本篇文章主体部分为翻译Chris Webb的一篇文章。 合并查询在Power Query中是很成熟的应用，相当于SQL中的各种JOIN（抽时间会写几篇SQL的join，算是SQL的小核心）。...但同时，在Power Query中合并查询是一个常见的影响刷新效率的因素。在我的工作中，经常会遇到对一些非文件夹性质的数据源进行合并查询操作，所以我一直在想，有没有办法可以对其进行优化。...： 表中列的数量是否影响合并查询时的效率？...为了这样测试，我在两个查询中又添加了一个步骤，删除B-G列，只剩下A列： let Source = Csv.Document( File.Contents("C:\NumbersMoreColumns.csv...– 0 秒 以上的确能够得出结论：合并查询时，列数的多少的确会影响效率， 以上还揭示了：在以上两个查询中，读取数据是立刻发生的，几乎不占用时间，相比之下，最开始的两次查询中读取数据的时间甚至要比执行SQL
一、前言 前几天在Python最强王者群【wen】问了一个pandas数据处理的问题，一起来看看吧。...二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个提示，如下所示： 直接使用内置函数abs()取绝对值就阔以了，轻轻松松，顺利地解决了粉丝的问题！ 三、总结 大家好，我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【wen】提问，感谢【隔壁山楂】给出的思路和代码解析，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
Vue中的代码 原本是这样的 {{info.roomTypeCode}} 但是由于是父组件赋值传给子组件。...https://www.cnblogs.com/goloving/p/9404099.html 使用watch来响应数据的变化...监听的数据后面写成对象形式，包含handler方法和immediate，之前我们写的函数其实就是在写这个handler方法； immediate表示在watch中首次绑定的时候，是否执行handler，...值为true则表示在watch中声明的时候，就立即执行handler方法，值为false，则和一般使用watch一样，在数据发生变化的时候才执行handler deep 当需要监听一个对象的改变时，普通的...watch方法无法监听到对象内部属性的改变，只有data中的数据才能够监听到变化，此时就需要deep属性对对象进行深度监听。
接口有两个实现类Service1和Service1，这两个类会放在2个配置类中通过@Bean的方式来注册到容器，此时我们想加个限制，只允许有一个IService类型的bean被注册到容器。...每个配置类中通过@Bean来定义一个名称为name的bean，一会通过输出这个bean来判断哪个配置类生效了。...自定义的Condition可以实现PriorityOrdered接口或者继承Ordered接口，或者使用@Order注解，通过这些来指定这些Condition的优先级。...ConfigurationCondition通过解释比较难理解，来个案例感受一下： 来一个普通的类：Service public class Service { } 来一个配置类，通过配置类注册上面这个...在文章前面我们说过，配置类的处理会依次经过2个阶段：配置类解析阶段和bean注册阶段，Condition接口类型的条件会对这两个阶段都有效，解析阶段的时候，容器中是还没有Service这个bean的，配置类中通过
DSPy 很牛，它不同于 RAG 的思路（建立本地知识库，给提示语更专业的背景知识），DSPy 做了两件事情，第一是它将大模型的执行分解成为一个流程，也可以称之为“程序”，然后引入优化器，可以微调、自我反馈流程中的每个步骤...最终的目的是每个步骤在隔离状态下都运行良好，再合成运行也一样良好。 在这个过程中的自我反馈，也就是大模型给每个步骤的微调打分，也叫做：文本梯度。...如果对自动微分有点忘，没关系，前文有说过：PyTorch 中 AutoGrad： 前向传播中，神经网络通过对输入数据的处理来预测，通过计算损失函数，判断预测与目标值差异；自动求导系统会记录所有操作，包括输入...、输出、权重数据等参数； 前向传播之后，开始反向传播，自动求导计算损失函数对于上面参数的梯度，采用微积分链式法则（传统的自动微分中通过链式法则计算梯度），自动求导每个张量损失的偏导； 这样一番前向、后向遍历之后...一图胜千言: 在这里，当前向函数是 LLM 调用时，使用 ∇LLM 作为梯度算子，函数返回自然语言反馈，比如： “这个预测可以通过……改进”，反馈描述如何修改变量以改进下游目标，就类似于优化中的梯度。
在面试中，候选人经常会被问到，你在项目里用到过哪些设计模式？对此，你可以按本文给出的步骤，系统地通过工厂模式展示自己在设计思想方面的能力。...在上述代码里，我们提供了“创建”的方法，下面我们给出了“调用”的代码，从第2和第4行的代码中我们能看到，这里外部对象可以通过两种不同的createBook方法分别得到Java和数据库书。...在上述的案例中，如果遇到新需求，需要再创建C语言的书，首先可以在Book父类下再创建一个CBook子类，随后可以在BookFactory接口下再创建一个新的工厂来创建，代码如下。...看到这里，似乎和工厂模式差不多，由于建造者模式会偏重于组件的创建过程，所以会通过如下的总控类来组装对象，而工厂模式偏重于“创建产品“的这个结果，而不关注产品中组装各组件的过程，所以一般不会有总控类。...我们经常通过建造者模式来创建项目里的业务对象，所以候选人在他们的项目里一般都会用到这种模式，在面试中也经常听到候选人用这种模式来举例，这里列一种比较好的回答。
本次的练习是：如下图1所示，单元格区域A2:E5中包含一系列值和空单元格，其中有重复值，要求从该单元格区域中生成按字母顺序排列的不重复值列表，如图1中G列所示。 ?...Range1,""",COUNTIF(Range1,"<"&Arry4)),0)) 实际上，这是提取唯一且按字母顺序排列的值的标准公式构造...然而，在原理上该技术是相同的：首先将二维区域转换成一维区域，然后应用通用的结构来获取我们想要的结果。...唯一不同的是，Range1包含一个4行5列的二维数组，而Arry4是通过简单地将Range1中的每个元素进行索引而得出的，实际上是20行1列的一维区域。...好了，现在就可以使用我们掌握的常用的适用于一维区域的技术来操作该数组了！ 4.
前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...假设我们手上有这个一个转录本ID和基因名字之间的对应关系，第一列是转录本ID，第二列是基因名字 然后我们手上还有一个这样的bed文件，里面是对应的5个基因的CDs区域在基因组上的坐标信息。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息，从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。...=1) #读入CDs区域坐标文件 bed=read.table("5gene_CDs.bed",sep="\t") #从第四列提取转录本信息，这里用了正则表达式， #括号中匹配到的内容会存放在\\1中...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列
看上去是等待DNS服务器对域名的解析，闲来无事， 于是 决定做个DNS Cache来提高上网速度！...安装dnsmasq： # 安装dnsmasq的软件包 [xport@ubuntu ~] $ sudo apt-get install "dnsmasq" 2.设定dnsmasq接管本机的DNS解析请求...： [xport@ubuntu ~] $ sudo gedit /etc/resolv.conf # 注意：我的resolv.conf文件的内容不会因为ADSL拨号而被改写 # 因为dnsmasq会接管本机的...重新开启dnsmasq的服务： [xport@ubuntu ~] $ sudo /etc/init.d/dnsmasq restart 6....看看DNS的解析需要的时间，前后2次的数据对比： [xport@ubuntu ~] $ dig baidu.com #首次执行 ...
前面我们介绍了MSKCC和Broad研究所的网页工具可以帮助我们探索TCGA数据库的多个癌症的多组学数据，见： 通过R包cgdsr链接cbioportal来探索TCGA等公共数据 通过R包RTCGAToolbox...链接FireBrowse来探索TCGA等公共数据 类似的机构其实还是 MD Anderson Cancer Center 和 UCSC，其中UCSC的XENA浏览器就把TCGA等公共数据整理的工工整整。...我们更想介绍的是生信工程师最喜欢的R代码形式，使用R包UCSCXenaTools就可以一次性的链接到 https://xenabrowser.net/datapages/ 全部的数据集。...前面的MSKCC和Broad研究所的网页工具都赫赫有名， 其对应的R包通常是官方团队开发，因为R包本身仅仅是提供了一个接口去访问网页段能访问的数据文件而已，它提供的一些数据分析函数或者统计可视化函数并不出彩...而UCSC的XENA浏览器来探索TCGA等公共数据对应的R包稍微有一点点不一样，它并不是官方团队开发的，而是在华语生物信息学知识整理圈子小有名气的长期主义者：王诗翔。那我们一起来看看这个包吧。
NC的假设是，我们生成对应触发器的难度在后门对应的目标上会更小，只要满足这个假设就可以。 我们来看看第二个点，NC需要大量的输入样例来获得高的性能。...找到这些候选的有害的神经元之后，便需要确定是否的确是有害的神经元，于是，作者通过反向构造触发器，通过验证该构造的触发器的有效性，来判别是否是有害的神经元。...故，优化目标为，最大化该候选神经元激活值， 但最小化和其他神经元的激活值差异，最小化触发器的面积，同时最大化和原图的相似程度。...REASR分数 在前面我们说到，本文使用候选的有害神经元生成的触发器，再根据该触发器的有效性来判别是否有后门。...整体上看，该工作的包装性是比较高的，比如用神经元来进行分析，但是实现上却是整个通道。
很多人一提起条码（BarCode），我就犯嘀咕，因为我不知道他们每个人所表达的是否是一个东西。 因为条码实在太多了，一维的，二维码，图书的，行业专用的。...我们常见的微信二维码用得是 QR Code，图书用的是ISBN，商场超市买的很多物品是EAN或UPC编码。 ?...因为EAN码是在UPC码基础上形成的，所以，在技术上EAN系统的光电阅读器可以阅读UPC系统的条码，而UPC系统的光电阅读器却不能阅读EAN码。...从位数上看的出区别，所以美国亚马逊的商品默认用UPC的话，一旦要上架到欧洲市场，就可以简单的在UPC编码前增加0变成13位的EAN码即可。...说了这么多了，你对EAN和UPC的定义、差别、价格、用途等都了解过了，再来看下Code 128，这个其实在我们仓库、生产运营中更常见，我们常见的生产工单、料号、数量、批次、波次等信息大都用这种条码形式来打印
如果不使用flashback database，直接通过dataguard来做时间点恢复或者其它的标准恢复到数据删除之前，也是一种方法。...数据到位之后，就可以考虑通过各种闪回特性来做数据的恢复了。...发生了truncate之类的操作可以使用flashback database来恢复，drop操作可以通过recycle bin,flashback database或者基于时间点等来恢复。...delete可以通过闪回删除，闪回查询等来恢复。update可以通过闪回查询来恢复等等。得到了相应的技术局之后，可以直接导出csv文件，或者insert语句来。...在MySQL中通过mysqlimport或者insert来完成数据的部署。
这个过程看起来比较容易理解，但是实际中我们也不能死记硬背，如果想推理一下其中的有些步骤，其实不用很精细的trace也可以办到。我们就用最简单的sql语句来测试。...不过思路是用有问题的语句来测试，来推理。 下面的语句存在很多的问题，来看看oracle的反应。...通过这三个例子可以基本推理出文法解析是从左至右。对于是否存在表，是否字段存在问题都先不会解析。 然后我们修复了group by,order by的文法错误，继续测试。...然后修复group by中的错误，继续测试。...通过上面的错误测试，可以发现能够基本得到语句解析中的处理顺序。 我们更深一步。看看如果字段id为number,赋予varchar2的数据，是否会在解析的时候校验出来。
用go语言，已知一个n*n的01矩阵， 只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵， 判断这个矩阵的对角线是否能全为1，如果能返回true，不能返回false。...我们升级一下: 已知一个n*n的01矩阵， 只能通过通过行交换、或者列交换的方式调整矩阵， 判断这个矩阵的对角线是否能全为1，如果不能打印-1。 如果能，打印需要交换的次数，并且打印怎么交换。...灵捷3.5 大体步骤如下： 1.遍历矩阵的每一行和每一列，统计每行和每列的1的个数。...2.如果某一行或某一列的1的个数超过n/2（n为矩阵的大小），则无法通过交换操作使得对角线上的元素全为1，直接输出-1。...7.最后，检查矩阵的对角线是否全为1： • 逐行遍历矩阵，如果某一行的对角线元素不为1，则说明无法满足条件，输出-1。
矩阵 矩阵是一个二维数组，只是每个元素都拥有相同的模式（数值型、字符型或逻辑型）。可通过函数matrix创建矩阵。...1 创建矩阵 #创建1:16的矩阵，行为4行，先按行排列 mat = matrix(1:16,nrow = 4,ncol = 4,byrow = TRUE) ?...和第二列不取，其他全取 a c df 5 7 8g 9 11 12h 13 15 16> mat['f','a'] #也可以使用行名和列名来取[1] 5 4 矩阵的运算-元素间运算...对矩阵的每个元素进行加减乘除，且顺序是按照列来算的。...[1] 4.733165e-30> diag(mat) #求矩阵的对角线元素[1] 1 6 11 16> mat2 = matrix(rnorm(16),nrow = 4) #rnorm表示在R中生成标准正态分布
之前总结过一篇 通过错误的sql来测试推理sql的解析过程 也算是以毒攻毒，当然也分析出来一些有意思的内容来，让原本看起来枯燥的内容有了更多的实践意义。...使用如下的语句来测试一下，会发现这样的基本规律 select id1 from test1 where id1='aaa' group by id1 having1 count(*)>0 order by5...如果存在数据类型的兼容性，在隐私转换的时候如果失败，会在解析的时候一并抛出，其实这个时候已经到了执行阶段了，对于数据的细节信息无从考证，使用explain plan还是能够生成执行计划来。...order by id * ERROR at line 1: ORA-01722: invalid number 那么我们换个角度在索引列和非索引列上测试隐式转换的情况...然后再次验证，会发现这条语句可以从两种可能性来理解，一种是确实没有数据，没有name列相关的数据，还没有验证到id='aaa'的情况。
如果这些句柄足够强大、类型正确并且被子进程继承，我们可以从另一个进程中克隆它们，然后滥用它们来提升权限和/或绕过 UAC。在这篇文章中，我们将学习如何寻找和利用这种漏洞。...然后可以简单地通过对其进行迭代来解析由获取的数据NtQuerySystemInformation，如下例所示： for (uint32_t i = 0; i HandleCount...我们去打猎吧 从对象地址取回目标进程的PID 正如我之前指出的，在我的研究中，我没有找到一种方法来取回给定进程的进程的 PID SYSTEM_HANDLE，但我确实找到了一个有趣的解决方法。...我们可以通过调用并指定PROCESS_QUERY_LIMITED_INFORMATION为所需的访问值来获取任何进程的句柄，而不管其安全上下文如何 调用时NtQuerySystemInformation...这对包含地址和它对应的句柄。我们通过保存对成员的值来获取句柄second并将其保存在foundHandle变量中。
关于msprobe msprobe是一款针对微软预置软件的安全研究工具，该工具可以帮助广大研究人员利用密码喷射和信息枚举技术来寻找微软预置软件中隐藏的所有资源和敏感信息。...该工具可以使用与目标顶级域名关联的常见子域名列表作为检测源，并通过各种方法来尝试识别和发现目标设备中微软预置软件的有效实例。 ...支持的产品 该工具使用了四种不同的功能模块，对应的是能够扫描、识别和发下你下列微软预置软件产品： Exchange RD Web ADFS Skype企业版 工具安装 该工具基于Python开发，...除此之外，我们也可以使用pipx来下载和安装msprobe： pipx install git+https://github.com/puzzlepeaches/msprobe.git 工具使用 工具的帮助信息和支持的功能模块如下所示...Verbose模式输出查找RD Web服务器： msprobe rdp acme.com -v 搜索目标域名托管的所有微软预置软件产品： msprobe full acme.com 工具运行截图
图片在ClickHouse中，虽然不能直接自定义MergeTree引擎，但可以通过自定义表引擎来实现特定的场景需求。自定义表引擎可以使用MergeTree作为底层引擎，并在上层进行适当的修改和调整。...以下是一些适合使用自定义引擎的场景示例：数据保留策略：ClickHouse的默认MergeTree引擎是基于时间分区的，通常使用单个分区来存储一天的数据。...但在某些情况下，可能需要根据自定义的数据保留策略来设定分区策略，比如按周、按月、按年等。这时可以通过自定义表引擎来实现。...虽然无法直接自定义MergeTree引擎，但通过自定义表引擎，可以根据实际需求对底层的MergeTree引擎进行适当的修改和扩展，以满足特定的场景需求。...更高的并发性能：由于数据存储在内存中，Memory表引擎可以同时处理多个并发查询，提供更高的并发性能。
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