开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

如何按分钟获取数据最大值？

Requests to the ChatCompletions_Create Operation under Azure OpenAI API version 2024-02-15-preview have exceeded token rate limit of your current OpenAI S0 pricing tier. Please retry after 1 second. Please go here: https://aka.ms/oai/quotaincrease if you would like to further increase the default rate limit.

相关搜索:按最大值过滤数据在pandas数据框中按堆栈获取最大值 mysql 按分钟统计数据如何获取数据？按页面还是按组件？在多天内按分钟过滤数据帧如何在sql中按行和列获取最大值 Pandas按两列分组并获取最大值 MySQL如何获取分钟级数据，数据频率为15秒按groupby的最大值限制数据集按日期获取数据如何将数据帧按分钟索引分组到每小时如何按列从pdo获取数据？如何按10分钟间隔递增时间如何在大查询中按分钟统计事件如何按分钟循环两个DateTime？JavaScript R:如何按小时和分钟过滤时间戳？如何使用Mysql查询获取3分钟间隔数据如何从UIDatePicker获取小时和分钟 scala:如何获取数据框中列的最大值如何从JSON获取最大值？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

Cacti最大监控数测试

Cacti有两种轮询方式，cmd和spine，官方介绍spine轮询要比cmd快很多。

01

通过案例带你轻松玩转JMeter连载（49）

4.3 监控器 1 聚合报告聚合报告在分析测试结果时通常是很有用的，且由于该报告仅统计测试结果，执行测试时将占用更少的内存与CPU资源。在测试资源允许的情况下，可保留这个监听器执行测试，但根据JMeter的官方建议，还是推荐使用CLI模式保存测试结果后再使用聚合报告进行查看分析以降低对性能的影响。通过右键在弹出菜单中选择“添加->监控器->聚合报告”，如图29所示。

01

Coreseek:部门查询和增量索引代替实时索引

索引系统需要通过主查询来获取所有的文档信息，一个简单的实现是整个表的数据到内存，但是这可能会导致整个表被锁定，并且使其它操作被阻止（例如：在MyISAM格款式上INSERT操作）。同时，会浪费大量的内存来存储查询结果。喜欢它的问题。为了避免出现这样的情况。CoreSeek/Sphinx支持一种被称为区段查询的技术. 首先，CoreSeek/Sphinx从数据库中取出文档ID的最小值和最大值。将由最大值和最小值定义自然数区间分成若干份，一次获取数据。建立索引。现举比例如以下：

03

redis入门知识第8篇-sorted_set数据类型的基本操作

有序集合可以保存可排序的数据，在set存储结构的基础之上添加可排序字段。有序集合数据结构如下图所示：

02

【实战】使用 Kettle 工具将 mysql 数据增量导入到 MongoDB 中

1）根据 source 和 db 字段来获取 MongoDB 集合内 business_time 最大值。

03

[692]python操作Elasticsearch

ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。下面介绍了利用Python API接口进行数据查询，方便其他系统的调用。

01

将图像转换为8位通道_imagej像素和毫米转换

遥感图像一般像素深度比较高，基本的就是unit16了，但是如果想在OpenCV中正确使用，而且不丢失数据RGB三通道信息，就需要转为unit8才能进行其他分析。

01

Redis 缓存使用技巧和设计方案

缓存能够有效地加速应用的读写速度，同时也可以降低后端负载，对日常应用的开发至关重要。下面会介绍缓存使用技巧和设计方案，包含如下内容：缓存的收益和成本分析、缓存更新策略的选择和使用场景、缓存粒度控制方法、穿透问题优化、无底洞问题优化、雪崩问题优化、热点key重建优化。

01

Redis高可用高性能缓存的应用系列05 - 缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩区别和解决方案

有很多解决高并发的应用场景中都会使用memcache\redis缓存来解决响应慢的问题，但是缓存也不是万能的，在使用方面有很多的考虑的问题，把缓存比喻成防弹衣，但是如果你没有穿好这件防弹衣会适得其反，下面我根据自己的理解就展开来谈谈。

04

pandas基础：idxmax方法，如何在数据框架中基于条件获取第一行

idxmax()方法可以使一些操作变得非常简单。例如，基于条件获取数据框架中的第一行。本文介绍如何使用idxmax方法。

02

【Redis】五种数据类型及其使用场景

存储的数据：单个数据，最简单的数据存储类型，也是最常用的数据存储类型存储数据的格式：一个存储空间保存一个数据存储内容：通常使用字符串，如果字符串以整数的形式展示，可以作为数字操作使用(但是仍是字符串)

02

Mysql ---- SQL语句学习笔记一

4.3.2 count(distinct id) 和 count(distinct 1)

02

Axure函数大全

在axure交互设计时，函数可以用在条件公式和需要赋值的地方，其基本语法是用双方括号包含，变量值和函数用英文句号连接。

01

软件设计思想：池化技术

一种简单的架构：前端一台 Web 服务器运行业务代码，后端一台数据库服务器存储业务数据。

01

优先级阻塞队列

比如你需要实现一个云计算任务调度系统，希望可以保证 VIP 客户的任务被优先处理，你可以利用哪些数据结构或者标准的集合类型呢？更进一步讲，类似场景大多是基于什么数据结构呢？

00

优先级阻塞队列是个啥?

比如你需要实现一个云计算任务调度系统，希望可以保证 VIP 客户的任务被优先处理，你可以利用哪些数据结构或者标准的集合类型呢？更进一步讲，类似场景大多是基于什么数据结构呢？

00

redis入门知识第4篇-redis中的string数据类型与数据存取操作

如果 key 已经存在并且是一个字符串， APPEND 命令将指定的 value 追加到该 key 原来值（value）的末尾。

01

【地铁上的Redis与C#】数据类型（十三）--综合案例

到这我们的Redis的数据类型就全部讲完了，那么我们这篇文章就来看两个综合案例吧。

02

2018年北上广深空气质量分析：原来北京的「优」有这么多

导读：上个周末，北方地区又经历了一次严重的雾霾天气，不禁想起那段在天津厚德载雾，自强不吸的日子。

03

数据分析处理库Pandas——概述

titanic_train.csv文件：https://files.cnblogs.com/files/gloria-zhang/titanic_train.rar

04

保姆级 Prometheus PromQL 讲解与实战操作

PromQL（Prometheus Query Language）为 Prometheus tsdb 的查询语言。是结合 grafana 进行数据展示和告警规则的配置的关键部分。

03

大厂互联网电商基于本地缓存的fallback降级机制

上述四种情况，都会去调用fallback降级机制 fallback,你之前都是必须去调用外部的依赖接口，或者从MySQL中去查询数据的，但是为了避免说可能外部依赖会有故障

03

【小家java】BlockingQueue阻塞队列详解以及5大实现（ArrayBlockingQueue、DelayQueue、LinkedBlockingQueue...）

在新增的Concurrent包中，BlockingQueue很好的解决了多线程中，如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类，为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利。本文详细介绍了BlockingQueue家庭中的所有成员，包括他们各自的功能以及常见使用场景。

02

Redis的淘汰策略详解

所谓的淘汰策略就是：我们redis中的数据都没有过期，但是内存有大小，所以我们得淘汰一些没有过期的数据！！

04

Python数据可视化：2018年空气质量分析

92.5是年均AQI值，从上面科普知识里可以知道，2017年天津整体空气质量只能是「良」中的下下等水平，与轻度污染近在咫尺。

01

快来围观2018年北上广深一线城市的空气质量

92.5是年均AQI值，从上面科普知识里可以知道，2017年天津整体空气质量只能是「良」中的下下等水平，与轻度污染近在咫尺。

05

Python数据可视化：2018年北上广深空气质量分析（附完整代码）

92.5是年均AQI值，从上面科普知识里可以知道，2017年天津整体空气质量只能是「良」中的下下等水平，与轻度污染近在咫尺。

01

数据可视化 | 2018年北上广深空气质量分析

92.5是年均AQI值，从上面科普知识里可以知道，2017年天津整体空气质量只能是「良」中的下下等水平，与轻度污染近在咫尺。

03

Python数据可视化：2018年北上广深空气质量分析

92.5是年均AQI值，从上面科普知识里可以知道，2017年天津整体空气质量只能是「良」中的下下等水平，与轻度污染近在咫尺。

03

Android用MediaExtractor和MediaMuxer合成音视频

最近在做类似小咖秀的视频录制功能，也就是俗称的对嘴型表演，录制视频我用的是三方SDK，但是视频合成就需要自己搞了，在网上搜了挺多资料，国内国外网站看了不少，踩了很多坑，总算整出来了，在此分享给大家，希望对以后要做类似功能的兄弟们有所帮助！

03

python提升篇（十四）--- 数据之最值平均值

矢量（vector）是一种既有大小又有方向的量，又称为向量。一般来说，在物理学中称作矢量，例如速度、加速度、力等等就是这样的量。舍弃实际含义，就抽象为数学中的概念──向量。 [1] 在计算机中，矢量图可以无限放大永不变形。

01

13_开发品牌名称获取接口的基于本地缓存的fallback降级机制

fallback,你之前都是必须去调用外部的依赖接口，或者从MySQL中去查询数据的，但是为了避免说可能外部依赖会有故障

04

python 操作es

Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene™ 基础之上。 Lucene 可能是目前存在的，不论开源还是私有的，拥有最先进，高性能和全功能搜索引擎功能的库。但是 Lucene 仅仅只是一个库。为了利用它，你需要编写 Java 程序，并在你的 java 程序里面直接集成 Lucene 包。更坏的情况是，你需要对信息检索有一定程度的理解才能明白 Lucene 是怎么工作的。Lucene 是很复杂的。在上一篇博客中介绍了ElasticSearch的简单使用，接下来记录一下ElasticSearch的查询： #创建index索引 #创建索引，索引的名字是my-index,如果已经存在了，就返回个400， #这个索引可以现在创建，也可以在后面插入数据的时候再临时创建

05

Redis中你可能不知道的两个类

今天在项目中看到了这两个类，至于这两个类是做什么的，相信大家做开发的应该不难猜到，其实就是通过这两个类来操作Redis，不知道大家有没有用过这两个类，其实老实说我之前真的没用过，倒是在用的过程中确实出现了很多问题，今天就跟大家聊聊这两个类。

01

matlab归一化方法,数据归一化的基本方法

简单公式表达：y = (x-min Value)/(max Value-min Value)

03

MySQL · 性能优化· CloudDBA SQL优化建议之统计信息获取

SQL索引建议是帮助数据库优化器创造最佳执行路径，需要遵循数据库优化器的一系列规则来实现。CloudDBA需要首先计算表统计信息，是因为：

03

基于Redis分布式BitMap的应用

在实际开发中常常遇到如下需求：判断当前元素是否存在于已知的集合中，将已知集合中的元素维护一个HashSet，使用时只需耗时O(1)的时间复杂度便可判断出结果，Java内部或者Redis均提供相应的数据结构。使用此种方式除了占用内存空间外，几乎没有其它缺点。

05

Redis基础教程（五）：string字符串

Redis 的字符串（String）类型是最基本的数据类型，它可以存储任何二进制安全的数据，从简单的文本到图像或音频文件的二进制表示。字符串类型不仅用于存储单个值，还支持一些高级操作，如增量计数、批量操作等。本文将深入探讨 Redis 字符串的使用方法，包括其基本操作、高级功能以及在实际场景中的应用案例。

02

1.1用图表分析单变量数据

数据：http://www.presidency.ucsb.edu/data/sourequests.php美国总统历年在国情咨文中对国会提起的诉求数量

02

JCU中SynchronousQueue、LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue简析

SynchronousQueue是无界的，是一种无缓冲的等待队列，但是由于该Queue本身的特性，在某次添加元素后必须等待其他线程取走后才能继续添加；可以认为SynchronousQueue是一个缓存值为1的阻塞队列，但是isEmpty()方法永远返回是true，remainingCapacity() 方法永远返回是0，remove()和removeAll() 方法永远返回是false，iterator()方法永远返回空，peek()方法永远返回null。

03

腾讯云 CMQ 消息队列测试

00

学会Mysql第二天

完整的SQL查询指令： select select选项字段列表 from 数据源 where条件 group by 分组 having 条件 order by 排序 limit 限制

04

腾讯云容器服务监控体系详解

本文介绍了腾讯云容器服务中的监控能力，包括指标、视图、统计方式和计算方式等方面的介绍。

00

微信公众平台数据接口正式对所有认证公众号开放

经过10多天的微信公众平台数据接口内测，现在正式对所有认证公众号开放了。微信公众平台数据接口正式向所有已微信认证（通过资质认证即可）的服务号和订阅号开放。通过数据接口，公众号开发者可以便利地获取更

03

五分钟学会一个有意思的排序：计数排序

由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构，为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画，推出一个新系列 -----《图解数据结构》，主要使用动画来描述常见的数据结构和算法。本系列包括十大排序、堆、队列、树、并查集、图等等大概几十篇。

06

pandas 入门 1 ：数据集的创建和绘制

创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验

01

Redis缓存的主要异常及解决方案

Redis 是当前最流行的 NoSQL数据库。Redis主要用来做缓存使用，在提高数据查询效率、保护数据库等方面起到了关键性的作用，很大程度上提高系统的性能。当然在使用过程中，也会出现一些异常情景，导致Redis失去缓存作用。

01

Redis 缓存的常见异常及解决方案，干货建议收藏！

来源 | OSCHINA 社区作者 | 京东云开发者-京东物流陈昌浩原文链接：https://my.oschina.net/u/4090830/blog/6863647 1 导读 Redis 是当前最流行的 NoSQL 数据库。Redis 主要用来做缓存使用，在提高数据查询效率、保护数据库等方面起到了关键性的作用，很大程度上提高系统的性能。当然在使用过程中，也会出现一些异常情景，导致 Redis 失去缓存作用。 2 异常类型异常主要有缓存雪崩缓存穿透缓存击穿。 2.1 缓存雪崩 2.1.1 现

02

Python数据预处理——数据标准化（归一化）及数据特征转换

首先，数据标准化处理主要包括数据同趋化处理（中心化处理）和无量纲化处理。同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。无量纲化处理主要为了消除不同指标量纲的影响，解决数据的可比性，防止原始特征中量纲差异影响距离运算（比如欧氏距离的运算）。它是缩放单个样本以具有单位范数的过程，这与标准化有着明显的不同。简单来说，标准化是针对特征矩阵的列数据进行无量纲化处理，而归一化是针对数据集的行记录进行处理，使得一行样本所有的特征数据具有统一的标准，是一种单位化的过程。即标准化会改变数据的分布情况，归一化不会，标准化的主要作用是提高迭代速度，降低不同维度之间影响权重不一致的问题。

01

极值分析：分块极大值BLOCK-MAXIMA、阈值超额法、广义帕累托分布GPD拟合降雨数据时间序列|附代码数据

你们可能知道，实际极值分析有两种常用方法：分块极大值Block-maxima、阈值超额法threshold excess

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭