原始数据 ? 最终结果 ?...代码： let 源 = {1,2,{2,3},{{5,6}},{{{7,9}}}}, fx=(x)=>List.Combine(List.Transform(x,...同时这里使用了一个小技巧，is type的写法，实际上这个写法是和Value.Is(值,type 类型)写法相同。递归结束条件为列表中的值不等于list格式。...如果觉得有帮助，那麻烦您进行转发，让更多的人能够提高自身的工作效率。
" "ENSEASG00005021268" [6] "ENSEASG00005021261" 学习过我们《转录组测序分析专题》课程的人，肯定一眼就看出来了这个ID来自数据库：Ensembl数据库。...那么，我们就需要去这个数据库下载这个物种对应的gtf文件进行ID与Symbol关系提取，而这个小技巧也是我们《转录组测序分析专题》中重点讲过的知识点： 参考基因组注释文件介绍： 每一列的含义： 第九列的具体含义...与entrez id id2name id", "gene_name", "gene_biotype")] head(id2name) # 并不是所有的gene_id...head(id2name) # 并不是所有的gene_id都有对应的gene_name #id2name id2name) loc id2name$gene_name...id2name$gene_id) ct_symbol <- ct[comid, ] ct_symbol[1:4,1:5] names id2name
最近很多同学询问不同的数据库的文献如何导出……老师表示很是不解，这是个很简单的小问题，上课时候也讲过，演示过，可是却是提问频率最高的问题之一。于是，今天就来大家讲讲不同的数据库如何导出数据。...我能感觉到研究生对中文数据库的了解程度很高，从大家对导出参考文献的惯性思维就能看出一二，因为每个咨询这个问题的同学都会附带问上一句：为什么这个数据库没有像CNKI那样的直接导出参考文献的按钮？...有啊，他们都有导出的按钮呢。 只是你们没认真看结果页面呢。 另一个原因是，数据库也是有自己的个性的，不是每个数据库都和CNKI是双胞胎啊。...万方 各种格式的供大家选择： 维普（结果页面——选中检索结果——导出题录） 导出选项： 多种格式可选： 中国生物医学文献数据库 这个数据库导出参考文献使用TXT文档的格式，自动下载后查看文件即可。...但是大家要注意，这里写的参考文献格式有时候并不是很标准，有些信息是缺失的或者是不标准的，注意与原数据库的信息核实。
摘要随着信息量的爆炸式增长，传统的关键词检索技术已经无法满足用户对信息检索效率和准确性的需求。本文探讨了如何利用大模型实现语义检索，并结合向量数据库优化检索效率。...通过引入大模型的语义理解能力，检索系统能够更好地理解用户意图，而向量数据库则能够高效地存储和检索高维向量数据。本文还提供了一个可运行的示例 Demo 代码模块，展示了如何在实际应用中实现语义检索。...本文将介绍如何利用大模型实现语义检索，并结合向量数据库优化检索效率。语义检索的实现大模型的语义理解能力大模型（如BERT、GPT等）通过预训练和微调，能够理解文本的语义。...总结本文介绍了如何利用大模型实现语义检索，并结合向量数据库优化检索效率。通过引入大模型的语义理解能力，检索系统能够更好地理解用户意图，而向量数据库则能够高效地存储和检索高维向量数据。...本文还提供了一个可运行的示例代码模块，展示了如何在实际应用中实现语义检索。随着大模型和向量数据库技术的不断发展，信息检索的效率和准确性将进一步提升。
1.先查询出库中的所有表，“db”是数据库名称 SELECT CONCAT('truncate table ',TABLE_NAME,';') AS a FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES...WHERE TABLE_SCHEMA = 'db' ; 2.得到所有表后，复制，粘贴，运行，见下图 ?
要在代码中实现高效的数据存储和检索，可以采用以下几种方法： 使用合适的数据结构：选择合适的数据结构对于数据存储和检索的效率至关重要。...索引是一个额外的数据结构，存储了数据的某些属性和对应的指针，这样就可以通过索引快速定位到需要的数据。 数据分区：将数据分成多个区域，每个区域内的数据有一定的相似性，可以根据需求进行查询和检索。...例如，可以按照城市将用户数据分区，这样在查询某个城市的用户时，只需要检索该城市的数据，而不需要遍历全部数据。...使用缓存：缓存是一种将数据存储在快速访问的位置，以便稍后访问时可以更快地获取到数据的技术。将一些经常访问的数据放在缓存中，可以大大提高数据的检索效率。...总之，要实现高效的数据存储和检索，需要选择合适的数据结构、使用索引和分区等技术，优化算法，并结合缓存和数据库优化等方法。
1、以数据库text为例： USE text go SELECT A.NAME,MaxRows = MAX(B.rows) FROM sys.tables A INNER JOIN sys.partitions...B ON A.object_id = B.object_id GROUP BY A.name ORDER BY MAX(B.rows) DESC - -按数据行数的降序进行排序显示 2、显示所有空表...text go SELECT A.NAME,MaxRows = MAX(B.rows) FROM sys.tables A INNER JOIN sys.partitions B ON A.object_id...= B.object_id GROUP BY A.name HAVING MAX(B.rows) = 0 3、显示所有非空表 USE text go SELECT A.NAME,MaxRows =...MAX(B.rows) FROM sys.tables A INNER JOIN sys.partitions B ON A.object_id = B.object_id GROUP BY A.name
删除上面数据框中的第二行和第四行！ 在数据分析中，有时候需要将缺失数据进行删除。...删除数据很有讲究，比如多性状模型分析时，个体ID1的y1性状缺失，y2性状不缺失，评估y1时，不仅可以通过亲缘关系矩阵和固定因子进行评估，还可以根据y1和y2的遗传相关进行评估，这时候，y1的缺失就不需要删除...一般都是使用tidyverse进行清洗数据，但是drop_na函数没有这个功能，这里总结一下，如果有这种需求，如何处理。...把y1或者y2缺失的都删掉 > # 去掉y1或者y2缺失的行:1,2,3,4, > dat %>% drop_na(y1,y2) ID y1 y2 1 5 -0.56047565...if_all(-ID, .fns = is.na)) 特别是第二种方法，你有20个性状没问题，即使你有200个性状也是没问题的！ 5. 所有测试代码汇总 欢迎关注我的公众号：育种数据分析之放飞自我。
1.向量检索技术工程上实践 博文 推荐系统[九]项目技术细节讲解z3：向量检索技术与ANN搜索算法[KD树、Annoy、LSH局部哈希、PQ乘积量化、IVFPQ倒排乘积量化、HNSW层级图搜索等]，超级详细技术原理讲解...不同的ANN算法，在索引构建和查询的时间复杂度各不相同，但基本上符合 “召回率越高，qps越低”。单机内存资源上限也制约着整体向量的规模，目前常规的服务器大部分都是 128G/256G左右的内存。...举个例子，1亿个256维度的向量，整体的存储大小为 1^9 * 256 * 4B = 100G，算上服务系统资源消耗，索引切换等，一个大内存的机器顶多也就加载1个向量索引。...同时，由于搜索广告推荐场景，大部分都是数据/实验驱动增长，每个模型的切换全量都需要进行AB流量验证，因此会有多个版本的小流量实验。...此外有些对数据延时要求比较高的，还会额外关注索引是否能够增量或者实时更新。 在篇中将主要关注大公司和开源界，在更大规模(10亿+)的场景下如何做到低成本，高性能且能够横向扩容伸缩。
在空间中的结构表现、它的数据检索过程是如何进行的。...第一步：获取目标图片的嵌入向量。 第二步：在向量数据库中找到距离最近的向量，收集向量的 ID。 第三步：根据检索到的结果，返回对应向量 ID 所代表的图片。...在实际检索过程中，如果我们不进行任何优化，采用默认的索引类型，比如 FLAT ，那么在查找的过程中，会暴力地对所有数据进行遍历查询。...为了能够让向量检索程序高效的执行，我们需要思考如何针对它进行优化。这个检索过程中，除了准备工作中的数据预处理会花费比较多的时间之外，最费时的莫过于第二步操作。...关于 Faiss 的入门，可以参考《向量数据库入坑指南：聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》[5]这篇文章，本文就不过多展开了。
在 MySQL 中，可以使用正则表达式结合内置函数来提取字符串中的所有数字。...现在需要将该字符串中的所有数字提取出来，并以逗号分隔返回结果。...： 使用 LOCATE() 函数获取字符串中每个数字出现的位置； 使用 CONCAT() 函数连接数字，生成新字符串； 使用 GROUP_CONCAT() 函数将所有数字连接起来，并以逗号分隔。...方法二：使用 REGEXP 和 REPLACE 函数 除此之外，还可以利用 MySQL 的内置函数将字符串中的非数字字符逐个替换为空字符串，从而提取所有的数字。...总结 在 MySQL 中，可以利用内置函数及正则表达式，快速提取字符串中的所有数字并返回。两种方法各有优缺点，在应用场景下选择更适合的方法进行处理即可。
而我们要讲的仓储就类似于仓库管理员，只不过它负责的不再是货物的管理，而是聚合的管理，仓储介于领域模型和数据模型之间，主要用于聚合的持久化和检索。...仓储与数据访问层的区别 仓储限定了只能通过聚合根来持久化和检索领域对象，以确保所有改动和不变性由聚合处理。...仓储通过隐藏聚合持久化和检索的底层技术实现领域层的的持久化无关性（即领域层不需要知道如何持久化领域对象）。 仓储在数据模型和领域模型定义了一个边界。 2.3....当公司接到一笔订单做发货处理时，销售员将发货通知单告知仓库管理员，仓库管理员再分配ORM机器人进行捡货。很显然，ORM机器人必须能够识别发货通知单，将发货通知单中的商品对应到仓库中存储的货物。...UOW模式的作用是在业务用例的操作中跟踪聚合的所有更改。一旦发生了更改，UOW就使用事务来协调持久化存储。为了确保数据的完整性，如果提交数据失败，则会回滚所有更改，以确保数据保持有效状态。
这里有什么要注意的 - 以及如何保护自己和员工 正如其支持者近十年来一直在说的那样，大数据可以带来巨大的收益：广告专注于你实际想买的东西，智能型汽车可以帮助您避免碰撞，或者如果碰巧进入救援车，请联系救护车无论如何...该文件宣称：“美国的消费者隐私数据框架实际上是强大的...（但它）缺少两个要素：适用于商业世界的基本隐私原则的明确声明，以及所有利益相关者持续承诺解决消费者数据隐私问题，因为技术和商业模式的进步。...虽然有来自前总统奥巴马的保证，那个政府是“不听你的电话或是看你的电子邮件”，这显然是说政府是否存储这个问题。 5.你的数据被代理 许多公司收集和销售用于个人资料的消费者数据，没有太多的控制或限制。...由于自动化决策，有一些着名的公司开始向孕妇推销产品，之后才告诉家里的其他人。像性取向或像癌症这样的疾病也是如此。 “自2014年以来，数据经纪人一直在为销售他们可以从互联网上找到的所有数据进行销售。...传统上，发现歧视的最大问题之一是缺乏数据，“他说。 倡导者普遍认为，国会需要通过CPBR版本，呼吁消费者权利包括： 个人控制个人数据公司收集他们以及如何使用它们。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 7-3 A-B 本题要求你计算A−B。...不过麻烦的是，A和B都是字符串 —— 即从字符串A中把字符串B所包含的字符全删掉，剩下的字符组成的就是字符串A−B。 输入格式： 输入在2行中先后给出字符串A和B。...两字符串的长度都不超过10 4 ，并且保证每个字符串都是由可见的ASCII码和空白字符组成，最后以换行符结束。 输出格式： 在一行中打印出A−B的结果字符串。
ES 的 Mapping 该如何设计，才能保证检索的高效？...方案2：采用字词混合索引的方式，避免“明明存在，但是检索不到的”场景。 探究 | 明明存在，怎么搜索不出来呢？ 5、检索类型如何选型呢？...而：id为1的文档的分词结果：锤子, 锤, 子, 加湿器, 湿, 器官。所以，如下的检索是匹配不到结果的。...而关系型数据库设计的思维很容易带到 ES 的设计中。 6.2 多表关联如何实现 方案一：多表关联视图，视图同步 ES MySQL 宽表导入 ES，使用 ES 查询+检索。...所以可以考虑二者结合，使用 ES 多索引建立相同的别名，针对别名检索到对应 ID 后再回 MySQL 通过关联 ID join 出需要的数据。
提起C/C++中本身的数据类型（native data types），我们会想到char、int、long等。这些数据类型对应的位宽是以8为边界的。...相比于软件开发，FPGA设计中数据的位宽（也可称之为字长）是一个非常重要的因素。...例如：一个输入数据均为18bit的乘法运算需要消耗1个DSP48，若输入数据位宽增至32bit，则需要消耗4个DSP48。可是C本身是无法声明一个18bit的数据。...为此，Vivado HLS对数据类型做了扩展，设置了任意精度数据类型，以满足硬件设计的需求。更为重要的是，这种任意进度的数据类型继承了原有C数据类型所支持的操作，使得FPGA开发更为高效。...Synthesis Tutorial Ch5: Arbitrary Precision Types Lab 1,Lab 2 ?
请删除t1中ID值等于t2中ID值的所有行和t2中的ID值等于t3中ID值的所有行。...t1.id = t2.id and t2.id = t3.id; --删除指定表中的所有数据，但参与了索引和视图的表不可用它来删，应用delete truncate table 表名 数据查询 选择指定的列...= '已发货'; 消除结果中重复的行 --比如学生表里的专业名与总学分可能有很多相同的 select distinct 图书类别,出版社 from book; 聚合函数 count(*|distinct...select sum(收入) from kc; avg(*|distinct|表达式) --计算某个列所有值的平均值 select avg(收入) from kc; 比较运算符的几个注意 不等于...limit 5 --返回前5条记录 limit 3,5 --返回从第4条开始（包括第4条）的5条记录 完结 以上就是MySQL基础学习总结的全部内容，欢迎伙伴们一起来讨论。
一、前言 前几天在Python黄金交流群【叫我東航（Demon.）】问了一个Excel处理的问题，提问截图如下： 数据截图如下： 二、实现过程 这里【猫药师Kelly】给了一个思路，入下图所示。...需要安装相应的库才行。...大家在学习过程中如果有遇到问题，欢迎随时联系我解决（我的微信：pdcfighting），应粉丝要求，我创建了一些高质量的Python付费学习交流群，欢迎大家加入我的Python学习交流群！...------------------- End ------------------- 往期精彩文章推荐： 大佬们，有个站的xpath获取不到数据是咋回事呢？...将这个相关系数的矩阵变成一一对应关系，怎么破？ 盘点一个Pandas数据处理的问题 Python对象写入json文件，小括号变中括号咋解决呢？
无论怎么分片，单一维度都必然存在跨分片搜索的场景。计划优先按数据冷热分离来拆分，而如何区分和定义这个冷热数据？最近一天，一月，一段时间的搜索，都比较范，缺乏数据支撑。 念念不忘，必有回响。...所有搜索场景中，常见的按支付方式，物流类型，商品名称，订单类型等搜索占比很少，而按订单状态搜索占比最多，约 53% ，也就是一半多的搜索流量全部来自于订单状态检索。 ?...而细化了下这 53% 的订单状态搜索中，其中 3% 左右搜索终态订单(已完成，已关闭),其中 50% 所有流量全部都是搜热状态订单(待付款，待发货，待成团，待接单，已发货），-_- 忽略比较乱的枚举，历史多个版本统计合一...因为无论订单量如何激增，处于热状态的订单数不会持续暴增，因为所有订单都会陆续流转到终态，比如超时 30 分钟未付款，订单从待支付变成已关闭状态，比如订单发货 7 天后，从已发货状态变成已完成。...答案是肯定的，list 字段设计，比如目前开放了搜索扩展点给有赞云，商家可以自定义的建立自己的检索字段，K 和 V 都有商家自己把控，如何做到代码可配置化，业务代码无感知呢，按照我们的约定需要检索的字段进入
上千兆的配置数据，如何供抽奖系统快速检索？...每次查询会返回以用户为中心周围 5*5 共计 25 个格子的任务点。...所有格子数据有序组织并存储在共享内存里，使用二分查找提升读性能。...查点流程： 1） 客户端上报经纬度； 2） 根据经纬度计算中心格子 ID； 3） 根据中心格子 ID 及半径配置，获取周围格子列表； 4） 在打点系统中获得此片区域全部 POI 和任务信息； 5） 检查任务状态后返回给客户端...：一次手Q聊天界面中图片显示bug的追踪过程分享》 《微信团队分享：微信Android版小视频编码填过的那些坑》 《微信手机端的本地数据全文检索优化之路》 《企业微信客户端中组织架构数据的同步更新方案优化实战
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
