📷 📷 ---- 三角形最小路径和题解整理 递归---超时版本 记忆化递归 自上而下的动态规划 自下而上的动态规划 动态规划空间优化 ---- 递归—超时版本 分析： [ [2], [3,4], [6,5,7], [4,1,8,3] ] 相邻结点：与(i, j) 点相邻的结点为 (i + 1, j) 和 (i + 1, j + 1)。 若定义 f(i, j) 为 (i, j) 点到底边的最小路径和，则易知递归求解式为: f(i, j) = min(f(i + 1, j), f(i + 1, j + 1))
用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图，转化漏斗图，RFM 客户分类以后的雷达图。
1、最快数据行公式求和 选取空行，点Σ（或按Alt + =）可以快速设置求和公式 2、多区域最快求和 如果求和的区域有多个，可以选定位，然后再点Σ（或按Alt+ =）可以快速设置求和公式。 3.拆分
统计学是一门很深的学问，这里仅仅是出题帮助大家熟练使用R语言来学习统计学知识，具体知识点需要更深入阅读书籍或者教程：
可以使用B-tree索引的查询类型： 全值匹配：和索引中的所有列进行匹配 匹配最左前缀：即使用索引的第一列 匹配列前缀：即匹配索引的第一列值的部分 匹配范围值：匹配索引值的范围 精确匹配某一列并范围匹配另外一列 只访问索引的查询 B-Tree索引限制： 如果不是按照索引的最最左列开始查找则无法使用索引。 不能跳过索引中的列，即不能直接使用索引中中间的列，只能使用索引第一列 如果查询中有某个列表的范围查询，则其右边所有的列都无法使用索引优化查找，如like,!=等。如果查询值的范围有限制，那么可以通过使用多个
本文介绍的是Pandas数据初探索。当我们生成或者导入了数据之后，通过数据的探索工作能够快速了解和认识数据基本信息，比如数据中字段的类型、索引、最值、缺失值等，可以让我们对数据的全貌有一个初步了解。
这篇是一个朋友小鹿，公众号「一个不平凡的码农」的一篇递归的文章，从理解到讲解到举例子来全面的讲解了递归以及其用处，文章有点长，需要耐心点看，看完了一定会有收获的。
几个月之前就想写这样一篇文章分享给大家，由于自己有心而力不足，没有把真正的学到的东西沉淀下来，所以一直在不断的在自学。
1、相同点，能针对dataframe完成特征的计算，并且常常与groupby()方法一起使用。
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。
抖动率公式为：=TEXT(SUM(C2:C40)/39,"0.00%")平均帧数公式为：=SUM(A2:A41)/40
大家看到推文标题第一眼作何感想呀？是不是以为小编要爆什么猛料，给大家讲些恋爱技巧之类的呀？要真有这么想的就等下次吧。
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。
本文接着更新Pandas进阶修炼120题，Pandas的强大不仅仅因为它自身的强大，更在于当它和NumPy、Matplotlib、Sklearn等库结合使用时发挥的巨大威力，本期就挑选了一些Pandas+NumPy相关的题目供各位读者练习，如果感兴趣，请一定要敲一遍代码。
本文将对TPU中的矩阵计算单元进行分析，并给出了SimpleTPU中32×32的脉动阵列的实现方式和采用该阵列进行卷积计算的方法，以及一个卷积的设计实例，验证了其正确性。代码地址https://github.com/cea-wind/SimpleTPU/tree/master/lab1
当我们在处理这样的数据时，想要进行排列时，会发现它并没有按照我们预想的按照1……9，10，11，12……这样的排序：
索引查询类型，从最好到最差依次是：system>const>eq_ref>ref>range>index>ALL。一般来说，保证查询至少达到range级别，最好能达到ref。
都能针对dataframe完成特征的计算，并且常常与groupby()方法一起使用。
作为一个后端程序员，数据库这个东西是绕不开的，特别是写sql的能力，如果您参加过多次面试，那么一定会从面试复盘中发现面试官总是会考察到sql优化这个东西。
JSON 字段类型在当前的版本中自身没有索引，那么在生产中是非常可怕的，JSON 字段的增、删、改、查效率可想而知，基本没法用，也许是基于此，MySQL5.7 中提供了 Generated 字段类型，网上有叫生成列或是计算列的。这里先来了解一下什么是 Generated Column。
索引是存储引擎用于快速找到记录的一种数据结构。尤其是当表的数据量越来越大的时候，正确的索引对查询性能的提升尤为明显。但在日常工作中，索引却常常被忽略，甚至被误解。本文将为大家简单介绍下Mysql索引优化的原理与注意事项。 一、索引的类型 1）B-Tree索引 B-Tree索引是用的最多的索引类型了，而且大多数存储引擎都支持B-Tree索引。 B-Tree本身是一种数据结构，其是为磁盘或其他直接存取的辅助设备而设计的一种平衡搜索树。Mysql中的B-Tree索引通常是B-Tree的变种B+Tree实现的。其结
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 pandas：0.19.2
今天要跟大家分享的图表是帕累托图！ ▽▼▽ 这种图表类似于之前曾分享过的直方图，但是又比直方图所能展现的数据信息更多，由一个降序排列的柱形图和一个升序排列的带数据点标记的百分比折线图构成。 ●●●●●
大家好，本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布，一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
来源：www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
apache/poi是apache旗下用于读写Microsoft Office 二进制文件和OOXML 格式文件的开源库。用它来进行excel文件的导出是很趁手的。 一般来说可以直接使用 Sheet.autoSizeColumn方法自动调整每列的宽度。但是遇到包含中文的列，autoSizeColumn方法计算的列宽是不正确的，算出的宽度不能完整显示中文内容。最近项目中就遇到了这个问题，于是参考网上的各类文章，自己实现了自动适应中文字符宽度的方法
数据库通过锁机制来解决并发场景-共享锁（读锁）和排他锁（写锁）。读锁是不阻塞的，多个客户端可以在同一时刻读取同一个资源。写锁是排他的，并且会阻塞其他的读锁和写锁。简单提下乐观锁和悲观锁。
来源：Deephub Imba本文约8500字，建议阅读10分钟本文介绍了如何使用 scikit-learn中的网格搜索功能来调整 PyTorch 深度学习模型的超参数。 apply函数是我们经常用到的一个Pandas操作。虽然这在较小的数据集上不是问题，但在处理大量数据时，由此引起的性能问题会变得更加明显。虽然apply的灵活性使其成为一个简单的选择，但本文介绍了其他Pandas函数作为潜在的替代方案。 在这篇文章中，我们将通过一些示例讨论apply、agg、map和transform的预期用途。 我们一
前言 本文主要针对的是关系型数据数据库MySql。键值类数据库可以参考最简大数据Redis。先简单梳理下Mysql的基本概念，然后分创建时和查询时这两个阶段的优化展开。 1.0 基本概念简述 1.1
免疫球蛋白(IG)和T细胞受体(TR)在适应性免疫应答过程中起着关键的抗原识别作用。上一次我们介绍到tcR包：T细胞受体和免疫球蛋白数据进行高级分析和可视化（一）。今天小编继续为大家介绍分析T细胞受体库的R包：tcR包，可以对TR序列进行多样性评估、共享T细胞受体序列识别、基因usage统计计算等。
在 EMBL Clustal Omega 比对结果的 Result Summary 标签下有Jalview按钮。这个按钮可以快速启动 Jalview，但这里启动的在线版本功能不完整。完全版的 jalview 可以从 Jalview 官网（http://www.jalview.org）在线启动，或者下载安装到本地。
指标之间的冲突性，用相关系数进行表示，若两个指标之间具有较强的正相关，说明其冲突性越小，权重会越低。
数据的增删改查是 pandas 数据分析中最高频的操作，在分组、聚合、透视、可视化等多个操作中，数据的筛选、修改操作也会不断出现。 本文内容参考：微信公众号「早起Python」
with语句在语句结束时自动关闭文件对象。 使用csv模块reader函数创建文件读取对象filereader，读取输入文件中的行。 使用csv模块的writer函数创建文件写入对象filewriter，将数据写入输出文件。 函数的第二个参数（delimiter=','）是默认分隔符，如果输入和输出文件都用逗号分隔，就不需要此参数。 使用filewriter对象的writerow函数来将每行中的列表值写入输出文件。
hash取余对数据key-value的key值做hash取余计算，得到结果只要key值不变(字符串相等)取余结果在[0,1,2,3,…,n-1]，n=分片个数(节点个数)。 计算公式如下：
，每个样本都是m为特征向量，模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中，每个样本到其所属类的中心的距离最小，每个样本只能属于一个类。用C表示划分，他是一个多对一的函数，k均值聚类就是一个从样本到类的函数。 2、k均值聚类策略 k均值聚类的策略是通过损失函数最小化选取最优的划分或函数
使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器执行 SQL 查询语句，从而知道 MySQL 是如何处理你的 SQL 语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。
本文精心挑选在数据处理中常见的120种操作并整理成习题发布。并且每一题同时给出Pandas与R语言解法，同时针对部分习题给出了多种方法与注解。本系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。
Pandas进阶修炼120题系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，希望通过120道精心挑选的习题吃透pandas。并且针对部分习题给出了多种解法与注解，动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
斐波那契数列出现在印度数学中，与梵文韵律有关。在梵语诗歌传统中，人们对列举所有持续时间为 2 单位的长 (L) 音节与 1 单位持续时间的短 (S) 音节并列的模式很感兴趣。用给定的总持续时间计算连续 L 和 S 的不同模式会产生斐波那契数：持续时间m单位的模式数量是F(m + 1)。
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法： EXPLAIN SELECT select_options;
数据框的本质是一个由向量构成的列表，由于列长度相同，所以可以当做矩阵进行访问和操作。比如选择满足特定条件的行，使用[]符号，第一个参数提供一个逻辑向量，第二个参数留空。
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