大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...计算分组的组数 SELECT count(1) from (select COUNT(1) as sum FROM TM_APP_MAIN A INNER JOIN TM_APP_PRIM_APPLICANT_INFO...= 9982 group by C.APP_NO,C.LIST_LEVEL having (select count(*) from TM_BLACK_LIST) >0) ali; 根据某个字段去重计数
明天所有高中生就要迎来人生中的一个重要考验—高考，祝所有高生考出好成绩和考上理想的大学。加油！！！...高考加油 使用if-elif-else语句解决多分支问题，在程序中加入数学运算及配合for循环，使用计数变量，进行累加操作。...计算余数和商 余数 在python中，计算余数需要使用百分号 % 。 php print(5 % 2) 计算5除以2的余数，输出结果1。...商 在python中，计算两个数的商，可以书写两个斜杠 //。 php print(5 // 2) 计算5除以2的商，输出结果2。...+= 1 print('forward') print(a) 定义一个变量a，计算bomb的数量 重复执行3次：判断forward情况，当检测到bomb时，变量a的值增加1 打印变量a的值，汇报bomb
比和比例一直是学数学容易弄混的几大问题之一，其实它们之间的问题完全可以用一句话概括： 比，等同于算式中等号左边的式子，是式子的一种（如：a:b）； 比例，由至少两个称为比的式子由等号连接而成，...所以，比和比例的联系就可以说成是： 比是比例的一部分；而比例是由至少两个比值相等的比组合而成的. 比和比例的区别： 区别 区别1：意义、项数、各部分名称不同。...比表示两个数相除；只有两个项：比的前项和后项。 如：a:b 这是比 比例是一个等式，表示两个比相等；有四个项：两个外项和两个内项。 a:b=3:4 这是比例。...区别2：比的基本性质和比例的基本性质意义不同、应用不同。比的性质： 比的前项和后项都乘以或除以一个不为零的数。比值不变。比例的性质：在比例里，两个外项的乘积等于两个内项的乘积。 比例的性质用于解比例。...联系： 比例是由两个相等的比组成。 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/146315.html原文链接：https://javaforall.cn
需求：计算快递单号的非重复计数 ? (一) 需求分析 如果要计算非重复计数，我们很容易可以想到一个函数DistinctCount，那如果直接使用是不是就可以了呢？...因为DistinctCount在计算非重复计数的时候会把空值也作为一个值来进行计算，所以导致数据上的差异。...(二) 实现需求 既然知道了原因，那我们就可以具体实现了，DistinctCount是要计算空值，那我们是不是可以直接把空值给过滤后在进行求值计数呢？...但是和我们要求的数据透视表有些许差异，结果是要求把订单号全部显示出来，而直接拖入字段后把没有快递单号的订单号给隐藏了。这里留个小悬念，可以自己动手实现下这个功能。...如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
一般会有细胞类型的全局umap图，分样本 和 分组的umap图 ，以及分样本 和 分组的细胞类型比例柱形图。...注：group.by 选择metadata中的某列 即可以进行展示了 。当然可以添加你想展示的各种score，表达量，时序结果等等。...p1 / (p2 + p3) 二 细胞比例柱形图 绘制细胞比例柱形图的话，只需要根据metadata中的样本（分组）和细胞类型（cluster） ，table后获得长数据，然后ggplot2绘制即可...lineheight=.8, face="bold", hjust=0.5, size =16) )+labs(y="Percentage")+RotatedAxis() plot_sample #分组...和 heights 控制图形的 宽和高 （5）tag_level 用于控制标签的格式，格式包括： 1：阿拉伯数字 a：小写字母 A：大写字母 i：小写罗马数字 I：大写罗马数字 更多pathwork
前言：这里开始涉及到数据处理，例如给你几千行几千列的数据，对这些数据进行分类聚合 排序 sort_index sort_values 参数：ascending =False 倒序 axis...image.png rank 参数：method=“first”，默认按列进行排序 值计数value_counts 对值进行出现的次数统计 groupby分组 返回一个可迭代对象，...每次迭代结果是一个元组 参数：某一列的索引 取某一列，按照某一列进行排序。...) n_d.columns=['values'] new_d = pd.concat([new_d,n_d]) new_d # 在 2010 年至 2012 年间人口平均量是怎么样的...Series，更好看 df1.apply(f,axis=1) 我的机器学习pandas篇 我的机器学习matplotlib篇 我的机器学习numpy篇*
今年8月份写了一篇文章介绍了normalized stochasticity ratio (NST)，可以计算随机性和确定性的比例。...终于可以愉快的使用啦~~ NST可以根据不同的相似性矩阵和不同的零模型算法，以及以前的一些指标，如Stochasticity Ratio (ST), Standard Effect Size (SES)..., modified Raup-Crick metrics (RC)等来计算。...，计算NST。...TRUE, two.tail=FALSE, out.detail=FALSE, 3 between.group=FALSE, nworker=1) nst.panova ST和NST
order by和group by这两个要十分注意，因为一不小心就会产生文件内排序，即file sort，这个性能是十分差的。下面来看具体的案例分析。...执行计划 第一个还是不行，因为范围后失效，且order by是从birth二楼开始的。...读取行指针和order by的列， 对它们排序，然后扫描排好序的表，再从磁盘中取出数据来。 4.1之后的版本，叫单路排序，只进行一次I/O。 先将数据从磁盘读到内存中，然后在内存中排序。...2. group by： group by 其实和order by一样，也是先排序，不过多了一个分组，也遵从最佳左前缀原则。...要注意的一点是，where优于having，能用where时就不要用having。
在薪酬模块的数据分析中，我们经常要对层级和岗位的薪酬数据进行各个分位值的计算，但是由于公司架构的变动，我们层次和岗位也都会变动，一旦这些做了变动，我们如何快速的自动能调整各个层级的分位值数据呢，以前我们的方法是对原始的数据表进行数据透视表...，然后在透视表中进行筛选，再做数据的各个分位值计算 比如下面是对各个职级做数据透视表，然后再按照职级进行分类，再通过PERCENTILE的函数来算各个职级的分位值数据。...那如何解决这个问题呢，就是说不管我的层级数据怎么进行改变，我的各个分位值的数据都会随着原始的数据进行变化。...我们先来讲一下思路，以下面这个表为例，首先对应的是 G列的各个职级，我们让G列的职级数据去D列中找对应的职级，如果职级一样，就显示E列的数据，如果职级不一样就显示空值，这样我们就会获得三个职级的三列数据...，只需要用PERCENTILE函数去取L列的数据即可，函数如下 就可以获得各个分位值的数据，即使在D列和L列数据增加的情况下，各个职级的分位值数据都会自动的进行变化，动画图如下：
对于高斯分布来说很多东西都是已知的，因此，统计和统计方法的各个子领域也可与高斯数据一并使用。 在这篇教程中，你将了解高斯分布，如何分辨高斯分布，以及如何计算从分布中抽取的数据的关键性概要统计数据。...高斯分布线条图 当数据符合高斯分布，或当我们假定分布为高斯分布来计算统计数据时，这是非常实用的。因为高斯分布很容易理解。因此，统计学中很大一部分都会用到这一分布的方法。...因为我们研究的是样本，并且同时证明总体，这意味着总会有一些不确定性，理解和报告这种不确定性非常重要。 测试数据集 在我们研究符合高斯分布的重要的概要统计数据之前，先来生成一个有效的数据样本。...然后我们可以通过重新调整数字，将这些数字按比例输入到我们选择的高斯函数中。 可以通过添加期望的平均值（例如50），或乘以标准差（5）来保持一致性。 ?...开发函数，基于给定的数据样本，计算总结报告。 为标准机器学习数据集加载并总结变量。 总结 学完这篇教程，你了解了高斯分布，如何分辨高斯分布，以及如何计算从中抽取的重要的概要统计数据。
每个分组数据块的结构图： ? 文件头一般是一些说明性数据，例如源地址和目标地址，数据类型等。数据部分就是真正要传达给对象的内容 电路交换 所谓交换，指的就是服务器与服务器之间的数据交换。...之后A和E在通话的过程中会始终霸占着这条路径，数据传输的过程称为电路交换的第二阶段—-数据传输。 电路交换的第三阶段，也就是最后一个阶段—-释放连接。A和B只要有一方挂了电话，那便了开始释放连接。...答是不用的，因为电话交换的过程中，A和B两个人始终霸占着一条通信电路，他们每说一句话，都会实时被对方获取，因此数据是不用分组的。...分组交换的数据传输过程和电路交换不一样，分组交换采取存储转发传输的机制。我们下面还是以A给E传输数据作为例子来讲解。...当然，分组交换还包括时延的缺点，因为B必须收到一个完整的p1才能把p1转发出去，因为这个接受存储的过程中存在时延，这种时延也成为传输时延，当然还存在传播时延和处理时延等。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 从宏观上，两者的目的都是为了提供更好的样本代表性，并且两者的理论基础都来自于：总体的个体的同质性越高，抽样误差越小，样本的代表性越好。...两者的本质区别在于是否以概率为基础，比例分层抽样是概率抽样而后者是非概率抽样。...从最宏观的角度来说，比例分层抽样产生的样本是随机抽样样本，其本身可以进行抽样误差的评估和推断检验，进而把你样本的结论推广到总体。而定额抽样本身不具备这种可能。...从具体操作上，两者都需要选取一定的变量作为分组依据，并且都需要根据各组/总体的数量比例对样本结果进行加权。...比如，在研究边缘群体时，并没有现成的、几乎包括所有组成你研究总体的个体的名单存在，这个时候定额抽样就更适用。
今天要给大家介绍两个可以自动缩放的组件AspectRatio和FractionallySizedBox。 AspectRatio AspectRatio的目的就是将其child按比例缩放。...AspectRatio的逻辑是首先获得最大的width或者height，然后根据width或者height来计算height和width。...=3/2, 那么怎么来计算aspectRatio的大小呢？...对于aspectRatio的父widget来说，他的宽度是无限的，他的高度是150，所以aspectRatio的高度是可以确定的，也就是150，我们根据aspectRatio的比例，计算出它的width...其中alignment表示的是FractionallySizedBox中子child的排列方式。 而widthFactor和heightFactor是double类型的，表示的是对应的缩放比例。
计数排序（Counting sort）是一种稳定的线性时间排序算法，其平均时间复杂度和空间复杂度为O(n+k)，其中n为数组元素的个数，k为待排序数组里面的最大值。...经过优化后的计数排序算法，需要遍历一次得到元素的最小值和最大值，然后构造空间范围可以优化为，max-min+1，而不是前面简单的max，此外在实现的时候，对于原数组统计词频的时候，使用的每个元素减去min...v=TTnvXY82dtM 优化后的代码如下： public static int[] countSort(int []a){ //使用最大值和最小值的方式是一种优化的计数排序...sumCount的值-1 } return b; } 其中关键的地方有两个： 第一，在于理解计算max和min之后，需要使用原数组每一个元素减去min的转换值统计词频...如果不考虑算法的稳定性和负数情况及特定情况的浪费空间，那么只需要前面的2步就可以了，如果想要保证稳定性，那么需要经过这4步计算。
利用余弦定理使用OpenCV-Python实现手指计数与手掌检测。 ? 手检测和手指计数 接下来让我们一起探索以下这个功能是如何实现的。...OpenCV OpenCV（开源计算机视觉库）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV的构建旨在为计算机视觉应用程序提供通用的基础结构，并加速在商业产品中使用机器感知。...在三角学中，余弦定律将三角形边的长度与其角度之一的余弦相关。使用如图1所示的符号表示，余弦定律表明，其中γ表示长度a和b的边之间的长度以及与长度c的边相对的角度。 ? 图1 式： ?...图2 在图2中，我画了一个Side：a，b，c和angle：gamma。现在，该伽马始终小于90度，因此可以说：如果伽马小于90度或pi / 2，则将其视为手指。...手指个数计算 注意：如果您不熟悉凸出缺陷，可以阅读以下文章。
zfill 函数 功能 为字符串定义长度，如不满足，缺少的部分用 0 填充 用法 newstr = string.zfill(width) 参数 width: 新字符串希望的宽度 注意事项 与字符串的字符无关...(9)) print(heart.zfill(8)) print(heart.zfill(6)) print(heart.zfill(4)) 字符串的...count 函数 功能 返回当前字符串中某个成员 (元素) 的个数 用法 inttpe = string.count(item) 参数 item: 查询个数的元素 注意事项 返回的是整形 如果查询的成员...info.count('f') print(a, b, c, d, e, f) number_list = [a, b, c, d, e, f] print(number_list) print('在列表中最大的数值是...: b, 'c': c, 'd': d, 'e': e, 'f': f, } print('每个成员对应的数值分别是
对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析工作的重要环节。在将数据集准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。...它还没有进行计算，但是已经分组完毕。 ? image.png 以上是对已经分组完毕的变量的一些计算，同时还涉及到层次化索引以及层次化索引的展开。 groupby还有更加简便得使用方法。 ?...image.png 以下是按由多个键值构成元组的分组情况 ? image.png 通过这两个操作分析得知，第一行打印出来的是分组所根据的键值，紧接是按照此分组键值或者键值对得到的分组。...函数名 说明 count 分组中的非NA的值的数量 sum 非NA值的和 mean 非NA值得平均值 median 非NA值的算术中位数 std var 标准差，方差 max min 最大值，最小值 prod...非NA值的积 first last 第一个和最后一个非NA值 更加高阶的运用 我们拿到一个表格，想添加一个用于存放各索引分组平均值的列。
分组：DES是以64bit的明文作为一个单位来进行加密的，这64bit的单位称为分组。一般来说，以分组为单位进行处理的密码算法称为分组密码（block cipher），DES就是分组密码中的一种。...分组方式：前一个密文分组会被送回到密码算法的输入端（具体见下图）。 在CBC和EBC模式中，明文分组都是通过密码算法进行加密的。...而在CFB模式中，明文分组并没有通过加密算法直接进行加密，明文分组和密文分组之间只有一个XOR。 CFB模式是通过将“明文分组”与“密码算法的输出”进行XOR运行生成“密文分组”。...OFB模式中，XOR所需的比特序列（密钥流）可以事先通过密码算法生成，和明文分组无关。只需要提前准备好所需的密钥流，然后进行XOR运算就可以了。 ? OFB加密 ?...OFB解密 分组模式小结 推荐使用CBC模式。 填充 为什么要填充？ ECB和CBC模式要求明文数据必须填充至长度为分组长度的整数倍。 填充的两个问题。 填充多少字节？ 填充什么内容？
计算机的运维成本计算：运算的任务比例（电能消耗）；机器成本C和服务率 “cost”指的是服务器的运维成本（cost of operation and maintenance）。...运维成本的计算与影响因素 计算方式：运维成本的计算涉及到每个服务器的任务分配比例（ (\lambda_i / \lambda )）、成本系数（ (C_i )）以及当前平均服务率（ (\overline{...为什么 运维成本的计算涉及到每个服务器的任务分配比例 运维成本的计算涉及到每个服务器的任务分配比例，这是因为服务器在处理不同数量的任务时，其资源消耗和成本产生的情况会有所不同。...任务分配比例直接决定了每个服务器所承担的任务量，进而影响资源利用率和相应的成本。 资源分配的不均衡性：在多服务器环境中，任务分配比例的不同会导致服务器之间资源分配的不均衡。...因此，将运维成本与任务分配比例相结合进行考虑，可以在性能和成本之间找到平衡，实现系统的高效稳定运行。
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