网上有很多文章都在说Spring Boot 如何整合 xxx，有文章教你为什么这么整合吗？整合了千万个框架，其实套路就那么几个，干嘛要学千万个，不如来这学习几个套路轻松整合，它不香吗？？？
递归算法是一种自引用的算法，它通过将大问题分解为更小的相似子问题来解决复杂的计算任务。递归算法的核心思想在于将一个问题分解为一个或多个基本情况和一个或多个规模较小但同样结构的子问题。这些子问题将继续被分解，直到达到基本情况，然后逐层返回结果，最终解决原始问题。
在数据分析中，有时候因为一些原因会有重复的记录，因此需要去重。如果重复的那些行是每一列懂相同的，删除多余的行只保留相同行中的一行就可以了，这个在Excel或pandas中都有很容易使用的工具了，例如Excel中就是在菜单栏选择数据->删除重复值，然后选择根据哪些列进行去重就好，pandas中是有drop_duplicates()函数可以用。 但面对一些复杂一些的需求可能就不是那么容易直接操作了。例如根据特定条件去重、去重时对多行数据进行整合等。特定条件例如不是保留第一条也不是最后一条，而是根据两列存在的某种关系、或者保留其中最大的值、或保留评价列文字最多的行等。下面记录一种我遇到的需求：因为设计原因，用户在购物车下的单每个商品都会占一条记录，但价格只记录当次购物车总价，需要每个这样的单子只保留一条记录，但把商品名称整合起来。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/20-javascript-tricks-and-shorthands-1fa2576b2261
双指针法通过同时维护两个指针来遍历数组，从而在特定条件下高效地解决问题。双指针法的基本思想是：
首先建立一个新列，给这个新列的列名起名字叫“辅助列1”，在C2单元格里写上公式【=B2】
循环是一种编程技术，它允许程序在特定条件下重复执行一组语句。循环可以用来处理重复任务，例如遍历数组或字符串，或者执行重复的计算。循环是一种编程技术，它允许程序在特定条件下重复执行一组语句。循环可以用来处理重复任务，例如遍历数组或字符串，或者执行重复的计算。
分治法更注重将问题分解成独立的子问题，并通过将子问题的解合并来得到原问题的解，时间复杂度较低；而回溯法更注重尝试和回溯的过程，在解空间中搜索符合条件的解，可能需要遍历所有的可能解，时间复杂度较高。在选择使用哪种算法思想时，需要根据具体问题的特点和要求进行选择。
如何进行用例设计，如何让设计好的用例覆盖全面，将代码存在的问题在上线前更早发现是每一个测试工程师必备的技能。那么如何达到这些指标呢？如何将用例设计既快又全面呢？今天小编就告诉大家常用设计用例的方法，以及每个方法的适用范围，便于大家更快的选择出最优的方法。
输入描述： 输入包含三行， 第一行包含两个正整数n, m，用空格分隔。n表示第二行第一个升序序列中数字的个数，m表示第三行第二个升序序列中数字的个数。 第二行包含n个整数，用空格分隔。 第三行包含m个整数，用空格分隔。 输出描述： 输出为一行，输出长度为n+m的升序序列，即长度为n的升序序列和长度为m的升序序列中的元素重新进行升序序列排列合并。 示例1 输入： 5 6 1 3 7 9 22 2 8 10 17 33 44 输出： 1 2 3 7 8 9 10 17 22 33 44
今天给大家介绍一篇最近发表在Journal of Chemical Information and Modeling 上的文章。在文章中，作者通过分子图条件变分自动编码器（MGCVAE）来生成具有指定特性的分子，并进行了多目标优化，以同时满足两个目标特性。
测试流程：需求分析-->编写测试计划-->测试设计-->测试执行-->测试结果输出
如同没有十全十美的人，一个产品哪里有十全十美的，不怕有缺点，就怕没认知。那么如果从“处女座” 挑剔的角度来看POSTGRESQL 那么到底怎么能从“鸡蛋里面”挑挑骨头，让PG 下不来台。
在视觉生成领域迅速发展的过程中，扩散模型已经彻底改变了这一领域的格局，通过其令人印象深刻的文本引导生成功能标志着能力方面的重大转变。
分表是一种数据库分割技术，用于将大表拆分成多个小表，以提高数据库的性能和可管理性。在MySQL中，可以使用多种方法进行分表，例如基于范围、哈希或列表等。下面将详细介绍MySQL如何分表以及分表后如何进行数据查询。
http://www.umlchina.com/book/softmeth2.pdf
大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用。没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。
这个例子中定义了一个互斥锁 mtx，一个条件变量 cv 和一个布尔变量 ready。worker 函数是一个线程函数，它在一个独立的线程中运行。
聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算，常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。
不知道是因为关注新能源车还是因为新闻报道的多，最近各种电车品牌接连展开发布会，价格亦颇为诱人。读者朋友是否也在精打细算，考虑加入电动车大军，此时怎么看？
本文介绍由美国罗格斯大学公共卫生学院生物统计与流行病学系的Wei Vivian Li为通讯作者发表在 Genome Biology 的研究成果。越来越多的scRNA-seq数据强调了集成分析的必要性，以解释单细胞样本之间的相似性和差异。尽管已经开发了多种去除批次效应的方法，但没有一种方法适用于来自多种生物条件的异质性单细胞样本。因此，作者提出了scINSIGHT，用于学习协调的基因表达模式，这些基因表达模式在不同的生物条件下可能是共有的或特定的。该方法可以识别不同生物条件下单细胞样本的细胞特性和过程。作者将scINSIGHT与最先进的方法进行比较，结果表明该方法具有更好的性能。本文的实验结果表明scINSIGHT可以应用于不同的生物医学和临床问题。
当谈到数据处理和分析时，CSV（Comma-Separated Values）文件是一种非常常见的数据格式。它简单易懂，可以被绝大多数编程语言和工具轻松处理。在Python中，我们可以使用各种库和技巧来处理CSV文件，让我们一起来了解一些常见问题和技巧吧！
sign — 类型列的名称：1是«状态»行，也就是最后的有效行，-1是«取消»行，也就是无效行。列数据类型 — Int8。
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
大家好，我是博主小E，今天我要和大家分享一个非常实用且有趣的Excel技巧。你是否曾经在处理大量数据时，遇到需要对特定列进行求和的情况？特别是当这些列以"zzz"这样的不常见前缀开始时，如何快速准确地完成求和操作呢？本文将为你揭晓答案，让你的Excel技能更上一层楼！
INSERT INTO语句是用于向数据库表中插入新记录的SQL语句。其基本语法如下：
关于MySQL的优化，相信很多人都听过这一条：避免使用select*来查找字段，而是要在select后面写上具体的字段。
本文介绍了一个测量同步的新范式，用来同步图与measure-valued边缘。我们将此问题表示为在相对旋转的概率测度空间中的cycleconsistency的最大化。本文的目标是通过同步定义在四元数的黎曼流形条件方向分布，来估计绝对方向的边缘分布。在distributions-on-manifolds上的图优化，可以处理计算机视觉应用(如SLAM、SfM和对象位姿估计)中产生的多模态假设、歧义和不确定性问题。首先将这个问题定义为经典旋转图同步的泛化，本文中上午顶点表示旋转的概率度量。然后，我们使用Sinkhorn分歧来度量同步的质量，它将其他流行的度量方法如Wasserstein距离或最大平均差异作为极限情况。为了解决这个问题，我们提出一种非参数黎曼粒子优化方法。尽管该问题是非凸的，但通过与最近提出的稀疏优化方法的相联系，我们证明了该算法在特定条件下的特殊情况下收敛于全局最优。我们的定性和定量实验证明了本文方法的有效性，并为同步研究带来了新的视角。
在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后，读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。
对于输入缓冲区，Redis客户端会将接收到的数据存储在其中，然后使用解析器来解析这些数据。
在科学研究中，从方法论上来讲，都应“先见森林，再见树木”。当前，人工智能学术研究方兴未艾，技术迅猛发展，可谓万木争荣，日新月异。对于AI从业者来说，在广袤的知识森林中，系统梳理脉络，才能更好地把握趋势。为此，我们精选国内外优秀的综述文章，开辟“综述专栏”，敬请关注。
FROM子句指定在SELECT语句中查询数据的一个或多个表(或视图或子查询)。 如果没有查询表数据，则FROM子句是可选的，如下所述。
热图（Heatmap）是一种数据可视化方法，它通过颜色的深浅或色调的变化来展示数据的分布和密度。在微生物学领域，热图常用于表示微生物在不同分组（如不同的环境、时间点、处理条件等）中的表达水平或出现率状态。这种可视化方式能够直观地揭示微生物群落在不同条件下的分布规律和变化趋势。以已发表文章的热图代码为例，通过运行这些代码，研究者可以将微生物测序数据或丰度数据转换为热图，从而更好地理解和解释微生物群落的变化。在热图中，不同的颜色通常代表不同的数值大小，比如颜色越深可能代表某种微生物的表达水平或出现率越高。通过比较不同分组间的颜色变化，研究者可以快速地识别出哪些微生物在特定条件下更为活跃或更为丰富。在制作热图时，研究者还需要注意一些技术细节，比如颜色的选择、颜色的梯度设置、数据的归一化处理等，以确保最终的热图能够准确地反映数据的特点和规律。
idxmax()方法可以使一些操作变得非常简单。例如，基于条件获取数据框架中的第一行。本文介绍如何使用idxmax方法。
导读： 由于无人器作业的环境条件往往多变且复杂，而且每一款机器对于内部功耗发热的控制能力有所区别，最终导致飞行器自身的硬件对于温度的适应能有所不同，所以为了满足更多或者特定条件下的作业需求，高低温条件下的飞行测试是必须的。
强度测试、负载测试、压力测试和容量测试都是性能测试的不同方面，它们各自关注软件或系统在特定条件下的表现。以下是它们之间的主要区别：
Filebeat是本地文件的日志数据采集器，可监控日志目录或特定日志文件（tail file），并将它们转发给Elasticsearch或Logstatsh进行索引、kafka等。带有内部模块（auditd，Apache，Nginx，System和MySQL），可通过一个指定命令来简化通用日志格式的收集，解析和可视化。
单例设计模式 Singleton是一种创建型模式，指某个类采用Singleton模式，则在这个类被创建后，只可能产生一个实例供外部访问，并且提供一个全局的访问点。 核心知识点如下： (1) 将采用单例
时频主成分分析（TF-PCA）提供了一种数据缩减方法，它不依赖于关于感兴趣效应的特定时间或频率边界的先验约束，因此特别适合于存在认知发展变化的TF数据分析。本教程提供了背景知识、理论和实用指导，文章还附带了一个配套的GitHub存储库，该存储库包含示例代码、数据和如何执行TF-PCA的逐步指南：https://github.com/NDCLab/tfpca-tutorial。
敏感事件列表中可以包含多个敏感事件，但不可以同时包括电平敏感事件和边沿敏感事件，也不可以同时包括同一个信号的上升沿和下降沿，这两个事件可以合并为一个电平敏感事件。
1.always@后面内容是敏感变量，always@(*)里面的敏感变量为*，意思是说敏感变量由综合器根据always里面的输入变量自动添加，也就是所有变量都是敏感列表，不用自己考虑。2.如果没有@，那就是不会满足特定条件才执行，而是执行完一次后立马执行下一次，一直重复执行，比如testbench里面产生50Mhz的时钟就(假设时间尺度是1ns）可以写成
先把pandas的官网给出来，有找不到的问题，直接官网查找：https://pandas.pydata.org/
我们都知道深度神经网络性能十分强大，但具体效果为什么这么好，权重为什么要这么分配，可能连“设计者”自己都不知道如何解释。
这是许多编程语言的共同特征。你可以使用三元运算符用一行代码编写整个语句，而不是在多行上编写 if-else。
首先给出一个示例数据，是一些用户的账号信息，基于这些数据，这里给出最常用，最重要的50个案例。
推荐一个网站给想要了解或者学习人工智能知识的读者，这个网站里内容讲解通俗易懂且风趣幽默，对我帮助很大。我想与大家分享这个宝藏网站，请点击下方链接查看。 https://www.captainbed.cn/f1
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