在tidyverse中，整洁数据一般都是每一行是一个观测，每一列是一个变量，基本上所有操作都是基于整洁的数据进行的，都是对某列做什么操作。...但有时候我们也需要对某行做一些操作，dplyr中现在提供了rowwise()函数快速执行对行的操作。...简介 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) “rowwise()和group_by()很像，本身不做任何操作，但是使用了rowwise之后，再和mutate()...x y z ## ## 1 1 3 5 ## 2 2 4 6 假如你想分别计算每行的均值...（只是一个例子），不使用rowwise()函数，得到的结果是所有数据的均值，很明显不是想要的： df %>% mutate(m = mean(c(x, y, z))) ## # A tibble: 2
dplyr中的across函数取代了之前的xx_if/xx_at/xx_all，用法更加灵活，初学时觉得不如xx_if/xx_at/xx_all简单易懂，用习惯后真是利器！...主要是介绍across函数的用法，这是dplyr1.0才出来的一个函数，大大简化了代码 可用于对多列做同一个操作。...一般用法 陷阱 across其他连用 和filter()连用 一般用法 library(dplyr, warn.conflicts = FALSE) across()有两个基本参数： .cols：选择你想操作的列....fn：你想进行的操作，可以使一个函数或者多个函数组成的列表 可以替代_if()，at_()，all_() starwars %>% summarise(across(where(is.character...3 Naboo 177 62 60 ## 4 Tatooine 181. 96 37.6 acorss支持多个函数同时使用，只要放入列表中即可
今天给大家介绍SQLServer中交叉联接的用法，希望对大家能有所帮助！ 1、交叉联接(cross join)的概念 交叉联接是联接查询的第一个阶段，它对两个数据表进行笛卡尔积。...即第一张数据表每一行与第二张表的所有行进行联接，生成结果集的大小等于T1*T2。 select * from t1 cross join t2 2、交叉联接的语法格式 ?...t2 where t1.col1=t2.col2;--等价于内部联接 select * from t1 inner join t2 on t1.col1=t2.col2 3、交叉查询的使用场景 3.1...针对一些情况可以采用交叉联接的方式替代子查询，通过减少子查询造成的多次表扫描，从而可以提高优化查询的性能。...4、总结 交叉联接虽然支持使用WHERE子句筛选行，由于笛卡儿积占用的资源可能会很多，如果不是真正需要笛卡儿积的情况下，则应当避免地使用CROSS JOIN。
6 5 7 8 3 8 8 5 cyl有4,6,8三种取值，而gear有3,4,5三种取值，应该一共有9组，但我们这里只有8组，原因是cyl=8,gear=4的没有
在SSL握手阶段，如果Client Hello里声明了客户端支持heartbeat，那么服务端会在Server Hello中声明自己是否也支持heartbeat。 ?...在ssl-enum-ciphers.nse的基础上，改了一个nse脚本（http://pan.baidu.com/s/1pJ37kF5），来根据上述特征判断SSL是否支持Heartbeat，该脚本在nmap...比较成熟的扫描机制，可以对公司做一次全网扫描，以排除潜在的风险，然后对扫描出的支持hearbeat的端口再做重点排查。...的PoC一样了…… PS（下面的说法没有经过严格验证）: 1.现在的那个python的PoC貌似在处理有些服务器发来的Server Hello请求时会出错，服务端明明发回了Server Hello，但因为格式不兼容这个脚本而被忽略...所以用那个PoC检测出有问题的一定是有问题，但检测没问题的不一定没问题。 2.这个脚本恰恰相反。 3.貌似无论是客户端还是服务端，微软的产品都不支持heartbeat，除非特别引入了OpenSSL的。
它们有一个相同的字段，通过该字段可以把源表和目标表关联在一起，我们希望从源表中检索到的记录里的关联字段的值没有存在目标表中。...举个例子，源表 dept，目标表 emp，获取 dept 表中部门编号不在 emp 表中的记录。在检查两张表的数据后，我们发现 emp 表中没有部门编号 40 的数据。 ?...因为在逻辑运算中，涉及到 NULL 的操作的结果仍为 NULL。...如果 b 表中没有数据能匹配得上 a 表，在查询结果中会使用 NULL 填充 b 表的列。因此，通过过滤条件 b.关联列 is NULL 可以找到只存在于 a 表中的数据。...总结 使用 not in 时要考虑到排除的值中是否有 NULL ，如果有，需要提前做过滤处理。
在现实生活中我们经常会遇到非常多需要分组汇总的情况，单个的汇总价值不大，只有分组之后，才能看出差异，才能表现出数据的价值。...dplyr为我们提供了group_by()函数，主要使用group_by()对数据进行分组，然后再进行各种计算，通过和其他操作进行连接，发挥更加强大的作用。...group_by() 查看分组信息 增加或改变用于聚合的变量 移除聚合的变量 联合使用 summarise() `select()`/`rename()`/`relocate()` arrange()...如果把group_by()作用于已经聚合的变量，那数据会被覆盖，比如下面这个，by_species已经被species聚合了，再通过homeworld聚合，那结果只是homeworld的结果： by_species...一个被聚合的数据如果不解除聚合，那么后面的操作都会以聚合后的结果呈现出来，所以聚合之后一定要记得解除聚合！
dplyr的函数由于使用tidy evaluation（R中的一种非标准执行（NSE）实现方式）的方法，可以使得其具有更好的易用性：变量不需要绝对引用和引号包裹。...根据使用的NSE的类别不同，dplyr的函数可以分为两类： data masking：arrange(), count(), filter(), group_by(), mutate(), summarise...环境变量与数据变量 环境变量是存在于环境中的变量，一般通过"<-"来创建。 数据变量是一种存在于数据框(data.frame)的变量，常常是来源于数据文件。比如mtcars中mpg、cyl等等。...根据所用的NSE的类别，需要区别对待dplyr函数的编程。 Data masking 如果想要操作的数据变量名称来源于环境变量，那么使用特殊的指代词.data来完成。...，如果不是所有的变量都存在于数据框中，那么all_of会报错，any_of不会报错，按需使用。
相关文章路径：C语言求字符串的长度->C语言字符串的复制-> C语言的字符串的联接->C语言字符串的比较->C语言查找字符->C语言BF算法->C语言输出字符串->C语言输入字符串 C 语言标准函数库中包括...strcat 函数，用于字符串联接(复合加赋值)。...作为练习，我们自己编写一个功能与之相同的函数。...const char *src) { char *temp = dst; while (*dst) { dst++; } while (*dst++ = *src++); // 第一步中*...dst = '\0', *src = 它的第一项， 于是*src的第一项把*dst = '\0'给覆盖了， 所以*dst的'\0'才会消失 return temp; }
创建链接 创建链接可以通过 dos 命令 mklink 或者 powershell 中的New-Item 创建。 mklink命令的使用说明如下图所示。...、Junction 几种链接的区别 与 Linux 的文件系统中的 inode 与 block 类似，在 NTFS 文件系统中数据对象也赋予了独一无二的文件 ID 以及与之对应的文件路径，文件路径和文件...目录联接 目录联接从Windows2000/XP开始得到支持，是NTFS内置机制。只适用于目录。只能使用绝对路径。目录链接通过重分析点实现，目录链接可以跨卷，但是不能跨主机。...通过建立交接点，可以在保证一个目录实例（目录的一致性）的前提下，允许用户或程序从本地文件系统中的多个位置访问此目录。 NTFS内置机制，从Vista开始得到支持。...目录联接：实现路径重定向，当访问链接目录时，系统会自动重定向到实际目录，例如：Vista的"C:\Documents and Settings"是指向"C:\Users"的junctionpoint，这样一些使用了硬编码
代码 代码来自《r-data-science-quick-reference-master》的内容。 dplyr包的使用例子。...mean_income ) ) %>% spread(key = "year", value = "mean_income") 温馨提示： 第一步：运行一边代码，掌握相应的包和函数使用...第二步：迁移到自己的数据集，进行应用
nmap为我们提供了较为精准的端口和服务探测的功能，如果我们在探测到某些端口或者服务的同时顺带检测下是否含有曾经爆出的漏洞呢？...本期将以Weblogic NSE来编写渗透脚本。...实现一个HTTP中的get方法 local http = require "http" local req = http.get(host, port, path, options) http库的get...实现一个HTTP中的post方法 local http = require "http" local req = http.post(host, port, path, options, ignored...0x04 NSE脚本 脚本的POC使用的是通过写入无害数据到文件，检测文件是否存在的方式。如果要使用监控服务的方式，只需更换POC即可。
在这篇文章中，我们将研究最著名的渗透工具之一 Nmap 一款标志性的跨平台扫描器。它的原意为Network Mapper（网络映射器），具有相当强大的扫描功能，几乎适用于任何渗透场景。...除了常规的网络扫描，Nmap还可根据NSE (Nmap scripting Engine)的脚本进行大量渗透工作，这种脚本是基于Lua编程语言，有点像javascript。...正是NSE，使得Nmap不再普通。...一旦启用Nmap中的http-enum脚本，它将收集web服务的所有有用的信息，就如漏洞扫描器Nikto一般: nmap site.test.lan --script http-enum 信息收集 ?...对于WordPress来说，Nmap已做的足够出色，它获取了大量和渗透有关的信息，而如果想对WordPress进行更深一步的漏洞探测，你也可以使用已集成在kali linux中的WPScan，这款软件有大量专门针对
频繁的网络通信可能成为性能瓶颈，特别是在分布式数据库环境中。 缓存效果下降： 大表的联接可能导致缓存效果下降，因为大部分数据无法完全存储在内存中。...适用于需要比较同一表中不同行之间的关系的场景，例如查找同一表中的相关记录。 使用合适的连接条件： 确保联接条件是准确的，以避免不必要的数据匹配。 使用索引加速联接条件的匹配，提高查询性能。...如果某个表的数据在查询中并不需要，可以避免将其包括在联接操作中。 使用合适的联接条件： 确保联接条件是准确的，只联接相关的数据。 避免不必要的联接条件，以减少联接的计算成本。...垂直分区： 将表中的列按照使用频率划分为"热"和"冷"列。 将热列放在经常被查询的表中，从而提高联接操作的性能。...通过针对性地采取优化措施，可以显著提升 SQL 联接操作的性能。 3.2 优化策略在实际中的应用 在实际应用中，SQL联接的优化策略需要根据具体的场景和需求进行调整。
来源：vignettes/programming.Rmd[2] 大多数 dplyr 函数使用非标准计算（NSE）。这是一个术语——意味着它们不遵循通常的计算规则。...相反，它们捕获你键入的表达式并以自定义的方式对其进行计算。这让 dplyr 代码有两个主要优点： 数据框的操作可以简洁地表达，因为你不需要重复输入数据框名称。...不幸的是，这些好处不是免费的。有两个主要缺点： 大多数dplyr参数不是透明。这意味着你不能用一个看似等价的对象代替一个在别处定义的值。...幸运的是，dplyr 提供了克服这些挑战的工具。他们需要多一点打字，但少量的前期工作是值得的，因为他们从长远来看可以帮助你节省时间。...这篇文章有两个目标： 演示如何使用dplyr的pronouns和quasiquotation编写可靠的函数，以减少数据分析代码中的重复。
目的是利用 (1) 在底部安装单元的定期部署期间测量的瞬时流量和 (2) 来自长期部署在河流中的水位数据记录器的瞬时深度测量，以创建和更新评级曲线。...在数据探索过程中，每个站点的低流量数据中明显存在过多噪声。在停滞或接近停滞条件期间，多普勒流量计记录高度可变的流速并报告不切实际的流量。由于过多的数据噪声，从数据记录中清除了极低或停滞的流量时期。...NSE 的值范围从 −∞ 到 1，其中 1 表示完美的预测性能。NSE 为零表示模型具有与数据集均值相同的预测性能。...由于观察到的水层中存在明显的不稳定流动，我们应用了琼斯公式（公式(2)")）。两个时间段都产生了 NSE 大于 0.97 和 nRMSE 小于 3% 的评级曲线，表明非常适合（表 2; 数字 3）。...由于观察到的水层中存在明显的不稳定流动，我们应用了琼斯公式（公式(2)")）。3 月至 9 月的结果表明评级曲线具有非常好的拟合（NSE > 0.96，nRMSE <6%；表 4）。
关于dplyr的基本操作我已经写过很多笔记了，不再赘述，这篇文章重点介绍 dplyr 的一个函数 do() 的用法。...与data.table类似，dplyr也提供了do()函数来对每组数据进行任意操作。 例如将diamonds按cut分组，每组都按log(price) ~ carat拟合一个线性模型。...和data.table不同的是，我们需要为操作指定一个名称，以便将结果存储在列中。而且do()表达式不能直接在分组数据的语义下计算 ，我们需要使用.来表示数据。...，每个元素都是模型的结果，包含线性回归对象的列表。...假如我们需要分析toy_tests数据，要对每种产品的质量和耐久性进行汇总。如果只需要样本数最多的3个测试记录，并且每个产品的质量和耐久性是经样本数加权的平均数，下面是做法。
，并且这一报告是华为联合第三方机构共同调研， 从这份报告中我们也能看到华为未来的战略些许端倪。...而全球联接指数的背后正是华为主张全联接世界的愿景，即人与人、人与物、物与物更紧密联接，必将为每个人带来极致的体验，为企业带来巨大的商业机会。...并且让华为成为全联接世界中数字物流的使能者？...在潜在的巨大联接商机面前，在人与人，人与物，物与物，重要联接纽带面前，华为也绝对不会甘当看客，华为要做联接世界的主导者，这也是华为发布联接指数报告的真实用意，因此我们可以预计华为会在有关联接的世界里展开大规模并购...收购物联网相关厂商只是华为联接一切动作的开始，未来华为会有更大的动作，都将基于联接而来。这也是华为发布全球联接指数背后的真实意图。
使用dplyr高效处理数据 这个包名的意思是数据框钳，相比基础R的优点是运行更快、与整洁数据和数据库配合好。函数名的部分灵感来自SQL。 ?...非标准计算 代码中没有引号包裹的原始名字，这种方式叫做非标准计算（NSE），高效交互使用函数，减少键盘输入，允许Rstudio中自动完成。还是函数名多个_。...数据库是从硬盘中获取数据的。...数据库与dplyr 必须使用src_*()函数创建一个数据源。# 使用data.table()处理数据 是dplyr的替代，两个哪个好存在争议，最好学一个一直坚持下去。...如果两个都是新手，推荐dplyr。为了提升性能，可以设置键，类似数据库的主键，方便二进制算法提取目标子集行。 ?
目录 第二章（pandas） Python从零开始第三章数据处理与分析①dplyr风格的python代码 Python从零开始第三章数据处理与分析①python中的dplyr（2） ==========...===================================== filter/select功能 select和drop函数在数据处理中很有用，可以轻松地选择和删除列。...contains（substr）：查找名称中包含子字符串的列。 everything（）：所有列。...这与使用pandas包的的.iloc功能相同。...#随机挑选10%的行 df = (diamonds >> sample(frac=0.1, replace=False)) sample sample（）函数的功能与DataFrames的pandas.sample
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