我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
在本文中，数据和分析工程师 Kunal Dhariwal 为我们介绍了 12 种 Numpy 和 Pandas 函数，这些高效的函数会令数据分析更为容易、便捷。最后，读者也可以在 GitHub 项目中找到本文所用代码的 Jupyter Notebook。
分表是一种数据库分割技术，用于将大表拆分成多个小表，以提高数据库的性能和可管理性。在MySQL中，可以使用多种方法进行分表，例如基于范围、哈希或列表等。下面将详细介绍MySQL如何分表以及分表后如何进行数据查询。
上两篇分析了群的活跃状况,成员活跃状况,以及一些文本的分析,包括词云,聊天关键字, 实体识别,情感分析等等,这篇只围绕一个问题来,那就是提取谈话内容的问题,并找到类似 的问题,通过这个分析,我们可以大
也许大家对统计物理这门学科很陌生，但是却基本玩过数独这个游戏。今天我就要来介绍一下怎么从神奇的统计物理出发来解决数独问题。
在一个由 ‘0’ 和 ‘1’ 组成的二维矩阵内，找到只包含 ‘1’ 的最大正方形，并返回其面积。
大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用。没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。
什么Python方面的，Numpy、Pandas，大数据处理方面的Hive、Spark、Flink等等等等。
大家好，我是博主小E，今天我要和大家分享一个非常实用且有趣的Excel技巧。你是否曾经在处理大量数据时，遇到需要对特定列进行求和的情况？特别是当这些列以"zzz"这样的不常见前缀开始时，如何快速准确地完成求和操作呢？本文将为你揭晓答案，让你的Excel技能更上一层楼！
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今天我们继续MIT的线性代数专题，这一节课的内容关于向量空间，它非常非常重要，也是线性代数的核心，是后面几乎所有内容的基础。
常用文本函数： |函数| 说明 | |--|--| | Left() | 返回串左边的字符 | | Length() | 返回串的长度 | | Locate() | 找出串的一个子串 | | Lower() | 将串转换为小写 | | LTrim() | 去除串左边的空格 | | Right() | 返回串右边的空格 | | RTrim() | 去掉串右边的空格 | | Soundex() | 返回串的SOUNDEX值 | | SubString() | 返回子串的字符 | | Upper() | 将串转换成大写 |
生活中经常看到各种各样奇妙现象，给人呈现出美感，在欣赏美景的同时偶尔会想它们中蕴含的基本原理，比如说：树木为什么会分叉（跟分形是否能联系起来）、石头扔进池塘为何会是环形波纹等等，从通俗的角度来说，树木向上生长可以理解为改变自身的形状，使得接收到的太阳能最多，一石激起千层浪体现为石头与池塘中水相互碰撞后，如何改变水的分布（能量分布），使得石头和水组合成系统后能量趋于最小的过程（最小势能原理），冥冥之中，一直相信树木和池塘中的水都是处于最优状态（均衡），有没有统一的一种方法去研究这些问题。
iOS电量测试 活动时间：2017年11月15日 斗鱼直播 活动介绍 TMQ在线沙龙第三十三期分享 本次分享的主题是：iOS电量测试 共有69位测试小伙伴报名参加活动！ 想知道活动分享了啥吗， 请往下看吧！ 嘉宾 张锦铭，从12年开始跟进iOS性能相关测试，在iOS性能相关领域有比较多的了解和尝试。曾在iOS平台上提供成熟的电量、响应速度、内存等的自动测试解决方案。 分享主题 1、iOS接口层电量测试 2、基于sysdialog电量测试 3、QQ浏览器电量测试举例 4、关于电量排行榜 问答环节 1
分支&循环是程序结构控制的核心，不管学习哪种编程语言，程序的结构控制都是非常重要的。
内容概要 利用主索引提升SQL的查询效率是我们经常使用的一个技巧，但是有些时候MySQL给出的执行计划却完全出乎我们的意料，我们预想MySQL会通过索引扫描完成查询，但是MySQL给出的执行计划却是通过全表扫描完成查询的，其中的某些场景我们可以利用覆盖索引进行优化。 前些天，有个同事跟我说：“我写了个SQL，SQL很简单，但是查询速度很慢，并且针对查询条件创建了索引，然而索引却不起作用，你帮我看看有没有办法优化？”。 我对他提供的case进行了优化，并将优化过程整理了下来。 优化前的表结构、数据量、SQL、
最近，有位读者问起一个奇怪的事情，他说他想抓一个baidu.com的数据包，体验下看包的乐趣。
双指针法通过同时维护两个指针来遍历数组，从而在特定条件下高效地解决问题。双指针法的基本思想是：
1 关系型数据库 关系型数据库把所有的数据都通过行和列的二元表现形式表示出来。它的优势： 保持数据的一致性（事务处理） 由于以标准化为前提，数据更新的开销很小（相同的字段基本上都只有一处） 可以进行Join等复杂查询 能够保持数据的一致性是关系型数据库的最大优势 关系型数据库的性能非常高，但是它毕竟是一个通用型的数据库，并不能完全适应所有的用途，具体来说它并不擅长以下处理： 大量数据的写入处理。 为有数据更新的表做索引或表结构(schema)变更 字段不固定时应用 对简单查询需要快速返回结果的处理 大量数据
问题的本身并不复杂，只要把所有A、B 互相排斥的条件列举出来就可以完成本题的要 求。由于本题要求只能使用一个变量，所以必须首先想清楚在写代码的时候，有哪些信息需 要存储，并且尽量高效率地存储信息。稍微思考一下，可以知道这个程序的大体框架是：
在Elasticsearch中，过滤文档以满足特定条件是一个常见的需求。传统的过滤器（Filter）在Elasticsearch的早期版本中扮演着重要角色，但在后续的版本中，过滤器的概念逐渐被查询（Query）中的布尔子句（Bool Clause）所取代。
翻译|黄文畅 付雅丽 校对|杨恋虹 前言 事实证明用数据从事一些非常合理的事情是非常容易的，比如求合，做切片，求均值等，而得出的答案却有2000%的错误！在这篇文章中，我想通过使用一些非常简单，直观的图片来说明为什么是这样的。为了解决这个问题，我们用由Judea Pearl（其他提出者之一）提出的框架来设计一个非常棒的通用模型。 除了满足我们的好奇心（无法估量的价值），我们会慢慢明白为什么设计这个精准模型这么有价值。就某种情况而言，毕竟我们真正感兴趣的是一个变量对另一个变量的影响。当然，你也会问，是否
只有把一个语言中的常用函数了如指掌了，才能在处理问题的过程中得心应手，快速地找到最优方案。
加载数据最方便、最简单的办法是我们能一次性把表格(CSV 文件或者 EXCEL 文件)导入。然后我们能用多种方式对它们进行切片和裁剪。
1. 如果机器人运行的轨道是环形的，环的周长步数为X，这种算法最坏情况下，两个机器人需要多少个周期才能相遇？
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用，我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
前言 前段时间我的一个朋友去面了airwallex，最后做了一道算法题，是个三数之和的变种问题，并且被要求把时间复杂度优化到O(n^2)。恰巧这个问题我之前面顺丰时也做过嘞~😉 题目大概是这样的：给定一个整数数组arr跟一个整数n，判断数组里是否存在三个整数加起来和等于整数n，存在的话返回true，不存在的话返回false。 这道题本身不难，我们可以稍微拿出来说一说。而且不用我们找到所有三个数之和等于给定整数n的情况，岂不是美滋滋？ 方案一：直接暴力解决 拿到手我第一反应基本上都是先通过暴力循环解决这个问题
正确理解“线性代数”应该将其拆分成2部分：“线性”体现向量，它是静态的研究对象，而“代数”则是施加在向量上的数学结构，代表的是数学运算，具体就是数乘和加法，即映射。因此，线性代数研究的就是向量集合上的各种运算，包括线性空间和线性变换，而矩阵就是将两者联系起来的纽带。
埋点是数据产品经理（分析师）基于业务需求，对用户在应用内产生的页面和位置植入相关代码，并通过采集工具上报统计数据。这些埋点数据是推动产品优化和运营的重要参考。而按照埋点采集数据类型不同，可以把埋点采集的数据分为以下几类：
如果读者们计划学习数据分析、机器学习、或者用 Python 做数据科学的研究，你会经常接触到 Pandas 库。Pandas 是一个开源、能用于数据操作和分析的 Python 库。
循环是一种编程技术，它允许程序在特定条件下重复执行一组语句。循环可以用来处理重复任务，例如遍历数组或字符串，或者执行重复的计算。循环是一种编程技术，它允许程序在特定条件下重复执行一组语句。循环可以用来处理重复任务，例如遍历数组或字符串，或者执行重复的计算。
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
完全的范式和反范式是不存在的，在实际操作中建议混用这两种策略，可能使用部分范式化的schema、缓存表、以及其他技巧。
作者 | 王井东 整理 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 卷积神经网络在近几年获得了跨越式的发展，虽然它们在诸如图像识别任务上的效果越来越好，但是随之而来的则是模型复杂度的不断提升。越来越深、越来越复杂的卷积神经网络需要大量存储与计算资源，因此设计高效的卷积神经网络是非常重要和基础的问题，而消除卷积的冗余性是该问题主要的解决方案之一。 如何消除消除卷积的冗余性？我们邀请到了微软亚洲研究院视觉计算组资深研究员王井东博士，为大家讲解发表在 ICCV 2017 和 CVP
SQL 语句优化是一个既熟悉又陌生的话题。面对千奇百怪的 SQL 语句，虽然数据库本身对 SQL 语句的优化一直在持续改进、提升，但是我们不能完全依赖数据库，应该在给到数据库之前就替它做好各种准备工作，这样才能让数据库来有精力做它自己擅长的事情。
Excel常用函数包括逻辑函数、数学函数、文本函数、统计函数、日期函数，熟练并运用好函数，能够让复杂的问题简单化，可以做到批处理，加快处理各种统计、计算类工作。
关系代数是一种形式化的查询语言，用于操作关系数据库中的数据。它提供了一组操作符，用于对关系（表）进行操作和组合，以实现对数据库的查询、更新和删除等操作。关系代数通常用于描述和处理关系数据库的基本操作，其主要目的是实现对数据库的有效管理和查询。
有限状态机，英文翻译是 Finite State Machine，缩写为 FSM，简称为状态机。状态机有 3 个组成部分：状态（State）、事件（Event）、动作（Action）。其中，事件也称为转移条件（Transition Condition）。事件触发状态的转移及动作的执行。动作也不是必须的，也可能只转移状态，不执行任何动作。
密码朋克奠定了互联网的许多底层技术和通信协议，从 RSA 到 HTTPS，从 Tor 到区块链。上一篇聊了暗网，这次我想聊聊它背后的密码学。 密码学远不是一篇文章可以聊清楚，大概连当目录都不够。因此，我的目标仅仅是，写一篇小学生也能懂的密码学入门。 信息和编码 看过一个有意思的说法，宇宙如此纷繁，但归根结底就是三件事：信息、结构和通信。物质则是一种结构化的信息。 整个宇宙无尽的信息汪洋中，万物有无数种通信方式。而人类，进化出眼睛、耳朵、鼻子、舌头等接口与外界进行信息交换，导致神经系统或细胞物质的变化，再由
查询表中name，gender这两列的所有数据，格式为：select+列名，列名，列名+from+表名
今天给大家介绍一篇最近发表在Journal of Chemical Information and Modeling 上的文章。在文章中，作者通过分子图条件变分自动编码器（MGCVAE）来生成具有指定特性的分子，并进行了多目标优化，以同时满足两个目标特性。
在数据库中，我们常常需要从表中筛选出符合特定条件的数据，以便满足业务需求或获取有用的信息。MySQL提供了WHERE条件查询，使我们能够轻松地筛选数据。本文将详细介绍MySQL WHERE条件查询的用法和示例，帮助大家更好地理解和应用这一功能。
在Python中，yield是一个重要的关键字，它与生成器（Generator）和懒惰计算（Lazy Evaluation）密切相关。
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在数据分析中，有时候因为一些原因会有重复的记录，因此需要去重。如果重复的那些行是每一列懂相同的，删除多余的行只保留相同行中的一行就可以了，这个在Excel或pandas中都有很容易使用的工具了，例如Excel中就是在菜单栏选择数据->删除重复值，然后选择根据哪些列进行去重就好，pandas中是有drop_duplicates()函数可以用。 但面对一些复杂一些的需求可能就不是那么容易直接操作了。例如根据特定条件去重、去重时对多行数据进行整合等。特定条件例如不是保留第一条也不是最后一条，而是根据两列存在的某种关系、或者保留其中最大的值、或保留评价列文字最多的行等。下面记录一种我遇到的需求：因为设计原因，用户在购物车下的单每个商品都会占一条记录，但价格只记录当次购物车总价，需要每个这样的单子只保留一条记录，但把商品名称整合起来。
Elasticsearch聚合查询是一种强大的工具，允许我们对索引中的数据进行复杂的统计分析和计算。本文将详细解释一个聚合查询示例，该查询用于统计满足特定条件的文档数量，并计算其占总文档数量的百分比。这里回会分享如何统计某个字段的空值率，然后扩展介绍ES的一些基础知识。
在日常工作中，我们经常遇到这样的情况：需要根据特定条件对一系列数据进行求和。幸运的是，Excel提供了一个强大的工具来简化这一任务——SUMIF函数。本博客将带你深入了解如何使用SUMIF函数，包括一些实用的示例和高级技巧。
如何控制人为的浪费 1、拆装料不当：对设备操作人员进行培训，对应的包装形式使用对应的料架 2、用错料，重工浪费：每班有3次查料，换料时对应料盘以一换一的方式进行，由专门人员确认，并测试数值 3、物料领取及退库数每天都有点实数的 4、机器设备不良导致异常消耗，有时候没有办法及时发现，还没有办法及时避免 5、有发现有时候操作人员为了追求产量，提前换料，没有做完的物料就消耗掉了，现在也没有办法控制。 6、对于线上正常生产时候所产生的不良品的返修消耗，暂时也没有好的办法控制…… 更多的高手一起讨论 物料损耗严重控
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