在日常工作中，我们最常用的是柱形图、折线图和饼图。今天兰色要分享一个冷门图表：直方图
根据著名的神经通信理论，振荡活动的精确协调能够形成联想记忆。我们认为，正常的认知老化会损害神经通信的时间精确性，从而损害联想记忆的形成。我们发现，在年轻人和老年人中都存在高频gamma功率与低频theta相位的耦合支持联想记忆的形成，更接近theta峰值的耦合有利于记忆表现。然而，与年轻人相比，在老年人中耦合相位角随时间而变化并且变化更大。我们的结论是，theta-gamma耦合的精确时间的改变导致了成年人联想记忆的年龄差异。
pandas 在1.0版本发布后，更新频率非常高，今天我们看看关于频率统计的一个新方法。
目前，某产品营收运营正处在从过去依赖产品经理的经验到通过数据来驱动增长（Growth Hacking）的过渡期。在这里梳理一下通过数据模型帮助该产品营收的一些经验。
> 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
今天我们将学习如何在Matplotlib中创建直方图。直方图非常适合将数据分成到多个箱子中，并根据这些个箱子查看数据的位置。 可以理解直方图为倾向于通过将段分组在一起来显示分布。例如可能是年龄组，或测试分数。可能你只是展示20-25岁，25-30岁......等等，而不是展示一个群体的每个年龄段。让我们开始吧......
目前，某产品营收运营正处在从过去依赖产品经理的经验到通过数据来驱动增长的过渡期。在这里梳理一下通过数据模型帮助该产品营收的一些经验。
+ where子句类似程序语言中if条件，根据mysql表中的字段值来进行数据的过滤
我们来看看用VBA如何完成这项工作，其实我们也是要实现一个类似LOOKUP的函数，LOOKUP的实现原理应该就是使用了二分法来查找，所谓二分法，从名字上大概就能猜到，它每次查找都能把数据量减半，大概原理如下：
导读：北京积分落户制度已经实行两年了，2018年申报积分落户的124657名申请人中6019位落户人员取得落户资格。
上节课我们介绍了MySQL数据写入与where条件查询的基本方法，具体可回顾MySQL数据插入INSERT INTO与条件查询WHERE的基本用法（二）。本节课我们介绍MySQL分组查询与聚合函数的使用方法。
北京积分落户制度已经实行两年了，2018年申报积分落户的124657名申请人中6019位落户人员取得落户资格。
select * from users where age >= 22 and age <= 25;
当我们交友平台在线上运行一段时间后，为了给平台用户在搜索好友时，在搜索结果中推荐并置顶他感兴趣的好友，这时候，我们会对用户的行为做数据分析，根据分析结果给他推荐其感兴趣的好友。
查询'admin','baxianwang','shigandang'三个用户的信息
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 、 来源：www.juejin.cn/post/6957696820621344775 导读 当我们交友平台在线上运行一段时间后，为了给平台用户在搜索好友时，在搜索结果中推荐并置顶他感兴趣的好友，这时候，我们会对用户的行为做数据分析，根据分析结果给他推荐其感兴趣的好友。 这里，我采用最简单的SQL分析法：对用户过去查看好友的性别和年龄进行统计，按照年龄进行分组得到统计结果。依据该结果，给用户推荐计数最高的某个性别及年龄的好友。 那么，假
作者： GURCHETAN SINGH 翻译：张逸 校对：丁楠雅 本文共5800字，建议阅读8分钟。 本文从线性回归、多项式回归出发，带你用Python实现样条回归。 我刚开始学习数据科学时，第一个接触到的算法就是线性回归。在把这个方法算法应用在到各种各样的数据集的过程中，我总结出了一些它的优点和不足。 首先，线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系，但实际情况却很少是这样。为了改进这个问题模型，我尝试了多项式回归，效果确实好一些（大多数情况下都是如此会改善）。但又有一个新问题：当数据集的变量太多的时候
根据文章内容撰写摘要总结
随着我们底层特征库中特征数目的不断增长，如何组合特征，如何针对不同场景选择适合的特征，如何评估特征优劣？这些问题已经日益凸显，所以这次想梳理现有的特征工程方法，并将通用的模块抽象成工具，封装到神盾离线计算平台。
还有一堆哈 。先用先查就好（现） 比如month addtime。。。。。
在年轻人中，睡眠与非快速眼动(NREM)睡眠与第一个周期中大脑连通性的重要变化有关。本研究旨在评估睡眠中的EEG连通性在年轻人和老年人之间以及在整个睡眠周期中的差异。
在Java并发场景中，会涉及到各种各样的锁如公平锁，乐观锁，悲观锁等等，这篇文章介绍各种锁的分类：
DQL 英文全称是 Data Query Language( 数据查询语言 ) ，数据查询语言，用来查询数据库中表的记
分区表就是按照某种规则将同一张表的数据分段划分到多个存储位置。对数据的分区存储提高了数据库的性能，被分去存储的数据在物理上是多个文件，但在逻辑上仍然是一个表，对表的任何操作都和没有分区之前一样。在执行增删改查等操作时，数据库会自动通过找到对应的分区，然后执行操作。
朴素贝叶斯分类器是机器学习中最基础的分类算法了，之前一直忽视这个算法，感觉这种简单利用贝叶斯公式的方法的确很Naive。但是事实上这个算法在对于特征相互独立的分类问题来说还是非常好用的。其基本思想就是在给定在各种情况下一个事件发生的先验概率的情况下，套用贝叶斯公式求出给定各种情况下给定事件发生的后验概率。思想非常简单，但是在某些情况下效果还是非常好的，值得掌握。
一年一度的积分落户工作马上要开始了，刚好对于2020年的分数情况还做了一些统计，总体的感觉就是：水涨船高。
查询表 ==> 分组前条件过滤 ==> 分组 ==> 分组后条件过滤 ==> 获取哪些字段 ==> 按照字段排序 ==> 分页显示
各行各业的打工人，经常会面对一种令人尴尬的质疑：为什么你把15-25归为一类，10-20不行吗？13-23不行吗？
Jordana S. Wynn等人在Journal of Experimental Psychology:General杂志发文，采用眼动方法研究了先验知识对年轻人和老年人主动视觉和记忆的影响。
期待已久的2020腾讯广告算法大赛终于开始了，本届赛题“广告受众基础属性预估”。本文将给出解题思路，以及最完备的竞赛资料，助力各位取得优异成绩！！！报名链接：
本文为腾讯互动娱乐高级研究员苏博览在 4 月 14 日 CODING 技术小馆·南京站的演讲内容整理。 CODING 现已推出一站式云端工作站 Cloud Studio，点击阅读原文立即试用！ CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取（上） CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取（中） 前面说了要做两件事，归一化和平滑，还有就是要做特征的离散化。什么是离散化？比如说我们有年龄是 0 到 100，身高是 1 米 8 到 2 米的实数值，用的时候可能会变成离散的，分成高、矮、平均，或者说年龄
我是小蕉。 上一篇大家说没有干货，妈蛋回南天哪来的干货你告诉我！！！还好这几天天气还不错，干货来了。 首先祭上今天关键代码，要做的事情就是从Hive表中取得年龄数据，然后去重，统计每个年龄的人数。如果你能看到这里，我当你知道RDD,HDFS,还有scala是什么东东，不知道的看我上一篇或者上某搜索引擎去，我不管。 case class PERSON( val name:String, val age:String ); object Some{ def main(args: Arr
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
机器学习(Machine learning, ML)方法有可能实现临床脑电(Electroencephalography, EEG)分析的自动化。它们可以分为基于特征的方法(使用手工制作的特征)和端到端的方法(使用学习的特征)。以往对EEG病理解码的研究通常分析了有限数量的特征、解码器或两者兼而有之。对于I)更详细的基于特征的EEG分析，以及II)两种方法的深入比较，我们首先开发了一个全面的基于特征的框架，然后将该框架与最先进的端到端方法进行比较。为此，我们将提出的基于特征的框架和深度神经网络(包括EEG优化的时间卷积网络(temporal convolutional network, TCN))应用于病理性和非病理性EEG分类。为了进行强有力的比较，我们选择了天普大学医院(Temple University Hospital, TUH)的异常EEG语料库(2.0.0版)，其中包含大约3000个EEG记录。结果表明，所提出的基于特征的解码框架可以达到与现有深度神经网络相同的精度。我们发现这两种方法的准确率都在81%到86%的范围内。此外，可视化和分析表明，这两种方法使用了相似的数据方面，例如，在颞叶电极位置处的delta和theta波段功率。我们认为，由于临床标签之间的不完全一致性，目前的二值EEG病理解码器的准确率可能达到90%左右，并且这种解码器已经在临床上有用，例如在临床EEG专家很少的领域。我们提出的基于特征的框架是开源的，从而为EEG机器学习研究提供了一个新的工具。本文发表在Neuroimage杂志。
一直以来，TiDB 的数据访问热点问题，是用户比较关注的问题。为什么这个问题如此突出呢？这其实是“分布式”带来的结构效应。单机数据库由于只有一个节点，是不存在热点问题的(因为性能的上限就是单机的处理能力)，而分布式数据库集群存在多个节点，在达到存储扩展、读写能力扩展的目的上，我们希望大量的读写压力能够平摊在每个节点上，TiDB 也一直在朝着这个目标靠近。
有时候，我们需要执行数据分箱操作，pandas的between方法可以帮助我们实现这个目的。数据分箱（Databinning）是指我们将数据放入离散区间或段/箱的过程。
对于同比，环比的数据对比在人力资源的数据分析中，一般在人员流动，人员离职还有人效数据分析中出现的比较多。特别是在人员流动的数据分析中，因为人员流动的数据分析主要是通过对历史数据的分析，来预判明年人员入离职的时间，从而提前为招聘培训做好准备，所以在流动模块就需要来进行数据的对比。
来自以色列耶路撒冷的Hadassah-Hebrew大学医学部的Netta Levin团队在JAMANeurology发文，该团队认为多发性硬化的临床预后不仅与髓鞘再生有关，同时也与适应性重组有关。因此，其研究探讨视神经炎患者解剖性和功能性视觉网络特征，评估每种连接形式的相对权重进而评估其预测视力的情况。
① 目的 : 根据现有的数据集的 若干 ( 1 个或多个 ) 属性值 ( 特征值 / 变量 ) , 预测其它属性值 ;
前面我们的查询都是将所有数据都查询出来，但是有时候我们只想获取到满足条件的数据 语法格式：SELECT 字段名 FROM 表名 WHERE 条件;流程：取出表中的每条数据，满足条件的记录就返回，不满足条件的记录不返回
DQL全称：Data Query Language(数据查询语言),用来查询数据库中表的记录。
而我们的MySQL数据库属于开源免费的中小型数据库，后来Sun公司收购了MySQL，而Oracle又收购了Sun公司。 目前Oracle推出了收费版本的MySQL，也提供了免费的社区版本。
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