本篇推送主要涉及SQL语言中较为复杂的子查询与函数嵌套。 虽然这个MySQL系列取名为MySQL基础入门，但是个人不打算做单个函数的用法总结，或者说简单罗列，（这些内容你可以通过很多途径了解）因为一方面以前有过SQL基础方面的学习经历（本科的计算机必修课以及计算机等级考试）现在应该更加深入一些，另一方面SQL是一门数据分析语言，单纯的一个两个函数基本很少能解决问题。 SQL语言不像R语言和Python那种面向对象的语言，提供了各种灵活多变的的可用方法以及成千上万的高效解决工具，更没有提供像管道函数那样的参
“工欲善其事，必先利其器”。要想成为工作上的sql高手，面试时的题霸，独步江湖，就必须拿到一份"武林秘籍"。
MySQL 8.0.19 开始支持对InnoDB引擎表数据进行采样以生成直方图统计信息。
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html
##查询所有查询 GET bank/_search { "query": { "match_all": {} }, "_source": ["account_number","balance"] } ##全文检索，match的字段如果是一个文本，自动的进行分词，进行模糊匹配。 ##倒排索引？ GET bank/_search { "query": { "match": { "address": "990 Mill Road" } } } ##精确
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
在前面几篇博客中，博主已经为大家带来了什么是用户画像，以及项目的一个基础介绍。用户画像的核心就是打标签，本篇博客，我们来聊聊关于这个项目的标签系统。
今天的分享来满足这位读者的需求，想读“关于数据库sql或者MySQL的，就那种Python来处理数据库，比如Python爬虫爬到数据，然后封存到数据库里面，然后再从sql里面读取，进行分析可视化”。
古人云二十弱冠、三十而立、四十不惑，在我们的咖啡店数据中有张各门店店长的信息表，店长年龄数字是在20-50之间，如果我们想按照这三个年龄段建立分组有多少种方法来实现？常见的方法你可能会想到下面图中的两种，编辑查询器中的添加条件列或者建模中使用DAX公式IF和Switch函数。不过两种方法还都不够"敏捷"，今天的目的是想要介绍第三种。
本号之前就已经有一篇文章关于探索《泰坦尼克号》的生还数据案例，文章中完全使用 Python 分析出一系列数据背后的逻辑。
有时候，我们需要执行数据分箱操作，而pandas提供了一个方便的方法cut可以实现。
本文在上一篇文章的基础上我们继续来介绍ElasticSearch中聚合(aggregations)和映射(mappings)相关的内容。
聚合查询，它是在搜索的结果上，提供的一些聚合数据信息的方法。比如：求和、最大值、平均数等。聚合查询的类型有很多种，每一种类型都有它自己的目的和输出。在ES中，也有很多种聚合查询，下面我们看看聚合查询的语法结构，
研一的数学建模课上的关于“二胎政策对中国人口的影响”。研究中国人口，发现中国人口老龄化非常严重，如今假设不放开全面二胎，那么中国的未来真的非常令人堪忧。
本系列是数据可视化基础与应用的第04篇seaborn，是seaborn从入门到精通系列第3篇。本系列主要介绍基于seaborn实现数据可视化。
rand()函数是按指定的顺序来产生整数，因此每次执行上面的语句都打印相同的两个值，所以说C语言的随机并不是真正意义上的随机，有时候也叫伪随机数，使用 rand() 生成随机数之前需要用随机发生器的初始化函数 srand(unsigned seed)（也位于 stdlib.h 中） 进行伪随机数序列初始化，seed 又叫随机种子，通俗讲就是，如果每次提供的 seed 是一样的话，最后每一轮生成的几个随机值也都是一样的，因此叫伪随机数，所以需要每次提供不同的 seed 达到完全的随机，我们通常用时间函数 time(NULL) 作为 seed ，因为时间值每秒都不同，但是在此题中使用不到time这个工具
我们人体的基因表达情况是会随着年龄的变化发生变化的。通过了解正常人当中那些基因随着年龄会发生变化，对于研究和年龄有关的疾病也有种重要的作用。今天就来介绍一个年龄有关基因表达数据库：ADEIP (http://gb.whu.edu.cn/ADEIP/)
在机器学习建模问题中，合适特征的构造对于模型的性能至关重要，看到很多同学介绍特征工程，包括特征的预处理和特征筛选等。
第六章第0节 1、SQLserver只是微软出的一个dbms，但并不是。net开发一定是SQLserver。很多公司是“。net+MySQL””。net+Oracle“进行开发 why？ 缺点： SQLserver成本高，一台许可费在3W--10W；mysql社区版免费； SQLserver不适合建立集群MySQL、oracle都很方便 SQLserver性能比MySQL。oracle差； 2、MySQL、sqlserver学习起来没有太大的区别；sql语法几乎一模一样；管理工具大同小异；ado.net链接和mysql和链接SQLserever也是几乎一模一样；
在伴鱼，服务器每天收集的用户行为日志达到上亿条，我们希望能够充分利用这些日志，了解用户行为模式，回答以下问题：
但是在实用性上总感觉没地方用。。之前在找实习之前也学过一些东西，但是很快就因为没使用而忘光了
其实，在写这篇博客之前，我也是感觉自己会点优化，至少知道不要使用“*”号啊，给经常查询的列创建索引啊什么的，其实都不是大家想的那样简单的，其实它们背后存在很多的东西，值得我们去理解和学习。 和大家分享讨论一个问题吧，子查询和连接查询哪一个查询速度快？最重要的目的是能帮助大家在以后的开发路上不要再犯我这种的错误，看到就是赚到，哈哈。 我的答案是连接查询。因为这是我在前几天的实践项目中亲身体会到的，感触颇深，在给我们公司的网站首页执行了一条统计SQL语句，当时我是用子查询写的sql语句，第一次执行了21
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HTTP客户端工具（POSTMAN），get请求不能携带请求体，我们变为post也是一样的 我们 POST 一个 JSON 风格的查询请求体到 _search API。 需要了解，一旦搜索的结果被返回，Elasticsearch 就完成了这次请求，并且不会维护任何服务端的资源或者结果的 cursor（游标）
要创造优秀的体验，你必须了解受众喜欢和不喜欢什么，甚至要比他们自己更了解此事。我很喜欢这里提到的爱因斯坦的故事： 爱因斯坦有一次被当地一个组织以贵宾的身份邀请出席一个午宴，在席间要做一个关于他研究的演讲。当他站上舞台看到一群大多由老妇人构成的非学术听众，他解释道他可以谈论关于他工作的东西，但是那有些无聊，也许大家更愿意在这里听他演奏一段小提琴。他亲手演奏了几个熟悉的章节，为他的听众营造了一次令人愉快的体验。他清楚他的听众未必真的对物理感兴趣，这些听众所真正感兴趣的是「一次与著名的爱因斯坦亲密接触」。
年龄的分布较去年稍有变化，12至35岁年龄段仍是移动互联网的主力用户群，占总用户的82%，其中24至35岁的青壮年段占比较去年有所提升，已基本与12至23岁的青少年段持平。
我们来看看用VBA如何完成这项工作，其实我们也是要实现一个类似LOOKUP的函数，LOOKUP的实现原理应该就是使用了二分法来查找，所谓二分法，从名字上大概就能猜到，它每次查找都能把数据量减半，大概原理如下：
一、 智能终端OS平台 2015年以来，Android平台的设备市场份额相比 iOS平台保持持续增长。 二、用户属性 年龄的分布较去年稍有变化，12至35岁年龄段仍是移动互联网的主力用户群，占总用户的82%，其中24至35岁的青壮年段占比较去年有所提升，已基本与12至23岁的青少年段持平。 性别比例相对稳定，男女比例保持在56 : 44 ，可以看到在不同年龄段的性别比例略有不同，随着年龄增长，男性的占比会更高。 女性用户相比男性用户，对健康和儿童类信息更为关注，而男性用户则比女性用户更喜爱使用
鲍鱼是一种原始的海洋贝类，单壳软体动物，只有半面外壳，壳坚厚，扁而宽。是我国著名的海产八珍之一，味道清新，肉质鲜嫩，不仅美味佳肴，而且有治病功用，可治阴虚内热、废墟咳嗽等症。鲍鱼外形呈有螺旋形，结构有单个外壳、吸盘上足、触角等构成。鲍鱼还有极高的应该价值，、鲍鱼含有丰富的蛋白质，还有较多的钙、铁和维生素A等营养元素。
本文用到的测试数据及所有代码链接： https://blog.csdn.net/m0_62436868/article/details/128505566?spm=1001.2014.3001.55
一个是通过使用 REST request URI 发送搜索参数（uri+检索参数）
导读：Stack Overflow是一个面向程序员的技术问答网站，每年都会进行一次开发者问卷调查。
为了研究黑色星期五时超市交易额的影响因素，可以采用我们之前学过的绘图函数进行分析，本文致力于让大家学会用绘图函数进行案例分析。
还是接着上一次的例子，分年龄段统计人数工作完成后，你又接到任务需要将总表根据年龄段拆分为多个分表。
前面所展示的一些示例已经很让人兴奋。但从总体看，数据类型还是比较单一的，比如图片，比如文本。 这个单一并非指数据的类型单一，而是指数据组成的每一部分，在模型中对于结果预测的影响基本是一致的。 更通俗一点说，比如在手写数字识别的案例中，图片坐标(10,10)的点、(14,14)的点、(20,20)的点，对于最终的识别结果的影响，基本是同一个维度。 再比如在影评中，第10个单词、第20个单词、第30个单词，对于最终结果的影响，也在同一个维度。 是的，这里指的是数据在维度上的不同。在某些问题中，数据集中的不同数据，对于结果的影响维度完全不同。这是数据所代表的属性意义不同所决定的。这种情况在《从锅炉工到AI专家(2)》一文中我们做了简单描述，并讲述了使用规范化数据的方式在保持数据内涵的同时降低数据取值范围差异对于最终结果的负面影响。 随着机器学习应用范围的拓展，不同行业的不同问题，让此类情况出现的越加频繁。特别是在与大数据相连接的商业智能范畴，数据的来源、类型、维度，区别都很大。 在此我们使用心脏病预测的案例，对结构化数据的预处理做一个分享。
题目要求：我们根据父母的购物行为预测儿童的信息，或者根据儿童的年龄预测父母的行为。
对待新技术的态度往往和年龄有关。一般来说我们会认为，年轻人在对技术转变的问题上会走在老年人的前面。
今天给大家带来一篇人脸识别中的年龄估计技术，年龄特征作为人类的一种重要生物特征，计算机要如何基于人脸图像估计年龄呢？
【Google Play】创建 Google 开发者账号 ( 注册邮箱账号 | 创建开发者账号 ) 【Google Play】创建并设置应用 ( 访问权限 | 内容分级 | 受众群体 | 类别及联系方式 | 商品详情 )
今天要跟大家介绍的图表是多度量的不等宽柱形图！ ▽▼▽ 这种多度量的不等宽柱形图，在制作技巧上，与之前讲过的两篇不等宽柱形图有异曲同工之妙，但是在数据表达与展示上，更加强大，可以展示三个维度的数据！
[ 导 读 ]条件语句通过一个或多个布尔表达式的执行结果（真值或假值）决定下一步的执行方向。所谓布尔表达式，即对某个对象进行布尔运算，产生一个bool值。条件语句的运行逻辑为：如果条件被满足（返回真值），可以做某件事情；如果条件不满足（返回假值），就做另一件事情，或什么也不做。
近两年P2P网贷行业风云变幻，雷声不断，不巧前几日我也中招，之前给亲戚介绍的P2P网贷平台出现到期未还款的现象，吃惊之余赶忙给平台客服打电话，被告知借款人逾期，目前正加紧催收。在当前经济下行压力增大的环境下，P2P网贷行业风险日益暴露，加之网贷备案一拖再拖，P2P网贷平台举步维艰。
导读：条件语句通过一个或多个布尔表达式的执行结果（真值或假值）决定下一步的执行方向。所谓布尔表达式，即对某个对象进行布尔运算，产生一个bool值。条件语句的运行逻辑为：如果条件被满足（返回真值），可以做某件事情；如果条件不满足（返回假值），就做另一件事情，或什么也不做。
导读：数据透视表是Excel中最实用最常用的功能，没有之一。今天对数据透视表进行一次全面的整理，共五大类，23个技巧。
这节我们将整合 Spring Boot 与 Mongo DB 实现增删改查的功能，并且实现序列递增。
以下内容来自于Voicebot.ai - https://voicebot.ai/2019/06/21/voice-assistant-demographic-data-young-consumers-more-likely-to-own-smart-speakers-while-over-60-bias-toward-alexa-and-siri/
但是大家的疑惑点可能就集中在三个维表的建设上，包含「主播用户画像维表，观众用户画像维表，直播间画像维表」。
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