插入排序是对冒泡排序的进一步优化，是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。
在介绍两种上下文过程中，我会尽量列举它们在计算列和度量值中的不同表现，来增强大家的感性认识。（本系列所用示例，来自微软官方样本数据库AdventureWorks）
都能针对dataframe完成特征的计算，并且常常与groupby()方法一起使用。
谷歌的这款芯片被称作 Tensor Processing Unit，简称 TPU，是Google专门为深度学习定制的芯片。 第一次出现是在2016年的Google I/O大会上，最近在体系结构顶级会议 ISCA 2017 上面，描述 TPU 的论文被评为最佳论文，让TPU又火了一把。 大家可以去搜索下论文： In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit™ 一、我看了下，似懂非懂，论文要点总结如下： • TPU不适合训练，适
在 Java 中，最常用的数据类型是 8 中基本类型以及他们的包装类型以及字符串类型，其次应该就是 ArrayList和HashMap了吧。HashMap存的是键值对类型的数据，其存储和获取的速度快、性能高，是非常好用的一个数据结构，每一个 Java 开发者都肯定用过它。
示例：下表D:F列中，如果填充“完成”大于1个，则在G列返回达标，否则返回不达标。
在日常工作中，数据统计是工作中最重要的一部分。今天把Excel中最常用的统计函数整理了出来，共16个。为了方便同学们理解，选取的全是贴近应用的示例。
可以看出当N为3时 ，一共递归了3次，每次递归函数调用一次 即时间复杂度为O(N)
如果将数据放入磁盘中，由于指令的执行速度远远超过磁盘的读写速度，因此控制运行时间的几乎都是磁盘访问次数。那么写一个复杂的程序来将磁盘访问次数降低到一个很小的常数是很有意义的。 B－Tree：所有的数据项都存储在树叶上，每一个叶子节点都包含指向下一个叶子节点的指针，从而方便叶子节点的范围遍历。B－Tree通常意味着所有的值都是按顺序存储的，并且每一个叶子页(每个叶子页包含多个树叶)到根的距离相同，很适合查找范围数据。（ InnoDB使用的是B+Tree）
使用EXPLAIN关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句，从而知道MySQL是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或是表结构的性能瓶颈。 ➤ 通过EXPLAIN，我们可以分析出以下结果：
hash取余对数据key-value的key值做hash取余计算，得到结果只要key值不变(字符串相等)取余结果在[0,1,2,3,…,n-1]，n=分片个数(节点个数)。 计算公式如下：
API的全称是应用编程接口（Application Programming Interface），这并不是一个新概念，在计算机操作系统出现的早期就已经存在了。在互联网时代，把网站的服务封装成一系列计算机易识别的数据接口开放出去，供第三方开发者使用，这种行为就叫做开放网站的API，与之对应的，所开放的API就被称作openAPI。
好吧我有点标题党，其实本期要说的是 bloom 过滤器的问题，但题目为什么是这样，一般来说我们如果要给一个大表来加索引，并且这个查询还要加挺多列的时候，是蛮头疼的问题，PostgreSQL 中有一种索引叫 BLOOM INDEX ，而这个索引有什么好处，我们来看看。
MD5（Message-Digest Algorithm 5）是一种被广泛使用的消息摘要算法，也称为哈希算法、散列算法或杂凑算法，可以产生出一个定长的128位（16字节）的散列值（Hash Value），一般用于数字签名以确保信息传输完整性与密码的加密存储。MD5由美国密码学家罗纳德·李维斯特（Ronald Linn Rivest）设计，于1992年公开，用以取代MD4算法。
numpy是Python的高级数组处理扩展库，提供了Python中没有的数组对象，支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换以及随机数生成等功能，可与C++、FORTRAN等语言无缝结合，树莓派Python v3默认安装就已包含了numpy。 根据Python社区的习惯，首先使用下面的方式来导入numpy模块： >>> import numpy as np （1）生成数组 >>> np.array((1, 2, 3, 4, 5)) #把Python列表转换成数组 ar
作为一个后端程序员，数据库这个东西是绕不开的，特别是写sql的能力，如果您参加过多次面试，那么一定会从面试复盘中发现面试官总是会考察到sql优化这个东西。
基本思想：将生成的数送入一个数组，每生成一个数后与数组中已有的数比较，如相同则丢弃，重新生成可使用语句Exit For。
在上一篇《索引基础知识回顾》中提到索引按照存储结构划分有B-Tree索引、Hash索引、B+Tree索引类型，接下来就学习一下这几种索引结构以及在实际存储引擎中的使用情况
看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引....或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]})，其透视表效果如下：
看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引….或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！
除了b+树索引外，还有hash索引，使用hash表去实现<key,value>，对于每一行数据，存储引擎都会对所有的索引列计算出一个hash code，将hash code 存放在索引中作为key，同时将数据行的地址存储在 value中。
阵列计算相机即将开启千亿级市场。 2017年，11月3日。 这一天也许将来会被科学界尤其是AI人工智能产业界所铭记，因为它开启了一个全新的千亿级市场；不过，似乎全世界亿万的爱美女性更应该感谢它，因为它即将带来新一轮的相机拍照技术革命。 这简直是个天大的好消息！ 江苏昆山阳澄湖费尔蒙酒店，一楼。清华大学、昆山杜克大学、中科院西安光机所、上海科技大学、昆山工业技术研究院、安科迪公司、美国Light公司、中兴集团、复星集团、中科创星、琢石投资、久有投资......学术界、产业界、投资界，全部到齐。 而第三次相机技
Explain查看查询计划主要包含如下信息列：查询id、查询类型、查询表、扫描访问类型、查询可能选用的索引、查询实际使用索引、mysql决定使用索引长度、ref 显示哪个字段或常数与key一起被使用、估算扫描行数、额外重要信息。--重点关注加粗部分。
看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引....或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！本文中有关存储引擎请查看MySQL存储引擎-InnoDB和MyISAM
看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引….
算法的时间复杂度和空间复杂度是评估算法性能的两个重要指标。时间复杂度主要关注算法执行过程中所需的时间随输入规模的变化情况，而空间复杂度则关注算法执行过程中所需的最大存储空间或内存空间。
在这篇文章中，我们一起来看一看用纸和笔来人肉“挖”比特币的难度到底有多大。 实际上，用于挖矿的SHA-256算法其实还算是比较简单的了，而且可以手工计算出来。毫无疑问，这个过程肯定要比GPU或CPU的速度慢上N倍，而且还会让人感觉有些不切实际。但是自己拿纸和笔手工完成一次挖矿算法的计算，确实可以让你更加深入地了解整个算法的工作机制。 下图显示的是我们用纸和笔手工计算的一轮SHA-256： 挖矿过程 挖矿是比特币系统整体安全的一个关键部分，挖矿的思路如下：比特币矿工将一系列比特币交易组织到一个区块中，
看了很多关于索引的博客，讲的大同小异。但是始终没有让我明白关于索引的一些概念，如B-Tree索引，Hash索引，唯一索引…或许有很多人和我一样，没搞清楚概念就开始研究B-Tree，B+Tree等结构，导致在面试的时候答非所问！本文中有关存储引擎请查看MySQL存储引擎-InnoDB和MyISAM
我们先了解一下explain语法和相关理论知识。 语法： EXPLAIN SELECT select_options;
这是一个半技术向的博客，主题来源于我读过的某本书的片段，这是一个稍稍有些前置知识的故事，主题的大概内容就是假定世界存在某个规则序列，通过一代代的探索，可以获取到此序列的内容。本文将模拟此情形，写一个随机数的小测试应用，来不严谨的证明，或者准确来说是用代码讲述这个故事
EXPLAIN SELECT * from user_info WHEREid = 1;
正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
用 Python 中的 pyecharts 库实现帕累托图，转化漏斗图，RFM 客户分类以后的雷达图。
窗口函数（Window Functions）是SQL标准中的一个高级特性，它允许用户在不改变查询结果集行数的情况下，对每一行执行聚合计算或其他复杂的计算。这些计算是基于当前行与结果集中其他行之间的关系进行的。窗口函数特别适用于需要执行跨多行的计算，同时又想保持原始查询结果集的行数不变的场景。
两个for循环里的条件判断都是<=n，处理都是++ 第一层循环执行次数是n，第一层下第二层循环是n-2^i^ 所以是O(n^2^)
大家看到推文标题第一眼作何感想呀？是不是以为小编要爆什么猛料，给大家讲些恋爱技巧之类的呀？要真有这么想的就等下次吧。
今天下午，我和Arjen Lentz讨论了InnoDB在没有声明主键的情况下的行为，这个话题很有趣，也没有足够的文档证明，所以有必要写一个简短的帖子。
针对以上问题常规做法是：查询数据库，数据库硬扛，如果压力并不大可以使用此方法，保持简单即可。
索引的概念基本所有人都会遇到过，就算没有了解过数据库中的索引，在生活中也不可避免的接触到。比方说书籍的目录，字典的查询页，图书馆的科目检索等等。其实这些都是一种索引，并且所起到的作用大同小异。
因此，我们不可避免的要用到一些方法来计算代码的执行效率。计算代码的执行效率可以使用的API有：
当我们在处理这样的数据时，想要进行排列时，会发现它并没有按照我们预想的按照1……9，10，11，12……这样的排序：
Python用散列表来实现字典，散列表就是稀疏数组（数组中有空白元素），散列表中的元素叫做表元，字典的每个键值对都占用一个表元，一个表元分成两个部分，一个是对键的应用，另一个是对值的引用，因为表元的大小一致，所以可以通过稀疏数组（散列表）的偏移量读取指定的表元
MySQL是我们非常常用的关系型数据库，非常重要，所以在这里给大家整理下MySQL的高级内容。
相信很多做性能测试的朋友都知道，性能测试并不单单只是看服务器cpu、IO、内存、网络等，我们还需要了解Mysql性能，那么我们看看Mysql性能主要内容有哪些呢？
上一篇文章中，我们已经学习了读/写自旋锁的工作原理和实现方式（基于ARM架构体系）。但是，有一个问题我们不得不考虑，那就是read锁和write锁的优先级问题：它们具有相同的优先级，所以，读操作必须等到写操作完成后才能执行，同样，写操作必须等到读操作完成后才能执行。
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