在日常工作中，我们经常遇到这样的情况：需要根据特定条件对一系列数据进行求和。幸运的是，Excel提供了一个强大的工具来简化这一任务——SUMIF函数。本博客将带你深入了解如何使用SUMIF函数，包括一些实用的示例和高级技巧。
F2是查找值，B列是查找范围，D列是结果范围，公式的意思也就是在B列查找F2，找到后返回D列对应的结果。
随着企业业务的不断增长和数字化转型的加速，日志和事件数据在Elasticsearch中迅速积累。这些数据中，有很大一部分是旧数据，它们可能不再需要或者不再相关。长时间保留这些数据不仅占用大量存储空间，还会降低Elasticsearch集群的性能。因此，有效地删除旧数据变得至关重要。
在C#中，switch语句用于基于不同的条件执行不同的代码块。它允许您根据变量的值选择不同的执行路径。以下是一个switch语句的示例应用：
Redis是Key-Value数据库，存储的时候需要一个唯一的Key值，查询的时候根据根据key值进行查询，但是Redis毕竟只是key-value存储，所以有很多局限性。例如：
正常我们在使用python爬虫时候，尤其在用python开发时，想要基于匹配项将子列表串联成一个列表，我们可以使用列表推导式或循环来实现，这两种方法都可以根据匹配项将子列表串联成一个列表。请根据你的实际需求选择适合的方法。具体情况请看我下面分析。
在广告系统中倒排索引起着至关重要的作用，当请求过来时，需要根据定向信息从倒排索引中匹配合适的广告。我们的倒排索引采用的是ElasticSearch（后面简称ES），考虑点是社区活跃，相关采集、可视化、监控以及报警等组件比较完善，同时ES基于java开发，所以调优和二次开发相对方便
官方文档指明，location if语句中只有实用return 和 rewrite指令是绝对安全的。但是如果某些情况必须使用if 语句进行条件判断怎么办呢？需要记住一下几点：
它成功将一个在自然语言处理领域的Transformer模型迁移到计算机视觉领域。从那时起，计算机视觉领域的进步已经加速。
白白最近的时间投了一些SLAM相关的实习，通过各种公司的面试了解了流程以及侧重点，有答的不好被拒绝的，也有拿到offer的，也有简历石沉大海的。发现很多基础的问题自己都明白但是在面试紧张的情况下描述的逻辑不是很清晰，所以导致面试效果不是很好，通过自己这一段时间的学习和面试遇到的一些SLAM相关的基础问题做一个总结。
游戏不像实体产品，实体产品生产后无法再进行修改，只能通过发布新品来更新换代。但游戏可以不断地更新，不断增加新内容并修改、优化旧内容，所以有一种说法：“软件产品永远都是beta版本，永远都处于测试阶段！”
上一篇我们说到了关于MySQL的索引的原理，主要说的是 MySQL 对于索引的字段是怎么去维护的，我们再来简单的回顾下：
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
ClickHouse是一种高性能、分布式的列式数据库管理系统，被广泛应用于大数据领域。在使用ClickHouse进行数据存储和处理时，了解其数据类型和函数大小写敏感性是非常重要的。本文将深入探讨ClickHouse的数据类型以及函数在不同情况下的大小写敏感性。
如果某个字段在查询中经常被用作过滤条件，那么在这个字段上创建索引可能会提高查询性能。例如，如果你经常根据员工的姓氏查询，那么在姓氏字段上创建索引可能是有益的。
DISTINCT 关键字与 SELECT 语句一起使用，用于去除重复记录，只获取唯一的记录。（去重）
时间序列的聚类在时间序列分析中是非常重要的课题，在很多真实工业场景中非常有用，如潜在客户的发掘，异常检测，用户画像构建等。不同于一般样本聚类方式，时间序列因为其独特的时变特性，很多研究者都在探寻如何对其轨迹进行聚类。
SQL是作为一个程序员接触得非常多的一种语言，但是，很多时候，我们会发现，有些SQL的执行效率异常的差，造成了数据库的负担。我们通过分析这些有问题的SQL，就可以发现很多我们平时在写SQL的时候忽略的问题。
自去年开始，中台话题的热度不减，很多公司都投入到中台的建设中，从战略制定、组织架构调整、协作方式变动到技术落地实践，每个环节都可能出现各种各样的问题。技术中台最坏的状况是技术能力太差，不能支撑业务的发展，其次是技术脱离业务，不能服务业务的发展。前者是能力问题，后者是意识问题。在本专题中，伴鱼技术团队分享了从 0 到 1 搭建技术中台的过程及心得。
摘要 : 自然语言是人类交流信息的工具。很多自然语言处理问题都可以等同于通信系统中的解码问题 -- 一个人根据接收到的信息，去猜测发话人要表达的意思。这其实就象通信中，我们根据接收端收到的信号去分析、理解、还原发送... 自然语言是人类交流信息的工具。很多自然语言处理问题都可以等同于通信系统中的解码问题 -- 一个人根据接收到的信息，去猜测发话人要表达的意思。这其实就象通信中，我们根据接收端收到的信号去分析、理解、还原发送端传送过来的信息。以下该图就表示了一个典型的通信系统： 其中 s1，s2，s3..
EXCEL函数太多了，其实常用就是10多个个，只要学会这十个，可以解决工作当中的大部分问题，感兴趣的朋友可以收藏一下！
Lucene 全文检索 Field域 Field是文档中的域，包括Field名和Field值两部分，一个文档可以包括多个Field，Document只是Field的一个承载体，Field值即为要索引的内容，也是要搜索的内容。 是否分词 分词就是对文件的内容或者其他的属性进行分割形成一个一个的语汇单元，分词的过程就是将一些动词，定冠词，不定冠词等内容去掉，保留名词。比如文件的内容，商品的介绍，这些内容都是需要用户输入关键词来查询的，因此这个必须分词 但是对于商品的id，订单号，身份证号这些是不用分词的，这个
在昨天的学习中，我们已经导入了大量数据到elasticsearch中，实现了elasticsearch的数据存储功能。但elasticsearch最擅长的还是搜索和数据分析。
Elasticsearch提供了基于JSON的DSL（Domain Specific Language）来定义查询。常见的查询类型包括：
在SQL中，当我们执行多表查询时，会产生一个称为笛卡尔积（Cartesian product）的概念，它表示将所有可能的组合都进行连接。虽然在某些情况下可能会有用，但通常情况下，它会导致不必要的数据冗余，从而影响查询性能和结果。
上一节我们详细解释了mysql的聚簇索引部分以及mysql的索引使用匹配规则，其中最重要的内容是最左匹配的规则，由此可以推导出很多规则的应用，所以需要重点进行关，而其他的内容只需要学习即可。
XmlReader（包含XmlTextReader 和 XmlNodeReader两个类）
C语言常常让人觉得它所能表达的东西非常有限。它不具有类似第一级函数和模式匹配这样的高级功能。但是C非常简单，并且仍然有一些非常有用的语法技巧和功能，只是没有多少人知道罢了。
SQL连接是一种在关系型数据库中使用的操作，用于将两个或多个表中的行关联起来。连接允许在查询中同时检索来自多个表的数据，通过共享一个或多个共同的列（通常是主键或外键）来建立关系。连接操作是SQL查询的重要组成部分，它有助于从不同表中获取相关联的信息。 基本概念包括：
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类： 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
1. 以下全部条款源于·<Clean Code Robert.C.Martin>Chapter 17，这里对其进行文字层面的加工，简化，便于以后能短时浏览
前言 中文分词算法是指将一个汉字序列切分成一个一个单独的词，与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文字符在语义识别时，需要把数个字符组合成词，才能表达出真正的含义。分词算法是文本挖掘的基础，通常应用于自然语言处理、搜索引擎、智能推荐等领域。 一、分词算法分类 中文分词算法大概分为三大类。 第一类是基于字符串匹配，即扫描字符串，如果发现字符串的子串和词典中的词相同，就算匹配，比如机械分词方法。这类分词通常会加入一些启发式规则，比如“正向/反向最大匹配”，“长词优先”等。 第二类是基于统计以及机器学习的分词方法，
多表查询和子查询是数据库中强大的工具，用于在复杂数据结构中提取有价值的信息。其目的在于实现数据关联、筛选和汇总，使得用户能够更灵活地从多个表中检索所需的信息。这种查询方式的重要性体现在解决实际业务需求上，通过有效地组合和处理数据，提高了数据库的查询灵活性和性能，为决策提供了有力支持。
本节教程将继续介绍SQL基础知识中的SELECT相关的一些知识，包括基础语法、多表连接、去重、排序、子查询等等SELECT方面的基础知识。
MySQL是一种强大的关系型数据库管理系统，允许您在多个表之间执行复杂的查询操作。本文将重点介绍MySQL中的多表查询中的一种重要类型：内连接（INNER JOIN）。内连接用于检索满足两个或多个表之间关联条件的行，它能够帮助您从多个表中组合数据，以便更好地理解和分析数据。
在自然语言处理中，分词，词性标注，命名实体识别和句法情感分析是非常关键的分支，因为最近需要对此有一些应用，便去了解了一下特定领域目前使用的方法以及一些困难，特此进行总结。
在SpringCloud中网关作为一个重要的组成部分，网关的角色是作为一个 API 架构，用来保护、增强和控制对于 API 服务的访问。
问答系统（Qusstion Answering System,QA System）在大家的日常生活中随处可见，2014年微软率先推出了小冰智能聊天机器人，直至现在越来越多如siri移动生活助手和智能音箱等的面市，问答作为一种信息获取方式愈发受到大众和厂商的关注和投入。问答系统能够接受用户以自然语言形式描述的提问，并从大量的异构数据中查到或者推理出用户想要的答案。相比传统的信息检索系统，问答系统场景的核心在于用户的信息需求相对比较明确，而系统直接输出用户想要的答案，这个答案的形式可能是文档、结构化的表格或者推理加工的自然语言文本。
数学建模主要模型不单独写，参考数学模型第四版教材即可，只给出编程中一些重要的算法目录，如果有方法漏写，请评论区指出，笔者添加，谢谢QAQ
上面ID索引树进行查找记录的过程叫回表，可以看出k树索引树进行了三次查询，Id索引树进行了两次查询。查询数据过程中是否可以避免回表查询呢，
原假设与备择假设构成完备事件组，且相互对立。 假设检验是寻找证伪证据，两个假设的地位是不等的。一般来说会把待研究的假设设为备择假设，因为原假设一旦被证伪，也意味着被接受的备择假设被否定的概率是很小的。
1.我们目前没有成熟的CMDB，我们正常维护资产信息是通过Excel表单的形式的CMDB，我们对Zabbix的使用覆盖度较高，基本上所有的系统上架的流程中都有监控的添加，添加后也会使用标签区分。在实际的使用过程中，我发现去查关键信息时，把Zabbix信息看成了CMDB的一部分。例如：我需要集很多资产，其中一部分是通过标签加入的，如此Zabbix中的信息就会全面。我想咨询下：把Zabbix当作CMDB来用，比CMDB使用更深入，长期如此会不会出现问题？
KMP是字符串匹配的经典算法。其中包含的思想，是非常有趣的。本文作为KMP算法的介绍和备忘录。
SQL自连接和非自连接是在SQL查询中经常使用的两种方法，用于将同一表中的不同行进行比较或匹配。
在今年 10 月份 Apache IoTDB & SeaTunnel 联合 meetup 上，SeaTunnel Committer 的王海林带来题为《使用 SeaTunnel 玩转 IoTDB 数据同步》的主题演讲，详细阐述了 IoTDB 支持接入 SeaTunnel 的实现过程，让用户更深刻地理解 IoTDB 数据同步的操作方法和原理。本文根据此演讲修改整理而成。
执行计划是 SQL Server 中的一个重要工具，用于分析和优化查询的性能。它提供了关于查询的详细信息，包括查询的执行顺序、使用的索引、连接类型、过滤条件等。
其中EFFDTE保存的是DDMONYY格式的日期，由于表之前未有归档机制，因此产生了许多垃圾数据，现在需要根据EFFDTE删除16年以前的所有数据，表的数据量在百万级，16年以前的占了绝大部分。
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