下边代码可直接拷贝使用N月后，月初日取得from datetime import date, datetime, timedelta# N月後の初日取得def get_next_n_month_first_day...(year:int, month:int, step:int=1): """N月後の初日取得 （例: 当月初日 → 2022,10,0 → 結果:2022/10/1） （例: 翌月初日...2022,10,1)datetime.date(2022, 11, 1)>>> du.get_next_n_month_first_day(2022,12,2)datetime.date(2023, 2, 1)月末日取得...next_n_month_end_day = get_end_day_of_month(next_n_month_first_day.year, next_n_month_first_day.month) # 指定日と月末日比較...if day > next_n_month_end_day.day: # 指定日＞月末日の場合、月末日をリターン return next_n_month_end_day
语句，并不是一个完整可以运行的 SQL ，要想知道完整的 SQL 需要手动把参数补齐，如果要调试这样的 SQL 无疑非常痛苦。...JDBC Driver（ Oracle , Derby , MySQL , PostgreSQL , H2 , HSQLDB , …）操作的拦截，记录真实 SQL ，可以将占位符与参数全部合并在一起显示...本文主要介绍如何使用 Log4jdbc 这个可以直接显示完整 SQL 的日志框架，希望对大家能有所帮助。
此外，有69%的单身女性表示婚房以后由对方提供就好，自己不需要准备；认可租房结婚的女性仅占一成，超过半数的女性都不认可租房结婚这样的选择，理由是“房子不是自己的，没有安全感”。 ?...世纪佳缘数据显示，六成单身男与半数单身女的身边都发生过因“买不起房而分手”这样的爱情悲剧，有63%的二线城市男士曾因买不起房而“被分手”，可见，即使是在二线城市，想要结婚的男士面临的压力也不容小觑。...这样的“金句”，还是此次调研报告中半数以上的单身女性所表现出来的“无房不嫁”的坚定决心，都表明当下社会人们的婚恋观与以前相比已经出现了偏差，似乎越来越多的人开始为了互惠互利而抱团、为了增加财富而结婚。
所以从上面我们看到，一套能够很好运转的机器学习系统需要有： 较好的 Infra 算法，研发，和运维 体系的支持 研发和算法的高 overhead 协作 而实际上，在现实生活中，这套体系会面临三个大问题...比如让研发工程师去理解算法工程师的一些思路是很困难的，意味他们不懂机器学习，甚至难以校验自己做的是不是对的。...大的原则是： 使用 SQL 而不是 Python 去完成特征工程 尽可能减少 Python 的使用，Python 应该尽可能仅仅用于模型部分 先说这个原则带来的好处，再说说现在这个原则以前为什么没落地，...无需逻辑校验成本 说说落地的困难： SQL 可能无法完成非常复杂的特征处理逻辑 Python 在某些时候在可视化亦或是特征处理上是不可避免的 这里值得注意的是，我们不是拒绝 Python 做特征工程，而是尽可能减少使用...函数来完成的，此外 Byzer 可能在这种实时大规模计算上无法保证毫秒级的响应时间，这个时候就可以引入 OpenMLDB了，我们可以封装一个 UDF 函数调用 OpenMLDB 接口来完成特征的获取，而不是通过
近日，IEEE Spectrum 发布了 2021 年度编程语言排行榜，其综合排行榜显示，前五名依次是 Python、Java、C、C++ 和 JavaScript。...这与前阵子 Stack Overflow 的报告结果有所不同，Stack Overflow 全球开发者调查报告给出的排名显示，最流行、使用率最高的是 JavaScript（65%），其次是 Python...比如从工作需求出发： 工作中需求最大的编程语言 在开源社区最受欢迎的排名中，Python 依然位列第一，而 2020 年排名前 10 中的 Arduino 被 C# 所取代。...而处理这种非常规情况也是 IEEE 结合多个指标的原因。...此外，开发者对分布式系统的兴趣也在持续增长，而 C# 正是为此而设计的。
前言 免责声明:以下内容是基于作者的观察——而不是一个行业的学术调查。 有很多文章比较了Python和R在数据科学方面的相对优点。但是这并不在这篇文章的讨论范围。...有些人可能特别喜欢一种语言的语法，或者可能更喜欢R的默认绘图库(ggplot2)，而不是Matplotlib或其他Python选项。也有其他人会指出Python比R更具有表现力。...换句话说，机器学习工程师必须处理工程问题，而Python是更好的选择。 ? ?...负责它们的人不是数据分析师，而是工程师(就职责而言，而不是头衔而言)，他们使用的是软件工程师熟悉的工具和语言，比如Python。R始终是生成仪表板和报告的有效工具。...--- Flask，当然来自于Python. 换句话说，我们为机器学习工程师而不是数据分析师建立了一个平台，这意味着我们支持Python而不是R。 ? ·END·
重装系统之后第二发，配置pycharm，意料之外的错误，启动的时候竟然要求配置jdk，瞬时蒙蔽，不记得之前有这么一出啊，上图：
// mLocationClient.setEnableGpsRealTimeTransfer(true); } } /** * 显示请求字符串
overridden via a template 使用方法： https://pypi.org/project/django-dynamic-raw-id/ 具体效果： 嗯，非常直观~ 测试环境：python...3.7.2 + django 3.7.2 settings.py中关闭debug之后可能会出现上面的情况，没有显示名称，执行一下python manage.py collectstatic即可。...☆文章版权声明☆ * 网站名称：obaby@mars * 网址：https://h4ck.org.cn/ * 本文标题： 《django raw_id_fields 显示名称而不是id（raw_id_fields
value)) except: pass print("---------------") 结果如下： [format,png] 三、可视化分析 1.月初和月末对比.../mutiy.png") plt.show() 效果图1 [format,png] 分析： 通过上面的条形图可知，最近几个月的月末值都大于月初值，说明这几个月都是属于盈利状态，尤其是2020-12...而2020-8月是亏损最大的，从整体上来看，整年的月份整合下来，整体还是盈利的。.../mutiy.png") plt.show() 效果图3 [format,png] 分析： 图中显示是当月的最高涨和最低跌之差，这里采用这些图，效果更佳明显。...4.月差值(月末减月初，该月是否盈亏） ###4.月差值(月末减月初，该月是否盈亏） def analysis4(x,y): myfont = font_manager.FontProperties
csdn的问答模块回答了一些问题，有些还是比较有意思的，跳出来供大家阅览参考 留个标记点——2021-12-07 之前的回答 文章目录 1、会计用Python写月末一次加权平均法、先进先出法、移动加权平均法代码...5、输入一个整数，求每位数的乘积 1、会计用Python写月末一次加权平均法、先进先出法、移动加权平均法代码 会计用Python写月末一次加权平均法、先进先出法、移动加权平均法代码 题目描述： Python...只写出月末一次加权平均法的也可以！...# 假设月初存货成本和数量 cost0 = 450 num0 = 50 # 存货单位成本=[月初库存货的实际成本+∑（当月各批进货的实际单位成本×当月各批进货的数量）]/（月初库存存货数量+当月各批进货数量之和...） cost_ = (cost0+sum(df["采购数量"]*df["采购价格"]))/(num0+df["采购数量"].sum()) #当月月末库存存货成本=月末库存存货的数量×存货单位成本 cost_end
知乎上有个问题，关于Python和Java语法的对比，同样是计算数组长度，为什么Python使用len(array)，属于内置函数，而Java则用array.size()，属于类方法。...比如类型声明，python不需要指定类型，java必须要指定。 比如代码块，python用缩进表示代码块，java用{}表示代码块。...比如异常处理，Python使用 try 和 except 块来处理异常。Java使用 try 和 catch 块，并且必须捕获所有可能的异常。...这是python和Java在语言特性上的差异，没有好坏之分，只有应用场景之别。 python是动态语言，追求简单方便易懂，适合写脚本快速开发，java是静态语言，追求稳定安全快速，适合写网站软件。...所以啊，如果你的需求是写算法、写爬虫，处理数据，就去用python，如果是写网站、写游戏，就去用Java ，讨论谁好谁差，实在没有意义。
edit_sex').combobox('setValue', row.sex); 本来这是一个很简单的combobox赋值，但是当我真正赋值时却出现了问题，经常出现一个bug，就是赋值完，combobox显示的内容是...true或者false，而不是男或女，而且重现率极高。...该值是boolean类型，combobox赋值boolean类型的值的时候，会经常出现显示内容为value而不是text的bug。 那么问题解决起来就简单了，把boolean类型改为字符串。
在数据分析的世界里，日期和时间的计算常常是复杂而微妙的。我们经常需要找出下个月的第一天，以及基于这个日期来过滤数据。这个过程听起来简单，但实际操作中却可能遇到一些陷阱。...示例分析：陷阱呈现 让我们通过一些具体的示例来观察这个问题： 非月初日期的顺畅体验 对于像 '2024-07-30' 这样的日期，我们的查询能够顺畅地返回预期的结果： SELECT DATE_TRUNC...First Day of Next Month| -----------------------+ 2024-08-01 00:00:00.000| 这里，我们期望的是9月1日作为下个月的第一天，但结果却显示了本月的第一天...这种方法无论对于月末还是月初的日期都能提供准确的计算结果： SELECT ADD_MONTHS(TO_CHAR(TO_DATE('2024-07-31', 'yyyy-MM-dd'), 'YYYY-MM...、月中还是月末，都能得到准确的计算结果，完美的解决了下个月第一天的计算问题。
●人员学历分布 ●人员年龄分布 ●人员户籍分布 ●人员性别分布 ●部门岗位人员分布 ●管理人员、关键岗位、技术人员情况（职位级别、工龄、学历、性别等） 二、人员流动数据分析 ●月离职率=月离职人数÷(月末人数...+月离职人数) ●月入职率（新进率）=入职人数÷(月末人数+月离职人数) ●月流动率=（新进人数+离职人数）÷(月末人数+月离职人数) ●月增长率=（月末人数-月初人数）÷月初人数 ●月净增人数=月末人数...-月初人数 ●月留存率=月末人数÷月初人数 ●月损失率=月离职人数÷月初人数 ●入职人数、离职人数 ●月进出比率：月入职总数÷月离职总数 ●月平均人数：（月初人数＋月底人数）÷2 在编人数=入职人数+月初人数...或 在编人数=月末人数+离职人数 三、离职人员数据分析 ●离职人数 ●离职原因 ●离职人员工龄 ●离职人员岗位 ●离职人员年龄 ●管理人员、关键岗位、技术人员、离职情况 四、招聘数据分析 ●招聘完成率...住宿费及其他等4、选择培训机构时所发生的费用，包括估价、询价、比价、议价费用、通信联络费用、事务用品费用等 间接成本 1、课程设计所花费用，包括工资支出、资料费支出及其他费用2、培训学员工资福利等3、参加培训而减少的日常所在岗位工作的机会成功
通过 gitlab 容器创建了一个项目，想 clone 到本地，结果发现项目的 IP 地址是一串数字
---------+-----------------+---------------------+------------------+ 2.2 添加一条无状态数据，保证1月份有记录，增加两条A部门月初月末无人员变动记录...因为后面使用数据累积，也就是只有在数据变化的时候的才有记录，所以我们增加两条无人员变动记录，employee_id = 0 ,enter_or_leave = 0 代表该用户既不是进入，也不是离开。...时间分别是月初和月末。这样即能保证1月份肯定有数据，也能保证有1月份的初始和结束状态。...0 as employee_id, 'A' as department, 0 as enter_or_leave, '2024-01-01' as action_date union all --月末记录...这里因为在月末的时候，人数持续一天，所以我们需要在原始记录中增加2024-02-01一条无人员变动记录。
欢迎来到Python for Finance教程系列的第4部分。 在本教程中，我们将基于Adj Close列创建烛形/ OHLC图，这将允许我介绍重新采样和其他一些数据可视化概念。...我确信这个图表类型终有一天将会被提供，现在不是没关系，但我们会做到这一点！...因此，我们将创建自己的OHLC数据，这也将使能够显示来自Pandas的另一个数据转换： df_ohlc = df['Adj Close'].resample('10D').ohlc() 我们在这里所做的是创建一个基于...请记住，这10天的平均值是10天的平均值，而不是移动平均值。由于我们的数据是每日数据，因此将其重新采样为10天的数据会显着缩小数据的大小。这是你可以如何规范化多个数据集。...有时，您可能会在每个月的一个月初记录一次数据，每个月末记录的其他数据，以可能终每周记录一些数据。您可以将该数据框重新采样到月末，每个月，并有效地将所有数据归一化！
和沪深300指数相比，这个日历效应策略把最大回撤从72.30%降到了29.74%，而年化收益率从8.40%提升到了12.40%！...最终结果如表2和图2所示，月末的日历效应策略的年化收益率居然成了-2.40%。这个结果是符合我们预期的，看来，月末的日历效应策略确实远远不如月初。...最终收益率是0.85%，虽然好于月末，但远远不如月初的日历效应策略。...月中和月末的策略对比试验，也符合我们对银行和普通投资者资金流月末吃紧、月初流动性增强的猜想。但对于这两点假设，确实无法通过回测完全证实。...但是，我们至少可以得到一个行动上的指导：在我们建仓或者定投股票基金时，应该尽量选在每月初的前一到两天，避开月末，这样才更有可能拿到一个好的收益率。
别名 别名 描述 B 工作日频率 C 定制的工作日频率 D 日历日频率 W 周频率 M 月底频率 SM 半月末频率（每月15日和月末） BM 工作日月末频率 CBM 定制的工作日月末频率 MS 月初频率...SMS 半月初频率（每月1日和15日） BMS 工作日月初频率 CBMS 定制的工作日月初频率 Q 季末频率 BQ 工作日季末频率 QS 季初频率 BQS 工作日季初频率 A, Y 年末频率 BA,...时间序列趋势、季节性和周期性 时间序列数据可以分解为四个组成部分： 趋势 季节性 周期性 噪声 并不是所有的时间序列都具有趋势、季节性或周期性；而且必须有足够的数据支持存在季节性、周期性或趋势。...并不是所有的时间序列必须呈现趋势或模式，它们也可能完全是随机的。 除了高频变动（如季节性和噪声）外，时间序列数据通常还会呈现渐变的变异性。通过在不同时间尺度上进行滚动平均可以很容易地可视化这些趋势。...如果时间序列有单位根，则表示存在一些时间相关结构，即时间序列不是平稳的。 统计量越负值，时间序列越有可能是平稳的。一般来说，如果 p 值 > 0.05，则数据有单位根，不是平稳的。
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