前几天在Python白银群【厚德载物】问了一个Python网络爬虫的问题,这里拿出来给大家分享下。
首先导入本文需要加载的库,如果你有些库还没有安装,导致运行代码时报错,可以在Anaconda Prompt中用pip方法安装。
前几天在Python最强王者交流群【钟爱一生】问了一个Python自动化办公的问题,一起来看看吧。
sprd_2721_charge.c 命名以 pmic 型号+charge 为规则,实现平台默认线性充电方案,文件将硬件实现和逻辑接口注册放在同一个文件中。
今天数据迁移的小组找到我,希望我能够重新构建一些测试环境,其中测试环境中的一些分区表都需要去掉分区,转换成普通表的形式,因为他们在做一些工作的时候碰到了问题,而且希望必要的约束等都保留,这个需求听起来倒不复杂,很清晰,我看了下需要转换的表,一看有将近100多个,而且重构好几套环境,想想都头疼。 这个需求是很特别,至少从数据库层面是不支持的。 一种类似就是通过exp/imp 做数据结构的同步,生成对应的ddl语句,然后解析ddl语句,把分区的部分剔除。 因为exp生成的ddl语句含有很多的存储细节,stor
sprd_battery.c 是充电驱动,这个是充电功能的核心内容,电量显示策略、温度检测策略、充电保护机制等功能在这里实现,功能实现与硬件细节剥离,调用通用接口实现逻辑控制;
Python 进行数据分析和价值挖掘是当前炙手可热的技术领域,如何高效地管理大量数据是其中非常关键的环节。数据库是最佳的解决方案之一,目前流行的数据库有Oracle、MySQL、MongoDB、Redis、SQLite……关于数据库的选型通常取决于性能、数据完整性以及应用方面的需求。
生产环境中有一些sql语句是不定时炸弹,不声不响的运行着,可能相关的表很大,运行时间达数小时,甚至数天。 上周在生产环境中发现一条sql语句,运行时间几乎是按照天来计算的。看到这种sql语句,就希望能够马上能够找到立竿见影的效果,不过欲速则不达,需要做不少工作。一定要反复验证可行。 sql语句的运行情况如下: SQL Execution ID : 16777217 Execution Started : 10/18/2014 11:46:30 First Refresh Time : 10/18/201
今天开发的一个同事找到我,说碰到一个比较奇怪的问题,说两个等价的查询类似下面的形式。 select *from test where account_id=xxxxxx order by creation_date select *from test where account_id=xxxxxx and entity_id=xxxxx order by creation_date 两个查询都会返回4条结果,但是第一个查询和第二个查询的结果排序结果不一致。 使用第一个查询的结果如下: ----------
在有些python 的介绍中,元组被称为不可变列表,这其实是不准确的,没有完全概括元组的特点。元组除了用作不可变列表,还可以用于没有字段名的记录。
最近在manjaro上连接蓝牙音响发现无法使用蓝牙音响作为音频设备播放,网上查阅了相关资料安装了软件包以后问题得以解决。
p代表磷酸二酯键,CpG指的是甲基化的C的下游是1个G碱基。H代表除了G碱基之外的其他碱基,即A, C, T中的任意一种,CHG代表甲基化的C下游的2个碱基是H和G, CHH表示甲基化的C下游的两个碱基都是H。
前面因为项目数据导数据,我们介绍过《Oracle通过ODBC连接SQL Server数据库》,在实际导入过程中新的数据表结构里面存在不少ID的列,所以就用到了Oracle的序列,这一章我们就来介绍一下Oracle的序列(Oracle Sequence)。
很多的东西在工作中用到的时候才能理解深刻,有些东西停留在理论层面而不去实践,就不会真正理解。 昨天写了一个很简单的trigger,但是中间也费了一些周折。 系统中碰到一个很严重的问题,一个数据处理引擎是基于表驱动设计的,里面的一个表中已经pending了很多的事务信息,对系统造成了严重的影响,为了第一时间排查这个问题,同事为了避免对目前的事务处理的进一步影响。讨论最后决定,我们需要修改一个字段的值,把它改为一个不被系统设别的值,这样新的事务信息就不会对目前的问题排查工作所影响。 这个时候需要dba要做的就是
在ADaM BDS结构的数据集中,比如ADLB, ADVS, ADEG,经常需要对AVAL/CHG/PCHG是否满足某一个准则进行判断。IG提供了很多种变量,可以用来存放这些准则。每种变量都有其的适用情形。如果不合适,很容易在Pinnacle 21软件检查时报错。
生产环境中的sql语句执行时间是很关键的性能指标,如果某个sql语句执行几个小时,优化以后几分钟,几十秒的话。会有很大的成就感,同时如果某个sql语句执行10秒,能够优化到1秒,感觉提升的幅度不是很大,但是如果这条语句执行极为频繁的话,那这种调优还是更有成就感的。 执行时间是sql调优的一把标尺,但是同时也需要考虑到系统资源的平衡。 今天在系统中发现一条sql语句执行时间很长。平均一个查询要执行一个半小时左右,而且系统的资源消耗极大。 需要说明的service_details 是数据量过亿的表。ch_dis
灰度变换 下列式子为原来,s代表新灰度,r代表原灰度。 线性变换 s=kr+b 幂次变换 s=c(r+e)^y 对数变换 s=clog(1+r) 反相 s=L-1-r 函数变换实现代码 def linear_chg(self, img_data): # 线性变换 """ :param img_data :return:new_img_data """ print("变换规则为y=kx+b\n默认k=1,b=0,如需调整,请修
在一些分布式环境中,可能涉及到的数据库有很多,相关的数据库用户也不少,有些看似简单的变更可能需要在不同的库,不同的用户间要进行复杂的操作。 现在我们有3套环境,一套是测试环境test,一套是准生产环境xprd,一套是生产环境prod, 比如在prod上有5个库一共20个用户,某一个变更可能在这20个用户里面要进行一些的操作。xprd里面和生产环境类似,也有数据库用户,test环境中有10个用户,需要在这10个用户中进行相应的操作。 最开始的时候,使用sqlplus和shell脚本,如下 sqlplus -
1、在概率论和统计学中,两个分布是n个独立的[是/非]试验中成功次数的离散概率分布。
作为一个技术男,一开始总想着怎么去爬数据。然而一旦发现有免费的数据接口时,瞬间感觉爬来的不香了。。。
今天写了一个简单的Shell脚本,可以通过这个脚本来得到一个MySQL元数据变化的列表。
线程> 线程(thread) 是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中,是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流,一个进程中可以并发多个线程,每条线程并行执行不同的任务.
目标地址: http://data.eastmoney.com/hsgtcg/list.html
电池充电是由qpnp-vm-bus.c(电池驱动BMS)和qpnp-linear-charger.c(线性充电器)组成;
Oracle备份还原(Backup & Recovery)是作为数据库管理DBA最重要的工作之一,也是基本功之一。Oracle作为一款目前最成功的商用数据库软件系统,为使用者提供了多种类型的数据备份还原解决方案,以适应不同的场景需求。
前些天帮同事查一个问题,第一次接触到了 PHP 的多线程,原以为 PHP 普遍都是单线程模型,并不适合多线程领域,花些时间翻了几个多线程的项目源码之后,发现 PHP 的多线程也颇有可取之处,活用起来,用来解决某些问题竟然非常适合。
元组其实是对数据的记录:元组中的每个元素都存放了记录中一个字段 的数据,外加这个字段的位置。正是这个位置信息给数据赋予了意义。
Execute to Parse%是AWR报告中Instance Efficiency Percentages部分中重要的一个性能指标,反应了数据库SQL解析和执行的比率。这个比率值同时也涉及到了与cursor相关的参数以及硬解析,软解析,软软解析等。本文是围绕这个比率进行展开及描述。 一、什么是Execute to Parse% --下面是来自AWR报告的相关信息 Instance Efficiency Percentages (Target 100%) ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
--用法如图 已, 分割 ''内存放数据 select STUFF((SELECT ',' + '"' + ISNULL(mtl_no,'') + '"' FROM SL_LOT_MTL_CHG_SUM_ITEM WITH(NOLOCK) WHERE doccode = '1513000003' FOR XML PATH('')),1,1,'') select *from SL_LOT_MTL_CHG_SUM_IT
第一个命令针对单个样本。每个样本在比对之后,都会生成一个report 文件。bismark2report 命令读取这个reort 文件,然后生成单个样本对应的html报告。
然后就可以看我在B站免费分享的视频课程《甲基化芯片(450K或者850K)数据处理 》
Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Station data (CHIRPS) is a 30+ year quasi-global rainfall dataset. CHIRPS incorporates 0.05° resolution satellite imagery with in-situ station data to create gridded rainfall time series for trend analysis and seasonal drought monitoring.
最新发布的《IDC 2017 年第二季度中国 PC 显示器市场跟踪报告》显示,中国PC显示器市场继续呈现低迷走势,二季度中国显示器市场整体出货量为781.5万台,同比下跌13.0%,而其中商用市场相比第一季度却环比逆势上升了7.6%,高端的曲面屏与电子竞技显示器也继续逆势上扬,两者分别同比增长37.3%和65.8%,上涨十分迅速。很显然,在出货量略有下降的显示器市场中,商用市场和高端市场成为显示器行业的新“增量”。
Evolution Wireless Digital家族最新成员亮相:双通道数字半机架Dante接收机
AXP 是依赖于I2C 进行通过的,所以首先就需要确认I2C 驱动是已经被选上的。
不可变性、纯函数、副作用,状态可变这些单词我们几乎每天都会见到,但我们几乎不知道他们是如何工作的,以及他们是什么,他们为软件开发带来了什么好处。
完成相同业务逻辑的SQL,写法不同,执行效率可能会有几百上千倍的差距,今天我们通过几个案例来说明一下:
首先透露一下,最近憋着一个大招即将放送。本文主要教大家如何【获取】上市公司的财务数据。这里的【获取】,不是指在从该公司官网上下载pdf版不可编辑加工的财报,而是指快速地获得多家公司可编辑的财报等相关表格和数据。
这里我们只分析一件事情,就是如何打板才能最大概率赚到钱,就是我们可以分析过去一天涨停今天还涨停、分析过去两天涨停今天涨的概率,一直到过去10天涨停今天涨的概率,其实很多人都喜欢打板,但是可能大家都没分析过打板的胜率。
SNAP模型包括4个类和14子类。SNAP中的确定类和子类的过程相当于功能点分析方法中确定系统边界的过程。通过一组基准,根据每个子类的类型和复杂性程度的不同来度量子类的规模大小,整个非功能需求规模就是这些子类规模之和。
前言 截止2019年年底我国股票投资者数量为15975.24万户, 如此多的股民热衷于炒股,首先抛开炒股技术不说, 那么多股票数据是不是非常难找, 找到之后是不是看着密密麻麻的数据是不是头都大了? 今
在历史表中对客户的一生的记录可能就这样几条记录,避免了按每一天记录客户状态造成的海量存储的问题: (NAME)人名 (START-DATE)开始日期 (END-DT)结束日期 (STAT)状态 client 19000101 19070901 H在家 client 19070901 19130901 A小学 client 19130901 19160901 B初中 client 19160901 19190901 C高中 client 19190901 19230901 D大学 client 19230901 19601231 E公司 client 19601231 29991231 H退休在家
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近年来,随着新国标的施行,以及平衡车,滑板车,共享电单车等新应用场景的出现,促使电动两轮车市场迎来了新的发展热潮。
墨墨导读:本文来自墨天轮用户 肖杰 的投稿,介绍用BBED恢复删除数据的全过程。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 因为最近需要用到股市的各种指数数据,刚开始想的是从同花顺等交易软件直接导出,结果发现要用滚轮滚到最开始的日期,这过于繁琐了,我对于这种重复性的劳动一向不耐烦,而且这种方法在以后每日更新的时候也很不方便。所以我把视线转向了网上的各种api。网上比较普遍的主要有两种,一种是新浪的api,一种是雅虎的api。新浪的api很方便,速度也很快,不过就网上的资料而言,似乎只能提取当天的数据。雅虎的api功能更齐全,但是连接速度比较慢,有时候一个连接请求都要10多秒甚至20
才发现原来还有这种软件!这两个软件通过快速缓存可以提高整体系统性能。系统或其他应用程序频繁访问的临时文件,以及读取RAM内存的速度远远大于真实硬盘,因此将经常访问的数据缓存到RAM中显着提高了读取数据的速度。似乎有至少5~10倍的加速!
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