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mysql left join 查询很慢,数据量不大

简单粘贴一下我的sql:同事告诉我,界面打开很慢,总共订单数据只有100多条,理论上不应该这么慢的,然后找到对应的sql语句,进行简单的分析,背景交代一下:mysql5.7,工具Navicat12 ,本人对mysql也就是属于可以用的层级分析的步骤:1.先对sql做精简,测试几次过后发现 left join mdm_consignee 对效率影响特别大,注释之前需要查询 0....

2020-01-19 10:54:01

利用正则表达式,去除python文件中所有注释

简介有时候代码的注释写的太多,反而影响对程序的理解手动删除所有注释代码,又过于麻烦所以基于 文件读写,异常处理,正则字符串 等知识写了这么个小程序程序特点在任意位置终端(cmd)中运行此程序,将需要删除注释的.py文件,拖拽到终端窗口中。都可以在源文件路径下,生成无注释版本的文件.py和 注释的备份 .txt文件源代码import redef file_a...

2020-01-19 10:03:15

第 0007 题: 有个目录,里面是你自己写过的程序,统计一下你写过多少行代码。包括空行和注释,但是要分别列出来。

import os# os 模块用来处理文件夹及文件目录import stringimport renum_code = 0num_empty = 0num_note = 0os.chdir('E:\python\wenjian\ex-2')# os.chdir 用来改变当前处理路径f = open('spider_maoyan.py')read_f = f.readl...

2020-01-19 10:00:17

多个经纬度地点数据,如何同时在地图上标注出来(路径显示)

推荐一款国产的三维地球软件locaSpace Viewer(LSV)。LSV针对这种情况,专门提供了Excel转换小工具。可以快速对Excel文档内的坐标转换成地图要素:点、线、面类型。官网下载地址:http://www.locaspace.cn/?hmsr=SEO&hmpl=&hmcu=&hmkw=&hmci=下载完成后首先要注册,然后登录使用。打...

2020-01-18 15:00:45

mysql 中 replace into 与 insert into on duplicate key update 的使用和不同点

replace into和insert into on duplicate key update都是为了解决我们平时的一个问题就是如果数据库中存在了该条记录,就更新记录中的数据,没有,则添加记录。我们创建一个测试表test 1 2 3 4 5 6 CREATE TABLE `test` ( `id` ...

2020-01-18 10:00:51

百度地图开放平台轻量路径规划

背景由于要做等时圈研究,手头上有一些poi数据,如小区地理位置信息,地铁站点的地理位置信息,想通过等时圈把两者连接起来,如不同站点的关于小区的等时圈,这就需要时间数据,多方对比发现百度地图开放平台的轻量路径规划能够很好解决这个问题。思路比如要给图中绿色三角形找一些等时圈,直接构造等时圈太空洞,于是想在其周边一定范围内找一些poi散点,这样中心点到散点的时间和距离就能够通过轻量级路线规划找...

2020-01-16 20:05:01

清华毕业生开发新特效编程语言,99行代码实现《冰雪奇缘》,网友:大神碉堡!创世的快乐

只用99行代码,你也可以像《冰雪奇缘》里的艾莎公主一样拥有冰雪魔法。虽然你不能在现实世界中肆意变出魔法,但却能在计算机的虚拟世界挥洒特效。或许你不知道,电影和动画中特效有时仅仅短短的一秒,却可能需要高性能计算机演算一周,花费惊人。《冰雪奇缘》没有真人出演,预算却高达1.5亿美元,每一秒的镜头都是经费在燃烧。一般人想用电脑做出CG特效简直不可想象。然而,最近一位来自中国的MIT博士...

2020-01-16 19:29:31

Python学习笔记:TypeError: not all arguments converted during string formatting 解决

问题TypeError: not all arguments converted during string formatting举例例如:strs=(1,2,3,4) #创建一个集合strs(1, 2, 3,4)>>> print 'strs= %s ' % strsTraceback (most recent call last): Fi...

2020-01-08 11:27:52

superset常见问题

目录我可以一次查询/联接多个表吗?我的数据源能有多大?如何创建自己的可视化?我可以上传和可视化csv数据吗?为什么我的查询超时了?为什么地图在地图框可视化中不可见?如何向仪表板添加动态筛选器?如何限制仪表板上的定时刷新?为什么“flask fab”或superset在启动时冻结/挂起/没有响应(我的主目录是NFS挂载的)?如果表架构更改了怎么办?...

2020-01-07 17:01:57

pandas使用get_dummies进行one-hot编码

离散特征的编码分为两种情况:1、离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码2、离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码import pandas as pddf = pd.DataFra...

2019-12-16 17:52:24

pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法

pandas获取groupby分组里最大值所在的行方法如下面这个DataFrame,按照Mt分组,取出Count最大的那行? 1 2 3 4 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2'...

2019-12-11 17:14:35

深度学习中的concatenate使用

1. 在numpy中concatenate使用1.1 numpy.concatenate函数定义:numpy.concatenate((a1, a2, ...), axis=0, out=None)1Parameters:a1, a2, … :sequence of array_like The arrays must have the same shape, except in th...

2019-12-04 10:01:13

机器学习 | 为什么softmax函数需要减去一个max值

背景:在softmax函数对vector值进行计算,转换为[0, 1]区间的概率值的时候,往往会先对vector中每个元素减去一个max(vector)值。本文主要记录下对神经网络学习中,关于softmax函数计算的track背后的原因。 Softmax函数介绍 首先来看一下softmax函数的公式: 可以看到,softmax函数对vector处理的主要目的就是将vecto...

2019-12-03 16:38:25

yolo3-tiny网络分析与加强(+MobileNet)

yolo3-tiny是yolo3的简化版本,主要区别为、主干网络采用一个7层conv+max网络提取特征(和darknet19类似),嫁接网络采用的是13*13、26*26的分辨率探测网络,结构如下。yolo3-tiny的优点主要是,网络简单,计算量较小,可以在移动端或设备端运行。缺点为精度也比较低(候选框和分类精度都比较低)探测精度低一个很重要的原因是tiny的主干网络比较浅(7层),不...

2019-12-03 16:27:32

Java实现uint8_t/uint16_t/uint32_t

(转载请注明原文地址:http://blog.csdn.net/vector_yi/article/details/44648997)在Java中,整数可以用byte,short,int和long等类型来表示,并不支持unsigned类型。然而在很多情况下Java也需要处理无符号类型,如翻译C/C++代码,与C/C++进行通讯等,这时就需要用Java来实现uint8_t,uint16_t,uin...

2019-12-03 16:01:16

Error parsing message

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https://blog.csdn.net/nanchifeng3190/article/details/87642780@使用jupyter notebook运行object_detection_tutorial.ipynb,运用的自己训练的pb出现错误。detection_...

2019-12-02 10:51:36

生产经营中常用的预测算法

常见的预测算法有:1.简易平均法,包括几何平均法、算术平均法及加权平均法;2.移动平均法,包括简单移动平均法和加权移动平均法;3,指数平滑法,包括 一次指数平滑法和二次指数平滑法,三次指数平滑法;4,线性回归法,包括一元线性回归和二元线性回归,下面我一一的简单介绍一下各种方法。一,简易平均法是一种简便的时间序列法。是以一定观察期的数据求得平均数,并以所求平均数为基础,预测未来时期的...

2019-11-25 16:37:29

美团机器学习实践》—— 脑图

第一章 问题建模第二章 特征工程第三章 常用模型第四章 模型融合第五章 用户画像第六章 POI实体链接第七章 评论挖掘第八章 O2O场景下的查询理解和用户引导第九章 O2O场景下排序的特点第十章 推荐在O2O场景中的应用第十一章 O2O场景下的广告营销第十二章 用户偏好和损失建模第十三章 深度学习概述...

2019-11-16 13:24:13

pycharm的强大之处之两个文件代码的比对

1、ctrl+鼠标左键键选中左边选中两个文件,鼠标右键出现会话框,选中compare files第二步:进入比对对话框,可以选择同时进行滚动,也可以选择让一边进行滚动温馨提示:欢迎分享和收藏————————————————版权声明:本文为CSDN博主「sui_152」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接:https:...

2019-11-14 11:26:03

opencv中归一化函数cv2.normalize()的原理讲解

本篇文章参考博客:https://blog.csdn.net/kuweicai/article/details/78988886功能:归一化函数参数:Python:cv2.normalize(src[, dst[, alpha[, beta[, norm_type[, dtype[, mask]]]]]])→ dstsrc-输入数组。dst-与SRC大小相同的输出数组。α-...

2019-11-09 11:13:54

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