--日志级别以及优先级排序: OFF > FATAL > ERROR > WARN > INFO > DEBUG > TRACE > ALL --> 级别的信息，每次大小超过size，则这size大小的日志会自动存入按年份-月份建立的文件夹下面并进行压缩，作为存档--> 级别的信息（onMatch），其他的直接拒绝（onMismatch）--> <ThresholdFilter
前几天看到一个群友提的一个问题，根据数据集中的某一个变量的值将一人大数据集拆分为多个小数据集（见上图第15题），实现这一目的的方法有多种，最常见的方法应该是宏循环，下面以根据变量SEX来拆分数据集SASHELP.CLASS...h.output(dataset:cats('sex_', SEX)); run; 上面几种方法中第一种方法程序行数最少，第二种方法行数最多，但是我们可以看到第一、第三种方法有多次SET的操作，所以当要拆分的数据集较大时建议用第二种方法以提高效率
目录 一、整体概述 二、拆分思路 三、具体措施（下篇会详细介绍） 本文基于数据中台中已接入的ERP系统数据，为确定数据中台中ERP系统业务数据所属单位或部门，明确数据安全、数据质量等权责，提升企业ERP...系统各模块业务数据的质量，确保数据中台ERP系统数据能够有效支撑企业数据数字化转型各项数据分析与应用，有必要对ERP系统各模块业务数据按单位进行数据拆分，本节详细介绍ERP系统数据拆分的思路、具体措施，...对其它EPR系统及非ERP系统数据的拆分具有指导意义。...注：本节基于某企业数据中台ERP系统数据按单位拆分实践，结合自身对数据拆分的思考后编写而成，所有内容已进行信息脱敏，纯粹从ERP系统（以SAP软件为例）的视角阐述数据如何进行单位化拆分，仅供大家参考借鉴
今天有一个Excel工作者，用了一天的时间，把一个文件汇总表按单位拆分为几十个工作表在一个文件中，再把总文件下发给各单位。要各单位，查看各单位的工作表的数据 后来问我有没有快一点的方法！！！
前段时间有人给小编提了一个需求，找出数据集中长度超过200字节的变量，并对变量进行拆分...这个需求当然不难，但是还是分享给大家~主要最近没写啥程序，也就没学到啥新的技能...关于变量长度的拆分，我想也是一个常见的问题...获取数据集的变量名，变量类型，变量长度等数据集的属性等......下面的宏变量就是用来存放衍生程序的语句 新生成的变量，小编采用的ksubstr来拆分变量，为什么用Ksubstr 这个地方不好言传，可以慢慢意会......269个字符，我在此处进行拆分3个语句... ?...然后将这个数据集merge到总的数据结构的数据集中 这一步操作是为了retain变量在数据集中出现的顺序号 因为我后面还会在set数据集前length变量长度,会修改变量出现的顺序 同事衍生变量的时候新生成变量一般都在最后
heterogeneity and plasticity of cancer- associated fibroblasts in the tumor microenvironment》，这个泛癌单细胞数据挖掘文章纳入了很多不同癌症的单细胞转录组数据集做了一个汇总的降维聚类分群...，如下所示： 纳入了很多不同癌症的单细胞转录组数据集 因为纳入的数据集有点多，来源于12篇文章：232 single cell transcriptome samples (normal = 31;...拆分这个表达量矩阵 我做了一个简单的 操作： tmp = readRDS('.....Seurat对象，只需要对 两个 sce.all 变量 走我们的降维聚类分群流程即可。...，结果仍然是还不错： 而且绝大部分小伙伴拿到了主要的百万级别单细胞转录组数据集，其实并不会关心全局情况，应该是会挑选里面的具体的某个单细胞亚群，比如癌症相关成纤维细胞，然后对它继续细致的降维聚类分群后讨论它的临床意义
咱们《生信技能树》的B站有一个lncRNA数据分析实战，缺乏配套笔记，所以我们安排了100个lncRNA组装案例文献分享，以及这个流程会用到的100个软件的实战笔记教程！...下面是100个lncRNA组装流程的软件的笔记教程 NR数据库包含了所有物种分类的蛋白序列数据，目前NR数据库大约83G大小，由于注释数据运行时间和数据库大小几乎呈集合级增长，另外防止其他物种序列影响注释结果...，因此在NR数据库建库时可以根据NCBI提供的物种分类号文件对NR数据库序列进行分类 具体提取方法如下： step1：数据准备 因为数据文件有点大，所以建议使用 ascp 加速哦 # 下载NR数据库...install csvtk step3 ：序列提取 首先使用TaxonKit提取特定taxons下的所有taxid，人类是9606，细菌是2，病毒是10239； 以Homo sapiens例子，从NR蛋白数据库中提取...csvtk -t cut -f accession.version >human.taxid.acc.txt # 构建NR库索引 # 方法 1：使用上面下载的nr库解压后makeblastdb构建数据库
02.GO变量和数据类型（幼儿园级别教程 ） 声明： (1) GO版本：go version go1.21.5 windows/amd64 (2) 开发工具：vscode 如果版本不一样再环境变量的配置上多少有点问题...目录： 02.GO变量和数据类型 1.变量 1.0 变量介绍 1.1 变量命名规范 1.2 变量声明 1.2.1 单个变量声明 1.2.2 多个变量声明 1.2.3 全局变量与局部变量 1.2.4 综合实践...#数据类型-变量 #Go变量 1.0 变量介绍 变量相当于内存中一个数据存储空间的表示，一般需要有变量的名称和类型 比如：var name int =18 1.1 变量命名规范 使用字母 数字 字母...0 true 0 0 false 2.8.数据类型转换 2.8.1 基本数据类型的转换 简介类型转换分为显式转换和隐式转换 （1）显式转换：显式转换是指在代码中明确指定将一个数据类型转换为另一个数据类型的操作...这种转换是编译器自动进行的，通常涉及数据类型之间的兼容性或类型提升的情况。例如，将一个整数赋值给一个浮点数变量，或将一个字符赋值给一个整数变量等。
波士顿房价预测 特点：回归问题，解释变量唯一 利用整数下标 from pandas import read_csv dataset =read_csv('train.csv').values...X = dataset[:,0:13] Y = dataset[:,13] 波士顿房价预测 特点：回归问题，解释变量唯一 利用条件 from pandas import read_csv...= "price"] Y = dataset[:,dataset.columns == "price"] 船舶航迹预测 特点：回归问题，解释变量为 lat lon from pandas import...= "lat"] #上面的只适合一元响应变量的特征输入，很可惜 携程下面这样就无法通过编译了 X = dataset.iloc[:, dataset.columns !
Level <= LENGTH(q.nums) - LENGTH(REGEXP_REPLACE(q.nums, ',', '')) + 1) order by order_num; 业务：把nums按逗号拆分为多行
前段时间，有朋友在群里问，46万行数据，分客户及订单先后求其累计数——即输入46万条，按客户算出每一条的累计数后，仍然输出46万条…… 显然，如果数据量较小，这个问题值机在Excel...我们先来看一下数据和需求——主要就是针对客户id(c_id)按billid的先后，对jdmoney汇总到当前行： 首先，碰到这种问题，我们首先就是要考虑分组的方法，因为如果直接使用筛选计算...具体操作如下： 于是，我们得到按客户分组的结果——每个客户的数据都归到一个单独的表上： 这样，后续的累计每次只要针对当前客户的数据进行判断和计算即可。...回到这个问题，数据有一个特点，即客户的订单ID是从小到大排序的（如果本身数据没有排序好，那可以加个排序的步骤），也就是说，我们并不需要判断，而直接取到当前行个数的数据直接求和即可。...) ), type table}}) 通过以上分组并修改公式得到每个客户各订单的当前累计数后
N 帧协议 ( GBN ) 发送方 需要 响应的事件 ( 累计确认 、超时发送机制) 六、 后退 N 帧协议 ( GBN ) 接收方 需要 响应的事件 ( 按序接收 、确认帧发送机制 ) 七、 后退 N...还不能发送的帧 : 滑动窗口 后面的帧 ; 五、 后退 N 帧协议 ( GBN ) 发送方 需要 响应的事件 ( 累计确认 、超时发送机制) ---- 上层调用事件 : 上层发送数据时 , 先检查 发送窗口...; ① 如果 发送窗口 未满 : 则 生成 数据帧 , 发送数据 ; ② 如果 发送窗口 已满 : 发送方将该信息通知上层 , 让 上层 延迟发送 ; ACK 确认帧 事件 : ① 累计确认 : GBN...协议中 , 采用 累计确认 方式 , 如果收到一个确认帧 , 默认已经收到了 该帧 , 及之前的全部帧 ; ② 不逐一确认 : 接收方 不用 对每个 数据帧 逐一返回确认帧 , 可以每隔一段时间返回一个确认帧..., 此时就会将 四个帧 再次重传 , 这 4 帧数据 , 是重发的旧的帧 还是下一个滑动窗口 新的帧 , 无法确定 ; 九、 后退 N 帧协议 ( GBN ) 重点 ---- 发送方 累计确认 机制
更新的巨大函数，减少主线程的占用时间2.2 任务队列的优化首先分析下理想状态下播放器秒开的任务流程：点击->拉取数据->首帧上屏，因此问题转化为分析如何在拉取首帧数据时间无法缩短的前提下有效缩短从点击到真正开始拉取数据的时间...（2）用户点击后立刻将直播Cell中的播放链接配置到播放器SDK中，开始拉取首帧数据，并及时上屏显示。...改进的直播间首帧渲染方案在用户点击后立刻执行了数据拉取和上屏任务，并通过直播列表定时刷新保证了缓存链接和最新链接的匹配率（90%以上）。3....3.2 不起眼的耗时累计在早期版本的产品中，没有对上报进行统一的梳理和优化，各种技术和产品上报散落各个地方，有些直接在主线程进行了上报，一点点累计下来，上报也有了毫秒级的阻碍，通过将上报合并后放在子线程执行可解决上报造成的首帧延迟...拆分耗时函数拆分秒级的巨大函数，将一个runloop拆分为多个runloop在将串行队列改为并行队列后，发现体验上仍存在很多问题（1）点击到直播间Push这段时间很长分析后发现是在viewDidLoad
效率：数据组织结构清晰，提高使用数据使用效率 成本：数据模型统一整合数据并沉淀公共数据，使用方客减少关联和复杂逻辑加工，降低数仓的存储和计算成本以及理解成本 质量：业务数据质量岑差不起，通过模型加工可改善数据质量...，一类属性的集合构成一个维度，例如地理维度，包含了国家，省市区等级别的内容 维度属性：维度属性隶属于一个维度，读地理维度的国家名称，省份名称等都属于维度属性 事实：表示对业务过程的度量，事实通常是数字类型的...yyyyMMdd （2）维度层次结构 作用：可以沿着维度的属性层次进行钻取 固定深度：层次固定的维度属性，例如日期维度的年、季度，月 可变深度：轻微层次不齐，但具有最大深度，最常见的是行政区划，通常3-6级别...水平整合：维度来源不同数据源 水平拆分：维度可以按照类型进行拆分 垂直拆分：更多考虑的是冷热属性的拆分，按稳定或经常变化的属性拆分，按照产出事件早晚拆分 拆分原则：扩展性、效能、易用性 （5）杂项维度与退化维度...包括，单事务事实表、多事务事实表 （2）周期快照事实表：用于观察某个业务某个固定周期内的累计度量，最简单的一个按理为门店商品库存周期快照事实表 （3）累计快照事实表：用于定义过程开始，结束以及期间的可区分的里程碑
如果n是⼀位数，n的每⼀位就是n⾃⼰，n是超过1位数的话，就得拆分每⼀位 拆分的方法之前也讲到过，就是%10可以得到最后一位，/10可以去掉最后一位，但是我们要按照顺序打印，一个思路就是直接按上面的方法处理...，也是可能被误⽤的，就像举例1⼀样，看到推导的公式，很容易就被写成递归的形式： 在C语⾔中每⼀次函数调⽤，都需要为本次函数调⽤在内存的栈区，申请⼀块内存空间来保存函数调⽤期间的各种局部变量的值...，这块空间被称为运⾏时堆栈，或者函数栈帧 函数不返回，函数对应的栈帧空间就⼀直占⽤，所以如果函数调⽤中存在递归调⽤的话，每⼀次递归函数调⽤都会开辟属于⾃⼰的栈帧空间，直到函数递归不再继续，开始回归...，才逐层释放栈帧空间 所以如果采⽤函数递归的⽅式完成代码，递归层次太深，就会浪费太多的栈帧空间，也可能引起栈溢出（stack overflow）的问题，关于函数栈帧的创建与销毁的详细过程，会在以后的视频进行讲解... 如果不想使⽤递归，就得想其他的办法，通常就是迭代的⽅式（通常就是循环的⽅式） ⽐如：计算 n 的阶乘，也是可以产⽣1~n的数字累计乘在⼀起的，如图： 上述代码是能够完成任务
ggplot2的第二个显著特性是它使用数据帧，而不是单独的向量。因此，在使用该包创建绘图之前，如果数据是矢量，则需要将数据转换为数据帧。...提供给gglot()本身或提供给各个geom以创建绘图的所有数据都包含在数据帧中。...更改颜色的另一个重要应用是将不同颜色映射到源数据集中的类别变量的不同级别。例如，在微生物群落研究中，我们经常使用不同的颜色来呈现不同的实验组或条件。...，它用于按行分割绘图；实现facet_grid(x~.)。函数按行拆分具有方向的绘图。公式也可以是.~y，用于按列拆分绘图；实现facet_grid(.~y)函数可以按列拆分具有方向的绘图。...~y+z))对两个变量执行刻面，两个变量都按列显示，绘图将基于一个变量与另一个变量的级别并排显示。这种可视化使得两个分类变量的比较非常有效。
—— 局部变量保存栈帧上，函数调用结束后，栈帧释放。局部变量的地址，不再受系统保护，随时可能分配给其他程序。 字符串处理函数： 1....字符串按 指定分割符拆分： Split ret := strings.Split(str, " I") 2....字符串按 空格拆分： Fields ret = strings.Fields(str) 3....从reader的缓冲区中 ，读取指定长度的数据。数据长度取决于 参数 dlime buf, err := reader.ReadBytes( ' \n' ) 按行读。...将一行数据的字符串，拆分后，存入 []string 。 Split、Fields —— 字符串练习题 5. 遍历[]string 统计“Love”单词出现的次数。
width：字典、列表或整数格式，用于设置轨迹宽度 字典：{column:value} 按数据帧中的列标签设置宽度 列表：[value] 对每条轨迹按顺序的设置宽度 整数：具体数值，适用于所有轨迹 --...字典：{column:color} 按数据帧中的列标签设置颜色 列表：[color] 对每条轨迹按顺序的设置颜色 ---- categories：字符串格式，数据帧中用于区分类别的列标签 x：字符串格式...，数据帧中用于 x 轴变量的列标签 y：字符串格式，数据帧中用于 y 轴变量的列标签 z：字符串格式，数据帧中用于 z 轴变量的列标签 (只适用 3D 图) text：字符串格式，数据帧用于显示文字的列标签...secondary_y：字符串格式，数据帧中用于第二个 y 轴变量的列标签 secondary_y_title：字符串格式，用于设置第二个 y 轴标题 subplots：布尔格式，如果 True 则画子图...按季度用 rsample('Q') 来分组；计算累计收益用 apply() 将 np.prod(1+x)-1 应用到每组中所有的数据。
协议 原理 多帧滑动窗口 + 累计确认 + 后退N帧 + 超时重传 即 ：发送窗口大小>1、接收窗口大小=1 具体描述 a....发送方：采用多帧滑动窗口的原理，可连续发送多个数据帧 而不需等待对方确认 b. 接收方：采用 累计确认 & 后退N帧的原理，只允许按顺序接收帧。具体原理如下： ?...类型3：选择重传ARQ（Selective Repeat） 原理 多帧滑动窗口 + 累计确认 + 后退N帧 + 超时重传 即 ：发送窗口大小>1、接收窗口大小>1 类似于类型2（后退N帧协议），...拥塞窗口 发送方维持一个状态变量：拥塞窗口（cwnd， congestion window ），具体介绍如下 ? b....拥塞避免 算法 原理 使得拥塞窗口（cwnd）按线性规律 缓慢增长：每经过一个往返时间RTT，发送方的拥塞窗口（cwnd）加1 拥塞避免 并不可避免拥塞，只是将拥塞窗口按现行规律缓慢增长，使得网络比较不容易出现拥塞
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