> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
日志重要性 Linux系统日志对管理员来说，是了解系统运行的主要途径，因此需要对 Linux 日志系统有个详细的了解。 Linux 系统内核和许多程序会产生各种错误信息、告警信息和其他的提示信息，这些各种信息都应该记录到日志文件中，完成这个过程的程序就是 rsyslog，rsyslog 可以根据日志的类别和优先级将日志保存到不同的文件中。 二、日志系统rsyslog 日志管理基础 rsyslog 日志管理 logrotate日志轮转 一、处理日志的进程 rsyslogd：绝大部分日志记录，和系统操作
DataFrame与Series相比，除了可以每一个键对应许多值之外，还增加了列索引（columns）这一内容，具体内容如下所示：
作为处理数据的新手，我们拿到数据的时候，对于数据的处理最常见的工具还是excel。这几天就给大家介绍几个在数据处理当中经常用到的excel函数。
文章背景： 透视列（Pivot）和逆透视列（Unpivot）是在Excel当中经常使用的一对数据聚合和拆分方法，在Power BI中也提供了同样的功能。
DF的pivot本质上就是set_index先创建层次化索引，再利用unstack进行重塑。
特点：宽度默认是100%，高度默认是0，可以设置宽度和高度，会继承父级的宽度，换行显示—div ul li p h1
通过观察我们观察到其中一些关键信息，例如在原数据里面有一些字段信息，例如Full Name；Address1等，而要求的格式是根据字段信息进行的换行排列。
在上文我们曾小小的提到过，在索引失效的情况下，MySQL会把所有聚集索引记录和间隙都锁上，我们称之为锁表，或叫行锁升表锁.
我们如果在某个表里面，如何让其中某列的其中一行数据，只是显示一次呢？ 示例表 StudentID Last_Name First_Name Gender GradeLevel Class Pupil_Email Relationship Pupil_Parent_Email 5013 Wang Zack M Grade 9 Senior SG9 B 5013@example.com 爸爸 5013a@qq.com 5013 Wang Zack M Grade 9 Senior SG9 B 5013@exam
可根据⼀个或多个键将不同DataFrame中的⾏连接起来，它实现的就是数据库的join操作 ，就是数据库风格的合并
万物互联和大数据技术的发展，让我们的生活更加活色生香，其背后离不开安全、稳定可靠的服务器系统。
使用PIVOT需要注意的是，必须把其他列中同一学生不同信息列隐藏才可以。 例如：我们把一行一行列出的科目变成一列一列，我们的SubjectChineseName就要隐藏掉，否则Pivot出来的结果是同一个学生一样有四行。 只不过右边多出了四列科目而已。 我这里先CAST是因为需要转换格式，从NVARCHAR转为FLOAT。 如果我想要转换的行列数据不是数字的话，应该用什么？ 我们可以通过COUNT得到出现的次数，也可以通过MIN()或者MAX()直接显示内容。
求和（\sum），求积( \prod )，极限( \lim )，积分( \int )。使用\limits与\nolimits来控制上下标是否被压缩。
paste命令会把每个文件以列对列的方式，一列列地加以合并 ，他就是相当于把两个不同的文件内容粘贴在一起，形成新的文件。
基于深度学习的计算机视觉通常需要数据。许多研究人员试图用合成数据来增强数据集，以提高模型的稳健性。然而，增加流行的行人数据集，如加州理工学院和城市人，可能极具挑战性，因为真实的行人通常质量较低。由于遮挡、模糊和低分辨率等因素，现有的增强方法非常困难，这些方法通常使用3D引擎或生成对抗性网络（GAN）合成数据，以生成逼真的行人。与此不同的是，为了访问看起来更自然的行人，我们建议通过将同一数据集中的真实行人转换为不同的形状来增强行人检测数据集。因此，我们提出了基于形状变换的数据集增强（STDA）框架。 所提出的框架由两个后续模块组成，即形状引导变形和环境适应。在第一个模块中，我们引入了一个形状引导的翘曲场，以帮助将真实行人的形状变形为不同的形状。然后，在第二阶段，我们提出了一种环境感知混合映射，以更好地将变形的行人适应周围环境，获得更逼真的行人外观和更有益的行人检测增强结果。对不同行人检测基准的广泛实证研究表明，所提出的STDA框架始终比使用低质量行人的其他行人合成方法产生更好的增强结果。通过扩充原始数据集，我们提出的框架还将基线行人检测器在评估基准上提高了38%，实现了最先进的性能。
这是力扣的 2352 题，难度为中等，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的一种。
今天要跟大家分享的是一个强大的查询与引用函数——offset函数！ OFFSET函数的语法参数相对比较多，但是因为参数位置和函数都比较固定，所以只要能够理解各自含义，应用起来就会很方便。 offset
python当中科学运算库numpy可以节省我们很多运算的步骤，但是这里和matlab中又有一点点不一样，matrix和array之间的关系和区别是什么呢？
本文中介绍的SQL中行列转换和嵌套式侧栏的生成，将SQL语句查询的结果转换成我们想要的结果。
临键锁（Next-Key Lock）：临键锁是查询时InnoDB根据查询的条件而锁定的一个范围，这个范围中包含有间隙锁和记录锁；临键锁=间隙锁+记录锁。
第4章 Schema与数据类型优化 数据类型的设定原则应该遵循更小的往往更好，越简单越好（如能用data就用data而不用字符串），尽量避免NULL。 如果数据允许NULL，对MySQL来说更难优化，因为可为NULL的列使得索引，索引统计，和值比较都比较复杂。 TINYINT，SMALLINT，MEDIUMINT，INT，BIGINT，8,16,24,32,64位整数，还有可选的UNSIGNED属性，只保存无属性的值。 MySQL可以为整数类型指定宽度，但是对大多数应用这是没有意义的，他不会限制值的合法范围
1、假如只需要存0~255之间的数，无负数，应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定，如varchar，应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20)，可以存20个中文、英文、符号，不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址，而不是字符串 5、尽量避免使用NULL，通常情况下最好指定列为NOT NULL，除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据：时间和日期，且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间，并且会根据时区变化，具有特殊的自动更新能力。另一方面，TIMESTAMP允许的时间范围要小得多，有时候它的特殊能力会变成障碍
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言： 描述性统计：（针对数值型） library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
最近在开发施工物料管理系统，其中涉及大量的物料信息需要管理和汇总，数据量非常庞大。之前尝试自己通过将原始数据，加工处理建模，在后台代码中通过分组、转置再显示到 Web 页面中，但自己编写的代码量非常大，而且性能很差简直无法忍受。后来使用了矩表控件非常好的解决了需求，本文主要介绍之前如何通过代码将数据展现在页面中，以及使用矩表控件创建行列转置和动态列表格，并显示在网页中。 一、通过代码将数据展现在页面的步骤 1.行列转置代码片段： public static DataTable GetCrossTable(D
数据清洗过程中的典型问题：数据分析|R-缺失值处理、数据分析|R-异常值处理和重复值处理，本次简单介绍一些R处理重复值的用法：
Logrotate 程序是一个日志文件管理工具。用于分割日志文件，压缩转存、删除旧的日志文件，并创建新的日志文件，下面就对logrotate日志轮转的记录：
他想把第一列变成行号，就加了一个参数：row.names=1 结果报错了。 有趣的是他的提问：行是基因号，怎么会有重复的行呢？ 我的回答，当然是标题啦：你肉眼能看几万个基因名字判断有没有重复的基因？
当数据库有并发事务的时候，可能会产生数据的不一致，这时候需要一些机制来保证访问的次序，锁机制就是这样的一个机制。
编写一个程序，通过填充空单元来解决数独难题。 空单元由数字0表示。 你可以认为只有一个唯一的解决方案。
常见的二维数据透视表（交叉表）通过横向和纵向展示数据，进行一些简单的汇总运算，而传统的数据透视表功能单一，汇总方式简单，已经无法满足现代大数据量各种条件分析，因此多维透视表应运而生。
select 配合 from使用 相当于linux的cat查询一个表的数据不加别的条件
代码风格和格式确实比较随意, 但一个项目中所有人遵循同一风格是非常容易的. 个体未必同意下述每一处格式规则, 但整个项目服从统一的编程风格是很重要的, 只有这样才能让所有人能很轻松的阅读和理解代码.
1. 原则1：如果分子是标量函数，分母是列向量，那么求导结果要写成分母的形式，也就是列向量。
前面给大家介绍了，如果从GEO数据库下载的芯片数据，配套的☞探针注释文件中没有基因名字怎么办？有小伙伴用上次讲到的AnnoProbe这个R包去注释GPL16686这个芯片平台就报错了，看来这个包也不是万能的。我们先来看看GPL16686的注释文件长什么样
Linux的管道命令 管道命令(Pipe) 管道命令用"|"来表示,管道命令需要接收前一个命令的输出来进行操作,但不能处理前一个命令的错误. //选取界面:cut,grep cut -d '分隔字符' -f fields cut -c 字符范围 //用于排列整齐的信息 cut -d ':' -f 3,5 //以:作为分隔 列出第3列和第5列的数据 //刚才的cut是做切割,而grep是做分析 grep -a:将文件以text文件方式查找数据; -c:计算找到'查找字符串'的次数 -v:反向输
分类回归树（Classification and Regression Tree，CART）是一种典型的决策树算法，CART算法不仅可以应用于分类问题，而且可以用于回归问题。
在这一期我们将要学习如何针对分类变量数据创建频率表和列联表，之后在此基础之上进行独立性检验、关联度测量以及相关数据的可视化。
引言 分类回归树（Classification and Regression Tree，CART）是一种典型的决策树算法，CART算法不仅可以应用于分类问题，而且可以用于回归问题。 一、树回归的概念 对于一般的线性回归，其拟合的模型是基于全部的数据集。这种全局的数据建模对于一些复杂的数据来说，其建模的难度也会很大。其后，我们有了局部加权线性回归，其只利用数据点周围的局部数据进行建模，这样就简化了建模的难度，提高了模型的准确性。树回归也是一种局部建模的方法，其通过构建决策点将数据切分，在切分后
MATLAB中的许多函数都可以提取现有数组的元素，然后按照不同的形状或顺序放置。这样有助于预处理数据，便于之后进行计算或分析。
传统报表的实现方式大多基于 Table 控件，虽然可实现多个分组功能，但在报表显示方面有限制，只能呈现上下级的分组，而现代的复杂报表的需求，通常是左右级嵌套，有时甚至要求相同内容的单元格合并，使用 Table 控件，有太多的局限，有了矩表控件，通过简单的拖拽就能轻松实现多层分组报表，不管有多少个分组和分组小计都能简单解决。
将图片看成类型为uint8的像素矩阵，因此我们可以将两个像素矩阵进行加减乘除等一些列运算，这也被称为像素运算，像素运算包括两种：
当微软宣布即将发布SQL Server for Linux版本的时候，有些人觉得很兴奋，有些人觉得然并卵，但是既然Gartner在2016年的数据库管理系统魔力象限图中将微软列在了第一位，超过了一直以来的霸主Oracle，那么无论如何这个SQL Server for Linux版本的发布都是值得关注的，微软将这个版本称为SQL Server vNext on Linux。vNext，好直白的期望。 微软在2016年11月中旬正式发布了SQL Server for Linux的第一个公众预览版，这
def transpose_data(workbook_path, end_row):
Pandas-14.统计函数 pct_change() Series，DataFrame和Panel都有pct_change()函数 将每个元素和前一个元素进行比较，计算变化百分比 默认列操作，通过axis = 1参数换成行 s = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7]) print(s.pct_change()) ''' 0 NaN 1 1.000000 2 0.500000 3 0.333333 4 0.250000 5 0.200000 6
创建行上下文 1. 计算列：引用原有列，通过计算生成新列 2. 迭代函数 1) 聚合函数+X结尾：SumX，AverageX，CountX，CountaX，MaxX，MinX 2) 其他迭代函数：Filter，RankX，SelectColumns，AddColumns，ConcatenateX，FirstNONBlank / LastNONBlank，FirstNONBlankValue / LastNONBlankValue，ProductX
A highly conserved core bacterial microbiota with nitrogen-fixation capacity inhabits the xylem sap in maize plants
评论中又有一位【笑东风】兄给出改善建议，在此先感谢他。原理是借助行数较多的一个系统视图sys.all_columns与自身做cross join，以得到大量现成行数，详情请见回复。在我的原文中我也提到考虑过这种借助现有系统对象得到行的方法，但我想当然认为这样会导致访问基础表，性能不会好，所以试都没试就pass了，但事实证明我错了，他的法子经测性能比倍增法好太多，再次自我教训，实践才是硬道理！！！再次感谢【笑东风】兄。最终实现如下：
常见参数：-A ## 打印所有内容，包括特殊字符，如制表符； -n ##答应所有出行号，-b 参数 仅打印出非空白行行号
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