给大家一分钟，请思考：在你熟悉的数据库里使用 SQL 快速生成 001~999 的编号有哪些方法。 以下是我想到的在 MySQL 中可以实现的方法。...使用递归，关于用递归生成连续序号的文章请看——生成数字序列； 手动生成 0-9 的数字，将这批数字放到临时表中，对临时表重复求笛卡尔积，具体实现后面有讲。...* 10 + c.num AS num FROM t10 a, t10 b, t10 c) t WHERE num > 0 ORDER BY 1 1~999 的编号...如果给定的 str 超出了 len 的长度，使用 LPAD() 函数将会得到意想不到的结果，不信请看 >>> SELECT LPAD('1000',3,'0') lpad('1000',3,'0')
muscle是最为广泛使用的多序列比对工具之一，其速度和准确度比clustal都要更加优秀，在几秒钟的时间就可以完成上百条序列的比对，而且用法简单。...xzvf muscle3.8.31_i86linux64.tar.gz mv muscle3.8.31_i86linux64 muscle chmod +x muscle 由于解压后的文件名很长，这里对文件进行了重命名...muscle的基本用法如下 muscle -in seqs.fa -out seqs.afa 输入序列为FASTA格式，如果输入序列中出现了gap, 会先去除这些gap, 然后在进行多序列比对。...muscle时，其默认参数设置就能够满足绝大部分的使用场景，只有对于较大的输入序列，才需要调整参数。...对于500条以下而且数据量小于1Mb的序列，可以直接使用该在线服务。 ·end· —如果喜欢，快分享给你的朋友们吧—
多序列比对不同于Blast的地方在于，Blast是局部比对，而多序列比对是全局比对。...-来使得序列对齐。...如果不习惯命令行的操作方式，也有在线服务可以使用。EBI提供的在线服务网址如下 https://www.ebi.ac.uk/Tools/msa/clustalo/ ?...使用非常简单，输入序列，调整参数设置，然后提交即可。在输出结果中，还提供了颜色标记，进化树可视化等功能。 ? 通过Mview可视化多序列比对结果，示意如下 ?...也支持导出到Jalview软件中进行可视化。 通过Phylogenetic Tree可以查看进化树的结果，默认采用NJ法建树，示意如下 ?
对于几千条序列的多序列比对，无论是从准确度还是运行速度上考虑，muscle通常都是最佳选择。但是muscle 的内存优化做的并不好，如果所需内存超出了机器内存，此时可以考虑mafft 这个工具。...该软件的基本用法如下 mafft input > output input为fasta格式的输入序列文件，output为fasta格式的输出结果文件。...mafft 支持核酸和蛋白序列的多序列比对，内置了多种序列比对算法， 可以分为以下3大类别 consistency based methods iterative refinment methods progressive...input_file > output_file FFT-NS-2 用法如下 mafft --retree 2 input_file > output_file 如果在比对时，不知道如何选取合适的算法，可以使用以下设置...mafft --auto input > output 软件会根据输入序列的特征，自动选择合适的算法。
查找在CASE_SET_ID为某个条件下的最小缺失编号 如 1 3 获取的值是2 ， 2 3则获取的值是1 /** * select
由于我们在删除数据库数据时，数据ID不会按序重新编号，中间会断号。...图片强迫症必须要管管，我们可以使用sql命令去重新编号：SET @i = 0; UPDATE `table_name` SET `id` = (@i:=@i+1); ALTER TABLE `table_name...` AUTO_INCREMENT = 1;这样我们的数据就重新编号了！...图片由于每次增添删减数据又会导致断号，所以我们直接在数据库中加一个定时命令，保证数据每天都会重新编号。...table_name` SET `id` = (@i:=@i+1); ALTER TABLE `table_name` AUTO_INCREMENT = 1;END;当然我们也可以设置在删除数据时自动重新编号
其中一个为时间序列预测任务量身定制的库是skforecast。 在本文中，将介绍skforecast并演示了如何使用它在时间序列数据上生成预测。...skforecast库的一个有价值的特性是它能够使用没有日期时间索引的数据进行训练和预测。 数据集 我在本文中使用的数据集来自Kaggle，它通过加速度计数据提供了一个全面的窗口来了解各种体育活动。...所以对五个模型进行超参数调优和选择滞后是一个简单的过程。...步长指定进入未来进行预测的步数。它表示预测范围或模型应该预测的时间步数。...如果您正在寻找一种轻松有效的方法来探索时间序列预测，skforecast是一个非常好的选择。
数据库开发' --输出@I的值 SELECT @I 结果：SQL数据库开发 其中DECLARE @部分是固定写法，@I是变量名称，变量必须定义类型，一般会定义为字符型，整数型，时间类型等。...赋值部分SET也是固定写法，就是对变量@I进行赋值，=右边的就是赋值内容了 定义好变量后就可以将其带入到查询语句中了，每次只需要修改赋值部分，查询语句就会根据赋值内容查询出相应的结果 2、为什么要使用变量...我们使用变量对其进行修改 DECLARE @ORDER_ID VARCHAR(20) SET @ORDER_ID='112' SELECT * FROM T1 WHERE ORDER_ID=@ORDER_ID...3、什么时候该/不该使用变量 常见的在线查询一遍都可以使用到变量，将变量作为参数传递给数据库，可以实现一次查询，重复使用执行计划。...那么如果一个SQL语句要查询30岁的汉族人口有多少，那“民族”这列必然要被放在WHERE条件中。这个时候如果采用绑定变量@NATION会存在很大问题。
时间序列预测一直是数据科学领域的一个热门研究课题，广泛应用于能源、金融、交通等诸多行业。传统的统计模型如ARIMA、GARCH等因其简单高效而被广泛使用。...然后，这个组件会在整个网络中重复使用，以进行编码、解码和预测。 了解编码器 在这一步中，模型会将时间序列的过去和协变因素映射到一个密集的表示中。 第一步是进行特征投影。...使用 TiDE 进行预测 现在，让我们在一个小型预测项目中应用 TiDE，并将其性能与 TSMixer 进行比较。...这是文献中广泛使用的时间序列预测基准。它与其他协变量一起跟踪电力变压器的每小时油温，是进行多元预测的绝佳场景。 导入库并读取数据 第一步自然是导入项目所需的库并读取数据。...我们使用了一个名为Etth1的标准数据集，在96个时间步长的范围内进行评估。
创建目录和编译这个消息类型输出到该目录，包名是message mkdir $GOPATH/src/message;protoc --go_out $GOPATH/src/message orders.proto 编写go文件进行序列化和反序列化刚才生成的包里的类型结构体数据...message.Orders{ OrderId: proto.Int32(1), Title: proto.String("第一个订单"), } //序列化成二进制数据...ordersBytes, _ := proto.Marshal(orders) //反序列化二进制数据 twoOrders := &message.Orders{} proto.Unmarshal
序列化是指，把存储在内存中的对象，转存到磁盘或者其他存储介质上的过程。 反过来，从磁盘等存储介质上将已经序列化的对象加载到内存之中的过程叫做反序列化。...python中的pickle模块可以帮助我们实现序列化和反序列化的过程。 pickle.dumps()可以直接将对象序列化为bytes，我们可以再对已经序列化之后的bytes进行操作。...pickle.dump则会直接将任意对象序列化为bytes并存储到文件之中。...with open('xxx.data', 'wb') as f: pickle.dump(xxx, f) 当然，我们也可以进行反序列化操作。 比如。...需要注意的是，pickle的序列化与反序列化的操作只能用于python而不能被其他语言读取。此外，我们还必须要注意python版本问题，因为，不同版本的python之间可能存在兼容性问题。
Pickle序列化 python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化。...通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去，永久存储；通过pickle模块的反序列化操作，我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象 JSON(JavaScript Object...JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, JavaScript, Perl, Python等）。...marshal marshal并不是一个通用的模块，在某些时候它是一个不被推荐使用的模块，因为使用marshal序列化的二进制数据格式还没有文档 化，在不同版本的Python中，marshal...也就是说，用python2.5序列为一个对象，用python2.6的程序反序列化 所得到的对象，可能与原来的对象是不一样的。
在时间序列数据中，这些特定于组的参数可以表示不同组随时间的不同模式。 今天，我们将深入探讨如何使用PyMC(用于概率编程的Python库)构建分层时间序列模型。...让我们从为多个组生成一些人工时间序列数据开始，每个组都有自己的截距和斜率。...mu, sigma=sigma, observed=y) # Sampling trace = pm.sample(2000, tune=1000) 现在我们已经定义了模型并对其进行了采样...层次模型为捕获时间序列数据中的组级变化提供了一个强大的框架。它们允许我们在组之间共享统计数据，提供部分信息池和对数据结构的细微理解。...使用像PyMC这样的库，实现这些模型变得相当简单，为健壮且可解释的时间序列分析铺平了道路。 作者：Charles Copley
当我们考虑时间序列的增强树时，通常会想到 M5 比赛，其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。...首先需要明确的是M4 比赛的亚军 DID 使用了增强树。但是它作为一个元模型来集成其他更传统的时间序列方法。...代码 这里使用的数据集都是开源的，并在M-competitions github上发布。数据已经被分割为训练和测试集，我们直接使用训练csv进行拟合，而测试csv用于使用SMAPE进行评估。...对比一下我们的结果和上面提到的目标： 进行了零参数优化（针对不同的季节性稍作修改） 分别拟合每个时间序列 在我的本地机器上在一分钟内“懒惰地”生成了预测。...根据测试LazyProphet 在高频率和大量数据量上表现的更好，但是LazyProphet还是一个时间序列建模的很好选择，我们不需要花多长时间进行编码就能够测试，这点时间还是很值得。
当我们考虑时间序列的增强树时，通常会想到 M5 比赛，其中前十名中有很大一部分使用了 LightGBM。但是当在单变量情况下使用增强树时，由于没有大量的外生特征可以利用，它的性能非常的糟糕。...首先需要明确的是M4 比赛的亚军 DID 使用了增强树。但是它作为一个元模型来集成其他更传统的时间序列方法。...代码 这里使用的数据集都是开源的，并在M-competitions github上发布。数据已经被分割为训练和测试集，我们直接使用训练csv进行拟合，而测试csv用于使用SMAPE进行评估。...对比一下我们的结果和上面提到的目标： 进行了零参数优化（针对不同的季节性稍作修改） 分别拟合每个时间序列 在我的本地机器上在一分钟内“懒惰地”生成了预测。 ...根据测试LazyProphet 在高频率和大量数据量上表现的更好，但是LazyProphet还是一个时间序列建模的很好选择，我们不需要花多长时间进行编码就能够测试，这点时间还是很值得。
TLDR：针对传统推荐算法存在的表征能力有限、不确定性等挑战，本文提出一种利用扩散模型进行序列推荐的工作，该工作能够实现高质量、多样性的推荐效果。...然而，在推荐系统领域，鲜有工作使用扩散模型实现高质量、多样性的推荐。...对此，武汉大学与南洋理工大学的科研人员合作探索使用扩散模型进行序列推荐，通过实验分析扩散模型相较于常见的基线模型如SASRec、VAE模型的性能表现，以及其训练、推理的效率和推荐的多样性。...尽管有工作使用多个向量表征建模用户多兴趣，但是选择合适数目的向量表征是一个启发式的过程，且该数目很难自适应的进行调整。因此，将用户多兴趣建模为分布表征可以有效缓解这一问题。 3....Approximator： 我们使用标准的Transformer作为逼近器的主体结构，同时基于扩散或逆扩散过程中目标商品的分布表征，建模序列商品的潜在表征分布和用户的多兴趣表征。
前言 我们通过 OLTP（联机事务处理）系统实时处理用户数据，还需要在 OLAP（联机分析处理）系统中对它们进行分析,今天我们来看下如何使用 SQL 分析数据。...使用 SQL 进行数据分析的几种方式 在 DBMS(数据库管理系统) 中，有些数据库很好地集成了 BI 工具，可以方便我们对收集的数据进行商业分析。...这样我们可以通过使用 SQL，在 PostgreSQL 中使用各种机器学习算法模型，帮我们进行数据挖掘和分析。...因此最直接的方式，还是将 SQL 与数据分析模块分开，采用 SQL 读取数据，然后通过 Python 来进行数据分析的处理。...Navicat 远程连接 PostgreSQL(假定没有修改登录用户和密码,默认没有密码) 最后，新建表并初始化数据： 使用 SQL 完成关联规则的调用分析 最后使用 SQL + MADlib 进行关联分析
BLAST (Basic Local Alignment Search Tool) 是我们常用的短序列比对工具，直接输入fastq格式的序列文件就可进行比对。...blast+/LATEST/ncbi-blast-2.10.0+-x64-linux.tar.gz ## 解压 tar -xvzf ncbi-blast-2.10.0+-x64-linux.tar.gz 在进行序列比对前...构建好数据库就可进行序列比对。序列比对的工具共有5种，大家可以根据自己序列比对的类型进行选择。 blastn：将核苷酸序列比对至核苷酸数据库。 blastp：将氨基酸序列比对至氨基酸数据库。...tblastx：将核苷酸序列比对至核苷酸数据库。与blastn的区别是比对时，输入的核苷酸序列与数据库中的核苷酸序列都先翻译为氨基酸序列，而后再进行逐一比对。 以blastn为例，进行序列比对。.../index -evalue 1e-6 -outfmt 6 -num_threads 6 -out out_file -query：进行检索的序列。 -db：使用的数据库。
应用开发阶段可以通过审核任务的 Mybatis 扫描类型的任务对应用代码做实时审核，Mybatis 扫描的审核任务需要通过 SQLE 提供的 Scanner 工具进行SQL采集并推送到 SQLE 进行SQL...审核， 以下是 SQLE 通过 Scanner 采集 SQL 的流程图： 目前开发阶段基本都是使用 CI/CD 平台进行持续集成，例如 Jenkins ，GoCD ，git平台的 CI/CD 等，该阶段主要用来进行代码的检查...目前使用 SQLE 的审核任务能够做到： SQLE 提供 Scanner 模式可以集成几乎所有CI/CD，配置简单，可以轻易集成进现有的开发流程； SQL审核结果即时反馈，对于未通过的SQL审核，开发可以即时优化...； 除了CI流程之外，也可以在 SQLE 界面进行 SQL分类统计和审核报告查看。...当 jenkins 任务触发时会进行SQL审核 Jenkins 集成后进行SQL审核的效果如下两张图所示： 审核结果会立即通过 Jenkins 的任务返回，当 SQL 不合规触发规则建议，可以看到上图所示的构建失败的结果
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