它虽然可以直接使用Java代码进行编译，但是还是有部分和java语言的差异性。这里就是介绍Groovy的一些语言规范。学习Groovy的语法规则。
FROM子句指定在SELECT语句中查询数据的一个或多个表(或视图或子查询)。 如果没有查询表数据，则FROM子句是可选的，如下所述。
如何降低人们使用数据的门槛，这是一个有意思，而又不那么容易回答的问题。大家习惯从WYSIWYG（What You See Is What You Get）的角度去出发，由此诞生了一些列的分析工具，例如Tableau，Pentaho
主要介绍Groovy中的各种可选性的地方。所谓的可选性就是语法中可以省略的地方，也可以写上的地方。
写 pipeline 就是写 Groovy 代码，Jenkins pipeline 其实就是基于Groovy语言实现的一种DSL。 了解一些Groovy语法知识是很有必要的
Gradle是一个自动化构建工具，它的发展历史可以追溯到2000年初的项目构建工具演变。以下是Gradle的简要发展历史：
本文将介绍Groovy中def关键字。它为这种动态 JVM 语言提供了可选的类型化功能。
Hudson由Sun公司在2004年启动，第一个版本于2005年在java.net发布。
Groovy是一门基于JVM的动态语言，很多语法和Java类似。大部分Java代码也同时是合法的Groovy代码。本文是快速入门，所以针对语法并不会做非常详细的介绍。如果需要详细语法，请直接查看Groovy官方文档。另外为了省事，本文中的大部分代码例子直接引用了Groovy文档。
很多情况下，当我们通过别的渠道安装了程序包之后，发现dash中并没有收录这个程序，想使用的话还得通过输命令或者执行脚本，显得很麻烦。其实，Linux KDE 或者Linux GNOME下这种东西完全可以自己配置，而且弄得比windows下还要漂亮。我们用到的工具就是Desktop Entry文件系统。
关键字提取是从文本文档中检索关键字或关键短语。这些关键词从文本文档的短语中选择出来的并且表征了文档的主题。在本文中，我总结了最常用的自动提取关键字的方法。
对于if和switch，MATLAB® 执行与第一个 true 条件相对应的代码，然后退出该代码块。每个条件语句都需要end关键字。
第一范式：关系模式中，每个属性不可再分。属性原子性 第二范式：非主属性完全依赖于主属性，即消除非主属性对主属性的部分函数依赖关系。 第三范式：非主属性对主属性不存在传递函数依赖关系。 BNCF范式：在第三范式的基础上，消除主属性之间的部分函数依赖
关系数据库设计之时是要遵守一定的规则的。尤其是数据库设计范式 现简单介绍1NF（第一范式），2NF（第二范式），3NF（第三范式）和BCNF，另有第四范式和第五范式留到以后再介绍。 在你设计数据库之时，若能符合这几个范式，你就是数据库设计的高手。 第一范式（1NF）：在关系模式R中的每一个具体关系r中，如果每个属性值 都是不可再分的最小数据单位，则称R是第一范式的关系。例：如职工号，姓名，电话号码组成一个表（一个人可能有一个办公室电话 和一个家里电话号码） 规范成为1NF有三种方法： 一是重复存储职工号和
关系数据库设计之时是要遵守一定的规则的。尤其是数据库设计范式 现简单介绍1NF（第一范式），2NF（第二范式），3NF（第三范式）和BCNF，另有第四范式和第五范式留到以后再介绍。 在你设计数据库之时，若能符合这几个范式，你就是数据库设计的高手
设R为任一给定关系， 如果R中每个列与行的 交点处的取值都是不可再分的基本元素，则R为第一范式。
本篇内容开始介绍Groovy中的各种类型知识。将会分多篇文章详细介绍和学习Groovy中的有关于类型的相关知识点。
到目前为止，Gradle基础以及Kotlin基础讲解完毕。因此，在本篇里，将会以Gradle的构建优化以及如何从Groovy迁移到KTS进行详解！
“这是一本非常理想的书，既适合CI/CD的新手，也适合使用Jenkins多年的老手。这本书将帮助你发现以及重新发现Jenkins中的未知世界。”
在我之前的文章中，我介绍了使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词，TFIDF 方法依赖于语料库统计来对提取的关键字进行加权，因此它的缺点之一是不能应用于单个文本。
本书由阿里Java程序员撰写，带你快速进入Kotlin世界。本书基于Kotlin 1.1版本，从Kotlin基础知识到动手实战，包含了大量精选示例代码和应用案例。
CREATE METHOD语句创建一个类方法。 这个类方法可能是存储过程，也可能不是。 要在公开为SQL存储过程的类中创建方法，必须指定procedure关键字。 默认情况下，CREATE METHOD不会创建一个同时也是存储程序的方法; CREATE PROCEDURE语句总是创建一个同时也是存储过程的方法。
Python提供了Pywebcopy模块，允许我们将整个网站下载并存储到我们的机器上，包括所有图像，HTML页面和其他文件。在这个模块中，我们有一个函数，即 save_webpage（），它允许我们克隆网页。
Gradle 作为官方主推的构建系统，目前已经深度应用于 Android 的多个技术体系中，例如组件化开发、产物构建、单元测试等。可见，要成为 Android 高级工程师 Gradle 是必须掌握的知识点。在这篇文章里，我将带你由浅入深建立 Gradle 的基本概念，涉及 Gradle 生命周期、Project、Task 等知识点，这些内容也是 Gradle 在面试八股文中容易遇见的问题。
主要有6种范式：第一范式（1NF），第二范式（2NF），第三范式（3NF），巴德斯科范式（BCNF），第四范式（4NF），第五范式（5NF），按从左至右的顺序一种比一种要求更严格。要符合某一种范式必须也满足它前边的所有范式。一般项目的数据库设计达到3NF就可以了，而且可根据具体情况适当增加冗余，不必教条地遵守所谓规范。
摘要：本篇从理论到实践介绍了超好用的无监督关键词提取算法Keybert。首先介绍了调研背景；然后重点介绍了什么是Keybert、KeyBERT提取关键词流程和如何通过MSS和MMR算法解决多样性问题；最后从实践的角度介绍了KeyBERT的安装、使用以及影响效果的因素。对于希望使用无监督学习算法抽取关键词的小伙伴可能有帮助。
数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同时，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新（update）操作异常。反之则是乱七八糟，不仅给数据库的编程人员制造麻烦，而且面目可憎，可能存储了大量不需要的冗余信息。
这个可选关键字在查询的FROM子句中指定。 它建议 IRIS使用多个处理器(如果适用)并行处理查询。 这可以显著提高使用一个或多个COUNT、SUM、AVG、MAX或MIN聚合函数和/或GROUP BY子句的某些查询的性能，以及许多其他类型的查询。 这些通常是处理大量数据并返回小结果集的查询。 例如，SELECT AVG(SaleAmt) FROM %PARALLEL User.AllSales GROUP BY Region使用并行处理。
在定义类的时候，Python允许我们使用 [](https://python3-cookbook.readthedocs.io/zh_CN/latest/c09/p15_define_metaclass_that_takes_optional_arguments.html#id4)metaclass关键字参数来指定特定的元类。 例如使用抽象基类：
IS JSON谓词确定数据值是否为JSON格式。 下面的示例确定谓词是否是格式化正确的JSON字符串，是JSON对象还是JSON数组:
本篇内容为Groovy学习笔记第二十五篇。主要内容为Groovy孵化功能（incubating）的学习。
Groovy 是一种运行在 Java 虚拟机（JVM）上的动态语言，它以其简洁的语法和强大的功能而受到开发者的青睐。作为一种能够与 Java 无缝交互的语言，Groovy 继承了 Java 的许多优点，并且在某些方面进行了扩展和改进，使得开发者能够更加高效地编写代码。 以下是对Groovy特点的优化概述：
Pickle模块用于将python对象序列化为字节流，可存储在文件或数据库中，也可同通过网络进行传输。使用反序列化(Unpickle)可以将生成的字节流转换回python对象。“Pickling”是将Python对象层次结构转换为字节流的过程，“unpickling”是反向操作，从而将字节流（来自二进制文件或类似字节的对象）转换回对象层次结构。酸洗（或去除）也可称为“序列化”，“编组”，不要将其与marshal模块混淆或“扁平化”; 但是，为了避免混淆，这里使用的术语是“酸洗”和“破坏”。
序列（Sequence）是Phoenix提供的允许产生单调递增数字的一个SQL特性，序列会自动生成顺序递增的序列号，以实现自动提供唯一的主键值。
数据库系统能够接受 SQL 语句，并返回数据查询的结果，或者对数据库中的数据进行修改，可以说几乎每个程序员都使用过它。
本篇文章的话题是元编程。首先来认识元编程，我在第一篇 《引子》里面已经介绍：元编程，指的是在运行时改变 “类” 的定义，例如访问、增加或修改等等。一言以蔽之，就是 “用程序来写程序”。在第二篇的 《类型系统》里面已经借由继承和接口的实现，介绍了一些利用元编程特性来增加或改变子类行为的方法。回顾语言发展的长河，其实是经历了一个从 “对象 -> 类 -> 元类” 到 “对象 -> 原型” 的发展过程的。所以，无论是类，还是元类，这样的概念其实都不是非有不可的，只是因为我们思考的习惯，特别是抽象的习惯而顺其自然地产生了。这一点我在 《编程范型：工具的选择》里面已经详细描述了，建议在往下阅读前移步。
Gradle是一种自动化构建语言，是一种DSL。目前是Android的默认构建工具，是一个编程框架
UPDATE语句中没有设定WHERE条件，运行时将表class中的列sonsun的值全部更新为80
TF-IDF（Term Frequencey-Inverse Document Frequency）指词频-逆文档频率，它属于数值统计的范畴。使用TF-IDF，我们能够学习一个词对于数据集中的一个文档的重要性。
1.2 程序执行的三种方式 1.2.1 编译执行 1.2.2 解释执行 1.2.3 虚拟机执行
CREATE PROCEDURE语句创建一个方法或查询，该方法或查询将自动作为SQL存储过程公开。 存储过程可以由当前名称空间中的所有进程调用。 存储过程由子类继承。
之前咱们介绍过Pandas可视化图表的绘制《『数据可视化』一文掌握Pandas可视化图表》，不过它是依托于matplotlib，因此无法进行交互。但其实，在Pandas的0.25.0版本之后，提供了一些其他绘图后端，其中就有我们今天要演示的主角基于Bokeh！
Gradle是一个基于JVM的构建工具，是一款通用灵活的构建工具，支持maven， Ivy仓库，支持传递性依赖管理，而不需要远程仓库或者是pom.xml和ivy.xml配置文件，基于Groovy，build脚本使用Groovy编写。
Gradle提供了一种领域特定语言，目前同时支持 Groovy 和 Kotlin 。
类的成员方法 , 就是 在 类 中定义的 函数 , 在该 函数 中 , 可以调用 类的成员变量 , 以及 本类中其它的成员方法 ;
在前面我们学习了为什么现在要用Gradle？和Gradle入门前奏两篇文章，对Gradle也有了大概的了解，这篇文章我们接着来学习Groovy的基础，要想学好Gradle，Groovy是必须要掌握的。Groovy仅凭一篇文章是介绍不完的，这里会带大家快速的入门Groovy，讲解Groovy和Java不同的部分，想要更多了解Groovy可以查看Groovy官方文档和Groovy API文档。
之前写了文章介绍Groovy关键字as，我个人是十分推荐使用，特别在基础类型数据转换场景下，as关键字能够随心所欲将数据转换成我们需要的类型。但在实际使用过程中，由于没看到具体实现，也难以对as关键字的性能有个了解。所以今天准备测试几种我经常使用的场景进行as关键字的性能测试。
关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构——关系。在用户看来，关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。
数据库常用语句 目录 1、下列语句中的各种括号说明 2、启动/关闭mysql服务器 3、登入/退出数据库 4、创建数据库 5、查看数据库 6、修改数据库 7、删除数据库 8、选择数据库 9、MySQL注释 10、MySQL系统帮助 11、字段约束 12、新建表 13、查看表 14、修改表 15、删除表 16、插入数据 17、mysql乱码解决 18、更新/修改数据 19、删除数据 20、查询数据 21、多表查询 1、下列语句中的各种括号说明 尖括号<>代表参数，不
范式就是数据库的构建规则，目前关系数据库有六种范式：第一范式（1NF）、第二范式（2NF）、第三范式（3NF）、第四范式（4NF）、第五范式（5NF）和第六范式（6NF）。满足最低要求的范式是第一范式（1NF）。在第一范式的基础上进一步满足更多要求的称为第二范式（2NF），其余范式以次类推。一般说来，数据库只需满足第三范式（3NF）就行了。
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