编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言，与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果（除了一些例外情况，例如使用参数时），但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果，具体取决于您使用它的位置和方式，也就是：上下文。
一位软件工程师Brendan Bycroft制作了一个「大模型工作原理3D可视化」网站霸榜HN，效果非常震撼，让你秒懂LLM工作原理。
假如你是个玩具工厂的销售经理，你现在有三个销售人员要去不同城市见买家。你的销售人员分别在在奥斯丁，得克萨斯州；波士顿、马里兰州；和芝加哥，伊利诺伊州。你想让他们飞往其他三个城市：丹佛，埃德蒙顿，法戈。下面的表格显示了这些城市之间飞机票的费用.。
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
comm命令用于比较两个已排过序的文件，该命令会一列列地比较两个已排序文件的差异，并将其结果显示出来，如果没有指定任何参数，则会把结果分成3列显示：第1列仅是在第1个文件中出现过的列，第2列是仅在第2个文件中出现过的列，第3列则是在第1与第2个文件里都出现过的列，若给予的文件名称为-，则comm命令会从标准输入设备读取数据。
这个简单的例子有一系列数据。下面的图12所示的第一个显示了默认图表，我用金色和绿色填充颜色突出显示了两个单元格。
来源：www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
Python语言越来越流行，作为一种解释型语言，被广大程式爱好者广泛使用，相信对于Python中的科学计算模组numpy使用的最多，那么今天就为大家简单总结一下numpy的用法，方便大家查阅。 话不多说直接上程序（直接Ctrl C&V过去就可以执行） 1.numpy基础操作 #!/usr/bin/env python #coding:utf-8 import numpy as np array = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(array) print('维度：',
Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。
1）超键(super key) ：在关系中能唯一标识元组的属性集称为关系模式的超键
开始本章翻译时，是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新，尤其是大杀器“字段参数”（字段参数参考文章）。
写在前面：公众号又被我搁置好久，闲来无事，写写近期学的R语言吧，主要分为两个部分写，一主要为数据处理，二为ggplot作图。这两个部分将生信分析的绝大多数常用命令都讲到了，作为R语言入门是够用的，但是学海无涯，以此只是作为一个引子，想要进步还是要自己多学多练，举一反三才行。
（注1：如果有问题欢迎留言探讨，一起学习！转载请注明出处，喜欢可以点个赞哦！） （注2：更多内容请查看我的目录。）
原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
当我们谈论首字母缩写“CRUD”时，“C”代表“创建”，它不仅仅意味着创建表。这也意味着将数据插入到表中，并使用表和插入来链接表。由于我们需要一些表和一些数据来完成其余的 CRUD（增删改查），我们开始学习如何在 SQL 中执行最基本的创建操作。
通过官网下载（需要注册），或者百度一下也有资源。需要注意的是要下载最新版，百度或者谷歌的不一定是最新版本，最好在官网下载，但是现在有一个问题，注册账号时验证码的图片总是无法显示，所以无法注册，如果注册时没有我说的这个问题，那就直接注册，注册后直接输入自己的邮箱在1处，点击下载即可。如果无法注册，可通过GitHub下载。
07:矩阵归零消减序列和 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给定一个n*n的矩阵（3 <= n <= 100，元素的值都是非负整数）。通过(n-1)次实施下述过程，可把这个矩阵转换成一个1*1的矩阵。每次的过程如下： 首先对矩阵进行行归零：即对每一行上的所有元素，都在其原来值的基础上减去该行上的最小值，保证相减后的值仍然是非负整数，且这一行上至少有一个元素的值为0。 接着对矩阵进行列归零：即对每一列上的所有元素，都在其原来值的基础上减去该列上的最小值，保证相减后的值仍然是非负整
2048 这段时间火的不行啊，大家都纷纷仿造，“百家争鸣”，于是出现了各种技术版本号：除了手机版本号，还有C语言版、Qt版、Web版、java版、C#版等，刚好我接触Python不久，于是弄了个Python版——控制台的2048，正好熟悉下Python语法，程序执行效果例如以下：
📷 美国数学协会的每一期《数学视野》（https://www.maa.org/press/periodicals/math-horizons）都会向读者展示一些难题，2021 年 4 月的一期包括由新
3):查询条件中没有出现联合索引的第一列,而出现联合索引的第二列,或者第三列,都不会利用联合索引查询.
上节课我们已经创建好了俩个项目作为demo，所以接下来就是我们要打造一个项目列表的前端页面
如果表也有DML, 我一般只在a 上建索引. 这也是代价平衡的结果. 一方面 只在a 上建索引那么是
分析师面临的普遍问题是，无论从哪里获得数据，大部分情况都是一种不能立即使用的状态。因此，不仅需要时间把数据加载到文件中，还得花更多的时间来清洗它，改变它的结构，以便后续做分析的时候能更好的使用这个数据。
说明：有点忙，这本书最近更新慢了一些，抱歉！这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接：
以前给大家介绍过MySQL中的统计信息，相信大家也都了解了。那么统计信息是存放在哪里呢？我们怎么去查看？ 在MySQL中提供了两个表记录统计信息的相关内容,分别是 innodb_table_stats
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 《hive学习笔记》系列导航 基本数据类型 复杂数据类型 内部表和外部表 分区表 分桶 HiveQL基础 内置函数 Sqoop 基础UDF 用户自定义聚合函数(UDAF) UDTF 本篇概览 本文是《hive学习笔记》系列的第十一篇，截至目前，一进一出的UDF、多进一出的UDAF咱们都学习过了，最后还有一进多出的UDTF留在本篇了，这也是本篇的主要内容； 一
仿佛人生总有一种魔咒，自己做的这场笔试题永远是最难的。不过今天的笔试题，真的难。来看题目。
连接（Join）是数据仓库工作负载的一个组成部分。 当连接的表存储在内存中时，IM列存储增强了连接的性能。
本文介绍了如何利用awk命令对日志文件进行统计分析。主要包括三个方面的内容：1.利用awk命令统计日志中IP地址出现次数；2.利用awk命令统计日志中访问来源；3.利用awk命令统计日志中访问站点。
刚到家门口，还未下车，老妈就气冲冲的走过来对我说道：“你表哥就比你大一岁，人家都买了奔驰了，50 多万！”
cut 译为“剪切, 切割”，是一个强大文本处理工具，它可以将文本按列进行划分的文本处理。cut命令逐行读入文本，然后按列划分字段并进行提取、输出等操作。
+----+-------------+-------+------------+------+---------------+-----+---------+------+------+----------+-------+ | id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra | +----+-------------+-------+
Dune 可能是目前向公众提供的最强大的区块链数据分析工具，而最棒的是：它还是免费的！通过 Dune，你可以通过一个公共数据库近乎实时地访问区块链数据，你可以通过 Dune 的网站使用 SQL 查询。
刷面试题的时候，不知道你们有没有见过MySQL这两个命令：explain和profile(反正我就见过了)..
大家好，我是Maynor。相信大家和我一样，都有一个大厂梦，作为一名资深大数据选手，深知SQL重要性，接下来我准备用100天时间，基于大数据岗面试中的经典SQL题，以每日1题的形式，带你过一遍热门SQL题并给出恰如其分的解答。
作者 | Angel_Kitty ➤1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中， 有一定的概率判断错误。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场
调用EXPLAIN可以获取关于查询执行计划的信息，以及如何解释输出。EXPLAIN命令是查看查询优化器如何决定执行查询的主要方法，但该动能也有局限性，它的选择并不总是最优的，展示的也并不一定是真相。
2048 这段时间火的不行啊，大家都纷纷仿造，“百家争鸣”，于是出现了各种技术版本：除了手机版本，还有C语言版、Qt版、Web版、java版、C#版等，刚好我接触Python不久，于是弄了个Python版——控制台的2048，正好熟悉下Python语法，程序运行效果如下：
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今天给大家准备了25个pandas高频实用技巧，让你数据处理速度直接起飞。文章较长，建议收藏！
“覆盖率”是我们进行软件测试活动时需考虑的首要问题之一，我们常常会经历一些业务逻辑颇为复杂的场景，比如笔者经历的某款电商系统中的订单功能，做一条订单需要考虑的因素包括买家的角色、商品的线上线下属性、商品是否被签约、买家和履约店铺的关系、是否为买家下的首个订单、买家的收货地址、是否选择了优惠券、优惠券是商品券还是平台券......
看标题是否似曾相似？之前为大家介绍过10个高效的pandas函数，颇受欢迎，里面的每一个函数都能帮我们在数据分析过程中节省时间。
DML（Data Manipulation Language，数据操作语言）：用于检索或者修改数据。
判断一个 9x9 的数独是否有效。只需要根据以下规则，验证已经填入的数字是否有效即可。
创建学生表student，一个学生对应一个班级，一个班级对应多个学生。使用id为主键，classes_id为外键，关联班级表id：
表中一行数据代表该用户在该日期登陆过，求每一位用户连续登陆天数最大分别是多少天。 解题思路：
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