题意 给出两个字符串, 你需要修改第一个字符串，将所有与第二个字符串中相同的字符删除, 并且第二个字符串中不同的字符与第一个字符串的不同字符连接 样例 给出 s1 = aacdb, s2 = gafd...返回 cbgf 给出 s1 = abcs, s2 = cxzca 返回 bsxz 思路 本题我采用了牺牲空间换时间的方式，空间、时间复杂度为 O(m + n)。...然后将 s1 的每一个字符依次判断是否存在与 Map 集合的 Key 中，如果相等则将 集合中该 Key 的值变为 2，如果不相等，则将结果加入到字符串缓冲区中。...最后将 s2 再遍历一次，将在 Map 集合中 Value 为 1 的 Key 依次添加到字符串缓冲区中即可。...sb.append(c); } } return sb.toString(); } } 原题地址 Lintcode：连接两个字符串中的不同字符
通过数据判断颜色.png ---- ---- itemStyle:{ normal:{.../// 通过params.value拿到对应的data里面的数据 color:function(params){...return "#9BCA63"; } } }， 可以实现根据不同的数据量来展示不同的颜色
微信公众号：yale记 关注可了解更多的教程问题或建议，请公众号留言。 背景介绍 今天我们学习多个DataFrame之间的连接和追加的操作，在合并DataFrame时，您可能会考虑很多目标。...或者您可能希望添加更多列，我们现在将开始介绍两种主要合并DataFrame的方式：连接和追加。 ? 入门示例 ? ? ? ? ?...代码片段： # ## Dataframe的连接和追加数据 # In[23]: import pandas as pd # In[24]: df1 = pd.DataFrame({'num':[60,20,80,90...'kpi':[40,50,60,55]}, index=[2001,2002,2003,2004]) # ## 使用pd.concat()连接多个...DataFrame # In[27]: concat_df = pd.concat([df1,df2]) concat_df # ## 连接三个dataframe # In[28]: concat_df_all
Pandas用于两个表的连接技能merge，也就是根据一个表的条件去匹配另一个表的内容。...话不多说，直接上代码吧准备数据，导入模块import pandas as pddf1 = pd.DataFrame({ '姓名': ['张三', '李四', '王五', '刘六', '齐四'],...NaN8522022-01-04G100623齐七NaN8522022-02-04G101124冯亮NaN8522022-04-19G102625王云NaN8522022-03-06G1021df1表里需要匹配的姓名里...，在df2里面能匹配上姓名的都会列出来，而匹配不上的，都不会列出来，包括df1里面的内容【小结】可以对比下我们SQL里面的表连接的各种操作，很容易就理解了。
连接两个字符串中的不同字符。 给出两个字符串, 你需要修改第一个字符串，将所有与第二个字符串中相同的字符删除, 并且第二个字符串中不同的字符与第一个字符串的不同字符连接。...string::find()函数很好用，这里恰好可以做一个总结： 共有下面四种函数原型： 四种函数原型返回值都是size_t，即字符串的一个索引，如果找到返回索引，如果找不到返回-1，即string...//可以直接查找字符串对象， size_t find (const string& str, size_t pos = 0) const noexcept; c-string (2) //从类型的字符串...size_t find (const char* s, size_t pos = 0) const; buffer (3) //从pos开始查找s的前n个字符 size_t find (const...，定义一个新的string对象res，然后先遍历s1,在s2中寻找s1的每个字符，找不到的话就把这个字符加到res上，然后对s2做同样的操作，就能找到s2中和s1不同的字符了，这样最后加起来就只最终的res
本文来自 stack overflow 上的一个帖子 base与data.table适用 SQL版 流行的dplyr 最后看看各种操作的性能吧 data.table 就是牛批！
-- 数据库用户名--> root 数据库密码--> root 数据库用户名--> sa 数据库密码--> 数据库用户名--> test <!
前言 在业务中，我们会遇到新老平台的数据迁移工作，如果这个时候表字段还有些许的不一样，那我们肯定不能用表数据导入导出功能了，此时，我们便会需要另一个工具，kettle。...这款软件 使用 我们新建一个转换 （这里因为我之前用过了，所以界面上有点东西） 输入配置 在输入中双击表输入 右键选择编辑步骤 按照图中所示输入你要作为数据源的数据库信息 输入能查出你要转移数据的...sql并且测试是否可以获取到数据 此时我们的数据源就配置好了 输出配置 双击输出里的 插入/更新 此时这两个图形中间会有条线（自动关联上了），如果没有我们只需要按住键盘shift键，然后鼠标点击输入拖动到...插入/更新 即可建立连接，我们此时再右键 插入/更新 ，点击编辑步骤，打开后点击新建 接下来和输入的操作一样，配置数据库的相关信息，我这里就不再展示了，因为和刚刚一样 点击目标表后面的浏览，选择你要把数据输入到哪张表里...在 用于查询的关键字 里将两张表的id作为关联 点击下面的编辑配置两张表字段之间的关联关系（注意，上面的数据库连接要是你刚刚新建的那个数据库连接信息） kettle，启动 此时，我们便可以点击右上角的启动按钮了
我们生信技能树有个学徒在过来中山进行学习的时候，学到了单细胞部分，然后他做了两个同样组织样本的数据，问：我这两个不同的数据集中，怎么样比较A数据集中的比如上皮细胞亚群与B数据集中的上皮细胞亚群是不是同一种上皮细胞亚群呢...首先，来问问你的私人顾问人工智能大模型kimi kimi（https://kimi.moonshot.cn/）：两个不同数据集的单细胞降维聚类分群结果如何对应？...在单细胞转录组学研究中，将两个不同数据集的降维聚类分群结果进行对应是一个常见的问题，尤其是在跨样本、跨物种或跨实验条件的研究中。以下是几种常用的方法来实现这种对应关系： 1....比较注释结果：比较两个数据集中相同细胞类型的聚类。 4....： 当然，这是非常简单粗暴的方法，下一期我们将介绍不同算法数据整合的时候，整合的思想与这里的异同点。
mysql数据库连接池用于连接数据库通道。 在普通模式中，我们操作数据库时，都需要打开一次数据库，查询，修改，删除，再关闭一次数据，对数据库比较不友好。 增加连接池，就减少了重复打开关闭数据库的麻烦。...只打开一次数据库，我们只需要连接连接池，关闭连接池就行。省去了重复打开，关闭的麻烦。...creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块 maxconnections=10, # 连接池允许的最大连接数，0和None表示不限制连接数 mincached...=3, # 初始化时，链接池中至少创建的空闲的链接，0表示不创建 maxcached=0, # 链接池中最多闲置的链接，0和None不限制 maxshared=3, blocking...=True, # 连接池中如果没有可用连接后，是否阻塞等待。
❞ 本文的宗旨在于通过简单干净实践的方式，向读者展示 SpringBoot 应用程序对接 MySQL 时，在使用不同连接池以及不使用连接池时，在增删改查的一个性能对比。...本章节小傅哥会带着大家初始化一个空的数据库表，并向数据库表中写入100万数据。之后在分别不使用连接池和使用不同的连接池(c3p0、dbcp、druid、hikari)写入数据，测试各个连接池的性能。...另外一份是用于压测使用的 ApacheBench 连接 MySQL 的工具，推荐使用开源免费的 Sequel Ace 三、工程说明 在 xfg-dev-tech-connection-pool 工程中提供了不同连接池的配置和一些非常常用的...连接池比对 条件； 插入1万条数据 连接池配置 initialPoolSize=5、minPoolSize=5、maxPoolSize=20 此时数据库已经有100万数据，分别用几个链接方式插入数据。...，会比使用连接池，要占用更多的时间连接数据库使用数据库。
去除细胞效应和基因效应 06.单细胞转录组数据的降维聚类分群 07.单细胞转录组数据处理之细胞亚群注释 08.把拿到的亚群进行更细致的分群 09.单细胞转录组数据处理之细胞亚群比例比较 以及各式各样的个性化汇总教程...合并两个不同panel的cytof数据集 有一些情况下，你的同一个实验项目的多个FCS文件，它们的抗体顺序并不一致。...prepData(fs, panel, md, features = panel$fcs_colname) rowData(sce1)[,1] rowData(sce2)[,1] 可以看到，两个数据集的...SingleCellExperiment对象就包含了两个不同panel顺序的cytof数据集啦。...如果不仅仅是panel顺序不一样 panel本身也不一样，就比较麻烦了，不同的panel可能研究的生物学问题不一样，或许有批次效应等其它未知的混杂因素。 需要具体问题具体分析啦。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。
ex2.m %% Machine Learning Online Class - Exercise 2: Logistic Regression % % In...
JDK8利用Stream API对比筛选两个List的不同数据 业务场景：对比两个List的里面嵌套的子List数据，然后筛选出其中一个List对比不同的数据 业务场景也不是很常见，但是这里面又嵌套了两层的...先遍历一下，然后提取数据：是先在A1类里加个text字段，然后遍历子List，做下排序，然后拼接到字段里，为后面两个List做字段对比做铺垫 listA1.stream().forEach(e -> {...A1 a = new A1(); a.setA1Text(aText); }); 对于另外一个List也是同样操作，将subList的数据拼到一个字段里...List的字段，然后筛选出数据 List filterList = listA1.stream() .filter( e...API，将两个List的数据进行对比，然后提取数据，场景不是很常见，读者没遇到过可能不能很好理解，简单记录一下，方便之后查看
这两个数据集分别是人和鼠的SMC异质性探索的，文献标题是：《Single-Cell Genomics Reveals a Novel Cell State During Smooth Muscle Cell...，因为小鼠基因的命名规则通常包括将所有字母转换为小写，这与人类基因的命名规则不同，后者通常以大写字母开头。...其实在进行跨物种的基因研究时，研究人员需要仔细核对基因的命名和序列信息，以确保研究的准确性。可以使用如Ensembl、UniProt或NCBI Gene等数据库来获取不同物种中基因的准确信息。...简简单单的把小鼠表达量矩阵的基因名字修改为了大写肯定是有很多基因会损失掉，比如人类：TP53（肿瘤蛋白p53）和小鼠：Trp53（与人类TP53同源）就基因名字不一样了，而不仅仅是大小写问题哦。...， 如下所示： 两个物种仍然是泾渭分明的 但是一般人都会忽略它，其实是RunHarmony函数可以修改参数的，比如同时抹去样品和数据集的差异，代码如下所示； seuratObj <- RunHarmony
1.查询的进阶版 1.1查询搭配插入进行使用 我们首先创建两张表，一个叫做student,一个叫做student2,两个表都是只有这个int和varchar 的数据类型，这个时候，我们向这个第一个表里面直接使用这个...insert插入数据，但是这个时候student2这个表还是空的； 我们查询这个student这个表里面插入的内容： 把这个查询的结果直接插入到我们的这个student2这个表里面去：这个实际上就是把两个步骤合成了一步...;(这个顺序决定了哪个表在左边，哪个表在右边） 先取出来哪个表和另外的表进行排列组合，都是可以的； 我们要选出来上面的这个笛卡尔积之后的这个里面两个id相等的情况，其他的数据都是无意义的，这个时候我们可以使用这个...3，两个表里面的这个id是对应的，这个时候无论我们是使用这个内连接，还是外连接，其实这个结果都是一样的，但是我们为什么要了解这个外连接呢，就是如果这个是4，两个表里面的这个id不是完全对应的，这个时候需要我们的外连接方式...仔细观察不难发现，两个连接方式很显然，就是因为两个表里面的一些内容是你有我没有或者是我有你没有的，这个时候左外连接就是把左边的这个表里面的特有内容添加上去（添加到我们的内连接的这个结果里面，因为我们的内连接是显示的公共的属性内容
问题 大家好，我是数据里奥斯，今天有一段业务逻辑需要判断选择的时间范围不能超过3个月，这种常规的比较用moment.js的diff方法不是手到擒来么？...Return P1M30D 看完这一段，我豁然开朗，拿我们今天遇到的实际case，我讲一下他解释的这段原理到底是怎么实现的： diff算法是先加或者减每个整月一直到不能减，然后再看剩下的天数和当月比较的百分比...结论 所以，moment.js的diff方法在比较以天/月份/年份这样特殊粒度的单位时，都会优先按照整粒度扣除，剩下的小数部分，是根据子一级的粒度取当年/月/日为参照按比值算出的，这才有了这种A比B的值和...B比A的值竟然不一样的情况。...虽说一般来讲这个值多一点少一点不会有影响，毕竟我们是按找自己规定的粒度来比较的，但是这种原理能整明白，也不失为一种“学到了”的收获，嘿嘿 我是数据里奥斯～
我的目的是能找出缺失的 id2 的数据，并且后续进去的 id4，id5 如果有缺失的也能发现。...——问题来源：死磕 Elasticsearch 知识星球 2、问题解读 假定有两个索引 index1、index2，这两个索引中有大量相同数据。...其实是可以搞定的。我们通过组合索引检索，然后对索引中公有相同主键字段进行聚合，然后进行去重统计，找出计数 的就是我们想要的 id 。因为：如果两个索引都有数据，势必聚合后计数 >= 2。...命令行返回结果就是期望不同 id 值。...开源方案 1：https://github.com/Aconex/scrutineer/ 可实现不同数据源，如：Elasticsearch VS Elasticsearch，Elasticsearch
通常情况下，我们使用 Pandas 来读取 Excel 数据，可以很方便的把数据转化为 DataFrame 类型。...但是现实情况往往很骨干，当我们遇到结构不是特别良好的 Excel 的时候，常规的 Pandas 读取操作就不怎么好用了，今天我们就来看两个读取非常规结构 Excel 数据的例子 本文使用的测试 Excel...，在我们的 Excel 数据中，我们有一个想要读取的名为 ship_cost 的表，这该怎么获取呢 在这种情况下，我们可以直接使用 openpyxl 来解析 Excel 文件并将数据转换为 pandas...， 接下来就是将该范围转换为 Pandas DataFrame # 获取数据范围 data = sheet[lookup_table.ref] rows_list = [] # 循环获取数据 for...好了，今天的两个小知识点就分享到这里了，我们下次再见！
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