前面几篇我已经系统性将 WPS AI 的能力介绍给你,唯独 Excel 表格的 AI 助力姗姗来迟。近日在WPS AI的功能介绍里发现WPS已经悄悄集成了AI能力,今天就为你拆解下日常的Excel处理,AI 可以提供哪些帮助。(与智能表格 AI 能力相似,只是不同的产品形态,《WPS Office AI实战:智能表格化身智能助理》)
本文将用我开源的 waynboot-mall 项目作于代码讲解,Elasticsearch 版本是 7.10.1。
最近在刷LeetCode中数据库题目时,有一道排名题目,用了6种写法分别代表6种SQL思维来实现,想想也算是有趣。
一直考虑写一个功能齐全的完整Nodejs项目,但苦于没有找到合适的类型,而且后台系统无法直观的感受到,需要有一个前台项目配合,因此迟迟没有动笔。恰好前一段时间开源了一个vue前端项目,便以此为契机构筑了后台系统。
在双十一时,有用户反馈推广平台物料列表出现了耗时严重的情况。筛选排序系统出现过耗时严重的情况,根据业务系统的筛选排序慢接口的traceId, 我们分析了一下请求链路上的瓶颈是ES.
打工人打工魂打工都是人上人,红基金绿基金绿了又绿你基金。今天教大家一招不再被(基金)绿。
前些日子一个喜欢买基金的老哥为怎么买基金犯愁,自己没有工具也不会技术,进基金群又怕被当韭菜收割,但不买心里又痒痒,买了十几年了,自己去选风险又比较大......
以下是SQL面试必备的经典的50道题目,每道题都有博主本人的解题思路和对应的SQL语句。
在数据库领域中,数据存储以表为单位,数据存储为避免数据冗余和数据维护的合理性,有许多的父子关系的数据表存在,若直接读取此类数据,将非常难以对其进行下一步的数据信息提取加工等步骤,如下图:一般的原始记录为ID列及其ID列对应的父级ID列信息。同时带上一列描述信息,供人来识别其含义。
使用SQL对数据进行提取和分析时,我们经常会遇到数据重复的场景,需要我们对数据进行去重后分析。
Vue练习–表格数据筛选排序 目录 代码案例 v-model v-on v-for 计算属性 sort()方法 代码案例 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>vue练习</title> <style type="text/css"> *{ padding: 0; margin:0; }
1、tableau连接mysql 2、tableau常用组件的学习 1)基本筛选器(类似mysql中的where) ① 基本筛选器——维度筛选器 ② 基本筛选器——度量筛选器 ③ 基本筛选器——日期筛选器(实际就是维度筛选器) 2)上下文筛选器(类似于mysql中的and) 3)条件筛选器 4)tableau顶部筛选器(类似于mysql中的limit) 5)tableau通配符筛选器(类似于mysql中的like) 6)tableau中的排序问题(类似于mysql中的order by) 7)字段的合并、拆分与分层 8)分组:数据源分组、文件夹分组 9)计算字段(很重要) 10)参数的使用(以前不太会,好好看看) 11)集合的使用(以前不太会,好好看看)
说起排序,对排序的认知还停留在召回阶段召回的item经过粗排过滤,剩下较少的item在精排中打分,按epcm或者其他策略挑选出最终要曝光的item。精排模型往往都是point-wise的,一个DNN加丰富的用户/item/上下文特征预估点击率。自从看了阿里这篇 《Revisit Recommender System in the Permutation Prospective》,了解到了排序完可以再一次重排,以达到用户体验最佳,且平台收益更好。下面就来详细看下重排到底做了啥?
假设场景:大雄的班级一共50人,现在要在大雄和胖虎之间,进行班长选举,老师发起了投票。
前两天同事负责的订单模块查询出现了一个奇怪的问题,当加入筛选条件后会出现查询超时的问题,查询全部订单的时候没有问题,SQL如下(数据已脱敏,使用的是MySql):
主机:localhost,端口口:3306,用户名:root,密码:123456。
本篇节选自书籍《对比Excel,轻松学习SQL数据分析》一书,主要讲解数据分析面试中常见的30道SQL面试题。1-10题见:30道经典SQL面试题讲解(1-10) 11 行列互换 现在我们有下面这么一个表row_col_table,这个表中每年每月的销量是一行数据: year_num month_num sales 2019 1 100 2019 2 200 2019 3 300 2019 4 400 2020 1 200 2020 2 400 2020 3 600 2020 4 800 我们需要把上面
在生产环境中收到一个接口耗时预警, 通过监控发现, 接口耗时达到了89s, 最终定位到了是因为触发了一个sql慢查询场景.
小勤:通过Power Pivot生成的数据透视表,里面的“前10项”筛选功能好像有点儿问题啊,你看这个数据:
据库最主要的操作就是增(create)删(update)改(retrieve)查(delete)。(CURD) 注意:进行增删改查操作的时候,请务必选中数据库。
针对索引失效的排查,关键步骤包括确定需要分析的SQL语句,并通过EXPLAIN查看其执行计划。主要关注type、key和extra这几个字段。
要学会如何使用,你先要搞清楚:1、怎么看SQL是否用上了索引;2、怎么写SQL能避开出错点。
索引是有序的,index1索引在索引文件中的排列是有序的,首先根据a来排序,然后才是根据b来排序,最后是根据c来排序,像select * from tab 这种类型的sql语句,在a、b走完索引后,c肯定是无序了,所以c就没法走索引,数据库会觉得还不如全表扫描c字段来的快。
在Power Query中,使用文件夹连接器合并文件时,会以相同的方式处理文件夹及其子文件夹中的所有文件,然后合并结果。
某后台的功能列表,页面底部为通用分页: 总条数: 16209321 页码:1 2 3 4 5 .... 9819 页面默认展示 10 条数据,默认展示条数可选。 页面上部分搜索区域部分有多达 20-30 的筛选条件,筛选条件分别来自于不下 10 张数据表。 拿订单列表查询举例,可以使用用户表里的某个特殊字段进行筛选,如性别等,这些字段肯定不会在订单表存储,所以必然会进行联表。 使用者常常有疑问: 为何页面只有 10 条数据,查询却如此之慢? 老板会质疑你,做的是什么玩意?查询 10 条数据都要 1 分钟以上的时间?(优化前页面需要转 1 分钟才可显示出数据,页面转圈圈~)
首先给大家介绍一下在 MySQL 当中的分层,我相信大家在初学的时候都对这个没有进一步的了解,所以特意说一下,那么开始吧往下看。
很多时候,我们在操作数组的时候往往就是一个for循环干到底,对数组提供的其它方法视而不见。看完本文,希望你可以换种思路处理数组,然后可以写出更加漂亮、简洁、函数式的代码。 reduce 数组里所有值的和 var sum = [0, 1, 2, 3].reduce(function (a, b) { return a + b; }, 0); // sum is 6 将二维数组转化为一维数组 var flattened = [[0, 1], [2, 3], [4, 5]].reduce( fun
临近五一假期,大佬们都已经早早完成了毕业论文(然而小编还在苦苦凑字数)。为了让大家过一个充实(雾)的五一假期,今天就给大家带来一个重磅的气象资源,可以形容为专门为大气科学开设的外语版“慕课”网站,那就是由NCAR的主管方,UCAR所主导的MetEd。
1. 之前我们所学的都是DDL语句,接下来所学的才是真正的DML语句。 插入数据的sql语句就是insert into table_name (column1, column2, ……) values (data1, data2, ……),values左边的括号不加时,默认代表对表的所有列进行插入,不忽略任何一列,加上括号时,可以自己指定某些列进行插入,但值得注意的是如果某些列没有default约束,你还将其忽略进行数据插入的话,则插入数据的操作一定会失败。values右边的括号个数表示向表中插入几行的数据,括号中用逗号分隔开来的数据分别一 一对应表中的列字段。
当然,是没有必要退出的,因为在其他数据库的时候,还是可以使用show databases;命令查看所有数据库,并使用use 数据库名;直接进入其他数据库
点击关注公众号,Java干货及时送达 这是一条标准的查询语句: 这是我们实际上SQL执行顺序: 我们先执行from,join来确定表之间的连接关系,得到初步的数据 where对数据进行普通的初步的筛选 group by 分组 各组分别执行having中的普通筛选或者聚合函数筛选。 然后把再根据我们要的数据进行select,可以是普通字段查询也可以是获取聚合函数的查询结果,如果是集合函数,select的查询结果会新增一条字段 将查询结果去重distinct 最后合并各组的查询结果,按照order by的条
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3、SQL:结构化查询语言,用于和数据库通信的语言,不是某个数据库软件特有的,而是几乎所有的主流数据库软件通用的语言
从以上例子中,我们可以思考并归纳。能提升效率的核心是:在一开始就尽可能地筛选出准确的数据。
需要注意的是,查询的执行顺序可能会因查询的复杂性、索引的存在与否、表的大小以及其他因素而有所不同。MySQL的查询优化器会尽力选择最佳的执行计划,以提高查询性能。同时,可以使用EXPLAIN语句来查看MySQL执行查询时选择的执行计划,以帮助调优查询性能。
之前在网上看到过很多关于mysql联合索引最左前缀匹配的文章,自以为就了解了其原理,最近面试时和大牛交流中,发现遗漏了些东西,这里自己整理一下这方面的内容。
= Table.AddColumn(源,"国际排名",each Table.RowCount(Table.SelectRows(源,(中娃)=>(中娃)[总分]>[总分]))+1)
使用go进行项目开发,大多数人会使用gorm,但是gorm有一些缺点,我无法接受。于是开发出了aorm,目前能有满足日常开发需求,并且完善了使用文档,希望能够帮助到大家。
本周学习的数据库,有一种明显的感觉,语法简单,基本上不会有大段大段的代码出现,简简单单的几行代码就可以完成我们需要实现的任务,或许是因为我们的任务比较初级吧!嘻嘻!
基本语法: insert into {表名}({字段列表}) values({值列表1}), ({值列表2}), …
前文已经说了explain命令的大部分参数,接着图解: EXPLAIN 实战-1这篇文章把explain的key_len参数分享完,接着分享最左前缀原则,建立如下的表,其中name列和address列都建立了索引
一开始PBI催化剂不对此功能进行集成,后来收到的反馈还是较为强烈,所以重新对其进行开发并集成,此批量性的操作,同样地与Excel表单功能进行联合交互。
先大致看一下,后面都会讲,distinct用来去重,from 指明表名,where语句则用来控制查询条件,order by则用来对结果进行升序/降序排序,limit则用来分页。
在InnoDB存储引擎中,是以主键为索引来组织数据的。记录在页中按照主键从小到大的顺序以单链表的形式连接在一起。
富文本编辑器市面上已经有很多优秀的开源版本了,但是问题在于每个产品的富文本编辑器需求不一样,所以可能导致有一些时候需要手撸编辑器
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