in是把外表和内表作hash连接，而exists是对外表作loop循环，每次loop循环再对内表进行查询，一直以来认为exists比in效率高的说法是不准确的。
--deals=交易表，areas=地域表，例如中国香港；我们的目的：查看有交易的地域
多集群的切换是K8s运维中比不可少的问题，常见的基于多个集群进行切换的方法有三种：
在前面的学习过程中，Sentinel 的规则，也就是我们之前定义的限流规则，是通过代码的方式定义好的。这是初始化时需要做的事情，Sentinel 提供了基于API的方式修改规则：
前几天开发公司项目，有个地方要做一个分数的仪表盘，根据分数跑分，（设计的人估计是看到招商银行App的账号总览）
html:html-webpack-plugin / html-loader js:babel-loader + babel-preset-es2015 css:style-loader + css-loader image+font:url-loader
2023年5月8日，美国俄勒冈健康与科学大学计算生物学夏铮课题组与中科院数学与系统科学研究院吴凌云课题组在Nature Machine Intelligence发表了题为《 Supervised learning of high-confidence phenotypic subpopulations from single-cell data》 的研究论文，开发出一种新的能够同时识别与表型相关的细胞亚群以及相关基因特征的监督学习模型PENCIL。
我们之前看见了在 Elasticsearch 里的 ingest node 里，我们可以通过以下 processor 的处理帮我们处理我们的一些数据。它们的功能是非常具体而明确的。那么在 Elasticsearch 里，有没有一种更加灵活的方式可供我们来进行编程处理呢？如果有，它使用的语言是什么呢？
Entry内部类是实际用于存储的缓存数据的实体类，每一个url对应一个Entry实体
金蝶k/3 K3密码对照破解源码 通过密码对照表进行密码破解 以下是源码： VERSION 5.00 Object = "{0ECD9B60-23AA-11D0-B351-00A0C9055D8E}#6.0#0"; "MSHFLXGD.OCX" Begin VB.Form Form1 Caption = "K3密码对照破解" ClientHeight = 9690 ClientLeft = 120 ClientTop =
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作为开发人员，我体验到学习是一个持续的过程。随着每年都有新技术的出现与技术升级，我们都需要相应地进行技术更新，并且在工作和项目中进行充分利用它。
旧版的 excel 文件 Office XML是xml类型的，也称为SpreadsheetML类型，很古老的excel类型了是2002年左右的格式，现在的格式都是用的 xls 或者 xlsx。遇到的问题就是要把xml类型的 Office XML转化为 xlsx的excel，所以写了本篇文章方便以后遇到这个问题的人。
图1 a一幅大小为486x486的连线模板二值图像，图1b~d分别使用11x11,15X15和45X45的模板进行腐蚀。我们从这个例子看到，腐蚀缩小或细化了二值图像中的物体。事实上，我们可以将腐蚀看成是形态学滤波操作，这种操作将小于模板的图像细节从图像中滤除。
import pandas as pd import numpy as np from pandas import DataFrame,Series #path = r'C:\Users\tsl\Desktop\数据.xlsx' #一列数据前面添加字符串 def add_C(village_data): village_data['电话'] = ['C%s' % y for y in village_data['电话']] return village_data['电话'] #读取excel
当我们进行批量处理时经常会碰到想要找子文件夹下的特定文件而不得不一个个文件夹翻找的情况
温馨提示，建议每一道题都自己 new 一个堆，这样才能发现堆之美，其实就是不会再次遇到 topK 的时候只能用冒泡来做。
二值图像（Binary Image）是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、B&W、单色图像表示二值图像。二值图像是指在图像中，灰度等级只有两种，也就是说，图像中的任何像素不是0就是1，再无其他过渡的灰度值。
懂编程语言最开始是属于程序猿的世界，现在随着国内人们受教育程度的提升、互联网科技的发展，业务人员也开始慢慢需要懂编程语言。从最近几年的招聘需求看，要求会Python则成为刚需。
前言 雪球成立于 2010 年 ，是北京雪球信息科技有限公司旗下推出的投资者社区。雪球一直致力于为中国投资者提供跨市场（沪深、中国香港、美国），跨品种（股票、基金、债券等）的数据查询、资讯获取和互动交流以及交易服务。 模块使用 requests >>> pip install requests (数据请求 第三方模块) re # 正则表达式 去匹配提取数据 json pandas pyecharts 开发环境 Python 3.8 解释器 Pycharm 2021.2 版本 代码实现步骤 发送请求 访问网
案例 这里只是展示方法，用到数据只有15行 案例数据 导入模拟数据 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('模拟数据.xlsx') data.head() 导入模拟数 查看数据行、列 len(data) #数据行数 len(data.columns) #数据列数 data.info() #数据各列详细信息 data.describe() #默认，值统计数值型列 data.describe(inclu
本周Golang复盘 1.Http请求 http get请求时，通常会拼接url操作，例如：http://xxx.com?code=1&time=2021-07-01 12:00:00 特别是像时间这
<Table ss:ExpandedColumnCount="14" ss:ExpandedRowCount="9171" x:FullColumns="1"
文章目录 前言 一、相关代码封装 1.组件的封装 1.1 wxml 1.2 js 1.3 wxss 2.组件的使用 2.1 wxml 2.2 js 2.3 效果 ---- 前言 1、图片裁剪相关api 属性 类型 缺省值 取值 描述 必填 imgSrc String 无 无限制 图片地址(如果是网络图片需配置安全域名) 否 disable_rotate Boolean false true/false 禁止用户旋转(为false时建议同时设置limit_move为false) 否 limit_move Bo
方法一： #include <vector> #include <algorithm> #include <iostream> using namespace std; bool cmp1(pair<double,double> a, pair<double,double> b) { if (a.second < b.second) return true; else return false; } template <typename T> vect
# _*_ encoding:utf-8 _*_ """ 最大堆 """ class MaxHeap(object): # def __init__(self): # self.data = [] # 创建堆 # self.count = len(self.data) # 元素数量 def __init__(self, arr): self.data = copy.copy(arr) self.count = len(self
均值滤波是典型的线性滤波算法，它是指在图像上对目标像素给一个模板，该模板包括了其周围的临近像素（以目标像素为中心的周围8个像素，构成一个滤波模板，即去掉目标像素本身），再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。
客户在巡检时，发现 Greenplum 虽然正常运行，但有些数据的状态异常。我们知道 Greenplum 的数据是存在主段和镜像段上的，当 primary 数据异常，会自动的启用 mirror 数据。当然为了保证数据的高可用，还是要及时修复异常数据。
冒泡排序是最为基础的排序算法，其核心思想就是相邻元素两两比较，把较大的元素放到后面，在一轮比较完成之后，最大的元素就位于最后一个位置了，就好像是气泡，慢慢的浮出了水面一样。
pytorch给我们提供了很多已经封装好的数据集，但是我们经常得使用自己找到的数据集，因此，想要得到一个好的训练结果，合理的数据处理是必不可少的。我们以1400张猫狗图片来进行分析：
A股市场上存在着明显的大小盘轮动的现象，一段时间大盘表现强势，一段时间小盘表现强势，所谓二八轮动。这种现象提供了构建大小盘轮动策略的可能，目前常见的两种构建大小盘轮动策略的方式分别为
今天是画师本人第一次和各位大侠见面，执笔绘画FPGA江湖，本人写了篇关于FPGA的伪随机数发生器学习笔记，这里分享给大家，仅供参考。
今天是画师和各位大侠见面了，执笔绘画FPGA江湖，本人写了篇关于FPGA的伪随机数发生器学习笔记，这里分享给大家，仅供参考。
官方文档：https://datatables.net/ var dttblTaskOrderOptions={ order: [5, 'desc'], ajax:{ url:"order/orderdelivery/search", type:"POST", data:function(data){ return JSON.stringify($.extend(data,dttblTaskOrderCondition)); }, dataType:"json", contentType:"applicat
#include <stddef.h> #define offsetof(type, member) (size_t)&(((type*)0)->member)
文章目录 缺失值处理:多重插补 数据政策化处理 特征筛选 模型建立 缺失值处理:多重插补 rm(list = ls()) library(VIM) library(naniar) library(ggplot2) library(mice) # read data data_exercise <- read.csv('./data/init_data.csv') data <- data_exercise summary(data) clomns <- colnames(data) # create a
Data.m clear all ; close all ; data_H = [ -1, 1, 1, 1, -1; -1, 1, 1, 1, -1; -1, -1, -1, -1, -1 ; -1, 1, 1, 1, -1, ; -1, 1, 1, 1, -1 ; ]; data_E = [ -1, -1, -1, -1, -1 ; -1, 1, 1, 1, 1 ; -1, -1, -1, -1, -1 ; -1,
受使用 goroutinue 进行素数判断(主 goroutinue 进行循环添加数字到新创建的判断素数的 goroutinue 中，参考《golang 真正的高并发用法 查找素数》 )的启发，实现一个使用 goroutinue 进行 slice 排序
灰度变换 下列式子为原来，s代表新灰度，r代表原灰度。 线性变换 s=kr+b 幂次变换 s=c(r+e)^y 对数变换 s=clog(1+r) 反相 s=L-1-r 函数变换实现代码 def linear_chg(self, img_data): # 线性变换 """ :param img_data :return:new_img_data """ print("变换规则为y=kx+b\n默认k=1,b=0,如需调整，请修
前面讲了大数定理，讲了中心极限定理，有读者留言让讲讲切比雪夫定理，安排。这一篇就来讲讲切比雪夫定理。
pytorch给我们提供了很多已经封装好的数据集，但是我们经常得使用自己找到的数据集，因此，想要得到一个好的训练结果，合理的数据处理是必不可少的。我们以1400张猫狗图片来进行分析。
除了对数据进行统计外，也可以对节假日等进行统计，以刻画历史数据中所含节假日的情况。（还可以统计未来的节假日的情况。）
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