学习Excel技术，关注微信公众号： excelperfect 这里的应用场景如下： “在工作表Sheet1中存储着数据，现在想要在该工作表的第O列至第T列中搜索指定的数据，如果发现，则将该数据所在行复制到工作表...用户在一个对话框中输入要搜索的数据值，然后自动将满足前面条件的所有行复制到工作表Sheet2中。” 首先，使用用户窗体设计输入对话框，如下图1所示。 ?...'由用户在文本框中输入 FindWhat = "*" &Me.txtSearch.Text & "*" '调用FindAll函数查找数据值 '存储满足条件的所有单元格...Sheets("Sheet2").Cells.Clear '获取数据单元格所在的行并复制到工作表Sheet2 For Each rngFoundCell...End If Loop End If Set FindAll = ResultRange End Function 这是一个通用函数，直接拿来使用就行了，可用来在指定的区域查找并返回满足条件的所有单元格
早前，ScaleFlux委托Percona对其最新的下一代可计算存储设备CSD 2000进行标准评测。一份客观的评测报告需要尽可能地直观并尊重事实，因此我们会着重关注测试中不同寻常的地方。...在我们这个案例中，作料包括运行Ubuntu 18.04 Linux OS的数据库主机和测试主机，PostgreSQL 12版本，模块化、跨平台、多线程的Sysbench测试工具集，以及一个用于对照的存储设备...参与测试的两种存储设备均格式化为同一种文件系统并加载为不同的分区。 image.png 环境准备就绪后，下一步即制定和实现包括各种DML和DDL操作在内的测试准则。...当减小PostgreSQL中的填充因子（fillfactor）时，ScaleFlux CSD 2000可以节省可观的存储空间。...因为填充因子本质上是通过在PostgreSQL的页面中预留一部分空间，用于将来页面中元组的更新和删除，这样当页面还存在足够的空间时，更新/删除后新的元组就可以直接追加到页面尾部，而无需进行页面的分裂和空间申请等操作
作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...读取属性列并修改的代码如下： IQueryFilter queryFilter = new QueryFilterClass(); queryFilter.WhereClause...pTable.Update(queryFilter, false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改的列
SLT是在NetWeaver平台上运行的SAP Landscape Transformation Replication Server（SLT）。...我们这里来借助HR模块的表来做演示 HR模块的表PA2001表需要把数据复制到HANA中。 需要在表PA2001隐藏2列（例如UMSCH＆UMSKD）并复制到HANA中。...第一步： 运行SLT的配置的TCODE：/LTRS，如下图所示 ? 第二步： 选择一个在系统的表中存在的schema，如下图所示 ?...第九步： 选择Field related rule 输入要隐藏的字段名称 在Line of code字段填上实际的值 这里有个限制：100个字符和ABAP代码/语言 将“E_”放在字段的前面（例如EMSCH...第十四步： 在复制窗口中找到我们的表PA2001，检查是否是schedule，如图所示 ? 第十五步： 从HANA Modeller透视图打开表，并检查表中的那些字段是否被屏蔽。 ?
一、简述 1.1 计算机底层存储数据的基本原理 计算机要处理的信息是多种多样的，如数字、文字、符号、图形、音频、视频等，这些信息在人们的眼里是不同的。...->取反加1：01111111+1 -->10000000 在计算机系统中，数值一律用补码来表示（存储）。...对于8位整数来说，补码的表示范围为[-128，127]。 大家应该记住一些常见的补码的表示，这些数包括但不局限于下面表中列出的数： ? 那么有了原码，计算机为什么还要用补码呢？ ...反码的问题出现在(+0)和(-0)上，因为在人们的计算概念中零是没有正负之分的。...而我们的傻蛋计算机根本不认识十进制的数据，他只认识 0， 1，所以在计算机存储中，首先要将上面的数更改为二进制的科学计数法表示， 8.25 用二进制表示可表示为 1000.01,大家不会连这都不会转换吧
本次的练习是：在单元格区域A1:A6中，有一些数据，有的是单独的数字，有的是由连字符分隔的一组数字，例如13-16表示13、14、15、16，现在需要将这些数据拆分并依次放置在列D中，如下图1所示。...：首先生成一个单列数组，该数组由0至3（即数值范围的最大间隔）组成，然后将其转置为单行数组{0,1,2,3}。...因为这两个相加的数组正交，一个6行1列的数组加上一个1行4列的数组，结果是一个6行4列的数组，有24个值。...其实，之所以生成4列数组，是为了确保能够添加足够数量的整数，因为A1:A6中最大的间隔范围就是4个整数。...例如对于上面数组中的第4行{10,11,12,13}，在last数组中对应的值是11，因此剔除12和13，只保留10和11。
内存占用较高，由于使用了块的方式，需要更多的内存空间 压缩率 压缩率较低，数据以原始形式存储在日志文件中 压缩率较高，每个块中的数据可以进行压缩...数据可用性数据可用性较低，如果日志文件损坏则数据可能丢失 数据可用性较高，由于使用了块的形式存储，数据损坏的概率较低从存储方式来看，TinyLog表引擎将每个数据块以不同的时间戳追加到日志文件中...在存储效率方面，TinyLog表引擎具有较高的存储效率，适用于高写入负载的场景。LogBlock表引擎的存储效率较低，适用于高读取负载的场景。...在查询效率方面，TinyLog表引擎的查询效率较低，每次查询需要扫描整个日志文件。LogBlock表引擎的查询效率较高，在块级别上进行查询。...在压缩率方面，TinyLog表引擎的压缩率较低，数据以原始形式存储在日志文件中。LogBlock表引擎的压缩率较高，每个块中的数据可以进行压缩。
SLT是在NetWeaver平台上运行的SAP Landscape Transformation Replication Server（SLT）。...我们这里来借助HR模块的表来做演示 HR模块的表PA2001表需要把数据复制到HANA中。 需要在表PA2001隐藏2列（例如UMSCH＆UMSKD）并复制到HANA中。...第一步： 运行SLT的配置的TCODE：/LTRS，如下图所示 第二步： 选择一个在系统的表中存在的schema，如下图所示 第三步： 点开Rule assignment，右键添加表，如下图所示...选择Field related rule 输入要隐藏的字段名称 在Line of code字段填上实际的值 这里有个限制：100个字符和ABAP代码/语言 将“E_”放在字段的前面（例如EMSCH或E_EMSCH...，然后执行 第十四步： 在复制窗口中找到我们的表PA2001，检查是否是schedule，如图所示 第十五步： 从HANA Modeller透视图打开表，并检查表中的那些字段是否被屏蔽。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何列举某个用户下所有表的注释及列的注释？...♣ 答案部分 可以使用DBA_TAB_COMMENTS视图来查询表的注释，使用DBA_COL_COMMENTS视图来查询列的注释。...它们的示例分别如下所示： 某个用户下所有表的注释： SELECT D.OWNER, D.TABLE_NAME, D.COMMENTS FROM DBA_TAB_COMMENTS D WHERE D.OWNER...某个用户下某个表的所有列的注释： SELECT D.OWNER, D.TABLE_NAME,D.COLUMN_NAME, D.COMMENTS FROM DBA_COL_COMMENTS D WHERE...& 说明： 有关Oracle数据字典的更多内容可以参考我的BLOG：http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2153324/ 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典
No.15期 图在计算机中的存储 Mr. 王：还有一个很重要的问题，就是图在计算机中的表示。...虽然我们看到的图边和点等都是非常直观的，可以画成一个圆圈里带一个数字表示顶点，用一条带有数字的线段或者箭头来表示边，但是在计算机中，显然不能用这种方式来存储它。...所以直接存储所有的边和顶点查询效率不够高，因此计算机工作者们选取了邻接矩阵和邻接表。 小可：那什么是邻接矩阵呢？ Mr. 王：邻接矩阵是这样的，它是一个方阵，行和列这两组表头分别是所有顶点的ID。...实际存储在计算机中时，我们会用一个二维数组来表示，其中A,B,C,D,E这些字母用数组下标0,1,2,3,4来表示。 小可：那么如何来表示一条边呢？ Mr....假如AB有一条边的权值是5，我们就在A 的这个链表中存储节点B，并记下值为5即可；BC有一条边权的值为6，我们就在B这个链表中存储节点C，并记下值为6即可。 ?
而在计算过程中，近邻表的计算是占了较大时间和空间比重的模块，我们通过源码分析，看看JAX-MD中使用了哪些的奇技淫巧，感兴趣的童鞋可以直接参考JAX-MD下的partition模块。...原本不加格子的近邻表计算复杂度为 ，而加了格子之后近邻表计算的复杂度为 ，其中 为体系的原子数目。...计算格点长度 在JAX-MD中，周期性盒子的大小是给定的，但是格点大小不是一个固定值，而是先给定一个格点大小的下界，然后计算格点数量并取了一个floor的操作，再根据格点的数量计算得到每个格点的最终大小...，可以参考如下图片（图片来自于参考链接2）所表示的算法过程： 在得到每个格点中的原子数之后，还有一个很重要的意义是我们可以以其中最大的原子数作为计算近邻表的一个padding长度的基准。...本文的主要内容是其中构建CellList的部分，通过打格点的方法可以大大降低近邻表搜索算法的复杂度，在GPU计算的过程中更是可以极大的降低显存的占用，从而允许我们去运行更大规模的体系。
在计算机系统中，浮点数是以一种称为浮点数表示法的形式来表示和存储的。浮点数表示法使用科学计数法的形式，将一个实数表示为一个值乘以一个基数的幂的形式。表示一个浮点数需要三个要素：符号位、尾数和指数。...浮点数的存储通常采用两种标准：单精度和双精度。单精度浮点数采用32位表示，包括一个符号位、8位指数和23位尾数。双精度浮点数则采用64位表示，包括一个符号位、11位指数和52位尾数。...尾数是带有隐藏位的，即只保存尾数部分的有效位数，而隐藏位是假定的1，不保存在浮点数存储中。指数（8位或11位）：指数用于表示浮点数的大小范围。单精度浮点数的指数有8位，双精度浮点数的指数有11位。...浮点数的表示方法可以通过以下公式计算出实际值：(-1)^符号位 × (1 + 尾数部分) × 2^(指数部分 - 偏移值)通过这种方式，浮点数可以表示非常大或非常小的实数，并且能够维持一定的精度。...然而，浮点数表示法也存在精度问题，因为有些实数无法精确地表示为有限位的浮点数，会产生舍入误差。因此，在进行浮点数计算时需要注意精度损失的问题。
近期同事在讨论如何在PostgreSQL中一张大表，添加一个带有not null属性的，且具有缺省值的字段，并且要求在秒级完成。...因为此，有了以下的实验记录： 首先我们是在PostgreSQL 10下做的实验： postgres=# select version();...建表，并查询表信息，插入数据： postgres=# create table add_c_d_in_ms(id int, a1 text, a2 text, a3 text, a4 text, a5...，如何快速添加这么一个字段： 首先，在这里我们涉及三张系统表，pg_class（表属性）、pg_attribute（列属性）、pg_attrdef（缺省值信息），接下来依次看一下三张表的信息： #pg_class...：oid表系统序列号，relname表名，relnatts列个数（主要修改属性） postgres=# select oid,relname,relnatts from pg_class where relname
下面的数据框架中的数据的组织方式与数据库中记录的典型存储方式类似，每行显示特定地区指定水果的销售交易： 要创建数据透视表，将数据框架作为第一个参数提供给pivot_table函数。...最后，margins与Excel中的总计（GrandTotal）相对应，即如果不使用margins和margins_name方式，则Total列和行将不会显示： 总之，数据透视意味着获取列（在本例中为...Region）的唯一值，并将其转换为透视表的列标题，从而聚合来自另一列的值。...这使得跨感兴趣的维度读取摘要信息变得容易。在我们的数据透视表中，会立即看到，在北部地区没有苹果销售，而在南部地区，大部分收入来自橙子。如果要反过来将列标题转换为单个列的值，使用melt。...然后，提供id_vars来指示标识符，并提供value_vars来定义“非透视表(unpivot)”的列。如果希望准备数据，以便将其存储回需要此格式的数据库，则熔解（melting）非常有用。
查看数据中缺失值数量所占总数据量的百分比，从而使结果更加直观，以便进一步处理缺失值。 创建一个新的DataFrame数据表来存储每列数据中缺失值所占的百分比。...在DataFrame求其一列即Series对象中的均值的方法为mean,众数的方法为mode,中位数的方法为median。 首先是对字符型的填补。...首先查看该列的中位数是多少，由于该列存储的是字符串数据，且都为年份,但是表达的含义是数值型，故而先使用正则表达式将其匹配转换为数值型，然后求其中位数。 首先导入正则表达式所需要的包re。...，由此新的DataFrame来计算得到所需的中位数的值，再填补回原数据中。...首先创建一个字典用于存储填补缺失值所需要传入的字典。 因之前已经计算完毕了填补各列所需的值，此处就直接使用计算得到的值即可。
一、概述 1.索引误区： 索引层级不要超过5层 单表的索引数不要超过6个 不应该索引不稳定的列 2.在当前磁盘条件下，只有在更新频率多于10次/秒的情况下，不稳定列才可能成为问题 二、表和索引结构 1....表和索引行都被存储在页中，页的大小一般为4KB，缓冲池和I/O活动都是基于页的 2.索引行在评估访问路径的时候是一个非常有用的概念，一个索引行等同于叶子页中的一个索引条目，字段的值从表中复制到索引上，并加上一个指向表中记录的指针...1.基本问题法（BQ）：是否有一个已存在的或者计划中的索引包含了WHERE子句所引用的所有列（一个半宽索引）？...，DBMS首先在外层表中找到一行满足本地谓词的记录，然后再从内层表中查找与这一行数据相关的记录，并检查其中哪些符合内层表的本地谓词条件，可以被两个单表的游标以及在程序中编写的嵌套循环代替。...半宽索引：一个包含WHERE子句中所有列的索引，使用半宽索引将使得访问路径仅在必要时才访问表 聚焦索引：在SQL Server中是指一个包含表行的索引，在DB2中是指任何一个索引行顺序与表行顺序相同或计划相同的索引
如果希望生成张量并将其直接存储在 GPU 上，可以通过 device 参数指定： # 生成一个形状为 (2, 2) 的随机张量，并存储在 GPU 上 tensor = torch.rand(2, 2,...它有两种常用的用法： 计算张量的最大值：返回张量中所有元素的最大值。 沿指定维度计算最大值：可以指定维度，并返回该维度上每个元素的最大值。 参数： input: 输入张量。...它不仅可以返回张量的最小值，还能支持沿指定维度计算最小值，并返回最小值所在的索引。...： 第一列 [1, 3] 中，众数是 3，索引为 1。...第二列 [2, 2] 中，众数是 2，索引为 0。 第三列 [3, 1] 中，众数是 3，索引为 0。 返回的是一个命名元组： values: 每列的众数 [3, 2, 3]。
How 提到了连接的类型 left_suffix 要从左框架的重叠列中使用的后缀 right_suffix 要从右框架的重叠列中使用的后缀 sort 对输出进行排序 【例】对于存储在本地的销售数据集...【例】对于存储在本地的销售数据集"sales.csv" ,使用Python将两个数据表切片数据进行合并 关键技术:注意未选择数据的属性用NaN填充。...非空值计数 【例】对于存储在该Python文件同目录下的某电商平台销售数据product_sales.csv，形式如下所示，请利用Python对数据读取，并计算数据集每列非空值个数情况。...程序代码如下所示： 【例】同样对于存储在该Python文件同目录下的某电商平台销售数据product_sales.csv,请利用Python对数据读取,并计算数据集每行非空值个数情况。...关键技术: mean()函数能够对对数据的元素求算术平均值并返回,程序代码如下所示: 中位数运算 中位数又叫作中值,按顺序排列的一组数据中位于中间位置的数,其不受异常值的影响。
该模式的工作原理是将前半部分的数字存储在Max Heap中，这是因为我们希望在上半部分找到最大的数字。然后将数字的后半部分存储在Min Heap中，因为我们希望在后半部分找到最小的数字。...在任何时候，可以从两个堆的顶部元素计算当前数字列表的中值。...应用场景 优先队列，调度等情况 找到集合中的最小/最大/中值元素 有时，在以二叉树数据结构为特征的问题中很有用 举个栗子 数据流的中位数（LEETCODE）[6] 滑动窗口的最大值（剑指offer）[7...a) 使用散列映射将图存储在邻接表中 b) 要查找所有sources，使用HashMap维护入度的计数 建立图并找出所有顶点的入度 a) 从输入构建图形并填充内部HashMap 查找所有的sources...所有入度为“0”的节点被认为是source，并存入队列中 排序 将其添加到已排序列表中 从图中获取它的所有子结点 将每个子节点的入度减一 如果某个子节点的入度为“0”,则将其加入队列中 对于每一个source
然后，它从这些行中的 “交易额” 列中提取数值，并使用.sum()方法计算这些值的总和。...(2) dff 对 DataFrame 根据 “姓名” 列进行分组，并计算每个姓名对应的 “交易额” 列的平均值。...最后，将结果存储在新的 Series 对象dff中。dff是一个包含每个姓名对应的平均交易额的 Series，其中索引是姓名，值是平均交易额。...（或称为"Sheet3"）的数据，并将其存储在名为df2的 DataFrame 中。...最后，使用groupby方法将合并后的 DataFrame 按照 “姓名” 和 “职级” 进行分组，并计算每个组中 “交易额” 列的总和。
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