时间长了，我和几个老头子别总结出一套简单的应对方法。分三步，很容易新人上手。 第一步，去粗取精，归纳要点 职场上的工作问题相对单纯，不像平时闲聊那么多了家长里短、绯闻八卦、国际形势。...作为提供数据分析、用户洞察、营销建议、执行总结等等服务的顾问，面临的问题就更具体。简单总结一下，可以归纳为5个类型（见下表）。 ? 这5个类型有内在逻辑：这就是人们思考解决问题的基本路径。...因此就必须有一个去粗取精的过程。当客户或者同事询问问题的时候，不管前边背景铺垫多长，后边诉说重要性紧迫性有多少，就紧紧抓住一个核心：提问题的人到底我提供什么？ 他目前已经掌握了什么？...一步步来，把思考过程建立在扎实的数据/事实的基础上，而不是靠各种“我以为”“我觉得”动手。 第二步，梳理逻辑，层层展开 回应问题的答案可能不是一个简单的：是/否，好/坏。而是有一系列逻辑。...第三步，简单清晰，直接回应 有了前两步，回答就是水到渠成的事。不了解情况，Ok，我们来解决“是多少”的问题。不了解原因，Ok，我们来解决“为什么”的问题。想预测走势，OK，我们来做个预测。
上一篇文章中，咱们通过Excel来演示了一下Transformer，有群友反馈： ? 所以，今天这篇文章中，咱们就先来用Excel来实现一个简单的逻辑回归模型。咱们由简到繁，一步步来。...有了样本和参数，咱们可以来计算预估值了，先回顾一下逻辑回归的预估值(即预测为1的概率)计算公式： ? 在excel中，实现类似这种w*x，需要使用sumproduct函数，举个简单的例子： ?...这样的结果就是2 * 2 + 3 * 3 + 4 * 4 + 5 * 5 = 54 因此，计算逻辑回归的预估值，在excel中可用下面的公式： ? 这样，咱们就计算好每个样本的预估值了： ?...接下来，要把“更新后参数”那一行对应的参数，复制到“参数”那一行。直接复制是不行的，会出现下面的问题： ? 我们要选择只粘贴值： ?...接下来我们就可以通过刚才设置的快捷键command + option + e来不断更新参数了，也可以发现，咱们的loss在不断下降。这样一个简单的逻辑回归过程就实现了！
一、问题现象 今天有客户咨询到我们，他们利用spark sql查询简单的sql： select * from datetable limit 5; //假设表名是datetable 结果报错内存溢出：...2.png 根据常理判断，简单的 select * limit 不会造成内存溢出的。...因此，我们用hive原生sql查询，发现不存在这个问题。 二、排查问题 经过分析，发现被查询的表数据量特别大，整个表有1000多亿行数据。...因为datetable有1000亿行数据，单个的第一重分区的数据量往往也是超过TB级别的。因此，如果全量扫描TB级别数据到有限数量的excutor内存里面去，肯定会出现内存不足。...日志证明刚才的推断是正确的。 2、加上第一重分区条件： select * from datetable where dt='2018-11-14' limit 5; 很快就返回结果。
飘扬的红领巾 https://www.cnblogs.com/leefreeman/p/7680953.html 有时我们会遇到操作人员误删或者误更新数据的情况，这时我们迫切希望把原来的数据还原回来，今天我们介绍一个简单的工具来方便的实现此功能...构造实验数据 接下来我们建一个简单的 user 表，并插入示例数据。...这里我们介绍 binlog2sql 工具，你不用那么麻烦的去实现此功能。...binlog2sql 工具 binlog2sql 是大众点评开源的一款用于解析 binlog 的工具，详见：https://github.com/danfengcao/binlog2sql 使用 binlog2sql...使用 binlog2sql 将二进制文件解析为了 SQL 格式，这个文件当中包括我们之前做的建表 SQL 以及插入示例数据的 SQL，当然也包括我们误操作的 UPDATE 语句。
SparkSession 在老的版本中，SparkSQL 提供两种 SQL 查询起始点：一个叫SQLContext，用于Spark 自己提供的 SQL 查询；一个叫 HiveContext，用于连接...从2.0开始, SparkSession是 Spark 最新的 SQL 查询起始点，实质上是SQLContext和HiveContext的组合，所以在SQLContext和HiveContext上可用的...有了 SparkSession 之后, 通过 SparkSession有 3 种方式来创建DataFrame: 通过 Spark 的数据源创建 通过已知的 RDD 来创建 通过查询一个 Hive 表来创建...查看Spark数据源进行创建的文件格式 ? 2....SQL 语法风格(主要) SQL 语法风格是指我们查询数据的时候使用 SQL 语句来查询. 这种风格的查询必须要有临时视图或者全局视图来辅助 1.
PS：前一篇荐书《黑客与画家》，有一个抽奖，截止时间是11月09日 18:18。为了好玩，我设了一个特别简单的题目，真没想到的是，有几个小伙伴回复了错得离谱的答案……唉，那我也没办法了。...友情提示一下，本号粉丝少，目前参与人数更是少，中奖概率特别大，没参加的抓紧机会。参与方式在前一篇荐书里。 ---- 原标题：《Lists vs....things that are the same: both lists and tuples are containers, a sequence of objects: >>> my_list = [1, 2,...3] >>> type(my_list) >>> my_tuple = (1, 2, 3) >>> type(my_tuple) Either...To use a list as a key, you can turn it into a tuple: >>> d = {} >>> nums = [1, 2, 3] >>> d[nums] = "
这对使用最小二乘解决该优化问题起到了决定性的作用。...定义顶点 在该问题中，一个位置点就是图优化中的一个顶点。一个顶点可以包含多个需优化量。比如二维环境下的机器人位置一般是3维的(x,y,theta)，即一个顶点有三个需要优化的量。..._jacobianOplus[0].resize(2,3);对应第一个顶点，其中误差项有两维，顶点优化变量有3维，所以雅克比矩阵是一个2x3的矩阵。..._jacobianOplus[1].resize(2,3);对应第二个顶点，其中误差项有两维，顶点优化变量有3维，所以雅克比矩阵是一个2x3的矩阵。...g2o::LinearSolverPCG 不同的linear solver有不同的依赖，需要注意是否已经安装了相应的依赖。
♣ 题目部分 在Oracle中，逻辑DG维护中常用到的SQL语句有哪些？...00:00:00 ora_lsp0_oraljdg 2.查看日志文件的应用情况 COLUMN DICT_BEGIN FORMAT A15; COLUMN FILE_NAME FORMAT A50; SET...DG在应用完归档日志后会自动删除该归档文件，这一特性是由逻辑DG中的2个参数控制的，它们分别为LOG_AUTO_DELETE和LOG_AUTO_DEL_RETENTION_TARGET。...如果禁止了逻辑DG归档文件的自动删除功能，那么一定要有相应的其他解决方案，不能说取消了自动删除功能，之后逻辑Standby数据库接收到的Standby归档文件就不再管它，这肯定会产生问题，最起码要考虑到逻辑...如果希望逻辑Standby端的事务应用不要按照顺序的话，那么可以按照下列的步骤操作： ①停止SQL应用: SQL>ALTER DATABASE STOP LOGICAL STANDBYAPPLY; ②
对i2c协议及与AT24c02通讯时序简单介绍完了，如有错误之处，欢迎大家提出，自己注意哈，下面进入正题，通过逻辑分析仪采集数据并解码分析。...逻辑分析仪与电路板接线图: 逻辑分析仪 开发板 CH0 PB8(SCL) CH1 PB9(SDA) GND GND 逻辑分析仪的Analyzers选择I2C，配置I2C通道，通道0是scl信号，通道...由于图片比较大，原图会放在网上，大家可以下载下来，对照着分析一下，熟悉协议后是非常简单的，主要工作是要熟悉i2c通讯协议格式。...2、串口数据解析 具体介绍网上相信有很多，本次主要是介绍逻辑分析仪的使用，麻烦伙伴们自行去百度一下哈。...本次要分享的内容就要结束啦，做的也比较粗糙，希望对大家对于逻辑分析仪的使用有个大概的了解，不足之处，大家多多指教哈。
它的提示词是一种动态思维链，允许LLM “思考”并解决一些通常会困扰领先模型的逻辑问题。在每一步中， LLM都可以选择继续另一个推理步骤，或提供最终答案。每个步骤都有标题并且对用户可见。...在没有提示的情况下，Llama-3.1-70b 的准确度为 0%，ChatGPT-4o 的准确度为 30%。 提示词的讲解我放在最后，先看g1解决问题的示例： 提示：草莓有多少个r？...g1也答对了（不过这个问题有时候会报错） 而且这个问题在许多云端大模型中有比较详细可以看这篇文章： https://mp.weixin.qq.com/s/W2XRaOcG73B8csSGJqAuXQ...不过有一点不太好，g1目前的提示词不适用于代码类的问题生成： 提问：创建一个HTML页面，其中包含一个按钮，当单击时释放五彩纸屑。...这涉及到……” “next_action”:“继续” }’‘ 视频快速演示安装部署 部署演示 总的来说，部署它非常简单，你就按照项目代码操作就行了， 需要注意的是下面: 如果你是windows记得这样配置环境变量
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...原题链接 给定一个长度为 N 的数列 A，以及 M 条指令，每条指令可能是以下两种之一： C l r d，表示把 A[l],A[l+1],…,A[r] 都加上 d。...Q l r，表示询问数列中第 l∼r 个数的和。 对于每个询问，输出一个整数表示答案。 输入格式 第一行两个整数 N,M。 第二行 N 个整数 A[i]。...接下来 M 行表示 M 条指令，每条指令的格式如题目描述所示。 输出格式 对于每个询问，输出一个整数表示答案。 每个答案占一行。...数据范围 1≤N,M≤105, |d|≤10000, |A[i]|≤109 输入样例： 10 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Q 4 4 Q 1 10 Q 2 4 C 3 6 3
「没问题，那很简单。」你回复说，「这些洞有多大？」 「它们形状都很奇怪，但宽度都不超过一英寸。我待会儿就到，请做好准备！」 你在你的针线包中拿出一些圆形补丁，每个都是直径 1 英寸。「这个应该能行。」...（「凸」的大概意思是覆盖形状没有凹陷，「最小」则是指面积最小。） 你可能很惊讶，这个看似如此简单的问题竟然 100 多年了还未得到解决。这个问题为什么这么困难？...在覆盖直径为 1 的形状方面，我们已经知道很多形状都能完成这项任务，但我们所知的形状都不是最小的。我们来简单了解一下为什么数学家难以解决这个问题。 首先，我们将直径为 1 的区域记为 R。...但这个万有覆叠区域并不是最小的。我们来将其修建一下。 注意，这两个圆的交集中有两个同时包含 A 和 B 点的等边三角形。每个三角形的高都为 √3/2。 ?...这实际上正是数学家找到当前的最小万有覆叠区域的方法。使用更加先进的技术，我们可以一开始先找到其它简单一些的形状。举个例子，可以证明 1×1 的正方形是一个万有覆叠区域。
早上刚到公司，查看系统的负载，就马上看到一个进程的执行时间已经有3天了。 而且cpu的消耗极高。...查看锁的情况，没发现异常的锁，看来不会是大的dml操作。 以下是定位到的信息，最后发现是有人使用sqldevelopper做了一个"简单"的查询。...SQL_ID SQL_TEXT ------------------------------ ------------------------------...| | | 1 | SORT AGGREGATE | | 1 | | | | 2...---------------------------------------------------------------------------- 所以在开发，测试，生产环境都需要注意，这种问题如果发生的话还是很郁闷的
本篇将介绍几种常见的SQL Server数据库的迁移方式。...1.5 分离附加方式的问题 在该操作的过程中，我们的数据库是一种不可用的状态，即只要把数据库分离了，就无法访问这个数据库了。 2、数据库的备份、还原 备份数据库的主要目的是为了防止数据的丢失或损坏。...2.1 备份 右键要分离的数据库 ->任务 ->备份； 备份类型选择最简单的完整备份即可，删除原路径，自行添加备份到的位置，命名为DB.bak，然后一路点确定，备份成功后会提示对数据库"DB"的备份已成功完成...2）而删除会删除数据文件和日志文件，是比较危险的操作。...找到我们的SQL脚本文件，右键，打开方式选择SQL Server默认的SSMS 管理工具，点击执行，完成后刷新数据库，就能看到还原的数据库了。 好了，以上就是今天这篇文章的全部内容了。
今天照例简单检查了系统的情况，发现在客户的服务器在下午的3-5点这个时间段，数据库负载略有上升，但是幅度不大，因为生产的awr抓取频率是10分钟，所以还是能够通过awr分析出一些问题。...，user calls和executions的部分需要注意，首先问题的方向很可能是从sql语句级别导致的，语句执行的如此频繁，势必会对buffer gets有较大的影响，这个报告中parses的值很低，...这个时候通过这三个部分，能够基本定位出问题发生在sql_id 0mynq29fmat7d这个语句上，这个语句就是 一个简单的select查询，查询的表也很小。...但是问题就是在10分钟的时间范围内执行了2百多万次，这确实很不正常。...分析了这些问题之后，我的判断是认为程序逻辑中的问题，稍后发送了邮件和开发做确认。 通过这个问题可以看到sql语句导致的问题不一定是差的执行计划导致的，简单的sql语句照样能够导致一些意外的情况。
小A：你说一说，B+树和 B 树的区别？ 我： 这个题目太简单的吧，他们两个最大的区别，B+ 树数据存储在叶子节点，B 树的节点在所有的节点上。...这个时候，我身后的小B 也来了兴趣，抢着说：这么简单的问题，事务没有提交，肯定是直接回滚啊。 我：给你一个表情，你自己体会。...我们再从 redo log 的角度看下问题更新的流程： 事务开启时，事务中的操作，都会先写入存储引擎的日志缓冲。...我：咳咳，问题还没有结束，到这里才能够回答上面那个问题的一半。 小A: TM 还有？？ 我：当然，这都是基础知识。。...这个参数有三个值，分别是 0，1，2。
终于，Power BI支持多对多的表间关系了，在这之前，凡是涉及到多对多的表间关系，都是“高级”内容，让我等想用Power BI做数据分析却又怕脑洞不够的普通用户感到莫名恐惧……比如说，求个简单的商品共同购买数量...，要先构建表，再建关系，更惨的是还得写辣么长的公式： 现在，这一切都将成为过去…… 恰巧有朋友问到这个类似的问题：吃了面包的客户喝了多少咖啡？...现在拿多对多关系来撸一遍： Step 01首先，打开Power BI中支持多对多关系的功能 Step 02在查询编辑中直接复制一个表 Step 03建立表间关系（多对多） Step 04直接用两个表的产品分别创建切片器...，然后用其中一个表的订单号和数量构建表，如下图所示： 就这样，产品共同购买的数据分析就搞定了，比如要看“吃了面包的顾客喝了多少咖啡？”...，点2下： 是不是很爽？
db2不能直接修改字段名，要先drop删除字段名再add新的，如下： alter table TM_APP_FINAL_AUDIT_QUOTA drop column graduallyApprovalLevel...alter table TM_APP_FINAL_AUDIT_QUOTA add column gradually_Approval_Level varchar(12); db2 增加多个字段...,谢谢 –mysql分页查询 5是查询在数据存储第5条数据20是从第五条开始的20条数据,因此显示的是6至26之间的数据 select * from tm_acl_dict where 1=1 limit...表,前提是两表的字段一致 insert into tm_zm_watch_list_detail select * from s2 ; –统计两张表的数据个数 select * from (select...) t0 right join cust on t0.id_no = cust.id_no order by t0.id_no; –先去重再计数 select count(distinct id_no
一、前言 前几天在Python白银交流群【凡人不烦人】问了一道Python处理的问题，如下图所示。...['num', 'date']) df = df.groupby("num").agg(list) res = df.to_dict()["date"] print(res) 运行之后，结果就是想要的了...完美的解决了粉丝的问题！...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题给出了具体的解析和代码实现，一共5个方法，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【凡人不烦人】提问，感谢【瑜亮老师】、【猫药师】、【月神】、【dcpeng】给出的思路和代码解析，感谢【庄大】、【冯诚】、【Guang】、【甯同学】、【꯭】、【Flipped】等人参与学习交流
获取有性能问题SQL的方法 通过用户反馈(自然是不建议滴) 通过慢查询日志(时间可能较长) 实时获取 2.慢查询日志介绍 2.1 性能 开销较低,主要来自于磁盘I/O和存储日志所需磁盘空间,对于现代磁盘...,主要问题就只在于所需的大量存储空间了 2.2 位置控制 slow_query_log 启动/停止记录慢查询日志(默认为off,手动配置文件on才能开启) ?...MySQL服务器处理查询请求的整个过程 3.2 查询缓存对SQL性能的影响 ?...sql语句即使对同一个表查询中不同不涉及的字段被更新,下次查询这个sql同样无法命中 此外每次在对缓存进行检查SQL是否命中时,都要对缓存加锁 ?...上述执行结果 4 对特定SQL的查询优化 ? ? 一个存储过程实例 4.1如何修改大表的结构 ? ? 主从方式 ? 减少主从延迟,操作有工具加减单 ? ? 数据示例表 ? alt语句 ? ?
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