在上篇教程中，我们基于 Cookie + Session 实现了简单的用户认证功能，用户认证之后，就可以创建群组和主题了，今天我们就来一起看看如何创建群组和主题，并将其渲染到前端页面。
Python是一种耳熟能详的程序设计语言，具有较强的可视化能力，较常使用的可视化库主要有matplotlib（https://matplotlib.org/）、seaborn（http://seaborn.pydata.org/）、geoplotlib（https://residentmario.github.io/geoplot/index.html）等等，这些库均配有官方的教程、样例供大家学习，有兴趣的读者可以点开上述链接自行去解锁新技能。这里小编主要就介绍地学领域常用的几种图像类型。
图片如何转换为Base64？很多网上教程，使用StringUtil这类过时的Java包，或者使用Oracle的sun包（如：sun.misc.BASE64Decoder、sun.misc.BASE64Encoder。使用Oracle的sun包，因为许可证协议问题，在实际开发中，商用不提倡。所以这边我们不使用StringUtil或Oracle的sun包来对图片和Base64编码操作。
当你对 Confluence 有所了解后，你会发现 Confluence 使用起来非常简单。这个教程主要是针对你使用的 Confluence 界面进行一些说明，同时向你展示在那里可以进行一些通用的任务和操作。
节目：08-1202L/08-1203K：【教程】纯前端做一个歌词显示的音乐播放器
前面两篇教程学院君分别给大家介绍了基于 Go 语言构建在线论坛的整体设计以及数据表的创建、模型类的编写，今天我们来看看如何在服务端处理用户请求。
不局限于Hexo站点的几个特定页面，可以自行添加静态Html页面，打开新世界的大门。
但其实node.js 8.7.0就已经包含了npm 5.4.2,首先下载node.js 8.7.0
在设计你公司的销售流程时，每一个销售经理都会面对什么时间将一个lead转换成一个opportunity的问题。从lead转换成为一个opportunity是一件标志事件——这意味着lead是合格的，感兴趣的和潜在准备好和你做生意的客户。然而，许多不同行业不同公司销售经理确面对同样的问题，即弄清楚什么时间是一个lead发展成业务机会的最佳时机。
在控制了市场溢价、规模因素、盈利能力等因素后，无论lead股票和follower股票之间的业务关系如何，他们之间的收益都具有较强的共振效应。新闻共现图的月度degree是一个很好的预测股票横截面收益的指标。一个月的再平衡投资组合测试表明，degree提供了显著的正Alpha（相对Fama-French三因子和五因子模型）。
Lead和Prospect到底有什么区别？他们应用的场景又是如何的？我相信大部分的小伙伴都不会太清楚这两个概念，那么今天我们就来探讨下这两个容易混淆的概念。
SQL中的connect by主要用在层级关系的查询，乍看确实可能有些绕，但在某些场景下，确实方便，语法格式如下，
SAS程序猿/媛都知道SAS有滞后函数LAG。那我们会问有没有与之相反的领先函数呢？答案是否定的。但是，我们有其他的替代方法。最简单的方法就是新建一个值为_N_的排序变量，然后逆向排序，使用LAG函数，再正向排序。方法虽然简单明了，但是要多个PROC+DATA步，而且数据较大时，效率会很低。下面介绍其他两种方法：
这两个函数是偏移量函数，可以查出一个字段的上一个值或者下一个值，配合over来使用。
上一篇讲的是Account 和 Contact，本篇主要描述 Lead & Opportunity & Quote.他们的主要的作用如下：
本篇参考：https://help.salesforce.com/s/articleView?id=000382564&type=1 Lead Conversion 是salesforce中sales
在项目实施的时候，我喜欢用非常简单的方案能给客户带来大的价值。如果你的公司在使用Salesforce，但是没有使用Web-to-Lead的功能话，你将错过一个简单的方法来产生Leads。
在 Oracle 18c 中，多租户的一个新特性 CDB Fleet 被引入进来，我们可以把这个特性称为：多租户舰队。
利用Python进行数据处理时经常使用的是pandas和numpy，这两个工具的功能都很强大，尤其是pandas，更是Python中数据处理方面最强大的工具之一。
各位好 今天在关注GO相关文章的时候，看到一篇关于go语言实现贪吃蛇的文章，原文地址：http://outofmemory.cn ；尝试编译了下并录制了一段操作视频供大家“欣赏” 如下： 源码 如下： ---- package main import ( "fmt" "math/rand" "os" "time") /* #include <windows.h> #include <conio.h> // 使用了WinAPI来移动控制台的光标
安装完成 HttpRunner 后，系统中会新增locusts命令，但不会同时安装 Locust。 使用locusts -V查看时，会提示需要先安装locustio
已经介绍了R语言中的排名窗口函数，本节介绍一下R语言中的偏移窗口函数，如果使用纯R语言语句实现“偏移”效果，很是复杂，可以说偏移窗口函数是处理“偏移”数据问题的利器。
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1" charset="utf-8">
lag() over() 与 lead() over() 函数是跟偏移量相关的两个分析函数，通过这两个函数可以在一次查询中取出同一字段的前 N 行的数据 (lag) 和后 N 行的数据 (lead) 作为独立的列, 从而更方便地进行进行数据过滤。这种操作可以代替表的自联接，并且 LAG 和 LEAD 有更高的效率。
可以用反向思维，先查询出表里面有小于 80 分的 name,然后用 not in 去除掉
该表记录了球队、球员号码、球员姓名、得分分数以及得分时间。现在球队要对比赛中表现突出的球员做出奖励。
正在折腾测试些docker容器,用到docker compose功能,记录一下安装流程. CentOS 7 上Docker的安装方法参考:
在大数据分析中，时间序列数据非常常见。如何通过编程来处理这些数据呢？HiveSQL 提供了两个强大的窗口函数：lag() 和 lead()。它们可以帮助我们计算每行相对于前一行或后一行的值。
https://plotnine.readthedocs.io/en/stable/index.html
往期周报汇总地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=forumdisplay&fid=12&filter=typeid&typeid=104 上周更新了1期视频教程
想实现根据时间升序排序取出同班级下一个进入班级的时间，然后判断同一班级上一个人和下一个人是否连续,并生成符合分组条件的连续分组id。
Vintage分析用到信贷资产行业，指的是每个月贷款的资产质量情况，要直接跟每个相同时间段内的余额做比较。注意这里比较有个前提，就是比较的事物应该是位于同一层面上的，不能将不同账龄的放款质量进行对比，要按账龄(month of book，MOB)的长短同步对比，从而了解同一产品不同时期放款的资产质量情况。Vintage分析方法能很好地解决时滞性问题，其核心思想是对不同时期的开户的资产进行分别跟踪，按照账龄的长短进行同步对比，从而了解不同时期发行信用卡的资产质量情况。
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