本文内容部分摘自Databricks官网。
在最近跟粉丝交流的过程中,发现还有有个问题还是困扰了一部分人,自动化测试的入门选手:学习Java还是Python?
MySQL的执行计划跟踪,一直是比较欠缺的能力。如Oracle中的10046、10053提供的trace执行计划能力,被很多Oracle DBA所称赞。确实在某些较为复杂的语句优化时,希望优化器能将其优化判断的依据暴露出来,这样也方便DBA去排查定位问题。在MySQL5.6之后,提供了Optimizer Trace能力,可跟踪优化器的某些行为。本文尝试去解读这一过程的输出。文中部分内容摘自MySQL官网和来自沃趣公司刘云的一篇网文,在此表示感谢。
前面我们介绍过索引,你已经知道了在 MySQL 中一张表其实是可以支持多个索引的。但是,你写 SQL 语句的时候,并没有主动指定使用哪个索引。也就是说,使用哪个索引是由 MySQL 来确定的。
最近遇到一个慢sql,在排查过程中发现和分库分表后的索引设置有关系,总结了下问题。
这个过程并不是想象中那么顺利,有些点还是值得跟大家分享。我以问题的形式跟大家解答吧。
上一篇推文里已经对STC单片机下载程序过程做了简述,今天的问题是解决有部分小伙伴没法下载程序的问题的,在解答这个问题之前,小编觉得有必要对STC_ISP 软件的使用做一个简要的描述,具体请看我BB。
在之前的文章当中我们已经介绍了好几个模型了,有朴素贝叶斯、KNN、KMeans、EM还有线性回归和逻辑回归。今天我们来和大家聊聊该怎么评估这些模型。
12月2日,Oracle在其官网正式推出“MySQL Database Service with Analytics Engine”。作为MySQL产品的一个重大增强,这一特性颇引人注目。周末抽空做了个简单了解,各位从中可窥其一二。(部分资料、插图来自Oracle官方网站)。
就算所有人都不支持你。这条路会很曲折,你也会一度认为是不是自己选错了,但只要坚持,就算最后没有成功,但努力了就不会有遗憾。
在我辅导上初中的女儿时,创建了两个学习辅助网站:一个是https://www.idanci.top,鲁教5+4版初中英语背单词工具网站,另一个是网上记错题的https://www.icuoti.top 。前者已经做好几个月了,后者昨天刚写完首页的帮助文档,算是告一段落。实话说我也不知道这个网站能不能帮助到谁,对我来说不完结它总是个心思,只有结束这个才能开始下一个项目。以下是https://www.icuoti.top 的帮助文档。
无意中创造了一个没有扩展名的文件,我选择了错误的文件类型关联。是js类型的,我却选成了文本,Ws每次编辑类型就成了txt文本,这个问题让我很苦恼,以下是我的解决方案。 错选的弹出框如下: 解决方案如下
1、DD debian 10系统 我们可以先用online的操作面板,安装一个debian 系统, online面板安装的系统没有root,之后我们用安装的时候设置的用户名进入系统, 进入之后输入一下命令进入root,
说实话,这个问题可以涉及到 MySQL 的很多核心知识,可以扯出一大堆,就像要考你计算机网络的知识时,问你“输入URL回车之后,究竟发生了什么”一样,看看你能说出多少了。
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比赛由 n 道判断题组成,有 m 位大臣参加。现在你已经知道了所有大臣的答题情况,但尚未拿到答案,于是你决定先行预测。
t1.c1=t2.c1 and t1.c1=10,Oracle会自动将t2.c1=10的条件添加。
投资者都听过“高风险高收益”这句话,但我们从大量投资者的投后行为中发现,真正理解这句话的人是少数。 如果不能准确理解,那么即使承担了高风险,也很可能获得不了高收益,甚至会导致严重的亏损。 所以,我建议在确认自己理解这句话的含义之前,尽量避免因为追求所谓的高收益而投资高风险标的。 下面就来分享一下我对这句话的理解。 高风险高收益的由来 高风险高收益这句话主要来自于对美国各类资产超长期收益表现的观察。 下图是美国将近200年各类资产的走势,除名义GDP外,其他各条线都剔除了通货膨胀。 (图片来源:https:
近些年来,软件开源化趋势愈发明显,作为基础软件的数据库及相关产品首当其冲。很多国产数据库大厂,也纷纷迈向开源之路。本文从开源项目的指标入手,总结如何分析一款开源产品及当前国际、国内主流数据库及周边产品的开源表现如何。希望未来,有更多优秀开源产品/项目诞生。
数据科学家Archy de Berker 在本文中详述了他和周围同伴在机器学习探索中踩过的坑,这也都是大家经常性遇到的问题。他 希望通过这一篇文章,带大家了解机器学习中一些有趣的错误——一些只有你深入了这个领域才能接触到的错误。
就在不久前,AWS发布了其重量的数据库产品-Aurora Serverless形态的最新预览版本:Aurora Serverless V2。其对云数据库产品发展带来很大的引领意义。本文将从Aurora Serverless V2的能力谈起,并谈谈数据库产品Serverless的发展趋势。
缺少真正顶用的管理者,几乎是所有老板最头疼的事。如果问老板们:他们对自己的管理层满意吗?相信他们大都会说:“别看工资表上的人挺多,但真正顶用的没几个。” 员工是冲着企业来的,但是能留下来发展成为好的员工,则是因为有好的管理者。顶用的管理者一定会培养出一群能干的员工;相反,不顶用的管理者手下一定是庸才居多。 选人为何多失败? 于是,摆在天下老板面前的共同难题是,怎么寻找顶用的管理者?通常情况下,无非是两个:一是从外部招聘,二是内部培养,然后择优选用。 可是问题就出在这个“择优选用”上,不论用多少相面先生和多
寒假到了,如何让孩子过得更加充实?正好自己前两天看一本算法书,挑前面几个简单的算法给孩子讲讲,也算是给孩子做个启蒙。为了帮助他更好地理解,做了段程序演示下。顺序普及下Python代码。
当你发自内心地喜欢 ta,从眼神笑意,到肢体语言,浑身上下每一个细胞,无一不散发着爱的讯息,想藏也藏不住。可是由于种种原因,生活中的你我,往往爱在心头口难开。
导读:这两天刷微博看到一个热门话题,叫2018年中国大学毕业生薪酬排行榜 TOP 200。这份榜单罗列了各高校毕业生的薪资排名。
大家都知道,mysql 一个表中可以创建多个索引,但是在执行一条查询语句的时候,mysql 只能选一个索引,如果我们没有指定 mysql 使用某个索引,那么就是由 mysql 的优化器来决定要使用哪个索引了,然而,mysql 也是会有选错的时候。
最近在做着一些日志分析的活,刚好看到LogonTracer这款工具,于是就参考着网上仅有的文章去搭建了,搭建过程中会多少遇到一些问题,也就顺手将其记录到这篇文章中了,希望这篇文章能帮助到第一次搭建这款工具的小伙伴。
之前腾讯面试的实话,也问到这个问题了,不过答的很不好,之前没去想过相关原因,导致一时之间扯不出来。所以今天,我带大家来详细扯一下有哪些原因,相信你看完之后一定会有所收获,不然你打我。
非常令人难受的是,今天在配置Cocos2d-x的时候,配置完突然出现这个问题,我以为VS2010给我弄崩了,吓得我瞬间慌了
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