如:要实现获取下图曲线图数据(ps:当然也可能是柱状图等,数据都是一样的),默认获取七天内的数据,点击今天,7天,15天,30天可任意切换,其中今天是按小时统计.
.example_responsive_1 { width: 200px; height: 50px; } @media(min-width: 290px) { .example_responsive_1 { width: 270px; height: 50px; } } @media(min-width: 370px) { .example_responsive_1 { width: 339px; height: 50px; } } @media(min-width: 500px) { .example_responsive_1 { width: 468px; height: 50px; } } @media(min-width: 720px) { .example_responsive_1 { width: 655px; height: 50px; } } @media(min-width: 800px) { .example_responsive_1 { width: 728px; height: 50px; } } (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
平常我们看到的物体一般是三维空间中的立体图形，今天跟大家一起来学习用Python绘制立体图形。
一查询数值型数据: SELECT * FROM tb_name WHERE sum > 100; 查询谓词:>,=,<,<>,!=,!>,!<,=>,=<
df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)
SELECT * FROM tb_stu WHERE sname like ‘刘%’
通过下面的图片可以看出，MySQL基础语法分为四部分：连接数据库，对数据库的操作，对表中的数据操作，对表操作等等。
索引（Index）是帮助DBMS高效获取数据的数据结构。 分类：普通索引/唯一索引/主键索引/全文索引。
在MyBatis GeneratorXML Configuration File中添加你需要用到的<plugin>元素：
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个 SQL 语句，MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前，一直在发展，新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限，但后续的发展值得期待。
WordPress 有很多存档插件，但是都过于复杂或者过多的 Javascript 效果，所以我一直使用 Blix 主题里面的存档函数，这个函数在一个页面上按月分组列出所有日志，这样就可以把存档页面当作一个静态的 sitemap，对搜索引擎优化有利，并且显示效果非常简洁。
工欲善其事，必先利其器。如果我们能花点时间把每天工作都要用到的SecureCRT软件设置的舒服一些，日后工作起来也是会心情愉悦、事半功倍的。
本示例说明如何使用Pentaho MapReduce把细节数据转换和汇总成一个聚合数据集。当给一个关系型数据仓库或数据集市准备待抽取的数据时，这是一个常见使用场景。我们使用格式化的web日志数据作为细节数据，并且建立一个聚合文件，包含按IP和年月分组的PV数。 关于如何使用Pentaho MapReduce把原始web日志解析成格式化的记录，参考 http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51145570。 一、向HDFS导入示例数据文件 将weblogs_parse.txt文件放到HDFS的/user/grid/parse/目录下（因资源有限，本示例只取了这个文件的前100行数据） 参考： http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/51133760 二、建立一个用于Mapper的转换 1. 新建一个转换，如图1所示。
各类型都有具体的取值范围，超出或非法的其他值时，MySQL 会回退到 0。TIMESTAMP 类型是个例外，给它设置一个超出范围的值时，将保存上该类型允许的最大值。
窗口函数是 SQL2003 标准才开始有的一系列 SQL 函数，用于应付一些复杂运算是比较方便。但是普遍使用的 MySQL 数据库对窗口函数支持得却很不好，直到最近的版本才开始有部分支持，这当然就让 MySQL 程序员很郁闷了。
JWT就是一个字符串，经过加密处理与校验处理的字符串，由三个部分组成。基于token的身份验证可以替代传统的cookie+session身份验证方法。三个部分分别如下：
曾几何时，自己也喜欢看开发语言排行榜，某个语言这个月分数高了，那个月低了，总能掀起不少的口水仗。争着争着，就跟小孩子过家家一样，一切都被时间冲淡了。 这种感觉就和我们当年追求QQ号里的星星月亮一样，虽然感觉没有直接的用处，但是感觉就是好。所以看到有些同学的语言之争，我觉得也蛮好，至少还有一点点激情。 我策划组织过几期DBAplus社群的newsletter，主要面向的是数据库方向和大数据。 从我的初衷和理解来说，这个newsletter就不是希望分出个你强我弱，而是简单的you can you up的态度
ps: 按照时间段(年月日)进行显示时, 用到了 DATE_FORMAT() 函数, 这个改动会对后面的统计带来意想不到的影响
基于Swoole的websocket服务，计划整合3篇进行技术整理，该服务主要有2个核心业务，用户消息服务(消息计数统计)和 客服IM消息系统服务，这篇先说用户消息服务是怎么设计实现的。
在上篇Vertica 分区表设计中，已经提过了Vertica的分区表创建和分区删除，但举例上并不系统， 本篇文章将系统的对分区表设计及后续的删除分区进行讲解。
可以用于形成特征矩阵的共有5个表： 1.用户基本属性表 2.银行流水记录表 3.用户浏览行为表 4.信用卡账单记录表 5.放款时间信息表
MySQL分区 是一种数据库优化的技术，它允许将一个大的表、索引或其子集分割成多个较小的、更易于管理的片段，这些片段称为“分区”。每个分区都可以独立于其他分区进行存储、备份、索引和其他操作。这种技术主要是为了改善大型数据库表的查询性能、维护的方便性以及数据管理效率。
奎钩粲粲光华动，群玉森森气象新。国产数据库行业在经历了2021年的躬行实践之后，产品、服务、生态等取得了蓬勃发展。从2022年1月份的国产数据库流行度排行榜上，我们可以看到，相较于去年12月份，榜单上又增加了新成员。目前，共有194家数据库参与排名。排行榜前十五名的数据库中，80%的产品流行度分数实现上涨，但总体排名未发生变化。
当我们把 MyCat + MySQL 的架构搭建完成之后，接下来面临的一个问题就是，数据库的分片规则：有那么多 MySQL ，一条记录通过 MyCat 到底要插入到哪个 MySQL 中？这就是我们今天要讨论的问题。
我司在某云的MySQL数据库占硬盘空间大于90%，RDS空间总空间为 700G，表A分析之后。某渠道统计的表有5亿，单表空间超过350G。
识别每个语义部分（如手臂、腿等）是人体解析中最基本、最重要的一部分。不仅如此，它还在许多高级应用领域中发挥了重要的作用，例如视频监控 [38]、人类行为分析 [10,22] 等。
虽然作为一个后端开发，可能对日志系统lek的直接应用多过于学习维护，但是我们运维维护的elasticsearch总是崩，每次都说我用得不对，出于这个原因，决定对lek进行一次粗略的学习，对基本概念和使用方法记录和总结。
5、Hash索引与BTree索引区别。（MyISAM与InnoDB不支持Hash索引）
NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件，支持nfx/netcore，由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今，以下简称XCode。
连续问题考察范围可能涉及到：开窗函数，lag函数，row_number()，sum()over(order by) 等各种函数，以及相关数据处理技巧等，无论选取那种方法，连续问题都是相对较为复杂，考察综合能力的一类问题。
首先扫描文件夹，根据给定的目录，利用go语言自带的文件夹递归函数。取出数据后，必须用gorm的批量插入功能CreateInBatches。而且批量插入似乎要设置为每块限制在100条。
合作协同进化已经引入协同进化算法，目的是通过分而治之的范式解决日益复杂的优化问题。理论上，协同改 变子成分的想法是十分适合解决大规模优化问题的。然而在实践中，没有关于问题的先验知识， 问题应如何分解是尚不清楚的。在本文中，我们提出一个自动分解策略，称为差分分组，可以揭示决策变量的底层交互结构和形成子成分，以使它们之间的相互依存关系保持到最低限度。我们在数学上展示这样一个分解策略如何从部分可分性的定义中产生。实证研究表明，这样的近最优的分解可以大大提高大规模的全局优化问题的解决方案的质量。最后，我们展示了这样一个自动分解是如何产生对多样的子成分的分布的更好的近似，导致一个对多样的子成分的计算预算的更高效的分配。
首先它把较大的数据集合分割成若干个小组（逻辑上分组），然后对每一个小组分别进行插入排序，此时，插入排序所作用的数据量比较小（每一个小组），插入的效率比较高
大家好，我是猫头虎。最近，OpenAI又双叒叕推出了一项震撼业界的新功能——实时交互式数据分析。作为一名全栈软件工程师和技术爱好者，我非常兴奋地和大家分享这个消息。
数据库表： • 表输出 • 更新，删除，插入/更新 • 批量加载（mysql，oracle） • 数据同步 文件： • SQL 文件输出 • 文本文件输出 • XML 输出 • Excel Output/Excel Writer 其他（报表、应用）
前几天在转载小小明大佬C站（CSDN）的文章的时候，遇到了一个头大的事情，一开始我都是去他的C站上找到对应的文章，之后挨个复制粘贴到我的公众号后台，后来我发现他的文章写得很肝，动则几千字，上万字，干货满满，挨个复制粘贴的我累的发慌，整理一篇文章半个小时左右。正在头大之时，小小明大佬给我丢来一个他自己开发的漫游者工具，专门用于导出C站的文章，我直呼好家伙，有了这个工具，我整理一篇文章5分钟左右，这效率yyds！
点击关注公众号，Java干货及时送达 推荐阅读：Spring Cloud Alibaba 终于一统江湖！ 出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013） DB-Engines 数据库流行度排行榜发布了 7 月份的更新。 上月分数上涨的 Oracle、PostgreSQL 和 MongoDB 在这个月同时出现了下滑，尤其是 Oracle 和 MongoDB，分别减少了 7.44 和 7.74 分。MySQL 和 SQL Server 分别上涨了 5.66 和 8.30 分。不过和去年同期相比，M
本示例说明如何使用Pentaho MapReduce把原始web日志解析成格式化的记录。
主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）， 是一种降维方法，也是在文章发表中常见的用于显示样本与样本之间差异性的计算工具。比如我们在进行转录组数据分析的时候，每一个样本可以检测到3万个基因，如果有10个这样的样本，我们如何判断哪些样本之间的相似性能高。这时候，我们可以通过主成分分析，显示样本与样本之间的关系。
一、概述 有一个用户表，models.py内容如下： from django.db import models # Create your models here. class User(models.Model): #用户名表 username = models.CharField(max_length=16,verbose_name="用户名") password = models.CharField(max_length=32,verbose_name="密码") cre
MySQL单条SQL是单线程的，只能跑满一个core，ClickHouse相反，有多少CPU，吃多少资源，所以飞快； ClickHouse不支持事务，不存在隔离级别。这里要额外说一下，有人觉得，你一个数据库都不支持事务，不支持ACID还玩个毛。ClickHouse的定位是分析性数据库，而不是严格的关系型数据库。又有人要问了，数据都不一致，统计个毛。举个例子，汽车的油表是100%准确么？为了获得一个100%准确的值，难道每次测量你都要停车检查么？统计数据的意义在于用大量的数据看规律，看趋势，而不是100%准确。 IO方面，MySQL是行存储，ClickHouse是列存储，后者在count()这类操作天然有优势，同时，在IO方面，MySQL需要大量随机IO，ClickHouse基本是顺序IO。 有人可能觉得上面的数据导入的时候，数据肯定缓存在内存里了，这个的确，但是ClickHouse基本上是顺序IO，用过就知道了，对IO基本没有太高要求，当然，磁盘越快，上层处理越快，但是99%的情况是，CPU先跑满了（数据库里太少见了，大多数都是IO不够用）。 二、创建库
IEE版本：5.1.40 需求：由于目前的IEE版本并不支持分区表，且删除历史数据效率很低，删除部分数据后空间释放方面也不理想。 现采用按月分表存放数据。这样卸载历史数据时，直接删除历史表即可。 改造步骤：
Range分区是应用范围比较广的表分区方式，它是以列的值的范围来做为分区的划分条件，将记录存放到列值所在的range分区中。
然后，用登陆日期的“天”和“每个月登陆顺序”的差值来做标记（如下图）。这样就可以知道，当登陆日期连续时，差值就是相同的，代表这些天用户是连续登陆。
一早醒来，魔都湛蓝的天空，暑气未消的阳光，一扫前几日狂风暴雨的阴霾。品着自己煮的咖啡，吃上一口朱家角寄来的苏荷月饼，人生真赞！
在之前的文章中，我们了解到计算机的底层只能处理二进制格式的数据，也就是0和1。因此，二进制位运算是最贴近计算机真实运算操作。
作者简介 作者：郑旻圻 邹钰 刘巧莉 背景：数信互融-数据分析师 数信互融(IFRE):专注于互联网金融领域的风险量化、资产定价。基于互联网金融行业数据，结合互联网金融大数据，应用国际上专业化的分析手段，提供信用评估模型、决策引擎和资产证券化等服务，帮助互联网金融行业预测债权的风险溢价、实现资产定价以及解决互联网金融行业资产流动性问题。 “你的模型准么？” “你的模型真的有用么？” “你的模型对风控有价值么？” 在为P2P公司建立风控评分模型过程中，这是最常见的问题。为了回答这一问题，我们想先讨论下如何
某集团公司，全国共设立12家分公司，每家分公司有4个部分组成，现在公司需要组建企业内部网络，总公司申请一个IP：172.16.0.0/16,试为该集团公司IP分配做出合理规划
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