在上篇文章“Hive优化器原理与源码解析系列--统计信息选择性计算”中，讲到了基于成本优化器和基于规则优化器的区别，这里就不再赘述。基于成本优化器会根据RelSet（等价关系表达式集合，其中元素每个RelNode关系表达式又是SQL中如Select、From、Where、Group的以代数表达式的表现形式）选出综合成本最低的关系表达式，使用动态规划算法构建出成本最优执行计划。那么基于成本优化器CBO有哪些计算指标作为成本函数的输入，除了选择性Selectivity、基数Cardinality，排序信息Collation（排序字段，排序方向等）、是否分布式等物理属性收集之外，还有IO、记录数RowNums、内存Memory都计算在成本内。这些都会作为成本优化器成本函数的输入。此文主要在介绍成本函数估算指标-内存计算。
本文来自光头哥哥的博客【Generating movie barcodes with OpenCV and Python】，仅做学习分享。
#0032003700380032003300331588487643945关于Python组合数据类型，以下描述错误的是：
普遍认为Python语言诞生于1991年Python语言中的缩进在程序中长度统一且强制使用，只要统一即可，不一定是4个空格（尽管这是惯例）IPO模型指：Input Process Output字符串的正向递增和反向递减序号体系：正向是从左到右，0到n-1，反向是从右到左，-1到-n，举例
1.移动端爬取：利用selenium去模拟登录然后再去爬取，比较麻烦，但是可以根据个人需求依据关键词进行指定爬取。
互联网上有很多关于强化学习交易系统零零碎碎的东西，但是没有一个是可靠和完整的。出于这个原因，我们决定创建一个开源的Python框架，使用深度强化学习，有效地将任何交易策略从想法转化为实际应用。
SQL中的MIN()函数和MAX()函数用于查找所选列的最小值和最大值，分别。以下是它们的用法和示例：
近日，位于美国旧金山的知名招聘公司 Hired（专门为 Facebook、Uber 等顶级公司招聘人才）在走访全球 10,000 多家企业、邀请 98,000 名求职者参与其中之后正式发布了《2019 年软件开发者现状》调查报告，在以人工智能、机器学习、区块链、物联网等为首新技术打开互联网新纪元之际，与全球的开发者共同探讨技术圈最为流行的开发技能，编程语言以及市场最前沿趋势。
按某文分类将共识机制算法分为：证明类（适用于较大范围的区块链平台，可参考分层或者较大用户结合跨链技术一起使用），拜占庭故障类（主要包括拜占庭容错类算法，PBFT、RBFT等一些改进算法，为了解决一些拜占庭将军问题，防止恶意节点影响主节点决策和一些失信问题），失效停止失效（raft类为主，可考虑相关算法PAXO等分布式一致性算法，鲁棒性网络容纳故障节点），能源电力领域考虑多使用POS、POA（以太坊网络共识），PBFT raft（fabric网络使用的共识），所以若有相应的平台选定则可不用考虑共识问题，例如利用POS的原理，选择相对发电贡献大的运营商为主节点共识，又或者权威节点确定情况下采用raft手动超时选定主节点。以下相关算法均列举了国内外典型项目以及电力交易中考虑较多的hash计算量问题 可扩展性问题等。
df与du命令不同点在于，df命令用于查看整个文件系统的磁盘空间占用情况，du命令用于查看文件和目录磁盘的使用空间。
Python 第三方库依照安装方式灵活性和难易程度有 3 个方法，这 3 个方法是：pip 工具安装、自定义安装、文件安装。
输出列表的平均值。题中有一个包含数字的列表 [19, 39, 130, 48, 392, 101, 92]，使用 for 循环输出这个列表中所有项的平均值。
输出列表的方差。题中有一个包含数字的列表 [10, 39, 13, 48, 32, 10, 9]，使用 for 循环获得这个列表中所有项的方差。
Python是当今最受欢迎的编程语言之一。这是一种具有优雅且易读语法的解释性高级语言。但是，Python通常比Java，C＃尤其是C，C ++或Fortran慢得多。有时性能问题和瓶颈可能会严重影响应用程序的可用性。
本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
Hive可支持多种引擎，MR、SPARK、TEZ等，HiveDefaultCostModel是MR引擎使用的默认成本模型，通过源码分析可见默认成本模型的实现相对简单，TableScan、Aggregate、DefaultCost等Operator的CostModel成本模型计算方法都是父类继承的，默认都返回ZERO，只实现Join的成本模型计算和DefaultJoinAlgorithm（见上篇文章）。
对于数学中的运算而言，求平均值是比较常见的操作了。那么在python的列表中，我们也有着求其中元素的平均值操作。
前几天在某乎上看到了一个粉丝提问，编写程序，随机产生30个1-100之间的随机整数并存入5行6列的二维列表中，按5行6列的格式输出？这里拿出来跟大家一起分享下。
学习了Python相关数据类型，函数的知识后，利用字符串的分割实现了输入任意多个数据，并计算其平均值的小程序。思路是接收输入的字符串，以空格为分隔符，将分割的数据存入列表（lst1）中，将lst1中的数据转存入另一个空列表（lst）中，转存时将字符串转化为整型，从而利用函数求出lst中数的和、平均值，是Python基础（5）中结尾程序的升级版。
列表去重是Python中一种常见的处理方式，任何编程场景都可能会遇到需要列表去重的情况。
编写程序时经常有代码需要重复运行，python提供了while和for进行循环操作。
说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。
由于Python的良好生态，很多时候我们的程序只是通过调用别人写好的方法即可实现功能。
在日常数据处理工作中，我们经常面临着需要从多个表格文件中提取信息并进行复杂计算的任务。本教程将介绍如何使用Python编程语言，通过多个表格文件，计算特定单元格数据的平均值。
对于基于成本优化器CBO，除了收集统计信息如内存Momery大小、选择性Selectivity、基数Cardinal、还有是否排序Collation、是否是分布式Distribution及并行度Parallelism等物理属性作为成本估算的考虑因素外（在Calcite中，等价集合中的元素RelNode，再根据不同的物理属性细分RelSubSet，这样便于成本估算，选在出bestCost成本的RelNode），成本模型CostModel也是优化器计算一个关系表达式RelNode成本高低的重要依据。
分析是许多流集成案例的最终目标。人们希望他们的数据始终是最新的。因此，在分析数据时，应始终拥有最新数据。
逆序输出字符串中的所有元素。 然后输出原列表。 然后逆序输出原列表每个元素，中间以1个空格分隔。注意：最后一个元素后面不能有空格。
python 中把一个列表（list）平均分成n块 ''' python 中把一个列表（list）平均分成n块 ''' # 设置函数 # listTemp 为列表 平分后每份列表的的个数n def func(listTemp, n): for i in range(0, len(listTemp), n): yield listTemp[i:i + n] if __name__ == '__main__': listTemp = [1,2,3,4,5,6,7,8,9
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。
总体而言，Python是一门功能强大、灵活易用的编程语言，适用于各种规模和类型的项目，从小型脚本到大型应用，都能够得心应手。
随着生信分析的热门程度与日俱增，生信分析类文章最近几年产出呈现井喷趋势，不少小伙伴们纷纷表示纯生信文章越来越难发了。事实上，有实验的生信会比完全纯的生信好发，哪怕你只补上一个简单的PCR验证或者免疫组化实验验证。这样简单实验需要经费少，即使没有国自然基金资助，市级课题或者校级课题的基金资助就足已完成验证。因此，小编将陆续给大家推荐几本“生信分析+简单实验验证” 且对国人极度友好的SCI期刊，供大家参考。首先就从PeerJ期刊开始介绍。
Python程序运行太慢的一个可能的原因是没有尽可能的调用内置方法，下面通过5个例子来演示如何用内置方法提升PythGon程序的性能。
对王者荣耀高手玩家来说，最难受的就是连胜后连败，即使你水平高，整体的胜率也会在50%左右，其实这不是你的问题，是游戏的匹配机制（根据玩家个人段位、胜率、elo值等计算得到的），今天我们就通过pytho
注意，命令名称、命令参数、命令对象之间请用空格键分隔。 命令对象一般是指要处理的文件、目录、用户等资源，而命令参数可以用长格式（完整的选项名称），也可以用短格式（单个字母的缩写），两者分别用 -- 与 - 作为前缀。
它不仅是Python中使用最多的第三方库，而且还是SciPy、Pandas等数据科学的基础库。它所提供的数据结构比Python自身的“更高级、更高效”，可以这么说，NumPy所提供的数据结构是Python数据分析的基础。
while循环之前有博客详细讲过它的用法和语句,不记得的小伙伴可以点击👉:http://t.csdnimg.cn/lTC8H
默认情况下，MNE-Python将自动重新参考EEG信号，以使用平均参考（请参见下文）。 这个函数可以显示指定所需的EEG参考。这可以是现有电极或新的虚拟通道。 此函数将根据所需参考重新参考数据，并防止MNE-Python自动添加平均参考投影。
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 。
Python程序运行太慢的一个可能的原因是没有尽可能的调用内置方法，下面通过5个例子来演示如何用内置方法提升Python程序的性能。
Python 中的循环语句有 2 种，分别是 while 循环和 for 循环，前面章节已经对 while 做了详细的讲解，本节给大家介绍 for 循环，它常用于遍历字符串、列表、元组、字典、集合等序列类型，逐个获取序列中的各个元素。
以下全文代码和数据均已发布至和鲸社区，复制下面链接或者阅读原文前往，可一键fork跑通：
php中post和get的区别是：1、post更安全并且发送的数据量更大；3、post能发送更多的数据类型，get只能发送ASCII字符；4、post是向服务器传送数据，get是从服务器上获取数据。5、get会缓存数据，而post不会。
in是Python中的关键字，用于判断一个元素是否存在于一个容器中。可以用于列表、元组、字典、集合等数据类型。它可以被用于for循环语句 和 if语句中。
异常处理模块能帮助我们在运行期间处理异常信息，但Python代码还有更为基础的错误——语法错误和逻辑错误。
本系列是我在学习《基于Python的数据结构》时候的笔记。本小节主要介绍Python内置的代码执行时间测量模块timeit。
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