而业务系统的官网上需要滚动展示一些热门资讯信息列表(浏览量越大代表越热门),而且每个类别的相关资讯记录至多显示3条,换句话:“按照资讯分类分组,取每组的前3条资讯信息列表”。...二、核心思想 一般意义上我们在取前N条记录时候,都是根据某个业务字段进行降序排序,然后取前N条就能实现。...形如“select * from info order by views asc limit 0,3 ”,这条SQL就是取info表中的前3条记录。...但是当你仔细阅读我们的题目要求,你会发现:“它是让你每个类型下都要取浏览量的前3条记录”。 一种比较简单但是粗暴的方式就是在Java代码中循环所有的资讯类型,取出每个类型的前3条记录,最后进行汇总。...就正如案例中求记录的所在分类的排名,把其对等的“转换成有多少条同类别的记录的浏览量比当前记录的大(count聚合函数)” 问题马上就迎刃而解了。 (完)
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MySQL 中随机选择10条记录 SELECT id FROM user ORDER BY RAND() LIMIT 10; 数据量小于1000行的时候,上面的 sql 执行的快。...在上面的例子中, 我们假设 id 从1开始, 并且在1和 id 的最大值之间是连续的。 通过应用程序解决问题 可以在应用程序中计算随机id, 简化整个计算。...原因是:where子查询中的select为外部select每一行都会执行。...非连续数据 删除一些行,构造ID非连续的记录。...平等分配 当我们的ID分布不再相等时,我们选择的行也不是真正随机的。
开发中遇到这样一个诉求:特定class的元素单独占一行,现需要针对其前一个兄弟元素增加相应标识,以使其占据所在行的剩余所有空间。 换句话:就是如何选中特定class的前一个兄弟元素。...(如何选中下面每个b元素前的a元素) CSS 不存在选择前一个兄弟元素的选择器!CSS 不存在选择前一个兄弟元素的选择器! 为什么?...如果可以通过当前元素选择前一个兄弟元素,可能会导致额外的重绘操作!...CSS/:has 实现上述诉求: .a:has(+ .b) { background-color: blue; } 其目前浏览器支持程度不是特别理想(Firefox也不支持) 解决方案 无法选择前一个兄弟元素...总结 “既然没有选择前一个兄弟元素的选择器”,那就布局反向(从右向左),这样问题就变为了”如何选择后一个兄弟元素“。 解决这个问题的方式并不难,但思路值得延伸。
A表:30万,主键ID B表:300万,主键ID 从B表中删除ID=A表ID的记录。
import random foo = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print(random.choice(foo)) 或 foo =...
NLP技术在电子健康记录中的创新应用1. 引言电子健康记录(EHR)作为现代医疗信息管理的重要组成部分,旨在提高患者医疗信息的可访问性、互操作性和安全性。...本文将深入研究NLP技术在电子健康记录中的应用,从智能数据提取到患者诊断支持,结合实例展示NLP如何为医疗信息管理提供更加智能、高效的解决方案。2....NLP在电子健康记录中的数据提取与整合2.1 智能医疗数据抽取电子健康记录通常包含大量的医疗文本数据,包括患者的病历、诊断报告等。...NLP在电子健康记录中的安全与隐私保护5.1 匿名化处理与敏感信息过滤在电子健康记录中,患者的隐私信息至关重要。...结语NLP技术在电子健康记录中的应用为医疗行业带来了诸多创新。从数据提取到患者诊断支持,再到安全隐私保护,NLP的应用为提升医疗服务质量、保障患者隐私安全提供了有力支持。
点击上方“Python爬虫与数据挖掘”,进行关注 /前言/ 前几天给大家分享了Xpath语法的简易使用教程,没来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章:在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据...——详细教程(上篇)、在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程(下篇)、在Scrapy中如何利用CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程(上篇)。...之前还给大家分享了在Scrapy中如何利用CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程(上篇),没来得及上车的小伙伴可以戳进去看看,今天继续上篇的内容往下进行。...只不过CSS表达式和Xpath表达式在语法上有些不同,对前端熟悉的朋友可以优先考虑CSS选择器,当然小伙伴们在具体应用的过程中,直接根据自己的喜好去使用相关的选择器即可。...CSS选择器从网页中采集目标数据——详细教程(上篇) 在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程(下篇) 在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程
点击上方“Python爬虫与数据挖掘”,进行关注 /前言/ 前几天给大家分享了Xpath语法的简易使用教程,没来得及上车的小伙伴可以戳这篇文章:在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据...——详细教程(上篇)、在Scrapy中如何利用Xpath选择器从网页中采集目标数据——详细教程(下篇)。...今天小编给大家介绍Scrapy中另外一种选择器,即大家经常听说的CSS选择器。.../CSS基础/ CSS选择器和Xpath选择器的功能是一致的,都是帮助我们去定位网页结构中的某一个具体的元素,但是在语法表达上有区别。...4、根据网页结构,我们可轻易的写出发布日期的CSS表达式,可以在scrapy shell中先进行测试,再将选择器表达式写入爬虫文件中,详情如下图所示。 ?
如果你对外开源的代码中出现了敏感信息(例如你将私钥上传到了仓库中),你可能需要考虑将这个文件从 git 的历史记录中完全删除掉。 本文介绍如何从 git 的历史记录中彻底删除文件或文件夹。...---- 第一步:修改本地历史记录 彻底删除文件: 1 git filter-branch --force --index-filter 'git rm --cached --ignore-unmatch
工作中需要推动DolphinScheduler的升级,经过预研,从1.3.4到3.1.2有的体验了很大的提升,在性能和功能性有了很多的改善,推荐升级。...升级完成后查看任务实例的日志,报错未找到日志 查看报错信息,检查新版本的目录结构和表里的日志路径,发现原因是新版本的日志路径有变更 升级前的日志路径在 /logs/ 下 升级后的日志路径在 /worker-server...logger.info("Start Check Keytab TGT And Relogin Job Success."); } 然后在该文件的loadKerberosConf 方法返回 true 前调用
,“Early Prediction of Acute Kidney Injury in Critical Care Setting Using Clinical Notes”描述了一种AI系统,可以从电子健康记录...(EHRs)中收集和提取风险因素,并预测重症监护后24小时内AKI的可能性。...他们开发了一个描述年龄,性别,种族和民族的脚本,以及ICU入院第一天的临床记录,入院后72小时血清肌酐水平(尿液中毒性的常用量度)。它排除了没有医生记录和肾功能不全症状的患者。...他们从14,1470名患者的16,560例ICU住院中收集了77,160份临床记录,分为两组:一组用于训练,另一组用于测试。然后他们着手建立一个机器学习模型。...数据需要进行一些预处理以获得结构化特征,其中一些涉及利用国家医学图书馆免费提供的MetaMap工具集来从自由文本临床记录中识别医学概念。
文章目录 一、报错信息 二、解决方案 一、报错信息 ---- 在 PyCharm 中从 GitHub 中 Clone 代码到本地报错 : 10:01:37.091: [C:\Users\octop\PycharmProjects...10054 二、解决方案 ---- 最简单的方法 , 爬个 , 就能解决上述问题 , GitHub 对国内支持很差 ; 如果没有 , 使用下面的方法解决 ; 如果想要裸连使用 GitHub , 参考 【错误记录...github.global.ssl.fastly.net 和 github.com 域名对应的有效 IP 地址 , 配置到 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts 文件中...www.ip138.com/ 地址查询 github.com , github.global.ssl.fastly.net 这两个域名对应的 IP 地址是多少, 并且经过验证后 , 再设置到 hosts 文件中...140.82.114.4 github.com 151.101.77.194 github.global.ssl.fastly.net 配置完毕后的效果 : 设置了 hosts 文件 , GitHub 中的源代码下载成功
例如在研发的疫苗中添加化合物可以提升其功效,更好地刺激人体免疫系统形成更多抗体。...而药物发现是新药研发的重要环节,包括了疾病选择、靶点发现和化合物合成等步骤。AI 则可在疫苗化合物筛选、建立疾病模型、发现新靶点、先导化合物发现、先导药物优化及老药新用等环节上起作用。...例如,从单点智能快速迈向全局智能,包括从复杂代码编写升级到低代码的应用开发,从而降低企业的使用成本;从边缘业务切入企业核心业务,从而扩大工业智能的应用范畴;从辅助决策升级到对生产系统的控制,从而扩展工业智能的应用场景...在 20 年代的开篇之年,克拉克几十年前的预言正在惊人地快速实现:人工智能在一些特定场景下的水平甚至已远超人类;而脑机接口和传感器等技术的发展,也为人类的感知甚至进化打开了一扇全新的大门。...因此,通过智能化方法实现数据管理系统的自动优化成为未来数据处理发展的必然选择。
[:2] 这样获取2个记录会导致性能问题,原因如下: “ 对于有着相当多数量记录的表来说,这种方法异常糟糕。这会导致一个 ORDER BY RAND() 的SQL查询。...;) 注意:只是稍微说一句,得注意到mysql一开始会试着在内存中创建临时表。当内存不够了,他将会把所有东西放在硬盘上,所以你会因为近乎于整个过程中的I/O瓶颈而雪上加霜。...这样如果你result = random.sample(Record.objects.all(),n) 这样做的话,全部的Queryset将会转换成list,然后从中随机选择。...你是打算把它存储在一个有百万元素的list中,还是愿意一个一个的query? ” 在上边Yeo的回答中,freakish回复道:“.count的性能是基于数据库的。...看了记录才知道 每次save都要调用一次insert和一次update。。。。下次一定用SQL语句初始化。。。。 先写了个脚本 在manage.py shell中调用了下 结果让我震惊了。
好了,说了这么多,今天给大家分享一篇有关MySQL的经典面试题:如何以最高的效率从MySQL中随机查询一条记录? 面试题目 如何从MySQL一个数据表中查询一条随机的记录,同时要保证效率最高。...从这个题目来看,其实包含了两个要求,第一个要求就是:从MySQL数据表中查询一条随机的记录。第二个要求就是要保证效率最高。 接下来,我们就来尝试使用各种方式来从MySQL数据表中查询数据。...首先,获取数据表的所有记录数: SELECT count(*) AS num_rows FROM foo 然后,通过对应的后台程序记录下此记录总数(假定为num_rows)。...,因为通过JOIN里面的SELECT语句实际上只执行了一次,而不是N次(N等于方法二中的num_rows)。...我在最开始测试的时候,就是因为没有加上MIN(id)的判断,结果有一半的时间总是查询到表中的前面几行。
前一阵子我们介绍了如何启动Scrapy项目以及关于Scrapy爬虫的一些小技巧介绍,没来得及上车的小伙伴可以戳这些文章: 今天我们将介绍在Scrapy中如何利用Xpath选择器从HTML中提取目标信息。...在Scrapy中,其提供了两种数据提取的方式,一种是Xpath选择器,一种是CSS选择器,这一讲我们先聚焦Xpath选择器,仍然是以伯乐在线网为示例网站。 ?...5、如下图所示,当我们选择上图中的小图标之后,再选择网页上的标题,尔后网页源码会自动跳转到我们定位的部分,可以看到标题在标签下。 ?...7、将Xpath表达式写入Scrapy爬虫主体文件中,尔后Debug我们之前定义的main.py文件,将会得到下图的输出。...可以看到selector1和selector2中的数据即是网页上的内容,而且内容是一致的。 ? 之后点击停止Debug模式,便可以退出Debug模式。
前一阵子我们介绍了如何启动Scrapy项目以及关于Scrapy爬虫的一些小技巧介绍,没来得及上车的小伙伴可以戳这些文章: 手把手教你如何新建scrapy爬虫框架的第一个项目(上) 手把手教你如何新建scrapy...爬虫框架的第一个项目(下) 关于Scrapy爬虫项目运行和调试的小技巧(上篇) 关于Scrapy爬虫项目运行和调试的小技巧(下篇) 今天我们将介绍在Scrapy中如何利用Xpath选择器从HTML中提取目标信息...在Scrapy中,其提供了两种数据提取的方式,一种是Xpath选择器,一种是CSS选择器,这一讲我们先聚焦Xpath选择器,仍然是以伯乐在线网为示例网站。...7、将Xpath表达式写入Scrapy爬虫主体文件中,尔后Debug我们之前定义的main.py文件,将会得到下图的输出。...此外在Scrapy爬虫框架中,text()函数常常与Xpath表达式运用在一块,用于提取节点中的数据内容。
由于模拟过程具有不可重复性,每次实验消费者的分布及状态都不可预测,为了得到误差更小的结果,每组实验重复10次,记录两个渠道平均的市场份额,得到下图1.1图: ?...每组实验重复10次,记录并计算平均市场份额,统计结果如图2.1所示: ?...3、实验三——调整负面口碑影响力 将网络-零售价格比r设置为0.8,将网络口碑评价模型中负面口碑的影响力参数an从1.5提高到2,其他参数与仿真前的设定一致,可以统计得出负面口碑比例对市场份额的影响图3.1...,因此本文选取r>=5.0 ,负面口碑比例0%~100%的情形分别进行实验,每组实验重复十次,记录并计算市场份额的平均值,可以得到图5.1: ?...,分别设置商品的购买参与程度为0.6、0.5 和0.4,每组实验重复十次,记录并计算不同渠道市场份额的平均值 ,得到图6.1。
给定一个包含N(N<=3000)个正整数的序列,每个数不超过5000,对它们两两相加得到的N*(N-1)/2个和,求出其中前M大的数(M<=1000)并按从大到小的顺序排列。...Input 输入可能包含多组数据,其中每组数据包括两行: 第一行两个数N和M, 第二行N个数,表示该序列。 Output 对于输入的每组数据,输出M个数,表示结果。...5 5 3 6 4 Sample Output 7 6 5 5 11 10 9 9 8 堆排序: 堆排序(Heapsort)是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,它是选择排序的一种...在数组的非降序排序中,需要使用的就是大根堆,因为根据大根堆的要求可知,最大的值一定在堆顶。 解题思路: 这题是一个求集合中前多少名的问题,算是一个比较常用的算法,一般用堆排序解即可。...从sum的末尾开始倒数,就是所需的序列。 扩展题(面试题): 请问如何从10亿数据中取最大的100个数据? 思路:依然是采用堆排序。
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