↓推荐关注↓来源链接：https://blog.csdn.net/qq_42956376/article/details/109544539select查询语句是不会加锁的，但是select

是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。非常适合我们在学习的过程中边写代码边写文档，还能写公式哦~因此，快速掌握

false)来显式的标注方法不参与序列化，下面是使用推荐方案后的代码，是不是一眼就能看出来哪些方法不需要参与序列化了。public

str(dfm.loc[dfm.cluster2==index].groupby(['cluster2'])['CustomerID'].count().iloc[0])).add_to(m)

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↓推荐关注↓来源：https://code2life.top/2020/08/15/0055-performance/引言：取与舍软件设计开发某种意义上是“取”与“舍”的艺术。关于性能方面，就像建筑设计成抗震9度需要额外的成本一样，高性能软件系统也意味着更高的实现成本，有时候与其他质量属性甚至会冲突，比如安全性、可扩展性、可观测性等等。大部分时候我们需要的是：在业务遇到瓶颈之前，利用常见的技术手段将系统优化到预期水平。那么，性能优化有哪些技术方向和手段呢？性能优化通常是“时间”与“空间”的互换与取舍。本篇讲解六种通用的“时间”与“空间”互换取舍的手段：索引术压缩术缓存术预取术削峰填谷术批量处理术每种性能优化的技术手段，我都找了一张应景的《火影忍者》中人物或忍术的配图，评论区答出任意人物或忍术送一颗小星星。（注：所有配图来自动漫《火影忍者》，部分图片添加了文字方便理解，仅作技术交流用途）索引术10ms之后。索引的原理是拿额外的存储空间换取查询时间，增加了写入数据的开销，但使读取数据的时间复杂度一般从O(n)降低到O(logn)甚至O(1)。索引不仅在数据库中广泛使用，前后端的开发中也在不知不觉运用。在数据集比较大时，不用索引就像从一本没有目录而且内容乱序的新华字典查一个字，得一页一页全翻一遍才能找到；用索引之后，就像用拼音先在目录中先找到要查到字在哪一页，直接翻过去就行了。书籍的目录是典型的树状结构，那么软件世界常见的索引有哪些数据结构，分别在什么场景使用呢？哈希表（Hash

↓推荐关注↓作者：程序员老华https://blog.csdn.net/m0_72557783/article/details/125623698Python实现可视化的三个步骤：确定问题，选择图形转换数据，应用函数参数设置，一目了然1、首先，要知道我们用哪些库来画图?matplotlibPython中最基本的作图库就是matplotlib，是一个最基础的Python可视化库，一般都是从matplotlib上手Python数据可视化，然后开始做纵向与横向拓展。Seaborn是一个基于matplotlib的高级可视化效果库，针对的点主要是数据挖掘和机器学习中的变量特征选取，seaborn可以用短小的代码去绘制描述更多维度数据的可视化效果图其他库还包括Bokeh（是一个用于做浏览器端交互可视化的库，实现分析师与数据的交互）；Mapbox（处理地理数据引擎更强的可视化工具库）等等本篇文章主要使用matplotlib进行案例分析第一步：确定问题，选择图形业务可能很复杂，但是经过拆分，我们要找到我们想通过图形表达什么具体问题。分析思维的训练可以学习《麦肯锡方法》和《金字塔原理》中的方法。这是网上的一张关于图表类型选择的总结。在Python中，我们可以总结为以下四种基本视觉元素来展现图形：点：scatter

↓推荐关注↓来源：网络今天给大家分享的这篇文章，更像是一份数据分析常用网站字典，一共70个，可视化、词频词云、PPT模板等等面面俱到，值得收藏！一、数据可视化工具百度EChartshttp://echarts.baidu.com/Cytoscapehttp://www.cytoscape.org/图表秀http://www.tubiaoxiu.com/数据观http://shujuguan.cn/微博足迹可视化http://vis.pku.edu.cn/weibova/weibogeo_footprint/index.htmlBDP个人版https://me.bdp.cn/home.html魔镜http://www.moojnn.com/图表秀https://www.tubiaoxiu.com文图https://www.wentu.io百度图说http://tushuo.baidu.cominfogr.amhttps://infogr.am/Infographichttps://venngage.comvisuallyhttps://visual.lyPiktocharthttps://piktochart.comslideshttps://slides.com声享https://ppt.baomitu.comAntVhttps://antv.alipay.com/index.html二、词频分析工具、词云Rosthttp://www.cncrk.com/downinfo/54638.html图悦http://www.picdata.cn/语义分析系统http://ictclas.nlpir.org/nlpir/Tagulhttps://tagul.com/腾讯文智http://nlp.qq.com/semantic.cgiTagxedo词云http://www.tagxedo.com/三、舆情分析工具清博舆情系统http://yuqing.gsdata.cn/云相http://www.weidata.cn/四、

快照并将其发送到副本。在此传输之间，主实例会缓冲快照截止和当前偏移之间的所有中间更新指令，这样在快照同步完后，再将这些指令发送到副本实例。这样完成后，复制就可以正常继续。如果一个实例具有相同的复制

被封装成收费软件而出售3、这个外包公司太恶心了。。进去请三思！看完本文有收获？请转发分享给更多人推荐关注「数据分析与开发」，提升数据技能点赞和在看就是最大的支持❤️

密钥也可以从云备份安全地同步到新手机。不过，现在这个密钥登录功能还不完善，只是一个重要的里程碑，实现了两个关键功能：用户可以在

↓推荐关注↓来源：知乎最近互联网裁员，有网友热议：2022年大规模裁员后，计算机专业会不会成为下一个土木？前些年抓住了互联网行业的红利期，进入大厂的员工，基本可以实现在一线城市买房扎根。但反观现在，“被毕业、逃离互联网、躺平算了...”却成了这个行业的主旋律，不少人在谈论润到国企和外企去了，也放低了对工资的预期，转而追求稳定和平衡。互联网行业真的不行了吗？未来计算机专业会怎么样？真的会变成“土木专业”吗？有个匿名网友写了这样一个回答，我挺认同的，想跟大家分享一下。我学了10年计算机，现在还在找工作，我爸干了一辈子土木现在也在找工作。我觉得计算机不会成为下一个土木。至于是不是49年入国军，我觉得楼主的眼光可以看长远一点，就是你这辈子到底想从事什么职业，或者干个什么事情。这篇相当于回忆录，供大家参考。我2012年高考完了那年选专业还十分纠结，我记得那年最好的专业是金融，其次是建筑、土木、医生这些。生物、化学这些更次。但这些分都还比计算机高点或者差不多，我爸就说让我自己想，学什么都可以。我爸倒是觉得干土木也不错，但是我高考太差了，国内最好的那几个土木专业都报不进去。一个18岁的无知少年，对专业选择能有什么想法呢。当时可以填5个专业，我前面几个都是填的金融管理这些热门专业，我最后填的计算机。为什么填计算机呢，因为我喜欢打游戏，我觉得学计算机的应该可以去编游戏，那我也挺喜欢的。最后，金融那么火，所以前面的都没录上，调剂到计算机。一、中国互联网的黄金十年从11，12年到最近这一两年，我想称之为中国互联网的黄金十年。如果进入社会就恰好在这黄金十年的开端，你可能根本意识不到有些精彩和癫狂只是短暂的。我上本科那会儿，你以为大家是想着去哪工作吗？不是的，我们很多同学都在想着怎么创业，有技术追求的都在想着怎么造轮子，或者出国读博士搞学术，只有躺平的人才想着本科毕业找工作。从大一开始就会有VC到学校劝人创业。那个年代滴滴和快滴还没有合并，美团也没有外卖，知乎过百赞都算非常热门的回答，短视频和直播更是连网速基础都还不具备。你能做出一个app

，还能自动生成代码！看完本文有收获？请转发分享给更多人推荐关注「数据分析与开发」，提升数据技能点赞和在看就是最大的支持❤️

↓推荐关注↓作者：ChangingWudakehttps://blog.csdn.net/qq_33333002/article/details/106280462这是一份kaggle上的银行的数据集，研究该数据集可以预测客户是否认购定期存款y。这里包含20个特征。1.

案例4：in元素过多如果使用了in，即使后面的条件加了索引，还是要注意in后面的元素不要过多哈。in元素一般建议不要超过200个，如果超过了，建议分组，每次200一组进行哈。反例:select

万。我对固定数量的行重复了十次实验，以消除任何随机性。下面是这十次试验中合并操作的平均运行时间。上图描绘了操作所花费的时间（以毫秒为单位）。正如我们从图中看到的，运行时间存在显着差异——最多相差

↓推荐关注↓来源：OSC开源社区（ID：oschina2013)上面这张图最近很火，刚开始看到以为是网友的恶搞，直至有人提供了出处，才发现原来这是真实存在的

对时间序列进行差分后的滚动均值和标准差现在，滑动均值和标准差随着时间的推移或多或少保持不变，所以我们有一个平稳的时间序列。上面方法合在一起的代码如下：df_365lag_detrend

↓推荐关注↓来源：blog.csdn.net/w497671114/article/details/116244886从ZH离开时，准备写点东西揭露下ZH对外包的一系列恶心措施，但是感觉蚍蜉撼树，什么也改变不了，自己倒霉就认了，最近流行向前看吗。但是今天又听到有同事被离场，心中光有怒火，还是无可奈何。思来想去，决定写点东西，如果能给那些准备去ZH（合肥）做外包的提个醒，也不算坏事。换句话说，ZH这个坑我只想竖个警示标志，跳不跳悉听尊便。一、ZH的包工头有哪些：文*辉软*力京*方北*诚联*通宇*信还有很多。。。。他们或许在其他地方有项目，但是在合肥纯属ZH的包工头。如果还不确定是不是人头外包，直接问HR是项目外包还是人力外包，这几家HR还算比较诚实。二、ZH对外包的管理：外包各行各业都有，地主家的活干不完，农忙的时候会请临时工，富裕的地主还会长期养几个工人，简称长工。当然地主里面分善良和刻薄的，其他地主暂且不表，ZH可以说是银行里最刻薄和恶心的。随便说几条1、迟到晚一秒，半天工时（银行和包工头们之间的结算单位，一般按小时）没有，晚上下班忘打卡，不好意思，一天白干。2、食堂吃饭，等地主家儿子们（行内人员）吃完长工，临时工才能去，提前去会被查刷卡记录，通报甚至离场（=开除）。现在不存在这个问题了，干活都不在地主院里了，被赶到租得场地（ODC）去了，吃饭自理。3、不能带私人电脑，面向百度编程的码农们只有手机搜索，但是地主又规定，不能长时间看手机。4、360无死角摄像头，监控工人们的一举一动，不是摆设，等地主准备赶你走的时候，没有人能禁的住调摄像头查。5、近400个工人，四个厕所，加一起8个坑位，男女各四个坑位，如果你要拉肚子，那就祈祷你自己憋得住。如果以上种种你都表示理解，恭喜你，有了做长工得觉悟。“拿工人得钱，好好干活不拉到了，别老想着翻身农奴把歌唱，养家糊口要紧”。好像这么想也有道理。但是接着往下看：地主要求把地里麦子割了，一人两亩，当天完成。有人加班加点，半天割完了，有人慢条斯理磨磨蹭蹭，刚好下班干完。按道理工作提前完成，在下一批任务到来前，时间可以相对自由安排吧，不好意思，不行！！学习看书也不行，必须对着电脑！！！你想提高自己技术，回家看去，你想学习，回家去学，拿工资得时候不能干与工作无关得任何事情！三、想赶你走，你连呼吸都是错的哪天地主家得地里活差不多忙完得时候，这么多长工怎么办呢，找理由开呗。1、玩手机超过半小时，开~。2、中午午睡到上班点还在打瞌睡，开~

("product_code","nunique"))16、Lambda表达式可以在agg函数中使用lambda表达式作为自定义聚合操作。sales.groupby("store").agg(

↓推荐关注↓来源：blog.csdn.net/weixin_44141495/article/details/108744720这是一条标准的查询语句:这是我们实际上SQL执行顺序：我们先执行from,join来确定表之间的连接关系，得到初步的数据where对数据进行普通的初步的筛选group

100;客户端会将sql语句通过网络连接给mysql。mysql收到sql语句后，会在分析器中先判断下SQL语句有没有语法错误，比如select，如果少打一个l，写成slect，则会报错You

↓推荐关注↓凡事预则立，不预则废，训练机器学习模型也是如此。数据清洗和预处理是模型训练之前的必要过程，否则模型可能就「废」了。本文是一个初学者指南，将带你领略如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。数据预处理是建立机器学习模型的第一步（也很可能是最重要的一步），对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效——就是这么简单。人们通常认为，数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样，如果你提前将行程细节确定好，就能够预防旅途变成一场噩梦。那么，应该怎么做呢？本文将带你领略，如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。第一步，导入让我们从导入数据预处理所需要的库开始吧。库是非常棒的使用工具：将输入传递给库，它则完成相应的工作。你可以接触到非常多的库，但在

table；这样不带任何条件的count会引起全表扫描，并且没有任何业务意义，是一定要杜绝的。10、避免在where中对字段进行表达式操作（1）SQL解析时，如果字段相关的是表达式就进行全表扫描

如果你使用过mysql数据库，对它的存储引擎：innodb，一定不会感到陌生。众所周知，在mysql5以前，默认的存储引擎是：myslam。但mysql5之后，默认的存储引擎已经变成了：innodb，它是我们建表的首选存储引擎。那么，问题来了：innodb底层是如何存储数据的？表中有哪些隐藏列？用户记录之间是如何关联起来的？如果你想知道上面三个问题的答案，那么，请继续往下面看。1.磁盘or内存？1.1

kafka，可以把对数据库的压力降到1）。另外，客户端可以随时停止接收，然后重启，从上次停止接收的地方接着接收。对于不需要或者不想要这种容错级别、性能、可扩展性、可靠性的应用，他们可以使用内嵌的

↓推荐关注↓统计学和机器学习之间的界定一直很模糊。无论是业界还是学界一直认为机器学习只是统计学批了一层光鲜的外衣。而机器学习支撑的人工智能也被称为“统计学的外延”例如，诺奖得主托马斯·萨金特曾经说过人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻。萨金特在世界科技创新论坛上表示，人工智能其实就是统计学当然也有一些不同的声音。但是这一观点的正反双方在争吵中充斥着一堆看似高深实则含糊的论述，着实让人摸不着头脑。一位名叫Matthew

↓推荐关注↓当越来越多对性能的吐槽反馈到我们这里的时候，我们意识到，接口性能的问题的优先级必须提高了。然后我们就跟踪了1周的接口性能监控，这个时候我们的心情是这样的：有20多个慢接口，5个接口响应时间超过5s，1个超过10s，其余的都在2s以上，稳定性不足99.8%。作为一个优秀的后端程序员，这个数据肯定是不能忍的，我们马上就进入了漫长的接口优化之路。本文就是对我们漫长工作历程的一个总结。哪些问题会引起接口性能问题？这个问题的答案非常多，需要根据自己的业务场景具体分析。这里做一个不完全的总结：数据库慢查询深度分页问题未加索引索引失效join过多子查询过多in中的值太多单纯的数据量过大业务逻辑复杂循环调用顺序调用线程池设计不合理锁设计不合理机器问题（fullGC，机器重启，线程打满）1、慢查询（基于mysql）1.1

库中访问对应的表数据，前提是初始化此库并开启监控数据写入。对于监控而言，不在于手段的多样性，而需要明白监控的本质，以及需要的监控项内容，找到符合自身项目特色的监控方式。在选择监控工具对

Star！酷炫的开源数据库管理工具！看完本文有收获？请转发分享给更多人推荐关注「数据分析与开发」，提升数据技能点赞和在看就是最大的支持❤️

↓推荐关注↓Pandas是数据挖掘常见的工具，掌握使用过程中的函数是非常重要的。本文将借助可视化的过程，讲解Pandas的各种操作。sort_values(dogs[dogs['size']

扩展。排名靠前的依次有：PostGISTimescaleDBpg_stat_statementspgcryptopg_trgmCitusuuid-osspSQL、Python、Java、shell

所坚守的无共享、多进程等基本架构原则。这种设计不仅具备最佳性能、可扩展性和弹性，同时也能够支持内存内实时数据平台所需要的各类部署架构。附录：Redis

↓推荐关注↓分享一篇关于SQL优化的硬核文章，全文有点长，建议收藏后慢慢看。很多朋友在做数据分析时，分析两分钟，跑数两小时？在使用SQL过程中不仅要关注数据结果，同样要注意SQL语句的执行效率。本文涉及三部分：SQL介绍SQL优化方法SQL优化实例1、MySQL的基本架构1）MySQL的基础架构图左边的client可以看成是客户端，客户端有很多，像我们经常你使用的CMD黑窗口，像我们经常用于学习的WorkBench，像企业经常使用的Navicat工具，它们都是一个客户端。右边的这一大堆都可以看成是Server(MySQL的服务端)，我们将Server在细分为sql层和存储引擎层。当查询出数据以后，会返回给执行器。执行器一方面将结果写到查询缓存里面，当你下次再次查询的时候，就可以直接从查询缓存中获取到数据了。另一方面，直接将结果响应回客户端。2）查询数据库的引擎①

天前的查询历史默认黑色主题项目地址：https://github.com/beekeeper-studio/beekeeper-studio简单使用Beekeeper

false的判断结果是true。因此，第二个WHERE子句也将包含c是null的行。要达到同样的效果，您可以采用的另外一种方法是增加单独处理null值的子句。也就是使用语句:WHERE

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月的邮件列表中也找不到可以解释这一变更的线索。不过我们可以试着猜测一下：2002年，MySQL做出了一个决定：如果用户可以保证数据表的每一行都使用相同的字节数，那么

里完成导入：单变量分布：柱状图和箱形图单变量分析图往往是开始数据分析时的标准做法，而柱状图基本上算是单变量分布分析时必备的图表之一（虽然它还有一些不足）。就拿博客文章点赞总数为例（原始数据见

↓推荐关注↓“当算法给你一条曲线时，一定要知道这个曲线的含义！”1、偏差-方差权衡这是一个总是在机器学习最重要理论中名列前茅的概念。机器学习中的几乎所有算法（包括深度学习）都努力在偏差和方差之间取得适当的平衡，这个图清楚地解释了二者的对立关系。2、基尼不纯度与熵Gini（缺乏同质性的度量）和

↓推荐关注↓reportlab是Python的一个标准库，可以画图、画表格、编辑文字，最后可以输出PDF格式。它的逻辑和编辑一个word文档或者PPT很像。有两种方法：1）建立一个空白文档，然后在上面写文字、画图等；2）建立一个空白list，以填充表格的形式插入各种文本框、图片等，最后生成PDF文档。因为需要产生一份给用户看的报告，里面需要插入图片、表格等，所以采用的是第二种方法。安装第三方库reportlab输入Python的第三方库，使用前需要先安装：pip

从源代码编译polars如果你想要获取最前沿的版本或最大的性能，你应该从源代码编译Polar。这可以通过按顺序执行以下步骤来完成：1、安装最新的Rust编译器[9]2、安装maturin[10]:

日志有三种格式，可以通过binlog_format参数指定。statementrowmixed指定statement，记录的内容是SQL语句原文，比如执行一条update

开发人员的薪水仍然过低。详情可查看完整报告：https://survey.stackoverflow.co/2022/看完本报告，许多网友针对PHP发表了自己的看法：你有什么看法呢？评论区等你。-

lead（），这可能对您来说可能不会惊喜。但如果你没有，这可能是最有用的窗口功能之一，特别是当您想要可视化增长！使用具有SUM（）的窗口函数，我们可以计算运行总数。请参阅下面的示例：SELECT

↓推荐关注↓我们在这里讨论6个新手容易犯的错误，这些错误与你所使用工具的API或语法无关，而是与你的知识和经验水平直接相关。在实际中如果出现了这些问题可能不会有任何的错误提示，但是在应用中却会给我们带来很大的麻烦。使用pandas自带的函数读取大文件第一个错误与实际使用Pandas完成某些任务有关。具体来说我们在实际处理表格的数据集都非常庞大。使用pandas的read_csv读取大文件将是你最大的错误。为什么?因为它太慢了!看看这个测试，我们加载TPS十月数据集，它有1M行和大约300个特性，占用了2.2GB的磁盘空间。import

缓存击穿（失效）、缓存穿透、缓存雪崩怎么解决？看完本文有收获？请转发分享给更多人推荐关注「数据分析与开发」，提升数据技能点赞和在看就是最大的支持❤️

Pappas)，出任TikTok首席执行官，后者目前担任TikTok首席运营官，工作地点位于洛杉矶。美国员工说，这一举动进一步巩固了TikTok在东方的权力基础。美国人凯文·梅耶尔(Kevin

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