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    在PowerBI的切片器中搜索

    在制作PowerBI报告时,一般来说,我们都会创建一些切片器。为了节省空间,一般情况下尤其是类目比较多的时候,大多采用下拉式的: ?...不过,在选项比较多的时候,当你需要查找某个或者某几个城市的销售额时,你会发现这是一件很难办的事情,比如我们要看一下青岛的销售额时: ?...那,有没有能够在切片器中进行搜索的选项呢? 答案是:有的。 如图: ? 只要在Power BI Desktop的报告中鼠标左键选中切片器,按一下Ctrl+F即可。...此时,切片器中会出现搜索框,在搜索框中输入内容点击选择即可: ? 如果想同时看青岛和济南的销售额,可以在选中青岛后,重新搜索济南,然后按住Ctrl点击鼠标左键即可: ?...发布到云端,同样也可以进行搜索: ? 其实如果不按快捷键,也是能够找到这个搜索按钮的,点击切片器-点击三个小点-点击搜索,它就出来了: ? Simple but useful,isn't it?

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    在Google搜索中玩打砖块

    在1975年时,苹果公司的联合创始人斯蒂夫·沃兹尼亚克以及乔布斯向当时的项目主管Al Alcorn提出了这项提议;同年,Al Alcorn接受了这个打砖块的项目,并要求二人在四天内设计出原型。...最终二人连夜赶工,在四天之内设计完成,并且只使用了45个芯片。但乔布斯却向沃兹尼亚克隐瞒了额外奖金的事情,在平分350美元之后,自己独吞了余下的额外奖金。...在今天,Google将这款打砖块的游戏放在了图片搜索中,只需要搜索Atari Breakout或者直接点击链接,就可以开始游戏。每次游戏一共五个球,用完则游戏结束,给出最后得分。...这里为大家提供几个其他的Google彩蛋: 在Google搜索”tilt”或者”askew”,搜索结果将会倾斜; 搜索”Do a barrel roll”,搜索结果将会旋转一周 在Google...地图搜索任意一个国内到美国西海岸的步行路线,将会提示“横渡太平洋”。

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    DNN在搜索场景中的应用

    DNN在搜索场景中的应用潜力,也许会比你想象的更大。 --《阿里技术》 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR,GBDT,SVM等模型及其变种。...在FNN的基础上,又加上了人工的一些特征,让模型可以主动抓住经验中更有用的特征。 ? ? 3. Deep Learning模型 在搜索中,使用了DNN进行了尝试了转化率预估模型。...转化率预估是搜索应用场景的一个重要问题,转化率预估对应的输入特征包含各个不同域的特征,如用户域,宝贝域,query域等,各种特征的维度都能高达千万,甚至上亿级别,如何在模型中处理超高维度的特征,成为了一个亟待解决的问题...wide model a. id feature: item_id, seller_id,学习已经出现过的商品,卖家在训练数据上的表现。...在以上的流程中,无法处理有重叠词语的两个查询短语的关系,比如“红色连衣裙”,“红色鞋子”,这两个查询短语都有“红色”这个词语,但是在往常的处理中,这两者并没有任何关系,是独立的两个查询ID,如此一来可能会丢掉一些用户对某些词语偏好的

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    数据分析EPHS(2)-SparkSQL中的DataFrame创建

    本篇是该系列的第二篇,我们来讲一讲SparkSQL中DataFrame创建的相关知识。 说到DataFrame,你一定会联想到Python Pandas中的DataFrame,你别说,还真有点相似。...这个在后面的文章中咱们在慢慢体会,本文咱们先来学习一下如何创建一个DataFrame对象。...由于比较繁琐,所以感觉实际工作中基本没有用到过,大家了解一下就好。 3、通过文件直接创建DataFrame对象 我们介绍几种常见的通过文件创建DataFrame。...接下来,在spark中同样写sql就好了: val df = spark.sql( """ |select | * |from...4、总结 今天咱们总结了一下创建Spark的DataFrame的几种方式,在实际的工作中,大概最为常用的就是从Hive中读取数据,其次就可能是把RDD通过toDF的方法转换为DataFrame。

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    从DataFrame中删除列

    在操作数据的时候,DataFrame对象中删除一个或多个列是常见的操作,并且实现方法较多,然而这中间有很多细节值得关注。...如果这些对你来说都不是很清楚,建议参阅《跟老齐学Python:数据分析》中对此的详细说明。 另外的方法 除了上面演示的方法之外,还有别的方法可以删除列。...首先,del df['b']有效,是因为DataFrame对象中实现了__delitem__方法,在执行del df['b']时会调用该方法。但是del df.b呢,有没有调用此方法呢?...为此,可以定义一个简单的类,这里暂用dict作为保存数据的容器,当然,这个类不是真正的DataFrame。...当然,并不是说DataFrame对象的类就是上面那样的,而是用上面的方式简要说明了一下原因。 所以,在Pandas中要删除DataFrame的列,最好是用对象的drop方法。

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    pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据?

    今天是pandas数据处理专题第三篇文章,我们来聊聊DataFrame中的索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法,从整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备 上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合的dict,所以我们想要查询表中的某一列,也就是查询某一个Series,我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了...这里我们在iloc之后又加了一个方括号,这其实不是固定的用法,而是两个语句。先是iloc查询行之后,再对这些行组成的新的DataFrame进行列索引。...逻辑表达式 和numpy一样,DataFrame也支持传入一个逻辑表达式作为查询条件。 比如我们想要查询分数大于200的行,可以直接在方框中写入查询条件df['score'] > 200。 ?...总结 今天主要介绍了loc、iloc和逻辑索引在pandas当中的用法,这也是pandas数据查询最常用的方法,也是我们使用过程当中必然会用到的内容。建议大家都能深刻理解,把它记牢。

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    在Solr中搜索人名的小建议

    搜索人名是我们在许多应用程序中经常用到的功能。比如对书店来说,按作者名检索的功能就相当重要。虽然很难起一个完美的名字,但是我们可以使用Solr的一些功能,使绝大多数英文名搜索达到绝佳的效果。...如果我们能够解决两个主要问题,人名搜索的问题就解决一大半了。 作者姓名重排,无论是在文档还是查询中,有些部分都被省略了:(Doug Turnbull, D. Turnbull, D. G....] [dougl] [dougla] [douglas] 有关此过滤器(以及Solr中的许多其他过滤器)需要注意的是,每个生成的标记最终在索引文档中占据相同的位置。...现在用户在搜索框中输入“Turnbull,D.”。然后呢?只需重复之前的操作,而不是重新搜索: AuthorsPre:“Turnbull,D.”...所以[D.]和[Douglas]在索引文档中处于相同的位置。这意味着,当位置重要时(如在词组查询中)“D.

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    Python中的DataFrame模块学

    n = np.array(df)   print(n)   DataFrame增加一列数据   import pandas as pd   import numpy as np   data = pd.DataFrame...()   data['ID'] = range(0,10)   print(np.shape(data)) # (10,1)   DataFrame增加一列数据,且值相同   import pandas...('user.csv')   print (data)   将DataFrame数据写入csv文件   to_csv()函数的参数配置参考官网pandas.DataFrame.to_csv   import...'表示去除行 1 or 'columns'表示去除列   # how: 'any'表示行或列只要含有NaN就去除,'all'表示行或列全都含有NaN才去除   # thresh: 整数n,表示每行或列中至少有...n个元素补位NaN,否则去除   # subset: ['name', 'gender'] 在子集中去除NaN值,子集也可以index,但是要配合axis=1   # inplace: 如何为True,

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    Pandas DataFrame 数据合并、连接

    merge 通过键拼接列 pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来 语法如下: merge(left...必须存在右右两个DataFrame对象中,如果没有指定且其他参数也未指定则以两个DataFrame的列名交集做为连接键 left_on:左则DataFrame中用作连接键的列名;这个参数中左右列名不相同...right_on:右则DataFrame中用作 连接键的列名 left_index:使用左则DataFrame中的行索引做为连接键 right_index:使用右则DataFrame中的行索引做为连接键...在大多数情况下设置为False可以提高性能 suffixes:字符串值组成的元组,用于指定当左右DataFrame存在相同列名时在列名后面附加的后缀名称,默认为('_x','_y') copy:默认为...True,总是将数据复制到数据结构中;大多数情况下设置为False可以提高性能 indicator:在 0.17.0中还增加了一个显示合并数据中来源情况;如只来自己于左边(left_only)、两者(

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    在 Elasticsearch 中实施图片相似度搜索

    图片本文将帮助你了解如何快速在 Elastic 中实施图像相似度搜索。你仅需要:要创建应用程序环境,然后导入 NLP 模型,最后针对您的图像集完成嵌入的生成工作。就这么简单!...Eland 是一个 Python Elasticsearch 客户端,可用来在 Elasticsearch 中探索和分析数据,并且能够同时处理文本和图像。...图像数量太少会导致结果达不到您的期望,因为您将要搜索的空间会特别狭小,而且到搜索向量的距离会特别接近。在文件夹 image_embeddings 中,运行脚本并针对变量使用您的值。...(即搜索查询)中,我们将会使用密集矢量并按照分数将图像排序。...用户可以无限次地进行这一操作,并通过图像数据集构建他们自己的路径。图片也可以通过简单地上传图像来进行搜索。应用程序会将图像转换为矢量并在数据集中搜索相似的图像。

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    (六)Python:Pandas中的DataFrame

    目录 基本特征 创建 自动生成行索引 自定义生成行索引 使用 索引与值 基本操作 统计功能  ---- 基本特征 一个表格型的数据结构 含有一组有序的列(类似于index) 大致可看成共享同一个index...admin  2 3  admin  3 另一种删除方法     name  a 1  admin  1 3  admin  3 (1)添加列         添加列可直接赋值,例如给 aDF 中添加...“del 数据”的方式进行,但这种方式是直接对原始数据操作,不是很安全,pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据,drop()方法返回一个新的对象,不会直接修改原始数据。...5000, 'tax': 0.05} print(aDF) print("===============================") print(aDF.drop(5)) # 返回删除第5行的数据... 0.05 2  xiaohong  5000  0.05 3   xiaolan  6000  0.10 5     Liuxi  5000  0.05 通过修改参数的值,可以改变原来的数据

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