sql server详细的基础总结，可先点开CSDN自带的博客目录看看大体结构~ 一. 数据库简介和创建 1. 系统数据库 在安装好SQL SERVER后，系统会自动安装5个用于维护系统正常运行的系统数据库： （1）master：记录了SQL SERVER实例的所有系统级消息，包括实例范围的元数据（如登录帐号）、端点、链接服务器和系统配置设置。 （2）msdb：供SQL SERVER 代理服务调度报警和作业以及记录操作员的使用，保存关于调度报警、作业、操作员等信息。（备份还原时） （3）model：
忽略指定过滤器后进行计算。 之前这个使用All函数生成忽略学科教师平均分的度量值，如果用AllExpect函数则可以写成
SQL中的数学函数用于对数值进行计算和处理，常见的数学函数包括四则运算、指数、对数、三角函数等。
本文将介绍Numpy的基本语法，包括数组的创建、索引和切片、数学运算、广播和聚合等功能，以帮助读者快速上手和熟练使用Numpy进行数值计算。
Strassen 算法是一种用于矩阵乘法的分治算法，它将原始的矩阵分解为较小的子矩阵，然后使用子矩阵相乘的结果来计算原始矩阵的乘积。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 很多人都说背乘法表是他们教育经历中特别痛苦的一件事。问父母为什么要背乘法表，父母通常会说不背就不会做乘法。他们大错特错。 俄罗斯农夫乘法（Russian peasant multiplication, RPM）就是在不了解大部分乘法表的情况下进行大数相乘的方法。 这是一种算术方法，尽管它叫这个名字，但也可能是埃及人，或者与农民没什么关系。 RPM 的起源尚不清楚。一份名为《莱因德纸草书》的古埃及卷轴记载了该算法的一个版本，一些历史学家提出（几乎没有说
设计优良的分析模型是 DAX 高效运行的前提。在本章中，我们将讨论许多与建模有关的主题，这些主题对于理解性能强劲的模型设计非常重要。
对于 Java 求职者来说，HashMap 可谓是重中之重，是面试的必考点。然而 HashMap 的知识点非常多，复习起来花费精力很大。
开始本章翻译时，是5月初。当时并不知道平平无奇的5月Power BI会带来一大波更新，尤其是大杀器“字段参数”（字段参数参考文章）。
需要进行表格的合并，通常来说需要把标题给统一，这样直接通过Table.Combine函数即可进行表格数据的合并。
day26.MySQL【Python教程】 MySQL数据库简介 mysql数据库，是当前应用非常广泛的一款关系型数据库 查看官方网站http://www.mysql.com/ 查看数据库排名http://db-engines.com/en/ranking 主要知识点包括： 数据库与表的操作 数据的增加、修改、删除 数据的查询（重点） 与python交互 ---- 一、创建库与表 1.1简介 主要知识点包括：能够与mysql建立连接，创建数据库、表，分别从图形界面与脚本界面两个方面讲解 相关的知识点包括：
编写 DAX 公式时要掌握的核心概念是上下文。DAX 作为一门动态数据分析语言，与 Excel 函数、SQL 查询 和 Power Query 脚本有着根本不同的原因就在于上下文的概念。以上所述的所有其他语言的公式只会在数据发生变化时才会返回不同的结果（除了一些例外情况，例如使用参数时），但是单个 DAX 公式就可以同时提供多个不同的结果，具体取决于您使用它的位置和方式，也就是：上下文。
斐波那契数列出现在印度数学中，与梵文韵律有关。在梵语诗歌传统中，人们对列举所有持续时间为 2 单位的长 (L) 音节与 1 单位持续时间的短 (S) 音节并列的模式很感兴趣。用给定的总持续时间计算连续 L 和 S 的不同模式会产生斐波那契数：持续时间m单位的模式数量是F(m + 1)。
本周我们结束了最为复杂的dql语法，完成最后一个进阶9—联合查询，然后进入剩下的dml和ddl语法介绍。一起来看看吧~
程序员不要吐槽本文的标题，我知道 AutoExist 不是陷阱也不是 BUG，这只是为了那些没有必要花精力理解这个不需要理解的概念的业务伙伴搜索标题时用的。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 传统的Excel单表虽然可以有100万行数据的承载量，但是在实际分析时，20万行的数据就已经让传统的Excel非常吃力了。 但是，如果使用Excel中的Power Query和Power Pivot商务智能组件，即使是上百万行数据，也可以在短时间内快速完成处理和分析。 Power Query在Excel和Power BI Desktop中都是内置组件，并且管理界面和知识体系保持了高度一致。 其实，Power BI中的Power Query和Power P
通常情况下使用在“计算列”之中，如果度量值中添加了存储的虚拟表，涉及到跳出上下文时，也可以使用这两个函数。
度量值工作的两大核心步骤是筛选和计算，筛选函数是制定计算的范围，聚合函数的用途是计算。如果你能够领悟第一阶段学习的筛选和聚合共10个函数以及上下文的概念，你就掌握了度量值和DAX的精髓。左手漏斗筛选器，右手智能计算器，随心所欲的设计你的筛选和计算，Master of Power BI指日可待。这一节我们就来学习最强大的筛选函数Filter。
列表书写顺序决定了最终合成列表中列的顺序,每列数值的类型必须相同；以"by"的列为标准，补齐列表，空值为"NA"
本文会对java集合框架中的对应实现HashMap的实现原理进行讲解，然后会对JDK7的HashMap源码进行分析（JDK8会有所不同，需要了解的可自行阅读JDK8的HashMap源码）。
Power BI 模型的真正强大之处在于通过使用 DAX 语言进行计算。虽然许多 Power BI 用户专注于模型并试着完全避开使用 DAX，但是除了最简单的基础聚合运算以外，其他所有的计算都需要通过 DAX 来实现。而且，你迟早会在 Power BI 中遇到更复杂的计算需求。根据我们的经验，典型的情况会是：你精心制作的一个 Power BI 报告初稿，会引出有关这些数据的越来越多、越来越复杂的问题。
1 定义优化策略2 优化DAX表达式中的瓶颈2.1 优化筛选条件2.1.1 优化前2.1.2 优化后2.1.3 小结
做数据处理的时候，会经常遇到在当前行读取上一行数据的问题，在Excel里，可以直接通过单元格的相对引用来实现。
哈希表（hash table）也叫散列表，是一种非常重要的数据结构，应用场景及其丰富，许多缓存技术（比如memcached）的核心其实就是在内存中维护一张大的哈希表，而HashMap的实现原理也常常出现在各类的面试题中，重要性可见一斑。本文会对java集合框架中的对应实现HashMap的实现原理进行讲解，然后会对JDK7的HashMap源码进行分析。
HR 使用Excel已经可以统计很多内容了，但 BI 的特点，大家知道是 动态 的。本文讲解如何在 PowerBI 中实现 HR 在离职人数的计算。
数组：采用一段连续的存储单元来存储数据。对于指定下标的查找，时间复杂度为O(1)；通过给定值进行查找，需要遍历数组，逐一比对给定关键字和数组元素，时间复杂度为O(n)，当然，对于有序数组，则可采用二分查找，插值查找，斐波那契查找等方式，可将查找复杂度提高为O(logn)；对于一般的插入删除操作，涉及到数组元素的移动，其平均复杂度也为O(n)
本章介绍的是如何在PowerBI模型中实现各类安全性保障。除了我们所熟知的行级别安全性RLS，本文更是介绍了对象级别安全性、表级别安全性、列级别安全性、值级别安全性等。有待大家根据自己的实际业务场景，实现更加符合要求的安全性要求。
新年第一篇技术类的文章，应该算是算法方面的文章的。看标题：快速幂和矩阵快速幂，好像挺高大上。其实并不是很难，快速幂就是快速求一个数的幂（一个数的 n 次方）。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 本文将介绍DAX中的基础表函数。 表函数是DAX中的一种常规函数，它返回的结果不是一个标量值，而是一个表。当需要编写DAX查询和迭代表的高级计算时，表函数非常有用。本文会介绍相关的计算示例。 本文的目标是介绍表函数的概念，而并非提供所有DAX表函数的详细说明。 《DAX权威指南》一书的第12章和第13章中介绍了更多的表函数。本文将解释DAX中最常见和重要的表函数的作用，以及如何在常见的场景中，包括标量表达式中使用它们。 01 表函数介绍 到目前为止，你
HashMap在JDK1.8之前的实现方式 数组+链表,但是在JDK1.8后对HashMap进行了底层优化,改为了由 数组+链表+红黑树实现,主要的目的是提高查找效率。
DISTINCT函数，隶属于“筛选”类函数。微软将其划分为两种模式，列与表模式。但是白茶觉得微软哪怕是不区分出来，相信大家也是了解的。
导读：本文主要介绍SQL环境下的关联子查询，如何理解关联子查询，以及如何使用关联子查询解决组内筛选的问题。
MySQL数据库，是当前应用非常广泛的一款关系型数据库 MySQL官网 数据库排名
摘要：Office是Windows操作系统下最常用的办公软件之一，它包含了Word、Excel、PowerPoint等多个应用程序，可以满足人们在日常工作、学习中的各种需求。其中，Excel作为一款专业的数据处理软件，可以帮助用户快速、准确地完成数据分析的工作。本文将从数据格式、公式计算、数据透视表、图表分析四个方面介绍如何利用Excel进行高效数据分析。
加权基因表达网络分析（Weighted gene co-expression network analysis, WGCNA），又叫权重基因共表达网络分析，其根本思想是根据基因表达模式的不同，挖掘出相似表达模式的基因，定义为模块（module）的一种算法。具有相似表达模式的基因很可能是紧密共调控的，功能紧密相关的或同一条信号通路或过程的成员，有其特定的生理意义。芯片原始数据由R语言预处理后，得到基因表达数据，然后由maSigPro包处理得到整个肝再生过程和肝癌发生发展过程中的差异表达用来构建加权基因共表达网络。然后根据基因表达的相似性（共表达的基因）把网络分成几个模块，把每个模块和外部特征（比如时间点，病理进程等）进行关联，同时和maSigPro结果进行对比，鉴定模块中的关键基因（driver gene或hub gene），进行可视化。
“页导航”是PowerBI在2020年5月的更新中一个非常关键的功能。我也写过一篇文章，如何在书签和页导航中进行选择：
VALUES函数，隶属于“筛选”类函数。当参数为列时，返回结果会去除重复值，保留空项；当参数为表时，结果不会进行去重复操作。
今天的任务是学习R包。以dplyr包的安装加载和使用为例进行学习，因为R包之间的使用是相通的，掌握了一个，后面的可以通过具体代码的学习进行使用。dplyr这个包我以前没有接触过，从这个入手，又能学习到新东西真不错。
羿阁 编译整理 量子位 | 公众号 QbitAI Batch大小不一定是2的n次幂？ 是否选择2的n次幂在运行速度上竟然也相差无几？ 有没有感觉常识被颠覆？ 这是威斯康星大学麦迪逊分校助理教授Sebastian Raschka（以下简称R教授）的最新结论。 在神经网络训练中，2的n次幂作为Batch大小已经成为一个标准惯例，即64、128、256、512、1024等。 一直有种说法，是这样有助于提高训练效率。 但R教授做了一番研究之后，发现并非如此。 在介绍他的试验方法之前，首先来回顾一下这个惯例究竟是怎
还有一种像Linux一样直接修改R中的相当于Linux中的.bashrc/环境文件一样的R的环境文件.Rprofile即可
HashMap 是一个散列表，它存储的内容是键值对(key-value)映射。 HashMap 继承于AbstractMap，实现了Map、Cloneable、java.io.Serializable接口。 HashMap 的实现不是同步的，这意味着它不是线程安全的。它的key、value都可以为null。此外，HashMap中的映射不是有序的。
本文涉及pandas最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
集算表 （Table Sheet）是一个具备高性能渲染、数据绑定功能、公式计算能力的数据表格，通过全新构建的关系型数据管理器结合结构化公式，在高性能表格的基础上提供排序、筛选、样式、行列冻结、自动更新、单元格更新等功能。
SUMMARIZE执行两个操作：按列分组和添加值列。使用SUMMARIZE对表进行分组是一个安全的操作，而使用SUMMARIZE添加新的列可能会导致难以调试的意外结果。
作者：housecheng 腾讯WXG工程师 |导语 解决金融风控数据监控“开发门槛高”“重复工作多”的痛点，实现PSI计算性能十倍速提升。 背景 在金融业务上，质量和稳定是生命线，我们需要对所有已经上线的风控要素，如策略、模型、标签、特征等构建监控。在过去，我们部署监控的方式为： 风控要素负责同学在要素上线前，通过spark\sql完成对监控指标的运算并例行化； 将监控指标运算结果出库mysql\tbase，用于指标的展示和告警； 告警系统轮询指标是否异常，如异常则通过企业微信等推送告警消息。 这种
如果这条sql是写操作(insert、update、delete)，那么大致的过程如下，其中引擎层是属于 InnoDB 存储引擎的，因为InnoDB 是默认的存储引擎，也是主流的，所以这里只说明 InnoDB 的引擎层过程。由于写操作较查询操作更为复杂，所以先看一下写操作的执行图。方便后面解析。
随着闲鱼业务的发展，用户规模达到数亿级，用户维度的数据指标，达到上百个之多。如何从亿级别的数据中，快速筛选出符合期望的用户人群，进行精细化人群运营，是技术需要解决的问题。业界的很多方案常常需要分钟级甚至小时级才能生成查询结果。本文提供了一种解决大数据场景下的高效数据筛选、统计和分析方法，从亿级别数据中，任意组合查询条件，筛选需要的数据，做到毫秒级返回。
自开始吆喝知识变现并推出视频课程，已经过了一个季度的时间，总想做一次宣传，但又不喜欢生硬的推广。这几天翻看着云课堂的交易记录，索性我把自己的商业机密公开，来个PowerBI学以致用，让大家在学习之余也看场乐呵的植入广告。
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