Swift -核心数据-使用GroupBy的fetch结果 - 腾讯云开发者社区

以前用MongoDB数据库都是简单的查询，直接用Query就可以，最近项目中用到了分组查询，完全不一样。第一次遇到，搞了好几天终于有点那意思了。...org.springframework.data.mongodb.core.mapreduce.GroupBy这个spring中的类：例： GroupBy groupBy = GroupBy.key..., T.class); GroupBy.key('key'): key是所进行分组字段的字段名； initial : 初始化对象，可理解为最后查询返回的数据初始化； reduceFunction： js...函数，用于对返回的结果进行处理操作； function(doc,result){}: doc是根据查询条件(相当于where条件)获取的每一条数据，result是最后的查询结果，初始值就是initial...: 数据库中的表名； groupBy: -以上； T.class: 这里是数据库表对应的domain BasicDBList list = (BasicDBList)results.getRawResults

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hutool修复CollectorUtil.reduceListMap与Collectors.groupby一起使用时出现与预期不符的结果

——金瑛问题的issue： https://github.com/dromara/hutool/issues/3380 此处复现： List>...sam", "sam")) .put("count", Arrays.asList("80", "81", "82")).build()) .build(), nameMap); // 期望数据.../ {jack={name=[jack, jack], count=[80, 90]}, sam={name=[sam, sam, sam], count=[80, 81, 82]}} // 实际数据...解决办法：每次都调用第一个参数的supplier创建新map 相关pr：[Fix] 修复 github issue 3380 CollectorUtil.reduceListMap与collectors.groupby...一起使用时出现与预期不符的结果 · Pull Request !

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Swift 中的函数式核心与命令式外壳：单向数据流

前言之前，我们讨论了在 Swift 中的函数式核心与命令式外壳的概念。其目标是通过值类型提取纯逻辑，并将副作用保持在薄薄的对象层中。本周，我们将展示如何以单向数据流的方式应用这一方法。...下面根据这个些功能提供一个可以运行的 Demo。我们将创建一个可以运行的 SwiftUI 应用示例，该应用将展示如何使用函数式核心与命令式外壳的理念来实现单向数据流和管理副作用。...这个示例展示了如何使用函数式核心与命令式外壳的理念来实现一个简单的计时器应用，利用 Swift 的最新特性处理异步任务和副作用。...总结这篇文章讨论了如何在 Swift 中结合使用函数式核心与命令式外壳的理念来实现单向数据流，并详细展示了如何在代码中实现这些理念，包括使用 Swift 并发特性处理异步任务和管理副作用。...参考资料swift-unidirectional-flow - 使用最新的 Swift 泛型和 Swift 并发特性实现单向数据流。

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Swift 中的 Actors 使用以如何及防止数据竞争

Swift 中的 Actors 旨在完全解决数据竞争问题，但重要的是要明白，很可能还是会遇到数据竞争。本文将介绍 Actors 是如何工作的，以及你如何在你的项目中使用它们。什么是 Actors?...Swift 中的 Actors 可以保护他们的状态免受数据竞争的影响，并且使用它们可以让编译器在编写应用程序时为我们提供有用的反馈。...在Actors之前，我们会使用各种锁来创建相同的结果。这种锁的一个例子是并发调度队列与处理写访问的屏障相结合。受我在Concurrent vs....当在你的代码中持续使用 Actors 时，你肯定会降低遇到数据竞争的风险。创建同步访问可以防止与数据竞争有关的奇怪崩溃。然而，你显然需要持续地使用它们来防止你的应用程序中出现数据竞争。...所以基本上有两种结果：队列一在先，增加吃食的鸡的数量。队列二将打印：1 队列二在先，打印出吃食的鸡的数量，该数量仍为：0 这里的不同之处在于我们在修改数据时不再访问数据。

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使用miRNAtap数据源提取miRNA的预测靶基因结果

前面我们分享了：microRNAs靶基因数据库哪家强，提到了综合了12个网页工具的miRWalk，以及整合了7个工具的miRSystem，但是最后我们仍然是推荐R包multiMiR作为提取miRNA的预测靶基因结果的解决方案...今天我们比较一下另外的一个miRNAtap包，与multiMiR的结果的一致性，以及两个数据库的差异！...hsa', method = 'min', min_src = 2) head(predictions_min) 两个总结5个数据库结果的方法差异在于靶基因的排名...再看看它与miRSystem网页工具结果的差异进入 http://mirsystem.cgm.ntu.edu.tw/ ,粘贴我们的值得注意的是,该工具顺便对靶基因进行了生物学功能数据库的注释 ?...（因为不是这个领域，所以我并不清楚，不同数据库结果的30%左右的一致性是好还是坏）既然是预测，就不可能多个工具完全一致，所以目前主流的做法是，选择5个以上数据库支持的靶基因作为该miRNA的最后列表。

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5分钟掌握Pandas GroupBy

取而代之的是，我们通常希望将数据分成几组，并执行相应计算，然后比较不同组之间的结果。假设我们是一个数字营销团队，正在调查最近转换率下降的潜在原因。从整体来看转化率并不能让我们找到可能的原因。...在本文中，我将简要介绍GroupBy函数，并提供这个工具的核心特性的代码示例。数据在整个教程中，我将使用在openml.org网站上称为“ credit-g”的数据集。...多聚合 groupby后面使用agg函数能够计算变量的多个聚合。在下面的代码中，我计算了每个作业组的最小和最大值。...自定义聚合也可以将自定义功能应用于groupby对聚合进行自定义的扩展。例如，如果我们要计算每种工作类型的不良贷款的百分比，我们可以使用下面的代码。...总结 pandas GroupBy函数是一个工具，作为数据科学家，我几乎每天都会使用它来进行探索性数据分析。本文是该功能基本用法的简短教程，但是可以使用许多更强大的方法来分析数据。

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在OQL上使用UPDLOCK锁定查询结果，安全的更新实体数据

SqlServer查询记录的时候提供多种锁定方式，其中UPDLOCK 的优点是允许您读取数据（不阻塞其它事务）并在以后更新数据，同时确保自从上次读取数据后数据没有被更改。...当我们用UPDLOCK来读取记录时可以对取到的记录加上更新锁，从而加上锁的记录在其它的线程中是不能更改的只能等本线程的事务结束后才能更改。...return new OrderingModel { Msg = "投标金额不正确" }; } //线下标下单时，不可使用现金券...我们看到，OQL的这种更新锁操作，跟直接写SQL语句操作很类似，OQL执行的时候也是这样输出SQL语句的，这样确保数据记录在并发的时候，安全的更新。...注意：OQL更新锁目前只支持SqlServer数据库。

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C语言 | 如何使用 sscanf 提取AT命令返回结果中的有效数据

.); 函数返回值：「返回成功读取的数量」。 2....使用实例提取信号强度 AT命令返回结果为： +CSQ: 17,0 OK 先使用strstr找到标志字符： str = strstr(buffer, "+CSQ"); if (!...= 2) { return -1; } 提取基站信息 AT命令返回结果为： +CREG: 2,0,"252A","6DD2104",7 OK 使用sscanf提取「固定长度字符」： sscanf(...buffer, "+CREG:%d,%d,\"%4s\",\"%7s\"", &n, &stat, lac_buf, ci_buf); 提取IP地址 AT命令返回结果为： +CIFSR:STAIP,"...strlen("+CWLAP:"), "(%d,\"%[^\"]\",%d,\"%[^\"]\",", &ecn, ssid, &rssi, mac); 读取之后，将str指针移动到该行结束，进行下一轮的查找

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使用pathview增强你的KEGG数据库注释结果的可视化

其中 GO（Gene Ontology）和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）数据库是两个常用的生物学功能注释数据库，科学家通常是使用来超几何分布检验这个统计学算法做富集分析...接下来，让我们演示一下如何针对一个转录组数据进行差异分析后挑选统计学显著的上下调基因后进行KEGG数据库注释，最后使用pathview增强你的KEGG数据库注释结果的可视化。...resOrdered <- res[order(res$padj),] DEG =as.data.frame(resOrdered) DEG_deseq2 = na.omit(DEG) 差异分析的结果矩阵比较简单...然后使用最流行的clusterProfiler进行KEGG数据库的注释前面的DESeq2进行转录组差异分析后的表格里面有两万多个基因，但是我们根据里面的log2FoldChange对基因排序后取 log2FoldChange...，但是我们通常是给一个平平无奇的条形图，可以看到最显著的一些通路的名字以及其对应的富集信息：如果我们有感兴趣的通路，其实可以使用pathview增强你的KEGG数据库注释结果的可视化，比如上面的 Hippo

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使用 QueryDSL 进行动态查询：`QueryBase` 类及其常用方法

QueryDSL 是一个功能强大的库，它允许开发者使用类型安全的方式来构建动态查询。在 QueryDSL 中， QueryBase 是一个重要的抽象基类，它提供了基本的查询功能。...query.leftJoin(QEntity.entity.relatedEntity); 5. groupBy groupBy 方法用于对查询结果进行分组。...query.groupBy(QEntity.entity.groupField); 6. having having 方法用于在分组后的结果上设置条件。...QOrder 实体的元数据 QOrder qOrder = QOrder.order; // 构建查询：选择订单实体，从订单表中查询，按订单日期降序排序，限制结果数量为10，偏移量为0（第一页） List...10 .offset(0) // 偏移量为0，即第一页 .fetch(); // 执行查询并获取结果列表总结通过 QueryDSL 提供的这些方法，我们可以轻松地构建复杂的动态查询。

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使用Java对返回的结果，封装成指定JSON格式的数据类型

1、如果任务下来了，并且给定了你指定格式的JSON数据类型，那么就要想法封装成此种JSON格式的数据类型，方便其他成员进行调用，那么是如何进行封装的呢，这里简单研究一下子。...1999-06-15", 14 "identification": "1" 15 } 16 } 2.1、那么可以封装一个工具类，定义三个参数，分别是code、msg、data（这里使用的是...使用json在线解析，查看是否是正确的json格式。 ? 3、如果文档指定的封装类型是下面，这样格式的，应该如何进行封装呢？..."orders": [], 32 "searchCount": true, 33 "pages": 23 34 } 35 } 3.1、当然了，上面那个封装的也要接着使用...使用json在线解析，查看是否是正确的json格式。 ? 那么快根据你的文档需求进行JSON封装吧。

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使用topGO增强你的GO数据库注释结果的可视化

（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）数据库是两个常用的生物学功能注释数据库，科学家通常是使用来超几何分布检验这个统计学算法做富集分析，即通过比较实际观察到的基因集合...然后使用最流行的clusterProfiler进行GO数据库的注释前面提到了，GO数据库注释通常包括三个方面的信息：分子功能（Molecular Function）、细胞组分（Cellular Component...： GO数据库的注释在使用clusterProfiler进行GO（Gene Ontology）数据库的富集分析时，得到的结果表格通常包含以下列： ID: 介绍： GO Term的唯一标识符，用于标识富集的功能术语...丰富的图例和注释：生成的图形中包含丰富的图例和注释，使用户更容易理解和解释富集分析的结果。...：上面的是超几何分布检验的结果的可视化的丰富，其实如果是gsea也有对应的包，后面我们会介绍使用aPEAR来增强clusterProfiler的GSEA分析结果。

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盘点一个Pandas数据处理基础题目

：二、实现过程方法一这里【月神】给出一个可行的代码，大家后面遇到了，可以对应的修改下，事半功倍，代码如下所示： df.groupby(['id','type']).book.unique().str.join...(',').reset_index() 运行之后，结果就是想要的了。...(lambda x: (','.join(x))) print(res) 运行之后，结果就是想要的了。...文章做了对比：普通apply处理需要18秒左右，使用Swift进行加速提升到7秒左右，函数向量化，时间缩短至0.4秒， int64转为int16，用时缩短至0.1秒尽可能转换为.values，再操作...这篇文章主要盘点了一道使用Pandas处理数据的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，一共两个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。

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MySQL数据库的函数的使用：使用字符串拼接函数实现MySQL查询结果的拼接

GROUP_CONCAT 适用于拼接多条数据相同列,需要使用分割符的字符串查询结果.默认使用逗号作为分隔符语法: 必须配合GROUP BY一起使用 GROUP_CONCAT(字段) GROUP_CONCAT...customers.salesRepEmployeeNumber = employeeNumber GROUP BY employeeNumber ORDER BY firstName,lastname CONCAT_WS 适用于拼接一条数据不同列...,需要使用分隔符的字符串查询结果,指定使用的分隔符语法: CONCAT_WS("分隔符",str1,str2,...)...null,不会返回为null的结果 CONCAT 适用于拼接一条数据不同列,不需要使用分隔符的字符串查询结果语法: CONCAT(str1,str2...)...,那么返回的结果就是null

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WWDC 23 之后的 SwiftUI 有哪些新功能

前言 WWDC 23 已经到来，SwiftUI 框架中有很多改变和新增的功能。在本文中将主要介绍 SwiftUI 中数据流、动画、ScrollView、搜索、新手势等功能的新变化。...数据流 Swift 5.9 引入了宏功能，成为 SwiftUI 数据流的核心。SwiftUI 不再使用 Combine，而是使用新的 Observation 框架。...还可以使用 searchScopes 视图修饰符的 activation 参数来定义范围的可见性逻辑。...Swift Charts 也具有可滚动和可动画的功能。...特别感谢 Swift社区编辑部的每一位编辑，感谢大家的辛苦付出，为 Swift社区提供优质内容，为 Swift 语言的发展贡献自己的力量。 - EOF -

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Hive常用性能优化方法实践全面总结

Apache Hive作为处理大数据量的大数据领域数据建设核心工具，数据量往往不是影响Hive执行效率的核心因素，数据倾斜、job数分配的不合理、磁盘或网络I/O过高、MapReduce配置的不合理等等才是影响...第二个job再将前面预处理过的数据按key聚合并输出结果，这样就起到了均衡的效果。...数据量小时对执行效率影响不明显，但是当数据量大时，效率会很低，尤其是数据倾斜的时候。可以通过group by代替count(distinct)使用。...启用压缩压缩job的中间结果数据和输出数据，可以用少量CPU时间节省很多空间，压缩方式一般选择Snappy。..."推测执行"机制，根据一定的规则推测出"拖后腿"的任务，并为这样的任务启动一个备份任务，让该任务与原始任务同时处理同一份数据，并最终选用最先成功运行完成任务的计算结果作为最终结果。

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电商API接口数据与市场趋势分析的深度融合

这些数据是市场趋势分析的基石，能够帮助企业更好地理解市场动态、用户需求和竞争对手的策略。二、市场趋势分析的关键维度市场趋势分析的核心在于从海量数据中提取有价值的信息。...假设我们使用的是一个常见的电商平台API（如淘宝、京东等），并使用Python作为开发语言。1. 获取电商API接口数据首先，我们需要通过API接口获取数据。...except Exception as e: print(f"发生错误：{e}")# 示例：获取2024年1月的销售数据sales_data = fetch_sales_data("2024...数据分析与可视化接下来，我们将对清洗后的数据进行分析，并通过可视化工具展示结果。...以下是一个用户行为分析的代码示例：def fetch_user_behavior_data(start_date, end_date): """ 获取指定日期范围内的用户行为数据 ""

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可以的，“Pandas”现在也可以绘制交互式的图形了，来看看怎么做的吧？

01 Plotly作为后端支持我们可以使用第三方的可视化模块来做“Pandas”的后端支持，例如“Plotly”以及“Bokeh”等模块，进而便可以绘制出交互式的图形了，我们先来看一下“Plotly”...作为后端的支持，在我们导入所需要用到的模块之后，我们需要导入进需要用到的数据库，并且添加下面这行代码，以激活“Plotly”作为后端的支持 import pandas as pd import numpy...as np from sklearn.datasets import fetch_openml pd.options.plotting.backend = 'plotly' X,y = fetch_openml...我们可以任意的放大特定的区域，以及下载高清的图像当然我们也可以对散点图加上一个类别区分，酱紫来可视化不同类别之下的结果，代码如下 fig = data[['Hue', 'Proline', 'class...我们也可以绘制一些直方图，例如下面的代码，我们对“class”这一列进行“groupby”之后，然后计算出平均值，画出直方图 data[['Hue','class']].groupby(['class'

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从零开始的 Swift UI (二)

接上文：从零开始的 Swift UI (一) 在上一篇文章中，我们完成了 HomeView 的基本布局。接下来我们来编写一下数据层(Model ViewModel)。...大概包括两个方面：数据的获取(JSON URLSession) 和 UI ViewModel 的数据同步。数据的获取首先我们使用的 Api 是 Hikotoko 。...我们需要用到本地存储和响应式数据流。本地存储可以使用 UserDefaults，响应式数据流使用 ObservableObject。...类似 React 中的 Context。数据的存储在 Like.swift 中新建一个 Class，代码如下。...首先使用 PropertyListEncoder 将数据序列化。在此之前，请注意 LikeModel 实现了 Codable Protocol。同样在 Like init 的时候读取本地保存的数据。

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封装一个 Swift-Style 的网络模块

Swift 跟 OC 有着完全不同的设计哲学，它鼓励你使用 protocol 而不是 super class，使用 enum 和 struct 而不是 class，它支持函数式特性、范型和类型推导，让你可以轻松封装异步过程...如果你还是用 OC 的思维写着 Swift 代码，那可以说是一种极大的资源浪费，你可能还会因为 Swift 弱鸡的反射而对它感到不满，毕竟 Swift 在强类型和安全性方面下足了功夫，如果不使用 OC...那 Swift 相比于 OC 的优势到底体现在什么地方呢，我认为是 UI 以外的地方，跟 UI 关系越小，Swift 能一展拳脚的余地就越大，譬如网络层。...讲到网络层就绕不开 Alamofire，Alamofire 几乎是现在用 Swift 开发 iOS App 的标配，它是个很棒的库，几乎能满足所有网络方面的日常需求，但如果对它再封装一下的话，不仅使用起来更得心应手...Alamofire 使用 Result 来表示请求返回的结果，它是个 enum，长这样： public enum Result { case

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