假设我有一个分数表,我是根据其他地方的一些数据预先计算出来的。我希望能够以每秒多次搜索这些数据,以获得最高的x值。搜索将加权分数,权重将不断变化。我能做些什么来加速这个查询?我举了一个例子,很好地表达了我将如何做事情,减去另一个表的外键,更多的数据,以及其他一些无关紧要的东西(我希望如此)。
USE clashroyale;
DROP TABLE if exists stackoverflowExample;
CREATE TABLE stackoverflowExample(id int AUTO_INCREMENT, score1 float, score2 float, score3 f
我正在尝试获取我的数据帧中最常见单词的平均分数。目前我的dataframe格式是这样的。 sentence | score
"Sam I am Sam" | 10
"I am Sam" | 5
"Paul is great Sam" | 5
"I am great" | 0
"Sam Sam Sam" | 15 我设法用这段代码成功地获得了最常用的单词。这清理了我的数据帧,并删除了
我也在Quant Finance上询问过,但我认为这里也有人可以帮忙:https://quant.stackexchange.com/questions/49099/why-dont-these-betas-match 我希望我的投资组合beta在与市场回归时与我的个人成分beta乘以投资组合权重相匹配。我在下面创建了一个简单的示例。如果你能帮助我解释哪里出了问题,我将不胜感激。 import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from statsmodels import reg
我想展示一些帖子,按他们的分数排序,限制在一定数量之内。这个分数是他们有多少喜欢(从另一个表)和他们的归一化年龄(0到1)的累加表的结果。
我有一个适用于MVP的SQL查询,但它需要对posts表进行全面扫描。
SELECT
posts.id,
posts.title,
1 / (EXTRACT(EPOCH FROM (NOW() - posts.timestamp)) / EXTRACT(EPOCH FROM MIN(posts.timestamp))) * COUNT(likes) AS score,
COUNT(likes) AS likes
FROM
如果我有一件事,你可以投赞成票/反对票,不管它是真的。随着时间的推移,事情发生了变化,所以我希望更久以前发生的投票少一些(至少,我认为这是应该发生的事情)。这样的东西有公式吗?我是不是遗漏了什么?
一个想法:vote# is +1 if upvote, -1 if downvote score = (vote1/time since vote1) + (vote2/time since vote2) + (vote3/time since vote3)
这样,分数就会随着选票的增加而增加,每一个人的选票都会开始衰退。高分意味着很多人投票赞成,而且最近。
我试图根据列权重的乘积和计数的总和来计算字母等级。
我有以下dax代码:
weight = IF ( CONTAINSROW ( {"FirstName", "LastName", "Birthdate"}, table[columns]), 2, 1 )
在此之后,我用它与计数相乘。
weightedvalue = table[count] * [weight]
但我得到了以下错误:
A single value for column 'Weight' in table 'table' cannot be det